ANALÝZA A INTERPRETACE MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU FIRMY KOSIT

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO s.r.o.

Bakalářský studijní program:

Ekonomika a management

Studijní obor:

Marketing a management

ANALÝZA A INTERPRETACE MARKETINGOVÉHO VÝZKUMU FIRMY KOSIT

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Autor:

Zdeněk ROKOS

Vedoucí bakalářské práce:

Mgr. Petra ZIEGELWAGNER

Znojmo, duben 2010

Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci zpracoval samostatně pod vedením Mgr. Petry Ziegelwagner a uvedl v seznamu literatury všechny použité literární a odborné zdroje. Ve Znojmě dne 30. 4. 2010

……………………………… vlastnoruční podpis autora

Poděkování Na tomto místě bych chtěl poděkovat Mgr. Petře Ziegelwagner za odborné vedení, které mi pomohlo k vypracování této bakalářské práce. Dále chci poděkovat veškerému managementu firmy Kosit a. s. za poskytnuté informace a materiály.

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO s.r.o.

Akademický rok: 2009/2010

ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE

Autor

Zdeněk ROKOS

Bakalářský studijní program

Ekonomika a management

Obor

Marketing a management

Název tématu:

Analýza a interpretace marketingového výzkumu firmy Kosit a. s.

Zásady pro vypracování:

I. Hlavní cíl: Návrh lepšího postupu pro zpracování výkumu - Dílčí cíle: ukázání chyb v původním výzkumu, určit postup pro správné zpracování II. Teoretická část - marketing, marketingový výzkum, dotazník III. Praktická část - analýza samotného marketingového výzkumu - Interpretace výsledků firmy Kosit - Návrh na vlastního řešení a ukázka rozdílů IV. Zhodnocení výzkumu firmy Kosit, porovnání s vlastním řešením

Rozsah práce:

40

Seznam odborné literatury: 1. FORET, M. Marketingová komunikace. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2006. 443 s. ISBN 80-251-1041-9.

2. FORET, M. Marketingový průzkum – Poznáváme svoje zákazníky. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2008, 124 s. ISBN 978-80-251-2183-2. 3. FORET, M., PROCHÁZKA, P., URBÁNEK, T. Marketing: základy a principy. 2. vyd. Brno: Computer Press, 2005. 149 s. ISBN 80-251-0780-6. 4. KOTÍKOVÁ, H., ZLÁMAL, J. Základy marketingu. 1. vyd. Univezita Palackého Olomouc, 2006. 78 s. ISBN 80-244-1489-9. 5. KOTLER, P. Marketing od A do Z.: Osmdesát pojmů, které by měl znát každý manažer. 1. vyd. Praha: Management Press, 2003. 203 s. ISBN 80-7261-082-1. 6. SOLOMON, M., R. a kol. MARKETING – očima světových marketing manažerů. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2006. 552 s. ISBN 80-251-1273-X.

Datum zadání bakalářské práce:

duben 2009

Termín odevzdání bakalářské práce:

duben 2010

L. S.

Zdeněk ROKOS

Mgr. Petra ZIEGELWAGNER

autor

vedoucí bakalářské práce

Prof. PhDr. Miroslav FORET, CSc. rektor SVŠE Znojmo

Abstrakt Tato bakalářská práce se zabývá revizí marketingového výzkumu provedeného skutečnou firmou. Teoretická část se zabývá vysvětlením a náležitostmi marketingového výzkumu. Praktická část nejprve ukazuje již provedený výzkum. Dále se věnuje vlastnímu návrhu zpracování získaných dat, ukázání rozdílů a závěr je věnován návrhu lepšího celkového postupu.

Abstract This bachelor thesis deals with a revision of the marketing research conducted by a real company. The theoretical part deals with explanation and terms of marketing research. The practical part of the thesis first shows already conducted research. Than it devotes to own proposal for processing of data, showing differences and the conclusion is dedicated to proposal to improvement the overall procedure.

Obsah 1 

Úvod............................................................................................................................... 9 

2 

Cíl a metodika práce .................................................................................................... 10 

3 

Teoretická část ............................................................................................................. 11  3.1 

Marketing .............................................................................................................. 11 

3.2 

Další pojmy v marketingu ..................................................................................... 13 

3.3 

Marketingový výzkum .......................................................................................... 15 

3.3.1 

Náležitosti marketingového výzkumu ........................................................... 16 

3.3.2 

Dotazník ......................................................................................................... 18 

3.3.3 

Statistické zpracování .................................................................................... 23 

4 

Firma Kosit a. s. ........................................................................................................... 26 

5 

Analýza výzkumu firmy Kosit ..................................................................................... 27 

6 

7 

5.1 

Formulace otázek a odpovědí................................................................................ 27 

5.2 

Pořadí otázek ......................................................................................................... 29 

5.3 

Proškolení tazatelů ................................................................................................ 29 

5.4 

Zpracování výsledků ............................................................................................. 29 

Interpretace výzkumu .................................................................................................. 29  6.1 

Tříděný sběr .......................................................................................................... 30 

6.2 

Komunální odpad .................................................................................................. 31 

6.3 

Hodnocení aktivit .................................................................................................. 31 

6.4 

Informovanost ....................................................................................................... 32 

6.5 

Tříděné komodity .................................................................................................. 33 

6.6 

Shrnutí interpretace firmy Kosit............................................................................ 33 

Návrh vlastního zpracování a ukázka rozdílů .............................................................. 34  7.1 

Tříděný sběr .......................................................................................................... 37 

7.1.1 

Další možné zpracování výsledků ................................................................. 38 

7.2 

Komunální odpad .................................................................................................. 40 

7.3 

Informovanost ....................................................................................................... 43 

7.4 

Hodnocení aktivit .................................................................................................. 45 

7.5 

Tříděné komodity .................................................................................................. 46 

7.6 

Ostatní otázky........................................................................................................ 47 

8 

Shrnutí zpracování a ukázka rozdílů ............................................................................ 51 

9 

Závěr ............................................................................................................................ 53 

10  Použité zdroje .............................................................................................................. 55  Přílohy .................................................................................................................................. 59 

1 Úvod V současné době, kdy převládá nabídka nad poptávkou a konkurenční boj je velmi tvrdý, boj o zákazníka vyžaduje sofistikované postupy a techniky. Vším tím se zabývá marketing, který vznikl na přelomu 19. a 20. století v USA. Již samotný název v sobě nese slovo trh (market) a koncovkou ing se v angličtině označuje časový průběh. Marketing je tedy vědní disciplína, která bere v úvahu i faktor času a neustále se vyvíjí. Marketing především sleduje touhy zákazníků a hledá řešení, jak je co nejlépe uspokojit. Představit si, jak funguje marketing, není jednoduché a pokud se jedná o marketing ve firmě, která poskytuje služby, nikoliv výrobky, či jiné hmotné statky, je to ještě složitější. Jak již samotný název práce napovídá, budeme se zabývat marketingovým výzkumem, který provedla slovensko-italská firma Kosit a. s. Tato firma se zabývá odpadovým hospodářstvím, tedy poskytuje služby, které se od běžných služeb velmi liší. Při klasické službě, kterou si zákazník kupuje, získá určité uspokojení (masáž, wellness), radu (finanční poradenství), servis (úklidový servis, rozšířená záruka) atd. Další důležitou vlastností klasické služby je její zbytnost. Nemůže-li si ji zákazník dovolit nebo ji nepotřebuje, tak za ní nebude platit a nebude ji využívat. V odpadovém hospodářství, konkrétněji při sběru odpadu, je situace odlišná. Zákazník nic nedostává, dokonce je mu něco sebráno (i když se jedná o odpad), nepociťuje žádné uspokojení, neboť čistotu okolí bere většina jako samozřejmost. Další rozdílnou vlastností je nezbytnost této služby. Proč? Odpovím otázkou. Jak by vypadalo naše okolí, kdyby neexistovaly služby udržující čistotu? S tím také souvisí povinnost platit za tuto službu, přesněji za sběr (odvoz) odpadu. V takovémto případě je důležité, aby lidé byli dobře informováni o službách, za které musí platit. Firma Kosit proto zaměřila i svůj výzkum na zákazníky, respektive na obyvatele měst, kde své služby poskytuje. Zákazníkem je sice město, ale jsou to jeho občané, kdo platí poplatky. Ve svém výzkumu firma Kosit sledovala, jak moc dobře znají občané její služby, případně další aktivity, které firma pořádá. Ve vlastní práci se budeme zabývat revizi výzkumu, který firma Kosit udělala v roce 2008. Zaměříme se na jeho analýzu a interpretaci výsledků, pokusíme se navrhnout lepší řešení,

9

ukázat rozdíly a v závěru sestavit doporučení, kterých by se firma Kosit měla držet při dalším marketingovém výzkumu.

2 Cíl a metodika práce Hlavním problémem při výzkumu firmy Kosit a. s. je jeho statistické zpracování, ale také již předchozí kroky obsahovaly chyby. Cílem bylo zjistit, jaké mají občané měst a obcí, kde firma poskytuje své služby, povědomí o této firmě. Způsob, který firma zvolila, lze klasifikovat jako kvantitativní výzkum pomocí dotazníků (záznamových archů). Návratnost vyplněných dotazníků byla zajištěna pomocí najatých tazatelů, kteří oslovovali náhodné respondenty. Tazatelé byli rozmístěni v předem vybraných obcích, případně v částích města Košice. Výzkum proběhl na podzim roku 2008. Mým cílem bude provést revizi již hotového výzkumu, navrhnout lepší statistické zpracování a ukázat rozdíly, které tím vzniknou. Dále se pokusím o návrh lepšího celkového postupu, který by v budoucnu mohla firma využít. Při zpracování své bakalářské práce jsem si nejprve prostudoval problematiku marketingového výzkumu. Poté jsem se seznámil s marketingovým výzkumem firmy Kosit a. s., u které jsem byl na třítýdenní stáži. Po prostudování provedeného výzkumu jsem se zaměřil na identifikaci chyb, které obsahoval a příčin jejich vzniku. Během konzultací s marketingovým oddělením firmy Kosit a. s. jsem zjistil, že výzkum byl dělán narychlo s co možná nejmenšími náklady. Výsledky a samotný výzkum, které mi firma poskytla, jsem se pokusil analyzovat a interpretovat s ukázkou chyb, kterých se firma dopustila. Po identifikaci chyb jsem hned navrhnul řešení, které by danou chybu eliminovalo. Dále jsem si vyžádal záznamové archy, které byly k dispozici (na neštěstí pouze jen část z jedné obce) a navrhl ukázku vlastního zpracování, které by mělo lepší vypovídací hodnotu s téměř shodnými náklady. Než jsem začal zpracovávat samotné záznamové archy, tak bylo potřeba definovat problém a cíl výzkumu. Poté jsem rovnou přešel ke statistickému zpracování a analýze informací, neboť sestavení plánu výzkumu a shromažďování informací již udělala firma Kosit a. s. 10

Po zpracování a analýze informací pomocí softwaru MS Office prezentuji tyto výsledky v kapitole č. 7 a porovnávám způsob zpracování, který provedla firma Kosti a. s. Porovnávám pouze způsob zpracování, ne výsledky, neboť jsem neměl k dispozici všechny záznamové archy. Při rozdílném zpracování ukazuji možnosti a výhody správného postupu. V závěru porovnávám možnosti, které umožňuje zpracování firmou Kosit a. s. a mé zpracování. Dále navrhuji postup pro firmu Kosit a. s., jak předejít většině problémů vzniklých během marketingového výzkumu jako celku.

