КОМПАНИЯ RADARradar-research.ru/wp-content/uploads/2013/09/Shaphir_Modern_Met… ·...

1

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ КОМПАНИЯ

R A D A R

Современные методы анализа данных – презентация

RADAR Marketing Consultants

Январь 2017

Подготовлено для

Обучающая презентация

Современные методы анализа социологических данных: презентация курса

2


R A D A R


Марк Шафир

Выпускник и преподаватель социологического факультета НИУ ВШЭ

< перейти >

Пара слов…

Генеральный директор Исследовательской компании РАДАР

Вокалист и менеджер группы Keep Us From (melodic death metal)

< перейти > < перейти >

http://www.hse.ru/org/persons/506080

http://www.hse.ru/org/persons/506080

http://radar-research.ru/company/team/mark_shaphir/

http://keepusfrom.com/

3


R A D A R


4


R A D A R


«Линейка» моих курсов

4 курс бакалавриата факультета Социологии НИУ ВШЭ Специализация «Прикладные методы социологических исследований»

1 курс магистратуры факультета Социологии НИУ ВШЭ Магистратура «Прикладные методы социологического анализа рынков»

Курс «Маркетинг и бренд-менеджмент» в Британской Высшей Школе Дизайна для направления «Маркетинг»

5


R A D A R



1. Структура и содержание курса

Возможности трудоустройства

Структура и содержание курса

Примеры использования основных методов

Система оценивания

О Исследовательской компании РАДАР

6


R A D A R


Марк Шафир – выпускник соцфака НИУ ВШЭ 2006 года, преподаватель кафедры МСиАСИ с 2007 года

Генеральный директор Исследовательской компании RADAR

Опытный исследователь-практик (в исследованиях с 2002 года)

Курсы: Введение в маркетинговые исследования (4 курс), Современные методы анализа данных (ПМСАР 1 курс)

Наиболее практический курс

Все методы рассматриваются на реальных данных, собранных под конкретные содержательные задачи

Разбор кейсов известных компаний

Каждый студент «щупает» каждый изучаемый метод «своими руками»

Курс формирует аналитиков-исследо-вателей, готовых работать в сферах маркетинга, аналитики, консалтинга

17 лекций в течение 5 месяцев

12 домашних заданий сроком на 1 неделю; каждому студенту даются свои базы с реальными данными

12 текущих проверочных работ

4 рубежные контрольные работы в компьютерном классе

Экзаменационная работа в форме комплексного отчета по данным реального маркетингового исследования

Все самое главное о курсе на одном слайде

http://radar-research.ru/

http://www.hse.ru/edu/courses/88336111.html

http://www.hse.ru/edu/courses/88341170.html

7


R A D A R


Три кита курса

8


R A D A R


Общая схема структуры курса:

Расчет ошибки выборки, построение доверительных интервалов, анализ значимых различий, построение простых и сложных таблиц

Разведочный анализ данных; выявление закономерностей; отбор переменных для дальнейшего анализа

Разбивка неоднородной совокупности на отдельные сегменты, в каждом из которых возможно построение уникальных моделей

Установление зависимости между признаками, изучение принципов построения моделей изучаемых явлений

Предсказание будущего поведения изучаемого явления на основе имеющихся данных и законов распределения

* Данный блок тем рассматривается в течение всего курса в наиболее подходящие моменты

9


R A D A R




• Навыки обработки данных • Работа с синтаксисом SPSS • Custom Tables • Корреляционный анализ • Восстановление пропущенных значений • Основные типы графиков и карт

10


R A D A R




• Простой анализ соответствий • Множественный анализ соответствий • Анализ однородности • Категориальный факторный анализ (CatPCA)

11


R A D A R




• Деревья классификации • TwoStep cluster • Генетический кластерный анализ • Оценка устойчивости решения • Воспроизводство сегментации • Дискриминантный анализ

12


R A D A R




• Нелинейные регрессии • Conjoint-анализ • Симуляторы Conjoint • Ценовые исследования, анализ эластичности спроса

13


R A D A R




• Удаление тренда • Декомпозиция сезонности • Экспоненциальное сглаживание • Модели скользящего среднего • Автокорреляции и авторегрессионные модели • Введение в нейронные сети

14


R A D A R


Примерный тематический план курса

Блок № Основные темы лекции

Вво

дн

ая

част

ь 1 Вводная лекция. Структура и формат курса. Разбор сквозного кейса.

