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IGNOU MS-66 Solved Question Paper PDF
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IGNOU MS-66 Previous Year Solved Question Paper in Hindi
Q1. (a) What is marketing research ? What are the major reasons for growing importance of marketing research in India ? 0 (b) Distinguish between exploratory and descriptive research design. 0
Ans.
(a) विपणन अनुसंधान (Marketing Research)
विपणन अनुसंधान को उत्पादों और सेवाओं के विपणन से संबंधित मुद्दों के बारे में गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा के व्यवस्थित संग्रह, रिकॉर्डिंग और विश्लेषण के रूप में परिभाषित किया गया है। अमेरिकन मार्केटिंग एसोसिएशन (AMA) के अनुसार, यह “वह कार्य है जो उपभोक्ता, ग्राहक और जनता को सूचना के माध्यम से मार्केटर से जोड़ता है – जिसका उपयोग विपणन के अवसरों और समस्याओं को पहचानने और परिभाषित करने; विपणन कार्यों को उत्पन्न करने, परिष्कृत करने और मूल्यांकन करने; विपणन प्रदर्शन की निगरानी करने; और विपणन को एक प्रक्रिया के रूप में समझने में सुधार करने के लिए किया जाता है।” संक्षेप में, यह एक संगठित प्रयास है जो विपणन निर्णयों में अनिश्चितता को कम करने के लिए जानकारी इकट्ठा करता है।
भारत में विपणन अनुसंधान के बढ़ते महत्व के प्रमुख कारण:
- बढ़ती प्रतिस्पर्धा: भारतीय बाजार में घरेलू और अंतरराष्ट्रीय दोनों कंपनियों के प्रवेश से प्रतिस्पर्धा तेज हो गई है। बाजार में बने रहने और आगे बढ़ने के लिए, कंपनियों को उपभोक्ता की जरूरतों और प्रतिस्पर्धी रणनीतियों को समझने के लिए विपणन अनुसंधान पर निर्भर रहना पड़ता है।
- बदलते उपभोक्ता व्यवहार: बढ़ती आय, वैश्विक प्रदर्शन और शहरीकरण के कारण भारतीय उपभोक्ताओं की जीवन शैली, पसंद और खरीद की आदतें तेजी से बदल रही हैं। विपणन अनुसंधान इन परिवर्तनों को ट्रैक करने और तदनुसार उत्पादों और विपणन रणनीतियों को अनुकूलित करने में मदद करता है।
- ग्रामीण बाजारों का विस्तार: भारत का विशाल ग्रामीण बाजार कंपनियों के लिए एक बड़ा अवसर प्रस्तुत करता है। इन बाजारों की अनूठी जरूरतों, सांस्कृतिक बारीकियों और खरीद शक्ति को समझने के लिए विपणन अनुसंधान आवश्यक है।
- डिजिटल परिवर्तन: ई-कॉमर्स, सोशल मीडिया और डिजिटल मार्केटिंग के उदय ने व्यवसायों के संचालन के तरीके को बदल दिया है। विपणन अनुसंधान कंपनियों को ऑनलाइन उपभोक्ता व्यवहार को समझने, डिजिटल अभियानों की प्रभावशीलता को मापने और डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करता है।
- उत्पाद नवाचार: आज के प्रतिस्पर्धी माहौल में, निरंतर उत्पाद नवाचार महत्वपूर्ण है। विपणन अनुसंधान बाजार में मौजूद कमियों की पहचान करने, नए उत्पाद विचारों का परीक्षण करने और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि नए उत्पाद उपभोक्ता की जरूरतों को पूरा करते हैं।
(b) अन्वेषणात्मक और वर्णनात्मक अनुसंधान डिजाइन के बीच अंतर
अन्वेषणात्मक और वर्णनात्मक अनुसंधान डिजाइन, अनुसंधान के दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं, जिनका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
आधार
अन्वेषणात्मक अनुसंधान (Exploratory Research)
वर्णनात्मक अनुसंधान (Descriptive Research)
उद्देश्य
इसका उद्देश्य किसी समस्या का पता लगाना, अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और परिकल्पना तैयार करना है। यह अक्सर अस्पष्ट समस्याओं को समझने के लिए प्रारंभिक चरण होता है।
इसका उद्देश्य बाजार की विशेषताओं या कार्यों का वर्णन करना है। यह “कौन, क्या, कहाँ, कब और कैसे” जैसे सवालों का जवाब देता है।
संरचना
यह असंरचित और लचीला होता है। अनुसंधान प्रक्रिया के दौरान इसमें बदलाव हो सकता है।
यह संरचित और पूर्व-नियोजित होता है। इसमें स्पष्ट परिकल्पना होती है और डिजाइन औपचारिक होता है।
विधियाँ
विशेषज्ञ सर्वेक्षण, पायलट सर्वेक्षण, द्वितीयक डेटा विश्लेषण, और गुणात्मक तरीके जैसे फोकस समूह और गहन साक्षात्कार।
सर्वेक्षण, पैनल, अवलोकन संबंधी विधियाँ, और द्वितीयक डेटा का मात्रात्मक विश्लेषण।
परिणाम
निष्कर्ष प्रारंभिक होते हैं और निर्णायक नहीं होते हैं। यह आगे के शोध के लिए विचार और दिशा प्रदान करता है।
निष्कर्ष निर्णायक होते हैं और उनका उपयोग सांख्यिकीय अनुमान लगाने और निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
उदाहरण
किसी नए उत्पाद की बिक्री में गिरावट के संभावित कारणों का पता लगाने के लिए फोकस समूह आयोजित करना।
किसी विशेष उत्पाद के खरीदारों की जनसांख्यिकीय प्रोफाइल का निर्धारण करने के लिए एक बड़े पैमाने पर सर्वेक्षण करना।
Q2. (a) What are the tools of collecting data from respondents ? Discuss the important sources of error in both secondary and primary data. 0 (b) What is meant by questionnaire ? What sort of marketing information can be collected with the help of questionnaire ? 0
Ans.
