Введение
1 Прямые и косвенные методы качественного исследования в зависимости от известности респонденту истинной цели исследования
2 Кластерный анализ как класс методов классификации объектов или событий в относительно однородные группы или кластеры
3 Задание
Заключение
Список использованных источников
Введение
В первом вопросе рассмотрим вопросы, связанные с прямыми и косвенными методами качественного исследования в зависимости от известности респонденту истинной цели исследования. Во втором вопросе рассмотрим вопросы, связанные с кластерным анализом как класса методов классификации объектов или событий в относительно однородные группы или кластеры. В третьем задание решим задание.
1 Прямые и косвенные методы качественного исследования в зависимости от известности респонденту истинной цели исследования
Поисковое исследование требуется, когда маркетолог еще недостаточно разобрался в сложившейся ситуации и не может приступить к решению проблемы. Поисковое исследование гибкое и многостороннее, и при его проведении не используются формализованные методы и процедуры. Их задача — анализировать новые идеи и соображения, возникающие в связи с поставленной проблемой. Когда у них появляется какая-либо новая идея, они могут поменять направление исследования. Изучение новой идеи продолжается до тех пор, пока не исчерпаются все возможности или не будет найдено другое направление. По этой причине фокус исследования постоянно изменяется по мере того, как углубляется понимание проблемы. Таким образом, творчество и изобретательность исследователя играют главную роль в поисковом исследовании [2, c. 63].
2 Кластерный анализ как класс методов классификации объектов или событий в относительно однородные группы или кластеры
Кластерный анализ представляет собой класс методов, используемых для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют мастерами (clusters). Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах [2, c. 77].
Кластерный анализ используют в маркетинге для различных целей:
1 Сегментация рынка. Например, потребителей можно разбить на кластеры на основе выгод, которые они ожидают получить от покупки данного товара. Каждый кластер может состоять из потребителей, которые ищут схожие выгоды. Этот метод называют сегментаций преимуществ (benefit segmentation).
2 Понимание поведения покупателей. Кластерный анализ используется для идентификации однородных групп покупателей. Кластерный анализ также использовали, чтобы определить виды стратегий, применяемых покупателями автомобилей для получения внешней информации.
Опишите конкретные ситуации, для которых подходят перечисленные ниже модели экспериментов:
а) предварительное и итоговое исследование в рамках одной экспериментальной группы;
б) предварительное и итоговое исследование с использованием контрольной группы;
в) итоговое исследование с использованием контрольной группы.
Решение.
а) Предварительное и итоговое исследование в рамках одной экспериментальной группы
Предварительное и итоговое исследование в рамках одной экспериментальной группы (one-group pretest-posttest design) можно записать следующими обозначениями.
Заключение
В первом вопросе рассмотрели вопросы, связанные с прямыми и косвенными методами качественного исследования в зависимости от известности респонденту истинной цели исследования. Во втором вопросе рассмотрели вопросы, связанные с кластерным анализом как класса методов классификации объектов или событий в относительно однородные группы или кластеры. В третьем задание решили задание.
1 Абрамова, Г.П. Маркетинг: учеб. пособие / Г.П. Абрамова, Б.С. Касаева. – М.: ИНФРА-М, 2014. – 173 с.
2 Дихтль, Е. Практический маркетинг: учеб. пособие / Е. Дихтль, Х. Хершген. пер. с нем. А.М. Макарова; под ред. И.С. Минко. – М.: Высш. шк., 2015. – 355 с.
3 Завьялов, П.С. Маркетинг в схемах, рисунках и таблицах: учеб. пособие / П.С. Завьялов. – М.: ИНФРА-М, 2014. – 496 с.
4 Котлер, Ф. Основы маркетинга. Краткий курс / Ф. Котлер [и др.]; пер. с англ. В.Б. Бобров – М.: Издательский дом «Вильямс», 2015. – 656 с.
