Identifikace faktorů ovlivňujících poslechovost rádia Petrov

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Identifikace faktorů ovlivňujících poslechovost rádia Petrov Bakalářská práce

Vedoucí práce: Mgr. Kateřina Myšková, Ph.D.

Brno 2013

Alexandra Horáková

Na tomto místě bych ráda poděkovala především Mgr. Kateřině Myškové, Ph.D. za odborné vedení a za čas, který mi při tvorbě mé bakalářské práce věnovala. Další poděkování patří Mgr. Lence Koutné za poskytnutí dat a potřebných informací. Dále bych chtěla touto cestou poděkovat mé rodině za jejich podporu po dobu mého dosavadního studia.

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci zpracovala samostatně s použitím literatury a ostatních zdrojů uvedených v seznamu. V Brně dne 9. prosince 2012

__________________

Abstract Horáková, A. Identification of factors affecting the audience ratings of radio Petrov. Bachelor thesis. Brno: Mendel university of Brno, Faculty of Business and Economics, 2013. The aim of thesis is to create a model describing the audience ratings of radio Petrov and also to identify factors that could significantly affect radio audience ratings. The theoretical part describes the characteristics of the media, communication mix and the South Moravian radio stations. This section also describes predicted factors, which affects audience ratings and the characteristics of radio Petrov is included as well. In the practical part the analysis of time series is done and the appropriate model is created. The last part focuses on the impact of the number of advertising on the audience ratings of radio Petrov by using correlation analysis. Keywords Media, audience ratings, radio Petrov, time series, advertising

Abstrakt Horáková, A. Identifikace faktorů ovlivňujících poslechovost rádia Petrov. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakulta, 2013. Cílem bakalářské práce je vytvoření modelu popisujícího poslechovost rádia Petrov a také určení faktorů, které by mohly ovlivnit značným způsobem poslechovost rádia. V teoretické části je popsána charakteristika médií, komunikačního mixu a Jihomoravských rozhlasových stanic. V této části jsou popsány vytipované faktory ovlivňující poslechovost a také je zde uvedena charakteristika rádia Petrov. V praktické části je provedena analýza časové řady a vytvoření vhodného modelu. Poslední část práce je zaměřena na zjištění vlivu počtu reklam na poslechovost rádia Petrov pomocí korelační analýzy. Klíčová slova Média, poslechovost, rádio Petrov, časová řada, reklama

Obsah

6

Obsah 1

2

Úvod a cíl práce 1.1

Úvod .........................................................................................................10

1.2

Cíl práce ................................................................................................... 11

Literární rešerše 2.1

12

Média ....................................................................................................... 12

2.1.1

Definice médií .................................................................................. 12

2.1.2

Rozdělení médií ............................................................................... 13

2.1.3

Vliv a účinek médií ........................................................................... 14

2.2

Komunikační mix..................................................................................... 15

2.2.1 2.3

Vytipované faktory související s poslechovostí ............................... 17

Vývoj rozhlasu na našem území ............................................................. 20

2.3.1

Definice rozhlasu ............................................................................ 20

2.3.2

Historie rozhlasového vysílání........................................................ 20

2.3.3

Současné rozhlasové vysílání na našem trhu .................................. 21

2.3.4

Jihomoravské rozhlasové stanice ................................................... 22

2.4

3

10

Rádio Petrov ........................................................................................... 25

2.4.1

Historie a současnost ...................................................................... 25

2.4.2

Profil rádia Petrov ........................................................................... 26

Metodika

28

3.1

Vymezení časových řad a jejich rozdělení .............................................. 28

3.2

Problémy se srovnalostí .......................................................................... 29

3.3

Měření úrovně dynamických jevů .......................................................... 29

3.4

Elementární charakteristiky vývoje........................................................ 30

3.5

Základní přístup k modelování časových řad ......................................... 32

3.5.1 3.6

Klasický model ................................................................................ 32

Vyrovnání časové řady ............................................................................ 33

Obsah

7

3.6.1

Mechanické vyrovnání .................................................................... 33

3.6.2

Analytické vyrovnání ...................................................................... 34

3.7

Statistické modely sezónnosti................................................................. 35

3.7.1 3.8

Regresní analýza ..................................................................................... 36

3.8.1 4

Regresní přístup .............................................................................. 35

Předpoklady klasického lineárního regresního modelu..................37

Vlastní práce 4.1

38

Zdrojová data .......................................................................................... 38

4.1.1

Měření poslechovosti ...................................................................... 38

4.1.2

Zdrojová data .................................................................................. 38

4.2

Poslechovost rádia Petrov....................................................................... 39

4.3

Elementární charakteristiky ................................................................... 40

4.4

Sestavení modelu .................................................................................... 42

4.5

Ověření vhodnosti modelu ..................................................................... 48

4.6

Predikce dalšího vývoje poslechovosti na rok 2012 ............................... 53

4.7

Vytipované faktory ovlivňující poslechovost .......................................... 55

4.7.1

Reklama .......................................................................................... 56

4.7.2

Soutěže ............................................................................................ 58

4.7.3

Konkurence ..................................................................................... 58

5

Závěr

59

6

Literatura

61

Příloha č. 1

65

Příloha č. 2

66

Příloha č. 3

68

Seznam obrázků

8

Seznam obrázků Obr. 1 Jak komunikační mix navazuje na mix marketingový

15

Obr. 2

Komunikační mix

17

Obr. 3

Graf časové řady poslechovosti rádia Petrov

39

Obr. 4

Graf Absolutních přírůstků v letech 2002-2011

41

Obr. 5

Graf sezónních diferencí v letech 2002-2011

42

Obr. 6

QLR test

43

Obr. 7

Graf proložení empirických hodnot klouzavými průměry 44

Obr. 8

Graf skutečných a vyrovnaných hodnot

48

Obr. 9

Graf reziduí

49

Obr. 10

Grafy ACF a PACF

50

Obr. 11

Q-Q graf pro normalitu

52

Obr. 12

Graf znázorňující předpověď poslechovosti na rok 2012 53

Obr. 13

Bodový diagram vlivu reklam na poslechovost

57

Obr. 14

Pokrytí rádia Petrov

65

Obr. 15

Logo rádia Petrov

65

Seznam tabulek

9

Seznam tabulek Tab. 1 Tabulka nejposlouchanějších rozhlasových stanic v Jihomoravském kraji

22

Tab. 2 Tabulka popisující posluchače rádia Petrov z období 1.130.6 2012 27 Tab. 3

Předpoklady regresního modelu

37

Tab. 4

OLS tabulka

45

Tab. 5

Tabulka koeficientů a F-testu

46

Tab. 6

OLS tabulka

46

Tab. 7 Tabulka koeficientů a F-testu

47

Tab. 8

Testy normality

51

Tab. 9

Hodnoty předpovědi

54

Tab. 10

Tabulka hodnot korelační matice

57

Tab. 11

Elementární charakteristiky vývoje

66

Tab. 12

Elementární charakteristiky – sezónní

68

Úvod a cíl práce

10

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod

Média jsou nespornou součástí našeho každodenního života ve všech svých podobách. Obklopují nás ve všech sférách lidského života. Jsou mocným prvkem k ovlivňování i utváření názorů jednotlivce. Nikdo z nás si dnes již nedovede představit, jak by společnost fungovala bez přítomnosti médií. Díky médiím máme možnost být neustále informováni o dění v celém světě, můžeme se v myšlenkách přenést v jediném okamžiku do jiných zemí a do jiného času. Média jsou také zdrojem naší zábavy, šiřitelem kultury a zaplňují velké procento našeho volného času. Jsou našim společníkem, doprovázejí nás v každé denní či noční době, dle naší potřeby je můžeme nechat na nás působit. Média mohou být však také agresivním společníkem a manipulátorem lidského chování. Média prostupují náš život od nejvyšších sfér ekonomických, politických a společenských až po sféry nejintimnějších částí lidského života. Mohou být mocenským nástrojem stejně tak jako společníkem, který nás zásobuje svým obsahem vzdělávacím, faktickým a obohacujícím. Média působí na člověka zatím stále v audiovizuální rovině, vnímáme je zrakem a sluchem. Pokrok může přinést další úroveň ovlivnění člověka medii a to i dalšími smysly, jako je například čich či hmat. Tím se zabývat zatím nebudeme, je ovšem zajímavé tuto myšlenku alespoň zmínit. Pro moji práci jsem si vybrala jedno z médií, které máme možnost vnímat pouze sluchem, ale o to více nám může umožnit rozvíjet naše kreativní myšlení či fantazii. Tím mě rozhlas jako médium zajímá. Výběr konkrétního rozhlasového média, kterému se budu věnovat v mé práci, podpořilo i to, že žiji ve městě Brně, jsem patriotkou a vše brněnské je mi milé a blízké. Rádio Petrov bylo pro mě přístupné i z hlediska možnosti spolupráce s Mgr. Lenkou Koutnou. Věnovat se v mé práci budu poslechovosti, jelikož pro rádio Petrov je tento ukazatel velmi důležitý a představuje pro něj zpětnou vazbu jeho snažení. Zaujalo mě, že jsem doposud nenašla žádnou publikaci nebo studii zabývající se identifikací faktorů ovlivňujících poslechovost rádií, přičemž si myslím, že takové faktory existují a měly by se brát v úvahu. Nejzřetelnějším faktorem se mi z osobních důvodů jevilo působení reklamy ve vysílání. Chápu, že reklamní prvky do rádia patří a jsou důležité z hlediska ekonomického pro komerční typy rádií, k jakým patří i rádio Petrov. Osobně vnímám většinu reklamních spotů, jako agresivní a vtíravý prvek, který je důvodem ke změně poslechové stanice.

Úvod a cíl práce

11

1.2 Cíl práce Hlavním cílem mé práce je vytvoření vhodného modelu popisujícího poslechovost rádia Petrov v letech 2002-2011. Navazujícím cílem této práce pak bude určení faktorů, které by mohly značným způsobem ovlivnit poslechovost rádia Petrov. Budu pracovat s programy Gretl a Microsoft Excel, které použiji pro analýzu dat. Práce bude rozdělena na teoretickou a praktickou část. V metodice popíši základní pojmy a principy časových řad a regresní analýzy. V teoretické části představím média, jejich rozdělení a vliv na společnost. Uvedu zde charakteristiku komunikačního mixu, kterého jsou média nespornou součástí. Následovat bude obecná charakteristika mnou vytipovaných faktorů, které mohou mít vliv na poslechovost. Vzhledem k tomu, že se v mé práci budu věnovat ze všech médií pouze rozhlasu, stručně popíši jeho historii a charakteristiku Jihomoravských rozhlasových stanic. Poté se zaměřím na historii a současnost rádia Petrov a také jeho formát. V praktické části nejdříve okomentuji původ a charakteristiku získaných dat. Dále budu pracovat s časovou řadou, kde použiji elementární charakteristiky k poznání základních vlastností. Nicméně stěžejním úkolem bude modelování, kterým dospěji k vytvoření vhodného modelu poslechovosti rádia Petrov. Vhodnost modelu ověřím pomocí několika testů, které jsou součástí předpokladů klasického lineárního regresního modelu. Vytvořený model budu interpretovat. Dalším krokem vytvořím predikci budoucího vývoje a stanovím doporučení, které by mohlo vést k navýšení poslechovosti rádia Petrov. V neposlední řadě okomentuji vytipované faktory ovlivňující poslechovost již vztažené k samotnému rádiu Petrov. Ze všech faktorů zvolím reklamy a zjistím jejich vliv na poslechovost pomocí regresní analýzy. V úplném závěru provedu celkové shrnutí nejdůležitějších poznatků mé práce.

Literární rešerše

12

2 Literární rešerše V první části literární rešerše si přiblížíme a představíme média, jejich definici, rozdělení, vliv a účinky na společnost. Seznámíme se s komunikačním mixem a jeho složkami, postupně uvedeme vytipované faktory ovlivňující poslechovost. V druhé části si popíšeme stručnou historii rozhlasu a jeho působení na současném trhu se zaměřením na Jihomoravský kraj. Na závěr si podrobněji představíme rádio Petrov, jeho historii a současnost.

2.1 Média 2.1.1

Definice médií

„Pojem médium pochází z latinského přídavného jména medium, což znamená nacházející se uprostřed. Médium má tedy charakter prostředku, něco zprostředkovává, je prostředníkem‘‘ (Schellmann, 2004, str. 9). Z výše uvedeného nám vyplývá, že pojem médium je spojen s myšlenkou zprostředkování. Dle Pouperové (2010) jsou média v dnešní moderní a vzdělané společnosti nepochybně fenoménem. Média jsou komunikačním a informačním prostředkem každé vyspělé společnosti a jejich existence a kvalitní fungování je její nezbytnou součástí. Upřesňující je definice Pouperové (2010), která zdůrazňuje, že „média jako prostředky přenosu ke své existenci nutně potřebují obsah, který by mohla přenášet, a také recipienty, kteří budou přenášené obsahy vnímat. Média jsou nositelé a šiřitelé kultury. Sama o sobě jsou prvkem kultury. Kulturu vytvářejí a šíří‘‘ (Pouperová, 2010, str. 18). Například Urban, Dubský a Murdza (2011) uvádí, že mediální systém je pro jedince, skupiny i společnost důležitý z hlediska funkcí, které plní. Jde především o funkce informační, kontrolní, sociální, vzdělávací a kulturní. Mezi médii jsou ta, která vzdělávají více než jiná a naopak ta, která se více soustředí na to, aby publikum1 pobavila a dopřála jistý druh relaxace. Média jsou z určité části nástrojem určeným k zábavě a předepisují v dnešní moderní době nejběžnější způsoby trávení volného času. Tento volný čas také pomáhají organizovat. Výsledkem je fakt, že představují obrovské a stále se roz1 ,,soubor jedinců, kteří soustavně nebo příležitostně užívají média, přičemž se liší stupněm aktivity jako formy odstupu od medií a sklonu k vlastnímu způsobu recepce,tvorbě vlastního výběru a užití mediálních obsahů“ (Reifová, 2004, str. 197), více ve zdrojích.


