Coletar informações sobre o mercado é bastante difícil. Este problema tornou-se especialmente complicado em relação à transição para uma economia de mercado, uma vez que muitas empresas comerciais e industriais guardam segredos comerciais. Ainda não existe um banco de dados de mercado nacional. Portanto, as informações necessárias devem ser coletadas “pouco a pouco”, criando uma imagem mais ou menos objetiva.
Existem dois métodos de coleta dessas informações - observação contínua, quando todas as unidades da população geral são examinadas, e seletiva, na qual as informações são obtidas de apenas uma parte das unidades dessa população. As observações contínuas são usadas relativamente raramente, pois são complicadas e bastante caras. Por exemplo, o último censo completo da população exigiu o envolvimento de cerca de 2 milhões de registradores. Seus resultados foram processados ​​em computadores eletrônicos por mais de um ano. No entanto, as observações contínuas em nosso país ainda são realizadas às vezes (censos populacionais, inventários em empresas industriais e comerciais, certificação de lojas, etc.). Esses dados podem ser usados ​​para avaliar o estado e as perspectivas de desenvolvimento do mercado.
Mais comum na pesquisa de marketing é o método seletivo de coleta de informações. Tem uma série de vantagens sobre sólido. Em primeiro lugar, as informações podem ser obtidas muito mais rapidamente a partir da observação da amostra, o que é importante devido ao requisito de pontualidade das informações de mercado. Em segundo lugar, os dados obtidos por amostragem costumam ser muito mais completos, pois há uma boa oportunidade de caracterizar cada unidade de observação a partir de um número maior de lados. Em terceiro lugar, os dados da observação seletiva podem ser mais precisos. Essa vantagem parece um tanto paradoxal, mas é verdade. O fato é que os mais significativos e inesperados são os erros de registro, os chamados “misses”, quando os dados reais e registrados podem diferir por uma ordem de grandeza ou até mais. A probabilidade de tais erros aumenta proporcionalmente ao número de registradores, que são dezenas de vezes mais sob observação contínua. Com a observação seletiva, há relativamente poucos registradores, é possível prepará-los melhor, instruí-los e controlá-los com mais frequência. Essas medidas reduzem drasticamente a probabilidade de "erros" durante o registro. Em quarto lugar, os dados obtidos escolhendo

monitoramento, muito mais barato devido ao envolvimento de um número menor de trabalhadores, menores custos de processamento. Quinto, a observação seletiva pode ser aplicada nos casos em que a observação contínua é desprovida de bom senso. Por exemplo, ao estudar o nível de qualidade de alguns bens, é necessária a sua destruição ou mesmo a destruição completa.
No entanto, essas vantagens do método de amostragem só podem ser percebidas se certas regras forem rigorosamente observadas na organização e condução da amostragem. Isso inclui principalmente garantir a representatividade quantitativa e qualitativa (representatividade) da amostra.
A representatividade quantitativa é entendida como a disposição na amostra de tal número de unidades, em que é possível julgar razoavelmente razoavelmente a magnitude das características estudadas. Por exemplo, os vendedores de uma comunidade precisam saber quantos homens naquela cidade usam barbeadores elétricos. Dificilmente é possível entrevistar todos os homens. Portanto, é melhor realizar uma pesquisa aleatória. Mas quantas pessoas perguntar? Se for muito, então o custo da pesquisa pode exceder o benefício esperado, e se for muito pouco, então dados com um grande erro podem ser obtidos.
Se nada se sabe sobre a população em geral (por exemplo, nem sabemos quantos homens barbeadores vivem na cidade), o cálculo do tamanho da amostra necessário é realizado de acordo com a fórmula