3 Teoretická část 3.1 Marketing Pojem marketing si většina lidí automaticky spojí s prodejem nebo reklamou. Ve skutečnosti se však marketing zabývá mnohem širší oblastí, a tudíž definovat pojem marketing není jednoduché. Při marketingových aktivitách je nezbytné brát v úvahu faktor času, neboť právě marketing rozhoduje o úspěchu každé firmy v dlouhodobém horizontu a je nedílnou součástí aktivit spojených s podnikáním. Marketing v moderní podobě se zrodil ve Spojených státech na přelomu 19. a 20. století, kdy byl vypracován první systém vzájemně propojených marketingových aktivit a definován pojem samotný. KOTÍKOVÁ se ZLÁMALEM (2006, s. 7) ve své knize uvádějí tyto definice, jako nejznámější: Marketing představuje ucelený systém opatření, který vede k řízené nabídce správného produktu, ve správnou dobu, na správné trhy a za správnou cenu. Marketing je proces řízení, jehož výsledkem je poznání, předvídání a ovlivňování a v konečné fázi upokojení potřeb a přání zákazníků efektivním a vhodným způsobem zajišťujícím splnění cílů organizace. Marketing je společenský a řídicí proces, ve kterém jednotlivci a skupiny získávají prostřednictvím vytváření a směny produktů to, co potřebují a požadují.

11

Podle KOTLERA (2006, s. 11) není základním problémem dnešních podniků nedostatek zboží, nýbrž nedostatek zákazníků. Většina světových výrobních odvětví dokáže vyrobit mnohem více zboží, než kolik jej světoví spotřebitelé mohou koupit. Nadvýroba je důsledkem toho, že se jednotliví konkurenti snaží rozšiřovat tržní podíly rychleji, než to umožňuje trh. Když každý podnik plánuje desetiprocentní nárůst tržeb, přičemž trh jako celek roste pouze o 3 procenta ročně, výsledkem je pak nadbytečná kapacita. KOTLEROVA (2006, s. 11) odpověď na otázku, jak konkurovat jinak než prostřednictvím ceny, je marketing. Vzhledem k nadměrné kapacitě je úloha marketingu stále důležitější. Marketing představuje oddělení vyrábějící zákazníky. To, co podniku umožňuje prosperovat, jsou jeho marketingové nápady a nabídky. Výroba, nákup materiálu, výzkum a vývoj nových výrobků, finance a další oblasti slouží jako podpůrné činnosti pro působení podniku na spotřebitelském trhu. KOTLEROVA (2006, s. 12) definice marketingu zní takto: „Marketing je uměním a vědou o tom, jak vybírat cílové trhy a jak si prostřednictvím vytváření, komunikování a dodávání mimořádné hodnoty získat a udržet zákazníky a rozvíjet s nimi vztahy.“ Jako podrobnější definici KOTLER (2006, s. 12) uvádí definici: „Marketing je podnikatelskou funkcí, která rozpoznává nenaplněné potřeby a touhy, určuje a měří jejich rozsah a potenciální ziskovost, rozhoduje o tom, kterým cílovým trhům by podnik dokázal sloužit nejlépe, vybírá pro tyto trhy vhodné výrobky, služby a programy a vyžaduje od každého pracovníka organizace, aby měl neustále na paměti zákazníka a sloužil mu.“ ARMSTRONG, KOTLER, HARKER a BRENNAN (2009, s. 29) říkají, že marketing je proces budování ziskových vztahů se zákazníky prostřednictvím vytváření hodnot pro zákazníky a zachycení zpětných vazeb. Marketing, jako vědní disciplína, však obsahuje i spoustu dalších pojmů, které je potřeba předem vysvětlit pro lepší pochopení. Nejzákladnějšími pojmy podle KOTÍKOVÉ a ZLÁMALA (2006, s. 8) jsou přání, poptávka a trh, které definují takto: Přání vyjadřuje konkrétní formu uspokojení potřeby. Na stejnou potřebu mohou reagovat lidé odlišnými přáními, které vedou k uspokojení potřeby. Důležité je si uvědomit, že marketing podniku může dosáhnout toho, že si lidé budou jeho produkt přát víc než jiný, ale nemůže vytvořit novou potřebu. 12

Poptávka představuje realizaci uspokojení potřeb prostřednictvím směny na trhu. Vytváří určitý „filtr“, kterým se na trhu realizují pouze ta přání, za které chceme a můžeme zaplatit požadovanou cenu na trhu. Trh je místem, na kterém se setkávají kupující a prodávající. Na trhu dochází ke konfrontaci mezi nabídkou a poptávkou. Nabídka a poptávka se navzájem ovlivňují.

3.2 Další pojmy v marketingu Marketing ovšem není pouze o přání, poptávce a trhu. Nyní si ukážeme další pojmy a jejich definice od vybraných odborníků.

Segmentace trhu Segmentace trhu podle KOTÍKOVÉ a ZLÁMALA (2006, s. 12) znamená rozdělení celkového trhu na určitý počet homogenních skupin zákazníků. Trh je tvořen zákazníky, kteří jsou odlišní ve svých zájmech, zálibách, potřebách, činnostech, vkusu, životním stylu, příjmech, bydlišti, majetku, profesích atd. Tyto skupiny zákazníků jsou: homogenní, úkolem segmentace je tedy rozdělit celkový rozsáhlý trh na určitý počet menších homogenních celků, heterogenní, v rámci skupiny daného segmentu jsou jeho příslušníci navzájem mezi sebou rozdílní a ve své struktuře se dále mezi sebou odlišují. Segmentace tak znamená nalezení a definování skupin zákazníků, kteří mají své specifické požadavky na určitou skupinu výrobků, mají v podstatě stejné potřeby a na určité marketingové akce reagují podobně. Marketingový mix FORET, PROCHÁZKA a URBÁNEK (2005, str. 89) říkají, že marketingový mix představuje souhrn základních marketingových prvků, jimiž firma dosahuje svých  marketingových cílů. Jde o soubor vzájemně propojených proměnných, se kterými vedení podniku může pracovat a které může poměrně snadno měnit. Marketingový mix tedy v sobě zahrnuje vše, čím firma může poptávku po svých produktech ovlivňovat.

13

Obrázek č. 1: Schéma marketingového mixu  Marketingový mix produkt

propagace

cena

místo

druh

reklama

kanály

kvalita provedení vzhled jméno výrobku balení služby záruka

propagace osobní prodej publicita

konečná prodejní cena slevy příjmy platební období úvěrové podmínky

rozsah výběr umístění seznam přeprava

Cílový trh  Zdroj: KOTLER, ARMSTRONG, SAUNDERS, WONG (1996, str. 97) Marketingový informační systém Marketingový informační systém je podle SOLOMON a kol. (2006, s. 101) proces, jenž nejdříve určí, jaké informace marketingoví manažeři potřebují, a poté sbírá, třídí, analyzuje, ukládá a distribuuje relevantní a aktuální marketingové informace uživatelům systému. Marketingová komunikace TOMAN (2003) uvádí, že marketingová komunikace je základem a nejdůležitějším faktorem fungování marketingu. Je-li totiž „marketing poznáním toho, co vyrábět, nelze si dost dobře představit, že bychom tohoto poznání mohli dosáhnout bez komunikace se zákazníkem a že bychom toto poznání mohli přeměnit v produkt bez komunikace uvnitř firmy. Úspěšná marketingová komunikace ale musí dodržovat některé zásady, jinak by se sice o komunikaci jednalo, ale s marketingem by toho neměla mnoho společného. Je proto nutné, aby: 

Marketingová komunikace byla oboustranná



Marketingová komunikace byla vyvážená



Marketingová komunikace byla etická

14

Public relations Asociace Public Realations Agentur (1995) uvádí tyto definice: PR činnost je záměrné, plánované a dlouhodobé úsilí vytvářet a podporovat vzájemné pochopení a soulad mezi organizacemi a jejich veřejností. PR v praxi jsou umění a sociální věda analyzující trendy a jejich dopady a také poradenské služby managementu firem při provádění naplánovaných programů a aktivit, které poslouží jak zájmům organizace, tak zájmu veřejnosti. PR jsou funkce řízení, která identifikuje, buduje a udržuje vzájemné výhodné vztahy mezi organizací a různými skupinami veřejnosti, na kterých závisí její úspěch nebo neúspěch. PR jsou funkce řízení, která hodnotí postoje veřejnosti a sjednocuje politiku či postupy jednotlivce nebo organizace s veřejným zájmem. Připravuje a realizuje program činností, jež vedou k tomu, aby veřejnost tyto kroky pochopila a přijala.

3.3 Marketingový výzkum Pokud je marketingový výzkum udělán správně, lze ho označit jako silný nástroj marketingu, který nám dává důležité informace o zkoumaném objektu. KOTLER (2006, s. 72) ve své knize uvádí, že marketingový výzkum se původně zaměřoval spíše na nalezení technik vedoucích ke zvýšení tržeb než na porozumění zákazníkům. Dnes je základním pravidlem každého pracovníka marketingu, aby porozuměl kupujícím buď v rámci segmentu, nebo na úrovni jednotlivce. Jak praví staré španělské přísloví: „Když chcete zápasit s býky, musíte se nejdřív naučit, jaké to je být býkem.“ Podle FORETA (2006, s. 93) je hlavním cílem marketingového výzkumu poskytnout podstatné a objektivní informace o situacích na trhu. Především se jedná o informace o zákazníkovi. Vedle těchto základních, kdo to je (jeho osobní socioekonomické charakteristiky jako jsou vzdělání, místo bydliště, věk, ekonomická aktivita), kde a co nakupuje nebo nenakupuje, také to, jak je spokojen či naopak nespokojen s nabídkou, co 15

by chtěl nebo potřeboval. Právě se znalostí těchto informací bychom měli dosáhnout lépe připravené nabídky a komunikace se zákazníkem. MERCER (1996, s. 83) říká, že hlavní dovednost marketingového výzkumu je klást správné otázky, spíše něž mít správné odpovědi, které mohou vést ke špatným návrhům. Proč je potřeba znát všechny výše zmíněné informace? V dnešní době, kdy převládá nabídka nad poptávkou, chování zákazníků se může změnit kdykoliv, konkurence je čím dál tvrdší, je nutné minimalizovat riziko neúspěchu na trhu. Znalost zákazníka nepřímou úměrou snižuje toto riziko. Známe-li dobře svého zákazníka, tím nám vzniká menší riziko neúspěchu.

3.3.1 Náležitosti marketingového výzkumu Zajistit, co možná nejlepší, vypovídací hodnotu z výsledků není jednoduché, a aby se předešlo zbytečným chybám, je dobré celý proces marketingového výzkumu rozdělit podle FORETA (2005, s. 94) na sedm kroků: 1. vymezení zkoumaného problému (předmětu), který nás zajímá a který máme sledovat 2. vymezení zkoumaného souboru (objektu) a jeho vybraných jednotek (jednotlivců, domácností, organizací) 3. operacionalizace (rozložení) problému a vymezení vlastností, které chceme na jednotkách souboru zjišťovat, zkoumat 4. vytvoření a testování měřících nástrojů (otázek), jimiž zjistíme hodnoty každé sledované vlastnosti u každé z jednotek 5. vlastní empirické zjištění (měření) u vybraných jednotek 6. statistické zpracování, shrnutí (agregace) zjištěných hodnot každé jednotky do souhrnných charakteristik celého souboru (objektu) 7. syntetizující interpretace výsledků a praktická realizační doporučení. FORET (2005, s. 95) dále uvádí, že vypracovaný výzkumný projekt by měl potom zahrnovat následujících pět oblastí: 1. definování výzkumného problému 2. odhad hodnoty informací 16

3. volbu způsobu získávání dat a. sekundární analýza interních či externích dat získaných pro jiné účely b. dotazování, ať už osobní, písemné, telefonem, poštou či prostřednictvím internetu c. pozorování, ať už osobní nebo mechanické d. experiment v laboratořích či reálných podmínkách 4. volbu základního souboru a výběrového vzorku, kdy vycházíme a. z definování celé populace (objektu) b. uvědomíme si, kdo a co jsou jednotky c. zvážíme, zda budeme zkoumat celý základní soubor nebo pouze vybereme vzorek d. určíme velikost vzorku e. zvolíme konkrétní postup realizace výběrového plánu 5. určení časových a finančních nákladů Podle SOLOMONA a kolektivu (2006, s. 108) proces marketingového průzkumu zahrnuje sérii kroků od definice problému či potřebných informací až po závěrečnou zprávu pro manažery.

