Вопрос 43. Система маркетинговых исследований

1. Маркетинговое исследование - это систематический сбор, регистрация и анализ данных о товарах и услугах.

Главная цель маркетинговых исследований - достаточная определенность и избежание риска при принятии коммерческих решений.

Значение проведения таких исследований в формировании комплекса маркетинговых исследований возникает весьма часто, когда лица, принимающие решения, не могут ждать поступления информации по частям. Комплексное маркетинговое исследование проводится фирмой самостоятельно или его проведение заказывается специализированным маркетинговым фирмам. Чтобы маркетинговое исследование было эффективно, оно:

▪ не должно носить случайного характера;

▪ должно быть систематическим и охватывать как можно больше различных источников информации;

▪ должно быть применимо к любой стороне маркетинга, которая требует информации для принятия решений.

2. Область приложения маркетинговых исследований практически не ограничена, поэтому выделим виды исследований, наиболее часто встречающиеся в мировой практике:

▪ исследование рынка;

▪ исследование сбыта;

▪ экономический анализ;

▪ исследование рекламы;

▪ исследование потребительских свойств товара;

▪ мотивационный анализ (изучение покупательского поведения).

Большинство крупных зарубежных фирм имеет собственные отделы маркетинговых исследований. Среди сотрудников таких отделов - статистики, психологи, социологи.

3. Виды исследований, проводимых этими отделами, разнообразны, и поле их деятельности расширяется, особенно в направлении международных маркетинговых исследований.

Виды маркетинговых исследований, проводимых фирмами США (Сфера и вид исследований / Процент фирм, проводящих исследование):

1. РЫНКИ И СБЫТ

Замеры потенциальных возможностей рынка - 93%

Анализ распределения долей рынка между фирмами - 92%

Изучение характеристик рынка - 93%

Анализ сбыта - 89%

Пробный маркетинг - 54%

2. КОММЕРЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ И ЕЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Краткосрочное прогнозирование - 85%

Долгосрочное прогнозирование - 82%

Изучение тенденций деловой активности - 86%

Изучение политики цен - 81%

Изучение товарной номенклатуры - 51%

Изучение международных рынков - 51%

3. РАЗРАБОТКА ТОВАРОВ

Изучение реакции на новый товар - 84%

Изучение товаров конкурентов - 85%

Тестирование товаров - 75%

4. РЕКЛАМА

Изучение эффективности рекламы - 67%

Изучение средств рекламы - 61%

Исследование рекламных текстов - 49%

Исследование потребительских мотиваций - 48%

Автор: Шевчук Д.А.

<< Назад: Концепция системы маркетинговой информации

>> Вперед: Схема маркетинговых исследований

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

▪ Мировая экономика. Конспект лекций

▪ Политология. Шпаргалка

▪ Возрастная анатомия и физиология. Шпаргалка

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Экраны влияют на детей неравномерно в разном возрасте 01.08.2026

Планшеты и смартфоны давно стали привычной частью повседневной жизни даже самых маленьких детей. Родители часто используют гаджеты, чтобы успокоить малыша или занять его на время, однако ученые все чаще задаются вопросом, как экранное время сказывается на развитии мозга и будущей способности к обучению. Новое исследование показывает, что значение имеет не только продолжительность просмотра, но и возраст, в котором ребенок проводит время перед экраном. Ученые наблюдали детей от рождения до 8 лет. Оказалось, что больше всего экраны влияют на мозг в два периода - в раннем младенческом возрасте и перед поступлением в школу. У детей, много времени проводивших перед экранами в эти возрастные точки, в 9 лет были несколько хуже успехи в обучении, а в 10,5 лет хуже работала рабочая память - способность удерживать и обрабатывать информацию здесь и сейчас. Исследователи из Франции и Сингапура проанализировали данные 502 детей и выделили два ключевых этапа. У младенцев мозг развивается очень ...>>

