Одним з напрямів застосування «Да-системи» є оброблення результатів анкетування. Для сучасних маркетингових досліджень з використанням анкет залучають дані, які майже завжди являють собою деяку вибірку з більш широкої генеральної сукупності. Тому особливо важливим є вирішення проблеми підвищення ефективності самого вибіркового обстеження та достовірності його оцінок. Програма дає змогу провести аналіз даних вибіркової сукупності та сформулювати гіпотези щодо генеральної сукупності. Аналіз даних вибіркової сукупності у програмі виконується в два етапи. Мета першого етапу -- знайти корисні результати, що представляють достовірне знання про вибірку, другого етапу -- аналіз статистичних властивостей вибірки щодо результатів, отриманих на першому етапі. Тобто здійснюється оцінювання величини помилок, з якими знання про вибірку можна прийняти за знання про генеральну сукупність.

Працюючи з «Да-системою», користувач отримує вихідну інформацію з будь-яким рівнем деталізації. Це можуть бути дані по всьому обсягу товарообігу, по великих групах товарів, клієнтів, постачальників. Можлива гранична деталізація аж до окремих товарів, клієнтів, територіальних одиниць тощо.

Програмний продукт побудовано як традиційну базу даних, у програмі дані зберігаються у вигляді таблиць. Для їх оброблення використовується інтелектуальна система запитів.

Для збереження вхідних даних програми «Да-система» застосовуються так звані словники з файлами під загальною назвою «Обстеження». У процесі роботи ця назва замінюється на назву реального обстеження. Дані цього файла (наприклад, масив даних, зібраних у результаті опитування) для користувача подаються у вигляді діалогового вікна з назвою «Обстеження».

Для кожної змінної Словника первинних змінних визначено певний набір відомостей. Це, зокрема, назва змінної, коментар до назви змінної, тип змінної (текст альтернативний, текст неальтернативний, число, дата), список значень (установлюється лише для змінних типу «текст»).

На рис.7 наведено приклад діалогового вікна «Обстеження» для введення даних з анкет та інших первинних документів. Тут Словник первинних змінних має назву «Аналіз попиту на продукцію фірми». Складовими Словника є такі змінні: стать респондента, вікова група респондента, родинний стан респондента, середньомісячний дохід респондента тощо. По кожній з текстових змінних уводяться значення ознак (наприклад, для змінної «Кращий для покупця вид застібки» -- ознаки: блискавка, ремінець, на магніті, портфельна, інше).

Рис.7. Приклад діалогового вікна «Обстеження»

Конкретні значення з анкет уводяться в спеціальному діалозі, який у програмі має назву «документ». Отже, кожна анкета являє собою у програмі окремий документ.

Варто наголосити на зручності введення первинних даних у програму: у верхній частині діалогового вікна користувач вибирає питання анкети (змінну), а у нижній позначає ознаку, відмічену респондентом в анкеті (рис.8).

Після введення даних з анкет відбувається їх оброблення, в результаті чого будуються: одномірні таблиці розподілів (за будь-якою змінною зі Словника), двомірні таблиці розподілів (за будь-якими двома змінними зі Словника),графіки розподілів.

Рис.8. Діалогове вікно для введення питань анкети

Для оброблення даних анкет користувач у спеціальному режимі роботи з програмою вибирає вид статистики, із застосуванням якої воно проводитиметься. Праворуч наведено діалогове вікно для вибору статистик. Користувачеві надається можливість використовувати у розрахунках такі статистики:

1. Кількість об'єктів (за умовчання);

2. Відсоток об'єктів (за умовчання в одномірних таблицях);

3. Середнє значення ознаки;

4. Максимум значення ознаки;

5. Мінімум значення ознаки;

6. Сума значень ознаки;

7. Дисперсія (незміщена оцінка);

8. Стандартне відхилення (незміщена оцінка);

9. Дисперсія (натуральна);

10. Стандартне відхилення (натуральне);

11. Стандартна помилка;

12. Довірчий інтервал з рівнем значимості 0,1.

