Microsoft Word 05 Kishlok xujalik mahsulotlar sifati va marketingi

Oʻrtacha  kattalik  –  koʻpchilik  nisbatan  bir  birlikka  nisbatan  maʻlum  bir  xossaning 
koʻrsatkichining  tipik  oʻrtacha  koʻrsatkichidir.  Tadqiqotlarda  oʻrtacha  kattaliklarning  turli 
shakllaridan foydalaniladi: oʻrtacha arifmetik, geometrik, garmonik, oʻrtacha kvadrat. Ular ikki tur 
matematik formulalar orqali yoritiladi – oddiy va tortib olingan. Bundan tashqari strukturali oʻrtacha 
qiymatlar – moda va mediana qoʻllaniladi. 
Marketing  tadqiqotlarida  oʻrtacha  arifmetik  qiymat  qoʻllaniladi,  agarda  aniqlashga  ehtiyoj 
paydo boʻlsa: 
−  bir mijozning maʻlum bir xizmat koʻrsatishga oʻrtacha qilgan xarajatini aniqlashga zarurat boʻlsa; 
−  bir mijozning maʻlum davr ichida qilgan xarajatlari; 
−  bir mijozning mehmonxonada oʻrtacha yashash kunlari va hokazo. 

---

Moda xossaning kattaligini belgilaydi, boshqa kattalikdan koʻproq uchraydiganlarini. U nisbiy 
kattalik  boʻlib  respondentlardan  koʻplari  aynan  shu  xossani  koʻrsatishlari  shart  emas.  Alohida 
koʻzatiladigan birliklar modasini aniqlash koʻp mehnat talab qilmaydi. Masalan, mehmonxonalardagi 
ikki  oʻrinli  xonalarni  narxini  tadqiq  etganda  105  kurort  joyida  joylashgan  mehmonxonalarda 
quyidagilar aniqlangan: 60 tasida narx bir sutkada 25 dol, 25 dol. Koʻp, 20 tasida esa 25 dol. Kam. 
Bu holatda moda 25 dol.ga teng boʻladi. 
  Mediana,  tartib  qatorining  oʻrtasidan  oʻrin  olgan  berilgan  xossalar  boʻyicha  mazkur 
xususiyatni  xarakterlaydi.  Shunday  qilib,  tadqiqot  ikki  haftali  mehmonxonada  boʻlish  davrida 
qoʻshimcha xizmatlar sotib olishlari 100, 110, 140, 170, 190, 210 va 240 dol. Tashkil etgan boʻlsa va 
yetti mijoz birligi bilan taqdim etilgan boʻlsa, unda mediana 170 dollarni tashkil qiladi. 
  Koʻrinib turibdiki, medianaga nisbatan oʻrtacha  kattalik axborot  yetkazishi kattaroq boʻlib, 
medianada modaga nisbatan kattadir. 
  Soʻzsiz oʻrtacha kattaliklar marketing tadqiqotlari koʻrsatkichlarining tahlil etilishida muhim 
oʻrni  egallaydi.  Ammo  ular  yetarlicha  emas,  sababi kuzatiladigan  xossalar  boʻyicha  ahamiyati  bir 
biridan  ancha  farq  qiladi.  Masalan,  unta  mijozning  sarf  qilgan  mablagʻlari  tahlil  etilganda,  ular 
mehmonxonada yashagan vaqtlarida qoʻshimcha xizmatlar uchun 210, 100, 1810, 70, 40, 50, 160, 
80, 70, 40 dollar sarflaganlar. Oʻrtacha arifmetik qiymat 100 dollarga teng. Shu bilan birga birinchi 
va uninchi mijozning sarflagan mablai farqi 170 dollarni tashkil qiladi. Bunday holatlarda statistik 