onde n é o tamanho de amostra necessário (suficiente, representativo);
p é a proporção de homens que usam barbeadores elétricos;
q - proporção de homens que não usam barbeador elétrico (q = 1 - p);
AR - o erro de amostragem permitido por nós para uma ação (dada precisão);
t é um coeficiente que depende da probabilidade com que a precisão de amostragem dada é garantida.
Neste caso, o produto pq = 0,25, ou seja. seu nível máximo é obtido. O raciocínio aqui é o seguinte. Se os homens que se depilam são divididos igualmente, ou seja, exatamente metade usa barbeadores elétricos (p = 0,5) e a outra metade não os usa (q = 0,5), então é necessária a maior amostra para determinar essa proporção. E se esta amostra é suficiente para tal proporção, então para qualquer outra proporção será ainda mais suficiente.
Suponha que podemos desprezar o erro de ±5%. Então Dr = 0,05. Coeficiente 1 tabular. O seu valor depende da probabilidade com que se garante que o valor do erro de amostragem não ultrapassará ±5%. Normalmente, em pesquisa de marketing, uma probabilidade de 0,954 é considerada bastante aceitável. Este valor de probabilidade em tabelas especiais corresponde a t = 2. Se quiséssemos fornecer uma probabilidade maior (por exemplo, 0,997), então esse valor corresponderia a t = 3, etc.
Assim, em nosso exemplo, o tamanho necessário da amostra (o número de homens entrevistados) é de 400 pessoas.

Se algo é conhecido sobre a população em geral, os cálculos são realizados de maneira diferente. Por exemplo, sabe-se de pesquisas anteriores que 80.000 homens se barbeando na cidade, 80% deles já usaram barbeadores elétricos, então o tamanho da amostra necessária é calculado pela fórmula

onde N é o volume da população geral, e as demais designações são semelhantes à fórmula anterior.

Se for necessário determinar o valor médio da população em geral (por exemplo, a vida útil média de barbeadores elétricos), o tamanho da amostra é calculado pela fórmula

onde a2 é a dispersão que caracteriza o nível de variação da característica em estudo;
Dx é o erro de amostragem máximo permitido para a média;
o resto das designações são dadas acima.
Por exemplo, pesquisas anteriores mostram que a2, que caracteriza a variação na vida útil dos barbeadores elétricos, é de 2,25 anos. A precisão aceitável para nós é de ±0,3 anos. Então

Tendo calculado o tamanho da amostra necessário de acordo com as fórmulas acima, eles fornecem representatividade quantitativa
amostras, ou seja, o número mínimo de unidades populacionais que devem ser examinadas para obter um resultado suficientemente preciso.
A representatividade qualitativa é entendida como o fornecimento na amostra do maior número possível de grupos na população geral. No nosso exemplo, a amostra deve incluir jovens, meia-idade e idosos, ricos e pobres, com diferentes níveis de escolaridade, diferentes profissões, etc. O fato é que cada um desses grupos tem características próprias no uso de barbeadores elétricos (alguns fazem a barba com mais frequência, outros com menos frequência, alguns usam barbeador elétrico diariamente, outros alternam o barbear com barbeador elétrico e lâminas de segurança, etc.).
A melhor amostra qualitativamente representativa seria aquela em que os grupos de estudo fossem representados proporcionalmente à sua participação na população geral.

Arroz. 7. Amostra qualitativamente representativa

Arroz. 8. Amostra qualitativamente não representativa

Mudanças na amostra são especialmente perigosas, pois podem gerar erros muito grandes.
Se negligenciarmos a exigência de garantir a representatividade qualitativa e examinarmos um número suficientemente grande de homens, mas apenas homens jovens e de meia-idade (ver Fig. 8), os resultados da pesquisa serão muito imprecisos. Por exemplo, na realidade, apenas 10% dos jovens usam barbeadores elétricos, 40% das pessoas de meia-idade e 90% dos idosos. Se a amostra fosse representativa (Fig. 7), então a parcela estimada daqueles que usam barbeadores elétricos seria

Se houve uma mudança na amostra (Fig. 8), então a parcela estimada será

ou seja, os dados da amostra serão obtidos com um erro de 88%. Na prática de pesquisas de marketing, mudanças na amostra podem levar a um erro de 5 a 10 vezes (o autor está ciente de muitos desses exemplos).
A melhor maneira de evitar tais erros é usar uma seleção apropriada de unidades de amostragem. O pequeno volume do livro didático impossibilita a consideração de cada um deles. Vamos nos debruçar sobre a seleção mecânica aleatória mais comumente usada em pesquisa de mercado. Sua essência está no fato de que pessoas aleatórias são examinadas em um determinado intervalo. Por exemplo, se há 80.000 homens que se barbeiam em uma cidade e 400 pessoas estão programadas para serem examinadas, então cada 200 pessoas devem ser entrevistadas (80.000/400). Tal seleção garantirá a presença na amostra de representantes de quase todos os grupos da população geral.
Após a realização de uma pesquisa amostral e contagem dos resultados, avalia-se a representatividade dessa pesquisa calculando o erro real e determinando intervalos de confiança para os resultados obtidos. Os erros de amostragem são calculados pela fórmula

