Определение и анализ целевых сегментов. Выбор перспективных целевых сегментов

Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Сибирский Государственный Университет Путей Сообщения

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

КР МАРКЕТИНГ Юля.doc

Скачиваний:

Добавлен:

01.03.2025

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 84 5 6 7 8 > Следующая >>>

Определение и анализ целевых сегментов. Выбор перспективных целевых сегментов

Прежде чем выполнять сегментирование, следует принять гипотезу о числе выделяемых сегментов. Предположим, что рынок может быть разделен на некоторое количество сегментов. Целесообразно начинать с рассмотрения трех сегментов. Наиболее перспективными сегментами рыбного магазина и его продукции являются, такие критерии, как: тип предпочитаемой рыбы (свежая или замороженная), наиболее сильный источник влияния рекламы и предпочтения при выборе рыбного магазина.

1) Сегментирование по типу рыбы.

Рисунок 1.1 - График сегментирования по осям

Для наглядного рассмотрения сегментов (свежая и замороженная рыба) был построен график, на котором можно подробно отследить позиционирование сегментов на осях (X – частота покупки, Y – наличие продукции и Z – условия в магазине). Большинство потребителей

предпочитают покупать свежую рыбу, на это оказывает большое влияние такой фактор, как условия в магазине, это обусловлено тем, что свежая рыба должна храниться в определенных санитарных условиях, при определенной температуре. Свежую рыбную продукцию покупают гораздо чаще, так как она не подлежит длительному хранению, в отличие от замороженной. Однако такой фактор, как наличие продукции в магазине, оказывает значительное влияние на потребителей, предпочитающих замороженную рыбу, так как ассортимент является определяющим моментом для данного вида продукции.

Таблица 1.1 - Информация о факторных критериях

Таблица 1. 2 – Информация о функциях полезности

Функция полезности	Коэффициент важности
Ценовая категория	1

Рисунок 1. 2 – Сопоставление профиля сегментов

Тот факт, что наличие продукции в магазине, является определяющим фактором для потребителей, предпочитающих замороженную рыбу, подтверждает данная гистограмма – Сопоставление профилей сегмента. Свежая рыба, как правило, представлена гораздо меньшим ассортиментом, так как ее основным преимуществом является именно вид продукции, а преимущество замороженной рыбы в том, что она представлена более широким ассортиментом, чтобы покупатель имел возможность выбирать.

Оценка влияния переменной преимущества конкурентов на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	49	3,769231	0,69230769
Замороженная	7	25	3,571429	0,28571429
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,17802198	1	0,178022	0,31973684	4,413869
Внутри групп	10,021978	18	0,556777
Итого	10,2	19

Оценка влияния переменной рыбные магазины на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	23	1,769231	0,692307692
Замороженная	7	12	1,714286	0,571428571
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,013736264	1	0,013736	0,021067416	4,413869
Внутри групп	11,73626374	18	0,652015
Итого	11,75	19

Оценка влияния переменной место покупки на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	25	1,923077	0,076923
Замороженная	7	13	1,857143	0,142857
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,01978	1	0,01978	0,2	4,413869
Внутри групп	1,78022	18	0,098901
Итого	1,8	19

Оценка влияния переменной условия в магазине на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	21	1,615385	0,923077
Замороженная	7	13	1,857143	1,142857
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,265934	1	0,265934	0,266912	4,413869
Внутри групп	17,93407	18	0,996337
Итого	18,2	19

Оценка влияния переменной наличие продукции на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	23	1,769231	0,192307692
Замороженная	7	13	1,857143	0,142857143
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,035164835	1	0,035165	0,2	4,413869
Внутри групп	3,164835165	18	0,175824
Итого	3,2	19

Оценка влияния переменной обслуживание на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	19	1,461538	0,6025641
Замороженная	7	9	1,285714	0,23809524
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,140659341	1	0,140659	0,29238579	4,413869
Внутри групп	8,659340659	18	0,481074
Итого	8,8	19

Оценка влияния переменной использование рекламы на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	23	1,769231	0,1923077
Замороженная	7	11	1,571429	0,2857143
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,17802198	1	0,178022	0,7967213	4,413869
Внутри групп	4,02197802	18	0,223443
Итого	4,2	19

Оценка влияния переменной влияние рекламы на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	35	2,692308	0,3974359
Замороженная	7	13	1,857143	0,47619048
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	3,173626374	1	3,173626	7,49048991	4,413869
Внутри групп	7,626373626	18	0,423687
Итого	10,8	19