У результаті виконання розрахунків формується таблиця розподілів за обраною статистикою та графік (нижче наведено таблицю розподілу, що характеризує залежність змінної «Кращий для покупця вид застібки для сумки» від змінної «Вікова група респондентів»).

Крім оброблення даних опитувань, програмний продукт «Да-система» може застосовуватися й для оброблення даних, що характеризують діяльність фірми та її філій, відносини з постачальниками і клієнтами, даних обстежень потенційних постачальників і клієнтів. Це здійснюється на підставі клієнтських рахунків, накладних, звітів про результати роботи фірми за день, тиждень, місяць, даних опитувань потенційних споживачів і клієнтів, даних маркетингових досліджень по групах виробників, товарів і т. д.

Програма дає змогу розв'язувати такі класи маркетингових задач: аналіз товарних систем; сегментний аналіз і пошук взаємозв'язків в ознаках сегментування; конкурентний аналіз за сполученими ринковими ознаками; аналіз впливу факторів зовнішнього середовища; аналіз фінансової діяльності підприємства; оцінювання ризику за ухвалення рішення; оцінювання життєвого циклу товару; оброблення даних опитувань.

Програма «Да-система» може бути використана для розв'язання таких загальних проблем керування фірмою:

1. Планування відносин із клієнтами.

2. Планування торгової політики і товарообігу.

3. Планування завантаження складських приміщень.

4. Планування використання торгових площ.

5. Регулювання зайнятості персоналу.

6. Планування та аналіз ефективності рекламних кампаній.

7. Робота зі створення необхідного іміджу фірми.

За оцінками маркетологів, «Да-система» стане у пригоді за розв'язання конкретних задач маркетингового аналізу, зокрема таких як:

Аналіз динаміки виторгу (коли, в які місяці, сезони, роки, дні виторг найбільший або найменший і чому?).

Аналіз цінової політики (як впливає цінова політика фірми на сумарний виторг?).

Аналіз обсягів партій товару (як залежить сумарний виторг від орієнтації на дрібно-, середньо- і великооптову торгівлю?).

Аналіз товарообігу, його впливу на сумарний виторг.

Аналіз товарів і послуг, які приносять найбільший (найменший) виторг.

Аналіз товарів і послуг, внесок у товарообіг яких найбільший (найменший).

Аналіз клієнтів, які дають найбільший виторг, з урахуванням ознак, за якими вони виділяються із загального складу клієнтів.

Аналіз територіальних одиниць, виторг на який найбільший, з урахуванням ознак, за якими ці територіальні одиниці виділяються з-посеред інших.

Аналіз ділової активності за різних розмірів виручки.

Оцінювання найвигідніших угод з-посеред різних категорій угод (дрібно-, середньо- та великооптові угоди).

Аналіз товарів, які показали себе найвигіднішими у роздрібній, дрібно-, середньо- та великооптовій торгівлі.

Аналіз клієнтів, які показали себе найвигіднішими у роздрібній, дрібно-, середньо- та великооптовій торгівлі.

За допомогою програми можуть розв'язуватися й задачі, що потребують спеціального збирання даних щодо рекламної діяльності фірми, спеціалізації клієнтів, каналів, по яких клієнти дізнаються про фірму. В результаті користувач отримує інформацію про:

вплив реклами, виставок та інших заходів на величину виторгу і товарообігу;

сегментацію клієнтів за видами їх діяльності (інформація може бути використана для підвищення ефективності роботи з клієнтами);

відслідковування каналів, по яких клієнти одержують інформацію про фірму (для цілеспрямованішої роботи з рекламою та ефективного формування сприятливого іміджу фірми).

Останнім часом для оброблення даних опитувань все ширше використовуються статистичні пакети: SAS (найбільш досконалий), «Statistic», SPSS.