Умные жилеты, спасающие от жары 01.08.2026

Летняя жара в больших городах все чаще становится серьезным испытанием для людей, работающих на открытом воздухе. Мусорщики, строители и другие специалисты вынуждены проводить часы под палящим солнцем, рискуя перегревом. Китайские инженеры предложили практичное решение - специальные охлаждающие жилеты, которые помогают снизить ощущаемую температуру примерно на 10 градусов. Пока мир страдает от сильной жары, китайские инженеры разработали "умные" жилеты с климат-контролем. Жилеты с кондиционированием почти не отличаются от обычной рабочей одежды. Главное отличие - в системе охлаждения. В городе Нанкин в жилет вмонтированы два вентилятора, работающих от портативных аккумуляторов. Одного заряда хватает на 3-4 часа непрерывной работы. В Чанчжоу решили разместить в карманах охлаждающие элементы с материалом, который при нагревании переходит из твердого состояния в жидкое, активно поглощая тепло. Это поддерживает комфортную температуру в течение 2,5-4 часов. Такие жилеты выглядят почти ...>>

Летающие ветротурбины 3 МВт вышли в серию 31.07.2026

Традиционные ветряные электростанции зависят от силы и стабильности ветра у поверхности земли, где воздушные потоки часто бывают слабыми и порывистыми. На больших высотах ветер обычно сильнее и постояннее, поэтому инженеры уже давно рассматривают возможность подъема турбин в воздух. Китайская компания сделала важный шаг в этом направлении, перейдя от испытаний к мелкосерийному производству. Компания Beijing Linyi Yunchuan Energy Technology запустила мелкосерийное производство летающей ветротурбины S2000, а в провинции Чжэцзян возводят отдельный завод по производству материалов для оболочки аппарата. У компании уже есть предварительные договоренности с прибрежными городами и горными регионами, которые рассматривают возможность использования этой технологии для удовлетворения собственных энергетических потребностей. Прототип, который полгода назад только что поднялся в небо над Сычуанем, теперь превращается в целую отрасль. Идея S2000 проста: вместо того чтобы устанавливать ветряну ...>>

Случайная новость из Архива Измерение сложности 27.12.2020 Разработан алгоритм количественной оценки сложности структур. Он способен работать не только с физическими системами вплоть до квантовых, но и с изображениями, видео и даже музыкой. Интуитивное понимание сложности систем и процессов присуще любому человеку. Например, каждый легко может различить сложность двух рисунков, исходя из непохожести их элементов друг на друга и количества различающихся деталей. Это ключевая информация для человеческого мозга, позволяющая различать объекты примерно одинакового размера и формы. Но как оцифровать представление о сложности объекта и выразить его математически? Ведь потребность в математической характеристике, должным образом отражающей сложность иерархических неслучайных структур, существует во многих областях науки, от физики и геологии до социальных наук. Международная группа ученых разработала универсальный машинный алгоритм, с помощью которого можно количественно, одним числом, оценивать сложность любой двумерной или трехмерной системы. Они успешно применили метод для точного обнаружения фазовых переходов магнитных материалов по разной сложности начального и конечного состояний. Однако алгоритм способен также работать с изображениями, видео, музыкой, квантовыми системами, нейросетевыми алгоритмами распознавания образов и другими системами. Авторы утверждают, что предлагаемая схема намного проще и дешевле стандартных методов, основанных на вычислении корреляционных функций или с использованием методов машинного обучения. Об этом они сообщили в журнале Национальной академии наук США (PNAS). Метод расчета сложности основан на пошаговом делении структуры на блоки и последующем усреднении определенной характеристики внутри них. На каждом шаге алгоритм сравнивает усредненную ("размытую") структуру с исходной и фиксирует степень изменения в виде численного коэффициента. К примеру, если система анализирует изображение, то пиксели в нем делятся на блоки, в каждом из которых они усредняются по цвету. Таким образом, если изображение состоит из множества мелких деталей, то они пропадут, что увеличит различие между "размытой" и исходной структурой. При этом увеличивается и численный коэффициент, выражающий сложность изображения. Та же операция повторяется уже с "размытым" изображением. В итоге алгоритм вычисляет численный коэффициент, характеризующий степень сложности изображения.

Другие интересные новости:

▪ Программируемый генератор сигнала LTC6903/6904

▪ Скоростной интернет между Землей и Луной

▪ Людям необходимо покинуть Землю

▪ Беззеркальная камера X-Pro3

▪ Инновационный элемент питания прослужит десятки лет

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Нормативная документация по охране труда. Подборка статей

▪ статья Коктейль Молотова. Крылатое выражение

▪ статья Когда случился день, в который у радиостанции BBC не было новостей? Подробный ответ

▪ статья Декан факультета. Должностная инструкция

▪ статья Антенна YAGI на 28 МГц. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Диплексер 144/430 МГц. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026