Оценка влияния переменной источник информации на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	59	4,538462	0,26923077
Замороженная	7	7	1	0
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	56,96923077	1	56,96923	317,4	4,413869
Внутри групп	3,230769231	18	0,179487
Итого	60,2	19

Оценка влияния переменной ценовая категория на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	23	1,769231	0,52564103
Замороженная	7	13	1,857143	0,14285714
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,035164835	1	0,035165	0,08834356	4,413869
Внутри групп	7,164835165	18	0,398046
Итого	7,2	19

Оценка влияния переменной частота покупки на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Свежая	13	30	2,307692	0,730769231
Замороженная	7	15	2,142857	0,80952381
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,123626374	1	0,123626	0,163306452	4,413869
Внутри групп	13,62637363	18	0,757021
Итого	13,75	19

Рисунок 1. 3 – Карта восприятия сегментов

Вывод: для свежей рыбной продукции важным фактором, как отмечалось ранее, является условие в магазине. Вид покупаемой рыбы не очень зависит от наличия продукции в магазине.

Рисунок 1. 4 – Стратегический потенциал сегментов

При более детальном рассмотрении на стратегическом потенциале сегментов были выявлены следующие тенденции: практически все потребители рыбной продукции сходятся во мнении о том, что условия в магазине являются важным фактором для рыбной продукции и покупают рыбу, как свежую, так и замороженную довольно часто. Наличие рыбной продукции, а, следовательно, и ее ассортимент является определяющим фактором для замороженной рыбы. Также на данном графике было выявлено, что функция полезности – цена оказывает влияние на оба вида продукции, но больше все же влияет на свежую рыбу, так как для около 40% опрошенных цена является определяющим фактором при покупке свежей рыбной продукции. Другими словами многие люди просто не могут себе позволить ее приобрести из-за высокой цены.

2) Сегментирование по источнику влияния рекламы.

Рисунок 1. 5 – График сегментирования по осям

Рассматривая сегменты: телевиденье, Интернет, радио, реклама на улице, от родственников, друзей – как источник информации о рыбной продукции, был построен график. На нем можно проследить позиционирование данных сегментов на осях (X – влияние рекламы, Y – возраст, Z – обслуживание) и впоследствии выявить наиболее эффективный источник рекламы. Скорректировав данные графика на результаты проведенного опроса, были сделаны следующие выводы: наиболее эффективным способом рекламы рыбной продукции являются советы от родственников и друзей, причем это наиболее характерно для людей старшего возраста. Упоминание от родственников или друзей о хорошем уровне обслуживания в рыбных магазинах, также оказывает положительное влияние на репутацию рыбного магазина, как и реклама на телевиденье. Наибольший уровень влияния на людей реклама оказывает при использовании телевизионных роликов, а также при размещении рекламы на улице.

Таблица 1.3 - Информация о факторных критериях

Таблица 1.4 - Информация о функциях полезности

Функция полезности	Коэффициент важности
Ценовая категория	1

Рисунок 1.6 - Сопоставление профиля сегментов

Для проведения более глубокого анализа влияния рекламы на потребителей в зависимости от их пола была построена гистограмма – сопоставления профиля сегментов (источников рекламы). Оказалось, что словам родственников и друзей доверяют в основном женщины, так как они общаются с ними намного чаще, чем мужчины. Влиянию рекламы по телевиденью и Интернету мужчины и женщины подвержены примерно одинаково, а вот рекламным щитам на улице доверяют в основном мужчины.

Оценка влияния переменных на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Исходные данные не являются корректными для таким переменных, как преимущества конкурентов, рыбные магазины, место покупки, условия в магазине, наличие продукции, обслуживание, ценовая категория, частота покупки, тип рыбы, деятельность, возраст, цен.

Рисунок 1. 7 – Карта восприятия сегментов

Почти все респонденты, выбирая тот или иной вид источника информации, отметили, что не подвержены влиянию рекламы, то есть данные сегменты не зависят от степени влияния рекламы. Однако, с возрастом люди все больше могут обращать внимание на рекламу на улицах, а также на телевиденье, так как в пожилом возрасте люди либо гуляют и ходят по магазинам, либо проводят время перед телевизором.