13

šiřující průmyslové oddělení, které poskytuje mnoho pracovních příležitostí a bohatou škálu potenciálních ekonomických zisků (McQuail, 2007). Dle Schelmanna (2004) média zastupují v našem světě natolik významnou roli, že ve většině případů utvářejí naši představu o skutečnosti. Za vše hovoří následující čísla: v Evropě čte více než 80 procent lidí několikrát týdně noviny, 50 procent čte časopisy, asi pětina obyvatelstva věnuje několikrát týdně svůj čas četbě knih. Poslechu rozhlasu se věnuje průměrný občan přibližně tři hodiny denně, další tři hodiny sleduje televizi. Média mají pro společnost ve všech oborech lidské činnosti velký význam jako zprostředkovatel informací, kultury, zábavy. 2.1.2

Rozdělení médií

„V běžné řeči se pod pojmy média rozumí především hromadné komunikační a informační prostředky, tzn. periodický tisk (zejména noviny a časopisy), rozhlas a televize (ve všech formách šíření – analogové terestrické, kabelové i satelitní a také digitální)‘‘ (Pouperová, 2010, str. 18). V odborné literatuře se vyskytuje mnoho různých typologií médií. Využijeme podrobnější a nejčastější přehled rozdělení medií, které popisují Urban, Dubský a Murdza (2011) a to: • Chladná média: ta jsou zaměřena zejména na přenášení fakt a informací. Orientována jsou na racionální složku komunikanta (recipienta, příjemce). Zpravidla jsou dobře uchovatelná. Rytmus přijímání si volí komunikant sám. Jako příklad chladného média zde autor uvádí telefon a tradičně do této kategorie bývá řazena také televize. • Horká média: jsou vysokodefiniční a podmanivá. Kombinují akustická a vizuální data, čímž intenzivněji působí na emoce a smysly komunikantů. Míra divácké participace tak nemusí být vysoká, neboť diváci jsou zaplaveni informacemi všeho druhu a mohou setrvávat v jisté (pohodlné) pasivitě. K těmto mediím bývá obvykle řazen film. • Klasická média: jako příklad klasického média lze uvést médium tištěné. • Elektronická média: k elektronickým médiím patří rozhlas, televize, CD/DVD, mobilní telefon nebo i internet (Urban, Dubský, Murdza, 2011, str. 49).


2.1.3

14

Vliv a účinek médií

Odborníci na média, jak tvrdí Bednář (2012), si nejsou jisti, jak velký je vliv médií na dané publikum. V historii fungování působnosti médií, bylo vytvořeno několik odlišných teorií, které vlivy na společnost popisovaly. Ze všech ale většinou vyplynulo, že žádná z dosud vytvořených teorií neplatí absolutně, ale hlavně neplatí trvale. Můžeme však definovat následující čtyři teorie vlivů. 1.

Dopad médií na rozhodování publika a jeho názory a myšlení rozhodně existuje.

2.

Vliv není ve většině případů bezprostřední, lidé si nemyslí to, co četli v tisku a ani to automaticky nepovažují za pravdu.

3.

Špatný mediální obraz vede k nechtěným efektům v reálném světě bez ohledu na to, jaká je skutečnost a co mu bylo příčinou.

4.

Za působení určitých faktorů mohou lidé informace poskytnuté z médií bezprostředně přenést na své chování, například v situaci kdy z médií zjistí, že některý výrobek je jedovatý, přestanou jej konzumovat či kupovat nebo naopak začnou konzumovat či kupovat doporučované.

Na základě výše zmíněných skutečností můžeme konstatovat, že vliv médií a jejich účinek na publikum nesporně existuje, je značný, ale není přímočarý ani jednoduchý. Je velice obtížné vytvářet budoucí predikce tohoto vlivu, odhadovat a také ho hodnotit. Proto je zkoumání vlivu a účinku médií pro odborníky, kteří se pohybují ve vědeckých kruzích, zdrojem neustálých a nekonečných debat. Je evidentní, že každý druh média má na publikum různý vliv. Především je zde závislý vztah na prestiži, také na tom jak velkou skupinu čtenářů, diváků a posluchačů oslovují a dále nakolik je daná skupina manipulovatelná (Bednář, 2012). „U jednotlivce jde o nejrůznější typy reakcí na média a změny nebo utvrzení se v postojích, emocích, poznání či chování připisované působení médií“ (Jirák, Köpplová, 2009, str. 355). Obecně se mohou dopady mediální produkce a činností spojených s masovými médii rozdělit do tří skupin: 1.

Média mohou působit jako nástroj společenské integrace jedinců a skupin, čímž se z nich stává stabilizátor status quo společnosti2.

2.

Média v některých případech mohou být nositeli společenských změn.

Status quo – stávající stav; okamžité podmínky ve společnosti (Urban, Dubský, Murdza, 2011), více ve zdrojích 2


3.

15

Média jsou nebo mohou být mocenským nástrojem, který slouží k prosazování skupinových a individuálních zájmů (Urban, Dubský, Murdza, 2011).

Média mají morální, kulturní a emocionální vliv na chování veřejnosti, jsou podmanivá a díky tomu, že jsou všude kolem nás, lákají k manipulaci zejména v politické a ekonomické sféře. Síla médií tkví právě v možnosti ovlivnit velké množství lidí stejnými hodnotami, myšlenkami, informacemi (Urban, Dubský, Murdza, 2011).

2.2 Komunikační mix Jednou ze složek marketingového mixu je propagace (promotion). Tento prvek propagace má svůj vlastní mix komunikačních nástrojů, které se občas nazývají mix propagační nebo také ve stejném významu jako komunikační mix. Na obrázku 1. je zachycen tento vztah (Smith, 2000).

Obr. 1

Jak komunikační mix navazuje na mix marketingový

Zdroj: Smith, 2010, str. 6.

Komunikační mix je podsložkou mixu marketingového. Součásti komunikačního mixu jsou dvě složky a těmi jsou osobní a neosobní forma komunikace. Osobní formu představuje osobní prodej a neosobní forma se dále dělí na jednotlivé složky a to na reklamu, podporu prodeje, přímý marketing, public relations (Přikrylová, Jahodová, 2010). • Reklama: placená, neosobní komunikaci prostřednictvím různých medií zadávaná či realizovaná podnikatelskými subjekty, neziskovými organizace-


16

mi. Reklama je chápána jako obecný stimul ke koupi určitého produktu či propagace. Reklamními nosiči jsou prostředky jako tiskoviny, prodejní literatura, výroční zprávy, inzeráty v novinách, rozhlas. • Podpora prodeje: je chápána jako krátkodobý stimul, zaměřený na zvýšení prodeje určitého produktu prostřednictvím krátkodobých výhod zákazníkům. Zahrnuje cenová zvýhodnění, kupony opravňující ke slevě, ceny v soutěžích, ochutnávky a vzorky zdarma. • Přímý marketing: lze za něj označit všechny tržní aktivity, které slouží k přímému adresnému či neadresnému kontaktu s cílovou skupinou. • Public Relations (PR): je komunikace a vytváření vztahů směřujících dovnitř firmy i navenek. Do nástrojů PR je některými autory zařazován i sponzoring (Přikrylová, Jahodová, 2010). Každý autor má na komunikační mix jiný pohled a dle Kotlera (2004) „se marketingový komunikační mix také někdy nazývaný propagační mix skládá ze specifické směsi reklamy, podpory prodeje, public relations, osobního prodeje a nástrojů přímého marketingu, který firma využívá pro přesvědčivou komunikaci se zákazníky a splnění marketingových cílů“ (Kotler, 2004, str. 629). Každá složka komunikačního mixu pracuje s odlišnými nástroji a ty jsou velmi různorodé. Reklama, které je považována za jednu z nejsilnějších složek komunikačního mixu, využívá zejména základní média, jako je tisk, televize a rozhlasové vysílání. Podpora prodeje je zaměřena především na ukázky a výstavky přímo na místě prodeje. Zprávy a zvláštní akce se zase naopak nejvíce využívají v oblasti nazývané public relations. K osobnímu prodeji pomáhají firmám prezentace, prodejci jsou součástí konaných veletrhů a výstav. A v neposlední řadě je to také přímý marketing, kde jsou důležité katalogy, telemarketing, předváděcí stánky, internet a další. Díky technickému vývoji lze dnes komunikovat nejen prostřednictvím klasických medií, které zastupuje tisk, rozhlas, noviny, ale již novými stále oblíbenějšími prostředky jako například, mobilními telefony, komunikací on-line a předávání informací faxem. Každý komunikační nástroj má své ojedinělé vlastnosti a náklady s ním spojené se dosti liší (Kotler, 2004). Komunikační mix také popisuje Karlíček spolu s Králem (2011) a to „jako mix, který zahrnuje sedm jednotlivých komunikačních složek. Jsou jimi reklama, direkt marketing, podpora prodeje, public relations, event marketing a sponzoring, osobní prodej a on-line komunikace. Jednotlivé disciplíny tohoto komunikačního mixu využívají větší či menší počet komunikačních nástrojů (resp. medií), mezi kterými mohou organizace volit. S komunikačním mixem je i výrazně spojem mix mediální“ (Karlíček, Král, 2011, str. 18).


Obr. 2

17

Komunikační mix

Zdroj: Karlíček, Král, 2011, str. 18.

Mediální mix Mediální mix tvoří odpovídající média, která jsou záměrně vybrána pro reklamní kampaně. Média by se měla určovat tak, aby v nich nejlepším způsobem oslovila daná reklama cílové skupiny, aby přenášela informace, ale také dokázala vyvolat emoce (Vysekalová, Mikeš, 2010). 2.2.1

Vytipované faktory související s poslechovostí

V této části bych chtěla charakterizovat a identifikovat některé faktory, které jsou spojené s vysílacím časem rozhlasových stanic a mohly by ovlivňovat jejich poslechovost. 1.

Reklama v rozhlase Rozhlas jako médium v pozadí (tzn., že ho posluchači i přesto, že ho mají zapnutý, tolik nevnímají) nutí marketingové manažery vytvořit zajímavou a chytlavou reklamu za každou cenu. Vzhledem k omezeným možnostem kreativního zpracování pak bývá výsledkem ukřičená a rušivá reklama, což dále vede ke snížení její efektivity. Iritující a otravné rádiové spoty mohou být důvodem k vypnutí nebo přepnutí na jinou stanici a to může vést ke snížení poslechovosti daného rádia (Karlíček, Král, 2011). Rozhlas patří spíše mezi doplňkové médium hlavně z toho důvodu, že je posluchači vnímán pouze sluchem a často jako příjemná kulisa při každodenních činnostech. Díky tomu, že jsou náklady na reklamu v rozhlase


18

poměrně nižší, než v jiných médiích lze dosáhnout vyšší frekvence3 kontaktů s cílovou skupinou. Rozhlas je tedy vhodný pro propagaci značek, které jsou ve svém začátku a potřebují se dostat do podvědomí posluchačů a chtějí být zapamatovány. Rozhlas dokáže flexibilně pracovat s reklamními spoty odpovídající denní době či dnům v týdnu. Svoji charakteristikou je vhodný pro akční nabídky, slevové akce, dny otevřených dveří apod. Trendem se v poslední době stalo prodlužování doby poslechu rádia zejména díky narůstající mobilitě posluchačů (poslech v autech při cestování v pracovní době tak i v době dovolených) (Přikrylová, Jahodová, 2010). „Rozhlasová reklama spočívá v umisťování reklamních spotů do vysílání rozhlasových stanic. Lidé rozhlas poslouchají prostřednictvím radiopřijímačů, ale asi 12% české populace již také prostřednictvím internetu. Alespoň jednou týdně poslouchá nějakou rozhlasovou stanici téměř 85% české populace“ (Karlíček, Král, 2011, str. 55). Dle Karlíčka a Krále (2011) jsou rozhlasové stanice poslouchány většinou v průběhu celého pracovního dne. Platí, že každá čtvrthodina vysílání českých rozhlasových stanic je poslouchána v průměru 20,9% populace. Vysekalová a Mikeš (2010) podávají stručné shrnutí a přehled výhod a nevýhod reklamy v rozhlase. Mezi výhody řadíme: • Vysoká segmentace - možnost zasažení konkrétních cílových skupin, protože velký počet rozhlasových stanic s nabídkou široké škály programů umožňuje vysokou selektivitu všech segmentů trhu. • Cenová dostupnost - cena za produkci rozhlasové reklamy i za její vysílání je nižší než u ostatních tradičních médií. • Rychlost - krátká doba potřebná k realizaci rozhlasového spotu i možnost rychlého zařazení do vysílání • Osobní forma oslovení - možnost využití moderátorských osobností při zahájení prodeje nebo při uvádění nového výrobku atd. Mezi nevýhody rozhlasové reklamy dle Vysekalové a Mikeše (2010) patří: • „Médium v pozadí“ - lidé se při poslechu rozhlasu zabývají jinou činností a nesoustředí zcela pozornost na předávané informace.

Frekvence – jde o ukazatel, který udává, kolikrát byla každá osoba z cílové skupiny vystavena reklamnímu sdělení (Přikrylová, Jahodová, 2010, str. 79), více ve zdrojích 3


19

• Roztříštěnost posluchačů - ve spojení s vysokou segmentací může být výhodou, ale je obtížné budovat tak velký obsah aby zasáhl větší segment. • Přeplněnost - je podobná jako u ostatních tradičních médií, zapamatovatelnost rozhlasové reklamy netrvá dlouho, podobně jako u televize i zde někteří posluchači přelaďují na jiné stanice, když začne reklamní blok. 2.

Vstup nového rádia na trh - konkurence V rozhlase je mezi provozovateli zřetelná a silná konkurence. Ta je zejména kvůli faktu, že se vysílací okruhy nezřídka překrývají, ale také ze snahy proniknout do kabelových a satelitních systémů (Schellmann, 2004). V současné době je možnost vstupu nového rádia na trh v České republiky celkem omezená a konkurence na trhu je velká. Pravděpodobnost dostupnosti nových a lukrativních kmitočtů pro vstup nového rádia je velmi malá (Media marketing services, ©2012, [online]).

3.

Public relations Definice Public relations jsou rozmanité. Existuje řada odlišných definic. Samotný název ale napovídá, že jde o vztahy s veřejností. Tento pojem je ve světě velmi široce využíván (Svoboda, 2009) Svoboda (2009) uvádí definici public relations jako „public relations jsou sociálně-komunikační aktivitou. Jejím prostřednictvím organizace působí na vnitřní i vnější veřejnost se záměrem vytvářet a udržovat s ní pozitivní vztahy a dosáhnout tak mezi oběma vzájemného porozumění a důvěry. Public relations organizace se také uplatňují jako nástroj jejího managementu“ (Svoboda, 2009, str. 17).

4.

Soutěže v rádiu Soutěže v rádiu jsou formátem, který lze považovat za vlastní, originální a komunikační prostředek samotného vysílání v jednotlivých rádiích. „Anonce na soutěž je vždy natáčena dle pravidel jednotlivých rozhlasových stanic, staničním hlasem do hudebního a zvukového podkresu daného rádia. Minimální délka soutěžního kola je cca je 60sec. Soutěžní mechaniky je nutno nejdříve schválit programovými řediteli rádií. Cílem soutěží je zábavný koncept pro posluchače“ (Media marketing services, ©2012, [online]).


