Face metoda projekce vícerozměrných dat získaných při ...

Face metoda projekce vícerozměrných dat získaných při makketingovém průzkumu

Face method of projection of multidimensional data obtained in marketing research

Autor: Cermáková Anna

Abstrakt v češtině:

Při marketingovém průzkumu získáme množství vícerozměrných dat, jejichž analýzou obdržíme informace potřebné pro marketingovou strategii firmy. Metody používané při statistické analýze lze rozdělit na grafické a numerické. Publikovaný příspěvek je zaměřen na objasnění techniky jedné z grafických metod, a to konkrétně techniky Chernoffových obličejů.Ta je poté využita při analýze dat získaných při marketingovém výzkumu prováděném na výstavišti v Českých Budějovicích. Cílem výzkumu bylo odhalit rezervy v organizaci výstavy Hobby. Výsledky mají sloužit ke zkvalitnění organizace dalších ročníků a ke zvýšení komerčního úspěchu této výstavy

Abstrakt v angličtině:

Carrying out marketing research,we obtain variety of multidimensional data the analysis of which yields information needed to outline marketing strategy for a firm. Methods used during statistical analysis can be classified as graphical and numerical.The contribution attempts to clarify the technique of one of the graphical methods - particularly the technique of Chernoff`s faces. The technique is then used for the analysis of data obtained during marketing survey accomplished in the exhibition area in České Budějovice. The research was aimed at uncovering reserves concerning the Hobby Exhibition so that in the next years it could be better organised and its commercial success could increase.

Klíčová slova:

marketingový výzkum, grafické vícerozměrné statistické metody, Chernoffovy obličeje

Keywords:

marketing research graphical, multidimensional statistical methods, Chernoff`s faces

Úvod:

Jednou z podmínek konkurenceschopnosti firmy je důkladný průzkum trhu s následnou analýzou dat. Marketingové průzkumy a vyhodnocování dat prostřednictvím kvantitativních statistických metod se v České republice již provádějí, avšak ve většině případů se aplikují techniky deskriptivní statistiky nebo metody regresní a korelační analýzy. V ojedinělých případech se ve firemních marketingových odděleních využívají některé vícerozměrné metody, konkrétně clusterová a faktorová analýza.

Zcela opomíjeny jsou grafické techniky, např. metody multidimenzionálního škálování, korespondenční analýza, Andrewsovy grafy, face - metody apod. Přitom výstupy získané prostřednictvím grafických technik jsou mnohdy pro management firmy přístupnější a zajímavější než výstupy numerické. Například neobvyklá grafika face-grafů může přispět k tomu, že pracovníci oddělení marketingu věnují více pozornosti a úsilí studiu obličejů a tak hlouběji proniknou do informací obsažených v analyzovaných datech.

Cíle a metody:

Typickým rysem dat získaných při marketingovém průzkumu je jejich "vícerozměrnost", tj. názor respondenta je vyjádřen vektorem hodnot zkoumaných znaků, z nich řada je kategoriální, nenumerické povahy. Statistický soubor je tedy tvořen množinou vektorů, obecně v p-rozměrném prostoru. Aby bylo možno přijatelným způsobem tato data zobrazit, je třeba snížit dimenzi prostoru na nejnižší možnou míru tak, aby nedošlo ke ztrátě informací obsažených v datech. Jednou z možností je technika Chernoffových obličejů, která dovoluje vektor dat znázornit jako karikaturu lidského obličeje, jehož typické znaky - velikost obličeje, tvar obličeje, délka nosu, poloha úst, křivka úsměvu, vzdálenost očí atd. - korespondují s jednotlivými proměnnými. Studiem obličejů je pak možno odhalit a zhodnotit podobnosti či odlišnosti mezi jednotlivými statistickými jednotkami, vytvářet shluky "podobných" statistických jednotek a hledat typické rysy jednotek náležejících do stejného shluku.