(a) उत्तरदाताओं से डेटा एकत्र करने के उपकरण और डेटा में त्रुटि के स्रोत
उत्तरदाताओं से डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मुख्य उपकरण (Tools) निम्नलिखित हैं:
- प्रश्नावली (Questionnaires): यह उत्तरदाताओं से जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रश्नों का एक औपचारिक सेट है। इसे ऑनलाइन, मेल, टेलीफोन या व्यक्तिगत रूप से प्रशासित किया जा सकता है। यह मात्रात्मक डेटा एकत्र करने के लिए सबसे आम उपकरण है।
- साक्षात्कार (Interviews): इसमें शोधकर्ता और उत्तरदाता के बीच सीधी बातचीत शामिल होती है। ये संरचित (निश्चित प्रश्न), अर्ध-संरचित (कुछ लचीलेपन के साथ मार्गदर्शक प्रश्न), या असंरचित (खुली बातचीत) हो सकते हैं।
- अवलोकन (Observation): इसमें लोगों, घटनाओं या वस्तुओं के व्यवहार को व्यवस्थित रूप से देखना और रिकॉर्ड करना शामिल है। यह व्यक्तिगत (एक व्यक्ति द्वारा) या यांत्रिक (जैसे, ट्रैफिक काउंटर, वेबसाइट कुकीज) हो सकता है।
- फोकस समूह (Focus Groups): इसमें एक प्रशिक्षित मॉडरेटर के नेतृत्व में छोटे समूह (6-10 लोग) में चर्चा शामिल होती है। इसका उपयोग विचारों, धारणाओं और भावनाओं का पता लगाने के लिए किया जाता है।
प्राथमिक और द्वितीयक डेटा में त्रुटि के स्रोत:
प्राथमिक डेटा में त्रुटि (Error in Primary Data):
- प्रतिचयन त्रुटि (Sampling Error): यह तब होती है जब चुना गया नमूना पूरी आबादी का सटीक प्रतिनिधित्व नहीं करता है। नमूने का आकार जितना बड़ा होगा, यह त्रुटि उतनी ही कम होगी।
- गैर-प्रतिक्रिया त्रुटि (Non-response Error): यह तब होती है जब सर्वेक्षण में भाग लेने वाले उत्तरदाता उन लोगों से भिन्न होते हैं जो भाग नहीं लेते हैं, जिससे पक्षपाती परिणाम होते हैं।
- प्रतिक्रिया त्रुटि (Response Error): यह उत्तरदाताओं द्वारा गलत या भ्रामक जानकारी देने के कारण होती है। इसके कारण हो सकते हैं: सामाजिक वांछनीयता पूर्वाग्रह (social desirability bias), प्रश्नों की गलतफहमी, या स्मृति की सीमाएँ।
- साक्षात्कारकर्ता पूर्वाग्रह (Interviewer Bias): जब साक्षात्कारकर्ता सचेत रूप से या अनजाने में उत्तरदाता की प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करता है।
द्वितीयक डेटा में त्रुटि (Error in Secondary Data):
- प्रासंगिकता त्रुटि (Relevance Error): डेटा वर्तमान शोध समस्या के लिए पूरी तरह से प्रासंगिक नहीं हो सकता है। यह पुराना हो सकता है, या माप की इकाइयाँ भिन्न हो सकती हैं।
- सटीकता त्रुटि (Accuracy Error): डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि की विश्वसनीयता या स्रोत की साख पर संदेह हो सकता है। यह जांचना महत्वपूर्ण है कि डेटा किसने, क्यों और कैसे एकत्र किया।
- उपलब्धता त्रुटि (Availability Error): किसी विशेष समस्या के लिए आवश्यक डेटा मौजूद ही नहीं हो सकता है।
(b) प्रश्नावली और इससे एकत्र की जाने वाली जानकारी
प्रश्नावली (Questionnaire) उत्तरदाताओं से जानकारी प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रश्नों का एक संरचित उपकरण है। यह एक मानकीकृत प्रारूप का पालन करता है ताकि सभी उत्तरदाताओं से समान तरीके से जानकारी एकत्र की जा सके, जिससे डेटा की तुलना और विश्लेषण आसान हो जाता है। एक अच्छी प्रश्नावली स्पष्ट, संक्षिप्त और निष्पक्ष होनी चाहिए ताकि सटीक प्रतिक्रियाएँ प्राप्त हो सकें।
प्रश्नावली की सहायता से एकत्र की जा सकने वाली विपणन जानकारी:
एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई प्रश्नावली का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की विपणन जानकारी एकत्र की जा सकती है, जिनमें शामिल हैं:
- जनसांख्यिकीय जानकारी (Demographic Information): यह उपभोक्ताओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर विभाजित करने में मदद करता है। उदाहरण: आयु, लिंग, आय, शिक्षा स्तर, व्यवसाय, वैवाहिक स्थिति और परिवार का आकार।
- मनोवैज्ञानिक और जीवन शैली (Psychographics & Lifestyle): यह उपभोक्ताओं की गतिविधियों (Activities), रुचियों (Interests), और रायों (Opinions) (AIO) को समझने में मदद करता है। इससे यह पता चलता है कि उपभोक्ता अपना समय और पैसा कैसे खर्च करते हैं।
- जागरूकता, दृष्टिकोण और उपयोग (Awareness, Attitudes, and Usage – AAU): यह जानकारी ब्रांड स्वास्थ्य को मापने के लिए महत्वपूर्ण है।
- जागरूकता: क्या उपभोक्ता आपके ब्रांड या उत्पाद से अवगत हैं? (ब्रांड रिकॉल और पहचान)।
- दृष्टिकोण: वे आपके ब्रांड के बारे में क्या सोचते या महसूस करते हैं? (ब्रांड धारणा, पसंद)।
- उपयोग: वे कितनी बार आपके उत्पाद का उपयोग करते हैं? वे इसे कहाँ से खरीदते हैं? (खरीद की आदतें, उपयोग की आवृत्ति)।
- खरीद इरादे (Purchase Intentions): भविष्य में किसी उत्पाद या सेवा को खरीदने की उपभोक्ता की संभावना। यह बिक्री का पूर्वानुमान लगाने और नए उत्पादों का परीक्षण करने के लिए उपयोगी है।
- संतुष्टि/असंतोष (Satisfaction/Dissatisfaction): मौजूदा उत्पादों या सेवाओं के साथ ग्राहकों की संतुष्टि का स्तर। यह ग्राहक प्रतिधारण (customer retention) और सेवा में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।
- मीडिया खपत की आदतें (Media Consumption Habits): उपभोक्ता कौन से समाचार पत्र पढ़ते हैं, कौन से टीवी चैनल देखते हैं, या किन सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। यह विज्ञापन अभियानों की योजना बनाने में मदद करता है।
Q3. (a) Discuss the different aspects of classification of data. What are the likely problems encountered in the classification and how can they be handled ? 0 (b) Explain the difference between Correlation and Regression with suitable example. 0
Ans.