Рисунок 1. 8 – Стратегический потенциал сегментов

Рассмотрев стратегический потенциал сегментов, можно отметить, что функция полезности – цена оказывает влияния на все сегменты, кроме радио. Причем, советы от родственников и друзей являются наиболее эффективным средством рекламы, это показывает функция полезности, которая 100% влияет на данный сегмент. Другими словами, низкая цена – это главная информация, услышав которую от родственников или знакомых, потребитель посетит этот рыбный магазин. Около 100% опрошенных отмечают тот факт, что сегмент телевидение зависит от всех факторов: возраста (люди всех возрастов смотрят телевизор почти каждый день), влияния рекламы (телевидение является эффективным источником рекламы) и обслуживания.

3) Сегментирование по конкурентоспособности рыбных магазинов

Рисунок 1. 9 – График сегментирования по осям

Для определения наиболее популярного места покупки рыбной продукции (магазин «Рыбный день», магазин «Камшат», супермаркет или рынок) был построен график, на котором можно подробно рассмотреть позиционирование данных сегментов на осях (X – тип рыбы, Y – наличие продукции и Z – обслуживание). Проведенный опрос выявил, что потребители предпочитают покупать рыбную продукцию в специализированных магазинах, нежели в супермаркете или на рынке, причем магазины «Рыбный день» и «Камшат» имеют примерно одинаковую популярность у покупателей. Определяющим фактором, по которому потребители выбирают магазин «Рыбный день» является наличие и продукции, а также обслуживание. Таким образом, можно сказать, что в данном магазине всегда или почти всегда есть нужная потребителям продукция, а обслуживание и сервис находятся на достаточно высоком

уровне. Что касается магазина «Камшат», то он не отличается хорошим обслуживанием, однако покупатели отмечают широкий ассортимент рыбной продукции, причем как свежей, так и замороженной. Главным минусом, супермаркетов и рынков является маленький ассортимент свежей и замороженной рыбы, а также частое отсутствие необходимой покупателям продукции, хотя и обслуживание в супермаркете достаточно высокое.

Таблица 1. 5– Информация о факторных критериях

Таблица 1.6 - Информация о функциях полезности

Функция полезности	Коэффициент важности
Условия в магазине	1

Рисунок 1. 10 – Сопоставление профиля сегментов

Для более глубоко анализа конкурентоспособности различных мест приобретения рыбной продукции (магазин «Рыбный день», магазин «Камшат», супермаркет или рынок) была построена гистограмма – сопоставляющая профили этих сегментов. Обслуживание, как и условия во всех местах удовлетворяет потребителей практически на 100%. В специализированных магазинах всегда (магазин «Рыбный день») или почти всегда (магазин «Камшат») есть в наличие необходимая потребителям продукция, в отличие от рынка или супермаркета, где ее иногда нет. Низкие цены – вот, что отмечают потребители, приобретая рыбную продукцию на рынке, однако качество и ассортимент продукции – являются определяющими факторами при выборе место покупки рыбы, поэтому специализированные магазины «Камшат» и «Рыбный день» все же остаются вне конкуренции.

Оценка влияния переменной преимущества конкурентов на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	25	3,57	0,29
Камшат	8	27	3,38	0,55
Суперсмаркет или рынок	5	22	4,4	0,3
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	3,41	2	1,71	4,27	3,59
Внутри групп	6,79	17	0,40
Итого	10,2	19

Оценка влияния переменной место покупки на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	13	1,857143	0,142857143
Камшат	8	16	2	0
Суперсмаркет или рынок	5	9	1,8	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,142857143	2	0,071429	0,732758621	3,591328
Внутри групп	1,657142857	17	0,097479
Итого	1,8	19

Оценка влияния переменной условия в магазине на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	13	1,857143	1,1428571
Камшат	8	14	1,75	1,0714286
Суперсмаркет или рынок	5	7	1,4	0,8
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,642857143	2	0,321429	0,3112286	3,591328
Внутри групп	17,55714286	17	1,032773
Итого	18,2	19

Оценка влияния переменной наличие продукции на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	13	1,857143	0,142857143
Камшат	8	13	1,625	0,267857143
Суперсмаркет или рынок	5	10	2	0
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,467857143	2	0,233929	1,455555556	3,591328
Внутри групп	2,732142857	17	0,160714
Итого	3,2	19

Оценка влияния переменной обслуживание на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	9	1,285714	0,238095238
Камшат	8	12	1,5	0,571428571
Суперсмаркет или рынок	5	7	1,4	0,8
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,171428571	2	0,085714	0,168874172	3,591328
Внутри групп	8,628571429	17	0,507563
Итого	8,8	19

