На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


практическая работа Маркетинговое исследование рынка сотовой связи Республики Беларусь

Информация:

Тип работы: практическая работа. Добавлен: 27.08.2012. Сдан: 2011. Страниц: 26. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


      РЕЗЮМЕ 

     По  оценкам аналитиков, по темпам развития рынка мобильной связи Беларусь переместилась из аутсайдеров в  лидеры среди стран СНГ и Восточной  Европы.
      Было  выявлено, что выход нового идеального оператора на рынок мобильной связи Республики Беларусь в данный момент не целесообразен, ввиду наличия достаточно сильных «игроков». Таким образом, решение этой проблемы можно осуществлять путем оптимизации и актуализации, а также моделированием существующей ситуации на рынке сотовой связи РБ.
      По  результатам исследования самым  сильным игроком на рынке сотовой  связи стандарта GSM Республики Беларусь был признан оператор сотовой связи Velcom.
      Конкурентная  борьба на данном этапе разворачивается  между МТС и Velcom.
      БеСТ  развивается стремительными темпами, делая ставку на новейшие технологии и неограниченную поддержку правительства. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      ВВЕДЕНИЕ 

      Свое  начало мобильная связь отсчитывает  от 27 апреля 1973 года, когда инженеры компании «Моторола» провели первый сеанс сотовой связи. И хотя многие предвидели, что сотовая связь  станет прорывом в коммуникации, мало кто мог предположить, что всего  за 30 лет сотовая связь станет настоящей отраслью мировой экономики.
     Поначалу  массовый спрос на мобильные телефоны ограничивался их высокой ценой  и тем, что каждая страна использовала свой собственный частотный диапазон. Но в 1992 году был введен глобальный стандарт GSM, цены на мобильные аппараты постепенно упали, а сами они стали  маленькими и удобными. Сегодня в  мире насчитывается почти 1,5 млрд. абонентов  сотовой связи и, по мнению аналитиков, к концу 2010 года их число увеличится до 3 млрд. Особые надежды сотовые  операторы возлагают на страны Азии, Латинской Америки и Россию.
     Следует также отметить, что молодые пользователи составляют большинство. Почти во всех анализируемых рынках наибольшее распространение  мобильные телефоны имеют среди  молодых людей (18-24). Например, доля пользователей  в этой возрастной категории в  Швеции составляет 96%. В Германии 88% молодых людей используют мобильный  телефон по сравнению с 54% от населения  в целом.
     В России число молодых пользователей  составляет 48,4%, что превышает долю среднестатистических пользователей  более чем в два раза.
     В начале мая 2007 года количество пользователей  сотовой связи в Беларуси превысило  6 млн. 270 тыс. абонентов, в том числе стандарта GSM — 6 млн. 178 тыс. Таким образом, уровень проникновения мобильной связи в Беларуси — 64,4%. Об этом свидетельствуют данные, которые предоставили БелаПАН операторы сотовой связи.
     По  оценкам аналитиков, по темпам развития рынка мобильной связи Беларусь переместилась из аутсайдеров в  лидеры среди стран СНГ и Восточной  Европы.
     Установлено, что причина отставания Беларуси – существование в стране в  течение 3 лет монополии на стандарт GSM. Появление МТС в мгновенно  вызвало снижение явно завышенных цен  на услуги сотовой связи стандарта GSM, что стимулировало бурный рост рынка. Противостояние между двумя  крупными белорусскими операторами  – МТС и МЦС внесло существенные коррективы в развитие отрасли.
     Массивные региональные кампании обеих GSM операторов направлены на поддержку имиджа и  не оказывают существенного влияния  на расстановку сил. С помощью  рекламных акций скорее поддерживая  статус-кво, что подтверждает динамика роста абонентских баз операторов.
     Как показывает практика, финансовая мощь соперников, постоянный взаимный прессинг, с одной стороны, и достаточно четкие правила ведения конкурентной борьбы, с другой, благоприятно сказываются  на темпах развития отрасли. В результате соперничества операторов выигрывает пользователь.
     Обеспечение маркетинговых программ обоих конкурентов  осуществляется на достаточно высоком  уровне. Это говорит о том, что  для учета внешних и внутренних изменений, касающихся кампаний, они  используют системы планирования маркетинга, предусматривающие регулярное, периодическое  внесение изменений в планы маркетинговой  деятельности. А это является главным  показателем того, что в Беларуси началась новая эра тарифов, услуг  и конкуренции.
      Проблема  маркетингового исследования - выход  нового идеального оператора на рынок  мобильной связи Республики Беларусь или решение этой проблемы за счет усовершенствования существующих операторов.
