8-ma’ruza: Axborotlarni to‘plash uslublari Reja

O‘rtacha kattalik – ko‘pchilik nisbatan bir birlikka nisbatan ma’lum bir xossaning ko‘rsatkichining tipik o‘rtacha ko‘rsatkichidir. Tadqiqotlarda o‘rtacha kattaliklarning turli shakllaridan foydalaniladi: o‘rtacha arifmetik, geometrik, garmonik, o‘rtacha kvadrat. Ular ikki tur matematik formulalar orqali yoritiladi – oddiy va tortib olingan. Bundan tashqari strukturali o‘rtacha qiymatlar – moda va mediana qo‘llaniladi.
Marketing tadqiqotlarida o‘rtacha arifmetik qiymat qo‘llaniladi, agarda aniqlashga ehtiyoj paydo bo‘lsa:

• 
  bir mijozning ma’lum bir xizmat ko‘rsatishga o‘rtacha qilgan harajatini aniqlashga zarurat bo‘lsa;
  
• 
  bir mijozning ma’lum davr ichida qilgan harajatlari;
  
• 
  bir mijozning mehmonxonada o‘rtacha yashash kunlari va hokazo.
  

Moda xossaning kattaligini belgilaydi, boshqa kattalikdan ko‘proq uchraydiganlarini. U nisbiy kattalik bo‘lib respondentlardan ko‘plari aynan shu xossani ko‘rsatishlari shart emas. Alohida ko‘zatiladigan birliklar modasini aniqlash ko‘p mehnat talab qilmaydi. Masalan, mehmonxonalardagi ikki o‘rinli xonalarni narxini tadqiq etganda 105 kurort joyida joylashgan mehmonxonalarda quyidagilar aniqlangan: 60 tasida narx bir sutkada 25 dol, 25 dol. Ko‘p, 20 tasida esa 25 dol. Kam. Bu holatda moda 25 dol.ga teng bo‘ladi.
Mediana, tartib qatorining o‘rtasidan o‘rin olgan berilgan xossalar bo‘yicha mazkur xususiyatni harakterlaydi. Shunday qilib, tadqiqot ikki haftali mehmonxonada bo‘lish davrida qo‘shimcha xizmatlar sotib olishlari 100, 110, 140, 170, 190, 210 va 240 dol. Tashkil etgan bo‘lsa va yetti mijoz birligi bilan taqdim etilgan bo‘lsa, unda mediana 170 dollarni tashkil qiladi.
Ko‘rinib turibdiki, medianaga nisbatan o‘rtacha kattalik axborot yetkazishi kattaroq bo‘lib, medianada modaga nisbatan kattadir.
So‘zsiz o‘rtacha kattaliklar marketing tadqiqotlari ko‘rsatkichlarining tahlil etilishida muhim o‘rni egallaydi. Ammo ular yetarlicha emas, sababi kuzatiladigan xossalar bo‘yicha ahamiyati bir biridan ancha farq qiladi. Masalan, unta mijozning sarf qilgan mablag‘lari tahlil etilganda, ular mehmonxonada yashagan vaqtlarida qo‘shimcha xizmatlar uchun 210, 100, 1810, 70, 40, 50, 160, 80, 70, 40 dollar sarflaganlar. O‘rtacha arifmetik qiymat 100 dollarga teng. Shu bilan birga birinchi va uninchi mijozning sarflagan mablai farqi 170 dollarni tashkil qiladi. Bunday holatlarda statistik tarqatish (variatsiyasidan) ko‘rsatkichlaridan foydalanish zarur.
Variatsiya – o‘rganilayotgan xossalar ahamiyati siljishiga baho berishga imkon beradigan tavsifnomadir. Ko‘rsatkich sifatida variatsiya kengligi, o‘rtacha arifmetik siljish, o‘rtacha kvadratik siljish, dispersiya qo‘llaniladi.
Ikki va undan ko‘p o‘zgaruvchilarni bir-biriga ta’sirini tadqiq etishda regression va korrelyatsion tahlil qilish usulidan foydalaniladi.
Regression tahlil – bir o‘zgaruvchining boshqasiga ta’sirini (oddiy regressiya) yoki bir necha (ko‘p omilli regressiya) aniqlash uchun ko‘rsatkichlarni tahlil qilishning statistik usulidir. Bu usulni ishlatish doirasini aniq bir mahsulotning bozorning ma’lum bir segmentida sotilish hajmi va tegishli omillar narxi, reklama tarqatish asboblari, xizmat ko‘rsatish darajasi va boshqalarga bog‘liqligini o‘rganishda qo‘llaniladi. Shunday qilib, mehmonxona marketing xizmatlari mutaxassislarini hamma vaqt talab va sotish muammolari qiziqtiradi, masalan:

• 
  sayohat maqsadiga qarab mehmonlarning mehmonxonada qancha uzoqlik bilan bo‘lishlari;
  
• 
  mijozning mehmonxonada bo‘lgan davrida restoranda ovqatlanish uchun sarflaydigan mablag‘i qay darajada uning oladigan daromadi, yoshi, oilaviy ahvoli, ma’lumotiga bog‘liq;
  
• 
  mijozlar tomonidan bir haftada restorandan qancha pivo sotib olishlari turli mijozlar kategoriyalarining jinsiga, yoshiga, oladigan daromadiga qay darajada bog‘langan va h.k.
  

Shunga o‘xshash muammolarni kim qancha aytish mumkin. Shuning uchun regression tahlil eng ko‘p mehmonxona biznesi marketing tadqiqotlarida qo‘llaniladigan tahlil qurollaridan hisoblanadi.
Masalan:

1. 
   Bir lijada kurorti mehmonxonasi hafta oxirida mehmonxona tulishini oldindan bilish uchun quyidagi o‘zgaruvchilarga asoslangan ko‘p omilli regressiya modelini qo‘llaydi:
   

• 
  transport sharoitlari (bu yerda kurortga kelish vaqtida tuman bo‘lishi yoki boshqa tusqinlik qiladigan sabablar nazarga tutiladi);
  
• 
  dam olish kunlaridan oldingi havoning 3 kun ichida o‘rtacha harorati;
  
• 
  dam olish kunlarida ob-havo prognozi;
  
• 
  uch hafta oldin mehmonxonaning o‘rtacha mehmonlar bilan tulishi.
  

Amaliyotda bunday prognozlarni hisoblash shuni tasdiqlaydiki, haqiqatdan ham qator mavsumlarda mehmonxonaning haqiqiy hafta oxiridagi tulishini oldindan aytish  6 % ni tashkil etgan.
2. Pizza Hut tez ovqatlanish tashkilotlari turli mavsumlarda pitssa sotilishi hajmini aniqlash uchun ko‘p omilli regressiya usulidan foydalanadilar. O‘zgarmas o‘zgaruvchilar sifatida modelda quyidagi omillar olinadi: haftaning kuni, ob-havo, biron bir bayram yaqinlashishi.
3. Mehmonxonada qo‘shimcha xizmatlardan foydalanishga sarf qiladigan mijozlar mablag‘lari va ularning oladigan daromadlari orasidagi bog‘liqlikni tadqiq etish jarayonida shuni nazarda tutish lozimki, bir xil daromadga ega bo‘lgan shaxslar dam olish jarayonida turli mablag‘larni sarf qiladilar. Bundan shunday xulosa qilish lozimki, mijozlarning oladigan daromadlari darajasiga qarab ularning sarf qilishlari to‘g‘risida xulosa qilmaslik kerak. Ammo mijozlar guruhining qo‘shimcha xizmatlarga o‘rtacha qiladigan sarf harajatlarini ularning ma’lum daromad darajalari bo‘yicha aniqlash mumkin (masalan, o‘rtadan past, o‘rta va ma’lum davlat uchun yuqori).
Bir-biriga bog‘liqlik o‘zgaruvchilarni tadqiq etishda statistik tahlil orqali ikki asosiy masala hal etiladi. Birinchisi bog‘liqlik shakllarining (o‘zgarmas o‘zgaruvchilarning o‘zgaruvchi o‘zgarmaslarga miqdoriy tavsifining ta’sirini) modellashtirish bilan bog‘liq bo‘lib regression tahlil yordamida o‘z masalalarini hal etadi. Ikkinchi masala korrelyatsion tahlil orqali bog‘liqlikning qanchalik yaqinligini o‘lchashga taqaladi.
Korrelyatsion tahlil marketing tadqiqotchisiga uch masalani hal qilishga imkon beradi:

• 
  o‘zgaruvchan birliklar orasidagi bog‘lanish qonunga bo‘ysunadimi yoki tasodifiymi degan savolga javob beradi;
  
• 
  o‘zgaruvchilar orasidagi bog‘liqlikning yaqinligini va ular orasidagi bog‘liqlikni aniqlash uchun;
  
• 
  o‘zgarmas o‘zgaruvchilarning yoki ularning guruhining o‘zgaruvchan bog‘liqlikka ta’sir etish darajasini baholash.
  

