Lehota, József. Created by XMLmind XSL-FO Converter

1 Lehota, József

Created by XMLmind XSL-FO Converter.

Marketingkutatás az agrárgazdaságban Lehota, József Az Oktatási Minisztérium támogatásával készült a Felsőoktatási Pályázatok Irodája által lebonyolított Felsőoktatási Tankönyv- és Szakkönyv-támogatási Pályázat keretében. Szerzői jog © 2001 Lehota József E könyv kutatási és oktatási célokra szabadon használható. Bármilyen formában való sokszorosítása a jogtulajdonosok írásos engedélyéhez kötött.


Tartalom 1. 1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata .................................................... 1 1. 1.1. Marketinginformációs rendszer és piackutatás .............................................................. 1 1.1. 1.1.1. Relevancia és teljesség ................................................................................... 2 1.2. 1.1.2. Pontosság ........................................................................................................ 2 1.3. 1.1.3. Időszerűség ..................................................................................................... 2 1.4. 1.1.4. Mérhetőség ..................................................................................................... 2 1.5. 1.1.5. Gazdaságosság ................................................................................................ 3 2. 1.2. A marketingkutatás fontosabb területei .......................................................................... 4 3. 1.3. Marketingkutatási eljárások csoportosítása .................................................................... 5 4. 1.4. A marketingkutatás előkészítése .................................................................................... 7 5. 1.5. A marketingkutatási folyamat szakaszai ........................................................................ 8 5.1. 1.5.1. Problémameghatározás ................................................................................... 8 5.2. 1.5.2. Kutatási terv .................................................................................................... 9 5.3. 1.5.3. Mintavételi terv ............................................................................................. 10 5.4. 1.5.4. Kutatási segédeszköz, kérdőív kialakítása .................................................... 10 5.5. 1.5.5. Feldolgozási utasítás tervezése ..................................................................... 10 6. 1.6. Szekunder információk alkalmazási lehetőségei .......................................................... 10 7. 1.7. Információforrások ....................................................................................................... 11 2. 2. A kvalitatív marketingkutatás ................................................................................................... 15 1. 2.1. A fogyasztás kultúrája .................................................................................................. 15 2. 2.2. A termék értelmezése ................................................................................................... 15 3. 2.3. A termékek tulajdonságai a fogyasztó szemszögéből .................................................. 16 4. 2.4. A kvalitatív kutatás alapelvei ....................................................................................... 20 4.1. ................................................................................................................................ 20 4.1.1. A kvalitatív kutatás jellemzői ..................................................................... 20 5. 2.5. A kvalitatív adatelemzés .............................................................................................. 21 6. 2.6. A kutatási interjú .......................................................................................................... 21 6.1. 2.6.1. Az interjútípusok .......................................................................................... 21 6.2. 2.6.2. A megfelelő interjútípus megválasztása ....................................................... 23 6.3. 2.6.3. Az egyéni mélyinterjú ................................................................................... 24 6.4. 2.6.4. Kérdéstípusok az interjúban .......................................................................... 26 6.5. 2.6.5. A hatékony kérdezés követelményei ............................................................ 28 7. 2.7. A fókuszcsoport ........................................................................................................... 31 7.1. 2.7.1. A fókuszcsoport jellemzői ............................................................................ 32 7.2. 2.7.2. A fókuszcsoportok alkalmazása .................................................................... 32 7.3. 2.7.3. A fókuszcsoportok célja ............................................................................... 32 7.4. 2.7.4. A fókuszcsoportok előnyei ........................................................................... 33 7.5. 2.7.5. A fókuszcsoportok hátrányai ........................................................................ 33 7.6. 2.7.6. A fókuszcsoportok fajtái ............................................................................... 34 7.7. 2.7.7. A fókuszcsoport tervezése és alkalmazásának lépései .................................. 34 7.8. 2.7.8. A kérdések .................................................................................................... 38 7.9. 2.7.9. A fókuszcsoport interjújának levezetése ....................................................... 40 7.10. 2.7.10. Az adatok elemzése és értelmezése .......................................................... 41 7.11. 2.7.11. A beszámoló megírása .............................................................................. 42 8. 2.8. A megfigyelés .............................................................................................................. 43 8.1. 2.8.1. A részt vevő megfigyelés .............................................................................. 45 8.2. 2.8.2. A strukturált megfigyelés ............................................................................. 45 8.3. 2.8.3. Időközönkénti regisztrálás ............................................................................ 46 8.4. 2.8.4. Az gyakorisági előfordulások megfigyelése ................................................. 47 8.5. 2.8.5. Időtartam megfigyelése ................................................................................ 48 8.6. 2.8.6. Mértékmegfigyelés ....................................................................................... 48 8.7. 2.8.7. Szúrópróba megfigyelés ............................................................................... 49 8.8. 2.8.8. Interakciók megfigyelése .............................................................................. 49 8.9. 2.8.9. Elemzési egységek ........................................................................................ 51 9. 2.9. A tartalomelemzés ........................................................................................................ 52 9.1. 2.9.1. Mintavétel a tartalomelemzésben ................................................................. 53

iii Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1

9.2. 2.9.2. A tartalomelemzés szakaszai ........................................................................ 55 9.2.1. Kódolás és kategóriák ................................................................................ 55 9.3. 2.9.3. A tartalomelemzés egységei ......................................................................... 61 9.3.1. A kódolási vagy elemzési egységek ........................................................... 61 9.3.2. A szövegegységek ...................................................................................... 62 9.4. 2.9.4. Számítógépes tartalomelemzés a kvalitatív piackutatásban .......................... 64 9.4.1. A QSR NUD*IST 4.0 és a VIVO 1.2 ismertetése ...................................... 64 9.4.2. A szoftver módszertani alapjai ................................................................... 65 9.4.3. A QSR NUD*IST 4.0. alkalmazása ........................................................... 65 9.4.4. A kvalitatív piackutatás eredményei a QSR NUD*IST 4.0-val ................. 65 10. 2.10. A repertoárrács technika mint kvalitatív eljárás ....................................................... 67 10.1. 2.10.1. Elméleti háttér ........................................................................................... 67 10.1.1. A személyes konstrukciók elméletének kulcspontjai ............................... 68 10.1.2. A „számjáték” bűvölete ............................................................................ 68 10.1.3. A kutató befolyása (elfogultsága) ............................................................ 68 10.1.4. A szakember szerepe az interjú eredményeiben ....................................... 68 10.2. 2.10.2. A módszer ................................................................................................. 69 10.2.1. A konstrukciók feltárása .......................................................................... 69 10.2.2. A teljes repertoárrács ................................................................................ 69 10.2.3. A konstrukciók rendszerének elemzése és a mentális térkép ................... 70 10.2.4. Milyen célt szolgál a repertoárrács technika? .......................................... 71 11. 2.11. A kvalitatív piackutatás nemzetközi irányvonalai .................................................... 71 3. 3. Kvantitatív kutatási módszerek ................................................................................................. 75 1. 3.1. Leíró jellegű felmérések, megkérdezéses vizsgálatok .................................................. 77 2. 3.2. Írásbeli megkérdezés .................................................................................................... 77 3. 3.3. Szóbeli megkérdezés .................................................................................................... 79 4. 3.4. Panelkutatás ................................................................................................................. 81 5. 3.5. Kérdőívszerkesztés ....................................................................................................... 83 5.1. 3.5.1. A kérdőívszerkesztés alapelvei ..................................................................... 83 5.2. 3.5.2. Kérdésfajták .................................................................................................. 87 5.3. 3.5.3. Mérési szintek és skálás kérdések ................................................................. 94 5.3.1. ................................................................................................................. 100 6. 3.6. A megfigyelés és a kísérlet alkalmazási lehetőségei .................................................. 102 6.1. 3.6.1. Megfigyelés ................................................................................................ 102 6.2. 3.6.2. Kísérlet ....................................................................................................... 105 6.3. 3.6.3. A termékteszt variációi és felhasználási területei ....................................... 107 6.3.1. ................................................................................................................. 108 6.3.2. Piaci tesztek .............................................................................................. 111 4. 4. Mintavétel a primer piackutatásban ........................................................................................ 114 1. 4.1. A célszegmens kiválasztása, a reprezentatív mintavétel ............................................ 114 2. 4.2. A minta nagysága ....................................................................................................... 115 3. 4.3. Mintavételi módok ..................................................................................................... 116 3.1. 4.3.1. Véletlen kiválasztáson alapuló módszerek ................................................. 117 3.1.1. Egyszerű véletlen kiválasztás ................................................................... 117 3.1.2. Rétegezett kiválasztás .............................................................................. 117 3.1.3. Lépcsőzetes, csoportos kiválasztás .......................................................... 117 3.2. 4.3.2. Nem véletlen kiválasztáson alapuló módszerek .......................................... 118 5. 5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei ...................................................................... 122 1. 5.1 A kérdőívek ellenőrzése .............................................................................................. 122 2. 5.2. A kérdőívek kódolása és az adatok rögzítése ............................................................. 123 2.1. 5.2.1 Zárt kérdések kódolása ................................................................................ 124 2.1.1. Nominális változó, csak egy válasz fogadható el ..................................... 124 2.1.2. Nominális változó, több válasz is elfogadható ......................................... 125 2.1.3. Ordinális, intervallum- és arányskálán mért változó ................................ 126 2.2. 5.2.2. Nyílt kérdések kódolása .............................................................................. 127 2.3. 5.2.3. Az adatrögzítés utáni ellenőrzés ................................................................. 128 3. 5.3. Táblázatkezelő alkalmazása az információfeldolgozásban ........................................ 128 3.1. 5.3.1. Gyakoriságtáblák, statisztikai paraméterek számítása ................................ 130 3.2. 5.3.2. Kereszttáblák, összefüggés-vizsgálatok ...................................................... 133 3.3. 5.3.3. Korrelációs vizsgálatok .............................................................................. 136 iv Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1

4. 5.4. Statisztikai szoftverek alkalmazása ............................................................................ 5. 5.5. Faktoranalízis ............................................................................................................. 6. 5.6. Klaszteranalízis .......................................................................................................... 6.1. 5.6.1. Hierarchikus módszerek ............................................................................. 6.2. 5.6.2. Nem hierarchikus módszerek ...................................................................... 7. 5.7. Conjoint analízis ......................................................................................................... 8. 5.8. Sokdimenziós skálázás ............................................................................................... 8.1. 5.8.1. MDS térkép szerkesztése ............................................................................ 9. 5.9. Diszkriminanciaanalízis ............................................................................................. 10. 5.10. Piaci becslések és előrejelzések ............................................................................. 10.1. 5.10.1. A piaci becslések és előrejelzések fogalma ............................................ 10.2. 5.10.2. A becslések módszerei ............................................................................ 10.3. 5.10.3. Az előrejelzések módszerei .................................................................... 10.3.1. Előrejelzés egyszerű véletlen ingadozás esetén ..................................... 10.3.2. Előrejelzés trend esetén .......................................................................... 11. 3.1. Előrejelzés általános esetben (szezon és trend) ........................................................ Irodalom .........................................................................................................................................

v Created by XMLmind XSL-FO Converter.

137 141 148 148 151 155 167 170 172 176 177 178 180 182 183 187 192

Az ábrák listája 1. Interjútípusok és a formalizáltság mértéke ................................................................................... 22 2. A megfigyelő lehetséges pozíciói ................................................................................................. 43 3. Különböző megfigyelési formák .................................................................................................. 44 4. A Bales-féle interakciós folyamatelemzés (IPA) kategóriarendszere ........................................... 50 5. A kvantitatív és kvalitatív módszerek integrálásával nyert belső érvényesség növekedése ......... 64 6. A tartalomelemzés grafikus ábrázolása ........................................................................................ 66 7. A repertoárrács összesítő űrlapja .................................................................................................. 69 8. Joghurtok és kefirek vizsgálatának teljes repertoárrácsa .............................................................. 70 9. Az Enquire Within 1.2.5. program felhasználói felülete .............................................................. 70 10. Kérdésfajták, kérdéstípusok csoportosítása ................................................................................ 87 11. A nominális (kategoriális) kérdés – csak egy válasz fogadható el ............................................ 124 12. Sorszámokkal ellátott, könnyebben rögzíthető változat (nominális kérdés) ............................. 124 13. Nominális (kategoriális) kérdés – több válasz is elfogadható ................................................... 125 14. Különböző kérdéstípusok ......................................................................................................... 126 15. Jacky snack fogyasztói kérdőív ................................................................................................ 129 16. Gyakoriságtábla (Frequency) .................................................................................................... 139 17. Országos reprezentatív felmérés (GATE, 1996) faktoranalízisének eredménye. Az X–Y–Z ábrázolás lehetőségeit szemlélteti ................................................................................................................... 140 18. Az euklidészi és a city-block távolságfüggvény ....................................................................... 148 19. Dendrogramm ........................................................................................................................... 150 20. A klaszterek számának meghatározása (könyökpont) .............................................................. 150 21. A hasznossági szegmensek összetevőinek szemléltetése .......................................................... 153 22. Az éttermek értékeléséhez használt conjoint kártya (első változat) .......................................... 159 23. A tulajdonságok hasznossági értékei (teljes minta) .................................................................. 160 24. Egy tejtermék conjoint kártyája ................................................................................................ 164 25. A termékjellemzők relatív fontossága és hasznossági értékei .................................................. 164 26. A tulajdonságok hasznossági szintjei ....................................................................................... 165 27. Észlelési térképek készítésének módszerei ............................................................................... 168 28. A dimenziószám meghatározása ............................................................................................... 169 29. Bormárkák értékelési térképe ................................................................................................... 171 30. Értékrendváltozók térképe ........................................................................................................ 172 31. Vásárlói csoportok középpontja a kockázatnak megfelelően ................................................... 174 32. A szántóterület nagysága Magyarországon (ezer hektár, forrás: KSH) .................................... 181 33. A szállodai szobaárak alakulása Magyarországon (Ft/nap, forrás: KSH) ................................. 181 34. Magyarország gyümölcstermesztése (ezer tonna) .................................................................... 184 35. Ciklikus hatás a gyümölcstermesztési idősorban ...................................................................... 184 36. Trend becslése hárompontos mozgóátlaggal ............................................................................ 186 37. Az idősor második differenciája ............................................................................................... 186 38. A számítások eredménye trend és szezon esetében .................................................................. 189 39. Az általános feladat megoldása ................................................................................................. 191

vi Created by XMLmind XSL-FO Converter.

A táblázatok listája 1. Az alkoholmentes italok iránti kereslet alakulása 1990-ben ......................................................... 13 2. A minőségi és mennyiségi kutatás összehasonlítása ..................................................................... 76 3. Megkérdezéses vizsgálati módszerek összehasonlítása ................................................................ 80 4. Az íz, a beltartalmi értékek és a vásárlási hajlandóság tesztelése ............................................... 107 5. Új termék beltartalmi értékeire asszociál .................................................................................... 108 6. Vásárlási hajlandóság tesztelése ................................................................................................. 108 7. Vakteszt ...................................................................................................................................... 108 8. Névteszt ...................................................................................................................................... 109 9. Összehasonlító tesztek csoportosítása ........................................................................................ 111 10. Az ismérvelosztás várható értékei ............................................................................................ 116 11. A Jacky snack fogyasztói kérdoív rögzített adatai .................................................................... 129 12. Az értékrendfaktorok súlya ....................................................................................................... 144 13. Az értékrendváltozók szereplése a faktorokban ........................................................................ 144 14. A két értékrend-faktorstruktúra összehasonlítása ..................................................................... 145 15. A veszélyérzet változók faktorstruktúrája ................................................................................ 147 15/b. Hierarchikus módszer eredménytáblázata ............................................................................. 149 16. Élelmiszer-vásárlói szegmensek válaszainak átlaga ................................................................. 152 17. A hasznossági szegmensek jellemzése összetevok szerint ....................................................... 153 18. A hasznossági szegmensek demográfiai és étteremlátogatási gyakoriság szerinti jellemzése (százalékos megoszlások) ............................................................................................................... 154 18/b. A hasznossági szegmensek demográfiai és étteremlátogatási gyakoriság szerinti jellemzése (százalékos megoszlások) ............................................................................................................... 154 19. A hasznossági szegmensek jellemzése hasznossági értékek és demográfiai karakter szerint ... 154 19/b. A hasznossági szegmensek jellemzése hasznossági értékek és demográfiai karakter szerint 155 20. A conjoint szegmentáció mintajellemzoi .................................................................................. 157 21. A conjoint kártyák terve (elso változat) .................................................................................... 158 22. A conjoint kártyák módosított terve ......................................................................................... 159 23. A módosított conjoint kártyák .................................................................................................. 159 24. A hasznossági értékek nem szerinti eltérése ............................................................................. 161 25. A hasznossági értékek kor szerinti eltérése .............................................................................. 161 26. A hasznossági értékek családi állapot szerint ........................................................................... 162 27. A hasznossági értékek az éttermi étkezés gyakorisága szerint ................................................. 162 28. A tejtermék tulajdonságai és tulajdonságszintjei ...................................................................... 163 29. Az összehasonlítandó tejtermékek ............................................................................................ 163 30. A zsírtartalom hasznossági értékei ........................................................................................... 165 31. A tartósítás hasznossági értékei ................................................................................................ 166 32. A termékek rangsora a fogyasztók vásárlási preferenciái szerint ............................................. 166 33. Bormárkák jellemzése .............................................................................................................. 170 34. Az adattáblázat a transzformáció elvégzése után ...................................................................... 170 35. Távolságtáblázat ....................................................................................................................... 171 37. Magyarország gyümölcstermesztése 1950-1989 ...................................................................... 183 38. Magyarország szarvasmarha-állománya 1980-1992 ................................................................. 185 39. Eladási statisztika ..................................................................................................................... 187 40. A korrigált szezonális index kiszámítása .................................................................................. 189 41. Az elorejelzés megállapítása ..................................................................................................... 190

vii Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. fejezet - 1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata 1. 1.1. Marketinginformációs rendszer és piackutatás A marketing kialakulásának és elterjedésének egyik meghatározó indítéka a marketing két szereplőjének, az eladónak és a vevőnek mind erőteljesebb elkülönülése. Ezt az elkülönülést folyamatosan elmélyíti a termék és szolgáltatás választékának differenciálódása, valamint a fogyasztói igények sokrétűbbé válása. Mindez az ún. információs elkülönülésben is megnyilvánul, vagyis a termelő is és a fogyasztó is eltérő pozícióban van az információellátottság szempontjából. Minél bonyolultabb a csere tárgya, annál számottevőbb az információs elkülönültség. A marketinginformáció vonatkozhat a vállalat által nem vagy alig ellenőrizhető tényezőkre, vagyis a marketingkörnyezetre, a vevői/fogyasztói célcsoportra és a vállalat által ellenőrizhető (4 P) eszközök rendszerére. P. Kotler (1991) szerint a vállalatot körülvevő marketingkörnyezet két nagy csoportra bontható: mikro- és makrokörnyezetre. A marketing hagyományos mikrokörnyezeti alkotóelemei (szállítók, piaci közvetítők, vevők, fogyasztók, versenytársak) mellett egyre fontosabb szerephez jut a közvélemény. E fogalomkör magában foglalja a pénzügyi és magánjogi közvéleményt, valamint a médiumokat, amelyekről a széles körű, folyamatos és objektív információ a vállalati döntések elengedhetetlen feltétele. A közvéleményre vonatkozó információk fontosságát indokolja, egyre fokozódó befolyásoló szerepük a fogyasztói és szervezeti piac szereplőire. A sikeres konkurenciaharc, a vevőorientált üzletpolitika megvalósulása elképzelhetetlen megfelelő piaci információk nélkül, hiszen ezek képezik a döntéshozatal kiindulópontját. „A marketinginformáció rendszer keretet jelent a rendszeresen gyűjtött információk naprakész feldolgozása és rendszerezése számára. Ezek az információk származhatnak a vállalaton belülről, de kívülről is” (Hoffmann Istvánné, 1990). A marketinginformációs rendszer fogalmi meghatározása, alkotóelemeinek elkülönítése és rendszerszerű meghatározása abból a gyakorlati szükségszerűségből fakad, hogy a rendelkezésre álló, illetve a döntéshez szükséges és elengedhetetlen információkat rendszerezni szükséges. P. Kotler (1991) felfogásában a marketinginformációs rendszeren belül négy fő alrendszer különíthető el, a „belső beszámoló rendszer”, a „marketingkutató rendszer”, a „marketingfigyelő rendszer” és a „marketingelemző rendszer”. A „belső beszámoló rendszer” tartalmazza a vállalat működéséről mindazokat az információkat, amelyek a marketingdöntések szempontjából meghatározók lehetnek. A belső adatszolgáltatásból származó információk sokszor fontos kapcsolódási pontok a piaci információkhoz, másrészt a marketingcélok alátámasztásához új szemléletű csoportosítást, feldolgozást, megjelenítést igényelnek. A „marketingfigyelő rendszer” olyan eljárásmódok együttese, ami informálja a döntéshozókat a marketingkörnyezet mindennapos változásáról. E figyelőrendszer egyik részterületét képezi a szakkönyvek, folyóiratok, kereskedelmi tájékoztatók stb. figyelemmel kísérése, továbbá kiállítások, vásárok, szakmai ankétok rendszeres látogatása. Néhány vállalatnál e tevékenység is tudatos, előre tervezett, különösen olyan cégek esetében, ahol a rendkívül éles konkurenciaharc elengedhetetlenné teszi a versenytársak folyamatos és rendszeres megfigyelését. A környezet vizsgálható spontán módon, amikor az információt csupán háttéranyagként használjuk vagy feltételekhez kötötten, amikor az információt már jól körülhatárolt területről szerezzük be. A megfigyelés folyhat részben célirányos kutatással, előre eltervezett eljárásokkal, módszerekkel. Az ily módon nyert információk egy későbbi, részletesebb vizsgálat témaköreinek pontosabb körvonalazását szolgálhatják. A marketingvezetőknek olykor szükségük van egy-egy kérdéskör szélesebb, részletesebb, vizsgálatára is, piactanulmányra, értékesítési előrejelzésre, stb. P. Kotler (1991) szerint: „A marketingkutató rendszer az információk folyamatos, tervezett gyűjtése, elemzése, értékelése és a konkrét piaci szituációra vonatkozó legjobb döntési variációk kidolgozása.” 1 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata A marketingkutatás során nem arra törekszenek a kutatók, hogy az adott vállalati problémára döntést hozzanak és sikert érjenek el, hanem döntési változatokat vázolnak fel, és meghatározzák ezen variációk bekövetkezésének valószínűségét. A végső döntést a marketingmenedzsment hozza. A marketingkutatás nem garantálhatja a sikert, hiszen a társadalomtudományok, (amelyekbe a marketing és marketingkutatás is tartozik) nem alkalmasak determinisztikus modellalkotásra, hiszen az elért eredmény számtalan véletlen körülmény eredőjeként születik meg. A marketingkutatás arra alkalmas, hogy csökkentse a döntést körülvevő bizonytalanság mértékét (reklámkiadás nagysága és az eladások növekedése közti kapcsolat nem mindig egyértelmű). Számtalan ún. nem ellenőrizhető körülmény is kifejtheti hatását: a konkurencia új termékének megjelenése, fogyasztói ízlésátállás, időjárásváltozás, más termék reklámkampánya stb. A marketinginformációs rendszer negyedik alrendszere, a marketingelemző rendszer, mindazon módszerek, eljárások, modellek összessége, amelyek alkalmasak a rendelkezésre álló adatok célirányos feldolgozására, piaci prognózisok kialakítására. A marketinginformáció rendszer tehát összefogja az egymásra ható és egymásra építő marketingfigyelést (felderítést), a belső beszámoló rendszert (adatszolgáltatást), a marketingkutatást (piackutatást) és a marketingelemzést (adatfeldolgozást). Hatékony eszköze lehet tehát a megalapozott vállalati döntési folyamatnak. A döntéshozók számára lényeges, hogy a megfelelő időpontban rendelkezésre álljon a szükséges információ, amelyet igazán eredményesen akkor tudnak hasznosítani, ha az információ megfelel a következő követelményeknek.

1.1. 1.1.1. Relevancia és teljesség Az információ akkor releváns és a teljesség akkor érvényesül, ha az információ a konkrét jelenségre és egyben a teljes vizsgálati körre vonatkozik. „A relevancia kritériuma egy információ esetében akkor teljesül, ha a döntéshozó aktuális döntési problémájához, céljához alkalmazkodik” (Meffert, 1992). Az információforrások nem teljes körűek, ha a döntéshozó számára fontos információk nem mind ismertek. A menedzsment általában abban érdekelt, hogy minél magasabb információs szinttel rendelkezzék. E törekvésnek természetesen a költségkritériumok szabnak szigorú korlátokat.

1.2. 1.1.2. Pontosság Az információ pontossága magában foglalja az információ megbízhatóságát és érvényességét. Formai pontosságon, megbízhatóságon azt értjük, hogy ismételt mérés esetén a közölt eredmény stabilitást mutat, vagyis az eredmény független a mérés, illetve kísérlet körülményeitől. Az információ a tartalmi pontosság, az érvényesség követelményének akkor felel meg, ha a mérési eredmény valóban a vizsgált körülményekre vonatkozik. Más megközelítésben a megbízhatóság és pontosság alkalmazása felveti a valószínűségi szint kérdését is. A döntéshozónak kell eldöntenie, hogy a szükséges információnak milyen megbízhatósági szinttel és milyen pontossággal kell rendelkeznie. Mindkét kritérium érvényesülésének a gazdaságossági megfontolások szabnak határt.

1.3. 1.1.3. Időszerűség A szisztematikus adatgyűjtés és feldolgozás akkor bizonyul kifizetődőnek és célszerűnek, ha a szükséges adatok kellő időben a megfelelő döntési szinten rendelkezésre állnak és egyben a valós viszonyokat tükrözik. E kritérium az információk esetében akkor valósul meg maradéktalanul, ha az adatfelvételi módszerek komplex alkalmazása érvényesül.

1.4. 1.1.4. Mérhetőség

2 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata A számszerűsíthetőség valamennyi tudományterületen különös jelentőséggel bír, ám a társadalomtudományokban a mérés gyakorlati megvalósítása esetenként problémákat vet fel. A piackutatás terén a „minőségi” információk az egyes skálatípusok segítségével átalakíthatók mennyiségi ismérvekké.

1.5. 1.1.5. Gazdaságosság A költség és hasznosság aspektusa központi helyet foglal el az információkkal szemben támasztott követelmények rendszerében. A marketinginformációk költségeit és hasznosságát mérlegelni kell és megteremteni az egyensúlyt az információgyűjtés, -feldolgozás kiadásai, valamint a jó döntés eredményeként realizálódó jövedelemnövekedés között. A marketingdöntéshez szükséges információk egy része, amelyek az ún. gazdasági információk körébe sorolhatók, viszonylagos rendszerességgel jelennek meg és teljes körűek, míg a piaci információk rendszertelenebbek és szinte megoldhatatlan a teljes körűség. Különös hangsúlyt kap tehát a piaci adatok vonatkozásában a fentiekben említett négy kritérium megléte, illetve az egyes követelmények egyensúlyának megteremtése. Végeredményben a marketinginformációs rendszer és a vele szemben támasztott követelményrendszer érvényesülése elvezet bennünket a marketingkutatás fogalmához, annak értelmezéséhez. Bauer A.–Berács J. (1992) megfogalmazása szerint „A marketingkutatás olyan objektív, formális eljárás, amely a marketing döntéshozatalt a gyakorlatban is alkalmazható információkkal látja el az adatok szisztematikus gyűjtése, elemzése és közlése révén.” Az idézett definíció folytatásaként felvetődik a marketing- és piackutatás fogalma közötti különbség problémaköre. Bauer A.–Berács J. (1992) azzal a nézettel ért egyet, miszerint „… a marketingkutatás hangsúlyosabbá teszi a marketing döntéshozatalhoz való kapcsolódást – tehát pl. a marketing-mix kiszolgálását –, mint azt a hagyományos piackutatás tette.” A hazai szakirodalomban találunk olyan nézetet is, amely nem tesz lényegi különbséget a marketing- és piackutatás között. Hoffmann Istvánné (1990) szerint „A piackutatás és a marketingkutatás (a kifejezést szinonimaként használjuk, mert az eszközök, módszerek azonosak, bár a kutatási körök eltérőek), a szisztematikus információgyűjtés növeli a marketingmunka sikerének valószínűségét… Röviden szólva, a marketingmunka akkor végezhető eredményesen, ha pontos információkkal rendelkezünk a fogyasztókról, vásárlókról vagy felhasználókról.” A hazai szakirodalomban a két fogalom értelmezésbeli különbsége a legkarakterisztikusabban kétségkívül Tomcsányi P. (1988) munkájában jelenik meg. „A piackutatás nemcsak a piac helyzetéről, várható alakulásáról tájékoztat. Módszereinek segítségével lehetővé válik a marketingaktivitások (termék, ár, reklám stb.) tervezése és eredményességének felmérése is. A különbség az, hogy az adatokat gyűjtő, elemző piackutatás tevékenysége passzív jellegű, a piacbefolyásolást szolgáló marketingkutatás pedig jellegéből következően aktív. Ezért különböztetik meg a market research (Marktforschung = piackutatás) fogalmat a marketing research (Marketingforschung, Marktarbeit, Marktbearbeitung = marketingkutatás) fogalomtól. A piackutatás elsősorban a kereslet-kínálatról ad tájékoztatást, a marketingkutatás pedig a vállalat piaci magatartásának lehetőségeit és eredményességét tárja fel.” Az egyes kulcskifejezések mindegyike rendkívül jelentős. Közülük csupán egyet emelnék ki, az „objektivitást”. A marketingkutatás számos definíciója közül e tankönyv keretein belül a nemzetközileg elismert szerzőpáros megfogalmazását tekintjük mérvadónak. „A marketingkutatás szisztematikus és objektív keresése és elemzése mindazon releváns információknak, amelyek a marketing területén felmerülő bármely probléma azonosítását és megoldását szolgálják” (Green–Tull, 1982). A megfogalmazás három igazán lényeges kulcsszava a „szisztematikus”, az „objektivitás” és az „elemzés”. Mindez azt jelenti, hogy a marketingkutatás részletesen kidolgozott kutatási terven alapul, amelyben pontosan megfogalmazzák a kutatási problémát, a szükséges információkat, az adatfelvétel módszereit és az információfeldolgozási technikákat.


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata Nem érdemes a vállalkozásnak „megérzései alapján” meghoznia döntését, hiszen a látszólagos piaci folyamatok mögött – feltárást igénylő – lényeges környezeti hatások húzódhatnak meg. Egy gépgyártó vállalat pl. jó minőségű rizshántoló berendezést igyekezett értékesíteni egy távol-keleti országban, ahol az addig alkalmazott berendezések nagy törési százalékkal dolgoztak. A cég a jobb minőségű gépnél biztos sikert jósolt a piacon, így hozzáfogott a termék importálásához, kialakította a disztribúciós és szervizhálózatot. A berendezést azonban nem fogadta kirobbanó kereslet. A mezőgazdasági termelők ugyanis a termékeiket a hántolómalomba vitték, ahol a „töredékkel” fizettek, amelyet a malom értékesített takarmányként. A kisbirtokosok számára túl drága gép, nem érte meg az árát. A gépgyártó cég piaci sikere tehát a gondos piacfelmérés, piackutatás hiánya miatt elmaradt. A sikeres információgyűjtés, döntés-előkészítés eredményessége nagy mértékben függ attól is, hogy a marketingkutatás milyen szervezeti keretek közt valósítható meg. A hazai gyakorlatban a vállalatok jelentős részénél nem működik marketing részleg. A marketingtevékenység egy részét a kereskedelmi, illetve értékesítési szervezetek látják el. E cégek megfelelő szakember híján szinte alig képesek önálló marketingkutatási feladatok elvégzésére. Örvendetes jelenség, hogy a vállalati vezetők közül egyre többen belátják, hogy a jól képzett marketingszakemberek munkája elengedhetetlenül fontos a megalapozott döntésekhez, ezért egyre több vállalatnál működik önálló marketingcsoport. Önálló marketingkutatást azonban csak az igazán nagy cégek végeznek külső segítség nélkül. Ezek a vállalati marketingszakemberek felkészült partnerei a piackutató cégek munkatársainak.

2. 1.2. A marketingkutatás fontosabb területei A vállalat előtt álló döntések sokszínűségéből adódóan a szükséges információk is nagyon változatosak lehetnek. A marketingkutatás megkezdése előtt a leglényegesebb feladat annak tisztázása, hogy a szükséges információk milyen marketingkutatási területhez kapcsolódnak. Az egyik leggyakoribb csoportosítás (Kotler, 1991) szerint: a marketingkutatás a következő főbb döntési típusokhoz szolgáltat információkat: piacelemzés, új termékek és szolgáltatások kidolgozása, márkanevek és csomagolási formák kiválasztása, a legmegfelelőbb ár meghatározása, reklámozásra vonatkozó kérdések. Hasonló csoportosítást alkalmaz Green–Tull (1982) is a marketingkutatási feladatok rendszerezésére: a vállalat piaci működésének elemzése, gyártmányvizsgálat, az eladások ösztönzését elősegítő kutatások, az áruelosztás vizsgálata, árelemzések. Mindkét esetben jól nyomon követhető az a szemlélet, hogy a marketingkutatás részben a piaci folyamatokra, részben a marketingaktivitások helyes kialakítására irányul. A piacelemzés témaköréhez olyan kutatások sorolhatók, amelyek a cég piaci helyzetének pontosabbá tételét szolgálják, a vállalati teljesítményt mérik és előnyben részesítik a jövőbeni értékesítési lehetőségeket. A piaci környezetre vonatkozó információgyűjtés kiterjed a piaci potenciál, piaci részarány meghatározására, így mérhetővé válik a cég tényleges teljesítménye. 4 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata Az új termékek, szolgáltatások kialakításához, a gyártmányvizsgálathoz sorolható minden olyan kutatás, ami képet ad a vállalat versenyképességéről. Ezek a vizsgálatok arra irányulnak, hogy megismerjük a fogyasztók véleményét saját termékeinkről és a versenytársakéról, a márkák közötti preferenciákról, a helyettesítési lehetőségekről. A konkurenciaanalízishez szükséges információk a marketingfigyelő rendszer segítségével, különböző kvalitatív eljárások útján szerezhetők be. Az új termékek és szolgáltatások kialakítása, piaci bevezetése a legérdekesebb és egyben legösszetettebb marketingproblémák egyike. A siker elengedhetetlen feltétele a színvonalas marketingkutatás, amely a különböző piackutatási eljárások igénybevételét teszi szükségessé. Az értékesítés ösztönzését szolgáló vizsgálatok többnyire arra irányulnak, hogy pontosítható legyen a reklámérvelés tartalmi és formai megjelenése. A hatékony reklám kidolgozásához szükséges információkat többnyire a kvalitatív adatfelvétel során lehet összegyűjteni. Ezek a kutatások segítséget nyújtanak ahhoz, hogy a célszegmens preferenciaskáláját, motivációs rangsorát, attitűdjét megismerve, hatékonyan érvelő reklámot lehessen kialakítani. A reklámkutatás témakörébe tartozik annak a feltárása is, hogy az egyes reklámeszközök közül amelyik milyen jelentőséghez jusson a reklámakcióban, vagyis a rendelkezésre álló reklámköltségből milyen arányban részesedjen. A reklámkutatás másik részterülete a reklám-hatásvizsgálat, amelynek eredményeként egyértelművé válik, hogy amely fogyasztói rétegek milyen mértékben ismerik az egyes márkákat, mennyire képesek őket azonosítani. Ezek a kutatási eredmények jól prezentálják az alkalmazott reklámeszközök sikerességét, az „üzenet” célba érését. Az áruelosztási vizsgálatok arra a kiindulási problémára keresnek választ, hogy amely csatornákon keresztül lehet a legsikeresebben elérni a célszegmens tagjait. Közülük különös gondossággal kell választani, hiszen az egyes értékesítési utak költségvonzata, funkciója, imázsa és kockázata más és más. Az árelemzés, árkialakítás mint önálló marketingkutatási feladat, ritkán szerepel, viszont a „termékhez” kapcsolódó elemzéseknél feltétlenül fontos az ár és a teljesítmény fogyasztói megítélésének feltárása, az árelfogadás körvonalazása. A jól megválasztott kínálati ár a termék életútjának különböző szakaszaiban nagyon fontos stratégiai eszköz, erős versenyhelyzetben a piaci siker záloga.

3. 1.3. Marketingkutatási eljárások csoportosítása A marketingkutatás eszköztára napjainkra oly mértékben kiszélesedett, hogy egy-egy eljárást külön e célra szakosodott marketingkutató cég végzi, a nagyobb volumenű komplex kutatást pedig több cég. Az információnyújtás első kérdése, hogy a szükséges adatokat a cég szerzi-e be és dolgozza fel a döntéshozók számára vagy a feladattal megbíz valamely külső intézetet. A feladat jellege, a rendelkezésre álló idő, valamint a vállalati marketingszakemberek felkészültségének függvényében lehet meghozni a helyes döntést. Különösen fontos, tekintettel lenni arra, hogy a szakszerűtlenül elvégzett marketingkutatáson alapuló helytelen döntés súlyos következményekkel járhat a vállalat jövője szempontjából. A piackutató cég kiválasztásánál mérlegelni kell a szóba jöhető cégek referenciamunkáit, hírnevét, technikai felszereltségét, szakembergárdáját, valamint a költségekre és határidőre vonatkozó ajánlataikat. Amennyiben a marketingkutatást külső intézmény végzi, különösen fontos, hogy a vállalati marketingszakember ismerje a különböző információszerzési eljárásokat, feldolgozási technikákat. Ezen ismeretek hiányában nem képes megalapozott döntést hozni atekintetben, hogy a külső kutatók által javasolt módszerek mennyiben lehetnek eredményesek a kutatási probléma megoldásában (Szabó, 1984). A marketingkutatás a felvetett probléma szempontjából lehet feltáró, leíró vagy alkalmi (ad hoc) kutatás. A feltáró kutatások elsősorban arra irányulnak, hogy a kutatási kérdéskört mind jobban megismerjék, azonosítsák a mérésre kerülő válaszokat, megfogalmazzák a hipotézist.


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata Az ok-okozati összefüggéseket feltáró elemzésekkel feltárják a piaci jelenségek okait, vagyis pontosítják a függő és független változókat. Az e témakörbe tartozó vizsgálatoknál lehetőség nyílik arra, hogy kvantifikálják a függő és független változó közti kapcsolat irányát és mértékét. Példa. Egy új technológiát képviselő mezőgazdasági betakarító gépsort pl. sikeresen vezetnek be egy feldolgozó iparág piacára, ahol három szezonon keresztül nagy sikerrel lehet értékesíteni. A negyedik évben azonban az eladások csökkennek. Időközben másik cég is belépett a piacra. Pontosan nem tudható, hogy az eladások csökkenése miből fakad: maga az iparág hanyatlik, jobbak a versenytársak termékei, gyenge a promóciós tevékenység, a disztribútorok nem dolgoznak hatékonyan. A hiányos ismeretek gondot okoznak a kutatási probléma pontosításában, ezért feltáró jellegű kutatás szükséges. A feltáró jellegű kutatás fogalomkörébe tartozik a szakirodalmi feldolgozás, a kötetlen, személyes szóbeli interjú, a fókuszcsoportos vizsgálat stb. A leíró kutatás lényegében a piaci folyamatok elemzésével és a marketing-mix elemek sikerének, illetve sikertelenségének jellemzésével foglalkozik. A leíró kutatások tipikus változatát képviselik a piac szegmentálásával kapcsolatos munkák, a versenytermékek elemzése, a fogyasztói szokások vizsgálata. A leíró kutatások eredményei kitűnő alapot szolgáltatnak a különböző prognózisok készítéséhez, hiszen az elemzés során pontos, objektív és számszerű információkat prezentálnak a kutatók. A leíró kutatás lényegében egy korábbi helyzetelemzésre alapozva egy vagy több változó közti összefüggést prezentál számszerűen. E körhöz tartoznak a piacelemzési vizsgálatok (piacrészesedés, forgalomalakulás, piaci szegmensek jellemzése, előrejelzések stb.). Az alkalmi kutatások olyan, ok-okozati összefüggéseket feltáró elemzések a piaci folyamatok hátteréről, amelyek pontosítják a függő és független változatokat továbbá a köztük lévő kapcsolat irányát és jellegét. A piackutatási módszereket az adatfelvétel módja szerint, vagyis az információforrások szempontjából is csoportosíthatjuk. Az információforrások alapján megkülönböztetünk szekunder és primer piackutatást. Szekunder jellegű piackutatáson (desk research) a témához kapcsolódó, rendelkezésre álló adatok összegyűjtését, rendszerezését és feldolgozását értjük. Így a szekunder kutatás a legfőbb kiindulási pontja lehet a vizsgálatnak. Az ún. szekunder információk többnyire olyan típusú adatok, amelyeket más célból, korábbi időpontban szereztek be, és az aktuális marketingdöntési problémának megfelelően kell elemezni és értékelni azokat. A primer jellegű piackutatás (field research) elsődleges, eredeti adatfelvételt jelent. Ez esetben konkrét helyen lezajló megkérdezés, megfigyelés, illetve kísérlet útján jutunk információhoz. A primer információkat olyan személyektől nyerjük, akik relevánsak az adott téma szempontjából, és ebből fakad a módszer előnye is a szekunder kutatásokkal szemben. A primer információszerzés előbb felsorolt eljárásai közül a megkérdezést alkalmazzák a gyakorlatban a legszélesebb körben. A megkérdezéses vizsgálat komplex jellegére utal többek között az is, hogy számos formája elterjedt a marketingkutatásban. A kommunikáció módja szempontjából megkülönböztetünk szóbeli, írásbeli és telefonos megkérdezést. A szóbeli megkérdezést lebonyolíthatjuk egyénenként vagy csoportosan. A megfigyelést és kísérletet, mint információszerzési módszert, többnyire a megkérdezéses vizsgálattal együtt alkalmazzák. Önálló eljárásként csak nagyon korlátozott keretek közt használható. A vizsgálati téma jellege, a rendelkezésre álló idő és pénz játszik szerepet abban, hogy a primer adatfelvétel amelyik módszerét célszerű alkalmazni. Az információ jellege szempontjából megkülönböztetünk ökoszkópiai és demoszkópiai piackutatást. Az ökoszkópiai adatok többnyire gazdasági jelenségekre vonatkoznak és általában objektívek, továbbá gyakori a


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata teljes körű adatfelvétel. A demoszkópiai adatokhoz a leggyakrabban részleges adatfelvétellel jutunk és az információkat természetes személyek közvetítik, ezért az információk szubjektív jellege nélkülözhetetlen. Gyakori eset, hogy a szekunder és ökoszkópiai, továbbá a primer és demoszkópiai eljárásokat azonos fogalomkörbe sorolják – helytelenül. E fogalomzavar oka, hogy a szekunder kutatás adatai hasonlóak az ökoszkópiaiéhoz, objektívek és gazdasági jelenségekre vonatkoznak, míg a primer kutatás során nyert információk szubjektívek, és egyének véleményét, benyomását stb. közvetítik. A két-két fogalomkör azonosítása a fentiek ellenére is helytelen, hiszen ökoszkópiai adathoz juthatunk pl. megfigyeléssel is (primer piackutatással), amikor egy bolt forgalmát mérjük fel, vagy szekunder adatnak számít egy korábban lefolytatott primer piackutatás adatainak felhasználása egy későbbi vizsgálat előkészítési munkálatai során. A piackutatási eljárások közül objektívnek tekintjük mindazt, ami teljesen független az adatközlő személytől, annak véleményétől (pl. statisztikai adatok vagy a megkérdezettek szociodemográfiai ismeretei). Szubjektív jellegű az eljárás, ha a vizsgált személy véleményére, benyomásaira, szándékaira vagyunk kíváncsiak. Ez esetben az információ személyeken keresztül szerezhető meg, és az egyén szubjektivitását is kifejezésre juttatja. További lényeges szempont a piackutatási módszerek esetében, hogy a vizsgálat eredményeként milyen jellegű információk születnek. A kvalitatív jellegű vizsgálatok elsősorban „minőségi” információt, a kvantitatív módszerek pedig mennyiségi, számszerűsíthető adatokat szolgáltatnak. A kvalitatív kutatás általában hozzásegíti a kutatókat a probléma konkretizálásához, a fogyasztók magatartását, döntési mechanizmusát alakító lélektani tényezők feltárásához. A kvantitatív eljárások során nagyobb elemszámú minta alapján a sokaság egészére vonatkozó, megbízható és általánosítható eredményekhez juthatunk, tipikusan statisztikai elemzések segítségével. A piackutatásban alkalmazott módszerek a kutatott terület jellege szerint is csoportosíthatók, így pl. kül- és belföldi fogyasztási cikkek, termelőeszközök, szolgáltatások piackutatása stb. A primer piackutatásban – attól függően, hogy az adatfelvétel mekkora időintervallumot ölel fel (illetve a megkérdezés során milyen mintákat vesznek igénybe) – megkülönböztetnek ad hoc, valamint folyamatos kutatást. Az ad hoc megkérdezés (megfigyelés, kísérlet) egy adott időpontban történik, egy meghatározott mintán. Az ad hoc kutatás eredménye lehet speciális tanulmány, illetve omnibusz tanulmány. A speciális tanulmányt a megbízó fél (általában egyetlen cég) különleges igényei alapján készítik el a piackutató cégek, ezért a felmérések is költségesebbek. Az omnibusz tanulmányok adott témakörre irányulnak (pl. a lakosság élelmiszer fogyasztói szokásai), de a megrendelők a vizsgálatok költségén megosztoznak attól függően, hogy a kikérdezett kérdőívben „mekkora helyet vásárolt meg” a saját résztémája (pl. tejtermék fogyasztás, baromfihús fogyasztás stb.) számára. A folyamatos kutatás esetén a vizsgálatokba vont minta időről-időre változatlan, vagyis a marketingkutató cégek ún. panelt alkalmaznak (fogyasztói-, kiskereskedelmi, tévé nézettségi panelok). Ezek a felmérések sok fontos információt nyújtanak az időbeli változások okainak feltárásához, értékeléshez. Az eddig ismertetett felosztási módok egymást nagyon sokszor átfedik és helyenként nehezen áttekinthetők. Közülük a legegyértelműbb és leggyakrabban használatos az adatfelvétel módja (primer és szekunder), illetve a vizsgálat eredményeként kapott adatok jellege (mennyiségi illetve minőségi) szerinti tagolás.

4. 1.4. A marketingkutatás előkészítése A marketingszemlélet gyakorlati érvényesüléséhez a vezetőknek megfelelő információkkal kell rendelkezniük, pontosan ismerniük kell a releváns piaci folyamatokat. A kielégítő információellátottság a biztosítéka annak, hogy a döntésből fakadó kockázatot minimalizálják (Meffert, 1982). Az egy-egy piacvizsgálat eredménye alapján hozott vezetői döntések hosszú távon befolyásolhatják a vállalkozás eredményességét. A piackutatás sikere lényegében három feladatkör helyes kidolgozásán múlik: A vizsgálat előkészítése.


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata A vizsgálat céljához igazodó kutatási terv kidolgozása. Az adatfelvétel és -feldolgozás gyors, szakszerű lebonyolítása. A jó előkészítés igen nagy mértékben megkönnyíti a későbbi munkát és segítségével elkerülhető a piackutatás sikertelensége. A pontos előkészítés eredményeként hozzájuthatunk a szükséges információkhoz, és szükségtelen tevékenységekre nem fecsérelünk pénzt és időt. A kutatás megkezdésekor világosan meg kell állapítani a marketingkutatás határidejét. Meglehetősen gyakori, hogy a menedzsment gyors választ vár a kutatóktól, aminek eredményeként az információval szemben támasztott követelmény (pl. referencia, pontosság stb.) szenved csorbát. A költség körvonalazása általában két megközelítésben történik. Az egyik esetben a menedzsment kidolgozza, hogy a probléma megoldásához szükséges kutatási folyamat mennyibe kerül, a másik esetben pedig a rendelkezésre álló pénzkerethez igazítják a megoldási lehetőségeket. Értelemszerűen a döntéshozók ez utóbbi, míg a kutatók az előbbi megoldást részesítik előnyben. Végül is bármelyik lehetőségről is legyen szó, a kutatónak szigorúan alkalmazkodnia kell a pénzügyi és időkorlátokhoz. A határidő betartásához mind a kutatónak mind a menedzsernek segítségére lehet, ha időközi a felek időközi beszámolók időpontjaiban egyeznek meg. Ezek a beszámolók a munka közben felvetődő problémák, kérdések megvitatására is alkalmasak. Az előkészítés első lépésében döntenünk kell arról, hogy a kutatást saját erőből végezzük-e el vagy megbízunk egy külső céget. Mindkét lehetőség előnyeinek és hátrányainak mérlegelése után kerül sor a kutatási cél, a probléma megfogalmazására és a hipotézis felállítására. A következő feladat a piackutatás megtervezése, amely magában foglalja a feladat idő- és költségtervét. Csak ezután érdemes hozzáfogni az adatgyűjtéshez. A piackutatás több szakaszra bontható, amelyek időben egymás után következnek, illetve bizonyos tevékenységek párhuzamosan is végezhetők.