Оценка влияния переменной использование рекламы на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	11	1,571429	0,285714286
Камшат	8	14	1,75	0,214285714
Суперсмаркет или рынок	5	9	1,8	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,185714286	2	0,092857	0,393238434	3,591328
Внутри групп	4,014285714	17	0,236134
Итого	4,2	19

Оценка влияния переменной влияние рекламы на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	13	1,857143	0,476190476
Камшат	8	20	2,5	0,571428571
Суперсмаркет или рынок	5	15	3	0
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	3,942857143	2	1,971429	4,8875	3,591328
Внутри групп	6,857142857	17	0,403361
Итого	10,8	19

Оценка влияния переменной источник информации на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	7	1	0
Камшат	8	36	4,5	0,28571429
Суперсмаркет или рынок	5	23	4,6	0,3
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	57	2	28,5	151,40625	3,591328
Внутри групп	3,2	17	0,188235
Итого	60,2	19

Оценка влияния переменной ценовая категория на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	13	1,857143	0,14285714
Камшат	8	12	1,5	0,28571429
Суперсмаркет или рынок	5	11	2,2	0,7
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	1,542857143	2	0,771429	2,31818182	3,591328
Внутри групп	5,657142857	17	0,332773
Итого	7,2	19

Оценка влияния переменной частота покупки на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	15	2,142857	0,80952381
Камшат	8	17	2,125	0,69642857
Суперсмаркет или рынок	5	13	2,6	0,8
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,817857143	2	0,408929	0,53755869	3,591328
Внутри групп	12,93214286	17	0,760714
Итого	13,75	19

Оценка влияния переменной тип рыбы на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	8	1,142857	0,142857143
Камшат	8	10	1,25	0,214285714
Суперсмаркет или рынок	5	9	1,8	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	1,392857143	2	0,696429	3,75	3,591328
Внутри групп	3,157142857	17	0,185714
Итого	4,55	19

Оценка влияния переменной деятельность на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	15	2,142857	0,47619048
Камшат	8	14	1,75	0,21428571
Суперсмаркет или рынок	5	11	2,2	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,842857143	2	0,421429	1,38919668	3,591328
Внутри групп	5,157142857	17	0,303361
Итого	6	19

Оценка влияния переменной возраст на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты различаются по исследуемой переменной.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, различны.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, больше критического значения F.
Нулевая гипотеза отвергается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	15	2,142857	0,80952381
Камшат	8	13	1,625	0,553571429
Суперсмаркет или рынок	5	14	2,8	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	4,267857143	2	2,133929	3,805732484	3,591328102
Внутри групп	9,532142857	17	0,560714
Итого	13,8	19

Оценка влияния переменной пол на результаты кластеризации. Дисперсионный анализ.

Вывод
Анализируемая переменная не оказывает статистически
значимое влияние на результаты выделения сегментов (кластеров).
Сегменты по исследуемой переменной не различаются.
Средние значения переменной, вычисленные для каждого сегмента, можно считать равными.
Это подтверждается тем, что при уровне вероятности 95%
F-статистика, вычисленная на сегментах, меньше критического значения F.
Нулевая гипотеза принимается.
Результаты дисперсионного анализа
Сегменты	Число объектов	Сумма	Среднее	Дисперсия
Рыбный день	7	12	1,714286	0,238095238
Камшат	8	13	1,625	0,267857143
Суперсмаркет или рынок	5	9	1,8	0,2
Источник вариации	SS-сумма квадратов	df-число степеней свободы	MS-средний квадрат	F-функция Фишера	F-критическое
Между группами	0,096428571	2	0,048214	0,199738903	3,591328
Внутри групп	4,103571429	17	0,241387
Итого	4,2	19

Рисунок 1. 11 – Карта восприятия сегментов

При детальном рассмотрении карты восприятия сегментов были выявлены следующие результаты: как отмечалось, ранее обслуживание в магазине «Камшат» находится не на высоком уровне, что отталкивает покупателей, в отличие от магазина «Рыбный день» и супермаркетов, где высокое качество обслуживания является немаловажным фактором, при выборе места покупки, то есть популярность данных магазинов может зависеть от уровня обслуживания. Магазин «Камшат» является единственным магазином, который может зависеть от такого фактора, как наличие продукции, так как это определяет спрос на широкий ассортимент данного магазина.

