Из таблицы видно, что социальный состав генеральной совокупности в процентном соотношении таков:

- студенты – 9%;

- служащие – 69%;

- предприниматели – 22%.

Объём выборки, охваченной исследованием, составлял 467 (0,00016, или 0,016% от генеральной совокупности) человек. Исследование проводилось способом случайного бесповторного опроса. Было опрошено 42 студента, 322 служащих и 103 предпринимателя. Причём ответы были получены лишь на 165 анкет. Данные по количеству обработанных информативных анкет приведены в сводной таблице 2 (табл.2.3.), полученной при работе с SPSS.

Таблица 2.3.

Сводка данных по результатам опроса.

Таким образом, маркетолог фирмы сделал вывод, что туристически активная, а следовательно, и перспективная часть населения составляет 35%. В процентном соотношении активная часть респондентов по статусам к общему количеству опрошенных по категориям составила:

- предприниматели ≈ 77%;

- служащие ≈ 14%;

- студенты ≈ 95%.

В результате туристическая фирма приняла решение развивать те направления по туристическим маршрутам, которые получили наибольшее количество голосов у предпринимателей и студентов, расценивая эти социальные группы как наиболее перспективные для фирмы.

При обработке данных анкетного опроса, проведенного туристической фирмой «Краски мира», в роли определяющих факторов выступали категории населения, являющиеся наиболее перспективными потенциальными клиентами турфирмы: предприниматели, служащие, студенты.

Зависимыми же были выбраны показатели ответов на некоторые вопросы анкеты:

- Какие из нижеперечисленных туристических маршрутов кажутся Вам наиболее привлекательными?

- Каким транспортным средствам Вы отдаёте предпочтение при передвижении на большие расстояния?

- Какой класс отелей Вы выбираете?

Подсчёт общих сумм ответов по каждому варианту был проведен в базе данных MS Access при помощи функции создания перекрёстных запросов. Затем данные были импортированы в статистические таблицы SPSS. После этого был проведен корреляционный анализ импортированных данных через функцию Statistics>Partial Correlation, где определяющим признаком был социальный статус респондента, а зависимыми – ответы на вышеприведенные вопросы. В результате данного корреляционного анализа была получена таблица коэффициентов корреляции (степени связи всех зависимых переменных).

Таблица корреляционных коэффициентов автоматически была записана в область Output Navigator SPSS – отчётная область. В таблице коэффициенты корреляции представлены в диапазоне от 1 до -1. Как известно, чем ближе коэффициент корреляции к единице, тем сильнее связь между рассматриваемыми переменными. Так, например, из таблицы видно, что при выборе тура в Венецию наибольшей популярностью будут пользоваться 4-звёздные гостиницы; наиболее популярным средством передвижения по данному маршруту является самолёт, а основные возрастные группы – 30-39 и 40-49 лет.

Результаты работы данной подсистемы – корреляционная матрица – могут использоваться в дальнейшем анализе.

Кроме того, в пакете представлены графические функции. На их примере маркетолог может наглядно представить соотношения различных направлений и их рейтинг по категориям опрошенных (приложение 2).

Исследователь должен стремиться к тому, чтобы предоставляемые им результаты маркетингового исследования были четкими и с наименьшим числом неопределенностей. Эти результаты дадут управляющим по маркетингу возможность принимать более взвешенные решения.