Другие предметы \ Маркетинг

Анализ методов и технологий сегментирования туристского рынка

Страницы работы

27 страниц (Word-файл)

Посмотреть все страницы

Скачать файл

Фрагмент текста работы

Анализ уровня связи между родом занятий и мотивом приобретения

род занятий	Отдых на море	Познавательный отдых	Изучение культуры другой страны	Экологический	всего	1+j²
1	2	3	4	5	7	8
студенты	1	2	0	2	5	0,272
служащие	22	7	3	1	33	0,573
предприниматели	7	1	5	1	14	0,344
пенсионеры	6	2	0	0	8	0,167
всего	36	12	8	4	60	1,356

По данным таблицы 4 определена взаимосвязь родом занятий и мотивом приобретения турпутевки.

K_n = Ö1,356^-1/1,356=0,440

Связь между признаками умеренная, степень зависимости средняя.

Таблица 6

Анализ уровня связи между образованием и мотивом приобретения

образование	Отдых на море	Познавательный отдых	Изучение культуры другой страны	Экологический	всего	1+j²
1	2	3	4	5	7	8
среднее	1	1	0	0	2	0,056
начальное профессиональное	1	1	1	0	3	0,079
среднее профессиональное	9	5	3	2	19	0,34
высшее	25	5	4	2	36	0,623
всего	36	12	8	4	60	1,098

По данным таблицы 5 определена взаимосвязь между образованием и мотивом приобретения турпутевки.

K_n = Ö1,098^-1/1,098=0,285

Связь между признаками слабая, степень зависимости слабая.

Таблица 7

Анализ уровня связи между возрастом и полом

возраст	жен	муж	всего	1+j²
1	2	3	4	5
до 25	9	6	15	0,251
25-50	21	13	34	0,567
св 50	8	3	11	0,19
всего	38	22	60	1,009

По данным таблицы 6 определена взаимосвязь между возрастом и полом. K_n = Ö1,009^-1/1,009=0,093 Связь между признаками очень слабая, степень зависимости очень слабая.

Таблица 8

Анализ уровня связи между возрастом и образованием

возраст	среднее	начальное профессиональное	среднее профессиональное	высшее	всего	1+j²
1	2	3	4	5	6	7
до 25	2	2	4	7	15	0,369
25-50	0	1	10	23	34	0,597
св 50	0	0	5	6	11	0,211
всего	2	3	19	36	60	1,176

По данным таблицы 7 определена взаимосвязь между возрастом и образованием. K_n = Ö1,176^-1/1,176=0,357 Связь между признаками умеренная, степень зависимости средняя.

Таблица 9

Анализ уровня связи между полом и родом занятий

пол	студенты	служащие	предприниматели	пенсионеры	всего	1+j²
1	2	3	4	6	7	8
жен	4	24	4	6	38	0,692
муж	1	9	10	2	22	0,468
всего	5	33	14	8	60	1,160

По данным таблицы 8 определена взаимосвязь между полом и родом занятий.

K_n = Ö1,160^-1/1,160=0,345

Связь между признаками умеренная, степень зависимости средняя.

Таблица 10

Анализ уровня связи между полом и образованием

пол	среднее	начальное профессиональное	среднее профессиональное	высшее	всего	1+j²
1	2	3	4	5	6	7
жен	1	2	10	25	38	0,644
муж	1	1	9	11	22	0,384
всего	2	3	19	36	60	1,028

По данным таблицы 9 определена взаимосвязь между полом и образованием.

K_n = Ö1,028^-1/1,028=0,163 Связь между признаками очень слабая, степень зависимости очень слабая.

Таблица 11

Анализ уровня связи между родом занятий и образованием

род занятий	среднее	начальное профессиональное	среднее профессиональное	высшее	всего	1+j²
1	2	3	4	5	6	7
студенты	2	3	0	0	5	0,6
служащие	0	0	12	21	33	0,601
предприниматели	0	0	3	11	14	0,274
пенсионеры	0	0	4	4	8	0,161
всего	2	3	19	36	60	1,636

По данным таблицы 10 определена взаимосвязь между родом занятий и образованием.

K_n = Ö1,636^-1/1,636=0,487

Связь между признаками умеренная, степень зависимости средняя.

Таблица 12

Анализ уровня связи между всеми возможными признаками сегментирования

возможные признаки сегментации	возраст	пол	род занятий	образование	мотив
1	2	3	4	5
возраст	1	0,093	0,500	0,357	0,392
пол	0,093	1	0,345	0,163	0,290
род занятий	0,500	0,345	1	0,487	0,440
образование	0,357	0,163	0,487	1	0,285
мотив	0,392	0,29	0,440	0,285	1

Таблица 11 является сводной, в ней приведены значения критерия Пирсона для тех признаков сегментирования, которые были выбраны в качестве гипотезы. Результаты показали, что наибольшая связь (»0,5) наблюдается для следующих признаков: возраст (3 позиции) и род занятий (4 позиции). На основе полученных признаков можно получить 12 целевых сегментов (3x4), но использование такого количества сегментов нецелесообразно, поэтому должны быть выделены наиболее «пригодные» методом логического отбора.

Таблица 13

Отбор «пригодных» сегментов методом логического отбора

возраст	студенты	служащие	предприниматели	пенсионеры	всего
1	2	3	4	6	7
до 25	5	10	0	0	15
25-50	0	21	13	0	34
св 50	0	2	1	8	11
всего	5	33	14	8	60

Эти данные позволяют определить 3 «пригодных» сегмента. Их доля в общем объеме опрошенных респондентов составляет более 70% (10+21+13= 44; 44/60*100=73,3%)

Выявленные связи между признаками позволяют сделать вывод, что турфирма для позиционирования туристских услуг может ориентироваться на 3 «пригодных» сегмента рынка, такие как служащие до 25 лет, служащие и предприниматели от 25 до 50 лет.

Вывод ко 2 главе

Для исследования была выбрана методика «Post Hoc», с помощью которой можно определить «пригодные» признаки сегментирования. Выполнение сегментации этим способом предполагает последовательное выполнение следующих этапов:

Создание гипотезы относительно возможных признаков сегментации.
Проведение опроса, накопление результатов. Целью опроса является отнесение каждого респондента к определенным группам, признаки которых были выбраны на первом этапе.
Определение «пригодных» признаков сегментирования. Выделить устойчивую сегментную группу можно только на пересечении двух и более признаков сегментации. таким образом, степень «пригодности» признака сегментации определяется наличием определенной математической корреляции между парой предполагаемых признаков. Для этого вычисляется попарно коэффициент корреляции между возможными признаками сегментации. можно использовать коэффициент взаимной сопряженности Пирсона (K_n), который вычисляется по формуле:

K_n = Öj²/(1+j²)

Где j² – показатель взаимной сопряженности;

j - сумма отношений квадратов частоты каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строк.

4. Выделение сегментов (интерпретация полученных данных). На основе полученных признаков сегментации можно сформировать сегментные группы.

В результате исследования были выявлены 3 «пригодных» сегмента рынка