Статьи

Версия для печати

Все статьи | Статьи за 1999 год | Статьи из номера N4 / 1999

Маркетинговые исследования сбытовой сети хлебобулочных изделий

Соколова Т. В.,

В апреле 1999 г. было проведено исследование сбытовой сети крупного производителя хлебобулочных изделий в г. Москве. Целью проведенного исследования явилось выявление факторов, влияющих на качество обслуживания концерном своих дистрибьюторов и распространителей. Было опрошено около 100 магазинов, в которых производится торговля продукцией концерна.

В процессе проведения опроса был использован метод экспертных оценок, так как администрация розничных магазинов в силу накопленного опыта работы является группой экспертов и отражает также и предпочтения конечных потребителей. Опрос носил структурированный характер, то есть все опрашиваемые отвечали на одни и те же вопросы (частота поступления продукции; виды продукции, пользующиеся наибольшим и наименьшим спросом; оценка конкурентных качеств работы концерна по сравнению с другими поставщиками; оценка потребительских характеристик качества продукции). Полученное в результате обработки обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы.

Характерными особенностями метода экспертных оценок являются научно обоснованная организация проведения всех этапов экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов, а также применение количественных методов, как при организации экспертизы, так и при оценке суждений экспертов и формальной групповой обработке результатов. Групповое мнение принималось близким к истинному решению проблемы.

Для решения поставленной задачи был применен метод индивидуального анкетирования. При составлении анкеты разработчиками была предусмотрена качественная оценка основных показателей работы концерна и важность самого показателя (приоритет) при оценке магазинами работы поставщика и его выборе. Показатели были выбраны с учетом пожеланий администрации концерна и накопленного нами опыта и рассматривались как ключевые факторы успеха для хлебобулочной промышленности.

Ключевые факторы успеха (КФУ) — это те конкурентные возможности, результаты деятельности, которые предприятие должно обеспечивать, чтобы быть конкурентоспособным и добиться финансового успеха. КФУ — это те факторы, которым предприятие должно уделять особое внимание, так как они определяют его успех на рынке, его конкурентные возможности, непосредственно влияющие на прибыльность. В данном исследовании нами рассматриваются только КФУ, относящиеся к реализации продукции, и часть КФУ, относящихся к производству. За границами данного исследования остались КФУ, зависящие от технологии, часть КФУ, относящихся к производству, а также КФУ, относящиеся к маркетингу и уровню профессионализма сотрудников концерна.

При анкетировании в качестве оценок покупательских предпочтений использованы приоритеты показателя (важность) по тринадцати ключевым факторам успеха:

  1. оперативность доставки;
  2. культура обслуживания;
  3. конкурентоспособность цен;
  4. продолжительность срока реализации;
  5. качество продукции;
  6. надежность и стабильность поставщика;
  7. давние связи с поставщиком;
  8. удобство способа оплаты продукции;
  9. ассортимент;
  10. свежесть изделий;
  11. внешний вид;
  12. вкус и запах;
  13. упаковка продукции.

В качестве наиболее употребительного при экспертном оценивании метода измерений было избрано ранжирование. В ходе ранжирования производилась процедура упорядочения объектов, выполняемая экспертом. Достоинством ранжирования как метода измерения является простота осуществления процедур. В процессе ранжирования эксперт устанавливал взаимосвязи между всеми характеристиками – качествами работы концерна, рассматривая их как единую совокупность. Эксперту предлагалось на основе собственных знаний и опыта расположить объекты в порядке предпочтения.

Многие респонденты указывали одинаковый уровень важности сразу по нескольким показателям работы концерна (такой выбор подтверждают выводы факторного анализа, в результате которого была выявлена тесная взаимосвязь всех конкурентных качеств и выделены два общих фактора из всей совокупности характеристик работы концерна). Респонденты затруднялись разграничить оценки некоторых характеристик (или, как иногда говорят, признаков-субститутов), считая их взаимодополняемыми. Этот вывод подтверждают и результаты корреляционного анализа. Таким образом, мы произвели разбиение общего значения важности на количество повторяющихся ответов. Например, если в какой-то анкете важность «4» повторялась два раза, то обе характеристики качества работы концерна получали оценку, равную «2».

