M O D E LY M Ě Ř E N Í A Z L E P Š O V Á N Í SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ OD TEORIE K PRAXI
Výstup z projektu podpory jakosti č. 4/12/2004
GfK Praha a Incoma Consult kolektiv autorů
Národní informační středisko pro podporu jakosti Praha, 2004
Publikace nebyla podrobena korektuře ze strany Národního informačního střediska pro podporu jakosti. Za kvalitu textů a tisku odpovídá autor.
© Národní informační středisko pro podporu jakosti ISBN 80-02-01686-6 2
PODĚKOVÁNÍ
Ráda bych vyjádřila mimořádné poděkování všem kolegům, kteří se podíleli na vzniku této publikace. Jmenovitě Mgr. Martinu Andělovi (Data Production Team Leader, GfK Praha), Ing. Martině Heindl, Ph.D. (Project Manager, Incoma Consult), Ing. Kláře Součkové (Research Specialist, GfK Praha) a RNDr. Pavlovi Rusému (Methodology Development Director, GfK Praha) za příjemnou a vysoce ceněnou spolupráci při tvorbě textu a dále JUDr. Ing. Stanislavu Zahradníčkovi (výkonný ředitel, SIMAR) za jeho úvodní slova. Poděkování patří též Mgr. Jitce Mikolášové (Business Development Executive, GfK Praha) a Pavlovi Kudrnovskému (Data Production Specialist, GfK Praha) za organizační zabezpečení bleskového online průzkumu mapujícího aktuální situaci ohledně sledování spokojenosti zákazníků v ČR, Michalu Galuškovi za asistenci při překladech (student Strojní fakulty, ČVUT), Jiřímu Ratajíkovi za textovou korekturu (student Pedagogické fakulty, UK) a Jaroslavovi Medřickému (DTP Specialist, GfK Praha) a Rudolfu Valentovi (společník, Tiskařské služby – R. Valenta) za tiskové zpracování této publikace.
Ing. Martina Mühlbachová Senior Research Consultant Satisfaction & Loyalty Team Leader GfK Praha
3
OBSAH KAPITOLA 1 NÁVRH A POPIS METODIKY MĚŘENÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ ..... 9 1.1 Základní přístupy ke zjišťování spokojenosti zákazníků .................. 13 1.2 Modely měření spokojenosti a loajality zákazníků ........................... 15 1.3 ESOMAR – Doporučené principy při výzkumu spokojenosti zákazníků......................................................................................... 18 KAPITOLA 2 DOPORUČENÁ STRUKTURA DOTAZNÍKŮ PRO SBĚR DAT O SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ DOPORUČENÉ POSTUPY IDENTIFIKACE ZNAKŮ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ ............................................................................................... 27 2.1 Evropský index spokojenosti zákazníků (EPSI – European Performance Satisfaction Index)......................................................29 KAPITOLA 3 DOPORUČENÉ POSTUPY PRO VÝBĚR VELIKOSTI VZORKU ZÁKAZNÍKŮ ............................................................................................... 35 3.1 Náhodný výběr ................................................................................ 37 3.2 Kvótní výběr .................................................................................... 48 KAPITOLA 4 DOPORUČENÉ POSTUPY SBĚRU DAT .................................................49 4.1 Reprezentativnost ............................................................................ 49 4.2 Výtěžnost ......................................................................................... 52 4.3 Techniky sběru dat ........................................................................... 53 KAPITOLA 5 DOPORUČENÉ POSTUPY PRÁCE S INFORMACEMI O MÍŘE SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ PŘI ROZHODOVACÍCH PROCESECH VE VEDENÍ ORGANIZACÍ ........................................................................ 59 5.1 Benchmarking .................................................................................. 61
4
5.2 Vztah mezi spokojeností a loajalitou ................................................68 KAPITOLA 6 DOPORUČENÉ POSTUPY PŘI ZLEPŠOVÁNÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ ............................................................................................... 77 6.1 Marketingový mix jako zdroj faktorů ovlivňujících spokojenost zákazníků ........................................................................................ 80 6.2 Úloha marketingového oddělení při zvyšování kvality ..................... 86 KAPITOLA 7 SPECIFIKA MĚŘENÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ VE VÝROBNÍCH ORGANIZACÍCH, ORGANIZACÍCH POSKYTUJÍCÍCH SLUŽBY A ORGANIZACÍCH VEŘEJNÉ SPRÁVY....................................................99 7.1 Trh organizací .................................................................................. 99 7.2 Sektor služeb ................................................................................. 100 7.3 Veřejná správa ............................................................................... 102 KAPITOLA 8 AKTUÁLNÍ ATMOSFÉRA OHLEDNĚ SLEDOVÁNÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ ............................................................................................. 107 8.1 Specifikace projektu ....................................................................... 107 8.2 Výsledky průzkumu ....................................................................... 108 8.3 Shrnutí............................................................................................ 117 PŘÍLOHY.................................................................................................. 121 PŘÍLOHA A SIMAR – DOPORUČENÍ KLIENTSKÝM FIRMÁM................................... 123 PŘÍLOHA B SIMAR – ETICKÉ ZÁSADY ČINNOSTI V OBORU MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU ................................................................................................ 127 PŘÍLOHA C SIMAR – STANDARDY KVALITY – TAZATELSKÉ SÍTĚ ......................... 131
5
PŘÍLOHA D SIMAR – STANDARDY KVALITY – SBĚR A KONTROLA POŘIZOVANÝCH DAT........................................................................................................... 137 PŘÍLOHA E SIMAR – STANDARDY KVALITY – PREZENTACE VÝSLEDKŮ MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU.............................................................141 LITERATURA............................................................................................ 143 INTERNETOVÉ ODKAZY ........................................................................ 145
6
ÚVOD
V současném globálním světě se neustále zvyšuje úroveň, šíře a diferencovanost nabídky výrobků a služeb, a proto orientace zákazníků-spotřebitelů na tomto poli je stále obtížnější. Své hrají kvalita výrobku a služeb, jejich specifické vlastnosti, cena, nabídka v prodejnách včetně jejích alternativních forem, pohotovost této nabídky, vyškolený a ochotný personál, doprovodné služby, servis jako takový a mnoho dalších faktorů. Mimo pozornost nemůže být ani reklama a další nástroje podpory prodeje. Někdo sleduje reklamy pozorně, někdo je opomíjí. Ne každý zákazník přichází do prodejního místa již rozhodnutý, některý se nechá méně, některý více ovlivnit přímo na místě. To vše znamená problém i pro výrobce a prodejce. Musí čelit široké konkurenci. Přitom jejich zájmem bude vždy zvyšovat podíl na trhu, dostávat se do pozice „jedničky“. To však těsně souvisí s faktorem, který je v tomto zcela normálním soupeření rozhodující – je jím osoba zákazníka, jeho potřeby, požadavky a také jeho spokojenost. Ta přitom nebývá stálá, je ovlivňována nejen spokojeností v okamžiku nákupu, ale i spokojeností trvalou, tedy spokojeností s výrobkem či službou po celou dobu jejich užívání, ale také spokojeností se společností, která výrobek či službu poskytuje. A zákazník nezapomíná, dobrá či špatná zkušenost se promítá do jeho rozhodování v budoucnosti. Ztratit jeho přízeň je velmi snadné, znovu ji získat trvá dlouho a vyžaduje mnoho snahy a také finančních prostředků. Znát zákazníka, jeho zvyklosti, potřeby, preference a jeho spokojenost není jednoduché. Neexistuje totiž „zákazník obecně“, ale entita jednotlivých zákazníků. Jejich konání a myšlení je samozřejmě ovlivňováno různými faktory, příslušností k různým věkovým, regionálním, vzdělanostním skupinám a i v nich existují značné 7
rozdíly. Proto výzkum trhu přestal být již módou, výjimkou, určitou exkluzivitou a stal se nutností. Přesto je využívání výzkumu trhu překvapivě nízké a investice věnované do reklamy, do vývoje výrobků, odbytových cest, zvyšování spokojenosti a loajality zákazníků a dalších oblastí nejsou zcela dostatečně prověřovány kvalifikovaným výzkumem. Tato publikace se snaží ukázat, jak lze výzkumu trhu využívat při mapování zákazníka a jeho spokojenosti. Vychází z obecných premis, ale uvádí též některé specifické výzkumné postupy. Ty mají mnoho podob – základem však musí být spolehlivost, validita a transparentnost výzkumu. O to se jednotlivé agentury, které respektují mezinárodně, ale i národně platné standardy, snaží. Pokud mají být všechny uvedené požadované informace zjištěny, a to na vysoké kvalitativní úrovni, je důležité, aby zadavatel jasně a hned na začátku specifikoval, o co mu jde, co chce zjistit, jaké poznatky potřebuje. Potom musí přijít fáze spolupráce a vyjasňování – agentura přednese svůj návrh, o němž se diskutuje a výsledkem je projekt výzkumu. Po definici designu výzkumu následuje sběr dat. Závěrečná fáze má pak dvě etapy – výslednou zprávu a hlavně její „přetavení“ do konkrétních obchodních, výrobních či vývojových záměrů. To bylo několik myšlenek o výzkumu trhu. Měli bychom pozitivní myšlenky a trendy podporovat, protože tím můžeme pomáhat i naší ekonomice a celé společnosti, ale hlavně pracovat ve prospěch našich obyvatel.
JUDr. Ing. Stanislav Zahradníček výkonný ředitel Sdružení agentur pro výzkum trhu a veřejného mínění SIMAR 8
KAPITOLA 1 POPIS METODIKY MĚŘENÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ „Kdyby účetnictví registrovalo spokojenost zákazníků jako bilanční hodnotu, rozuměli bychom lépe souvislosti mezi současným stavem organizace a její budoucí schopnosti produkovat bohatství.“ Prof. Claes Fornell, profesor v oblasti řízení obchodu, The University of Michigan Business School Globální ekonomika posledních let má za následek nejsilnější konkurenci na trhu, s jakou se společnosti měly kdy možnost setkat. Společnosti a organizace po celém světě se snaží najít jakýkoliv bod, ve kterém mohou být unikátní, a tak se odlišit od své konkurence. Obdobně i zákazníci vyhledávají dodavatele, jejichž výrobky a služby jsou znatelně lepší, a tyto vnímané rozdíly využívají jako vodítko pro své rozhodování a jako opodstatnění případné vyšší ceny. Jelikož většina zákazníků má možnost nakoupit u více dodavatelů, kteří nabízí produkty obdobné kvality, musí zvažovat vlastnosti nad rámec samotného produktu. Sledují vlastnosti samotných dodavatelů, jejich interní praktiky a další známky orientace na kvalitu a zákazníka. Většina společností ztratí časem určitý díl svých zákazníků. V mnoha případech je tato ztráta způsobena přechodem ke konkurenci. Na některých trzích dosahuje průměrný podíl odcházejících zákazníků až 30 %. Jako hlavní důvod odchodu zákazníků ke konkurenci je ve velké většině případů nespokojenost s poskytovaným výrobkem či službou. V případě, že je organizace schopna nahradit ztracené 9
zákazníky novými, nemusí být tento stav považován za velký problém, ale je nutno mít na paměti, že náklady na získání nových zákazníků jsou mnohonásobně vyšší než náklady na udržení si zákazníků stávajících. Pochopení potřeb zákazníků a poskytování vysoké míry spokojenosti zákazníkům pomáhá zajišťovat vysokou míru jejich loajality, což se v konečném důsledku může promítnout i do vyšší ziskovosti organizace. Zvýšení spokojenosti zákazníků může zajistit vyšší příjmy, snížit budoucí výdaje, snížit cenové výkyvy a snížit pravděpodobnost ztráty zákazníků v případě krátkodobých potíží s kvalitou. Celá tato publikace je zacílena na měření a zlepšování spokojenosti externích zákazníků, nikoli na zákazníků interních tj. zaměstnanců. Spokojenost zákazníka, respektive spotřebitele výrobku či služby, lze definovat jako emocionální odezvu vztahující se k hodnocení rozdílu mezi předchozí zkušeností či očekáváním a skutečnou zkušeností s produktem. Jako taková zahrnuje několik aspektů, se kterými může být zákazník spokojen či nespokojen – spokojenost lze z obecného hlediska hodnotit: ■ ■ ■ ■
s produkty organizace s určitými aspekty produktů organizace s organizací, zastoupením a / nebo odděleními jako celky s průběhem obchodní komunikace s organizací (obchodní zastoupení, dodání zboží, reklamační opravy, přístup k vyřizování stížností, atd.) ■ se vztahem organizace se zákazníkem před uskutečněním nákupu ■ se vztahem organizace se zákazníkem po uskutečnění nákupu
10
Jde tedy o zcela subjektivní hodnocení, které má však zásadní důležitost pro ekonomiku podniku. Ačkoliv přímé propojení spokojenosti zákazníků se ziskovostí organizace zatím nebylo přesvědčivě ve všech případech prokázáno, propojení s délkou udržení si zákazníka však ano. A jak již bylo řečeno, udržení stávajících zákazníků je mnohem hospodárnější než získávání nových. Délka udržení zákazníka je čas či počet nákupních cyklů, po které zákazník zůstává u jednoho dodavatele než přejde se svými požadavky a potřebami k jinému. Jedná se o loajalitu zákazníků. Obecně lze říci, že čím delší tato doba je, tím se zákazník stává hodnotnějším – od spokojeného zákazníka lze například očekávat, že: ■ zůstane zákazníkem déle ■ zmíní se o svém dodavateli jiným, potenciálním zákazníkům, kteří si třeba jeho produkty vyzkouší ■ utratí větší podíl svého rozpočtu u dodavatele, jenž nejlépe uspokojí jeho potřeby Význam měření spokojenosti zákazníků má tedy jasné ekonomické opodstatnění. Dále lze s jeho pomocí včasně identifikovat nové či potenciální problémy dříve, než by mohly ohrozit běh celé organizace. Uspokojení zákazníků je jediným způsobem, jak na dnešním trhu obstát a zůstat konkurenceschopným. Důraz organizace na spokojenost zákazníků vysílá signál o její zákaznické orientaci a orientaci na kvalitu, kterou spotřebitelé v dnešní době vyhledávají. Jako další identifikace kvality společnosti se dnes považuje certifikace podle normy ISO 9000. S ohledem na výše uvedené skutečnosti tedy není překvapením, že nejnovější vydání této 11
normy – ISO Q9001–2000 – obsahuje požadavek na monitorování a měření spokojenosti zákazníků. Aktuální atmosféra ohledně zákazníků na českém trhu
monitorování
spokojenosti
Pro snadnější pochopení současné situace týkající se zjišťování a monitorování spokojenosti zákazníků v prostředí České republiky provedla společnost GfK Praha bleskový online průzkum mezi předními decision makers. 146 předních marketingových pracovníků poskytlo náhled do aktuální situace jejich společností. Hlavní závěry: 1. Sledování spokojenosti zákazníků je pro drtivou většinu společností naprosto či velmi důležitou oblastí. Vnímání důležitosti má přímý vliv na samotnou realizaci takto zaměřených šetření – čím je pro společnost sledování spokojenosti zákazníků důležitější, tím je také častěji, pravidelněji a systematičtěji realizují. 2. Ty společnosti, které preferují kontinuální a systematický přístup k monitorování spokojenosti zákazníků, v největší míře využívají služeb expertů specializujících se na tuto oblast. „Příležitostné“ sledování spokojenosti zákazníků je většinou řešeno vlastními silami. 3. Monitoring a analýzy spokojenosti zákazníků: ■ 43 % společností analyzuje spokojenost zákazníků pravidelně a systematicky ■ 51 % společností realizuje analýzy spokojenosti zákazníků, avšak nepravidelně a nesystematicky; nejčastěji zmiňované 12
důvody takového přístupu jsou tyto: nedostatek lidských zdrojů (35 %), příliš vysoká cena takových šetření (31 %) a nedostatek informací o možnostech pravidelného a systematického výzkumu spokojenosti zákazníků (29 %) Tři nejčastěji využívané způsoby monitorování spokojenosti zákazníků: reporting vlastních týmů (65 %), spotřebitelské dotazování (51 %) a systémy stížností a návrhů pro „rychlé řešení a odstraňování problémů“ (40 %). Více než polovina společností (57 %) využívá při analýze a interpretaci výsledků benchmarky. Srovnávací kritéria jsou obecně nejvíce aplikována v oblasti B2C (66 %). Výsledky zjišťování spokojenosti zákazníků nejčastěji slouží jako podklady pro firemní strategie (76 %), vstupy pro operativní plánování (53 %), úpravy cenové politiky (40 %), hodnocení / odměňování pracovníků, poboček atd. (39 %) a pro školení a další vzdělávání pracovníků (37 %). ■ téměř 6 % společností zmíněné analýzy neprovádí vůbec; nejčastěji z důvodu přesvědčení, že společnost dobře zná názory svých zákazníků! Detailní výsledky průzkumu jsou k dispozici v kapitole 8.
13
1.1 Základní přístupy ke zjišťování spokojenosti zákazníků 1.
Průzkumy spokojenosti zákazníků
Takovýto výzkum lze koncipovat jednorázově, ale skutečně zákaznicky orientované společnosti realizují pravidelné, systematické a opakované (trackingové) výzkumy, které odhalují trendy jak ve spokojenosti tak i v loajalitě zákazníků. Trackingové studie jsou obzvláště účinné při monitorování příčin spokojenosti či nespokojenosti. Tyto průzkumy se většinou realizují prostřednictvím telefonického, písemného či online dotazování. V některých případech lze využít i interaktivní hlasové systémy, ale tento způsob je v našich podmínkách využíván zatím ojediněle. 2.
Výzkum motivace
Výzkum motivace napomáhá zjistit silné a slabé stránky firemního programu spokojenosti a loajality, a je tedy úvodním krokem pro vývoj integrovaného systému monitorování spokojenosti a loajality zákazníků. Základním principem výzkumu motivace je realizace skupinových diskusí či hloubkových rozhovorů jak se zaměstnanci společnosti, tak se zákazníky. Cílem je získání náhledu na schopnosti stávajícího programu spokojenosti. 3.
Mystery shopping / calling (neboli fiktivní nakupování)
Jedná se o klientem zadanou špionáž v terénu. Vyškolení mystery shoppers předstírají v praxi zájem o koupi výrobku, objednání služby či získání určitých informací. Cílem metody je získání informací o praxi při prodeji výrobku / služby či poskytování doprovodného servisu zákazníkům. Tato metoda je užitečná pro zjištění silných a slabých stránek služeb společnosti i jejích konkurentů. Mystery 14
shopper vždy postupuje podle předem stanoveného scénáře, který pružně přizpůsobuje reakcím personálu. Informace, které získá, co nejdříve zaznamená do připraveného archu. 4.
Systémy stížností a návrhů
Firmy, které jsou zákaznicky orientované, umožňují svým zákazníkům snadné předávání stížností a návrhů. Systémy stížností a návrhů přinášejí zjištění problémových oblastí v organizaci tím, že nabádají zákazníky, aby se vyjádřili, kdykoliv se cítí nespokojeni. Cílem tedy je identifikace slabých oblastí, na kterých by se mělo zapracovat. Systémy stížností a návrhů mohou využívat jakoukoliv z následujících forem kontaktu: telefonický, písemný i online. Jedná se o nejlevnější metodu sledování spokojenosti zákazníků, neboť zákazníci Vás sami kontaktují! 5.
Analýza ztracených zákazníků
Společnosti by měly analyzovat ty zákazníky, kteří ukončili nákup určitých produktů či služeb nebo dokonce přešli ke konkurenci. Pro společnosti je důležité znát nejen důvody a příčiny odchodu zákazníků, ale také jejich podíl na celé zákaznické entitě. Analýza ztracených zákazníků je velmi dobrým indikátorem kvality řízení spokojenosti a loajality zákazníků. Tento typ výzkumu bývá často obtížný z časového i finančního hlediska, neboť nalezení a kontaktování odešlých zákazníků bývá komplikované. 1.2 Modely měření spokojenosti a loajality zákazníků Analytik či výzkumník musí nejprve připravit koncept měření spokojenosti a loajality zákazníků, který zohledňuje a předpokládá vzájemné působení daných zkoumaných veličin. Analytik musí tedy vytvořit velmi jasnou koncepci – model, pokud od analýzy výzkumu očekává výstupy, jenž budou pro rozhodování organizace relevantní. 15
Existují dva základní typy modelů měření spokojenosti zákazníků – makro modely a mikro modely. Makro modely jsou kauzální modely, které spojují různé parametry vztahu zákazníka a organizace v tzv. „síti vztahů“. Ta obsahuje například parametry jako image, hodnota produktu, kvalita produktu, spokojenost a loajalita zákazníka, chování při vyřizování stížností. Mikro modely se pak soustředí na detailní analýzu těchto jednotlivých elementů sestavujících celý koncept spokojenosti a loajality zákazníků. Vzor modelu spokojenosti a loajality zákazníků z ekonomické perspektivy: Celková Přizpůsobivost
Image organizace
Vnímaná kvalita
Spolehlivost
Formální
Stížnosti zákazníků
Náklady
Zaměstnancům Cena při danné kvalitě Kvalita při danné ceně
Celková Přizpůsobivost
Očekávání zákazníků
Vnímaná hodnota
Spokojenost zákazníků
Opakovaný nákup
Zisk
Loajalita zákazníků Spokojenost Naplnění / Srovnání nenaplnění s ideálem očekávání
Tolerance k ceně
Spolehlivost
Zdroj: Research Methodologies for „The New Marketing“, ESOMAR, listopad 1996
Význam a důležitost tématu spokojenosti zákazníků je natolik široce uznáván, že mnoho zemí zavedlo Národní index spokojenosti zákazníků (NISZ) pro potřeby analýzy úrovně spokojenosti dosahované různými společnostmi. Významem NISZ indexů je tedy hlubší poznání vztahu mezi zákazníkem a poskytovatelem s cílem 16
získat informace pro rozhodování a plánování lepších strategií tak, aby zákazníci byli spokojeni co „nejefektivněji a nejekonomičtěji“. Mezi nejznámější národní indexy spokojenosti zákazníků (makro modely) patří tyto: ■ Švédsko – „The Swedish Customer Satisfaction Barometer (SCSB)“ ■ Německo – „The Deutsche Kundenbarometer (DK)“ ■ USA – „The American Customer Satisfaction Index (ACSI)“ ■ Evropa – „The European Performance Satisfaction Index (EPSI)“ ■ Norsko – „The Norwegian Customer Satisfaction Barometer (NCSB)“ ■ Švýcarsko – „The Swiss Index of Customer Satisfaction (SWICS)“ Každý z těchto modelů využívá širokou škálu nejdůležitějších parametrů, ukazatelů a faktorů, které jsou v oblasti spokojenostních a loajalitních studií obecně uznávány jako stěžejní. Ačkoliv se jednotlivé modely od sebe liší, a tudíž přímé srovnání výsledků mezi nimi je do jisté míry omezené, poskytují ucelený náhled na preference zákazníků ohledně kvality produktů či služeb. Jak již bylo zmíněno, třebaže se tyto hlavní měřené faktory u každé metody liší, design dotazníku, metodika výzkumu a další základní charakteristiky těchto studií zůstávají takřka totožné. Každý z uvedených NISZ indexů má těchto 6 následujících shodných charakteristik: ■ existence hranic tvořených národními specifiky či ekonomickým regionem ■ zahrnutí různých oborů / ekonomických odvětví ■ výzkum je spravován nezávislou organizací 17
■ zainteresovanými subjekty jsou soukromé podniky i veřejné instituce ■ zpracování periodických analýz ■ měření jak spokojenosti, tak klíčových faktorů úspěšnosti Podrobnější popis modelu EPSI je uveden v kapitole 2. 1.3 ESOMAR – Doporučené principy při výzkumu spokojenosti zákazníků ESOMAR je přední světovou asociací pro výzkum trhu a je uznávaná jako hlavní představitel tohoto odvětví. Asociace ESOMAR byla založena roku 1948 jako Evropská společnost pro výzkum trhu a veřejného mínění. ESOMAR nyní sdružuje 4 000 členů ve více než 100 zemích světa – jak klientů, tak i poskytovatelů výzkumu trhu. Tato organizace je jedinečná tím, že spojuje experty na výzkum trhu na celosvětové úrovni. Členové ESOMARu pocházejí ze širokého spektra profesních odvětví, včetně reklamních, mediálních, vládních, spotřebních, ekologických, vzdělávacích a sociálních organizací. ESOMAR si klade za cíl zprostředkovávat výměnu názorů a zkušeností mezi poskytovateli a uživateli výzkumů trhu s cílem optimalizovat využití výstupních dat v rozhodovacích procesech. Skrze svá pravidla a směrnice je ESOMAR průkopníkem na poli ochrany soukromí respondentů, bez ohledu na techniku a technologii využívanou při realizaci výzkumů. Volný překlad části ESOMAR Guideline on Customer Satisfaction Studies, září 2003. 18
Úvod Výzkumy spokojenosti zákazníků (CSS – Customer Satisfaction Studies) se provádí již mnoho let. V poslední době však dochází k výraznému posunu jejich důležitosti a role: ■ tyto výzkumy se staly nejrychleji rostoucím segmentem výzkumu trhu ■ došlo ke změně jejich role v reakci na sílící konkurenční prostředí světového trhu a vznik nových marketingových metod V minulosti byly výzkumy spokojenosti zákazníků převážně jen metodou pro sledování úspěšnosti společnosti a nástrojem pro porozumění dynamice trhu. Nyní slouží také pro rychle se rozvíjející obor marketingu vztahu se zákazníkem (CRM – Customer Relationship Marketing) a pro správu databází zákazníků. Dnešní výzkumy spokojenosti zákazníků se tedy mohou věnovat velmi různým problémům – od studií, proč a jak zákazníci reagují tak, jak reagují ve vztahu k příslušnému výrobku či službě, až po projekty navržené pro obohacení marketingových databází a pro posílení přímých „one-to-one“ vztahů mezi společností a jeho jednotlivými zákazníky. Je tedy možno realizovat dvě různé studie pod obecným pojmem „Výzkum spokojenosti zákazníků“. V prvním případě je zaručena anonymita respondenta a veškerá shromážděná osobní data se považují za přísně důvěrná a jsou využita pouze pro výzkumné účely. Druhý typ studií anonymní není, neboť data, včetně osobních, jsou později využita pro navázání kontaktu s jednotlivými respondenty za jiným účelem než výzkumným. Směrnice ESOMARu „Rozlišování mezi marketingovým výzkumem a přímým marketingem (Maintaining the Distinctions 19
between Marketing Research and Direct Marketing)“ zdůrazňuje, že oba dva druhy projektů jsou legitimní a hodnotné formy aktivity, kterými se marketingoví výzkumníci mohou zabývat. Základní poznatky a předpoklady Výzkum trhu je forma vědeckého a statistického výzkumu. Jako takový může tedy těžit z některých legislativních výhod v rámci ochrany osobních údajů. Potenciálně nejdůležitější výhoda je v tom, že na takovýto výzkum se nemusí vztahovat alespoň některá zákonem či jinak ustanovená omezení, která se aplikují na různé druhy přímého marketingu. Pokud by měla být tato omezení aplikována na výzkum trhu, tak by mohla jeho realizaci značně znesnadnit. Konkrétně by mohla velmi omezit přístup k určitým segmentům populace, což by výrazně zvýšilo problémy spojené se získáváním plné a ochotné spolupráce od reprezentativního vzorku respondentů. Z toho vyplývá, že je absolutně nezbytné, aby se výzkumy spokojenosti zákazníků organizovaly takovou formou, která neohrozí relativní volnost jejich samotné realizace, a zároveň která ani příliš neomezí možnost výzkumníků pracovat na projektech, jenž přímo do této kategorie nespadají. Jelikož existuje široké spektrum různých CSS studií, je nutné identifikovat, kde příslušné hranice leží tj. hranice mezi aktivitami, které se oprávněně dají označit jako „výzkum trhu“ (tedy jako „vědecké“), a aktivitami, které do této kategorie nespadají, a se kterými se tedy musí nakládat s ohledem na způsob shromažďování dat poněkud jinak.