      Объект  исследования - рынок мобильной связи  Республики Беларусь.
      Предмет исследования - отношение абонентов  сотовой связи к существующим операторам.
      В качестве основного метода при генерировании  рабочей гипотезы использовался  метод «мозгового штурма». Были выдвинуты  следующие идеи на тему «Выход нового идеального оператора на рынок мобильной  связи Республики Беларусь или решение  этой проблемы за счет усовершенствования существующих операторов»:
      Плохое соотношение цены и качества у существующих операторов;
      Недостаточное количество услуг у существующих операторов;
      «Засилье» и отсталость национального белорусского оператора;
      Высокая заинтересованность населения в тарифных планах и расценках на услуги мобильной связи;
      Все еще растущий рынок услуг сотовой связи и растущая неопределенность потребителей в вопросах своей приверженности к тому или иному оператору мобильной связи;
      Неудовлетворенность потребителей качеством сотовой связи;
      Низкая, вялая конкуренция между существующими операторами;
      Перегруженность операторов;
      Несоответствие запросам потребителей качества и количества услуг существующих операторов;
      Необходимость качественной, но недорогой связи с большим количеством тарифных планов;
      Высокая стоимость разговоров внутри сети и в сети других операторов;
      Непрозрачная система оплаты и тарификации услуг мобильной связи;
      В недостаточной степени развиты технологии (отсутствует, например, возможность видео-связи).
      В поддержку выдвинутых идей предложено следующее обоснование:
      Необходимость выхода нового оператора с новой рациональной системой тарификации звонков внутри сети и в сети других операторов;
      Поиск оптимального соотношения цены и качества услуг мобильной связи;
      Необходимость решения проблемы перегруженности сети для ее адекватного и рационального функционирования;
      Внедрение новых технологий только вместе с системой их предварительного тестирования потребителями в течение определенного срока с целью выяснения, так ли необходима им эта функция за определенную дополнительную плату;
      Привлечение большего внимания потребителей к времени и стоимости их разговоров в сети выбранного ими оператора (Обращайте внимание на распечатки ваших разговоров!).
      Полученные  данные были использованы при разработке цели, проблемы и задач исследования для последующего  проведения самого исследования, комплексного анализа  полученной информации для принятия в конечном итоге решения о  необходимости выхода нового оператора  мобильной связи или модификации  существующих операторов при условии  повышения их конкурентоспособности  и качества предлагаемых ими услуг с целью наиболее полного удовлетворения всех потребностей потребителей в мобильной связи.
      Цель  исследования: комплексный анализ рынка  сотовой связи Республики Беларусь, оценка ее эффективности, генерирование  идеи создания идеального оператора.
      Задачи  исследования:
      Показать существующее состояние рынка сотовой связи;
      Выяснить, какому оператору отдано больше доверия  и  предпочтений потребителей;
      Узнать, какой из брендов является более узнаваемым, приятным и значимым для белорусского потребителя;
      Показать, какой оператор на данном этапе является наиболее конкурентоспособным, качество услуг какого оператора вызывает наибольшее доверие и привязанность потребителей и чья экономическая политика (во всех ее аспектах) направлена на наиболее полное удовлетворение всех потребностей потребителей в услугах мобильной связи.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
      ОСНОВНАЯ  ЧАСТЬ
    Итак, наша цель – комплексный анализ рынка сотовой связи Республики Беларусь, оценка ее эффективности, генерирование идеи создания идеального оператора.
      Наше исследование относится  к разведочным (поисковым), т.к. на его основе разрабатывается программа маркетинга. Данное исследование проводится для сбора вторичной и первичной информации, освещающей проблему.
    В условиях быстро развивающегося мирового рынка сотовой связи потребители  желают получать не просто услугу качественной связи, а широкий спектр функциональных, высокотехнологичных, передовых сервисов. В свете вышеизложенного особенно актуальным становится исследование предпочтений потребителей и степени удовлетворенности ими предоставляемыми услугами сотовой связи.
    Чтобы получить необходимую подробную информацию проведем качественное исследование (фокус-группу с использованием проекционных методов). 

