2)Выбор формы опросов

Определяют структуру базы данных и метод обобщения результатов.

По форме вопросов могут быть:

-закрытый вопрос (представляет все возможные варианты ответов и это упрощает комп обработку)

-открытый вопрос (не предпологают варианты ответов и позволяют ответить респоденту.

-полузакрытый вопрос (явл компромиссом, поскольку в переченье вариантов ответа содержит открытую позицию.)

Закрытые и полузакрытые розделяют на 3 виды:

-альтернативные – которые предпологают выбрать только 1 вариант отв.

- вопросы-меню -допускающие одновременно выбор любого числа вариантов ответа.

-вопросы на ранжированье- требующие указывать каждому предложенному параметру его место по степени важности для покупателя.

Характеристика стадий проектирование анкет: формулировки, расположения в правильной последовательности, нумерации и кодирования.

Формировка вопросов

На этом этапе проверяют и корректируют сематику вопросов, добиваясь однозначности и понимания респодентами и интервьюерами.

Рекоменд след правило:

-излагать вопрос кратко и доступно, не употребляямалоизвестные термины и иностр слова.

-не рекоменд спрашивать о цыфрах, которые трудно вспомнить.

-не следует сдваивать вопрос

-дискретные шкалы следует балансировать

-недопустимо повторять один и тот же вопрос.

С точки зрения формир вопросы могут быть: личные и без личными.

Личный вопрос предпологает респоденту обьяснить именно его мотивы и поведения.

Без личн сформир вопрос предл респоденту высказать свои предположения о мотивах и позициях тех, которые выбирает предложенный товар.

Чтобы уточнить доходчивость и формир вопросов их тестируют на небольшой группе респодентов.

Расположение вопросв в правильной последовательности

Последовательность важна из-за психол факторов посколько влияет на удержанные контактас респод.

Обычно анкета состоится из таких частей:

-вводной( указывается кто и с какой целью проводит опрос)

-основной(предмет иследов)

-сведений о опрашиваным( паспортичка, личные сведенья о респоденте)

Номерация

Основная цель-обеспечить оператору который обработывает бланк возможность свободно ориентироватся в данных и снизить трудоемкость их ввода в компьютер.

Рекоменд соблюдать след правило:

-если вопрос допускает только один вариант ответа то информ поле относится к вопросу в целом и ставится перед ним.

-для альтернативных вопросов допольнительно кодируют каждый вариант ответа начиная с С1.

-вопрос ,,меню» фактически является группой альтернативных вопросов под общим заголовком, поэтому информ поле ставят перед каждым вариантом ответа.

-варианты ответов на смысловые вопросы выделяют другим шрифтом.

Методы классификации объектов в маркетинге. Сущность дискриминантного и кластерного анализа, их сфера использования.

Дискримина́нтный ана́лиз — раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач Распознавания образов, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы»).

Методы дискриминационного анализа

-Кластерный анализ

-Логистическая регрессия

-Дерево решений

Кластерный анализ представляет собой класс методов, используемых для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют К/Шстерами (clusters). Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах. Кластерный анализ также называют классификационным анализом (classification analysis) или численной таксономией (систематикой) (numerical taxonomy). Мы рассмотрим процедуры кластеризации, которые относят каждый объект к одному и только одному кластеру. На рис. 20.1 показана идеальная ситуация кластеризации, когда кластеры четко отделены друг от друга на основании различий двух переменных: ориентация на качество (переменная 1), и чувствительность к цене (переменная 2),

Кластерный анализ, как и дискриминантный, предназначен для классификации переменных. Однако в дискриминантном анализе необходима предварительная информация о кластерной (групповой) принадлежности каждого рассматриваемого объекта или события для того, чтобы разработать правило классификации. В отличие от этого, в кластерном анализе нет необходимости в предварительной информации о кластерной принадлежности любого из объектов. Группы, или кластеры, определяют с помощью собранных данных, а не заранее.

Кластерный анализ используют в маркетинге для различных целей.