Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Marktonderzoek
DeskResearch
RV - 1/03/2011 1
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Kernidee achter deskresearch: ROI
• Uitgangspunt:– Marktonderzoek is tijdsintensief, kostelijk en
gespecialiseerd werk– Marktonderzoek is niet “één werk” maar een
opeenvolging van diverse werkonderdelen.– Vaak kunnen de kosten voor één of meer van die
delen “uitgespaard” worden omdat daarvoor passende “vervanging” min of meer gratis beschikbaar is
RV - 1/03/2011 MO intro - 2
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Deskresearch vs Fieldresearch=
Confectie vs Maatwerk• Maatwerk
– Op bestelling primair perfecte pasvorm– Kritische factor: goede kleermaker– Prijsverschil: talent/naam/faam kleermaker
• Confectie– Secundair (op maat van iemand anders gemaakt)– Zoeken tot je de “juiste maat” én “uw goesting” vindt
• merk/maker en winkel/locatie zijn signalen “paskans”
– Pasvorm zelden 100% perfect .. En soms vind je niksRV - 1/03/2011 MO intro - 3
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Deskresearch: waarvoor• Trendonderzoek (extern)
– Verzamelen/verwerken gearchiveerde data– Inzichten van specialisten in evoluties en trends– Gratis: NIS, Export Vlaanderen, banken, universiteiten, vakpers, ..– Betalend: omnibussen type GFK, Nielsen, CIM, Graydon, Gartner, ..
• Analyse van bestaande gegevens (intern)– Boekhouding: omzetcijfers, regelmaat in betalingen/betaaltermijnen,
retours (per klant, per verkoper, ..), commissies, ..– Verkooprapporten: gemiste offertes, informatie over concurrenten,
informatie over klanten, ..– Klachtendienst: wie klaagt, waarover klaagt men, wat kost dat, NPD-
openingen, …– ……..
RV - 1/03/2011 MO intro - 4
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Desk research : technieken
1. Tijdreeksen– Vanuit verleden extrapoleren naar toekomst
RV - 1/03/2011 MO intro - 5
Verkopen product X 2006-2008
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
2006
.1
2006
.3
2006
.5
2007
.1
2007
.3
2007
.5
2008
.1
2008
.3
2008
.5
2009
.1
2009
.3
2009
.5
Verkopen
Trend
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Deskresearch: technieken
2. Z-grafieken– 1 een blikveld: perioderesultaat, cumul tot heden
en gebudgetteerd eindtotaal– Vooral gebruikt voor budgetopvolging
RV - 1/03/2011 MO intro - 6
Plan Z-grafiek 2009
0
200
400
600
800
Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009
Periode Cumul Voortschr
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Tijdreeksen / trendanalyse: techniek
• Doelresultaat : zicht krijgen op normale verwachtingen naar de nabije toekomst
• Uitgangspunt: 4 marktbewegingen bepalen samen “toekomst”– algemene beweging of trend– conjunctuurbeweging– Seizoenbeweging– Toevallige afwijkingen
• Gebruik tijdreeksen in onderneming– Analyse trend– Analyse seizoeninvloed
RV - 1/03/2011 MO intro - 7
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Tijdreeksanalyse: trendbepaling
• Kernidee : algemene beweging zichtbaar maken door “uitzuivering” van toevallige en spreidingsafwijkingen– Toevallige afwijkingen: meer of minderverkoop door vb.