17

Obrázek č. 2: Jednotlivé kroky v procesu marketingového průzkumu Definujte zkoumaný problém   

Specifikujte cíle průzkumu Identifikujte populaci zákazníků, jež vás zajímá Vložte problém do kontextu daného prostředí  Určete plán průzkumu

 

Rozhodněte, zda jsou k dispozici sekundární data Rozhodněte, zda jsou potřebná primární data o Předběžný průzkum o Popisný průzkum o Kauzální průzkum  Zvolte metodu pro sběr primárních dat



Rozhodněte, které metody zkoumání jsou nejvhodnější o Dotazníky zasílané poštou o Pohovory po telefonu o Osobní pohovory o Dotazníky na internetu Rozhodněte, které metody pozorování jsou nejvhodnější o Osobní pozorování o Nenápadná měřítka o Mechanické pozorování  Vytvořte vzorek





Vyberte si mezi pravděpodobnostním a nepravděpodobnostním vzorkem  Sesbírejte data

 

V případě potřeby přeložte dotazníky a odpovědi Zkombinujte data z různých zdrojů (jsou-li k dispozici)  Analyzujte a interpretujte data

 

Sestavte data do tabulek Interpretujte výsledky a odvoďte z nich závěry  Připravte zprávu o průzkumu



Zpráva obecně zahrnuje: o Shrnutí o Popis metodologie průzkumu o Diskusi o výsledcích studie o Omezení daného provedení studie o Závěry a doporučení

 

Zdroj: SOLOMON a kol. (2006, s. 108)

3.3.2 Dotazník Nejčastěji používanou metodou pro získávání dat do marketingového výzkumu je dotazování pomocí různých nástrojů. FORET (2006, s. 26) říká, že dotazování patří k nejrozšířenějším postupům marketingového výzkumu. Uskutečňuje se pomocí nástrojů (dotazníků, záznamových archů) a vhodně zvolené komunikace výzkumníka s nositeli informací – dotazovaným 18

(respondentem). Tento kontakt může být přímý, bezprostřední jako je tomu v případě písemného zodpovídání našich otázek (viz obr. č. 3 ) nebo naopak zprostředkovaný tazatelem, vstupujícího mezi výzkumníka a respondenta jako je tomu při osobním (ústním) dotazování nebo třeba telefonickém (viz obr. č . 4 ) . Obrázek č. 3: Přímé písemné dotazování - dotazník

Zdroj: FORET, STÁVKOVÁ, VAŇOVÁ (2006, s. 25) Obrázek č. 4: Zprostředkované dotazování - rozhovor

Zdroj: FORET, STÁVKOVÁ, VAŇOVÁ (2006, s. 26) Při tvorbě dotazníku je třeba podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 26) dávat si pozor na jeho správné složení. Špatné sestavení dotazníku může negativně ovlivnit získané informace a výsledky nemusí potom odpovídat potřebám a cílům výzkumu. Dobrý dotazník by měl vyhovovat podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 26) dvěma hlavním požadavkům: Účelově technickým, tj. takové sestavení a formulování otázek, aby mohl dotazovaný co nejpřesněji odpovídat na to, co nás zajímá. Psychologickým, tj. vytvoření podmínek, prostředí, okolností, které by co nejvíce pomáhaly tomu, aby se mu tento úkol zdál snadný, příjemný, žádoucí, chtěný. Jde o to, aby respondent odpovídal stručně a pravdivě. 19

FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 27) tyto požadavky ještě doplňují následujícími čtyřmi stránkami:

a) Celkový dojem Dotazník musí na první pohled upoutat svojí grafickou úpravou, což významně ovlivní to, jak bude na respondenta působit. Jde o celkový vjem, jako je formát dotazníku, úprava první stránky, barva a kvalita papíru. Vše musí doslova lákat respondenta k tomu, aby se dal do vyplňování a věnoval nám svůj čas, námahu a měl chuť se zabývat i dalšími našimi dotazy. Důležitou věcí je také sled (pořadí) otázek v dotazníku. Na začátku by měly být zařazeny otázky zajímavé, uprostřed otázky, na jejichž vyplnění záleží a které vyžadují soustředění a nakonec otázky méně závažné. Nejvhodnějším způsobem vyplňování dotazníku je systém kroužkování nebo křížkování zvolených odpovídajících variant odpovědí, případně jejich jiného označení, zejména v případě jejich elektronické podoby, například na internetu, kde číselné kódy odpovědí již přímo vstupují do následného počítačového zpracování. Obecné zásady sestavování dotazníku můžeme formulovat takto: 

zásada úspornosti dotazníku, snadnosti orientace a vyplnění dotazníku,



zásada promyšlenosti koncepce dotazníku,



zásada vzbuzení zájmu a příjemného působení dotazníku jako celku.

b) Formulace otázek Hlavním požadavkem je podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 27) jednoznačnost a srozumitelnost otázky. Je vhodné používat jen velmi vzácně formulace, které dotazovaného nutí, aby dlouze vzpomínal, počítal či odhadoval. Například se jedná o otázky typu: „Kdy naposledy...", „Kolik průměrně...", „Jak často...", „Kolikrát jste v poslední době..." atd. Platí totiž zásada, že čím konkrétněji se ptáme, tím konkrétnější a jasnější dostaneme odpověď. Podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 27) je snahou formulovat dotazy tak, aby byly co nejvíce validní. Validní je taková otázka, kterou se skutečně ptáme na to, na co se chceme a potřebujeme zjistit. Naproti tomu reliabilita (spolehlivost) vyjadřuje míru 20

stálosti výzkumných nástrojů. Konkrétně v případě kladení otázky jde o to, nakolik zůstává otázka spolehlivou a stále platnou při dalších opakováních, zda přináší stejné výsledky. FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 28) doporučují užívat eufemismů, tj. takových opisných vyjádření, která zeslabují negativní hodnocení spojená s některými formulacemi jako například „Dnešní hektická doba je psychicky velice náročná. Člověk se cítí zejména po těžkém pracovním dnu naprosto vyčerpán a potřebuje se napít něčeho povzbuzujícího. Jak často konzumujete lihoviny?" Podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 28) je nevhodné také používání sugestivních otázek, tj. takových, které již tím, jak jsou položeny, formulovány, předem napovídají očekávanou, vhodnou odpověď. Příkladem může být: „Určitě si čistíte zuby. Jak často?“ Vedle sugestivnosti formulace existuje též sugestivní pořadí otázek, kterému se říká „haló efekt“. Vzniká tehdy, je-li kladena řada příbuzných otázek za sebou a první z nich jsou spojeny s negativními (pozitivními) odpověďmi. Tento citový postoj se automaticky přenáší na ostatní otázky příbuzného tématu. Lze tomu zabránit tak, že se mezi takovéto otázky vkládají otázky neutrální nebo vztahující se k jinému tématu. V dotazníku lze použít i tzv. projektivní otázky, tj. takové, které jsou založeny na předpokladu, že dotazovaný nezná pravý důvod, na který se ptáme. Otázka bývá položena tak, že se zdá, že nevyžaduje jeho postoj či názor, ale výpověď o něčem nebo někom jakoby jiném, a očekává se, že dotazovaný se s touto osobou nebo situací podvědomě ztotožní. Tyto otázky jsou vhodné především v případech, kdy očekáváme, že by nám dotazovaný na přímo položenou otázku podal vyhýbavou či nepravdivou odpověď. c) Typologie otázek FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 28) uvádějí dva základní typy otázek: tzv. otevřené (volné, nestandardizované) a tzv. uzavřené (standardizované, řízené), případně jejich kombinace v podobě kompromisních otázek polootevřených (polouzavřených). Otevřené otázky lze podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 29) rozdělit na různé typy: 

volné – respondentovi je ponechána při formulaci názoru absolutní volnost



asociační – respondent má uvést slovo, které si uvědomí jako první reakci na pojem uvedený v dotazníku 21



volné dokončení věty – dotazovaná osoba má podle svého úsudku dokončit předloženou větu



dokončení povídky – je předložena nedokončená povídka a úkolem respondenta je ji dokončit



dokončení obrázku – je předložen obrázek dvou postav, jedna něco říká a respondent má doplnit reakci druhé osoby



dokončení tematického námětu – je předložen obrázek a respondent má za úkol vymyslet příběh o tom, co se na obrázku stalo nebo se může stát

K uzavřeným otázkám FORET (2008, s. 52) píše, že se jedná o otázky, které předem uvádějí (nabízejí) několik možných variant odpovědí, ze kterých je dotazovaný nucen si jednu nebo několik vybrat. Výhodou je zejména rychlé a snadné vyplnění otázky a také nasměrování respondenta na to, co nás zajímá. Nevýhodou je nutnost vyjadřovat se v daných variantách, které respondent nemusí považovat za náležitě vhodné, přesné a výstižné. Předkládané varianty dále mohou působit sugestivně a mohou vést ke konformním odpovědím. Umožňují respondentovi nahodilé vyplnění, maskující jeho neznalosti v dané problematice. Proto se také odpovědi na uzavřené otázky někdy považují ve srovnání s odpověďmi na otevřené otázky za méně silné, závazné. Aby se předešlo lživým nebo náhodným odpovědím, je dobré uzavřenou otázku doplnit o variantu „jiné“ a nechat respondenta odpovědět podle svého názoru. Tím nám vznikne otázka polootevřená (polouzavřená). FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 31) píší, že uzavřené otázky je vhodné doplnit o indiferentní varianty „nevím", „nejsem si jist", „ani tak, ani tak". Tím umožníme dotazovanému projevit neznalost či nerozhodnost. Uzavřené otázky FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 32) dělí na: 

Dichotomické, které připouští dvě možnosti (ano – ne).



Výběrové (polytomické, s možností výběru jen jedné varianty).



Výčtové (polytomické, s možností výběru několika variant).



Polytomické, s uvedením pořadí variant.