20
Různé kategorie výzkumu spokojenosti zákazníků Hlavní aktivity ve výzkumu spokojenosti zákazníků se dají zařadit do jedné z následujících kategorií: 1. Výzkumné projekty, kde výzkumník sestavuje vzorek respondentů z příslušné obecné populace a ne na základě externích databází. Nedochází zde k uvolnění jakýchkoliv osobních údajů komukoliv, kdo na projektu nepracuje v pozici výzkumníka, či nedochází k začlenění těchto údajů do nějaké databáze určené pro jiné než výzkumné účely. Výsledky takového výzkumu jsou prezentovány pouze ve zcela anonymní formě. 2. Výzkumné projekty, kde se vzorek respondentů sestavuje z databáze poskytnuté klientem či jiným subjektem. Sestavování vzorku tímto způsobem je zcela legitimní za předpokladu, že fyzické osoby uvedené v tomto seznamu byly zpraveny o možnosti, že budou z výzkumných důvodů kontaktovány a daly k tomu také souhlas, a dále za předpokladu, že je takovýto seznam příslušně registrován. Dále, zpracovatel dat má povinnost udržovat databázi aktuální a v souladu s touto povinností musí informovat správce / vlastníka databáze o případech, kdy nějaký údaj se ukáže být neplatným (například osoba se odstěhovala či zemřela). Ovšem poskytování jakýchkoliv dodatečných údajů (například novou adresu této osoby) ohrožuje statut projektu jako „vědecký výzkum“, jelikož se toto dá považovat za formu zdokonalování marketingové databáze. V zájmu respondenta je také vhodné, aby byl v příslušné databázi vytvořen symbol označující, že daná osoba by již neměla být znovu dotazována či jinak kontaktována za účelem výzkumu trhu. Pokud jsou předávány dále jakékoliv jiné informace, pak projekt spadá do kategorie (4) – viz níže. 21
3. U obou dvou kategorií uvedených výše se čas od času může objevit případ, kdy respondent spontánně požádá o předání dodatečných osobních údajů zpět ke klientovi / správci databáze. Jako příklad lze uvézt jednotlivce, který má nedořešený problém či stížnost a chce, aby se jí klient zabýval. V současné době je statut projektu, kde výzkumník této žádosti vyhoví, co se týče pravidel o ochraně osobních údajů, v některých případech poněkud nejasný. Ovšem v některých zemích se ukazuje, že pokud by výzkumník předal takovéto osobně-identifikující údaje zpět klientovi, bylo by možné to považovat za posun celého projektu za zmíněnou hranici na formu přímého marketingu (tj. jednalo by se o způsob přímého zlepšování vztahu mezi klientem a jeho zákazníky, nikoliv jen forma vědeckého výzkumu). V těchto zemích by nemělo být obtížné poskytnout respondentovi jméno / adresu / telefonní číslo na příslušnou kontaktní osobu v organizaci klienta (je možné se s klientem na takovéto spolupráci předem dohodnout), tak, aby respondent sám mohl daný problém s klientem řešit. Pokud by výzkumníci v takovýchto zemích sami zprostředkovávali kontakt tím, že by předávali jména a adresy či jiné osobní údaje, došlo by k přesunu projektu do následující kategorie (4). V nejasných případech by se měla respektovat nejkonzervativnější interpretace. 4. Projekty, kde klient přímo požádá výzkumníka o zasílání vzorových případů, které by chtěl klient sám následně řešit, téměř jistě spadají pod hlavičku marketing „vztahu se zákazníkem“ (tj. „přímý“). Jelikož toto může být součást rozsáhlého systému služeb zákazníkům, vyžadovalo by to, aby výzkumník předával osobní údaje pro jiné účely než výzkum trhu. Takovéto projekty se tedy nedají oprávněně nazývat jako „výzkum trhu“. 5. Jakýkoliv projekt, který kombinuje shromažďování osobních údajů, jak pro účely výzkumu trhu, tak pro účely přímého 22
marketingu (tj. následují propagační aktivity atd.) nemůže být oprávněně nazýván „výzkumem trhu“, ale musí být považován za formu přímého marketingu. Podmínky směrnice Všechny tyto typy studií jsou zcela legitimní za předpokladu, že splňují klíčová pravidla legislativy o ochraně osobních údajů, zejména: ■ jsou prováděny průhledným způsobem: respondenti jsou patřičně obeznámeni o charakteru výzkumu (kdo jej provádí, jak budou informace využity, atd.), jsou srozuměni s tím, že jejich spolupráce je zcela dobrovolná a za těchto podmínek s účastí souhlasí ■ veškeré shromážděné osobní údaje jsou přísně střeženy: není k nim možný žádný neautorizovaný přístup a jsou užity pouze pro ty účely, pro které dal respondent souhlas Dodržováním níže popsaných principů a procedur pomohou výzkumníci zajistit ochranu zvláštního statutu výzkumu trhu, aniž by příliš omezovali svobodu realizace jiných typů projektů vyžadujících shromažďování dat. (a) Studie Business to Consumer (organizace – spotřebitel): 1. Jedinými typy CSS projektů, které mohou být prezentovány jako „výzkum trhu“ jsou ty, které jasně zapadají do kategorie (1) až (3). 2. Veškeré další typy projektů by neměly být takto označovány nebo prezentovány a musí být popsány nějakým jiným způsobem (např. „studie spokojenosti zákazníků“ nebo 23
nějakým obecným popisem jako „kontrola míry, do jaké jsou zákazníci spokojeni s …“) s jasným stanovením účelu projektu a způsobů, jakými budou data využita. 3. Jak je popsáno ve směrnici ESOMARu „Rozlišování mezi marketingovým výzkumem a přímým marketingem (Maintaining the Distinctions between Marketing Research and Direct Marketing)“, je naprosto nezbytné, aby se užívaly odlišné operační názvy pro provádění výzkumu trhu a provádění přímého marketingu / kombinovaných aktivit. Respondenti nesmí být (ani neúmyslně) uvedeni v omyl či oklamáni ohledně pravého charakteru projektu v důsledku operačního názvu užívaného organizací shromažďující data. 4. V případech, kde se organizace (ať už agentura či klient) účastní jak výzkumných tak nevýzkumných aktivit, zabezpečené interní systémy musí být využity tak, aby bylo zajištěno, že veškeré osobní údaje shromážděné pro účely výzkumu trhu nemohou být zpřístupněny či využity pro jakýkoliv jiný účel, a že může být deklarován a doložen naprostý soulad s požadavky na ochranu osobních údajů. 5. V případech účasti na projektech, které nespadají do kategorií (1) až (3), musí výzkumníci pracovat v souladu se stanovenými požadavky pro zpracování osobně-identifikujících dat pro jiné účely než realizaci vědeckého výzkumu (tj. právo veřejnosti k přístupu k jakýmkoliv jejich osobním údajům vedeným v databázích organizace a časová omezení a užití takovýchto dat). 6. V některých zemích platí dodatečná omezení týkající se provádění přímého marketingu, zejména ve spojení s právem kontaktovat osoby na základě veřejného seznamu (např. zákaz provádění „cold calling“). V případech kategorií (4) a (5) je 24
zřejmé, že bude nutné dodržovat jakékoliv takovéto dodatečné podmínky. (b) Studie Business to Business (organizace – organizace): Většina legislativních opatření týkající se ochrany osobních údajů se vztahují pouze na fyzické osoby a ne na právnické subjekty (s určitými možnými výjimkami, jako jsou živnostníci či partnerství). Toto znamená, že většina studií B2B operuje s jinými pravidly, a tudíž výše zmíněné požadavky, které platí pro studie B2C, jsou ve většině případů bezpředmětné. Nicméně, bude jednodušší a bezpečnější, pokud se i u takovýchto studií bude užívat alternativní označení k „výzkumu trhu“. Pro studie B2B platí následující podmínky: 1. V několika málo zemích platí legislativa na ochranu osobních údajů i na data shromážděná od právnických subjektů; v takových zemích budou výzkumníci stejně nuceni respektovat podobné procedury, jaké jsou popsány výše v případě B2C. 2. V zemích, kde tato legislativa neplatí na právnické subjekty, obvykle neexistují požadavky na ochranu údajů omezující shromažďování „faktických“ obchodních dat (jako například velikost organizace, typy užívaného kancelářského vybavení, atd.). 3. Kde se však shromažďují názory, identifikační informace, atd., které by mohly být spojeny s určitým identifikovatelným jednotlivcem, patří do osobních dat a jsou tedy v každém případě kryty základními požadavky na ochranu osobních údajů. 25
26
KAPITOLA 2 DOPORUČENÁ STRUKTURA DOTAZNÍKŮ PRO SBĚR DAT O SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ DOPORUČENÉ POSTUPY IDENTIFIKACE ZNAKŮ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ
Při konstrukci dotazníku je nutné vzít v úvahu všechny důležité faktory, které mají vliv na spokojenost a v konečném důsledku i na loajalitu zákazníků. Tyto faktory lze čerpat z dříve realizovaných výzkumů (zde je nutno upozornit, že důležitost a charakter jednotlivých faktorů se může v čase měnit!), existujících modelů vyvinutých pro sledování spokojenosti zákazníků a na základě doporučení expertů. Inspirací mohou být i prvky marketingového mixu. V momentech, kdy společnosti teprve začínají se zaváděním programů monitoringu spokojenosti a loajality zákazníků, se velmi doporučuje zahájit tento krok kvalitativní fází. Tato forma průzkumu pomůže zmapovat situaci a determinovat veškeré možné faktory ovlivňující vztah mezi zákazníkem a společností. Správné zvládnutí počáteční fáze rozhoduje o konečné využitelnosti výsledků výzkumu. Můžeme aplikovat a kombinovat následující techniky: ■ workshop se zaměstnanci společnosti ■ audit managementu, tj. zkoumání individuálních pohledů členů top managementu na stav kvality poskytovaného servisu a úroveň zákaznické orientace firmy ■ skupinové diskuse se zákazníky (především v oblasti B2C) ■ polostrukturované, hloubkové rozhovory s významnými zástupci zákazníků, „decision makery“ (především v oblasti B2B)
27
Dotazník musí být také připravován s ohledem na oblast dotazování a typ cílové skupiny / osoby. Každá významnější národní i mezinárodní výzkumná agentura má vyvinuté standardizované přístupy k měření spokojenosti a loajality zákazníků. Pro tyto účely jsou zpracovány polostandardizované rámce dotazníků, které se vždy pečlivě přizpůsobují situaci a individualitě zadavatele studie. Takto konstruované modely by měly nabídnout takovou míru standardizace, jaká je zapotřebí pro srovnávání výsledků, a naopak tolik volnosti, aby se nepoškodila jedinečnost zadavatele. Při faktické konstrukci dotazníku je zapotřebí si uvědomit, jaký je primární cíl výzkumu, tj. zda se zaměříme jen na sledování spokojenosti a nebo i na zjištění loajality zákazníků. Ve většině případů bývá cílem zjištění loajality. Vzhledem k tomu, že spokojenost je spjata s loajalitou, je nutné ve výzkumu zohlednit oba tyto parametry. Je tedy zapotřebí konstruovat takový způsob měření, kde jsou příslušné faktory pro zjišťování spokojenosti a loajality měřeny současně v provázaném prostředí. Loajalita zákazníků má více dimenzí, především se jedná o hodnotu pro zákazníka a o hodnotu pro společnost. Hodnota pro zákazníka je vnímána jako závazek a oddanost společnosti vůči zákazníkovi, což se promítá do vnímání poměru „hodnota / cena“ a benefitů, záměru společnost doporučit, důvěry a pocitu váženého zákazníka. Hodnota pro společnost je prezentována nákupním chováním zákazníka a jeho budoucími záměry. Tuto hodnotu lze vyjádřit prostřednictvím dlouhodobosti a intenzity vztahu, opakovaných nákupů, dalším rozvojem vztahu a dále také cross sellingem. U analýzy spokojenosti zákazníků se většinou vzhledem k různorodosti charakteru studií nepracuje s plně standardizovanými 28
otázkami. Existují však obecná doporučení pro sled otázek na spokojenost: 1. spokojenost s jednotlivými atributy v rámci příslušné hodnocené oblasti (např. s profesionalitou pracovníků, se vstřícností a ochotou pracovníků) 2. spokojenost s příslušnou hodnocenou oblastí (např. s pracovníky společnosti) 3. celková spokojenost s kvalitou poskytovaného servisu (např. se společností) 2.1 Evropský index spokojenosti zákazníků (EPSI – European Performance Satisfaction Index) Pro znázornění konstrukce dotazníku zjišťujícího spokojenost a loajalitu zákazníků lze velmi dobře využít model Evropského indexu spokojenosti zákazníků. Jedná se o tzv. kauzální model, kde „key drivers“ spokojenosti stejně jako jejich výsledné vlivy na loajalitu jsou jednoznačně deklarovány. Tento přístup sledování spokojenosti a loajality zákazníků je založen na principu modelu EFQM Excellence Model. Model vychází z obecně platných determinantů spokojenosti zákazníků: 1. Produkt ■ kvalita produktu ■ funkčnost produktu ■ dostupnost produktu
29
2. Cena ■ cenová úroveň ■ systém slev ■ podmínky plateb 3. Dostupnost dodavatele ■ lokalita / pozice ■ doba přístupu (otevírací doba) ■ způsob a systém přístupu ■ zajištění servisu 4. Zajištění služby ■ přesnost ■ spolehlivost ■ rychlost ■ záruční podmínky ■ způsobilost a spolupráce obecně 5. Image společnosti ■ pověst / reputace ■ status společnosti (právní postavení) ■ důvěryhodnost společnosti 6. Očekávání zákazníka ■ zkušenost z minulosti ■ nákupní a potřební chování zákazníka Metodika kauzálního modelu – příklad EPSI: Pro měření spokojenosti zákazníků v širším kontextu byl vyvinut strukturální model založený na následujících základních parametrech:
30
1. Image ■ otázky na image se vztahují ke společnosti: hodnotí se, zda je organizace spolehlivá, důvěryhodná, zákaznicky orientovaná, inovativní a pokroková, konkurenceschopná a dále zda je pro lidskou společnost přínosná, zda pro svoji činnost využívá nejmodernější technologie a procesy, zda její budovy / komplexy jsou moderní a atraktivní, zda za peníze nabízí skutečné hodnoty tj. hovoříme o dobrém poměru „hodnota / cena“ Tuto oblast lze individuálně doplnit o další aspekty jako například: ekonomická síla a stabilita na trhu. 2. Očekávání zákazníka ■ zde je sledováno očekávání zákazníka před realizací nákupu: celkové očekávání kvality, očekávání pokud jde o přizpůsobení výrobku zákazníkovi tj. do jaké míry produkt odpovídá individuálním požadavkům zákazníka a očekávání ohledně spolehlivosti produktu 3. Vnímaná kvalita produktu ze strany zákazníka ■ zde se sleduje celkové hodnocení kvality produktu, porovnání kvality sledovaného produktu s kvalitou konkurenčních produktů, zda kvalita produktu odpovídá představám zákazníka a zda zákazník vnímá prostor pro další zlepšení, dále kolikrát za určité období došlo k poruchám / pochybení Tuto oblast lze individuálně doplnit o další aspekty jako například: bezpečnost, vztah k principům udržitelné spotřeby a design. 31
4. Vnímaná kvalita služby ze strany zákazníka ■ do této části patří hodnocení kvality služeb poskytnutých zákazníkovi, porovnání kvality sledovaného servisu s kvalitou servisu konkurentů, zda kvalita servisu odpovídá představám zákazníka a zda zákazník vnímá prostor pro další zlepšení, dále kolikrát za určité období došlo k pochybení 5. Vnímaná hodnota ze strany zákazníka ■ zde se sleduje poměr „zaplacená cena versus získaná hodnota“ tj. vnímaní poměru mezi zaplacenou částkou a získanou kvalitou za strany zákazníka 6. Spokojenost zákazníka ■ u této oblasti se dotazujeme na celkovou spokojenost s produktem / službou, porovnání získaného produktu / služby s ideální představou zákazníka a porovnání míry spokojenosti s předcházejícím očekáváním 7. Stížnosti zákazníka ■ tato část je zaměřena na zjištění, jak často si zákazník stěžoval na případná pochybení, komu stížnosti předkládal a jak byly stížnosti zpracovány 8. Loajalita zákazníka ■ parametr „loajalita zákazníků“ je založen na následujících zjištěních: zaměř opětovné koupě, záměr doporučení produktu, hodnocení cenové citlivosti; dále je možné zařadit dotaz na obtížnost / možnost změny dodavatele či pokud by 32
zákazník stál opět před rozhodujícím výběrem dodavatele, zda by volil stejně Výše uvedené hlavní parametry jsou vnímány jako „latentní“ tzn. skryté proměnné, které jsou vždy determinovány určitým počtem „měřitelných“ tzn. přímo dotazovaných proměnných. Obecný princip je tedy tento: každá měřitelná proměnná je kvantifikována, poté dochází na základě příslušných měřitelných proměnných k odhadu indexu příslušné latentní proměnné (parametru), následuje přesná definice vztahů mezi těmito parametry a vyjádření jejich síly / váhy. Cílem modelu je nejen poskytnout relevantní, spolehlivá a validní data, ale také zajistit predikční schopnost modelu. Nejkvalitnější verze modelu (s ohledem na analýzu determinace a statistickou signifikaci) obsahuje 13 základních vazeb mezi latentními proměnnými: Image
Očekávání zákazníka
Spokojenost zákazníka (CSI)
Vnímaná hodnota
Vnímaná kvalita produktu
Stížnosti zákazníka
Loajalita zákazníka (retence)
(není součástí zákazní verze modelu)
Vnímaná kvalita služby
33
Design dotazníku: Jak již bylo zmíněno dříve, dotazník je sestaven pouze z měřitelných proměnných. Latentní proměnné jsou poté konstruovány na základě třech a více příslušných měřitelných proměnných. Příkladem je zjišťování indexu spokojenosti a indexu loajality: Spokojenost zákazníků (latentní proměnná) je postavena na 3 otázkách: 1. celková spokojenost s produktem 2. porovnání míry spokojenosti s očekáváním 3. porovnání získaného produktu s ideálním produktem Loajalita zákazníků na 3 otázkách:
(latentní
proměnná)
je
postavena
1. zaměr opětovné koupě 2. záměr doporučení produktu 3. hodnocení cenové citlivosti Kromě otázek daných modelem, je dotazník dále obohacen o otázky zjišťující sociodemografickou charakteristiku sledovaného vzorku respondentů. Základní struktura dotazníků je pro většinu oblastí plně standardizována. Dotazník je však možno do určité míry přizpůsobit specifickým charakteristikám oblasti dotazování a národním odlišnostem.