(a) डेटा के वर्गीकरण के विभिन्न पहलू और समस्याएँ
डेटा का वर्गीकरण (Classification of Data) एकत्र किए गए डेटा को उनकी समान विशेषताओं के आधार पर समूहों या वर्गों में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। यह डेटा को संक्षिप्त, समझने योग्य और विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाने में मदद करता है। वर्गीकरण के मुख्य पहलू निम्नलिखित हैं:
- भौगोलिक वर्गीकरण (Geographical Classification): जब डेटा को स्थान या क्षेत्र के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, जैसे कि देश, राज्य, शहर या क्षेत्र। उदाहरण: विभिन्न राज्यों में एक उत्पाद की बिक्री।
- कालानुक्रमिक वर्गीकरण (Chronological Classification): जब डेटा को समय के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, जैसे कि वर्ष, महीने या दिन। उदाहरण: पिछले पांच वर्षों की वार्षिक बिक्री।
- गुणात्मक वर्गीकरण (Qualitative Classification): जब डेटा को विशेषताओं या गुणों के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है जिन्हें संख्यात्मक रूप से नहीं मापा जा सकता है, जैसे कि लिंग, धर्म, साक्षरता या राष्ट्रीयता। यह दो प्रकार का हो सकता है:
- सरल वर्गीकरण: एक विशेषता की उपस्थिति या अनुपस्थिति के आधार पर (जैसे, पुरुष/महिला)।
- बहुविध वर्गीकरण: एक से अधिक विशेषताओं के आधार पर (जैसे, लिंग और साक्षरता के आधार पर वर्गीकृत)।
- मात्रात्मक वर्गीकरण (Quantitative Classification): जब डेटा को उन विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है जिन्हें संख्यात्मक रूप से मापा जा सकता है, जैसे कि आयु, आय, ऊंचाई या अंक। उदाहरण: आय समूहों (जैसे, 0-10,000, 10,001-20,000) के अनुसार जनसंख्या का वर्गीकरण।
वर्गीकरण में आने वाली संभावित समस्याएँ और उनका समाधान:
- अस्पष्टता (Ambiguity): वर्गों की परिभाषाएँ स्पष्ट और सटीक नहीं होती हैं, जिससे डेटा को किसी विशेष वर्ग में रखने में भ्रम होता है। समाधान: प्रत्येक वर्ग को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए ताकि वे परस्पर अपवर्जी (mutually exclusive) हों।
- अपूर्णता (Incompleteness): बनाए गए वर्ग सभी डेटा बिंदुओं को कवर नहीं करते हैं, कुछ डेटा छूट जाते हैं। समाधान: वर्गीकरण संपूर्ण (exhaustive) होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक डेटा बिंदु किसी न किसी वर्ग में फिट होना चाहिए। यदि आवश्यक हो तो ‘अन्य’ या ‘विविध’ जैसी श्रेणी का उपयोग किया जा सकता है।
- असंगत वर्गीकरण (Irrelevant Classification): वर्गीकरण का आधार अध्ययन के उद्देश्य के अनुकूल नहीं होता है। समाधान: वर्गीकरण का आधार हमेशा शोध के उद्देश्य के अनुरूप होना चाहिए।
- असमान वर्ग अंतराल (Unequal Class Intervals): मात्रात्मक डेटा में, असमान वर्ग अंतराल का उपयोग व्याख्या को विकृत कर सकता है और तुलना को मुश्किल बना सकता है। समाधान: जहाँ तक संभव हो, समान वर्ग अंतराल का उपयोग किया जाना चाहिए। यदि असमान अंतराल आवश्यक हैं (जैसे आय डेटा में), तो इसका स्पष्ट औचित्य होना चाहिए।
(b) सहसंबंध (Correlation) और प्रतिगमन (Regression) के बीच अंतर
सहसंबंध और प्रतिगमन दोनों दो या दो से अधिक चरों (variables) के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय तकनीकें हैं, लेकिन वे मौलिक रूप से भिन्न प्रश्नों का उत्तर देती हैं।
आधार
सहसंबंध (Correlation)
प्रतिगमन (Regression)
परिभाषा
यह दो चरों के बीच रैखिक संबंध की ताकत और दिशा को मापता है।
यह दो या दो से अधिक चरों के बीच संबंध की प्रकृति का वर्णन करता है और एक चर (आश्रित) के मान का दूसरे चर (स्वतंत्र) के आधार पर भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
उद्देश्य
यह निर्धारित करना कि चर एक साथ कैसे चलते हैं (क्या वे एक साथ बढ़ते हैं, घटते हैं, या कोई संबंध नहीं है)।
एक स्वतंत्र चर में परिवर्तन होने पर आश्रित चर में कितना परिवर्तन होगा, इसका अनुमान लगाना।
आउटपुट
एक एकल संख्या, सहसंबंध गुणांक (r) , जो -1 और +1 के बीच होती है।
एक गणितीय समीकरण (जैसे, Y = a + bX), जिसे प्रतिगमन रेखा कहा जाता है।
निर्भरता
यह चरों के बीच कोई निर्भरता नहीं मानता है। X और Y के बीच सहसंबंध Y और X के बीच सहसंबंध के समान है।
यह स्पष्ट रूप से एक आश्रित चर (Y) और एक या अधिक स्वतंत्र चरों (X) के बीच अंतर करता है।
कार्य-कारण संबंध (Causation)
सहसंबंध कार्य-कारण संबंध को नहीं दर्शाता है। दो चरों के बीच एक मजबूत संबंध का मतलब यह नहीं है कि एक दूसरे का कारण है।
यद्यपि यह भी कार्य-कारण को सिद्ध नहीं करता है, यह एक चर पर दूसरे की कार्यात्मक निर्भरता (functional dependency) का मॉडल बनाता है।
उदाहरण
उदाहरण: आइसक्रीम की बिक्री और तापमान के बीच सहसंबंध का अध्ययन करना। एक उच्च सकारात्मक सहसंबंध (जैसे, r = 0.9) इंगित करता है कि जब तापमान बढ़ता है, तो आइसक्रीम की बिक्री भी बढ़ती है।
उदाहरण: विज्ञापन व्यय (X) पर बिक्री (Y) का प्रतिगमन। समीकरण हो सकता है: बिक्री = 10,000 + 5 * (विज्ञापन व्यय) । इसका मतलब है कि विज्ञापन पर खर्च किए गए प्रत्येक अतिरिक्त रुपये के लिए, बिक्री में 5 रुपये की वृद्धि होने की उम्मीद है।
Q4. (a) Define conjoint analysis. What are the steps involved in conjoint analysis. Explain with suitable example. 0 (b) Discuss with the help of examples the area where multi-dimensional scaling can be applied for marketing. 0
Ans.