Por exemplo, como resultado de uma pesquisa amostral de homens na cidade, verificou-se que 47% deles usam barbeadores elétricos. Um total de 250 pessoas foram examinadas. Então o erro amostral marginal é

Portanto, o intervalo de confiança para a proporção de homens que usam barbeadores elétricos é
de 0,47-0,06 a 0,47+0,06, ou seja, de 41 a 53%.
Ou seja, pode-se supor que 41 a 53% dos homens da cidade usam barbeadores elétricos e, com base nesses dados, constroem sua política comercial.
Há muitas maneiras diferentes de coletar informações de mercado. Eles dependem do objetivo da pesquisa, do nível de detalhamento das informações, das capacidades da empresa, etc. Isso inclui pesquisas por entrevista, pesquisas por questionário, observações transversais, pesquisas de painel, inventários

empresas comerciais, vendas de lotes experimentais de mercadorias, exposições-vendas, exposições-visualizações, etc. Alguns deles serão discutidos neste tutorial, outros são mencionados apenas de passagem devido às limitações do escopo deste tutorial.

Métodos de coleta de informações sobre o mercado. Método de amostragem e suas vantagens

Ainda não existe um banco de dados de mercado nacional na Rússia, então as informações necessárias devem ser coletadas pouco a pouco, criando uma imagem mais ou menos objetiva.

Existem dois métodos de coleta dessas informações - observação contínua, quando todas as unidades da população geral são pesquisadas, e seletiva, na qual as informações são obtidas de apenas uma parte das unidades dessa população. Mais comum na pesquisa de marketing é o método seletivo de coleta de informações, que apresenta as seguintes vantagens:

1 - as informações podem ser obtidas com muito mais rapidez, o que garante a pontualidade das informações;

2 - os dados obtidos por amostragem são muito mais completos, pois é possível caracterizar cada unidade de observação de forma muito mais completa;

3 - as informações são mais completas, pois o número de informações coletadas é menor e, portanto, o número de erros possíveis é menor.

No entanto, as vantagens do método de amostragem só podem ser percebidas se certas regras forem rigorosamente observadas na organização e condução da amostragem. Isso inclui principalmente garantir a representatividade quantitativa e qualitativa (representatividade) da amostra.

A representatividade quantitativa é entendida como a disposição na amostra de tal número de unidades, em que é possível julgar razoavelmente razoavelmente a magnitude das características estudadas.

Se nada for conhecido sobre a população geral, o cálculo do tamanho da amostra necessário é realizado de acordo com a fórmula:

onde n é o tamanho da amostra necessária;

D p é o erro de amostragem que permitimos para a proporção (precisão dada);

t é um coeficiente que depende da probabilidade com que a precisão de amostragem dada é garantida;

p, q são as ações de eventos opostos (p + q = 1).

Se nada se sabe sobre a população em geral, então tome

p = 0,5 e q = 0,5, e o tamanho da amostra calculado para esses valores será suficiente para quaisquer outras razões "p" e "q".

Na pesquisa de marketing, a probabilidade de um evento igual a 0,954 é geralmente considerada bastante aceitável, em que t = 2 (da tabela em p = 0,997, t = 3, etc.).

Exemplo . Os comerciantes que vendem máquinas agrícolas precisam saber quantas fazendas usam cortadores de feno. Dificilmente é possível fazer o levantamento de todos os domicílios, por isso é melhor realizar um levantamento seletivo. Mas quantas fazendas entrevistar?

Para o exemplo em questão:

p – quota de explorações que utilizam ceifeiras de feno;

q – percentagem de explorações que não utilizam ceifeiras;

Se podemos permitir um erro de amostragem de ± 5%, então D p = 0,05 e, portanto, temos um tamanho de amostra

fazendas.

Se algo é conhecido sobre a população (por exemplo, sabe-se de estudos anteriores que na área 800 fazendas das quais 80% usavam cortadores de grama), o tamanho da amostra é calculado pela fórmula:

,

Onde N - o volume da população em geral.

Para o exemplo em questão

fazendas.