* Описательная статистика. Работа с синтаксисом в SPSS. Custom Tables. Z-test, t-test. Стандартизованные остатки.

СН

ИЖ

ЕНИ

Е Р

АЗМ

ЕРН

ОС

ТИ 2 Анализ соответствий: основные понятия, принципы интерпретации карт восприятия

3 Продвинутые возможности АС. Дополнительные точки. Способы нормализации координат

4 Множественный анализ соответствий. Использование подтверждающего аппарата в АС. Анализ однородности.

5 Категориальный факторный анализ (CatPCA)

СЕГ

МЕН

ТИР

О-

ВА

НИ

Е

6 CHAID-анализ

7 Другие методы построения деревьев классификации: ECHAID, C&RT, QUEST

8 Новые подходы к кластерному анализу. TwoStep Cluster.

9 Дискриминантный анализ. Оценка устойчивости кластерного решения. Воспроизводство сегментации.

МО

ДЕЛ

ИР

О-

ВА

НИ

Е

10 Нелинейные регрессионные модели

11 Conjoint анализ: основные понятия. Ортогональный план. SPSS Conjoint

12 Виды Conjoint-анализа. Симуляция рынка. Сегментация с помощью Conjoint-анализа.

ПР

ОГН

ОЗИ

РО

-В

АН

ИЕ

13 Анализ временных рядов: основные понятия. Удаление тренда и декомпозиция сезонности

14 Изучение структуры временного ряда. Автокорреляция. Введение в авторегрессионные модели.

15 Авторегрессия и модель скользящего среднего. ARIMA-модели

16 Оценка качества прогноза в ARIMA-моделях. Самообучающиеся системы. Введение в нейронные сети

* Данная группа тем рассматривается в течение всего курса в наиболее подходящие моменты

15


R A D A R


Методика преподавания

Устаревшего деления на «лекции» и «семинары» нет.

Формат лекций заменен на презентации различных методик и анализ кейсов; формат семинаров заменен на демонстрацию работы в SPSS и других программах

После каждой лекции задаются домашние задания с целью самостоятельной обработки методов

Все материалы лекций (презентации и макросы) высылаются преподавателем по электронной почте студентам.

Вся необходимая литература также высылается в электронном виде (с делением на «основную» и «дополнительную»). По сути, студентам нет нужды искать какие-либо иные учебники или методические пособия

На некоторых лекциях отводится время для выступления приглашенных экспертов в рамках рубрики «Special Guest». Обычно это конец второй пары (с 20.30 до 21.00).

В качестве экспертов выступают аналитики, исследователи со стороны агентства и Заказчика, представители рекламных агентств выпускники НИУ ВШЭ, и другие.

Вопросы приветствуются во время и после лекций, а также по email или в социальных сетях.

Наиболее интересные домашние и контрольные работы разбираются «по горячим следам» на лекциях. Также разбираются типичные ошибки в домашних и контрольных работах.

Выпускники всегда могут задавать любые вопросы и приходить на любые занятия!

На лекциях в качестве слушателей или выступающих часто присутствуют выпускники, что дает возможность познакомиться с ключевыми людьми в отрасли, в т.ч. с потенциальными работодателями и/или Заказчиками

Объявления о вакансиях на лекциях

Возможности трудоустройства лучших студентов

16


R A D A R


Программное обеспечение, задействованное в курсе

17


R A D A R


Вспомогательные материалы на сайте Исследовательской компании РАДАР

На сайте Исследовательской компании РАДАР в открытом доступе представлены материалы по методам анализа данных, которые всегда легко доступны для изучения и скачивания:

1. Общее описание методов с примерами визуализации результатов – на странице каждого метода в разделе http://radar-research.ru/analyzing_data/

2. Наши публикации и презентации о каждом методе – на странице каждого метода. Например, http://radar-research.ru/analyzing_data/correspondence_analysis/

3. Материалы в блоге РАДАРа о методах, которые можно найти по тегу «анализ данных»: http://radar-research.ru/tag/data_analysis/

http://radar-research.ru/analyzing_data/








http://radar-research.ru/analyzing_data/correspondence_analysis/








http://radar-research.ru/tag/data_analysis/










18


R A D A R


Что еще я настоятельно рекомендую почитать помимо анализа данных:

19


R A D A R



2. Система оценивания






20


R A D A R


Формы текущего и итогового контроля в рамках курса 1. ДОМАШНИЕ ЗАДАНИЯ

Домашние работы задаются после каждой лекции, кроме первой и последней. Срок выполнения работы – 1 неделя. Дедлайн сдачи работ – начало следующей лекции (18.00 следующей среды). Задание приходит в электронном виде на ящики групп. Выполненные работы также принимаются только в электронном виде на email преподавателя. Домашние задания предполагают исключительно практическое применение полученных на лекций навыков работы с методами маркетинговых исследований, в т.ч. В SPSS и других пакетах (Statistica, Answer Tree, Amos), и, как правило, готовятся в форме аналитических отчетов в формате PPT. Для выполнения домашних работ, каждый студент получает свою индивидуальную базу данных либо работает со своим индивидуальным брендом. Данные для домашних заданий представляют собой фрагменты баз реальных маркетинговых исследований, проведенных компанией РАДАР.

2. ТЕКУЩИЕ ПРОВЕРОЧНЫЕ РАБОТЫ (В НАЧАЛЕ ЛЕКЦИЙ) Текущие проверочные работы пишутся в начале каждой лекции и базируются на материале предыдущей лекции и соответствующей ей домашней работы. На написание работы дается 10-15 минут. Работы сдаются в бумажном виде. Как правило, задача состоит в том, чтобы, взглянув на output SPSS, быстро сформулировать основные выводы и дать рекомендации потенциальному заказчику, исходя из имеющихся данных. На проверочных работах разрешается пользоваться любыми материалами.

3. РУБЕЖНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ (В КОМПЬЮТЕРНОМ КЛАССЕ) По окончанию каждого из четырех содержательных блоков курса проводится рубежная контрольная работа в компьютерном классе. В рамках контрольной работы каждый студент получает свою базу данных реального маркетингового исследования. Задание состоит в том, чтобы, применив определенные статистические процедуры в SPSS, получить содержательные результаты, сформулировать выводы и рекомендации. Задание приходит на электронную почту; выполненное задание также высылается на электронную почту преподавателя. На выполнение работы дается ровно 1 час. Перед контрольной работой выполняется также текущая проверочная работа. На второй паре проводится лекция по следующей теме. На контрольных работах разрешается пользоваться любыми материалами. Можно приходить со своими ноутбуками.

4. ЭКЗАМЕНАЦИОННАЯ РАБОТА (МОЖЕТ ГОТОВИТЬСЯ В ТЕЧЕНИЕ ВСЕГО КУРСА) Экзаменационная работа может готовиться в течение всего курса, но высылается преподавателю в электронном виде не позднее, чем за 1 неделю до окончания курса. Экзаменационная работа представляет собой подготовку комплексного аналитического отчета по данным маркетингового исследования.

21


R A D A R


• Домашние работы (по 3 в каждом из 4 основных блоков) 12 * 10 баллов = 120 баллов максимум

• Проверочные работы в начале пар (по 3 в каждом из 4 блоков) 12 * 5 баллов = 60 баллов максимум

• Четыре рубежные контрольные работы в конце каждого из блоков 4 * 20 баллов = 80 баллов максимум

• Экзаменационная работа (может готовиться в течение всего курса) 10 заданий по 10 баллов каждое = 100 баллов максимум

ИТОГО: 360 баллов максимум: 316 – 360 = 10 211 – 245 = 7 106 – 140 = 4 281 – 315 = 9 176 – 210 = 6 71 – 105 = 3 246– 280 = 8 141 – 175 = 5 35 – 70 = 2

Система оценивания в рамках курса

22


R A D A R


Пример рейтингов по курсу

Рейтинги студентов по курсу "Современные методы анализа данных"

