Файл: Методы повышения эффективности работы с вторичной информацией, используемой в маркетинговых исследованиях.pdf

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 12.03.2024

Просмотров: 58

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. СУЩНОСТЬ ПРОЦЕССА ПРОВЕДЕНИЯ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Сущность маркетинговых исследований и алгоритм их проведения

1.2. Вторичная маркетинговая информация и методы её анализа

2. АНАЛИЗ ВНУТРЕННЕЙ И ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ СЕТИ АЗС «ЛУКОЙЛ» НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1. Общая организационно-экономическая характеристика сети АЗС «Лукойл»

2.2. Анализ внешней среды сети АЗС «Лукойл»

3. ФОРМИРОВАНИЕ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ ПРАКТИКИ АНАЛИЗА ВТОРИЧНОЙ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ АЗС «ЛУКОЙЛ»

3.1. Анализ деятельности компании в области проведения маркетинговых исследований с использованием вторичной маркетинговой информации

3.2. Рекомендации по улучшению процесса анализа вторичной маркетинговой информации в сети АЗС «Лукойл» и оценка их эффективности

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ

В рамках третьей главы курсовой работы был проведен более подробный анализ практики использования вторичной маркетинговой информации в деятельности как сети АЗС «Лукойл», так и ПАО «Лукойл» в целом. Автором были определены следующие ключевые проблемы:

  • собираемая специалистами головной компании вторичная информация характеризует ситуацию на международном и федеральном рынках в целом, при этом, данная информация теряет ценность при попытке принятия управленческих решений на локальном уровне (открытие АЗС в конкретном городе в регионах);
  • в процессе анализа вторичной информации не используются современные цифровые технологии, что снижает эффективность проведения исследования увеличивая срок его реализации;
  • отсутствуют региональные специалисты, занятые маркетинговыми исследованиями.

На основании проведенного анализа автором были сформированы следующие рекомендации:

  • формирование алгоритма поиска и обработки вторичной маркетинговой информации;
  • формирование цифровой облачной среды анализа вторичной маркетинговой информации;
  • передача маркетинговых исследований регионального уровня на аутсорс.

Большая часть предложенных автором рекомендаций направлены на повышение технологического уровня анализа вторичной маркетинговой информации. В ходе оценки эффективности рекомендаций не было выявлено вероятности получения убытков.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