34
KAPITOLA 3 DOPORUČENÉ POSTUPY PRO VÝBĚR VELIKOSTI VZORKU ZÁKAZNÍKŮ
Stanovení velikosti výběrového vzorku je vždy velmi důležitou otázkou, která musí být pro správnou realizaci výběrového šetření (marketingového průzkumu) zodpovězena. V drtivé většině případů totiž není možné do šetření zařadit všechny statistické jednotky, na než se příslušné statistické zkoumání vztahuje. Takový základní soubor (populace) je tedy potřeba zkoumat prostřednictvím reprezentativního výběrového souboru, který má ze statistického hlediska stejné vlastnosti jako soubor základní. Pro stanovení velikosti výběru je nutné si především uvědomit, jaký je hlavní cíl plánovaného průzkumu. Můžeme například chtít odhadnout některé údaje o zkoumané základní populaci s předem stanovenou přesností nebo můžeme chtít porovnat odhady mezi skupinami výběrových jednotek a být schopni zjistit, zda je mezi těmito skupinami významný rozdíl. Pro stanovení optimální velikosti výběrového vzorku neexistuje jednoznačný a univerzální návod. Konečná velikost výběrového vzorku bývá stanovena jako kompromis mezi: a) použitým výběrovým plánem, b) hodnotou získanou teoretickým výpočtem (s ohledem na požadovanou přesnost a spolehlivost odhadů a variabilitu sledované proměnné v populaci), c) úvahou o možném dalším třídění do jemnějších skupin a podskupin, které budou dále v rámci vzorku analyzovány, d) plánováním dalších statistických analýz, e) náklady na získání vzorku, 35
f) časovým limitem, po který je možné výběrové šetření provádět a případně dalšími faktory. Zde je třeba upozornit, že kvantita nemusí nutně znamenat kvalitu. Příkladem je realizace rozsáhlé novinové ankety časopisem Literary Digest v roce 1936, podle které se chybně předpovídaly výsledky voleb prezidenta USA. Tehdy bylo celkem rozesláno přes 10 milionů anketních lístků, vyhodnoceno přibližně 2,4 milionu. Preference F. D. Roosevelta byly oproti skutečnému výsledku podhodnoceny o 19,3 %. Od velkých, ale strukturou od populace vychýlených vzorků, se postupně přešlo k realizaci menších kvótních, později též pravděpodobnostních výběrů. Otázka preference mezi nepravděpodobnostními, kvótními a pravděpodobnostními výběry je v současnosti předmětem diskusí i mezi těmi, kdo v praxi výběrová šetření realizují. Obecný princip pravděpodobnostních výběrů: ■ každá jednotka základního souboru má jistou, předem známou pravděpodobnost, se kterou bude zahrnuta do výběru ■ teorie pravděpodobnosti umožňuje určit odchylku, která je zaviněna procedurou výběru vzorku Existuje několik metod pravděpodobnostních výběrů: prostý náhodný výběr, přímý výběr jednotek s nestejnými pravděpodobnostmi, oblastní výběr, systematický výběr, výběr skupin a vícestupňový výběr. Obecný princip nepravděpodobnostních výběrů: ■ výběr vzorku respondentů se neopírá o teorii pravděpodobnosti ■ výběr je zatížen chybami více než náhodně vybraný vzorek ■ chyby zaviněné výběrem nelze kvantifikovat 36
Existuje několik metod nepravděpodobnostních výběrů: anketa, záměrný „expertní“ výběr, namátkový výběr, metoda základního masivu, metoda „sněhové koule“ a kvótní výběr. V následujících dvou kapitolách představíme dva nejčastěji používané typy výběrů – náhodný výběr a kvótní výběr. 3.1 Náhodný výběr Některé úvahy, které se týkají stanovení velikosti výběrového souboru, se pokusíme přiblížit na několika „umělých příkladech“. V následujícím textu budeme předpokládat, že při výběru jednotek bude použit prostý náhodný výběr, tj. každá jednotka ze základní populace bude mít stejnou šanci (pravděpodobnost) se do výběru dostat. Slovem „výběr“ se v češtině označují nejen jednotky tvořící výběrový soubor (vzorek), ale také vlastní procedura, kterou se jednotky vybírají. 3.1.1 Stanovení velikosti vzorku s ohledem na požadovanou přesnost odhadu Příklad 3.1 Vžijme se nyní do situace, kdy Ministerstvo oddechu a zábavy země přibližně s 10 miliony obyvatel plánuje uskutečnit referendum o zachování velkého zábavního centra. Každý obyvatel má hlasovat buď pro variantu A (zachování zábavního centra), nebo proti této variantě (zrušení zábavního centra). Chceme odhadnout, jaké procento obyvatel bude v nadcházejícím referendu hlasovat pro variantu A. Budeme zároveň požadovat, aby 95% interval spolehlivosti (interval, který s předem danou pravděpodobností obsahuje neznámou hodnotu parametru základního souboru) měl pro náš odhad šířku nejvýše 2 %, budeme tedy chtít docílit odhadu s přesností ± 1 %. Nejprve zavedeme následující označení: 37
N – počet jednotek v základní populaci, ze které jednotky vybíráme n – počet jednotek zahrnutých do výběru NA – počet jednotek v základní populaci se znakem A nA – počet jednotek se znakem A ve výběru d – požadovaná přesnost odhadu P – populační podíl p – odhad populačního podílu P n0 – minimální rozsah výběru V našem případě má výběrová jednotka znak A (zamýšlí hlasovat pro variantu A). Potřebujeme zkonstruovat odhad neznámého populačního podílu P = (NA /N)×100 %. Odhad p populačního podílu P budeme konstruovat jako obyčejný výběrový průměr (charakteristika polohy representující vhodnou střední hodnotu daného souboru, kolem níž se hodnoty tohoto souboru soustřeďují), tj. jako podíl p = (nA /n)×100 %. a) Nemáme-li žádnou bližší představu o možném budoucím výsledku připravovaného referenda, pak pro stanovení minimálního rozsahu výběru vezmeme v úvahu variantu, kdy 50 % obyvatel bude hlasovat pro a 50 % proti variantě A. V tomto případě by totiž měl náš odhad největší rozptyl a příslušný 95% interval spolehlivosti by měl největší délku. Minimální rozsah výběru n0 můžeme v tomto případě aproximativně odhadnout vzorečkem: n0 = 4p(100-p)/d2,
(1)
kde d je požadovaná přesnost odhadu v procentech. Dosazením za p = 50 a d = 1 dostaneme n0 = 4×50×(100 - 50)/12 = 10 000. Závěr: abychom výsledek plánovaného referenda stanovili s přesností 38
± 1 %, musíme realizovat prostý náhodný výběr alespoň o rozsahu 10 000 jednotek. b) Možná jsme ale přesvědčeni o tom, že pro variantu A bude hlasovat minimálně 75 % obyvatel. Minimální velikost výběrového vzorku pak odhadneme dosazením p = 75 a d = 1 do rovnice (1). Dostaneme n0 = 4×75×(100-75)/12 = 7 500. Čím je tedy očekávaná hodnota p blíže hodnotě 0 % nebo naopak 100 %, tím menší rozsah výběru je zapotřebí ke stanovení odhadu při stanovené přesnosti. c) Pokud bychom referendum chtěli uskutečnit pouze ve městě se 40 000 obyvateli, museli bychom naše původní hodnoty n0 ještě poopravit vzhledem k nezanedbatelnému podílu n0 /N. K zpřesnění lze použít vzorec: n = n0 /(1 + n0 /N).
(2)
Budeme-li nejprve uvažovat variantu, kdy nemáme přesnější představu o výsledku referenda, pak dosadíme za n0 = 10 000, N = 40 000 a dostaneme n = 10 000/(1 + 10 000/40 000) = 8 000. V případě optimistické varianty pak dosadíme za n0 = 7 500, N = 40 000 a dostaneme (po zaokrouhlení na celé číslo) n = 7 500/(1 + 7 500/40 000) = 6 316. d) Navíc v případě, kdy očekáváme výsledek lepší než 75 % a chceme pouze ověřit, zda většina obyvatel bude hlasovat pro variantu A, může být požadovaná přesnost ± 1 % příliš přísná. Spokojili bychom se například s přesností ± 10 %. V případě referenda 39
na území celého státu bychom po dosazení za p = 75, d = 10 dostali n0 = 4×75×(100 - 75)/102 = 75. V případě referenda pouze ve městě bychom po opravě a zaokrouhlení na celé číslo dostali n = 75/(1 + 75/40 000) = 75. V případě d) je velikost výběrového vzorku vzhledem k velikosti zkoumané populace zanedbatelná, vystačíme si pouze se vzorkem 75 respondentů. U vzorku 75 respondentů ale již můžeme narazit na problém členění na podskupiny. Mohli bychom chtít například zjistit, jak budou hlasovat muži a jak ženy, nebo dokonce jak budou hlasovat mladší muži versus starší muži, mladší ženy versus starší ženy atd. Počet respondentů v těchto podskupinách by tedy již byl velmi malý. V případě použití dalších statistických analýz, např. testování hypotéz, již nemusí obvyklé postupy založené na normálním rozdělení nebo jiných asymptotických výsledcích fungovat s přijatelnou přesností. Ve výše uvedených odstavcích byla popsána situace, kdy zkoumáme 0–1 náhodnou veličinu Y (znak alternativní), tedy situace, kdy zkoumané jednotky buď daný znak mají, nebo naopak nemají. Obyvatelé buď hlasovali pro variantu A, nebo proti této variantě. V případě zkoumání obecné numerické proměnné Y (znak množný, např. nejvyšší doporučené vzdělání) je situace komplikovanější. Ke stanovení minimálního rozsahu výběru je zapotřebí ještě informace o směrodatné odchylce (kladně vzatá odmocnina z rozptylu, rozptyl měří současně variabilitu kolem aritmetického průměru a také variabilitu ve smyslu vzájemných odchylek jednotlivých hodnot znaku) či variabilitě náhodné veličiny Y (charakteristiky variability representující rozptýlení hodnot příslušného souboru). Nejlepší variantou je, máme-li k dispozici například podobný průzkum již realizovaný v minulosti, ze kterého můžeme velikost směrodatné odchylky odhadnout. Pokud však takovou studii k dispozici nemáme, můžeme se pokusit například realizovat malý pilotážní průzkum. 40
Z tohoto pilotního průzkumu směrodatnou odchylku poté odhadneme. Jinou možností pro aproximativní stanovení směrodatné odchylky může být její přibližný odhad z rozsahu měřených hodnot. Příklad 3.2 Předpokládejme, že budeme realizovat průzkum mezi návštěvníky zábavního parku a budeme chtít odhadnout průměrnou částku zde návštěvníky utracenou s přesností ± 5 Kč. Můžeme se domnívat, že uváděné částky se budou pohybovat v rozmezí 0–200 Kč. Směrodatnou odchylku s odhadneme pomocí palcového pravidla: s = R/4,
(3)
kde R je rozdíl maximální a minimální pozorované hodnoty (R = max(Y) - min(Y)). Za rozsah R dosadíme hodnotu 0–200 = 200. Dostaneme přibližný odhad směrodatné odchylky s = 200/4 = 50. Palcovým pravidlem bývá označován vzoreček jednoduchý, ovšem dávající pouze přibližný odhad. Výhodou palcových pravidel je jejich snadná zapamatovatelnost, nevýhodou může být v některých případech menší přesnost. Vzoreček pro stanovení velikosti výběrového souboru je: n0 = 4s2/d2,
(4)
kde s je směrodatná odchylka a d požadovaná přesnost. Dosadíme-li naše hodnoty s = 50 a d = 5 do vztahu (4), dostaneme n0 = 4×502/52 = 400. Závěr: průměrně utracenou částku odhadneme s požadovanou přesností, pokud se dotážeme nejméně 400 náhodně vybraných návštěvníků zábavního parku a každý dotázaný návštěvník nám pravdivě sdělí utracenou částku. Výzkumný pracovník agentury pro výzkum trhu by jistě ještě doporučil výběr rozdělit na dny v týdnu a každý den ještě minimálně 41
na dopoledne a odpoledne. Pak bychom každý půlden dotazovali 400/7/2 = 29 respondentů (po zaokrouhlení). Pokud by velikost výběrového vzorku byla vzhledem k velikosti zkoumané populace zanedbatelná, použili bychom opět korekci (2). Simulační studie navrhují úpravu palcového pravidla (3) pro odhad směrodatné odchylky z rozpětí R hodnot sledované náhodné veličiny Y. Uvedené zpřesnění je závislé na velikosti výběru. Doporučený odhad směrodatné odchylky z rozpětí R pak uvádí následující tabulka T 3.1, ve které n označuje velikost výběru a s odhadnutou směrodatnou odchylku. Tabulka T 3.1 n
5
10
25
50
100
200
500
s
R/2,5
R/3,0
R/4,0
R/4,5
R/5,0
R/5,5
R/6,0
Pokud bychom zpřesnili odhad směrodatné odchylky např. jako s = R/6,0 = 200/6,0 = 33,33 a dosadili do vztahu (4) za s = 33,33 a d = 5, dostali bychom n0 = 4×33,332/52 = 178 respondentů. Výše uvedená tabulka však předpokládá, že sledovaná náhodná veličina Y má normální rozdělení, což může, ale nemusí být náš případ. Proto raději zůstaneme u palcového pravidla (3), pomocí kterého jsme navrhli vzorek o rozsahu 400 respondentů. 3.1.2 Stanovení velikosti vzorku s ohledem na testování hypotéz Dalším přístupem vedoucím ke stanovení velikosti výběrového souboru může být požadavek na provedení určitého statistického testu.
42
Příklad 3.3 V zábavním parku se mohou například nacházet dvě restaurace s rychlým občerstvením. Potřebujeme zjistit, jestli jsou návštěvníci více spokojeni s restaurací M nebo K. Spokojenost budou respondenti hodnotit na pěti stupňové škále, kde 1 bude znamenat naprosto spokojen(a) a 5 naprosto nespokojen(a). Za věcně významný rozdíl mezi průměrnými hodnoceními spokojenosti budeme považovat rozdíl 0,5. Chceme tedy testovat hypotézu H0, že s oběma restauracemi jsou návštěvníci stejně spokojeni, proti alternativě H1, že v průměrném hodnocení se restaurace liší alespoň o hodnotu 0,5. Řekneme si, že pravděpodobnost α = 0,05 chybného zamítnutí hypotézy H0 za situace, že H0 je ve skutečnosti pravdivá, a pravděpodobnost β = 0,20 nezamítnutí H0 za situace, že H0 není pravdivá, jsou pro nás přijatelné. Tím máme stanoveny velikosti chyb tzv. prvního a druhého druhu, které jsme ochotni tolerovat. Výše uvedené hodnoty jsou v sociologických průzkumech běžně používány. Palcové pravidlo pro stanovení velikosti výběrového souboru pro případ dvou nezávislých výběrů (tedy za situace, kdy jedna skupina respondentů bude hodnotit restauraci M a jiná skupina respondentů restauraci K) a současně obě skupiny respondentů budeme volit stejně veliké, zní n = 16/D2, D = d/σ.
(5)
Zde D označuje standardizovanou diferenci, tj. rozdíl, který považujeme za věcně významný, dělený směrodatnou odchylkou σ zkoumané náhodné veličiny. Pokud směrodatnou odchylku neznáme, můžeme se pokusit o její odhad již dříve uvedeným palcovým pravidlem z předpokládaného rozsahu hodnot náhodné veličiny. Pokud vezmeme za rozsah hodnot rozdíl d = 5 - 1 = 4, pak odhad směrodatné odchylky je s = 4/4 = 1. Pokud by respondenti odpovídali 43
na otázku zcela náhodně, byla by směrodatná odchylka rovna přibližně 1,4. Pokud by polovina respondentů dala známku 1, druhá polovina naopak známku 5, byla by směrodatná odchylka rovna 2. Lze ale očekávat, že lidé většinou danou restauraci hodnotí vesměs spíše kladně nebo naopak spíše záporně, čili odhad směrodatné odchylky hodnotou 1 může být realistický, případně být i mírně pesimistický. Dosadíme-li do palcového pravidla (6) hodnoty d = 0,5 a σ = 1, máme D = d = 0,5 a n = 16/0,52 = 64. Závěr: pro hodnocení každé restaurace bychom měli tedy získat 64 respondentů, což dohromady dává velikost výběrového souboru 128 respondentů. Protože můžeme požadovat případně jiné hodnoty α a β velikosti chyby prvního a druhého druhu, je níže uvedeno obecnější palcové pravidlo n = C/D2, D = d/σ.
(6)
Hodnota C se pak zvolí dle tabulky T 3.2. Tabulka T 3.2 ß
1-ß
0,20 0,10 0,05 0,025
0,80 0,90 0,95 0,975
C (dva výběry) 16 21 26 31
C (párové srovnání*) 8 11 13 16
* Hodnoty pro párové srovnání odpovídají situaci, kdy každý respondent hodnotí obě restaurace. Z tabulky je vidět, že při párovém srovnání vystačíme pouze s polovinou respondentů. Je možné, že návštěvníky budeme dělit jen na spokojené a nespokojené, tedy půjde o 0–1 náhodnou veličinu. 44
Potřebovali bychom například zjistit, zda je procento spokojených návštěvníků s restaurací M alespoň o 20 % větší než spokojených návštěvníků s restaurací K. Nemáme-li přesnější informaci o procentu spokojených návštěvníků, použijeme pesimistické palcové pravidlo n = 4/d2.
(7)
Odtud dostaneme po dosazení za d = 0,2 hodnotu n = 100. Můžeme však také dále očekávat, že spokojených návštěvníků s restaurací M je 90 % a s restaurací K jen 70 %. Zde pak můžeme odhad zpřesnit n = 16p(1 - p)/(pM - pK)2,
(8)
kde p = (pM + pK)/2, pM, resp. pK je podíl spokojených návštěvníků s restaurací M, resp. K. Dosadíme-li naše předpokládané hodnoty pM = 0,9, pK = 0,7, máme p = (0,9 + 0,7)/2 = 0,8, n = 16×0,8×(1 - 0,8)/0,9 - 0,7)2 = 64. Pokud bychom se nechtěli spoléhat pouze na palcové pravidlo, můžeme se pokusit o přesnější odhad n pomocí vzorce (z1 - α/2 2p(1 - p) + z1 - β/2 pM(1 - pM) + pK(1 - pK))2 n = ——————————————————————– (pM - pK)2
(9)
kde z1 - α/2 a z1 - β jsou příslušné kvantity normálního rozdělení. Některé hodnoty z1 - α/2 a z1 - β uvádí následující tabulka T 3.3.
45
Tabulka T 3.3 α
z1 - α/2
ß
z1 - ß
0,10 0,05 0,025 0,01 -
1,645 1,960 2,240 2,576 -
0,30 0,20 0,10 0,05 0,025 0,01
0,53 0,84 1,282 1,645 1,960 2,326
Do vzorce (9) dosadíme naše hodnoty pM = 0,9, pK = 0,7 a zvolíme α = 0,05 a ß = 0,20. Máme (1,960 2×0,8(1 - 0,8) + 0,84 0,9(1 - 0,9) + 0,7(1 - 0,7))2 n = ——————————————————————————. (0,9 - 0,7)2 Pro malé rozsahy výběru se někdy používá ještě následující korekce na spojitost (10) Dosadíme-li do (10) za n = 62 a d = 0,2, máme
Dále je uvedena tabulka T 3.4 velikosti výběrového vzorku n pro prokázání rozdílu mezi dvěma podíly v závislosti na hodnotách těchto
46
podílů. Tabulka byla získána pomocí přesnějšího vzorce (9) bez použití korekce na spojitost (10) pro hodnoty α = 0,05 a ß = 0,20. Tabulka T 3.4 pM
pK
n
2n
0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4
0,2 0,3 0,4 0,3 0,4 0,5 0,4 0,5 0,6 0,5 0,6 0,7
199 62 31 293 81 38 356 93 42 387 97 42
398 124 62 586 162 76 712 186 84 774 194 84
Bylo by možné ještě diskutovat o situacích, kdy velikost výběrového vzorku nebude v obou skupinách stejná nebo rozptyl náhodné veličiny bude v každé skupině jiný. Mohli bychom také chtít minimalizovat cenu výzkumu pro případ, že cena za získání rozhovoru bude v každé skupině jiná apod. Příklad zábavního centra pouze ilustruje některé možné úvahy o volbě velikosti výběrového souboru. Výzkum může mít i další cíle, například podrobněji zjistit důvody spokojenosti či nespokojenosti, vyhledat a popsat skupinu spokojených návštěvníků apod. Dá se očekávat, že vzorek pak bude mít velikost spíše v řádu stovek než desítek respondentů. 47
Zamýšlíme-li získaná data analyzovat pomocí některé z vícerozměrných metod matematické statistiky, například faktorovou analýzou, měli bychom se vyhnout datům s méně než 100 respondenty. 3.2 Kvótní výběr Správné stanovení rozsahu výběrových souborů v případě nepravděpodobnostních výběrů je většinou komplikované. Není zde totiž možné se opřít o statistickou teorii. Výhodou těchto výběrů je především snadná organizace a nízké náklady na sběr dat. Nevýhodou je snížená přesnost výsledků. Zvětšení vzorku přitom nepomůže odstranit možné zkreslení a nepřesnost výsledků. Statistici proto většinou doporučují se nepravděpodobnostním výběrům vyhnout. Nejznámějším a nejpoužívanějším typem nepravděpodobnostních výběrů je kvótní výběr. Základním principem kvótního výběru je, že struktura vzorku kopíruje proporce zkoumané populace na základě předem daných charakteristik. Vzorek se plánuje tak, aby obsahoval podskupiny s odlišnými vlastnostmi. Nejprve se určí, které (většinou sociodemografické) charakteristiky mají splňovat účastníci podskupin vzorku. Dále se stanoví počty osob s určitou charakteristikou (kvóty), které je třeba dotázat. Zde je třeba upozornit, že takové vzorky jsou reprezentativní jen v příslušných vybraných charakteristikách. Na základě výsledků a měření již realizovaných studií, kde byl použit kvótní výběr, je obecně doporučována velikost výběrového souboru o 500 a více statistických jednotkách.
48
KAPITOLA 4 DOPORUČENÉ POSTUPY SBĚRU DAT
Pro účely výzkumu spokojenosti zákazníků je možno volit různé metody sběru dat. Výběr konkrétní metody závisí především na cíli zjišťování, charakteru a obecných podmínkách zjišťování, typu zákazníků a v neposlední řadě také na rozpočtu výzkumu. V této kapitole se budeme věnovat jednotlivým technikám sběru dat, přičemž se zaměříme na analýzu jejich použitelnosti pro různé situace. V zásadě lze postup sběru dat rozdělit na dvě základní fáze: a) výběr respondentů b) samotný sběr dat Při realizaci výzkumných šetření je třeba mít na paměti zejména ty prvky výzkumu, které nejvíce ovlivňují kvalitu získaných informací. V případě sběru dat se jedná o zajištění reprezentativnosti výběru a o maximalizaci výtěžnosti. 4.1 Reprezentativnost Pojmem „reprezentativnost výběru“ rozumíme, že je zajištěno dotazování takového vzorku zákazníků, který je strukturálně shodný s celou zákaznickou entitou. Reprezentativnost sama o sobě je těžko uchopitelným pojmem. Pro jeho správné používání je nutné specifikovat, dle jakých parametrů má být reprezentativnost zajišťována. Při různých výzkumech může být totiž žádoucí zajistit reprezentativnost podle různých parametrů. Zatímco u většiny spotřebních výzkumů je těžiště reprezentativnosti v sociodemografických parametrech (pohlaví, věk, vzdělání, 49
ekonomická aktivita, region místa bydliště, příjmové charakteristiky apod.), u výzkumů spokojenosti zákazníků nabývá na důležitosti i řada jiných parametrů. Mezi neopominutelné parametry, jimiž je třeba se při konstituování výzkumu spokojenosti zákazníků zabývat, patří frekvence nákupů / spotřeby (k čemu by nám byl výzkum, jehož by se účastnili pouze velmi častí zákazníci?), objemy nákupů / spotřeby, čas nákupů / spotřeby a další. U některých z těchto parametrů zadavatel výzkumu zpravidla zná skutečnou strukturu, např. objem nákupů / spotřeby, rozložení nákupů / spotřeby zákazníků v čase. Některé ale nezná nebo je nezná dostatečně přesně – to je příklad frekvence nákupu / spotřeby. Jak dosáhnout reprezentativnosti? Cest k dosažení reprezentativnosti je několik. Optimální pro tento účel se jeví náhodný výběr. Ovšem i ten má řadu faktorů, na které je třeba dbát a jejichž podcenění může vést k velmi zkresleným výsledkům, jak ve struktuře vzorku, tak i v samotných závěrech. Specifickým a velmi často podceňovaným faktorem je pravděpodobnost zahrnutí respondenta do výzkumu. Toto se týká zejména jedné z nejpoužívanějších technik výzkumu spokojenosti, in-store testů. V případě in-store dotazování se často výběr každého n-tého zákazníka považuje za náhodný výběr. Problém je ovšem v tom, že se jedná o náhodný výběr s nestejnými a často neznámými pravděpodobnostmi zahrnutí do výběru. Pravděpodobnost je totiž přímo úměrná frekvenci nakupování konkrétního respondenta. To znamená, že zákazník nakupující 5x častěji než jiný, má 5x větší šanci být zahrnut do výběru. Tento 50
zcela evidentní fakt, který má významný vliv na kvalitu celkových výsledků, bývá velmi často přehlížen. Uveďme na příkladu, co toto „opomenutí“ provede s výsledky. Mějme modelový příklad, kdy je prováděno dotazování výše uvedeným způsobem v situaci, kdy polovina zákazníků nakupuje 3× častěji než polovina druhá. Nechť častěji nakupující zákazníci jsou spokojeni a méně často nakupující spokojeni nejsou. Do výběru se při použití vybírání každého n-tého zákazníka dostane 75 % častějších zákazníků a jen 25 % méně častých. Vykázaná spokojenost tedy bude 75 %, zatímco ve skutečnosti je spokojeno pouze 50 % zákazníků. V uvedeném případě měl chybný postup při výběru respondentů výzkumu za následek disproporci ve struktuře vzorku ve faktoru frekvence nákupu, která se promítla i do zkreslení výsledků. Druhou metodou je metoda kvótního výběru. Znaky, faktory, které jsou meritorní pro posouzení reprezentativnosti, jsou přímo předepsány. Samotný výběr probíhá takovým způsobem, aby byly dodrženy proporce vzorku podle předem stanovených kvót. Tato metoda má dvě základní riziková místa, a tím jsou dosažitelnost informací pro stanovení kvót a reprezentativnost podle jiných než kvótních znaků. Představme si příklad výzkumu spokojenosti zákazníků obuvnictví s kvótně zajišťovanou reprezentativností podle pohlaví, věku, příjmu domácnosti a frekvence nákupu bot. V takovém případě nemáme sebemenší zajištění reprezentativnosti vzorku podle velikosti kupované obuvi. Pak vyšší zastoupení osob s „normální velikostí obuvi“ může mít negativní vliv na celkové výsledky, protože třeba výběr zboží ve standardních velikostech bude horší – zboží je zpravidla přebráno. Navíc, i kdybychom chtěli zmíněný faktor zahrnout do kvót, nemusí být struktura populace podle čísla bot zrovna k dispozici.
