Минимум для общего представления.

= Все источники вторичной информации условно называют документами.

= Выделяют две основные группы методов анализа документов:

1. Неформализованные (к ним относят традиционный анализ).

Неформализованные методы не используют стандартизированных приёмов выделения единиц информации из содержания документа, требуют кропотливого анализа каждого источника, поэтому чаще используются для обработки отдельных (уникальных) документов или небольшого массива документов, когда отсутствует необходимость в количественной обработке информации.

Традиционный анализ – это цепочка умственных, логических построений, направленных на выяснение сути анализируемого материала с интересующей исследователя точки зрения.

Он опирается на общие логические законы и правила анализа, сравнения, определения, оценивания, на статистические операции. Информация интерпретируется, подвергается толкованию.

Он требует кропотливого анализа каждого источника, и используются для работы с небольшим массивом документов.

Основное достоинство – возможность выделить основные идеи, отследить логику связей, противоречия, зависимость контекста материала и обстоятельств его получения, получить информацию, которая находится «между строк» документа.

Традиционный анализ может послужить предпосылкой для формализованного анализа документов.

Недостаток – субъективизм и относительная трудоемкость.

2. Формализованные.

Формализованные методы используют унифицированные (стандартные) методики регистрации элементов содержания документа. Стандартизация методик сбора информации избавила исследователей от трудоёмких процедур регистрации и субъективизма при интерпретации данных; позволила перейти на автоматизированную регистрацию и обработку информации с помощью специальных компьютерных программ.

Однако появились другие проблемы: сложности в разработке однозначных правил фиксирования нужных элементов и невозможность исчерпывающего раскрытия содержания каждого отдельного документа.

Контент-анализ (от англ. contens содержание) – это метод качественно-количественного формализованного анализа, заключающийся в выявлении наличия и частоты появления в содержании материала определенных смысловых категорий (слов, словосочетаний, мнений, тем).

Принципы проведения контент-анализа:

- формализации – необходимо определить искомые характеристики содержания;

- статистической значимости – интересующие исследователя элементы содержания должны встречаться с достаточной частотой.

Процедура проведения контент-анализа включает выбор трех элементов:

1. Категории анализа – это общее, ключевое понятие, в соответствии с которым будут сортироваться единицы анализа (например, доход).

2. Единицы анализа – это часть содержания, которая выделяется как элемент анализа, подводимый под ту или иную категорию (например, размер дохода: низкий, средний и высокий.

3. Единицы счета – число появлений единицы анализа в материале.

Категорией анализа обычно выступают материалы газет, других печатных изданий, содержание радио-телепередач, кинофильмов, рекламных обращений.

В качестве единицы анализа в исследованиях рекламных обращений обычно широкого используют имена людей, термины, марки, названия организаций, упоминания какого-либо события, тематика (высказываний), параметры места и времени, пути решения проблем.

За единицу счета могут быть взяты число строк в газетах с выделенными единицами анализа, колонок в печатных текстах, квадратные сантиметры площади, занимаемые рекламными объявлениями и т.д.

Например, в ходе контент-анализа можно выявить частоту появления в рекламных роликах известных людей (спортсменов, артистов, людей определенной национальности).

Контент-анализ используют, когда требуется соблюдение высокой точности или объективности.

!! Если необходимых данных нет или же они устарели, неточны, неполны, ненадежны, исследователю приходится заниматься сбором первичных данных.

Первичные данные – информация, собранная впервые для какой- либо цели в ходе специального МИ.

Сбор первичной информации, как правило, дороже и занимает больше времени, однако в результате можно получить более ценную и детальную информацию.

В практической деятельности многие проекты маркетинговых исследований комбинируют вторичную и первичную информацию.

Достоинства первичной информации:

= Собирается в соответствии с точными целями;

= Методология сбора данных известна и контролируется фирмой;

= Часто принадлежат фирме и не доступна для конкурентов;

= Отсутствие противоречивых данных;

= Степень надежности может быть определена;

= Может быть единственным способом получения необходимых сведений.

Недостатки первичной информации:

= Сбор данных может занять много времени;

= Могут потребоваться большие затраты;

= Некоторые виды информации не могут быть получены;

= Подход фирмы может носить ограниченный характер;

= Возможность искажённой или предубеждённой информации;

= Фирма может быть неспособной собирать первичные данные.

2.2. Разработка выборочного плана и определение объёма выборки.

Выборка – группа элементов генеральной совокупности, призванная олицетворять собой совокупность в целом. Это целевая аудитория исследования.

Определение и поиск целевой аудитории товара, её исследование – один из основных вопросов бизнеса. Правильный ответ на него гарантирует предприятию успешность и прибыльность.

Если Вы точно представляете, кто является потребителем вашей продукции или услуг, знаете его характер, привычки, то проблем с подбором ассортимента, стратегией развития предприятия не будет.

Неверное определение целевой аудитории влечет за собой либо провал продукта на рынке, либо, что чаще всего бывает на практике, значительное увеличение бюджетов на создание и продвижение продукта.

Отсюда значимость и выбора целевой аудитории для исследования причин проблемы.

План выборки содержит ответы на три вопроса:

1. Единица выборки, т. е. кого нужно опрашивать (кто носитель информации) – пол, возраст, психографические характеристики, профессия, другие критерии и какие объекты подвергнутся исследованию (поставщики, конкуренты, параметры рынка, другие критерии);

2. Сколько объектов охватит исследование (размер, объём выборки).

Большие выборки дают более надежные результаты, чем малые. Однако для надежных результатов совсем необязательно опрашивать большинство людей популяции. Хорошо сформированная выборка, составляющая менее одного процента популяции, часто может дать хорошую надежность и гораздо дешевле.