  1. ГК РФ Статья 702. Договор подряда.
  2. Котлер Ф. Основы маркетинга. – Litres, 2017. С. 234.
  3. Основы управления проектами: [учеб. пособие] / Л. Н. Боронина, З. В. Сенук ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015. — 112 с.
  4. Веретенников А. В. BigData: анализ больших данных сегодня // Молодой ученый. — 2017. — №32. — С. 9-12.
  5. Гасанбеков С. К., Лубенец Н. А. Сетевое планирование как инструмент управления проектами // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. — 2014. — Т. 5. — №. 1. — С. 23.
  6. Голикова Ю. Б. Маркетинговые исследования. Методы маркетинговых исследований // Теоретические и практические проблемы развития современной науки сборник материалов 6-й международной научно-практической конференции. — 2014. — С. 84-85.
  7. Дорожков Н. Д. Особенности построения и взаимодействия команды инновационного проекта // Бизнес-образование в экономике знаний. — 2017. — №2 (7). — С.46.
  8. Касымалиева А. Т. Автоматизированная информационная экспертная система проведения SWOT-анализа вуза // Бизнес-информатика. — 2014. — №. 2 (28). — С. 72-77.
  9. Козел И. В., Воробьева Н. В. Практика использования SWOT-анализа для разработки стратегии развития организации // Сибирская финансовая школа. — 2015. — №. 1. — С. 38.
  10. Коньшунова А. Ю. Маркетинговые проекты в контексте проектного управления // Вестник ОмГУ. Серия: Экономика. — 2014. — №1. — С.87.
  11. Манзаева С. С. Использование интернет-возможностей в маркетинговых исследованиях // В сборнике: Наследие нобелевских лауреатов по экономике cборник статей III Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. Ответственный редактор: Е. А. Безгласная. — 2016. — С. 174-179.
  12. Маракулина И. В., Анфертьева Н. И. Применение методов стратегического анализа при обосновании конкурентной стратегии организации // Концепт. — 2013. — №8 (24). — С.27.
  13. Матюшок С. В., Фомина А. В., Хрусталев Е. Ю. Проектный подход как метод повышения экономической эффективности наукоемких промышленных предприятий // Экономический анализ: теория и практика. — 2014. — №34 (385). — С.8.
  14. Миронова С. Б., Зарубина Н. Л. Проектно-целевое управление и управление проектом // Вестник Саратовского областного института развития образования. — 2016. — №. 4. — С. 72.
  15. Пудовкина О. Е. Уточнение понятия маркетинговая информация как основного элемента маркетинговой информационной системы предприятия // Вестник Саратовского государственного технического университета. — 2013. — Т. 1. — №. 1 (69). — С. 310-311.
  16. Скоробогатых И. И., Мусатова Ж. Б. СМАРТ-маркетинг: технологии, инструменты, оценка эффективности // Казанский экономический вестник. — 2015. — №. 5. — С. 93-94.
  17. Тимохина К. А. Основные понятия сетевого планирования и управления // наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, открытия и достижения сборник статей VIII Международной научно-практической конференции: в 3 ч. — 2018. — С. 149.
  18. Хан Р. С. Оценка эффективности маркетинговых исследований с позиции экономических показателей // Инженерный вестник Дона. — 2013. — Т. 26. — №. 3 (26). — С. 1-5.
  19. Chuchrová K., Vilamová Š., Kozel R. SWOT analysis as a standardized application in industrial companies // Conference Proceedings of the 3rd International Scientific Conference. — 2015. — С. 28-29.
  20. Vveinhardt J., Gulbovaitė E. Expert evaluation of diagnostic instrument for personal and organizational value congruence // Journal of business ethics. — 2016. — Т. 136. — №. 3. — С. 481-501.
  21. Анализ рынка АЗС 2018. URL: https://alterainvest.ru/rus/blogi/analiz-rynka-azs-2018 (дата обращения: 20.06.19).
  22. Анализ рынка: обзор лучших практик // Портал Powerbrending.ru. URL: http://powerbranding.ru/rynok/plan-analiza (дата обращения: 19.06.19).
  23. Базовая классификация и виды маркетинговых исследований. URL: http://memosales.ru/issledovaniya/osnovnye-vidy-i-gruppy (дата обращения: 19.06.19).
  24. Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru (дата обращения: 22.06.19).