Se for necessário determinar o valor médio da população em geral (por exemplo, a vida útil média de um cortador elétrico), o tamanho da amostra é calculado usando a fórmula:

,

onde s2 – variância caracterizando as variações do traço em estudo;

Dx – erro amostral marginal para a média.

Por exemplo, pesquisas anteriores mostraram ques2 é±2,25 Do ano. Então, com precisão aceitável, temos±0,3 Do ano.

fazendas.

A amostra deve ser representativa (Figura 1.4), ou seja, deve ser representado pelo número máximo possível de grupos na população.

Figura 1.4 - Amostra qualitativamente representativa

Figura 1.5 - Amostra qualitativamente não representativa

Para evitar a falta de representatividade (Figura 1.5, a seleção mecânica aleatória é usada na pesquisa de mercado. Sua essência é que objetos aleatórios são examinados em um determinado intervalo.

Ainda não existe um banco de dados de mercado nacional na Rússia, então as informações necessárias devem ser coletadas pouco a pouco, criando uma imagem mais ou menos objetiva.

Existem dois métodos de coleta dessas informações - observação contínua, quando todas as unidades da população geral são pesquisadas, e seletiva, na qual as informações são obtidas de apenas uma parte das unidades dessa população. Mais comum na pesquisa de marketing é o método seletivo de coleta de informações, que apresenta as seguintes vantagens:

1 - as informações podem ser obtidas com muito mais rapidez, o que garante a pontualidade das informações;

2 - os dados obtidos por amostragem são muito mais completos, pois é possível caracterizar cada unidade de observação de forma muito mais completa;

3 - as informações são mais completas, pois o número de informações coletadas é menor e, portanto, o número de erros possíveis é menor.

No entanto, as vantagens do método de amostragem só podem ser percebidas se certas regras forem rigorosamente observadas na organização e condução da amostragem. Isso inclui principalmente garantir a representatividade quantitativa e qualitativa (representatividade) da amostra.

A representatividade quantitativa é entendida como a disposição na amostra de tal número de unidades, em que é possível julgar razoavelmente razoavelmente a magnitude das características estudadas.

Se nada for conhecido sobre a população geral, o cálculo do tamanho da amostra necessário é realizado de acordo com a fórmula:

onde n é o tamanho da amostra necessária;

D p é o erro de amostragem que permitimos para a proporção (precisão dada);

t é um coeficiente que depende da probabilidade com que a precisão de amostragem dada é garantida;

p, q são as ações de eventos opostos (p + q = 1).

Se nada se sabe sobre a população em geral, então tome

p = 0,5 e q = 0,5, e o tamanho da amostra calculado para esses valores será suficiente para quaisquer outras razões "p" e "q".

Na pesquisa de marketing, a probabilidade de um evento igual a 0,954 é geralmente considerada bastante aceitável, em que t = 2 (da tabela em p = 0,997, t = 3, etc.).

Exemplo . Os comerciantes que vendem máquinas agrícolas precisam saber quantas fazendas usam cortadores de feno. Dificilmente é possível fazer o levantamento de todos os domicílios, por isso é melhor realizar um levantamento seletivo. Mas quantas fazendas entrevistar?

Para o exemplo em questão:

p – quota de explorações que utilizam ceifeiras de feno;

q – percentagem de explorações que não utilizam ceifeiras;

Se podemos permitir um erro de amostragem de ± 5%, então D p = 0,05 e, portanto, temos um tamanho de amostra

fazendas.

Se algo é conhecido sobre a população (por exemplo, sabe-se de estudos anteriores que na área 800 fazendas das quais 80% usavam cortadores de grama), o tamanho da amostra é calculado pela fórmula:

,

Onde N - o volume da população em geral.

Para o exemplo em questão

fazendas.

Se for necessário determinar o valor médio da população em geral (por exemplo, a vida útil média de um cortador elétrico), o tamanho da amostra é calculado usando a fórmula:

,

onde s2 – variância caracterizando as variações do traço em estudo;

Dx – erro amostral marginal para a média.

Por exemplo, pesquisas anteriores mostraram ques2 é±2,25 Do ano. Então, com precisão aceitável, temos±0,3 Do ano.

fazendas.

A amostra deve ser representativa (Figura 1.4), ou seja, deve ser representado pelo número máximo possível de grupos na população.