51
4.2 Výtěžnost Pojem „výtěžnost“ je spojen s náhodnými typy výběru. Znamená podíl dotazovaných respondentů z těch, kteří byli do výběru celkem zahrnuti. Při náhodném výběru jsou předem náhodným algoritmem vytipováni respondenti, kteří budou požádáni o vyplnění dotazníku. Ne všichni jsou ale ochotni k takové spolupráci. Ochota se liší jak podle demografických faktorů, tak podle techniky sběru dat. Méně ochotní k dotazování bývají lidé „na okraji společnosti“, čímž jsou míněny oba okraje. Jak sociálně velmi slabí, tak velmi silní, jak nevzdělaní, tak lidé s velmi vysokým vzděláním. Liší se podle aktivity, zaměstnanosti, věku, postojů a řady dalších faktorů. Proto snížení výtěžnosti může mít za následek významné disproporce ve struktuře vzorku. Jak dosáhnout co nejvyšší výtěžnosti? Zvýšit výtěžnost je možné více způsoby: a) volbou vhodné techniky dotazování b) opakovaným kontaktováním vybraného respondenta c) motivací, odměnou Výtěžnost je různá pro jednotlivé techniky dotazování, nejvyšší je u avizovaného osobního dotazování, dále u neavizovaného osobního dotazování, nižší je u písemného a telefonického dotazování a dotazování on-line. Závisí i na množství zjišťovaných informací. Čím více informací je ve výzkumu zjišťováno, tím více klesá ochota respondentů ke spolupráci. Obecně lze říci, že náhodný výběr s výtěžností 80 % a více poskytuje naprosto spolehlivé výsledky. Tato výtěžnost je ale velmi obtížně dosažitelná. Při výtěžnosti kolem 60 % je spolehlivost výsledků stále velmi vysoká, náhodný výběr je i při vyšších nákladech 52
stále vhodnějším nástrojem než např. výběr kvótní. Mezi 30–50 % je náhodný výběr již rizikovější, poskytuje jen mírně spolehlivější nebo srovnatelné výsledky jako výběr kvótní. Při výtěžnosti pod 30 % je vhodnější použít výběr kvótní. Samozřejmě záleží i na tématu šetření. Pokud cílová skupina pro výzkum zahrnuje i vysoký podíl skupiny s vyšší mírou odmítání, klesá spolehlivost náhodného výběru rychleji než v případě, že cílová skupina obsahuje převážně osoby s vyšší ochotou k dotazování. 4.3 Techniky sběru dat Na technice sběru do značné míry závisí validita, spolehlivost výsledků. Mezi základní techniky sběru patří: 4.3.1 Kvalitativní techniky Kvalitativní techniky, ať už se jedná o individuální rozhovory („in-depth interviews“; intenzivní osobní rozhovor mezi tazatelem-psychologem a respondentem dle polostrukturovaného dotazníku) nebo skupinové diskuse („focus groups“ nebo „group discussions“; otevřené diskuse zpravidla 8–12 respondentů vedené kvalifikovaným moderátorem), jsou účinným nástrojem pro hledání možných příčin a motivů spokojenosti zákazníků. Výsledky není možné jednoznačně projektovat na celou zákaznickou populaci. Kvalitativní indicie je vhodné ověřit kvantitativním výzkumem. 4.3.2 Kvantitativní techniky Základní přehled kvantitativních technik: a) osobní dotazování v domácnostech, firmách → náhodný adresní výběr b) osobní dotazování v domácnostech, firmách → náhodná procházka 53
c) d) e) f) g) h) i) j)
osobní dotazování v domácnostech, firmách → kvótní výběr osobní dotazování in-store → systematický náhodný výběr osobní dotazování in-store → kvótní výběr telefonické dotazování v domácnostech, firmách → náhodný výběr telefonních čísel telefonické dotazování v domácnostech, firmách → kvótní výběr písemná anketa in-store → samovýběr písemné dotazování v domácnostech, firmách → adresní výběr on-line dotazování
Jak osobní, tak telefonické dotazování lze provádět buď záznamem odpovědí do vytištěných formulářů, nebo pomocí výpočetní techniky. Využití výpočetní techniky (CAPI – Computer Assisted Personal Interviewing; CATI – Computer Assisted Telephone Interviewing) zkvalitňuje dotazování, neboť přesněji dodržuje předepsaný scénář dotazování. Program uložený v počítači přímo vede tazatele a respondenta rozhovorem, může v průběhu rozhovoru provádět logická větvení, odskoky, ale i kontrolu logické konzistence odpovědí. a) Osobní dotazování v domácnostech, firmách → náhodný adresní výběr Tato metoda je vhodná pro plošné výzkumy nebo výzkumy s kvalitní oporou databáze zákazníků s vysokými nároky na přesnost a všestrannou reprezentativnost. Měřítkem kvality metody je kvalita opory pro náhodný výběr, tj. do jaké míry je databáze adres, ze které se respondenti vybírají, kompletní a aktuální. Druhým měřítkem je výtěžnost, tj. kolik z vybraných respondentů se podaří skutečně dotazovat. Podrobný report o počtech kontaktovaných a úspěšně vytěžených adresách je nezbytnou součástí kvalitní dodávky výsledků. Dále je třeba pracovat s informacemi 54
o důvodech nevytěžení vybraných respondentů, tj. zda odmítli nebo se je nepodařilo zastihnout apod. Při využívání databází domácností při výzkumu jednotlivců je třeba pečlivě sledovat nakládání s odlišnými pravděpodobnostmi zahrnutí respondentů z vícečlenných domácností proti domácnostem jednočlenným. Řešení obdobného problému je třeba zohlednit i při výzkumu spokojenosti zákazníků, kdy zákazníky jsou firmy. Zde velmi záleží na interpretačním záměru, tj. zda má být hodnocena spokojenost zákazníků – firem jako celků nebo jednotlivých kontaktních osob či poboček. b) Osobní dotazování v domácnostech, firmách → náhodná procházka Proti náhodnému výběru pomocí adres je tato metoda náročnější na jednotlivé kroky náhodného výběru. Spočívá v tom, že se pro dotazování stanoví pro jednotlivé tazatele výchozí body, z nichž postupují systematickým výběrem po stanovené trase. U této metody je třeba dbát na dodržení korektního náhodného výběru výchozích bodů, zejména dbát na stejné pravděpodobnosti zahrnutí výchozích bodů do výběru. Dalším kritickým místem je výtěžnost, neboť nebývají zcela přesně evidovány skutečně kontaktované domácnosti, což je pro validitu tohoto typu výběru meritorní. Návštěvy v domácnostech, firmách touto metodou nebývají avizovány, respondenti mají tendenci častěji odmítat a tazatelé mají tendenci pokračovat v náhodné procházce k ochotnějšímu respondentovi. Tím se výtěžnost snižuje a narušuje struktura vzorku. Riziko je i v tom, že je snížená možnost kontroly evidence kontaktovaných adres. c) Osobní dotazování v domácnostech, firmách → kvótní výběr Tato metoda je vhodná, pokud není k dispozici opora pro náhodný výběr nebo jeho výtěžnost by byla příliš nízká. Je třeba zvážit využití nedemografických kvót pro zajištění reprezentativnosti 55
v charakteristikách, které mají vliv na možnou spokojenost nebo nespokojenost zákazníků. d) Osobní dotazování in-store → systematický náhodný výběr In-store dotazování je vhodné v případech, kdy zákaznická skupina není příliš široká a její vyhledávání v populaci by bylo příliš nákladné. Rovněž se používá, pokud není k dispozici databáze zákazníků. U této metody je třeba věnovat zvláštní pozornost pravděpodobnostem zahrnutí do výběru, tj. jakou šanci má ten který respondent být systematickým náhodným výběrem vybrán k dotazování. Další důležitý faktor je čas, tj. kdy jsou respondenti dotazováni. Poměrně častý přístup je kontinuální dotazování tazatelem, tj. jakmile skončí dotazování s jedním respondentem, vybere dalšího. To ovšem není náhodný výběr, ale nahodilý. Nadhodnocováni jsou zákazníci, kteří nakupují v době nižšího vytížení nákupního místa, čímž se do vzorku vnáší významná disproporcionalita. Korektní postup je takový, kdy je nezávisle na dotazování i na frekvenci v nákupním místě vybírán každý n-tý zákazník, a to i v době, kdy probíhá dotazování. Další hledisko, které je třeba mít na mysli, je evidence výtěžnosti, tj. kolik z oslovených respondentů se nechá přemluvit k dotazování. Pokud tyto dvě základní podmínky nejsou dodrženy, je vhodnější realizovat výběr kvótní metodou. e) Osobní dotazování in-store → kvótní výběr Stejně jako in-store dotazování metodou náhodného výběru i tato metoda vyžaduje poměrně komplikovaný dohled nad reprezentativností. Podstatné je, že zpravidla nejsou k dispozici potřebné informace o demografické a spotřební struktuře zákazníků. Z nedostatku těchto informací je pak potřeba si vypomoci odhadem kvót a to často na základě struktury populace. Optimální je získat 56
předem základní demografické a spotřební informace o zákaznické skupině jiným způsobem než metodou in-store. A o tato data pak opřít kvótní výběr. f) Telefonické dotazování v domácnostech, firmách → náhodný výběr telefonních čísel Telefonické dotazování má obecně nižší výtěžnost, proto je vhodné k němu přistoupit v případě, když je k dispozici přímo databáze zákazníků, nebo v případě, že osobní dotazování je příliš nákladné či z jiných důvodů nerealizovatelné. g) Telefonické dotazování v domácnostech, firmách → kvótní výběr Tento typ výběru se používá při plošných výzkumech zákazníků, kdy dodávaný produkt či služba je velmi rozšířená. Je využitelná pro masivní dotazování, při nutnosti analyzovat menší podskupiny zákazníků např. z regionálního či lokálního pohledu. Opět je třeba mít na zřeteli pečlivý výběr kvót se zohledněním konkrétní zákaznické skupiny. h) Písemná anketa in-store → samovýběr Anketa obecně je velmi rizikový typ techniky sběru dat. Riziko spočívá v nízké výtěžnosti i v nenáhodnosti výběru. Struktura vzorku respondentů se může významně lišit jak v demografických, tak ve spotřebních charakteristikách. Anketu lze doporučit výhradně v případě, že je potřeba velmi masivní sběr např. kvůli regionalizaci výsledků. Musí být ale předem na menším vzorku prověřeno, zda struktura vybraného vzorku a výsledky získané anketou a sofistikovanějším postupem nejsou významně odlišné. I v takovém případě je však nutná zvýšená opatrnost při interpretaci dat.
57
i) Písemné dotazování v domácnostech, firmách → adresní výběr Tato metoda je vhodná tehdy, pokud je k dispozici databáze adres zákazníků. Zvýšenou pozornost je třeba věnovat tomu, aby byla zajištěna co nejvyšší výtěžnost. Jedná se o poměrně finančně efektivní metodu (v závislosti na nákladech motivace respondentů). Riziko této metody může být v nižší kvalitě vyplnění dotazníku a v riziku, že dotazník vyplní jiná než požadovaná osoba, případně mohou být výpovědi méně věrohodné. j) On-line dotazování Tato metoda bývá cenově nejpříznivější, velmi vhodná pro výzkum zákaznických skupin s vysokou penetrací internetu (samovyplňovací dotazníky na webu) nebo při existenci kvalitní databáze zákazníků s informacemi o elektronickém kontaktu (CAWI – Computer Assisted Web Interviewing; ve formě e-mailu obsahující průvodní informace a unikátní link na dotazník).
Při realizaci výzkumu spokojenosti zákazníků je tedy třeba dbát na důsledné dodržování metodických postupů. Vedle volby optimálního způsobu sběru dat je třeba se zabývat i kontrolními mechanismy v každé fázi výzkumu a evidovat průběh sběru dat.
58
KAPITOLA 5 DOPORUČENÉ POSTUPY PRÁCE S INFORMACEMI O MÍŘE SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ PŘI ROZHODOVACÍCH PROCESECH VE VEDENÍ ORGANIZACÍ
V mnoha společnostech ukončení práce na výzkumu spokojenosti zákazníků znamená konec projektu budování zákaznické orientace firmy. Výzkum je ale pouze první částí celého procesu orientace firmy na zákaznické potřeby, je jeho východiskem. Proč se tedy ještě stále objevují případy, kdy výzkumy končí tzv. v šuplíku a dále se s nimi systematicky nepracuje a nepoužívají se jako podklady pro firemní strategii? Philip Kotler uvádí několik bariér využití výsledků marketingového výzkumu: 1. Zaměření na úzkou koncepci marketingového výzkumu Mnoho manažerů chápe marketingový výzkum pouze jako činnost sloužící ke zjišťování skutečnosti. Od marketingového výzkumníka se často žádá, aby navrhoval dotazníky, sestavoval vzorky respondentů, uskutečňoval s nimi rozhovory a podával zprávy o výsledcích. Mnohdy však bez zadání pečlivě definovaného problému nebo možných alternativ rozhodnutí, před nimiž stojí vedení firmy. Pochopitelně se pak stává, že některá zjištění nejsou pro vedení firmy využitelná, což jenom posiluje názor o omezené užitečnosti marketingového výzkumu. 2. Nerovné postavení marketingových výzkumníků Někteří manažeři považují činnosti marketingových výzkumníků za běžnou kancelářskou aktivitu a podle toho ji také odměňují. Z téhož důvodu jsou do výzkumných marketingových oddělení v rámci firem najímáni méně schopní pracovníci, jejichž nedostatečné vyškolení a nedostatek tvůrčích schopností vede k dosahování málo 59
imponujících výsledků. Tyto výsledky zpětně utvrzují vedení firem v předsudku, že nelze příliš mnoho od marketingového výzkumu očekávat. 3. Pozdní a chybná zjištění marketingového výzkumu Manažeři chtějí od marketingového výzkumu rychlé, přesné a nezvratné výsledky. Avšak kvalitní marketingový výzkum vyžaduje dostatek času a také dostatek peněz. Proto se někdy stává, že manažeři jsou výsledky zklamáni a jejich mínění o významu marketingového výzkumu klesá. 4. Intelektuální rozdíly Intelektuální neshody mezi řadovými manažery a marketingovými výzkumníky se často staví do cesty vzájemné produktivní spolupráce. Zpráva marketingového výzkumníka se může zdát manažerovi abstraktní, komplikovaná a nejistá, zatímco on potřebuje zprávu konkrétní, jednoduchou a jednoznačnou. Přesto ve vyspělých společnostech jsou marketingoví výzkumníci stále více začleňováni do řídících produktových týmů a jejich vliv na marketingovou strategii neustále roste. V případě, že se firmě podaří tyto bariéry efektivního využití výsledků marketingového výzkumu překonat, je na dobré cestě stát se firmou orientovanou na uspokojování potřeb zákazníků, což je předpokladem dlouhodobého přežití firmy na trhu. Jak by tedy firma měla dále pracovat s výsledky provedeného výzkumu spokojenosti zákazníků? Pomocí výsledků výzkumu lze porovnat retenci různých cílových skupin, srovnat retenci spotřebitelů různých produktů nebo třeba sledovat vývoje retence v čase. Výsledky výzkumu spokojenosti je vhodné použít jako vstupy benchmarkingu. 60
5.1 Benchmarking Benchmarking je prostředek zdokonalování organizace, který spočívá ve stanovení si určité laťky či kritérií, jimiž se chceme řídit nebo jež chceme dosáhnout. Benchmarking nabízí velmi rozsáhlý vnitřní potenciál pro zdokonalování firem, jelikož je přímo zaměřen na zvyšování operativní i strategické efektivnosti a na přeorientování firemní kultury směrem k procesu osvojování si nových poznatků, zvyšování pracovních dovedností, kvalifikace a efektivnosti. Benchmarking je tedy trvalým procesem rozvoje a zdokonalování organizace, protože soustřeďuje pozornost a energii na obsah práce a výkonnost. Benchmarking funguje na bázi identifikace operací, které potřebují zdokonalit. K tomuto zdokonalení dojde tak, že se vyhledá jiná organizace, která podobné operace uskutečňuje s mimořádně dobrými výsledky, a podrobným průzkumem se zjistí, jak toho dosahuje. Cílem benchmarkingu je posun směrování organizace a rozvíjení pracovních dovedností a kvalifikace vedoucích pracovníků i ostatních zaměstnanců. Benchmarking je možno provozovat v několika základních formách: 1. Interní benchmarking – v rámci jedné organizace, např. porovnání mezi jednotlivými pobočkami. Interní benchmarking pomáhá nejen zlepšovat výsledky zúčastňujících se jednotek, ale snižuje také rozdíly v úrovni výkonnosti mezi nimi. Dalšími možnostmi je porovnání dosažených výsledků v čase nebo jejich porovnání oproti stanovenému plánu. 2. Externí benchmarking – porovnání vlastní organizace se stejnou nebo podobnou. Může jít o přímou konkurenci nebo o ekvivalentní organizace pracující v jiných zemích 61
a zásobující jiné trhy. Určité riziko externího benchmarkingu může představovat jeho zaměření spíše na konkurenční faktory než na vyhledávání špičkové výkonnosti. 3. Procesní benchmarking – porovnání pracovních postupů organizace s jinými špičkovými společnostmi bez ohledu na obor, v němž fungují. Cílem je nalezení ideálního chování kdekoliv je to možné pro postupy s logickou podobností v odlišných oborech. Příkladem použití může být porovnání banky a letecké společnosti při přepážkových službách. Výhodou procesního benchmarkingu je, že umožňuje přinést nové pohledy a nové poznatky, jež mohou vést k zásadním změnám operací. Proces benchmarkingu se odehrává v těchto základních krocích: 1. 2. 3. 4. 5.
rozhodnutí, co podrobit metodě benchmarkingu určení parametrů pro benchmarking shromáždění informací analýza informací realizace v zájmu účinku
Realizace v zájmu účinku představuje převedení možného zdokonalení na hmatatelné výsledky. Realizační plán a jeho cíle přitom musí být založeny na věcném zhodnocení, nikoli na zbožném přání managementu. Výsledky benchmarkingu a plán realizace na nich založený musí být propojeny s běžným firemním plánem. Zejména je nutné při sestavování realizačního plánu věnovat pozornost pořadí plánovaných akcí, nákladům na jejich realizaci a celkovému harmonogramu realizace. Velice důležité je také v rámci realizace opatření, která mají vést ke zlepšení firemních procesů, oznámit výsledky studie lidem, kterých se týkají a s nimi prodiskutovat způsoby a prostředky zlepšení. 62
V rámci realizace benchmarkingu je také nutné se zamyslet a věnovat některým faktorům důležitým pro celkovou úspěšnost realizačního plánu. Nutnými předpoklady úspěchu benchmarkingu jsou plná účast managementu, jeho angažovanost, pochopení cílů a strategií společnosti ze strany všech zaměstnanců, soustředění managementu na projekt, sdílení informací, energie a vytrvalost. Úspěšný benchmarking není jednorázovou akcí, svého plného účinku může dosáhnout pouze opakováním. Když jste tímto modelem prošli poprvé, tak jste vytvořili pracovní model, který lze opětovně použít, jelikož, jak již bylo řečeno, je benchmarking metodou stálého a soustavného zdokonalování. Na tomto poznatku je také založen model učící se organizace uvedený níže:
BENCHMARKING
BENCHLEARNING
Efektivnost
Odborná dokonalost
Zlepšení porozumění potřebám a očekávání zákazníků
Přesun firemní kultury směrem k učící se organizaci
Produktivita / kvalita
Pochopení procesů Kodifikace úspěšného chování
Nižší náklady Vyšší výnosy
Změny v chování a postojích
Krátkodobé, operativní cíle Dlouhodobé, strategické cíle
63
Každá významnější národní i mezinárodní výzkumná / poradenská skupina má soubor značkových nástrojů, které nasazuje při realizaci na různých trzích a u různých produktů nebo služeb. V případě holdingu GfK Group je měření spokojenosti zákazníků důležitou součástí značkového nástroje GfK LoyaltyPlus®. Tento modulární výzkumný systém slouží k měření a zvyšování spokojenosti a věrnosti zákazníků. Jeho cílem je určení hlavních faktorů věrnosti jako je spokojenost, image, řešení kritických událostí, tendence změny apod. V rámci tohoto nástroje je možná komparace pomocí benchmarků a následná analýza akčních priorit. GfK LoyaltyPlus® je tedy strategický nástroj, který měří kvalitu vztahu směrem k zákazníkům ve všech „okamžicích pravdy“ a následně umožňuje přijetí konkrétního akčního plánu sestaveného podle úrovní priorit. Výhodou poradenství založeného na výzkumu je integrace výsledků do obchodní strategie firmy. Přenesení výsledků měření do procesu velmi účelně přispívá ke zvýšení spokojenosti a věrnosti zákazníků. Na základě zkušeností skupiny GfK jsou z pohledu výzkumu spokojenosti zákazníka vhodné pro benchmarking následující tématické okruhy: ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
celková spokojenost s produktem / službou / společností celková spokojenost s místem / prostředím prodeje celková spokojenost s prodejním personálem celková spokojenost s podáváním / dostupností informací celková spokojenost s možnostmi financování celková spokojenost s formou / způsobem objednání produktu / služby celková spokojenost s formou / způsobem dodání produktu / služby doporučení produktu / služby / společnosti opakovaný nákup produktu / služby alternativní uspokojení potřeby nákupu produktu / služby 64
■ poměr „cena / získaná hodnota“ ■ image společnosti Výstup benchmarkingu v rámci některých z uvedených oblastí pak může vypadat následovně:
Ukázka benchmarkingu v rámci výzkumného nástroje GfK LoyaltyPlus®; silné a slabé stránky
U všech sledovaných parametrů jsou určeny nejen míry spokojenosti zákazníka, ale i význam daného faktoru pro zákazníka (váhy, důležitosti). Pomocí měr spokojenosti a vah významu lze sestavit celkovou míru spokojenosti zákazníka s danou firmou. Údaje zjištěné v rámci výzkumu spokojenosti zákazníků lze pomocí shlukové (clustrové) analýzy dále zpracovávat a vytvářet skupiny spotřebitelů daného výrobku nebo služby tak, že je možné připravit definice a charakteristiky těchto jednotlivých segmentů. Rozdělením spotřebitelů podle jejich spokojenosti a loajality do několika segmentů lze identifikovat jejich „náladu“ a sílu, jenž 65
panuje na trhu a která buď výrobci / obchodníkovi pomáhá, nebo mu výrazněji komplikuje růst spokojenosti. Výsledky výzkumu spokojenosti zákazníků by měly být využity především pro procesy neustálého zlepšování. Zvyšování spokojenosti externích i interních zákazníků (zaměstnanců) je nejdůležitějším předpokladem zachování jejich loajality, tj. dosahování dlouhodobé ekonomické úspěšnosti. Měření spokojenosti zákazníků má ovšem stejně jako každá výzkumná metoda svá omezení. Jedná se zejména o ty skutečnosti, které je nutno si při využívání této výzkumné metody plně uvědomovat: a) měření míry spokojenosti zákazníků využívá data vztahující se k minulosti b) měření spokojenosti zákazníků nebere zřetel na současnou nabídku konkurence a celkový vývoj na trhu c) zkušenosti ukazují, že tradiční pohled na míru spokojenosti zákazníků vede mnohem častěji k realizaci projektů pro zlepšení parametrů produktu a až v druhé řadě ke zlepšení výkonnosti procesů Výše uvedené skutečnosti indikují, že měření míry spokojenosti zákazníků vyúsťující do výpočtů indexů spokojenosti nelze považovat za vyčerpávající model odpovídající současným trendům. Novým postupem reagujícím na nové trendy na trhu je EFQM Model Excelence, který doporučuje organizacím analyzovat i data z měření a monitorování loajality zákazníků, respektive tzv. hodnoty pro zákazníka, jejíž vysvětlení bude podáno dále. Právě z této filozofie pak vychází výzkumný nástroj GfK LoyaltyPlus® ve svém komplexním zaměření.