20

2.3 Vývoj rozhlasu na našem území Historie vysílání rozhlasu je celkem bohatá, plná zvratů, které souvisely s technickým, politickým i sociálním stavem naší země v průběhu minulosti. Zmínila bych zde krátce začátky rozhlasového vysílání na našem území a poté se věnovala současnosti. 2.3.1

Definice rozhlasu

Reifová (2004, str. 217) definuje ve svém slovníku mediální komunikace rozhlas jako „prostředek pro systematické šíření slovesných a hudebních programů všeho druhu za pomoci elektromagnetických vln bezdrátově nebo pomocí drátů, a to pro neomezené množství rozptýlených posluchačů, kteří – vybaveni příslušnými přijímacími nástroji – tento program simultánně přijímají, ať už individuálně či ve skupinách“. Rozhlas patří k prvním elektronickým médiím masové komunikace. Byl vynalezen na počátku 20. let 20. století. Dvacátá léta zastupovala éru živelného rozvoje rozhlasu spojenou s různými experimenty. Ve třicátých letech se rozhlas stal masovou záležitostí. Díky této skutečnosti se stal rozhlas hlavním konkurentem pro tištěná média (Končelík, Večeřa, Orság, 2010). 2.3.2

Historie rozhlasového vysílání

Rané dějiny rozhlasu potvrzují, že toto médium bylo považováno především za zprostředkovatele kulturních zážitků, jako jsou například koncerty, divadelní představení, vzdělávací přednášky. Teprve postupem času do rozhlasového vysílání vstupovaly žurnalistické prvky, jako je zpravodajství nebo živé sportovní komentáře. Začaly se vysílat i soutěže, čtené rozhlasové inscenace a četba na pokračování. Tyto formáty vysílání se dají považovat za „rozhlasu vlastní“ (Reifová, 2004). Historicky první úspěchy vysílání byly spojeny s pokusy s radiotelegrafií a radiotelefonií, kterých se ujali odborníci z České vysoké školy technické v Praze. V roce 1919 proběhl první úspěšný pokus o vysílání mluveného slova a hudby a to z vysílací stanice na pražském Petříně. Druhým pokusem vysílání byl hodinový pořad k příležitosti oslav výročí samostatné Československé republiky z 27. Října 1921. Pravidelné rozhlasové vysílání pro veřejnost bylo u nás zahájeno 18. května 1923 ve 20:15 ve Kbelích. Místem odkud se vysílalo, se stal menší dřevěný domek pro dva technické pracovníky. V tomto roce bylo vysílání zmíněného rádia pojmenováno Radiojurnal.


21

Rozhlasové vysílání vcelku rychle překonalo první nesnáze a rychle se šířilo do všech koutů republiky. Vzniklo tak mocné masové médium. V době druhé světové války se média stala součástí vojenské strategie a nástrojem válečné propagandy (Bednařík, Jirák a Köpplová, 2011). Rozhlasový trh a konkurence na území České republiky nemá dlouhou historii. V období 1990 – 1991 jsou zaznamenány počátky soukromého (komerčního) vysílání. V těchto letech bylo Radou pro rozhlasové a televizní vysílání vydáno prvních 15 licencí, které jsou důležité pro rozsah privátního rozhlasového signálu (Media marketing services, ©2012, [online]). Mezi prvními, kdo obdrželi licenci, byla regionální rádia jako Rádio 1, Evropa 2, Vox, Bonton nebo moravské regionální Rubi (Končelík,Večeřa a Orság 2010). 2.3.3

Současné rozhlasové vysílání na našem trhu

Dle Svobody (2009) se rozhlas s pokrokem dnešní doby a v souběhu s mediálním světem proměňuje. Rozšířil se zejména o nové digitální kanály. Elektronické prostředky jako je iPod a mobilní telefon umožňují rozhlasu větší dosah a jeho rychlejší šíření. Tento postup naznačuje, že klasické formy poslechu i vysílání jsou díky těmto novým technologiím a dalším programovým různorodostem na ústupu. Rozhlas v ČR poskytuje desítky vysílacích stanic, které působí v dané lokalitě pestrou a odlišnou programovou strukturou. „Dnes je ve světě běžný tzv. duální vysílací systém, v němž jsou vedle veřejnoprávních institucí zastoupeni i soukromí provozovatelé. Jejich podíl se v jednotlivých zemích různí. • Veřejnoprávní rozhlas: vlastníkem veřejnoprávního rozhlasu je veřejnost, která je zastoupena v dozorčích orgánech (Rada Českého rozhlasu) formou tzv. společensky relevantních skupin. To znamená, že dozorčí a kontrolní orgány jsou složeny z představitelů všech hlavních skupin obyvatelstva. Jsou zde zastoupeny i politické strany a státní orgány, ale ty zde zpravidla nemají dominantní vliv. Aby byla zaručena nezávislost na státu, děje se financování veřejnoprávního rozhlasu nikoli z daní, nýbrž z poplatků, které jsou povinni odvádět všichni majitelé rozhlasových přijímačů. • Soukromý rozhlas: oblast soukromých provozovatelů pokrývají především komerční rádia. Tyto subjekty vstupují na trh, aby realizovaly zisk. Jejich snahou je sestavit programovou nabídku tak, aby byla maximálně prodejná. Soukromá komerční rádia jsou financována výhradně z reklamy. Tím


22

se dostávají do přímé závislosti na reklamním trhu“ (Schellmann, 2004, str 46). Jak uvádí Schellmann (2004) situace se v ČR po roce 1990 výrazně změnila. Od tohoto roku jsou zde více zastoupena rádia se soukromým vlastníkem, která se spíše věnují hudbě než mluvenému slovu. Ve veřejnoprávních stanicích jsou silně zastoupena z 60 % vysílaných programů zpravodajské, vzdělávací a kulturní pořady. V dnešní době veřejnoprávní rozhlas reprezentují 4 celoplošné stanice a 12 regionálních studií. Soukromých rozhlasových stanic jak už bylo řečeno, je poměrně více a to 70 – 2 celoplošné (Frekvence 1, Impuls), Evropa 2 (celoplošná programová síť) a zbytek regionální a lokální (Media marketing services, ©2012, [online]). 2.3.4

Jihomoravské rozhlasové stanice

V Jihomoravském kraji působí víc než desítka rozhlasových stanic, které se liší svým obsahem a zaměřením na cílovou skupinu posluchačů. V této kapitole představím 13 nejposlouchanějších stanic a uvedu jejich základní charakteristiku. Tab. 1

Tabulka nejposlouchanějších rozhlasových stanic v Jihomoravském kraji

Jihomoravský kraj

Poslechovost v tis.

Rádio Impuls Evropa 2

122 99

Podíl na trhu v % 13,2 9,2

ČRo Brno Frekvence 1 Kiss Hády ČRo 1 - Radiožurnál Rádio Krokodýl Rádio Čas Rádio Petrov Rádio Jih ČRo 2 - Praha Hey! (Brno) Rádio Blaník

96 91 82 75 74 54 52 46 36 27 26

11,3 8,6 7,6 7 7,2 6,2 6,3 4,6 3,5 2,7 2,7

Zdroj: STEM/MARK – MEDIAN, SKMO Radio projekt, 1.1 – 30.6.2012.


23

Rádio Impuls je celoplošně působící rozhlasovou stanicí v České republice. Jedná se o komerční rozhlasovou stanici, kde informace tvoří základní složku programu. Hlavní charakteristikou tohoto rádia je vysílání celoplošného zpravodajství a sdělování informací (např. aktuální dopravní situace). V hudební části vysílání se rádio orientuje na českou hudební tvorbu. Rádio působí na trhu od roku 1999, kdy získalo od Rady pro televizní a rozhlasové vysílání licenci na dobu šesti let a dále si ji prodloužilo až do roku 2013. Posluchači rádia jsou v silném zastoupení ve věkové kategorii od 25 – 50 let. Celkový podíl hudby a mluveného slova je 58 %/42 % (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]4). Oblíbenou stanicí je Evropa 2. Stanice je zaměřena zejména na hudebně zábavní program. Rádio poslouchají věkové kategorii od 20 - 30 let, především studenti a mladí lidé. Hudební program je složen ze současných hitů středního proudu české i zahraniční tvorby. Program je prokládán zpravodajskými vstupy, kulturními rubrikami a také informacemi o aktualitách a zajímavostech (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Český rozhlas Brno (ČRo Brno) je z českého rozhlasu nejstarší, největší ale zejména nejposlouchanější stanicí s regionální působností. Brněnská odnož Českého rozhlasu zahájila své vysílání 10. Května 1924. Rozhlas Brno se zapojuje průměrně dvě hodiny denně do celoplošného vysílání, prostřednictvím zpravodajství, publicistiky a především uměleckými pořady pro náročnější posluchače. Hudební program je velice bohatý a obsahuje mimořádnou nabídku populární, folklorní a vážné hudby. Hlavním cílem ČRo Brno je být partnerem pro dospělé publikum na jižní a východní Moravě (Český rozhlas Brno, © 19972012, [online]). Jako všeobecné celoplošné rádio zábavy a informací lze charakterizovat rádio Frekvence 1. Licenci získala Frekvence 1 v roce 1999. Rádio je zaměřené především na rodiny ve věkové kategorii 29 – 49 let. Součástí vysílání jsou bloky zaměřené pro ženy i muže, hodiny humoru pro všechny a kontaktní vysílání. Frekvence 1 je rádio s vyváženou strukturou vysílání zábavy a informací. Největší podíl v hudební složce mají klasické hity ze šedesátých ale také z osmdesátých let. Velký důraz (stejně jak je tomu i v rádiu Impuls) je kladen v hudbě na českou produkci a to v 40 % (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). V centru Brna sídlí rádio Kiss Hády, jehož stěžejním zaměřením je hudba prokládaná regionálními informacemi. Kiss Hády zobrazuje životní styl, názory a postoje zejména mladšího a středního publika. Hlavní věková kategorie poslu4

Informace čerpány z uvedené webové stránky ze souborů v pdf.


24

chačů je od 18 do 39 let. V programu rádia převažuje hudba středního proudu, občas také hudba taneční a rocková. Podíl mluveného slova je nižší, nesmí však klesnout pod 15 % vysílacího času (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Stanice, která dává přednost přesnému zpravodajství před jakýmkoliv naplánovaným programem je celoplošná stanice Český rozhlas 1 - Radiožurnál. Stanice se charakterizuje jako moderní, publicistická a přinášející kvalitní servis informací o událostech z domova i ze zahraničí. Do jejího programu také zapadají rozhovory a diskuze na aktuální téma s významnými osobnostmi a zajímavými lidmi. Zaměřuje se na vzdělané posluchače. Hlavní funkce je aktuálně reagovat na současný stav společnosti a zprostředkovávat názorové myšlenky a stanoviska ke všem otázkám, které jsou důležité pro společnost ale také pro jednotlivce (Radiožurnál - ČRo 1, © 1997-2012, [online]). Rádio Krokodýl patří mezi soukromé rozhlasové stanice. V Brně začalo vysílat 1. srpna roku 1994. Krokodýl je hudebně – zábavná rozhlasová stanice s informačním servisem zaměřeným přímo na Jihomoravský kraj. Hudební složku tvoří zejména skladby z oblasti popu, rocku a současné moderní hudby. Rádio nemá užší vymezení posluchačů, ale snaží se získat posluchače ze všech sociálních i profesních skupin obyvatel ve věkové kategorii 15 – 45 let a dále s cílovým zaměřením na věkovou kategorii 20 – 29 let (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Rádio Čas svým programovým formátem a obsahem představuje pro rádio Petrov hlavního konkurenta na trhu rozhlasových stanic v Jihomoravském kraji. Rádio Čas se zaměřuje na hudební složku oldies – country a rock. Nechybí zde zpravodajství, které je však spíše stručnější. Zaujmout se snaží rádio posluchače i tím, že vysílání zpravodajství začíná vždy 5 minut před celou hodinou. Orientuje se na široké spektrum posluchačů a to ve věku od 18 do 55 let (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). V prosinci roku 1995 začalo vysílat rádio regionálního charakteru s názvem rádio Jih dříve známé jako rádio Pálava. Zpravodajství je zacíleno regionálně. Rádio poskytuje v hudební složce skladby, které odráží hudební cítění a tradice v daném regionu. Vysílány jsou skladby současného popu, hity osmdesátých a devadesátých let a také hudba taneční. Cílovou skupinou jsou posluchači ve věku od 20 – 29 let s přesahem od 16 – 50 let (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Mezi rozhlas veřejného charakteru lze zařadit Český rozhlas 2 – Praha (ČRo2) tzv. „dvojku“ Českého rozhlasu. Stanice si zakládá na rodinném principu a snaží se neustále rozvíjet. Rozhlas kontaktním způsobem reaguje na přání po-


25

sluchačů všech věkových skupin. Součástí programu jsou pořady četby na pokračování, hry pro dospělé i pohádky pro děti. Vysílání je rozvíjeno o dokumenty a reportáže (ČRo 2 – Praha, © 1997-2012, [online]). Rádio Hey je odlišné od ostatních zejména svým obsahem a hudebním formátem. Rádio se soustředí na Brno a jeho blízké okolí. Hudební složka zastupuje v programu 80% a je sestavena zejména z rockové hudby a folkrocku. O zbývající procenta se dělí mluvené slovo a reklama. Cílovou skupinou rádia jsou aktivní lidé ve věkovém rozmezí od 25 do 35 let (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Jako poslední zmiňuji rádio Blaník, dříve známé jako rádio Vranov. Tato hudební regionální stanice je zaměřena na věkovou skupinu posluchačů v rozmezí od 30 – 39 let. Ve svém programu mají zastoupení i témata spojená s životním prostředím. Formát rádia je poměrně široký a nevyhraněný, rádio se orientuje na požadavky posluchačů. V hudebním vysíláni je kombinace popu, folku a country (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]).

2.4 Rádio Petrov 2.4.1

Historie a současnost

Rádio Petrov začalo vysílat 1. ledna 2002 z místa s nejkrásnějším výhledem na Brno a dvě stěžejní dominanty Petrov a Špilberk. Licence byla rádiu udělena na dobu šesti let a to do roku 2007, následně ji rada pro televizní a rozhlasové vysílání prodloužila až do roku 2015. Licenci získala společnost PS Křídla s. r. o. se sídlem v Brně. Na reklamním trhu je rádio Petrov zastoupeno pod společností Media Marketing Services a. s. Název rádia je propojen s nejvyšší brněnskou dominantou a zároveň také se symbolem jihomoravské metropole, katedrálou Sv. Petra a Pavla, nazývanou Petrov. Od počátku vysílání si rádio Petrov posluchači mohou naladit na frekvenci 103,4 MHz v Brně. Rozsah vysílání je v současné době v Brně, Boskovicích, Svitavách, Žďáru nad Sázavou, Jihlavě, Třebíči, Znojmě a Hodoníně. V budoucnosti chce rádio získat a rozšířit signál i do dalších míst v České republice5.

Informace pro tento text mi poskytla paní Mgr. Lenka Koutná, oddělení marketingu a obchodu rádia Petrov

5


2.4.2

26

Profil rádia Petrov

Filozofií rádia je snaha dostat se k posluchačům tzv. „co nejblíže“. Rádio se snaží být příjemným a pohodovým společníkem posluchačů na všech místech. Od toho také slogan: „Brněnské pohodové rádio“. Rádio chce být součástí a propagátorem kulturního a společenského života. Do života lidí se rádio zapojuje prostřednictvím různých společenských a kulturních akcí, které pořádá oddělení Public relations6. Profil stanice můžeme shrnout jako 24-ti hodinový hudební a informační rozhlasový formát, s filozofií regionálního média. Program je zaměřen na stoprocentní vlastní produkci, plně vytvářenou v tuzemsku a zpravodajství s brněnskou tématikou. Vysílání tvoří 30 % české a slovenské hudby a 10 % mluveného slova. Od začátku vysílání se rádio zaměřuje na posluchače od 30 39 let. Této věkové kategorii je také přizpůsobený hudební formát rádia. Hudba z období 1975 – 1985 tvoří 50% všech skladeb vysílaných v jedné hodině. Právě česká hudba je důležitým prvkem image celého vysílání. Rádio se zaměřuje i na posílení pozic interpretů brněnské hudební scény. Vysílání tvoří 30 % české a slovenské hudby a 10 % mluveného slova (Rada pro rozhlasové a televizní vysílání, © 2012, [online]). Mezi důležité faktory úspěchu rádia patří především kultivovaný projev moderátorů, vlastní a kvalitní zpravodajský tým a výběr odpovídajícího hudebního formátu. Z důvodů konkurenčního tlaku začalo rádio Petrov vysílat prostřednictvím internetu, což se v současné době stává standardní součástí vysílání. Díky tomuto kroku si posluchači mohli naladit rádio nejen v Česku a na Slovensku ale také v Kanadě, USA, Velké Británii, Španělsku a dalších místech světa7.