Рисунок 1. 12 – Стратегический потенциал сегментов

Оба специализированных магазина и «Рыбный день» и «Камшат» зависят от такого фактора, как обслуживание, так как от этого зависит вернется ли покупатель в тот же магазин снова. Условия в магазине – функция полезности оказывает влияние на все рассматриваемые сегменты, так как для потребителя очень важно в каких условиях хранится рыбная продукция. Почти 100% опрошенных сходятся во мнении, что магазин «Рыбный день» является лучшим и по критерию - наличие продукции и по критерию качество обслуживания. Магазин «Камшат» немного уступает своему конкуренту по критерию – наличие свежей рыбной продукции.

Таким образом, по данным проведенного сегментирования сделаем обобщающий вывод, приняв к сведению, что результаты, обрабатываемые в программе, имеют погрешность 30 %.

Так как замороженная рыба пользуется гораздо большим спросом у покупателей, то в первую очередь следует обратить внимание именно на данный вид продукции. Основываясь на проведенных исследованиях, для повышения спроса на свежую рыбную продукцию необходимо расширить ее ассортимент, а для этого необходимо улучшить условия в магазине (установить новые холодильные оборудования, аквариумы, необходимые температурные режимы), а также снизить цену. Данное мероприятие можно осуществить, например, за счет смены поставщика или увеличения скидок в рыбный день (четверг). Что касается замороженной рыбной продукции, то она тоже пользуется спросом у потребителей и ее основным преимуществом является широкий ассортимент.

По результатам проведенных исследований радио, как источник информации, является самым неэффективным, так как это устройство уже устарело и во многих домах давно отсутствует. Самым же эффективным источником информации и средством рекламы более половины респондентов признали советы от родственников и друзей, причем самое большое влияние данный источник оказывает на людей старшего возраста (более 50 лет), в особенности на женщин. Это обусловлено доверчивостью женщин, которые к тому же склоны к общению гораздо больше, чем мужчины, а также привычками людей старшего поколения. Следовательно, для привлечения новых клиентов магазину необходимо обеспечивать высокий уровень обслуживания, качества рыбной продукции и доступный уровень цен. Наибольший же уровень влияния, как на мужчин, так и на женщин оказывает реклама по телевиденью, поэтому имеет смысл обратить внимание именно на этот способ рекламы рыбного магазина. Еще одним неплохим рекламным ходом является размещение рекламы на улице, в особенности для мужчин, которые, зачастую находясь в пробке, обращают внимание на рекламные щиты. Что касается Интернета, как источника информации, то этот вид рекламы будет действенен только для молодого поколения.

Исследование показало, что специализированные магазины «Камшат» и «Рыбный день» остаются вне конкуренции, так как качество и ассортимент продукции являются определяющим фактором при выборе места покупки, а для рыбной продукции качество это неотъемлемый критерий. Рынки и супермаркеты не отличаются ни высоким качеством, ни широким ассортиментом, ни постоянным наличием необходимой продукции, единственным преимуществом является низкие цены, поэтому основными покупателями являются пенсионеры, которые покупают замороженную рыбу. Остальная же группа потребителей предпочитают покупать рыбу в специализированных магазинах, причем «Камшат» и «Рыбный день» имеют примерно одинаковую популярность у покупателей. Наивысшим качеством рыбной продукции, особенно свежей обладает магазин «Рыбный день», у которого к тому же и самый высокий уровень обслуживания, поэтому для привлечения клиентов своего конкурента, необходимо обратить внимание на качество еще и замороженной рыбы, а также на постоянное наличие всего ассортимента продукции и возможно на снижение цен.

<<< < Предыдущая 1 2 34 / 84 5 6 7 8 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
17.09.2019113 Кб11КП ДВС.docx
#
01.04.2025286 Кб5КП ИНВЕСТИЦИИ МЕТОДИКА1.docx
#
01.04.2025217 Кб3КП по экономике (вар1).docx
#
13.07.20194 Мб11КП1.СК ПОСЛЕДНЯЯ ВЕРСИЯ.docx
#
01.07.2025162 Кб3КР 2301_1.doc
#
01.03.20251 Мб0КР МАРКЕТИНГ Юля.doc
#
17.04.2015235 Кб11кр.пр инновационный менеджмент.doc
#
17.04.201514 Кб30кр4, Магнетизм.docx
#
10.07.2019182 Кб9Кризис 4.doc
#
10.07.2019199 Кб9Кризис 5.doc
#
10.07.2019259 Кб7Кризис 6 Итог.doc