66
Jaký je tedy praktický význam benchmarkingu jako východisko práce s daty o spokojenosti zákazníků? Podle výzkumů prováděných v rámci hodnocení zavádění zákaznicky orientovaných řešení lze praktický přínos benchmarkingu shrnout do těchto hlavních bodů: a) benchmarking pomáhá mnohem lépe chápat požadavky zákazníků i dalších zainteresovaných stran b) benchmarking umožňuje vedoucím pracovníkům získat informace, které by jinak byly výsledkem buď nahodilého zjištění, nebo by zůstaly úplně zahaleny – pomáhá uvědomit si postavení vlastní organizace c) benchmarking je cestou nalezení objektivních ukazatelů měření vlastní výkonnosti a produktivity, aby mohly být definovány vlastní silné a slabé stánky d) benchmarking je jeden z nejúčinnějších procesů získávání podnětů k vlastnímu zlepšování za předpokladu, že vrcholový management v sobě nalezne dostatek pokory a ochoty přiznat si existenci nemalých příležitostí k vlastnímu zlepšování To, jak vidí benchmarking vedení firem, odráží výsledky ankety realizované mezi managery předních amerických firem. Podle nich jsou hlavními přínosy benchmarkingu: ■ lepší pochopení vlastních aktivit a aktivit partnerů (41 % respondentů) ■ generování nových nápadů (33 % respondentů) ■ eliminace neefektivních činností (28 % respondentů) ■ motivace vlastních zaměstnanců ke zlepšování (26 % respondentů)
67
5.2 Vztah mezi spokojeností a loajalitou Složitost vztahů mezi spokojeností a loajalitou zákazníků lze ilustrovat na tzv. matici spokojenosti a loajality: SPOKOJENOST
skokani – velká konkurenční nabídka, homogenní produkty, nejsou zatíženi stereotypy, často mění značku nakupovaných výrobků / služeb
Skokani
Králové
Nerozhodní zákazníci
Běženci
králové – vnímají u současného dodavatele nadprůměrnou, přidanou hodnotu – záruka dobrých ekonomických výsledků dodavatele běženci – nespokojení zákazníci, kteří pravděpodobně využijí možnost přejít ke konkurenci a stanou se z nich pro firmu ztracení zákazníci
Vězňové
vězňové – i přes nespokojenost jsou věrní, nemají alternativu, vysoké náklady změny dodavatele, indiferentní, nerozhodní zákazníci, nevyzpytatelní
LOAJALITA
Z této matice vyplývá, že nelze postavit rovnítko mezi spokojenost a loajalitu zákazníků, jelikož existují zákazníci, kteří jsou i přes vysokou spokojenost neloajální a naopak zákazníci, kteří přesto, že nejsou spokojeni, zůstávají k firmě z nějakého důvodu (alespoň po určitou dobu) loajální. Proto se čím dál více organizací nespokojuje jen s měřením spokojenosti, ale sleduje i míru loajality zákazníků. Vztah mezi spokojeností a loajalitou zákazníků ilustruje například následující příklad z výzkumu realizovaného na německém bankovním trhu:
68
Otázka: „Budete dále využívat služeb této banky?“ Zdroj: The German Customer Barometer (1997)
Další rozpor mezi měřením spokojenosti zákazníků a měřením jejich loajality ilustruje následující případová studie. Společnost Cadillac Motor Division byla v letech 1997–2001 dvakrát vyhodnocena jako nejlepší společnost v USA a nikdy nebyla na horším než třetím místě v rámci hodnocení tzv. Americkým indexem spokojenosti zákazníků (ACSI – American Customer Satisfaction Index). Přesto její podíl na trhu ve stejném období klesl z 2,1 % na 1,7 %. Excelentní výsledky v klasickém měření tedy nevypovídají nic o budoucích kupních záměrech zákazníků a ekonomickém postavení firmy na trhu! Spokojenost zákazníků je totiž pouze předpokladem, který zvyšuje pravděpodobnost loajality zákazníků, ale není její stoprocentní zárukou. Měření spokojenosti zákazníků je zajisté účinnou a vhodnou metodou vypovídající o kvalitě firemních procesů, ale pro úplnost informací by měla firma svůj výzkum doplnit i o část věnovanou zákaznické loajalitě. Právě zákaznická loajalita vytváří centrální cílovou skupinu, nikoli zákaznická spokojenost, protože 69
co je platný spokojený zákazník, když jeho peníze zůstávají někde jinde? Na základě vyhodnocení spokojenosti a loajality zákazníků lze, jak již bylo zmíněno, sestavit jednotlivé zákaznické segmenty a popsat je jejich charakteristickými znaky. Tato segmentace pak umožňuje zaměřit se na cílovou stěžejní skupinu, případně skupiny zákazníků, které jsou pro firmu z hlediska jejích ekonomických ukazatelů nejdůležitější. Podle známého Paretova pravidla totiž 80 % firemních výkonů je realizováno s 20 % zákazníků. Segmentace a popis této skupiny pak firmě umožňuje správně zaměřit své marketingové úsilí a optimalizovat svůj marketingový mix tak, aby co nejlépe obsloužila právě nejvýnosnější skupiny svých zákazníků. Jak již bylo zmíněno dříve, po získání informací a jejich analýze by měl přijít plán realizace. Jak ale rozhodnout, na kterou z identifikovaných slabin se zaměřit a snažit se o její zlepšení a využití firemního potenciálu? Odpověď na tyto otázky jsou součástí plánu realizace. V rámci námi používaného nástroje GfK LoyaltyPlus® poskytuje odpověď na tuto otázku nástroj nazvaný „Portfolio akčních kroků pro zlepšení spokojenosti zákazníka“. Tento nástroj analyzuje klíčové faktory zákaznické spokojenosti z pohledu naplnění očekávání zákazníka a z hlediska jejich vlivu na zákaznickou loajalitu.
70
udržet nebo nadále rozvíjet
Kvadrant C: výhody s nízkým vlivem na zákaznickou loajalitu
sledovat
Kvadrant A: akceptovatelné nevýhody z důvodu nízkého vlivu na zákaznickou loajalitu
zlepšit, ale až jako sekundární prioritu
Vliv na zákaznickou loajalitu
Kvadrant B: strategické výhody
podstatně zlepšit
nízká
Kvadrant A: strategické nevýhody
vysoká
V konkrétním případě může portfolio akčních kroků vypadat následovně (možno zpracovat pro každý segment zákazníků): A
B Výrobky Poradenství
Ceny a cenové podmínky
Služby
D nízká
C Spokojenost
vysoká
Navazující následná detailní analýza určuje konkrétní parametr procesu, na kterém musí firma pracovat, aby zlepšila své konkurenční postavení a spokojenost zákazníků se svými výkony. U každého výrobku nebo služby lze určit tzv. základní požadavky, které musejí být splněny. V případě nesplnění těchto požadavků dojde k nespokojenosti zákazníka, ale jejich splnění nevede ke spokojenosti. Vede pouze k odstranění nespokojenosti nebo jen k minimální míře spokojenosti. Základní požadavky zákazníci považují za samozřejmé. V případě saturovaných trhů nestačí, aby byli zákazníci pouze spokojení. Proto, aby se z nich stali také zákazníci loajální, je nutné zákazníky něčím nadchnout, přivábit. Zákazníci nadšení a priori neočekávají, proto jeho nedostatek nevyrovná pocit nespokojenosti. Když však zákazník nadšen je, je u něj vyvolán pozitivní pocit příjemného překvapení, který může vést k obzvláště vysoké spokojenosti, což je důležitý předpoklad budoucí loajality. Využití 71
těchto nadstavbových faktorů demonstruje následující hodnotící škála spokojenosti zákazníka: Spokojenost zákazníka – hodnotící škála: Zákazník obdržel… … více než bylo očekáváno
… to, co bylo očekáváno
… méně než bylo očekáváno
Zcela spokojen
Velmi spokojen
Spokojen
Méně spokojen
Nespokojen
1
2
3
4
5
Nadšení zákazníci
Spokojení zákazníci
Zklamaní zákazníci
Loajální zákazníci jsou cenným kapitálem každé společnosti. Naneštěstí nejsou kapitálem stabilním. Náklady na získání nového zákazníka jsou násobně větší než náklady na udržení stávajícího. Výdaje a energie vynaložená na zajištění a růst zákaznické loajality jsou proto zajisté dobrou investicí. Kvalitu je nutno v rámci procesů budování zákaznické spokojenosti a loajality posuzovat pohledem zákazníka, ne vnitřním pohledem firmy. Názor zákazníka je vždy subjektivní, velice zevšeobecňující, často neférový a někdy dokonce nesprávný. Ale je to názor, který i když o to vždy nežádáme, je nadále šířen a to speciálně v případě negativních zkušeností! Na základě provedených analýz je možné sestavit skupiny zákazníků v závislosti na jejich požadavcích. GfK LoyaltyPlus® neobsahuje žádný standardizovaný nástroj pro tuto segmentaci, jelikož situace každého klienta je unikátní a individuální a požadavky zákazníků se liší podle jejich postojů v rámci rozličných kategorií 72
produktů a služeb. Rozložení segmentů je výsledkem klastrové analýzy. V dalším kroku se pak nabízí možnost (prostřednictvím diskriminační analýzy) identifikovat ty proměnné, které mají v rámci rozdílných zákaznických segmentů nejdůležitější vliv na spokojenost. Následně je nutné se zaměřit na co nejlepší obsloužení ziskových skupin zákazníků. Optimalizaci jednotlivých pák marketingového mixu, která by měla následovat v rámci akčního plánu sestaveného v závěrečné fázi benchmarkingu, řeší různé nástroje, které pomáhají klientům nalézt odpovědi na taktické i strategické otázky, definují priority řešení identifikovaných problémů a dokáží fungovat (v případě trackingového přístupu) jako systém včasného varování. PŘÍPADOVÁ STUDIE „Výzkum spokojenosti zákazníků“: Klient: ■ významný výrobce těžkých nákladních automobilů Témata výzkumu: ■ ■ ■ ■
struktura vozového parku významných uživatelů image jednotlivých značek důležitost vybraných kritérií při nákupním rozhodování hodnocení vybraných kritérií a srovnání hodnocení s konkurencí ■ preference forem financování ■ informační zdroje sloužící jako podpora při nákupním rozhodování ■ vnímání promotion vybraných značek
73
Oblast dotazování: ■ Česká republika Metodika výzkumu: ■ telefonický strukturovaný rozhovor s 300 významnými společnostmi využívajícími těžké nákladní automobily Cílová osoba: ■
rozhovor veden s osobou v pozici decision maker
Výsledky: Struktura vozového parku (v % celkového parku)
74
Image značky zadavatele a vybraných konkurentů (škála 1-5)
Významnost vybraných kritérií při nákupním rozhodování (škála 1-5)
Na základě provedených benchmarkingových studií mohla firma přijmout opatření v rámci oblasti financování a služeb a tím způsobem podstatně zlepšit spokojenost zákazníků a své konkurenční postavení na trhu.
75
76
KAPITOLA 6 DOPORUČENÉ POSTUPY PŘI ZLEPŠOVÁNÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ
Důležitým předpokladem uplatnění výsledků průzkumu spokojenosti zákazníků v praxi je přesvědčení managementu společností o významu a správnosti takových průzkumů. Výsledky průzkumu spokojenosti zákazníků často nabízejí náhled do setrvalosti firemních procesů. Mnohdy jsou na základě uskutečněných průzkumů spokojenosti zákazníků navrhovány změny, které neovlivňují pouze kvalitu poskytovaných výrobků a služeb, ale mají i další sekundární dopady. Strategické změny často vyžadují i podstatné organizační změny. Například výsledkem průzkumu spokojenosti zákazníků může být, že firma je příliš produktově orientovaná a nedostatečně zákaznicky orientovaná. Z důvodu uspokojení zákazníka se proto firma rozhodne pro organizační změnu na úrovni celé firemní kultury. Zlepšení přístupu firmy k orientaci na zákazníka tedy vyžaduje snížení míry odporu proti případným organizačním změnám. V tomto okamžiku může firma např. přijmout kroky pro zefektivnění celofiremní komunikace a podpoře orientace na zákazníka, v jejímž rámci se zaměří na zdůraznění dlouhodobých pozitivních efektů orientace na zákazníka. Jaké budou následně pro firmu důsledky a výhody budování kvality a zákaznického servisu? Bude se jednat zejména: ■ ■ ■ ■ ■
o vývoj bariér konkurence o zajištění loajality zákazníků o odlišení produktu od konkurence o snížení marketingových nákladů o možnosti zvýšit ceny 77
To, jak k zákaznické orientaci přistupuje firma L. L. Bean, výrobce oblečení a vybavení pro outdoorové aktivity, dobře demonstruje strategie společnosti spočívající ve stoprocentních zákaznických službách. Ta je ztělesněna v každé kanceláři společnosti v podobě plakátu s následujícím textem: Kdo je zákazník? Zákazník je v této kanceláři vždy nejdůležitější osobou, ať už je přítomen osobně nebo písemně. Zákazník není závislý na nás … my jsme závislí na něm. Zákazník nenarušuje naši práci … je jejím smyslem. Neděláme mu laskavost tím, že mu sloužíme … on prokazuje laskavost nám tím, že nám dává příležitost, abychom to mohli dělat. Zákazník není někdo, s kým se mám hádat nebo si měřit vtip. Se zákazníkem nikdo nikdy nevyhrál spor. Zákazník je osoba, která nám přináší své požadavky. Je naší prací zvládat je v jeho i náš prospěch.
78
Jaký je pak konkrétní postup budování zákaznicky orientované firmy? Odráží ho řetězec tvorby hodnoty zákazníka: Stabilita zaměstnanců Kvalita interních služeb
Růst výnosů Hodnota externích služeb
Spokojenost zaměstnanců
Spokojenost zákazníků
Loajalita zákazníků Zisk (spokojenost akcionářů)
Produktivita zaměstnanců koncept nabídky (dělat správné věci)
stabilita opakované nákupy reference dalším
zákazníkům
kvalita pracoviště struktura pracovních míst výběr a rozvoj zaměstnanců motivační systém nástroje obsluhy zákazníků
realizace konceptu
(dělat správné věci správně)
Zdroj: Heskett, Jones, Loveman, Sasser, Schlesinger, Harvard Business Review, 1994
Proces zpracování projektu zvýšení spokojenosti zákazníka pak probíhá takto: 1. definice cíle a stanovení metodiky průzkumu 2. formulace hlavních faktorů ovlivňujících skopojenost a loajalitu zákazníků 3. sběr materiálů a informací (na základě systémů stížností a návrhů, průzkumů spokojenosti zákazníků, fiktivního nakupování – mystery shopping / calling, analýz ztracených zákazníků apod.) 4. nalezení vah a vlivů podstatných faktorů na spokojenost a loajalitu 5. statistické zpracování a výstupy – zpracování benchmarků 6. přizpůsobení marketingu, resp. marketingového mixu
79
Doporučení vyplývající z výzkumů se týkají především následujících oblastí: ■ velikost marketingového rozpočtu (jeho navýšení, snížení) ■ realokace rozpočtu podle silné / slabé výkonnosti jednotlivých 4P marketingového mixu ■ akce směřující k udržení současných spotřebitelů ■ akce směřující k převzetí spotřebitelů konkurenčních produktů / služeb ■ definování priorit jednotlivých akcí 6.1 Marketingový mix jako zdroj faktorů ovlivňujících spokojenost zákazníků Význam marketingového mixu (4P = Product – Produkt, Price – Cena, Place – Distribuce, Promotion – Marketingová komunikace) spočívá v tom, že vytváří platformu pro efektivní rozmístění finančních a lidských zdrojů, pomáhá při vymezování odpovědnosti, umožňuje analyzovat pružnost výdajů (na komponenty marketingového mixu) v závislosti na výnosech z prodejů, usnadňuje fungování interní i externí komunikace firmy a může být základem pro následnou analýzu spokojenosti zákazníků. Marketingový mix je souborem faktorů, které mají vliv na utváření spokojenosti zákazníka. Každá firma má svůj specifický marketingový mix, tudíž stejný faktor u dvou firem může mít velmi rozdílnou důležitost.
80
Marketingový mix – klasické pojetí: Product Značka Ochranná známka Sortiment Obal
- mechanické vlastnosti - design - image - informační hodnota
Price
Place
Promotion
Cena Cenové úlevy Podmínky financování
Distribuční kanály Fyzická distribuce Umístění Distribuční strategie Systém distribuce
Reklama Podpora prodeje Public Relations Osobní prodej
Kvalita Záruky, garance Trvanlivost, dlouhodobost Služby Vlastnosti produktu
Příklad marketingového mixu u výrobce balených potravin: PHYSICAL DISTRIBUTION PLACE
7P
PERSONNEL PRODUCT & SERVICES PRICE PRESENTATION PROMOTION
81
Vazby mezi jednotlivými 7P pak odrážejí, jak se správné řízení marketingového mixu přímo promítá do postavení firmy na trhu. Obchodní koncept (dělat správné věci)
Logistický koncept (dělat věci správně)
Product mix Price mix Presentation mix Promotion mix
Place mix Physical distribution mix Personnel mix
VÝSLEDEK: Spokojenost zákazníka Pozice na trhu
Produktivita Ziskovost
V současné době se v rámci zvýšení orientace na potřeby zákazníka začíná více pracovat s marketingovým mixem v novém, moderním pojetí: Customer Benefits: celkový užitek pro zákazníka Customer Cost: celkové náklady na získání a užití výrobku Convenience: komfort, pohodlí, bezproblémovost Communication: kvalita oboustranné komunikace
Tento pohled staví zákazníka do středobodu pozornosti v rámci celé oblasti marketingového plánování.