22

Ještě zbývá zmínit filtrační otázku. Filtrační otázka nám umožňuje rozdělit respondenty na různé skupiny, které odpovídají na odlišné otázky. Jako příklad FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 36) uvádějí výzkum o automobilismu, kde může být takovou filtrační otázkou, zda respondent vlastní osobní automobil. Pokud ano, budou mu položeny jiné otázky (jaké má auto, jak dlouho ho má, kolik ujede km za rok, jak často a k čemu ho používá atd.) než tomu, kdo odpověděl záporně. Ve druhém případě se budeme ptát na něco jiného, například z jakých důvodů nemá auto, zda by chtěl auto, zda někdy měl auto atd.

d) Manipulace s dotazníkem Nejběžnější způsob rozdání dotazníku je podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 37) rozeslání poštou, včetně elektronické (e-mail, internet) nebo osobní předání. Distribuce poštou, zejména elektronickou je lacinější, osobní kontakt však může podtrhnout naléhavost výzkumu. Také vracení vyplněných dotazníků může být poštou nebo osobní. V prvním případě má respondent větší pocit anonymity, ve druhém docílíme vyšší návratnosti. Návratnost dotazníku často závisí především na tom, jak dotazník dokáže respondenty svým obsahem zaujmout, zejména tématem (předmětem). Jestliže se marketingový problém respondentů bezprostředně dotýká (výstavba nového hypermarketu v místě jejich bydliště), bude návratnost větší než v případě nezávazného problému, jako jsou názory na škodlivost kouření. Důležité je vyzkoušet způsob distribuce již v předvýzkumu. Nákladnější a náročnější na organizaci je rozdávání a sběr dotazníků za pomoci spolupracovníků. Je zde vysoká návratnost dotazníků, ale je omezen potřebný pocit svobody a anonymity respondenta. Výhodou může také být, že spolupracovníci mohou podat osobně úvodní vysvětlení a zodpovědět různé dotazy.

3.3.3 Statistické zpracování Po návratu dotazníků přichází na řadu statistické zpracování zaznamenaných údajů. Zvolit správný postup nemusí být vždy jednouché, jak se může na první pohled zdát. Podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 54) statistické postupy zpracování údajů získaných v marketingovém výzkumu se liší nejen podle účelu šetření, ale také podle charakteru získaných dat. Hodnoty sledovaných vlastností zjišťujeme pomocí znaků (proměnných). Znak je měřícím nástrojem vlastnosti jednotky souboru. Na znaky lze 23

pohlížet z několika hledisek. První určující hledisko je rozdělení na znaky identifikační (společné) a sledované (variabilní). Identifikační (společné) znaky jsou ty, které určují, zda jednotka do souboru patří či nikoliv. Identifikační znaky nám udávají základní sociodemografické parametry jednotky. Při statistickém zpracování, zejména při tříděních druhého a případně vyšších stupňů, je obvykle bereme jako nezávisle proměnné. Naproti tomu sledované (variabilní) znaky jsou ty, kterými sledujeme náš problém – například jakým dopravním prostředkem zaměstnanci jezdí do práce, jak jsou spokojeni s přístupem nadřízených atd. Další hledisko podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 54) rozděluje znaky na nominální (kvalitativní, slovní) a číselné (kvantitativní). Nominální (kvalitativní, slovní) znaky jsou takové, při kterých získaná informace je vyjádřena slovem (muž, žena, cítí se zdráv či nemocen, nejoblíbenější barva, značka produktu, název sdělovacího prostředku atd.). Alternativní (dichotomické) znaky mohou nabývat pouze dvou variant (pohlaví – muže, žena), znaky množné (polytomické) pak nabývají více variant (národnostní či státní příslušnost atd.). Číselné znaky (kvantitativní) nabývají již číselných hodnot. FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 54) je dělí na pořadové (ordinální) a měřitelné (kardinální). Pořadové (ordinální) znaky vyjadřují různou, odstupňovanou úroveň výskytu znaku. Měřitelné (kardinální) znaky se získávají klasickým způsobem měření, vážení atd. Kategorizace Kategorizací podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 55) rozumíme přesné vymezení variant odpovědí, zjištěných hodnot znaků, se kterými budeme provádět další operace. Často je kategorizace již dána charakterem znaků. V konkrétní praktické situaci ji volíme podle toho, co nám mají jednotlivé odpovědi přinést v další analýze a jaké operace s jednotlivými kategoriemi budeme dále provádět. 24

Základní kategorizací slovních znaků je pouhý výčet variant odpovědí. Naproti tomu kategorizace číselných znaků znamená zařazení zjištěných (změřených, spočítaných) hodnot. Na kategorizaci potom navazuje kódování. Kódování Kódováním FORET, STÁVKOVÁ a VAŇOVÁ (2006, s. 56) označuje přiřazení určitého (nejčastěji číselného) indexu (kódu) každé otázce a zejména každé variantě (hodnotě) odpovědi, do které jsme otázku kategorizovali. Hlavními pravidly jsou jednoznačnost a přehlednost

okódovaného

materiálu.

Toto

kódování

přispívá

k

rychlejšímu

a přehlednějšímu zpracování a uchování údajů. Zejména se týká nominálních (slovních) znaků. Třídění Podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 56) dílčím výsledkem marketingového šetření je získání velkého množství primární (neagregovaných) údajů, ovšem v neuspořádané podobě. Proto prvním úkolem zpracování je vytvořit určité smysluplné uspořádání (agregaci) hodnot, které by umožnilo popsat a vyvodit ze zjištěných hodnot určité poznatky. Uspořádání hodnot někdy označujeme jako třídění. Úkolem třídění je podle FORETA, STÁVKOVÉ a VAŇOVÉ (2006, s. 56) zjistit, kolik dotazovaných ze sledovaného souboru má tu či onu hodnotu (variantu) znaku nebo více znaků. Při třídění používáme pojmu stupeň třídění. Tříděním 1. stupně je pouhý výčet absolutních či relativních četností v hodnotách (variantách) jednoho znaku. Tříděním 2. stupně zachytíme jednotky, které mají stejně hodnoty již dvou tříděných vlastností zároveň. Těžiště práce se zpravidla soustředí na třídění 1. a 2. stupně. Zejména se zde hledají vztahy mezi výskytem společně zjištěných hodnot (variant) obou znaků, do nichž jsme operacionalizovali náš marketingový problém (předmět výzkumu) a identifikačními znaky zkoumaných jednotek. Výsledkem třídění prvního stupně je rozdělení četností v jednotlivých variantách znaku. V případě druhého stupně se jedná o rozdělení četností ve vzájemných kombinacích variant obou znaků. Výslednou podobou je tzv. kontingenční tabulka. Výše uvedené zpracování nám poskytne informace o absolutní četnosti z vybraného vzorku. Pro lepší představivost je dobré hodnoty převést do relativních četností (vyjádření 25

v procentech), které je snáze představitelné a lze ho všeobecně aplikovat na celou zájmovou skupinu.

4 Firma Kosit a. s. Firma Kosit (2001) je jedinou společností na východním Slovensku, která ekologicky, pomocí spalovny, zpracovává odpad. Na Slovensku se vyskytuje ještě jedna spalovna v Bratislavě, proto největšími konkurenty společnosti jsou skládky, kterých je na východním Slovensku 40. Jejich služby jsou levnější, ale i přes tuto skutečnost je poptávka po službách společnosti Kosit vysoká. Firma Kosit a. s. je moderní akciová společnost, která dokáže na úrovni poskytovat služby nepostradatelné pro občana, pro veřejnou správu a pro firmy stavějící do středu svého zájmu ochranu člověka a jeho prostředí, aby se tak mohla znovu vytvořit nevyhnutelná rovnováha mezi činností člověka a kvalitou životního prostředí. Společnost vznikla 21. ledna 2001 na základě projektu města Košice, které v roce 2000 vypsalo mezinárodní veřejnou soutěž (tender) na prodej vlastní spalovny ekonomickému subjektu, který měl s městem Košice založit společný podnik a sběr a zneškodnění komunálního odpadu, ale také na letní a zimní údržbu komunikací. Tímto se začal realizovat investiční plán zaměřený na modernizaci a kompletizaci systému sběru a zpracování komunálního odpadu. V nově vytvořené společnosti (KOSIT = KOSiceITalia) vlastní většinový podíl (61 %) 4 ITALY (italská spol.), společnost Simest S.p.A (5 %) a město Košice (34 %).

26

5 Analýza výzkumu firmy Kosit Výzkum provedený firmou Kosit lze klasifikovat jako kvantitativní, zaměřený na sběr primárních dat formou dotazování pomocí tazatelů a zapisování výsledků do záznamového archu (viz příloha č. 1), případně pomocí dotazníku umístěného na internetových stránkách. Při marketingovém výzkumu je nutné stanovit problém, který chceme zkoumat a cíl, kterého chceme dosáhnout. Další důležitou součástí výzkumu jsou hypotézy, které by nám měl marketingový výzkum vyvrátit nebo potvrdit. Samozřejmostí je také plán marketingového výzkumu se všemi náležitostmi. A právě zde firma Kosit udělala první chybu, neboť výše uvedeným součástím nevěnovala patřičnou pozornost, případně je vůbec nezakomponovala do svého výzkumu a od toho se odvíjí i následující chyby.

5.1 Formulace otázek a odpovědí Značné množství chyb se v dotazníku firmy Kosit objevuje ve formulaci otázek. Respondenti jsou například nuceni odpovídat na otázky, které se jich netýkají, případně na které neznají odpověď. Této situaci by se dalo zabránit buď pomocí filtračních otázek, nebo rozšířením možností na odpověď. Jako příklad mohu uvést následující otázky. 5. V které části města Košice bydlíte? Pokud tuto otázku dostal návštěvník města, případně respondent vyplňující dotazník na internetu, byl problém jak odpovědět. Obyvatel jednoduše uvedl odpověď, tazatel u osloveného návštěvníka otázku vynechal, ale při vyplňování dotazníku na internetu možnost vynechání odpovědi není možná. Jediná možnost je vybrat z nabídky volbu „Jiná“. Tuto situaci by vyřešila pouhá poznámka pod předchozí otázkou ve znění: Pokud nejste obyvatel města, pokračujte otázkou číslo 6. 6. Bydlíte v rodinném domě nebo v paneláku? Tato otázka je formulovaná naprosto špatně, neboť lidé bydlící v jiném typu domů (činžovní atd.) opět nemohou odpovědět, neboť nemají možnost. Tato otázka by měla znít: V jakém typu domu bydlíte? A následovaly by možnosti odpovědí, případně nechat otázku polootevřenou. 27

7. Víte jak, se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s. z Košic? Otázka je jasná a srozumitelná, ale problém je opět v možnosti, jak odpovědět. Respondent neznající odpověď musí tipnout. Stačilo by mezi odpovědi zahrnout i možnost nevím. 8. Víte, co se stane s recyklovatelným odpadem, který vysbírá Kosit a. s.? Znění otázky je opět srozumitelné, ale rozšířil bych o dovětek: Pokud ano, uveďte konkrétní příklad. Tímto by se zamezilo lživé odpovědi, kterou respondent může uvést, aby nevypadal hloupě před tazatelem. 9. Víte, jaký odpad třídí Kosit a. s.? Dichotomická otázka zde opět není vhodná, lepší by bylo nahradit ji otázkou výčtovou s možností výběru více odpovědí. 13. Máte v bytě prostorové možnosti na sběr tříděného odpadu? Zde bych slovo byt nahradil slovem doma, čímž se otázka stává aktuální i pro majitele rodinných domů či jiných příbytků. 14. Pokud jste majitelem rodinného domu, dostáváte kalendář tříděného odpadu? Chybí zde možnost, že nejsem majitel rodinného domu a přesto musím odpovědět. U dotazníku na internetu není možné tuto otázku vynechat, ale také tazatelé zaznamenávali odpověď od respondentů do záznamových archů i přesto, že respondenti nesplňovali tuto podmínku. Otázky číslo 15 – 19 nejsou označené, že jsou jen pro obyvatele města. Tazatele v okolních obcích tyto otázky vynechali, ale na internetu opět není možnost tyto otázky vynechat. 26. Víte, jaký poplatek platíte městu/obci za sběr odpadu? U této otázky bych navrhoval změnit možnosti odpovědí na: 

Ano, znám přesnou částku



Mám zhruba představu, ale přesně si nepamatuji



Nevím, nepamatuji si

Tím respondentovi umožníme zvolit odpověď, která je mu nejbližší.