Нами был использован нестандартный подход к ранжированию. Априори выдвигалось предположение, заимствованное из теории потребительских предпочтений. Согласно этой теории, существуют «кривые безразличия» (идея кривых безразличия была предложена в начале XX века итальянским ученым В. Парето, а затем в 1939 г. она была углублена английским экономистом Дж. Р. Хиксом). Считается, что, находясь на такой кривой, потребитель испытывает одинаковое удовлетворение от потребления товара (в нашем случае от восприятия характеристик качества работы концерна). Таким образом, этот факт объясняет присваивание экспертами одинаковых рангов нескольким характеристикам одновременно. Так, если потребитель достаточно высоко оценивает только один показатель работы концерна – это не означает, что для него в такой же степени важны (полезны) и одновременно несколько других показателей (которым присвоен такой же ранг по степени важности). То есть чем большему количеству показателей он отдает свое предпочтение, тем сильнее проявляется снижение степени значимости каждого отдельного показателя для потребителя.

Второй важной теорией, которую нельзя было не учесть при проведении дальнейшего анализа, является теория предельной полезности. Согласно этой теории полезность трактуется как удовлетворение, которое получают от потребления товара. Различают общую и предельную полезность. Общая полезность — это удовлетворение, которое получают от потребления определенного набора единиц товара. Предельная полезность — это приращение общей полезности в результате увеличения совокупности признаков. Согласно теории предельной полезности, если респондент присваивал единожды один ранг, то его общая полезность достаточно высока. И наоборот, общая полезность ниже в случае присваивания одного и того же ранга сразу нескольким характеристикам.

На этих гипотезах и был основан расчет средних уровней предпочтения (формулировка предложена автором) по каждому из тринадцати показателей работы концерна. Каждой характеристике качества работы концерна присваивалась балльная оценка от 1 до 13 («1» – очень важно, «13» – абсолютно не важно). Было проведено разбиение оценки характеристики качества работы концерна на количество повторяющихся рангов. В результате такого подхода, на наш взгляд, были получены наиболее точные показатели. В среднем по всему объему выборки наиболее высокий уровень предпочтения (важности) имеет для потребителей качество продукции (средний уровень предпочтения которого составил 1 балл), на втором месте стоит оперативность доставки (средний уровень предпочтения — 1,55 балла), на третьем – свежесть (средний уровень предпочтения — 1,65 балла). Менее значимы внешний вид продукции и вкус/запах (соответственно коэффициенты составили 1,94 и 2,20 балла). В дальнейшем, при формировании маркетинговой стратегии, следует обратить внимание именно на эти характеристики. Именно эти показатели формируют позитивное отношение как к концерну в целом, так и к его продукции. Наряду с тем, что многие респонденты в целом довольны культурой обслуживания концерна, качеством выпускаемых им хлебобулочных изделий, именно эти факторы являются основными в формировании имиджа концерна, и именно им следует в дальнейшем уделять больше внимания.

В результате корреляционного анализа было выявлено, что наиболее существенная зависимость наблюдается между оценкой качества продукции и такими его составляющими, как:

  • свежестью (rxy = 0,71);
  • внешним видом (rxy = 0,72);
  • вкусом и запахом (rxy = 0,70), где rxy — коэффициенты парной корреляции признаков.

В меньшей степени на оценку качества влияет упаковка продукции (rxy = 0,57).

В ходе анализа была выявлена достаточно сильная коррелированность мнений экспертов по оценке оперативности доставки и культуры обслуживания (rxy = 0,71). Не секрет, что хлебобулочная продукция является товаром первой необходимости и даже в кризисные времена при падении покупательной способности населения спрос на хлеб не только не снижается, а неуклонно возрастает. Фактор культуры обслуживания для респондентов важнее, чем уровень конкурентоспособности цен (коэффициент корреляции между оценкой конкурентоспобности цен и оперативностью доставки составил
rxy = 0,55). Одновременно, оценка культуры обслуживания концерна прямо коррелирована с оценкой продолжительности срока реализации.