Пакет SAS орієнтований в основному на створення та впровадження комплексних інтегрованих систем доставки інформації і підтримання прийняття рішень на рівні підприємств. Статистичні методи є лише складовою пакета.

Програма SPSS («Statistikal Package for the Social Sciences») створювалася, на відміну від SAS, з орієнтацією на оброблення результатів статистичних спостережень, якими, зокрема, є маркетингові дослідження з використанням анкет. Цей пакет містить практично будь-яку необхідну статистичну процедуру -- від базових, пов'язаних із вивченням одномірних і двомірних розподілів, до складніших -- факторного, регресійного і кластерного аналізу. Крім того, з його допомогою можна створювати наочні та інформативні звіти -- з використанням різноманітних графічних і табличних форм. Дослідницькі задачі -- від уведення вихідних даних з анкет до одержання звіту про результати аналізу -- виконуються в єдиному режимі. Усі здійснювані програмою SPSS процедури поділяються на чотири основні групи: генерація таблиць, синтаксичний аналіз даних таблиць, проведення статистичних розрахунків і створення графіків.

Система SPSS має такі діалогові вікна:

вікно редактора даних (Data Editor). Нижче наведено головне меню вікна редактора даних;

вікно подання результатів розрахунків (Output-Window);

вікно вбудованого графічного редактора діаграм (Char Editor);

спеціальне вікно для перегляду побудованих діаграм (Carousel Chart);

синтаксичне вікно для написання власних програм внутрішньою мовою SPSS (Syntax-Window).

Пакет SPSS містить у собі команди опису даних, перетворення даних, команди вибору об'єктів. У ньому реалізовано такі методи статистичного оброблення інформації:

сумарні статистики з окремих змінних;

частоти, сумарні статистики і графіки для довільного числа змінних;

побудова N-мірних таблиць спряженості та одержання мір зв'язку;

середні, стандартні відхилення і суми по групах;

дисперсійний аналіз і множинні порівняння;

кореляційний аналіз;

дискримінантний аналіз;

однофакторний дисперсійний аналіз;

факторний аналіз;

кластерний аналіз;

ієрархічний кластерний аналіз;

багатомірний дисперсійний аналіз;

непараметричні тести;

множинна регресія;

і т. д.

Пакет SPSS дає змогу вводити дані з клавіатури і підтримує власний формат даних, а також уможливлює імпортування даних з інших програм -- MS Access, Visual FoxPro, dBase і MS Excel.

Організація даних у системі SPSS аналогічна їх організації в електронних таблицях типу Excel, однак має свої особливості. Чітко зафіксовано структуру. Кожному спостереженню (case) відповідає свій рядок, а кожній змінній (variable) -- своя колонка. На відмінність від пакета Excel, де ці параметри можна вільно варіювати, дані в SPSS мають строго зафіксоване місце -- верхній лівий кут екрана -- і серед них не може бути «порожніх» рядків і колонок.

До вхідних даних у системі SPSS належать:

вихідні дані спостережень (анкетного опитування). Вони можуть бути подані у вигляді системного SPSS-файла даних, ASCII-файла, файла, одержуваного в електронних таблицях;

дані, отримані з діалогів. Команди, запущені з меню, викликають діалогові вікна, що дають змогу призначити параметри і змінні для програм опрацювання даних;

файли синтаксису, що містять завдання для пакета спеціалізованою мовою пакета.

До вихідних даних:

файли результатів, що містять таблиці, текстові результати, графіки. За умовчання файлам результатів даються імена, OUTPUT1.SPO, OUTPUT2.SPO і т. д.;

файли, що надалі можуть являти собою вхідну інформацію, тобто перетворені дані вхідного файла даних спостережень.

Кожна змінна має: мітки значень, коди невизначених значень, тип. Мітки значень -- це текстове розшифрування кодів значень змінних (наприклад, для змінної «Стать»: 1 -- «чоловіча», 2 -- «жіноча»).

Для визначення змінної використовується команда основного меню Date -- Define Variable (діалогове вікно Define Variable див. нижче).