82
Kvalita a služby zákazníkům a marketingový mix Kvalita a služby poskytované zákazníkům jsou faktory, které velice ovlivňují podobu a formu řízení firemního marketingového mixu. Navíc pozornost věnovaná těmto tématům v minulých letech vedla ke zvýšení citlivosti a očekávání zákazníků ve vztahu k jejich nárokům na kvalitu. Čili i když firma udržuje kvalitu svých produktů na stejné úrovni a nedošlo ani ke změně co se týká poskytovaných služeb, mohla se mezitím změnit očekávání zákazníků. Samozřejmě všechny firmy, kterým jde o udržení a případně zlepšení jejich tržní pozice, se snaží o neustálé zlepšování kvality a služeb poskytovaných zákazníkům. V následující části kapitoly se zaměříme na vysvětlení, jaké důsledky má tato snaha a jakým způsobem pak ovlivňuje firemní marketingový mix. 1. Produkt Vše začíná u produktu. Ještě než začneme uvažovat o jakékoliv formě podpory prodeje, komunikace apod., je nutné mít produkt, který uspokojuje zákazníka a naplňuje jeho očekávání. Kromě splnění základních požadavků, které zákazník na produkt klade, je v současné době nasycených trhů a tvrdého konkurenčního boje nutno přidat ještě i hodnotu specifickou a nezaměnitelnou pro danou firmu. V tomto případě jsou to například právě dodatečné služby poskytované zákazníkovi, které mohou zvýšit hodnotu produktu vnímanou zákazníkem. Nová definice kvality přitom posuzuje kvalitu viděnou zákaznickýma očima. Veškeré parametry produktu jsou posuzovány pohledem zákazníka a parametry jsou nastavovány podle zákaznických očekávání a požadavků a ne jen např. podle toho, jak by měly být designovány podle firemního technického oddělení nebo na základě předchozí produktové řady. 83
2. Cena Cena je zdánlivě velice jednoduše srovnatelnou veličinou v rámci benchmarkingu. Toto zdání ale může klamat, jelikož cena produktu je většinou pouze vstupním nákladem jeho pořízení. Například v případě zboží dlouhodobé spotřeby je nutné ze strany zákazníka zvážit i další náklady spojené s údržbou a provozem zakoupeného výrobku. Benchmarking cen je zajisté relativně snadno proveditelný, ale je nutné zde zmínit několik základních postřehů. Zákazníci v České republice jsou v současné době velice cenově citliví. Cena sice není jednoznačně prvořadým konkurenčním faktorem, ale zejména v oblastech FMCG je pro rozhodování zákazníků velice důležitá. V případě zvažování úrovně ceny produktu je vhodné provést analýzu citlivosti zákazníků na cenu. U většiny produktů je možné odhalit hranici, při jejímž překročení směrem dolů či nahoru již nadále nerostou prodeje ve fyzických kusech. Při benchmarkingu cen je přitom nutné mít na mysli, že cena je nedílnou součástí marketingového mixu firmy a měla by odrážet komplexní charakteristiky produktu. Jelikož produkty většinou nejsou absolutně srovnatelné, nelze řídit cenovou politiku firmy podle konkurence. Cenu je vždy nutno v rámci benchmarkingu kombinovat ještě s jinými ukazateli, jako je kvalita produktu, hodnocení značky z pohledu zákazníka apod. Pouze v tomto případě dostaneme adekvátní odpověď na otázku, zda jsou naše ceny konkurenční. 3. Marketingová komunikace – promotion Zaměření na kvalitu poskytovanou zákazníkům a na zákaznické služby přidává promotion další aspekt v rámci firemní komunikace. Jedná se o positioning založený na zákaznických službách. Jak již bylo zmíněno dříve, dodatečné služby poskytované zákazníkům mohou být velice důležitým faktorem odlišení od konkurence 84
a faktorem zvyšujícím hodnotu produktu vnímanou zákazníkem. Právě úroveň služeb poskytovaných zákazníkům může být klíčovou složkou v positioningu firmy na trhu. Čím více jsou produkty různých konkurenčních firem navzájem podobné, tím větší roli sehrávají dodatečné služby. Nízká diferenciace
Vysoká diferenciace
Vysoká úroveň služeb
Vysoká úroveň služeb
Nízká diferenciace
Vysoká diferenciace
Nízká úroveň služeb
Nízká úroveň služeb
úroveň služeb
diferenciace produktu
Nejhorší možnou pozicí na trhu je pozice v levém dolním kvadrantu. Při této pozici zákazník kupuje produkt, který se neliší od konkurenčního a není s ním spojen ani žádný jiný dodatečný benefit. Zákazník se tedy nemůže cítit spokojen, jelikož úroveň jeho očekávání je naplněna přinejlepším průměrně. V tomto případě má firma možnost buď změnit technologii výroby a tím dosáhnout diferenciace produktu nebo se stát vůdcem trhu v oblasti dodatečných služeb, tedy dodat produktu benefit. Na druhou stranu nejlepší pozicí pro firmu je pozice v pravém horním kvadrantu, kdy jsou její produkty diferencované a zároveň se vyznačují vysokou úrovní přidané hodnoty. Nicméně tato pozice neopravňuje firmu vzdát se benchmarkingu s konkurencí, a to především ze dvou důvodů: za prvé mají trhy přirozenou tendenci ke srovnávání kvality, vlastností a cen produktů a za druhé konkurenti velice brzy rozeznají úroveň služeb poskytovaných jinou firmou a budou se snažit nabídnout zákazníkům vyšší úroveň svých služeb. 85
4. Distribuce V některých případech může být právě distribuce klíčovým faktorem firemního úspěchu a klíčovou konkurenční výhodou. V případě, kdy společnosti zavádějí program pro zvyšování spokojenosti zákazníků, by měly vždy myslet na jednotlivé kroky zákaznické spokojenosti: spokojenost při hledání informací, spokojenost při nákupu, spokojenost produkt vlastnit apod. 6.2 Úloha marketingového oddělení při zvyšování kvality Ačkoliv se marketingové oddělení přímo nepodílí na vytváření kvalitního produktu ani samo osobě neposkytuje služby externím zákazníkům, stále sehrává velice důležitou roli v oblasti jakosti produktů. Pracovníci marketingového oddělení přispívají k zákaznické spokojenosti s produktem v několika směrech: pomáhají všem v organizaci porozumět zákaznickým potřebám, stanovovat standardy kvality, zajišťují kvalitní marketingovou komunikaci apod. Zajištění kvalitní marketingové komunikace je nedílnou součástí celého systému kvality v rámci organizace. Kvalitní produkt nutně vyžaduje kvalitní komunikaci, která koresponduje s celkovým image firmy. Úkolem marketingové komunikace je poskytovat užitečné a hodnotné informace. Kvalita poskytovaných informací pak ovlivňuje očekávání zákazníka a posléze tedy i jeho spokojenost. Společnosti, jejichž zákazníci jsou velice spokojeni s kvalitou výrobků či služeb, se ve většině případů vyznačují několika společnými charakteristikami: ■ jsou velice pozorné v okamžiku naslouchání zákaznickým přáním, potřebám a očekáváním 86
■ mají jasně definovanou a jasně komunikovanou strategii služeb zákazníkům ■ systémy pro poskytování služeb zákazníkům jsou designovány jako „zákaznicky přátelské“, tzn. tak, aby pomáhaly zákazníkovi v každém okamžiku jeho nákupního a spotřebního procesu ■ v těchto organizacích pracují zákaznicky orientovaní zaměstnanci Jak může firma naplnit tyto charakteristiky svého podnikání? Následující část kapitoly popisuje kroky, které se všeobecně doporučují pro zlepšování spokojenosti zákazníků a zavádění zákaznicky orientovaného systému řízení ve firmě. Krok 1: Porozumění zákaznickým očekáváním Základem zjišťování spokojenosti zákazníků je měření toho, jak jsou naplněna zákaznická očekávání. Logickým krokem, který zahajuje proces zákaznické orientace firmy, je právě proto identifikace a porozumění zákaznickým očekáváním. Poté by mělo dojít ke stanovení cílů tak, aby firma mohla efektivně orientovat dostupné zdroje na oblasti, jenž jsou zákazníky vnímány jako stěžejní. Samozřejmě stanovení těchto cílů by mělo být v souladu s firemním konkurenčním postavením na trhu a s její celkovou strategií. Priority, které se týkají očekávání, budou patrně rozdílné v rámci různých zákaznických segmentů. Každá analýza zákaznických očekávání by měla zvážit následující základní parametry: a) poměr „hodnota a cena výrobku / služby“ Zákazník se svým nákupem snaží maximalizovat obdržený užitek, který je dán poměrem hodnoty a ceny. Zvýšit užitek pro zákazníka tedy znamená buď zvýšit hodnotu produktu nebo snížit cenu. Jelikož snižování ceny má přímý dopad na ziskovost firmy, je mnohem 87
produktivnější přistoupit ke zvyšování užitných vlastností produktu. V případě, že se firmě podaří vybudovat image větší hodnoty jejich produktů ve srovnání s konkurencí, může udržovat dlouhodobě vyšší ceny než její konkurence a dosahovat většího ziskového rozpětí. Aspekty celkové hodnoty (užitku) vnímané zákazníkem: Užitná hodnota produktu Hodnota služeb
Celková hodnota pro zákazníka
Hodnota přidaná personálem Hodnota image
Aspekty celkových nákladů zákazníka spojené s pořízením produktu: Peněžní cena produktu Časové náklady
Celkové náklady pro zákazníka
Energetické náklady Psychické náklady
b) kvalita produktu Zákazníka zpravidla nezajímá, jaké průměrné hodnoty kvality společnost dosahuje. Zákazník očekává, že v okamžiku, kdy on vstupuje do obchodního vztahu s danou firmou, se mu dostane 100% kvalitního servisu. V případě, že tomu tak není, dochází k nespokojenosti. Z tohoto důvodu společnosti, které si zákaznickou 88
orientaci stanovily jako filozofii svého podnikání, podrobují své produkty při výstupu několikanásobné kontrole. c) znaky produktu a benefity s produktem spojené Každý zákazník má určitou úroveň minimálních očekávaných týkající se znaků, vlastností a benefitů spojených s produktem. Pokud tyto nejsou splněny, pak opět dochází k neuspokojení potřeb zákazníka. d) záruky a záruční doba Záruka výměny vadného zboží nebo možnost jeho navrácení a obdržení finanční náhrady od výrobce je jednak právní zárukou povinně poskytovanou zákazníkům, ale také zároveň motivací pro výrobce, aby dosahovali naplnění zákaznických očekávání u svých produktů hned při prvním kontaktu se zákazníkem. I když je systém záruk a garancí funkční a spolehlivý, nikdo zákazníkovi nenahradí čas strávený nákupem vadného produktu, stejně jako další možné náklady plynoucí z jeho používání. Firma Whirpool formuluje tuto strategii jednoznačně: „Zákazník nechce své peníze zpět. Zákazník chce výrobek, který funguje.“ Nejlepším způsobem dosažení zákaznické spokojenosti je tedy kvalita výrobku a vynikající služby a nikoliv spoléhání se na skutečnost, že pokud se objeví problémy, vezmeme výrobek zpět a zákazníkovi vrátíme cenu za něj zaplacenou. Příkladem uplatnění záruky jako konkurenčního faktoru může být společnost Bug´s Burger Bug Killers z Miami, která se zabývá deratizováním restauračních a hotelových provozů. Tato firma poskytuje svým zákazníkům následující garance: ■ zákazníci nebudou za služby platit, pokud nebude vymýcen veškerý hmyz a paraziti 89
■ pokud bude zákazník nespokojen, firma mu uhradí náklady zaplacené až za jeden rok servisu zpětně plus náklady na jiného deratizéra podle vlastního výběru na celý příští rok ■ pokud host hotelu nebo restaurace najde hmyz, myš apod., firma zaplatí cenu jeho ubytování nebo stravování, zašle mu omluvný dopis a nabídne uhrazení ubytování nebo stravování v budoucím období ■ pokud bude hotel nebo restauraci nutno uzavřít v důsledku výskytu parazitů, firma proplatí všechny pokuty, uhradí ztrátu zisku klienta a dále mu uhradí dodatečných 5 000 USD Celý tento systém, který je založený na poskytnutí excelentních zákaznických garancí, je nezbytně nutné podpořit příslušnou infrastrukturou společnosti, jelikož bez ní by byl systém finanční katastrofou. Jak se odrazil takový systém konkurenční výhody v hospodaření firmy? Management firmy provedl příslušné výzkumy cenové citlivosti a v současné době má ceny čtyři až desetkrát vyšší než konkurence a přesto má majoritní podíl na trhu. Navíc se velice zřídka stane, že firma musí plnit poskytnuté garance. Co je nutné podotknout v případě budování záruk jako konkurenčního faktoru? Je to fakt, že je důležité dávat pouze smysluplné sliby a organizaci vybudovat tak, aby byla schopna tyto sliby zodpovědně plnit. e) řešení problémů a důsledky Reakce dodavatele na problémy vzniklé s produktem jsou důležitou součástí hodnocení spokojenosti zákazníka. Zákaznicky orientované společnosti vědí, že zákazník, který kontaktuje firmu s určitým problémem, představuje ne problém, ale výzvu a příležitost. Některé studie ukazují, že zákazník, který má problém a vy mu ho pomůžete k jeho spokojenosti vyřešit, je ještě loajálnější, než zákazník, který se s žádným problémem zatím nesetkal a očekává stoprocentní kvalitu a služby. Jestliže zákazník přichází s problémem, máte jeho 90
plnou pozornost a tím také příležitost ukázat svoje zapálení pro jeho spokojenost. Příkladem řešení problémů ve vztahu k zákaznické spokojenosti je společnost IBM. Ta v případě potíží s počítačem, posílá na místo své techniky. V průběhu zásahu u zákazníka je zákazník kontaktován telefonicky, aby centrála zjistila průběh opravy a zda vše probíhá podle zákazníkova přání. Zákazník je ještě jednou telefonicky kontaktován poté, co byl zásah u něj ukončen, aby se centrála ujistila, že problém byl odstraněn. Celý tento postup zvyšuje u zákazníků povědomí, že firma IBM se o své zákazníky velice dobře stará a je zapálena pro odstranění jakýchkoli komplikací, které u zákazníka vzniknou. f) zkušenost z nákupu Dalším důležitým měřítkem spokojenosti zákazníka je zkušenost s výběrem a nákupem zboží či služeb. Uskutečnění tohoto procesu rychlým, pohodlným, bezproblémovým a co nejpříjemnějším způsobem je důležitým faktorem odlišení vašeho produktu od konkurenčního. I silná značka může podstatným způsobem utrpět při prodeji, který je pomalý, nepříjemný a komplikovaný. Rozdílné skupiny zákazníků budou opětovně uplatňovat rozdílná kritéria preferencí v okamžiku nákupu. Krok 2: Ustanovte zákaznické priority Zhodnoťte stávající portfolio zákazníků – určete klíčové zákazníky, kteří jsou profitabilní a jsou zdrojem velké části obratu. Pak určete skupinu zákazníků, která je rostoucí a mohla by se v budoucnu stát klíčovou skupinou zákazníků. Při zřizování systému kvality se soustřeďte právě na potřeby těchto zákaznických skupin.
91
Krok 3: Definujte cíle poskytovaných služeb Neexistuje žádný univerzální seznam cílů, nicméně cíle firmy by měly mít tyto základní znaky: ■ formulují jasné vyjádření záměrů společnosti ■ formulují odlišení společnosti od jejích konkurentů ■ cíle musí být formulovány „v jazyce zákazníků“ a musí komunikovat hodnotu pro zákazníka ■ cíle musí být splnitelné; firmy, které slibují více, než mohou splnit, rozčílí zákazníky a frustrují svoje zaměstnance Krok 4: Získejte interní přesvědčení na všech organizačních úrovních firmy Není řešením pouze okopírovat strategii budování zákaznické spokojenosti od konkurenta. Celá firma musí podřídit své chování přijatému systému orientace na uspokojování zákaznických potřeb. Do této strategie musí být zapojeni všichni zaměstnanci a musejí být také přesvědčeni o její správnosti a důležitosti. Význam tohoto kroku pro management firem shrnuje tabulka uvedená níže.
92
Postoje vedení k péči o zákazníka: Zcela souhlasí
Souhlasí
Nesouhlasí
Zcela nesouhlasí
Neví
Úspěch programu poskytujícího péči zákazníkovi vyžaduje plnou angažovanost ředitele
82%
16%
1%
-
-
Každý v organizaci má svého zákazníka
73%
25%
2%
-
1%
Role vedení společnosti je ukázat na příkladu péče o zákazníka postoj orientovaný na zvyšování jakosti
65%
34%
1%
-
-
Péče o zákazníka znamená definování a uspokojení potřeb a očekávání zákazníka
56%
38%
5%
-
1%
Hlavním cílem péče o zákazníka je zvýšit uspokojení zákazníka
55%
41%
2%
-
1%
Jakostní standardy nemohou být jen nařízeny vedením, ale musí být přijaty všemi zaměstnanci
51%
40%
7%
2%
-
Výrok
Zdroj: Raising the Standard – A Survey of Managers´s Attitudes to Customer Care, Institute of Management
Krok 5: Ustanovte si vzor v oblasti tvorby zákaznických očekávání Hlavní hráči v oblasti tvorby zákaznických očekávání dají vždy zákazníkovi o něco více než očekává. Cestou, jak tohoto dosáhnout, je opatrný management zákaznických očekávání. Obvyklou chybou je nastavení zákaznických očekávání tak vysoko, že jsou pak pro firmu nesplnitelná. Krok 6: Zřiďte infrastrukturu služeb Produkty dodávané firmou zákazníkům musejí být podpořeny také stoprocentním zákaznickým servisem. 93
Krok 7: Rozvíjejte zaměstnance Kvalitní zaměstnanci podpoření správným vedením jsou klíčem pro uspokojování zákazníků. Správné vedení zaměstnanců pro dosažení správného systému kvality, který je zaměřen na uspokojování potřeb zákazníka, se většinou sestává z výběru a dlouhodobého tréninku zaměstnanců. Nevytrénovaný zaměstnanec by neměl přijít do styku se zákazníkem. Trénink je považován za investici. Podpora tohoto procesu spočívá mimo jiné také v přenosu rozhodování na úroveň front-line zaměstnanců společnosti, takže ti jsou pak lépe a efektivněji schopni potřeby zákazníka uspokojit. Krok 8: Měření zákaznické spokojenosti V případě měření zákaznické spokojenosti je nutné se mimo jiné podívat za hranici vlastních zákazníků. Zjistěte, jak spokojení jsou zákazníci vaší konkurence a možná zjistíte, že můžete těmto zákazníkům nabídnout lepší řešení. I partneři ve vašem distribučním kanálu jsou vašimi zákazníky a jako k takovým musíte přistupovat, neboť i oni mají své potřeby, přání a očekávání. Krok 9: Hledejte zákazníky, kteří si stěžují Podle výzkumu TARP (Technical Assisstance Research) si stěžuje pouze jeden z 24 nespokojených zákazníků. Z toho lze odvodit, že více než 90 % negativních zkušeností zákazníků se k vám nedostane. Proto je nezbytně nutné vytvořit systém sledování spokojenosti zákazníků a v návaznosti na tyto systémy výzkumu přijmout příslušná opatření k nápravě stavu, který zákazníci hodnotí jako špatný. To, jak situace ohledně zákaznických stížností vypadá v rámci jednotlivých odvětví, dokumentuje tabulka uvedené níže. 94
Procento zákazníků, kteří při problému nekontaktují dodavatele: Malé zboží Finanční služby Cestování a volný čas Opravy motorů Telekomunikace Petrochemické výrobky
83% 61% 58% 38% 29% 12%
Zdroj: The Careline Report, The L and R Group, 1995
Konstrukci programu péče o zákazníka lze ve zjednodušené podobě shrnout do čtyř klíčových kroků: 1. 2. 3. 4.
celkově
průzkum trhu poradenská služba – vybudování strategie komunikace strategie školení zaměstnanců
Budování zákaznicky orientované firmy by mělo být završeno prosazením systému TQM (Total Quality Management) – celkového řízení kvality, který převádí projekt budování zákaznické spokojenosti do procesu v rámci managementu firmy. Tento systém stojí na třech pilířích: 1. zdokumentovaný systém, který definuje standardy kvality 2. organizační procesy, které zajišťují koncentraci kvality na zákazníky 3. systém měřítek, které pomáhají při monitorování a kontrole Měření výkonnosti v systémech TQM se provádí na základě retence neboli počtu vracejících se zákazníků. Příkladem úspěšného zavedení TQM může být firma Rank Xerox, která před zavedením 95
TQM dosahovala 52 % retence zákazníků, a šest let po zavedení TQM stoupl tento ukazatel na 92 %. Program péče o zákazníka není tedy samostatným, nezávislým produktem, ale musí v sobě koncipovat oblast organizační struktury firmy, operačních systémů a stylů managementu. Jaké lze očekávat konkrétní ekonomické dopady od systému TQM? Především jde o: ■ ■ ■ ■
udržení zákazníka přesvědčení zákazníka pozitivní reference ze strany zákazníka vyšší ziskovost
Zkušenosti managementu firem se zaváděním systémů kvality jsou shrnuty v následující tabulce. Výhody zlepšení služeb zákazníkům: Retence stávajících zákazníků Dobrá pověst organizace Konkurenční výhody na trhu Získání nových zákazníků Zvýšená ziskovost Zkvalitnění zaměstnanců z morálního hlediska Finanční efektivita Efektivnější produkce Ostatní
68% 58% 53% 43% 28% 25% 11% 10% 2%
Zdroj: Raising the Standard – A Survey of Managers´s Attitudes to Customer Care, Institute of Management
V okamžiku, kdy se firma rozhoduje o zavedení systému kvality orientovaného na uspokojování zákaznických potřeb, musí počítat 96
s tím, že to nebude jednoduchá cesta. V průběhu celého procesu se může setkat zejména s následujícími překážkami. Hlavní překážky zlepšování péče o zákazníky: Důraz na krátkodobé cíle Nedostatek odpovědnosti vrcholového vedení Nedostatek výcviku, tréninku Nedostatek zdrojů Nedostatek odpovědnosti řadových zaměstnanců Nedostatek odpovědnosti středního managementu Finanční zábrany Hospodářský pokles Ostatní překážky
58% 53% 47% 34% 32% 31% 24% 12% 4%
Zdroj: Raising the Standard – A Survey of Managers´s Attitudes to Customer Care, Institute of Management
Překonání těchto překážek je nicméně předpokladem dlouhodobého přežití firmy na trhu.
97
98
KAPITOLA 7 SPECIFIKA MĚŘENÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ VE VÝROBNÍCH ORGANIZACÍCH, ORGANIZACÍCH POSKYTUJÍCÍCH SLUŽBY A ORGANIZACÍCH VEŘEJNÉ SPRÁVY
Neexistují žádné velké komplikace při stanovování metodiky přístupu k různým organizacím výrobním / obchodním / poskytujícím služby či k veřejné správě. Metodiku a formu výzkumu spokojenosti je nutné volit na základě specifikace a potřeb konkrétní organizace, takže se vždy svým způsobem jedná o individuální a specifický výzkumný přístup. Základní klíčování přístupů spočívá v definici homogenních skupin odběratelů / zákazníků. Podle těchto skupin spotřebitelů se pak vytváří model zjišťování spokojenosti zákazníků, velikost vzorků i technika sběru dat. Zásadní odlišnosti nejsou ani v případě služeb. Za zmínku stojí snad jen obměna produktů, která je u služeb výrazně rychlejší a vyžaduje adekvátní reakci při zjišťování spokojenosti zákazníků. 7.1 Trh organizací Na kupním rozhodnutí organizace se podílí mnohem větší počet účastníků, než je tomu na spotřebitelském trhu, zvláště u základních komodit. Na rozhodovacím procesu v rámci organizací se podílí nejen uživatelé, ale také ti, kdo o nákupu rozhodují, ovlivňují ho a schvalují a v neposlední řadě také ti, kteří ho realizují. Jednotliví účastníci mají zpravidla různé pravomoci a uplatňují rozdílná kritéria při rozhodování o nákupu. To může často vést k rozporům v rámci nákupního procesu. Kupní nástroje dávají kupnímu chování další charakteristický znak, který není příznačný pro spotřebitelský trh. Z těchto důvodů je nutné se při výzkumu spokojenosti zákazníků ve 99
výrobních organizacích zaměřit hned na několik osob zároveň. Při zkoumání spokojenosti firemního zákazníka je proto nezbytně nutné poznat organizační strukturu a pravomoci v rozhodování, které se mohou vzájemně lišit i u firem podnikajících ve stejném oboru. Tato zdánlivá komplikace při výzkumu spokojenosti firemních zákazníků je ale vyvážena menším počtem sledovaných nákupních rozhodnutí, úzkými dodavatelsko-odběratelskými vztahy, které zjednodušují systém zpětné vazby pro dodavatele, odborností prováděných nákupů a většinou dlouhodobostí vzájemných vztahů. Hlavní dílčí rozhodnutí v rozhodovacím procesu jsou zároveň také určitým seznamem možných benchmarků při sledování spokojenosti firemního zákazníka: ■ ■ ■ ■ ■ ■
specifikace produktu cenový limit termíny a doba dodávky podmínky servisu placení množství
7.2 Sektor služeb Sektor služeb se vyznačuje velkým významem personálu pro úspěšnost firmy. Klíčovým prvkem ve službách je to, aby měl zákazník pocit, že obdržel vyšší kvalitu služeb, než očekával. Definování kvality služeb je přitom těžší než definování kvality výrobku.
100
Rozpory, které jsou většinou příčinou nespokojenosti zákazníka, jsou následující: ■ rozpor mezi očekáváním spotřebitele a mezi vnímáním managementu ■ rozpor mezi vnímáním managementu a specifikací kvality služeb ■ rozpor mezi specifikací kvality služeb a mezi jejich poskytováním ■ rozpor mezi poskytovanou službou a vnější komunikací ■ rozpor mezi vnímanou službou a očekávanou službou Seznam rozhodujících kritérií kvality služeb, které by měly být předmětem benchmarkingu, je následující: ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
přístupnost komunikace kompetence zdvořilost důvěryhodnost spolehlivost vnímavost bezpečnost reálnost porozumění zákazníkovi, znalost zákazníka
Tyto faktory jsou obtížněji objektivně měřitelné, ale rozhodování a spokojenost zákazníka je stejně jako v případě nákupu výrobku ovlivněna jeho subjektivním vnímáním uvedených charakteristik. Objektivita výzkumu zákaznické spokojenosti tímto tedy nebude podstatně ovlivněna.