      Фокус – группа
      Фокус-группа как качественное исследование удовлетворенности  потребителей связано с интенсивным  наблюдением за небольшим числом людей или интервьюированием  их с целью получения детального углубленного представления об их установках, мнениях, мотивации и образе жизни. Следовательно, для получения данных качественного характера для  исследования степени удовлетворенности  абонентов сотовых операторов были разработаны цель, рабочие гипотезы и задачи фокус-группы, топик-гайд (путеводитель для модератора – ведущего фокус-группы) (Приложение Е1, Е2) и другие инструменты для проведения фокус-группы (Приложение  Ж, Д).
     Цель  фокус-группы:
     Оценить степень удовлетворенности экспертов  услугами сотовых операторов в Республике Беларусь по всем значимым параметрам.
     Рабочие гипотезы:
     Наличие недостатков в работе операторов, дисбаланс между постоянно растущим спросом на различные виды услуг  и их предложением абонентам, отсутствие активной конкурентной борьбы между  операторами.
      Задачи  фокус-группы:
      Показать, какой оператор на данном этапе является наиболее конкурентоспособным;
      Выяснить, качество услуг какого оператора вызывает наибольшее доверие и привязанность потребителей;
      Определить, какие параметры сотовой связи нуждаются в корректировке;
     В ходе проведения фокус-группы была достигнута поставленная цель, проверены рабочие гипотезы и решены поставленные задачи. Все это позволило получить у экспертов необходимые качественные данные, на основе которых и была проведена оценка степени их удовлетворенности оказываемыми им услугами сотовой связи операторами мобильной связи.
     В среднем все эксперты пользуются мобильной связью 4 года 1 месяц и 8 дней (рекорд 6 лет, минимум 2,5 года).
    Для выявления глубинных предпочтений абонентов было проведено тестирование названий операторов, впоследствии все  ассоциации были преобразованы в  группы.
      Для того чтобы оценить степень доверия  абонентов-экспертов тому или иному  оператору применена методика «Персонификация», которая помогает определить истинные предпочтения потребителей. Результаты персонификации позволили заключить, что:
    VELCOM у большинства опрашиваемых ассоциируется с деловым, постоянно занятым человеком, у которого свое дело, что можно объяснить высокой надежностью данного оператора, солидностью, но также и сравнительно высокими ценами обслуживания (по сравнению с другими операторами).
    МТС в большинстве случаев – это молодой человек (девушка) не старше 19-20 лет, живой, активный, веселый. Данные ассоциации можно объяснить высокой динамикой развития данного оператора, сравнимой только с динамичностью молодого человека.
    БЕСТ – либо старый, «сморщенный» дед, либо маленький ребенок. Эти ассоциации объясняются как сравнительно недавним появлением данного оператора, так и неясным, невнятным позиционированием данного оператора, складывается впечатление, что это связь для родственников, живущих в деревне.
     Также было выявлено, что большинство участников фокус-группы считают VELCOM весьма дружелюбным; полностью компетентным, знающим и надежным; современным, динамичным и активным.
     Все это говорит о том, что оператор давно на рынке, знает его, уверенно, качественно и грамотно проводит свою политику, стремится меняться вместе со своими абонентами, разрабатывать  для них что-то новое, постоянно  сообщая им о том, что они могут  быть уверены в качестве предоставляемых  услуг, в надежности самого оператора  и гарантиях, которые он предоставляет.
     МТС отметили дружелюбным, компетентным и  знающим, некоторые отмечают, что МТС не надежный, а также, что он современный, динамичный и активный, также можно заметить, что он хочет казаться лучше, чем он есть на самом деле, что, к сожалению отталкивает абонентов и, как следствие, говорит о низком уровне удовлетворенности в отношении данного сотового оператора.
     Все перечисленные экспертами характеристики позволяют заключить, что данный оператор сотовой связи имеет  следующую репутацию: относительно компетентного, относительно знающего свой рынок, не надежного, однако стремящегося измениться, что является несомненным  плюсом для него. Однако все остальные характеристики и особенности восприятия его экспертами говорят о том, что он недостаточно компетентен и не готов полностью удовлетворять потребности в уверенности, надежности, главное, в качестве связи своих абонентов. А доминирование «относительности» позволяет заключить, что абоненты не уверены в своем операторе и не готовы полностью ему доверять. Но та активность и стремительность, с которой сейчас развивается оператор, говорит о его намерении в самом скором времени измениться в лучшую сторону, проводя определенные маркетинговые акции в том числе.
     С БеСТ все обстоит следующим образом: никто не отмечет у него компетентность и знание, только некоторые считают его надежным и современным, динамичным, активным, для многих опрошенных БЕСТ представляется в образе «темной лошадки». Все это говорит, что оператор слишком закрыт от потенциальных абонентов и, не предпринимая никаких активных действий в этой области, только еще больше отталкивает от себя потенциальных абонентов, заочно внушая им недоверие к себе.
      Специальные методы проведения фокус-группы (в частности, примененные в исследовании мэппинг и коллаж) в полной мере отразят именно существующее мнение потребителей о компании, позволят узнать глубинные предпочтения и мотивы потребителей.
     По  результатам мэппинга было выявлено, что связь, предоставляемая компанией VELCOM, является очень качественной, внушает доверие его абонентам, чем, по сути, объясняется его относительная дороговизна, которую и отметили многие эксперты. В то же время при всех положительных характеристиках данного оператора, он является несколько традиционным, но имеет большой потенциал, который и будет реализован в будущем.