5. 1.5. A marketingkutatási folyamat szakaszai 1. Problémameghatározás 2. Kutatási terv kialakítása: • az információs szükséglet pontosítása, • döntés az adatfelvétel módjáról, • mintavételi terv elkészítése, • a szükséges kutatási segédeszköz, KÉRDŐÍV kialakítása, • feldolgozási utasítások tervezése. 3. Az adatfelvétel lebonyolítása. 4. Adatfeldolgozás és elemzés. 5. Kutatási eredmények prezentálása, jelentéskészítés. Amennyiben egy vállalkozás saját erőből végzi a piackutatást, akkor a fenti munkákkal kell megbirkóznia. Külső cég megbízása esetén nagyon szoros és hatékony együttműködésre van szükség az előkészítés és a tervezés időszakában a megrendelő és a megbízott között (Berekoven, 1991).

5.1. 1.5.1. Problémameghatározás A piacelemzés sikere nagymértékben az előkészítésen múlik, ezért a kutatási cél meghatározásánál kellő gondossággal kell eljárni. A kutatási cél megfogalmazása lényegében a vizsgálandó témakörök és a szükséges információk pontosítását jelenti. A szükséges és releváns kérdéskörökre kell koncentrálni, és az elhanyagolható, de „érdekes” információktól idő- és költségtakarékossági szempontból el lehet tekinteni. A lényeges kérdések összegyűjtésével tisztázható, hogy a felvetett probléma megoldását célzó döntést milyen körülmények, változók befolyásolják és e változókra milyen módon lehet hatást gyakorolni. Megfelelően 8 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata elvégzett helyzetelemzés alapján lehet felállítani a hipotézist, amelyet a vizsgálat során igazolunk vagy elvetünk. A hipotézissel a felvetett problémára adunk előzetes magyarázatot, amelyet a további elemzések tényszerűen alátámasztanak vagy megcáfolnak. A hipotézis felállítása vagy intuíción (egyéni megérzésen, sejtésen) alapul, vagy egy korábbi elemzés eredményei segítenek a probléma megmagyarázásában. Gyakran előfordul az is, hogy kisebb kvalitatív piackutatást (szakértői ankét, fókuszcsoportos vizsgálat, mélyinterjú) végeznek azért, hogy a problémát több oldalról is megközelítsék és a hipotézis felállítását megkönnyítsék. Példa. A „HT” Bútoripari Rt. döntően speciális vonalvezetésű ülő- és étkezőgarnitúrákat gyárt. A cégnek sikerült 1998-ban megötszöröznie „X” országba irányuló kivitelét, így az export részaránya az értékesítésen belül 70–80%-ra emelkedett. E siker nagy hátránya, hogy egyetlen piac ilyen méretű növekedésére hosszabb távon nem lehet számítani. A cég vezetése elhatározta, hogy a belföldi eladások növelése végett új üzletpolitikát alkalmaz. A korábbi belföldi értékesítés az üzleti piacokon realizálódott, ezért a továbbiakban elsősorban a vendéglátóipari egységek (éttermek) piacon igyekeznek eladásaikat növelni. E célkitűzés legfőbb akadálya, a lakosság szűkülő vásárlóereje, hiszen viszonylag kevesen látogatják rendszeresen az éttermeket A cég vezetői marketingkutatást tervezhetnek. A hazai bútorpiacról a következő hipotéziseket fogalmazták meg a korábbi tapasztalatokat alapján: Hazánkban a bútorokat egyre ritkábban cserélik az éttermek, mint az európai országokban. A vevők nem tudnak különbséget tenni az egyes bútorgyártók közt, az egyes márkák ismeretlenek számukra. A drága termékek vásárlása során a márkaismertség nem jelent „segítséget”. A fenti hipotézisek alapján körvonalazódtak azok a kérdéskörök, amelyekre a piackutatástól várta a választ a „HT” Rt.: A vevők milyen termékjellemzőket preferálnak a szék/asztal/hintaszék vásárlása esetén? A bútorfélékre vonatkozó információkat honnan szerzik be? A cég neve, termékei mennyire ismertek a vevők körében? Milyen a fogyasztók attitűdje a cég és/illetve termékei iránt?

5.2. 1.5.2. Kutatási terv A vizsgálat előkészítésének második lépésében ki kell alakítani a kutatási tervet. „A kutatási terv a vizsgálat egyes lépéseit meghatározó olyan műveletrendszert jelent, amely előzetesen kitűzi, hogy milyen információk gyűjtendők, mely forrásokból és milyen eljárásokkal” (Green–Tull, 1982). A kutatási terv alapján szervezik a munkát, ez tehát a konkrét vizsgálat kiindulópontja. A kutatási terven belül alakítják ki az elvégzendő feladatokat idő- és költségvonzattal együtt. A feladattervben a következő munkaszakaszokat kell rögzíteni. Információs szükséglet. A marketingdöntések különböző jellegűek. Gyakran előfordul, hogy a vállalkozás szempontjából nagy horderejű, egymáshoz hasonló, rutin jellegű feladatok várnak megoldásra. Ez esetben olyan jellegű az információszükséglet, hogy az a rendszeresen regisztrált, összegyűjtött és feldolgozott adatok alapján kielégíthető. Ekkor ún. szekunder jellegű információkat használunk. Döntés az adatfelvétel módjáról. Előfordulhat olyan döntési helyzet is, amellyel ritkán vagy korábban egyáltalán nem találkoztunk, ugyanakkor a vállalkozás szempontjából nagy jelentőségű. Ezek az ún. stratégiai jellegű döntések, és olyan információszükségletet támaszthatnak, amelyet a rendelkezésre álló információs bázis nem vagy csak részben tartalmaz. Ez esetben speciális adatfelvételre van szükségünk, amelyet a primer piackutatás nyújthat. A szekunder jellegű információk súlya a primer jellegűekhez képest elsősorban a döntési problémától függ. A szekunder jellegű információk jövőbeni felhasználási lehetősége a komplex marketinginformációs rendszerek kifejlesztésének függvényében alakul. E rendszereknek olyan aktuális, nagy tömegű adathalmazzal kell rendelkezniük, ahonnan az adott célnak megfelelő és adott időpontra vagy időtartamra vonatkozó információk bármikor, gyorsan lehívhatók. 9 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata Az esetek döntő többségében a probléma megoldásához nem elegendő a szekunder adatok összegyűjtése, feldolgozása, értékelése és szükség van primer kutatásra is. Az ún. eredeti adatfelvétel módja lehet megkérdezés, megfigyelés és kísérlet. Dönteni kell arról is, hogy „minőségi” vagy „mennyiségi” jellegű adatokra van-e szükségünk, mert az alkalmazandó eljárások kiválasztásánál e szempontra is tekintettel kell lenni.

5.3. 1.5.3. Mintavételi terv A mintavételi terv lényegét tekintve három fő részből áll. A feladat a célcsoport kiválasztása, nagyságának pontosítása, összetételének főbb ismérvek szerinti jellemzése. Ezután lehet dönteni a mintavételi módról és a minta nagyságáról. A helyes feladatmegoldás érdekében tisztázni kell a mintával szemben támasztott követelményeket (reprezentáció, az adatok pontossága, megbízhatóság). Meg kell teremteni a mintavételi mód és az adatfelvétel módja közti összhangot – tekintettel az idő- és költségkorlátokra – oly módon, hogy a célcsoportról sikerüljön minél kiterjedtebb és minél biztosabb információkat kapni.

5.4. 1.5.4. Kutatási segédeszköz, kérdőív kialakítása Megkérdezéses primer piackutatás esetén a legfontosabb és elengedhetetlen segédeszköz a kérdőív, amelynek terjedelme és bonyolultsága attól függ, hogy milyen módon szeretnénk kommunikálni. A kérdőív véglegesítése előtt feltétlenül szükséges a próbakérdezés, amelynek mértékét és, időpontját célszerű rögzíteni. A próbakérdezés eredményei alapján lehet véglegesíteni a kérdőívet. A megfigyelés és a kísérlet alkalmazásának körülményeit is tanácsos előre megtervezni, a segédeszközöket kialakítani.

5.5. 1.5.5. Feldolgozási utasítás tervezése A véglegesített kérdőív alapján, még az adatfelvétel megkezdése előtt ajánlatos a táblatervek elkészítése. Ezek a „táblázatok” jó szolgálatot tesznek a kérdőívben előforduló esetleges hibák korrigálására. Ezen tervek szerint kell majd az adatokat feldolgozni, a számításokat elvégezni és a vizsgálat eredményeit prezentálni. E feladat elvégzése során nyilvánvalóvá válik, ha valamely fontos kérdés kimaradt vagy azonos tartalmú kérdésből feleslegesen kettő-három is előfordul. A kutatási tervben szükséges azt is rögzíteni, hogy milyen időintervallum áll rendelkezésre az adatfelvételre, a feldolgozásra és a jelentés elkészítésére. A marketingkutatási folyamat eddig ismertetett szakaszai a „tipikus” megkérdezéses vizsgálatra jellemzők, amelytől a gyakorlatban lényeges eltérések lehetnek a konkrét témától függően, illetve ha a megkérdezést megfigyelés és kísérlet is kiegészíti. A kutatási terv kialakítása során rendkívül fontos feladat, hogy az adatgyűjtési módszer, a mintavétel és az adatfeldolgozás összhangban legyen egymással és megfeleljen a kutatási téma sajátosságainak.

6. 1.6. Szekunder információk alkalmazási lehetőségei A marketingdöntést szolgáló adatok, információk eredetüket tekintve kétfélék lehetnek: szekunder és primer jellegűek. A primer vagy elsődleges adatokat mindig egy konkrét döntési probléma szempontjából gyűjtik össze. A szekunder vagy másodlagos adatok olyan információk, amelyeket, a konkrét kutatási témától függetlenül gyűjtöttek össze és publikáltak. A szekunder adatok többnyire a kereskedelmi forgalomra, a piac nagyságára, szerkezetére, termékválasztékra stb. vonatkoznak. A másodlagos adatok összegyűjtése gyorsabb, olcsóbb és egyszerűbb megoldása az információ-beszerzésnek, mint az elsődlegeseké. A másodlagos adatok lényegében két forrásból származnak. A legkézenfekvőbb adatforrás a vállalat belső információs rendszere, ahol a vállalat működésével kapcsolatos információk lelhetők fel. A marketingszemléletű vállalatvezetés elképzelhetetlen olyan belső információs rendszer nélkül, ahol a szükséges adatok rendszeres tárolása, hozzáférhetősége nem biztosított. Ezek az adatok többnyire az értékesítési és 10 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata pénzügyi teljesítményekre vonatkoznak, és általában a pénzügyi vagy számviteli részleg gyűjti őket, ezért nem mindig használhatók változatlan formában a marketingdöntésekhez.

7. 1.7. Információforrások A vállalkozások mindennapi, normális működéséhez elengedhetetlenül szükséges, hogy a környezetre, illetve a szervezetre vonatkozó külső-belső információkat rendszeresen összegyűjtsék. A vállalatnál rendelkezésre álló megrendelésekből, számlákból következtetni lehet az eladások területi megoszlására, a megrendelési volumen alakulására akár a vevők típusa, akár a vásárlás szezonalítása, akár a területi megoszlás szempontjából. Ezekből az információkból pontos képet kaphatunk arról, hogy melyek a vállalkozás legsikeresebb termékei (szolgáltatásai), kik a legjellemzőbb vevők és azok milyen vásárlási igényekkel, sajátosságokkal rendelkeznek. A vállatok nagymennyiségű adatot tárolnak termékeik, termékvonalaik termelésével, raktározásával, szállításával kapcsolatos költségeikről. Ezeket az adatokat nagyon jól lehet hasznosítani a marketingkutatásban. Lényeges, hogy az egyes cégek naprakész információkkal rendelkezzenek a szállítási és raktározási költségekről, a felmerülő problémákról. Jelentős költségtakarékossághoz vezethet a sikeres logisztikai rendszer és az optimális raktárkészlet kialakítása. A gyakorlati szakemberek (időnként a marketingkutatók is) abba a hibába esnek, hogy a kutatási téma jellegét olyan egyéninek érzik, hogy szinte feleslegesnek ítélik a szekunder jellegű adatok keresését, összegyűjtését. Igazán nagy hibát követnek el, azok a kutatók, akik nem veszik igénybe a másodlagos adatok nyújtotta lehetőségeket, amelyek komoly segítséget adhatnak a kutatási problémák meghatározásában. E lehetőségeket már azért sem érdemes figyelmen kívül hagyni, mert számos marketinginformációval szolgálhatnak olyan szervezetek is, amelyek adatszolgáltatása ingyenes vagy meglehetősen kedvező árfekvésű (pl. állami és helyi hivatalok, kormányzati ügynökségek, kereskedelmi szövetségek, egyetemek, kutatóintézetek, pénzügyi szervezetek, marketingkutató cégek). A szekunder információk összegyűjtésében nagy segítségünkre lehetnek különböző címjegyzékek, kézikönyvek, útmutatók. Természetesen ezek az útmutatások ritkán tartalmazzák azokat az adatokat, amelyek bennünket érdekelnek viszont segítségünkre lehetnek a további adatgyűjtésben. A belső adatok közt sok olyan információhoz lehet még hozzájutni, amelyek az értékesítés, beszerzés fontos kellékei: vevők, szállítók névsora, kereskedelmi képviselők, üzletkötők jelentése, ajánlatok, ajánlatkérések, levelezés, szerződések, dokumentációk, reklamációk stb. A külső adatokhoz a legkülönbözőbb módon lehet hozzájutni mind a ráfordítás, mind az időigény szempontjából. Ezek az információk a vállalati makro- és mikrokörnyezetből szolgáltatnak adatokat. A szekunder információkat nyújtó intézmények a következőképpen csoportosíthatók (Piacanalízis, 1995): központi szervek információi, KSH-adatok, a Magyar Kereskedelmi Kamara információi, banki információk,


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata dokumentációs intézmények kiadványai, tudományos és kutatóintézmények információi, könyvtári anyagok, reklámirodák anyagai, sajtó. Egyre több olyan intézmény van már Magyarországon is, ahol információs tárak, adatbankok állnak az érdeklődők rendelkezésére. A célirányos rendszerezés nagy könnyebbséget jelent, ám az ilyen tárolású információ igénybevétele nem ingyenes (Bércziné, 1996). A szekunder információk nemcsak az adatok forrásai, hanem jellege szempontjából is nagyok sokfélék lehetnek. Mindig a vizsgált téma alapján érdemes eldönteni, hogy milyen adatok jöhetnek számításba a kutatás szempontjából. A leggyakrabban előforduló szekunder jellegű információk a következőképpen csoportosíthatók: A szervezeti piacon megjelenő termékre vonatkozó adatok: Címjegyzék a beszállítókról és felhasználókról. Piaci forgalmi adatok. Termékek, gyártmányok műszaki paraméterei. Versenytársak termékeire vonatkozó adatok. Hitelfelvételi kondíciók. A gazdasági növekedés jelenlegi és várható alakulását jelző mutatók (infláció, megtakarítások, munkanélküliség stb.). A fogyasztási cikkekre vonatkozó adatok: A piaci forgalom mérőszámai. Ellátottsági mutatók. A lakossági reáljövedelmek alakulása. Demográfiai adatok. Fogyasztási szokások, fogyasztói típusok. Versenytársak termékei stb. A szekunder információk előnyei, (gyors és olcsó beszerezhetőség) mellett a felhasználás szempontjából számos hátránnyal is számolni kell. Ezeket az adatokat nem a konkrét vizsgálat céljára gyűjtötték, ezért többnyire nehezen adaptálhatók az adott kutatásra. Általában nehéz megoldani az összehasonlítást az eltérő adatgyűjtés és a feldolgozás miatt, elavultak, mert a nagytömegű adatgyűjtés viszonylag hosszadalmas. Különösen igaz ez a statisztikai kiadványokra, amelyek csak két-három évvel korábbi adatokat tartalmaznak, tehát az információval szemben támasztott időszerűség követelménye erősen csorbát szenved. A szekunder adatokkal kapcsolatban gondot jelent sokszor az is, hogy az adatok, különösen a napilapokban megjelenő információk szórvány jellegűek. Amennyiben nincs lehetőség a teljesség követelményeinek eleget tenni, a részleges adatok csak bizonyos fenntartásokkal kezelhetők. Hasonló gondot jelent a szekunder információk esetén a megbízhatóság. A probléma kiküszöbölhető a források és az alkalmazott módszer korrekt prezentálásával.


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata Említésre méltó előny a szekunder információk esetében, hogy többségük statisztikai adat, ezért többnyire alkalmasak, alapvető és bonyolultabb matematikai-statisztikai műveletek elvégzésére. A statisztikai mutatószámokat (bázis- és láncviszonyszám), leggyakrabban a trendextrapoláció, korreláció- és regressziószámítás, faktor- és klaszteranalízis esetén alkalmazzák. A szekunder információk fontos szerephez jutnak a konkrét piackutatási folyamat előkészítési szakaszában, és különösen jól hasznosíthatók a másodlagos információk a problémakör meghatározásában. Viszonylag ritkán, de azért elvileg előfordulhat, hogy a szekunder adatok összegyűjtésével és feldolgozásával le is zárul a piackutatás, mivel a felvetett probléma tisztázható az „íróasztal” piackutatás során. A szekunder adatok segítségével a kutatási terv kialakítása is szakszerűbb, megfontoltabb lehet, hiszen a korábbi primer kutatások eredményei, az alkalmazott módszerek megismerése számos tapasztalatot ad újabb vizsgálatokhoz. Másrészt a korábbi elemzés módszereihez, csoportosítási ismérveihez való alkalmazkodás megteremti az esélyét annak, hogy a változásokat, tartós piaci irányzatokat feltárják. A szekunder információk közé tartoznak a demográfiai adatok is, amelyek pontos ismerete nélkül nem alakítható ki szakszerű minta. Végezetül: a szekunder adatok értékelésekor tekintettel kell lennünk arra, hogy ezek többnyire objektív, számszerű információk, amelyek gazdasági jelenségekre vonatkoznak, tehát a velük végzett elemzés ökoszkópiai piackutatásnak minősül. A két fogalom közé ennek ellenére sem tehető egyenlőségjel, hiszen számos primer felmérés eredményét használják szekunder adatforrásként, ezek a felmérések pedig demoszkópiai jellegűek (Bércziné, 1996). Példa. „S” üdítőital-gyártó cég új gyümölcslével szeretne megjelenni a piacon. Az új termék kialakítása előtt szekunder információkat gyűjtenek a piac szerkezetének alakulásáról és a fogyasztási preferenciák változásáról. Az alkoholmentes italok piacán három fő termékcsoport különíthető el: üdítő italok (szénsavas), gyümölcslevek, nektárok, ásványvizek. Az italpiac érték és mennyiség szerinti megoszlása 1990-ben: mennyiség

italok

érték

32%

ásványvíz

22%

13%

gyümölcslé

22%

55%

üdítőital

56%

Az alkoholmentes italok piacán a megelőző években dinamikus növekedés volt tapasztalható. 1985 = 100%

1. táblázat - Az alkoholmentes italok iránti kereslet alakulása 1990-ben Összesen: 136%

Gyümölcslé: 148%

Ásványvíz: 185%

Üdítőital 115%

„S” cég számára a releváns piac a gyümölcslét fogyasztóké, ahol a növekedés az átlagosnál dinamikusabb volt.


1. A marketinginformáció jelentősége, a piackutatás folyamata „M” marketingkutató ügynökség két évvel ezelőtt végzett kutatási eredményei szerint a kiskereskedelmi forgalomban vezető helyet foglalnak el a gyümöcslevek közt a narancs- és alma alapanyagú termékek. Ez a vezető pozíció azonban fokozatosan mérséklődik a ritkább és drágább fajták javára (pl. a meggy alapanyagú italok részaránya két év alatt megduplázódott a kereskedelmi paneladatok szerint). A termékfejlesztés irányvonala szempontjából ezek a szekunder adatok megfelelő támpontot adtak a cég számára. Példa. A „P–P” Kft. a borelőállítás teljes vertikumával foglalkozik és elsősorban palackozott minőségi borokat értékesít. A vállalkozás szeretné bővíteni feldolgozó kapacitását és a döntés előtt piacelemzést, vizsgálatot készített arról, hogy milyen a hazai borkultúra, várható-e a keresletbővülés a palackozott minőségi borok iránt? A téma feldolgozásához szükséges szekunder adatforrásokat a következő információs források szolgálták: KSH – Szőlő és bortermelés (1999), KSH Évkönyv 1998, 1999, Magyar Alkoholszövetség és Terméktanács: A magyar italpiac megoszlása a piaci forgalom alapján, AMC – Borfogyasztói szokások Magyarországon (1998). A szekunder piackutatás során nyert főbb adatok: A magyar italpiac megoszlása 1996-ban: ásványvíz 2%, tömény 26%, bor és pezsgő 21%, sör 51%. Bortípusok kedveltsége: fehérbor fogyasztók 45%, vörösbor fogyasztók 36%, mindkettőt ivók 19%. A borfogyasztás gyakorisága: naponta 14%, hetente 21%, havonta 21%, ritkán 20%, soha 24%.


2. fejezet - 2. A kvalitatív marketingkutatás 1. 2.1. A fogyasztás kultúrája A fogyasztás csak a legutóbbi idők óta kedvelt önálló kutatási téma a közgazdaságtan, a társadalom- és kultúrtörténet berkeiben. Közvetlenebb érdeklődés kezdett mutatkozni a fogyasztás jelenségei iránt, és a különböző tudományterületek kutatói elkötelezetten igyekeztek eligazodni a kultúra, a viselkedési szabályok és az emberi vágyak kapcsolatának birodalmában. A fogyasztás, a szó jelenkori értelmében közgazdasági fogalomból a társadalomtudományok vizsgálatának kiemelt tárgyává, kutatási területévé vált. Hosszú fejlődéstörténeti út vezetett, a helyben megtermelt javak korlátozott beszerzésétől, a tömeges fogyasztáson keresztül a fogyasztás társadalmáig. Ez a változás teremtette meg a marketing kialakulásának szükségességét, miközben mind több társtudomány piackutatásba való integrálása egyre elterjedtebb követelményként jelentkezik. Miller D. – az Acknowledging Consumption (A fogyasztás elismerése) című kötet bevezetőjében – egyenesen azt állítja, hogy mára a fogyasztás vált a történelem mozgatóerejévé. Olyan érveket sorol fel, melyek a fogyasztói társadalomba való korszakváltást értelmezik és igazolják a fogyasztási szokások, a fogyasztói szubkultúrák, valamint a fogyasztás mechanizmusainak fontosságát és eddigieknél mélyrehatóbb vizsgálatát. Szerinte a tőke és munka ellentétét felváltotta a fogyasztás és munka, illetve a fogyasztás és termelés ellentéte. A szociálpszichológiailag oly középponti kérdést, az egyének társadalmi státusát, már nem a termelési viszonyok által létrehozott vagyoni ellentétek (különbségek) határozzák meg elsősorban, hanem a fogyasztási szokásokban megnyilvánuló szimbolikus tőke: „az ember ma már inkább ismerszik meg fogyasztásáról és stílusáról, mint munkájáról vagy foglalkozásáról, ezzel összefüggésben az emberek egyre gyarapodó többsége számára mind kevésbé a végzett munkája jelenti az önkifejezés elsődleges terepét, hanem inkább fogyasztói vágyainak megvalósítása” (Miller, 1995). A fogyasztás a kreatív gondolkodás jellegzetes megnyilvánulásává kezd válni. A posztmodern korban ez nem pusztán az áruvásárlás aktusából vagy szolgáltatások egyszeri igénybevételéből áll, hanem egy önmagát újratermelő ciklusból, mely magában foglalja a fogyasztói vágyak felismerését és a preferenciák rendezését, a fogyasztás megtervezését és a megfelelő áruk vagy szolgáltatások megválasztását, azok használat, élvezetét majd a tárgyi javak karbantartását, végül pedig elhanyagolását, elfelejtését és/vagy eldobását. A fogyasztás időés energiaigényes ciklusai a vizsgálódás jóval tágabb körét igénylik, hiszen a vágyteljesítés és a társadalmi státus kielégítését is bele kell számítanunk a fogyasztói szokások motivációiba – arról nem is beszélve, hogy a marketingkommunikáció is a már megszerzett termékek „elfelejtését”, újak vásárlását, „frissítését” sugallják. Ezáltal a termékek és szolgáltatások (melyek szintén termékként értelmezhetőek) fogyasztása kulturálisan legitimizálódik: az az érvényes, ami az adott csoportokban, amihez az ember tartozik, vagyis a csoportkultúrában, minden összefüggésében elfogadott, értékelt. Így a fogyasztói szokások, az alapszükségletek kielégítésétől mind erőteljesebben a „szimbolikus fogyasztás” irányába tolódik el, ami viszont a választás bőségét (és kényszerét) veti fel. A bő áruválaszték éppen ezt a választási kényszert alakítja és szolgálja ki. Azok a cégek, márkák válnak támogatottabbakká, ismertebbeké, amelyek hihetőbben jelenítik meg a fogyasztói választások bővülésének lehetőségét. A választás nem a szabadság megnyilvánulása, hanem kényszer. Az árucikkek sokfélesége révén a szükségszerűségből választás lesz, a szükségletből pedig vágy, és eközben egy meghatározott szükségletet, a választás szükségletét egyre kevésbé lehet kielégíteni (Norton, 1993). Ezeknek tükrében fontos megvizsgálni, hogy a fogyasztó tulajdonképpen mit is vásárol.

2. 2.2. A termék értelmezése Ez a kérdés, hogy mi is a termék, minden marketinggel foglalkozó szakembert érint, hiszen az egész marketingstratégia ennek a kérdésnek a megválaszolására épül.


2. A kvalitatív marketingkutatás

Szigorúan technológiai, gyártói szempontból nézve a termék olyan nyersanyagokból áll és olyan módon van összeállítva, hogy végső állapotában a fogyasztó használati céljainak feleljen meg (használati értékkel bír). Gondoljunk pl. az autónkra. Azt tudjuk, hogy az autónk többet jelent, mint az autóalkatrészek összessége és az előállítás díja. Még annál is többet jelent, mint hogy azt mondjuk: egyszerű közlekedési eszköz. Természetesen ezt a marketing már rég felismerte és mindig is szükségesnek tartotta megismerni, hogy éppen melyek azok a termékjellemzők, amelyek fontosak a fogyasztónak. A kereskedelmi érték nagyon sok- és különféle jellemzőt foglal magában. Azon túl, hogy egy autó technikai jellemzői miként jelenítik meg magát az autót a fogyasztó részére, nem sokat mond, ha azt is beleszámítjuk, hogy a fogyasztónak az autó kényelme a fontos. Mit is jelenthet a „kényelem” fogalma az autótulajdonos számára? Jelenti-e a kárpitozást, a tágas belső teret és csomagtartót, az állítható magasságú üléseket, a jó rugózást, felfüggesztést – vagy mit jelent? Az-e a helyes, ha inkább a szervokormány meglétét, mint valamely vezetéstechnikai szempontú kényelmi jellemzőt veszünk figyelembe vagy a könnyű parkolást, mint az autótulajdonos személyes komfortszempontját? A piackutatót az érdekli, mi az, ami a fogyasztó számára fontos, s eszközeit, módszereit úgy választja meg, hogy a lehető legmegbízhatóbb módon jusson nyomára ennek. Úgy tűnik, hogy a klasszikus termék–fogyasztó viszony felfogás a fogyasztó által észlelt termékértéket a konkrét, mérhető technikai jellemzők és a szubjektív értéktulajdonítás közé helyezi. A modernebb felfogások egyik irányzata szerint a termék jellemzőit nagyrészt a fizikai, technikai jellemzők határozzák meg, míg a másik irányzat szerint a fogyasztó a fejében építi fel a termék számára fontos jellemzőit. Ez utóbbi, a társadalomtudományokból kölcsönzött nézőpontot alkalmazza a marketingre, s képezi a kvalitatív piackutatás elméleti, látásmódbeli alapját. Nagyon egyszerűen szólva: a gyártónak érdemes tudnia, hogy a fogyasztó mit „lát” az autóban. Így, amennyiben lehetséges, ő ezt beépíti az autóba (vagy konkrét technológia formájában, vagy a termék reklámjába) azért, hogy a fogyasztói a saját (személye) igényeinek kielégítését élje meg a vásárlás során.

3. 2.3. A termékek tulajdonságai a fogyasztó szemszögéből A viselkedéstudományok, a pszichológia, a szociálpszichológia, az antropológia, a szociológia ismeretei haszonnal alkalmazhatók annak érdekében, hogy jobban megértsük, mi is a termék, amiként azt a fogyasztó „látja”. Más szavakkal: hogy jobban megértsük azt, hogy mi is a termék. S ezt, a fogyasztócentrikusság szempontját figyelembe véve, csak a fogyasztótól magától tudhatjuk meg. Ez a kvalitatív piackutatás alapképlete. Ha kiemeljük a termék (s akármi más) észlelésének szubjektív oldalát, szem előtt kell tartanunk azt az egész környezetet, amiben a fogyasztó saját szemüvegén keresztül látja a terméket. A környezet fogalmán ebben az esetben a „pszichológiai környezetet” kell értenünk, amely egyaránt függ a termék ingereinek felszólító jellegétől és a fogyasztó személyiségétől, továbbá a pillanatnyi lelki állapotától, meggyőződéseitől és értékeitől, sőt ideológiájától, élet- és világfelfogásától. A környezet erőteljes társas összetevőket is tartalmaz: olyannak „látjuk” a körülöttünk lévő dolgokat és jelenségeket, mint amilyennek a kultúra, a csoport, a család – más szóval, a társas befolyás mértéke – meghatározza. De nem is elszigetelt tárgyakat (termékeket) látunk, hanem úgy észleljük ezeket, mint egy egész helyzet részeit, amiben a részek, részalakzatok meghatározott viszonyban vannak egymással, s ez nem csupán a külső, hanem a belső környezetünket is feltételezi. A pszichoanalízisből kölcsönzött „belső környezet” fogalmát, a tudatos és tudattalan vágyaink, igényeink alakítják ki. A termékimázs (product image) a fogyasztó által a terméknek tulajdonított racionális, érzelmi, szociális és szimbolikus jelentések összessége. Herta Herzog vizsgálatai jól példázzák, hogy nehezen lehetne előre maghatározni (nehezen lehetne „kitalálni”) azt, hogy bizonyos termékek beszerzésén mit értenek a fogyasztók. Vizsgálatának középponti kérdése az volt, hogy „Milyen más termék megvásárlásához hasonlít a benzinvásárlás, a tankolás?”, „Minek a vásárlásával rokon a benzin megvásárlása?” A csoportos vizsgálódás eredményei három csoportba (típusba) sorolták a fogyasztókat. Az első, viszonylag kis létszámú csoportot azok képezték, akik a tankolást fűtőanyaghoz, tüzelőanyaghoz, általánosabban energiahordozóhoz hasonlították, mint a villanyáram, a gáz, a szén stb. A második csoport a közlekedéssel 16 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


kapcsolatos vásárlásokhoz tartotta hasonlatosnak a benzinvásárlást (pl. buszjegyvásárlás, autópályadíj). Ez a csoport is viszonylag alacsony százalékban képviseltette magát a résztvevők teljes körében. Több mint a fele a válaszadóknak személyes fogyasztási tételek vásárlásához hasonlította a motorbenzin-vásárlást, mégpedig olyanokhoz, amelyek a test védelmére használatosak (cipő, kalap, kabát) vagy a testet hivatottak táplálni (kenyér, tej, hús), illetve élénkítőszerekhez (pl. kávé, bor). Amennyiben figyelembe vesszük, hogy a benzinvásárlók több mint 50%-a ilyen képzettársítási lánc részeként fogja fel ennek a terméknek a vásárlását, s ez reprezentatív statisztikai vizsgálatokkal is igazolódik, el tudjuk képzelni, hogy a marketingkommunikációba érdemes belefoglalni (a tervezőnek és a gyártónak pedig érdemes figyelembe vennie), hogy a motorbenzin vásárlása nagymértékben implikálhatja az „emberi test kiterjesztésének” képzetét. Mason Haire kvalitatív kutatásában projektív rajzokat kértek a fókuszcsoport részvevőitől. Azt vizsgálta, hogy különböző „fogyasztói kosarak” összetételéből milyen vásárlói típus képzete alakul ki a csoporttagok fejében. Két, majdnem egyforma élelmiszerlistát állított össze: a listák abban különböztek, hogy egyik Nescafét, a másik valódi kávét tartalmazott. A csoporttagok nagy százalékban úgy ítélték meg azt a háziasszonyt, aki a Nescafét tartalmazó lista alapján vásárol, hogy az „lusta”, „nem jól osztja be az idejét”. Érdekes, hogy a projektív eljárással, olyan személyt „láttak bele” (projekció) a vásárlási helyzetbe, amilyenre a gyártó és a forgalmazó nem gondolhatott. Ezt az adatot a kutató abban a csoporthelyzetben úgy nyerte, hogy a fogyasztók egy csoportját arra kérte, hogy rajzolják meg (építsék fel) – tulajdonított jellemzők alapján – a kétfajta háziasszonyt. M. Haire vizsgálatait követően a megbízó cég változtatott marketingkommunikációján. Ezt a vizsgálatot, amelyet a ’60-as években végeztek el, kanadai kutatók a ’80-as évek végén megismételték. Semmit sem változtattak a vizsgálat előző feltételein, s ugyanazokat a termékeket tették a „fogyasztói kosárba”. Azt tapasztalták, hogy a válaszadók többsége a Nescafé-s lista alapján összeállított vásárlói kosár tulajdonosát „emancipált, a modern élet ritmusában élő”, sőt „idejét jól beosztó” háziasszonyként írták le. Ebből a két vizsgálatból is kitűnik, hogy az emberek eltérő kulturális befolyások hatására milyen különböző értelmezéseket „építenek fel” lényegében azonos jelenségek megértésére. Ebben a példában az eltérések a korszellem környezeti hatásainak voltak köszönhetőek, amit „kontextuális hatásoknak” nevezünk. A látszólag nagyon egyszerű terméknek is, amelyeknek első látásra nagyon egyértelmű jelentése van, igen sok, különféle rétegekből származó jelentést tulajdonítanak. Ez egy alapfogalom: a többes jelentés fogalma és az ehhez kapcsolódó többes igazság fogalma. Ennek megismerésével a kvalitatív kutatónak már kezdetektől tisztában kell lennie. A kutató szempontjából ez jóval többet jelent a „nem egy igazság van” vagy „mindenkinek megvan a maga igazsága” banalitásánál. Ennek mélyebb megértése annak a tiszteletben tartását is jelenti egyben, hogy amit a fogyasztóktól a kvalitatív piackutatás során tudunk meg, azt nem szükséges összevetnünk és ütköztetnünk a saját véleményünkkel és meggyőződésünkkel, hanem adatként fogadjuk el, mint egy számadatot. Ez talán a leglényegesebb egyezés a kvalitatív és a kvantitatív adatok közös nevezőjének megértésében: ahogy nem vitatkozunk egy számadattal, éppen úgy érdemes elfogadni egy minősítő leírást, jelentésadást, tehát egy kvalitatív adatot is. A letisztult elfogultságmentesség kialakításának is ez az alapja, amelyet az ún. „de-biasing” gyakorlatok szolgálnak. Minthogy kutatóként egy-egy társas jelenségről, termékről, fogyasztói viszonyulásról és preferenciáról, ha nem is „az igazságot”, de „igazságokat” szeretnénk megtudni, figyelembe kell vennünk a módszertani érvényességen túl a valóság sokrétűségét is, amelyet J. Ford négy dimenzióban határoz meg (I 1 – I4). Az I1 a metafizikus igazság, amelynek igazságtartalma nem tesztelhető külső szempontok (külsődleges normák, kritériumok) alapján, mint a tárgyi világ törvényei, a természeti valóság, logikai következtetések, szakmai viselkedési normák stb. Ebben az igazságdimenzióban találhatóak meg a hitek, hiedelmek, meggyőződések, amelyek nem szorulnak klasszikus oksági bizonyításra. Ez az a személyes meggyőződési igazságszint, amely végső értelmet adhat a többi igazságtartalomnak. Az I2 etikai igazság olyan magatartásbéli igazságokra vonatkozik, amelyek erkölcsi és szakmai normákkal egyeznek meg. Az I3 a logikai igazság, amely matematikailag, logikailag bizonyított állításként fogalmazódik meg. A bizonyítás alapja lehet a saját I3-szinten elfogadott alaptétel (axióma) vagy pedig az I1–ben gyökerező hit, meggyőződés. Az I4 a tudományos kutató közismert empirikus igazsága. Ezt bizonyítani vagy cáfolni kell – hipotézisvizsgálat, amely elfogadásra vagy cáfolatra vár. Összhangban van a természeti törvények ok-okozati törvényeivel (Ford megjegyzi, hogy csak ezen egy dimenzión vizsgálva meg a valóságot, esély van a „látszatok megőrzésére”).



A többszintű valóságfelfogás fontosságának sok kutató adott hangot: Gutman a „jelentés-láncok” elméletében, Gutman és Grunert a „létratechnikában”, Robert Dilts a valóság logikai szintjeire épülő „piramis-elvben”. A többszintű valóságfelfogás képezi az alapját annak a szemléletváltásnak is, amely a számszerűsített, mennyiségi és statisztikai eljárásokkal bizonyítható (kvantitatív) valóságot kiegészítette a minőségi jelzőkkel leírható, minőségi (kvalitatív) látásmóddal. Ez az ún. „kvalitatív paradigma”, amely a kultúrantropológiából, a szociálpszichológiából és a szociológiából származik. Ebben a szemléletben úgy lehet leírni és vizsgálni a valóságot, ahogyan az emberek gondolkodnak, éreznek és tervezik a jövőbeli cselekedeteiket, nem pedig matematikai-statisztikai bizonyítás alapján. A termék fogalmának meghatározásakor figyelembe veszzük a vásárlás, a termék megszerzésének (birtoklásának) szubjektív hasznát, illetve ennek a haszonnak a képzetét a fogyasztó fejében. E „haszonképzetre” az a kérdés ad válasz, hogy „Mire lesz jó ez a termék”. Kotler – anélkül, hogy kvalitatív módon elemezné – igen sok szempont figyelembevételével határozza meg a fogalmat. Termék mindaz, ami a piacon figyelemfelkeltés, megszerzés, felhasználás vagy fogyasztás céljából felkínálható, s amely valamilyen szükségletet vagy igényt elégíthet ki. Hasonló differenciáltsággal tárgyalja Kotler a termék valóságának különböző szintjeit: ugyanolyan valóságos, sőt a legmeghatározóbb az absztrakt termék, mint a tárgyiasult termék szintje vagy mint a kiegészült termék. A szolgáltatások ugyancsak termékként kezelendőek, minthogy a termék meghatározásának minden kritériumát kielégítik. Amikor a marketingben a termékek jellemzőit határozzuk meg, akkor ezen mindegyik termékszintet feltárjuk, s ez egyaránt megtehető kvantitatív vagy kvalitatív módon. A kvalitatív piackutatásban e termékjellemzők főként az emberi szükségletek különböző szintjeit, e szintek egymáshoz való viszonyát, fogyasztókra (fogyasztói szegmensekre) jellemző hierarchiáját mutatjuk meg. Az alapvető biológiai létszükségletektől a társas, az egyén identitását kifejező szükségletekig terjedő hierarchiát a tudatos marketingtervezésben a termékhierarchiával is megfeleltetik. Ez jól nyomon követhető Kotler termékhierarchia-felfogásában: Fő szükségletcsoport. A termékcsaládban a fő szükségletet jelenti (pl. a biztonság). Termékcsalád. Mindazok a termékosztályok, amelyek kisebb-nagyobb hatékonysággal kielégítik a fő szükségletet (pl. a megtakarítások és a jövedelem). Termékosztály. A termékcsaládon belül a termékek olyan halmaza, amelyeknél bizonyos funkcionális összetartozás mutatható ki (pl. financiális eszközök). Termékkínálat. A termékek termékosztályon belüli, olyan, szorosan összetartozó csoportja, amelyek hasonló módon funkcionálnak, azonos fogyasztói csoportot szolgálnak, ugyanolyan típusú kiskereskedelmi egységekben értékesítik őket és/vagy azonos ársávba esnek (pl. életbiztosítás). Terméktípus. Egy termékkínálaton belül azok az egységek, amelyek X termék lehetséges több változta közül egy valamiben megegyeznek (pl. az élethossziglanra kötött életbiztosítás). Márka. A termékcsalád egy vagy több egységének neve, az egység(ek) forrásának vagy jellegének azonosítására (pl. a Prudential Biztosítótársaság). Egység. Olyan különálló egység a márkán vagy a termékkínálaton belül, amely a mennyiség, az ár, a külső vagy más sajátosságok alapján különböztethető meg. Egységnek számít pl. egy raktárban tárolt mennyiség vagy egy termékvariáns is (pl. a Prudential Biztosítótársaságnál megújítható életbiztosítás). Amennyiben Charles Revlon fogyasztói igényeket ismert fel, annyiban kvalitatív marketingszemlélet tükröződik a Revlon Inc. jelmondatában: „A gyárban kozmetikumokat készítünk, az áruházban reményt adunk el”. Vagy az élelmiszer-fogyasztói képzeteket megcélzó hírneves húskereskedő, Elmer Wheeler tanácsában: „Ne a húst, a sercegést add el!” A marketingben sokszor beszélnek a termékhasznosságról, ami a termék (szolgáltatás) tulajdonságaiban jelenik meg. Tomcsányi Pál sokféle szempontból vizsgálja meg a termék tulajdonságait. Így mind figyelembe kell 18 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


vennünk: a termék fizikai, organikus, mennyiségi/minőségi, dinamikus, funkcionális, illetve objektív és szubjektív tulajdonságait. Kotler a termék jellemzőinek három szintjéről beszél: a tárgyiasult termék jellemzői, az absztrakt termék jellemzői, a kiegészült termék jellemzői. A termékjellemzők vizsgálatánál figyelembe kell vennünk a fogyasztó számára jelentkező alaphasznosságot és a kiegészítő hasznosságot is. Így, a marketing középponti problémája a terméktulajdonságok hozzáillesztése a fogyasztói igényekhez (amelyek végső soron a személyre szabott hasznosságban fogalmazódnak meg). Az a termék lehet sikeres, amelynek észlelt (vagy elképzelt) tulajdonságai a fogyasztó különböző szükségleteinek és igényeinek leginkább megfelelnek, hasznosak. A probléma ezzel csak az, hogy a termékben mennyire vannak „benne” azok a tulajdonságok, amelyek miatt a fogyasztó számára a termék vonzó. Kinek a számára jelenik meg az említett tulajdonság, miként kapcsolódnak egymáshoz a (rész)tulajdonságok, melyik nagyobb és melyik kisebb súllyal? Ez a hasznosság meglehetősen problematikus és összetett fogalom. Tudniillik mindez attól függ, honnan nézzük! Az üzlet, eladás, kereskedelem szempontjából – bizonyos etikai, népegészségügyi, minőségbiztosítási standardok betartásán túl – szinte csak a fogyasztó indítékai jönnek szóba. A terméktulajdonságok feltárására lényegileg két út kínálkozik: az ún. objektív terméktulajdonságok vizsgálata, a termék szubjektív, szimbolikus tulajdonságai, az emberi preferenciák megismerésén keresztül vizsgálják a termék jellemzőit. A gyártónak, forgalmazónak érdeke, hogy az ún. objektív tulajdonságok könnyen alakítsanak ki a fogyasztó fejében szubjektív, szimbolikus jellemzőket a termékről, ébreszszék fel benne a szükségleteinek kielégítésének (egyik, alternatív) kielégítési lehetőségét. Ehhez veszik igénybe a marketing-szakembereket, s a fogyasztók szükségleteinek és preferenciáinak közvetlen megismerésére kimondottan kvalitatív piackutatást rendelnek. Meg kell jegyeznünk, hogy az objektív és a szubjektív, szimbolikus tulajdonságok nem egymást kizáró valóságok. Ami objektíve (mérésekkel) megállapított az lehet egyik fogyasztónak szubjektíve pozitív, másiknak negatív előjelű, egyiknek tetszhet, lehet kívánatos, a másiknak nem. Például az a piros csomagolású termék, amelynek színhatásáról tudjuk, hogy élettanilag mozgósító, élénkítő hatású, egyik potenciális fogyasztót „feldobja”, a másikat zavarja. Ezt csak magától a fogyasztótól tudhatjuk meg. Előre ezt a hatást nem lehet megjósolni – még a viszonylag objektív tulajdonságok esetén sem –, mert a valóságot mindenki a maga módján, saját személyére szabottan alakítja (át). Ezt a pszichológiában „személyes konstrukcióknak” (olykor személyes „konstruktumoknak” is) nevezik. Ebből a szempontból is vizsgálható a fogyasztók sokaságának viszonyulása a szóban forgó termék(ek)hez: „mentális konstrukciók” alapján is kialakíthatók fogyasztói típusok, mondhatnánk „fogyasztói szegmensek”. A ’80-as évektől a piackutatók felismerték, hogy nemcsak a fogyasztás folyamatának megszervezése igényel a korábbinál jóval nagyobb figyelmet, hanem a fogyasztó személye is a társadalomkutatási vizsgálódások középpontjába kívánkozik. Miller tézisét – miszerint egyre inkább a fogyasztás irányítja a termelést, sőt, a társadalmi fejlődést is – látszik igazolni, az a tény, hogy a gyártók mind kevésbé a már megtermelt termékekhez keresnek megfelelő fogyasztókat, helyette a viszonylag árnyaltan leképzett fogyasztói igényekhez igazítják a termékeket, és magát a termelést. A piackutatók a ’80-as évek elejétől kezdve pl. kénytelenek voltak felhagyni a jövedelmi helyzethez vagy a foglalkozáshoz, a földrajzi helyhez kötött fogyasztói alaptípusok merev kategória-rendszerének alkalmazásával, mivel a fogyasztási szokások az életmód és az életstílus változékonyságával együtt gyakran előre kiszámíthatatlan módon változnak. A piaci szegmentáció jóval biztosabb módját vélték felfedezni az igazi fogyasztó–termék viszony pontosabb megragadásával, más szóval a fogyasztó „személyes mentális konstrukcióinak” feltárásával. Ez a kvalitatív kutatás tárgykörébe tartozó szemlélet, amelynek alapjai az ’50-es években gyökereznek, ám a közelmúlt integrációs követelményei tették lehetővé a marketingben való szakszerű alkalmazását. 19 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


4. 2.4. A kvalitatív kutatás alapelvei A kvalitatív szemléletmód az ún. pozitivista tudományfelfogás kiegészítéseként és azzal szemben született meg. Elsősorban az antropológiából, szociológiai terepkutatásból és a szociálpszichológia „nem kísérleti” áramából származik. A pozitivista szemléletmód a tudományos kutatás kvantitatív oldalát képviseli, amelyben a számszerűsített adatok matematikai-statisztikai vizsgálata enged következtetni a tudományos feltevések (hipotézisek) érvényességére. Amennyiben a marketing is a jóval általánosabban elterjedt kvalitatív nézőpontváltásból meríti a fókuszcsoportok és egyéni mélyinterjúk értelmezésének alapelveit, annyiban érdemes pontosabban is megismerkedni e nézőponttal, a gyakorlatban szokásossá vált, felületesen „kvalitatív piackutatásnak”, „mélyinterjúnak” kinevezett adatgyűjtési eljárás szakszerű követelményeivel. A kvalitatív paradigma alapján egészen másképpen látható és vizsgálható a világ, a terepen történt megfigyelések, a fókuszcsoportban zajló történések vagy az egyéni mélyinterjúk jelentéstartalmai. Lincoln és Guba a „természetszerű vizsgálat”-nak nevezett (Naturalistic Inquiry) módszertan néhány jellemzőjét szedte csokorba. Azóta ezen alapelveket tekintik a kvalitatív módszertan irányadóinak.