(a) संयुक्त विश्लेषण (Conjoint Analysis)
परिभाषा: संयुक्त विश्लेषण एक उन्नत बाजार अनुसंधान सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि लोग किसी उत्पाद या सेवा को बनाने वाले विभिन्न विशेषताओं (features), कार्यों और लाभों को कैसे महत्व देते हैं। यह शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद करता है कि उपभोक्ता विभिन्न विशेषताओं के बीच कैसे ट्रेड-ऑफ करते हैं जब वे कोई उत्पाद चुनते हैं। इसका मुख्य उद्देश्य किसी उत्पाद के विभिन्न स्तरों के लिए उपभोक्ता की वरीयताओं (preferences) या उपयोगिताओं (utilities) को मापना है।
संयुक्त विश्लेषण में शामिल चरण:
- विशेषताओं और स्तरों की पहचान (Identify Attributes and Levels): पहला कदम उत्पाद या सेवा की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं (attributes) और प्रत्येक विशेषता के लिए विभिन्न स्तरों (levels) का चयन करना है।
- उत्पाद प्रोफाइल का निर्माण (Create Product Profiles): विशेषताओं और स्तरों के विभिन्न संयोजनों का उपयोग करके काल्पनिक उत्पाद प्रोफाइल या अवधारणाएँ बनाई जाती हैं।
- डेटा संग्रह (Data Collection): उत्तरदाताओं को इन उत्पाद प्रोफाइल को प्रस्तुत किया जाता है और उन्हें रैंक करने, रेट करने या उनके बीच चयन करने के लिए कहा जाता है।
- डेटा विश्लेषण (Data Analysis): एक विशेष सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर का उपयोग करके, प्रत्येक विशेषता के प्रत्येक स्तर के लिए ‘पार्ट-वर्थ’ या ‘उपयोगिता’ (utility) की गणना की जाती है। ये उपयोगिताएँ दर्शाती हैं कि प्रत्येक स्तर उपभोक्ता की पसंद में कितना योगदान देता है।
- व्याख्या और सिमुलेशन (Interpretation and Simulation): उपयोगिताओं का विश्लेषण यह समझने के लिए किया जाता है कि कौन सी विशेषताएँ सबसे महत्वपूर्ण हैं। शोधकर्ता नए उत्पाद डिजाइनों के लिए बाजार हिस्सेदारी का अनुकरण (simulate) करने और मूल्य निर्धारण रणनीतियों का मूल्यांकन करने के लिए इन उपयोगिताओं का उपयोग कर सकते हैं।
उदाहरण: एक लैपटॉप निर्माता एक नया मॉडल लॉन्च करना चाहता है। संयुक्त विश्लेषण का उपयोग इस प्रकार किया जा सकता है:
- चरण 1 (विशेषताएँ और स्तर):
- ब्रांड: डेल, एचपी, एप्पल
- स्क्रीन का आकार: 13 इंच, 15 इंच
- कीमत: ₹60,000, ₹80,000
- चरण 2 (उत्पाद प्रोफाइल): इन संयोजनों से प्रोफाइल बनाए जाते हैं, जैसे “13-इंच स्क्रीन वाला डेल लैपटॉप ₹60,000 में”।
- चरण 3 (डेटा संग्रह): उपभोक्ताओं को इन प्रोफाइलों के सेट दिखाए जाते हैं और उनसे पूछा जाता है कि वे कौन सा खरीदना पसंद करेंगे।
- चरण 4 (विश्लेषण): विश्लेषण से पता चल सकता है कि उपभोक्ता कीमत के प्रति बहुत संवेदनशील हैं, उसके बाद ब्रांड और फिर स्क्रीन का आकार आता है। यह कीमत (₹60,000) के लिए उच्च सकारात्मक उपयोगिता और एप्पल ब्रांड के लिए एक मजबूत वरीयता दिखा सकता है।
- चरण 5 (सिमुलेशन): इन उपयोगिताओं का उपयोग करके, कंपनी यह अनुकरण कर सकती है कि यदि वे “₹60,000 में 15-इंच एचपी लैपटॉप” लॉन्च करते हैं तो उन्हें कितनी बाजार हिस्सेदारी मिल सकती है।
(b) विपणन में बहु-आयामी स्केलिंग (Multi-dimensional Scaling – MDS) का अनुप्रयोग
बहु-आयामी स्केलिंग (MDS) एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग कथित समानता या असमानता डेटा को एक स्थानिक मानचित्र (spatial map) में प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। यह विपणक को यह देखने की अनुमति देता है कि उपभोक्ताओं के मन में ब्रांड, उत्पाद या सेवाएँ एक-दूसरे के सापेक्ष कहाँ स्थित हैं। परिणामी मानचित्र को “अवधारणात्मक मानचित्र” (perceptual map) कहा जाता है।
विपणन में MDS के अनुप्रयोग के क्षेत्र (उदाहरणों सहित):
- ब्रांड पोजिशनिंग (Brand Positioning): MDS का सबसे आम उपयोग यह देखना है कि एक ब्रांड अपने प्रतिस्पर्धियों के सापेक्ष कैसे माना जाता है। यह विपणक को अपने ब्रांड की स्थिति की ताकत और कमजोरियों को समझने में मदद करता है। उदाहरण: एक कार कंपनी यह देखने के लिए MDS का उपयोग कर सकती है कि उपभोक्ता बीएमडब्ल्यू, मर्सिडीज, टोयोटा और हुंडई को ‘लक्जरी बनाम किफायती’ और ‘स्पोर्टी बनाम पारिवारिक’ जैसे आयामों पर कैसे देखते हैं। इससे पता चल सकता है कि बीएमडब्ल्यू को ‘लक्जरी’ और ‘स्पोर्टी’ के रूप में देखा जाता है, जबकि टोयोटा को ‘किफायती’ और ‘पारिवारिक’ के रूप में देखा जाता है।
- बाजार विभाजन (Market Segmentation): MDS का उपयोग समान धारणा वाले उपभोक्ताओं के समूहों (clusters) की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। यह विभिन्न खंडों के लिए लक्षित विपणन रणनीतियाँ बनाने में मदद करता है। उदाहरण: एक शीतल पेय कंपनी पा सकती है कि किशोरों का एक खंड सभी कोला ब्रांडों को समान मानता है, जबकि स्वास्थ्य के प्रति जागरूक वयस्कों का एक और खंड उन्हें ‘चीनी की मात्रा’ के आयाम पर स्पष्ट रूप से अलग करता है।
- नए उत्पाद का विकास (New Product Development): अवधारणात्मक मानचित्र बाजार में “अंतराल” या खाली जगहों की पहचान कर सकते हैं जहाँ कोई प्रतिस्पर्धी मौजूद नहीं है। यह एक नए उत्पाद को एक अद्वितीय स्थिति के साथ लॉन्च करने का अवसर प्रदान कर सकता है। उदाहरण: यदि स्नैक फूड बाजार के एक मानचित्र से पता चलता है कि ‘स्वस्थ’ और ‘स्वादिष्ट’ दोनों के रूप में माने जाने वाले बहुत कम स्नैक्स हैं, तो एक कंपनी इस अंतर को भरने के लिए एक नया उत्पाद विकसित कर सकती है।
- विज्ञापन प्रभावशीलता का मूल्यांकन (Evaluating Advertising Effectiveness): एक विज्ञापन अभियान से पहले और बाद में ब्रांड की धारणाओं को मापकर, विपणक यह देख सकते हैं कि अभियान ने सफलतापूर्वक ब्रांड की स्थिति को वांछित दिशा में स्थानांतरित किया है या नहीं। उदाहरण: यदि कोई बैंक, जिसे ‘पुराना और धीमा’ माना जाता है, युवा ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए एक अभियान चलाता है, तो MDS यह ट्रैक कर सकता है कि क्या अभियान के बाद धारणा ‘आधुनिक और गतिशील’ की ओर बढ़ी है।
Q5. Section—B Till only few month ago, “The Mayur” on the Oxford Street, London was a_ popular restaurant. A large portrait of Indian lady hanging at the entrance of the restaurant appeared to be greeting customers with folded hands. But with the door of the restaurant closed for the past three months, what she now seems to be saying : We have made enough of you”. Located on a site enviable to any entrepreneur. The Mayur was a popular restaurant. On the Oxford Street, Britishers, in particular, have a fancy for Indian food. Moreover, despite the prestigious locations, the burden of rent of the restaurant was nominal, since the lease for the building was an old one. In the make of such a favourable factors, the closer the restaurant came as a great surprise and its frequent customers were shocked that they could no longer relish the tasty Indian cuisine. The Mayur was managed jointly by the Hotel Corporation of India, The Indian Tea and Restaurant Ltd., The Tea Board and the Minister of Commerce and Civil Aviation. Started in 984, it once attracted some 400 customers a day. However, during the past three years, the number of customers started dwindling and losses as well as complaints about bad services began to mount. The decline set in three years ago but no revival package came from the management. Thus an establishment which could have been ideal show window for India with its food, tea, selected handicraft and books had to closed down. Questions: (a) Can market research be helpful in the revival of the ‘Mayur’ ? Prepare a detailed research proposal for your proposed study. 20 (b) What information would you like to gather through your market research ? 20
Ans.