28

5.2 Pořadí otázek Pořadí otázek také není vhodně zvolené, neboť je zde velmi pravděpodobné vzniknutí haló efektu. Otázky č. 12 až 22 jsou pouze dichotomické s možnostmi ano a ne a není mezi nimi žádná, která by zabraňovala vzniku haló efektu. Tento nedostatek, by se dal vyřešit přeformulováním otázky na otevřenou, případně napsat v záporu, aby se odpovědi střídaly nebo zvolit jiné pořadí. Možné správné řešení viz příloha č. 2.

5.3 Proškolení tazatelů Podle vyplněných záznamových archů lze usuzovat, že proškolení tazatelů se nevěnovala přílišná pozornost nebo alespoň zpětná kontrola. Některé archy nebyly vyplněny korektně, případně u některých otázek nebyla odpověď zaznamenána vůbec. Těmto chybám by se dalo předejít právě proškolením a kontrolou tazatelů, případně najmout pro tuto činnost specializovanou agenturu.

5.4 Zpracování výsledků V tomto kroku firma Kosit udělala zásadní chybu, neboť výsledky ze záznamových archů zapisovala do počítače převedené na sekundární data. Tímto způsobem si znemožnila porovnání určitých jevů, které by jí umožnily získat konkrétnější výsledky, ze kterých by se mohla lépe zaměřit na problémové části. Jediné rozdělení, které bylo provedeno, je rozdělení podle částí města Košice nebo obce, ve které respondenti bydlí. Jak vypadal zápis výsledků, můžeme vidět v příloze č. 3

6 Interpretace výzkumu Od zpracování výsledků se odvíjí i interpretace výsledků. Firma Kosit se rozhodla výsledky rozdělit podle částí města, případně obcí a vždy se zaměřovala na konkrétní oblasti. Především na třídění sběru, komunální odpad, hodnocení aktivit, informovanost a tříděné komodity. V následujících kapitolách ukážu zpracování a interpretaci výsledků firmou Kosit z oblasti Kokšov. Grafy v následujících kapitolách budou z tabulky v příloze č. 3

29

6.1 Tříděný sběr Graf č. 1: Tříděný sběr – Kokšov Separovaný zber (SZ) kalendár separovaného zberu účasť na programe separovaného zberu separovať kuchynskýbiologický rozložiteľný odpad priestorové možnosti na SZ nie

áno

Zdroj: Marketingový výzkum firmy Kosit a. s. Z nadpisu grafu můžeme vyčíst, jakou oblastí se graf zabývá, ale už nevíme, v jakých jednotkách jsou výsledky a co přesně zobrazují. Zcela zde chybí, jedná-li se o absolutní hodnoty nebo relativní. K tomuto grafu neexistuje ani žádná průvodní tabulka, ve které by se scházející informace daly dohledat. Při pojmenování dvojice sloupců, bych pro přesnost zachoval

původní

znění

otázky.

Slovní

interpretace

zde

také

není

uvedena.

Po prozkoumání zdrojového souboru jsem zjistil, že v grafu jsou uvedeny absolutní hodnoty. Pro lepší vypovídací hodnotu bych raději zvolil relativní.

30

6.2 Komunální odpad Graf č. 2: Komunální odpad – Kokšov Komunálny odpad

Viete, aké komodity separuje KOSIT a.s.?

Viete, čo sa stane s recyklovateľným odpadom, ktorý vyzbiera KOSIT a.s.? Viete, ako sa zneškodňuje komunálny odpad, ktorý vyzbiera KOSIT a.s.?

nie

áno

Zdroj: Marketingový výzkum firmy Kosit a. s. U toho grafu je problém identický s grafem č. 1. Jediný rozdíl je v zachování původního znění otázky.

6.3 Hodnocení aktivit Graf č. 3: Hodnocení aktivit – Kokšov Hodnotenie aktivít

1

2

3

Informovanosť o aktivitách

4

5

Čistota mestskej časti/obce

Zdroj: Marketingový výzkum firmy Kosit a. s. 31

Tento graf si zachovává chyby předešlých grafů a hlavním problémem je opět vycházení z absolutních hodnot. Vypovídací hodnota je tím velmi malá. Zároveň zvolení typu grafu není nejvhodnější, neboť informovanost a čistota spolu nesouvisí. Proto bych každou otázku zobrazil zvlášť i z toho důvodu, aby se výsledky vzájemně nepřekrývaly.

6.4 Informovanost Graf č. 4: Informovanost – Kokšov Informovanosť

nie

áno

145

13

54

104

102

10

75

83

37

121

Poznáte nejaké aktivity KOSIT-u a.s. určené pre deti a verejnosť? Poznáte maskota separovaného zberu spol. KOSIT a.s.? Čo by ste zlepšili v službách spol. KOSIT a.s.? Viete, aký poplatok platíte mestu/obci za zber odpadu? Myslíte si, že hore uvedený projekt je zaujímavý pre deti aj z pohľadu výučby o ŽP?

Zdroj: Marketingový výzkum firmy Kosit a. s. Do tohoto grafu jsem záměrně doplnil popisné hodnoty, protože jinak by jeho vypovídací hodnota byla nulová. Použití tohoto grafu je naprosto nevhodné. Zkombinovat pět otázek do jednoho grafu s dvěma sloupci není možné. Pokud by firma Kosit přesto chtěla mít výsledky z těchto otázek zobrazené v jednom grafu, měl by vypadat jako graf č. 9 v kapitole 7.3 Informovanost. Dále je zde naprosto špatně zahrnuta otázka, co by lidé chtěli zlepšit ve službách společnosti Kosit. Jedná se o otevřenou otázku a zde je zpracována jako dichotomická.

32

6.5 Tříděné komodity Graf č. 5: Tříděné komodity – Kokšov Separované komodity

papier 34%

plasty a kov 38%

sklo 28%

Zdroj: Marketingový výzkum firmy Kosit a. s. Pátý a poslední graf, který firma Kosit udělala, se na první pohled zdá jako správný. Přihlédneme-li k otázce, která ze tří komodit se nejvíc vyseparuje ve Vaší domácnosti a k datům v tabulce č. 2, není zcela zřejmé, jak se k nim firma dopracovala.

6.6 Shrnutí interpretace firmy Kosit Z předchozích kapitol je patrné, že výzkum provedený firmou Kosit lze považovat za neprovedený zcela správně. Interpretace výsledků, na kterou je v konečné fázi nejvíce pohlíženo, je nedostatečná. Za původ tohoto pochybení lze označit zpracování výsledků, které značně omezilo variabilitu práce s výsledky.

33

7 Návrh vlastního zpracování a ukázka rozdílů Před zahájením samotného výzkumu je potřeba stanovit problém, který chceme zkoumat a cíl, kterého chceme dosáhnout. V tomto případě je naším objektem zájmu podvědomí široké veřejnosti o firmě Kosit. Cílem tohoto výzkumu je zjistit, jak dobře respondenti znají firmu a její aktivity. Zaměříme se především na plnoleté občany, neboť mladší jedinci se o služby firmy Kosit ještě nemusí zajímat. Problémem, který chceme tímto výzkumem vyřešit, je nedostatečná znalost zákazníků, resp. zjistit jaké mají podvědomí o firmě. Před samotným sestavením dotazníku je potřeba zformulovat hypotézy, které se nám potvrdí nebo vyvrátí po zpracování výzkumu. H1

Obyvatelé města Košice jsou více informovaní, než obyvatelé okolních obcí.

H2

Všichni ví, co dělá firma Kosit s komunálním odpadem.

H3

Mladší generace je více ochotná třídit biologický odpad.

H4

Staří lidé neví, co se děje s recyklovaným odpadem.

Vyplněné dotazníky, které mi poskytla firma Kosit, jsou vyplněné obyvateli obce Valaliky. Valaliky (2005) leží v Košické kotlině, asi 10 km jižně od Košic, ve střední nadmořské výšce 190 m. Vesnice je rozložena podél státní silnice Košice – Ždaňa v délce 2,7 km. Původně byla obec vybudována pouze po levé straně silnice, po druhé světové válce byla hustě zastavěna i pravá strana. Rozloha zastavěného území obce je 1,9 km2 (190 ha). Výměr celého katastrálního území obce je 8,6 km2 (860 ha). Valaliky jsou po Čani druhou největší obcí v okrese Košice – okolí. Aby vzorek oslovených lidí byl reprezentativní, je potřeba zjistit demografické složení obyvatel obce Valaliky a dodržet u oslovených respondentů stejný relativní poměr, který uvádějí tabulky. Podle údajů, které mi poskytl obecní úřad, je složení následující:

34

Tabulka č. 1: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle pohlaví Pohlaví  Muž  Žena  Celkem 

Absolutní  hodnota  2004  1980  3984 

Relativní  hodnota  51 %  49 %  100 % 

Zdroj: Obecní úřad Valaliky Tabulka č. 2: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle věku Věkové složení  Předproduktivní věk  Produktivní věk – muži  Produktivní věk – ženy  Poproduktivní věk – muži  Poproduktivní věk – muži  Celkem 

Absolutní  hodnota  762  1403  1191  225  403  3984 

Relativní  hodnota  %  19  35  30  6  10  100 

Zdroj: Obecní úřad Valaliky Tabulka č. 3: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle dosaženého vzdělání Dosažené vzdělání  Základní  Střední bez maturity  Střední s maturitou  Vysokoškolské  Celkem 

Absolutní  hodnota  1101  1191  778  147  3217 

Relativní  hodnota %  34  37  24  5  100 

Zdroj: Obecní úřad Valaliky Tabulka č. 4: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle ekonomické aktivity Ekonomická aktivita  Aktivní  Závislí  Důchodce  Podpora  Invalida  Celkem 

Absolutní  hodnota  1193  1752  218  18  2  3183 

Relativní  hodnota  %  37  55  7  1  0  100 

Zdroj: Obecní úřad Valaliky

35

V předchozích dvou tabulkách je celkový absolutní počet nižší, než je celkový počet obyvatel obce Valaliky. Tento rozdíl je způsoben tím, že obyvatelé nejsou povinni uvádět své vzdělání a svou ekonomickou aktivitu. Operacionalizací se nemusím zabývat, neboť veškeré proměnné jsou již definovány v samotném dotazníku. Dotazování můžu také vynechat, neboť dotazníky, v mém případě záznamové archy, mám již vyplněné. Nyní mohu přejít k samotnému statistickému zpracování. Pro zpracování záznamových archů je opět výhodné použít software MS Office, konkrétně aplikace Excel (jako použila firma Kosit a. s.) ve spojení s textovým editorem Word. Výsledky ze záznamových archů je ale nutné nakódovat, aby bylo možné je efektivně převést do digitální podoby jako primární data. Po převedení záznamových archů do nakódované digitální podoby je dobré jednotlivé kódy převést na příslušné hodnoty či odpovědi pro přehlednější pozdější zpracování. Výchozí tabulka pro následující zpracování by měla vypadat jako tabulka č. 5. Tabulka č. 5: Částečná ukázka výchozích dat 3.  4.  vzdělání  obyvatel

5.  město /  obec 

1.  pohlaví 

2. věk 

žena 

41 ‐ 60 

SŠ 

ne 

Valaliky 

muž 

41 ‐ 60 

SŠ 

ne 

Valaliky 

muž 

41 ‐ 60 

SŠ 

ne 

Valaliky 

muž 

41 ‐ 60 

SŠ 

ne 

Valaliky 

6. ot  Rodinný  dům  Rodinný  dům  Rodinný  dům  Rodinný  dům 

7. ot 

8. ot 

Zhodnocováním 

Ano 

Spalováním 

Ano 

Spalováním 

Ano 

Zhodnocováním 

Ano 

Zdroj: Vlastní práce Jak již bylo zmíněno v kapitole č. 5.4, firma Kosit a. s. špatně zpracovala výsledky ze svých záznamových archů a znemožnila tím tak tvorbu kontingenčních tabulek, ze kterých lze vyčíst různé souvislosti nebo zobrazit porovnání v grafické podobě.