4.1. 4.1.1. A kvalitatív kutatás jellemzői Természetes vizsgálati környezet. A természetes közegében vizsgált viszonyok más eredményt adnak, mint a laboratóriumi kísérletek. Az ember, mint mérőeszköz. Talán a legfontosabb jellemző, amely alapján, az ember a mércéje mindennek, s így a fogyasztó maga a termék mérőeszköze, az ő viszonyulása minősíti a terméket. A természetszerű felfogásmódban a fogyasztóval mérjük a terméktulajdonságokat, kevésbé a kívülről hozott vizsgálati eszközökkel, tesztekkel. A „hallgatólagos tudás” figyelembe vétele, feltárása (Polányi Mihály). A szavakkal ki nem fejezhető tudásbázis feltárása ugyanolyan viszonymeghatározó, ugyanolyan indíték, mint a szavakban kifejezhető. Kvalitatív módszertan: a kvalitatív módszerek ismerete, alkalmazása. Azoknak a módszereknek az ismerete is szükséges a kvalitatív vizsgálódáshoz, amelyek a látens („hallgatólagos”) vagy szimbolikus jelentéseket képesek feltárni (pl. projektív technikák, látens jelentésháló a tartalomelemzésben). A célnak megfelelő mintavétel. A véletlenszerű és a reprezentatív mintavételt a kvalitatív kutatásban általában kerülik, s inkább az ún. „elméleti mintavételt” részesítik előnyben. Ez a kérdésfelvetésnek természetszerű terepét próbálja rekonstruálni. Lokális elméletképzésben (Grounded Theory) fontos, hogy a vizsgált emberek viszonyait rekonstruáljuk, így ez semmiképpen nem lehet véletlenszerű, mert az életben sem véletlenszerűen alakul ki a társas viszonyok hálózata. Például egy fókuszcsoportban valósabb eredményekre jutunk, ha olyan válaszadókat gyűjtünk egybe, akik prototípusai lehetnek valós, a mindennapi életben is előforduló találkozásoknak. Csak nagyon elvonatkoztatott (valóságtól eltávolított) eredményeket kapunk, ha a véletlenszerű mintavétel öszszehoz egy fiatalembert, egy nyugdíjas tengerészt, egy meteorológust, egy filozófust, egy idős falusi asszonyt s egy zenészt. Más szóval olyan emberek egymásra hatását vizsgálnánk, akiknek reális találkozása kevéssé valószínű. Az említett „elméleti mintavétel”, kicsit leegyszerűsítve, a kvóták alapján való mintavétellel biztosítható, bár a szorosan vett kritérium megkívánná az életszerű (valószínű) kapcsolatok leképzését, lényeges jellemzőinek újraalkotását a fókuszcsoportban. Induktív adatelemzés. Elsősorban azért, mert az indukción alapuló módszer teszi lehetővé a fókuszcsoportokban megjelenő társas kölcsönhatások vizsgálatát. Konkrét vizsgálati adatokban gyökerező elméletalkotás, ún. „megalapozott elmélet”. Rugalmas (kibontakozó, folyamatában alakítható) kutatástervezés. Az adatforrással megbeszélt, ellenőrzött eredmények. Ennek célja, hogy a forrás (itt a fogyasztó) mennyire érzi önmagára nézve helyénvalónak hipotézisfelvetésünket.



Esettanulmány jellegű eredményismertetés (Report) a megrendelő számára. Leíró jellegű értelmezés, nem általánosított törvények és elmélet formájában. Ebben a felfogásmódban az elmélet lokális, helyi értékű, csak arra a körre vonatkozik, amelyet a vizsgálat felölelt, s nem általánosítható. A kvalitatív eredmények óvatos alkalmazása. Nem lehet általánosítani (nem lehet általánosan érvényes törvényeket tételezni). Az ily módon kapott eredmények helyi értékűek, („lokális elméletek” a Grounded Theory elméletképzése értelmében). Cronbach (1975) szerint „ha a helyi feltételeket a megfelelő súlylyal számítjuk bele kutatásunkba, minden általánosítás egy munkahipotézis, nem pedig következtetés”. A fókusz, vagyis a vizsgálat gyújtópontja, a kérdésfelvetés által meghatározott határokon belül helyezkedik el, s nem azon kívüli elméleti, esetleg alapkutatáshoz tartozó kérdésekre keres választ. A tiszta kvalitatív eredmények megbízhatóságának speciális kritériumai vannak. A köztes kutatásokra (kvantitatív és kvalitatív integrációjára) viszont már alkalmazhatók a klasszikus érvényességi és megbízhatósági követelmények. A másik értelmezési keret, ami nagy hatással volt a kvalitatív kutatásra és amit a Naturalistc Inquiry módszertana is magába olvasztott, az a személyes konstrukciók elmélete volt.

5. 2.5. A kvalitatív adatelemzés A kvalitatív adatelemzés nagyon széles körű adatkezelési módszerekre vonatkozik, amelyeknek jellemzőjük, hogy viszonylag strukturálatlan (nem előre megszerkesztett, szabad beszéd, nyitott kérdésekre adott válaszok stb.) és nem számszerűsített adatokat használnak a vizsgálat eszközéül. A kutató, aki ilyen típusú adatokkal dolgozik, általában arra törekszik, hogy újfajta megértést nyerjen egy szituációról (valami újat fedezzen fel a helyzetről), megtapasztaljon egy folyamatot, vagy megtudjon valamit azon részletes beszámolókból, amelyeket az emberek (a kvalitatív piackutatásban a fogyasztók) saját szavaikkal mondanak el, vagy pedig abból, amit a (piac)kutató az önmaga által készített terepfeljegyzésekből, a részt vevő megfigyeléseiből nyer. Az ilyen típusú adatok elemzése az árnyalatok és a szövegkörnyezet iránti magas fokú érzékenységet kíván meg. Bizonyos módszerekkel inkább a helyzet, a termékhez való viszony vagy a társas befolyás hatásának új megértését és az ehhez kapcsolódó elméletképzést kíván meg: „megalapozott elmélet” (Grounded Theory), fenomenológiai elemzés, szöveg- vagy diskurzuselemzés. Máskor a történések gazdag leírása és a felfedezett újdonság eleven prezentálása (etnografikus módszerek, akciókutatás, társas mintázatok elemzése) a cél.

6. 2.6. A kutatási interjú Az interjú a társadalomtudományokban alkalmazott olyan jól kidolgozott módszer, amelyet a piackutatásban adatok nyerésére használnak. Ackroyd és Huges (1992) szerint az interjú: „… a kutató és a válaszadó közötti találkozás, amelyben utóbbi a kutatott téma szempontjából fontos (releváns) kérdések sorozatát teszi fel. A válaszadó válaszai képezik azt a nyersanyagot, amelyet egy későbbi időpontban elemeznek.” A szakszerű interjúkészítés elsajátításához a fejlesztő tréningeken és a terepgyakorlatokon szerzett képességek és tapasztalatok mellett néhány, e témával kapcsolatos alapismeret is szükséges.

6.1. 2.6.1. Az interjútípusok Interjút többféle megközelítésből készíthetünk. Egyik megközelítésben az interjú magas mértékben strukturált (formailag szerkesztett), másikban a strukturálatlanság (a szerkesztés hiánya) jellemző. A kettő között elhelyezkedő interjúkat félig-strukturáltnak nevezzük. A strukturált interjú a legformalizáltabb pólusát képviseli az interjúkészítés lehetséges megközelítéseinek. Az ilyen interjúkat úgy szerkesztik, hogy egységes és ismételt alkalmazásuk lehetővé tegye az adatok összehasonlítását. Gyakorlatilag előre feltett, meghatározott sorrendű kérdések követik egymást, amely struktúrától az interjúkészítő (a strukturált interjú esetében nevezhetjük kérdezőbiztosnak) nem térhet el. A



kérdéseket is ugyanazon szavakkal teszik fel, a kérdés jelentése, értelme nem járható körül, s ez érvényes a későbbiekben bemutatandó zárt és a nyitott kérdésekre egyaránt. A strukturált interjú célja a magas standardizáltság biztosítása az interjúkészítés folyamatában. A kérdések sorrendjének és tartalmának standardizálásával kivédhető a válaszok befolyásoltsága. Az ilyen befolyás veszélyeztetheti a begyűjtött adatok öszszehasonlíthatóságát.

1. ábra - Interjútípusok és a formalizáltság mértéke

A strukturált interjú kevés választási szabadságot nyújt az interjúkészítőnek az interjú vezetésében. Ezt az interjútípust survey vizsgálatokban (standardizált felmérés) és közvélemény-kutatásokban szokták alkalmazni, mert az információk könnyen számszerűsíthetők (kvantifikálhatók), az egyes kérdésekre adott válaszok összehasonlíthatókká, a piackutatás fő témái pedig lefedetté válnak. A strukturált interjú azonban kevés új rálátást, új szempontot tesz lehetővé a kutatási területre, mivel éppen csak az előre meghatározott, fontosnak érzett kérdésekre keres válaszokat. A felfedezés esélye és öröme csekély. A nemstrukturált interjú az interjútípusok között a leginformálisabb technika. Amint a neve is mutatja, ellentétes megközelítést képvisel a strukturált formához képest. A strukturálatlan interjú nem tartalmaz azonos sorrendben feltett, standardizált kérdéseket, hanem az interjúkészítő és a válaszadó közötti társas helyzetre hagyatkozik, amelyben információk fedhetők fel. A nemstrukturált megközelítést alkalmazó piackutatók nem készítenek ütemtervet az interjú során érintendő szélesebb témákról. Miközben a strukturált interjú vezetője az interjúhelyzetet a kérdések tartalmával és sorrendjével kényszerül kontrollálni, a strukturálatlan módszer megkísérli, amennyire lehetséges, minimálisra csökkenteni a kontrollt. Azért meg kell említenünk, hogy az interjúkészítőnek valamilyen mértékben ellenőriznie kell a helyzetet, hogy a válaszadó ne kalandozzon el túlságosan a kutatás tárgyától, hogy az információk, bár szélesebb körben, de mégis ehhez a tárgykörhöz tartozzanak. „Egy téma köré összpontosított nemstrukturált interjú, ügyes kezekben, nagyon értékes adatokat képes produkálni, de az ilyen interjúk, amellett, hogy elemzésük időigényes, a helyzet kontrolljának tekintetében nagyfokú szakértelmet igényelnek. Egy beszélgetés érdekes új szempontokat vethet fel egy témával kapcsolatban, de tudnunk kell, hogy az interjú több mint egy érdekes elbeszélgetés. Meg kell tudni találni az útvonalat a másikhoz, ki kell találni a módszereket, hogy a megfelelő információkhoz hozzájussunk.” (Bell, 1993). A jobb megértéshez elkerülhetetlen néhány további fontos stílusbeli jellemző említése. Azon piackutatók, akik az interjúkészítés e típusa mellett döntenek, általában többszöri találkozások alkalmával mélyítik el az információikat. Számítani kell arra, hogy ez a közelítésmód sikeresebb, ha „visszahívott interjúknak” fogjuk fel őket. Az ismételt interakciók során jó kapcsolat alakulhat ki az interjúkészítő és a válaszadó között, amely lehetővé teszi, hogy az interjúból mélyinterjú váljék. Így a piackutatónak alkalma lesz – a kvalitatív elemzés sajátos céljaival összhangban – a válaszadó jobb megismerésére, a szóban forgó termékkel kapcsolatos felfogásmódjának, motivációinak, értékeinek feltárására. A strukturált interjútechnika alkalmazásával (de még a féligstrukturálttal is), a piackutató nagy hatóerőt képes kifejteni a célirányos adatgyűjtésben, hiszen a tartalmat és a kérdések sorrendjét is ellenőrzése alatt tartja. Ezzel szemben a nemstrukturált interjú, felfedező jellegénél fogva inkább arra készteti a piackutatót, hogy a válaszadó azon személyes témái felé terelje az interjút, amelyeket a kérdezett érez fontosnak a kutatás tárgyával kapcsolatosan. Ezen módszer arányosabb, kiegyenlítettebb „hatalmi” viszonyokat teremt, amit a párbeszédes társalgási stílus még csak megerősít. Így, a strukturált és a féligstrukturált interjúkban szokásosnak érzett, „kikérdező– kikérdezett” viszony nem jelenik meg, s a kérdezett együttműködő személy, kellemesen, feszültségektől mentesen és egyenrangúan érzi magát.



Azok a piackutatók, akik az interjúikban a féligstrukturált megközelítést alkalmazzák, a kutatott terület főbb témáira kérdéseket készítenek elő, amelyeket a válaszadóktól meg fognak kérdezni. Ebben a kontextusban a strukturált és a strukturálatlan modell elemeit egyaránt használják. A féligstrukturált interjú tervének elkészítésekor figyelni kell arra, hogy néhány standard kérdést fel fogunk tenni, mint az életkor, a nem, a családi állapot stb. A féligstrukturált interjúterv általában több nyitott kérdést tartalmaz. Ezekben a kérdésekben a szóhasználat nem előre rögzített, mert a válaszadóhoz, annak stílusához, színvonalához igazodik, s az ilyen interjúk alkalmazójának spontánul kell megfogalmaznia, illetve újrafogalmaznia kérdéseit. Az előre rögzített kutatási témákat néhány lazán megfogalmazott, képlékeny kérdéssel szükséges körülírnunk, amely kérdések – ebben a formában – csak az interjúkészítő „vezérfonalában” szerepelnek. Egy-egy kutatási témát több, egymásba fonódó kérdéssel (kérdéslánccal) szokás követni és mélyíteni. Követelmény annak a képességnek a birtoklása, hogy az interjúkészítő könnyedén, szinte észrevétlenül tudjon egyik témakörről a másikra váltani, biztosítva ezzel a folyamat gördülékenységét. Ez a nem szorosan rögzített interjústruktúra teret enged a fogyasztó mélyebb motivációinak feltárására, s lehetővé teszi, hogy az ún. „társadalmilag kívánatos” válaszok szintje mögé kerülve gyűjtsünk információkat. A féligstrukturált interjú „vezérfonala” előre megfogalmazott elsődleges (nyitott) és másodlagos (szintén nyitott) kérdéseket vagy csak címszavakat tartalmaz. A vezérfonal elsődleges kérdéseinek mindegyikét fel kell tenni, a másodlagos kérdések az interjúkészítő helyzetfelismerése és a kérdés indokoltsága szerint, szabadon fogalmazhatók meg. Így az interjú alapszerkezete adott, ami egyrészt garantálja bizonyos alapinformációk meglétét és megakadályozza, hogy az interjú készítője messzebbre kalandozzon a témától, másrészt az interjú szerkezete rugalmas marad, hogy azok a tartalmak is szóba kerülhessenek, amelyek a „vezérfonalban” nincsenek előre megtervezve, de az interjú kerettémájához tartoznak. Az interjúkészítő és az interjúalanyok igaz, hogy nem korlátlanul, de rendelkeznek cselekvési és kibontakozási „térrel”. A szakemberek, a féligstrukturált interjúk céljainak tekintetében és az adatok elemzésmódjában nincsenek egységes állásponton. Három felfogásmód körvonalazódott az idők folyamán: Az egyik (a kvalitatív) szemlélet az egyes jellemzők feltárásárát/felfedezését tartja fontosnak, ám az adatok számszerű kiértékelésének kérdését nem veszi figyelembe. A feltárt és kategóriákba rendszerezett (kódolt) adatokat elemzi, hipotéziseket állít fel a kategóriák előfordulásának szabályszerűségeiből, majd mindezekből elméletet alkot („lokális elméletképzés”). A másik (a kvantitatív) szemléletmódban a félig strukturált interjúkban (még az egyéni mélyinterjús formában is) sok választásos és Likert-típusú kérdést alkalmaznak. A számszerű kiértékelést (kvantifikálást) az ilyen interjúk szerves részének tekintik. Az integrált felfogásmód a féligstrukturált (mély)interjúkban kettős látásmódot követ: úgy tekinti az interjú „szövetét”, mintha az két anyagból készült volna, egy kvalitatív jelentéssel bíró szövegből és egy mérhető, számszerű adathalmazból. Mindkét adatfajtát a saját rendszerén belül elemezzük, majd a két szemléletből származó következtetések egybecsengését vagy széttartását vizsgáljuk meg. A féligstrukturált interjú nagy erénye, hogy egyaránt könnyen alkalmazható kvalitatív és kvantitatív szemléletű piackutatásban. A strukturált és a nemstrukturált kérdések kombinációjával gazdag adatokkal fedhetjük le az adott piackutatási témakört. A rugalmas kérdésfeltevéssel és a vizsgálandó témakörök fókuszban tartásával, olyan komplex adatok nyerhetőek, amelyek a fogyasztó–termék viszony szélesebb spektrumú és mélyebb megértését teszik lehetővé.

6.2. 2.6.2. A megfelelő interjútípus megválasztása A strukturált, a nemstrukturált és a féligstrukturált interjúk az adatgyűjtés igen hasznos eszközei. Az egyes interjúmodellek bizonyos feltételek között megfelelőbbek, mert jobban illeszkednek a kutatás kitűzött céljaihoz. 23 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Különleges figyelmet kell szentelnünk a nemstrukturált interjúknak. Ez az interjúforma a többi interjútípusnál hatékonyabb lehet a kutatás előkészítő, tájékozódó szakaszaiban. Miután a piackutató és a megbízó (megrendelő) megállapodott a kutatás széles értelemben vett területéről, tisztázta a kutatás kérdésfeltevését és ennek vizsgálhatóságát, a strukturálatlan interjú módszerével lehet azonosítani a jelentőséggel bíró (szignifikáns) összetevőket, témákat. Ezek éppen azok, amelyek a fogyasztó számára valamiképpen fontosak, amelyek az ő számára jelentősek, s nem a piackutató, vagy a megbízó előfeltevései. Az interjúalanyok (fogyasztók, felhasználók stb.) saját perspektíváinak feltárása, körvonalazása lehetővé teszi a piackutatónak, hogy a kutatás fő szakaszában már „otthon legyen” a célcsoport számára meghatározó témakörökben. Így beveheti azokat a későbbi strukturált vagy féligstrukturált interjú kérdéseibe. Miután a kutatás tárgyával kapcsolatos hipotézisek megfogalmazódtak, a vizsgálat során ezen hipotézisek tesztelésére szükséges információk birtokába kell jutnunk. Az előzetes, nemstrukturált interjúk jelzésértékűek lehetnek, hogy amelyek azok a jelenségek, témakörök, amelyeket tovább kell majd vizsgálni annak érdekében, hogy a hipotézisvizsgálathoz szükséges információkat megszerezzük (pl. strukturált interjúkon, féligstrukturált mélyinterjúkon vagy fókuszcsoportokon keresztül). Meg kell jegyeznünk, hogy a nemstrukturált interjúk irányadók lehetnek a hipotézisek körvonalazásában is. Ha nem megfelelő interjútípust választunk a kutatás ezen előkészítő szakaszában, komoly hibát követhetünk el, mert a későbbi fázisban már nem vagy csak nehezen tudunk adatokat nyerni a hipotézisvizsgálat számára. Kutatásunk félrecsúszhat, mert ha pl. az előkészítő szakaszban a hipotézisek vizsgálatára szükségek információknak strukturált interjúkkal próbálunk utánamenni, előfordulhat, hogy nem a fogyasztó–termék viszony fontos összetevőire találunk rá, hanem a saját kutatói (szubjektív) előfeltevéseinknek vizsgálatát alapozzuk meg. A strukturálatlan interjúk kizárólagos alkalmazása szintén téves a kutatástervezés szempontjából, mert: hatalmas strukturálatlan információtömeg birtokába jutunk, melyből nehéz kiszűrni, hogy mely adatcsoport releváns a piackutatás szempontjából s melyik nem; a piackutatások teljesítési határideje (tendenciaszerűen) szoros, s így kevés a valószínűsége annak, hogy a kutatónak elég ideje lesz a nagy adattömeg átrostálására, a releváns információk kibányászására (a nem strukturált interjúkra épülő féligstrukturált és a strukturált interjúk alkalmazása viszont ezt automatikusan biztosítja). Meg kell jegyeznünk, hogy a piackutatásban oly gyakran alkalmazott mélyinterjú szerkezetének megválasztásánál alaptétel, hogy a mélyinterjú soha nem strukturált interjú, általában féligstrukturált interjú, ritkán nemstrukturált interjú.

6.3. 2.6.3. Az egyéni mélyinterjú Ez az interjútípus a piackutatási interjúk speciális formája. A mélyinterjú négyszemközt készülő kvalitatív eljárás, amelynek – amiként a neve is jelzi – a fogyasztó legmélyebb motivációinak, tudattalan (nem tudatos) indítékainak megismerése a célja. Az egyéni mélyinterjút az erre kiképzett szakember végezheti. Ezt a kvalitatív eljárást a marketing a klinikai pszichológiából és a pszichoanalízisből vette át. Nagy hatással volt az eljárás fejlődésére Carl Rogers amerikai pszichológus „kliens központú” iskolája. Mikor használunk mélyinterjút? Ha olyan ismeretekre törekeszünk, amelyek nem igényelnek számszerűsített adatokat (kvantifikálást), bár pl. a tartalomelemzéssel értelmezett mélyinterjúkban a kategóriák (kódolt gyűjtőfogalmak) előfordulási százalékát vagy együttes előfordulását számszerűen is mérjük. Ha a vizsgálat tárgya még kevéssé ismert, és ennek megfelelően strukturálatlan a tudásunk róla. 24 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Ha a kutatás célkitűzése hipotézisek generálását is feltételezi, nem csupán hipotézisek tesztelését. Ha emocionális értékeléseket, élményfeldolgozásokat, motivációkat, egyéni értékeket, pszichés fejlődési folyamatokat kell megértenünk. Ha a vizsgálat tárgyát és/vagy a vizsgált személyek egyéni viselkedésüket alkalmasabb módon jelenítik meg, mint a személytelenebbnek ható kérdőívben. Ha a vizsgálat célja a csoporthatástól és csoportbefolyástól mentes egyéni, csak a személyre jellemző mélyebb információk feltárása. (Ha emiatt döntenek az egyéni mélyinterjú mellett a fókuszcsoporttal szemben.) Az egyéni mélyinterjú jellemzői Az egyéni mélyinterjú négyszemközti, bensőséges hangulatával megteremti a lehetőséget arra, hogy az interjúalany megnyíljon, s a legmélyebb motivációit is feltárja. A kvalitatív mélyinterjút sorozatban készítik (15–20 interjúnál többet), mert csak így vonható le valamilyen következtetés a fogyasztói preferenciákat illetően. A mélyinterjú olyan eljárás, amelynek segítségével a legegyénibb és legmélyebb indítékok szintjeiről nyerhetők kvalitatív adatok. Az egyéni mélyinterjú kevésbé összpontosít egyetlen fókuszra, mert szélesebb területeket hivatott vizsgálni, ám a „céltémákat” mégis előre meghatározott témalista alapján tárják fel. Időtartama 1/2 órától 2 óráig terjedhet. Az egyéni mélyinterjú előnyei: Egyénenként lehet a fogyasztóra koncentrálni, s így, közvetlenül tudható meg, hogy mit tesz és miért teszi azt. A 1/2 – 2 óra időtartam elég idő arra, hogy a meginterjúvolt azt érezze, hogy rá, az ő szükségleteire és reakcióira vagyunk kíváncsiak, s ezen idő alatt a saját tempójában fogalmazhatja meg azokat. A válaszadóra nem nehezedik mások véleménye, az ún. csoportnyomás. Az interjúkészítőnek könnyebb irányítást biztosít az egy emberrel történő munka, mint az összetett csoportfolyamatok éber figyelése és kézben tartása. Könnyebben tárható fel olyan folyamat, amely a fogyasztó életében időben elhúzódik: pl. sorozatos döntési folyamatok, vásárlás stb. Az egyéni mélyinterjú hátrányai: Az interjú elkészítése sok időt vesz igénybe. A magnóra felvett interjú átírása és értelmezése hosszadalmas. Az egyéni mélyinterjú költséges. Ahhoz, hogy érdemleges kvalitatív információkhoz jussunk, sok egyéni mélyinterjút kell elvégezni. Az egyéni mélyinterjú fajtái Mini interjú, amely egy személyre összpontosít, és kevésbé széles területet ölel fel, mint a szokásos mélyinterjú. Itt a termékjellemzők közül csak egy-egy kérdéses jellemzőt vizsgálnak vagy a reklám egyik elemének a hatását. Páros interjú a két válaszadóval egyidejűleg készített interjú. Speciális esetekben alkalmazzák, amikor a két interjúalany valamilyen módon közösen kapcsolódik a termékhez, pl. házaspár vagy szülő gyermekével. Azzal a céllal választják ki a két résztvevőt, hogy az interjú során fény derüljön a vásárlási folyamat egymást kiegészítő lépéseire, a döntési láncra.



A háromszög interjúban három fél vesz részt, akiket a termékhez való viszonyuk alapján, ellentétes (kontrasztos) szempontok szerint választanak ki. Itt az interjúkészítő bátorítja a különböző, sőt az ellentétes meggyőződések és vélemények kinyilvánítását, az eltérések felszínre kerülését. Lehetséges háromszögformák: elkötelezett fogyasztó – esetenkénti fogyasztó – nem fogyasztó vagy ellenző, új fogyasztó – régi fogyasztó – lemorzsolódott fogyasztó, X márka fogyasztója – Y márka fogyasztója – márka(név) nélküli termék fogyasztója. A mélyinterjú vezetéséhez előre meg kell tervezni és le kell írni az interjúvázlatot (guide). Ez a követelmény az egyszemélyes, a páros és a háromszöginterjúra egyaránt érvényes. Az interjúvázlat főbb pontjai: A interjúkészítő bemutatkozása. Ha ún. detektívtükörrel is el van látva a helyiség, rövid magyarázat annak szerepéről. Biztosítékot adni a személyes vonatkozású adatok bizalmas kezeléséről. Bevezetés, amelyben el kell mondani a mélyinterjú célját, időtartamát. Az interjúalany bemutatkozása. Buzdítani, segíteni, hogy a zárkózottabb válaszadók megnyilvánuljanak. A termékkel kapcsolatban felmerülő lehetséges viszonyulások, múltbéli tapasztalatok ismertetése. Mi a válaszadó álláspontja, összbenyomása a vizsgált termékről/termékekről? A megbeszélés serkentése, hogy minél gazdagabb információk kerüljenek felszínre. A termék tulajdonságainak elemzése. Ez gondolati-képzeleti szinten vagy a termékről készült fotók, filmek alapján történik. Más esetekben a termék konkrét és elmélyült vizsgálatát feltételezi (pl. ízpróbák, látvány, forma stb. hatásának elemzése). Az egyéni mélyinterjú válaszadója összefoglalja az álláspontját. Változott-e a véleménye a termékről az interjú folyamán? Ha igen, minek a hatására módosult a véleménye? Összefoglaló, befejező rész: rövid észrevételt, javaslatot kérünk a vizsgált témával, termékkel kapcsolatban. Köszönetnyilvánítás a közreműködésért, elbúcsúzás.

6.4. 2.6.4. Kérdéstípusok az interjúban A különböző kutatási szakaszokhoz igazodó interjútípus kiválasztása, mint az előző fejezetben tárgyaltuk, nagymértékben növelheti a piackutatás hatékonyságát. Ugyanilyen jelentőségű, hogy biztosak legyünk abban, hogy a feltett kérdések azokat az információkat fogják előhívni, amelyek a kutatás szempontjából szükségesek. Amint az interjútípusok is, úgy a kérdések is osztályozhatóak a formális – nem formális dimenzió mentén. A formalizáltság mértéke annak függvénye, hogy a kérdés mennyire enged tágas teret a válaszadó szabad kifejezésének. Az a kérdés, hogy „szabadidejében olvasni, pihenni, szórakozni, tévét nézni szokott, vagy a barátaival jön össze?” jóval formalizáltabb (kevesebb választási lehetőséget engedélyez), mint az, hogy „Mit szokott csinálni a szabadidejében?” Három fő kérdéstípusról beszélhetünk: zárt kérdések, nyitott kérdések, szondázó kérdések. Zárt kérdések. Ezeket a kérdéseket – a kérdőívekben szereplő zárt kérdéseken kívül – leggyakrabban strukturált interjúk keretében használjuk azzal a szándékkal, hogy pontosan meghatározott területeket célozzunk meg, és a pontos válaszokkal e területeket kielégítő módon „fedjük le”. E területek fontosságáról előzetes ismereteink vagy előző primer és szekunder kutatások alapján feltehetően bizonyosak vagyunk. 26 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A zárt kérdések három altípusát különböztetjük meg: igen-nem kérdések, azonosító kérdések, választásos kérdések. Az interjúban (olykor szűrőkérdésként is alkalmazott) igen-nem típusú kérdés lehet pl.: „Hallott-e már az XY termékről?” Az interjú egy másik pontján az interjúvezető szintén zárt kérdés formájában feltehet egy azonosító kérdést: „Mi az ön foglalkozása?” vagy „Milyen iskolai végzettséggel rendelkezik?”. Választásos interjúkérdés lehet pl.: „Bevásárlóközpontban, kiskereskedésben vagy a piacon szokott zöldséget vásárolni?” A strukturált interjút alkalmazó kutató célja a válaszok spektrumának szűkítése. Ez a zárt kérdések feltevésével érhető el. Főleg akkor indokolt a zárt kérdések használata, ha pontos tényadatokra vagyunk kíváncsiak (kevésbé a fogyasztó viszonyulására, motivációira, érzéseire). Az ilyen kérdésekre adott válaszok könnyen kódolhatók és elemezhetők, s ez is szempont lehet a kutatás gyors végrehajtásában. A zárt kérdések használata mindezek miatt hasznos lehet, mert erőteljes kontrollt biztosít az interjúalanyoktól származó információk felett. Az ilyen kérdésekkel könynyen és gyorsan elemezhető adatokat nyerhetünk. A zárt kérdésekkel szembeni követelmények: • Igen-nem kérdések esetén, a válasz egyértelműen igennel vagy nemmel legyen megadható! • Az azonosító kérdés, egy jól körülírt területre kérdezzen rá! (Egyértelműen kódolható legyen, s ne váljék az azonosító kérdésből nyitott kérdés.) Példa a rossz azonosító kérdésre: „Milyen az Ön vallásos meggyőződése?” Ehelyett, ha zárt azonosító kérdést akarunk feltenni: „Mi az Ön felekezeti hovatartozása?” kérdezzük, majd választásos kérdéssel folytatva, Likert-skálán értékelve: „Milyen gyakran szokott templomba járni: nagyon gyakran, gyakran, ritkán, nagyon ritkán, soha? (vagy egy 1–5-ig terjedő skálán adjon egy pontszámot). • A választásos kérdések esetében: • Legyen teljes a megadott válaszlehetőségek listája, azaz férjen bele minden elképzelhető válasz. E célból gyakran ez az utolsó válaszadási lehetőség (kérdőívekben szereplő kérdések esetében is ugyanez a követelmény): „Egyéb: ……...........….… Kérem fejtse ki: ….…...........……” • A válaszkategóriák legyenek egymást kölcsönösen kizárók; a kérdezett ne érezze úgy, hogy egyszerre több választási lehetőségre is „igent” kellene mondania (kérdőívben szereplő kérdéseknél ugyanez a követelmény). Lehetséges, hogy egyszerre több lehetőségbe is beleillik a válasz, ám ez később, a kódolásnál, feldolgozásnál, elemzésnél nehézségeket okozhat – éppen a zárt kérdések egyszerű feldolgozhatóságától fosztanánk meg magunkat. Jobb, ha az összes válaszlehetőség kombinációit előre elgondoljuk, hogy biztosak lehessünk a kategóriák kölcsönösen kizáró jellegéről. Ajánlatos minden kategóriakombinációt mérlegelni, nem lehetséges-e, hogy létezik olyan interjúalany, aki indokoltan választhatna egyszerre két vagy több kategóriát is. Nyitott kérdések. A zárt kérdések sokszor nem eléggé relevánsak a kvalitatív kutatásban, hiszen annak célja a fogyasztó szempontjából vizsgálni a terméket vagy az adott szolgáltatást. Mélyinterjúkban (féligstrukturált vagy nemstrukturált) igen korlátozottan, főként demográfiai adatokra vonatkozóan használunk zárt kérdéseket. A kvalitatív piackutatásra a nyitott kérdések jóval jellemzőbbek. A nyitott kérdés szabad megnyilvánulási lehetőséget adnak a fogyasztónak, hogy saját szavaival bővebben fejtse ki tapasztalatait, gondolatait, érzéseit vagy személyes meggyőződését az adott témakörről (pl.: „Mit gondol a reklámok hatásáról?” vagy „Ön mire alapozza vásárlási döntéseit? Melyek az irányadó tényezők?”). Az ilyen kérdéstípusok előnyösek akkor, amikor a piackutató olyan tartalmak felfedezésére kíváncsi, amelyek nem szorítkoznak az általa előre megállapított kategóriákra. Ebből a szempontból a nyitott kérdések különösképpen alkalmasak arra, hogy előzetes (feltáró) interjúkban szerepeljenek, mivel olyan adatokat hívnak elő, amelyek a fogyasztók sajátjai. Az előtanulmány (pilot study) nyitott kérdéseire adott válaszok elemzése után, a kutató éppen ezekből a válaszkategóriákból tervezheti meg a piackutatás fő szakaszának kérdéseit.



A zárt kérdések erőteljes strukturáltsága azt is lehetővé teszi, hogy a válaszok kódkategóriái már előre, az interjúfelvétel előtt kialakíthatóak legyenek. Ezzel ellentétben a nyitott kérdésekre adott válaszok, illetve az így szerzett adatok kódolása csak az interjú elkészítése után végezhető el. A nyitott kérdésekre adott válaszok utólagos kódolása azért indokolt, mert előre nem tudjuk „kitalálni” a fogyasztók összes lehetséges válaszváltozatát. A nyitott kérdésekre adott válaszok kezelésére (kódolására, elemzésére) is érvényes a nyitottság! Így természetesen az ilyen válaszváltozatok kódolása is jóval időigényesebb, mint a zárt kérdésekre adott válaszoké. Mégsem tekinthetünk el az interjúkban való alkalmazásuktól a fogyasztó–termék viszonyt személyes vonatkozásaiban jól feltáró értékük miatt. A piackutatók a válaszokból nyert adatok maximális használhatósága érdekében, az interjúkban kombináltan alkalmazzák a nyitott és a zárt kérdéseket. Szondázó kérdések. A szondázó kérdések arra szolgálnak, hogy további információk birtokába jussunk. Más elnevezésben „követő kérdéseknek” is hívják őket. Két típusukat különböztetjük meg: • pontosító/tisztázó kérdések, • kiterjesztő kérdések. Mindegyik fajta interjúban a válaszoktól függően kell és lehet alkalmazni szondázó kérdést. Általában gyakrabban van szükség az ilyen típusú kérdésekre akkor, ha nyitott kérdéseket teszünk fel. Ha pl. arra a kérdésre „Milyennek ítéli meg ennek a boltnak az áruválasztékát?” azt a választ kapjuk, hogy „Hát, silánynak”, nehezen értelmezhető, felszínes adathoz jutottunk (legalábbis szegényes, nem kellően differenciált információhoz). Ebből még sok mindent nem tudtunk meg, pl. azt sem, hogy ha ez a vásárló megítélése, akkor miért itt vásárol, s azt sem, hogy mire gondol, amikor „silánynak” értékeli az áruválasztékot. Ilyenkor vagy csendes és odaforduló várakozással jelezzük, hogy további információkat várunk, vagy további szondázó kérdéseket teszünk fel. A válaszadót válasza árnyalására késztethetjük olyan – szintén nyitott – pontosító kérdésekkel, mint „Hogyan érti/gondolja ezt?”, „Milyen értelemben?”, „Mi az, amiből erre a véleményre jutott?”, majd esetleg további kiterjesztő kérdésekkel: „Milyen lenne az a bolt, amelyiknek megfelelő lenne az áruválasztéka?” „Mi az, amit Ön a választékból leginkább hiányol?” stb. Itt is, mint minden nyitott kérdésnél, jelen van a sugalmazás s így a befolyásolás veszélye is, ami már az interjúkészítő képzettségének, szakmai felkészültségének a kérdése. E kérdéstípus hatékony alkalmazása igényli a legnagyobb szakmai jártasságot, mert amennyiben a kérdés nem éri el mélyítő-kiterjesztő célját, az így nyert információk homályosak és felszínesek maradnak. Pontosító kérdések szükségessége felmerülhet a strukturált interjún belül vagy zárt kérdések esetében is. Ha Likert-típusú zárt kérdést teszünk fel „Milyen gyakran szokott ...................: nagyon gyakran, gyakran, ritkán, nagyon ritkán, soha?” vagy „Mennyit fogyaszt X termékből: nagyon sokat, sokat, átlagos mértékben, keveset nagyon keveset, soha”, érdemes pontosító kérdésekkel utánakérdezni, hogy mit jelentenek a „nagyon gyakran”, „nagyon sokat”, „ritkán” stb. megnyilvánulások. Éppen arra a kifejezésre kérdezünk rá a skálán, amit a válaszadó magára vonatkozóan jellemzőnek tart, pl. hetente hány alkalommal jár vásárolni, havonta hányszor jár templomba? Másrészt az is fontos, hogy meggyőződjünk arról, hogy a kérdezett ugyanazt érti-e egy-egy szó vagy kifejezés alatt, mint mi magunk.

6.5. 2.6.5. A hatékony kérdezés követelményei Fogalmazzunk érthetően! Az interjú kérdései legyenek világosak, egyértelműek. A homályos, félreérthető megfogalmazásokat kerüljük. Gyakran előfordul, hogy az interjúkészítő számára – mert jól ismeri a témát, sok interjút készített e tárgykörben – mélységeiben is ismert a kutatott kérdéskör, ám az interjúalany nehezen tudja azonosítani, miről is van szó. Például: „Mi a véleménye a legújabb élelmiszergyártási szabályozásról?” Megeshet, hogy kérdésre kérdés lesz a válasz „Milyen szabályozásra gondol?” Ilyen esetekben meg kell győződnünk arról, hogy az interjúalany birtokában van-e az információknak (pl. hogy történt ilyen szabályozás). Még akkor is ismertetnünk kell a kérdéskör lényegét, ha az alany azt állítja, hogy tudja, miről van szó: ezzel azt biztosítjuk, hogy mindketten ugyanarról a jelenségről beszélünk. Kerüljük a technikai nyelvet és a tudományos zsargont (szakkifejezéseket)! Nem sok értelme van annak, hogy olyan kérdéseket tegyünk fel interjúalanyainknak, amelyek számukra érthetetlen fogalmakat, szakkifejezéseket tartalmaznak. Előnyösebb a szakkifejezést vagy az idegen szót a kérdésben leírni, ismertetni – még ha így, hosszabb, vagy esetleg több rövidebb kérdés keletkezik is.



Óvakodjunk a kétértelmű kérdésektől! A piackutatók sokszor több kérdés kombinációjára egyetlen választ kérnek. Ez olyankor tűnik a leggyakoribbnak, amikor az interjúkészítő személyesen is azonosul egy összetett állítással. Például azt kérdezi, egyetértenek-e a megkérdezettek ezzel a kijelentéssel: „Jó lenne, ha a kormány nem nyújtana adókedvezményeket a frissen beruházó nemzetközi cégeknek, és a pénzt szociális vagy élelmezési programokra költené”. Lennének, akik egyértelműen egyetértenének ezzel a kijelentéssel, sokan egyértelműen nem értenének vele egyet, de volnának olyanok is, akik nem tudnának válaszolni. Például azok, akik abbahagyatnák az adókedvezmények nyújtását, és a pénzt nem élelmezésre szánnák, hanem visszaadnák azt az adófizetőknek, vagy akik egyetértenek az adókedvezményekkel, de szociális és élelmezési programokra is több pénzt adnának. Ők nehezen tudnak úgy válaszolni, hogy az ne legyen félreérthető (hiszen a kérdés sem egyértelmű). A kérdezett legyen kompetens a kérdésben! Amikor információkat kérünk a válaszadóktól, folyton tartsuk szem előtt: tudnak-e rá megbízhatóan felelni. Az édességfogyasztást kutatva kérhetnénk pl. interjúalanyunkat, hogy számoljon be arról, menynyi idős volt, amikor először „nassolt” csokoládét a szülők tudta nélkül. A nassolás meghatározásának nehézsége mellett kérdéses az is, hogy a válaszadók többsége erre kellő pontossággal emlékszik-e. Ha diákönkormányzati vezetők szeretnének javítani marketingtevékenységükön, interjúkat készíthetnek a választóikkal (hallgatótársaikkal), milyen módon lenne célszerű a diákok által befizetett tandíjakat elosztani. Sokszor hosszú tevékenységlistát kell mérlegelni, mire, hány százalékot kellene fordítani az elérhető pénzekből. De ha nem ismerik elég jól ezeknek a tevékenységeknek a természetét és a velük járó kiadásokat, akkor a válaszadóktól nem várható értelmes válasz. (Az adminisztratív kiadások pl. nem fognak jelentős támogatást kapni, bár a program egésze számára talán létfontosságúak.) A fenti példákból az tűnt ki, hogy a kérdezett nem volt kompetens a kutatás kérdéskörében, bár természetesen a szakszerű kutatási tervben szűrőkérdésekkel biztosítható, hogy a kérdezetteknek, valamiként közük legyen a vizsgálat tárgyához. Releváns kérdéseket tegyünk fel! Hasonlóan fontos, hogy az interjúban a megkérdezetteket lényeges, aktuális dolgokról kérdezzünk, melyek nem állnak távol tőlük. Ha olyasmivel kapcsolatban kérdezzük a véleményüket, amit nagy részük se meg nem gondolt, se fontosnak nem tartott, az eredményeknek kevés hasznát vesszük, azt kockáztatjuk, hogy félrevezető adatokat kapunk. Jól szemlélteti az elmondottakat, ha néha fiktív termékekkel vagy dolgokkal kapcsolatos kérdéseket is felteszünk. Egy piackutatásban többféle mosogató- és öblítőszerről kérdeztek meg háziasszonyokat, hogy ismerik-e ezeket. A módszertani vizsgálat ellenőrzéseképpen a kutatók is kitaláltak egy márkanevet: a kérdezettek 9%-a állította, hogy ismeri. Akik „ismerték”, azoknak a fele látta a tévében, és olvasott róla az újságokban. A fiktív kérdésre kapott választ könnyű félretenni, azaz figyelmen kívül hagyni. Ha azonban a téma (pl. egy termék) valós, sehogysem tudjuk eldönteni, hogy a válaszok közül melyik takar valóságos attitűdöt, és melyik – a megkérdezett számára – lényegtelen kérdésre adott értelmetlen válasz. Legjobb a rövid kérdés. Az egyértelműségre, pontosságra és a téma jelentőségének kifejezésére való igyekezetünk folytán gyakoriak a hosszúra, bonyolultra sikerült kérdések. Az ilyen kérdéseket kerülni kell. A kérdezett nem feltétlenül kezdi tanulmányozni a kérdést, ha nem érti. Lehessen rögtön felfogni a kérdés értelmét, megérteni a lényegét, és lehessen rá minden nehézség nélkül, gyorsan felelni. Abból kell kiindulnunk, hogy a kérdezettek ne fáradjanak bele a hosszú, összetett mondatokban fogalmazott kérdésekbe. Olyan, világos, rövid kérdésekkel kell tehát dolgoznunk, amelyek könnyen érthetők, s nem félreérthetők. Kerüljük a tagadó (és a kettősen tagadó) kérdéseket! A tagadó formájú kérdések könnyen vezetnek félreértéshez: „Mit gondol, nem lenne-e célszerű a kiskereskedések nagyobb mértékű állami támogatása?” vagy „Mit gondol, teljesen célszerűtlen lenne a kiskereskedések nagyobb mértékű állami támogatása?” vagy „Mit gondol, nem lenne-e célszerű a kiskereskedelmi láncokat kisebb mértékű állami támogatásban részesíteni?” vagy „Mit gondol, célszerűtlen lenne a kiskereskedelmi láncokat nem részesíteni állami adókedvezményben?” Az ilyen kérdések, nagyon nehezen érthetők. Jelentésük megértése, megfejtése külön szellemi erőfeszítést igényel.



Az „egyetértést” vagy az „ellenzést” nehezen lehet kifejezni az ilyen tagadó vagy kettősen tagadó kérdések esetén. Az ilyen kérdésfeltevéssel arra késztetjük az interjúalanyainkat, hogy ne csak a saját meggyőződését, álláspontját mérlegelje, hanem külön egyeztesse azt a kérdés értelmével. Kerüljük a sugalmazó kérdéseket és kifejezéseket! Egy kérdésre kapott válasz jelentése nagymértékben múlik a kérdés megfogalmazásán is. Vannak olyan kérdések amelyek más kérdéseknél erősebben ösztönöznek bizonyos fajta válaszra, mintegy benne rejlik a kérdésben a válasz „előjele”. Az olyan kérdéseket, amelyek arra késztetik a megkérdezettet, hogy egy bizonyos módon válaszoljon, sugalmazó (biased 1) kérdésnek nevezzük. A piackutatásban többnyire felismerik az „Egyetért-e Ön a földművelődésügyi miniszternek azzal a véleményével, hogy…” kezdetű kérdések valószínű hatását. Magára valamit adó piackutató nem is tesz fel ilyen kérdést. Sajnos a kérdések és a kifejezések sugalmazó hatása általában lényegesen rejtettebb annál, mint amit e példa mutat. Már az is torzíthat a válaszon, ha egy attitűdöt vagy álláspontot valamely tekintélyes személlyel, intézménnyel kapcsolunk össze. A fentihez hasonló hatása volna egy „Mi a véleménye a Versenyhivatal legutóbbi azon döntéséről, hogy…” kérdésnek. Az ilyen megfogalmazás nem vezet feltétlenül a tekintélyes személlyel, illetve hatósággal összekapcsolt véleménnyel való teljes körű egyetértéshez. Inkább arról lehet szó, hogy e vélemény támogatottsága valószínűleg jobban torzul, mint ha effajta kapcsolt információk nélkül kérdeznénk. Ilyenkor fordul elő a leggyakrabban a válaszok két ellenpólusba rendeződése (polarizálódás): egyesek nagyon támogatják, mások nagyon ellenzik. Tulajdonképpen nem lehet biztosan tudni, mennyire van benne a válaszokban a miniszterhez vagy a hivatalhoz való hozzáállás, ami sugalmazó jellegénél fogva elfedi/elfedheti a vizsgált jelenséghez való személyes és reális viszonyt. Meg kell jegyeznünk, hogy kérdés éppúgy lehet negatívan sugalmazó is, mint pozitívan. Általában körültekintően kell eljárnunk azzal, amit a társadalomtudományban a kérdésekkel, illetve válaszokkal kapcsolatos társadalmi elvárásnak nevezünk. Amikor az emberektől kérdezünk valamit, ők a választ mindig megszűrik aszerint is, hogy mit illik mondani, mivel kelthetnek jó benyomást. Különösen igaz ez az interjúk esetére (kevésbé a névtelenül kitöltött kérdőívekre). Mint minden más esetben, az interjúkészítésnél is alaposan át kell gondolni a kérdezés célját, és a célnak legmegfelelőbb kérdéseket kell előállítanunk. Nem szabad azonban azt hinnünk, hogy léteznek „abszolút jó” kérdések. Ha kétségeink vannak, hogy melyik a legjobb kérdés, akkor ne feledjük, hogy egy témakör megismerésére általában több kérdést kell feltennünk. Ha a kérdés túl összetettnek tűnik, bontsuk több kisebb kérdésre, s így ezek nem lesznek bonyolultak, félrevezetők és érthetetlenek. Az interjúkészítő hatása a válaszokra. Miután döntött az interjú típusáról és a kérdések szerkezetéről, a kutató elkezdheti az interjúk felvételét. A jó interjú titka abban rejlik, hogy készítője képes minél többet kihozni a párbeszédből, követi a különböző leágazásokat, emlékszik, hogy mely kérdésekre kapott és melyekre nem kapott választ, ha szükséges, gördülékenyen vissza tud térni már tárgyalt témákra, a válaszok mélyítésére és pontosítására késztetve interjúalanyát. Ez főként a nemstrukturált és a féligstrukturált interjúkra vonatkozik, amelyek akkor nevezhetőek mélyinterjúnak, ha a célkitűzés szerint sikerül eljutni az interjúalany mélyebb motivációihoz, viselkedése indítékainak feltárásához. Az interjút készítő képességeihez a szondázó-pontosító kérdések helyénvaló kezelésén túl az is hozzátartozik, hogy olyan önismerettel rendelkezzen, ami lehetővé teszi, hogy olyan „semleges közegként” működjön, amelyben a kérdések és válaszok közvetítése megtörténik. Ideális esetben az interjúkészítőnek nem kellene semmiféle befolyása legyen arra, hogy a válaszadó miként fogja fel a kérdést, de arra sem, hogy miként válaszoljon. Valóságban lehetetlen, hogy az interjúkészítőnek ne legyen hatása az interjú folyamatára. A lényeg az, hogy tudatában legyen mi az ő befolyása, és eredményeibe ezt számítsa bele. Néhány olyan szempont, amelyet érdemes számításba venni: Megjelenés: általános szabály, hogy az interjúkészítő megjelenése, öltözete ne nagyon térjen el az alanyai öltözékétől (igazodás a megjelenésben).