За умовчання нова змінна є число не більш як з восьми цифр. При цьому допускається розширення довжиною не більше двох знаків після десяткової крапки. Даний формат позначається як Numeric 8.2. У разі потреби його можна поміняти. Для цього варто натиснути кнопку Type.

Як основу для мітки змінної рекомендується вибрати відповідне їй питання, а для міток значень змінної -- різні варіанти відповіді. Ліворуч наведено діалогове вікно Define Labels, використовуване для введення переліку значень змінних. У даному випадку міткою змінної сформульоване питання. Найчастіше використовується скорочений варіант питання. Дана змінна є дихотомічною. Вона має лише два значення: «1» і «2». Перше означає, що респондент -- чоловік, а друге -- що респондент -- жінка.

Нерідко необхідно виключити з аналізу коди змінних, які відповідають невизначеним значенням. Ці коди мають назву «коди невизначених значень» або «коди відсутніх значень» і задаються заздалегідь.

Якщо дані не визначені -- відсутні (наприклад, респондент з будь-якої причини не відповів на поставлене в анкеті запитання), то використовується конструкція Missing Values для цього значення. Пакет SPSS розрізняє два види таких конструкцій: системні конструкції та обумовлені користувачем. Якщо в якому-небудь спостереженні дані відсутні, то SPSS автоматично проставляє замість них системний символ (, ). За потреби користувач може визначити спеціальний код для пропущених даних.

Статистичний аналіз даних анкетного опитування виконується в декілька етапів. На першому етапі застосовуються процедури описової статистики (Descriptive Statistics -- Frequencies.) З використанням діалогу «Frequencies» користувач може вибрати змінні, за якими будуватимуться угруповання. Угруповання використовується для вивчення розподілу однієї або кількох змінних. За умовчання завжди будуються частотні таблиці.

Але у спеціальному діалозі «Statistics» користувач може вибрати необхідні статистики для аналізу: вибіркове середнє (Mean), медіана (Median), мода (Mode), сума всіх значень змінної (Sum).

Крім того, можливо: одержати розрахунок процентилей; визначити перший, другий і третій квартилі, що поділяють сукупність на чотири рівні групи; розбити сукупність на рівні групи, кількість яких визначається користувачем; розрахувати міри розсіювання, стандартне відхилення, розмах вибірки, стандартну помилку розрахунку середнього, міру симетрії. Також користувач може одержати кругову діаграму.

Рис.9. Вікно вихідного повідомлення

У результаті аналізу SPSS будує стандартні таблиці та подає інформацію щодо розподілу вибірки у графічній формі. Приклад вікна вихідних повідомлень наведено на рис.9.

На другому етапі виконується ретельний аналіз взаємозв'язків між змінними. При цьому використовуються такі режими роботи пакета: OLAP куб (OLAP Cubes), підсумкові спостереження (Case Summeries), сумарні звіти (Report Summaries in Rows та Report Summaries in Columns).

Процедура OLAP Cubes здійснює розрахунок узагальнюючих статистик за однією або декількома змінними угруповання. Для кожної змінної угруповання будується окремий шар. Наприклад, загальний дохід мешканців усіх регіонів, усіх вікових категорій і т. д. Кожен шар можна відкрити і одержати детальнішу інформацію в розрізі кожного шару.

Для одержання узагальнюючих статистик користувач з допомогою спеціального режиму «Statistics» вибирає статистичну функцію підрахунку спостережень за кожною змінною обраної групи: кількість значень, середнє значення, медіана, стандартна похибка, мінімальне значення, максимальне значення по групі, процент та ін.

Процедура підсумкових спостережень обчислює статистику підгрупи для змінних у межах визначених категорій для однієї або кількох змінних угруповання. Узагальнююча статистика задається з використанням діалогу «Statistics». Перелік функцій підрахунку аналогічний функціям OLAP Cubes.