Informace pro tento odstavec mi poskytla paní Mgr. Lenka Koutná, oddělení marketingu a obchodu rádia Petrov 7 Informace pro tento odstavec mi opět poskytla paní Mgr. Lenka Koutná, oddělení marketingu a obchodu rádia Petrov. 6

Literární rešerše Tab. 2

27

Tabulka popisující posluchače rádia Petrov z období 1.1-30.6 2012

Denní poslechovost v tis. Pohlaví respondenta Muž Žena Velikost sídla Do 999 obyvatel 1000 – 4999 obyv. 5000 – 19999 obyv. 20000 – 99999 obyv. 100000 obyvatel a více Nejvyšší ukončené vzdělání Základní Střední bez maturity Střední s maturitou Vysokoškolské Čistý měsíční příjem respondenta Bez příjmu Do 4000 Kč 4000 – 6000 Kč 6000 – 8000 Kč 8000 – 12500 Kč nad 12500 Kč Čistý měsíční příjem domácnosti Do 6000 Kč 6000 – 12500 Kč 12500 – 20000 Kč nad 20 0000 Kč Zdroj: Rádio Petrov

Podíl na trhu v %

42 47

60,6 39,4

10 13 10 6 30

14,5 18,7 15 8,3 43,5

9 30 22 8

13,3 43,9 31,7 11

2 0 1 3 16 40

2,5 0 1,6 4,7 23,0 57,8

1 4 10 44

1 5,1 13,8 64,6

Metodika

28

3 Metodika 3.1 Vymezení časových řad a jejich rozdělení Časovou řadou rozumíme řadu sledovaných hodnot statistického znaku seřazenou z pravidla v přirozené a souvislé časové posloupnosti ve směru od minulosti k přítomnosti. Nutnou podmínkou srovnalosti údajů v časové řadě je jejich shodné věcné a prostorové vymezení v celém předmětném časovém úseku (Minařík, 2007). Adamec (2011, přednáška 7, str. 1) charakterizuje časovou řadu jako „chronologicky uspořádanou posloupnost hodnot určitého statistického ukazatele, který však musí být v čase shodně vymezen z prostorového a věcného hlediska“. Časová řada je z formálního hlediska realizací náhodného procesu. Je jí náhodná složka Yt kde t je čas a platí t = 1, 2..., T . Realizaci náhodného procesu pak zapisujeme jako yt , kde platí t = 1, 2..., T . Délku časové řady znázorňuje zápis T . K účelu grafického přenesení časové řady, používáme spojnicový graf, který vynáší hodnoty řady (osa y) proti času (osa x). Graf je schopen zahrnovat více časových řad měřitelných na shodné stupnici. Hlavním cílem časových řad je konstrukce vhodného modelu charakterizující mechanismus generování hodnot časové řady a dále využít poznatků pro predikci budoucího vývoje hodnot časové řady (Adamec, 2011). Časové řady můžeme členit z mnoha hledisek. Nejčastějšími jsou: • podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů na časové řady intervalové (na intervalových ukazatelích) a na časové řady okamžikové (okamžikových, stavových ukazatelů), • podle sledované periodicity na časové řady roční (dlouhodobé) a na časové řady krátkodobé, kde jsou údaje v kratších obdobích, jako jsou měsíce, týdny, čtvrtletí, • podle způsobů vyjádření na časové řady naturálních ukazatelů a na časové řady peněžních ukazatelů, • podle druhu sledovaných ukazatelů na časové řady primárních ukazatelů a na časové řady sekundárních charakteristik ( Hindls, Hronová, Seger, 2004).

Metodika

29

3.2 Problémy se srovnalostí Dříve než přistoupíme k samotné práci s časovou řadou a dále její predikcí, měli bychom se ujistit, zda jsou naše údaje skutečně srovnatelné z věcného, prostorového i časového hlediska. Pokud jde o věcnou srovnatelnost, musíme brát na vědomí, že často podobně nazývané ukazatele, nemusejí být z pravidla stejně obsahově vymezené. Pokud se během času mění obsahové vymezení ukazatele, pak jsou sledované údaje časové řady nesrovnatelné a pro další naše postupy a úvahy prakticky bezcenné. Nesrovnalost je typická zejména pro naturální ukazatele. Pod prostorovou srovnatelností rozumíme možnost používat údaje v časových řadách, které se vztahují ke stejným geografickým územím. Ve většině případů se však nemusí jednat jen o čistě geografickém problému. Odlišný „ekonomický prostor“ totiž vzniká i změnou organizační struktury vykazujících jednotek. Další problém, který se objevuje zejména u intervalových ukazatelů časových řad (tj. u ukazatelů, jejichž velikost závisí na délce intervalu), je časová srovnatelnost. S časovou nesrovnalostí (zkreslené srovnání) se setkáváme zejména u krátkodobých časových řad. Nelze tedy například srovnávat výrobu za leden a únor, protože únor je kratší z hlediska pracovních dob. V časových řadách, kde je problém časové srovnatelnosti zásadní, zajistíme srovnatelnost přepočítání všech období na jednotkový časový interval yt

(o)

= yt

kt , kt

(1)

toto přepočítání nazýváme očišťování časových řad od důsledků kalendářních variací (Hindls, Hronová, Seger, 2004).

3.3 Měření úrovně dynamických jevů Úroveň úsekové řady s konstantní délkou úseků charakterizujeme vzhledem k jejich sčitatelnosti prostým aritmetickým průměrem y=

1 n ∑ yt . n t =1

(2)

Naopak u nesčitatelných údajů okamžikových časových řad pak používáme speciální charakteristiku úrovně – chronologický průměr. Princip chronologického průměru je založený na zprůměrňování dvou sousedních naměřených údajů.

Metodika

30

Výsledné hodnoty jsou následně sčitatelné. Vyskytují-li se mezi okamžiky stejně dlouhé časové úseky, pak se použije prostý chronologický průměr y ch =

y  1 n y t −1 + y t 1  y1 = ⋅  + y 2 + ... + y n −1 + n . ∑ n − 1 t =2 n −1  2 2 2

(3)

(Minařík, 2007)

3.4 Elementární charakteristiky vývoje Prvním úkolem při analýze údajů časových řad bývá získání rychlé a orientační představy o charakteru celého procesu, který pozorovaná řada reprezentuje. Mezi základní metody můžeme řadit vizuální analýzu chování ukazatele, které využívají grafy spolu s vypočítanými elementárními charakteristikami (Hindls, Hronová, Seger, 2004). Elementární charakteristiky dynamiky slouží k vyjádření absolutních nebo relativních změn časové řady. Z časové řady o délce T můžeme získat T-1 běžných ukazatelů dynamiky. Řadu z několika charakteristik můžeme průměrovat. Základní rozdělení ukazatelů je: Měření absolutních změn Absolutní změny nebo také diference umožňují charakterizovat směr, velikost a charakter absolutních změn znaku. Pokud je výsledná hodnota kladná, nazýváme ji absolutní přírůstek, zápornou pak jako absolutní úbytek

d t = y t − y t −1 pro t = 2, 3, ...T .

(4)

Další charakteristika je průměrná absolutní změna, kde z T − 1 absolutních změn je možné vypočítat průměrnou hodnotu dt =

y − y1 1 T . dt = T ∑ T − 1 t =2 T −1

(5)

První diference lze sčítat. Aritmetický průměr je tedy adekvátní metodou průměrování. Měření relativních změn Z časové řady délky T lze zjistit T − 1 řetězových indexů tedy koeficientů růstu

Metodika

31

kt =

yt pro t = 2, 3, ...T , y t −1

(6)

protože k t jsou bezrozměrné, aplikujeme proto geometrický průměr tedy průměrný koeficient růstu T

k = T −1 ∏ k t = T −1 t =2

yT . y1

(7)

Z časové řady délky T lze také zjistit T − 1 koeficient přírůstku

δt =

dt = k t − 1 pro t = 2, 3, ...T . yt −1

(8)

Průměrný koeficient přírůstku vypočítáme přes průměrný koeficient růstu

δ = k −1.

(9)

Sezónní diference Občas se nepočítají rozdíly pouze mezi sousedními pozorováními časové řady, ale i mezi srovnatelnými údaji po sobě jdoucích let nebo jako v mé práci po sobě navazujících čtvrtletí sez

d t = y t − y t − m pro t = m + 1, m + 2, ...., T ,

kde m je počet dílčích (sezónních) období v roce.

(10)

Metodika

32

Tempa růstu a přírůstků Koeficient růstu a koeficient přírůstku můžeme alternativně vyjádřit i v %: 100k t , 100δ t ,

(11)

průměrné tempo růstu a tempo přírůstku počítáme z průměrných hodnot a vyjadřujeme v procentech: 100 k , 100δ

(12)

(Adamec, 2011).

3.5 Základní přístup k modelování časových řad Nejčastějším výchozím principem modelování časových řad je jednorozměrný model yt = f (t , ε t ) ,

(13)

kde yt je ukazatel modelovaného ukazatele v čase t , t = 1, 2, ...., T (proměnnou t nazýváme také často časovou proměnnou). ε t je hodnota náhodné složky, která znázorňuje poruchy v čase t . K modelu (13) můžeme dospět třemi různými způsoby. V této bakalářské prácí se však budeme zabývat pouze jedním z nich a to modelem klasickým. 3.5.1

Klasický model

V klasickém modelu nejde o poznání věcných příčin dynamiky časové řady, ale jde pouze o popis forem pohybu. Model vychází z dekompozice řady na čtyři odlišné formy časového pohybu. Existence všech čtyř složek najednou však není nutná a je podmíněna věcným charakterem zkoumaného ukazatele. Časovou řadu můžeme tedy dekomponovat: • trendovou složku Tt , • sezónní složku S t , • cyklickou složku Ct , • náhodnou složku ε t .

Metodika

33

Tvar rozkladu je možný dvojím nejčastějším způsobem. Prvním z nich je aditivní přístup y t = Tt + S t + C t + ε t = Yt + ε t , t = 1, 2..., T

(14)

kde je Yt označována jako teoretická či modelová složka ve tvaru Tt + S t + C t . Dalším typem je přístup multiplikativní y t = Tt S t C t ε t , t = 1, 2..., T .

(15)

Multiplikativní přístup lze logaritmickou transformací převést na aditivní typ. Proto se v praxi většinou používá spíše přístup aditivní. Trendem rozumíme hlavní tendenci dlouhodobějšího vývoje hodnot analyzovaného ukazatele v čase. Trend může být rostoucí, klesající nebo zůstává konstantní, protože se pohybuje kolem určité neměnné úrovně. Sezónní složka se vyskytuje u časových údajů s periodicitou kratší než jeden rok nebo rovnou u ročních dat. Sezónní složka se pravidelně opakuje odchylkou od trendové složky. Příčiny sezónního kolísání, které vykazují sledovaná data, mohou být různé. Největší vliv má například střídání ročních období, vliv pracovního cyklu nebo vlivem různých společenských zvyklostí. Cyklická složka představuje výkyvy či kolísání okolo trendu kvůli dlouhodobému cyklickému vývoji s délkou vlny delší než jeden rok. Obor statistiky chápe tento cyklus jako dlouhodobé kolísání s neznámou periodou. Příčiny kolísání mohou být však jiné než u klasického ekonomického cyklu. Náhodná složka je veličina nepopisující žádnou funkci času. Složka zbývá po eliminaci trendu, sezónní a cyklické složky. Můžeme ji popsat jako složku, jejím zdrojem jsou malé a v jednotlivostech nepostižitelné vzájemně nezávislé příčiny (Hindls, Hronová, Seger, 2004).

3.6 Vyrovnání časové řady 3.6.1

Mechanické vyrovnání

Mechanické vyrovnání je jedním z osvědčených přístupů k vyrovnání časových řad. K tomu slouží klouzavé průměry, které se občas nazývají lineární filtry. Klouzavý průměr pro délku klouzavé části p stanovíme pomocí klouzavého úhrnu, který je dělený délkou klouzavé části a umístěný do jejího středu. Vzhledem

Metodika

34

k tomu, že je umístěn do středu klouzavé části a má charakter prostého aritmetického průměru, nazýváme ho jako prostý symetrický klouzavý průměr. Jeho označení nám pomůže k rozpoznání a odlišení od dalších složitějších druhů klouzavých průměrů. Vyhlazující účinek klouzavých průměrů je rostoucí spolu s délkou klouzavé části. Dále se zvětšuje délka nevyrovnané části na začátku a konci řady, která p −1 období (Minařík, 2007). činí na každém z obou konců řady 2 3.6.2

Analytické vyrovnání

Analytické vyrovnání časové řady je založeno na proležení sledovaných hodnot řady vhodnou spojitou funkcí – trendovou funkcí. Základní metoda, která slouží k proložení trendové funkce je metoda minimálních čtverců (Minařík, 2007). Metoda obyčejných nejmenších čtverců (OLS) je jedna z nejčastějších a nejpoužívanějších metod sloužící k dohadování numerických hodnot koeficientů modelu lineární nebo linearizované regrese. Metoda OLS se týká pouze regresních modelů, které jsou lineární v parametrech. Závislá proměnná Y je modelována jako aditivní funkce součinu regresních koeficientů β a vysvětlujících proměnných popřípadě jejich forem. Hlavní důvody používání metody OLS jsou v jednoduchém zavedení do praxe, minimalizace residuální sumy čtverců je správná ze statistického hlediska, odhady koeficientů pomocí této metody mají užitečné a žádoucí vlastnosti (Adamec, 2011). Máme dvě základní trendové funkce. A to konstantní trend Tt = b0 a další je lineární trend Tt = b0 + b1t . Kritérium minimálních čtverců pro trendové funkce, které jsou lineární v parametrech, můžeme psát jako n

∑ ( yt − Tt )

2

→ min .

(16)

t =1

Trendová přímka T = b0 + b1t , kde nám t představuje časovou proměnnou, má soustavu normálních rovnic následovnou

∑ y − nb − b ∑ t = 0 ∑ y t − b ∑t − b ∑t t

0

1

2

t

Pokud platí

0

1

= 0.