1

bias: félretartás, elfogultság, részrehajlás



Stílus, modor: kellemes viselkedés, érdeklődő viszonyulás. Olyan helyzetet kell teremtenie, hogy interjúalanyai könnyűszerrel készek legyenek a piackutatás szempontjából releváns információk tisztázására. Jól ismerje az interjúvázlatot (a vezérfonalat). Ha az interjúvezető a piackutató team tagja, belülről ismeri és valószínűleg részt is vett a célok tisztázásában, a kutatási terv, így az interjú menetének a kidolgozásában is. Kívülről alkalmazott interjúvezetők számára még erőteljesebb követelmény, hogy a vezérfonalat kívülről megtanulják. Szóhasználat. Nagyon jó „anyanyelvi nyelvérzékkel” kell, hogy rendelkezzen az, aki nemstrukturált vagy féligstrukturált interjúkészítésre vállalkozik (főként a mélyinterjú műfajában!). Ez azt feltételezi, hogy éber érzékeléssel kell rendelkeznie a szavak és fogalmak jelentésárnyalatai, a kérdés megfogalmazása, a szórend jelentésváltoztató tulajdonsága iránt. A válaszok rögzítése. Az interjúalany válaszait abban a formában, megfogalmazásban, nyelvhelyességi hibákkal és hangsúlyokkal kell rögzíteni, ahogyan azok elhangzottak. Ez gyakorolott interjúkészítők számára nem okoz különösebb nehézséget, ám bevett gyakorlat, hogy minden egyes interjút magnóra (esetleg videóra) rögzítünk. Erről készül el majd a gépelt átirat, amely a szöveghű válaszokat tartalmazza. (A magnó vagy videó használatához az alany beleegyezését kell kérni!) Az interjú befejezése. Az interjúvezető feladatai közé tartozik, hogy az interjú kerek egészre sikerüljön, és valamilyen konklúzió áradjon belőle. Az alanynak ez azt jelenti, hogy értelmes tevékenységben vett részt, aminek következményeként az ő véleményét is figyelembe fogják venni. A válaszadónak megköszönjük a hasznos közreműködését (semmiképp ne értékeljük le válaszait, hozzáállását, aktivitását és ne is bagatellizáljuk válaszainak értékét!). Az interjút nem hirtelen szakítjuk félbe, hanem lassan és fokozatosan időt szánunk rá, hogy illendően és emberien zárjuk a találkozást.

7. 2.7. A fókuszcsoport A fókuszcsoport a piackutatás kvalitatív módszereként a motivációkutatás elméletéből, a tréningcsoport, illetve a pszichológiai terápia és tanácsadás gyakorlatából nőtte ki magát. Néhány évvel ezelőtt a fókuszcsoport még szinte ismeretlen volt a társadalomtudósok körében, pedig nem új keletű dologról van szó: az első csoportos interjúkról szóló munka már az 1920-as években megjelent. A csoportos interjú már a II. világháború idején fontos szerepet játszott a társadalomkutatásban, mivel így vizsgálták egy-egy propaganda meggyőzőerejét, a csapatok kiképzésének hatékonyságát, illetve munkacsoportok teljesítményét meghatározó tényezőket. A fókuszcsoportos interjút a marketing területén először 1940 körül alkalmazták. Paul Lazarsfeld és munkatársai 1941-ben a rádióműsorok által kiváltott hallgatói reakciókat értékelték. Megkérték a hallgatókat, hogy miközben a műsort hallgatják, nyomják meg a piros gombot, ha olyat hallanak, ami negatív érzéseket vált ki belőlük (harag, unalom stb.), és a zöld gombot, ha pozitív érzéseik vannak. A hallgatók reakcióit és azok időzítését rögzítették. A program végén megkérték őket, hogy koncentráljanak a rögzített pozitív és negatív élményekre, és közösen beszéljék meg, hogy milyen okok váltották ki azokat. Ezzel kezdődött a fókuszcsoportos interjú. Érdekes módon a fókuszcsoport módszerét – amely a kvalitatív adatnyerés meghatározó lehetőségeként a piackutatásban született meg – az utóbbi tíz évben az antropológiában, a kommunikációkutatásban, a pedagógiában, a politikatudományban, a szociológiai kutatásokban és a pszichológiában mind nagyobb mértékben kezdték használni. Így, a marketing elmélete és gyakorlata által gazdagodva és csiszolva tért vissza a kiinduló tudományterületekre. A fókuszcsoport lényegében egy olyan kiscsoportos találkozás, amelyet egy képzett csoportvezető, ún. moderátor irányít. A fókuszcsoportban részt vevők száma 8–12 fő, ami jó átláthatóságot, irányíthatóságot és kezelhetőséget biztosít a moderátor számára. Napjainkban az 5–7 fős létszám gyakorlata is terjedőben van, ami még bensőségesebb, bizalmasabb és mélyebb megnyilvánulásnak ad teret. A fókuszcsoport semmiképpen sem egyszerű csoportos beszélgetés és nem is csoportos interjú legalábbis abban az értelemben nem, hogy a vezető kérdéseire a csoporttagok válaszolnak.



A fókuszcsoport erőssége éppen abban rejlik, hogy kihasználja a csoportban zajló folyamatokat, a fogyasztók egymás közötti kommunikációit. A fókuszcsoport egyedülálló a többi csoportmódszer között, mert nagyobb teret biztosít a csoporttagok közötti kölcsönös eszmecserének, véleményváltásnak (csoportinterakció), és ezáltal jobban szemlélteti, hogy a tagok nézetei, meggyőződései miért alakultak éppen ilyen formában. Miért nevezik „fókusz”-csoportnak ezt a kvalitatív piackutatási módszert? A fókusz elnevezésen azt értjük, hogy az ilyen csoportok „gyújtópontba” vesznek egy speciális témát – általában a fogyasztó viszonyát a termékhez, a termék tulajdonságaihoz –, s ettől a középponttól nem térnek el, vagy állandóan visszatérnek rá. A csoportban zajló kommunikációt mindig ebben a gyújtópontban tartják. A cél viszont az, hogy a központi témán belül a fogyasztók csoportja minél szabadabban nyilvánuljon meg.

7.1. 2.7.1. A fókuszcsoport jellemzői A fókuszcsoport olyan adatnyerő eljárás, amellyel kvalitatív természetű információk tárhatók fel a fogyasztók szükségleteiről, igényeiről, termék- vagy márkaválasztási indítékairól. A fókuszcsoportokat úgy állítják össze, hogy az „homogén” legyen. Ez azt jelenti, hogy a csoporttagokat az azonos fogyasztói beállítódás alapján választják ki. Másrészt ügyelnek arra, hogy a résztvevők lehetőleg ne legyenek ismerősek egymásnak. Megjegyzendő, hogy speciális marketingstratégai célok esetén „heterogén” csoportokat képeznek, azaz nem ugyanazon (esetleg ellentétes) fogyasztói szokásokat képviselő embereket hívnak meg a fókuszcsoportokba. A fókuszcsoport bevonja a résztvevőket a csoport folyamatába, amit a kis létszám és a moderátor szakmai felkészültsége biztosít. Ha a csoportlétszám túl nagy (12 főnél nagyobb), fennáll az alcsoportokra szakadás veszélye, és nem jut mindenkinek elég idő a megnyilvánulásra. Ez abból is észrevehető, hogy a résztvevők egyike-másika elkezd a szomszédjával beszélgetni, sugdolózni. A fókuszcsoportokban mindig van egy központi téma (a „fókusz”, a „gyújtópont”), ami éppen a vizsgálat célját képezi. A fókuszcsoportokat sorozatban készítik, mert több vizsgálat szükséges ahhoz, hogy a fogyasztói preferenciák trendjei, a termék tulajdonságaihoz való viszony mintázatai feltárhatóak legyenek. Az interjú sokféle helyszínen lebonyolítható, de legjobb egy speciálisan e célra tervezett terem, detektívtükörrel és rögzítési lehetőségekkel. A fókuszcsoport többször is megismételhető különböző emberekkel, általában 2–3 csoportot tartanak egy témában, de akár egy tucatot is lehet.

7.2. 2.7.2. A fókuszcsoportok alkalmazása Napjaink társadalomtudományi kutatásaiban háromféle alkalmazási móddal találkozhatunk: A fókuszcsoportokat önálló módszerként alkalmazzák, ekkor a kutatás fő adatforrásaként szolgál. Kiegészítő adatforrásként szolgál, ekkor a kutatás más módszereken alapszik, általában elsődleges a kvantitatív kutatás, ezt előzi meg vagy követi a kvalitatív adatgyűjtés. Többmódszeres kutatás, ilyenkor több adatgyűjtési módszert kombinálnak, de minden módszer egyenrangú. A fókuszcsoportok alkalmazása a kutatási program bármely pontján hasznos lehet, de különösen hasznos a kutatás felfedező szakaszában, amikor még keveset tudunk a vizsgált dologról. Ezért a fókuszcsoportot általában a kutatási projekt kezdetén alkalmazzák, és olyan típusú kutatás követi, amely kvantifikálható adatokat nyújt egy nagyobb létszámú csoportról. Hasznos lehet a fókuszcsoportos vizsgálat a nagyobb léptékű kvantitatív felmérés elemzésében is, mert megkönnyíti a kvantitatív adatok értelmezését, illetve megerősítheti a felállított hipotéziseket.

7.3. 2.7.3. A fókuszcsoportok célja Általános háttér-információk gyűjtése egy adott témában. Új program, termék, szolgáltatás bevezetése során jelentkező potenciális problémák vizsgálata.



Új, kreatív ötletek nyerése a fogyasztók megnyilatkozásaiból, pl. a fogyasztók elmondják, hogy hogyan használják a terméket, mit szeretnek benne, mit nem, ezzel alapötleteket szolgáltatnak a kreatív csoport számára. A fogyasztók által használt szavak összegyűjtése, ebből a fogyasztói szótár létrehozása, amely segítséget ad a kérdőívek összeállításában. Az alapvető fogyasztói szükségletek és attitűdök feltárása. Információt szerezhetünk az új termékötletek főbb erősségeiről és gyenge pontjairól, ez segíthet az új termékkoncepciók kialakításában. Új ötletek nyerése a piacteremtésre abból, ahogyan a fogyasztók beszélnek arról, hogyan fedezik fel egy-egy termék alternatív használati módjait. Ezzel segítenek a marketingszakembereknek, hogy a régi termékekhez új használati módokat találjanak. Korábbi kvantitatív adatok értelmezése, feldolgozása; néhány esetben a kutatási folyamat utolsó lépcsője a fókuszcsoport; melynek feladata, hogy igazolja a korábbi kvantitatív vizsgálatok eredményeit.

7.4. 2.7.4. A fókuszcsoportok előnyei A csoporttagok egymással való kommunikációiból, véleménycseréjéből származó többlet. Bizonyos fokú vonzódás jön létre a csoporttagok között, hiszen a résztvevők jellemzői, élményei hasonlóak. Ha összeültetünk tíz fogyasztót, a tőlük nyert információ gyakran többet nyújt, mint amit ugyanennyi egyedi interjúból kaptunk volna. Az emberek látják és hallgatják egymást, gyakran egyetértésüket, vagy nemtetszésüket fejezik ki. Annyira serkentik egymást, hogy a kutató a végén sokkal jobban megérti viselkedésüket és motivációikat. Lehetővé teszi a csoportvezetőnek, hogy a spontánul felmerülő összefüggéseknek is a mélyére hatoljon, és ezeket kreatív módon ki tudja vizsgáltatni a fogyasztói csoporttal. Az eredmények könnyen érthetők a megrendelő számára; ritkán használnak bonyolult matematikai-statisztikai bizonyítási eljárásokat. A szóhasználat olyan fogyasztói preferenciákat tükröz, melyeket akárki saját tapasztalatai alapján (vagy azok kiterjesztésével) képes megérteni. A fókuszcsoportban sokféle érdekes tevékenység és feladat valósítható meg, amelyek közül kevés lenne beilleszthető a kvantitatív kutatásba. A fókuszcsoportok ideálisak a feltáró jellegű marketingkutatás szempontjából. Személyes interakció: a kutatást végző személy közvetlenül találkozik a válaszadóval. Ez módot ad arra, hogy tisztázzák a válaszokat, illetve megfigyelje a nonverbális reakciókat, amelyek kiegészítő információkat hordozhatnak. A résztvevők saját szavaikkal fejezik ki a véleményüket, nem pedig előre megadott válaszlehetőségek közül választanak, így spontán reakciók is megnyilvánulhatnak. Rugalmasság: a témák széles skálája vizsgálható a legkülönbözőbb egyének részvételével. Egyedülálló: a fókuszcsoport talán az egyetlen kutatási módszer, amellyel adatokat gyűjthetünk gyermekektől és írni-olvasni nem tudó személyektől is. A megbízó a detektívtükör mögül figyelheti az interjút. A mélyinterjúhoz képest olcsó, mert egyszerre több emberrel zajlik a vizsgálat. Gyorsaság: néhány nap alatt több fókuszcsoport kvalitatív adatai feldolgozhatók, a jelentés megírható.

7.5. 2.7.5. A fókuszcsoportok hátrányai A moderátornak kisebb az ellenőrzési lehetősége a csoportfolyamatok felett, mint az egyéni mélyinterjúban. Előfordulhat, hogy a csoportos kommunikáció és a nézeteltérésekből származó konfliktusok miatt nehezebben tartható kézben a folyamat.



A kapott információ nem kvantitatív, és nem vonatkoztatható a vizsgált népesség egészére. A fókuszcsoportokban néha torzítások is előfordulnak. Amennyiben ezt tapasztaljuk, nem lehetünk biztosak abban, hogy a fogyasztók valós érzéseiket és preferenciáikat közölték. Az adatok sokszor nehezen értelmezhetők. A csoport egy összetett társas környezet, s az adatokat ebben az összefüggésrendszerben kell értelmezni, minden változót ebben az élő szociális közegben kell figyelembe venni. A kvantitatív kérdőívekkel szemben a fogyasztók véleménye nyomtatott formában nem hozzáférhető. Ez bonyolultabbá teszi a megállapítások elemzését és a tanulmány megírását. A magnó- vagy videokazetták leírhatók ugyan, de az átírás költséges és időigényes. Speciális képzettséget igényel. A gyakorlott csoportvezető eszköztárában szerepel a csendekből való kimozdítás képessége, az alcsoportokra bomlásból eredő konfliktusoknak, a nehéz csoporttagoknak a kezelési technikái. A moderátornak jó arányérzékkel kell figyelemmel kísérnie azt is, hogy milyen mértékben mélyüljön el egy-egy témában, s amikor a beszélgetés mellékvágányra csúszik, térjen vissza a „fókuszba”. A moderátor befolyásolhatja a résztvevőket: tudatosan vagy tudattalanul, verbálisan vagy nonverbálisan bátoríthat bizonyos válaszokat. A csoportok energetikai szintje, hangulata nagyon különböző lehet. Az egyik csoport lassan folyó, nehezen közlő, a másik mozgalmas és energikus, ami komoly különbségeket jelenthet a fókuszcsoportok adatainak feldolgozásakor. Ezt a hátrányt úgy szokás elkerülni, hogy több csoportot vesznek be a kvalitatív vizsgálatba, amelyek kiegyensúlyozzák egymást. Nehezen szervezhető, mert előre megbeszélt pontos időre és helyre kell meghívni azt a 8–12 fogyasztót, akik a csoportot alkotják. Ezért sokszor a biztonság kedvéért néhány emberrel többet hívnak az egyes alkalmakra.

7.6. 2.7.6. A fókuszcsoportok fajtái A kvalitatív vizsgálat céljainak és formájának megfelelően az alábbi csoportokat különböztetjük meg: A homogén fókuszcsoport. A heterogén fókuszcsoport. A hosszú fókuszcsoport, három és fél, négyórás csoport, aminek célja a kezdeti bemelegítő szakasz után a nagyobb feloldódás és megnyílás. Ezáltal a probléma minden részlete minden oldalról jól kiaknázható. A visszahívott fókuszcsoport. Időszakonként ismételten találkoznak, s a moderátor a fókuszproblémán túl azt is figyelemmel kíséri, hogy milyen hatások és változások érik időközben a csoporttagokat az egyes találkozások alkalmával vagy azon kívül, a mindennapi életben. A végső cél a fogyasztó termékhez (vagy a reklámhoz) való viszonyának, alakulásának, esetleg elköteleződésének nyomon követése. A mini fókuszcsoport elnevezés az időbeli rövidségre utal. Olyan helyzetekben használják, amikor egy szűk stratégiai elképzelés „tesztelése” a cél.

7.7. 2.7.7. A fókuszcsoport tervezése és alkalmazásának lépései



A tervezés egyszerűnek tűnik, pedig a kutatási folyamat legösszetettebb része. A sikeres tervezés alapfeltétele, hogy gondolatainkat papírra vessük, és azt másokkal is megbeszéljük, tőlük visszajelzést kapjunk. Ez azért szükséges, hogy túl tudjunk lépni saját személyes tapasztalatainkon, és megismerjük kollégáink véleményét. A sikeres tervezés elfogadható eredményeket, hatékony időtervezést és ezzel arányos költségvetést ígér. A tervezésre úgy kell gondolnunk, mint olyan idő- és energiabefektetésre, amellyel megelőzhetjük, hogy jelentős költséggel járó hibákat kövessünk el. A terv mindig a cél felé irányítja a kutatást, és lehetővé teszi a kutató számára, hogy az adott idő- és költségkorlátok között odaérkezzen, ahová menni akart. A cél meghatározása. A tervezés a kutatási cél meghatározásával kezdődik. Amikor a kutató megkapja a megbízást, szükséges, hogy tisztázzák a megbízóval a probléma természetét, és hogy mit vár a megbízó a kutatástól. A következő kérdések megválaszolása segít a célok meghatározásában: Miért ezt a kutatási módszert választották/választottuk? Milyen információkat fogunk kapni? Melyeknek van kiemelt jelentősége? Hogyan lehet ezeket az információkat felhasználni? El kell döntenünk, hogy hány fókuszcsoportot tartunk. Ez több tényező függvénye: Hány különböző fogyasztói típust tanulmányozunk?



Keresünk-e regionális eltéréseket? Mennyi idő és pénz áll rendelkezésünkre? A csoportok számának növelésével arányosan általában kevesebb információhoz jutunk. Célszerű két-három csoporttal kezdeni, és csak akkor folytatni tovább, ha még mindig jókora mennyiségű új információ bukkan fel. A cél meghatározása után feltétlenül készítsünk időtervet, és becsüljük meg a költségeket! Az időterv az egymást követő lépések táblázata, amelyben feltüntetjük az elvégzendő feladatokat és a feladatokhoz rendelt személyeket. Tartalmazza a dátumokat, a fontosabb lépéseket, a felelős személyek, asszisztensek neveit, valamint egyéb, lényegesnek ítélt megjegyzéseinket. A pénzügyi terv a kutatás költségvetési összegzése, amely tartalmazza az időterv mellett az egyéb teendőket és a várható kiadásokat is. A várható főbb kiadások, amelyekkel mindig számolnunk kell: a moderátor fizetése, utazási költsége, a terem bérleti díja (ha nem saját teremben tartjuk az interjút), a résztvevők díjazása, a rögzítéshez szükséges eszközök és az azt végző személyek költségei. A célcsoport és a hely megválasztása. Első lépésként tegyük fel és gondoljuk át a következő kérdéseket: Hogyan tudok résztvevőket toborozni? Milyen embereket hívjak, hasonlókat vagy különbözőket? Milyen ösztönzésre van szükség (ajándék, pénz)? Hol lenne a legjobb hely a beszélgetésre? Milyen kérdéseket lehetne feltenni? A tervezés fázisában kérjük ki a kollégák tanácsát is! Találkozzunk és beszélgessünk olyan emberekkel, akik a célcsoportunkba tartoznak, akiket ismerünk és megbízunk bennük. Ezek lehetnek egyéni interjúk vagy csoportos beszélgetések, esetleg ebédelhetünk együtt, és tanácsot kérhetünk, hogyan is fogjunk hozzá a toborzáshoz. A toborzás lehetséges telefonon vagy szűrő kérdőívek segítségével. A toborzást legalább 10 nappal az egyes csoportfoglalkozások előtt végezzük el, így a résztvevőknek elegendő idejük marad, hogy e programot napirendjükbe iktathassák. Szükség van arra is, hogy valamilyen ösztönzőt (készpénzt vagy ajándékot) válaszszunk, amellyel megköszönjük a résztvevőknek, hogy időt szakítottak ránk. Bár nehéz volna teljes mértékben honorálni a résztvevők idejét és fáradságát, mindig sikert aratunk még a szerény ajándékkal is. A fókuszcsoportos interjúhoz mindig semleges környezetet válasszunk, mert a helyszín is befolyásolhatja a résztvevők válaszait. A fókuszcsoportok sokféle helyszínen lebonyolíthatók, pl. hotelszobákban, éttermekben, magánlakásokban, középületekben stb. Fontos, hogy a helyszín legyen könnyen megtalálható és külső zavaró hatásoktól mentes. Ha lehet, a moderátor vizsgálja meg előre a helyet, és figyelje meg az olyan tényezőket, amelyek megzavarhatják vagy félbeszakíthatják a beszélgetést. Lehetetlenné teszi a beszélgetés rögzítését pl. a háttérzene vagy a szellőztető rendszer zúgása. Igyekezzünk elkerülni a figyelemelterelő tényezőket, pl. a forgalmas helyekre néző, nagy ablakokat. A teremben úgy rendezzük el a székeket, hogy a résztvevők lehetőleg körben üljenek, és mindenkinek legyen elég helye. A piackutató cégeknél speciálisan erre a célra kialakított szobák vannak ovális asztalokkal, beépített mikrofonnal és detektívtükörrel. A tükör mögötti szobában ül(het)nek a megbízók, és figyelik a beszélgetést, amelyet általában videóra is rögzítenek. Egyes cégek különböznek abban, hogy hol, mekkora szerepet játszik a detektívtükör. A legtöbb helyen beszélnek a résztvevőknek a tükörről és a mögötte ülőkről, máshol a tükröt meg sem említik. Előfordul az is, hogy a tükör rejtetten van elhelyezve. A korrekt eljárás az, ha közlik a résztvevőkkel, hogy megfigyelik őket, és rögzítik a beszélgetést. Egyes kutatók szerint a fókuszcsoport videóra rögzítése több negatívummal jár, mint pozitívummal, ugyanis a hiteles rögzítéshez több kamerára, több emberre van szükség, akik kezelik a kamerákat, és ez zavarhatja, illetve befolyásolhatja a résztvevők viselkedését.



Döntenünk kell arról is, hogy milyen napon és mely napszakban tartsuk a foglalkozásokat. Általában e célra a kedd, a szerda és a csütörtök a legjobb, a hétfő és a péntek már kevésbé alkalmas a résztvevőknek, a szombat és a vasárnap pedig kifejezetten alkalmatlan. A napszakokat tekintve a fogyasztók számára a legjobb a kora esti csoport, míg a déli vagy akár a reggeli csoportok a vezetők számára lehetnek a legjobbak. Mivel a résztvevők gyakran kihagynak egy étkezést, hogy megjelenjenek csoportfoglalkozásainkon, helyes, ha étellel, itallal kínáljuk őket. A moderátorral szemben támasztott szakmai követelmények. Az interjúkészítés és fókuszcsoport-vezetés szakképzettséget, összpontosítást, vezetési és csoportdinamikai ismereteket követel. A kvalitatív piackutatást általában pszichológus végzettségű szakember vezeti. Milyen a jó moderátor? Kíváncsi mások gondolataira, érzéseire; jó hallgató, képes a mélyebb összefüggések meglátására és ezek feltárására, aktívan kérdez, s ugyanezt azt aktivitást sugallja másoknak, nem tudományos, komolykodó, hanem gyakorlati beállítódású, s ezt a praktikus szemléletet képes mozgósítani a csoporttagokban is, van humorérzéke, empatikus, rugalmas, gyorsan tanul, kitűnő a memóriája és összegzőképessége, jó a kommunikációs készsége. A moderátor csoportvezetési stílusa. Két alapvető csoportvezetési stílust különböztethetünk meg: Nem irányító. Az ilyen csoportvezető csak a szükséges minimumot teszi meg annak érdekében, hogy biztosítsa a csoport haladását és az interjúvázlatban foglalt alapvető pontok teljesítését. Az ilyen típusú vezető nem beszél sokat, és soha nem fejti ki személyes véleményét. Ez a csoportvezetési stílus a Freud-féle pszichoanalitikusokéhoz hasonlít, akik csak ülnek a páciens kerevete mellett, és nagy ritkán bólintanak, vagy egy-egy bátorító szót mormolnak annak érdekében, hogy a páciens folytassa a beszédet. Az irányító moderátor gyakran belefolyik a vitába, kifejti egyéni véleményét vagy ellentmond egy-egy résztvevőnek. Soha nem lehet azonban tolakodó vagy fenyegető. A fókuszcsoport vezetése egyfajta művészet, megköveteli a moderátortól, hogy többféle szerepet játsszon el egy csoportban. A jó moderátor tapintatosan bevonja a fogyasztókat a kutatásba, beszélgetésre, hozzászólásra bátorítja őket. Hagyja, hogy a beszélgetés természetesen, minimális beavatkozással folyjon. Figyeli a beszélgetést, majd összegzésként vagy egy-egy témaváltáskor visszaidézi a résztvevők megállapításait; kerüli a bírálatot és az utasítgatást. A moderátor diszkréten irányítja, felügyeli a csoportot. A társalgás során felmerülhetnek nem a kutatáshoz tartozó témák, ilyenkor finoman visszatereli a beszélgetést az eredeti célhoz. A jó moderátor képes arra, hogy megoldja ezeket a helyzeteket, és továbbra is fenntartsa a résztvevők lelkesedését, érdeklődését. A fókuszcsoport irányítása önfegyelmet követel. Kezdő moderátorok gyakran elkövetik azt a hibát, hogy nem tudják visszatartani saját véleményüket. Valóban nehéz lehet kedvesen mosolyogni és megköszönni a részvételt, ha az adott személy nem volt elég intelligens a beszélgetés során, vagy kritizálta a programot, de akkor is udvariasan kell vele viselkedni. A résztvevők tisztelete az egyik legfontosabb tényező, amely befolyásolja a kutatás eredményét. A moderátornak őszintén hinnie kell a résztvevők bölcsességében attól függetlenül, hogy milyen az iskolai végzettségük, milyen tapasztalatokkal rendelkeznek, honnan jöttek. Gyakran előfordul, hogy a negyedik vagy az ötödik fókuszcsoport után a moderátor ugyanazokat a véleményeket hallja, amelyeket már néhányszor hallott a korábbi csoportokban, de ilyenkor is figyelmesen kell hallgatnia úgy, mintha mindent először hallana.



Az interjúvázlat kidolgozása. Az interjúvázlat kialakítása nem egyedül a moderátor feladata, felelőssége. Sőt, előfordulhat, hogy a moderátort csak azután választják ki, hogy a kutatás menetrendjét meghatározták és az interjúvázlat piszkozatát is elkészítették. Az interjúvázlatot a kutatásban érdekelt csoportoknak együttes munkával kell elkészíteniük. A munka közben nem szabad elfelejteni, hogy a vázlatnak az a feladata, hogy meghatározza a beszélgetés irányvonalát. Az interjúvázlat nem azonos a kérdőív szóbeli változatával, annál kevésbé strukturált, csak kérdéseket tartalmaz, és nem utal a lehetséges válaszokra. Hogyan készítsünk interjúvázlatot? • Feltétlenül legyünk tisztában a kutatás céljával, mielőtt leülünk megírni az interjúvázlatot! Ezeket az ismereteket csak a megbízóval való találkozások és/vagy az általa küldött anyagok alapján szerezhetjük meg. • Fontos, hogy tudjunk valamit azokról a fogyasztókról, akik csoportunk résztvevői lesznek! Próbáljuk megtudni, mekkora ismeretanyaggal rendelkeznek az adott témával kapcsolatban, és hogy milyen stílusban beszélnek. • Vegyük figyelembe, hogy mennyi időnk lesz a fókuszcsoportra! • Minden interjúvázlatot kezdjünk rövid bevezetéssel! Mutatkozzunk be és közöljük az összejövetel célját. Mindenképpen tájékoztassuk a résztvevőket arról, ha detektívtükör segítségével megfigyelik a csoportot, valamint próbáljuk meg elnyerni beleegyezésüket a magnó- vagy a videofelvételek készítéséhez. A bevezető részben utaljunk arra is, hogy a fókuszcsoportban nincsenek jó és rossz válaszok, hanem csakis egyéni vélemények, és senki ne érezze feszélyezve magát, amennyiben véleménye nem egyezik a többiekével. • A következő lépés a résztvevők bemutatkozása. Ez azért fontos, mert segít megteremteni a kapcsolatot a csoporttagok között, és lehetővé teszi a megszólaló azonosítást. • A harmadik részben feltárjuk a fogyasztók múltbeli tapasztalatait, problémáit és szükségleteit a vizsgált termékkel vagy szolgáltatással kapcsolatban. • A negyedik részben ismertetjük a kutatás tárgyát képező terméket vagy szolgáltatást vagy a kutatandó új ötleteket. Hidat építünk a problémák és azok megoldása között. A téma technikai jellegétől és az esetleg közbeiktatandó egyéb szükséges tevékenységektől függően a beszélgetésnek ez lehet a leghosszabb része. • A fókuszcsoportot zárjuk összefoglaló résszel! Mindig fordítsunk 5–10 percet arra, hogy kérjünk minden egyes résztvevőtől végső észrevételt vagy javaslatot. E szakasz elején mondjuk azt, hogy szükségünk van a segítségükre a csoportmunka rövid összefoglalójának megírásához, és hogy csak a legfontosabb pontokat említsék. Tartsuk szem előtt, hogy az interjúvázlat nem annyira szerkesztett eszköz, mint a kérdőív, hanem csupán a foglalkozás tervezett lefolyásának vázlata. Hagyjunk tehát teret némi menet közbeni eltérésnek. Ha a tagok nem nyitottak és nem beszédesek, akkor a csoportvezetőnek kell segítenie, hogy minél több információhoz jussunk.

7.8. 2.7.8. A kérdések Az interjú sikere nagyban függ a feltett kérdések minőségétől. Értékes választ csak jó kérdésre kaphatunk, jó kérdést pedig akkor tudunk feltenni, ha előre kigondoljuk, megtervezzük azokat. A fókuszcsoport általában 10– 12 kérdésből áll. Ha ezeket a kérdéseket egy egyéni mélyinterjú során tesszük fel, a válaszoló néhány perc alatt elmond mindent, amit a témáról tud. Ám, ha ugyanezeket a kérdéseket csoportban teszszük fel, a beszélgetés eltarthat pár óráig is. A résztvevők válaszai új ötleteket, összefüggéseket világítanak meg, amire a többiek reagálnak. A kérdések összeállításakor vegyük figyelembe: a kérdéseket úgy kell összeállítanunk, hogy az általánostól haladjunk a specifikusak felé, illetve a legfontosabb kérdéseket a beszélgetés csúcspontján tegyük fel. A kérdések típusai. A fókuszcsoport során több, különböző típusú kérdés hangzik el, ezek mindegyike másmás célt szolgál. A nyitó kérdés olyan körkérdés, amelyre mindenki válaszol az interjú elején. Azt segíti, hogy azonosítsuk a résztvevők közös jellemzőit. Konkrét tényekre kérdezünk rá, nem pedig véleményt kérünk, ezért a kérdésre rövid, gyors válaszokat várunk, pl.: Kérem, mutatkozzanak be, és mondjanak pár szót a hobbijukról!



A bevezető kérdések feladata, hogy bemutassák a beszélgetés központi témáját, lehetőséget adjanak a résztvevőknek, hogy a témával kapcsolatos múltbeli tapasztalataikat megosszák a csoporttal. Ezek a kérdések a kutatás szempontjából nem nagyon fontosak, inkább arra jók, hogy elindítsák a beszélgetést, és csoportkohéziót teremtsenek. Pl. Melyek a tinédzserek körében felmerülő legkomolyabb problémák? Az átvezető kérdések a beszélgetést a kulcskérdések felé terelik, és segítenek a résztvevőknek, hogy szélesebb körben lássák a témát. Logikai kapcsolatot teremtenek a bevezető és a kulcskérdések között. Ezekre a kérdésekre válaszolva a résztvevők megismerik egymás nézőpontjait. Pl. Többféle problémát említettek. Most gondoljunk az alkohol- és drogfogyasztásra, hogyan függnek ezek össze a többi problémával? A kulcskérdések irányítják a kutatást. Rendszerint 2–5 kérdés tartozik ebbe a kategóriába. A vázlatkészítésnél ezeket fogalmazzuk meg elsőként, és ezekre kell legjobban összpontosítanunk az elemzés során. Pl. Beszéljünk a körülményekről, amelyek miatt a fiatalok az alkoholhoz fordulnak! Mikor és milyen körülmények között fordul ez elő a leggyakrabban? A befejező kérdések lezárják a beszélgetést; a csoporttagok lehetőséget kapnak, hogy visszautaljanak korábbi hozzászólásokra. A befejező kérdésnek három típusa van. 1. A „mindent összevéve” kérdés akkor hangzik el, amikor megkérjük a résztvevőket, hogy fogalmazzák meg legfontosabb véleményüket. Vegyék figyelembe az elhangzottakat, és állapítsák meg, melyek a legfontosabb jellemzők, a legszükségesebb teendők. 2. Az összegző kérdés azután hangzik el, hogy a moderátor vagy az asszisztense röviden összefoglalta az elhangzottakat. A rövid szóbeli összefoglaló után megkérdezik a résztvevőket, hogy az megfelelő volt-e, vane valami kiegészítenivalójuk. 3. A záró kérdés az összegző kérdést követi. A moderátor rövid áttekintést ad a kutatás céljáról, majd felteszi a záró kérdést: Kimaradt-e valami fontos az általa elmondottakból? Ennek a kérdéstípusnak kiemelkedő jelentősége van az első fókuszcsoportban, mivel ennek segítségével megbizonyosodhatunk arról, hogy a kérdések sorrendje logikus és teljes volt-e. Mindig hagyjunk elegendő időt a befejező kérdésekre is! Jó kérdéseket feltenni nem könnyű, előrelátást, kocentrálást, háttértudást igényel. Néhány jó tanács, amelyekre ügyeljünk a kérdések megszerkesztésekor: A kérdések legyenek egyértelműek! (Hol vásárol naponta? A meghatározott termék melyik márkáját/márkáit vásárolja? stb.) Tegyünk fel nyitott kérdéseket! (Melyik tulajdonságát tartja legfontosabbnak a bemutatott terméknek?, Miért azt a csomagolást választotta? stb.) Kerüljük az eldöntendő kérdéseket! (Ha olcsóbb lenne, akkor vásárolna belőle?, Kevésbé élénk csomagolással is hasonló lenne az érdeklődés a termék iránt? stb.) A kérdésekkel ne adjunk végszavakat! (Hogyan látja a termék marketingjét a reklámban? stb.) Használjuk a mondatkiegészítési technikát! (Amikor kiderült, hogy magas a koleszterinszintem, úgy éreztem, azt gondoltam .............. Kérem, fejezzék be a mondatot! stb.)! Néhány különleges módszer, amelyet a témától, a résztvevőktől függően alkalmazhatunk a fókuszcsoportban: Szimulált depriváció (szimulált megvonás). Kérjük fel a résztvevőket, hogy a megbeszélés ösztönzésére és prioritásaik megismerése érdekében mondjanak le valamiről. Ez azt is jelzi, mennyire függnek a résztvevők bizonyos termékektől, szolgáltatásoktól vagy személyektől. Ötletroham (brainstorming). Adjunk a résztvevőknek meghatározott időt (5–10 perc), és kérjük meg őket, hogy ennyi idő alatt fogalmazzák meg a lehető legnagyobb számú ötletet és javaslatot, bármilyen sületlenségnek hangzik is némelyik. Ne engedjük bírálni az elhangzottakat! Mindent írjunk fel egy táblára, hogy mindenki jól láthassa.



Kártyaválogatás. Kategóriák szerint szortíroztassuk a kártyákat a résztvevőkkel, pl. az ún. Q-rendezés (vagy Qszortírozás) elvei szerint. A Q-rendezés során a személyek kártyákra nyomtatott állítások halmazát válogatják szét csoportokba. A sor egyik végén lévő csoportba egyetlen állítás sorolható, amit a személy leginkább jellemzőnek tart önmagára vonatkozóan; a sor másik végén lévő csoportba pedig az az egyetlen állítás kerül, melyet személy a legkevésbé tart önmagára jellemzőnek. A többi csoport fokozatokat képvisel a két szélső pont között. Transzformációs technikák. Az „ideális termék” technikájában megkérjük a fogyasztókat, hogy képzeletükben változtassák meg a terméket olyan módon, hogy az még jobban vagy a lehető legjobban feleljen meg igényeiknek. A minőség másik irányában is el lehet menni, amikor az adott terméket a fantázia segítségével fokozatosan mind rosszabbá és rosszabbá tesszük. A „fokozatos termékrontás” technikában a termék vagy éppen egy szolgáltatás minőségnek lépcsőzetes, fantáziabéli változtatására kérjük a csoport resztvevőit. A termék megváltoztatott jellemzőit különböző minőségszinteken fogalmazhatjuk meg: Milyen lenne a termék, ha valamivel rosszabb lenne? Milyen lenne a termék vagy szolgáltatás, amikor habozna, elbizonytalanodna, hogy használja-e vagy sem? Milyen lenne a termék, ha már semmiképpen nem venné meg, mert ebben a formájában messzemenően nem elégítené ki fogyasztói igényeit? Szerepjáték. Különböző szerepeket játszassunk el a résztvevőkkel, hogy érthető legyen a maguk és mások gondolkodása, hozzáállása, tapasztalata és preferenciája. Heterogén csoportokban ez kitűnő tevékenység. Gyakran hasznos, ha egyes résztvevőkkel az ellenkező szerepet játszatjuk el pl. férjek utánozzák a feleségüket. A résztvevők toborzása. A fókuszcsoportos interjúk elemei közül a toborzás az, amelynek gyakran lebecsülik a jelentőségét. A gondos előkészítés, a jól képzett moderátor és a jó kérdések fontosak, de mindennek csökken a jelentősége, ha nem a megfelelő emberekből áll össze a csoport. A fókuszcsoportokat azért tartjuk meg, hogy sajátos információkat szerezzünk, ezért gondot kell fordítanunk rá, hogy megtaláljuk azokat az embereket, akik segítenek ezeknek az információknak a birtokába jutni. A kutatás célja határozza meg, hogy kiket hívjunk meg a fókuszcsoportba. Fontos, hogy a célcsoportot a lehető legpontosabban határozzuk meg. A toborzás első lépéseként kapcsolatba lépünk a résztvevőkkel; ez történhet telefonon, postai úton vagy személyesen. Ha a jelölt megfelel a kritériumoknak és vállalja a részvételt, akkor nagy vonalakban ismertessük vele a kutatás központi témáját és a csoportos interjú módszerét. Tájékoztassuk az interjú helyszínéről, időpontjáról és az ajándékról. Miután megegyeztünk a részvételről, küldjünk írásbeli megerősítést is, ehhez mellékelhetünk egy kis térképet az interjú helyszínéről. Az interjú előtt egy-két nappal telefonhívással emlékeztessük a résztvevőket az interjúra. A meghívás a fókuszcsoportba legyen személyre szóló, a résztvevők érezzék, hogy rájuk van szükség az interjúhoz. A meghívásokat végző személyzet legyen úgy kiképezve, hogy őszintén és udvariasan beszéljen az emberekkel, és válaszolni tudjon a felvetődő kérdésekre.

7.9. 2.7.9. A fókuszcsoport interjújának levezetése Az első néhány perc kritikus az interjú szempontjából. A moderátornak rövid idő alatt barátságos, de ugyanakkor komoly légkört kell teremtenie, ahol tisztázza a célt, amiért a csoporttagok jöttek. Ugyanakkor érezteti azt a bizalmas légkört is, amelyben mindenki szabadon elmondhatja a véleményét. Ez a pár perces bevezetés nagymértékben meghatározza az interjú sikerét. A moderátornak óvatosnak kell lennie, hogy hogyan reagál a válaszokra akár verbálisan, akár nonverbálisan. Ezek a reakciók (pl. fejrázás, bólintás) megszokottak, mindennaposak a társas érintkezésben, de önfegyelemre és gyakorlásra van szükség, hogy úrrá legyünk rajtuk a fókuszcsoportos interjú keretén belül. Visszajelzés, buzdítás. A semleges magatartás a követendő a fókuszcsoport vezetése közben, de ez nem jelenthet szótlan visszafogottságot. A csoporttagoknak is szükségük van visszajelzésre, buzdításra. Másrészt a moderátor nem azért van ott, hogy kritizáljon, moralizáljon, elutasítson. Jóval több információhoz jut, ha helyesel olyan módon, hogy elfogadja mindenki véleményét, az egyéni nézőpontot is. Rövid válaszok. Hétköznapi beszélgetéseinkben egyetértésünket, helyeslésünket rövid válaszokkal fejezzük ki (Igen. Tényleg! Aha!). Ezek közül néhány a fókuszcsoport keretén belül is elfogadható (pl. Valóban! Igen). Kerüljük viszont azokat a válaszokat, amelyek egyetértést, elfogadást fejeznek ki (pl. Helyes. Kitűnő! Ez jó!), mert ezek minősítik a hozzászólást. 40 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Törekedjünk a semleges gesztusok és válaszok alkalmazására! Befejezés. A moderátor többféleképpen zárhatja le a beszélgetést. A legáltalánosabb, hogy megköszöni a részvételt, átadja az ajándékot, és jó utat kíván hazafelé. Ennél lényegesen jobb megoldás, ha a moderátor vagy az asszisztense röviden összefoglalja a beszélgetés főbb pontjait, és megkérdezi a résztvevőket, hogy van-e hozzáfűznivalójuk. Ez az összegzés sokat segít az elemzés során. A fókuszcsoport vezetésekor előfordulhat, hogy a csoport nem akar beszélni. Ilyenkor szólítsunk meg minden egyes résztvevőt, módosítsuk a kérdéseket, hogy felkeltsük a csoport érdeklődését! Ennek ellenkezője sem ritka, hogy a csoport annyira belemelegedett a társalgásba, hogy el sem akar menni. Ebben az esetben – ha van rá idő – érdemes meghallgatni a beszélgetést, és utánajárni annak, hogy mi az a momentum itt a csoportban, amely ennyire felkeltette a résztvevők érdeklődését, ilyen mértékben aktivizálta őket. Az így feltárt mozzanatok kapcsolatban lehetnek a szóban forgó termékkel vagy szolgáltatással. A beszélgetés rögzítése. A fókuszcsoportos interjúkat rendszerint többféle módon rögzíthetjük: videofelvétellel, magnófelvétel, a moderátor segítőjének (asszisztensének) jegyzetei által. A moderátor is jegyzetelhet, de jobb, ha csak 1–2 szót ír le, hogy ne akassza meg a beszélgetést. Azért fontos az írott jegyzet, mert megeshet, hogy nem működik jól a videó vagy a magnó. A fókuszcsoport elkezdése előtt állítsuk be a videokamerát, és ellenőrizzük próbafelvétellel, hogy jól működik-e! A videofelvétel igazán akkor segíti munkánkat, ha több kamerával dolgozunk. Ha csak hangfelvételt készítünk, akkor a magnót és a mikrofont az interjú előtt helyezzük el a teremben, és ellenőrizzük, hogy működik-e! A magnó beépített mikrofonja nem elég, használjunk nagy hatósugarú mikrofonokat, és helyezzük az asztal közepére vagy a két végére! A 90 perces kazetták használata a célszerű, mert a 60 perces túl rövid. Az interjú elején tájékoztassuk a résztvevőket a felvételről, és kérjük meg őket, hogy lehetőleg egyszerre csak egy ember beszéljen, mert minden hozzászólás fontos, és szeretnénk mindent tisztán rögzíteni azokat. A fókuszcsoport befejezésekor ellenőrizzük, hogy a magnófelvétel végig jó minőségű volt-e. Amint lehet, készítsünk rövid írásbeli összefoglalót.