tijdelijke promotie– Spreidingsafwijkingen: seizoenschommelingen (vb. traditioneel
meerverkoop in zomer, minder in winter)
• Methodiek: ipv maandtotalen werken met “voortschrijdende” periodetotalen – Toevaligheden en seizoenschommelingen worden zo
uitgeschakeld– Standaard periode: 1 jaar (lengte afhankelijk seizoenschommel)
RV - 1/03/2011 MO intro - 8
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Voorbeeld gebruik voorschrijdend jaartotaal
RV - 1/03/2011 MO intro - 9
kwartaal Omzet Jaar Gemiddeld jaar
Gemiddeld kwartaal
Trend per Q
Q1 2009 100
Q2 2009 130Q3 2009 90 480 120
Q4 2009 150 470 500 125 =125/120
Q1 2010 120 490 520 130 +4 %
Q2 2010 150 510 540 135
Q3 2010 110 530 560 140 +3,7 %
Q4 2010 170 550 580 145
Q1 2011 140 570 600 150 +3,4 %
Q2 2011
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Voorbeeld isolatie seizoeninvloed
RV - 1/03/2011 MO intro - 10
kwartaal Omzet Jaar Gemiddeld jaar
Gemiddeld kwartaal
Seizoen invloed
Seizoen invloed
Q1 2009 100
Q2 2009 130Q3 2009 90 480 120 - 30 -25%
Q4 2009 150 470 500 125 + 25 +20%
Q1 2010 120 490 520 130 -10 -8%
Q2 2010 150 510 540 135 +15 +11%
Q3 2010 110 530 560 140 -30 -21%
Q4 2010 170 550 580 145 +25 +17%
Q1 2011 140 570 600 150 -10 -7%
Q2 2011
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Trendanalyse: voorspelling toekomst
1. Extrapoleer de basisbeweging– Projecteer periodecijfers
2. Bereken de gemiddelde seizoeninvloed per periode
– Bereken “gemiddelde seizoeninvloed” per periode
– Maak seizoencorrecties op de projecties
3. Pas projecties manueel aan voor geplande acties
RV - 1/03/2011 MO intro - 11
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Projectie
RV - 1/03/2011 MO intro - 12
Multiplicatief
0
50
100
150
200
250
300
1 2 3 4 5 6 7 8
Trend Waarde
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Z-grafiek
• Idee: het visueel monitoren van actuele realisaties versus planning/projecties
RV - 1/03/2011 MO intro - 13
Plan Z-grafiek 2009
0
200
400
600
800
Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009
Periode Cumul Voortschr
Budgetopvolging 2009
B-Periode B-Cumul B-Voorts R-Periode R-Cumul R-VoortsQ1 2009 167 167 657 120 120 610Q2 2009 202 369 689 220 340 660Q3 2009 155 524 714 180 520 710Q4 2009 226 750 750
BUDGET REEEL
Budgetopvolging Q3 2009
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009
B-Periode B-Cumul
B-Voorts R-Periode
R-Cumul R-Voorts
R-periode = reële cijfers uit de boekhouding voor 2009
MO intro - 15
De sites
• http://www.scriptieoverzicht.nl/enquete/• http://www.allesovermarktonderzoek.nl• http://www.onderzoekdoen.nl/• Gebruik een forum van gelijken
– http://hallo.kvk.nl/hallo/vraag_en_antwoord/t/2069.aspx
• Gebruik software– http://computertotaal.nl/article/7558/excel-trend
analyse.htmlRV - 1/03/2011 Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Trendanalyse
• Een statistische techniek als hulp bij interpretatie van data– Data: tijdreeksten– Resultaat: werkmodel– Probleem:
• onderscheid maken tussen fenomeen en toeval (“noice”)
• Oorzaak-gevolg-detectie – verschil tussen “sturende” en “volgende” variabelen zichtbaar maken
RV - 1/03/2011 MO intro - 16
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Trendanalyse: methodieken
• Kleinste kwadraat – “least square”– idee: trek een “trendlijn” doorheen de datawolk– Methodiek: probeer de afwijking tussen echte
observaties en “voorspellingen” op de trendlijn zo klein mogelijk te maken
– Formule: • T = tijd y t = echte observaties• A en b: de “voorspellingen” die je aanpast tot
formule “NUL” het dichts benadert• A t + b: de trendlijn• TREND = de HELLING van de trendlijnRV - 1/03/2011 MO intro - 17
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
De waarheid over trendlijnen• Doorheen hele datawolk kan je er een trendlijn trekken
• Hoe goed je ook bent: – Er gaat hier en daar altijd een afwijking zitten tussen je “voorspelling” en de
“echte” data. (Chi is zelden echt 0)
• Anderzijds:– Moest je heel veel keren een trendlijn trekken door gelijkaardige datawolken– Is de kans groot dat de gemeten afwijkingen tussen “voorspelling” en “data”
(de chi’s) • Normaal verdeeld zijn rond het nulpunt• En voor die verdeling kan je een betrouwbaarheidsinterval berekenen• En dus inschatten “hoe ver je er per “voorspelling” kan naast zitten”
– VOORWAARDE: de geobserveerde data moeten “onafhankelijk” zijn
RV - 1/03/2011 MO intro - 18
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Observatie = fenomeen + herhaalde afwijking + toevalligheden
• Formule: y t = a t + b + e t
– A = onbekende, te “voorspellen” constante– B = onbekende, te “voorspellen” constante– E = toevalligheid van het ogenblik
• Vermoeden: E’s zijn normaal verdeeld (Gauss Curve)• Hun grootte zit dus in een soort “vork” ( - standaard
deviatie + standaard deviatie rond een middenpunt)• De grootte van die “vork” is te meten en dus “uit te
zetten” boven en onder de trendlijn balk waar gross observaties in zitten.
RV - 1/03/2011 MO intro - 19
Brontekst: Tony Bastijns + bibliografie achteraan
Probleem met trendanalyse
• Data zijn zelden volkomen onafhankelijk• Data worden zelden gestuurd door maar 1
variabele• Aantal beschikbare data is meestal “beperkt”
in termen van statistische validiteit.• Trends zijn zelden louter lineair
RV - 1/03/2011 MO intro - 20
Top Related