(요약) 마아케팅 조사론 핵심 요점정리

소개글

(요약) 마아케팅 조사론 핵심 요점정리에 대한 보고서 자료입니다.

목차

제1장 마케팅조사의 개요
1. 마케팅조사의 의의 및 정의
2. 마케팅조사의 영역 및 마케팅시스템

제2장 마케팅 조사와 마케팅관리
1. 마케팅관리에서 마케팅조사의 역할
2. 마케팅조사의 절차 및 내용

제3장 자료의 측정
1. 측정의 본질
2. 척도의 유형 및 특성
3. 효과적인 측정의 요건

제4장 다변량 분석

본문내용

명
전문가로 구성된 패널에 일련의 질문이 송부되고, 제1회의 회답결과는 다음의 질문을 만드는데 이용되고, 몇 라운드의 조사가 이루어진다. 선입관을 방지하기 위해서 회답정보는 다른 전문가에게 알리지 않는다.
최종적 결과는 上下四分位, 中位値로써 표시되고, 특정대상의 발생시기가 명확히 되도록 도시된다.
실제조사대상자에 대한 가설을 입증 또는 수정하기 위해서 조사대상자에 대해서 이루어지는 조사이다.
여러 종류의 조사방법이 있으나, 면접법, 우편법, 전화법, SD법 등이 보통이고, 질문형식이 채용된다.
비교유추법의 하나로서 과거의 역사적 사실을 조사하고, 과거에서 현재에의 경향을 적출해서 장래를 유추하는 방법이다.
유사정책의 도입, 장기성을 예측하는 경우에도 활용된다.
적용영역
- 기술, 경제, 사회,
정치에 관한 장기예측
- 신정책의 장기적
동향 및 효율성
신사업의 장기적 수요수익성의 예측
환경조건이 불변으로 보이는 경우의 장기 및 중기예측
전환점의 예측
신요인의 발생, 불연속요인의 출현을 상당히 정확하게 예측할 수 있다.
변화하는 요인변화가 발견할 수 있을 때에는 전환시기의 예측을 할 수 있으나, 정확한 시기의 발견에는 부적당하다.
전환시기 예측에는
이용되지 않는다.
예측의 精度
시간이 짧을수록 예측의 정도는 있으나, 10년이상이 되면 정도는 작아지며 조잡하다.
극히 가까운 장래에는 예측의 정확성이 높으나, 시간이 길어질수록 정도는 떨어진다. 기간은 기껏해야 2년이다.
과거의 경향에서 유추하기 때문에 환경요인이 크게 변화할 때에는 전적으로 예측이 곤란해 진다.
소요 data
Coordinator는 일련의
질문서를 작성하고 전문가에게서 회답을 집약하고 도식화할 필요가 있다.
조사(질문)항목, 조사결과, 분석결과, 시계열조사 등에 관한 방대한 자료가 필요하다.
조사대상이 되는 정책에 관한 수년의 역사적 자료가 필요하다.
예측기법
항 목
시 계 열 분 석 과 투 영 법
이동평균법
(moving average)
지수평할법
(exponential smoothing)
추세투영법
(trend projection)
설 명
특정한 시계열수치의 산술평균 또는 가중평균치를 구하여, 이들의 수치에서 불규칙 변동을 제거해서, 장기파동성을 검출하는 방법이다.
경기 변동, 기타의 장기적 변동을 적출하는 방법으로서 사용된다.
최근의 수치에 보다 많은 비중이 주어지는 점을 제외하면 이동평균법과 같다. 즉 신예측치는 전의 예측치에 과거의 예측오차를 가한 것과 같다.
이 예측방법은 계절성도 계산된다는 점에서 이동평균법과 다르다.
과거의 데이타의 성질에 따라서 직선, 2차. 지수곡선에 적용하고, 추세를 끌어내고, 그것을 장래에 투영시키는 방법이다.
사용되는 숫자적 공식에는 직선, 대수곡선, 지수곡선, 로지스틱 곡선, 곤베르츠 곡선 등의 방정식이 있다.
적용영역
-단기적 경기변동의
예측
-소량품목의 단기적
재고관리
-단기 및 중기의 수요,
생산 예측 또는 재고
관리
-환경변화가 적은 경우
의 중기 및 장기 예측
-다수의 계열에 대해 서 적용가능
전환점의
예측
전환시기의 예측에는
부적합하다.
전환시기의 예측에는
부적합하다.
1,2년의 예측정도는 비교적 높으나 장기로 될수록 낮아지고, 환경조건이 변화할 때에는 단기의 정도로 낮아진다.
예측의 精度
2,3개월의 예측에 사용될 뿐으로, 중기 및 장기예측의 정도는 거의 기대할 수 없다.
2,3개월의 예측에 있어서의 정도는 비교적 높으나, 기간이 그 이상으로 되면, 정확성은 기대할 수 없다.
일반적으로 5년이상
의 역사적 데이타가 필요하다.
소요 data
계절성의 분석에 대해서는 적어도 2년 이상의 역사적 자료가 필요하다.
이동평균법의 경우와
같다.

키워드

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