(17)

∑ t = 0 , tak je časová proměnná zavedena druhým způsobem, mů-

žeme parametry trendové přímky psát

Metodika

35

b0 =

∑y n

t

, b1 =

∑ y ⋅t . ∑t t

2

(18)

• Kvadratický trend, jenž má tvar T = b0 + b1t + b2 t 2 . Tato funkce je lineární

v parametrech a tak tedy můžeme použít metodu nejmenších čtverců. • Exponenciální trend, jenž má tvar Tt = b0 ⋅ b1t , kde jsou parametry b0 b1 〉 0 , se parametry mohou odhadovat také pomocí metody nejmenších čtverců, jelikož trendová funkce se po logaritmické úpravě převede na lineární funkci (Minařík, 2007).

3.7 Statistické modely sezónnosti Sezónní výkyvy můžou, ale také nemusí být svázány přímo se střídáním ročních období. Sezónní složku lze charakterizovat v mnoha ekonomických řadách. Ze statistického hlediska lze sezónnost modelovat jako: • Proporcionální sezónnost, kde velikost kolísání souvisí a je spojen s trendem. To znamená, že pokud máme rostoucí trend, amplituda sezónnosti se zvyšuje a u řad, které vykazují klesající trend, amplituda klesá. Výjimkou jsou řady stacionární, kde je amplituda sezónního výkyvu konstantní. Sezónní výkyvy a trendová složka se skládají násobením a jejich charakteristikou je relativní a bezrozměrná charakteristika, kterou nazýváme sezónní index. • Konstantní sezónnost, kde se amplituda naopak nemění v závislosti na směru trendové složky. Chová se tedy stejně jako proporcionálně chápaná sezónnost ve zvláštním případě již zmíněné stacionární řady. Charakteristika pro tento případ sezónnosti je rozměrná absolutní sezónní konstanta (Minařík, 2007).

3.7.1

Regresní přístup

Regresní přístup využíváme v lineárním modelu pomocí umělé sezónní proměnné k modelování sezónní složky S t S t = β 1 D1t + β 2 D2t + .... + β m Dmt .

(19)

Dit značíme umělé proměnné, které nabývají hodnot jedniček tehdy, pokud čas t

odpovídá i – té roční sezónně, jinak nabývá hodnot nuly

Metodika

36

Dále můžeme pomocí regresního přístupu modelovat sezónní složku spolu se složkou trendovou Tt .

Yt = Tt + S t = β 0 + β1t + β 2 D2 t + .... + β m Dmt + ε t 1 424 3 144424443 Tt

(20)

St

(Adamec, 2011).

3.8 Regresní analýza K poznání a matematickému popisu závislostí mezi statistickými údaji také k ověřování deduktivně učiněných teorií slouží metody regresní a korelační analýzy. Regresní analýza se zabývá jednostrannými závislostmi. Jedná se o situaci, kdy máme nezávislou vysvětlující proměnnou v úloze příčin a proti ní je postavena závislá vysvětlující proměnná v úloze následku. Snahou a cílem by měla být odpověď na otázku, která se týká formy změn například vysvětlované proměnné Y při změnách vysvětlující proměnné X (Hindls, Hronová, Seger, 2004). Závislost lze vyjádřit obecným regresním modelem: (Adamec, 2011) Y = f (X ) + ε ,

(21)

nebo pro i -té sledování vícerozměrného souboru Yi = f ( X i ) + ε i , kde i = (1, 2, ...., T ) .

(22)

Ve vyjádření nejjednoduššího jednorovnicového lineárního modelu přímky Y = β 0 + β 1 X 1 + ε je deterministická regresní komponenta vyjádřena výrazem

E (Y ) = β 0 + β1 X 1 , kde i = (1, 2, ...., T ) . 14243

(23)

komponenta

Stochastický chybový člen reprezentuje vlivy působící na Y, které nejsou popsány vysvětlujícímu proměnnými X. Tento chybový člen popisuje vliv náhod a také závislost vysvětlované proměnné na neznámých nebo nepozorovaných vysvětlujících proměnných

Metodika

37

Y = β 0 + β 1 X 1 + ε{ , 14243 stochastický det er min istická komponenta

(24)

chybový člen

Kde chybový člen odhadujeme jako rozdíl empirických a vyrovnaných hodnot, což u modelu přímky je

εˆ = e = Y − Yˆ = Y − βˆ 0 − βˆ1 X 1 ,

(25)

Regresní model je podle složitosti (podle počtu) členěn na jednoduchou regresní analýzu s jednou vysvětlující proměnnou Yi = β 0 + β 1 X 1i + ε i ,

(26)

dále na vícenásobnou regresní analýzu s více než jednou vysvětlující proměnnou Yi = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + ..... + β k X ki + ε i .

(27)

(Adamec, 2011). 3.8.1

Předpoklady klasického lineárního regresního modelu

V tabulce níže, jsou přehledně zobrazeny předpoklady, které využiji ve své práci. Tyto předpoklady musejí být splněny, aby byl OLS odhad považován za nejlepší možný. OLS odhady regresních koeficientů pak získávají tzv. žádoucí vlastnosti. Tab. 3

Předpoklady regresního modelu

Předpoklad I. II. III. IV. V. VI. VII.

Definice Regresní model je lineární v parametrech, je správně specifikován a má aditivně připojen chybový člen Chybový člen má nulovou střední hodnotu Všechny vysvětlující proměnné jsou nekorelované s chybovým členem Pozorování chybového členu jsou nekorelovaná se sebou samými = NENÍ sériová korelace Chybový člen má konstantní variaci = NENÍ heteroskedasticita Žádná vysvětlující proměnné není perfektní lineární kombinací jiné vysvětlující proměnné = NENÍ perfektní multikolinearita Chybový člen vykazuje normální rozdělení

Zdroj: Adamec, přednáška 6, str. 3, 2011

Vlastní práce

38

4 Vlastní práce 4.1 Zdrojová data 4.1.1

Měření poslechovosti

Poslechovost je definována jako „celkové množství posluchačů rozhlasové stanice nebo údaje o počtech posluchačů sledujících celé vysílání nebo jeho částí“ (Hankusová, 2006, str. 10). „Měření poslechovosti rádií se až do roku 2006 provádělo společně s výzkumem Media Projekt a nyní probíhá samostatně pod názvem Radio Projekt. Jedná se o formu telefonického dotazování posluchačů metodou CATI s následným elektronickým záznamem dat, přičemž volaná čísla jsou generována náhodně a poměr pevných linek a mobilních telefonů, stejně jako poměr mobilních operátorů je dán předem. Ročně je realizováno dvacet osm tisíc telefonních rozhovorů doplněných o dva tisíce rozhovorů v domácnostech bez telefonů. Rozhovor s posluchačem trvá zhruba 16 minut a určitou nevýhodou této metody je poměrně vysoký počet nedokončených hovorů. Do budoucna je připravován přechod na elektronické měření poslechovosti, možnost jeho nasazení je však limitováno vysokou finanční náročností “ (Přikrylová, Jahodová, 2010, str. 80). 4.1.2

Zdrojová data

V praktické části mé práce se budu věnovat vývoji poslechovosti rádia Petrov od jeho vzniku roku 2002 až po rok 2011. Zaměřím se na vytvoření modelu zobrazení vývoje denní poslechovosti a pokusím se vytipovat faktory, které by značným způsobem mohly ovlivňovat poslechovost rádia. Pro model časové řady budou použita data, která jsem z větší části získala ze společnosti Median8 z projektu s názvem Radioprojekt, který společnost vypracovává pro jednotlivá média za účelem průzkumu poslechovosti. Jelikož Median začal zveřejňovat data poslechovosti až počátkem roku 2006 a předchozí číselné údaje nebylo možné od této společnosti získat, poskytla mi zbývající data paní Mgr. Lenka Koutná, která pracuje v rádiu Petrov v oddělení marketingu a obchodu. Paní Mgr. Lenka Koutná mi dále umožnila přístup k ostatním číselným údajům, týkajících se počtu reklam. Median s.r.o. – je fullservisová agentura zabývající se výzkumem trhu, medií a veřejného mínění. Provádí kvalitativní a kvantitativní výzkumy trhu, výzkumy sledovanosti médií. Pracují s moderními metodami dotazování (median.cz, 2012). 8

Vlastní práce

39

Pracovat budu s daty denní poslechovosti zprůměrovanými za jednotlivá čtvrtletí, jelikož jsou pro rádio Petrov důležitější než data poslechovosti týdenní zprůměrovaná za čtvrtletí. Denní poslechovost nám ukazuje, kolik posluchačů poslouchá rádio Petrov denně, zatímco týdenní popisuje, kolik posluchačů si alespoň jedenkrát v týdnu naladí stanici rádia Petrov9.

4.2 Poslechovost rádia Petrov Již sedmým rokem se provádí průzkumy poslechovosti všech rádií v České republice. Pro praktickou část této práce budu využívat data denní poslechovosti zprůměrovaná za čtvrtletí pro celý Jihomoravský kraj. Pro přehlednější zobrazení použiji data pro graf časové řady. časová řada 90000

80000

poslechovost

70000

60000

50000

40000

30000 2002

2004

2006

2008

2010

2012

časové období

Obr. 3

Graf časové řady poslechovosti rádia Petrov

Zdroj: Vlastní zpracování

Informace byla získána od paní Mgr. Lenky Koutné, oddělení marketingu a obchodu rádia Petrov

9

Vlastní práce

40

Graf znázorňuje čtvrtletní vývoj poslechovosti v průběhu posledních deseti let. Rádio Petrov nahradilo vysíláním rádio Valc, které vysílalo od roku 1996 až po již zmíněný rok 2002. Můžeme si všimnout, že poslechovost rádia v prvních třech letech nepřesáhla hranici 60 000 tisíc posluchačů. Tato hranice byla překročena až v roce 2005. Je patrné, že v prvních třech letech se rádio všemi možnými prostředky snažilo získat postavení na trhu a dostat se do podvědomí nových potencionálních posluchačů. Příčinou nízké poslechovosti v prvních letech mohl být nízký výkon vysílače v Brně, který byl místo plánovaných 5 kW pouze 1 kW a to kvůli delšímu trvání schvalovacího procesu u Rady pro televizní a rozhlasové vysílání. Vyšší výkon by podle rádia Petrov zkvalitnil dosah a kvalitu poslechu a tím i zvýšil poslechovost mnohem dříve. Právě v roce 2005, kdy poslechovost překročila hranici 60 000, se tento výkon zvýšil na 5 kW. Každé rádio chce být nejen slyšet ale také především vidět. U rádia Petrov tomu bylo ze začátku jinak. Když začalo vysílat, nepředcházely tomu velké reklamní kampaně, ale spíše menší akce konané přímo v Brně, například pro děti k příležitosti předání vysvědčení a další. Rádio na svoji stranu získávalo posluchače spíše postupně a s pomalejším nárůstem, ale za to můžeme říci, že tito posluchači zůstávali rádiu věrni a poslechovost od roku 2005 vykazovala rostoucí trend. V průběhu roku 2007 se poslechovost vyšplhala až na 90 000, což byl dosavadní rekord. Jedná se o denní poslechovost, a pokud ta vykazuje rostoucí trend, což se ukazuje v grafu od roku 2004, pak tedy rádio fakticky zvyšuje počet posluchačů, kteří jsou rádiu věrni. Důležitým faktorem bylo rozšíření vysílačů v oblastech mimo Brno. Například vysílač ve Žďáře nad Sázavou, který byl zaveden ve III. čtvrtletí roku 2008, způsobil nárůst posluchačů oproti minulému čtvrtletí. Vývoj poslechovosti od roku 2009 zaznamenal jisté nerovnoměrné výkyvy, které se však již nedostaly pod hranici 50 000 posluchačů.

4.3 Elementární charakteristiky Z charakteru časové řady a jejich hodnot, můžeme určit další elementární charakteristiky, které jsou uvedeny v příloze C a D. Vypočtené údaje elementárních charakteristik, nám poslouží k rychlé a orientační představě o charakteru námi pozorovaných údajů v časové řadě.

Vlastní práce

41

Absolutní přírůstky 15000 10000 5000 0 2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

-5000 -10000 -15000 -20000 Obr. 4

Graf Absolutních přírůstků v letech 2002-2011


Jako první se budeme zabývat absolutními přírůstky. Z grafického znázornění vyplývají jednotlivé rozdíly v průměrné denní poslechovosti za jednotlivá sledovaná čtvrtletí. Je patrné, že nejvíce absolutních úbytků se objevuje v posledních pěti letech. Naopak během roku 2005 můžeme sledovat pouze kladné přírůstky, což souvisí s rostoucím trendem poslechovosti. Je zajímavé, že právě v posledních pěti letech byly největší absolutní úbytky vždy v IV. čtvrtletí daného roku v porovnání s čtvrtletím předcházejícím. Největší pokles je zaznamenán v IV. 2007, kdy bylo posluchačů o 15 000 méně než v předešlém čtvrtletí. Důvodem může být například nasycení posluchačů formátem rádia a konkurencí na mediálním trhu. V druhém čtvrtletí tedy v letních měsících je poslechovost o něco vyšší než v prvních čtvrtletí předcházejících let. Rádio využívá letní období a láká své posluchače k soutěžení o hodnotné ceny. Například v roce 2010 se v druhém čtvrtletí soutěžilo hned o tři velmi hodnotné ceny a to o zájezd v hodnotě 35 000 Kč, o jízdní kola pro celou rodinu a posluchači se mohli zúčastnit soutěže o poukaz na nová okna a dveře v hodnotě 70 000 Kč. V posledních pěti letech můžeme sledovat jistý nárůst posluchačů ve III. čtvrtletích. Tuto poslechovost mohlo zvýšit i zavedení vysílačů, kterým v letních měsících předcházely propagační kampaně. Zda tomu tak opravdu je, se přesvědčíme v další části této práce. Výrazný propad je také v I. čtvrtletí 2009, kdy začal vysílat na Brněnsku největší konkurent rádia Petrov - rádio Čas. Konkurentem je zejména kvůli stejnému formátu rádia a podobnému zaměření na cílovou skupi-

Vlastní práce

42

nu posluchačů jakou má i rádio Petrov. Tato skutečnost vedla s největší pravděpodobností ke snížení dočasné poslechovosti mnou sledovaného rádia až o 12 000 posluchačů. Na předchozí charakteristiku, navážeme sezónní diferencí. Následuje graf, který znázorňuje jednotlivé sezónní diference.

Sezónní diference 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 -5 000

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

-10 000 -15 000 -20 000 -25 000 Obr. 5

Graf sezónních diferencí v letech 2002-2011


Číselné údaje jsem získala porovnáním jednotlivých čtvrtletí daného roku s čtvrtletími roku předchozího. Největší pokles je vidět při srovnání počtu posluchačů III. čtvrtletí roku 2002 s příslušným čtvrtletí roku následujícího.

