Личность, ценности и стиль жизни - детерминанты построения программ коммуникации компании с потребителями.

Содержание

Введение
1. Фитнес услуги в маркетинге
2. Фитнес с точки зрения потребителей
3. Эконометрический анализ фитнес-услуг
Заключение
Список использованной литературы

Личность, ценности и стиль жизни - детерминанты построения программ коммуникации компании с потребителями.

В первую очередь фитнес-центр должен быть укомплектован современным профессиональным оборудованием. При проектировании, например, тренажерного зала должно уделяться внимание наличию достаточного количества (с точки зрения пропускной способности) тренажёров для всех групп мышц.Диаграмма 2. Возрастные группы потребителей фитнес-услуг Помимо этого, клиент хочет оптимизировать свои затраты в зависимости от графика посещений и количества услуг. Поэтому большинство клубов предлагает широкий выбор вариантов клубных карт, хотя наиболее выгодными для поставщика являются годовые карты. При этом часто предлагается "заморозка" действия карты на различные сроки.Стоит упомянуть, что, конечно же, потребители обращают внимание на красивое здание, просторные залы, хорошую вентиляцию, наличие удобной парковки или охраняемой стоянки для машин. Дополнительным преимуществом является месторасположение спортивного клуба рядом с домом.А с развитием конкуренции на рынке всё больше акцент будет смещаться на процесс предоставления услуг, начиная от первого звонка и заканчивая оптимизацией фитнес-программ и продлением клубной-карты. 3. Эконометрический анализ фитнес-услугИсходные данные по РоссииX – Среднедневное количество роликов «спортивной» рекламы по ТВ200420052006200720082009201058697584837989Y – Количество фитнес-клубов 20042005200620072008200920101471149415131587170018061915ЗаданиеКратко охарактеризовать данные выборки. Сделать предположение о наличии или отсутствии зависимости между Y и Х и провести его предварительный анализ (с помощью поля корреляции, коэффициента корреляции, а также на основе экономических соображений). Построить уравнение линейной парной регрессии зависимости Y от Х по МНК. Пояснить экономический смысл его коэффициентов. Изобразить графически линию регрессии на одном графике с полем корреляции, сделать вывод. Оценить тесноту линейной связи Y от Х с помощью коэффициентов корреляции и детерминации. Рассчитать средний коэффициент эластичности и на его основе дать оценку силы связи Y и Х. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции на уровне значимости d=0,05. Построить доверительные интервалы для параметров линейной парной регрессии. Вывод. Оценить статистическую надежность и качество полученного уравнения регрессии в целом с помощью F–критерия Фишера и средней ошибки аппроксимации.Решение1. Краткая характеристика данных выборкиПреобразуем исходные данные в удобный для эконометрического анализа вид.ГодХ - Среднедневное количество роликов «спортивной» рекламы по ТВ, шт.Y – Количество фитнес-клубов в России, шт.2004581471200569149420067515132007841587200883170020097918062010891915Представленные исходные данные содержат значения за 7 лет с 2004 г. по 2010 г. по данным по всем регионам России. Среднедневное количество роликов спортивной рекламы в указанный период увеличилось с 58 шт. в день в среднем до 89 шт. в день в среднем, т.е. выросли на 53%. Количество фитнес-клубов в 2010 г. 1915 шт., что больше количества фитнес-клубов в 2004 г. на 444 шт. или на 30%.По строим поле корреляции (рис. 1).Исходя из вида поля корреляции, можно сделать вывод о наличии прямой линейной зависимости между средним числом роликов рекламы по телевидению за день и числом работающих в среднем в году фитнес-клубов в России в 2004-2010 гг.Рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:r=XY-X∙YσX∙σY.Заполним расчетную таблицу для определения коэффициента корреляции:№ п/пХ Y XYX2Y215814718531833642163841269149410308647612232036375151311347556252289169484158713330870562518569583170014110068892890000679180614267462413261636789191517043579213667225Сумма537114868893964185719022476Среднее76,711640,86127056,575979,572717496,57σX2=X2-X2=5979,57-76,712=95,15σY2=Y2-Y2=2717496,57-1640,862=25075r=127056,57-76,71∙1640,8695,15∙25075=0,77Т.