7.10. 2.7.10. Az adatok elemzése és értelmezése Az elemzés azzal kezdődik, hogy önmagunknak felidézzük a kutatás célját. A fókuszcsoportok elemzése összetett feladat, a komplexitás több szinten jelentkezik. Mivel nyitott kérdéseket teszünk fel, a résztvevők maguk határozzák meg a válaszadás módját, és arra is van lehetőség, hogy a többiek meghallgatása után megváltoztassák a véleményüket. Amikor elhangzik egy kérdés, a résztvevők különböző szavakkal válaszolnak, mégis lehet, hogy ugyanazt gondolják. Az elemzőnek össze kell hasonlítani a szavakat, hogy azonosak-e, hasonlóak-e, kapcsolatban állnak-e egymással vagy nem. Meg kell vizsgálni a szövegkörnyezetet, a hangsúlyt és a hangerősséget, illetve a hozzászólás következetességét. A kutatónak tehát több dimenziót kell figyelembe venni a válaszok összehasonlításakor. Az elemzés alapelvei. Az elemzés legyen szisztematikus. A szisztematikus elemzés előre meghatározott, egymást követő lépések sorozata. Az elemzés komplex feladat, és ki van téve az emberi gyarlóságnak. A módszeres eljárás emlékezteti a kutatót a következő lépésre, és egyúttal jelzi a megbízónak, hogy a kutató alapos munkát végzett. Az elemzés legyen ellenőrizhető, igazolható. Ha az elemzést egy másik kutató is elvégzi, ugyanarra a következtetésre kell jutnia. Az emberek hajlamosak szelektíven csak azokat a véleményeket hallani, amelyek egy adott nézőpontot erősítenek meg, illetve hajlamosak figyelmen kívül hagyni azokat az információkat, amelyek disszonanciát okoznak. A kutatóknak állandóan résen kell lenniük, hogy elkerüljék a szelektív észlelés csapdáját. Az elemzés időigényes. A fókuszcsoportok elemzése korábban kezdődik és tovább tart, mint a kvantitatív kutatások elemzése. A kvantitatív elemzéskor az összes adatot összegyűjtik, majd számítógép segítségével feldolgozzák. A kvalitatív elemzés már az első fókuszcsoporttal elkezdődik, itt az adatgyűjtés és az adatfeldolgozás szimultán tevékenység. 41 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A késlekedés veszélyezteti az elemzést. Bár a beszélgetést rögzítik, az egyéb információk, amelyek nem rögzíthetők elektronikusan, könnyen feledésbe merülhetnek. A beszélgetés hangulata, a csoport viselkedése, a nonverbális reakciók nincsenek rajta a felvételen. Idővel ezeket elfelejtjük, és összekeverjük más csoportokkal. Ahogy több fókuszcsoportot vezetünk, az aktuális csoport emlékei összekeverednek a korábbiakkal, és így fontos információkat veszíthetünk el. Ezért érdemes odafigyelni a következőkre: Pontosan megtervezett és megszerkesztett (jegyzet formájában szem előtt tartott) vezérfonalat (ún. „guide”-ot) készítsünk. Ez foglalja magában a félig strukturált kérdéseket, a tervezett feladatokat, azokat a technikákat, amelyeket alkalmazni kívánunk. Gondosan tervezzük meg a fókuszcsoportok ütemtervét, kevés csoportot vezessünk egy nap, és a csoportok közötti idő is megfelelő legyen! Az interjú hosszúsága és a moderátor képességei határozzák meg, hogy mennyi csoportot tartsunk egy nap. Általában a kettő az elfogadott. Az asszisztens feladata, hogy szorgalmasan jegyzeteljen, minden figyelmét fordítsa a beszélgetésre és az egyéb tényezőkre, amelyek plusz információt hordozhatnak. Rögtön az interjú után a moderátor és az asszisztense tartson rövid értékelést, amit rögzítsenek is. A visszacsatolás segíti az elemzést. Visszacsatolást kaphatunk a csoport tagjaitól, kollégáktól, szakértőktől, akik nem voltak jelen a csoportban, és a döntéshozóktól. Ezek közül legfontosabbak a csoporttagok visszajelzései, amelyeket az interjú végén közölnek. Az elemzés összehasonlítási folyamat. A kutatók a csoporton belüli és a csoportok közötti információkat hasonlítják össze, ezért soha nem elég egy csoportot tartani, mert nem lenne lehetőség az összehasonlításra. Az elemzés történhet: Az átirat alapján. Ez a legszigorúbb és legidőigényesebb mód. Az elemző szóról szóra leírja a magnófelvételen elhangzottakat, és ez alapján meg az asszisztens jegyzetei alapján végzi az elemzést. A magnófelvétel alapján. Az elemző figyelmesen meghallgatja a magnófelvételt, és rövidített átiratot készít, amelyet kiegészít az asszisztens összefoglalójával. A jegyzetek alapján. Az elemző az asszisztens jegyzeteire, a fókuszcsoport végén elhangzott összefoglalóra és a csoport után tartott megbeszélésre hagyatkozik. Az interjút rögzítették, de a felvételt csak arra használják, hogy a megállapításokat idézetekkel támasszák alá. Az elemzés elsődleges dokumentumai a jegyzetek, de ha alaposabb elemzésre van szükség, a felvétel átirata utólag elkészíthető emlékezetből. Az elemzés a moderátor memóriáján alapszik. Ilyenkor a moderátor rögtön az egyes fókuszcsoportok után szóbeli beszámolót tart a megbízónak. Ezt általában akkor alkalmazzák, ha a megbízók a detektívtükör mögül végignézték az interjút. A fókuszcsoport-elemzés egyedülálló a maga nemében, mivel többféle kvalitatív elemzési stratégiát alkalmaz. Adatokat gyűjtünk megfigyelés, beszélgetés és egyéb eszközök útján (regisztrációs nyomtatványok, szűrőkérdőívek, demográfiai jellemzők). A fókuszcsoportos interjút nem elemezhetjük úgy, mint az egyéni interjút, figyelembe kell vennünk a társas interakciókat is. A csoporttagok befolyásolják egymást, a vélemények változnak, új szempontok merülnek fel. A résztvevők tanulnak egymástól, és ezek az új dolgok alakítják az attitűdjüket, véleményüket. A beszélgetés fokozatosan bontakozik ki a korábbi hozzászólásokra és nézőpontokra épülve. Ki kit befolyásolt, és mi lett ennek az eredménye? Néhány ember arra törekszik, hogy befolyásolja a többieket, és a véleményüket a sajátjához közelítse. Néha a többiek kitartóak, néha megváltoztatják a véleményüket, máskor kerülni akarják a konfliktust, ezért inkább tartózkodnak. Ez teszi bonyolulttá az elemzést, mert ha azokra figyelünk, akik befolyásolni akarnak másokat, és nem vesszük észre a többi véleményt, az eredmény nem lesz tökéletes. A fókuszcsoportból nyert kvalitatív adatok, sokszor bonyolult, köznapi „ráérzéssel” nehezen kivehető motivációk, jelentésbéli mintázatok módosulásainak és a sok szálon zajló befolyásoknak az átlátására és megértésére a tartalomelemzés kínál érvényes választ.

7.11. 2.7.11. A beszámoló megírása A fókuszcsoportos kutatás során ez a leginkább elhanyagolt fázis. Ezért előfordulhat, hogy a kutatás eredménye nem kap nagy jelentőséget a továbbiakban, ha a kutatók nem fordítanak kellő figyelmet a beszámolóra, és nem 42 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


tudják hatékonyan bemutatni az eredményeket. Krueger öt alapelvet ír le, amelyeket szem előtt kell tartani a beszámolók készítésénél: 1. Lényegre törő prezentálás (a bonyolult bevezetés kerülendő). 2. Rövid, tömör megfogalmazások. 3. Az új információk kiemelése, hangsúlyozása. 4. Szükségtelen az aprólékos módszertani ismertetés (hacsak nem kérnek rá). 5. Többféle módszer alkalmazása az eredmények bemutatására.

8. 2.8. A megfigyelés A megfigyelés a cselekvés, beszéd, teljesítmény, viselkedés stb. közvetlen észlelésen alapuló adatgyűjtési módja. A mindennapokban is számos alkalommal élünk a megfigyelés módszerével, hiszen megfigyeljük, hogyan viselkednek a munkatársaink az új munkahelyünkön, a „gólyák” megfigyelik a nagyobb évfolyamtársaik viselkedését, vagy hogy milyen rendszer szerint eshetnek át a vizsgaidőszakon. A sportoló megfigyeli edzőjét és sporttársait, hogy hogyan kell az adott mozgássort kivitelezni, s az egyik csapat megfigyeli az ellenfél csapatának játékát. Vajon milyen céllal, teszik ezt az emberek, mire jó a megfigyelés? A hétköznapi életben ugyanaz a célja, mint a tudományos kutatásban: adatokat gyűjteni, és azokat (a már meglévő hétköznapi vagy tudományos) ismeretek rendszerébe foglalni annak érdekében, hogy előre jelezhető legyen a sikeres jövőbeli cselekvés. A tudományos megfigyelés ugyancsak események, viselkedések, megnyilvánulások észlelését jelenti, de a spontán, köznapi megfigyeléssel szemben előre eltervezett, célirányos adatgyűjtési módszer. Az ilyen megfigyelés nem korlátozódik a tények puszta tanulmányozására, hanem tudatos osztályozási lépéssel folytatódik, ahol az információkat célirányosan fogalmakba rendezik. Ennek célja, hogy ok-okozati kapcsolatokat állapítsanak meg azért, hogy az elkövetkező események nagyobb biztonsággal legyenek előre jelezhetők, mint a mindennapok esetleges megfigyelései alapján. A rendszerezett (szisztematikus) megfigyelés a tények objektív feljegyzését feltételezi, e releváns információk kiemelésével és a jelentéktelen információk figyelmen kívül hagyásával. A megfigyelési módszerek különböző típusúak, a viszonylag kötetlentől a nagymértékben kötöttig. Céljuk minden esetben azonos: „kivonni” az emberi viselkedés bonyolult formáiból azokat az akciókat, amelyeknek jelentőségük lehet a kutatott téma szempontjából, rögzíteni azokat, majd egymásutániságukat, kölcsönhatásukat rendszerbe foglalni. A téma természete szerint a megfigyelés lehet strukturált vagy, a cél pontos megjelölése mellett, strukturálatlan is. Raymond Gold 1969-ben írta le a megfigyelő lehetséges szerepeit (pozícióit). Ő négy megfigyelői pozícióról beszél, amelyet egy skálán helyezett el.

2. ábra - A megfigyelő lehetséges pozíciói

Az egészen résztvevő valódi része annak, amit vizsgál, vagy úgy tesz mintha az lenne. Ebben a folyamatban az emberek kizárólag résztvevőként azonosítják őt. Amit vizsgál, azt spontánul teszi, a „saját bőrén” tapasztalja a jelenséget, a társas helyzetet, hiszen részese annak. Csak azután készít feljegyzéseket mindenről, amire emlékszik, miután már kilépett a helyzetből (pl. otthon). Veszélye ennek a helyzetnek, hogy a megfigyelés tárgyilagos kutatói szemhatára lesüllyed a mindennapi közhelyek, szokások, előítéletek szintjére, mert a teljes 43 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


részvétel „beszippantja” a kutatót a csoport meggyőződéseibe, értékrendszerébe, mintegy megfeledkezve kutató/megfigyelő mivoltáról. Az etnográfiában, etnometodológiában ezt a veszélyt „bennszülöttbe átmenni”ként (going native) ismerik. A résztvevőként megfigyelő a terepkutatások egyik jellegzetes szereplője. Ez az a fajta terepkutatás, amivel a szakirodalomban a részt vevő megfigyelés címszó alatt találkozunk (bár az előbbi formát is szokás néha ekként jelölni!). A piackutatásban is mind növekvő mértékben használják, pl. szolgáltatások, idegenforgalom, munkaerő-közvetítés marketingjében. Ebben a szerepében a kutató teljes mértékben részt vesz a cselekvésben, de közben nem rejti véka alá, hogy kutatást végez. Ennek a formának is megvannak a veszélyei: elvonhatja a vele együtt természetes módon résztvevők figyelmét a vizsgált cselekvéstől, vagy túlságosan bevonódik, és azonosul a többiek érdekeivel, tárgyilagossága csorbulhat, s megindul a „bennszülötté” válás folyamata. A megfigyelőként résztvevő önmagát kutatóként határozza meg, miközben valamilyen mértékben benne van a történésekben, részese azoknak. Ám semmiként nem próbál úgy tenni, mintha ő egy igazi résztvevő lenne, inkább azt jelzi, hogy ő a kívülről jött ember, akit (piac)kutatóként érdekel az, ami történik, s ezért vesz részt benne ebben a korlátozott formában. Hasonlít ez annak a riporternek a munkájához, aki benne van az események sodrásában, részt vesz a helyzetben, de elsősorban olyan megfigyelő, aki helyszíni riportot készít. Az a piackutató aki másokkal együtt vásárol, hagyja, hogy hassanak rá a bolt eladói, a többi vásárló, közben vagy utána kérdez, megfigyel és feljegyzéseket készít a vásárlói szokásokról, szintén megfigyelőként résztvevő pozícióban van. Az kizárólagos megfigyelő (egészen megfigyelő) a teljesen részt vevővel ellentétes pólust képvisel: úgy figyel meg egy társas cselekvést, vásárlási döntést, emberek közötti tranzakciót, hogy egyáltalán nem válik részesévé. Ha a piackutató elég tartózkodó, elképzelhető, hogy a megfigyelés alanyai nem is szereznek tudomást arról, hogy őket megfigyelik, mert kívülállóként végzi a kutatást. Ilyen megfigyelői szerepben van az a piackutató, aki egy üzletközpont élelmiszerosztályán a vásárlói szokásokat vizsgálja. Kevés az esélye arra, hogy befolyásolódjon a többiek meggyőződései által, mert kívülállóként kevésbé azonosul velük. Így nem fenyegeti a „bennszülötté válás” veszélye, de a helyzet teljes, élményszerű átélését viszont feláldozza a tárgyilagosság kedvéért. Az adatgyűjtésnek ez a módja a strukturált megfigyelés formáját szokta ölteni. A különböző megfigyelési pozíciók két pólusán a megfigyeléstípusok két fajtáját helyezhetjük el: a részt vevő megfigyelés, amelyikben a kutató egészen résztvevő vagy valamelyik köztes pozícióban foglalnak helyet, mint a résztvevőként megfigyelő és a megfigyelőként résztvevő, a strukturált megfigyelés, amikor a kutató legtöbbször kizárólagos megfigyelőként vagy ritkábban a megfigyelőként résztvevő pozíciójában van jelen. Sokszor szokták ezt nem részt vevő megfigyelésnek nevezni.

3. ábra - Különböző megfigyelési formák

Amint láttuk, a különböző megfigyelési formáknak aszerint, hogy a piackutató mennyire vesz részt, mennyire vonódik be a vizsgált jelenségbe, különféle előnyei és hátrányai vannak. Mindig fel kell vetni a kutatási szakasszal, a vizsgált marketingproblémával és a kutatás céljaival összhangban lévő „jó arány” kérdését. Ezek a megfigyelési formák nem mereven elhatároltak, mert sokszor egyazon kutatáson belül is kapcsolódnak egymáshoz. A piackutatás első, tájékozódó és feltáró szakaszában érdemes részt vevő megfigyelést végezni, hogy saját bőrünkön tapasztaljuk a lehetséges hatásokat, az élmények hangulatát, és árnyaltabb benyomásokat szerezzünk. A vizsgálódás későbbi szakaszaiban lehet áttérni a megfigyelési és elemzési egységek alapján való strukturált megfigyelésre. 44 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


8.1. 2.8.1. A részt vevő megfigyelés Ez a megfigyeléstípus kizárja a kívülálló megfigyelői pozíciót. Itt jóval többről van szó, mint csupán a megfigyelésről, a megfigyelési egységek nyomon követéséről, mert a kutató egyszerre kell, hogy a részese és az objektív megfigyelője legyen a vizsgált eseményeknek. A részt vevő megfigyelés olyan terepkutatás, amely az etnográfia módszertanának egyik fajtája. A módszer az antropológiából, az etnográfiából, a néprajzból származik, ami később a szociálpszichológia és a piackutatás gyakorlatában is használatossá vált. A „belülről megfigyelni” nézőpontja vonzónak bizonyult a fogyasztói motivációk mélyebb megértését célul kitűző piackutatók számára. A részt vevő megfigyelés olyan kutatás, amely a kutató és a megfigyelt személyek közötti intenzív társas kölcsönhatásos (interakciós) időszakot feltételez. Ezen idő alatt a kutató – bevonódása mértékében – a vizsgált populációval együtt végzi a közös tevékenységet. Megfigyeléseiről akkor készít feljegyzéseket, amikor a közösen végzett tevékenységből visszavonul. A megfigyelés folyamatában gyűjtött adatoknak különböző forrásai lehetnek: a. a részt vevő megfigyelés tulajdonképpeni adatai: amit a kutató (szótlanul) megfigyel, miközben a célcsoporttal közös tevékenységet végzi, s észleli, hogy ki, hogyan, mikor, kivel és mit csinál; b. a terepkutatás közbeni személyes információcserék, amikor megkérdez valakit az őt érdeklő témáról, szóba áll, beszélget; c. a terepen megfigyelt emberi produktumok, azaz azok a tárgyi „alkotások”, amelyeket a megfigyelt személyek hoztak létre (pl. a vásárolt élelmiszer felhasználásának módja, az ebből készített ételek, a felhasznált alapanyagok kombinációja). A részt vevő megfigyelés előkészítése. A piackutató meg kell bizonyosodjon, hogy tényleg a résztvevő megfigyelés a legjobb eszköz a kutatott téma feltárására, azaz, nincs-e egyszerűbb, kevésbé költséges és időigényes módszer. Arról is meg kell győződnie, hogy egyrészt a kutatás témája egyáltalán kutatható ezzel a módszerrel, másrészt, hogy a részvétel és a megfigyelés kettős terhelését képes lesz-e végigcsinálni (főként akkor, ha ún. fedett megfigyelésről van szó, amikor a kutató elrejti valódi megfigyelői szándékát). A részt vevő megfigyelés lehet fedett vagy nyílt. A fedett részvétel a többiek előtt titkos: a kutató úgy válik a tanulmányozott csoport részévé, hogy nem fedi fel kilétét és megfigyelői minőségét, álcázza magát, és így olvad bele a csoportba, annak tevékenységébe. Ez természetesen etikai aggályokat vethet fel, ám vannak helyzetek, amikor védhető ez az álláspont. Elképzelhető, hogy pl. piackutatók, szolgáltatásmarketingként, a szociálisnépjóléti kormányhivatal megbízásából fedett részt vevő megfigyeléssel tanulmányozzák a hajléktalanok igényeit, helyzetük javítása érdekében. A következő, sokszor nehéz feladat, a „belépés” abba a csoportba, amelynek vizsgálatát a kutató célul tűzte ki. Minél zártabb, bensőségesebb a vizsgálni kívánt csoport, annál problematikusabb a „körön belülre” kerülés.

8.2. 2.8.2. A strukturált megfigyelés A megfigyelés sokszor nem élesen különálló típusa a strukturált megfigyelés. Ennek a módszernek a formalizáltsága jóval magasabb, s ezt a szerkezet előre rögzített jellege adja. A strukturált megfigyelésben szorosan követendő forgatókönyv szerint történik az észlelés, sokszor másodpercnyi pontossággal. Az ilyen észlelések objektivitásának növelése érdekében az észlelések rögzítésére gyakran használnak segédeszközöket: magnetofont, videokamerát, zártláncú tévét vagy számítógépes kép- és hangelemző szoftvereket. Mindazt, ami létezik, meg tudjuk figyelni (eszköz kérdése) és mérni is tudjuk (ilyen vagy olyan mérőegységgel). A strukturált megfigyelés szorosan összefügg a méréssel. A gond az, hogy mit is figyeljünk meg. Adott egy, a megbízó által meghatározott probléma, kérdés vagy kérés, s ezzel összhangban a piackutatónak is van egy kutatási célja. Amit, megfigyelünk nem éppen ugyanúgy jelenik meg a fejünkben, mint a valóságban: a megfigyelt jelenségek konkrétumok (konkrét tárgyak, jelenségek, akciók stb.), míg a róluk való gondolkodásunk fogalmi, azaz szavakban, fogalmakban, kategóriákban történik. Ezért annak érdekében, hogy kutatási céljainkat ne esetlegesen kövessük, és azokat a fogalmakat, jelenségeket, amelyeket kutatni kívánunk, hűen vizsgáljuk, le kell fordítanunk a fogalmakat a konkrétumok nyelvére, tehát meg kell állapítanunk a megfigyeléseink egységeit. Például mérlegelnünk kell, sőt előtanulmányokat is érdemes végezni ez ügyben, hogy a vásárlói vagy tágabb 45 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


értelemben a fogyasztói elégedettség milyen konkrétan, mondhatni fizikailag is kézzelfogható cselekvésekben jelennek meg. Ez a nemverbális szinten mérhető megfigyelési egységek megállapításának kérdése. A gyakori vásárlás vagy a kizárólagos márkahűség az igazi mércéje-e az elégedettségnek? Ha másik márkát vásárol a fogyasztó, az ellentmond-e az elégedettségnek. Vagy egy másik kérdés, melynek kutatási fogalmait érdemes lefordítani az észlelhető megfigyelésegységek szintjére: melyek a termékkel való telítődés konkrét, megfigyelhető és regisztrálható (mérő)mutatói? A piackutatásban a strukturált megfigyelést a részt vevő, feltáró jellegű megfigyelést követően szokták végezni. Ez utóbbi kevésbé strukturált terepkutatásból válik nyilvánvalóvá, hogy melyek azok a releváns megfigyelési egységek, amelyeket strukturáltabb kutatás megfigyelési egységeivé érdemes tenni. Ezeket kell a strukturált megfigyelés során, szorosan meghatározott lépéssorozat szerint észlelni, és regisztrálni. A szoros szerkezetű megfigyelések a kutatási tervnek megfelelően nagyon különböző formákat ölthetnek attól függően, hogy a kutatási hipotézist (ami a strukturálatlan megfigyelés során körvonalazódik, fogalmazódik meg és válik mind pontosabbá) milyen módon ellenőrizzük. Az előzetes hipotézisalkotást a strukturált megfigyelésben hipotézisvizsgálatnak vetjük alá. A kutatás jellegéhez és a feltevések ellenőrzéséhez igazodó adatok rögzítésétől függően a strukturált megfigyelés több fajtáját különbözetjük meg.

8.3. 2.8.3. Időközönkénti regisztrálás Az időközönkénti regisztrálás az egyes egyének folyamatos és közvetlen megfigyelését feltételezi, egy kisebb időszakaszokra osztott meghatározott időtartamra terjedően. Például tíz másodpercenként figyeljük meg valakinek a megnyilvánulását, egy percen át. Ez hat észlelési mozzanatot feltételez. Ha az észlelni kívánt jelenség a hat megfigyelési mozzanaton belül többször is jelentkezik, azt figyelmen kívül hagyjuk, nem jegyezzük fel, csak egyszer. Az első előfordulástól kezdjük, a következő tíz másodpercbeli előfordulását vagy „nemelőfordulását”, azaz a vizsgált jelenség hiányát is feljegyezzük. (Megjelenik-e a vizsgált jelenség? Igen vagy nem alapelv szerint.) Ebben a példában az észlelni kívánt megnyilvánulás több tíz másodpercen belüli megjelenése képezi az alapját annak, hogy azt mondjuk: ebben az időintervallumban jelen van az észlelt téma, míg az elő nem fordulása a jelenség hiányát jelzi. Az adatfeldolgozás százalékban történik, amivel azt fejezzük ki, hogy az alapul vett időközök hány százalékában jelent meg az adott megnyilvánulás. A következőképpen ábrázolható ennek a logikája:

Időköz másodpercekben

0–10 mp 11–20 mp 21–30 mp 31–40 mp 41–50 mp 51–60 mp ✓

Az időközök sorszáma

1

2

✓

✓

3

4

✓ 5

6

Ebben az esetben egy percnyi időtartam alatt hat (10 másodpercnyi) időközben a vizsgált jelenség négyszer volt észlelhető. Tehát, az adott megnyilvánulás 66,66%-ban volt észlelhető. Természetesen ez elvi példa, soha nem figyelnek meg semmit a kutatásban egy percig (hat időközön keresztül), inkább több ezer megfigyelést szoktak elvégezni, ami ilyen típusú megfigyelés esetén ugyanennyi időközt jelent (pl. több ezerszer tíz másodperces időközök). Ugyanez az eljárás, ha valamennyivel összetettebb strukturált kutatást tervezünk, pl. 2–3 megnyilvánulás észlelése, időköz-regisztrálással. Ennek a logikáját az alábbi megfigyelési űrlap mutatja. A megfigyelési egység megnevezése: A) ……………………………………………………………………… B) ……………………………………………………………………… A megfigyelés teljes időtartama: ………………………………….. A megfigyelési időköz tartama másodpercekben: ……………… 46 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Időköz másodpercekben

Megfigyelési egység

0–10 mp 11–20 mp 21–30 mp 31–40 mp 41–50 mp 51–60 mp ✓

A) B) Az időközök sorszáma

1

✓

✓

✓

✓

✓

2

3

4

✓

5

6

8.4. 2.8.4. Az gyakorisági előfordulások megfigyelése Ez a strukturált megfigyelés egyik legegyszerűbb formája. Ugyanúgy, mint az időköz-regisztrálás, ez is közvetlen észlelésen alapszik (vagy videofelvétel megfigyelésén). Az előfordulási gyakoriságot egy adott időszakaszon belül regisztráljuk, s ha más, hasonló megfigyeléseket végeztünk, az összehasonlítás érdekében a megnyilvánulások előfordulási gyakoriságát egységnyi időre vetítjük. Több mint egy megfigyelt jelenséget is vizsgálhatunk tehát, s mindegyik előfordulását rögzítjük. Például:

Az észlelt megnyilvánulás

A megfigyelés időtartama

Előfordulási gyakoriság

Előfordulás/ór a

A)

1,5 óra (16.00 órától 17.30 óráig)

8

5,33

B)

2 óra (8.00 órától 10.00 óráig)

13

6,5

Mivel a gyakoriságok rögzítése igen egyszerű, éppen ezért összetettebb megfigyelési tervek is készíthetők. Változtatni lehet pl. ugyanannak a jelenségnek a körülményeit, és a különböző feltételek közötti előfordulásokat rögzítjük, hasonlítjuk össze és elemezzük. Vagy ha ugyanazon időtartamon belül egyszerre két jelenséget vizsgálunk, az elemi megnyilvánulási egységek (A külön, B) külön) megfigyelésén túl a kettő viszonyát (A + B) is regisztrálhatjuk, mint a következő megfigyelési terv mutatja:

Az észlelt megnyilvánulások és kapcsolatuk

A megfigyelés időtartama

Előfordulási gyakoriság

Előfordulás/ór a

A)


18

9

B)


22

11


12

6


3

1,5

A) megelőzi A) és B) B)-t egyidejűle g jelenik A) követi meg B)-t

Egy egyszerű előfordulási gyakoriság regisztrálásból kiindulva is kialakíthatunk több szempontú megfigyelési forgatókönyvet, amellyel komplex hipotézisvizsgálatot végezhetünk és összetett kutatási kérdésekre válaszolhatunk. Látható, hogy a táblázat utolsó sorában szereplő kapcsolatvizsgálatból kiindulva felmerülhet az



ok-okozati viszony ellenőrzésének a kérdése: „A) oka B)-nek, B) oka A)-nak, vagy ahhoz, hogy A) bekövetkezzen, előbb B)-nek kell megjelennie?”

8.5. 2.8.5. Időtartam megfigyelése Az időtartamra vonatkozó adatok rögzítése egy (vagy egyszerre több) cselekvés folyamatos és közvetlen megfigyelését jelenti. A rögzített információ az az időtartam lesz, amíg a megfigyelt cselekvés tart, így az adat mindig egy másodpercben vagy percben kifejezett adat lesz. Az ilyen típusú megfigyelésben feltüntetjük rögzítjük azt az időszakot, amíg a megfigyelés tartott, és azt, hogy a vizsgált jelenség minden egyes előfordulása mennyi ideig tartott:

A megfigyelésre fordított Az előfordulás idő sorszáma

A megfigyelés időtartama (perc)

1.

3

2.

5

3.

24,5

4.

8

1.

14

2.

33

–

–

6.00 órától – 12.00 óráig

13.30 órától – 17.00 óráig

Ugyanilyen módon figyelhető meg két vagy akár több történés, megnyilvánulás, cselekvés előfordulásának időtartama és egymáshoz viszonyított aránya.

8.6. 2.8.6. Mértékmegfigyelés Ebben a megfigyeléstípusban az észlelni kívánt jelenség nagyságrendbeli, szintbeli, fokozati mértékét regisztráljuk. Ugyanide tartozik a megfigyelt történés erőteljességének, hevességének (intenzitásának) rögzítése. A hatékony és pontos észlelés érdekében szükséges a mérték előzetes és egyértelmű meghatározása. Így a mértékmegfigyelésnél a kialakított skála egyik végén a megnyilvánulás legalacsonyabb, míg a másikon a legmagasabb mértéke fog szerepelni. A mértékmegfigyelés leginkább akkor alkalmazható, ha a vizsgált jelenségnek sokféle megnyilvánulási formája lehetséges, és a kutatás szempontjából fontosak ezen megnyilvánulások különböző színtű, erősségű mértékei. Ha bolti eladókat figyelünk meg, hogy miként kezelik a vásárlói panaszokat, a panaszokra adott válaszaikat érdemes vizsgálni. A válaszok hangerőmértéke képezheti a megfigyelési skálát: A válasz hiánya. Nagyon halk, alig érthető, „súgás”-jellegű válasz. Halk, érthető válasz. Erős hangerővel adott válasz. Kiabált válasz. A mennyiségi mutatókon túl a válasz minősége is lehet a mértékmegfigyelés alapja: Visszautasítja a panasz tudomásulvételét (nem válaszol). 48 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Egyértelmű és visszafogott elutasítással vagy ellenségességgel válaszol. Egyértelmű és nyílt elutasítással vagy ellenségességgel válaszol. Kétértelmű választ ad: részben nyíltan elfogadóan, részben nyíltan elutasítóan válaszol. Kétértelmű választ ad: nyíltan elutasítóan, rejtetten elfogadóan válaszol (koalizálódó válasz). Kétértelmű választ ad: nyíltan elfogadóan, rejtetten elutasítóan válaszol (paszszív-agresszív válasz). Elfogadóan válaszol a panasz jogosságát illetően. Elfogadóan válaszol a panasz jogosságát illetően, és passzívan közreműködik a panasz orvoslásában (javaslatot tesz). Elfogadóan válaszol a panasz jogosságát illetően, és tevékenyen közreműködik a panasz orvoslásában (pl. intézkedik). A mértékmegfigyelés több előkészítést és tréninget igényel, mert a piackutatónak be kell gyakorolnia a mértékek pontos észlelését a zajló történések sűrűjében is.

8.7. 2.8.7. Szúrópróba megfigyelés Ez olyan, strukturált szerkezetű észlelés, amelyben a kutató a célul kitűzött viselkedést, megnyilvánulást előre meghatározott időközönként figyeli meg. Az előbbi négy megfigyeléstípustól eltérően itt nem folyamatos, hanem időközönkénti észlelésről van szó. A szúrópróba megfigyelés erőteljesen redukálja a megfigyelési egység változatos megjelenésformáit az egyszerű jelenlétre vagy nem jelenlétre az adott időpillanatban. Az előfordulási gyakoriságot százalékosan számolják ki (a 100% az összes megfigyelések – szúrópróbák – száma, mivel ideális esetben minden egyes szúrópróba alkalmával észlelhettük volna a vizsgált dolgot). A megfigyelés logikája az alábbiak szerint érzékeltethető:

Jelen van a megfigyelt jelenség

Nincs jelen a megfigyelt jelenség

1.

–

✓

2.

✓

–

3.

✓

–

4.

–

–

Szúrópróba

Összes szúrópróba száma =

előfordulások száma elő nem fordulások = száma = előfordulási % =

elő nem fordulási % =

8.8. 2.8.8. Interakciók megfigyelése Az emberek közötti interakciók megfigyelésekor a kutató kategória-rendszert alkalmaz a társas viselkedés rögzítésére. Jól ismert példa az ilyen kategória-rendszerre Bales interakciós folyamatelemzése (Interaction Process Analysis, IPA), amit a csoportokban zajló kölcsönhatások vizsgálatára dolgozott ki. Az interakciók megfigyelésének a módszere kiválóan alkalmas a fókuszcsoportban való alkalmazásra, bár tény, hogy a kvalitatív piackutatás gyakorlatában keveset használják, az előzetes felkészültség hiánya, illetve az elemzés időigényessége miatt.



A Bales-féle interakciós folyamatelemzés 12 kategóriából áll. A rendszert fölhasználó megfigyelőnek az a feladata, hogy a csoport tagjai között zajló szóbeli interakcióra összpontosítsa figyelmét és az egyedi kijelentéseket vagy „gondolategységeket” a 12 kategória valamelyikébe besorolja. Egyúttal azt is fel kell jegyeznie, hogy ki tette a kijelentést és kire. Az ilyen rendszernek elég egyszerűnek kell lennie ahhoz, hogy a ténylegesen zajló eseményekkel egyidejűleg alkalmazhassuk, eléggé általánosnak kell lennie ahhoz, hogy a legtöbb csoporttípusban felhasználhassuk, és mégis kellőképpen konkrétnak kell lennie, hogy a verbális interakció lényeges vonatkozásait megragadja. Ezeknek a követelményeknek a betartásával minden képzett kvalitatív piackutató készíthet a megbízáshoz és a kutatási célhoz legjobban illeszkedő interakciós kategóriarendszert. A megfigyelési/elemzési egységeket dinamikus rendszerbe foglaljuk, amely az egyének közötti kölcsönhatások folyamatait hivatottak megragadni (ezért „folyamatelemzés”).

4. ábra - A Bales-féle interakciós folyamatelemzés (IPA) kategóriarendszere

Az adatgyűjtés megfigyelésen alapuló módszereinek két fő előnyük van: • gyakran alkalmazhatjuk anélkül, hogy zavarnánk magát a viselkedést, • még ha a vizsgálatba vont személyek tudják is, hogy a viselkedésüket figyelik, viselkedésük annyira lefoglalja őket, hogy végső soron kevesebb alkalmuk nyílik magatartásuk módosítására, mint ha pusztán kérdőívet töltenének ki. A kérdőívben azt vizsgáljuk, hogy miként vélekedik arról, amit csinál, míg a megfigyelésben észleljük azt, amit csinál, és amiként csinálja.” Léteznek mindazonáltal olyan viselkedésformák, amelyeket vagy nem lehet közvetlenül megfigyelni (mert a múltban történtek), vagy nehéz őket közvetlenül megfigyelni (mert szokásos életkörülmények között a 50 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


magánéletben zajlanak). Továbbá a piackutatókat gyakran érdekli az emberek észlelése, érzése vagy értékelése bizonyos termékekről, szolgáltatásokról, s ezek egyike sem közvetlenül megfigyelhető. Ezért a kutatók gyakran alkalmaznak mélyinterjús vagy fókuszcsoportos módszereket.

8.9. 2.8.9. Elemzési egységek Az elemzési egységek azok az egységek (személyek vagy dolgok), amelyeket hogy megkapjuk az összes ilyen egység leírását vagy megmagyarázhassuk a köztük lévő különbségeket és hasonlóságokat megfigyelünk és leírunk. Széles a választéka azoknak a személyeknek, típusoknak, tárgyaknak, jelenségeknek, akcióknak akiket, illetve amiket a piackutatás során tanulmányozunk/tanulmányozhatunk. Egyének. A leggyakoribb megfigyelési egység a megfelelő típusba, kategóriába tartozó egyes ember. A megfelelő kategória ebben az esetben célcsoportba tartozást vagy éppen kontrasztív vizsgálatokban az oda nem tartozást jelenti. Az elemzési egységek jellemzőkkel rendelkeznek, amelyek összefüggéseit éppen vizsgálni kívánjuk: anyagi helyzet, városlakó vagy falun élő, konzervatív vagy modern, viszonya a főnökeihez, egész vagy csonka családban nevelkedett stb. Megjegyzendő, hogy a különféle családba tartozás vagy a viszony a főnököz egyetlen jellemző, ettől még az elemzési egység semmiképpen sem a család, a főnök, hanem az egyén marad. Csoportok. Ha csoportok a piackutatás tárgya, a csoportot – alapértelmezésként – mint egészet vizsgáljuk, nem pedig az adott csoportba tartozó egyes embereket, s nem e csoporttagok jellemzőiből összegezzük a csoport jellemzőit. Vizsgálhatjuk pl. egyes csoportok beállítódását, akcióit olyan helyzetekben, amikor a csoport mint egész nyilvánul meg. Ha a különböző klubok szórakozási és fogyasztási szokásait vizsgáljuk, mert öszszehasonlító megfigyeléseket szeretnénk végezni a klubok között, nem az egyes tagokat figyeljük meg, hanem a klub életének megnyilvánulásait. Például, hogy menynyit költenek és mire az egyes klubokban, milyen italokat ételeket fogyasztanak, milyen zenék vagy más művészi produkciók fordulnak elő az adott klubban (milyen gyakorisággal?), az autómárkák típusai, amelyek a klub előtt parkolnak stb. Amikor társadalmi csoportok a megfigyelésünk egységei, származtathatjuk a csoport jellemzőit a tagok jellemzőiből is. A családokat jellemezhetjük a családfenntartó(k) keresete, iskolai végzettsége, foglalkozása alapján. Leíró vizsgálatokban találkozhatunk olyan kérdésfeltevéssel, hogy az összes vizsgált családok hány százalékában vannak egyetemi végzettségűek. Magyarázó vizsgálatokban inkább arra a kérdésre kereshetnek választ, hogy olyan családokban, ahol a családfenntartó(k) egyetemet végeztek, kevesebb vagy több-e a gyermek? Mindkét típusú vizsgálatban a család volt a megfigyelési/elemzési egység (megfigyelési/elemzési egység = a csoport). Ha viszont azt kérdeznénk, hogy több vagy kevesebb gyermekük van-e az egyetemet végzetteknek az egyetemi végzettséggel nem rendelkezőkhöz képest, akkor az egyes családfenntartók lennének az elemzés egységei (megfigyelési/elemzési egység = az egyén). Szervezetek. A gazdasági vagy társadalmi szervezet is lehet megfigyelési/elemzési egység. Ilyenkor a szervezetet mint egészet vizsgáljuk, s azokat a jellemzőket, amelyek érdeklődésünk tárgyai és amelyek adatokként kezelünk a későbbi feldolgozás során, a szervezet összműködésére vonatkoztatjuk. Például a szervezet nettó nyeresége, a foglalkoztatottak száma és átlagjövedelme, a nyelveket beszélők aránya. Ha felsőoktatási intézmények a megfigyelésünk egységei, lehet az egyes intézmények összműködésére vonatkozó jellemző a hallgatók elégedettsége, elhelyezkedési százaléka vagy éppen pályaelhagyása. Ezek a megfigyelési szempontok ebben az esetben nem egységek, mert az így nyert adatokon keresztül következtetünk az intézmények összműködésére (megfigyelési/elemzési egység = a szervezet). Emberi produktumok. Ezen kategóriába tartozik az egyének, csoportok és szervezetek viselkedése, cselekedetei, létrehozott tárgyai, alkotásai. Ilyen megfigyelési/elemzési egységnek tekinthetők könyvek, újságcikkek, reklámok, poszterek, műsorok, újságcikkek művészi produkciók, WEB-lapok stb.



Produktumnak minősül az egyének, csoportok és szervezetek által létrehozott tárgyi vagy szellemi termék. Minden egyes produktum része egy alapsokaságnak: egy reklám része a reklámok összességének. Az adott reklámnak/reklámoknak megvannak a maga egyedileg kutatható, megfigyelhető, tanulmányozható jellemzői. A konkrét kutatási megbízás céljainak tisztázása után könnyen eldönthető, hogy mik legyenek a megfigyelési egységek. A fontos csak az, hogy tudjuk, mit vagy kit, kiket figyelünk meg, s ne keverjük össze ezeket az egységeket. Az elemzési egységek helyes megválasztásával jobb válaszokat adhatunk a piackutatási kérdésekre. Fontos tudnunk, hogy a vásárlást, a vásárlókat vagy a vásárolt termékeket vizsgáljuk. Ez mind külön megfigyelésünk egy-egy gyújtópontja. Legtöbbször – a gazdaságossági szempontokat is figyelembe véve, hogy ne kelljen ugyanarra a megbízásra olyan sokat költeni – egyszerre többféle megfigyelési/elemzési egységgel dolgozunk. Az előbbi példánál maradva valószínűleg nem három, megfigyeléses vizsgálatot végzünk, hanem egyet, amelyben megfigyelésünk fókuszában e három, amúgy is összetartozó megfigyelési egység kerül: vásárló – vásárlás – vásárolt termékek (vagy más esetekben termékválaszték). Ilyenkor elengedhetetlen, hogy a kutató tudja, még akkor is, ha ezek összetartozó, egymással kapcsolódó elemek, melyik egység mire vonatkozik, és mit vár ezen egységek vizsgálatától (megfigyelésétől).

9. 2.9. A tartalomelemzés A tartalomelemzés tudatos, módszeres formája mellett mindenki végez ösztönös tartalomelemzést, amikor újságot olvas, tévét néz, vagy rádiót hallgat, a másik ember közléseit hallgatja, és közben a közlések értelmét kategóriákba rendezi: „ez most jó”, „ez rossz”, „ez kedvező rám nézve”, „ezzel azt akarja mondani, hogy én nem bánok rendesen vele” stb. Az ösztönös tartalomelemzés igazi kvalitatív elemzés, minthogy a közölt tartalmak látens szintjét, mélyrétegét próbálja megragadni. Újságolvasásnál, hírek hallgatásánál sokszor a „sorok között” olvasunk, vagy a mondottak mögött is hallunk egy „néma szöveget”. Sokszor a szövegösszefüggésekből érteni véljük a közlő beállítódását, hovatartozását, meggyőződéseit, értékrendszerét, bár „explicite” semmi ilyen nem szerepel a szövegben. Ha valaki arról beszél, hogy mit szeret enni, abból, ahogyan erről nyilatkozik, amilyen összefüggéseket teremt egy-egy mondatban, vagy beszédegységben, következtethetünk arra, hogy a magyar, a francia, a kínai vagy az amerikai konyha, esetleg az egészségtudatos táplálkozás híve. Természetesen az ilyenkor alkalmazott kategóriák a saját felfogásmódunk vetületei (a saját fontos kategóriáinkon keresztül szűrjük a másik ember közléseit), nem mérlegelt, megtervezett, szakszerűen végzett tartalomelemzés eredménye. Az ösztönös tartalomelemzést nem szabad lebecsülnünk, hiszen ennek a bennünk rejlő „logikai rendszernek” a formalizálásából született meg a tartalomelemzés módszere. Másfelől az is nyilvánvaló, hogy az „ösztönös” formája alapvetően szubjektív, esetleges és nem tesz eleget a tudományos kutatás kritériumainak. A tudományos igényű tartalomelemzés viszonylag új a társadalomtudományok módszer-arzenáljában. Alkalmazása az utóbbi két évtizedben a tartalomelemzés alkalmazása a társadalomtudományokban, mindenekelőtt a szociológiában, a pszichológiában, a politológiában, a médiakutatásban, de a pszichiátriában, a néprajzban, a nyelvészetben, illetve az irodalom- és történelemtudományban vált ismertté hazánkban is. Szélesebb körű érdeklődésre a közgazdaságtudomány vagy speciálisan a piackutatás részéről csak az utóbbi időben tart számot. Természetesen egy-egy regény, politikai beszéd tartalmának elemzéséről már régebb óta beszéltek anélkül, hogy ez körülírt vizsgálati módszerré vált volna. A tartalomelemzés több tudományterületből származó, pontosabban számos társadalomtudományban használt, interdiszciplináris módszer. Tudományos vizsgálati módszerként való megjelenése Holsti nevéhez fűződik. Ő volt az, aki a korábban meglehetősen rendezetlen és összemosódó tartalomelemzési vizsgálatok szétválasztásának elméleti alapjául a kommunikációs lánc elemeit tette meg (forrás, üzenet, befogadó stb.), és jól körülhatárolt útmutatóval szolgált a mintavételi és mérési eljárások tekintetében is. A tartalomelemzés – klasszikus formájában – a kutató emberi produktumok (lásd A megfigyelés c. fejezetben a megfigyelési/elemzési egységeket is) sajátos osztályait a közleményeket vizsgálja. Közleményeknek nevezünk minden szó- vagy írásbeli kommunikációt. Tágabb értelemben ide sorolható minden olyan emberi megnyilatkozás, amelynek mondanivalója „dekódolható”, mint pl. egy festmény, a tánc, a mozgások és gesztusok, az álmok. 52 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A klasszikus tartalomelemzés sajátos megközelítésmódot választ az adatok elemzésére azzal, hogy a közlések (szakkifejezéssel: közlemények) tárgyának a tartalmat tekinti. A tartalomelemzés kialakulásának és fejlődésének két szakasza különböztető meg, amely szakaszok két, különböző alapszemléletű módszert teremtettek meg: a kvantitatív és a kvalitatív tartalomelemzést. A két módszer eljárásaiban, adatelemzési algoritmusaiban helyenként sok hasonlóságot mutat, ezért e közös fogalmakat és módszertani műveleteket nem külön fejezetekben tárgyaljuk. Jelenleg a nemzetközi tudományos életben a kvantitatív és a kvalitatív megközelítés integrálásának korszakát éljük. A kvantitatív tartalomelemzés e módszernek a klasszikus formája, amelyet Holsti mellett Berelson és Krippendorff képvisel. A kvalitatív tartalomelemzés a Glaser és Strauss-féle (1967) „elméletképzés”-ben (más szóval „megalapozott elmélet”-ben) gyökerezik, de nagy hatással volt kialakulására az ún. „természetszerű vizsgálódás” felfogásmódja is. A tartalomelemzés segítségével a piackutató azonosítja és/vagy feltárja a fókuszcsoportok, az interjúk szövegében (átirataiban), a reklámokban vagy akármilyen más szövegben a szavak jelentéseit, a fogalmak értelmét, illetve a használt fogalmak (szókészlet, fogalomkészlet) összetett kapcsolatait. A szavak, szófordulatok gyakoriságából és a fogalmak egymáshoz viszonyított kapcsolataiból következtetéseket von le – más szóval hipotéziseket vet fel – a közlés (közlemény) forrásáról. Az azonosított, illetve feltárt tartalmak lehetnek nyilvánvalóak (manifeszt tartalmak) vagy mélyen rejlő, lappangó, nem a szöveg elsődleges jelentésében szereplő tartalmak (látens tartalmak). Ezek olyan információk, amelyek a közleményben nincsenek nyíltan kimondva. A kezdeti tartalomelemzés olyan kvantitatív módszer volt, ami kizárólag a megjelenő, tehát manifesztálódott szövegtulajdonságokra volt tekintettel, a lappangó, látens jelentésre nem. Más szóval: a régi felfogás szerint csak olyan tartalmakat elemezhetünk, amelyek egy dokumentumban nyíltan ki vannak fejezve. Ezt a merev álláspontot a modernebb kutatók meghaladták, hiszen a tartalmi elemzés létértelme éppen az a többletinformáció, amelyet a ki nem fejezett nyelvi szint tartalmaz. A közleményeknek nem egyetlen jelentésük van, amelyet „ki kell bányászni”. A szövegadatok mindig többféle nézőpontból vizsgálhatók, a jelentésük egyénenként is különbözhet, különösen akkor, ha a vizsgálat témája az emberi kapcsolatok vagy a termékekhez való viszonyulások értékelése. Tartalomelemzésnek nevezzük azt a kutatási eljárást, amely segítségével a szövegadatokból, olyan következtetések vonhatók le, amelyek a közleményekben nyíltan nincsenek kimondva, de a szöveg szerkezetéből, az elemek együttes előfordulásából és azok törvényszerűen visszatérő sajátosságaiból kiolvashatók. Ahhoz, hogy a tartalomelemzés értelemmel telítődjön, és valamilyen rendszer szerint működjön, a fogalmak kapcsolódási mintázatainak – pl. bizonyos fogalmak tendenciaszerű „együttjárásainak” – vizsgálata előtt néhány előkészítő műveletet kell elvégeznünk. Ezek mind a kvantitatív, mind a kvalitatív tartalomelemzés esetében a mintavétel, az elemzési egységek meghatározása és a tartalmak kódolása.