4.4 Sestavení modelu Dále budeme pokračovat splněním našeho hlavního cíle a to je vytvoření vhodného modelu poslechovosti. Před již zmíněným cílem naší práce, bych zde zmínila QLR neboli Quandtův test, který mi nadále pomohl při dalším modelování v této kapitole. QLR test představuje podíl věrohodnosti pro strukturální zlom v neznámém bodě. V grafu časové řady, s kterým jsme se seznámili v kapitole 4.2, můžeme již na první pohled vidět dvě pomyslné části vývoje poslechovosti. V první části se poslechovost pohybuje v nižších číslech, pak nadále stoupá a má tedy rostoucí trend a v jistém bodě se tento trend mění a již nemá rostoucí cha-

Vlastní práce

43

rakter. V této úrovni se zde začíná mírně projevovat sezónní složka a větší variabilita. S touto myšlenkou rozdílného vývoje budeme nadále pracovat při modelování. Test určil bod zlomu v druhém čtvrtletí roku 2006, jak je znázorněno na grafu číslo 4. Od druhého čtvrtletí 2006 jsou zde náznaky sezónnosti. 14 Chowův F-test pro zlom

12

10

8

6

4

2

0 2003

Obr. 6

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

QLR test


Nyní přistoupíme k regresní metodě modelování sezónnosti. V prvním kroku je pro nás důležitá volba vhodného trendu. V předchozím textu jsem vyslovila myšlenku týkající se dvojího pomyslného vývoje psolechovostí. Pro tuto chvíli budeme s touto myšlenkou pracovat. Z prvního pohledu na graf časové řady č. 3 lze posoudit, že nejvhodnější variantou by byl kvadratický trend. Pro ujasnění tohoto tvrzení, zvolím proložení empirických hodnot prostými klouzavými průměry. Klouzavé průměry jsem použila o sudé délce p = 4. V Grafickém zobrazení se můžeme přesvědčit, že kvadratický trend je opravdu tím nejvhodněji zvoleným trendem.

Vlastní práce

44

90000 Poslechovost (původní data) poslechovost (vyhlazená)

80000

70000

60000

50000

40000

30000 2002

Obr. 7

2004

2006

2008

2010

2012

Graf proložení empirických hodnot klouzavými průměry


V druhém kroku se budeme věnovat přímo regresní metodě modelování sezónnosti. Tento přístup používá v lineárním modelu metodu pomocné umělé sezónní proměnné k modelování aditivní sezónní složky. Umělé (dummy) proměnné nabývají hodnot jedničky v případě, že se nachází v námi uvažované sezóně a nuly v opačném případě. Jelikož jsou data čtvrtletního charakteru, v modelu se mi tedy budou vyskytovat čtyři umělé proměnné Dj, pro j = 1, 2, 3, 4. Další postup bude spočívat v přidání proměnných, které budeme označovat Dt a Dt2. K tomuto účelu jsem si zvolila další pomocnou proměnnou, která mi bude znázorňovat jistý zlom ve vývoji poslechovosti zjištěný pomocí již zmíněného QLR testu. Do druhého čtvrtletí roku 2006 jsem u této proměnné připisovala samé nuly a poté už jen hodnoty jedné. Vytvořili jsme si tedy pomocnou proměnnou, která nám násobením s časovým trendem a s kvadratickým trendem, pomůže k získání proměnných Dt a Dt2. Posledním krokem jsem do modelu přidala umělou proměnou D5_vysílače, která znázorňuje nárůst poslechovosti v třetím čtvrtletí roku 2008, 2009, 2011 a také ve druhém čtvrtletí roku 2010. Nárůsty mohou být způsobeny zejména

Vlastní práce

45

zavedením vysílačů v daných období ve Žďáře nad Sázavou, Třebíči, Svitavách, Boskovicích, Znojmě, Jihlavě a v Hodoníně. V modelu můžeme dále vidět zpožděnou závislou proměnnou, která nám znázorňuje působení proměnné v jednom období na období současné. A v našem případě zobrazuje věrnost posluchačů rádia Petrov. Základní regresní model je následující: Yt = β 0 + β 1t + β 2 t 2 + β 3 D1 + β 4 D2 + β 5 D3 + β 6 D5 _ vysílače + β 7 Dt + β 8 Dt 2 + β 9Yt −1

Následuje OLS tabulka základního regresního modelu. Tab. 4

OLS tabulka

const D1 D2 D3 D5_vysílače time Sq_time Dt Dt2 Yt-1

Koeficient 38297,1 406,079 785,694 3558,99 9359,10 -3901,95 252,974 5029,77 -285,745 0,385366

Směr. chyba 11133,5 2237,80 2317,15 2324,6 2953,86 1409,25 76,3235 1363,26 77,1843 0,146488

t-podíl p-hodnota 3,440 0,0018 *** 0,1815 0,8573 0,3391 0,7370 1,531 0,1366 3,168 0,0036 *** -2,769 0,0097 *** 3,314 0,0025 *** 3,690 0,0009 *** -3,702 0,0009 *** 2,631 0,0135 **


Model, ke kterému jsme nyní dospěli, bere v úvahu všechny nadefinované proměnné kromě proměnné D4, která byla vynechána z důvodu přesné kolinearity. V tabulce můžeme podle p-hodnoty jednotlivých parametrů určit jejich statistickou významnost. Všimneme si, že u proměnných D1, D2, D3 je p-hodnota větší než hladina významnosti α. Dané proměnné jsou pro nás tedy statisticky nevýznamné. Jelikož je proměnná Dq3 významná na desetiprocentní hladině významnosti, rozhodla jsem se proměnnou do dalšího postupu také zapojit spolu se statistickými významnými parametry. Model bude tedy modifikován vynecháním dvou proměnných D1 a D2.

Vlastní práce Tab. 5

46


0,931583

R2 R

2

adj

F – test (p-hodnota)

0,910350 1,68e-14


Z ANOVA tabulky můžeme vyhodnotit F-test o významnosti modelu. P-hodnota je menší než stanovena pětiprocentní hladina významnosti (1,68e-14). Zjišťujeme, že nulovou hypotézu o nevýznamnosti modelu zamítáme a můžeme konstatovat, že je model průkazný. Platí tedy vztah p-hodnota<0,05. Hodnoty koeficientu determinace a adjustovaného koeficientu determinace jsou uvedeny v tabulce. V dalším fázi jsem vytvořila nový regresní model, který má návaznost na model předchozí. Nová tabulka OLS však zobrazuje pouze statisticky významné proměnné spolu s proměnnou D3. Tab. 6

OLS tabulka

Koeficient Směr. chyba t-podíl p-hodnota const 40153 9313,62 4,311 0,0002 *** D5_vysílače 9431,87 2842,74 3,318 0,0023 *** time -4035,64 1310,48 -3,080 0,0043 *** Sq_time 260,304 70,7894 3,677 0,0009 *** Dt 5194,2 1231,09 4,219 0,0002 *** 2 Dt -294,002 70,7516 -4,155 0,0002 *** D3 3115,65 1790,13 1,740 0,0917 * Yt-1 0,364553 0,127926 2,850 0,0077 *** Zdroj: Vlastní zpracování

Výsledkem je, že jsem dospěla k modelu, ve kterém je statisticky významná proměnná D5_vysílače. Tím jsme došli i k důležitému faktoru, který nesporně působí na zvýšení poslechovosti rádia Petrov. Můžeme tedy říci, že zavedení nového vysílače přispěje k navýšení posluchačů o 9432 a že ve III. čtvrtletí naroste počet posluchačů o 3116.


47


0,931311

R2 R

2

adj

F – test (p-hodnota)

0,915801 2,94e-16


U tohoto regresního modelu provedeme také F- test o významnosti modelu. Phodnota vyšla 2,94e-16 a je menší než hladina významnosti α. Znamená to tedy, že je model průkazný, což nám potvrzují i hodnoty koeficientů. Hodnota koeficientu determinace je 0,931311. Tento koeficient je kritérium kvality modelu. Hodnota je blízká jedné a to naznačuje kvalitní a vypovídající schopný model. Ještě lepším ukazatelem kvality je adjustovaný koeficient determinace. Ten bývá zpravidla menší než koeficient determinace a má hodnotu 0,915801. Můžeme si všimnout, že nám hodnoty koeficientů zůstaly oproti předchozímu modelu téměř beze změny. Novému regresnímu modelu odpovídá znázorněná rovnice regresního modelu: Yt = β 0 + β 1t + β 2 t 2 + β 3 D3 + β 4 D5 + β 5 Dt + β 6 Dt 2 + β 7 Yt −1

Vlastní práce

48

Skutečná a vyrovnaná poslechovost 90000 vyrovnané skutečné

80000

poslechovost

70000

60000

50000

40000

30000 2002

Obr. 8

2004

2006

2008

2010

2012

Graf skutečných a vyrovnaných hodnot


4.5 Ověření vhodnosti modelu V další části mé práce přistoupím k jednotlivým testům, které jsou důležité pro určení, zda je náš model průkazný a významný. Budu vycházet ze sedmi předpokladů klasického lineárního regresního modelu. Všechny testy v této práci budu srovnávat s pětiprocentní hladinou významnosti α = 0,05 . I. předpoklad otestujeme pomocí dvou testů. Prvním testem ověříme, zda máme náš model správně specifikován. Pro tento účel se nejvíce používá RESET test druhé a třetí mocniny. U RESET testu nám vyšla testovací statistika 0,724064, kde je p-hodnota 0,493335. Tento výsledek je větší než α, nulovou hypotézu nezamítáme, můžeme tedy tvrdit, že náš model je správně specifikován. Další z použitých testů, které jsem využila pro ověření správné specifikace je LM test, který bývá občas špatně chápán jako „test nelinearity“. U tohoto testu je testovací statistika 4,3902, které přísluší p-hodnota 0,222296. Jelikož je p-

Vlastní práce

49

hodnota větší než 5% hladina významnosti, nulovou hypotézu nezamítáme a můžeme jen potvrdit předešlé tvrzení a to, že model je opravdu specifikován správně. Pomocí těchto dvou testů bylo prokázáno splnění prvního klasického předpokladu. II. předpoklad spočívá v testování chybového členu. Díky Chí-kvadrátu je testovací statistika 0,0558259 a p-hodnota vychází 0,972473. Abychom nulovou hypotézu o normálním rozdělení nezamítali, musí být p-hodnota větší než 0,05. V našem případě tento vztah platí a můžeme konstatovat, že chyby jsou v našem modelu normálně rozdělené. Na grafu níže, jsou zakresleny hodnoty, které oscilují kolem nuly. Díky těmto poznatkům se nám potvrdil i druhý předpoklad. 10000

8000

6000

4000

2000

0

-2000

-4000

-6000

-8000 2003

Obr. 9

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Graf reziduí


III. předpoklad můžeme považovat také za splněný díky prvnímu požadavku, který nám prokázal pomocí vybraných testů správnou specifikaci modelu. A proměnné tedy můžeme považovat za nekorelované.

Vlastní práce

50

Poslední dvojice testů bude sloužit k prověření IV. předpokladu a to výskytu autokorelace v modelu. Jako první jsem zvolila Durbin – Watsonův test. Tento test ověřuje sériovou závislost 1. řádu. Zde nám vyšla testovací statistiku 1,6156, což vyhovuje požadavku, který stanovuje, že se má hodnota testovací statistiky pohybovat v intervalu <0;4>. Důležitá je opět p-hodnota, která je 0,0299273 a ta je menší než hladina významnosti α. Znamená to, že nevyvracíme platnost nulové hypotézy, že se zde autokorelace nevyskytuje. Chybové členy nejsou korelovány mezi sebou samými. Poslední test, o kterém se zmíním je ACF a PACF pro rezidua. Podle grafického znázornění můžeme posoudit, zda se vyskytuje v modelu autokorelace. Pomůže nám zhodnotit sériovou korelaci nejen prvního, ale i druhého a třetího řádu.

ACF reziduí 0,4

+- 1,96/T^0,5

0,3 0,2 0,1 0 -0,1 -0,2 -0,3 -0,4 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

zpoľděná proměnná

PACF reziduí 0,4

+- 1,96/T^0,5

0,3 0,2 0,1 0 -0,1 -0,2 -0,3 -0,4 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

zpoľděná proměnná

Obr. 10

Grafy ACF a PACF


Z grafu můžeme vyvodit, že zde není autokorelace prvního řádu, což nám dokázal i Durbin-Watsonův test. Když se podíváme na grafy, můžeme vidět, že první výsledné hodnoty nepřekračují hodnoty, které nazýváme kritické. Tyto hodnoty jsou vymezené hranicemi pásu neprůkaznosti v grafu znázorněné modrými lini-

Vlastní práce

51

emi. Dále si můžeme všimnout, že se zde nevyskytuje sériová korelace 2. ani 3. řádu, jelikož druhá a třetí výsledná hodnota nepřesáhla pás neprůkaznosti. V modelu není sériová korelace a tím se předpoklad čtyři splnil. V. předpoklad očekává v modelu homoskedasticitu. Testy, které se využívají při testování heteroskedasticity a tedy chybového členu, se nazývají Whiteův a Breusch – Paganův test. Whiteův test nám prokázala testovací statistka 21, 3251 s p-hodnotou 0,619477. P-hodnota je tedy větší než 5% hladiny významnosti α, proto nulovou hypotézu o homoskedasticitě nezamítáme. Druhým již zmíněným testem je Breusch – Paganův test, kde nám vyšla testovací statistika 5,52929 s p-hodnotou 0,595653. I druhý test potvrdil, že máme p-hodnotu větší než 0,05 a prokázala homoskedasticita, tedy to, že chybový člen pochází z rozdělení s konstantním rozptylem. Další VI. Předpoklad se týká multikolinearity. Pomocí VIF jsem zjistila, že u třech proměnných je hodnota vyšší než 10. To nám naznačuje, že se zde vyskytuje multikolinearita. Toto zjištění však není ale zásadním problémem a tak můžeme pokračovat ověřením posledního předpokladu. VII. předpoklad klasického lineárního regresního modelu o normálním rozdělení chybového členu. Nejdříve otestuji předpoklad normality pomocí statistických testů, které pro přehlednost zapíšeme do tabulky. Tab. 8

Testy normality

Test Doornik-Hansenův test Shapiro-Wilkův W test Lillieforsův test Test Jarque-Bery

Testovací statistika 3,11026 0,955878 0,0925151 2,16359

p-hodnota 0,211162 0,1209 0,52 0,338986


Prvním testem, kterým jsem ověřovala normalitu, je Doornik-Hansenův test. Testujeme nulovou hypotézu o normalitě a opět budeme srovnávat p-hodnotu s hladinou významnosti α. P-hodnota vyšla vyšší než α a tak tedy nezamítáme nulovou hypotézu o normalitě. Stejně tomu tak je i u Shapiro-Wikova testu, kde podle p-hodnoty můžeme potvrdit platnost nulové hypotézy. Za povšimnutí stojí i testová statistika, která je velmi blízka jedné, což svědčí o normalitě.

