Как сделать карту конкурентов в excel

Создание диаграммы с картой в Excel

Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel 2021 Excel 2021 для Mac Excel 2019 Excel 2019 для Mac Excel для iPad Excel для iPhone Excel для планшетов с Android Excel для телефонов с Android Excel Mobile Еще. Меньше

С помощью диаграммы с картой можно сравнивать значения и показывать категории по географическим регионам. Используйте ее, если ваши данные включают географические регионы (например, сведения о странах, областях или почтовых индексах).

Примечание: Эта функция доступна на Windows или Mac, если у вас Office 2019 или если у вас Microsoft 365 подписка. Если вы являетесь подписчиком Microsoft 365, убедитесь, что у вас установлена последняя версия Office.

Скачивание примеров

Вы можете скачать книгу с несколькими примерами диаграмм с картами, как в этой статье.

Отображение значений и категорий

На диаграммах с картами значения и категории могут отображаться по-разному. Значения представляются небольшими вариантами двух–трех цветов. Категории представлены разными цветами.

Например, на приведенной ниже диаграмме Countries by Tax Revenue % используются значения. Значения представляют налоговый доход в каждой стране, каждый из которых представлен с использованием спектра двух цветов градиента. Цвет для каждой области определяется местом, в котором находится его значение в спектре. По умолчанию чем выше значение, тем темнее соответствующий цвет.

В приведенном ниже примере карты стран по численности населения для отображения категорий используется легенда, чтобы показать группы или связи. Каждая страна представлена разными цветами.

Создание диаграммы с картой с типами данных

1. Диаграммы с картами стали еще проще благодаря географическим типам данных. Просто ввести список географических значений, таких как страна, область, округ, город, почтовый индекс и так далее, а затем выберите свой список и перейдите на вкладку Данные > Типы данных >Geography. Excel данные будут автоматически преобразованы в географический тип данных и будут включать свойства, соответствующие этим данным, которые можно отобразить на диаграмме с картой. В следующем примере мы преобразуем список стран в географические типы данных, а затем выбрали налоговый доход (%). из области «Добавить столбец» для использования на карте.

Теперь нужно создать диаграмму с картой, поэтому выберем любую ячейку в диапазоне данных, а затем перейдите на вкладку Вставка > Диаграммы >Карты>Картас заливкой .

Совет: Если данные настроены как таблица Excel ,а затем вы добавите страну в список, Excel автоматически обновить их как географический тип данных и обновить связанную диаграмму с картой. Аналогично, если вы удалите страну, Excel также удалит ее с диаграммы.

Форматирование диаграммы с картой

После создания диаграммы с картой вы можете легко настроить ее оформление. Просто щелкните карту, а затем выберите вкладку Конструктор диаграмм или Формат на ленте. Вы также можете дважды щелкнуть диаграмму, чтобы запустить области задач Формат объекта ,которая появится в правой части окна Excel объекта. При этом на диаграмме с картой также будут доступны определенные параметры ряда (см. ниже).

• Существует несколько параметров ряда диаграмм скартами, но они не поддерживаются на устройствах с Android и Excel Mobile. Если вам нужны некоторые параметры ряда карт, вы можете создать диаграмму в Excel для Windows или Mac и просмотреть ее на устройстве с Android или Excel Mobile.

• Проекции карты— изменение стиля проекции карты. По умолчанию Excel будет отображаться наиболее эффективный стиль.
• Область карты: изменение масштаба карты в представлении области или края до всемирного представления.
• Подписи на карте— показывать географические названия стран и регионов. Выберите отображение названий по размещению или всех надписей.

Вопросы и ответы

Вопрос. Когда я использую определенные текстовые расположения, я в итоге использую пустую карту и сообщение об ошибке или некоторые из моих точек на карте в других странах.

Ответ. Если вы используете данные, в которых может быть несколько похожих мест в мире, диаграммы с картами не могут различить их без дополнительных указаний. По возможности добавьте столбец с подробными данными более высокого уровня. Например, следующие расположения могут не совпадать с тем, как вы ожидаете, так как в мире есть много мест, где есть допустимые названия округов:

Однако данные должны правильно соотвяться, если добавить еще один столбец для более высокого уровня детализации, в данном случае — Province — это называется Устранение неоднозначности.

Если имеется несколько уровней географических данных, необходимо разделить каждый уровень на отдельную ячейку или столбец. Например, «Вашингтон, США» (штат, страна) не будет успешно создавать карту. В этом случае данные будут успешно соблюском при размещении «Вашингтон» и «США» в отдельных столбцах.