Yuqorida ta’kidlaganlardan nima uchun korrelyatsion tahlil marketing tadqiqotlarida o‘ta muhim usul ekanligi tushunarli bo‘ladi. Mehmondorchilik industriyasining rahbarlari va marketologlarining muttasil diqqat markazlarida mijozlar yurish turishiga eng ko‘p ta’sir etuvchi omillar qiziqtirib keladi, ularning qaysi mehmonxona va restoranlarni tanlashlari va hokazo.
O‘zgaruvchilarning orasidagi bog‘lanish zichligi tavsifi korrelyatsiya koeffitsiyenti (r)ga bog‘liq bo‘lib u quyidagicha o‘zgarib turadi -1 r +1. Marketing tadqiqotlarida korrelyatsiya koeffitsiyenti birga teng bo‘la olmaydi: bu kuzatiladigan xususiyat, sabab rolini bajaruvchi, to‘la oqibatni belgilaydi (bu esa korrelyatsion emas, balki funksional bog‘lanishdir).
Agar korrelyatsiya koeffitsiyenti noldan kichik bo‘lsa, o‘zgaruvchilar orasidagi bog‘lanish manfiy bo‘ladi: o‘zgarmas o‘zgaruvchining o‘sishi unga bog‘liq bo‘lgan kattaliklar kamayishiga olib keladi. Masalan, marketing tadqiqotlari jarayonida shu narsa aniqlanadiki, “yosh” omili bilan unga ta’sir etuvchi o‘zgaruvchi “daromad” (ma’lum yoshga kirgandan keyin oladigan daromad ham kamayadi) orasida manfiy korrelyatsion bog‘liklik aniqlanadi.
Korrelyatsiya koeffitsiyenti noldan yuqori bo‘lganda boo‘lanish manfiy hisoblanadi: bog‘liq bo‘lmagan o‘zgaruvchining o‘sishi bilan boo‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchi ham usib boradi. Qanchalik ko‘p korrelyatsiya koeffitsiyenti birga yaqinlashsa, o‘zgaruvchilar orasidagi boo‘lanish shuncha zichlanadi: r 0,30 bo‘lganda bog‘lanish sust bo‘ladi; 0,30  r  0,60 – bo‘lganda o‘rtacha; r  0,60 bo‘lganda – kuchli.
Misol. Aniq marketing tadqiqoti olib borganda, mijozlarning ma’lumoti va mehmonxonada oladigan qo‘shimcha xizmatlar narxi va turi bo‘yicha korrelyatsiya koeffitsiyenti 0,42 ga teng bo‘ladi. Olingan natijani quyidagicha sharxlash mumkin: mijozlarning ma’lumoti qo‘shimcha xizmat olishlariga o‘rtacha kuchda ta’sir ko‘rsatadi va shu vaqtning o‘zida bu bog‘lanish musbatdir. Ma’lumot darajasi yuqori bo‘lgan mijozlar ancha qimmat turadigan qo‘shimcha xizmatlarni sotib oladilar.
O‘zgaruvchilar orasidagi bog‘lanishni tadqiq qilish uchun boshqa usullar ham qo‘llaniladi. Masalan, variatsion tahlil o‘zgarmas o‘zgaruvchilarning o‘zgarishi o‘zgaruvchilarga ta’sir kuchini aniqlash uchun ishlatiladi. Bu usul maxsus adabiyotlarda statistika nazariyasi darsliklarida batafsil yoritib berilgan.
O‘rganiladigan xususiyatlarni bir-biriga bog‘liqligini tadqiq etish maqsadida, birinchi navbatda, klasterli, omilli, diskriminantli tahlil va birgalikdagi o‘lchovlarni qo‘llash maqsadga muvofiqdir.
Klasterli tahlil o‘zgaruvchilarni yoki ob’ektlarni guruhlarga birlashtirish imkoniyatini beradi va ular shunday birlashtiriladiki, bir klasterga yoki ob’ektga tegishli bo‘lganlar orasida farq boshqa klasterlarga yoki ob’ektlarga tegishli bo‘lganlardan kam bo‘lsin.
Marketing tadqiqotlarida klaster tahlili quyidagilarni aniqlash uchun qo‘llaniladi:

• 
  o‘rganilayotgan o‘zgaruvchilar yoki ob’ektlarning tipologiyasini aniqlash uchun;
  
• 
  klasterlarni shakllantirish asosida oldindan chamalashni ishlab chiqish;
  
• 
  hosil bo‘lgan klasterlarga nisbatan gipotez ishlab chiqish.
  

Har bir keltirilgan yo‘nalish bozorni segmentlarga bo‘lish jarayonida qo‘llaniladi, marketingdagi klaster tahlilini qo‘llashning yetakchi doirasida. Amaliyotda klasterlar ikki yoki undan ko‘proq xossalar bo‘yicha shakllantiriladi. Buning uchun ko‘pgina alohida ob’ektlar nisbatan gomogen va kam sonli klasterlar quyidagi ketma-ketlikda birlashtiriladi:

• 
  barcha ob’ektlar u yoki bu xossasiga qarab guruhlarga ajratiladigan mustaqil klaster sifatida qaraladi;
  
• 
  klasterlar oldingi klasterlar bazasi asosida kattalashtiriladi;
  
• 
  kattalashtirilgan klasterlar korretirovka qilinadi – masalan, agar bozorning segmentlarga ajratilishi optimal bo‘lmasa, unda bir qism ob’ektlar bir-biriga to‘g‘ri keladigan boshqa guruhlarga birlashtiriladi.
  

Amaliyotda klasterli tahlil o‘tkazish uchun xossalarni tanlab olishda ikki xil yo‘l tutiladi: intuitiv-empirik va nazariy.
Intuitiv-empirik yo‘l tutish klasterizatsiya qilinadigan xossalarni tanlashda tadqiqotchilarning intuitsiya va kutishlari tajribasiga asoslangan. Bu holda katta miqdordagi xossalar ishlatiladi. Bu holatda klasterlarning strukturasi o‘z-o‘zidan namoyon bo‘lishi taxmin qilinadi. Bunday yo‘l tutishning xavfli tomoni nazariyaga asoslanmagan mavjud bo‘lmagan klasterlarning shakllanishidir.
Nazariy tomondan yondoshish konsepsiyaning u yoki bu modelidan kelib chiqqan holda klaster hosil qiluvchi xususiyatlarni tanlab olishdir. Shunday qilib, mehmonxonaga kelgan mijozlarning sayohat sababi bo‘yicha xususiyatlarini segmentatsiya qilishda mavjud motivatsiya nazariyasiga asoslanib ish tutiladi. Ammo bu usuldan amaliyotda keng foydalanishning idoji bo‘lmaganligi bu sohada nazariyaga asoslangan modellar yo‘qligi halaqit beradi. Shuning uchun marketologlar intuitiv-empirik yondoshib, ko‘p vaqt, mablag‘ va mehnat sarflashlariga to‘g‘ri keladi.
Hosil bo‘lgan klasterlarni to‘g‘ri tarkib topishini tekshirishning qator uslublari mavjud:
1) bir xil ob’ektlarga klasterli tahlilning turli usullarini qo‘llash. Faqat hamma yoki ko‘p miqdordagi usullardan shakllangan klasterlardan foydalanish haqqoniy hisoblanadi;
2) ob’ektlarni tasodifiy ikki bulakka bo‘lish va har bir bulagi uchun alohida klasterli tahlil o‘tkazish. Agar klasterlar stabil bo‘lsa, ob’ektlarning alohida klasterlarga mansub bo‘lishi ikki tanlovda ham bir-biriga o‘xshagan bo‘ladi;
3) ba’zi xossalarni inobatga olmaslik tahlil etiladigan birliklarga klasterizatsiya vaqtida qanday ta’sir etishini ishlab chiqish va keyinchalik tekshirish.