Vlastní práce

52

Třetím v pořadí je Lillieforsův test. Zde máme p-hodnotu 0,52, když ji srovnáme s hladinou významnosti α opět zjistíme, že nezamítáme nulovou hypotézu o normalitě. Posledním testem je Jarque-Bery test. P-hodnota je vyšší než 0,05 a tím pádem nulovou hypotézu nelze zamítnout. Ve všech statistických testech jsme tedy dospěli k potvrzení nulové hypotézy. Jako grafickou metodu k ověřování předpokladu normality jsem zvolila Q-Q graf, který je zobrazen na další stránce mé práce. Q-Q graf pro poslechovost 100000 y=x

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000 30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

100000

Normální kvantily

Obr. 11

Q-Q graf pro normalitu

Zdroj: vlastní zpracování

Interpretace zobrazeného grafu je taková, že body znázorněné v grafu jsou velmi blízké zakreslené přímce. To znamená, že jsou si obě rozdělení velmi podobné. Naše červené hodnoty se pohybují ve velmi blízkém prostředí modré přímce a tím lze považovat řadu za výběr z normálního rozdělení. Reziduální složka vhodného modelu by měla vykazovat vlastnosti bílého šumu. Pokud se v modelu vyskytuje bílý šum, musejí být splněny tři předpoklady, kterým jsme se již věnovali. První podmínka se týká nulové střední hodnoty, která se musí pohybovat kolem hodnoty nuly. Další požadavek je spojen

Vlastní práce

53

s konstantním rozptylem. Posledním předpokladem je sériová nezávislost. Po shrnutí všech testů a požadavků, které jsme si zmínili, můžeme tvrdit, že se v našem modelu vyskytuje bílý šum a náš model můžeme považovat za vhodný.

4.6 Predikce dalšího vývoje poslechovosti na rok 2012 Po vytvoření a konstrukci vhodného modelu přistoupíme k vytvoření předpovědi vývoje námi sledované časové řady. Predikci na rok 2012 znázorňuje následující graf. 90000 poslechovost předpověď 95 procentní interval

80000

70000

60000

50000

40000

30000 2002

Obr. 12

2004

2006

2008

Graf znázorňující předpověď poslechovosti na rok 2012


2010

2012


54 Hodnoty předpovědi

2012 Bodová předpověď Intervalová předpověď Diference I. čtvrtletí 53610,36 44527,03 - 62693,70 4453,677 II. čtvrtletí 48913,55 39245,45 - 58581,64 4740,392 III. čtvrtletí 48611,22 38868,05 - 58354,39 4777,201 IV. čtvrtletí 43612,21 33859,11 - 53365,31 4782,072 Zdroj: Vlastní zpracování

Na grafickém znázornění je zřejmé, že predikce má spíše klesající charakter. Pro srovnání se mi podařilo získat skutečnou hodnotu pro první čtvrtletí 2012. V měsíci lednu, únoru a březnu poslouchalo rádio Petrov 52 000 posluchačů. Naše prognóza ukazuje, že počet posluchačů měl být kolem 53 000, což je hodnota velmi blízka skutečnosti. Je nutné říci, že budoucí hodnoty mohou být ovlivněny dalšími různými faktory, které zde nejsou zahrnuty. Je důležité zda se rádio chystá proniknout k dalším posluchačům, prostřednictvím zavedení nových vysílačů. V posledních pěti letech vedlo zřízení nových vysílačů k navýšení počtu posluchačů. Pokud by poslechovost klesala dle predikce, rádio Petrov by se tímto poklesem zajisté zabývalo. Bylo by nutné, aby se více zviditelnilo například sponzorováním různých kulturních akcí, pořádáním větších akcí přímo mezi posluchači v letních měsících a také soutěžemi, které by přilákaly posluchače k zúčastnění. Rádio si získává posluchače především prostřednictvím rozhlasového programu. Mé doporučení se bude týkat nových pořadů, které by mohlo rádio zařadit do svého vysílání a jejich prostřednictvím zaujmout nové posluchače. Dnešní uspěchaná doba přispívá k výraznému poklesu četby literatury a celkového zájmu o knihy. Jako první bych tedy zavedla prvek, který již existuje v některých rádiích a tím je četba na pokračování. Zavedení nového prvku do vysílání, by měl předcházet menší průzkum mezi posluchači a to například prostřednictvím ankety na internetových stránkách rádia Petrov. V anketě by se zjišťoval zájem posluchačů o tento nový rozhlasový pořad. Pokud by anketa byla úspěšná, zavedla bych do rádia reklamní spoty, které by upozorňovaly na nový pořad a lákaly by k poslechu. Pořad bych zařadila do vysílání v podvečerních hodinách, avšak v době kdy neběží hlavní večerní zprávy v televizi. V pořadu by se vystřídaly každý týden známé osobnosti, které by předčítaly právě aktuální vybranou knihu. Výběr četby bych ponechala také na posluchačích, kteří by si volili žánr i konkrétní knihu na internetových stránkách. V rámci četby na pokračování by se konaly soutěže o poukazy v určité hodnotě do vybraných knihkupectví. Také by se soutěžilo o setkání s právě předčítající osobností. Četbou na pokračování

Vlastní práce

55

bych spíše získala posluchače, kteří se budou k poslechu této stanice pravidelně vracet a mohou si ji oblíbit i jako její věrní posluchači. Existuje mnoho projektů, které podporují zájem o četbu knih a pořádají různé propagační akce například na veletrzích. Rádio by se v tomto případě mohlo zapojit do spolupráce ve formě sponzoringu a zviditelnit se. Další pořad, který by obohatil programovou strukturu a snad přilákal další posluchače, by byl spíše informativního charakteru. Krátký pětiminutový pořad by se týkal nabídky pracovních míst v Jihomoravském kraji, což je v dnešní době aktuálním tématem. Pořad by byl odvysílán několikrát denně vždy před zpravodajstvím. Posluchači by se dozvěděli od pracovníka z vybrané personální agentury volné pracovní pozice ve svém regionu. Nakonec bych zavedla pořad zábavného charakteru s názvem „Zkus být moderátorem rádia Petrov“. Na internetových stránkách rádia Petrov můžeme najít různé ankety na aktuální téma. Posluchači by v této anketě vyjadřovali svůj názor a doporučovali by co v rádiu zlepšit. Nejlepší nápad bych ocenila výhrou a to možností pro výherce stát se moderátorem rádia na celé dvě hodiny. Posluchač by tak poznal prostředí a atmosféru rádia, seznámil se, se svými oblíbenými moderátory a připravil si s jejich pomocí vlastní podobu svého zkráceného vysílání. Výherce by měl možnost výběru hudebního mixu. Tento zábavný pořad by rádio vysílalo jedenkrát do týdne. Za velmi důležité v dnešní době považuji začlenění rádia do aktivní komunikace s posluchači na sociálních sítích. V současné době má rádio Petrov svůj profil na facebooku. Ke zvýšení zájmu posluchačů bych doporučovala zvýšit komunikační aktivitu rádia v této oblasti, častější komentáře, příspěvky, informace o soutěžích. Aktivita na sociálních sítích by také prospěla i k větší propagaci pořadů jako je například seznamka rádia Petrov pod názvem „my dva“. Z důvodu konkurenčního tlaku je nezbytné, aby rádio neustávalo ve svých aktivitách vedoucích ke zviditelnění rádia ve všech oblastech společenského života.

4.7

Vytipované faktory ovlivňující poslechovost

V této kapitole si rozebereme a charakterizujeme některé faktory, které by mohly působit na poslechovost rádia Petrov. Zaměříme se především na reklamy, kde budeme zjišťovat, zda mají nějaký vliv na poslechovost rádia Petrov. Pro posouzení tohoto vlivu využiji korelační analýzy, která je využívána ke studiu vztahu mezi dvěma proměnnými.

Vlastní práce

4.7.1

56

Reklama

Reklama je důležitým prvkem rozhlasového vysílání. Rádio Petrov se řadí mezi soukromá vysílání a tedy také mezi komerční rádia. Pro rádio jsou tedy reklamy hlavním zdrojem financování a je zde poměrně vysoká závislost na reklamním trhu. Ukazatel poslechovosti je pro rádio velmi důležitý. Pokud má rádio vyšší poslechovost je pravděpodobnější, že bude pro inzerenty zajímavější než ty s nižší psolechovostí. Nejčastějšími inzerenty v rádiu Petrov jsou prodejci automobilů jako např. Wolkswagen nebo Porsche dále také obchodní domy a operátoři. Reklamy v rozhlasovém vysílání rádia Petrov jsou rozděleny do jednotlivých reklamních bloků. Reklamní blok trvá několik sekund a rádio si upravuje tento čas dle aktuální potřeby. V posledních letech jsou ve vysílání bloky třikrát za každou hodinu a to v 25 minutě, v 40 minutě a v 52 minutě. Právě v 25 minutě každé hodiny trvá reklamní blok déle než zbývající dva a to 240 s. Další už jsou po 180 sekundách. Zaměřila jsem se na počet reklam v hlavním vysílacím čase a to od 6:25 do 18:40. Tento hlavní vysílací čas končí kolem 19:00, kdy je u většiny posluchačů rozhlas ve velké míře nahrazován dalším médiem a to je televize. Pomocí korelace se pokusíme zjistit, zda existuje nějaký vztah mezi reklamami a poslechovosti rádia Petrov. Údaje o počtu reklam se mi podařilo získat od roku 2004 až po rok 2011. Počet reklam jsem získala za jednotlivé měsíce, jelikož je naše poslechovost denní zprůměrovaná za jednotlivá čtvrtletí musí mít reklamy stejný charakter a bylo potřeba je jednoduchými výpočty upravit.

Vlastní práce

57

240

230

220

210

reklamy

200

190

180

170

160

150

140

130 50000

60000

70000

80000

90000

poslechovost

Obr. 13

Bodový diagram vlivu reklam na poslechovost


Z grafu nám na první pohled vyplynulo, že zde není patrná žádná závislost. Reklamy by v našem případě neměly mít žádný vliv na poslechovost rádia Petrov. K dalšímu ověřování použiji korelační matici, která nám otestuje míru závislosti mezi veličinami. Tab. 10

Tabulka hodnot korelační matice

Koeficient korelace Testovací statistika Oboustranná p-hodnota 0,00323529 0,0177205 0,9860 Zdroj: Vlastní zpracování

Hodnota koeficientu korelace by měla být v intervalu <-1,1>, což je splněno. Tento koeficient nám určuje směr a těsnost obousměrné lineární závislosti mezi dvěma veličinami. Čím více se koeficient v absolutní hodnotě přibližuje jedničce, tím více jsou složky vektoru vzájemně korelované a lineárně závislé. Hypotéza Ho nám stanovuje, že mezi veličinami je nezávislý vztah. P-hodnota nám vyšla

Vlastní práce

58

větší než hladina významnosti α a tak tedy nulovou hypotézu nezamítáme. Tvrdíme tedy, že veličiny jsou opravdu nezávislé. I když se mi z mého pohledu zdálo, že zde patrný vliv bude, není tomu tak. Jak už jsme si popsali v předchozí části této práce, lidé mají rádio většinou spíše jako kulisu a reklamy jim nevadí, nebo si jednoduše rádio zeslabí, místo aby ho přeladili na jinou rozhlasovou stanici. 4.7.2

Soutěže

Soutěže jsou důležitým prvkem každého rádia. Rádia se snaží vymyslet co nejnápadnější a atraktivní soutěže o hodnotné ceny za účelem zvýšení poslechovosti. V rádiu Petrov jsou v největším zastoupení soutěže o vstupenky na koncerty českých skupin a také o jejich hudební nosiče. Většina soutěží je shrnuta pod jeden pořad a tím je Petrovský kvíz. Jedná se o pořad, kde je každých 14 dní stanovena jiná cena o kterou se soutěží. Smyslem těchto soutěží je přilákat co nejvíce posluchačů. Mohlo by se očekávat, že hodnotné a kvalitní ceny mohou zvýšit zájem širší vrstvy publika, ale dle dosavadních zkušeností rádia se často jedná o stále stejný okruh lidí, kteří se rádi těchto soutěží zúčastňují. 4.7.3

Konkurence

Konkurence na rozhlasovém trhu je velmi důležitým a přirozeným faktorem, který může ovlivňovat poslechovost. Největším konkurentem je pro rádio Petrov rádio Čas. Konkurentem se stal zejména díky svému hudebnímu formátu, který je podobný formátu rádia Petrov. Rádio Čas však hraje více folku a rocku, což na Brněnsku chybělo a tak si ho lidé oblíbili. Je vidět jak díky tomuto konkurentovi rádiu Petrov klesla poslechovost, jak jsem již zmiňovala v kapitole 4.3.

Závěr

59

5 Závěr Bakalářská práce byla zpracována za účelem vytvoření modelu popisujícího poslechovost rádia Petrov v letech 2002-2011 s následným určením faktorů, které by mohly ovlivňovat tento ukazatel poslechovosti. V první části práce jsme se seznámili s médii a jejich vlastnostmi. Dále jsme nastínili definici a funkci komunikačního mixu, kde zastávají média důležitou roli. Následně bylo nutné seznámit čtenáře s obecnými mnou vytipovanými faktory ovlivňující poslechovost. Poté jsem popsala Jihomoravské nejposlouchanější rozhlasové stanice a věnovala se více historii a současnosti rádia Petrov spolu s jeho základní charakteristikou. Dříve než jsem přistoupila k naplnění hlavního cíle, popsala jsem základní charakteristiky chování námi sledované časové řady. K tomu mi pomohly elementární charakteristiky vývoje poslechovosti. Bylo zjištěno, že v posledních letech poslechovost narůstala zejména ve třetích čtvrtletích daných let. Přispívalo k tomu zavedení vysílačů do dalších oblastí mimo Brno v letních měsících, kdy novému zavedení předcházely velké propagační akce. Tento fakt se nám prokázal později v našem modelu. Výrazný propad byl zaznamenán v I. čtvrtletí roku 2009 oproti předchozímu čtvrtletí, kdy absolutní úbytek činil 12 0000 posluchačů. V tomto období začal na Brněnsku vysílat největší konkurent rádia Petrov - rádio Čas, což rádiu Petrov ubralo poslechovost na nějaký čas. Po elementárních charakteristikách následuje splnění našeho hlavního cíle a to vytvoření modelu popisujícího poslechovost rádia Petrov. Nejprve jsem zvolila trend, který se projevil jako nejvhodnější a tím je trend kvadratický. Poté jsem časovou řadu vyhladila klouzavými průměry, kde jsem přesvědčila o vhodnosti kvadratického trendu. Zvolena byla regresní metoda modelování. Sezónní složka byla vytvořena pomocí umělých proměnných. Jedna z umělých proměnných zahrnovala již zmíněné zavedení nových vysílačů. Do modelu bylo nutné přidat zpožděnou proměnnou, která nám zobrazuje věrnost posluchačů. Vše jsem zakomponovala do modelu a následně pomocí t-testu vyhodnotila statisticky významné parametry tohoto modelu. Ukázalo se, že umělé proměnné v prvním, druhém a čtvrtém čtvrtletí nejsou statisticky významné. Dalším krokem jsem tedy přešla k modifikaci modelu, kde jsem již zahrnula pouze statisticky významné parametry. Došla jsem tedy k modelu, kde je statisticky významná proměnná, která nám znázorňovala zavedení vysílačů, proměnná ve třetím čtvrtletí a zpožděná proměnná.