данные, которые не соединяются (объединяются области и страна)

данных, которые создадут карту штата Вашингтон

Ограничения

• На диаграммах с картами могут быть только географические данные высокого уровня, поэтому широта и долгота, а сопоставление улиц не поддерживается. Кроме того, на диаграммах с картами допустимо только одномерное отображение, поэтому для работы с многомерными данными используйте функцию 3D Maps в Excel.
• При создании новых карт или добавлении данных на имеющиеся необходимо подключение к Интернету (для подключения к службе карт Bing).
• Для просмотра имеющихся карт подключение к Интернету не требуется.
• Существует известная проблема, из-за которой диаграммы с картами, в которых используются географические типы данных, иногда соеданы неправильно. При попытке отфиксировать эти поля, пока проблема не будет устранена, попробуйте включить в нее поля администрирования, например «Край» или «Страна».

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос эксперту в Excel Tech Community или получить поддержку в сообществах.

Построение конкурентной карты рынка пластиковых карт

Конкурентные карты рынка, или карты стратегической конкуренции, являются одним из самых главных маркетинговых инструментов стратегического анализа. Карты конкуренции строятся для анализа поведения фирмы на рынке, постановки стратегических задач маркетинга товаров и услуг, разработки плана маркетинга. Цель карты — определение позиции фирмы среди конкурентов, ее сильных и слабых сторон, сильных и слабых сторон конкурентов. В рамках анализа очень важно определить дальнейшие шаги конкурентов, чтобы спрогнозировать будущие вызовы агрессивной среды рынка.

Стратегический конкурентный анализ (СКА) требует одновременного учета нескольких факторов. Возможный выход — использование в СКА статистических моделей, представляющих положение конкурентов на рынке, где число переменных больше или равно двум (п >2).

Если рассматривать карты сточки зрения количества используемых измерений, можно выделить три группы карт рынка:

• 1) матричные карты (число измерений п = 2);
• 2) трехмерная карта рынка (число измерений п = 3);

• 3) самоорганизующиеся карты признаков Кохонена — многомерная карта рынка (число измерений п > 3).
• 1. Матричный подход. Как известно из теории и практики маркетинговых исследований, построение конкурентных карт осуществляют в виде матрицы, в которой по строкам откладываются темпы роста рыночной доли, а по столбцам размещаются фирмы в зависимости от занимаемой ими рыночной доли (лидер, сильная конкурентная позиция, слабая конкурентная позиция, аутсайдер). Пример такой матрицы для 15 крупнейших банков на рынке пластиковых карт (по рейтингу РБК) приведен на рис. 8.

Рис. 8. Количество кластиковых карт в обращении на 1 июля 2012 г. (изменение в количестве пластиковых карт в обращении за год, % — топ 15 банков без участия Сбербанка России) Источник: РБК Рейтинг. Рейтинг банков по количеству пластиковых карт. Итоги I полугодия 2012 г.

Координатная плоскость матрицы разбивается на четыре квадранта — фактически четыре класса — вертикальная граница — среднее значение по количеству карт в обращении по 15 банкам выборки, горизонтальная граница — 0% роста. Анализ полученных квадрантов позволяет оценить положение банков-конкурентов на рынке. На матрице хорошо видно, что квадрант I содержит банки, имеющие большой объем карт в обращении в сочетании с высокими темпами роста с 1 июля 2011 г. по 1 июля 2012 г.

2. Трехмерная карта рынка. Трехмерная карта рынка представляет собой дальнейшее развитие матричной модели. Главное отличие — появление третьей переменной (третьего измерения).

Но данная модель будет являться объемной и не может быть представлена в виде плоской карты, поэтому трехмерная модель реализована в «пузырьковой» диаграмме Excel MS Office, где третья переменная отображается размером «пузырька». На рисунке 9 представлена трехмерная матрица по 15 банкам —лидерам рынка пластиковых карт на 1 июля 2012 г.

Рис. 9. Количество пластиковых карт в обращении на 1 июля 2012 г. (изменение в количестве пластиковых карт в обращении за год, % — топ 15 банков без участия Сбербанка России) Объем «пузырька» отображает значение количества новых эмитированных карт в I полугодии 2012 г. Источник: РБК Рейтинг. Рейтинг банков по количеству пластиковых карт. Итоги I полугодия 2012 г.