к. коэффициент корреляции находится интервале 0 < r < 1, то характер связи между числом роликов рекламы по телевидению за день и числом работающих в среднем в году фитнес-клубов в России в 2004-2010 гг. прямая, т.е. с увеличением числа роликов рекламы по телевидению за день увеличивается и число фитнес-клубов, т.к. спрос на их услуги растет. Поскольку значение коэффициента корреляции близко к 1, то связь между числом роликов рекламы по телевидению за день и числом работающих в среднем в году фитнес-клубов в России в 2004-2010 гг. достаточно сильная.2. Уравнение линейной парной регрессииПроизведем аналитическое выравнивание ряда динамики. Аналитическое выравнивание проводится на основе уравнения прямой линии: у = b+aхРасчет коэффициентов а и b ведется на основе метода наименьших квадратов. Суть МНК нахождения неизвестных параметров a и b состоит в том, чтобы сумма квадратов отклонений выборочных значений yi от значений yi, найденных по уравнению регрессии, была минимальной:Необходимым условием существования минимума функции двух переменных G = G(a, b) является равенство нулю ее частных производных:В уравнениях системы раскроем скобки и после несложных преобразований получим так называемую систему нормальных уравнений для определения неизвестных параметров линейной регрессии:Решение системы можно найти достаточно легко методом последовательного исключения неизвестных (или методом Крамера):.Для нахождения коэффициентов регрессии по исходным данным используем систему уравнений:7a+537b=11486537a+41857b=889396Решаем эту систему, получим:a=127056,57-76,71∙1640,865979,57-76,712=12,482b=1640,9-12,482∙76,71=683,34Т.е. уравнение линейной регрессии имеет вид: Y* = 12,482Х + 683,34. Коэффициенты уравнения регрессии свидетельствуют о том, что даже при нулевой рекламе спортивных товаров по телевидению потребители будут нуждаться в услугах около 700 фитнес-клубов по всей стране.С ростом показов рекламы в среднем на 1 единицу в день количество спортивных клубов будет стремиться к увеличению примерно на 12-13 шт. в год.Построим на одном графике поле корреляции и линию регрессии.Вид полученного поля и линии регрессии подтверждает сделанный ранее вывод о прямой и достаточно сильной зависимости между числом роликов рекламы по телевидению за день и числом работающих в среднем в году фитнес-клубов в России в 2004-2010 гг., т.к. разброс точек очень мал. Этот же вывод подтверждает и значение коэффициента линейной регрессии.3. Коэффициенты корреляции и детерминацииЗначение коэффициента корреляции было вычислено ранее и оно равно r2 = 0,77. Коэффициент детерминации (R2) — это доля объясненной дисперсии отклонений зависимой переменной от ее среднего значения. Зависимая переменная объясняется (прогнозируется) с помощью функции от объясняющих переменных.В случае парной линейной регрессионной МНК модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции, то есть R2 = r2 = 0,59. Т.е. различия в значениях зависимой переменной Y на 59% объясняются различиями в значениях независимой переменной X (и на 41% - факторами, не учтенными в уравнении регрессии).4. Средний коэффициент эластичностиСредний коэффициент эластичностипозволяет проверить, отвечают ли коэффициенты модели экономическим соображениям.Определение среднего коэффициента эластичностиСледовательно, при увеличении числа показанных по ТВ за день роликов спортивной рекламы на 1 % число фитнес-центров в России за год увеличится на 58%.5. Статистическая значимость коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции на уровне значимости d=0,05Предположим, что в качестве основной гипотезы Н0 выдвигается гипотеза о незначимом отличии от нуля «истинного» коэффициента регрессии a: Н0 = {a = 0}; альтернативной гипотезой Н1 при этом является гипотеза о значимости данного коэффициента: Н1 = {a 0}. Для проверки гипотезы Н0 используется статистика,которая при справедливости Н0 имеет распределение Стьюдента с (n – 2) степенями свободы. Следовательно, нулевая гипотеза Н0: a = 0 отклоняется на основании t-критерия Стьюдента и принимается гипотеза о значимости коэффициента регрессии, еслигде – требуемый уровень значимости, t1–/2 (n – 2) – квантиль порядка (1–/2) распределения Стьюдента с (n – 2) степенями свободы. При невыполнении данного неравенства считается, что нет оснований для отклонения Н0.