9.1. 2.9.1. Mintavétel a tartalomelemzésben Ha nagy terjedelmű közléseket vizsgálunk (éppúgy, mint egyének esetében) lehetetlen minden egyes elemet figyelembe vennünk. Ilyen helyzetben a tartalomelemzésnél a nagy terjedelmű „szövegtörzsből” úgy veszünk mintákat, hogy azok tükrözzék az egész közlemény sajátosságait. A mintavétel módjának megválasztásánál messzemenően figyelembe kell venni azt, hogy melyik a vizsgálat céljához legjobban illeszkedő elemzési egység. A mintavétellel gondoskodunk arról, hogy a mintába való felvételekor ne legyen részrehajlás egyik vagy másik elemzési egység javára. Ha nagy adatmennyiségből kell választanunk, a mintavételi típusai a következők lehetnek. Véletlen mintavétel. Ha semmiféle előzetes ismeretünk nincs a jelenségkörről, akkor az egyszerű, véletlen mintát előirányzó mintavételi terv az összes olyan releváns egység (reklám klippek, dokumentumok, az egyes megszólalóhoz tartozó megszólalások egy csoportban, szavak vagy mondatok) lajstromba vételét tartalmazza, amelyekkel kapcsolatban törvényszerűségeket kívánunk megfogalmazni. Annak eldöntéséhez pedig, hogy melyik egység kerüljön be a mintába, alkalmazható dobókocka, rulettkerék, véletlen számtáblázat vagy bármiféle más módszer, amely egyforma esélyt nyújt minden egység számára. Szisztematikus mintavétel. A szisztematikus mintavétel azt jelenti, hogy egy lista minden n-edik egységét beválasztjuk a mintába, miután véletlenszerűen meghatároztuk a sorozat kiindulópontját. A tartalomelemzésben 53 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


a szisztematikus mintavételt akkor részesítik előnyben, ha az adatok rendszeresen megjelenő publikációkból, tévé-műsorokból, emberek közötti interakciók sorozatából, írásművek, rádióreklámok vagy reklámfilmek sorozatából származnak. A szisztematikus mintavétel fő problémája az, hogy az n szakasz intervalluma állandó, és ezért félrevezető mintákat hozhat létre, ha egybeesik bizonyos természetes ritmusokkal, pl. a szezonális változásokkal vagy más, ciklikus szabályszerűségekkel. Ezért aztán nem tanácsos egy napilap minden hetedik példányát kiválasztani (önmagunkat vezettük így félre, mert így pl. az n-edik elem a hétfői szám lenne, s így, csak a hétkezdő napilap jellegzetességeivel találkoznánk, nem a mindennapok változatosságával). Ezért okosabb, ha mondjuk minden ötödiket emeljük ki. Rétegzett minták. A rétegezett mintavétel abból indul ki, hogy több, egymástól különböző alpopuláció (réteg) létezik egy populáción belül. Minden egyes mintavételi egység csupán egy réteghez tartozik. Véletlen mintavétel csak külön-külön, az egyes rétegeken belül folyik úgy, hogy a kapott minta a populáción belül eleve létező, ismert különbségeket tükrözze. Ez tulajdonképpen a szegmentációs kritériumoknak megfelelő mintavétel. A véletlenszerűség csak a szegmensen belüli kiválasztásban érvényesül. A klaszteres mintavétel. A klaszteres mintavétel az elemek csoportjait tekinti mintavételi egységeknek. A csoportoknak természetes rendeltetése és határa van. Egy valamilyen csoport kiválasztása annak minden elemét beviszi a mintába, s mivel a csoportok ismeretlen számú elemet tartalmaznak, annak valószínűsége, hogy egy egység bekerül-e egy mintába, a csoportméretektől függ. A szegmentálás kritériumai ugyancsak követhetik a klaszterezés elveit. A klaszteres minta kialakítása nem más, mint gyakorlati válasz arra, hogy általában képtelenség egyenként összeírni egy populáción belül az elemeket arra viszont már van lehetőség, hogy összeírjuk azokat a csoportokat, amelyekben ezek előfordulnak. A klaszteres (csoportos) mintavétel azt feltételezi, hogy egy nagyobb adathalmaz néhány kritérium szerint alcsoportokba osztható: pl. egy termék állandó fogyasztóinak csoportja, a konkurens termék hűséges fogyasztóinak és a termék ellenzőinek csoportja. Ha a tévé tartalmainak hatását vizsgáljuk, mintát vehetünk a sűrűn tévézők és az alig tévézők csoportjából. Változó valószínűségű mintavétel. Ebben az esetben a mintába való bekerülés valószínűségét minden egység számára előzetesen megállapított kritérium szabja meg. Leggyakrabban az ún. „arányosított alminták alapján történő mintavétellel” találkozunk, amelyeknél az almintába kerülés valószínűségét az alminta /minta százalékos arányához igazítják. Ez azt jelenti, hogy amilyen mértékben része az alminta annak a populációnak, amelyből a mintát képezzük, olyan mértékben kerül bele a vizsgálatba. A változó valószínűségű mintavétel azért fontos a tartalomelemzés számára, mert épp az a feladata, hogy olyan jelenségekkel kapcsolatban fogalmazzon meg következtetéseket, amelyek sokszor torzítva jelennek meg a hivatalos közleményekben. Tegyük fel, hogy a közvéleményt szeretnénk vizsgálni valamilyen közérdekű jelenséggel kapcsolatban. Ha csak a tévében vagy a rádióban megjelenő (akár riport akár hír jellegű) közleményeket tennénk meg véletlenszerű mintavétellel a tartalomelemzés tárgyává, mintavételünk torzított lenne. A mindennapi életben megjelenő közvélemény alakításában nem ugyanaz a részesedése a médiának és a magánembernek. Ha csak a médiát figyeljük, torzítunk, ha pedig csak a magánember megnyilatkozásait elemezzük, akkor sem a teljes valóságot vizsgáljuk. Ilyen esetben más-más arányban veszünk mintát a médiaközleményekből is (média alminta) és a magánemberek vélekedéseiből is (magánemberek almintája). Ennek az arányszámnak, szorzónak (valószínűségnek) a megállapítása külön előtanulmányt igényel: különböző rétegekhez tartozó emberek véleményeinek, meggyőződéseinek feltérképezése abból a szempontból, hogy milyen forrásokból érték őket hatások a vizsgált témakörben. Általában mindenki hallgat rádiót, néz tévét, ám nem kizárólag innen szerzi információit. Ezen kívül mindenkit befolyásolnak azok az emberek (családtagok, barátok, munkatársak, ismerősök stb.), akikkel mindennapi kapcsolatban van. Nagyon leegyszerűsítve 2–4 médiaközleményre esik mondjuk, 10–15 magánemberi befolyás. Ha képet akarunk kapni arról, hogy milyen összkép (imázs) alakult ki a fogyasztók körében egy adott termékről, érdemes belevenni – különböző arányszámmal (valószínűséggel) – az egyik almintába a reklámközlemények különböző elemeit és a másik almintába a termék fogyasztóinak közléseit. Az ilyen vizsgálat megtervezésénél a piackutatónak szem előtt kell tartania, hogy a reklámok nem mások, mint szisztematikusan eltorzított mintái a fogyasztók körében élő véleményeknek. Előfordulhat, hogy a tartalomelemzés eredményei az egyik almintában lényegesen különböznek a másik almintában kapott eredményektől. Fontos támpontot jelenthet a gyártó vagy a



forgalmazó számára hogy a fogyasztók másként vélekednek a termékről, mint ahogyan azt a termék reklámjai üzenik. A változó valószínűségek azt a gyakorlati ismeretet reprezentálják, amellyel a kutató az adatok kontextusáról rendelkezik, minthogy azonban ez az ismeret gyakran bizonytalan vagy hipotetikus, a változó valószínűségű mintákat nehéz igazolni, és csak rendkívüli óvatossággal szabad velük dolgozni. Úgy tűnhet, nagy a szabadság a legkülönfélébb mintavételi tervek kidolgozásában, ám a fő cél mégiscsak az, hogy olyan mintákat kapjunk, amelyek reprezentatívak a vizsgált jelenségkört illetően. E terv koncepcionális igazolása általában nehezebb feladat a tartalomelemzésnél, mint a kérdőíves felmérésnél, amelyből a mintavétel technikájának és terminológiájának legnagyobb része származik.

9.2. 2.9.2. A tartalomelemzés szakaszai Minden tartalomelemzés (az előkészítő szakaszokat követően) három alapvető munkafázisra bontható: Az első fázis a kódolás szakasza. Ebben a fázisban a szöveg egyes részeit (pl. a fókuszcsoport vagy az egyéni mélyinterjú szöveges átiratának „kódolási egységeit”) előre megállapított kategóriákhoz soroljuk. A kvalitatív tartalomelemzés esetében a kódolás nem előre meghatározott kategóriák szerint történik, hanem ezek a kategóriák az elemzés folyamatában alakulnak ki. Csak olyan szavak, mondatok jelentése kódolható, amelyek a szövegben ténylegesen megjelennek. A jelen nem levőt nem lehet sem megszámolni, sem kódolni. A második fázis az elemzés szakasza. Az első munkaszakaszban kódolt tartalmakat itt dolgozzuk fel, itt vizsgáljuk meg az egyes előfordulási gyakoriságok számát egy-egy adott kódkategória esetében, vagy két, sőt több kód együttes előfordulását. Itt, a második szakaszban a nem jelenlévő fogalmak is felszínre kerülnek (látens tartalom). Egyrészt, mivel minden kód valamilyen jelentést szimbolizál, két-három kódnak az együttes előfordulása „jelentéstöbbletet” hoz létre, amely nem volt benne az eredeti szövegben, másrészt itt már fontos tartalmi mutatóvá válhat valaminek a hiánya is. A harmadik szakasz az értelmezés szakasza. A tendenciaszerű együttes előfordulások a szövegben törvényszerűségekre engednek következtetni, amelyek értelmezhetővé válnak. Ha viszont egy dokumentumban nem szerepel egy olyan kód (által jelzett fogalom), amelyet ott elvárnánk – mert pl. korábbi hasonló dokumentumokban mindig szerepelt –, akkor egy nem jelenlevő tartalomra, rejtett, látens mozzanatra bukkantunk, amely esetleg éppen „sokatmondó hiánya” miatt lehet meghatározó.

9.2.1. Kódolás és kategóriák A kódolás helye a tartalomelemzésben. A kódolás az a folyamat, amelynek révén a nyers szövegadatokat módszeresen nagyobb egységekbe soroljuk, s így lehetővé teszszük a tartalom valóban lényeges leírását és összefüggéseinek megragadását. Például a „haragszom”, „nagyszerű örömben volt részem”, „bosszant”, „szomorúságot tükröz”, „egyszer nagyon be fogok gurulni”, „örültem neki”, „mindig dühös leszek, ha ilyet látok”, „bepöccenek, ha azt látom, hogy”, „félelmet keltenek bennem” szóöszszetételeket az „érzelemnyilvánítás” nagyobb egységébe sorolhatjuk, s e címszóból alkotott betűkombinációval kódolhatjuk (é. ny. = érzelemnyilvánítás). Azokat a szabályokat nevezzük kódolási szabályoknak, amelyek a szövegelemek és a kódnévben jelölt kategória közötti kapcsolatot írják elő (másként kódolási előírásoknak is nevezik ezeket). A kódolási szabályok tehát minden tartalomelemzés központi részét képezik, s ezek előkészítése egy sor lényeges döntést igényel. Többek között az alábbi kérdésekre kell válaszolni: • Milyen kategóriákon keresztül határozzuk meg a kutatási problémát, azaz milyen kategóriákat vegyünk fel? • Milyen rendszert képezzenek a felvett kategóriák? • A tartalom milyen egységeit osztályozzuk? A kategóriák. A tartalomelemzés egyik alapelve szerint ez a típusú vizsgálódás abból áll, hogy „a sokból keveset csináljunk”. A közlemények igen nagy számú elemét (szavait, mondatait) viszonylag kevés számú elemre, kategóriára csökkentjük. Ezzel a kevesebb számú adattal, amely adatok a jelenségek egy-egy fogalmi kategóriáját képezik – már könnyebben tudunk bánni. Egy ilyen egyszerűsítő művelettel a szöveg már átláthatóvá és rendezetté válik, s az elemezhetőség szempontjából a „kevesebből több lett”.



Lényegében a kategóriák két típusát különböztetjük meg: az előre meghatározott kategóriák, a vizsgálat során kibontakozó kategóriák. A kategóriák egyik esetben sem állnak önmagukban vagy felsorolásszerű rendezetlenségben. Mindig valamilyen logikai rendszerbe rendezik a kategóriákat, s így kategória-rendszerekről beszélünk. Berelson (1971) szerint „a tartalomelemzés a kategóriákon áll vagy bukik. A konkrét tanulmányok olyan mértékben voltak eredményesek, amilyen mértékben a kategóriákat világosan fogalmazták meg és helyénvalóan alkalmazták azokat a tartalom problémáira. A találomra felépített tartalomelemzési vizsgálatok, amelyek kategóriái bizonytalanok vagy szegényesen tagoltak, majdnem biztosan érdektelen vagy alacsony minőségű kutatási eredményekre vezetnek. Noha az elemzés más szakaszaiban is szakszerű eljárásra van szükség, a megfelelő kategóriák kialakítása és definíciója központi jelentőségű. Mivel a kategóriák tartalmazzák a vizsgálat lényegét, egy tartalomelemzés sem lehet jobb, mint a kategóriái.” Kategóriarendszerek. A kategóriarendszerek legáltalánosabb formái a kategória-szótárak és a kategóriakatalógusok. Az ilyen szótárak és katalógusok (olykor „leltár”-nak is nevezik ezeket) azt határozzák meg, hogy az egyes szavak milyen magasabb fogalmi csoportba sorolhatók. Az egyik legelterjedtebb kategóriarendszer a tartalomelemzésben a Harvardi pszichoszociális szótár. Alább a III. kiadását ismertetjük, a teljesség igénye nélkül: I. Elsőrendű kategóriák Szociális világ Személyek Ő MAGA – én, engem, enyém, nekem, velem Ő MAGUK – mi, minket; mienk, velünk MÁSOK – ők, ti, őket, titeket Szerepek FÉRFI SZEREP – színész, katona, fiú, apa, báty, Caesar, Jézus, király, államfő NŐI SZEREP – színésznő, ara, lány, anya, tündér, bába, kisasszony SEMLEGES SZEREP – gyerek, európai, bárki MUNKASZEREP – olyan foglalkozások nevei, amelyek mindkét nem előtt nyitva vannak, pl. vezető, művész, ügynök Kollektívák KIS CSOPORT – ügynökség, banda, klub NAGY CSOPORT – hadsereg, egyház, párt, intézmény Kulturális világ Kulturális tárgyak ÉLELEM – bab, sör, cukorka RUHÁZAT – gomb, ruha, prém ESZKÖZÖK – telefon, autó, ceruza, zsák Kulturális környezet



KÖRNYEZET – külföld, Ausztrália, hálószoba, kabin, színház Kulturális alakzatok ESZMEI ÉRTEK – képesség, szépség, tökéletesség, műveltség, intelligencia ELHAJLÁS – abnormális, vak, őrült, részeg NORMATÍV AKCIÓ – szerződés, megegyezés, üzlet, hitel ÜZENETFORMA – művészet, könyv, készpénz GONDOLATFORMA – absztrakció, értékelés NEM SPECIALIZÁLT TÁRGY – elvont hivatkozás a tárgyakra, pl. tőke, részlet, ügy Természeti világ TESTRÉSZ – kar, comb, agy, arc TERMÉSZETI TÁRGY – növény, ásvány, hal TERMÉSZETI VILÁG – öböl, tér, hegy stb. Minősítők ÉRZÉKI HIVATKOZÁS – szag, szín, hangos, fekete IDŐHIVATKOZÁS – nappal, ezután, korábban, valamikor MENNYISÉGI HIVATKOZÁS – összead, nagy, sok TÉRBELI HIVATKOZÁS – hátul, elöl, a kanyarban Pszichológiai folyamatok Érzelmek, érzelmi állapotok ÉLÉNKSÉG – figyelem, éber, érző TÖREKVÉS – mohó, törekszik, kezdeményez GYENGÉDSÉG – csodál, vonzódik, kedves, flörtöl KÉTSÉGBEESÉS – félénk, konfliktus, riasztó HARAG – dühöng, megvető, felhevült, ágál Gondolatok ÉRZÉKEL – percepciók és ismeretek, pl. megjelenik, tudatában van, olvas stb. GONDOL – feltételez, választ, vél HA (FELTÉTEL) – feltététes szók, pl. esetleg, csaknem, úgyszólván EGYENLŐ – hasonlóságot jelentő szók, pl. hasonló, ugyanaz stb. NEM – tagadást jelentő szók, pl. nem, sem, nincs, semmi OK – oksági viszonyt jelentő szók, pl. okoz, előidéz, kivált Értékelések



JÓ – csodálatos, tiszta, megfelelő ROSSZ – ócska, vacak, durva KELL – kötelesség, illik Viselkedési folyamatok Szocio-emocionális akciók KOMMUNIKÁL – megszólít, válaszol, közöl KÖZELEDÉS – érkezik, hoz VEZET – segít, irányít ELLENŐRZÉS – korlátozó cselekvések, pl. megállít, letartóztat, megköt, lefékez TÁMADÁS – ellenséges akciók, pl.: megtámad, üt, zaklat ELKERÜLÉS – távolodó mozgások, pl. elhagy, elmegy KÖVETÉS – egyetért, beleegyezik Személytelen akciók KÍSÉRLET – célra irányuló cselekvések, pl. szándék MUNKA – szerkeszt, főz, alkot, dolgozik KAP – elintéz, elér, hozzájut BIRTOKLÁS – elfoglal, hozzá tartozik KIVET – fúj, szór, okád, székel II. Másodrendű jelzetek Intézményi keretek AKADÉMIAI – tanít, kiadó, egyetem, MŰVÉSZETI – előadás, színésznő, elbájol KÖZÖSSÉGI – szokás, hagyomány, vizit GAZDASÁGI – üzlet, költség, adósság CSALÁDI – házasság, férj JOGI – szerződés, per, ítélet ORVOSI – betegség, kezelés, operáció KATONAI – háború, kard, egyenruha POLITIKAI – kampány, kinevezés FELÜDÜLÉSI – sport, úszás, ünnepnap VALLÁSI – mágikus, rítus, ima TECHNOLÓGIAI – mérnök, gép, nyomda



Státus-ismérvek MAGASABB STÁTUS: – nagynéni, orvos, király EGYENLŐ STÁTUS – hitves, kolléga, haver ALACSONYABB STÁTUS – gyerek, szolga Pszichológiai témák NAGYÍTÁS – túlzó szavak, rendszerint melléknevek vagy határozószók, pl. szörnyen, reménytelenül, irtóra CSÖKKENTÉS – többnyire melléknevek vagy határozószók, amelyek bizonytalanságot vagy kétséget fejeznek ki, pl. részben, haboz, fél JEL-ERŐ – erőt és cselekvési képességet kifejező szók, pl. hozzáértő, képes JEL-GYENGESÉG – sajnos, elszalaszt, süllyed, belenyugszik JEL-ELFOGADÁS – személyek közti elfogadást kifejező szók, pl. csodálat, nagyrabecsülés JEL-ELUTASÍTÁS – féltékenység, harag, mogorvaság MASZKULIN TÉMA – a férfi nemiség szimbólumai, pl. férfitag, kakas, csődör FEMININ TÉMA – a női nemiség szimbólumai, pl. mellek, kecses, szirom, bársonyos SZEX TÉMA – közvetett vagy közvetlen utalások a nemi aktusra, pl. ölel, csókol, nemz TEKINTÉLY TÉMA – a tekintély meglétével vagy gyakorlásával kapcsolatos szavak, pl. elrendel, felállít, utasít VESZÉLY TÉMA – veszélyt vagy riadalmat jelentő szavak, pl. int, figyelmeztet, riaszt HALÁL TÉMA – halált, véget jelentő szavak IKARUSZ TÉMA – az emelkedéssel, zuhanással, vízzel és tűzzel kapcsolatos szavak A Stanfordi politikai szótár. Ez a politikai tartalomelemző szótár nemcsak kategorizálja az egyes politikai helyzetben elhangzó kijelentéseket, hanem az intenzitásuk szerint skálázza is azokat. A skála, az Osgood-féle szemantikus differenciál elvét alkalmazza. A skálázás az egyes kijelentéseket három alapvető dimenzió: pozitív– negatív, erős–gyenge, aktív–passzív mentén osztályozza, és minden egyes dimenzión belül egy hétpontos skála valamelyik pontját kell megjelölni attól függően, hogy a kérdéses dimenziót milyen határozottan képviseli. Nézzük először a skálát:

Pozitív

+3

+2

+1

0

–1

–2

–3

Negatív

Erős

+3

+2

+1

0

–1

–2

–3

Gyenge

Aktív

+3

+2

+1

0

–1

–2

–3

Passzív

Nézzünk néhány konkrét esetet. Ha például a támad és a fenyeget kategóriába tartozó kijelentéseket találunk egy szövegben, mind a támad, mind a fenyeget szó az aktív–passzív dimenzióban a pozitív oldalon helyezzük el. Nyilvánvaló, hogy a támad az aktivitás nagyobb, intenzívebb fokát képviseli, mint a fenyeget, ezért ez a két kijelentés körülbelül így helyezkedne el a skálán: támad

✗



Aktív

+3

+2

+1

0

–1

–2

–3

Passzív

0

–1

–2

–3

Passzív

fenyeget

✗ Aktív

+3

+2

+1

Amikor a Stanfordi politikai szótárral végezzük a tartalomelemzést, nemcsak azt vizsgáljuk meg, hogy az egyes dimenziókban hány kijelentés jelenik meg, hanem megnézhetjük és regisztrálhatjuk az egyes szavak intenzitását is. Mivel minden dimenzióban három pozitív (+3, +2, +1) meg három negatív (–1, –2, –3) és egy semleges értékhely (0) van, a Stanfordi politikai szótár 3 × 7 = 21 kategóriára osztja a kijelentéseket. Ez azonban csak az egyik lehetőség. A szótár (és a beépített skála) emellett azt is lehetővé teszi, hogy egy elemzési egységet több, esetleg mindhárom síkon elbíráljunk, s ezáltal az osztályozásnak már egészen finom lehetőségét kínálja. Meg kell jegyeznünk, hogy a saját piackutatási céljainkhoz illeszkedő egyedi kategória-rendszert is készíthetünk, amelybe a szemantikus differenciál skáláját mint kvantifikáló mércét építjük be. A kategória-rendszerek, amelyekkel a tartalomelemzésben dolgozunk ennél jóval összetettebbek, több fogalmi csoportot tartalmaznak. Minket olyan előfordulások érdekelnek, amelyek a fentiekben bemutatottaknál jóval összetettebbek: a támad és a fenyeget kategóriák milyen közönség előtt hangzanak el gyakrabban, a hallgatóság milyen jellemzőkkel bír (nők, férfiak, vegyes, nem meghatározható), mikor fordul elő gyakrabban a támad kategória, milyen más kategóriák közelségében (ha kérdést intéznek az illetőhöz, akitől a közlés származik, milyen típusú az a kérdés), hol fordul elő inkább a „fenyeget” kategória? A Levin–Spates-féle értékkatalógus. A piackutatásban gyakran vetődik fel az érték, értékrendszer kérdése. Egy spontán közlésből, négyszemközti vagy csoportos beszédből (közleményből) kívánunk a beszélők értékeire következtetéseket levonni, legjobb, ha a tartalomelemzéshez folyamodunk. Egy ilyen célzatú vizsgálatban a White-féle értékkatalógus Levin és Spates által átdolgozott formája lehet irányadó. A tartalomelemzésre alkalmas értékkategóriákat az alábbiak szerint rendszerezték: • Instrumentális Teljesítmény. Azok az értékek, amelyek az emberekben teljesítménymotivációkat keltenek, amelyek kemény munkára, a gyakorlatiasságra vagy a gazdasági értékekre helyezik a hangsúlyt; gyakran fejeződnek ki abban, hogy magasra értékelik a végzett munka társadalmi hozamát, illetve a tulajdont. Kognitív. Ezek azok az értékek, amelyek a tudást mint öncélt, illetve mint a siker, a jólét és a boldogság elérésének eszközét tartják fontosnak. Gazdasági. A gazdasági értékek kollektív (országos, állami, iparági, intézményi) szinten jelentkeznek, ebben térnek el az egyéni teljesítménycéloktól. • Expresszív Önkifejezési. Idetartozik minden önkifejezéssel kapcsolatos érték és cél. A legfontosabbak: humor, játék és általában mindenféle mulatság, relaxáció, izgalmas új felfedezések, utazás. A művészetek és a szépség éppúgy szerepelnek, mint más önkifejezési formák, kreatív tevékenységek. Csatlakozási, affiliációs. A szociális környezet elvárásainak, valamilyen csoporthoz vagy egy másik személyhez tartozás vágyának lehetnek a következményei. Az egyén társaságkedvelő hajlama, barátságai állnak a kategória középpontjában. Az valahová tartozás (affiliáció) célja megmutatkozhat konformitásban, csoport iránti lojalitásban, barátságban vagy mások által irányítottságban. Mások iránt tanúsított figyelem, törődés másokkal. A törődés nem függ a másokkal való interakció vágyától. A csatlakozási értékekkel ellentétben ez a kategória olyan beállítódásokra és érzésekre összpontosít, amelyeket vagy egy konkrét csoport, vagy az egész emberiség iránt érzünk. Következésképpen elvontabb célok tartoznak ebbe a kategóriába, mint a konkrétabb csatlakozási igényhez. Vallási-filozófiai. Ebbe a kategóriába az élet végső értelmével és az istenség szerepével foglalkozó célok tartoznak, a túlvilági élettel kapcsolatos foglalatosság. 60 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


• Egyéb Individualista. Ez a kategória olyan értékeket foglal magában, amelyek az egyén jelentőségét hangsúlyozzák, egyedi személyiségének kifejlődését, személyes függetlenségét, valamint az egyén személyiségének a lázadást is magában foglaló kiteljesedését. Élettani. Az ide tartozó célokat olyan egyszerű élettani szükségletek keltik, amilyen az éhség, a nemi vágy, a testi egészség és a fizikai biztonság. Politikai. Ehhez a kategóriához kollektív (állami, helyi, országos vagy nemzetközi) célok tartoznak, középpontban a csoportos döntéshozatal folyamatával. Egyéb. Minden, eddig nem említett cél (amilyen a remény, a becsületesség, a tisztaság, szerénység, a jó modor). Észre lehet venni, hogy a kategorizációs rendszer inkább a rejtett (látens) tartalom kódolását kívánja meg, mint a manifeszt tartalomét. A fenti kategória-rendszer (amennyiben ezt a tartalmak kódolására használják, akkor „kódrendszer” a neve!), a szerzők próbakódolásnak vetették alá. A tesztelések alapján, a kutatók úgy vélik, hogy a kódrendszer eléggé megbízható ahhoz, hogy a tartalomelemzésben használható legyen.

9.3. 2.9.3. A tartalomelemzés egységei 9.3.1. A kódolási vagy elemzési egységek Minden empirikus vizsgálat első feladata annak meghatározása, hogy mit is kell megfigyelni, rögzíteni, majd adatnak tekinteni. „Adatok”-ról beszélünk, mert egy empirikus vizsgálathoz nagyszámú információhordozó egységre „adat”-ra van szükség. Az egységképzés azt jelenti, hogy meghatározzuk ezeket az egységeket, határaik mentén elkülönítjük őket, majd azonosítjuk őket az elemzés számára. A tartalomelemzésben lényegében ugyanúgy állapítjuk meg a vizsgálat egységeit, mint a megfigyelés esetében a megfigyelési (elemzési) egységeket (lásd ott). A tartalomelemzés esetében ezeket kódolási egységnek hívjuk Az kódolási (elemzési) egységek megállapítása két szempontból is lényeges előkészítő feladat: • Az egységek meghatározásával válik egyértelművé, hogy a kitűzött kutatási cél miként és milyen alapegységeken keresztül vizsgálható. • A kódolási egység a mintavételi eljárást lényegesen befolyásolja. Olyan piakutatási megbízásban pl., amelyben egy telefonszolgáltató az előfizetők telefonhasználati szokásairól kíván mélyebb ismereteket szerezni, a kódolási egységeket az ügyfélszolgálathoz beérkezett telefonok közül – véletlen, rétegzett vagy csoportos mintavételi eljárás szerint – lehetne választani. Ezt követően minden kiválasztott hívásból a 30. és 90. másodperc közötti időben elhangzott előfizetői közlést tehetnénk meg kódolási (elemzési) egységnek. A 30. mp. előtt és a 90. mp. után elhangzottakat figyelmen kívül hagyjuk. Nem elég meghatározni, hogy milyen kategóriák szerint osztályozzuk, azaz milyen kategóriákhoz soroljuk a szavakat, mondatokat, kijelentéseket. Az elemzőnek azt is el kell döntenie, hogy milyen természetű (kódolásielemzési egység), illetve milyen terjedelmű egységeket (szövegegységeket) kódol majd a kategóriákba. E tekintetben is különböző lehetőségek állnak fenn, mert kódolási egység lehet: a fogalom, a téma, a szereplő típusok és a műfaj. Kétségtelen, hogy a leggyakrabban használt kódolási egység a fogalom (s ennek fizikai hordozója, a szó) volt, amely egyben a gyakorlatilag lehetséges legkisebb kódolási egység is. A múltban, főleg a nagy kiterjedésű vizsgálatok esetében, kerülték, mert igen költséges volt. A számítógépek és a tartalomelemző szoftverek megjelenése óta ez a szempont lényegében elesett.



Gyakran használt kódolási egység a téma is. A tartalomelemzésben azonban a „téma” fogalmát sokkal szűkebb értelemben használják, mint a köznapi életben. A téma egy egyszerű értékelő megállapítás valamivel kapcsolatban. Szinte nélkülözhetetlen eleme a piackutatásban alkalmazott tartalomelemzésének. Ezeket a témákat kell azután kategóriákhoz sorolni, azaz kódolni. A téma, mint kódolási (elemzési) egység problematikus lehet, amiatt, hogy sokszor elég nehéz a témát – vagy egyszerre jelenlévő több témát – a bonyolultabb mondatokból kihámozni. Olyan tartalomelemzéseknél, ahol a közlemény történetet mutat be, pl. reklám, szerepjáték a fókuszcsoportban, fogyasztói szokások vizsgálata stb., jól bevált kódolási egység a szereplő típusok, amelyekkel a tartalom egésze jól jellemezhető. Ha arra vagyunk kíváncsiak, hogy milyen tartalmi jellegzetességei vannak annak, hogy valamilyen közlemény egyik vagy másik műfajban jelenik meg, akkor a műfaj is lehet kódolási egység. Más szóval, akkor érdemes a műfajt elemzési (kódolási) egységnek megtenni, ha kimondottan az érdekel minket, hogy van-e a kommunikációs műfajnak hatása a befogadóra (pl. ha ugyanazon termék vagy szolgáltatás esetén, a különböző marketingkommunikációs eszközök hatását kívánjuk vizsgálni). A kódolási egység kiválasztása éppen úgy befolyásolhatja a tartalomelemzés végeredményét, mint a kategóriák megválasztása. Három amerikai tartalomelemző 1942-ben négy különböző kódolási egységgel dolgozta fel ugyanazokat a dokumentumokat. A négy módszer egyezést mutatott a tartalmi tendenciák irányai tekintetében, csupán azok terjedelmében mutatkoztak különbségek.

9.3.2. A szövegegységek Másik szempontot követ az a gyakorlati kérdés, hogy egy közlemény szövegében, mondjuk a fókuszcsoportok vagy egyéni mélyinterjúk szöveges átiratában, milyen kisebb részekre, milyen „szövegegységekre” tagoljuk az előttünk lévő többoldalas közléseket. A szövegegységek segítségével kisebb részekre tagoljuk a szöveget. A tartalomelemzésben, a szövegegység kérdése úgy merül fel, hogy hol, milyen szövegrészekben (mettől meddig) keressük, hol leljük fel az előzetesen meghatározott kódolási (elemzési) egységet. Amennyiben a különböző témák változékonyságát kívánjuk vizsgálni, a témák előfordulását figyeljük, és ahol előfordul, ott kódoljuk, mert ilyenkor a téma a kódolási egység. A témavariációkat úgy kódoljuk, hogy valamilyen kategóriába sorolunk minden egyes témát (lásd a Kategóriarendszerek c. alfejezetet is). Az azonosított témákat kódoljuk, pl. az értékkatalógus kategóriái szerint: egyik „expresszív: önkifejezési” téma, a másik „instrumentális: kognitív”. Az még nem elég az elemzéshez, hogy hányszor szerepelnek az egyes témák a közleményben. E kódok mellett kell szerepelniük más alapkódoknak is. Ki közöl ilyen témát? Nő, férfi, városi, vidéki, fiatal, idős, stb.? Melyek még a személyes jellemzői? Elfogadja a témát vagy elutasítja, esetleg bizonytalan vagy csak hivatkozik egy másvalaki által felvetett témára. Elemzésünknek csak akkor lesz értelme, ha az alap- és a különböző tartalmi kódok kombinációjának a vizsgálatát is elvégezzük a kódkombinációk gyakoriságát megszámláljuk, és ezeket értelmezzük. Ha csak a témákat kódolnánk a kategória-rendszer alapján, azt kapnánk, hogy a teljes szövegben milyen gyakoriak voltak az egyes témafajták (a kódok gyakorisága adja ezt meg). Ehhez az egyszerű művelethez nincs szükség a szöveg tagolására. Viszont ennél többet is akarhatunk! Ha törvényszerűségeket keresünk a kódkombinációk előfordulásában (aki ezt a témát mondta, az ilyen és ilyen jellemzőkkel bír), akkor arra kell figyelnünk, hogy adott logikai egységen belül milyen kódok fordulnak elő. Ezért kell szövegegységekben gondolkodni, s azok a kódok tartoznak egybe (alkotnak egy kombinációt), amelyek egy szövegegységen belül fordulnak elő. A közlemény részei (makroszerkezet): • A szövegegység a közlemény legelemibb része. • A szakasz több szövegegységet foglal magában. A dokumentum több szakaszból áll. Általában egy logikai vagy kommunikációs egységet tehetünk szakasszá. Nem föltétlenül esik egybe a bekezdéssel (de egybe is eshet attól függően, mi a kisebbik szövegegység). Egy fókuszcsoportban vagy mélyinterjúban a beszédtéma váltása új szakasz kezdetét jelentheti. • A dokumentum az egész szöveg, amit éppen elemzünk. Kutatási célzatú tartalomelemzésben több dokumentum is szerepelhet, pl. mindegyik mélyinterjú szövege egy-egy különálló dokumentum vagy közlemény. A vizsgálat dokumentumokon összehasonlításával is történhet, egyazon tartalomelemzési



folyamaton belül, azzal a feltétellel, hogy minden egyes dokumentumot ugyanazokkal a kategóriákkal kódoljuk, és a szövegegységek megegyeznek. A szövegegység (mikroszerkezet) a tartalomelemzésbe vett közleménynek a kutatási célhoz leginkább igazodó része. A szövegegységek lehetnek: szavak, sorok, mondatok, bekezdések. A szavakat választjuk szövegegységnek, ha • nyelvészeti, lexikális kutatást végzünk, • az adott tárgykörben a szó- vagy fogalomhasználatra vagyunk kíváncsiak. A sorokat választjuk szövegegységnek, ha a szöveg természetes módon sorokra tagolt (pl. versek) vagy olyan dokumentumok esetében, mint pl. számlák, vásárlási naplók, a szövegértés folyamatát nem zavarja meg a sortörés. A mondatokat választjuk szövegegységnek, ha a mondat szórendje vagy a nyelvhelyesség fontos, a dokumentum természetesen tagolódik mondatokra, mint pl. a jogi szövegekben. A bekezdéseket választjuk szövegegységnek, ha a dokumentum rövid bekezdésekből áll, mint az újságcikkek, tudományos öszszefoglalók, minden bekezdés egy külön témát képvisel vagy a bekezdések mindegyike egy-egy közlés, mint a párbeszédek esetében; kvalitatív piackutatásban gyakran választjuk a mélyinterjúk és a fókuszcsoportok (átiratainak) szövegegységeként. A tartalomelemzés kvantitatív és kvalitatív felfogásmódja sokat közeledett az utóbbi időkben, olyannyira, hogy ma már az eredetileg kvalitatív adatfeldolgozásra kidolgozott szoftverprogramok integráltan, mindkét szemléletmódban képesek kezelni a tartalomelemzés adatait. A kétfajta kezelésmód közötti lényeges különbség az, hogy a kvantitatív tartalomelemzésben a szövegegységek konkrét kódolása előtt a kategória-rendszer, amely szerint a kódolás történik, eleve adott, előre meghatározott, míg a kvalitatív tartalomelemzésben a kategóriáknak csak egy kis része az, amit előre meghatároznak. Amit a kutató előzetes vizsgálataiból, tapasztalatából, vagy az eredmények összehasonlíthatósága érdekében más vizsgálatokból emelt át, azt eleve beleveszi a kategóriáiba, majd a szövegegységekben, ahol ezeket a kategóriákat felleli, ott kódolja. A kategória-rendszer nagy része a „szabad kódolás”-nak ad teret. Ez azt jelenti, hogy a szövegegységeken (minimum kétszer: átolvasva és aprólékos elemzéssel) végighaladva, a kutató hagyja, hogy „hasson rá” az adott szöveg jelentése. A kvalitatív tartalomelemzést végző kutató ebben a folyamatban menet közben alakítja ki a tanulmányozott közleményre jellemző kategória-rendszert. (Ez az adatokban „megalapozott elmélet” felfogásmódja.) Ám ez az elemzési mód is integrálódik – a korszerűbb felfogásban – a kvantitatív szemléletre jellemző statisztikai adatfeldolgozással. Egy ilyen, integrált adatkezelésmóddal az eredményekből levont következtetések konzisztenciája, statisztikai fogalommal „belső érvényessége”, jelentősen megnő.



Ha a kvalitatív és a kvantitatív kutatás adatait, amelyeket itt három-három háromszöggel ábrázolunk (amelyek három kvantitatív és három kvalitatív módszert jelképeznek), egy-egy ponton érintkeznek, az eredmények érvényessége nincs biztosítva.

5. ábra - A kvantitatív és kvalitatív módszerek integrálásával nyert belső érvényesség növekedése

A kérdés az, hogy a kvalitatív jelző az adatokra vagy az elemzésre vonatkozik. A szerencsés az, ha mind az adatokra, mind az eljárásra vonatkozik a kvalitatív jelző mindamellett, hogy hasznos a kvantitatív módszerek előnyeiből származó „számszerűsítést” is belevonni eszköztárunkba. A tartalomelemzés használható tisztán kvalitatív módon, a „megalapozott elmélet” kánonjai szerint, de alkalmazható úgy is, hogy a válaszadó fogyasztók fogalomhasználatának mintázatait számszerűsítjük, s ekkor már integrált vagy köztes módszertanról beszélünk. (A vektoriális és a mátrix vizsgálatok a tartalomelemző szoftverek részei.) Más esetekben, a tartalomelemzés felfogható egyértelmű kvantitatív módszerként is, mint a statisztikai gyakoriságokra építő szókincsvizsgálatok, egyénekre vagy csoportokra jellemző „szótárak” vagy „szókészletek” készítése esetén. A nehézség abból származik, hogy szemléletmódot kell váltania annak, aki a számszerűsített tartalomelemzésről áttér a kvalitatív megközelítésre. Akármelyik (kvalitatív, kvantitatív vagy integrált) kutatási szemléletről is legyen szó minden esetben a jelentésadás a középponti téma. Tehát az, hogy a fogyasztó milyen jelentést ad a szóban forgó termék használatának, milyen jelentéssel ruházza fel azt. A kvantitatív tartalomelemzés inkább a nyílt viselkedés mérésére alkalmas (manifeszt tartalmak), lehetővé téve a felmérés megismétlését és összehasonlítását más felmérésekkel, míg a kvalitatív tartalomelemzés a rejtett, nem tudatos, lappangó (látens) jelentések, igények és motivációk kutatását hivatott szolgálni.

9.4. 2.9.4. Számítógépes tartalomelemzés a kvalitatív piackutatásban A tartalomelemzés ma már szinte csak automatizált formájában ismert. Számos szoftverprogram áll rendelkezésre az elemzés elvégzésére. A legrégebbi, olykor még ma is használt, a The General Inquirer, amit a Childes program követ, számos újabb verziójával. Lényegesen újabbak és komplexebbek a VB Pro, az ATLAS.ti, a QSR NUD*IST 4.0, QSR NUD*IST VIVO 1.0 vagy 1.2 (továbbfejlesztett verzió Windows 95/98ra) és a WinMAX Pro. ’98.

9.4.1. A QSR NUD*IST 4.0 és a VIVO 1.2 ismertetése Mindkét program a kvalitatív kutatásokat támogató szoftverek sorába tartozik. Ezek közül komplexitásával és rendkívüli sokoldalúságával emelkedik ki – főként a beépített keresőfunkciók és az elemző- illetve a modellező modulok terén. A QSR NUD*IST 4.0 szoftvert nemnumerikus és strukturálatlan (nem rendezett) adatok kezelésére és a kvalitatív elemzés céljaira dolgozták ki. Kutatástechnikailag, az adatok kvalitatív elemzése az index- (vagy



kód)rendszer kialakításával, a nem strukturált adatokban rejlő válaszmintázatok keresésével és elméletalkotással érhető el.

9.4.2. A szoftver módszertani alapjai Mindkét NUD*IST program a Glaser–Strauss-féle „megalapozott elmélet” modelljét követi. Ezt szokás „lokális elméletnek”, „terep-adatokban gyökerező elméletnek” is nevezni. Fontosságát az utóbbi két évtizedben fedezték fel s kezdték alkalmazni a pszichológiában, a szociológiában, az antropológiában s legújabban a piackutatásban, illetve a közvélemény- és médiakutatásban is. Az elmélet lényege a prekoncepciók minél nagyobb mérvű kiiktatása a tudományos kutatás folyamatából. Ez úgy érhető el, hogy a megfigyelések, csoportos beszélgetések, interjúk, leírások, nyitott kérdésekre adott válaszok nem strukturált nyelvi mintáit olyan adatforrásként kezeli, amelyek bizonyos egyénekre vagy csoportokra jellemző szabályszerűségeket mutatnak. Amint ezen törvényszerűségek megismerhetővé válnak, következtetni lehet arra, hogy a válaszadók miként gondolkodnak, éreznek, milyen értékeket tartanak meghatározónak a szóban forgó területtel kapcsolatban. Ebből épít fel a kvalitatív kutató egy „lokális elméletet” (elméletképzés), amely arra a jelenségre érvényes, amiből az adatok származnak. Az elméletképzést a programba építetett tartalomelemző eszközök biztosítják. A tartalomelemzés adatai alapján történik végül a elméletképzés. A marketingben, leginkább a fókuszcsoportok és az egyéni mélyinterjúk magnóvagy videoszalagra rögzített számítógépes átiratai vizsgálhatók tartalomelemzéssel. A strukturálatlan (pl. természetes beszéd) szöveg egységekre és szakaszokra bontását követően kell kialakítani egy kód- vagy indexfát, ami azokat a kategóriákat tartalmazza, melyeket valamilyen szempontból fontosak lehetnek a kutatásban. Ezeken kívül a NUD*IST lehetőséget kínál az ún. „szabad kódolásra” is. Ennek éppen a Glaser–Strauss-féle megalapozott elmélet felfogásban van jelentősége: a szövegegységek és szakaszok átvizsgálása közben olyan szempontok merülhetnek fel a vizsgált személyek nyelvi kifejezéseiben, amelyekre a kutató eleve nem gondolt, s ilyen szempontok kódolásával és új kategória felvételével a kódrendszerbe új dimenziókkal bővülhet a kutatás horizontja. Amennyiben a NUD*IST által biztosított egyszerű vagy összetett keresőfunkció segítségével elegendő elemszámú mintát találunk más megkérdezettek megnyilvánulásaiban, melyek ebbe a kategóriába sorolhatók (találati pontszám), ezeket valamilyen statisztikai programba exportálhatjuk (pl. SPSS, Excel, WordStat stb.). Ha ez az újonnan kialakított kategória szignifikánsnak mutatkozik, akkor az elméletalkotás egyik elemét máris adatokból származónak és hitelesnek vehetjük, s elkezdhetjük az összes kódolt kategória (vagy „csomó”) szisztematikus vizsgálatát a Node Explorer nevű NUD*IST funkcióval. A program végül választ ad a többkritériumos keresés segítségével (pl. a Mátrix vagy a Vektoriális Indexelés funkció segítségével) a kategóriák közötti jelentésbéli összefüggésekre is. A program képes mindegyik „logikai operátor” alkalmazására, a kódok együttjárásának, illetve a kódok kereszttáblás mátrixának vizsgálatára is. Egyik kiemelkedő képessége a NUD*IST-nak a hipotézisalkotás mellett a hipotézistesztelés.

9.4.3. A QSR NUD*IST 4.0. alkalmazása A Szent István Egyetem Marketing Intézetében a QSR NUD*IST 4.0-t az „Élelmiszer-fogyasztói szokások” kutatásának keretein belül használtuk. Kvalitatív piackutatásainkat fókuszcsoportok és egyéni mélyinterjúk sorozata képezte, aminek keretein belül a borfogyasztás és a borok csomagolásának fogyasztói fogadtatása állt. A borfogyasztási szokások és a bor csomagolásának értékelésének vizsgálatára létrehozott fókuszcsoportok szövegét magnóra vettük, és ennek átiratát vittük be a NUD*IST programba.

9.4.4. A kvalitatív piackutatás eredményei a QSR NUD*IST 4.0-val A kutatásoknak azokat az részeredményeit mutatjuk be, amelyek a hipotézisalkotással-hipotézisteszteléssel kapcsolatosak. A fókuszcsoport a vásárlási és borfogyasztási szokásokat, a borhoz való viszonyulást, a csomagolás szempontjainak feltárását tűzte ki célul. Hipotézisünk az volt, hogy a férfiak és a nők között jelentős különbségek mutatkoznak a borhoz való hozzáállás terén: érzelmi viszonyulásban, érzelemnyilvánításban és állásfoglalásban, sajátos hangulatok említésében és leírásában, fogyasztási szokásokban, esztétikai megítélésben. Ha vannak eltérések, akkor mely összetevőkben? 65 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A továbbiakban a QSR NUD*IST jelentéskészítőjéből idézünk, egy-egy kategória komplex eredményeit mutatva be. Hipotéziseink tesztelésének néhány releváns elemét foglaltuk össze az alábbi táblázatban. Az arányszámokat a kódgyakoriságok és együttes előfordulások (együttjárás) alapján számoltuk. Ezen relatív értékek 0,00 érték esetén a férfiak/nők egyenlő számú megnyilatkozását jelentik az éppen tanulmányozott kategóriában (kódgyakoriságok alapján számolt frekvenciák) a 0,00–1,00 közöttiek a férfiak, az 0,00 és mínusz 1,00 közötti értéktartomány a nők túlsúlyát mutatja. A tartalomelemzés adatai: Bor fókuszcsoport

férfi/nő megnyilvánulások arányszámához viszonyított adatok

küllem, általános benyomás

0,07

esztétikai szempontú megítélés

– 0,13

üvegforma figyelembevétele

– 0,03

érzelmi állásfoglalás

0,00

sajátos hangulat implikációja

– 0,33

tetszésnyilvánítás

1,04

tetszés- és nemtetszés-nyilvánítás (összesen)

1,60

szertartásosság a fogyasztásban, a helyzetben (a borral való foglalatosság)

1,79

tradíciók követése, ünnepi alkalmak

– 0,52

A tartalomelemzéssel végzett hipotézistesztelés a NUD*IST segítségével összetett folyamatokat tár fel a fiatal borfogyasztók viszonyulásában. Így hipotézisünk, miszerint eltérés van a férfiak és nők között a borfogyasztás tekintetében – részben cáfolódott, részben igazolódott és differenciálódott. A következő „gyökérkódokban” (a kódfa főkategóriái, amelyek többszintű alkategóriákat tartalmaznak): küllem, általános benyomás, esztétikai szempontú megítélés, üvegforma figyelembevétele nem mutatkozott jelentős eltérés a férfiak és a nők megnyilvánulásai között.

6. ábra - A tartalomelemzés grafikus ábrázolása



Árnyaltabb kép rajzolódik ki az emocionális megnyilvánulások gyakorisága alapján. Az általános érzelmi állásfoglalás egyenlő gyakoriságú megoszlásban szerepel a fókuszcsoportban, míg az összesen tetszés- és nemtetszés-nyilvánítás szignifikánsan a férfiak javára tér el. Bár a férfiak és a nők az érzelemnyilvánítás terén egyforma gyakorisággal nyilvánulnak meg, a nők viszont jelentősen eltérnek abban, ahogyan érzelmi, hangulati állapotaikat a borral, borvásárlással, -ajándékozással, borfogyasztási helyzettel kapcsolatban felidézik. A fogyasztás módjában és indítékaiban szintén szignifikáns eltérés mutatkozik egyrészt a szertartásos foglalatosság, az iszogatás-ízlelgetés szertartásossága tekintetében a férfiak javára, másrészt a tradíciók követését, a családi ünnepek megülését, baráti társaságok, házibulik szokásait, mint egyik gyakori borfogyasztási indítékot, a fiatal nők említik szignifikánsan gyakrabban.

10. 2.10. A repertoárrács technika mint kvalitatív eljárás A piackutatás megtervezésének egyik alapkérdése a helyes interjútípus megválasztása. Dönthetünk az egyszerű interjú és a mélyinterjú mellett, illetve választhatunk a szerkesztettség tekintetében a strukturált, félig-strukturált vagy a strukturálatlan interjútípusok között. Természetesen a strukturálatlan interjú jobban illeszkedik a kutatás kezdeti tájékozódó fázisához, míg a félig-strukturált mélyinterjú a feltáró szakasz sajátja. A strukturált interjú – mely köztudomásúan nem lehet mélyinterjú – az adatnyerés azon szakaszában alkalmazandó, amikor már számszerűsített, illetve számszerűsíthető adatokra van szükségünk. A repertoárrács technika a George Kelly (1955) nevéhez fűződő „személyes konstrukciók” elméletéből nőtt ki (olykor repertoárrács tesztnek is szoktak nevezni). A módszer marketingben való alkalmazásával – kissé változtatott formájában – a Klaus Grunert és Jan-Benedict Steeenkamp (1989) nevével fémjelzett kutatásmódszertanban találkozhatunk (Wageningeni Egyetem).