В рассматриваемом примере размер «пузырька» показывает объем эмиссии пластиковых карт, выданных в I полугодие 2012 г. Таким образом, этот показатель отражает активность развития карточного бизнеса банка. Например, Альфа-Банк, ВТБ-24, Росбанк и «Восточный Экспресс» активно выдают карты новым клиентам.

По мнению автора, построение стратегической карты рынка является одним из самых наглядных методов отображения конкурентов, их стратегических позиций в пространстве двух или трех измерений. Но в подобной модели удобно анализировать очень малое число банков, поскольку такую модель сложно визуально отобразить — загромождение исследовательского пространства возникает уже тогда, когда аналитик рассматривает всего 10—20 банков. Следовательно, необходимо найти технологию, позволяющую преобразовать многомерное пространство показателей, применяемых в рамках стратегического конкурентного анализа (СКА), в удобный для исследования и визуального представления вид.

При детальном рассмотрении перспектив многомерного стратегического анализа конкуренции следует найти ответ на следующий вопрос: возможно ли отобразить на карте многомерное пространство переменных, способное адекватно описать стратегические позиции банков-конкурентов?

3. Технология самоорганизующихся карт-признаков Кохонена (СОК) для построения карт конкуренции. Нейронно-сетевая модель — модель самоорганизующихся карт Кохонена (СОК, в зарубежной практике и литературе — SOM), по мнению автора, способна представить наиболее точный результат при проведении стратегического анализа конкуренции на рынке.

Технология нейронных сетей была разработана в 1950-х гг. В этот период в научных исследованиях прекрасно зарекомендовали себя так называемые нейронные сети — самообучающиеся системы. Главное их преимущество состояло в имитации деятельности человеческого мозга, что было применено сначала для распознавания образов. В дальнейшем применение нейронных сетей дало науке новый метод работы с информацией — «добычу данных» (data mining), т.е. искусство работы с информацией, построенное на поиске и отборе полезной информации и выявлении существующих закономерностей.

Самоорганизующиеся карты являются одной из разновидностей неуправляемых нейронных сетей. Они были предложены Тьюво Кохоненом в начале 1980-х гг. Данная технология представляет собой набор аналитических процедур и алгоритмов, позволяющих преобразовать традиционное описание множества объектов, заданных в многомерном (л > 3) пространстве признаков плоской базы данных, в двумерную карту. Смоделированная карта устроена таким образом, что близким объектам в многомерном пространстве отвечают рядом стоящие точки (их образы) на карте.

Применение технологии СКП дает ряд преимуществ:

• • кластеризация объектов — обнаружение групп объектов с одинаковыми характеристиками (далее — кластеров) по их локализованному расположению на специально создаваемой карте кластеров;
• • изучение содержательного описания обнаруженных групп по специфическим особенностям, обнаруженным на карте признаков, а также на проекциях карты кластеров на каждый признак в отдельности;
• • выявление неявных связей и закономерностей между признаками (используется принцип «нечеткой логики»);
• • при построении динамической модели с помощью карты — проведение оценки объектов в динамике, оценка изменений как в целом по структуре кластеров, так и по каждому объекту в отдельности;
• • расположение (позиционирование) на карте новых объектов для придания им статуса (рейтинга) — полезно для оценки процессов слияний и поглощений, для оценки потенциала выхода на новые рынки;
• • прогнозирование значений одних признаков объектов через другие (в условиях отсутствия части данных карта производит достройку значений объектов);
• • выбор объектов с определенными характеристиками за счет поисковых уникальных критериев, формируемых в терминах СКП.

Сегодня практически в каждой предметной области при тщательном рассмотрении можно найти постановки задач для нейронно-сетевых моделей не только для научных, но и для практических задач.

Учитывая показанные возможности самоорганизующихся карт, можно определить следующие основные области применения этих карт в маркетинге:

• • анализ товарных рынков на основании потребительских предпочтений;
• • сегментирование покупателей и клиентов;
• • информационное обеспечение выработки маркетинговых решений и анализа рынка;
• • конкурентный анализ 1 .