Figura 1.4 - Amostra qualitativamente representativa

Figura 1.5 - Amostra qualitativamente não representativa

Para evitar a falta de representatividade (Figura 1.5, a seleção mecânica aleatória é usada na pesquisa de mercado. Sua essência é que objetos aleatórios são examinados em um determinado intervalo.

Depois de contar os resultados da amostra, o desempenho é avaliado calculando o erro real

a) para a média b) para a proporção

; .

Exemplo. Como resultado de uma pesquisa amostral de fazendas, descobriu-se que47 % deles usam cortadores de feno. Um total de 194 fazendas foram pesquisadas.

.

Portanto, o intervalo de confiança para as fazendas que compram cortadores é de 0,47-0,06 a 0,47+0,06, ou seja, de 41% para 53%.

Com base nesses dados, você pode construir sua política comercial.

O método mais comum de coleta de informações sobre o mercado é o método de questionário.

Método de amostragem - um método estatístico para estudar as propriedades gerais de um conjunto de quaisquer objetos com base no estudo das propriedades de apenas uma parte desses objetos tomados na amostra.

Um exemplo bem estudado do uso de observações dependentes é a estimativa de uma distribuição empírica ou seus parâmetros em "população geral" de N objetos pelo derivado dele "amostra" contendo n< N объектов.

Um exemplo da aplicação do método de amostragem é o seguinte. Sejam L itens defeituosos em um lote de N itens. n é selecionado aleatoriamente do lote< N изделий. Вероятность того, что число l дефектных изделий в выборке будет равно m, равна
.

Método de amostragem(método de amostragem) - um método estatístico para estudar as propriedades gerais de um conjunto de quaisquer objetos com base no estudo das propriedades de apenas uma parte desses objetos. A totalidade dos objetos estudados que interessam ao pesquisador é chamada de população geral. E parte dos objetos a serem estudados é chamada de conjunto amostral ou amostra.

A necessidade de um método de amostragem pode ser causada por razões objetivas:

O objeto de pesquisa é muito extenso, por exemplo, o estudo das preferências do consumidor no mercado de produtos, a previsão de resultados de votação em eleições, etc.

A necessidade de coletar informações primárias em estudos "piloto".

Principais perguntas da pesquisa de amostra:

Caracterização quantitativa da amostra ou determinação do número mínimo de observações (tamanho amostral) para o estudo;

Características qualitativas da amostra ou métodos e métodos de formação de uma amostra.

A principal tarefa de uma pesquisa amostral é obter, com um tamanho amostral mínimo, a descrição mais precisa da população de interesse com base nos dados amostrais. Isso só pode ser alcançado com base em uma amostra representativa, ou seja, amostragem que reflita objetivamente as propriedades da população em geral.

A acurácia dos resultados dos inquéritos amostrais é alcançada através da utilização de métodos complexos de amostragem (amostragem por conglomerados, estratificação, utilização de amostragem probabilística proporcional, amostragem aleatória simples ou aleatória, amostragem repetida ou não repetida).

O tamanho mínimo da amostra depende de muitos parâmetros do estudo (o indicador estimado ou sistema de indicadores, o método e métodos de amostragem, a variação dos dados estudados, a confiabilidade dada dos resultados obtidos, o erro máximo permitido na avaliação de indicadores) e é determinado com base em fórmulas de estatísticas matemáticas ou por meios especializados.

O método de amostragem é usado principalmente em sociologia, marketing e pesquisa clínica. Mas, de fato, na análise estatística de dados em qualquer campo, o pesquisador, via de regra, trabalha não com a população geral, mas com a amostra. O erro de muitos pesquisadores é que não dão importância a isso, não pensam em quais métodos as informações analisadas foram obtidas e como foi observada a metodologia da pesquisa amostral. Por isso, os resultados obtidos não correspondem a padrões realmente existentes de forma objetiva, pois uma amostra não representativa é analisada.

Na teoria do método de amostragem, vários métodos de seleção e tipos de amostragem foram desenvolvidos para garantir a representatividade. Debaixo método de seleção compreender o procedimento para selecionar unidades da população geral. Existem dois métodos de seleção: repetidos e não repetidos. No repetido No processo de seleção, cada unidade selecionada aleatoriamente é devolvida à população geral após seu exame e, durante a seleção subsequente, pode novamente cair na amostra.