ДЗ №1 ПР №1 ДЗ №2 ПР №2 ДЗ №3 ПР №3 ДЗ №4 ПР №4

Максимум баллов --> 385 10 30 10 5 10 5 10 5 10 5 401 Албутова Алена Игоревна 219 7 9 7 4 5 4 6 4 6 4 252 Андреева Екатерина Евгеньевна 211 6 10 6 3 5 4 6 3 7 3 193 Ахмеева Дина Анатольевна 173 5 16 3 4 5 4 5 3 174 Белоусова Евгения Романовна 31 2 27 4 3 5 4 115 Будашова Ирина Игоревна 231 7 7 8 5 9 5 8 5 8 5 256 Веневитин Александр Игоревич 12 1 29 2 37 Вышневая Мария Викторовна 158 5 21 7 3 9 4 4 4 178 Димова Наталья Александровна 169 5 19 7 8 5 8 3 4 129 Елимова Анастасия Геннадьевна 168 5 20 6 3 7 5 3 4 1910 Ермолаева Анна Владимировна 170 5 18 7 8 5 7 4 4 4 711 Ефимова Ирина Александровна 269 8 5 5 4 8 5 8 4 8 5 1412 Казун Антон Павлович 340 9 2 9 5 9 5 10 5 10 5 3013 Киселев Никита Денисович 115 4 23 3 6 5 5 6 5 1814 Конобеева Елена Алексеевна 197 6 12 5 4 8 5 8 4 8 4 1415 Коробкова Анастасия Дмитриевна 272 8 4 8 4 8 4 8 4 8 5 1616 Мацнева Софья Андреевна 0 1 3017 Неуважаева Мария Андреевна 245 7 6 8 4 8 5 8 4 7 4 2418 Никитина Екатерина Андреевна 186 6 14 7 5 7 5 4 6 4 1419 Пантелеева Ирина Михайловна 208 6 11 8 5 7 5 7 4 8 5 1720 Пешкова Мария Владимировна 82 3 25 5 4 421 Пугачева Мария Александровна 109 4 24 3 3 3 2 2 1222 Разуваева Татьяна Владимировна 181 6 15 7 4 7 4 6 4 6 4 823 Разумкина Мария Владимировна 197 6 12 6 5 7 4 7 4 324 Рябчикова Анна Павловна 157 5 22 5 4 7 3 7 3 6 4 1325 Семенчук Анна Анатольевна 342 9 1 10 5 10 4 8 4 9 5 3326 Чернышова Александра Евгеньевна 221 7 8 8 4 5 7 4 7 4 2827 Яшкина Анна Александровна 172 5 17 7 3 4 13

ФИО РАНГ#

Всего

набрано

баллов за

курс

ИТОГОВАЯ

ОЦЕНКА ЗА

КУРСPCA vs. CatPCA

Раздел 1 - "Снижение размерности"

Интерпретация АС Доп. точки в АС MCA Рубежная

КР I

23


R A D A R



3. Примеры использования основных методов






24


R A D A R


ВА

ЖН

О,

ЧТО

БЫ

ЭТИ

А

ТРИ

БУ

ТЫ Б

ЫЛ

И

ВА

ЖН

О,

ЧТО

БЫ

ЭТИ

Х

АТР

ИБ

УТО

В Н

Е Б

ЫЛ

О

НЕВ

АЖ

НЫ

Е А

ТРИ

БУ

ТЫ

Атрибут значимо положительно связан с брендом (бренд обладает данным атрибутом) Атрибут значимо отрицательно связан с брендом (бренд обладает противоположным атрибутом)

* Реальная важность атрибута вычисляется с помощью регрессионного анализа и показывает, во сколько раз увеличивается вероятность, что клиент выберет данный банк в будущем, при условии, что данное высказывание, по мнению клиента, подходит данному банку. Значения важности, меньшие единицы, уменьшают вероятность выбора данного банка («отрицательная важность)». Важность вычислена на базе данной волны.

** Стандартизованные остатки показывают наличие или отсутствие статистически значимой связи между брендом и атрибутом:

Важность атрибута*

3,59 Честный, порядочный 7,22 -2,48 1,60 -2,30 -1,82 -0,07 0,81 2,58 -2,88 1,73 2,28 2,33 -0,23 -1,61 -2,32 0,42 -2,52

2,46 У этого банка богатая история 23,23 -8,39 -7,67 -2,19 -1,70 -7,14 -1,41 -3,01 -3,17 -4,05 -3,97 -5,80 -2,72 1,77 -3,69 -2,29 -5,72

2,13 Активный, энергичный -8,04 0,55 12,56 0,75 2,54 -2,00 0,61 0,26 1,79 1,73 -1,65 0,91 0,10 1,72 2,05 0,69 -0,08