     Компания  МТС зарекомендовала себя среди  экспертов как дешевая, среднего качества, при этом достаточно инновационная, однако не внушающая доверия связь.
     Что касается компании БеСТ, эксперты отметили среднее и низкое значения почти  всех указанных характеристик. Это  говорит о том, что этот оператор пока не внушает доверия и по своей  сути является на данном этапе «темной  лошадкой».
     На  основе ассоциаций, полученных в ходе проведения коллажа, можно составить образ идеального оператора: «Это оператор, который дарит нам радость общения с самыми родными и близкими людьми, с друзьями, заботится о нашем благополучии, осведомленности, идет в ногу со временем, следуя нашим потребностям, мы доверяем ему безгранично сейчас и в будущем. Этот оператор предоставляет нам связь высокого качества по разумным ценам и с помощью разнообразных тарифов, мы (абоненты) хорошо информированы обо всех нововведениях, изменениях в тарифных планах, о возможности получения своеобразных бонусов и скидок – в целом, не испытываем недостатка в информации. Быть всегда на связи, слышать и быть услышанным – вот то, что дает нам наш идеальный оператор».
     Отрицательный оператор предстал таким: «Дорогой, нечестный, неграмотный, непрофессиональный, ведет двойную игру, отсталый, непродуманный, не учитывает наши потребности, не предоставляет нам достаточно информации – мы чувствуем себя ограниченными и стесненными в своих возможностях; его основная цель – получить деньги любыми способами, выдает желаемое за действительное с претензией на качество, непоследовательный и непонятный в своих действиях, его репутация сомнительна».
     В таблице А приведена полученная комплексная оценка исследуемых сотовых операторов.
     Таблица А – Оценка исследуемых операторов сотовой связи экспертами
Исследуемые операторы сотовой связи
VELCOM МТС БеСТ
Достоинства каждого
Высокое качество связи «Относительная  дешевизна» Потенциальные возможности
Прозрачность  расходов Сильный, узнаваемый брэнд Чисто белорусский  продукт – играют на патриотизме
Возможность иметь «-» баланс лицевого счета Грамотная марке-тинговая политика -
Гибкая  система скидок для абонентов, которые  дли-тельный срок сотрудничают с оператором - -
Недостатки  каждого
Относительная дороговизна Не полная зона покрытия Очевидное подражание существующим операторам
Маркетинговая политика («приелся» логотип) Агрессивная рекламная  кампания «Ничего существенно  нового» - статичный
     Примечание. Источник: собственная разработка на основе проанализированных данных.
     По  результатам проведения фокус-группы можно сделать вывод, что лучшим оператором на данном этапе и самым близким к идеалу, по мнению экспертов, оператором, степень удовлетворенности от услуг которого фактически максимальна,  признан VELCOM.
     Всеми экспертами было отмечено, что более  целесообразным в современной сложившейся  ситуации является улучшение существующих операторов сотовой связи и повышение  конкурентной борьбы между ними, что, несомненно, приведет к  стремлению улучшить качество связи, поддерживая  грамотный баланс между ценой  и качеством. Таким образом, улучшить существующих операторов можно  по следующим параметрам:
      По возможности снижать стоимость абонентской платы, тарификации разговоров внутри сети и в сети других операторов;
      Доводить до потребителя информацию о новых технических возможностях (видеосвязь, GPS-навигация, 3G-связь) и акциях их тестирования;
      Реализовывать мобильные телефоны под логотипом сотовых операторов, например, motorola – VELCOM, на льготных условиях, но только по официальным соглашениям с компанией-поставщиком;
      Ввести возможность оплачивать проезд в пассажирском транспорте с помощью SMS-сообщений (по примеру Латвии);
      Ввести возможность получать фрагмент карты города по запросу;
      Ввести бонусы в виде бесплатных минут для абонентов, которые всегда в «+»;
      В целом, внедрение разнообразных гибких систем тарификации и другое.
     По  результатам проведения фокус-группы были выявлены определенные  недостатки в работе каждого из операторов, что находит свое отражение в отсутствии активной конкурентной борьбы между операторами и, как следствие, приводит  к возникновению дисбаланса между постоянно растущим спросом на различные виды услуг и их предложением абонентам.
     Однако  эксперты также отметили наметившийся прогресс в отношении политики снижения цен, предоставления определенных бонусов  абонентам того или иного оператора, что в целом уже сейчас положительно сказывается на повышении удовлетворенности  абонентов. Тем не менее, все это  – лишь попытка операторов частично повлиять на один из уровней комплекса  «удовлетворенность» своих абонентов  и им необходимо срочно активизироваться в этом направлении, чтобы даже достигнув желаемого уровня удовлетворенности своих абонентов в 100%, внимательно отслеживать все возможные изменения в этих 100%, чтобы фактически мгновенно меняться вместе с ними. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Обоснование размера выборки  для проведения опроса
      Для подтверждения результатов, полученных с помощью качественных методов  исследования, нами было проведено  количественное исследование (анкетный опрос). Чтобы обеспечить статистически  достоверные результаты была рассчитана репрезентативная выборка.
      В данном исследовании целесообразным было применить простую случайную выборку, для чего были проведены необходимы расчеты.
      Итак, исследование будет проводиться  с 95%-ным уровнем надежности и 5%-ным  уровнем точности, из чего следует:
      t = 2,
      ? = 0,05.
      В качестве генеральной совокупности принимаем все население города Минска, по состоянию на 1.03.2007 – 1799300 человек.
      Следовательно,
      N = 1799300.
      Следующий шаг – определение дисперсии  признаков совокупности:
      