Este método de seleção é construído de acordo com o esquema de “bola devolvida”: a probabilidade de entrar na amostra para cada unidade da população geral não muda independentemente do número de unidades selecionadas. No Não repetitivo seleção, cada unidade selecionada ao acaso, após seu exame, não é devolvida à população geral. Esse método de seleção é construído de acordo com o esquema da “bola não devolvida”: a probabilidade de entrar na amostra para cada unidade da população geral aumenta à medida que a seleção é feita.

Observação seletiva aplica-se ao aplicar a observação contínua fisicamente impossível devido a uma grande quantidade de dados ou economicamente impraticável. A impossibilidade física ocorre, por exemplo, ao estudar fluxos de passageiros, preços de mercado, orçamentos familiares. A inconveniência econômica ocorre ao avaliar a qualidade dos bens associados à sua destruição, por exemplo, degustação, teste de resistência de tijolos, etc.

As unidades estatísticas selecionadas para observação compõem uma amostra ou amostra, e toda a sua matriz - a população geral (GS). O número de unidades na amostra é indicado n, e em todo o HS - N. Atitude s/n chamado de tamanho relativo ou proporção da amostra.

A qualidade dos resultados da amostragem depende representatividade da amostra, ou seja, de quão representativa ela é na SG. Para garantir a representatividade da amostra, é necessário observar princípio da seleção aleatória de unidades, que pressupõe que a inclusão de uma unidade de HS na amostra não pode ser influenciada por nenhum outro fator que não seja o acaso.

Existem 4 maneiras de selecionar aleatoriamente uma amostra:

1. Na verdade aleatório seleção ou "método de loteria", quando números de série são atribuídos a valores estatísticos, inseridos em determinados objetos (por exemplo, barris), que são então misturados em algum recipiente (por exemplo, em um saco) e selecionados aleatoriamente. Na prática, este método é realizado usando um gerador de números aleatórios ou tabelas matemáticas de números aleatórios.

2. Mecânico seleção, segundo a qual cada ( N/n)-ésimo valor da população geral. Por exemplo, se ele contiver 100.000 valores e você quiser selecionar 1.000, cada 100.000 / 1.000 = 100º valor cairá na amostra. Além disso, se eles não forem classificados, o primeiro será escolhido aleatoriamente entre os cem primeiros, e os números dos outros serão mais cem. Por exemplo, se o número da unidade 19 foi o primeiro, o número 119 deve ser o próximo, depois o número 219, depois o número 319 e assim por diante. Se as unidades populacionais forem classificadas, então #50 é selecionado primeiro, depois #150, depois #250 e assim por diante.

3. A seleção de valores de uma matriz de dados heterogênea é realizada estratificado método (estratificado), quando a população geral é previamente dividida em grupos homogêneos, aos quais se aplica a seleção aleatória ou mecânica.

4. Um método de amostragem especial é serial seleção, em que não são escolhidas aleatoriamente ou mecanicamente quantidades individuais, mas suas séries (sequências de algum número a algum em sequência), dentro da qual se realiza a observação contínua.

A qualidade das observações da amostra também depende tipo de amostragem: repetido ou Não repetitivo.

No nova seleção os valores estatísticos ou suas séries que caíram na amostra são devolvidos à população geral após o uso, tendo a chance de entrar em uma nova amostra. Ao mesmo tempo, todos os valores da população geral têm a mesma probabilidade de serem incluídos na amostra.

Seleção não repetitiva significa que os valores estatísticos ou suas séries incluídos na amostra não são devolvidos à população geral após o uso e, portanto, a probabilidade de entrar na próxima amostra aumenta para os valores restantes deste último.

A amostragem não repetitiva fornece resultados mais precisos, por isso é usada com mais frequência. Mas há situações em que não pode ser aplicado (estudo de fluxo de passageiros, demanda de consumidores, etc.) e então é feita uma re-seleção.

Métodos de Índice em Pesquisa Estatística

Índice- este é um indicador relativo generalizante que caracteriza a mudança no nível de um fenômeno social ao longo do tempo, em comparação com um programa de desenvolvimento, plano, previsão ou sua relação no espaço.

A característica comparativa mais comum no tempo. Nesse caso, os índices atuam como valores relativos da dinâmica.