Интересные результаты получены в ходе сравнения оценок качественных параметров (качества, свежести, внешнего вида, вкуса и запаха) и оценки продолжительности срока реализации. Так, нами выявлена сильная коррелированность оценки продолжительности срока реализации продукции и следующих оценок:

  • свежести (rxy = 0,80);
  • внешнего вида продукции (rxy = 0,68);
  • вкуса и запаха (rxy = 0,52).

Сильно коррелированы оценка продолжительности срока реализации хлебобулочных изделий и оценка упаковки продукции (rxy = 0,71). Респонденты отмечали, что хлеб в упаковке пользуется меньшим спросом, чем хлеб без упаковки. Работники магазинов объясняли это ограниченным сроком хранения хлеба в упаковке, так как по истечении этого срока хлеб начинает утрачивать свои свойства, что сказывается отрицательно на оценке вкусовых свойств хлеба со стороны потребителей.

Оценка надежности и стабильности поставщика обусловлена оценкой внешнего вида продукции (rxy = 0,52). Можно предположить, что внешний вид продукции является основополагающим фактором формирования имиджа и позитивного восприятия как продукции концерна, так и его работы в целом.

Оценка свежести практически неотделима в восприятии респондентов от оценки вкуса и запаха, внешнего вида. Это подтверждает выявленная сильная взаимосвязь между оценкой свежести и следующими оценками:

  • внешнего вида (rxy = 0,76);
  • упаковки продукции (rxy = 0,65);
  • вкуса и запаха продукции (rxy = 0,57).

Наблюдается взаимосвязь в ассоциативном восприятии внешнего вида продукции и вкуса/запаха (rxy= 0,63), внешнего вида и упаковки (rxy = 0,57).

На оценку ассортимента, по мнению опрошенных, наиболее сильно влияют:

  • упаковка продукции (rxy = 0,63);
  • свежесть (rxy = 0,59).

Был проведен факторный анализ полученных результатов. Необходимость проведения факторного анализа вызвана тем, что число параметров (оценок качества работы концерна) достаточно велико и взаимосвязи между ними могут быть чрезвычайно сложными. Однако, наблюдая объект, мы выдвинули гипотезу о том, что существует небольшое число общих факторов, которые наиболее существенно влияют на измеряемые параметры.

Задачей факторного анализа является, с одной стороны, стремление выделить как можно меньшее число скрытых общих факторов, а с другой стороны, стремление, чтобы выделенные нами факторы как можно точнее группировали наблюдаемые параметры, описывали связи между ними. Выделенные таким образом факторы называются общими, так как они воздействуют на все параметры (оценки) качества работы концерна, а не на какой-то один параметр. И если измерить их индивидуальное влияние еще возможно, то выделить из всей совокупности общие направления этого влияния (факторы) довольно трудно. Выделенные факторы являются скрытыми, их нельзя измерить непосредственно, однако существуют статистические методы их выделения. Методика проведения факторного анализа включает следующие проблемы:

  1. Проблема робастности. Методы оценивания, чувствительные к резковыделяющимся наблюдениям («грубым ошибкам»), называются неустойчивыми; а методы оценивания, учитывающие наличие «грубых ошибок» и позволяющие при этом достаточно точно определить оценки параметров, называются робастными. Технически в ППП «Statistaca» эта задача решается методом устойчивой (робастной) оценки среднего значения и среднеквадратического отклонения. Исходные значения нормируются, на их основе рассчитывается матрица парных коэффициентов корреляции. Данная матрица является исходной для проведения компонентного анализа. Для факторного анализа необходимо получить редуцированную корреляционную матрицу, на главной диагонали которой вместо единиц стоят общности.
  2. Итак, второй проблемой является проблема общности. Далее по стандартным программам получается матрица весовых коэффициентов. Высокие коэффициенты являются характеристиками стохастической связи между исходными и общими факторами.
  3. Между редуцированной корреляционной матрицей и матрицей весовых коэффициентов возникает третья проблема – проблема факторов, включающая вопросы определения числа извлекаемых общих факторов и их вида. Значения весовых коэффициентов являются координатами признаков на новых осях координат. Общие факторы и являются координатными осями.
  4. Проблема вращения конфигурации общих факторов или главных компонент в виде совокупности векторов.
  5. Проблема оценки значений факторов включает вопросы перехода к матрице индивидуальных значений факторов для каждого объекта исследования.
  6. Проблема динамических моделей возникает, когда проводимое исследование носит повторяющийся во времени характер. В этом случае возникает возможность сопоставления результатов исследований и построения динамических моделей.