V některých případech bývá lépe před vlastní grafickou metodou snížit počet proměnných prostřednictvím analýzy hlavních komponent. Analýza hlavních komponent spočívá v tom, že původní proměnné nahradíme jinými nekorelujícími proměnnými tak, aby každá z těchto nových proměnných byla lineární kombinací původních. Každá z těchto nových proměnných vysvětluje část variability původních proměnných. Soubor pak lze popsat statisticky významnými komponentami - tj. takovými, pomocí nichž lze popsat 70 - 90 % variability původních proměnných. Statisticky významných hlavních komponent bývá mnohem méně než původních proměnných. V takovém případě pak jako data pro Chernoffovy obličeje editujeme skóre hlavních komponent.

Metoda analýzy Chernoffových obličejů byla použita k analýze dat získaných anketním šetřením na výstavě Hobby 1999. Sto vystavovatelů vyjádřilo míru spokojenosti s výstavou. Spokojenost s výstavou byla charakterizována hodnotami devíti ordinálních proměnných, vyjadřujících míru spokojenosti s :

1) uspořádáním výstavy,

2) počtem vystavovatelů,

3) složením vystavovatelů,

4) zájmem návštěvníků o výstavu,

5) zájmem návštěvníků o expozici vystavovatele,

6) ekonomickým efektem,

7) propagací výstavy,

8) rozsahem a zajištěním služeb organizátorem výstavy,

9) úrovní spolupráce s organizátorem výstavy.??

Součástí dotazníku byly i informace o frekvenci účasti na obdobných výstavách, velikosti firmy a výsledcích obchodních jednání uzavřené či rozpracované kontrakty).

Data byla zpracována face metodou.?

Výsledky:

Grafický výstup získaný prostřednictvím Chernoffových grafů je uveden na obr. 1.

Obr. 1

Jedná se o 100 obličejů. Každý obličej vyjadřuje názor vystavovatele z hlediska sledovaných devíti ukazatelů. Rozborem obličejů zjistíme, že vystavovatele lze rozdělit do 4 skupin - viz 4 typy obličejů na obr. 1. Každou skupinu vystavovatelů doplníme průměrným skóre každého ukazatele - viz tab. 1 (skóre: 1 = velmi spokojen, 2 = spokojen, 3 = částečně spokojen, 4 = nespokojen).

Tab. 1: Průměrné skóre sledovaných ukazatelů pro skupiny

Informace o dalších sledovaných ukazatelích shrňme prostřednictvím modu - viz tab. 2.

Tab. 2: Typická hodnota ukazatele (modus) pro skupiny

Klasifikace ukazatelů z tabulky 2 je uvedena v tabulkách 3 - 4.

Tab. 3: Klasifikace vystavovatelů

Tab. 4: Klasifikace vystavovatelů z hlediska výsledků obchodního jednání

Diskuse:

Nejspokojenější skupinou vystavovatelů jsou firmy se 100 - 300 zaměstnanci. Skupinou relativně spokojených vystavovatelů jsou velké firmy, které se účastí na výstavě chtějí prezentovat, avšak počet uzavřených kontraktů není pro ně rozhodující. Lze očekávat, že firmy, které byly úspěšné, se výstavy zúčastní i v dalších letech. Na výstavě Hobby se prezentují zejména malé a střední firmy. Segment velkých firem je malý. Na něj by měla firma Park centrum, a.s. zaměřit svou propagaci - protože by na prezentaci těchto firem mohla více profitovat.

Spokojenost malých a středních firem není příliš velká. Malé firmy, většinou malí živnostníci, nemohou investovat do reklamy svých výrobků. Chtějí proto profitovat přímo z prezentace na výstavě. Chtějí prodávat a uzavírat kontrakty. Vzhledem k malé propagaci však většinou jejich plány nevycházejí, a proto lze pozorovat jistou nespokojenost s ekonomickým efektem a počtem uzavřených kontraktů. Důvody pak spatřují hlavně ve službách organizátora výstavy. Způsobu, jak zvýšit míru spokojenosti tohoto segmentu, by měla být věnována vyšší pozornost.????

Literatura:

Dillon, W.R.-Goldstein,M.: Multivariate Analysis Methods and Applications, New York, Wiley, 1984

Statistics II, Volume III., Stat. software Inc., New York 1995