1,77 Уважителен к клиенту -8,62 0,90 9,48 2,45 -0,59 1,99 1,42 4,07 -2,78 3,96 0,70 0,90 2,26 0,82 -1,66 2,44 -1,70

1,75 Повсеместно распространен 10,26 6,30 2,40 -2,60 1,87 -3,95 -0,70 -3,28 -3,30 -4,40 2,04 -5,14 -2,28 -2,60 -2,33 -4,15 -2,32

1,42 Широкие возм-ти Интернет-банка -6,01 -3,05 4,03 0,29 5,15 -0,96 -2,62 0,25 -3,91 1,51 -2,03 -0,52 -0,99 0,80 4,66 0,75 -2,30

1,35 Ориентирован на семейные ценности 8,14 -3,69 -4,11 0,79 -2,46 -2,59 0,45 0,09 -5,41 -1,50 4,74 -1,92 -1,81 -2,58 -4,92 -1,74 -0,94

1,34 Выгодные условия по кредитам 0,98 0,62 -4,06 -0,55 0,80 -2,15 0,51 -0,81 2,02 1,75 -0,12 0,72 0,87 -0,69 0,86 0,82 4,21

1,28 Хорошее обслуживание в отделениях -2,37 3,28 0,09 0,06 -5,13 2,28 0,86 0,24 0,31 1,75 -0,36 1,51 2,43 0,27 -3,89 3,95 -1,68

1,24 Выгодные условия по вкладам -0,99 0,61 -1,86 1,78 -0,68 0,48 0,91 -0,55 0,64 2,60 -0,71 4,22 -0,35 -0,81 -0,91 -0,44 -0,81

1,22 Современный, инновационный -5,98 1,75 3,77 -0,45 -9,52 -0,91 -1,55 -0,92 -3,84 -0,25 -1,90 0,95 0,78 -1,64 2,33 -0,55 -2,32

1,10 Надежный, финансово устойчивый 13,47 5,75 -8,57 -2,45 -13,77 -2,26 -1,41 -0,47 -4,77 -2,41 1,79 2,02 0,64 -3,81 -8,86 -1,99 -3,39

1,10 Экономит время клиента -2,02 2,24 10,10 -0,35 0,80 -0,54 0,75 2,04 0,21 0,77 0,41 0,20 1,74 0,32 2,26 2,15 -2,52

1,09 Гибкий, индивидуальный подход -3,37 -1,87 10,24 -0,47 -6,54 -0,90 1,33 0,40 -2,09 0,60 -0,26 -0,73 -0,83 0,66 0,81 -0,37 -0,76

1,07 Крупнейший междунар-й банк в РФ -4,61 -4,60 -5,30 0,12 -12,19 9,40 0,71 -2,26 2,29 -3,99 -4,78 -0,41 0,43 3,96 -6,87 3,26 1,77

1,03 Быть клиентом этого банка престижно -1,72 -4,00 2,26 0,27 0,60 2,52 -0,21 -2,20 -2,01 -1,99 0,14 2,18 0,60 4,01 3,15 -0,15 0,71

0,42 Дорогой -13,03 -4,81 2,06 5,74 7,56 2,32 -0,50 -1,80 4,15 -0,72 -3,81 -1,47 -2,47 2,45 2,04 0,13 4,93

0,32 Навязчивый -10,13 -13,73 0,35 3,31 5,85 0,21 -0,71 -2,53 6,29 0,64 -2,54 -2,33 0,26 6,41 2,52 -0,25 7,47

Анализ стандартизованных остатков Standardized residuals

25


R A D A R


Повсеместно распространен

Надежный, финансово устойчивый

Предлагает гибкий, индивидуальный подход

Уважителен к клиенту

Современный, инновационный

Честный, порядочный

Ориентирован на семейные ценности

У этого банка богатая история

Экономит время клиента

Активный, энергичный

Порядочность, спокойствие

Навязчивость, активность

Тр

ад

иц

ио

нн

ост

ь

Со

врем

енн

ост

ь

Навязчивый

Дорогой

Выгодные условия по вкладам

Выгодные условия по кредитам

Широкие возможности Интернет-банка

Хорошее обслуживание в отделениях

Данная карта соответствий показывает, какие имиджевые атрибуты характерны для того или иного банка. Центр карты представляет собой некое среднее значение; при этом чем дальше точка расположена от центра – тем сильнее отличия от среднего.