10.1. 2.10.1. Elméleti háttér Miben jelent alapvető előnyt a repertoárrács technika egy szokásos félig-strukturált mélyinterjúval szemben? Ehhez érdemes röviden áttekinteni:



• a kvalitatív piackutatás adatnyerésének fő jellegzetességeit és • a repertoárrács módszerének alapjául szolgáló „személyes konstrukciók” elméletét. A kvalitatív piackutatás egyik alapvetése, hogy nem a „mennyi” kérdésre keresi a választ, hanem a „hogyan”-ra összpontosít. Ez azt feltételezi, hogy nyomára kell jutni nemcsak annak, hogy miként gondolkodik a fogyasztó, hanem annak is, hogy miként észlel, milyen értékek és tudattalan motivációk irányítják választásait. Ezen túl, figyelembe kell vennünk a vásárlás, a termék megszerzésének (birtoklásának) szubjektív hasznát, illetve ennek a haszonnak a képzetét a fogyasztó fejében. E „haszon-képzetre” az a kérdés ad válasz, hogy „Mire lesz jó ez a termék?”. George Kelly személyes konstrukciók elméletében ez úgy hangzik, hogy „Milyen jövőbeli állapotát illető előrejelzéseket képes biztosítani a fogyasztó számára a termék?”. Ebben a kérdésfelvetésben hasonlatos a kvalitatív piackutatás és Kelly nézőpontja: Hogyan tudhatjuk meg, hogy a kliensek miként látják az adott terméket, milyen egyéni „szemüvegen” keresztül értékelik annak tulajdonságait? Kelly alaptétele szerint a személyiség azoknak a mentális struktúráknak a szerveződése, amelyeken keresztül a személy a valóságot látja. Ezeket nevezi Kelly személyes konstrukcióknak. Ezekre azért van alapvető szükségünk, hogy viszonylagos biztonsággal tudjunk előrejelzéseket tenni a jövendő eseményékkel kapcsolatban. Gyakorlatilag minden szociális esemény – még az oly egyszerűnek tűnő is, mint egy bevásárlás – számos kimondott és rejtett előfeltételezést és előrejelzést tartalmaz. Ezek az előrejelzések módosulnak a tapasztalat alapján, úgy, hogy a személy a mentális konstrukciói módosítására kényszerül.

10.1.1. A személyes konstrukciók elméletének kulcspontjai A tapasztalások befolyásolják az elvárásokat, viszont az elvárások befolyásolják az észlelést. A közvetítő közeg, amelyiken keresztül mindez történik, a személy konstrukcióinak rendszere. A konstrukciók rendszere egyedi és a személy egész életén keresztül fejlődik, változik. Kellyt három olyan probléma foglalkoztatta, mely szinte azonos a kvalitatív marketing kérdésfelvetéseivel:

10.1.2. A „számjáték” bűvölete A Kelly által felvetett probléma az volt, hogy egy olyan tudományterületen, mint a pszichológia értelmetlen ugyanazt a gondolkodási sémát alkalmazni, mint amit a természettudományok használnak. Amikor a személyiség megértéséről van szó a nagy számok (nagy minták) alapján történő statisztikai következtetések csak korlátozottan érvényesek, mert az egyes emberek személyisége annyira változékony, hogy csupán leegyszerűsítés alapján lehet általánosított törvényekre alapozni a megértést. Érdemes észrevenni, hogy a kvalitatív piackutatás látásmódja ugyanez: a személy, a kliens, a fogyasztó az, aki egyediségében ismerendő meg, akinek a fejével érdemes gondolkodni. S emiatt nem a nagy kérdőívekkel érdemes kezdeni a (piac)kutatást, belebonyolódva a „számjáték” bűvöletébe, hanem az egyes emberek mentális konstrukcióit megismerve, és így következtetve a közös felfogásmódokra.

10.1.3. A kutató befolyása (elfogultsága) A kutató, ha a saját szűk értelemben vett szakmájából indul ki, akaratlanul és óhatatlanul egy meghatározott irányba tereli a vizsgált személyt, a klienst, a fogyasztó megnyilvánulásait. A kérdéseivel is befolyásolja annak megnyilatkozásait. A kutató saját előzetes tapasztalatai, értékei is belejátszanak az interjú kimenetelébe. A repertoárrács technika lehetővé teszi, hogy a kutató (a félig-strukturált interjú forgatókönyvének tervezője és/vagy maga az interjút készítő) befolyása vagy elfogultsága a téma iránt, gyakorlatilag kiiktatódjék.

10.1.4. A szakember szerepe az interjú eredményeiben Kelly által felvetett kérdés arra vonatkozik, hogy a különféle szakemberek, szakértők arra valók, hogy jó kérdéseket tudjanak feltenni, és jól tudjanak kérdezni attól, aki a válasz igazi birtokosa: a kliens, a legtágabb értelemben. Ha meg akarjuk tudni például azt, hogy milyen fogalmakat használ a fogyasztó bizonyos termék megítélésekor, legjobb, ha őt magát kérdezzük meg erről. Bizonyos értelemben, ő, a fogyasztó a szakértő. Igen, de miképpen kérdezzük, hogy ne befolyásoljuk őt a saját fogalmainkkal, látásmódunkkal, értékeinkkel? Erre ad



választ a repertoárrács technikája, melynek neve a pszichológiai eszközök arzenáljában „Szereprepertoár teszt”ként is ismert.

10.2. 2.10.2. A módszer A technika három részből áll. Az első két rész képezi a félig-strukturált mélyinterjút.

10.2.1. A konstrukciók feltárása Minthogy nem célszerű közvetlenül megkérdezni valakit arról, hogy milyen fogalmakat használ egy-egy termék megítélésében, Kelly egy ügyes közvetett módszerhez folyamadott. E módszer szerint, arra kérjük a fogyasztót, hogy válasszon néhány (legalább hat) elemet ugyanabból a kategóriából. Például, néhány joghurtmárkát, bort vagy személygépkocsi márkát. Ezek képezik a sorban szereplő elemeket. Arra kérjük a fogyasztót, hogy hármasával (triádok) vizsgálja meg az elemeket, s hasonlítsa össze a triádokat úgy, hogy nevezze meg azt a tulajdonságot, amelyben a három elemből kettő hasonlít egymásra, és éppen e tulajdonság ellentétében különbözik a harmadik elemtől. Ezzel létrejön egy olyan fogyasztó által meghatározott dimenzió, melynek egyik pólusán a hasonlóság helyezkedik el (két elem hasonlósága a harmadikkal szemben) a másik póluson pedig a harmadik elem különbözősége található (kontraszt pólus). Ezt a technikát, melyet abban a formulában rögzíthetünk, hogy „három elemből csinálunk kettő plusz egyet” az alábbi táblázatban összesítjük.

7. ábra - A repertoárrács összesítő űrlapja

A követhetőség kedvéért azt a két elemet, melyek hasonlítanak egymásra, megjelöljük, a harmadikat, mely a különbözőség tulajdonságát hordozza, jelöletlenül hagyjuk. Tulajdonképpen a kvalitatív piackutatás lényegéről van szó: nem mi, a kutatók mondjuk meg, hogy melyek az egyes termékek (elemek) lényeges tulajdonságai (konstrukciók), hanem azokat a fogyasztó határozza meg, mintegy a fogyasztóból „vonjuk ki” a terméktulajdonságokat. A személyes konstrukciók feltárása azt jelenti, hogy megállapítottuk, hogy milyen dimenziókban, milyen kategóriákban gondolkodik a fogyasztó elemek (termékek, vagy akár szolgáltatásformák) csoportjáról.

10.2.2. A teljes repertoárrács A konstrukciók feltárása lehetővé teszi, hogy megismerjük azon dimenziókat, melyeket a fogyasztó az adott termékcsalád megítélésében használ. Ám korántsem elég ez a feltárás ahhoz, hogy megismerjük, a fogyasztó



mentális konstrukcióinak rendszere miként működik. Két személy megnevezheti ugyanazt a konstrukciót, mégis használhatják azt egészen más módon, s ez által a szóbeli kijelentéseken túl, annak is nyomára jutunk, hogy esetleg két különböző dolgot értenek alatta. A konstrukciók használatának feltárásához el kell végezni az úgynevezett „teljes rács”-ot. Ehhez érdemes a konstrukció hasonlóság és kontraszt pólusát nem egyszerű szópárnak tekinteni, hanem egy ötpontos skálának (lehet hét-, vagy kilencpontos skála is). Ennek ismertetésével megkérjük az interjúalanyt, hogy értékelje mindegyik elemet, *mindegyik – az általa meghatározott – pólusokkal képviselt ötpontos skálán. Így egy mátrixot kapunk, melynek oszlopait az elemek, sorait pedig a konstrukciók képezik. Ezen a ponton átfordul a kvalitatív adatnyerés kvantifikált adatokba. Intézetünkben, az élelmiszermarketing főirány kereteiben végzett kutatás eredményeiből mutatunk be egy teljes rácsot.

8. ábra - Joghurtok és kefirek vizsgálatának teljes repertoárrácsa

10.2.3. A konstrukciók rendszerének elemzése és a mentális térkép Fenti példán bemutatott teljes rács a komputeres interjúkészítést támogató Enquire Within szoftverben tárolódik. Tulajdonképpen e programcsomag segítségével a konstrukciók feltárása és a teljes repertoárrács elkészítésének folyamata interaktív módon történik, s így az Enquire Within repertoárrács program egy komputer által támogatott félig-strukturált egyéni mélyinterjú (CAPI: Computer Assisted Personal Interview). Az elemzés alapját a multidimenzionális skálázással és a klaszteranalízissel képezi. A szoftver ezt automatikusan elvégzi, az elemeknek az ötpontos skálán történt súlypontozása után, s közben elvégzi az elemek átrendezését, illetve a konstrukciók összefüggéseinek a vizuális ábrázolását is. Ennek a dentritikus módon megrajzolt térképnek előnye az, hogy a hasonló módon használt fogalmakat csoportokba és alcsoportokba rendezi, illetve konstrukciók öszszetett kritériuma szerint hasonlóan észlelt termékeket is csoportosítja. Az oszlopok mentén (fent) képzett alakzat a termékek észlelési térképe, míg a sorok mentén oldalt megrajzolt térkép a személyes konstrukciók térképe.

9. ábra - Az Enquire Within 1.2.5. program felhasználói felülete 70 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


10.2.4. Milyen célt szolgál a repertoárrács technika? Mentális és észlelési térképek többdimenziós megalkotása. Ebben megmutatkozik az, ahogyan a fogyasztó (illetve a fogyasztók) miként ítélik meg a szóban forgó terméket, és milyen általa /általuk fontosnak tartott és hierarchikus rendszerbe szervezett tulajdonságok alapján teszik ezt. Differenciálás. A mentális konstrukciós rendszer megállapítása lehetővé teszi a vizsgálat gyújtópontjába vett termék többdimenziós megkülönböztetését a konkurens termékekhez képest. Szegmentálás. A szokásos demográfiai vagy pszichográfiai szegmentálást meghaladva, a repertoárrács interjúval, mint adatnyerési módszerrel, lehetőség kínálkozik egy igazán kliens-központú szegmentálás, a fogyasztók által „mentálisan használt” terméktulajdonságok alapján. Pozicionálás. Olyan stratégia alakítható ki, mely azokat a vizsgált termék és a konkurens termékek közötti kulcsfontosságú különbségeket veszi figyelembe, amelyek a fogyasztó fejében élnek.

11. 2.11. A kvalitatív piackutatás nemzetközi irányvonalai A kvalitatív piackutatás szemléleti és módszertani sokféleségén túl a nemzetközi gyakorlatban az 1990-es évek végére határozott trendek rajzolódtak ki. Gyakorlatának és elméleti alakulásának tendenciái szoros összefüggésben vannak a gazdasági élet globalizálódásával és a fogyasztói igényekhez igazodó, gyors válaszkészség kívánalmával.



A kvalitatív piackutatás két fejlődési területén tekintem át a változások irányait: egyrészt a piackutatás nemzetközi gyakorlatában és másrészt a tudományos kutatásban (amely főként az egyetemi kutatóbázisokhoz kötődik). A Marketing Research Association (MRA) és a Qualitative Research Consultants Association (QRCA) 1996-ban megalakította a MRA/QRCA Joint Committee nevezetű bizottságát, mely a kvalitatív kutatások minőségének biztosításáért illetve a gyakorlat és a tudományos kutatás közötti hídverésért felel. A bizottság első ilyen ténykedésének eredménye a kvalitatív kutatás szakmai előírásainak rögzítése. A gyakorlat és az elmélet két területe között, bár tartalmaiban, eljárásaiban különböznek, mégis kölcsönhatások mutathatók ki azon folyamatok szemléletében, amelyre a piackutatás irányul. A kor követelményeinek megfelelően mind a gyakorlat, mind az elmélet lényegi fejlődési követelményeit az APT képlettel illusztrálom: Algorithm: algoritmus, a kutatás lépéseinek műveleti sorrendje. Promptness: azonnaliság, a kutatás eredményeinek és következtetéseinek rövid határidejű bemutatása a megrendelőnek. Translation: fordítás a fogyasztó kifejezésmódjáról a kvalitatív kutatás nyelvére, majd onnan a megrendelő fogalomhasználatának nyelvezetére (illetve a képesség akár a visszafelé való fordításra is). Amiben a kvalitatív piackutatás gyakorlati és elméleti szakemberei a fentieken kívül egyetértenek az az, amit a kvalitatív módszertől várnak: A vizsgált termék vagy szolgáltatás jelenségtartományainak feltárása (íz, csomagolás, előzetes tapasztalatok, társas befolyás, presztízs stb.). Ez azt jelenti, hogy azt kell meghatározni, ami a fogyasztó számára, relevanciával bír egy-egy termékhez való viszonyulás tekintetében, és mi az a néhány termékkel kapcsolatos terület, amely a fogyasztó döntéseit meghatározza. A releváns területek dimenzióinak megállapítása: melyek azok a termékminőségek, befolyásolási módok, érzékszervi csatornák stb., melyek fontosnak bizonyulhatnak egy-egy termék/szolgáltatás megítélésében. A konkrét minőségek nyelvi megfogalmazása, a szóhasználat, hiszen ennek megismerése a pontosabb megértést, a belső motívumok artikulációját biztosítja (ha az egyik fogyasztó számára valami vonzó, kívánatos vagy szeretnivaló, a másik számára esetleg kedves, aranyos, akkor feltételezhetjük, hogy ezek a kifejezések egészen más jelentéstani/érzelmi szintről származnak). A kvalitatív marketing új érettségi szintet ért el, amennyiben képes választ/válaszalternatívákat adni a megrendelő kérdéseire (az APT képlet is erre a képességre vonatkozik). Éppen emiatt jelenleg már nem vetélytársa, hanem kiegészítője a kvalitatív piackutatásnak. Az 1990-es években széles körben terjedt el a kvalitatív eljárások alkalmazása, s ma már nem pusztán a fogyasztói kosár termékeit, hanem a szolgáltatások sokszínű palettáját is vizsgálják. Ezzel függ össze az a jelenség, hogy jóval több fókuszcsoportos vizsgálatra történik felkérés, mint az évtized első éveiben. A csoportok létszámában új fejlemény az a változás, amely az utóbbi években a hatékony csoportlétszámot 10– 12 főről 6–8 főre teszi. Ez azt jelenti, mondja Harris, hogy több csoportot vezetnek kevesebb létszámmal, de ez csak azért lehetséges, mert a moderátorok növekvő szakmai érettsége ezt lehetővé teszi. A fókuszcsoportok és az egyéni mélyinterjú aránya az utóbbi javára tolódott el, aminek a megrendelők fogyasztó/felhasználócentrikussága lehet a magyarázata. Követelményként jelentkezik a fogyasztói fogalomhasználat, a kommunikációs és meggyőzési lehetőségek, az értékhierarchia alapos megismerése és megértése. Nagy változatosság figyelhető meg a fókuszcsoportok összetételében. A visszahívott csoportok (2 × 1,5–2 óra) helyett – a melyek a háttér-információk, a mélyebb motivációk megismerésére szoktak használni – jelenlegi trendként a „hosszított fókuszcsoportok” (1 × 3–3,5 óra) alkalmazása vált szokásossá az USA-ban és Kanadában. Jellemző a megrendelő kérdésfeltevéséhez igazított szerkezeti sokféleség: diádikus és háromszöginterjúk, család- vagy párinterjúk, minicsoportok és kontrasztív szegmensekből összeállított fókuszcsoportok kombinációja (egy kvalitatív projekten belül is). Ezzel szoros összefüggésben terjedt el a marketingügynökségek gyakorlatában a heterogén összetételű teammunka (többféle tudományág képviselete), így képezve le a marketingtevékenység multidiszciplináris jellegét. 72 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Szemléletváltás van kibontakozóban a kvalitatív adatnyerés módjában is. A fogyasztói válaszreakciók feltárásában az érzésekre, motivációra való direkt rákérdezés helyett egyre elterjedtebbé válik a közvetett megközelítés. Korlátozottabban alkalmazzák a termékek direkt vizsgálatát és értékelését, e helyett projektív technikákat, vizuális ingereket, sztorikat (történetalkotást s narratívumelemzést), szimbólumokat és fantáziaképeket használnak, illetve pszichodramatikus megjelenítésen keresztül közelítik meg a fogyasztói motivációkat. Ezt az indirekt utat R. Feder a „facilitáló” technikákban gyökerezőnek látja, amelyek akkor alkalmazhatók, ha a vizsgálatnak a nehezen megközelíthető érzések, meggyőződések, személyes élettörténetben gyökerező motivációk tisztázása a célja. Az ilyen technikák nagyobb szabadságra, mozgalmasságra (fizikai, testi mozgásra is) serkentik a résztvevőket, s ezáltal indirekt módon a csoporttagok fokozott bevonódása érhető el. Feder és Henderson felhívják a figyelmet arra, hogy az ilyen típusú csoportok vezetése tapasztalt, pszichológus végzettségű moderátort igényel. A gyors válaszkészség kívánalmával összefüggésben tapasztalható az adatnyerés intenzitásának növekedése: • Az „azonnali belemerülés” technikáját alkalmazó fókuszcsoportok (Immediate Immersion) jó példák erre a tendenciára. Az ilyen eljárásokban a csoporttagok – bevezetés, cél-ismertetés és „bemelegítés” nélkül – azonnal a stimulusokkal kerülnek kapcsolatba. Ez abban a felfogásban történik, hogy a közvetlen és befolyásmentes találkozás az exponált ingerekkel, hitelesebb válaszreakciót ad és az előkondicionálásokat is minimálisra csökkenti. • A mélyinterjúk nemcsak számukban növekedtek, hanem stílusukban, mélységükben is változások érzékelhetők. Ezt a „mélyebbre hatolást” az intenzív mélyinterjúk” (IIDI Intensive In-Depth Inteviews) képviselik. Főként akkor alkalmazzák, amikor a kutatott téma egy vagy több értékelési mozzanatot tartalmaz, amelyeknek megismerése feltehetően a mélyebb motivációk megismerése révén érhető el (a mindennapi, közhelyszerű vélekedéseken való áthatolásra használják). A moderátorok válasza az azonnaliság követelményére, a szoros időhatárokra a szűkebb kvóták igénylése, a nagyon specifikus szűrőkérdések alkalmazása és az önmagukat nehezen kifejező válaszadók kiszűrése A kutatás céljához nem illeszkedőket nem veszik bele a kvalitatív mintába. Ha a nyelvi kifejezőképesség fontos része az adatnyerésnek, a nehezen verbalizálókat kihagyják, ha pedig a képi megjelenítés által várnak kreatív válaszokat, a fantáziátlan, túl merev és nem kreatív emberek zárják ki. A megrendelő nem kívánja meg a kutatás eredményeinek részletes leírását, csupán néhány olyan adatra kíváncsi, amely jól képviseli a kutatás végkövetkeztetéseit. Ez a nem elaprózottan bizonygató konklúzióismertetés Krueger, Templeton és Henderson szerint a mind jobban elterjedő a megbízó és a kvalitatív kutató közötti bizalmi viszony stabilizálódó tendenciájában ered. A globális piacot szem előtt tartó kvalitatív kutatás mind jobban érdeklődik a szubkultúrák fogyasztói magatartása iránt. Ez a spanyol ajkú, kínai és távol-keleti populációk fókuszcsoportos vizsgálatának terjedését eredményezte az Egyesült Államokban és Kanadában, illetve az Észak-Afrikából származókét Franciaországban. Ilyen esetekben sokszor kétnyelvű vagy az adott a szubkultúrából származó moderátorokat alkalmaznak. Szembeötlő nemzetközi, de már hazánkban is tapasztalt tendenciaként jelentkezik az üzleti célú (business-tobusiness) marketing térnyerése, ahol főként a lehetséges üzleti partnerek igényeinek a felmérése a kutatás célja. A jövőre irányultság és a fogyasztócentrikusság mutatkozik meg abban a jelenségben, hogy a nemzetközi gyakorlatban a megrendelő már nem észlelési (perceptuális) térképeket, hanem a kognitív pszichológiából ismert „várakozás/elvárás térképeket” igényel. Néhány kutató felhívja a figyelmet arra a veszélyre, hogy a kvalitatív kutatások annyira divatossá váltak, hogy a megrendelők sokszor csak ezekre támaszkodnak, mellőzve a költségesebb kvantitatív felméréseket. M. P. Wilson, a Wilson Associates Research igazgatója, az egyre terjedő „félszakmai” kvalitatív marketingügynökségekre utalva már 1994-ben rámutatott a „felhígulás” veszélyére. Ő a tudományos képzést és a szakmai gyakorlatot tartja fontosnak a kvalitatív piackutatás szakmai identitásának megőrzésében. A tudományos kutatói előéletben látja ennek egyik feltételét, hiszen csak az a kvalitatív piackutató, aki kitanulta és művelte a tudomány szigorú kritériumai szerinti kutatást és képes a terepen is megfelelni a gyakorlat azon követelményeinek, amit az APT képletben vázoltam (Algorithm, Promptness, Translation). A tudományos kutatóhelyek által képviselt jelenkori nemzetközi trendek, bár céljaikban nem, de szemléletükben és a kutatási eszközök megválasztásában némileg eltérnek a mindennapok alkalmazott gyakorlatától. 73 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Mind erőteljesebb irányvonalként rajzolódik ki az az állásfoglalás, miszerint az elméleti képzésbe és a gyakorlatra orientált oktatásba is fokozottan be kell vonni a pszichológia, az antropológia és a szociológia tudományát. A kvalitatív piackutatást tanulmányozó tudományos közösség egyetért abban, hogy létezik néhány olyan irányvonal, amely hatékonyságot biztosíthat a praktizáló szakembereknek. Szorgalmazzák, hogy a már ismert és jól kidolgozott „kvalitatív paradigma” (más szóhasználatban „természetszerű vizsgálódás”) kerüljön a kvalitatív piackutatás oktatásának középpontjába. Az egyik vezető elméleti trend, mely az alapkutatások irányát egy ideje uralja, az az ún. megalapozott elméletalkotás (Grounded Theory), amely a terepadatokra alapozó „helyi elméletek vagy kis elméletek” kidolgozását és hipotézisvizsgálatát tartja fő célkitűzésének. Széles körben elterjedt eszköze a tartalomelemzés. A hatékonyabb és több összefüggést szem előtt tartó, bár időigényesebb formája a kontextuális tartalomelemzés, a kvalitatív-kvantitatív integrált megközelítés pedig a tartalomelemzés. A sokat emlegetett létratechnikát (amelynek eredete Hinkle nevéhez fűződik és Reynolds, valamint Gutman [1988] használt a kvalitatív marketingben) vagy az ezzel analóg NLP eszközt, a piramistechnikát, a kutatók nem ajánlják különálló elemzőeszközként, hanem a Kelly-féle repertoárrács módszerbe ágyazottan. A George Kelly nevéhez fűződő „személyes konstrukciók pszichológiája” az a másik elméleti-szemléleti keret (és a hozzá tarozó repertoárrács módszer), amely nemzetközi kutatások tanúsága szerint igen hatékonynak mutatkozik. Előnye a kvalitatív eredmények számszerűvé tétele, s ezzel önmagában biztosítja a kvalitatív– kvantitatív piackutatás integrációját. A jelenlegi tudományos elméletek könnyen gyakorlatra fordítható elmélete – az eddig is igen népszerű tranzakcióanalízis (TA) mellett – a NeuroLingvisztikus Programozás (NLP). Ezzel, más módon, más elméleti alapállásból, mint a Kelly-féle repertoárráccsal, a fogyasztók „mentális térképei” (reprezentációi), illetve a tárolt térképek kódolása vizsgálhatók. A marketing gyakorlatának jellemző trendjei (a globalizálás tendenciaján túl) a mind nagyobb időhiánnyal való küszködésből születtek meg. A változások a következők: egyrészt a csoportok létszáma, összetétele, a kvalitatív adatnyerés folyamatának intenzitása, másrészt az ellenállások és sztereotípiák megkerüléséből fakadó indirekt közelítésmódok fokozott megjelenése, illetve az „azonnali merülési” technikákat alkalmazó fókuszcsoportok és intenzív mélyinterjúk és a nagyon specifikus szűrőkérdések használata. A jövő fejlődésirányait a tudományos kutatás érett és kipróbált elméleteinek és módszereinek (kölcsönzése) kvalitatív marketingbe való integrálása jellemzi. Sikeres alkalmazásuk a társadalom- és a humántudományok képviselői, továbbá a többnyire közgazdász alapképzettségű marketingszakemberek közötti párbeszéden múlik. Sokkal erőteljesebben, mint eddig bármikor, jelentkezik a marketing etikai szempontú kontrolljának igénye, normatív működésének kodifikálása. A „profittermelés” és a „fenntartható fejlődés” kompromisszumából megszületésre váró „új társadalmi szerződés” korszaka közeledik.


3. fejezet - 3. Kvantitatív kutatási módszerek Az általános szóhasználat szerint, amikor piackutatásról beszélünk, többnyire az elsődleges adatfelvételi technikák alkalmazására gondolunk, amelyeknek rendkívül széles skálája alakult ki napjainkra. A vállalatok vezetőinek gyakran olyan információk kellenek, amelyek speciálisak, egy-egy konkrét feladat elvégzéséhez szükségesek. Az ilyen, speciális esetekre ritkán áll rendelkezésre olyan mennyiségű és összetételű szekunder adat, amely segítséget adhatna a vezetői döntéshez. A primer piackutatás során a célszegmens egy meghatározott csoportjától gyűjtenek információt véleményükről, szándékukról vagy magatartásukról, illetve annak indítékairól. Ez esetben a felhasználó, megrendelő céljainak megfelelő adatok közvetlen gyűjtése, feldolgozása, értékelése történik. Az eredeti adatfelvételt lényegében megkérdezéssel, megfigyeléssel vagy kísérlettel végzik. Megkérdezéssel megismerhetők a vevői szándékok, szokások, vélemények, motívumok és a valós tények. Megfigyeléssel nyomon követhetők a szokások, tények és részben a motívumok, kísérletezés során pedig feltárhatjuk a motívumokat és bizonyos jelenségeket. A legfontosabb adatfelvételi mód a megkérdezés, amelyet a jobb eredmények érdekében esetenként kiegészítenek megfigyeléssel, kísérlettel. A megkérdezéses vizsgálat célja a kiválasztott személyektől véleményt és állásfoglalást kérni meghatározott és előkészített feltételek között. A megkérdezés során olyan embereket szólítunk meg, akik az adott témakörben a leginkább érintettek, illetékesek és előreláthatólag érdekli is őket a téma. A megkérdezés tehát a leginkább használatos módszer, és sokoldalú információt biztosít. E vizsgálat többféle formáját ismeri a piackutatási gyakorlat. A megkérdezés lehet egyéni vagy csoportos attól függően, hogy a kérdező egyszerre hány személlyel teremt kontaktust, a kommunikáció szempontjából pedig írásbeli, szóbeli vagy telefonos. A marketingkutatás előkészítési, tervezési szakaszában eldől, hogy a primer vizsgálattal összegyűjthető információkkal szemben milyen elvárásai vannak a kutatónak és a megbízónak. A kutatás irányulhat minőségi vagy mennyiségi információk megszerzésére, így beszélhetünk kvalitatív és kvantitatív módszerekről. A kvalitatív módszerek általában mélyebb, árnyaltabb ismeretek megszerzésére irányulnak és viszonylag kis elemszámú mintán történik az adatfelvétel. A kapott eredmények nem számszerűsíthetők, nem mérhetők. A kvalitatív vizsgálatok abban az esetben alkalmazhatók sikeresen, amikor a különböző viselkedésformák, magatartásbeli sajátosságok mozgatórugóit igyekeznek feltárni. A kvantitatív módszerek azon alapulnak, hogy az emberi hozzáállás, magatartás is mérhető, tehát számszerűsíthető, továbbá az így nyert adatok statisztikai módszerekkel elemezhetők. A fenti megközelítésből adódóan a kvantitatív eljárást megfelelő elemszámú mintán elvégezve, az eredmények megbízhatósága és pontossága meghatározható. A kvantitatív eljárásoknál a mérhetőség követelményének megfelelő standardizált kérdőív alkalmazása szükséges. A kvalitatív eljárás eredményei általában hitelesebbnek, a kvantitatív módszert pedig pontosabbnak tartják a szakemberek. Szerencsés esetében egy konkrét marketingkutatás esetén mindkét módszert alkalmazzák, de ez az ideális helyzet meglehetősen nagy ráfordítást igényel. A gyakorlatban többször előfordul, hogy a két módszer között nehéz határvonalat húzni, pl. a szóbeli megkérdezések lehetnek akár kvalitatív, akár kvantitatív jellegűek, de az is megtörténhet, hogy egyetlen interjú keretében mindkét eljárás jellegzetességei megtalálhatók. A piackutatás hagyományos értelemben olyan tömeges jelenségeket vizsgált, amelyek számszerűsíthetők, illetve valamely módszerrel mérhetők, ezért mind az adatfelvétel, mind a feldolgozás keretében főleg statisztikai módszerekre támaszkodott. A piacelemzések során többnyire a statisztika módszertanát hasznosították a kutatók (pl. a szekunder adatok alapján való vizsgálatok, előrejelzések), majd fokozatosan elterjedtek a szociológiából


3. Kvantitatív kutatási módszerek

és közvéleménykutatásból adaptált eljárások (különböző megkérdezéses módszerek), az elmúlt évtizedekben pedig olyan pszichológiai vizsgálatok, amelyek a kvalitatív kutatásokhoz nyújtottak segítséget. Időközben új méréselméleti koncepciók születtek, amelyek segítségével bizonyos társadalomtudományi jelenségek számszerűsítési technikája beépülhetett a piackutatásba. A többváltozós statisztikai módszerek tökéletesedésével és a számítástechnika fejlődésével a kvantitatív vizsgálatok a fogyasztói magatartás elemzés terén a gyakorlat számára is jól hasznosítható, új típusú eredményeket hoztak.

2. táblázat - A minőségi és mennyiségi kutatás összehasonlítása Megnevezé Minőségi vizsgálat s

Mennyiségi vizsgálat

Cél

meghatározni a mintából nyert megérteni a probléma adato-kat és általánosítani az okait és a motivációkat eredményeket

Minta

kis minta, nem reprezentatív nagy minta feltétlenül reprezentatív

Adatgyűjtés nem strukturált

strukturált

Adatelemzé nem statisztikai s

statisztikai

Eredmény

kiinduló probléma megértése

döntési javaslatok

Forrás: Eibel (1994) A marketingkutatás kvalitatív és kvantitatív irányzatának – elsősorban módszertani alapon való – elkülönülése a kutatási problémák megoldása szempontjából feltétlenül hasznosnak bizonyult. A kvalitatív vizsgálatok kitűnő szolgálatot tesznek egy marketingkutatási téma előkészítésében, pontosításában, míg a kvantitatív eljárások segítségével általánosítható eredmények születnek. A kvantitatív kutatás sokrétűsége mellett két fő irányzata különíthető el: leíró jellegű felmérés, a megkérdezéses vizsgálat, az ok-okozati összefüggéseket feltáró kísérletek. A leíró jellegű felmérések sajátossága, hogy az alapsokaság olyan reprezentatív mintája alapján történik az adatfelvétel, amely létszámából, valamint a mintavétel módszeréből adódóan alkalmas az eredmények pontosságának statisztikai módszerekkel való mérésére (Eibel, 1994). Az adatfelvétel során a megkérdezés általában olyan, standardizált kérdőívvel történik, amelyen belül a mérés követelményeinek megfelelő, skálás kérdések szerepelnek. A mintával és a kérdőívvel kapcsolatos feltételek teljesülése esetén a felmérés eredményei az alapsokaság egészére nézve általánosíthatók. A leíró jellegű felmérések szóbeli, írásbeli és telefonos megkérdezés segítségével bonyolíthatók le, és többnyire olyan kutatási problémák megoldását adják, amelyek az alapsokaság bizonyos csoportjellemzők szerinti behatárolását és a különböző csoportok meghatározott ismérvek szerinti jellemzését szolgálják. Példa. „S” üdítőital-gyártó cég az új termék kialakításához előzetes felmérést végez a fogyasztói trendekről. A kvalitatív (fókuszcsoportos) vizsgálat eredményei mint a fogyasztók elvárásai az üdítőitallal szemben a következő kategóriákba sorolhatók: oltsa a szomjúságot,



egészséges legyen, a frissesség érzetét keltse. A 2000 főből álló minta tagjai a fenti tényezők fontosságát minősítették. A válaszokból nyert adatok faktor és klaszteranalízis alapján történő feldolgozásról négy piaci szegmenst lehetett elkülöníteni. Az üdítőital iránti attitűd alapján a négy szegmens jellemzői és piaci megoszlása a következő:

Csoport

Megoszlás (%)

Jellemzők

A

19,1

egészségtudatos

B

38,7

egészségtudatos ínyencek

C

14,2

ínyencek

D

28,0

az ital legyen ízletes és oltsa a szomjúságot

100

teljes sokaság

A kvantitatív kutatások másik csoportjába a feltáró jellegű kutatások, kísérletek tartoznak, amelyek keretében különböző tényezők egymásra hatását vizsgálják. A módszer segítségével fel lehet tárni, hogy mesterséges vagy természetes körülmények között a két, egymással összefüggésben levő tényező közül a független változó módosítása milyen irányú és milyen nagyságú változást indukál a függő változóban. A kísérletek esetében azzal a feltételezéssel élünk, hogy a függő változóban bekövetkező változás kizárólag a független változó hatásának eredménye.

1. 3.1. Leíró jellegű felmérések, megkérdezéses vizsgálatok A kvantitatív piackutatásban a kutatási célkitűzések megvalósítására a leggyakrabban alkalmazott módszer a reprezentatív nagymintán, standardizált kérdőív segítségével lebonyolított megkérdezés. A megkérdezést – különösen a szóbelit – a kvalitatív kutatás is előszeretettel alkalmazza mint eredeti adatfelvételt, ám a két módszer közt az alapvető különbség az alapsokaságot reprezentáló minta kialakításában az alkalmazott kérdőív jellegében, a megkérdezés lebonyolításában, valamint az adatfeldolgozási módszerek alkalmazásában jelenik meg. A kvantitatív felméréseknél a megkérdezés három formáját alkalmazzák attól függően, hogy a megkérdezett és kérdező között a kommunikáció hogyan valósul meg. Írásbeli megkérdezés esetén a kérdésfeltevés és válaszadás is írásban történik és a kérdőívek postai úton jutnak el a megkérdezetthez (speciális esetben szórólapokon, termékcsomagolásban, sajtótermékben vagy más úton is eljuttatható a kérdőív, ám ez esetben a „megkérdezés” nem névre szóló). A szóbeli megkérdezésnél egy harmadik személy, a kérdezőbiztos teszi fel szóban a kérdéseket, és a szóbeli válaszokat is ő regisztrálja a kérdőíven. A szóbeli megkérdezés speciális formájaként tartotta számon sokáig a szakirodalom a telefonos megkérdezést, amely azonban vitathatatlan előnyei folytán a szóbeli interjútól napjainkra teljesen „függetlenítette magát”. Különösen azokban az országokban örvend nagy népszerűségnek, ahol a telefon a lakásokban az alapvető infrastruktúra része.

2. 3.2. Írásbeli megkérdezés 77 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Az írásbeli megkérdezés – klasszikus értelmezés szerint – arra az esetre érvényes, amikor előre meghatározott címlista alapján postai úton juttatják el a kérdőíveket a megkérdezetthez. Az összes többi esetben nem derül ki egyértelműen, illetve bizonytalan, hogy a megkérdezettek mely köréhez jutott el a kérdőív, így nem beszélhetünk reprezentatív mintáról. A nem postai úton eljuttatott kérdőívek esetében teljesen megbízhatatlan az is, hogy a kérdőív eljut-e célcsoporthoz. Az írásbeli és szóbeli megkérdezés közt az igazi különbség abban áll, hogy a szóbeli interjú esetén mindig jelen van a kérdező. Ez a terminológiai megkülönböztetés abból a szempontból valóban fontos, hogy a kérdező jelenléte kedvező hatással van a válaszadási hajlandóságra, amely a minta reprezentativitásának megőrzése szempontjából nem elhanyagolandó. Az írásbeli és szóbeli megkérdezés más és más előnnyel vagy hátránnyal jár, így amikor döntésre kerül a sor, érdemes mérlegelni a körülményeket. A kérdőívek postai úton való eljuttatása a megkérdezetthez, az utóbbi évtizedekben számottevő hiányosságai miatt vesztett jelentőségéből. Ezt a fajta adatfelvételt leginkább költségtakarékos volta miatt választják a kutatók. A költségtakarékossági szempont különösen akkor lehet fontos, ha a vizsgálat szempontjából lényeges a térbeli reprezentáció. Alkalmazása mellett szól még az a szempont is, hogy így kikapcsolható a kérdezőbiztos szubjektivitása, és a kérdezett „nyugodt” körülmények között pontosabb, megfontoltabb választ ad. A módszer egyik legdöntőbb alkalmazási problémája, hogy a reprezentativitás biztosításához teljes és lehetőleg aktuális címlista szükséges, továbbá a visszaküldők szerkezeti ellenőrzéséhez az alapsokaság strukturális jellemzőit is ismerni kell. Az írásbeli megkérdezés másik nagy problémája, hogy a kérdőív elküldésével az adatfelvétel gyakorlatilag lezárul, nincs lehetőség korrekcióra. A kérdőív szerkezetének, formájának, hangnemének olyannak kell lennie, hogy a kérdezett szívesen töltsön ki minden kérdést. Nagyon kell ügyelni a kérdőív korlátozott terjedelmére. Az írásbeli megkérdezésnél nem jöhet szóba a válaszadás körülményeinek megfigyelése sem, különösen nagy problémát jelent e módszer esetén a kérdőívek lassú visszaérkezése (amivel a kutatás időtartama nagyon elhúzódik), és a visszaérkezési arány is nagyon alacsony. A problémát tovább bonyolítja, hogy a minta egyes rétegeinél a válaszadási készség meglehetősen eltérő. A minta reprezentativitása a visszaérkezett kérdőívek esetében oly mértékben torzulhat, ami a felmérés eredményességét veszélyezteti, ez tehát a módszer legsúlyosabb problémája. Az írásbeli megkérdezésnél tehát a kérdőívvel kapcsolatos problémák részben gondos szerkesztéssel kiküszöbölhetők, míg a visszaérkezésből fakadó gondok más irányú megoldást igényelnek. A visszaérkezési arány javítására többféle módszer létezik, de a reprezentativitás torzulását legbiztosabban panel (törzsminta) alkalmazásával lehet kiküszöbölni, ahol a válaszadási hajlandóság is kedvezőbb. A marketingkutatási célok megvalósításához azonban nem mindig vehetünk igénybe panelt. Az írásbeli megkérdezéses vizsgálattal kapcsolatban feltétlenül figyelmet érdemel az is, hogy az eredmények megbízhatóságát (pontosságát) a minta nagyságán kívül a visszaérkezési arány is befolyásolja. A szóbeli felméréseknél az eredmények pontossága – átlagos feltételek esetén – a minta nagyságának függvénye, mivel viszonylag magas (85–90%) a visszaérkezési hányad. Az írásbeli adatfelvételnél átlagos, 10–30%-os válaszadás mellett az eredmények értékelésénél már figyelembe kell vennünk azt is, hogy a válaszadók és a nem válaszolók véleménye, magatartása között szignifikáns különbség lehet. Ezt a problémát a minta elemszámnövelésével nem lehet feloldani, ezért arra kell törekedni, hogy megfelelő módszerek segítségével javítani lehessen a visszaküldési arányt (Szabó, 1984). Egyik lehetséges megoldás az, ha a kérdőív visszaérkezési határideje után szóbeli megkérdezést hajtanak végre a nem válaszolók körében, amihez ismét cím- és névlista szükséges. Az e körből véletlen módszerrel kialakított minta eredményeivel korrigálhatók az írásbeli megkérdezés adatai. A válaszadás javításában a megfontolt előkészítő munka nagymértékben segíthet: • a megkérdezés témája sokszor determinálja a kommunikáció módjának kiválasztását, • írásbeli megkérdezésnél a kérdőív hossza, a kérdések érthetősége és az alkalmazott kérdéstípusok sokat javíthatnak a visszaérkezési arányon, • a kérdőívszerkesztésénél ügyelni kell a kísérőlevélre, amelyben szerepel a vizsgálat célja, a kutatást végző szerv neve, címe és a megkérdezendők kiválasztásának módszere,



• feltétlenül utalni kell arra, hogy a válaszadás önkéntes és az adatokat név nélkül, bizalmasan kezelik, hangsúlyozni kell azt is, hogy a válaszadó véleménye fontos a felmérés szempontjából, és egyben köszönetet kell mondani a válaszadásért, • lényeges a megfelelő megszólítás a kérdőív vagy kísérőlevél elején és az aláírás a végén, valamint a levélben mellékelt bérmentesített válaszboríték. A visszaérkezési arány javításának fontos eszköze lehet a figyelmeztető vagy sürgető levél. Az első kérdőív feladását követő 8–10. napon érdemes kiküldeni a sürgető levelet egy újabb kérdőívvel, de a tapasztalatok szerint igazán ugrásszerű visszaküldésre nem lehet számítani. A díjazás (amely szinte sosem pénzbeli ellenszolgáltatás) valamint a sorsolás nem egyformán fejti ki hatását a minta egyes rétegeinél, ezért torzító hatás is érvényesülhet, tehát olyanok válaszolnak, akik különben tartózkodnának ettől és esetleg olyan információt adnak, amelyről azt gondolják, hogy azt várják el tőlük.

3. 3.3. Szóbeli megkérdezés A megkérdezéses vizsgálatokra nagyon gyakran használják az interjú kifejezést, attól függetlenül, hogy egyéni vagy csoportos a vizsgálat, strukturálatlan, strukturált, esetleg standardizált kérdőív a segédeszköz illetve a kommunikáció szóban, írásban, telefonon zajlik-e. A szakértők többsége szerint azonban „… az interjú statisztikai elvek szerint kiválasztott személyek standardizált, szóbeli megkérdezése” (Blaskovits, 1975). A kvalitatív kutatási módszerek közé tartozó szóbeli megkérdezéses vizsgálatok lényeges sajátossága, hogy a teljesen egységesített kérdőív segítségével való adatfelvételnél a kérdezőt az egységes eljárás érdekében szigorú szabályok kötik. A megkérdezés során szó szerint, a kérdések sorrendjéhez szigorúan ragaszkodva kell felolvasni a kérdéseket. (A sorrendiség fontossága miatt az írásbeli megkérdezést – ahol a kérdezett a kérdőívet a kitöltés előtt végigolvashatja – nem tekinthetjük standardizált megkérdezésnek.) A reprezentatív minta tagjainak szóbeli megkérdezésénél a szubjektivitást, a személyes elemet a lehetőségek határain belül ki kell szűrni. A megkérdezés során fontos információk lesznek azok az alapadatok, amelyekre a gondosan felépített és lebonyolított felmérés irányul, amelyeket elemezve döntési javaslatokat lehet kidolgozni. A kérdező és kérdezett közt folyó beszélgetés szubjektív jellegének kiküszöbölése a kvantifikálhatóság és összehasonlíthatóság szempontjából is nagyon fontos szempont, ezért kötik szigorú szabályokhoz, előírásokhoz ezt az adatfelvételi eljárást. A szóbeli megkérdezés nagy előnye az írásbelivel szemben, hogy itt érhető el a legmagasabb válaszadási hajlandóság és biztosítható a reprezentativitás. A kérdező jelenléte a biztosíték arra, hogy a válaszokat a kiválasztott személytől kapja – és a családban nem mástól –, és az esetleges félreértések tisztázhatók a kérdésekkel kapcsolatban. Gyakran felvetődik az a probléma, hogy amelyik variáció az eredményesebb: az, amikor az írásbeli megkérdezésnél van idő a gondolkodásra, vagy a szóbeli megkérdezés spontaneitása. A hosszas fontolgatás egyáltalán nem biztosíték arra, hogy a válaszadó objektívan nyilatkozik, ebből a szempontból nem egyértelmű az írásbeli megkérdezés előnye (Sándorné, 1978). A szóbeli megkérdezés másik hátrányaként emlegetik a kérdezőbiztos szerepéből fakadó hibalehetőségeket, pl.: • nem tartja be a mintavételi szabályokat, • szándékos mulasztásokat követ el, • befolyásolja a kérdezetteket a válaszadásban, • a válaszokat önhatalmúlag értelmezi. A sikeres személyes megkérdezés lebonyolításának előfeltétele a jól képzett kérdező, akivel szemben legfontosabb követelmény a jó kapcsolatteremtő képesség, az esztétikus megjelenés, a kulturált viselkedés. A kérdezés során teljesen semleges magatartást kell tanúsítania, ellenkező esetben szubjektív megnyilatkozásaival befolyásolhatja a kérdezettet. A személyes megkérdezés klasszikus változata szerint a kérdezőbiztos a lakásában keresi fel a megkérdezettet. Az elmúlt évtizedekben azonban a hatalmas bevásárlóközpontok váltak a szóbeli interjúk helyszínévé. E 79 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


megkérdezési forma esetén a legjobb a válaszadási hajlandóság és biztosítható az eredetileg kialakított kvóta szerinti minta reprezentativitása. A telefonos megkérdezés az elmúlt néhány évtizedben terjedt el a világ fejlettebb országaiban, ahol a telefon alapvető infrastrukturális szolgáltatásnak számít. Gyors és viszonylag olcsó eljárás, amelynek keretében személyes kontaktus teremthető a kérdező és megkérdezett között, továbbá ismételt vizsgálatokra is alkalmas. A szóbeli megkérdezéshez hasonlóan jó a kontroll lehetősége, ám jóval rövidebb kérdések tehetők fel, a kérdőív terjedelme tehát korlátozott. Alapsokaságként csak a telefonnal rendelkezők jöhetnek számítása. Míg a világ fejlett infrastruktúrával rendelkező végén széles körben elterjedt a telefonos interjú, addig az alacsonyabb fejlettségű országokban ritkábban alkalmazzák, a telefonnal való ellátottság gyengébb színvonala miatt. Lényegesen elterjedtebbek a telefonos interjúk az üzleti élet, kormányhivatalok intézmények terén lebonyolított kutatásoknál. A telefonos interjúk jóval rugalmasabbak, hiszen a kérdező viszonylag gyorsabban el tudja végezni a kérdezést, mint a személyes interjúnál és összehasonlíthatatlanul jobb a „visszaérkezési arány” mint az írásbeli kérdőíveknél. Az információs és kommunikációs technika terén megvalósuló fejlődési tendenciák a piackutatás számára is új perspektívákat nyitottak. Ebben az összefüggésben érdemes megemlíteni a számítógépes technikán alapuló megkérdezéses rendszereket vagy az új adattároló és továbbító rendszereket. Az adatfelvétel, tárolás és feldolgozás szempontjából számtalan előnyt biztosítanak a korábbi „kézi” technikához képest. Napjainkra egyre inkább terjed a számítógéppel támogatott telefonos interjú. A kérdező a kapott válaszokat közvetlenül a számítógépbe viszi be. A képernyőn megjelenik a kérdőív, és a számítógép automatikusan kihagyja azokat a kérdéseket, amelyek a megkérdezett előző válaszai alapján az érintett interjúalanyra nem vonatkoznak. Az így gépbe került válaszok azonnal feldolgozhatók az előzetes célkitűzéseknek megfelelően.

3. táblázat - Megkérdezéses vizsgálati módszerek összehasonlítása Elbírálási kritériumok

Írásbeli

Telefono Szóbeli s

Visszaérkezési arány

–

+

+

Egységes visszaérkezési időpont betartása

–

+

+

Térbeli reprezentativitás

+

+

–

Nehezen elérhető foglalkozási csoportok

+

O

–

Kérdőív terjedelme

–

–

+

Meggondolatlan válaszok mellőzése

O

–

+

Harmadik személy befolyása

–

O

+

Félreértések

–

+

+

Komplex információ

–

–

+

Kérdezőbiztos befolyása

+

O

–

Költségek

+

+

–



Jelek: + = előny, – = hátrány, O = közömbös, semleges Forrás: Berndt, 1990, 135. o.