101
Výborně řízené firmy poskytující kvalitní služby zákazníkům, mají mnoho společných prvků zaměřených na dosahování kvality služeb: ■ strategická koncepce – jasná představa o cílovém trhu a potřebách zákazníků ■ trvalá snaha vrcholového vedení o dosahování kvality ■ používání vysokých standardů ■ systémy pro sledování kvality služeb – používání následujících nástrojů: porovnávací nákupy, kontrolní nákupy, zákaznické průzkumy, průzkumy návrhů a stížností, kontrolní týmy, dopisy prezidenta / ředitele společnosti zákazníkům apod. ■ systémy pro uspokojování nespokojených zákazníků ■ stejně dobré uspokojování zaměstnanců a zákazníků Opět je nutné hodnotit jednotlivé aspekty služby z hlediska jejich spotřebitelské významnosti a z hlediska kvality jejich provedení. 7.3 Veřejná správa Zatím se v České republice velmi málo využívají modely spokojenosti s postupy státní správy. I k tomu jsou však ve světě často používané metodické přístupy, opřené o telefonické, písemné nebo internetové techniky sběru dat. Podstatnějšímu rozšíření výzkumu spokojenosti zákazníků s oblastmi veřejné správy brání zatím nedostatečné uvědomění si pozice zákazníka. Měření spokojenosti v rámci veřejného sektoru má hodně paralel s výzkumem spokojenosti v oblasti služeb. Určitým pozitivním impulsem pro podstatnější rozvoj oblasti hodnocení spokojenosti zákazníka / občana a jakosti dosahované v rámci organizací veřejné správy by mohlo být přistoupení České republiky k Evropské unii. 102
Důvodem pro toto tvrzení je skutečnost, že členské země EU již dříve vypracovaly společný hodnotící rámec - model CAF, jehož cílem je zlepšování organizací veřejné správy pomocí sebehodnocení. Model CAF je v podstatě aplikací metod managementu jakosti do oblasti veřejné správy. Je použitelný prakticky ve všech částech veřejného sektoru v rámci celé Evropy. Nespornou výhodou modelu CAF pro organizace veřejného sektoru je fakt, že tento model je považován za veřejný majetek, a tudíž je organizacím poskytován zdarma. Hodnocení spokojenosti zákazníků / občanů je nedílnou součástí modelu CAF jako jednoho z celkového počtu devíti hodnocených kritérií. Hodnocení výsledků organizace ve vztahu k zákazníkovi nebo občanovi a míru naplnění požadavků kladených na organizaci jejich zákazníky / občany je možné měřit a hodnotit ze dvou úhlů: 1. První možnost – přímé hodnocení spokojenosti zákazníků organizace veřejné správy, které by se podle modelu CAF mělo zaměřit zejména na následující faktory: Aspekty týkající se celkové image organizace: ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
celková úroveň spokojenosti s výkonem organizace vlídnost a nestrannost při jednání vstřícné a aktivní chování personálu flexibilita a schopnost řešit jednotlivé situace otevřenost změnám hledání podnětů a shromažďování myšlenek pro zlepšování vliv organizace na kvalitu života zákazníků / občanů
Aspekty týkající se angažovanosti: ■ úsilí o zapojení zákazníků / občanů do navrhování služeb nebo produktů a / nebo do procesu rozhodování 103
Aspekty týkající se dostupnosti: ■ otevírací a čekací doby ■ množství a kvalita použitelných, dostupných a transparentních informací ■ úsilí zaměřené na administrativní zjednodušení a na využívání jednoduchého jazyka ■ umístění budov (blízkost veřejné dopravy, parkovací možnosti atd.) Aspekty týkající se produktů a služeb: ■ jakost, spolehlivost, soulad se standardy jakosti a s deklaracemi práv uživatelů nebo občanů ■ doba vyřizování ■ kvalita rad poskytovaných zákazníkovi / občanovi 2. Druhá možnost – zaměření se na interní ukazatele, které má většina organizací k dispozici a které mohou do značné míry napovědět a naznačit možnou míru uspokojení zákazníka / občana ze strany organizace. V tomto případě je na místě zamyslet se dle modelu CAF zejména nad následujícími skutečnostmi: Aspekty týkající se celkové image organizace: ■ počet stížností ■ rozsah úsilí o zlepšování důvěry veřejnosti v organizaci a v její služby a produkty ■ doba vyřizování stížností ■ počet intervencí od ombudsmana ■ doba zpracování ■ rozsah výcviku pracovníků zaměřeného na efektivní a přátelskou komunikaci a jednání se zákazníky / občany 104
Aspekty týkající se angažovanosti: ■ rozsah zapojení zainteresovaných stran do navrhování a poskytování služeb a produktů a / nebo do navrhování rozhodovacích procesů ■ návrhy – přijaté a zaznamenané ■ uplatňování a rozsah využívání nových a inovačních způsobů jednání se zákazníky / občany Aspekty týkající se produktů a služeb: ■ dodržování zveřejněných standardů pro služby ■ počet souborů vrácených zpět s chybami a / nebo případů vyžadujících kompenzaci ■ rozsah úsilí zlepšit dostupnost, přesnost a transparentnost informací Při hodnocení těchto aspektů spokojenosti zákazníků organizací veřejného sektoru je vhodné použít pro sebehodnocení ze strany organizace zažitou hodnotící škálu definovanou modelem CAF. Ta přiřazuje jednotlivým hodnoceným kritériím body od nuly do pěti v závislosti na naplnění a měření faktorů spokojenosti zákazníka. Body jsou přidělování podle následující škály: 0 1 2 3 4 5
nejsou měřeny žádné výsledky jsou měřeny klíčové výsledky a vykazují negativní nebo stabilní trendy výsledky vykazují mírný pokrok výsledky vykazují značný pokrok jsou dosaženy vynikající výsledky a jsou provedena pozitivní porovnání s vlastními záměry jsou dosaženy vynikající výsledky, jsou provedena pozitivní porovnání s vlastními záměry a jsou dosaženy pozitivní výsledky benchmarkingu s příslušnými organizacemi 105
Přesto, že model CAF je primárně nastaven jako systém sebehodnocení organizace, je možné kritéria a aspekty sledované v rámci tohoto modelu použít i jako základ pro nezávislý výzkum spokojenosti zákazníků organizací veřejného sektoru nebo dosáhnout objektivnějších výsledků hodnocení pomocí tzv. externích hodnotitelů, kteří se podívají na organizaci pohledem nezávislého odborníka. Model CAF je zajisté velice přínosným nástrojem pro zlepšování uspokojení zákazníka ze strany orgánů veřejné správy. Je ale důležité mít na paměti, že samotné vyhodnocení ještě není zárukou zlepšení organizace, ale pouhým výchozím krokem, po němž by mělo následovat přijetí konkrétních opatření pro zlepšení spokojenosti zákazníků / občanů. Navíc je nutno neustrnout v jednom určitém bodě, ale je nutné provádět hodnocení nepřetržitě, tak aby mohly být včas identifikovány příležitosti dalšího zlepšení fungování organizací veřejné správy.
106
KAPITOLA 8 AKTUÁLNÍ ATMOSFÉRA OHLEDNĚ SLEDOVÁNÍ SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ
GfK Praha realizovala bleskový online výzkum, který měl za cíl zmapovat aktuální situaci týkající se sledování spokojenosti zákazníků. V rámci výzkumu bylo osloveno 861 předních decision makers. Výzkum byl především zaměřen na zjištění následujících témat: důležitost sledování spokojenosti zákazníků, typy a způsob realizace analýz spokojenosti zákazníků, následné využívání výsledků těchto sledování, případné důvody pro nerealizaci takových šetření a v neposlední řadě také používání dalších nástrojů marketingového výzkumu. 8.1 Specifikace projektu Oblast dotazování: Zpracoval: Název výzkumu:
Česká republika GfK Praha, člen SIMARu Aktuální atmosféra ohledně sledování spokojenosti zákazníků Termín terénu: říjen / listopad 2004 Metoda dotazování: CAWI (online) Cílová skupina: decision makers Opora výzkumu: 861 předních decision makers Celkem dosaženo rozhovorů: 146 Zdroj email adres: marketingová databáze skupiny GfK Dotazník: vypracovaný skupinou GfK, programovaný v softwaru Confirm It
107
8.2 Výsledky průzkumu Identifikace společnosti – struktura dotazovaného vzorku Celkem bylo dosaženo 146 online rozhovorů. Dle oborového zaměření je struktura tohoto vzorku následující: Oborové zaměření Maloobchod Výrobce rychloobrátkového zboží Cestovní ruch IT / Telekomunikace Industriální zboží / služby Výrobce zboží dlouhodobé spotřeby, automobily Poradenství / výzkum Doprava / logistika Média Finanční trh Veřejné služby (energie, voda) Jiný
Podíl 26 % 21 % 16 % 8% 8% 6% 6% 3% 3% 2% 1% 15 %
Z 35 % se jedná o velké společnosti se 100–499 zaměstnanci, z 30 % jsou to pak společnosti malé zaměstnávající do 25 zaměstnanců. Dále jsou zde z 20 % zastoupeny organizace, které mají 25–99 zaměstnanců a 16 % tvoří společnosti s 500 a více zaměstnanci. Podíl společností, které působí jen na území České republiky, je ve sledovaném vzorku celých 50 %. Druhou polovinu tvoří společnosti s mezinárodní působností. Rozdělení vzorku je tedy v tomto směru vyvážené. Společnosti se zaměřením Business to Business (B2B) jsou zde zastoupeny z 25 %, Business to Customer (B2C) tvoří téměř 36 %. 108
Společnosti, které jsou zaměřeny oběma směry (B2B + B2C), tvoří 39 % sledovaného vzorku. Důležitost a realizace analýz spokojenosti zákazníků
Legenda: „ANO - PS“ = „ANO - pravidelně a systematicky“ „ANO - ne PS“ = „ANO - nepravidelně, nesystematicky“
Sledování spokojenosti zákazníků je pro 98 % společností naprosto či velmi důležité (TOP 2 BOX = 98 %). Nebyla zaznamenána jediná odpověď „spíše nedůležité“ či „naprosto nedůležité“. Vnímání důležitosti má také značný vliv na realizaci analýz zaměřených na zjišťování spokojenosti zákazníků. Je zřejmé, že čím je pro společnost sledování spokojenosti zákazníků důležitější, tím častěji se také těmto analýzám věnují.
109
Pravidelné a systematické analýzy provádí 43 % dotázaných společností, z nichž 84 % považuje sledování spokojenosti zákazníků za naprosto důležité. 51 % společností realizuje analýzy spokojenosti zákazníků, avšak nepravidelně a nesystematicky. Z těchto společností naprostou důležitost sledování spokojenosti zákazníků uvádí 56 %, dalších 43 % považuje za velmi důležitou. Podíl společností, které analýzy spokojenosti zákazníků neprovádí vůbec, je necelých 6 %. U těchto společností můžeme sledovat nejnižší míru vnímání důležitosti sledování tohoto faktoru. Oblast spokojenosti zákazníka označují pouze za velmi důležitou (88 %). Z pohledu rozsahu působnosti společností – lokální versus mezinárodní – je přístup k realizaci analýz spokojenosti zákazníků relativně totožný. Používané typy analýz spokojenosti zákazníků
110
Mezi tři nejčastěji používané analýzy spokojenosti zákazníků patří reporting vlastních týmů (64,5 %), spotřebitelské dotazování (51,4 %) a systémy stížností a návrhů pro „rychlé řešení a odstraňování problémů“ (39,9 %). Dalšími používanými analýzami jsou: analýza ztracených zákazníků (26,8 %), mystery shopping / calling tj. fiktivní nakupování prostřednictvím najatých tazatelů (20,3 %) a Churn analysis tj. analýzy odchodu zákazníků ke konkurenci (11,6 %). Způsob realizace analýz spokojenosti zákazníků
Nejvíce společností realizuje analýzy spokojenosti svých zákazníků výhradně vlastními silami (63 %). Přibližně 1/3 společností využívá kombinovaného přístupu – vlastními silami v kombinaci se službami externích agentur. 3 % společností řeší analýzy spokojenosti zákazníků výhradně prostřednictvím externích agentur. Způsob realizace jednotlivých šetření spokojenosti zákazníků se liší dle velikosti, rozsahu působnosti a zaměření společnosti. Menší společnosti (s menším počtem zaměstnanců), společnosti s lokální působností a B2B zaměřené společnosti nejčastěji sledují a analyzují spokojenost zákazníků vlastními silami. Naopak u větších společností, společností s mezinárodní působností a společností zaměřených B2C či B2C + B2B je nejčastěji volen již zmíněný kombinovaný přístup.
111
Je také zřejmé, že společnosti, které analýzy spokojenosti realizují pravidelně a systematicky, ve větší míře využívají služeb externích dodavatelů než ty společnosti, které přistupují ke sledování spokojenosti zákazníků nepravidelně a nesystematicky. Výhradně Výhradně Kombinovaně vlastními prostřednictvím (vlastní síly + Otázka silami externích agentur externí agentury) VELIKOST SPOLEČNOSTI Do 25 zaměstnanců 87,5 % 0,0 % 12,5 % 25–99 zaměstnanců 59,3 % 0,0 % 40,7 % 100–499 zaměstnanců 61,2 % 2,0 % 36,7 % 500 a více zaměstnanců 27,3 % 13,6 % 59,1 % ROZSAH PŮSOBNOSTI SPOLEČNOSTI Lokální působnost 74,3 % 1,4 % 24,3 % Mezinárodní působnost 51,5 % 4,4 % 44,1 % ZAMĚŘENÍ SPOLEČNOSTI Business to Business 78,8 % 0,0 % 21,2 % (B2B) Business to Customer 56,0 % 6,0 % 38,0 % (B2C) B2B + B2C 60,0 % 1,8 % 38,2 % REALIZUJE SPOLEČNOST ANALÝZY SPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKŮ? Ano – pravidelně 54,0 % 4,8 % 41,3 % a systematicky Ano – nepravidelně 70,7 % 1,3 % 28,0 % a nesystematicky Způsob realizace
112
Délka období sledování spokojenosti zákazníků (pravidelně a systematicky)
Největší počet společností (32 %) zahájilo pravidelné a systematické sledování spokojenosti zákazníků před 2–3 roky. Nicméně více než polovina společností (57 %) má s analyzováním spokojenosti zákazníků čtyř a víceletou zkušenost. Zde je nutné také poznamenat, že mezinárodní společnosti jsou v zavádění sledování spokojenosti zákazníků jen mírně progresivnější než společnosti s lokální působností. Používání benchmarků Více než polovina společností (57 %) využívá při analýze a interpretaci výsledků benchmarky – z nich 76 % „lokální“ (srovnání s pobočkami a konkurenty na domácí úrovni) a 38 % „mezinárodní“ (srovnání s pobočkami a konkurenty na mezinárodní úrovni). 43 % společností zcela nevyužívá zmíněného způsobu porovnání výsledků. Přístup k používání nástroje benchmarků je z pohledu mezinárodně i lokálně zaměřených společností vyrovnaný. Srovnávací kritéria 113
jsou obecně nejvíce aplikována v oblasti B2C – využívá je 66 % společností. Způsob využití výsledků analýz spokojenosti zákazníků Výsledky zjišťování spokojenosti zákazníků jsou nejčastěji využívány jako podklady pro firemní strategie (76,1 %). Důležitou roli hrají i při operativním plánování (52,9 %), úpravách cenové politiky (39,9 %), hodnocení / odměňování pracovníků, poboček atd. (39,1 %) a při školení a dalším vzdělávání pracovníků (37,0 %). Obecně lze konstatovat, že mezinárodní společnosti více zapojují výsledky zjišťování spokojenosti zákazníků do rozhodování o dalším fungování společnosti než společnosti s lokální působností.
114
Důvody pro nepravidelné zjišťování spokojenosti zákazníků 51 % společností zmínilo, že realizuje sledování spokojenosti zákazníků, ale nepravidelně a nesystematicky. Třemi nejčastějšími důvody jsou: nedostatek lidských zdrojů (34,7 %), příliš vysoká cena takových šetření (30,7 %) a nedostatek informací o možnostech pravidelného a systematického výzkumu spokojenosti zákazníků (29,3 %). Dalším důležitým faktorem je přesvědčení společností, že názory jejich zákazníků jsou víceméně neměnné (28,0 %). Téměř 1/5 dotázaných společností vyjádřila obavu, že pravidelný a systematický výzkum spokojenosti zákazníků by mohl zákazníky nakonec odradit (22,7 %). Uvedený důvod Nedostatek lidských zdrojů v naší společnosti Je to příliš drahé Nedostatek informací o možnostech pravidelného a systematického výzkumu spokojenosti zákazníků Názory našich zákazníků jsou víceméně neměnné Pravidelný a systematický výzkum spokojenosti zákazníků může zákazníky nakonec odradit Nepotřebujeme pravidelně a systematicky sledovat spokojenost zákazníků pro naše rozhodování Stávající metody výzkumu neodpovídají našim potřebám pravidelného a systematického zjišťování spokojenosti zákazníků Nedostatek informací o přínosech pravidelných a systematických výzkumů spokojenosti zákazníků Jiný důvod
115
Podíl odpovědí (n = 75) 34,7 % 30,7 % 29,3 % 28,0 % 22,7 % 17,3 % 13,3 % 12,0 % 6,7 %
Důvody pro nerealizaci analýz spokojenosti zákazníků Celkem 8 dotázaných uvedlo, že jejich společnost neprovádí žádné analýzy spokojenosti svých zákazníků. Nejčastěji zmiňovaným důvodem byla znalost názorů jejich zákazníků. Uvedený důvod Známe názory našich zákazníků Nedostatek lidských zdrojů v naší společnosti Je to příliš drahé Stávající metody výzkumu neodpovídají našim potřebám zjišťování spokojenosti zákazníků Nedostatek informací o možnostech výzkumu spokojenosti zákazníků Výzkum spokojenosti zákazníků může zákazníky nakonec odradit
Počet odpovědí (n = 8) 5 2 1 1 1 1
Ostatní používané marketingové nástroje výzkumu
Kromě sledování spokojenosti zákazníků společnosti nejčastěji využívají následujících nástrojů marketingového výzkumu: monitoring trhu pro optimalizaci marketingového mixu (61,0 %), 116
segmentaci trhu společně s identifikací tržních příležitostí (58,9 %) a cenové testy (31,5 %). Dalšími často využívanými nástroji jsou positioning značky (28,1 %) a analýza komunikace / testy reklamy (27,4 %). Mezinárodní společnosti využívají nástroje marketingového výzkumu aktivněji než společnosti s lokální působností. 8.3 Shrnutí Prostřednictvím bleskového online výzkumu společnosti GfK Praha byla zmapována aktuální situace týkající se sledování spokojenosti zákazníků. Výsledky jsou založeny na 146 odpovědích předních decision makers. Dle oborové příslušnosti tvoří největší část maloobchodní společnosti (26 %), výrobci rychloobrátkového zboží (21 %) a cestovní ruch (16 %). Zastoupení menších společností (do 99 zaměstnanců, 49 %) i větších společnosti (100 a více zaměstnanců, 51 %) je rovnoměrné. Rovnoměrné zastoupení platí i v případě členění dle rozsahu působnosti společností (společnosti s lokální působností – 50 %, společnosti s mezinárodní působností – 50 %). Společnosti zaměřené Business to Business (B2B) tvoří 25 %, Business to Customer (B2C) 36 % a společnosti, které jsou zaměřeny oběma směry (B2B + B2C), tvoří 39 % sledovaného vzorku. Sledování spokojenosti zákazníků je pro drtivou většinu společností naprosto či velmi důležitou oblastí (TOP 2 BOX = 98 %). Vnímání důležitosti má přímý vliv na samotnou realizaci takto zaměřených šetření – čím je pro společnost sledování spokojenosti zákazníků důležitější, tím je také častěji, pravidelněji a systematičtěji realizují.
117
Analýzy spokojenosti zákazníků: 1. 43 % společností analyzuje spokojenost zákazníků pravidelně a systematicky - 54 % společností realizuje výhradně vlastními silami, 41 % kombinovaně – vlastními silami + pomocí externích agentur, 5 % výhradně prostřednictvím externích agentur - více než polovina těchto společností (57 %) má s analyzováním spokojenosti zákazníků 4 a víceletou zkušenost 2. 51 % společností realizuje analýzy spokojenosti zákazníků, avšak nepravidelně a nesystematicky - 71 % společností realizuje výhradně vlastními silami, 28 % kombinovaně – vlastními silami + pomocí externích agentur, 1 % výhradně prostřednictvím externích agentur - nejčastěji zmiňovanými příčinami nepravidelného a nesystematického přístupu ke sledování spokojenosti zákazníků byly: nedostatek lidských zdrojů (34,7 %), příliš vysoká cena takových šetření (30,7 %) a nedostatek informací o možnostech pravidelného a systematického výzkumu spokojenosti zákazníků (29,3 %) Mezi 3 obecně nejčastěji používané analýzy spokojenosti zákazníků patří reporting vlastních týmů (64,5 %), spotřebitelské dotazování (51,4 %) a systémy stížností a návrhů pro „rychlé řešení a odstraňování problémů“ (39,9 %). Více než polovina společností (57 %) využívá při analýze a interpretaci výsledků benchmarky. Srovnávací kritéria jsou obecně nejvíce aplikována v oblasti B2C – využívá je 66 % společností. 118
Výsledky zjišťování spokojenosti zákazníků jsou nejčastěji využívány jako podklady pro firemní strategie (76,1 %). Jsou uplatňovány ale i při operativním plánování (52,9 %), úpravách cenové politiky (39,9 %), hodnocení / odměňování pracovníků, poboček atd. (39,1 %) a při školení a dalším vzdělávání pracovníků (37,0 %). 3. téměř 6 % společností zmíněné analýzy spokojenosti zákazníků neprovádí vůbec -
nejčastěji bylo uváděno přesvědčení společnosti, že dobře zná názory svých zákazníků!
119
120
PŘÍLOHY
121
122
PŘÍLOHA A SIMAR – DOPORUČENÍ KLIENTSKÝM FIRMÁM
SIMAR je výběrové neziskové sdružení předních agentur výzkumu trhu a veřejného mínění působících v České republice. ■ SIMAR věnuje hlavní pozornost zvyšování kvality služeb poskytovaných členskými agenturami. ■ Dbá na důsledné dodržování vlastních etických a metodických standardů výzkumu trhu a veřejného mínění, které vycházejí z pravidel ESOMAR. ■ SIMAR formuluje české doporučené kvalitativní standardy závazné pro členské agentury SIMAR. ■ SIMAR je členem EFAMRO – Evropské federace asociací agentur pro výzkum trhu. 1 VÝZNAM MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU Marketingový výzkum je jedním ze základních informačních nástrojů, resp. nedílnou součástí marketingových informačních systémů. Marketingový výzkum je ve své podstatě souhrnem odpovědí na konkrétní otázky, resp. potvrzením, modifikací či vyvrácením hypotéz. Výzkumná agentura proto při převzetí požadavku na realizaci výzkumu musí znát otázky, na něž chce zadavatel výzkumu získat odpověď, resp. dostat zadání ve formě hypotéz, které by výzkum měl potvrdit či vyvrátit.
123
2. FORMULACE POPTÁVKY PO SLUŽBÁCH VÝZKUMU TRHU Při formulaci poptávky lze doporučit následující minimální obsah: ■ řešená informační potřeba či typ rozhodnutí, pro něž jsou informace sbírány ■ okruhy témat či základní formulace hypotéz ■ předpokládané metody (nebo výzva pro agenturu, aby metody sama navrhla) ■ cílová skupina a základní kritéria výběru respondentů ■ požadovaný termín předání výsledků výzkumu ■ požadavky na výstupy ■ rozpočtové limity ■ sdělit vybrané reference na relevantním trhu ■ sdělit základní informace o firmě, zejména pak režim práce s tazatelskou sítí, forma kontroly její práce 3. VÝBĚR AGENTURY Vlastní výběr agentury je vhodné založit na regulérním výběrovém řízení (tendru). Oslovené agentury by přitom měly dostat podrobné zadání, nutné ke zpracování nabídky. Ve výzvě k účasti na tendru by mělo být uvedeno, jakou budou mít jednotlivá kritéria váhu při rozhodování. Všem vyzvaným firmám je třeba předat informace ve shodném rozsahu a termínu. Agentury by měly mít možnost si tyto informace následně ověřit či upřesnit. Součástí požadavků na zpracování nabídky by měly být mj.: návrh metodiky, velikost výběrového souboru, rozsahu výzkumu, konkrétního časového harmonogramu, specifikace nákladů, definice formy výstupů a výzva k uvedení referencí z realizace relevantních projektů.
124
Je-li součástí poptávky také návrh dotazníku či další požadavek na předání know-how příslušné agentury, musí zadavatel výzkumu respektovat skutečnost, že tyto materiály jsou až do okamžiku potvrzení spolupráce výhradním majetkem agentury, a to se všemi právy z tohoto faktu vyplývajícími. V případě odmítnutí spolupráce s agenturou, která je autorem předmětných materiálů, musí zadavatel upustit od jejich využití při tomto či dalších výzkumech. Agentury, které vzejdou z výběrového řízení jako neúspěšné by o tomto faktu měly být stručnou formou informovány, a to s uvedením důvodů neúspěchu. Jednou z klíčových skutečností, vedoucích k maximalizaci spokojenosti zadavatele s výzkumy, je dlouhodobá spolupráce založená na oboustranně partnerském vztahu. Výzkumné agentury by neměly být hodnoceny pouze na základě cen jejich výzkumů, poněvadž přiměřená úroveň kvality je spojena s nákladovými položkami, které se u firem garantujících standardy SIMAR obligatorně vyskytují. Pokud by došlo k eliminaci těchto nákladových položek, nelze garantovat fungování příslušných kontrolních mechanismů a nástrojů k zajištění kvality výzkumu. Diskrétnost nakládání se zjištěnými údaji, stejně tak jako se všemi informacemi poskytnutými po období spolupráce, je třeba ošetřit pomocí smlouvy. V případě realizace výzkumu, v němž jsou primární data zjistitelná některou z běžných technik výzkumu trhu, není zapotřebí přeceňovat prvek potenciálního konfliktu zájmů a vyžadovat exklusivitu dodavatele.