Важно учитывать, в какой сектор попадают высказывания и банк. Цветовой заливкой выделены основные секторы. Банк и высказывание, попавшие в один сектор, взаимосвязаны.

Быть клиентом этого банка престижно

Крупнейший междуна- родный банк в России

Анализ соответствий Correspondence analysis

26


R A D A R


Категориальный метод главных компонент Categorical principal components analysis (CatPCA)

27


R A D A R


63 37

64 36

«Я покупаю новые товары и продукты раньше, чем большинство моих знакомых»

66 34

Не согласны [1454]

[1947]

75%

«Я люблю рисковать»

51%

3 человека и более [993]

14% Доля целевой группы в выборке [529]

Численность целевой группы

Группа, в которых процент промоутеров максимален

56 44

Согласны [492]

25%

Сколько человек в семье, включая респондента

33 67


34%

Промоутеры: Не являются инноваторами в покупке новых товаров, живут в семьях размером не менее трех человек, любят идти на риск, являются семьянинами.

74 26

1 или 2 человека [461]

24%

67 33 17%


100%

«Я умею экономить»

65 35


8%

52 48 9%

Согласны [165] Промоутеры:

Совершают покупки раньше большинства своих знакомых, любят идти на риск.

«Семья важнее карьеры»

49 51


7%

63 37 2%


69 31 5%


«Мне нужен порядок во всем»

53 47


20%

46 54 11%


«Я люблю рисковать»

62 38


9%

CHAID-анализ Chi-square automatic interaction detection

Готовы рекомендовать бренд

Не готовы рекомендовать бред

28


R A D A R


Блогеры

Виртуальное общение

Активные

Игроки

Развлекающиеся

Лояльные ВК

Мессенджеры

Одноклассники

Консерваторы

Неактивные

16000

18000

20000

22000

24000

26000

28000

55 60 65 70 75 80

Ср

едн

ий

до

ход

на

член

а се

мьи

в м

есяц

, руб

.

Суммарная доля текущих и потенциальных пользователей Интернет-банка, %

Потенциально привлекательные сегменты. Большие возможности, но низкий интерес

Наиболее привлекательные сегменты. Большие возможности, высокий интерес

Непривлекательные сегменты. Маленькие возможности, низкий интерес

Перспективные сегменты. Маленькие возможности, но высокий интерес

*Диаметр круга пропорционален размеру сегмента

Кластерный анализ Cluster analysis

29


R A D A R


Дискриминантный анализ Discriminant analysis

Устойчивость

85%

96%

85%

74%

82%

96%

87% Total

30


R A D A R


Бренд X = «Надежная компания»

Простота, понятность условий отключения

Компетентность техника подключения

Крупная / федеральная компания

Высокая скорость соединения по тарифу

Отсутствие перебоев соединения с интернет

Воз-ть польз. при неоплач. периоде Быстрое решение всех

вопросов, проблем

Подроб-ть, понят-ть консультаций

Отключение в удобном для клиента месте

Своеврем. предупрежд. о необ-ти оплаты

Бесплатно подключают оборудование

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9 X10

X11

Y

0,80

0,14

0,64

0,16

0,59 0,17

0,30

0,18

0,25

R2=0,13 Const=0,37

Компетентность сотрудников

X12

Постоянство скорости Интернет

X14

Выгодность тарифов и предложений

X15

Высокая скорость устранения неполадок

X16

Быстрота дозвона X13

Процедуры подключения и отключение услуг

Оплата услуг

Работа колл-центра

Продажа услуг

Сотрудники в центрах обслуживания клиентов

1,25*

0,13 0,12

0,11

0,11

0,07

0,11

* Регрессионные коэффициенты показывают силу влияния каждого из факторов на зависимую переменную; чем выше значение (под модулю) – тем сильнее влияние.