(a) ‘मयूर’ के पुनरुद्धार में बाजार अनुसंधान की भूमिका और अनुसंधान प्रस्ताव
हाँ, बाजार अनुसंधान निश्चित रूप से ‘मयूर’ रेस्तरां के पुनरुद्धार में अत्यंत सहायक हो सकता है। मामला स्पष्ट रूप से बताता है कि ग्राहकों की संख्या में गिरावट और खराब सेवा की शिकायतें बढ़ रही थीं, लेकिन प्रबंधन ने कोई सुधारात्मक कार्रवाई नहीं की। बाजार अनुसंधान अनुमान और अटकलों को समाप्त कर सकता है और गिरावट के मूल कारणों की पहचान करने और पुनरुद्धार के लिए एक डेटा-संचालित रणनीति तैयार करने के लिए एक व्यवस्थित ढांचा प्रदान कर सकता है।
प्रस्तावित अध्ययन के लिए एक विस्तृत अनुसंधान प्रस्ताव:
1. शीर्षक: “लंदन की ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट पर ‘द मयूर’ रेस्तरां के पुनरुद्धार के लिए एक बाजार अनुसंधान अध्ययन।”
2. पृष्ठभूमि: ‘द मयूर’ ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट पर एक लोकप्रिय भारतीय रेस्तरां था, जिसके पास कम किराए और भारतीय भोजन के शौकीन ग्राहकों जैसे कई अनुकूल कारक थे। इसके बावजूद, पिछले तीन वर्षों में ग्राहकों की संख्या में गिरावट और खराब सेवा की शिकायतों के कारण इसे बंद करना पड़ा। यह प्रस्ताव इन समस्याओं के मूल कारणों की पहचान करने और पुनरुद्धार के लिए एक रणनीति तैयार करने के लिए एक अध्ययन की रूपरेखा तैयार करता है।
3. समस्या परिभाषा: ‘द मयूर’ के संरक्षण में गिरावट और ग्राहक शिकायतों के पीछे के कारकों की पहचान करना, और एक सफल रीलॉन्च के लिए एक व्यापक विपणन और परिचालन रणनीति तैयार करना।
4. अनुसंधान उद्देश्य:
- पूर्व और संभावित ग्राहकों के बीच ‘द मयूर’ की वर्तमान धारणाओं को समझना।
- लंदन में भारतीय व्यंजनों के लिए रेस्तरां की पसंद के प्रमुख चालकों (key drivers) की पहचान करना (जैसे, भोजन की गुणवत्ता, सेवा, माहौल, कीमत)।
- ‘द मयूर’ (ऐतिहासिक रूप से) और उसके प्रमुख प्रतिस्पर्धियों की सेवा की गुणवत्ता, मेनू, मूल्य निर्धारण और माहौल का मूल्यांकन करना।
- एक पुनर्जीवित रेस्तरां के लिए लक्षित खंडों (target segments) की पहचान करना।
- एक रीलॉन्च रणनीति (मेनू, मूल्य निर्धारण, सेवा मानक, विपणन) के लिए कार्रवाई योग्य सिफारिशें प्रदान करना।
5. अनुसंधान डिजाइन: एक मिश्रित-विधि दृष्टिकोण का उपयोग किया जाएगा, जिसमें अन्वेषणात्मक और वर्णनात्मक अनुसंधान दोनों शामिल होंगे।
- चरण 1 (अन्वेषणात्मक): गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए पूर्व प्रबंधकों/कर्मचारियों के साथ गहन साक्षात्कार और पूर्व संरक्षकों (patrons) के साथ फोकस समूह।
- चरण 2 (वर्णनात्मक): ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट पर लक्षित ग्राहकों (खरीदार, कार्यालय कर्मचारी, पर्यटक) का एक संरचित सर्वेक्षण।
6. डेटा संग्रह के तरीके:
- द्वितीयक डेटा: पुराने शिकायत लॉग, बिक्री रिकॉर्ड, ऑनलाइन समीक्षा प्लेटफॉर्म (यदि कोई हो) और प्रतिस्पर्धियों पर रिपोर्ट की समीक्षा।
- प्राथमिक डेटा: फोकस समूह, गहन साक्षात्कार, और ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट के पास व्यक्तिगत रूप से प्रशासित संरचित प्रश्नावली।
7. नमूना योजना (Sampling Plan):
- जनसंख्या: ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट पर खरीदार और कर्मचारी, भारतीय भोजन में रुचि रखने वाले लंदन के निवासी और पर्यटक।
- नमूना विधि: सड़क पर साक्षात्कार के लिए सुविधा/कोटा नमूनाकरण (convenience/quota sampling)।
- नमूना आकार: सर्वेक्षण के लिए 300-400 उत्तरदाताओं का लक्ष्य।
8. डेटा विश्लेषण: सर्वेक्षण डेटा के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी, क्रॉस-टैब्यूलेशन और कारक विश्लेषण के लिए एसपीएसएस (SPSS) का उपयोग। फोकस समूह ट्रांसक्रिप्ट के लिए गुणात्मक सामग्री विश्लेषण।
9. समय-सीमा और बजट: (एक काल्पनिक समय-सीमा, जैसे, 8-10 सप्ताह, और अनुमानित बजट प्रदान किया जाएगा)।
10. अपेक्षित परिणाम: स्पष्ट, कार्रवाई योग्य सिफारिशों के साथ एक व्यापक रिपोर्ट, जिसमें एक पुनर्जीवित ‘द मयूर’ के लिए एक विस्तृत व्यावसायिक और विपणन योजना शामिल है। (b) बाजार अनुसंधान के माध्यम से एकत्र की जाने वाली जानकारी ‘द मयूर’ के पुनरुद्धार के लिए एक प्रभावी रणनीति तैयार करने के लिए, निम्नलिखित जानकारी एकत्र करना महत्वपूर्ण होगा: 1. ग्राहक प्रोफाइल और भोजन की आदतें:
- जनसांख्यिकी: क्षेत्र में भारतीय रेस्तरां के संरक्षकों की आयु, आय, राष्ट्रीयता और व्यवसाय क्या है?
- भोजन की आदतें: वे कितनी बार बाहर खाते हैं? वे एक भोजन पर औसतन कितना खर्च करते हैं? अवसर क्या है (आकस्मिक दोपहर का भोजन, व्यापार बैठक, विशेष रात्रिभोज)?
2. प्रतिस्पर्धी विश्लेषण:
- ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट क्षेत्र में मुख्य प्रतिस्पर्धी भारतीय रेस्तरां कौन से हैं?
- उनकी ताकत और कमजोरियां क्या हैं (भोजन, सेवा, माहौल, मूल्य के संदर्भ में)?
- उनकी मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ क्या हैं और वे कौन से मेनू आइटम पेश करते हैं?
3. ‘द मयूर’ के बारे में धारणाएं (पूर्व ग्राहकों से):
- शुरू में उन्हें इसके बारे में सबसे ज्यादा क्या पसंद था? क्या यह भोजन, स्थान या कुछ और था?