tarqatish (variasiyasidan) koʻrsatkichlaridan foydalanish zarur. 
  Variasiya  –  oʻrganilayotgan  xossalar  ahamiyati  siljishiga  baho  berishga  imkon  beradigan 
tavsifnomadir. Koʻrsatkich sifatida variasiya kengligi, oʻrtacha arifmetik siljish, oʻrtacha kvadratik 
siljish, dispersiya qoʻllaniladi. 
  Ikki  va  undan  koʻp  oʻzgaruvchilarni  bir-biriga  taʻsirini  tadqiq  etishda  regression  va 
korrelyasion tahlil qilish usulidan foydalaniladi. 
  Regression tahlil – bir oʻzgaruvchining boshqasiga taʻsirini (oddiy regressiya) yoki bir necha 
(koʻp omilli regressiya) aniqlash uchun koʻrsatkichlarni tahlil qilishning statistik usulidir. Bu usulni 
ishlatish doirasini aniq bir mahsulotning bozorning maʻlum bir segmentida sotilish hajmi va tegishli 
omillar  narxi,  reklama  tarqatish  asboblari,  xizmat  koʻrsatish  darajasi  va  boshqalarga  bogʻliqligini 
oʻrganishda qoʻllaniladi. Shunday qilib, mehmonxona marketing xizmatlari mutaxassislarini hamma 
vaqt talab va sotish muammolari qiziqtiradi, masalan: 
−  sayohat maqsadiga qarab mehmonlarning mehmonxonada qancha uzoqlik bilan boʻlishlari; 
−  mijozning mehmonxonada boʻlgan davrida restoranda ovqatlanish uchun sarflaydigan mablagʻi 
qay darajada uning oladigan daromadi, yoshi, oilaviy ahvoli, maʻlumotiga bogʻliq; 
−  mijozlar  tomonidan  bir  haftada  restorandan  qancha  pivo  sotib  olishlari  turli  mijozlar 
kategoriyalarining jinsiga, yoshiga, oladigan daromadiga qay darajada bogʻlangan va h.k. 
Shunga oʻxshash muammolarni kim qancha aytish mumkin. Shuning uchun regression tahlil 
eng  koʻp  mehmonxona  biznesi  marketing  tadqiqotlarida  qoʻllaniladigan  tahlil  qurollaridan 
hisoblanadi. 
Masalan: 
1.  Bir  lijada  kurorti  mehmonxonasi  hafta  oxirida  mehmonxona  tulishini  oldindan  bilish  uchun 
quyidagi oʻzgaruvchilarga asoslangan koʻp omilli regressiya modelini qoʻllaydi: 
−  transport  sharoitlari  (bu  yerda  kurortga  kelish  vaqtida  tuman  boʻlishi  yoki  boshqa  tusqinlik 
qiladigan sabablar nazarga tutiladi); 
−  dam olish kunlaridan oldingi havoning 3 kun ichida oʻrtacha harorati; 
−  dam olish kunlarida ob-havo prognozi; 
−  uch hafta oldin mehmonxonaning oʻrtacha 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  pissa  sotilishi  hajmini  aniqlash 
uchun  koʻp  omilli  regressiya  usulidan  foydalanadilar.  Oʻzgarmas  oʻzgaruvchilar  sifatida  modelda 
quyidagi omillar olinadi: haftaning kuni, ob-havo, biron bir bayram yaqinlashishi. 