,

      где
          ? – доля единиц, обладающих признаком, в исследуемом случае – доля абонентов  сотовой связи в общей численности  жителей г. Минска.
          ? = 0,75 или 75% (Источник: данные предоставлены  onliner.by по состоянию на 1.03.2007).
          Исходя  из этого,  

      
=
=
0,1875.
      Таким образом, необходимый объем выборки  при бесповторном отборе и вероятностном  методе выборки, применяемый в данном исследовании, будет равен:
       = = 299,9 ? 300 чел.
      Данный  объем выборки будет репрезентативен  в полной мере и отразит все  характеристики генеральной совокупности, что говорит о том, что результаты исследования будут статистически  достоверными.
 


1 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 

            Первым этапом при  проведении анализа такого типа является нахождение зависимости между определенными  количественными переменными. В  нашем случае таковыми переменными  стали «качество связи», «работа  персонала», «опыт работы оператора», «спектр услуг», «бонусы и скидки», «удовлетворенность» (все это находит  свое подтверждение в ПРИЛОЖЕНИИ А).
      Следующим этапом является регрессионный анализ переменных, которые коррелируют  между собой по результатам проведения корреляционного анализа. Этот анализ в конечном итоге позволит построить  уравнение множественной регрессии, которое и отразит взаимосвязь  зависимой переменной с совокупностью  независимых переменных.
1.1 Качество связи 
Таблица 1.1 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,573(a) ,328 ,321 1,442
      Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «качество  связи» с совокупностью независимых  переменных (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг) и равен
57, 3%. R2 показывает, что 32,8% дисперсии переменной «качество связи» обусловлено влиянием предикторов (расположением дилера, спектром услуг, удовлетворенностью от услуг).
      Таблица 1.2 - Coefficients(a)
Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
       B Std. Error Beta      
1 (Constant) 2,973 ,256    11,608 ,000
    Насколько важна для  вас работа персонала (1-7) ,206 ,061 ,235 3,367 ,001
    Насколько важен для  вас опыт работы оператора (1-7) ,101 ,050 ,128 2,038 ,042
    Насколько важно для  вас получать удовлетворение от услуг  оператора (1-7) ,272 ,050 ,315 5,415 ,000
      Стандартные коэффициенты регрессии Beta  отражают относительную степень влияния  каждого из предикторов; для переменной «работа персонала» ?=0,235, а для  переменных «опыт работы оператора», «удовлетворенность от услуг» соответственно: 0,128 и 0,315. Каждая из независимых переменных имеет положительную корреляцию с зависимой переменной.
      Из  полученных данных выводим уравнение  множественной регрессии для  параметра «качество связи» (т. к. исследуемый параметр «качество  связи» - комплексный):
        Качество связи = 2,973 + 0,206 * работа персонала + 0,101 * опыт работы оператора + 0,272 * удовлетворенность
      1.2 Работа персонала
Таблица 1.3 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,663(a) ,440 ,438 1,498
2 ,736(b) ,542 ,539 1,357
3 ,767(c) ,588 ,584 1,289
      Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «работа персонала» с совокупностью независимых переменных (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность) и равен 76,7%.  R2 показывает, что 58,8% дисперсии переменной «работа персонала» обусловлено влиянием предикторов (опыт работы оператора, спектр услуг, удовлетворенность).
Таблица 1.4 - Coefficients(a)
Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
       B Std. Error Beta      
3 (Constant) ,481 ,235    2,046 ,042
    Насколько важен для  вас спектр услуг оператора (1-7) ,316 ,050 ,316 6,278 ,000
   Насколько важен для  вас опыт работы оператора (1-7) ,323 ,042 ,357 7,620 ,000
    Насколько важно для  вас получать удовлетворение от услуг  оператора (1-7) ,253 ,044 ,257 5,790 ,000
      Из  полученных данных выводим уравнение  множественной регрессии для  параметра «работа персонала»:
      Работа  персонала = 0,481 + 0,316 * спектр услуг + 0,323 * опыт работы  оператора + 0,253 * удовлетворенность
1.3 Опыт работы оператора
Таблица 1.5 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,650(a) ,423 ,421 1,681
2 ,686(b) ,470 ,466 1,614
      Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «опыт работы оператора» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, спектр услуг) и равен 68,6%. R2 показывает, что 47% дисперсии переменной «опыт работы оператора» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, спектр услуг).
      Таблица 1.6 - Coefficients(a)



Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
 
 
B
Std. Error Beta  
 
2
(Constant) ,421 ,274    1,535 ,126
  Насколько важна для  вас работа персонала (1-7)
,507 ,062 ,458 8,116 ,000
  Насколько важен для  вас спектр услуг оператора (1-7)
,321 ,063 ,290 5,132 ,000
      Из  полученных данных выводим уравнение  множественной регрессии для  параметра «опыт работы»:
      Опыт  работы = 0,421 + 0,507 * работа персонала + 0,321 * спектр услуг
      1.4 Спектр услуг
Таблица 1.7 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,663(a) ,440 ,438 1,495
2 ,708(b) ,502 ,498 1,413
3 ,731(c) ,535 ,530 1,367
4 ,739(d) ,546 ,540 1,353
      Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «спектр услуг» с совокупностью независимых переменных (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность) и равен 73,9%.
      R2 показывает, что 54,6% дисперсии переменной «спектр услуг» обусловлено влиянием предикторов (работа персонала, качество связи, опыт работы оператора, удовлетворенность).
Таблица 1.8 - Coefficients(a)





Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
 
 
B
Std. Error Beta  
 
4
(Constant) ,403 ,290    1,392 ,165
  Насколько важна для  вас работа персонала (1-7)
,320 ,058 ,321 5,485 ,000
  Насколько важно для  Вас качество услуг оператора (1-7)
,250 ,055 ,220 4,592 ,000
  Насколько важен для  вас опыт работы оператора (1-7)
,215 ,047 ,238 4,574 ,000
  Насколько важно для  вас получать удовлетворение от услуг  оператора (1-7)
,135 ,049 ,137 2,724 ,007
      Из  полученных данных выводим уравнение  множественной регрессии для  параметра «спектр услуг»:
      Спектр  услуг = 0,403 + 0,32 * работа персонала + 0,25 * качество связи + 0,215 * опыт работы оператора + 0,135 * удовлетворенность
      1.5 Бонусы и скидки
Таблица 1.9 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,516(a) ,266 ,263 1,826
2 ,629(b) ,395 ,391 1,660
3 ,689(c) ,475 ,469 1,550
      Коэффициент множественной корреляции R отражает связь зависимой переменной «бонусы и скидки» с совокупностью независимых переменных (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность) и равен 68,9%.
      R2 показывает, что 47,5% дисперсии переменной «бонусы и скидки» обусловлено влиянием предикторов (цена на услуги, расположение дилера, удовлетворенность).
Таблица 1.10 - Coefficients(a)




Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
 
 
B
Std. Error Beta  
 
3
(Constant) -,374 ,366    -1,023 ,307
  Насколько важна для  вас цена на услуги оператора (1-7)
,432 ,057 ,342 7,601 ,000
  Насколько важно для  вас получать удовлетворение от услуг  оператора (1-7)
,325 ,047 ,309 6,851 ,000
  Насколько важно для  вас расположение дилера (1-7)
,327 ,049 ,300 6,684 ,000
      Из  полученных данных выводим уравнение  множественной регрессии для  параметра «бонусы и скидки»:
      Бонусы  и скидки = -0,374 + 0,432 * цена + 0,325 * удовлетворенность + 0,327 * расположение дилера
      1.6 Удовлетворенность от услуг
Таблица 1.11 - Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,529(a) ,279 ,277 1,724
2 ,599(b) ,359 ,355 1,629
3 ,636(c) ,405 ,399 1,572
 