Следует выделить ряд основных направлений применения нейронных сетей в практике банковского маркетинга:

• • исследование конкуренции и ближайших конкурентов (в том числе интенсивности конкурентной борьбы);
• • работа по привлечению клиентов, в том числе исследования эффективности продвижения банковских продуктов — рекламы, BTL [1][2] и т.п.;
• • работа с существующей клиентской базой — определение наиболее прибыльных клиентов, удержание клиентов, в том числе разработка программ лояльности и кросс-продаж;
• • классификация клиентов — определение типовых групп и профилей клиентов на основании исследований совокупностей приобретаемых клиентами продуктов и услуг (изучение паттернов поведения клиентов);
• • прогнозирование эволюции клиентской базы, исследования изменений клиентуры, прогноз продаж банковских продуктов и услуг;
• • маркетинговые исследование регионов, выбор перспективных регионов для развития, оптимизация сети продаж.

Проиллюстрируем работу технологии СОК на простом примере [3] . Предположим, что все эти три параметра объектов представляют собой их координаты в трехмерном пространстве. Например, для банка это могут быть следующие показатели: чистые активы, капитал, прибыль. Тогда каждый банк-объект можно представить в виде точки в этом пространстве, что и сделаем (чтобы не было проблем с различным масштабом по осям, пронормируем все эти признаки в интервал [0,1]) (рис. 10).

В полученном трехмерном пространстве хорошо видно, как расположены банки-объекты в пространстве, причем легко заметить участки, где объекты группируются (сгущения). Распределение объектов таким образом означает, что если у них имеются сходные параметры, значит, и сами эти объекты принадлежат к одной группе. Очевидно, что подобная модель будет понятна для восприятия только в случае, когда признаков (переменных) два или три.

Карта Кохонена представляет собой эластичную сеть (рис. 11). Такую сеть исследователь помещает в пространство признаков, где уже имеются банки, которые необходимо проанализировать. Далее технология самоорганизующихся карт работает следующим образом: каждый объект (точка в исследуемом пространстве) тестируется отдельно, и выявляется ближайший к нему узел сети. После этого данный узел подтягивается к объекту (сетка эластична, поэтому вместе с этим узлом так же, но с меньшей силой подтягиваются и соседние узлы). Затем выбирается другой объект (точка), и процедура повторяется (рис. 12). В результате каждый признак (показатель) может быть представлен в виде криволинейного пространства (рис. 13).

Рис. 10. Трехмерное пространство

Рис. 11. Карта Кохонена

Рис. 12. Трехмерное пространство с наложением карты

Рис. 13. Карта /-го показателя (одного из признаков модели) 1

Мы используем технологию самоорганизующихся карт Кохонена, поскольку она позволяет преобразовать многомерную систему в простую для восприятия двумерную систему (потому что уже трехмерную картинку невозможно корректно отобразить на плоскости) так, 1 [4]

чтобы соседние в изучаемом пространстве объекты оказались рядом и на полученной картинке. Образно говоря, если трехмерная криволинейная поверхность попадает под пресс и становится плоской, то на ней образуются складки и разрывы. Похожая ситуация возникает при создании географической карты в проекции Меркатора — неизбежны искажения при перенесении карты с поверхности глобуса на плоскость.

В результате всех операций применения технологии карты Кохонена объекты со схожими параметрами попадут в один узел или в соседние узлы. Таким образом, можно считать, что благодаря системе самоорганизующихся карт Кохонена исследователь решает задачи:

1) поиска похожих объектов и 2) группировки подобных объектов.

Самоорганизующиеся карты Кохонена обладают и другими возможностями. Они позволяют представить полученную информацию в простой и наглядной форме путем нанесения раскраски. Для этого исследователь раскрашивает полученную карту цветами, соответствующими интересующим признакам объектов.

Если рассматривать пример с анализом банков на рынке, можно раскрасить одним цветом те узлы, куда попал хотя бы один банк, у которого наблюдается бурный рост филиальной сети. Тогда после нанесения цвета мы получим зону, которую можно назвать зоной стремительного роста сети продаж, и нахождение интересующего нас банка в этой зоне говорит о росте его стратегического конкурентного потенциала в регионах.

С помощью карт можно также получить информацию о зависимостях между параметрами. Отмечая на карте различные статьи финансовых и экономических отчетов отдельными цветами, менеджер-исследователь получит атлас, хранящий в себе информацию о состоянии рынка.

Дополнительно технология картирования имеет возможность достраивать недостающие значения, которые по какой-то причине отсутствуют (ошибки, пропуски, скрытые данные). То есть когда исследователю недоступна полная картина, карта позволяет дополнить недостающие кусочки мозаики информационного поля.