---

3. Mehmonxonada qoʻshimcha xizmatlardan foydalanishga sarf qiladigan mijozlar mablagʻlari 
va ularning oladigan daromadlari orasidagi bogʻliqlikni tadqiq etish jarayonida shuni nazarda tutish 
lozimki, bir xil daromadga ega boʻlgan shaxslar dam olish jarayonida turli mablagʻlarni sarf qiladilar. 
Bundan shunday xulosa qilish lozimki, mijozlarning oladigan daromadlari darajasiga qarab ularning 
sarf qilishlari toʻgʻrisida xulosa qilmaslik kerak. Ammo mijozlar guruhining qoʻshimcha xizmatlarga 
oʻrtacha qiladigan sarf xarajatlarini ularning maʻlum daromad darajalari boʻyicha aniqlash mumkin 
(masalan, oʻrtadan past, oʻrta va maʻlum davlat uchun yuqori). 
Bir-biriga bogʻliqlik oʻzgaruvchilarni tadqiq etishda statistik tahlil orqali ikki asosiy masala hal 
etiladi.  Birinchisi  bogʻliqlik  shakllarining  (oʻzgarmas  oʻzgaruvchilarning  oʻzgaruvchi 
oʻzgarmaslarga miqdoriy tavsifining taʻsirini) modellashtirish bilan bogʻliq boʻlib regression tahlil 
yordamida  oʻz  masalalarini  hal  etadi.  Ikkinchi  masala  korrelyasion  tahlil  orqali  bogʻliqlikning 
qanchalik yaqinligini oʻlchashga taqaladi. 
Korrelyasion tahlil marketing tadqiqotchisiga uch masalani hal qilishga imkon beradi: 
• oʻzgaruvchan birliklar orasidagi bogʻlanish qonunga boʻysunadimi  yoki tasodifiymi degan 
savolga javob beradi; 
• oʻzgaruvchilar  orasidagi  bogʻliqlikning  yaqinligini  va  ular  orasidagi  bogʻliqlikni  aniqlash 
uchun; 
• oʻzgarmas oʻzgaruvchilarning yoki ularning guruhining oʻzgaruvchan bogʻliqlikka taʻsir etish 
darajasini baholash. 
Yuqorida  taʻkidlaganlardan  nima  uchun  korrelyasion  tahlil  marketing  tadqiqotlarida  oʻta 
muhim  usul  ekanligi  tushunarli  boʻladi.  Mehmondorchilik  industriyasining  rahbarlari  va 
marketologlarining  muttasil  diqqat  markazlarida  mijozlar  yurish  turishiga  eng  koʻp  taʻsir  etuvchi 
omillar qiziqtirib keladi, ularning qaysi mehmonxona va restoranlarni tanlashlari va hokazo. 
Oʻzgaruvchilarning orasidagi bogʻlanish zichligi tavsifi korrelyasiya koeffisiyenti (r)ga bogʻliq 
boʻlib u quyidagicha oʻzgarib turadi -1≤ r ≤+1. Marketing tadqiqotlarida korrelyasiya koeffisiyenti 
birga teng boʻla olmaydi: bu kuzatiladigan xususiyat, sabab rolini bajaruvchi, toʻla oqibatni belgilaydi 
(bu esa korrelyasion emas, balki funksional bogʻlanishdir). 
Agar  korrelyasiya  koeffisiyenti  noldan  kichik  boʻlsa,  oʻzgaruvchilar  orasidagi  bogʻlanish 
manfiy boʻladi: oʻzgarmas oʻzgaruvchining oʻsishi unga bogʻliq boʻlgan kattaliklar kamayishiga olib 
keladi. Masalan, marketing tadqiqotlari jarayonida shu narsa aniqlanadiki, “yosh” omili bilan unga 
taʻsir  etuvchi  oʻzgaruvchi  “daromad”  (maʻlum  yoshga  kirgandan  keyin  oladigan  daromad  ham 
kamayadi) orasida manfiy korrelyasion bogʻliklik aniqlanadi. 
Korrelyasiya  koeffisiyenti  noldan  yuqori  boʻlganda  booʻlanish  manfiy  hisoblanadi:  bogʻliq 
boʻlmagan  oʻzgaruvchining  oʻsishi  bilan  booʻliq  boʻlgan  oʻzgaruvchi  ham  usib  boradi.  Qanchalik 
koʻp  korrelyasiya  koeffisiyenti  birga  yaqinlashsa,  oʻzgaruvchilar  orasidagi  booʻlanish  shuncha 
zichlanadi: r 0,30 boʻlganda bogʻlanish sust boʻladi; 0,30 < r ≤ 0,60 – boʻlganda oʻrtacha; r > 
0,60 boʻlganda – kuchli. 
Misol.  Aniq  marketing  tadqiqoti  olib  borganda,  mijozlarning  maʻlumoti  va  mehmonxonada 
oladigan qoʻshimcha xizmatlar narxi va turi boʻyicha korrelyasiya koeffisiyenti 0,42 ga teng boʻladi. 
Olingan  natijani  quyidagicha  sharxlash  mumkin:  mijozlarning  maʻlumoti  qoʻshimcha  xizmat 
olishlariga  oʻrtacha  kuchda  taʻsir  koʻrsatadi  va  shu  vaqtning  oʻzida  bu  bogʻlanish  musbatdir. 
Maʻlumot  darajasi  yuqori  boʻlgan  mijozlar  ancha  qimmat  turadigan  qoʻshimcha  xizmatlarni  sotib 
oladilar. 
Oʻzgaruvchilar  orasidagi  bogʻlanishni  tadqiq  qilish  uchun  boshqa  usullar  ham  qoʻllaniladi. 
Masalan,  variasion  tahlil  oʻzgarmas  oʻzgaruvchilarning  oʻzgarishi  oʻzgaruvchilarga  taʻsir  kuchini 
aniqlash uchun ishlatiladi. Bu usul maxsus adabiyotlarda statistika nazariyasi darsliklarida batafsil 
yoritib berilgan. 
Oʻrganiladigan  xususiyatlarni  bir-biriga  bogʻliqligini  tadqiq  etish  maqsadida,  birinchi 
navbatda,  klasterli,  omilli,  diskriminantli  tahlil  va  birgalikdagi  oʻlchovlarni  qoʻllash  maqsadga 
muvofiqdir. 