Závěr

60

Interpretace modelu je tedy taková, že zavedení nového vysílače zvýší poslechovost o 9 432 posluchačů a také, že ve III. čtvrtletí naroste počet posluchačů o 3 115. K ověření vhodnosti našeho vytvořeného modelu jsem postupovala dle sedmi předpokladů klasického lineárního regresního modelu. V testování normality reziduí jsem zjistila, že chyby v modelu jsou normálně rozděleny. Pomocí dvou dalších testů se mi podařilo prokázat, že se v modelu vyskytuje homoskedasticita. Další testy potvrdily, že máme model správně specifikován a že se v modelu nevyskytuje autokorelace 1. ani vyšších řádu. Po shrnutí všech těchto poznatků jsem dospěla k tomu, že se mi v modelu vyskytuje bílý šum, který může být jen za jistých splněných předpokladů. Všechny předpoklady byly splněny, kromě toho, že se nám v modelu vyskytla multikolinearita, což pro naše modelování nepředstavuje velký problém. Z modelu, který se prokázal jako statisticky významný, jsem dále vytvořila predikci na rok 2012. Předpověď měla spíše klesající charakter a tak jsem stanovila doporučení a návrhy pro případné zvýšení poslechovosti a zviditelnění rádia. Doporučení se týkají zejména obohacení programové struktury rádia a zapojení se aktivněji do komunikace se svými posluchači. V poslední částí této práce zmiňuji další faktory ovlivňující poslechovost rádia Petrov. Stěžejní částí je testování vlivu reklam na poslechovost rádia Petrov pomocí korelační analýzy. Výsledkem je, že mezi těmito veličinami není žádný vztah. V této části jsem také zmínila soutěže, které se v průběhu času ukázaly jako faktor, který může mít vliv na poslechovost pouze krátkodobě, ale spíše se do nich zapojuje stále stejný okruh posluchačů. Na úplný závěr bych chtěla říci, že poslechovost je velmi důležitým ukazatelem pro každé rádio. Faktory ovlivňující výkyvy v poslechovosti zde nepochybně jsou a měly by se brát v potaz. Zjistila jsem faktor, který zvýší poslechovost a tím je zavedení nových vysílačů. Také se ukázalo, že důležitým faktorem je i třetí čtvrtletí, které poslechovost navyšuje a je na desetiprocentní hladině významnosti. Dále jsem došla také k statistické významnosti věrnosti posluchačů v podobě zpožděné proměnné. Reklamy jakožto důležitá součást rozhlasového vysílání nemají žádný vliv na poslechovost, což bylo zjištěno na základě mého ověřování. Nesmím zapomenout zmínit i substituty, kterým se sice v mé práci nevěnuji, ale mají také vliv na poslechovost. Zejména se jedná o televizní vysílání.

Literatura

61

6 Literatura ADAMEC, VÁCLAV. Ekonometrie 1- přednáška 2 : Regresní úloha. Brno: Mendelova univerzita, 2011. ADAMEC, VÁCLAV. Ekonometrie 1- přednáška 3 : Obyčejné nejmenší čtverce (OLS). Brno: Mendelova univerzita, 2011. ADAMEC, VÁCLAV. Ekonometrie 1- přednáška 6 : Klasický regresní model a jeho předpoklady. Brno: Mendelova univerzita, 2011. ADAMEC, VÁCLAV. Ekonometrie 1- přednáška 7 : Úvod do časových řad. Brno: Mendelova univerzita, 2011. BEDNAŘÍK, PETR, JAN JIRÁK A BARBARA KÖPPLOVÁ. Dějiny českých médií: od počátku do současnosti. Vyd. 1. Praha: Grada, 2011, 439 s. ISBN 978-80247-3028-8. BEDNÁŘ, Vojtěch. Krizová komunikace s médii. Vyd. 1. Praha: Grada, 2012, 183 s. ISBN 978-80-247-3780-5. HANKUSOVÁ,Veronika. Vývoj výzkumu rozhlasových posluchačů v Československu a v České republice. 1. vyd. Praha: Karolinum, 2006, 152 s. ISBN 80-246-1092-2. HINDLS, RICHARD, STANISLAVA HRONOVÁ A JAN SEGER. Statistiky pro ekonomy. 5. Vyd. Praha: Professional publishing, c2004, 415 s. ISBN 8086419-59-2. JIRÁK, JAN A BARBARA KÖPPLOVÁ. Masová média. Vyd. 1. Praha: Portál, 2009, 413 s. ISBN 978-80-7367-466-3. JIRÁK, JAN A BARBARA KÖPPLOVÁ. Média a společnost. Vyd. 2. Praha: Portál, 2007, 207 s. ISBN 978-80-7367-287-4. KARLÍČEK, MIROSLAV A PETR KRÁL. Marketingová komunikace: jak komunikovat na našem trhu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011, 213 s. ISBN 978-80-2473541-2.

Literatura

62

KONČELÍK, JAKUB, PAVEL VEČEŘA A PETR ORSÁG. Dějiny českých médií 20. století. Vyd. 1. Praha: Portál, 2010, 310 s., xxxii s. obr. příl. ISBN 978-807367-698-8. KOTLER, PHILIP A GARY ARMSTRONG. Marketing. Praha: Grada, c2004, 855 s. ISBN 80-247-0513-3. MCQUAIL, DENIS. Úvod do teorie masové komunikace. Vyd. 3. Praha: Portál, 2007, 447 s. ISBN 978-80-7367-338-3. MINAŘÍK, BOHUMIL. Statistika I: popisná statistika. Vyd. 1. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 2000, S. 105-207. ISBN 80-7157-427-9. POUPEROVÁ, OLGA. Regulace médií. Praha: Leges, 2010, 272 s. ISBN 978-8087212-48-6. PŘIKRYLOVÁ, JANA A HANA JAHODOVÁ. Moderní marketingová komunikace. 1. vyd. Praha: Grada, 2010, 303 s., [16] s. obr. příl. ISBN 978-80-247-36228. REIFOVÁ, IRENA. Slovník mediální komunikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2004, 327 s. ISBN 80-7178-926-7. SCHELLMANN, BERNHARD. Média: základní pojmy, návrhy, výroba. Vyd. 1. Praha: Europa-Sobotáles, 2004, 482 s. ISBN 80-86706-06-0. SMITH, PAUL. Moderní marketing. Vyd. 1. Praha: Computer Press, 2000, xxxiv, 518 s. ISBN 80-7226-252-1. SVOBODA, VÁCLAV. Public relations moderně a účinně. 2., aktualiz. a dopl. vyd. Praha: Grada, 2009, 239 s. ISBN 978-80-247-2866-7. URBAN, LUKÁŠ, JOSEF DUBSKÝ A KAROL MURDZA. Masová komunikace a veřejné mínění. Vyd. 1. Praha: Grada, 2011, 230 s. ISBN 978-80-2473563-4. VYSEKALOVÁ, JITKA A JIŘÍ MIKEŠ. Reklama: jak dělat reklamu. 3., aktualiz. a dopl. vyd. Praha: Grada, 2010, 208 s. ISBN 978-80-247-3492-7.

Literatura

63

Internetové zdroje Historie rozhlasového trhu. Media marketing services [online]. © 2012 [cit. 2012-12-02]. Dostupné z: http://www.mms.cz/rozhlasovytrh/historie Licenční podmínky. Rada pro rozhlasové a televizní vysílání [online]. © 2012 [cit. 2012-12-17]. Dostupné z: http://www.rrtv.cz/cz/static/prehledy/licencnipodminky.htm MMS - speciální operace. Media marketing services [online]. © 2012 [cit. 201212-02]. Dostupné z: http://www.mms.cz/specop/?page_id=229 Median [online]. © 2012 [cit. 2012-12-17]. http://www.median.cz/index.php?lang=cs

Dostupné

z:

Rozhlasový trh v ČR. Media marketing services [online]. © 2012 [cit. 2012-1202]. Dostupné z: http://www.mms.cz/rozhlasovytrh/rozhlasovy-trh-v-cr O stanici. Český rozhlas Brno [online]. © 1997-2012 [cit. 2012-12-17]. Dostupné z: http://www.rozhlas.cz/brno/ostanici O stanici. ČRo 2 - Praha [online]. © 1997-2012 [cit. 2012-12-17]. Dostupné z: http://www.rozhlas.cz/praha/ostanici O stanici. Radiožurnál - ČRo 1 [online]. © 1997-2012 [cit. 2012-12-17]. Dostupné z: http://www.rozhlas.cz/radiozurnal/ostanici

Přílohy

Příloha č. 1

Obr. 14

Pokrytí rádia Petrov

Obr. 15

Logo rádia Petrov

Zdroj: Rádio Petrov

Příloha č. 2 Tab. 11

Elementární charakteristiky vývoje

Období

poslechovost

Absolutní přírůstky

Koef. růstu

Tempo růstu

Koef. přírůstku

Tempo přírůstků

2002/I.Q 2002/II.Q 2002/III.Q 2002/IV.Q 2003/I.Q 2003/II.Q 2003/III.Q 2003/IV.Q 2004/I.Q 2004/II.Q 2004/III.Q 2004/IV.Q 2005/I.Q 2005/II.Q 2005/III.Q 2005/IV.Q 2006/I.Q 2006/II.Q 2006/III.Q 2006/IV.Q 2007/I.Q 2007/II.Q 2007/III.Q 2007/IV.Q 2008/I.Q 2008/II.Q 2008/III.Q 2008/IV.Q 2009/I.Q 2009/II.Q 2009/III.Q 2009/IV.Q 2010/I.Q 2010/II.Q

50000 52000 55000 49000 38 000 37000 36000 41000 45000 43000 42000 45000 54000 56000 59000 64000 68000 75000 82000 81000 80000 82000 90000 75000 68000 70000 83000 81000 83000 71000 84000 70000 65 000 72 000

2000 3000 -6000 -11000 -1000 -1000 5000 4000 -2000 -1000 3000 9000 2000 3000 5000 4000 7000 7000 -1000 -1000 2000 8000 -15000 -7000 2000 13000 -2000 2000 -12000 13000 -14000 -5000 7000

1,04 1,057692 0,890909 0,775510 0,973684 0,972973 1,138889 1,097561 0,955556 0,976744 1,071429 1,2 1,037037 1,053571 1,084746 1,0625 1,102941 1,093333 0,987805 0,987654 1,025 1,097561 0,833333 0,906667 1,029412 1,185714 0,975904 1,024691 0,855422 1,183099 0,833333 0,928571 1,107692

104 105,769 89,091 77,551 97,368 97,297 113,889 109,756 95,556 97,674 107,143 120 103,704 105,357 108,475 106,250 110,294 109,333 98,780 98,765 102,500 109,756 83,333 90,667 102,941 118,571 97,590 102,469 85,542 118,310 83,333 92,857 110,769

0,040000 0,057692 -0,109091 -0,224490 -0,026316 -0,027027 0,138889 0,097561 -0,044444 -0,023256 0,071429 0,200000 0,037037 0,053571 0,084746 0,062500 0,102941 0,093333 -0,012195 -0,012346 0,025000 0,097561 -0,166667 -0,093333 0,029412 0,185714 -0,024096 0,024691 -0,144578 0,183099 -0,166667 -0,071429 0,107692

4,000 5,769 -10,909 -22,449 -2,632 -2,703 13,889 9,756 -4,444 -2,326 7,143 20,000 3,704 5,357 8,475 6,250 10,294 9,333 -1,220 -1,235 2,500 9,756 -16,667 -9,333 2,941 18,571 -2,410 2,469 -14,458 18,310 -16,667 -7,143 10,769

2010/III.Q 2010/IV.Q 2011/I.Q 2011/II.Q 2011/III.Q 2011/IV.Q

67 000 55 000 55 000 62 000 71 000 62 000


-5000 -12000 0 7000 9000 -9000

0,930556 0,820896 1 1,127273 1,145161 0,873239

93,056 82,090 100 112,727 114,516 87,324

-0,069444 -0,179104 0,000000 0,127273 0,145161 -0,126761

-6,944 -17,910 0,000 12,727 14,516 -12,676

Příloha č. 3 Tab. 12

Elementární charakteristiky – sezónní

Období

Počet posluchačů

Sezdt

Sezkt

Sezδt

100Sezkt

100Sezδt

2002/I.Q 2002/II.Q 2002/III.Q 2002/IV.Q 2003/I.Q 2003/II.Q 2003/III.Q 2003/IV.Q 2004/I.Q 2004/II.Q 2004/III.Q 2004/IV.Q 2005/I.Q 2005/II.Q 2005/III.Q 2005/IV.Q 2006/I.Q 2006/II.Q 2006/III.Q 2006/IV.Q 2007/I.Q 2007/II.Q 2007/III.Q 2007/IV.Q 2008/I.Q 2008/II.Q 2008/III.Q 2008/IV.Q 2009/I.Q 2009/II.Q 2009/III.Q 2009/IV.Q 2010/I.Q 2010/II.Q

50000 52000 55000 49000 38 000 37000 36000 41000 45000 43000 42000 45000 54000 56000 59000 64000 68000 75000 82000 81000 80000 82000 90000 75000 68000 70000 83000 81000 83000 71000 84000 70000 65 000 72 000

-12 000 -15 000 -19 000 -8 000 7 000 6 000 6 000 4 000 9 000 13 000 17 000 19 000 14 000 19 000 23 000 17 000 12 000 7 000 8 000 -6 000 -12 000 -12 000 -7 000 6 000 15 000 1 000 1 000 -11 000 -18 000 1 000

0,76 0,711538 0,654545 0,836735 1,184211 1,162162 1,166667 1,097561 1,2 1,302326 1,404762 1,422222 1,259259 1,339286 1,389831 1,265625 1,176471 1,093333 1,097561 0,925926 0,85 0,853659 0,922222 1,08 1,220588 1,014286 1,012048 0,864198 0,783133 1,014085

-2,4000 -2,8846 -3,4545 -1,6327 1,8421 1,6216 1,6667 0,9756 2 3,0233 4,0476 4,2222 2,5926 3,3929 3,8983 2,6563 1,7647 0,9333 0,9756 -0,7407 -1,5000 -1,4634 -0,7778 0,8000 2,2059 0,1429 0,1205 -1,3580 -2,1687 0,1408

76 71,153846 65,454545 83,673469 118,421053 116,216216 116,666667 109,756098 120 130,232558 140,476190 142,222222 125,925926 133,928571 138,983051 126,562500 117,647059 109,333333 109,756098 92,592593 85,000000 85,365854 92,222222 108 122,058824 101,428571 101,204819 86,419753 78,313253 101,408451

-240 -288,4615 -345,4545 -163,2653 184,2105 162,1622 166,6667 97,5610 200 302,3256 404,7619 422,2222 259,2593 339,2857 389,8305 265,6250 176,4706 93,3333 97,5610 -74,0741 -150,0000 -146,3415 -77,7778 80 220,5882 14,2857 12,0482 -135,8025 -216,8675 14,0845

2010/III.Q 2010/IV.Q 2011/I.Q 2011/II.Q 2011/III.Q 2011/IV.Q

67 000 55 000 55 000 62 000 71 000 62 000


-17 000 -15 000 -10 000 -10 000 4 000 7 000

0,797619 0,785714 0,846154 0,861111 1,059701 1,127273

-2,0238 -2,1429 -1,5385 -1,3889 0,5970 1,2727

79,761905 78,571429 84,615385 86,111111 105,970149 112,727273

-202,3810 -214,2857 -153,8462 -138,8889 59,7015 127,2727

Identifikace faktorů ovlivňujících poslechovost rádia Petrov

Recommend Documents