Анализ внешней маркетинговой среды на примере создания туристского продукта на территории Жлобинской туристской зоны

Источник: собственная разработка

Таким образом, наиболее значимыми факторами макросреды для Жлобинской туристской зоны являются экономические, политические, конкурентные и социальные. Среди экономических факторов не оказывает особого влияния лишь уровень инфляции – при любом ценовом уровне  качество предлагаемых услуг остается отличным и население готово пользоваться туристическими услугами, особенно если это туры национальной тематики и небольшой стоимости. Политические и социальные факторы, как показал анализ, очень важны: государство формирует законодательную базу в сфере туризма и осуществляет контроль за развитием национального туризма, что немаловажно, а потребительский спрос формирует тематику и разнообразие туров. Технологические факторы, касающиеся развития инноваций и прогресса в использовании сырья и материалов, также оказывают существенное влияние на развитие туристской зоны.

2.2. Количественный анализ факторов внешней среды

Целью методики количественного анализа является выявление значимых для туристской зоны и ее турпродукта факторов внешней среды. Наиболее часто используемыми методами такого анализа являются корреляционный и регрессионный анализ.

Корреляционный анализ— статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов. Цель корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной [6,c.26].

Исходные данные для  корреляционного анализа представлены в табл.2.5.

Таблица 2.5. Исходные данные для корреляционного анализа (по Гомельской области)

Окончание табл. 2.5

Источник: [9,c.63-136]

          На основе имеющихся данных вышеперечисленных показателей определим коэффициент корреляции Пирсена при помощи функции MS Exсel «КОРРЕЛ». Полученное значение коэффициента корреляции проверяем на значимость. Для этого используем показатель t-статистики, определяемый по формуле [6,с.26]:

                                       ,                                         (2.1)

где r – это коэффициент корреляции Пирсена;

      n – количество исследуемых периодов.

Полученное статистически значимое значение коэффициента корреляции интерпретируется с точки зрения тесноты взаимосвязи, а после – с точки зрения направления влияния (ПРИЛОЖЕНИЕ Б).  Результаты корреляционного анализа представим в табл. 2.6.

   Сравнивая показатель t-статистики с критическим значением, которое при доверительной вероятности 0,95 и числе степеней свободы 5 равно 2,57, можно сделать вывод о том, что результаты корреляции важны и выявили основные показатели влияния на Жлобинскую туристскую зону.

Таблица 2.6. Результаты корреляционного анализа

Источник: собственная разработка

Из таблицы видно, что между численностью населения, уровнем инфляции и прибылью от реализации товаров (работ и услуг) связь обратная, но они являются значимыми, так как эти показатели выше критического значения и от них зависит степень потребления будущего турпродукта. Значение корреляции остальных факторов таких, как уровня безработицы, индекса потребительских цен, численности трудоспособного населения, числа средств размещения меньше критического значения, что говорит о том, что данное значение не является значимым.

Естественный прирост и  з/п  населения, число объектов розничной торговли и промышленности, протяженность и качество автомобильных дорог – являются главными показателями, оказывающими прямое влияние на прибыль от реализации услуг и находящихся с этим фактором в непосредственной тесной связи. Чем больше молодого и перспективного населения, тем больше заинтересованности в путешествиях и различных поездках, тем больше усовершенствуется сфера услуг, появляется больше объектов розничной торговли и работников промышленного комплекса.

Состояние автомобильных дорог тесно связано с индустрией туризма и хорошее их качество позволит больше организовывать туры на территорию туристской зоны, а также уровень развития промышленных предприятий позволит совершать производственные экскурсии, что будет очень интересно и познавательно для населения.

Проанализировав данные табл. 2.6,  можно сделать вывод, что особое влияние на прибыль от реализации товаров (работ и услуг) на территории туристской зоны оказывают такие факторы, как численность населения, заработная плата рабочего населения, уровень инфляции, денежные доходы на душу населения, а также число объектов розничной торговли и промышленного комплекса. Уровень безработицы, численность трудоспособного населения, число средств размещения не оказывают особого влияния на прибыль туристской зоны и ее развитие. Хотя для туризма очень важны средства размещения туристов: гостиницы, отели и т.д. Скорее всего, что население не осведомлено о таких местах или для них это слишком дорого. Для этого нужно рассматривать скидки различным группам туристов (по возрасту) или усовершенствовать пути продвижения туристского продукта, в котором включается место проживания туристов. Это можно сделать с помощью СМИ или рекламных носителей.

Параметры регрессионной модели рассчитываются при помощи функции MS Excel Регрессия (Сервис-Анализ данных-Регрессия). Расчет регрессионной модели представлен в ПРИЛОЖЕНИИ В.

Исходные данные регрессионного анализа рассмотрим в следующей таблице:

Таблица 2.7. Исходные данные для регрессионного анализа