36

Budeme-li se věnovat stejným pěti oblastem (tříděný sběr, komunální odpad, hodnocení aktivit, informovanost a tříděné komodity) jako firma Kosit a. s., tak by zpracování výsledků mělo být následující.

7.1 Tříděný sběr Tomuto tématu se věnovaly otázky č. 10, 12, 13 a 14. Konkrétně tedy: 10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru? 12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický odpad? 13. Máte v bytě prostorové možnosti na sběr tříděného odpadu? 14. Pokud jste majitelem rodinného domu, dostáváte kalendář tříděného sběru? Pokud primární data převedeme na sekundární do procentuální podoby, získáme tím následující tabulku, ze které lze pak vytvořit graf, pro přehlednější znázornění. Tabulka č. 6: Sekundární data tříděného sběru Otázka  Ano %  10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru?  99  12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický odpad?  52  13.  Máte  v bytě  prostorové  možnosti  na  sběr  tříděného  98  odpadu?  14.  Pokud  jste  majitelem  rodinného  domu,  dostáváte  99  kalendář tříděného sběru? 

Zdroj: Vlastní práce

37

Ne %  1  48 

Celkem %  100  100 

2 

100 

1 

100 

Graf č. 6: Tříděný sběr 99 %

99 %

98 %

100% 80% 52 %

60%

48 %

Ano

40%

Ne

20% 2%

1%

1%

0% 10. otázka

12. otázka

13. otázka

14. otázka

Legenda k otázkám viz tabulka č. 6

Zdroj: Vlastní práce Z výsledků je patrné, že téměř všichni respondenti se účastní programu tříděného sběru, mají v bytě prostorové možnosti na sběr tříděného odpadu a dostávají kalendář tříděného sběru. Třídit kuchyňský – biologický odpad je však ochotných pouze 52 % respondentů. Takto zpracované výsledky jsou více přehledné než zpracování firmou Kosit a. s., neboť relativní hodnoty v grafu lze vztáhnout na celou obec. Absolutní hodnoty, které uvádí ve svém výzkumu firma Kosit a. s., podávají zkreslené výsledky. Tento problém se týká všech grafů, které firma Kosit a. s. zpracovala ve svém výzkumu.

7.1.1 Další možné zpracování výsledků V této kapitole si ukážeme, jak je možné zpracovat primární data za pomoci kontingenčních tabulek a grafů. Věnovat se budeme porovnání odpovědí mužů a žen, případně odpovědí různých věkových skupin v jednotlivých otázkách.

38

Kontingenční tabulka č. 1: Odpovědi na otázku č. 10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru? Podle pohlaví. Pohlaví  respondentů  Muž  Žena  Celkový součet 

Ano % 

Ne % 

Celkový součet % 

100  98  99 

0  2  1 

100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Kontingenční tabulka č. 2: Odpovědi na otázku č. 10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru? Podle věku. Věk respondentů 18 ‐ 40  41 ‐ 60  61 a víc  Celkový součet 

Ano %  96  100  100  99 

Ne %  4  0  0  1 

Celkový součet %  100  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce U otázky č. 10 je celkem zbytečné vytvářet graf, neboť téměř všichni respondenti vždy odpovídali kladně. Podobná situace je i u ostatních otázek, které se věnovaly tříděnému sběru. Výjimku ale tvoří otázka č. 12, která zjišťovala ochotu třídit biologický odpad. Pro zajímavost jsem vybral souvislost odpovědí s věkem respondentů. Kontingenční tabulka č. 3: Odpovědi na otázku č. 12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický rozložitelný odpad? Podle věku. Věk respondentů 18 – 40  41 – 60  61 a víc  Celkový součet 

Ano %  57  58  35  52 

Ne %  43  42  65  48 

Celkový součet %  100  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Pro názornost výsledů si ukážeme i grafické zpracování.

39

Graf č. 7: Odpovědi na otázku č. 12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický rozložitelný odpad? Podle věku. 65 %

70% 60% 50%

58 %

57 % 43 %

42 % 35 %

40% 30%

Ano Ne

20% 10% 0% 18 ‐ 40

41 ‐ 60

61 a víc

Zdroj: Vlastní práce Hodnoty z předchozího grafu říkají, že více než polovina respondentů z prvních dvou věkových skupin je ochotna třídit biologický odpad. U věkové skupiny 61 a víc je tendence opačná. Více než dvě třetiny respondentů nejsou ochotny třídit biologický odpad.

7.2 Komunální odpad Komunálnímu odpadu se věnovaly následující otázky: 7. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s.? 8. Víte, co se stane s recyklovatelným odpadem, který vysbírá Kosit a. s.? 9. Víte, jaké komodity třídí Kosit a. s.? Primární data opět převedeme na sekundární do procentuální podoby pomocí Excelu, který automaticky vytvoří kontingenční tabulky.

40

Kontingenční tabulka č. 4: Odpovědi na otázku č. 7. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s.? Podle pohlaví. Pohlaví 

Spalováním %  Skladováním %

Muž  Žena  Celkový součet 

92  82  88 

Zhodnocováním % 

Neví % 

6  16  10 

2  2  2 

0  0  0 

Celkový  součet %  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Graf č. 8: Odpovědi na otázku č. 7. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s.? Podle pohlaví. 92 %

100%

82 %

90% 80% 70% 60%

Muž

50%

Žena

40% 30%

16 %

20%

6%

10%

0% 0%

2% 2%

0% Spalováním

Skladováním

Zhodnocováním

Neví

Zdroj: Vlastní práce Z výše uvedeného grafu vyplývá, že téměř všichni občané obce Valaliky vědí, jak firma Kosit a. s. zneškodňuje komunální odpad. Daleko zajímavější je ovšem i fakt, že 2 % mužů i žen odpovědělo, že neznají odpověď, přestože tato možnost odpovědi není součástí záznamového archu. Z tohoto lze vyvodit, že i respondenti odpovídali jinak, pokud jim to tazatel dovolil. Výsledné odpovědi na následující otázky č. 8 a 9 je opět možné uvést v jedné tabulce či grafu tak, jak to udělala firma Kosit a. s., neboť odpovědi jsou dichotomické, ale je potřeba vždy uvádět procenta. Pokud bychom však chtěli použít jakýkoliv detailnější rozbor (např. podle pohlaví, věku, vzdělanosti, …), musíme vytvořit kontingenční tabulku pro každou otázku zvlášť. 41

Kontingenční tabulka č. 5: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle pohlaví. Pohlaví  Muž  Žena  Celkový součet 

Ano %  47  71  58 

Ne %  53  29  42 

Celkový součet %  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Graf č. 9: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle pohlaví.

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

29 % 53 % Ne 71 %

Ano

47 %

Muž

Žena

Zdroj: Vlastní práce Údaje plynoucí z tabulky a grafu ukazují na lepší informovanost žen. Téměř tři čtvrtiny žen ví, co se děje s recyklovaným odpadem, ale u mužů více než polovina ne. Kontingenční tabulka č. 6: Odpovědi na otázku č. 9. Víte, jaké komodity třídí Kosit a. s.? Podle pohlaví. Pohlaví  Muž  Žena  Celkový součet 

Ano %  94  96  95 

Ne %  6  4  5 

Celkový součet %  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Vzhledem k prakticky shodným výsledkům je zbytečné uvádět pro větší názornost grafické zpracování. Z hodnot uvedených v tabulce můžeme vyčíst, že skoro všichni obyvatelé obce Valaliky ví, jaké komodity třídí firma Kosit. 42

7.3 Informovanost Jak jsem již v kapitole 6.4, použití jednoho grafu není vhodné řešení, ale i přesto se dá vytvořit celkem přehledný graf. Vycházet budeme z následující tabulky. V tomto případě se nebude jednat o kontingenční tabulku, ale pouze o vybraná data přizpůsobená konkrétnímu požadavku, aby se dal graf vytvořit. Tabulka č. 7: Informovanost Otázka  20. Znáte některé aktivity Kosit‐u a. s. určené pro děti?  21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.?  22. Myslíte si, že výše uvedený projekt je pro děti zajímavý i  z pohledu výuky o ŽP?  26. Víte, jaký platíte poplatek městu / obci za sběr odpadu?  

Ano % 

Ne % 

6  22  85 

94  78  15 

85 

15 

Zdroj: Vlastní práce Graf č. 9: Informovanost

100% 90%

15 %

15 %

85 %

85 %

80% 70% 60% 50%

78 % 94 %

40%

Ne Ano

30% 20% 10% 0%

22 % 6% 20. otázka

21. otázka

22. otázka

26. otázka

Legenda k otázkám: viz tabulka č. 7

Zdroj: Vlastní práce Podíváme-li se na výsledky, tak zjistíme, že respondenti se o aktivity pro děti příliš nezajímají. Je však zajímavé, že 85 % respondentů tyto aktivity hodnotí kladně i přesto, že je nezná. Tato skutečnost je způsobena tím, že respondent musí odpovědět, i když v předchozích otázkách odpověděl záporně. Na otázku, zda si lidé myslí, jestli je výše uvedený projekt zajímavý pro děti i z pohledu výuky o životním prostředí, by měli odpovídat lidé, kteří odpověděli alespoň na jednu z předcházejících otázek kladně. 43

Použijeme-li opět kontingenční tabulku, výsledek bude následovný. Pro tuto ukázku si vyberme otázku 21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.? Kontingenční tabulka č. 7: Odpovědi na otázku č 21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.? Podle věku. Věk  18 – 40  41 – 60  61 a víc  Celkový součet 

Ano %  35  16  22  22 

Ne %  65  83  78  78 

Celkový součet %  100  100  100  100 

Zdroj: Vlastní práce Graf č. 10: Odpovědi na otázku č 21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.? Podle věku.

120% 100% 80%

65 %

78 %

83 %

60%

Ne Ano

40% 20%

35 %

22 %

16 %

0% 18 ‐ 40

41 ‐ 60

61 a víc

Zdroj: Vlastní práce Toto zpracování nám umožňuje podrobnější náhled na odpovědi respondentů, kteří jsou rozděleni podle věku. Maskota, ježka Separka (viz příloha č. 4), znali nejčastěji respondenti ve věku 18 – 40 let. Naopak lidé ve věku 41 – 60 let věděli o Separkovi nejméně.