  25. Виды договоров и их примерные формы. URL: https://dogovorum.ru/article/vidy-dogovorov-formy (дата обращения: 22.06.19).
  26. Годовой отчет 2014. URL: http://www.lukoil.ru/FileSystem/9/115712.pdf (дата обращения: 21.06.19).
  27. ГОДОВОЙ ОТЧЕТ 2018. URL: http://www.lukoil.ru/InvestorAndShareholderCenter/ReportsAndPresentations/AnnualReports (дата обращения: 20.06.19).
  28. Договор ГПХ: налоги и взносы в 2019 году. URL: https://www.glavbukh.ru/art/91190-gph-nalogi-i-vznosy-2019 (дата обращения: 22.06.19).
  29. Извлечение информации из неструктурированных текстов. URL: https://compress.ru/article.aspx?id=19605 (дата обращения: 19.06.19).
  30. Как проводить маркетинговые исследования. URL: http://www.elitarium.ru/marketingovye-issledovaniya-vyborka-informaciya-problema-analiz-cel-rezultat-potrebitel-prodazha-zatrata-ehffektivnost-interpretaciya-otchet-metod-reklama-izuchenie (дата обращения: 19.06.19).
  31. Маркетинговые исследования. URL: http://www.grandars.ru/student/marketing/marketingovye-issledovaniya.html (дата обращения: 19.06.19).
  32. Маркетинговые исследования. URL: https://www.immf.ru/upload/Metodicheskoe%20obespechenie/%D0%A1%D0%9F%D0%95%D0%A6%D0%98%D0%90%D0%9B%D0%98%D0%A2%D0%95%D0%A2/%D0%9C%D0%90/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%20%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4.pdf (дата обращения: 19.06.19).
  33. Маркетинговый анализ. URL: http://www.marketch.ru/marketing_dictionary/marketing_terms_m/marketing_analysis (дата обращения: 19.06.19).
  34. Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта). URL: http://knigi.news/invest/metod-stsenariev-imitatsionnaya-model-otsenki-17406.html (дата обращения: 22.06.19).
  35. Налбандян Г. Г., Кушниренко Е. Б. Оптимизация распределения полномочий и ответственности по методике RACI // Стратегии бизнеса. — 2014. — №. 4 (6). URL: https://www.cfin.ru/management/people/instructions/RACI.shtml (дата обращения: 22.06.19).
  36. Отдел маркетинга и рекламы. URL: http://centrnp.lukoil.ru/ru/About/Contacts (дата обращения: 21.06.19).
  37. ПАО «ЛУКОЙЛ». URL: https://zachestnyibiznes.ru/company/ul/1027700035769_7708004767_PAO-LUKOYL (дата обращения: 19.06.19).
  38. ПАО «НК «Роснефть». Годовой отчет 2018. URL: https://www.rosneft.ru/upload/site1/document_file/a_report_2018.pdf (дата обращения: 20.06.19).
  39. Планирование маркетинговых исследований на предприятии. URL: http://www.4p.ru/main/theory/2399 (дата обращения 19.06.19).
  40. РБК Исследования рынков. URL: https://marketing.rbc.ru/author/52 (дата обращения: 21.06.19).
  41. Сеть АЗС. URL: https://auto.lukoil.ru/ru/ProductsAndServices/PetrolStations (дата обращения: 20.06.19).
  42. Cистема Управления Проектами. URL: https://webinar.easyprojects.net/presentations/sistema_upravleniya_proektami.pdf (дата обращения: 19.06.19).
  43. Слепенкова Е. М. Маркетинговые исследования. URL: https://www.econ.msu.ru/cmt2/lib/c/1079/file/uchebnik.pdf (дата обращения: 19.06.19).
  44. Схема процесса маркетинговых исследований. URL: https://twlwfiv.appspot.com/shema-processa-marketingovyh-issledovaniy.html (дата обращения: 19.06.19).
  45. Чистый дисконтированный доход (NPV). Алгоритм расчета в Excel. URL: http://finzz.ru/chistyj-diskontirovannyj-doxod-npv-raschet.html (дата обращения: 22.06.19).
  46. Что такое ROI (ROMI). URL: https://www.unisender.com/ru/blog/sovety/chto-takoe-roi-romi-i-kak-on-pomogaet-v-internet-marketinge (дата обращения: 22.06.19).
  47. Big Data: с чего начать. URL: https://vc.ru/flood/37763-big-data-s-chego-nachat (дата обращения: 19.06.19).
  48. Brand Analytics. URL: https://br-analytics.ru (дата обращения: 22.06.19).
  49. EBITDA. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/terms/performance/ebitda.html (дата обращения: 20.06.19).
  50. HeadHunter. URL: https://hh.ru (дата обращения: 22.06.19).
  51. Smartsheet. URL: https://ru.smartsheet.com (дата обращения: 22.06.19).
  52. STATISTICA Data Miner. URL: http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Data_Miner/STATISTICA_Text_Miner (дата обращения: 22.06.19).

ПРИЛОЖЕНИЕ

Использование PEST-анализа

Смотрите также файлы