Бренд

Регрессионный анализ Regression analysis

31


R A D A R


Атрибут Текущий кредит*

Новый кредит 1





Ставка по кредиту 25% 25% 25% 23% 21% 19%

Подача заявки на кредит Онлайн Онлайн Онлайн Онлайн Онлайн Онлайн

Срок рассмотрения заявки 1 час 1 час 1 час 1 час 1 час 1 час

Подписание договора В отделении В отделении В отделении В отделении В отделении В отделении

Комиссия за досрочн. погашение Нет Нет Нет Нет Нет Нет

Пакет документов Паспорт + др.док. Только паспорт Только паспорт Только паспорт Только паспорт Только паспорт

Комиссия за открытие кредита Нет Нет Нет Нет Нет Нет

Страхование жизни Комиссия 0,5% Комиссия 0,5% Комиссия 0,5% Комиссия 0,5% Комиссия 0,5% Комиссия 0,5%

Интернет-банк Нет Нет Есть Есть Есть Есть

Мобильный банк Есть Есть Есть Есть Есть Есть

Общая полезность продукта** 1,03 1,09 1,22 1,38 1,41 1,55

Относительная полезность (и доля выбора) данного продукта по сравнению с текущим

100% 106% 118% 134% 137% 150%

Оценка доли пользователей, которые выберут этот продукт в Банке, среди всех***

9,3% 9,8% 11,0% 12,5% 12,7% 14,0%

Оценка кол-ва пользователей, которые выберут этот продукт в Банке, чел.

58 625 62 040 69 440 78 547 80 254 88 223

Оценка возможной выручки**** Банка, млн. руб. 8 440 8 932 9 997 10 294 9 501 9 346

* Параметры текущего кредита взяты с сайта банка по состоянию на 17.08.2011 (стр.7) ** Рассчитывается как сумма полезностей выбранных уровней (см. пред. стр.) + константа 0,5 *** Доля пользователей текущего продукта оценивается исходя из вопроса S6 (стр. 17). **** Методику расчета см. на стр. 43.

ДА

НН

ЫЕ

ИЗ

CO

NJO

INT

РАС

ЧЕТ

НЫ

Е Д

АН

НЫ

Е

Оптимальный продукт для банка

Идеальный продукт для клиентов

Конджойнт-анализ Conjoint analysis

32


R A D A R


Анализ временных рядов Time series analysis

Посещаемость сайта, кол-во визитов в сутки

33


R A D A R



4. Возможности трудоустройства






34


R A D A R


Возможности построения карьеры

Курс является в высокой степени практическим и направлен на скорейшую возможность работать по специальности. Знания, которые слушатели получают в рамках данного курса, становятся основой карьеры в области социологических и маркетинговых исследований и маркетинга, – как на стороне исполнителя, так и на стороне заказчика, – а также в области анализа данных, математической статистики Big Data, и т.д.

КУРС «СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ»

Знание методов анализа данных, желание работать с данными, слайдами и людьми

Работа в исследовательской компании руководителем проектов

Менеджерские качества, желание вникать глубже в маркетинг

Предпринимательский талант Собственный бизнес

Знание методов анализа данных, желание копаться в данных, склонность к программированию

Работа в исследовательской компании обработчиком

Работа в отделе маркетинга на стороне производителя товаров или услуг

Хорошее понимание маркетинга и организационной структуры

Работа в консалтинговом агентстве

Креативность, знание медиа-показателей, понимание рекламы

Работа в рекламном агентстве

Знание экономики и финансовых показателей

Работа финансовым аналитиком

35


R A D A R


Примеры компаний, в которых работают выпускники Вышки, прошедшие мой курс

Исследовательские компании

Рекламные агентства

Производители товаров и услуг Консалтинговые

агентства

36


R A D A R



5. О исследовательской компании РАДАР






37


R A D A R


О компании

ОСНОВАНА В

ГОДУ

ВЫПУСКНИКАМИ ФАКУЛЬТЕТА СОЦИОЛОГИИ НИУ ВШЭ (ГУ-ВШЭ) с опытом работы в компаниях COMCON, Ipsos, Masmi

КОМАНДА РАДАРА СЕЙЧАС 30 штатных сотрудников – социологи, аналитики, программисты, обработчики данных

2007

НЕЗАВИСИМАЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ КОМПАНИЯ Член ESOMAR (европейского сообщества исследователей рынка и общественного мнения)