Таблица 1.12 - Coefficients(a)
Model    Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
       B Std. Error Beta      
3 (Constant) ,782 ,342   2,284 ,023
    Насколько важен для  вас спектр услуг оператора (1-7) ,262 ,058 ,258 4,538 ,000
   Насколько важны для  вас бонусы/скидки на услуги оператора (1-7) ,268 ,049 ,281 5,495 ,000
    Насколько важно для  Вас качество услуг оператора (1-7) ,299 ,063 ,258 4,771 ,000
      Таким образом, основной показатель отношения  потребителей к операторам мобильной  связи стандарта GSM удовлетворенность  представлен следующим уравнением:
      Удовлетворенность = 0,782 + 0,262 * спектр услуг + 0,268 * бонусы + 0,299 * качество связи.
      Важно отметить, что в нашем случае строить диаграммы рассеяния нецелесообразно, что связано со следующими причинами:
      Полученные в результате опроса респондентов данные имеют большую значимость с аналитической точки зрения, нежели с наглядно-образной;
      Варианты диаграммы рассеяния, которые были нами построены для анализа, показали лишь случайное облако, причем не было выявлено никакой определенной тенденции.
     Все это говорит о том, что наиболее достоверные результаты в нашем  случае нам может дать только множественный  регрессионный анализ, т. к. именно этот вариант анализа является оптимальным  для анализа совокупности комплексных  показателей.  
 
 

 
       ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ 

      Таблица 2.1 - KMO and Bartlett's Test


Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,867
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 744,460
  df
15
  Sig.
,000
      Величина, характеризующая степень применимости факторного анализа к данной выборке  равна 0,867, что говорит о высокой  адекватности полученных результатов. Критерий сферичности Бартлетта  показывает, отличается ли корреляция от 0. Значение p- уровня меньше 0,05 указывает  на то, что данные приемлемы для  проведения факторного анализа (в данном случае p-уровень равен 0,000).
      Таблица 2.2 - Communalities
    Initial Extraction
Насколько важно для Вас качество услуг  оператора (1-7) 1,000 ,517
Насколько важна для вас работа персонала (1-7) 1,000 ,720
Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) 1,000 ,563
Насколько важен для вас спектр услуг  оператора (1-7) 1,000 ,699
Насколько важны для вас бонусы/скидки на услуги оператора (1-7) 1,000 ,444
Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) 1,000 ,582
      Extraction (конечные общности) – значения общностей после извлечения факторов. Initial (начальные общности) – исходные значения общности, заданные по умолчанию.
      Таблица 2.3 - Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues
    Total % of Variance Cumulative %
1 3,525 58,753 58,753
2 ,726 12,092 70,845
3 ,617 10,279 81,124
4 ,466 7,775 88,899
5 ,363 6,042 94,941
6 ,304 5,059 100,000
      Initial Eigenvalues (исходное собственное значение) – доля дисперсии, обусловленная фактором. % дисперсии (% of Variance) обусловлен фактором и равен отношению собственного значения фактора к сумме исходных общностей. В данном случае равной 6. Cumulative % (кумулятивный процент) – накопленный процент дисперсии.
      

      Рисунок 2.1 – Диаграмма каменистой осыпи.
      График  собственных значений (диаграмма  «каменистой осыпи») представляет точки, соответствующие собственным значениям, в пространстве двух координат.
      Так как был отобран только 1 фактор – вращение не производилось.
Таблица 2.4 - Component Matrix(a)
    Component
    1
Насколько важна для вас работа персонала (1-7) ,848
Насколько важен для вас спектр услуг  оператора (1-7) ,836
Насколько важно для вас получать удовлетворение от услуг оператора (1-7) ,763
Насколько важен для вас опыт работы оператора (1-7) ,750
Насколько важно для Вас качество услуг  оператора (1-7) ,719
Насколько важны для вас бонусы/скидки на услуги оператора (1-7) ,666
      Таким образом, все переменные попали в  один фактор, который интерпретируется как причина совместной изменчивости (корреляции) данной группы переменных. Следовательно, можно объективно заметить, что все исследуемые в данном анализе переменные, по своей сути являются составными частями комплексного показателя «удовлетворенности» абонентов операторов сотовой связи.
      Именно  по этой причине все они в конечном итоге по результатам факторного анализа были помещены в один фактор, который целесообразно назвать  «удовлетворенность».  
 

 
      
      3 ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ 

      Определим, каким образом различаются мнения респондентов о качестве связи операторов сотовой связи по возрасту. 

      3.1 По идеальному оператору
      Таблица 3.1 - Test of Homogeneity of Variances
Насколько важно для Вас качество услуг оператора (1-7)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
7,955 5 294 ,000
      Критерий однородности дисперсии Левина со значимостью 0,000 показал, что дисперсии для каждой из групп статистически достоверно не различаются, следовательно, результаты дисперсионного анализа могут быть признаны корректными.
      Таблица 3.2 - ANOVA
Насколько важно для  Вас качество услуг оператора (1-7)
    Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 153,963 5 30,793 11,885 ,000
Within Groups 761,717 294 2,591      
Total 915,680 299         
      F-статистика составляет 11,885, таким образом, со значимостью 0,000 можно утверждать, что средние в группах различаются.
      Таблица 3.3 - Multiple Comparisons
Dependent Variable: Насколько  важно для Вас качество услуг  оператора (1-7)
Scheffe













(I) Ваш возраст (J) Ваш возраст Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
 
 
 
 
 