- उन्होंने किन विशिष्ट समस्याओं का सामना किया? (उदाहरण: भोजन की गुणवत्ता में गिरावट, धीमी सेवा, अशिष्ट कर्मचारी, अशुद्धता)।
- उन्होंने अंततः आना क्यों बंद कर दिया? क्या कोई विशेष घटना थी?
4. भारतीय व्यंजनों के लिए सामान्य प्राथमिकताएँ:
- लक्षित बाजार में किस प्रकार के भारतीय व्यंजन सबसे लोकप्रिय हैं? (जैसे, प्रामाणिक क्षेत्रीय, ब्रिटिश-भारतीय, स्ट्रीट फूड, बढ़िया भोजन)।
- एक रेस्तरां चुनते समय कारकों का महत्व: भोजन की गुणवत्ता, सेवा की गति, कर्मचारियों का रवैया, माहौल, स्वच्छता, मूल्य, और प्रामाणिकता का सापेक्षिक महत्व क्या है?
5. पुनरुद्धार अवधारणा का परीक्षण:
- एक पुनर्जीवित ‘मयूर’ में रुचि का स्तर क्या है?
- संभावित नई अवधारणाओं पर प्रतिक्रिया क्या है? (उदाहरण: एक बढ़िया भोजन प्रतिष्ठान, एक आकस्मिक बिस्टरो, एक चाय और स्नैक्स पर केंद्रित कैफे)।
- मूल्य संवेदनशीलता: वे एक संतोषजनक भारतीय भोजन अनुभव के लिए कितना भुगतान करने को तैयार होंगे?
6. विपणन और संचार:
- संभावित ग्राहक नए रेस्तरां के बारे में कैसे पता लगाते हैं? (जैसे, वर्ड-ऑफ-माउथ, फूड ब्लॉग, सोशल मीडिया, स्थानीय विज्ञापन)।
- क्या ‘द मयूर’ नाम को बनाए रखना चाहिए या एक नई ब्रांड पहचान के साथ फिर से शुरू करना चाहिए?
यह जानकारी प्रबंधन को न केवल यह समझने में मदद करेगी कि क्या गलत हुआ, बल्कि एक ऐसा रेस्तरां बनाने के लिए एक स्पष्ट रोडमैप भी प्रदान करेगी जो आज के बाजार की मांगों और अपेक्षाओं को पूरा करता है।
IGNOU MS-66 Previous Year Solved Question Paper in English
Q1. (a) What is marketing research ? What are the major reasons for growing importance of marketing research in India ? 0 (b) Distinguish between exploratory and descriptive research design. 0
Ans. (a) Marketing Research Marketing research is defined as the systematic gathering, recording, and analysis of qualitative and quantitative data about issues relating to the marketing of products and services. According to the American Marketing Association (AMA) , it is “the function that links the consumer, customer, and public to the marketer through information—information used to identify and define marketing opportunities and problems; generate, refine, and evaluate marketing actions; monitor marketing performance; and improve understanding of marketing as a process.” In essence, it is an organized effort to gather information to reduce uncertainty in marketing decision-making. Major reasons for the growing importance of marketing research in India:
- Increasing Competition: The Indian market has witnessed a surge in competition from both domestic and international players. To survive and thrive, companies must rely on marketing research to understand consumer needs and competitor strategies.
- Changing Consumer Behaviour: Due to rising incomes, global exposure, and urbanization, the lifestyles, preferences, and buying habits of Indian consumers are changing rapidly. Marketing research helps track these changes and adapt products and marketing strategies accordingly.
- Expansion of Rural Markets: India’s vast rural market presents a huge opportunity for companies. Marketing research is essential to understand the unique needs, cultural nuances, and purchasing power of these markets.
- Digital Transformation: The rise of e-commerce, social media, and digital marketing has changed the way businesses operate. Marketing research helps companies understand online consumer behaviour, measure the effectiveness of digital campaigns, and make data-driven decisions.
- Product Innovation: In today’s competitive environment, continuous product innovation is key. Marketing research helps identify gaps in the market, test new product ideas, and ensure that new launches meet consumer needs.
(b) Distinction between Exploratory and Descriptive Research Design
Exploratory and descriptive research are two distinct approaches to research design, used for different purposes.
Basis |
Exploratory Research |
Descriptive Research |
|---|---|---|
Objective |
Its objective is to explore a problem, gain insights, and formulate hypotheses. It’s often the initial step to understand an ambiguous problem. | Its objective is to describe market characteristics or functions. It answers questions like “who, what, where, when, and how”. |
Structure |
It is unstructured and flexible . The research process can be modified as it progresses. |
It is structured and pre-planned. It has a clear hypothesis, and the design is formal. |
Methods |
Expert surveys, pilot surveys, secondary data analysis, and qualitative methods like focus groups and in-depth interviews. | Surveys, panels, observational methods, and quantitative analysis of secondary data. |
Outcome |
The findings are preliminary and not conclusive. It provides ideas and direction for further research. |
The findings are conclusive and can be used for statistical inference and decision-making. |
Example |
Conducting a focus group to explore potential reasons for a decline in sales of a new product. | Conducting a large-scale survey to determine the demographic profile of buyers of a particular product. |
Q2. (a) What are the tools of collecting data from respondents ? Discuss the important sources of error in both secondary and primary data. 0 (b) What is meant by questionnaire ? What sort of marketing information can be collected with the help of questionnaire ? 0
Ans. (a) Tools for Data Collection and Sources of Error The main tools for collecting data from respondents are:
- Questionnaires: This is a formalised set of questions for obtaining information from respondents. It can be administered online, by mail, over the telephone, or in person. It’s the most common tool for gathering quantitative data.
- Interviews: This involves a direct conversation between a researcher and a respondent. They can be structured (fixed questions), semi-structured (guiding questions with some flexibility), or unstructured (an open-ended conversation).
- Observation: This involves systematically watching and recording the behaviour of people, events, or objects. It can be personal (by a person) or mechanical (e.g., traffic counters, website cookies).
- Focus Groups: This involves a small group discussion (6-10 people) led by a trained moderator. It is used to explore ideas, perceptions, and feelings.
Sources of Error in Primary and Secondary Data:
Error in Primary Data:
- Sampling Error: Occurs when the selected sample does not accurately represent the entire population. The larger the sample size, the lower this error.
- Non-response Error: Arises when the respondents who participate in a survey differ from those who do not, leading to biased results.
- Response Error: Caused by respondents giving inaccurate or misleading information. This can be due to social desirability bias, misunderstanding the question, or memory limitations.
- Interviewer Bias: Occurs when the interviewer consciously or unconsciously influences the respondent’s answers.
Error in Secondary Data:
- Relevance Error: The data may not be fully relevant to the current research problem. It might be outdated, or the units of measurement might be different.
- Accuracy Error: The credibility of the source or the reliability of the methodology used to collect the data may be questionable. It is crucial to check who collected the data, why, and how.
- Availability Error: The necessary data for a particular problem may not exist at all.