---

Klasterli tahlil oʻzgaruvchilarni yoki obyektlarni guruhlarga birlashtirish imkoniyatini beradi 
va ular shunday birlashtiriladiki, bir klasterga yoki obyektga tegishli boʻlganlar orasida farq boshqa 
klasterlarga yoki obyektlarga tegishli boʻlganlardan kam boʻlsin. 
Marketing tadqiqotlarida klaster tahlili quyidagilarni aniqlash uchun qoʻllaniladi: 
•  oʻrganilayotgan oʻzgaruvchilar yoki obyektlarning tipologiyasini aniqlash uchun; 
•  klasterlarni shakllantirish asosida oldindan chamalashni ishlab chiqish; 
•  hosil boʻlgan klasterlarga nisbatan gipotez ishlab chiqish. 
Har  bir  keltirilgan  yoʻnalish  bozorni  segmentlarga  boʻlish  jarayonida  qoʻllaniladi, 
marketingdagi klaster tahlilini qoʻllashning yetakchi doirasida. Amaliyotda klasterlar ikki yoki undan 
koʻproq  xossalar  boʻyicha  shakllantiriladi.  Buning  uchun  koʻpgina  alohida  obyektlar  nisbatan 
gomogen va kam sonli klasterlar quyidagi ketma-ketlikda birlashtiriladi: 
•  barcha  obyektlar  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  boʻlmasa,  unda  bir  qism  obyektlar  bir-biriga  toʻgʻri  keladigan  boshqa  guruhlarga 
birlashtiriladi. 
Amaliyotda  klasterli  tahlil  oʻtkazish  uchun  xossalarni  tanlab  olishda  ikki  xil  yoʻl  tutiladi: 
intuitiv-empirik va nazariy. 
Intuitiv-empirik  yoʻl tutish klasterizasiya qilinadigan xossalarni tanlashda tadqiqotchilarning 
intuisiya  va  kutishlari  tajribasiga  asoslangan.  Bu  holda  katta  miqdordagi  xossalar  ishlatiladi.  Bu 
holatda  klasterlarning  strukturasi  oʻz-oʻzidan  namoyon  boʻlishi  taxmin  qilinadi.  Bunday  yoʻl 
tutishning xavfli tomoni nazariyaga asoslanmagan mavjud boʻlmagan 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  boʻyicha  xususiyatlarini  segmentasiya  qilishda  mavjud  motivasiya  nazariyasiga 
asoslanib  ish  tutiladi.  Ammo  bu  usuldan  amaliyotda  keng  foydalanishning  idoji  boʻlmaganligi  bu 
sohada  nazariyaga  asoslangan  modellar  yoʻqligi  halaqit  beradi.  Shuning  uchun  marketologlar 
intuitiv-empirik yondoshib, koʻp vaqt, mablagʻ va mehnat sarflashlariga toʻgʻri keladi. 
Hosil boʻlgan klasterlarni toʻgʻri tarkib topishini tekshirishning qator uslublari mavjud: 
1)  bir  xil  obyektlarga  klasterli  tahlilning  turli  usullarini  qoʻllash.  Faqat  hamma  yoki  koʻp 
miqdordagi usullardan shakllangan klasterlardan foydalanish haqqoniy hisoblanadi; 
2)  obyektlarni  tasodifiy  ikki  bulakka  boʻlish  va  har  bir  bulagi  uchun  alohida  klasterli  tahlil 
oʻtkazish.  Agar  klasterlar  stabil  boʻlsa,  obyektlarning  alohida  klasterlarga  mansub  boʻlishi  ikki 
tanlovda ham bir-biriga oʻxshagan boʻladi; 
3) baʻzi xossalarni inobatga olmaslik tahlil etiladigan birliklarga klasterizasiya vaqtida qanday 
taʻsir etishini ishlab chiqish va keyinchalik tekshirish.