Статистический анализ рекламной деятельности "Procter & Gamble"

• –    чистая сумма продаж (X1);

• –    чистая прибыль (X2);

• –    расходы на исследования и разработки (X3).

Таблица 1. Значения показателей факторов за 2014-2019 гг., млрд долл. США [1]

	У Расходы на рекламу, млрд $	Х1 Чистая сумма продаж, млрд $	Х2 Чистая прибыль, млрд $	Х3 Расходы на исследования и разработки, млрд $
2014	7,867	74,401	10,658	1,91
2015	7,18	70,749	8,287	1,991
2016	7,243	65,058	10,027	1,879
2017	7,118	65,058	10,194	1,874
2018	7,103	66,832	9,861	1,908
2019	6,751	67,684	3,966	1,861

Таблица 2. Корреляционная матрица [1]

	У Расходы на рекламу, млрд $	Х1 Чистая сумма продаж, млрд $	Х2 Чистая прибыль, млрд $	Х3 Расходы на исследования и разработки, млрд $
У Расходы на рекламу, млрд $	1	0,685594407	0,829583377	0,264179677
Х1 Чистая сумма продаж, млрд $	0,685594407	1	0,065316885	0,523539065
Х2 Чистая прибыль, млрд $	0,829583377	0,065316885	1	0,179958516
Х3 Расходы на исследования и разработки, млрд $	0,264179677	0,523539065	0,179958516	1

На основе полученных расчетных данных можно сделать вывод о том, что множественный коэффициент регрессии равен 0,98 (рис. 2). Это свидетельствует о сильной связи между признаками. Коэффици- ент детерминации (R2) составляет 0,96, из этого следует, что целых 96% вариации величины расходов на рекламу связаны факторами, которые включены в модель.

Regression Statistics

Multiple R             0,98298398

R Square              0,9662575

Adjusted R Square     0,91564374

Standard Error        0,10586035

Observations                  6

ANOVA ___________________________________________________________________

____________________________ df _____________SS_____________ MS _____________F_________ Significance F

Regression                    3    0,641818505 0,213939502    19,09080779  0,050184366

Residual                      2    0,022412829 0,011206414

Total 5    0,664231333

_____________________ Coefficients Standard Error tStat ________ P-value ______ Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept             5,01165062    1,936950257 2,587392527     0,12251942  -3,32237369   13,34567493    -3,32237369  13,3456749

X Variable 1           0,07800368     0,01521399 5,127102016    0,035999699  0,012543163  0,143464191   0,012543163  0,14346419

X Variable 2           0,10250068    0,019140158 5,355268257     0,03314499  0,020147228  0,184854137   0,020147228 0,18485414

X Variable 3-2,11890266    1,202755136 -1,76170743    0,220179019 -7,293940334  3,056135005   -7,293940334 3,05613501

Рис. 2. Регрессионный анализ [1]

Таким образом, из таблицы 2 видно, что наиболее сильная связь существует между расходами на рекламу и чистой прибылью, она прямая и равна 0,82. Это свидетельствует о наличии тесной связи между результативным и факторным признаком (рис. 3). Также на графике представлено уравнение, величина достоверности ап- проксимации (равна 0,87, что также говорит о сильной взаимосвязи) и полиноминальная линия тренда.

Это говорит о том, что чем больше затраты на рекламу, тем больше чистая прибыль компании, то есть маркетинговое продвижение в значительной мере влияет прибыль.

Рис. 3. Поле корреляции межу Y и X2 [1]

Зависимость между затратами на рекламу и чистой суммой от продаж (0,68). Полученный результат характеризует, что влияние данного фактора менее значительно, связь прямая средней силы (рис. 4). Также на графике представлено уравнение, величина достоверности аппроксимации (равна 0,67, что также говорит о средней взаимосвязи) и полиноминальная линия тренда.

Рис. 4. Поле корреляции межу Y и X1 [1]

При оценке зависимости затрат на рекламу и расходов на исследования и разработки получилось 0,26, связь прямая слабая. Также на графике представлено уравнение, величина достоверности аппрокси- мации (равна 0,21, что также говорит о слабой взаимосвязи) и полиноминальная линия тренда (рис. 5).

Рис. 5. Поле корреляции межу Y и X3 [1]

Значение затрат на рекламу снизилось на 1,12 млрд долл США в 2019 году по сравнению с 2014 годом. Также значение затрат на рекламу уменьшилось на 0,35 млрд долл США в 2019 году по сравнению с 2018 годом.

Также, ситуация в мире, связанная с Covid-19, оказала свое влияние на рекламный бюджет компании, однако не в большой степени, так как продукция относится к FMCG-группе.