44

7.4 Hodnocení aktivit Tomuto tématu byly věnovány následující otázky: 23. Jak jste spokojený s informacemi ohledně aktivit spol. Kosit a. s.? 24. Jak byste hodnotili čistotu ve vaší městské části? Tyto aktivity (u otázky č. 24 označme aktivitu jako udržování čistoty) jsou hodnoceny známkami jako ve škole. Nebudeme-li požadovat detailnější rozbor těchto otázek, není potřeba vytvářet kontingenční tabulky pro každou otázku zvlášť a můžeme opět použít jeden graf. Tabulka č. 8: Hodnocení aktivit Otázka 

23. Jak jste spokojený s informacemi  ohledně aktivit spol. Kosit a. s.?  23. Jak jste spokojený s informacemi  ohledně aktivit spol. Kosit a. s.?  Zdroj: Vlastní práce

1 % 

2 % 

3 % 

4 % 

5 % 

26 

55 

17 

1 

1 

11 

46 

32 

10 

1 

Graf č. 11: Hodnocení aktivit 0%

20%

40%

60%

80%

100%

1 23. otázka

26 %

55 %

1% 17 % 1%

2 3 4 5

24. otázka

11 %

46 %

32 %

1% 10 %

Zdroj: Vlastní práce Budeme-li považovat hodnocení 1 a 2 za kladné, pak je z výsledků patrné, že více než polovina respondentů hodnotí aktivity firmy Kosit kladně. Ohledně informovanosti o aktivitách je spokojeno celkem 81 % respondentů a pouze 2 % jsou nespokojeni. Zbytek 45

si zachovává neutrální postoj. S čistotou je spokojena pouze větší polovina respondentů (57 %). 11 % respondentů můžeme označit jako nespokojené, neboť čistotu města ohodnotili známkami 4 a 5. Zbylých 32 % ohodnotilo čistotu průměrně.

7.5 Tříděné komodity V otázce č. 11 firma Kosit zjišťovala, jaké komodity se v domácnostech nejvíce třídí a chtěla, aby respondenti určili pořadí. Nejvíce tříděná komodita dostala 1 a nejméně 3. Přihlédneme-li ke všem možným variantám odpovědí, je statistické zpracování poněkud obtížnější. Proto provedeme následující zpracování. Vezmeme tříděné komodity jako celek a určenému pořadím přidělíme body. První pořadí získá tři body, druhé dva a třetí volba jeden bod. Pokud někdo uvedl u některých komodit stejné pořadí, předpokládám, že třídění věnuje stejnou pozornost, a proto daným komoditám přidělíme stejný počet bodů. Pokud ovšem respondent označil pouze jednu možnost, tak ta získává tři body a ostatní komodity žádný. Pro přehlednost uvedeme tabulku č. 9, která poskytla hodnoty pro výsledný graf č. 12. Tabulka č. 9: Tříděné komodity Tříděné komodity  Papír  Sklo  Plasty a kov 

Relativní četnost  Získané  bodů v %  body  33  176  21  112  46  248 

Zdroj: Vlastní práce

46

Graf č. 12: Tříděné komodity

Papír 33 % Plasty a kov 46 %

Sklo 21 %

Zdroj: Vlastní práce Z výsledků je patrné, že jsme použili podobný způsob jako firma Kosit. Z výsledků vyplývá, že téměř polovina tříděných komodit tvoří plasty a kov. Další nejvíce tříděnou komoditou je papír a nejméně je tříděno sklo.

7.6 Ostatní otázky V této kapitole se prvně podíváme na otázku č. 25, ve které společnost Kosit zjišťovala od respondentů, co by chtěli zlepšit. Dále se zaměříme na stanovené hypotézy, ukážeme si příslušné kontingenční tabulky a grafy, které nám pomohou hypotézy potvrdit nebo vyvrátit. Poslední otázku, kterou je potřeba zpracovat je otázka č. 25. Co byste zlepšili ve službách společnosti Kosit a. s.? Tato otevřená otázka byla v původním zpracování firmou Kosit zahrnuta do grafu č. 4: Informovanost. Tento graf byl zvolen špatně. Správné řešení můžeme vidět níže.

47

Kontingenční tabulka č. 8: Návrh na zlepšení služeb. Podle věku. Dosažené  vzdělání  ZŠ  SŠ  VŠ  Celkový  součet 

Úklid  okolí %  0  2  29 

Spalovna  %  13  3  0 

Častější sběr  odpadu %  8  5  0 

Více  tašek %  21  11  0 

3 

5 

5 

13 

58  80  71 

celkový  součet %  100  100  100 

74 

100 

Nic % 

Zdroj: Vlastní práce Graf č. 13: Návrh na zlepšení služeb. Podle Věku 80 % 71 %

80% 70%

58 %

60% 50% 40%

ZŠ

29 %

30% 20% 10%

SŠ

21 % 2% 0%

13 % 8% 5% 3% 0% 0%

VŠ

11 % 0%

0% Úklid okolí

Spalovna

Častější  sběr  odpadu

Více tašek

Nic

Zdroj: Vlastní práce Z výsledků je patrné, že většina respondentů (74 %) nepociťuje potřebu něco zlepšovat. 30 % vysokoškolsky vzdělaných respondentů vidí jako nedostatek čistotu okolí, resp. úklid. Nyní se již můžeme zaměřit na hypotézy. První zvolenou hypotézu H1 nemůžeme vyhodnotit, protože nemáme k dispozici všechny potřebná data. Ostatní hypotézy však již můžeme vyhodnotit. H2

Všichni ví, co dělá firma Kosit s komunálním odpadem.

Jak je patrné z výsledků v kapitole 7.2 Komunální odpad, tato hypotéza se nepotvrdila. Přestože 88 % respondentů uvedlo správnou odpověď (spalováním), ostatní odpovídali špatně. 48

H3

Mladší generace je více ochotná třídit biologický odpad.

Z kontingenční tabulky č. 3 (s. 39) lze vyčíst, že respondenti ve věku 19 – 60 let jsou více (téměř 60 %) ochotni třídit biologický odpad než respondenti nad 60 let. U nejstarší kategorie je ochotno třídit biologický odpad pouze 35 %. Tato hypotéza se tedy potvrdila.

H4

Staří lidé neví, co se děje s recyklovaným odpadem.

Pro tuto potvrzení (vyvrácení) této hypotézy je potřeba sestavit kontingenční tabulku, která bude zohledňovat věk respondentů a otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Kontingenční tabulka č. 9: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle věku. Popisky  řádků  18 – 40  41 – 60  61 a víc  Celkový  součet 

Ano % 

Ne % 

70  58  48 

30  42  52 

Celkový  součet %  100  100  100 

58 

42 

100 

Zdroj: Vlastní práce

49

Graf č. 14: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle věku. 70 % 70% 58 % 60% 48% 50% 40%

52 %

42 % Ano

30 %

30%

Ne

20% 10% 0% 18 ‐ 40

41 ‐ 60

61 a víc

Zdroj: Vlastní práce Přestože většina (70 %) respondentů ve věkové kategorii 18 – 40 ví, co se stane s recyklovaným odpadem, se tato hypotéza nepotvrdila. V kategoriích 41 – 60 a 61 a více let kolem poloviny respondentů také ví, co se s recyklovaným odpadem děje.

50

8 Shrnutí zpracování a ukázka rozdílů Jak je zřejmé z kapitol 5, 6 a 7 rozdílů ve zpracování bylo hned několik. V této kapitole je budeme přímo porovnávat a ukazovat si hlavní rozdíly. Nejprve jsme si stanovili cíl, kterého chceme dosáhnout, či problém, který má výzkum popsat případně vyřešit. Dále jsme si určili hypotézy, které se nám potvrdily či vyvrátily. Personalizací jsme se zabývat nemuseli, ale zjistili jsme demografické rozložení obyvatelstva v obci Valaliky. Veškeré tyto kroky firma Kosit neudělala. Při návrhu vlastního dotazníku (viz příloha č. 2) jsme se zaměřili na eliminaci chyb, které se vyskytly v původním dotazníku. Další chybou, které se dopustila firma Kosit je nedůkladné proškolení tazatelů, kteří měli na starosti sběr dat. Nyní již k samotnému zpracování. Největší problém, který vznikl v tomto kroku, byl převod na sekundární data a rozdělení na různé obce. Pokud by firma Kosit patřičné hodnoty správně nakódovala, mohla by vše sepsat do jedné tabulky (viz příloha č. 5) se zachováním primárních dat. Takto vzniklá tabulka by se pak stala výchozím bodem pro další zpracování. Z takovéto tabulky jsme nadále vycházeli i my. Jak již bylo několikrát zmíněno, firma Kosit použila pro zpracování absolutní hodnoty, my relativní. Tyto hodnoty jsme získali ze správně převedených výsledků do PC. Dále jsme se snažili být při vyhodnocování výsledků důkladnější a používali jsme kontingenční tabulky s řádkovou četností. Z dat plynoucích z kontingenčních tabulek jsme pak vytvářeli přehledné grafy, které vždy obsahaly popis hodnot a legendu. Při výběru typu grafu jsme vždy zvolili takový, aby jeho vypovídací hodnota byla co nejvyšší. Tato skutečnost se firmě Kosit ne vždy povedla. Pokud pro některé vyhodnocení nebyla použita kontingenční tabulka, byla tabulka sestavena co nejpřehledněji. Ke každému grafu nebo tabulce jsme vždy uvedli krátký komentář popisující výsledek. Při použití jednoho grafu pro více otázek ve sledované oblasti jsme v legendě zachovali celé původní znění otázky a patřičné popisky datových os, aby bylo na první pohled zřejmé, o co se jedná. Před uvedením grafu jsme vždy sestavili i průvodní tabulku. Po zpracování dat jsme provedli vyhodnocení a popsání výsledků. 51

Poznámka Možné

odchylky

či

nepřesnosti

v tabulkách

jsou

způsobeny

automatickým

zaokrouhlováním na celá čísla nebo procenta. Uvádět v těchto případech procenta na desetinná místa je nevhodné.

52

9 Závěr V této práci jsme se zabývali již provedeným výzkumem firmou Kosit. Nejprve jsme se seznámili s potřebnými teoretickými znalostmi, které jsou uvedeny v teoretické části a poté jsme provedli analýzu výzkumu a interpretaci výsledků. Firma Kosit se při svém výzkumu, který zjišťoval spokojenost zákazníků, získával zpětnou vazbu, hledal nové nápady na zlepšení a zjišťoval informovanost zákazníků, dopustila těchto základních chyb: 

nepřesně stanovený cíl



nesestavené hypotézy



nesestavený plán



zanedbaná operacionalizace



špatné proškolení tazatelů



formulace a pořadí otázek



výběr pravděpodobnostního vzorku

Největší problém ovšem vznikl při statistickém zpracování, které obsahovalo závažné chyby: 

použití absolutních četností



nevhodně zvolené grafy



nepřesné legendy a popisky datových os



bez interpretace výsledků

Při návrhu vlastního zpracování jsme se snažili zachovat formát, který použila pro zpracování firma Kosit. Přestože toto zpracování není vždy nejlepší možné, tak naše provedení má lepší vypovídací hodnotu. Dobrá vypovídací hodnota je základ pro porozumění zákazníkům a pro další rozvoj do budoucna. Pro příští marketingový výzkum bychom firmě Kosit mohli doporučit následující postup: 1. Stanovit si cíl, kterého chceme dosáhnout 2. Definovat problém, který chceme vyřešit 3. Sestavit hypotézy 53

4. Provést operacionalizaci 5. Zvolit druh průzkumu 6. Zvolit metodu sběru dat (proškolit tazatele, pečlivě sestavit dotazník – pokud bude potřeba) 7. Vybrat správně reprezentativní vzorek 8. Sesbírat data 9. Analyzovat a nakódovat data 10. Zvolit správnou metodu zpracování 11. Analyzovat a interpretovat výsledky 12. Odvodit závěry z výsledků Samozřejmě je dobré vše sepsat do plánu marketingového výzkumu, který bude obsahovat i finanční náklady a časový horizont. Při provádění výzkumu není potřeba vždy postupovat přesně, jak uvádí odborná literatura, ale je potřeba dodržet alespoň základní postup, který nám zajistí, že výsledky budou relevantní a objektivní.

