Источники, методы получения данных и методики исследований

Выбор методологического подхода и набора инструментов зависит от конкретных задач проекта. С методологической точки зрения, все маркетинговые проекты можно условно разделить на два типа: информационные и аналитические. В первом случае по заказу клиента осуществляется сбор информации, об интересующем рынке, отрасли, компании, продукте, услуге, торговой марке или бренде.
Для получения актуальной маркетинговой информации компания «Академия Сервис» использует данные ФСГС, статистику ВЭД, базы данных по профилю предприятий и собственные БД, а также осуществляет мониторинг открытых источников.
Также, мы проводим полевые исследования. Они необходимы для анализа отношения к продуктам, услугам, торговым маркам или брендам. Проводя специализированные исследования, мы используем как качественные, так и количественные методы. Первые позволяют оценить эмоциональное восприятие объекта целевой аудиторией, вторые - охарактеризовать ситуацию на целевом рынке при помощи цифр.

Аналитические проекты, в свою очередь, подразумевают не только сбор данных, но и их анализ в соответствии с целями и задачами клиента. Наиболее востребованные типы анализа:

  • анализ рынка (конкурентная среда и конкуренты, модель развития рынка, тенденции и прогнозы развития рынка, определение ниш и сегментов, оценка доли рынка);
  • анализ ассортиментного ряда;
  • анализ ценовой политики;
  • анализ структуры дистрибуции;
  • анализ целевой аудитории;
  • анализ ситуации потребления;
  • анализ торговых марок;
  • поиск позиционирования бренда.

 

Для реализации проектов такого рода мы используем как выше перечисленные методы, связанные со сбором исходных данных, так и различные инструменты и методы их интерпретации (статистическая обработка данных из собственных и приобретаемых БД, сопоставительный анализ («бенчмаркинг»), SWOT анализ и т. д.). Кроме того, компания «Академия Сервис», располагает картотекой отраслевых экспертов, привлекаемых для участия в исследовательских проектах.

Методы получения данных