Método de índiceé também a ferramenta analítica mais importante para identificar relações entre fenômenos. Nesse caso, não são usados ​​índices individuais, mas seus sistemas.

Na prática estatística, os índices são utilizados na análise do desenvolvimento de todos os setores da economia, em todas as fases do trabalho econômico. Em uma economia de mercado, o papel dos índices de preços, renda familiar, mercado de ações e índices territoriais aumentou especialmente.

A estatística classifica os índices de acordo com os seguintes critérios:

1. Dependendo do objeto de estudo:

Índices de volume (quantitativos) indicadores (índices de volume físico: volume de negócios, produção, consumo)

Índices de indicadores de qualidade (índices de preços, custos, salários)

Os índices de indicadores de volume incluem índices de volume físico: giro de commodities, produtos, consumo de bens materiais e serviços; além de outros indicadores de natureza quantitativa: número de funcionários, área plantada, etc. Os índices de indicadores qualitativos incluem índices de: preços, custos de produção, salários, produtividade do trabalho, produtividade, etc.;

2. Pelo grau de cobertura dos elementos da população:

Índices individuais (dê uma descrição comparativa dos elementos individuais do fenômeno)

Índices gerais (caracterizam a mudança na totalidade dos elementos ou todo o fenômeno como um todo)

3. Dependendo da metodologia de cálculo, os índices gerais são divididos em:

Agregado (os índices agregados são a principal forma de índices e são construídos como agregados ponderando o indicador indexado usando o valor constante de outro indicador interligado a ele).

Média (derivada do agregado)

4. Dependendo da base de comparação, existem:

Básico (se a base de comparação permanecer constante ao calcular índices por vários períodos de tempo)

Acorrentado (se a base de comparação está mudando constantemente)

Visita ao consumidor. A primeira coisa que uma empresa de pesquisa de mercado deve fazer é enviar membros da equipe multifuncional ao cliente. A comunicação direta com o cliente parece ser o método mais natural de obtenção de dados e, no entanto, algumas empresas se aprofundam na pesquisa mais complexa do cliente, preferindo mantê-lo à distância. Como resultado, uma longa cadeia de julgamentos de valor é esticada entre o consumidor e o tomador de decisão. As feiras oferecem aos comerciantes a oportunidade de promover os mais recentes produtos e serviços para consumidores e distribuidores. Eles permitem que você colete quantidades significativas de informações não apenas sobre novos produtos, mas também sobre como os consumidores e distribuidores estão interessados ​​neles. Relatórios anuais dos concorrentes. Apesar do fato de que os relatórios anuais são mais como uma autopromoção encoberta, crescendo | calculado sobre os acionistas, deles podem ser extraídas informações valiosas sobre as tendências no desenvolvimento da missão da empresa, seus objetivos e condição financeira, comparando relatórios dos últimos quatro a cinco anos. Relatórios do governo e da indústria. Boletins informativos. O US Census Bureau, a maior organização de pesquisa de mercado do mundo, possui uma quantidade significativa de dados sobre o desenvolvimento da família americana. Quase todas as bibliotecas públicas recebem relatórios preparados por ela, e em todas as grandes cidades há filiais do Bureau, às quais os empresários recorrem para obter informações de seu interesse. Bancos de dados de computador Todos os bancos de dados interativos permitem ao usuário pesquisar artigos relevantes, boletins informativos e outros dados por palavras-chave Os grupos focais são compostos de seis a doze pessoas cuidadosamente selecionadas para uma discussão casual de uma ou duas horas sobre um determinado assunto. Um facilitador experiente guia habilmente a discussão, enquanto os membros da equipe multifuncional de tomada de decisão a assistem através de um espelho translúcido ou em uma rede de televisão local.

Amostragem sistemática do consumidorrealizado com base em questionários pré-preparados. Consumidores que adquiriram recentemente um produto (serviço) são pesquisados ​​quanto à satisfação com o produto; o contato com eles é estabelecido através de um telefonema ou de um cartão postal com resposta paga.

V. 36 Métodos de coleta de informações

Apesar do grande número de vários métodos e técnicas de pesquisa, o esquema geral das atividades implementadas no âmbito da pesquisa de mercado é bastante simples e compreensível. As principais fontes de informações de marketing são:

• Entrevistas e pesquisas;
• Registro (observação);
• Experimentar;
• Painel;
• Revisão de especialistas.