Lower Bound
Upper Bound
до 20 лет 20-30 лет -,76 ,238 ,069 -1,56 ,03
  31-40 лет
-,27 ,301 ,976 -1,28 ,74
  41-50 лет
,00 ,339 1,000 -1,14 1,13
  51-60 лет
,78 ,390 ,557 -,53 2,08
  старше 60 лет
3,18(*) ,598 ,000 1,18 5,19
20-30 лет до 20 лет ,76 ,238 ,069 -,03 1,56
  31-40 лет
,49 ,280 ,689 -,45 1,43
  41-50 лет
,76 ,321 ,349 -,32 1,84
  51-60 лет
1,54(*) ,374 ,005 ,29 2,79
  старше 60 лет
3,95(*) ,588 ,000 1,98 5,92
31-40 лет до 20 лет ,27 ,301 ,976 -,74 1,28
  20-30 лет
-,49 ,280 ,689 -1,43 ,45
  41-50 лет
,27 ,371 ,991 -,97 1,51
  51-60 лет
1,05 ,417 ,281 -,35 2,45
  старше 60 лет
3,46(*) ,617 ,000 1,39 5,52
Продолжение таблицы 3.3








41-50 лет до 20 лет ,00 ,339 1,000 -1,13 1,14
    20-30 лет -,76 ,321 ,349 -1,84 ,32
    31-40 лет -,27 ,371 ,991 -1,51 ,97
    51-60 лет ,78 ,446 ,692 -,72 2,27
    старше 60 лет 3,19(*) ,636 ,000 1,06 5,32
51-60 лет до 20 лет -,78 ,390 ,557 -2,08 ,53
  20-30 лет
-1,54(*) ,374 ,005 -2,79 -,29
  31-40 лет
-1,05 ,417 ,281 -2,45 ,35
  41-50 лет
-,78 ,446 ,692 -2,27 ,72
  старше 60 лет
2,41(*) ,665 ,024 ,18 4,64
старше 60 лет до 20 лет -3,18(*) ,598 ,000 -5,19 -1,18
  20-30 лет
-3,95(*) ,588 ,000 -5,92 -1,98
  31-40 лет
-3,46(*) ,617 ,000 -5,52 -1,39
  41-50 лет
-3,19(*) ,636 ,000 -5,32 -1,06
  51-60 лет
-2,41(*) ,665 ,024 -4,64 -,18
      В таблице перечислены средние  значения для каждой из 6 выборок, здесь  же даны разности между этими значениями. Знаком звездочки отмечены те пары выборок, для которых разность средних  значений статистически достоверна, то есть со значением уровня значимости 0,05 и меньше.
      Из  полученных результатов можно сделать  вывод, что различие в мнениях о качестве связи статистически значимо выше для тех, чей возраст 51-60 лет, а также старше 60 лет. Для остальных возрастных групп мнение о качестве связи статистически достоверно не различается. Все это можно более наглядно увидеть на блочной диаграмме:
      

      Рисунок 3.1 – Средние оценки качества услуг респондентами
      3.2 Velcom
            Таблица 3.4 - Test of Homogeneity of Variances
Качество связи  Велком (1-7)/(низкое-высокое)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
13,337 5 294 ,000
      Критерий  однородности дисперсии Левина со значимостью 0,000 показал, что дисперсии для  каждой из групп статистически достоверно не различаются, следовательно, результаты дисперсионного анализа могут быть признаны корректными.
      Таблица 3.5 - ANOVA
Качество связи  Велком (1-7)/(низкое-высокое)
    Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 97,717 5 19,543 2,976 ,012
Within Groups 1930,533 294 6,566      
Total 2028,250 299         
      F-статистика составляет 2,976, таким образом, со значимостью 0,012 можно утверждать, что средние в группах различаются.
      Таблица 3.6 - Multiple Comparisons
Dependent Variable: Качество связи Велком (1-7)/(низкое-высокое)
Scheffe

















(I) Ваш возраст (J) Ваш возраст Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
 
 
 
 
 
Lower Bound
Upper Bound
до 20 лет 20-30 лет -,26 ,378 ,993 -1,53 1,01
  31-40 лет
-1,43 ,479 ,118 -3,03 ,18
  41-50 лет
,31 ,540 ,997 -1,50 2,12
  51-60 лет
,62 ,620 ,963 -1,46 2,70
  старше 60 лет
,37 ,952 1,000 -2,82 3,56
20-30 лет до 20 лет ,26 ,378 ,993 -1,01 1,53
  31-40 лет
-1,16 ,446 ,240 -2,66 ,33
  41-50 лет
,57 ,512 ,942 -1,15 2,28
  51-60 лет
,88 ,596 ,824 -1,12 2,88
  старше 60 лет
,63 ,937 ,994 -2,51 3,77
31-40 лет до 20 лет 1,43 ,479 ,118 -,18 3,03
  20-30 лет
1,16 ,446 ,240 -,33 2,66
  41-50 лет
1,73 ,590 ,129 -,25 3,71
  51-60 лет
2,04 ,664 ,095 -,18 4,27
  старше 60 лет
1,79 ,982 ,648 -1,50 5,08
41-50 лет до 20 лет -,31 ,540 ,997 -2,12 1,50
  20-30 лет
-,57 ,512 ,942 -2,28 1,15
  31-40 лет
-1,73 ,590 ,129 -3,71 ,25
  51-60 лет
,31 ,710 ,999 -2,07 2,69
  старше 60 лет
,06 1,013 1,000 -3,33 3,46
 