54

10 Použité zdroje ARMSTRONG, G., KOTLER, P.,

HARKER, M., BRENNAN, R. Marketing:

An Introduction. 8. vyd. Harlow (Anglie): Pearson Education Limited, 2009. 648 s. ISBN 978-0-273-71395-1. FORET, M. Marketingová komunikace. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2006. 443 s. ISBN 80-251-1041-9. FORET, M. Marketingový průzkum – Poznáváme svoje zákazníky. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2008. 124 s. ISBN 978-80-251-2183-2. FORET, M., PROCHÁZKA, P., URBÁNEK, T. Marketing: základy a principy. 2. vyd. Brno: Computer Press, 2005. 149 s. ISBN 80-251-0780-6. FORET, M., STÁVKOVÁ, J., VAŇOVÁ, A. Marketongový výzku – Distanční studijní opora. 1. vyd. Znojmo: Tiskárny Havlíčkův Brod, 2006. 116 s. ISBN 80-239-7755-5. KOTÍKOVÁ, H., ZLÁMAL, J. Základy marketingu. 1. vyd. Univezita Palackého Olomouc, 2006. 78 s. ISBN 80-244-1489-9.

KOTLER, P. MARKETING OD A DO Z. Osmdesát pojmů, které by měl znát každý manažer. 1. vyd. Praha: Management Press, 2003. 203 s. ISBN 80-7261-082-1. KOTLER, P., ARMSTRONG, G., SAUNDERS, J., WONG, V. Principles of marketing. Hertfordshire (Anglie): Prentice Hall Europe, 1996. 955 s. ISBN 0-13-165903-0.

MERCER, D. Marketing. 2 vyd. Oxford (Anglie): Blackwell Publishers Ltd, 1996. 576 s. ISBN 0-631-19638-2.

SOLOMON, M., R. a kol. MARKETING – očima světových marketing manažerů. 1. vyd. Brno: Computer Press, 2006. 552 s. ISBN 80-251-1273-X. 55

Internetové zdroje Asociace Public Relations Agentur [online]. 1997 [cit. 2010-03-25]. Co je PR. Dostupné z WWW: . História, poslanie, ciele [online]. 2001 [cit. 2009-03-01]. Dostupný z WWW: . Obec VALALIKY [online]. 2005 [cit. 2010-02-20]. O OBCI. Dostupné z WWW: . TOMAN, M. Marketingové noviny [online]. 22. 9. 2003 [cit. 2010-01-25]. Marketingová komunikace (1.). Dostupné z WWW: .

strana

Seznam obrázků Obrázek č. 1: Schéma marketingového mixu

14

Obrázek č. 2: Jednotlivé kroky v procesu marketingového průzkumu

18

Obrázek č. 3: Přímé písemné dotazování – dotazník

19

Obrázek č. 4: Zprostředkované dotazování – rozhovor

19 strana

Seznam grafů Graf č. 1: Tříděný sběr – Kokšov

30

Graf č. 2: Komunální odpad – Kokšov

31

Graf č. 3: Hodnocení aktivit – Kokšov

31

Graf č. 4: Informovanost – Kokšov

32

Graf č. 5: Tříděné komodity – Kokšov

33

Graf č. 6: Tříděný sběr

38

Graf č. 7: Odpovědi na otázku č. 12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický rozložitelný odpad? Podle věku.

40

56

Graf č. 8: Odpovědi na otázku č. 7. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s.? Podle pohlaví.

41

Graf č. 9: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle pohlaví.

42

Graf č. 9: Informovanost

43

Graf č. 10: Odpovědi na otázku č 21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.? Podle věku.

44

Graf č. 11: Hodnocení aktivit

45

Graf č. 12: Tříděné komodity

47

Graf č. 13: Návrh na zlepšení služeb. Podle věku

48

Graf č. 14: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle věku.

50 strana

Seznam tabulek Tabulka č. 1: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle pohlaví

35

Tabulka č. 2: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle věku

35

Tabulka č. 3: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle dosaženého vzdělání

35

Tabulka č. 4: Rozdělení obyvatel obce Valaliky podle ekonomické aktivity

35

Tabulka č. 5: Částečná ukázka výchozích dat

36

Tabulka č. 6: Sekundární data tříděného sběru

37

Tabulka č. 7: Informovanost

43

Tabulka č. 8: Hodnocení aktivit

45

Tabulka č. 9: Tříděné komodity

46 strana

Seznam kontingenčních tabulek Kontingenční tabulka č. 1: Odpovědi na otázku č. 10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru? Podle pohlaví.

39

Kontingenční tabulka č. 2: Odpovědi na otázku č. 10. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru? Podle věku.

39

Kontingenční tabulka č. 3: Odpovědi na otázku č. 12. Jste ochotní třídit kuchyňský – biologický rozložitelný odpad? Podle věku.

39

Kontingenční tabulka č. 4: Odpovědi na otázku č. 7. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s.? Podle pohlaví.

57

41

Kontingenční tabulka č. 5: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle pohlaví.

42

Kontingenční tabulka č. 6: Odpovědi na otázku č. 9. Víte, jaké komodity třídí Kosit a. s.? Podle pohlaví.

42

Kontingenční tabulka č. 7: Odpovědi na otázku č 21. Znáte maskota tříděného sběru spol. Kosit a. s.? Podle věku.

44

Kontingenční tabulka č. 8: Návrh na zlepšení služeb. Podle věku.

48

Kontingenční tabulka č. 9: Odpovědi na otázku č. 8. Víte, co se stane s recyklovaným odpadem, který vysbírá firma Kosit a. s.? Podle věku.

58

49

Přílohy Příloha č. 1: Původní dotazník pro sběr dat

Příloha č. 2: Navrhnutý dotazník ke sběru komunálního odpadu a recyklace firmy Kosit a. s. Vážení a milí přátelé, čas letí neúprosně každému. Nám také. Na základě dlouhodobější působnosti naší společnosti Kosit a. s. v Košicích jsme se rozhodli Vás oslovit se spoluprací, která by mohla přinést pro naši společnost nové nápady, zpětnou vazbu na Váš pohled směrem k nám a v konečném důsledku na zlepšení služeb a Vaši spokojenost. Kosit a. s. přivítá všechny Vaše připomínky a návrhy, které velmi podrobně prověří a vyvodí následující závěry a opatření vedoucí právě k prospěchu celé naší komunity. Velmi pěkně Vás prosíme, abyste využili tuto příležitost spolupracovat na společných cílech zaměřených na zlepšování životního prostředí cestou sběru, separace a recyklace odpadu a darovali Váš čas, přibližně 3-5 minut, na odpovědi na dotazník. Děkujeme. Dotazník: 1. Pohlaví  Žena

 Muž

2. Ve které věkové kategorii se nacházíte?  18 – 40 roků  41 – 60 roků

 61 a více roků

3. Jaké máte nejvyšší ukončené vzdělání  Základní  Střední

 Vysokoškolské

4. Jste obyvatelem města Košice?  Ano  Ne 5. V které části města Košic bydlíte? Pokud nejste obyvatel města Košice, pokračujte otázkou číslo 6.  Staré Město

 Barca

 Dargovských hrdinov

 Džungľa

 Juh

 Kavečany

 Košická Nová Ves

 Krásna

 KVP

 Lorinčík

 Lunik IX

 Myslava

 Nad Jazerom

 Pereš

 Poľov

 Sever

 Sídlisko Ťahanovce

 Šaca

 Šebastovce

 Západ

 Iné

 Vyšné Opátske

6. Ve kterém městě (obci) bydlíte? Na tuto otázku odpovídejte pouze, pokud nejste obyvatelem města Košice. ………………………………………………… 7. V jakém typu domu bydlíte?  Rodinný dům  Činžovní dům

 Panelák

 Jiný: ………………….. 8. Pokud bydlíte v rodinném domě, dostáváte kalendář tříděného sběru? Na tuto otázku odpovídejte pouze, pokud bydlíte v rodinném domě.  Ano

 Ne

9. Víte, jak se zneškodňuje komunální odpad, který vysbírá Kosit a. s. z Košic?  Spalováním  Skladováním  Zhodnocováním  Nevím  Jinak:………………..

10. Víte, co se stane s recyklovatelným odpadem, který vysbírá Kosit a. s.? Pokud ano, uveďte konkrétní příklad.  Ano: …………………..

 Ne

11. Víte, jaký odpad třídí Kosit a. s.? Můžete označit více možností.  Papír

 Bílé sklo

 Barevné sklo

 Kov

 Dřevo

 Plasty

12. Zúčastňuje se Vaše rodina programu tříděného sběru?  Ano  Ne Pokud jste odpověděli „ne“ uveďte důvod. Důvod: ………………………………………………………………………… 13. Který odpad se nejvíce třídí ve Vaší domácnosti? Uveďte pořadí: 1 – nejvíce, 4 – nejméně.  Papír

 Sklo

 Plast

 Kov

14. Byli byste ochotní třídit kuchyňský – biologický odpad (odpad z jídel, potravin)?  Ano  Spíše ano  Spíše ne  Ne 15. Máte doma prostorové možnosti na sběr tříděného odpadu?  Ano  Ne 16. Znáte některé aktivity KOSITu a. s. pro děti a širokou veřejnost? Pokud „ano“ uveďte které.  Ano: …………………………………………..

 Ne

17. Jakého maskota má Kosit a. s. pro sběr tříděného odpadu? …………………………………………………………. 18. Myslíte si, že je maskot zajímavý pro děti z pohledu výuky o živ. Prostředí?  Ano  Ne Pokud máte jakýkoliv další zajímavý nápad, jak zaujmout děti i širokou veřejnost co nejvíce k tématu živ. Prostředí, uveďte ho, prosím. …………………………………………………………... 19. Jak jste spokojení s informacemi poskytovanými spol. Kosit a. s. o jejich aktivitách?  Velmi spokojen  Spíše pokojen  Spíše nespokojen  Velmi nespokojen

20. Jak hodnotíte čistotu ve vaší městské části?  Velmi spokojen  Spíše pokojen

 Spíše nespokojen

 Velmi

nespokojen 21. Co byste zlepšili ve službách Kosit a. s.? …………………………………………………………… 22. Víte, jaký poplatek platíte městu/obci za sběr odpadu? …………………………….. Následující blok otázek je určen pouze obyvatelům Košic. 23. Využíváte velkokapacitní kontejnery během celoročního uklízení ve Vaší městské části?  Ano  Ne 24. Využíváte velkokapacitní kontejnery mobilního sběru nebezpečných odpadů a papíru?  Ano  Ne 25. Vyjmenujte místa, kde se nacházejí sběrné dvory pro obyvatele. ……………………………………………………………………………………… 26. Jaká je cena za přivezený odpad do sběrných dvorů pro obyvatelstvo? 0€ 2€ 5€  10 €  Nevím 27. Víte, jaký odpad je možné dovést do sběrných dvorů? Pokud ano, uveďte příklady.  Ano:………………………………………….

 Ne

Příloha č. 3: Zpracované výsledky z oblasti Kokšov

Příloha č. 4: Ježek Separko

Příloha č. 5: Výchozí tabulka pro statistické zpracování (neúplná)