Таким образом, факторный анализ позволил обнаружить то небольшое количество общих факторов (в нашем случае было получено два общих фактора: оценка работы концерна и качественные потребительские характеристики продукции), которые существенным образом влияют на признаки. Указанные факторы непосредственно мы не наблюдаем, они присутствуют гипотетически, оставаясь за кадром, но именно они определяют наблюдаемую картину.

При реализации процедур факторного анализа из большого количества разнообразных статистических методов нами был выбран наиболее интерпретируемый с точки зрения обоснования результата распределения оценок. Если пространство общих факторов найдено, то с помощью поворота осей можно получить бесконечно много решений. Подбор подходящей системы координат — важная задача. Поэтому следующим шагом анализа явился выбор метода поворота (вращения) осей полученного распределения. Наиболее приемлемым здесь является метод Варимакс нормализованный.

В результате факторного анализа мы получили следующее распределение оценок экспертов относительно описанных ранее тринадцати ключевых факторов успеха (на рис. 1 "Распределение конкурентных качеств работы концерна" представлен двумерный график нагрузок >>>)

В нашем случае использован метод главных компонент. На основе метода главных компонент получено пространство сгруппированных оценок качества работы концерна на основе рассчитанных факторных нагрузок. Таким образом, на последней итерации (шаге) факторного анализа мы получили следующие группы (кластеры) оценок качества работы концерна >>>:

На основе факторных нагрузок (представленных двумя компонентами по осям координат) можно сделать вывод, что вся совокупность оценок характеризует только два фактора:

  1. Потребительские качественные характеристики продукции (первый кластер).
  2. Характеристики работы концерна (второй кластер).

На рис. 2 представлены результаты кластерного анализа, в ходе которого все конкурентные качества концерна сгруппировались в следующие кластеры:

Открыть рисунок 2 "Дендрограмма кластерного анализа" >>>

Характеристики качества работы концерна

Подводя итог проведенным исследованиям, мы приходим к выводу, что при принятии конкретных маркетинговых решений следует учитывать взаимное влияние факторов, а также наиболее весомые критерии оценки влияния признаков. Необходимо выделять из всей совокупности оценок лишь те, которые формируют общие критерии оценки качества работы концерна. Конкретизируя результаты факторного анализа, можно констатировать, что общая оценка качества работы концерна определяется лишь двумя факторами: качественными параметрами продукции и общей оценкой работы.

Это значительно сужает оценку основных характеристик, влияющих на качество работы концерна. Указанные аргументы значительно облегчат проведение дальнейших маркетинговых исследований и позволят перейти от стратегии массового маркетинга к стратегии целевого маркетинга. Это даст возможность использовать ресурсы концерна более рационально и эффективно. Применение стратегии целевого маркетинга (концентрированного на одном или ограниченном числе сегментов) позволит отойти от неэффективного распыления усилий. Предпочтительнее использовать их концентрацию только по двум основным характеристикам качества работы.

 Использованная литература

  1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М., Филин, 1998.
  2. Дж. Гласс, Дж. Стэнли. Статистические методы в прогнозировании и психологии. М., Прогресс, 1976.
  3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М., Финансы и статистика, 1998.
  4. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М., Экономика, 1978.
  5. Основы предпринимательской деятельности. Под ред. проф. Власовой В.М. М., Финансы и статистика, 1997.
  6. Справочник по математике для экономистов. Под ред. проф. В.И. Ермакова. М., Высшая школа, 1987.

 

Отдельные номера журналов Вы можете купить на сайте www.5B.ru
Оформление подписки на журнал: http://dis.ru/e-store/subscription/



Все права принадлежат Издательству «Финпресс» Полное или частичное воспроизведение или размножение каким-либо способом материалов допускается только с письменного разрешения Издательства «Финпресс».