 
Продолжение таблицы 3.6




51-60 лет до 20 лет -,62 ,620 ,963 -2,70 1,46
   20-30 лет -,88 ,596 ,824 -2,88 1,12
    31-40 лет -2,04 ,664 ,095 -4,27 ,18
    41-50 лет -,31 ,710 ,999 -2,69 2,07
    старше 60 лет -,25 1,058 1,000 -3,79 3,29
старше 60 лет до 20 лет -,37 ,952 1,000 -3,56 2,82
  20-30 лет
-,63 ,937 ,994 -3,77 2,51
  31-40 лет
-1,79 ,982 ,648 -5,08 1,50
  41-50 лет
-,06 1,013 1,000 -3,46 3,33
  51-60 лет
,25 1,058 1,000 -3,29 3,79
     

     Рисунок 3.2 – Средняя оценка респондентами  качества связи Velcom
     Исходя  из приведенных данных таблицы и  блочной диаграммы с уровнем  значимости 0,05 и надежностью 95% можно  заключить, что средние в исследуемых возрастных группах респондентов статистически не различаются. Однако незначительное отличие характерно только для одной возрастной группы (51-60 лет), тем не менее, таблица парных сравнений (Multiple Comparisons) этого не показывает.
     Следовательно, можно сделать вывод, что все  опрошенные респонденты сравнительно одинаково оценили качество связи  оператора Velcom.
     3.3 МТС
      Таблица 3.7 - Test of Homogeneity of Variances
Качество связи МТС (1-7)/(низкое-высокое)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
12,081 5 294 ,000
     Критерий  однородности дисперсии Левина со значимостью 0,000 показал, что дисперсии для  каждой из групп статистически достоверно не различаются, следовательно, результаты дисперсионного анализа могут быть признаны корректными.
      Таблица 3.8 - ANOVA
Качество связи  МТС (1-7)/(низкое-высокое)
    Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 219,683 5 43,937 6,801 ,000
Within Groups 1899,264 294 6,460      
Total 2118,947 299         
      F-статистика составляет 6,801, таким образом, со значимостью 0,000 можно утверждать, что средние в группах различаются.
      Таблица 3.9 - Multiple Comparisons
Dependent Variable: Качество связи МТС (1-7)/(низкое-высокое)

























  (I) Ваш возраст (J) Ваш возраст Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
 
 
 
 
 
Lower Bound
Upper Bound
до 20 лет 20-30 лет -,47 ,375 ,905 -1,73 ,79
  31-40 лет
1,70(*) ,475 ,027 ,11 3,29
  41-50 лет
,48 ,536 ,977 -1,32 2,27
  51-60 лет
1,06 ,615 ,703 -1,00 3,12
  старше 60 лет
2,54 ,945 ,208 -,63 5,70
20-30 лет до 20 лет ,47 ,375 ,905 -,79 1,73
  31-40 лет
2,17(*) ,443 ,000 ,69 3,66
  41-50 лет
,95 ,508 ,628 -,75 2,65
  51-60 лет
1,53 ,591 ,246 -,45 3,51
  старше 60 лет
3,01 ,929 ,066 -,10 6,12
31-40 лет до 20 лет -1,70(*) ,475 ,027 -3,29 -,11
  20-30 лет
-2,17(*) ,443 ,000 -3,66 -,69
  41-50 лет
-1,23 ,585 ,496 -3,19 ,73
  51-60 лет
-,64 ,659 ,967 -2,85 1,57
  старше 60 лет
,84 ,974 ,981 -2,42 4,10
41-50 лет до 20 лет -,48 ,536 ,977 -2,27 1,32
  20-30 лет
-,95 ,508 ,628 -2,65 ,75
  31-40 лет
1,23 ,585 ,496 -,73 3,19
  51-60 лет
,59 ,704 ,983 -1,77 2,94
  старше 60 лет
2,06 1,005 ,520 -1,30 5,43
51-60 лет до 20 лет -1,06 ,615 ,703 -3,12 1,00
  20-30 лет
-1,53 ,591 ,246 -3,51 ,45
  31-40 лет
,64 ,659 ,967 -1,57 2,85
  41-50 лет
-,59 ,704 ,983 -2,94 1,77
  старше 60 лет
1,48 1,049 ,851 -2,04 4,99
старше 60 лет до 20 лет -2,54 ,945 ,208 -5,70 ,63
  20-30 лет
-3,01 ,929 ,066 -6,12 ,10
  31-40 лет
-,84 ,974 ,981 -4,10 2,42
  41-50 лет
-2,06 1,005 ,520 -5,43 1,30
  51-60 лет
-1,48 1,049 ,851 -4,99 2,04
     

     Рисунок 3.3 – Средняя оценка респондентами качества связи МТС
     Таблица парных сравнений и блочная диаграмма показали, что статистически значимо различаются средние в группах респондентов «до 20 лет»,«20-30 лет» от остальных групп респондентов, причем полученное различие велико.
     Это позволяет сделать следующие  выводы:
      основными пользователями МТС является молодежь;
      именно они прямо, а не косвенно могут определить действительное значение качественного параметра для исследуемого оператора;
      однако полученные данные отражают не сегодняшнюю стратегию компании, а стратегию, которая использовалась МТС ранее, т.е. стратегия «дешевой связи для молодых людей».
3.4 Бест
      Таблица 3.10 - Test of Homogeneity of Variances
Качество связи Бест (1-7)/(низкое-высокое)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
15,907 5 294 ,000
     Критерий  однородности дисперсии Левина со значимостью 0,000 показал, что дисперсии для  каждой из групп статистически достоверно не различаются, следовательно, результаты дисперсионного анализа могут быть признаны корректными. 

Таблица 3.11 - ANOVA
Качество связи  Бест (1-7)/(низкое-высокое)
    Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 46,396 5 9,279 3,499 ,004
Within Groups 779,790 294 2,652      
Total 826,187 299
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.