• [1] ДебокГ., Нохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт : пер. с англ. М. : Альпина, 2001.С. 19.
• [2] BTL (от англ, below-the-line — под чертой) — комплекс маркетинговых коммуникаций, отличающихся от прямой рекламыATL (от англ, above-the-line) уровнем воздействия на потребителей и выбором средств воздействия на целевую аудиторию.Включает в себя стимулирование сбыта, мерчандайзинг, POS-материалы (аббр. от англ, point of sale — место продажи), ди-рект мейл (от англ, direct mail — прямые почтовые рассылки), выставки и многое другое. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/BTL
• [3] Источник примера и иллюстраций: Стариков А. Использование самоорганизующихся карт в задачах кластеризации. URL:http ://www. basegrou p. ru/l i bra ry/a na lysis/cl usterization/som_m i ne/
• [4] Кутьин В. Искусственный интеллект в маркетинге // Проект E-xecutive. URL : http://old.e-xecutive.ru/publications/analysis/article_1882/

Таблица Excel — Конкурентный анализ рынка v1.0

Скачать готовый шаблон таблицу Excel для конкурентного анализа рынка и проведения полного анализа конкурентов и составления карты конкурентов. Он включает в себя подробное изучение деятельности основных игроков отрасли, начиная с анализа цен, рекламы, ассортимента и заканчивая подробным SWOT анализом конкурентов.

• разработке маркетинговой стратегии, позиционирования товара
• прогнозировании плана продаж
• разработке ассортимента и товарной политики
• установлении цены на товар
• разработки товара: выбор свойств и ключевых характеристик продукта
• разработки стратегии продвижения продукта

Автор Маркетолог Скачивания 20 Первый выпуск 18 Фев 2020 Обновление 18 Фев 2020 Оценка 0.00 звёзд 0 оценок

Другие ресурсы пользователя Маркетолог

Скачать нигу учета продаж розничного магазина в Эксель

Скачать таблицу Excel для выбор основных конкурентов

Скачать таблицу в Excel для оценки конкурентоспособности компании

Скачать готовую таблица с формулами Excel для расчета рекламного бюджета

Скачать таблицу Excel для расчета эфективности промо-акции

Шаблон карты восприятия

Создатель перцептивной карты и шаблонов для понимания рыночного ландшафта и выявления возможностей

• Определите, как ваш клиент смотрит на ваш продукт в сравнении с конкурентами
• Понимать потребительские тенденции и соответственно разрабатывать эффективные стратегии
• Превратите данные ваших маркетинговых исследований в быстро понятные визуальные эффекты

Больше шаблонов и примеров карты восприятия

Карта восприятия для конкурентного анализа

Карта восприятия для ситуационного анализа

Пустые стрелки SWOT Шаблон

Анализ пестика для ситуационного анализа

Диаграмма пяти сил для анализа ситуации носильщиков

Круто помогает тебе сделать это с

Предварительно разработанные шаблоны для понимания позиционирования конкурентов
Простые инструменты рисования и диаграммирования для перцептивного картирования

Поделитесь с другими членами своей команды для совместной работы в режиме реального времени и группового редактирования

Экспорт диаграммы в качестве высококачественных изображений или PDF-файлов для включения в презентации PowerPoint и Word документов

Руководство и передовая практика

Карта восприятия, также известная как ‘карта позиционирования продукта’, является инструментом, который помогает визуализировать восприятие различных продуктов потребителями. Это помогает понять конкурентное позиционирование бренда

Как создать карту восприятия

• В зависимости от интересующей Вас темы выберите определяющие Вас атрибуты, которые должны быть важны для восприятия клиента.
• Проводите опросы, чтобы собрать информацию о том, как ваши клиенты и потенциальные покупатели относятся к использованию вашего продукта, а также мнения ваших конкурентов. Вопросы опроса должны быть сосредоточены на выбранных ранее атрибутах.
• Проанализируйте данные, собранные в ходе опроса. Понимать различия в том, как потребители относятся к продуктам конкурентов.
• Учитывая выбранные вами атрибуты детерминанта, дайте каждому из ваших конкурентов оценку. Балл должен отражать то, что средний потребитель чувствует по отношению к бренду.
• Используя шаблон карты Creately perceptual, визуально представляем позицию каждого бренда на основании полученных им баллов.
• Поделитесь заполненной картой восприятия с заинтересованными сторонами для ее анализа. Через Creately они могут делиться своими мнениями прямо на диаграмме в виде комментариев.
• С помощью Creately Viewer вы можете встроить свою диаграмму в веб-сайты, блоги или интранет. Это даст всем быстрый доступ к постоянно обновляемой карте восприятия.