Entrevista (enquete)- descobrir a posição das pessoas ou obter informações sobre qualquer assunto.

Uma pesquisa é a forma mais comum e essencial de coleta de dados em marketing. Aproximadamente 90% dos estudos utilizam esse método. A pesquisa pode ser oral (pessoal) ou escrita.

Pesquisas pessoais (face a face) e por telefone são chamadas de entrevistas.

Entrevistas por telefone

Entrevistas presenciais: formalizadas e não formalizadas.

Em uma entrevista formalizada, há um esquema de pesquisa específico (geralmente um questionário contendo palavras claras e pré-preparadas de perguntas e modelos bem pensados ​​de respostas para elas)

entrevistas informais- este é um método específico de coleta de informações em que há apenas um tópico e um objetivo.

Entrevistas em profundidade

Salão - testes- São entrevistas pessoais semiformalizadas em uma sala especial.

Entrevista não formalizada em grupo (entrevista focada, foco - grupo) - é uma discussão em grupo de questões de interesse dos representantes do público-alvo.

Observação (registro)é uma forma de pesquisa de marketing, com a ajuda da qual é realizado um estudo sistemático e sistemático do comportamento de um objeto ou assunto.

Experimentar- este é um estudo da influência de um fator sobre outro enquanto controla fatores estranhos.

Painel- trata-se de uma coleta repetida de dados de um grupo de entrevistados em intervalos regulares.

Revisão de especialistas- esta é uma avaliação dos processos em estudo por especialistas qualificados - especialistas.

Método Delphi- uma forma de inquérito a peritos, em que as suas respostas anónimas são recolhidas ao longo de várias rondas e, através da familiarização com os resultados intermédios, recebem uma avaliação coletiva do processo em estudo.

método de brainstorming consiste na geração descontrolada e no entrelaçamento espontâneo de ideias pelos participantes de uma discussão em grupo de um problema.

Sinética considerado um método altamente criativo. A ideia do método reside na alienação gradual do problema original construindo analogias com outras áreas do conhecimento. Após analogias em vários estágios, é feito um rápido retorno ao problema original.

37 definição de concorrentes e estrutura de competição.

Porter identificou cinco fatores que determinam a concorrência: concorrentes atuais; o perigo de novos concorrentes; o perigo do aparecimento de substitutos para o produto; a capacidade do consumidor de fazer negócios; capacidade do fornecedor de fazer negócios. Essa estrutura pode ser simplificada para atual concorrentes potencial concorrentes e substitutos de produtos. Como veremos mais adiante, isso ocorre porque a capacidade dos consumidores de fazer negócios depende em grande parte de quão forte é a competição entre os concorrentes por suprimentos para esses consumidores. . A participação de mercado de uma empresa pode mudar drasticamente dependendo se o mercado é definido como global, específico de exportação, norte-americano, regional, urbano, usuário ou segmento de consumo. A escala do mercado geralmente é determinada por uma avaliação realista dos recursos da empresa e suas metas de crescimento.

38 definição do conceito de "canal de distribuição do produto". Gerenciamento de distribuição
bens.

Canais de distribuição

Uma empresa que atua no mercado internacional deve necessariamente considerar de forma abrangente os problemas de levar seus produtos ao consumidor final 13 . Na fig. 94 mostra três ligações principais entre o vendedor e o comprador final. O primeiro elo é a sede ¾ da organização do vendedor, que controla a operação dos canais de distribuição e ao mesmo tempo faz parte desses canais. O segundo link ¾ canais interestaduais ¾ garante a entrega de mercadorias para as fronteiras de países estrangeiros. O terceiro link ¾ canais domésticos ¾ garante a entrega de mercadorias dos pontos de passagem de fronteira de um estado estrangeiro para os consumidores finais. Muitos fabricantes americanos consideram sua missão concluída quando o produto está fora de suas mãos. E eles deveriam monitorar mais de perto o que acontece com esse produto no processo de sua movimentação dentro de um estado estrangeiro.

Arroz. 94. A estrutura geral do canal de distribuição na

marketing internacional

Os canais de distribuição intraestaduais de diferentes países diferem em muitos aspectos uns dos outros. Existem grandes diferenças no número e nos tipos de intermediários que atendem a cada mercado estrangeiro individual.