Процедури побудови звітів формують вихідні повідомлення, в яких різноманітна підсумкова статистика розміщена в рядках або колонках. Список змінних, для яких необхідно отримати підсумкову статистику, задається користувачем.

Третій етап оброблення результатів анкетного опитування пов'язаний зі створенням динамічного ряду, тобто нагромадженням даних анкетного обстеження протягом визначеного періоду та проведенням кореляційно-регресійного, факторного та кластерного аналізу.

Висновок

Під інформаційною технологією (технологією обробки інформації) розуміють сукупність технологічних елементів (наприклад, пристроїв, методів), які використовуються людьми для оброблення інформації. Виходячи з цього інформаційну технологію автоматизованого маркетингу можна визначити як сукупність форм, методів і засобів автоматизації маркетингової діяльності.

Сучасні досягнення у сфері інформаційних технологій справили величезний вплив на створення інформаційних систем. Функціонування багатьох типів ІС було б неможливе без тієї швидкості і точності оброблення та надання даних, які забезпечуються використанням таких технологій. Проте роль новітніх інформаційних технологій не обмежується лише поліпшенням відповідних технічних характеристик інформаційних систем.

Вони забезпечують різке зниження трудомісткості та скорочення термінів створення і впровадження ІС. При цьому слід наголосити, що за використання сучасних технологій інформаційна система маркетингу (ІСМ) не може існувати відокремлено від загальної інформаційної системи організації. Вона є її складовою, яка значною мірою використовує те саме обладнання і те саме програмне забезпечення, тобто ті самі технологічні засоби оброблення інформації. Але для ефективного їх використання необхідно враховувати характерні особливості маркетингової інформації та методів і процедур її збирання, оброблення, аналізу і надання, що висуває додаткові вимоги до професійної підготовки спеціалістів.

Список літератури

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учеб. / Под ред. Г. А. Титоренко. -- М.: Компьютер: ЮНИТИ, 1998. -- 400 с.

2. Акимова И. М. Промышленный маркетинг. -- К.: Знання: КОО, 2000. -- 294 с.

3. Баззел Р. Д. и др. Информация и риск в маркетинге: Пер. с англ. / Р. Д. Баззел, Д. Ф. Кокс, Р. В. Браун. -- М.: Финстатинформ, 1993. -- 96 с.

4. Балабанов И. Т. Электронная коммерция. -- СПб.: Питер, 2001. -- 336 с.

5. Береза А. М. Основи створення інформаційних систем: Навч. посібник. -- 2-е вид., перероб. і доп. -- К.: КНЕУ, 2001. -- 241 с.

6. Бойко И. И., Козловский С. И. Основы академического маркетинга. -- К.: Видавничий дім «КМ Academia», 1999. -- 411 с.

7. Брыскин И. И. Математические модели маркетинга. -- Новосибирск: Наука, 1992. -- 160 с.

8. Войчак А. В. Маркетинговий менеджмент: Підручник. -- К.: КНЕУ, 1998. -- 268 с.

9. Галузинський Г. П., Гордієнко І. В. Сучасні технологічні засоби обробки інформації: Навч. посібник. -- К.: КНЕУ, 1998. -- 224 с.

10. Гаркавенко С. С. Маркетинг: Підручник. -- К.: Лібра, 2002. -- 712 с.

11. Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. -- М.: Финпресс, 1998. -- 416 с.

12. Горчаков А. А., Орлова И. В. Компьютерные экономико-математические модели: Учеб. пособие для вузов. -- М.: Компьютер: ЮНИТИ, 1995.

13. Гужва В. М. Інформаційні системи і технології на підприємствах: Навч. посібник. -- К.: КНЕУ, 2001. -- 400 с.

14. ДСТУ 2874-94. Бази даних. Терміни та визначення. -- К.: Держ-стандарт України, 1995. -- 32 с.

15. ДСТУ 2938-94. Системи оброблення інформації. Основні поняття. Терміни та визначення. -- К.: Держстандарт України, 1995. -- 32 с.

Страницы: 1, 2, 3