(b) Questionnaire and Information Collected
A
Questionnaire
is a structured instrument designed to elicit and record responses from participants. It follows a standardized format to ensure that information is collected from all respondents in a uniform manner, making data comparison and analysis easier. A good questionnaire should be clear, concise, and unbiased to elicit accurate responses.
Marketing Information Collected via Questionnaire:
A wide variety of marketing information can be collected using a well-designed questionnaire, including:
- Demographic Information: This helps in segmenting consumers based on their characteristics. Examples: Age, gender, income, education level, occupation, marital status, and family size.
- Psychographics & Lifestyle: This helps in understanding consumers’ Activities, Interests, and Opinions (AIOs). It reveals how consumers spend their time and money.
- Awareness, Attitudes, and Usage (AAU): This information is crucial for measuring brand health.
- Awareness: Are consumers aware of your brand or product? (Brand recall and recognition).
- Attitudes: What do they think or feel about your brand? (Brand perception, preference).
- Usage: How often do they use your product? Where do they buy it from? (Purchase habits, frequency of use).
- Purchase Intentions: The likelihood of a consumer buying a product or service in the future. This is useful for forecasting sales and testing new products.
- Satisfaction/Dissatisfaction: The level of customer satisfaction with existing products or services. This is critical for customer retention and service improvement.
- Media Consumption Habits: Which newspapers consumers read, which TV channels they watch, or which social media platforms they use. This helps in planning advertising campaigns.
Q3. (a) Discuss the different aspects of classification of data. What are the likely problems encountered in the classification and how can they be handled ? 0 (b) Explain the difference between Correlation and Regression with suitable example. 0
Ans. (a) Aspects of Data Classification and Problems Classification of Data is the process of arranging collected data into groups or classes based on their common characteristics. It helps in making the data condensed, understandable, and suitable for analysis. The main aspects of classification are:
- Geographical Classification: When data is classified based on location or region, such as countries, states, cities, or zones. Example: Sales of a product in different states.
- Chronological Classification: When data is classified based on time, such as years, months, or days. Example: Annual sales for the last five years.
- Qualitative Classification: When data is classified based on attributes or characteristics that cannot be numerically measured, such as gender, religion, literacy, or nationality. It can be:
- Simple Classification: Based on the presence or absence of one attribute (e.g., Male/Female).
- Manifold Classification: Based on more than one attribute (e.g., classifying by gender and literacy).
- Quantitative Classification: When data is classified based on characteristics that can be numerically measured, such as age, income, height, or marks. Example: Classification of population according to income groups (e.g., 0-10,000, 10,001-20,000).
Problems in Classification and Their Handling:
- Ambiguity: The class definitions are not clear and precise, leading to confusion in placing data into a particular class. Solution: Each class must be clearly defined so they are mutually exclusive .
- Incompleteness: The classes formed do not cover all the data points, leaving some data out. Solution: The classification should be exhaustive , meaning every data point must fit into some class. A category like ‘Others’ or ‘Miscellaneous’ can be used if necessary.
- Irrelevant Classification: The basis of classification does not suit the objective of the study. Solution: The basis for classification must always be aligned with the purpose of the research.
- Unequal Class Intervals: In quantitative data, using unequal class intervals can distort the interpretation and make comparisons difficult. Solution: Equal class intervals should be used as far as possible. If unequal intervals are necessary (like in income data), there should be a clear justification.
(b) Difference between Correlation and Regression
Correlation and regression are both statistical techniques used to analyze the relationship between two or more variables, but they answer fundamentally different questions.
Basis |
Correlation |
Regression |
|---|---|---|
Definition |
It measures the strength and direction of the linear relationship between two variables. |
It describes the nature of the relationship between two or more variables and allows for the prediction of one variable (dependent) based on another (independent). |
Objective |
To determine how variables move together (do they increase together, decrease, or have no relation). | To estimate how much the dependent variable will change when the independent variable changes. |
Output |
A single number, the correlation coefficient (r) , which ranges between -1 and +1. |
A mathematical equation (e.g., Y = a + bX), called the regression line. |
Dependency |
It does not assume any dependency between variables. The correlation between X and Y is the same as between Y and X. | It explicitly distinguishes between a dependent variable (Y) and one or more independent variables (X). |
Causation |
Correlation does not imply causation. A strong relationship between two variables does not mean one causes the other. | While it also does not prove causation, it models a functional dependency of one variable on another. |
Example |
Example: Studying the correlation between ice cream sales and temperature. A high positive correlation (e.g., r = 0.9) indicates that as temperature increases, ice cream sales also tend to increase. |
Example: Regressing sales (Y) on advertising expenditure (X). The equation might be: Sales = 10,000 + 5 * (Ad Spend) . This means for every extra dollar spent on ads, sales are expected to increase by $5. |
Q4. (a) Define conjoint analysis. What are the steps involved in conjoint analysis. Explain with suitable example. 0 (b) Discuss with the help of examples the area where multi-dimensional scaling can be applied for marketing. 0
Ans. (a) Conjoint Analysis Definition: Conjoint analysis is an advanced market research statistical technique used to determine how people value different attributes (features, functions, and benefits) that make up an individual product or service. It helps researchers understand the trade-offs consumers make between different features when choosing a product. Its main objective is to measure the utility or preference consumers have for different levels of a product’s attributes. Steps Involved in Conjoint Analysis:
- Identify Attributes and Levels: The first step is to select the most important attributes of the product or service and the different levels for each attribute.
- Create Product Profiles: Fictional product profiles or concepts are created using different combinations of attributes and levels.
- Data Collection: Respondents are presented with these product profiles and asked to rank, rate, or choose between them.
- Data Analysis: Using specialized statistical software, ‘part-worths’ or ‘utilities’ are calculated for each level of each attribute. These utilities represent how much each level contributes to the consumer’s preference.
- Interpretation and Simulation: The utilities are analyzed to understand which attributes are most important. Researchers can use these utilities to simulate market share for new product designs and evaluate pricing strategies.
Example:
A laptop manufacturer wants to launch a new model. Conjoint analysis can be used as follows:
- Step 1 (Attributes and Levels):
- Brand: Dell, HP, Apple
- Screen Size: 13-inch, 15-inch
- Price: ₹60,000, ₹80,000
- Step 2 (Product Profiles): Profiles are created from these combinations, such as “A Dell laptop with a 13-inch screen for ₹60,000”.
- Step 3 (Data Collection): Consumers are shown sets of these profiles and asked which one they would prefer to buy.
- Step 4 (Analysis): The analysis might reveal that consumers are very sensitive to price, followed by brand, and then screen size. It might show a high positive utility for the price of ₹60,000 and a strong preference for the Apple brand.
- Step 5 (Simulation): Using these utilities, the company can simulate what market share they might get if they launch a “15-inch HP laptop at ₹60,000”.
(b) Application of Multi-dimensional Scaling (MDS) in Marketing
Multi-dimensional scaling (MDS) is a statistical technique used to visualize perceived similarity or dissimilarity data in a spatial map. It allows marketers to see where brands, products, or services are positioned relative to each other in the minds of consumers. The resulting map is called a
“perceptual map”
.