®Nexus ®Metrix ®PreFix

®PostFix

®Optimus

СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ И СОБСТВЕННЫЕ МЕТОДИКИ

Здоровье и капитал бренда

Лояльность клиентов

Исследования рекламы

Conjoint- исследования

Сегментация потребителей

Исследование бренда Конструирование оптимального продукта

Пре-тест Расширенная модель лояльности на основе NPS

Пост-тест

®Locus Рекламный трекинг

®Quantus Определение

оптимальной цены

®Radius Возможности рынка

и сегментация

38


R A D A R


Задачи, которые мы решаем

БР

ЕНД

К

ЛИ

ЕНТЫ

Исследования рынка Исследование возможностей

рынка Изучение потребителей

и сегментация

Продуктовые исследования Тестирование концепций Тестирование

и оптимизация продукта Тестирование названия, лого,

упаковки, сайта

Исследования бренда Исследование

узнаваемости бренда Трекинг здоровья

бренда

Ценовые исследования Анализ ценовой эластичности

спроса Определение оптимальной цены Прогнозирование объемов

продаж

Исследования рекламы Тестирование

и доработка рекламных концепций

Пре-тесты Оценка эффективности рекламы

Изучение клиентов Исследование

удовлетворенности и лояльности клиентов

Оценка качества обслуживания

Анализ социальных медиа

®Nexus

®Metrix

®Modus

®PostFix

®Optimus

®Locus

®Quantus ®PreFix

®Radius

39


R A D A R


Ключевые сотрудники РАДАРа

Большинство наших сотрудников – из Высшей Школы Экономики. Все сотрудники отдела исследований прошли курс Марка Шафира по «Современному анализу данных», который читается на первом курсе магистратуры для студентов специальности «методы социологического анализа рынков».

РУКОВОДСТВО

Екатерина Шафир

Марк Шафир

Александр Земсков

РУКОВОДИТЕЛИ ПРОЕКТОВ

Юлия Исаева

Дмитрий Михайлов

Анна Литвиненко

Алина Перцева

Андрей Зелепукин

Сергей Кудрявцев

Наталья Блинова

Александра Рысь

Александр Полушин

ПОЛЕ ПРОГРАММИСТЫ И ОБРАБОТЧИКИ ДАННЫХ

НИУ ВШЭ

РГСУ

МАТИ

МГТУ Баумана

Дарья Ермолаева

Артем Лапето

Дмитрий Лаврухин

Эльмира Гатамова

Анна Масляная

40


R A D A R


Помимо ad-hoc исследований мы также проводим синдикативный проект Finance®Compass*

Синдикативный Трекинг Банковских Брендов

Finance ®

Value added Cost effective All in one

Дополнительный анализ

Низкая стоимость

Все в одном

Мы проводим Finance®Compass за свой счет и продаем его сразу нескольким банкам. Это обуславливает низкую стои-мость подписки.

Finance®Compass – полно-ценное U&A исследование бренда, включающее в себя полную диагностику бренда в конкурентном окружении.

Помимо стандартных методов изучения параметров здоровья бренда, мы применяем допол-нительные методы: CHAID-ана-лиз для определения целевой аудитории, анализ стандартизо-ванных остатков для лучшего понимания имиджа бренда и пр.

* Данные исследования Finance®Compass часто используются в качестве примеров на лекциях, а также для домашних и контрольных работ.

41


R A D A R


Контакты

Марк Шафир

Tel: +7 | 495 | 9896247

Mob: +7 | 910 | 4094939

E-mail: [email protected]

Facebook: facebook.com/mark.shaphir

Вконтакте: vk.com/shaphir

Skype: mark_shaphir www.radar-research.ru

РЫНОК ПРОДУКТ ЦЕНА РЕКЛАМА КЛИЕНТЫ БРЕНД

Исследование возможностей рынка

Изучение потребителей и сегментация

Тестирование концепций

Тестирование и оптимизация продукта

Тестирование названия, лого, упаковки, сайта

Анализ ценовой эластичности спроса

Определение оптимальной цены

Прогнозирование объемов продаж

Тестирование и доработка рекламных концепций

Пре-тесты Оценка

эффективности рекламы

Исследование узнаваемости бренда

Трекинг здоровья бренда

Исследование удовлетворенности и лояльности клиентов

Оценка качества обслуживания

Анализ социальных медиа

Исследовательская компания РАДАР Marketing Consultants

КОМПАНИЯ RADARradar-research.ru/wp-content/uploads/2013/09/Shaphir_Modern_Met… ·...

Documents

Transcript of КОМПАНИЯ RADARradar-research.ru/wp-content/uploads/2013/09/Shaphir_Modern_Met… ·...