125
126
PŘÍLOHA B SIMAR – ETICKÉ ZÁSADY ČINNOSTI V OBORU MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU
Preambule Tyto etické zásady činnosti představují snahu po další kultivaci prostředí v oboru marketingového výzkumu v České republice. Akcentují pozitivní aspekty dosavadního vývoje společnosti (a tedy i oboru) za uplynulých 11 let a snaží se odstranit i řadu negativních prvků, převážně subjektivního charakteru, které samotné tržní mechanismy i legislativní pravidla nevyloučily a které většinou souvisí s morálkou a projevy nesolidního jednání. Tyto etické zásady mají představovat samoregulující prvek v činnosti nejvýznamnějších agentur výzkumu trhu v České republice a tím zvýšit prestiž nejen těchto agentur, ale i celého oboru marketingového výzkumu vůči jeho okolí a partnerům. Článek 1 SIMAR jako otevřené dobrovolné sdružení agentur pro výzkum trhu si spolu s obhajobou a prosazováním profesních zájmů klade za cíl, aby veškerá jeho činnost a činnost jeho členských subjektů byla v souladu s obecně uznávanými etickými zásadami podnikatelské činnosti a mezilidskými vztahy v demokratické společnosti. Tuto podmínku vytyčuje pro své členy jako obligatorní, vůči svým zadavatelům, nečlenským agenturám a mediím, resp. dalším subjektům jako fakultativní, nicméně ve prospěch regulérnosti a prestiže činnosti v našem oboru jako žádoucí.Veškerá činnost v oboru marketingového výzkumu musí být dále plně v souladu s mezinárodně platnými kodexy, vydanými ESOMAR, zejména tedy s ICC/ESOMAR International Code of Marketing and Social Research Practise a dále s EFAMRO Market Research Quality Standards. 127
Článek 2 K naplnění článku 1 těchto etických zásad činnosti vyhlašuje SIMAR - ve shodě svých členů - tyto požadavky a kritéria na profesní jednání SIMAR jako celku, jakož i jeho jednotlivých členů mezi sebou navzájem i vůči jejich zadavatelům, uživatelům výzkumu a třetím osobám. Členové SIMAR: a) Spatřují za východisko všech svých aktivit svobodný (liberální) trh v mezinárodních dimenzích. Od legislativy očekávají, aby napomáhala naplňování těchto zásad a mezinárodně uznávaných pravidel, kritérií a standardů v oblasti marketingového výzkumu, v ochraně uživatele i zpracovatele výzkumu, v ochraně subjektů výzkumu, v ochraně hospodářské soutěže. Přitom vycházejí z evropsky uznávaného principu subsidiarity; b) Považují za prioritní znaky svého etického jednání vůči svým zadavatelům, uživatelům výzkumu, partnerům, subjektům výzkumu, ale i zaměstnancům a konkurentům odpovědnost, důvěryhodnost, spolehlivost a zákonné jednání; na těchto znacích vytvářejí image svých agentur; c) Považují za svou povinnost dodržovat právní řád, ale též se aktivně snažit o jeho zdokonalování a upřesňování, a to zejména v oblasti podmínek podnikání a soutěžení, týkajících se činností výzkumu veřejného mínění a výzkumu trhu, přičemž za neopomenutelnou součást dodržování pravidel podnikání považují mj. rovnost podmínek podnikání, dodržování kvality výzkumu, serióznost a platební disciplínu; d) V konkurenčním boji jednají svobodně v intencích kodexů ESOMAR, počínají si čestně, bez nekorektních postupů, nekalé soutěže a získané výhody při konkurenčním střetávání orientují ku prospěchu zadavatelů či uživatelů výzkumu či občanů; nevstupují do vztahů kartelové povahy; 128
e) Dbají na důstojné zaměstnavatelské klima, úctu k zaměstnancům, na jejich informovanost, spravedlivé odměňování, zvyšování kvalifikace, bezpečnost práce; jako nezbytnou podmínku zaměstnání vyžadují dodržování etických pravidel od svého managementu a zaměstnanců; při řešení eventuálních pracovněprávních sporů dávají přednost vyjednávání a předcházení vzniku vyhrocených konfliktů; respektují sociální dialog na dané úrovni; f) V rámci vlastní výzkumné činnosti využívají korektní výzkumné postupy při sběru, analýze i interpretaci dat, respektují mezinárodně platné standardy kvality výzkumu, umožňují adekvátní kontrolu svých výzkumů, zachovávají všechna ustanovení o ochraně osobních údajů a při prezentaci či publikaci výsledků výzkumů uvádějí všechny údaje významné pro posouzení vypovídacích schopností těchto výsledků; g) Vynakládají maximální snahu, aby při publikaci výsledků byly zásady „Minimálních standardů pro prezentaci výsledků výzkumu“ dodržovány i ze strany zadavatelů či uživatelů výzkumu, zejména pak médií; h) Sdělují údaje o výnosech agentury; pocházejících z marketingového výzkumu; i) Snaží se maximálně informovat veřejnost o metodách výzkumu, o způsobu sběru dat, o postupech zabezpečujících reprezentativnost výsledků výzkumů, tedy o celkové problematice oboru marketingového výzkumu s cílem neustále zvyšovat a posilovat jeho image a prestiž ve veřejnosti, aniž by přitom poškozovali svá individuální agenturní obchodní tajemství, know-how a konkurenční záměry. Článek 3 a) Své etické jednání opírá SIMAR a jeho členské agentury o spolupráci s ostatními profesními a podnikatelskými 129
institucemi stejně jako o kooperaci s dalšími partnery a institucemi z oblasti státní a veřejné správy. b) V případě, že se objeví indicie, že tyto etické zásady činnosti byly členskou agenturou porušeny, bude se tím zabývat valná hromada. Článek 4 a) SIMAR doporučuje členským agenturám, pokud uznají užitečnost takového opatření, vydat vlastní agenturní etické zásady činnosti. b) Tyto etické zásady činnosti v oboru výzkumu trhu a výzkumu veřejného míněni vstupují v platnost dnem 22. května 2001, kdy byly schváleny valnou hromadou.
V Praze dne 22. 5. 2001
130
PŘÍLOHA C SIMAR – STANDARDY KVALITY – TAZATELSKÉ SÍTĚ
1 ZÍSKÁVÁNÍ A ŠKOLENÍ TAZATELŮ 1.1. Tazatelem členské agentury SIMAR se může stát pouze osoba ■ ■ ■ ■ ■
starší 18 let právně způsobilá a morálně bezúhonná po úspěšném absolvování vstupního školení po úspěšném provedení testovací práce která se zavázala svým podpisem dodržovat etické zásady, s nimiž byla seznámena na školení
1.2. Obecné zásady pro přípravu tazatelů Členské agentury jsou povinny zajistit vstupní školení pro zájemce o tazatelství. Členské agentury zajistí, aby veškeré dotazování bylo prováděno výhradně tazateli, vyškolenými odpovídajícím způsobem pro úkoly, kterými budou pověřeni. Bez absolvování školení nesmí žádné osoba provádět dotazování v terénu. Minimem přípravy je vstupní školení. Členské agentury jsou povinny vypracovat „Protokol o vstupním školení“, který bude obsahovat tyto náležitosti: ■ ■ ■ ■
datum a místo školení osoba zodpovědná za průběh školení seznam přednášejících seznam účastníků, obsahující jméno a příjmení zájemce o tazatelství a adresu zájemce
Tyto protokoly musí být na požádání zpřístupněny kontrolním orgánům SIMAR. 131
1.3. Vstupní školení pro nové tazatele Vstupní školení musí provádět osoba, která prošla v minulosti vstupním školením a má písemné pověření ze strany vedení agentury. Školení v zásadě provádějí pracovníci agentury, školitel však nemusí nutně být pracovníkem agentury. Vstupní školení sestává ze dvou částí. Jednou z nich je vlastní výklad školení (viz bod 1.4.) a dále je to provedení testovací práce (= testovací dotazování) (viz bod 1.5.). Celé školení musí být uzavřeno do 14 dnů po osobním proškolení. Po této době je vypracován „Protokol o vstupním školení“. 1.4. Obsah vstupního školení pro nové tazatele Vstupní školení tazatelů musí zahrnovat základní okruhy uvedené v obsahu tazatelských příruček / manuálů, (viz. část 1.8.) a to nejméně: ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
informace o školicí agentuře a jejím působení smysl cíle výzkumu trhu / veřejného mínění etické zásady dotazování v souladu s Kodexem ESOMAR význam přesného dodržení technických postupů, etických zásad výzkumu trhu a veřejného mínění a práce s daty etické zásady dotazování specifických skupin (děti, nemocní apod.) záruky důvěryhodnosti, anonymity dotazování a ochrany osobních údajů dotázaných vysvětlení typu šetření, s nímž se tazatel ve své činnosti může setkat způsoby výběru respondentů (kvótní a náhodné výběry) techniky dotazování 132
■ využití děkovacích dopisů / děkovacích karet a tazatelských průkazů ■ využívání tazatelských příruček ■ způsob hodnocení práce tazatelů ■ informace o způsobu odměňování ■ způsoby kontroly práce tazatelů 1.5. Testovací práce Před nasazením do terénu jako součásti vstupního školení musí zájemce o tazatelství provést zkušební / testovací dotazování s dotazníkem a v podmínkách, které odpovídají jeho dalšímu využití. Členské agentury SIMAR jsou povinny prověřit správnost provedení zkušebních / testovacích rozhovorů, ohodnotit je známkou a případně upozornit zájemce o činnost tazatele na chyby, kterých se dopustil při provádění zkušebního rozhovoru. Testovací práce bude ohodnocena známkou 0 až 3, kde: 0 1 2 3
práce neprovedena (tazatele nelze využít jako tazatele) bez chyb s drobnými chybami se zásadními chybami (zájemce nelze využít jako tazatele)
1.6. Evidence tazatelů Členská agentura SIMAR musí vést evidenci o své tazatelské síti ve formě „Evidenčních listů tazatele“. Každý list (v písemné podobě) musí obsahovat: ■ ■ ■ ■ ■
jméno a příjmení tazatele adresa tazatele rodné číslo tazatele datum a místo školení datum vydání průkazu tazatele 133
■ fotografii tazatele ■ ohodnocení testovací práce tazatele ■ prohlášení tazatele o závazku dodržovat etické zásady pro práci tazatele 1.7. Tazatelský průkaz Členská agentura SIMAR je povinna vybavit každého tazatele „Průkazem tazatele“, který musí obsahovat následující: ■ ■ ■ ■ ■
jméno a příjmení tazatele fotografii tazatele název a adresu členské agentury SIMAR razítko agentury platnost průkazu (maximálně 2 roky)
Výjimka: V případě potřeby může agentura vydat dočasně platný průkaz bez fotografie. Platnost takových průkazů nesmí být delší než 2 měsíce. 1.8. Tazatelské příručky Každá členská agentura SIMAR odpovídá za vydání a distribuci tazatelských příruček / manuálů všem svým tazatelům. Tazatelské příručky musí obsahovat minimálně ty části, které jsou uvedeny v části 1.4. tohoto standardu. 2 PRŮBĚH TERÉNNÍCH PRACÍ 2.1 Údaje o práci tazatele Agentura eviduje údaje o kvalitě a rozsahu práce tazatele. Údaje o práci tazatele mohou být uloženy v elektronické podobě pro každou práci, provedenou tazatelem a obsahují: 134
■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
číslo práce počet odeslaných dotazníků / datových souborů tazateli počet vrácených dotazníků / datových souborů počet dotazníků doložených vizitkou / razítkem respondenta (pouze průmyslové výzkumy) známka / ohodnocení kvality dotazníku korespondenční kontrola kvality ano / ne počet odeslaných kontrolních lístků počet přijatých kontrolních lístků počet negativních zjištění z korespondenční kontroly známka / ohodnocení korespondenční kontroly telefonické kontrola kvality ano / ne počet telefonických kontrol počet negativních zjištění u telefonické kontroly známka / hodnocení telefonní kontroly
2.2 Známkování práce tazatelů Kvalita dotazníku 1 2 3
bez chyb drobné chyby / lze použít zásadní chyby / nelze použít
Korespondenční kontrola 1 2 3
v pořádku podezření na negativní jistě negativní
Telefonická kontrola 1 2
v pořádku negativní 135
2.3 Identifikační údaje Členské agentury SIMAR jsou povinny prostřednictvím tazatelů s poděkováním předávat všem respondentům osobních rozhovorů písemně tyto kontaktní údaje: ■ ■ ■ ■
jméno členské agentury SIMAR telefonní spojení do členské agentury identifikační znak agentury (logo, razítko apod.) telefonické spojení na SIMAR
Platnost standardu od 21. 5. 1996. Tento doporučený kvalitativní standard byl potvrzen valnou hromadou SIMAR 22. května 2001 a upraven valnou hromadou SIMAR 29. ledna 2004 s platností od 1. února 2004.
136
PŘÍLOHA D SIMAR – STANDARDY KVALITY – SBĚR A KONTROLA POŘIZOVANÝCH DAT
Řeší problémy vstupu dat z terénních šetření kvantitativního a kvalitativního výzkumu. 1 POVINNÉ STANDARDY (pro kvantitativní šetření o rozsahu N = 150 a více, při němž jsou údaje v dotazníku manuálně přepisovány do elektronické podoby – ruční přepis dat a archivační nároky na kvalitativní šetření) ■ software pro vstup dat musí umožňovat nastavení povolených rozsahů hodnot proměnných ■ při každé akci musí být 50 % datového souboru nezávisle zkontrolováno opakovaným vstupem dat nezávislým operátorem (operátory) pro ověření kvality primárního vstupu dat numerických proměnných ■ každý z operátorů pořizujících data musí být takto zkontrolován alespoň každou druhou akci ■ v případě, že u jednoho operátora je zjištěna 0,2 % chybovost v pořizovaném souboru nebo 0,5 % chybovost v jednom dotazníku, jsou veškeré vstupy dat pořizované tímto operátorem opakovaně pořízeny znovu ■ pokud nezávislá kontrola zjistí více jak 0,2 % chybovosti v kontrolovaných 50 % datového souboru, jsou data z tohoto šetření podrobena 100 % opakovanému vstupu dat (kontrole) ■ chybou se rozumí chybná hodnota proměnné (znaku), a to numerické(ho) (například u platu jedna číslice chybně zadaná na jakékoliv pozici) 137
■ podíl procent chybovosti se počítá jako podíl chybných proměnných (znaků) na dotazník (0,5 %), nebo podíl chybných proměnných na pořizovaný soubor (0,2 %) ■ povinná je logická kontrola v rovině jednoznačně určených znaků (logická vazba otázek, filtry, screening, vybraná sociodemografika) ■ logická kontrola dat musí být provedena v softwarovém prostředí pro vstup dat nebo v analytickém software; logickou kontrolou dat se rozumí softwarová kontrola správnosti vyplnění filtrů a zachování logických vazeb v dotazníku ■ podkladem pro kontrolu je protokol o kontrole, zdrojový datový soubor a datový soubor z kontrolní procedury ■ protokoly o kontrole dat musí být archivovány 12 měsíců, zdrojová a kontrolní data 6 měsíců od ukončení vstupu dat; podkladem pro stanovení termínů je protokol podepsaný pracovníkem odpovědným za vstup (archivaci nebo zpracování) dat v dané agentuře ■ dotazníky, audio a video záznamy musí být archivovány po dobu nejméně 6 měsíců od skončení terénního sběru dat (datum ukončení) Pozn.: Archivačním a kontrolním kritériím nepodléhají výzkumy, kdy klient vyžaduje předání veškerých materiálů nebo případy, ve kterých výzkumná agentura realizuje pouze sběr dotazníků v terénu a vyplněné dotazníky předává klientovi bez toho, aby pořizovala data. 2 DOPORUČENÉ STANDARDY ■ softwarové prostředí by mělo umožňovat dvojí verifikační vstup dat pro kontrolu kvality dat jiným operátorem (např. Data Entry SPSS nebo specifický firemní software) ■ doporučeným standardem je 100 % verifikace dat nezávislým operátorem, tedy dvojí opakovaný vstup dat (zejména 138
pro výzkumy, u kterých je logická kontrola obtížná a chyby plynoucí ze vstupu dat jsou nekontrolovatelné, jako např. postojové nebo hodnotové výzkumy).
Platnost standardu od 1. 2. 1997. Tento doporučený kvalitativní standard byl potvrzen valnou hromadou SIMAR 22. května 2001 a upraven valnou hromadou SIMAR 29. ledna 2004 s platností od 1. února 2004.
139
140
PŘÍLOHA E SIMAR – STANDARDY KVALITY – PREZENTACE VÝSLEDKŮ MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU
V zájmu objektivnosti a věrohodnosti výsledků výzkumů při jejich zveřejňování v mediích byl SIMARem vymezen následující minimální rozsah údajů, které nelze opomenout při prezentaci výsledků výzkumů: 1 ROZSAH NEZBYTNÝCH ÚDAJŮ KDO Název agentury Člen SIMARu CO Označení výzkumu - čeho se výzkum týkal KDY Období, kdy byl prováděn sběr dat (datum začátku a konce dotazování) KDE Určení lokality JAK Metoda / technika / vzorek (uvést slovně druh výzkumu, definice výběrového vzorku, u kvótních uvést, za jakou skupinu populace je výzkum reprezentativní a pokud je to pro daný výzkum možné, doporučuje se uvést i formulaci otázky a zdroj dat ) PROČ Výsledky výzkumu
141
2 ZPŮSOB UVÁDĚNÍ NEZBYTNÝCH ÚDAJŮ A. Při publikování kompletní nebo podstatné části závěrů provedeného výzkumu Součástí každé zprávy budou jednoznačné odpovědi na otázky: KDO
CO
KDY
KDE
JAK
a
PROČ
B. Při publikování pouze některých vybraných údajů nebo jen grafů, tabulek Publikování dílčích informací musí být doprovázeno údaji, které obsahují odpovědi na otázky: KDO CO KDY KDE s doplněním velikosti výběrového vzorku Umístění je nutné volit tak, aby jednoznačně dokládalo spojitost s publikovanými údaji.
Schváleno Valnou hromadou SIMAR dne 4. května 1999.
142
LITERATURA
- Alsbury A., Jay R.: Marketing to nejlepší z praxe, Computer Press, 1999 - Cochran, William G.: Sampling Techniques, Wiley, New York, 1977 - Cochran, William G., Snedecor, George W.: Statistical Methods, Iowa State University Press, Ames, Iowa, 1967 - Dohnal, Jan: Řízení vztahů se zákazníky, Grada Publishing, Praha, 2002 - East Robert: Consumer Behaviour, Advances and Applications in Marketing, Kingston University, Prentice Hall Europe, Great Britain, 1997 - Fleiss J. L.: Statistical Methods for Rates and Proportions, Wiley, 1981 - Foret Miroslav: Jak komunikovat se zákazníkem, Computer Press, Praha, 2000 - Foster, Timothy R.V.: Jak získat a udržet zákazníka, Computer Press, Praha, 2002 - Freemantle D.: Bezkonkurenční služby zákazníkům, Management Press, Praha, 1996 - Glanz B. A.: Jak získat věrné zákazníky, Grada Publishing, Praha, 1996 143
- Karlöf B., Östblom S.: Benchmarking, jak napodobit úspěšné, Victoria Publishing, 1995, 1. vydání - Kotler P.: Marketing Management, Grada Publishing, 10. rozšířené vydání, Praha, 2001 - Kotler P.: Marketing od A do Z, Management Press, Praha, 2003 - Latu, Tavite M., Everett André M.: Review of satisfaction research and measurement approaches, Department of Conservation, Wellington, New Zealand, 2000 - Loudon, David L., Della Bitta, Albert J.: Consumer Behaviour: Concepts and Applications, McGraw-Hill, Inc., 4. vydání, USA, 1993 - Nenadál J.: Měření v systémech managementu jakosti, Management Press, Praha, 2004 - Nešetřilová Helena: Statistická analýza výběrových šetření, ČZU, fakulta PEF, Praha, 2002 - Seger Jan, Hindls Richard, Hronová Stanislava: Statistika v hospodářství, ETC Publishing, Praha, 1998 - Sheth Jagdish N., Parvatiyar Atul: Handbook of Relationship Marketing, Sage Publications, Inc., USA – California - Smith P.: Moderní marketing, Computer Press, Praha, 2002 - Storbacka, Jak, Lehtinen, Jarmo R.: Řízení vztahů se zákazníky, Grada Publishing, Praha, 2002 - The Common Assessment Framework, CAF 2002, Improving an Organization through Self-assessment, USA, October 2002 144
INTERNETOVÉ ODKAZY
1 INSTITUCE 1. Americká organizace pro kvalitu (ASQ) www.asq.org 2. Česká společnost pro jakost (ČSJ) www.csq.cz 3. EFAMRO www.efamro.org 4. European Society for Opinion and Marketing Research (ESOMAR) www.esomar.org 5. Evropská nadace pro management kvality (EFQM) www.efqm.org 6. Evropská organizace pro kvalitu (EOQ) www.eoq.org 7. Evropský parlament www.evropsky-parlament.cz 8. Evropský veřejný ochránce práv www.euro-ombudsman.eu.int 9. GfK Praha www.gfk.cz 10. Global Benchmarking Network (GBN) www.globalbenchmarking.org 11. Incoma Consult www.incoma.cz 12. Národní informační středisko pro podporu jakosti www.npj.cz 13. Sdružení agentur pro výzkum trhu a veřejného mínění (SIMAR) www.simar.cz 14. Sdružení obrany spotřebitelů ČR – Svět spotřebitelů www.spotrebitele.cz 145
2 INDEXY SPOKOJENOSTI 1. American Customer Satisfaction Index (ACSI) www.theacsi.org 2. European Performance Satisfaction Index (EPSI) www.epsi-rating.com 3. Swiss Index of Customer Satisfaction (SWICS) www.swics.ch/englisch
146
Přehled dosud vydaných titulů v rámci publikační řady Národní politiky podpory jakosti PRŮVODCE ŘÍZENÍM JAKOSTI 1
2
3
4
5
6 7
Společný hodnotící rámec (Model CAF) – Zlepšování organizace pomocí sebehodnocení autor: Prac. skupina „Inovative Public Service Group“ poř. č. NIS-PJ: 17 Společný hodnotící rámec (Model CAF) – Zlepšování organizace pomocí sebehodnocení –aktualizované vydání autor: Prac. skupina „Inovative Public Service Group“ poř. č. NIS-PJ: 29 Společný hodnotící rámec (Model CAF) – Zlepšování organizace pomocí sebehodnocení – případové studie autor: Ing. Vladimír Votápek poř. č. NIS-PJ: 30 ISO/IWA 1:2001, Systém managementu kvality – Směrnice pro proces zlepšování služeb zdravotnických organizací. autor: Český normalizační institut poř. č. NIS-PJ: 37 ISO/IWA 2:2003, Systém managementu kvality – Směrnice pro aplikaci ISO 9001:2000 ve vzdělávání autor: Český normalizační institut poř. č. NIS-PJ: 41 Jak určovat excelenci – dotazník pro sebehodnocení firmy autor: EFQM ve spolupráci s NIS-PJ poř. č. NIS-PJ: 40 Rukověť pracovníka pro posuzování shody výrobků autor: Asociace akreditovaných a autorizovaných organizací poř. č. NIS-PJ: 19
147
8
9 10 11 12 13 14 15
16
Modely měření a zlepšování spokojenosti zákazníků autoři: Jaroslav Nenadál, Růžena Petříková, Milan Hutyra, Petra Halfarová poř. č. NIS-PJ: 21 Jak dosahovat podnikatelské úspěšnosti autor: Kolektiv autorů poř. č. NIS-PJ: 20 Jakost – potřeba moderního člověka autor: Zdeněk Janeček poř. č. NIS-PJ: 23 Systémy managementu jakosti autor: Jiří Přibek poř. č. NIS-PJ: 24 Certifikace pracovníků a systémů managementu jakosti autor: Marie Šebestová poř. č. NIS-PJ: 25 Jednoduché nástroje řízení jakosti I autor: Vratislav Horálek poř. č. NIS-PJ: 26 Jednoduché nástroje řízení jakosti II autor: Alena Plášková poř. č. NIS-PJ: 27 Informace a využití výpočetní techniky v systémech managementu jakosti autor: Otakar Král poř. č. NIS-PJ: 28 Modely měření a zlepšování spokojenosti zákazníků – Od teorie k praxi autor: GfK Praha a Incoma Consult – Kolektiv autorů poř. č. NIS-PJ: 22
148
149
NEPRODEJNÁ PUBLIKACE
Modely měření a zlepšování spokojenosti zákazníků Od teorie k praxi Vydalo a distribuuje Národní informační středisko pro podporu jakosti, Novotného lávka 5, Praha 1, tel. 221 082 636-7, 221 082 651, www.npj.cz, jako svou 22. publikaci. Náklad: 500 výtisků Počet stran: 150 Vydání první, listopad 2004 Vazba brožovaná Grafický návrh obálky: Ak. mal. Katarína Gbúrová Tisk: Tiskařské služby Rudolf Valenta, Geologická 2, Praha 5
© Národní informační středisko pro podporu jakosti ISBN 80-02-01686-6