Areas of MDS Application in Marketing (with examples):
- Brand Positioning: The most common use of MDS is to see how a brand is perceived relative to its competitors. It helps marketers understand the strengths and weaknesses of their brand’s position. Example: A car company could use MDS to see how consumers perceive BMW, Mercedes, Toyota, and Hyundai on dimensions like ‘luxury vs. economy’ and ‘sporty vs. family’. The map might show BMW is seen as ‘luxury’ and ‘sporty’, while Toyota is seen as ‘economy’ and ‘family’.
- Market Segmentation: MDS can be used to identify clusters of consumers who have similar perceptions. This helps in creating targeted marketing strategies for different segments. Example: A soft drink company might find that one segment of teenagers perceives all cola brands as similar, while another segment of health-conscious adults clearly differentiates them on the dimension of ‘sugar content’.
- New Product Development: Perceptual maps can identify “gaps” or empty spaces in the market where no competitor exists. This can present an opportunity to launch a new product with a unique positioning. Example: If a map of the snack food market shows there are very few snacks perceived as both ‘healthy’ and ‘tasty’, a company could develop a new product to fill this gap.
- Evaluating Advertising Effectiveness: By measuring brand perceptions before and after an advertising campaign, marketers can see if the campaign has successfully shifted the brand’s position in the desired direction. Example: If a bank, perceived as ‘old and slow’, runs a campaign to attract younger customers, MDS can track if the perception has moved towards ‘modern and dynamic’ after the campaign.
Q5. Section—B Till only few month ago, “The Mayur” on the Oxford Street, London was a_ popular restaurant. A large portrait of Indian lady hanging at the entrance of the restaurant appeared to be greeting customers with folded hands. But with the door of the restaurant closed for the past three months, what she now seems to be saying : We have made enough of you”. Located on a site enviable to any entrepreneur. The Mayur was a popular restaurant. On the Oxford Street, Britishers, in particular, have a fancy for Indian food. Moreover, despite the prestigious locations, the burden of rent of the restaurant was nominal, since the lease for the building was an old one. In the make of such a favourable factors, the closer the restaurant came as a great surprise and its frequent customers were shocked that they could no longer relish the tasty Indian cuisine. The Mayur was managed jointly by the Hotel Corporation of India, The Indian Tea and Restaurant Ltd., The Tea Board and the Minister of Commerce and Civil Aviation. Started in 984, it once attracted some 400 customers a day. However, during the past three years, the number of customers started dwindling and losses as well as complaints about bad services began to mount. The decline set in three years ago but no revival package came from the management. Thus an establishment which could have been ideal show window for India with its food, tea, selected handicraft and books had to closed down. Questions: (a) Can market research be helpful in the revival of the ‘Mayur’ ? Prepare a detailed research proposal for your proposed study. 20 (b) What information would you like to gather through your market research ? 20
Ans. (a) Role of Market Research in Revival and Research Proposal Yes, market research can be extremely helpful in the revival of ‘The Mayur’ restaurant. The case clearly states that there was a decline in customers and mounting complaints about bad service, but no revival package was initiated by the management. Market research can eliminate guesswork and speculation, providing a systematic framework to identify the root causes of the decline and to formulate a data-driven strategy for revival. A Detailed Research Proposal for the Proposed Study: 1. Title: “A Market Research Study for the Revival of ‘The Mayur’ Restaurant on Oxford Street.”
2. Background: ‘The Mayur’ was a popular Indian restaurant on Oxford Street with several favourable factors, including low rent and a customer base fond of Indian food. Despite this, it had to close down due to a decline in customers and complaints of bad service over the last three years. This proposal outlines a study to identify the root causes of these issues and formulate a strategy for revival.
3. Problem Definition: To identify the factors behind the decline in patronage and customer complaints at ‘The Mayur’, and to formulate a comprehensive marketing and operational strategy for a successful relaunch.
4. Research Objectives:
- To understand the current perceptions of ‘The Mayur’ among past and potential customers.
- To identify the key drivers of restaurant choice for Indian cuisine in London (e.g., food quality, service, ambience, price).
- To evaluate the service quality, menu, pricing, and ambience of ‘The Mayur’ (historically) and its key competitors.
- To identify target segments for a revived restaurant.
- To provide actionable recommendations for a relaunch strategy (menu, pricing, service standards, marketing).
5. Research Design: A mixed-method approach will be used, combining both exploratory and descriptive research.
- Phase 1 (Exploratory): In-depth interviews with former managers/staff and focus groups with former patrons to gain qualitative insights.
- Phase 2 (Descriptive): A structured survey of target customers (shoppers, office workers, tourists) on Oxford Street.
6. Data Collection Methods:
- Secondary Data: Review of old complaint logs, sales records, online review platforms (if any), and reports on competitors.
- Primary Data: Focus groups, in-depth interviews, and structured questionnaires administered in-person near Oxford Street.
7. Sampling Plan:
- Population: Shoppers and workers on Oxford Street, London residents interested in Indian food, and tourists.
- Sampling Method: Convenience/quota sampling for on-street interviews.
- Sample Size: Target 300-400 respondents for the survey.
8. Data Analysis: SPSS will be used for descriptive statistics, cross-tabulations, and factor analysis for survey data. Qualitative content analysis for focus group transcripts.
9. Timeline and Budget: (A hypothetical timeline, e.g., 8-10 weeks, and an estimated budget would be provided).
10. Expected Outcomes: A comprehensive report with clear, actionable recommendations, including a detailed business and marketing plan for a revived ‘The Mayur’. (b) Information to be Gathered Through Market Research To formulate an effective revival strategy for ‘The Mayur’, the following information would be crucial to gather: 1. Customer Profile and Dining Habits:
- Demographics: What is the age, income, nationality, and occupation of patrons of Indian restaurants in the area?
- Dining Habits: How often do they eat out? What is their average spend on a meal? What is the occasion (casual lunch, business meeting, special dinner)?
2. Competitor Analysis:
- Who are the main competing Indian restaurants in the Oxford Street area?
- What are their strengths and weaknesses (in terms of food, service, ambience, value)?
- What are their pricing strategies and what menu items do they offer?
3. Perceptions of ‘The Mayur’ (from former customers):
- What did they like most about it initially? Was it the food, the location, or something else?
- What specific problems did they encounter? (e.g., Decline in food quality, slow service, rude staff, uncleanliness).
- Why did they ultimately stop visiting? Was there a specific incident?
4. General Preferences for Indian Cuisine:
- What types of Indian cuisine are most popular in the target market? (e.g., authentic regional, British-Indian, street food, fine dining).
- What is the relative importance of factors when choosing a restaurant: food quality, speed of service, staff attitude, ambience, cleanliness, price, and authenticity ?
5. Revival Concept Testing:
- What is the level of interest in a revived ‘Mayur’?
- What is the reaction to potential new concepts? (e.g., a fine dining establishment, a casual bistro, a café focused on tea and snacks).
- Price Sensitivity: How much would they be willing to pay for a satisfying Indian dining experience?
6. Marketing and Communications:
- How do potential customers find out about new restaurants? (e.g., word-of-mouth, food blogs, social media, local advertising).
- Should the name ‘The Mayur’ be retained, or should it relaunch with a new brand identity?
This information would help the management not only understand what went wrong but also provide a clear roadmap to create a restaurant that meets the demands and expectations of today’s market.
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