4. 3.4. Panelkutatás „A világon jelenleg évente piackutatásra fordított 11–12 milliárd USA-dollár egy jelentős részét, 40–50%-át a megrendelők panelkutatásokra költik” (Veres, 1999). A marketingmenedzsment előtt álló döntési problémák megoldását elősegítő információs bázist a cégek a legritkább esetben képesek saját forrásból biztosítani, ezért ad hoc jelleggel vagy meghatározott rendszerességgel igénybe veszik a marketingkutató cégek szolgáltatásait. A kvantitatív adatszolgáltatás biztosítása érdekében a nagyobb piackutató cégek saját, állandó és reprezentatív mintával (ún. panellel) rendelkeznek. A panel vagy törzsminta lényegében olyan, állandó csoport, amely a kiválasztott célszegmenst reprezentálja és alkalmas arra, hogy ismételt marketingkutatásokat végrehajtsanak e körben. A panelt mind az elméleti mind a gyakorlati szakemberek több megközelítésben definiálják. Az egyik irányzat szerint a panelvizsgálatok célja az időbeni változások felmérése, míg mások szerint a panel lényegében a megkérdezettek olyan reprezentatív és állandó köre, amely bármely kutatási témába bevonható. Ezt az adatfelvételi technikát is (hasonlóan a primer kutatási módokhoz) a szociológiai felmérések tapasztalatai alapján kezdték alkalmazni a marketingkutatásban. Napjainkban a panel kutatásokat elsősorban nagy tőkeerős cégek végzik, akik képesek több tízmillió forintot ráfordítani egy-egy panel kialakítására. A törzsminták egy része fogyasztói, más részük kereskedelmi, harmadrészük televíziós panel. Természetesen, a vizsgálat témájának függvényében más célszegmenst (pl. feldolgozóipar) is képviselhet egy-egy panel. A fogyasztói panel tagjai többnyire olyan természetes személyek (illetve háztartások) akik végső felhasználónak tekinthetők. A fogyasztói piacon megjelenő termékek egyrésze ún. személyes fogyasztás pl. harisnya, cigaretta, hanglemez stb., más részük a háztartási fogyasztás körébe tartozik, pl. mosópor, tőkehús, napi élelmiszer stb. A háztartáspanel az egyik leggyakrabban alkalmazott törzsminta, amely lényegében a háztartások havi, heti bevásárlásairól ad képet. A háztartás statisztikai minták alkalmasak arra, hogy a családok (háztartások) kiadásainak termékeinek szolgáltatás főcsoportok szerinti összetételét, főbb tendenciáit a kutatók figyelemmel kísérhessék. A fogyasztói panelek kialakításánál elengedhetetlenül fontos feltétel, hogy a minta az alapsokaságot a főbb szociodemográfiai ismérvek (életkor, nem, lakóhely stb.) szempontjából reprezentálja, hiszen az elemzések során a mintából kapott eredmények alapján vonnak le következtetéseket a célszegmensre vonatkozóan, meghatározott valószínűségi szint és hibahatár mellett. Szinte valamennyi mintavétel, így a panel esetében is felvetődik, hogy milyen nagyságú (elemszámú) legyen a minta. Ez természetesen mindig a megbízhatósági szint és az elvárt hibahatár függvénye. Hazánkban az európai átlagnak megfelelően a 2000–5000 fő közötti mintanagyság az elfogadott a panelkutatás terén, míg az Egyesült Államok legnagyobb paneljei 70 000–150 000 fő körül alakulnak. A minta kialakításához a piackutató intézet általában többlépcsős eljárást végez, vagyis egy-egy lépcsőben (főminta kialakításakor) más és más mintavételi módszert alkalmaz. A paneltagok megnyerése természetesen szakszerű és megfontolt munkát igényel, amelyet a piackutató intézet kérdezőbiztosai végeznek. A panel toborzása is több lépésben történik. Az első (írásbeli vagy szóbeli) felkérés eredményeként a megkérdezettek mintegy 10–50%-a veszi fel a kapcsolatot az intézettel. A második lépésében abból a sokaságból, akik hajlandók a rendszeres adatszolgáltatásra, ki kell választani azt a végleges panelt, amely megfelelő elemszámú lesz és reprezentálja a célszegmenst. (Érthető tehát, hogy egy-egy jól működő panel kialakítása akár egy egész évet is igénybe vehet és több tízmillió forintot igényel.) A fáradságos munkával és nagy költséggel létrehozott panel működtetése további feladatokat jelent a cég számára, ha eredeti céljainak megfelelően piacképes marketinginformációs bázissal szeretne rendelkezni. A panelkutatás során feltétlenül tisztában kell lenni azzal, hogy e módszernek is vannak bizonyos hiányosságai. A panel az esetek többségében több ezer főből álló minta, amelyből évről évre kiesnek, lecserélődnek tagok, 81 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


akiket helyettesíteni kell, mégpedig a reprezentáció követelményeinek megfelelően. (A paneltagok lemorzsolódását panelelhalásnak hívják, és mértéke 8–12% körül mozog.) Nem csupán a panel karbantartása igényel gondosságot és szakértelmet, hanem az adatgyűjtés is. Számolni kell azzal, hogy vannak olyan termékek, amelyek vásárlására/fogyasztására vonatkozó információkat még a panel esetében sem lehet megbízhatóan összegyűjteni, pl. számos ital, cigaretta, stb. További módszertani problémát jelent az ún. paneleffektus érvényesülése. Teljesen természetes emberi reakció, hogy ha valakinek a saját viselkedéséről (vásárlásairól) be kell számolnia, amint az a paneltagok esetében történik, akkor e tekintetben tudatos magatartást tanúsít. Egy idő után a paneltagok érzékelhetően tervgazdálkodókká válnak, igyekeznek az elvárásoknak megfelelni és ez a tudatosság átalakíthatja a fogyasztási szerkezetüket. Nehezen kiszűrhető hibalehetőségeket rejt magában az a tény is, hogy a folyamatos „kontroll” eredményeként a paneltagok közt előfordulhatnak olyan személyek is, akik az elvárásoknak oly módon próbálnak meg eleget tenni, hogy olyan vásárlást is feljegyeznek, amely a valóságban nem történt meg. A fogyasztói és háztartási panel esetén, az adatfelvétel „naplószerű regisztráció” alapján történik. A naplókban feljegyzett vásárlásokat a fogyasztók előre meghatározott rendszer, formula alapján végzik. Az ún. „alaprendszerben” feltüntetik a vásárolt terméket, árát, csomagolását, mennyiségét, márkáját, valamint a vásárlás helyét és idejét. Ezek a feljegyzések a vásárolt terméken kívül tartalmazzák még a háztartások saját termelésű (és készítésű) fogyasztását. A paneltagok munkájának megkönnyítését szolgálja a vonalkód technikai alkalmazása, amelynek segítségével a fogyasztók otthon regisztrálják a szükséges információkat, és azokat rugalmasabban továbbíthatják a piackutató intézethez. A kereskedelmi panelek a fogyasztói panelek mellett napjainkra egyre nagyobb jelentőségre tettek szert, és ez a folyamat tapasztalható Magyarországon is. A kereskedelmi panel az értékesítési lánc elemeinek reprezentatív mintája, amelyen meghatározott időközönként megkérdezést hajtanak végre. A kereskedelmi panelek különös jelentőségét az adja, hogy segítségükkel nyomon követhető a disztribúciós láncban zajló folyamat, felmérhető az értékesítés időbeni változása és a készletek alakulása. Tekintettel arra, hogy a napi cikkek piacán egyre élesebb a konkurenciaharc, az egyes cégek különösen nagy hangsúlyt fektetnek arra, hogy a versenytársak piaci részesedéséről, forgalmuk alakulásáról megbízható információkat szerezzenek. Az új termékek (termékváltozatok) piaci bevezetéséhez is létfontosságú, hogy a vállalat megfelelő adatokkal rendelkezzen a kereskedelmi forgalom alakulásáról. A marketingkutatás nemzetközi tapasztalatai arra utalnak, hogy a cégek egyre nagyobb jelentőséget tulajdonítanak a kereskedelmi paneleknek a fogyasztói panelvizsgálatok mellett. Az adatfelvétel ez esetben a raktárkészlet napi változásának regisztrálására vonatkozik, amely pontos és számszerű információt szolgáltat a napi eladások értékéről, mennyiségéről és összetételéről. Az üzletekben az adatfelmérést, gyűjtést a marketingkutató cég alkalmazottjai (auditorok) végzik. A kereskedelmi panelnek – éppúgy mint bármely mintának, reprezentálnia kell az alapsokaságot, jelen esetben a kereskedelmi egységeket, üzleteket, azok összetételét. A disztribúciós lánc szereplőit folyamatosan figyelemmel kell kísérni, és a vállalkozásoknak a fogalom megoszlásának megfelelően korrigálni kell a kereskedelmi panel összetételét is. A felmérés (megfigyelés) a készletek és számlák árucsoportok szerinti átnézésén, a 2–4 havonkénti állományváltozás megállapításán alapszik. Televíziós panelek. A televíziók nézettségének, az egyes műsorok kedveltségének folyamatos mérése egyre fontosabb területe a marketingkutatásnak, hiszen a nemzetközi adatok szerint – országonként és régiónként differenciáltan – az éves reklámkiadások harmadát, felét a tévéreklámok teszik ki. Ez a hatalmas összeg is arra készteti a kutatókat, hogy a tévéadások nézettségét minél egzaktabb módszerekkel próbálják meg mérni. E téren az adatfelvétel tehát nem a nézők megkérdezésével hanem műszerek segítségével történik, – minden szubjektivitás kiszűrésével. A tévépanel háztartásaiban olyan dekódereket szerelnek fel, amelyek mérik az egyes csatornák nézettségét. A mérés percre pontosan regisztrálja a nézett műsort. Az egyes családtagok tévénézési szokásait – elkülönítve is képesek regisztrálni. E műszerek rendkívül pontos és gyors mérést tesznek lehetővé és előző napi nézettséget csatornánként és műsoronként már másnap megismerhetik a nagyobb tévétársaságok (Veres, 1999). 82 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


5. 3.5. Kérdőívszerkesztés 5.1. 3.5.1. A kérdőívszerkesztés alapelvei A primer piackutatási módszerek legfontosabb segédeszköze a kérdőív, hiszen a megkérdezéses vizsgálatokon kívül – ahol elengedhetetlen – a megfigyelést és a kísérletet is sokszor kiegészítik megkérdezéssel. Amint a megkérdezéses vizsgálatoknál már említettük, a kérdőív sokféle formája ismert, és alkalmazási körük attól függ, hogy a kutatási témakör alapján milyen jellegű információkra van szükség. Ezek a személyes interjúk lehetővé teszik a kutató számára, hogy a kommunikáció során bőséges információt gyűjtsön a válaszadók véleményének sokszínűségéről. Az információk sokszor az egyes szituációkról kiváló leírást adhatnak, és ezáltal segítséget nyújtanak a későbbiekben kialakítandó standardizált kérdőívek pontosításához. A nem strukturált interjúkat a piackutatási folyamatban elsősorban az előkészítés fázisában alkalmazzák a későbbi kvantitatív vizsgálat témaköreinek megfogalmazásában, a felmerülő ötletek/hipotézisek megvitatásában. A strukturálatlan személyes interjúk eredményei természetesen nem számszerűek, és a minta tagjaitól kapott válaszokból nem igazán következtethetünk az alapsokaság véleményére az adott témakörben. A kvalitatív eljárások során strukturálatlan kérdőívet alkalmaznak. A strukturálatlan kérdezés (kérdőív) lényegében olyan beszélgetés, ahol a kérdezőt csak néhány téma megvitatása köti. A kérdezőn múlik, hogy az egyes témakörökről milyen sorrendben, milyen mélységben és milyen konkrét kérdések formájában tudakozódik. A nem strukturált kérdéseket a kvantitatív adatfelvétel előzetes lépéseként alkalmazzák. Ezek az interjúk lényegében adott kérdéskörről folytatott, irányított beszélgetések, amelynek az a célja, hogy feltárja a célszegmens véleményét, gondolatait, attitűdjét. A válaszadó szabadon beszélhet a megadott tárgykörről. A kérdező feljegyzi (rögzíti) a válaszokat, és mindaddig igyekszik a beszélgetést folytatni, amíg a megkérdezett releváns válaszokat ad az adott témáról. A fókuszcsoportos vizsgálatoknál és a különböző egyéni vagy csoportos interjúknál strukturálatlan kérdőív ad segítséget a kérdezőnek. A strukturált kérdőívek esetén a kérdések döntően nyitottak, tehát a megkérdezett rendkívül nagy szabadságot élvez a „beszélgetés” során, viszont a kapott válaszok nehezen dolgozhatók fel, és az eredmények sem általánosíthatók. E kérdőívforma lényegében a standardizált kérdőív előkészítésére, továbbá olyan esetekben kiválóan alkalmas, amikor a megkérdezendő kérdéskörök adottak, de a kérdések között nincs szigorú sorrendiség. A strukturált kérdőívek esetében a kérdező az egyes kérdéseket kötetlen formában teheti fel, nem kell minden esetben szó szerint felolvasni azokat. Az ilyen típusú interjúknál lehetőség van arra is, hogy az egyénenként eltérő szóhasználat mellett a kérdés értelmezésével kapcsolatban is felvilágosítást adjon a kérdező a kérdezettnek. A kvantitatív kutatások során standardizált kérdőíveket alkalmaznak, amelyek a kötelező előírások alapján alkalmasak arra, hogy a kapott információkból számszerű adatok szülessenek. Tulajdonképpen a kérdőív standarditása teszi lehetővé, hogy a legkülönbözőbb típusú és képzettségű fogyasztók válaszai összehasonlíthatók legyenek. Az egységesített kérdőívek segítségével elérhető az is, hogy a megkérdezés megismétlésével – azonos adatfelvételi körülmények esetében – az eredmények egy meghatározott hibahatáron belül azonosak. A standardizált interjú reprezentatív véletlen mintán való lekérdezése olyan adatokat szolgáltat, amelyek pontosságát egy adott megbízhatósági szint mellett garantálni lehet, és az eredmények általánosíthatók. Az egységes, formalizált kérdőív szerkezete és a kérdőívben szereplő kérdéstípusokra kapott válaszok feldolgozása egyértelmű, gyors, és az alapadatok statisztikai módszerekkel elemezhetők.



Az interjú fentiekben említett előnyei csak akkor érvényesülnek, ha a kérdőívszerkesztés során és a megkérdezéskor a szigorúan előírt szabályokat betartják. A megkérdezésre utaló kötelezettségek és a standardizált kérdőív szerkesztésének elengedhetetlenül fontos előírásai a következők: A feltett kérdések és az arra adható válaszok írásban is megjelennek. A kérdések és válaszok nem alakíthatók át, nem magyarázhatók. Kérdést kihagyni, új kérdést feltenni, a kérdések sorrendjét megváltoztatni nem lehet. A kérdőív csak zárt kérdéseket tartalmazhat. A kitöltéshez egységes útmutató szükséges. Egy felmérés nem igazán lehet sikeres jól megtervezett kérdőív nélkül. Bár a szakirodalomban több hasznos tanács megjelenik kialakításával kapcsolatban még sincs olyan egységes elméleti alapja a szerkesztésnek, amely minden konkrét esetben biztos támpontot nyújtana a kutatónak. Mielőtt elkezdődne a konkrét kérdések megfogalmazása, a kérdőív kialakítása, feltétlenül célravezető néhány problémakör tisztázása (Scipione, 1994). Az előkészítés első lépésében érdemes feleleveníteni a megbízóval közösen kialakított kutatási téma újbóli pontosítását. Miután a megkérdezés módjáról és a megkérdezettek köréről végleges döntés született, lehetőség nyílik arra, hogy az alkalmazandó kerülő kérdőív jellegét meghatározzák. Értelemszerűen más és más követelményeknek kell megfelelnie a kérdőívnek attól függően, hogy a kutató kvalitatív vagy kvantitatív információt adatot gyűjt-e. A kvantitatív adatok összegyűjtéséhez standardizált kérdőíveket alkalmazunk, amelyek kialakításánál, szerkesztésénél, lekérdezésénél jóval szigorúbb követelményeknek kell megfelelni, mint a kvalitatív eljárásoknál alkalmazott strukturálatlan kérdőívnél. Az érdemi munka megkezdése előtt feltétlenül érdemes szem előtt tartani a kérdőívszerkesztés főbb alapelveit, amelyek a következők: A szükséges információs körök pontos körülhatárolása. A kérdőívszerkesztés tartalmi és formai követelményeinek betartása. Az információs körök pontosítása. A gondos és aprólékos előkészítés rendkívül időigényes, de később kamatostól megtérül, hiszen az adatfelvétel legfontosabb segédeszközének minőségétől függ alapvetően a kutatás eredményessége. Az előkészítő munka legfontosabb szakasza a kutatás információs igényének meghatározása. Az előtanulmányok során tisztázódik, hogy ezek az igények marketingkutatással mennyire elégíthetők ki, mennyiben alkalmas a megkérdezéses vizsgálat és konkrétan a standardizált forma arra, hogy ezt az igényt kielégítse. Ebben az előkészítési munkában aktívan együtt kell működni a megbízóval vagy annak képviselőjével. Az információigény-lista a következő lépésben átalakul kérdéskatalógussá, amely közel sem azonos a véglegesen megszövegezett kérdőívvel. A vizsgálati témakörre, információs szükségletre kialakított kérdéskatalógus még semmiféle utalást nem tartalmaz a kérdezési taktikára vonatkozóan. Ezek a kérdések a megoldandó feladatot jelentik csupán, míg az ún. tesztkérdések, amelyek a standardizált kérdőívben már megfogalmazódnak, magukban foglalják a kérdezési technikát és taktikát is. A standardizált kérdőív kérdései minden megkérdezett számára ugyanolyan jelentéstartalommal kell, hogy bírjanak. E feladat megoldása a kérdőívszerkesztés következő lépése. Tartalmi-formai követelmények. A kérdőív megalkotása nem tehetség, ötlet vagy kreativitás függvénye, sokkal inkább szakismereté, gyakorlaté és fáradtságos munkáé. Első nekirugaszkodásra jó kérdőív szinte sohasem születhet, a módszer jellegéből adódóan sem. Minden egyes átdolgozás – a józan ész, idő, és ráfordítás határain belül – közelebb viheti a kutatót a tökéletes megoldáshoz (Scipione, 1994). A tartalmi és formai követelmények betartásával nagyobb az esély arra, hogy a kérdőívszerkesztő elkerülje a leggyakoribb, tipikus hibákat.



A kérdőív lehet rövid vagy hosszabb, általában több témakört is magában foglal, amely témaköröknek logikai sorrend alapján kell kapcsolódniuk egymáshoz. A logikai sorrend egyrészt azt jelenti, hogy a résztémák tartalmilag egymásra épülnek, másrészt pedig azt, hogy egy-egy kérdéskörről a konkrét kérdések keretében minden lényeges információt igyekszünk beszerezni, és csak azután térünk át a másik témára, annak megismerésére. A logikai sorrend kialakítását segítik az ún. átvezető kérdések, amelyek az újabb kérdéskör bevezetését szolgálják. Példa. A közel három éve üzemelő „B. A.” FITTNES CLUB szóbeli megkérdezéses vizsgálatot tervez a látogatói körében. A vezetőség által körülhatárolt témakörök a következők: I. A vendégekre milyen látogatási szokások jellemzők? II. Honnan ismerik a Clubot és miért ezt választották? III.

Milyen szolgáltatásokat vesznek igénybe, azokat hogyan értékelik a versenytársakhoz képest?

IV.

A látogatókra mi jellemző szociodemográfiai ismérvek szempontjából?

Kérdőív, tesztkérdések 1. Mióta jár a „B. A. F. C.”-ba 2. Milyen gyakran jár a Clubba? 3. Melyik napszakban látogat a Clubba? 4. Alkalmanként hány órát tölt el ott? 5. Vált-e bérletet? 6. Többnyire kivel jár a Clubba? 7. Honnan hallott a B. A. F. C.-ről? 8. Az alábbiakban felsorolt tényezők milyen arányban befolyásolták döntését a Club kiválasztásánál? 9. A B. A. F. C. látogatása során az alábbiakban felsorolt körülmények színvonala mennyire fontos Önnek? 10.

Sorolja fel, hogy milyen fitnesz klubokat ismer még és azok közül melyiket próbálta ki?

11. Az alábbiakban felsorolt szolgáltatásokat értékelje a „B. A.” és az Ön által megismert (meglátogatott) fitnesz klubok esetében. 12.

Neme:

Kora: Lakóhelye: Foglalkozása: Családi állapota: Témakör: 1–6. kérdés (A klublátogatói szokások). Témakör: 7–8. kérdés (Üzenethordozó, választási kritériumok). Témakör: 8–11. kérdés (Image értékelés, versenytárselemzés). Témakör: 12. Kérdés (Elsődleges szegmentációs ismérvek). A kérdőív sikerességét két szempontból is értékelhetjük: hány megkérdezett volt hajlandó kitölteni és mennyire használhatók a kapott eredmények. A jó kontaktus, az együttműködési hajlandóság érdekében lélektani szempontból is törekedni szükséges a fokozatosság érvényesítésére. Ez az elv azt jelenti, hogy a kérdőív elejére 85 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


olyan bevezető kérdéseket kell tenni, amelyek a megfelelő hangulat kialakítását szolgálják. Ezek az ún. kedvcsináló kérdések, amelyek az egész interjú légkörét meghatározhatják. A fokozatosság elvének betartása ugyancsak nagy segítséget jelenthet a tartalmi-formai szempontból sikeres kérdőív megteremtéséhez. A logikailag jól kialakított kérdőívben a kérdések az egyszerűtől a szakszerűbb és bonyolultabb kérdés felé haladnak és az ún. „kényes kérdések” lehetőség szerint a kérdőív végén szerepelnek. Az ún. kényes kérdések közé tartoznak a személyi adatok is, amelyekre feltétlenül szükség van, hiszen az elsődleges szegmentációs ismérvek nélkül nem lehet besorolni a megfelelő kategóriákba a válaszokat. Ezek a szegmentációs ismérvek objektív adatok, (pl. kor, jövedelem), az emberek többsége mégsem szívesen nyilatkozik róluk, ezért szerencsésebb, ha a kérdőív végén kerül sor a megkérdezésükre. Amennyiben a kérdőív témája vagy egy-egy kérdés tekinthető kényesnek, akkor a semleges megfogalmazás segíthet (pl. „a nők nagy része…”). Természetesen léteznek olyan kérdések, amelyekre ha igen választ ad a kérdező, akkor veszíthet presztízséből. A presztízsvesztést az emberek nagy része kényelmetlenül éli meg, tehát szépít a valós tényeken és ez különösen a szóbeli megkérdezésekre igaz, ezért – ha a téma ezt indokolja, célszerűbb az írásbeli megkérdezés alkalmazása. A kérdőív hangnemével szemben alapvető elvárás, hogy egységesen értendő tartalmat közöljön a heterogén sokasággal. A kérdések legyenek rövidek, a mindennapi szóhasználat alapján, egyszerűen fogalmazottak, ideális az a kérdés, amely egyértelmű. A kérdések megfogalmazásánál a másik fontos elvárás a semlegesség, a pártatlan megfogalmazás, ami azt jelenti, hogy sem a kérdező, sem a kérdés ne befolyásolja a kérdezettet semmilyen irányban. A kérdések megfogalmazására mondottak igazak a zárt kérdések válaszvariációira is azzal a kiegészítéssel, hogy ez esetben ügyelni kell a válaszkategóriák sorrendjére. A tapasztalatok azt mutatják, hogy minél több válaszlehetőség adott, annál nagyobb az esély az első néhány kategória megjelölésére. A többkimenetelű kérdések egy részénél, ahol a válaszadó szelektál az egyes válaszlehetőségek között, nagyon fontos, hogy a különböző kategóriákat világosan elhatárolják és valamennyi lehetséges választ be lehessen sorolni valamelyik kategóriába. Az alternatív kérdéseknél ügyelni kell arra, hogy a megkérdezettet ne szuggeráljuk az igenlő válaszra, ugyanis az emberek könnyen haljanak arra, hogy a beleegyezést jelentő „igen” választ jelöljék be (úgy érzik, ezt várják el tőlük). A kérdőív tartalmi és formai követelményei közé tartozik, az egyes kérdések sorrendi semlegessége, vagyis a megkérdezés taktikája. A szóbeli megkérdezés esetén teljesen egyértelmű, hogy az egyes kérdésekre adott válaszokat csak a megelőző kérdések befolyásolhatják. Vagyis, ha a kérdések sorrendje x – y – z, akkor az x teljesen független y-tól és z-től, de az y és z nem független az x kérdéstől. Ezért nagyon fontos a standardizált kérdőív esetében a kérdések sorrendjének betartása. Az írásbeli megkérdezésnél ez a probléma elvileg nem fontos, hiszen a kérdezett a kérdőívet akár végig is olvashatja, mielőtt hozzáfog a kitöltéséhez, mégis érdemes a szerkesztésnél ezt az elvet is figyelembe venni (Blaskovits, 1975). A kérdőívszerkesztésnél alapvető szempont, hogy a kérdőív ne legyen unalmas és túl hosszú, hiszen mindkét hiba a kérdezés eredményességét rontja, mivel az érdektelenség pontatlan válaszokhoz vezethet. A kérdőív formai követelményei közt rendkívül fontos az egységes kitöltési útmutató. Gyakori hiba, hogy a szóbeli megkérdezés esetén csak szóban tájékoztatják a kérdezőbiztosokat, és a kérdőíven a konkrét utasítások nem szerepelnek. A szóbeli tájékoztatást lehetséges, hogy egyesek eltérően értelmezik, és ez az egységesség alapelvének megsértéséhez vezethet. A munka megkezdése előtt adott általános utasítás, oktatás feltétlenül fontos, de nem helyettesíti a kérdőív részletes útmutatóját. Feltétlenül törekedni kell arra, hogy mind a kérdezési technika, mind a kitöltés módja tökéletesen szabályozott legyen. Az írásbeli megkérdezésnél gyakorlatilag a kérdőív helyettesíti a kérdezőbiztost, ezért a formai szempontok e téren különösen fontosak. A válaszadási hajlandóságot javítani lehet a kérdőív megnyerő formájával, mutatós tipográfiával, ötletes ábrákkal, grafikákkal. Sokkal nagyobb az esély a kitöltésre, ha a kérdőív összbenyomása kedvező. Az írásbeli megkérdezésnél különösen fontos a helyigény tökéletes kihasználása, ami kitűnő lehetőségeket nyújtanak az ún. táblázatos kérdések. Egy fél oldal terjedelmű táblázat rengeteg kérdést képes megjeleníteni, ami nem elhanyagolandó szempont, hiszen a megkérdezettet a hosszabb kérdőív eleve elriasztja. A táblázatos kérdezéseknél különös gondossággal kell a fej- és oldalrovatokat megszövegezni és egyértelmű kitöltési útmutatót készíteni. 86 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Az írásbeli megkérdezésnél nagyon fontos a teljesen világos, egyértelmű és következetes kitöltési útmutató. A kérdőív a legfontosabb segédeszköze a megkérdezésnek, kialakítása alapos és szakszerű tudást igényel. Amikor a kérdőív készül, tisztán kell látni, hogy a szükséges információk rendelkezésre állnak-e majd a megkérdezés után, az információk megfelelnek-e a kiválasztott feldolgozási technika követelményeinek és végül nem sikerült-e túl hosszúra a kérdőív? A sikeres kérdőívszerkesztés legfontosabb feltétele, hogy próbakérdezés keretében gondosan ellenőrizzük azt. A kérdőív ellenőrzés elvileg két menetben zajlik. Az első lépésben a létrehozott kérdőíveket a szakértők véleményezik (a marketingkutató cég különböző szakterületének képviselői nyilvánítanak véleményt). Ezek a megbeszélések sok segítséget adhatnak a kérdőív szerkesztőnek, de az igazi tapasztalatokhoz a kérdőívszerkesztés során juthat. A próbakérdezést semmilyen körülmények közt sem szabad elhagyni, mert jóvátehetetlen hibák adódhatnak belőle. A próbakérdezés nem azonos a kérdőívszerkesztés előtanulmányaival, mivel az ellenőrzésnél az a cél, hogy a kérdezés technikai részleteit is kontrollálják. A próbakérdezés során dől el, hogy a vizsgálathoz megfelelő kérdezési módot, kérdésformát, válaszvariációt, a kérdések helyes sorrendjét alkalmaztuk-e. Az íróasztalon megfogalmazott kérdőív a „terepen” vizsgázik. A próbakérdezés nagy segítséget ad a kérdőív feldolgozási tervének elkészítéséhez is. A próbakérdezés eredményei alapján következtetni lehet arra, hogy a kutatási terv hipotézise mennyire volt helytálló. Írásbeli megkérdezésnél megbecsülhető, hogy milyen arányú visszaérkezés várható, szóbeli megkérdezésnél pedig kiderül, hogy az interjú mennyi időt vesz igénybe, illetve milyen problémák vetődnek fel a megkérdezés lefolytatása körül. Próbakérdezéstől igazán hasznosítható eredmény akkor várható, ha a lebonyolítás feltételei azonosak, vagyis megfelelnek a „nagy felmérés” körülményeinek. A „főpróbánál” tehát a következő szempontokra kell figyelni: ugyanazt a kérdőívet és kísérőanyagot kell használni, mint amit eredetileg terveztünk, lehetőség szerint a nagy mintához hasonló reprezentatív kismintán érdemes elvégezni a megkérdezést, az idő és hely tekintetében is az azonosság elvét követve. A kapott adatok alapján hasznos, ha a szóbajöhető problémákat kiküszöbölve újbóli próbakérdezést hajtunk végre. A kérdőív és lekérdezési feltételek véglegesítése után kerül sor az adatfeldolgozási terv pontosítására is. Különösen fontos hangsúlyozni, hogy a próbakérdezésnél a vizsgálati alanyok ne kollegák, barátok, rokonok legyenek, hiszen ez esetben az eredmények nehezen értelmezhetők (Sándorné, 1991).

5.2. 3.5.2. Kérdésfajták A kérdőívben szereplő kérdések meglehetősen sokszínű képet mutatnak, és csoportosításuk többféle szempont alapján végezhető el. A megkérdezés során alkalmazott kérdésfajtákat célszerű aszerint csoportosítani, hogy mit szeretnénk elérni a megkérdezéssel, vagyis cél szerint, lehetséges a kategorizálás ezenkívül a kérdésfeltevés módja és a válaszvariációk szerint.

10. ábra - Kérdésfajták, kérdéstípusok csoportosítása



A kérdőív előkészítését követően kerül sor a kérdések tartalmi és formai kimunkálására, a kérdések sorrendjének, számának meghatározására. Az egyes kérdések ún. cél szerinti csoportosítása azt jelenti, hogy a kérdező segítségére vannak abban, hogy szerkezetileg logikus legyen az interjú. A bevezető kérdések többnyire a kérdőív elején találhatók, és az a céljuk, hogy a kérdezőt felkészítsék a témára, bevezessék az interjúba. Az átvezető kérdések teremtenek kapcsolatot a kérdőív egy-egy logikai egysége között; helyeként szűrőkérdésként funkcionálnak. Segítségükkel a minta tagjai az adott ismérvek szempontjából homogén egységekre bonthatók, és a különböző csoportok a továbbiakban különböző kérdésekkel kerülnek szembe. E kérdésfajtával gyorsítható a megkérdezés, egyszerűbb a válaszok feldolgozása. Az érdemi kutatási témához kapcsolódó kérdéseket nevezzük tárgyköri kérdéseknek, amelyek speciális szempontok szerint tovább kategorizálhatók. Az ellenőrző kérdésre adott válasz valóságtartalma különösen fontos, ezért a kérdőív egy másik logikai egységében megkísérlik a korábbi válasz ellenőrzését. E kérdésfajta alkalmazásánál különös gondossággal, diszkrécióval kell eljárni. Átvezető kérdések 1. Az évi rendes szabadságát többnyire mivel tölti?

❑

utazással – folytasd

❑

otthoni pihenéssel – fejezd be

❑

munkával – fejezd be

2. Az elmúlt évek során hová utazott?

❑

belföldre – folytasd



❑

külföldre – fejezd be

3. Évente átlagosan mennyit költöttek külföldi utazásra?

❑

100 000 Ft alatt – folytasd

❑

100 000–200 000 Ft között – fejezd be

❑

200 000 Ft felett – fejezd be

4. Általában hol szállnak meg?

❑

falusi turizmus magánszállásai – fejezd be

❑

kemping – fejezd be

❑

ismerős, barát, rokon – fejezd be

❑

panzió – fejezd be

❑

szálloda – fejezd be

Ellenőrző kérdések 1. Milyen gabonapelyheket reklámozó céget ismer? Kérjük, soroljon fel közülük néhányat! ……………………………………………….. ……………………………………………….. ……………………………………………….. 2. Kérjük, soroljon fel olyan tévéreklámokat, amelyek gabonapelyheket hirdetnek! ……………………………………………….. ……………………………………………….. ……………………………………………….. 1. Milyen gyakran vásárol Ön bioboltban?

❑

havonta egyszer

❑

negyedévente egyszer

❑

félévente egyszer

❑

évente egyszer

2. Kérjük, soroljon fel néhány bioboltot, amelyekben eddig vásárolt!



❑

…………………………………… …………..

❑

…………………………………… …………..

❑

…………………………………… …………..

A személyes kérdések vagyis az elsődleges szegmentációs ismérvek a kérdőív nagyon fontos és elengedhetetlen tartozékai. Általában a kérdezés végén kerül velük szembe a válaszadó. A kérdések esetében, ahol csak lehet, érdemes limit válaszvariációkat alkalmazni, mert a megkérdezett szívesebben ad ilyen jellegű válaszokat. Személyes kérdések 1. Neme ❑ férfi

❑

nő

2. Lakóhelye

❑ Budapest ❑ város ❑ község 3. Foglalkozása

❑

aktív

❑

inaktív

❑

egyéni vállalkozó

❑

tanuló

❑

alkalmazott

❑

nyugdíjas

❑

vezető

❑

GYED, GYES

❑

egyéb, aktív

❑

egyéb, inaktív

4. Családi állapot

❑

nős

❑

elvált

❑

férjezett

❑

özvegy

❑

hajadon

❑

nőtlen

5. Iskolai végzettsége

❑

alapfokú



❑

középfokú

❑

felsőfokú

6. Kora

❑

18 év alatt

❑

40–50 között

év

❑

19–28 év között ❑

51–61 között

év

❑

29–39 év között ❑

62 év felett

7. Egy főre jutó nettó jövedelem az Ön családjában

❑

30 000 Ft alatt

❑

30 001–40 000 Ft között

❑

40 001–50 000 Ft között

❑

50 001 Ft felett

A kérdéseket a kérdésfeltevés módja szerint csoportosítva megkülönböztetünk direkt és indirekt kérdéseket. A direkt megkérdezés esetén közvetlenül rákérdezünk arra a témakörre, amelyről információt szeretnénk nyerni. Értelemszerűen a kérdések döntő többsége direkt kérdés, tehát a kérdezett rögtön felismeri a kérdezés célját, ami a megkérdezés szempontjából kedvező. Az indirekt kérdésfeltevés oka az, hogy az olyan vizsgálati témánál, ahol a kérdezett nem szívesen válaszol „bizonyos kényes” kérdésekre vagy ahol a valós válasszal presztízsveszteség érné, eredményesebbnek tűnik, ha valamely indirekt technikát alkalmaz a kérdező. E technika segítségével leküzdhetők bizonyos gátlások, előítéletek, tudatos hamisítások, szépítések. Ha helyesen alkalmazzák az indirekt kérdést, a megkérdezett valósághű válaszokat fog adni. Az indirekt kérdések jellegüknél fogva inkább alkalmasak kvalitatív eljárások során alkalmazott megkérdezésekhez, mint a kvantitatív vizsgálatokhoz. Az eredmények értékelése statisztikai módszerekkel nem lehetséges, ezért a standardizált kérdőívben ritkán alkalmazzák. A kérdések a válaszlehetőség szerint lehetnek nyitottak vagy zártak. A nyitott kérdésre a válaszadó szabadon, saját szavaival fogalmazza meg válaszát, míg a zárt kérdésnél a kérdőíven előre megadott válaszlehetőségek közül kell a megfelelőt kiválasztani. A nyílt kérdések esetén a megkérdezettet kérik, hogy válaszoljon a kérdésre saját szavival és nem javasolnak előre megfogalmazott válaszokat. A nyitott kérdések nagy előnye, hogy a válaszadónak „megengedik”, hogy a saját szavaival mondja el véleményét. Ezek az információk a kutatók számára olyan újdonságokat hozhatnak, amelyekre a kérdőív előkészítése során nem is gondoltak. Nyitott kérdés 1. Mi az Ön véleménye a bemutatott termékről? ……………………………………………….. ……………………………………………….. 2. Mikor vásárolta a mélyhűtőládáját?……………………………………………….. 91 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


……………………………………………….. A nyílt kérdések azonban a feldolgozás nehézségén kívül számos tartalmi problémát is felvetnek. Előfordulhat, hogy a válaszadó nem tudja elég tömören összefoglalni a véleményét vagy megfeledkezett néhány lényeges információról és ezért nem ad megfelelő választ. Egy-egy nyitott kérdésre más-más dimenziójú választ adnak, amelyeket meglehetősen nehéz kategorizálni. Példa. „Mikor vásárolta a mélyhűtőládáját?” – nyitott kérdésre, több típusú válasz is adható, így: • „amikor a régit eladtam”, • „kb. másfél éve”, • „amikor vidékre költöztem stb. A két kérdezési mód eltérő „válaszadási technikát” igényel. A nyitott kérdésnél a megkérdezett a kérdés elhangzása (elolvasása) után a korábbi tapasztalatai alapján kifejti a véleményét. A zárt kérdésnél az egyes kategóriákat mérlegeli abból a szempontból, hogy vajon melyikkel képes többé-kevésbé azonosulni. Elvileg a nyitott kérdésekre kapott válaszok sokszínűbbek, de gyakran az is előfordul, hogy a válasz konvencionális. A zárt kérdések akkor használhatók hatékonyan, ha az előre megadott kategóriák egymást kölcsönösen kizárják. A nyitott kérdés ideális a felmérés előkészítési szakaszában, strukturált kérdőívekben és általában olyan esetekben, amikor azt szeretnénk feltárni, hogy a kérdezett miért hozta meg azt a döntést vagy érzéseit mivel magyarázza. A zárt kérdések nagy előnye, hogy gyorsan és könnyen lehet feldolgozni a válaszokat, és az egyes kérdőívek egységes jellege miatt könnyebb a kapott eredményeket is általánosítani, továbbá az is, hogy alkalmasak a gyors válaszadásra, nem kell az emlékezetre hagyatkozni, és feltétlenül lényegre törő interjú bonyolítható le a segítségükkel. A zárt kérdésre adható válaszok szempontjából megkülönböztethetünk alternatív és többkimenetelű kérdéseket. Az alternatív kérdés esetén két – általában egymásnak ellentmondó – válaszvariáció között kell a döntést meghozni. Zárt kérdés Kétkimenetelű (alternatív) 1. Helyesnek tartja-e, hogy minden terméken egységesített tápértékcímke szerepeljen?

❑ Igen

❑

Nem

❑

Férfi

2. A válaszadó neme ❑ Nő

3. Rendelkezik Ön gyümölcscentrifugával?

❑ Igen

❑

Nem

A többkimenetelű kérdések esetén a válaszadó szelektálhat a szóbajöhető kategóriák között. Az előre megfogalmazott válaszkategóriákat nem kell ez esetben rangsorolni, csupán kiválasztani azt, amelyik leginkább tükrözi a megkérdezett véleményét. Ennél a kérdésformánál lehetőség nyílik arra, hogy egyszerre több válaszvariációt is bejelölhessen a megkérdezett. Tekintettel arra, hogy ez a lehetőség nem derül ki a kérdések megfogalmazásából, tanácsos az útmutatóban jelezni, hogy válaszként csak egy vagy több kategória is szóba jöhet.



A zárt kérdések sok előnye mellett a legnagyobb probléma a válaszkategóriák meghatározása, megfogalmazása és sorrendje. Különösen fontos, hogy ezek a kategóriák kizárják egymást és olyan szófordulattal fogalmazzuk meg, amelyet a kérdezettek egységesen értelmeznek. A standardizált kérdőíven alkalmazott zárt kérdések, válaszok kialakítását mindig meg kell előznie tárgyilagos előtanulmánynak, elemzésnek, így elkerülhető az a tipikus hiba, hogy a szóbajöhető válaszok a kérdőívszerkesztő gondolkodásmódját, véleményét tükrözők. A többkimenetelű szelektív kérdés egyik változata az ún. kombinatív kérdés, amely a válaszvariációk mellett egy nyitott kérdést is tartalmaz. Jó szolgálatot tesz ez a lehetőség, hiszen nem szükséges túlságosan sok kategóriát képezni, elegendő a legnagyobb valószínűséggel előforduló válaszokat kinyomtatni. Az egyéb kategóriába írhatják a megkérdezettek azt a választ – ha van ilyen – amely nem szerepel a felsorolásban és az ő véleményüket tükrözi. Szelektív kérdés 1. Milyen információkat tart fontosnak a tápértékcímkén ?

❑

fehérje

❑ cukor

❑

vitaminok

❑ kalória

❑

zsír

❑ só

❑

ásványi anyagok

2. Milyen ételekhez használna Ön majonézt?

❑

szendvicsre

❑

sültekhez

❑

salátákhoz

❑

sült krumplihoz

❑

tartármártáshoz

❑

hidegtálhoz

3. Hol szokta beszerezni az alapvető élelmiszereket?

❑

élelmiszerboltokban

❑

szupermarketben

❑

piacon

❑

bevásárlóközpontban

❑

saját maga vagy ismerőse termeli ❑ meg

alkalmi utcai árusoknál

A tapasztalatok szerint a szelektív kérdéseknél kialakított válaszkategóriák száma és sorrendje jelentősen befolyásolhatja a megkérdezetteket és így a válaszokat is. Minél több a kategória, nagyobb szerephez jut a válaszkategóriák sorrendje, mivel a viszonylag nagy számú variációt nem mindenki tudja (vagy legalábbis nem egyformán) áttekinteni. A hosszabb válaszkatalógusból viszont könnyebb az egyéni véleménynek megfelelőt kiválasztani. A szóbajöhető válaszvariációk számának eldöntésénél az lehet a fő szempont, hogy mi a lényeges a vizsgálat szempontjából: amennyiben az a fontos, hogy minél „árnyaltabb” válaszokhoz jussunk, akkor érdemes több kombinációt szerepeltetni (a szélső érték ez esetben a nyitott kérdés), ha pedig a lényeges vélemények kiszűrése a legfontosabb, akkor redukálni szükséges a válaszlehetőségeket (ekkor a szélső érték az alternatív kérdés, amelynél a válaszok sorrendje nem lényeges). A zárt kérdések speciális vállfaját képviselik a kombinatív kérdések, amelyek az előre megadott válaszlehetőségek mellett a nyitott kérdés előnyeit is magukban foglalják.



E kérdéstípus alkalmazása esetén a válaszadás lényegre törő, és mégis feltárhatók olyan információk is, amelyek újdonságnak számítanak. A szelektív és a kombinatív kérdések nagy hátránya, hogy a kutatótól alapos, előzetes ismereteket kíván az adott tárgykörben, hiszen enélkül a válaszlehetőségek nem lesznek reálisak. Kombinatív kérdés 1. Az alábbiakban felsorolt tényezők közül melyek befolyásolják Önt a hitelformák közti választásban?

❑

kezelési költség

❑

késedelmi kamat

❑

kamat

❑

az esetleges hossza

❑

hitel lejárata

❑

egyéb

❑

biztosítékok nagysága

prolongáció

2. Honnan jut információhoz a bankkártyájával kapcsolatban?

❑

banki tájékoztató

❑

családtagok

❑

reklámok

❑

ismerősök

❑

kollégák

❑

egyéb

3. Milyen étkezési lehetőségek vannak az Ön munkahelyén?

❑

menza

❑

büfé

❑

házhoz szállítás

❑

saját ellátás

❑

egyéb…

5.3. 3.5.3. Mérési szintek és skálás kérdések A marketingkutatás alapvető célkitűzése, hogy a megkérdezettek véleményét igyekszik feltárni és valamilyen mérhető formában értékelni. E célból alkalmazzák a különböző skálákat az egyes kvantitatív adatfelvételi módoknál, így a megkérdezéses vizsgálatoknál is.A kérdőívszerkesztésnél feltétlenül szükséges tisztában lenni azzal, hogy milyen skálaszintek, mely matematikai műveletek elvégzésére alkalmasak. A marketingkutatás során (különösen a kvantitatív eljárásoknál) tehát az összegyűjtött információkkal szemben alapvető követelmény a mérhetőség. Számos olyan információ birtokába jutunk, amely esetében a mérhetőség természetes, hiszen ún. mennyiségi ismérvekről van szó, amelyek számszerűségükből adódóan megszámolhatók, velük a matematikai-statisztikai műveletek elvégezhetők (pl. jövedelem, fogyasztási szerkezet, életkor, forgalom stb.). Az információk másik csoportja szubjektív jelenségekről (attitűd, vélemény) szól, amelyek ún. minőségi ismérvek. Ezek a hagyományos természettudományos alapokon nyugvó mérési technikával nem számszerűsíthetők, bár a minőségi ismérveknek is van intenzitásuk, erősségük, gyakoriságuk stb., tehát szükséges valamilyen egzakt módon a mérésük. A minőségi ismérveket skálák segítségével lehet mérni oly módon, hogy az egyes kérdésekre adható válaszokat, válaszkombinációkat fokozatosan építik fel a megkérdezések során.



Az egyes skálákat aszerint lehet megkülönböztetni, hogy milyen mérési tulajdonságokkal rendelkeznek. Ebből a szempontból megkülönböztethetünk nominális, ordinális, intervallum és arányskálát, amelyek közül a két utóbbi metrikus (Berekoven, 1991). Mérési szintek I. Nominális (névleges) skála

II. Ordinális (rangsor) skála

(nem metrikus)

(nem metrikus)

A, B

AgBgC

III. Intervallum (minősítő) skála

IV. Arány (viszony) skála

A g B g C és A – B = B – C

A=X·B

(metrikus)

(metrikus)

A nominális (névleges) skála az egyes ismérvek megjelölésére szolgál. A számszerűsítés ez esetben bizonyos jelenség, tulajdonság, ismérv stb. megszámolását előfordulási gyakoriságát jelenti. Lényeges kitétel, hogy ha valamely jelenség egy bizonyos csoporthoz tartozik, akkor a másik csoportba már nem tartozhat (A, B). Ez a legegyszerűbb skála, amelynek segítségével meghatározott kategóriába sorolhatók személyek, vállalatok, termékek, márkák stb. Nominális (névleges) skála 1. Amennyiben Ön dohányzik, az alábbiakban felsorolt kategóriák közül hová sorolná önmagát?

❑

gyenge dohányos

❑

közepesen erős dohányos

❑

erős dohányos

2. Milyen iskolai végzettséggel rendelkezik Ön?

❑

alapfokú

❑

középfokú

❑

felsőfokú

3. Befolyásolják-e élelmiszer-vásárlásait a reklámok?

❑

ritkán

❑

többnyire

❑

gyakran

❑

gyakorlatilag nem

Az ordinális (rangsor) skála a mérés szempontjából magasabb szintű, mivel az egyes tényezőket az intenzitás sorrendje alapján is megkülönbözteti. A rangsorolás vagyis sorrendbe rendezés nem jelenti, hogy mérni tudnánk azt is, hogy az egyes pozíciók (az első és a második helyezés) közt mekkora a különbség. A kialakult rangsor 95 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


tehát csak a sorrendet jelenti, azt azonban nem lehet állítani, hogy az egyes pozíciók közt a különbség azonos, vagyis állandó lenne. (A g B g C de A – B ? B – C) Például, ha megkérdezünk egy vevőt arról, hogy az egyes fogkrémmárkákat milyen preferencia-sorrendbe állítja, megtudhatjuk azt, hogy melyik márkát kedveli a legjobban és melyiket a legkevésbé. E mérés során arról már nem kapunk információt, hogy véleménye szerint az egyes márkák közt mekkora a különbség. Az ordinális skála is, hasonlóan a nominális skálához, nem tekinthető metrikusnak, tehát átlagérték számítására nem alkalmas. Ordinális (rangsor) skála 1. A szalámi vásárlásakor az alábbiakban felsorolt szempontok mennyire fontosak az Ön döntésében? (Rangsoroljon 1-től 6-ig, 1 = a legfontosabb!)

❑

minőség

❑

eltarthatóság

❑

megjelenés

❑

beltartalmi érték

❑

ár

❑

márka

2. Mi befolyásolja Önt a tejtermékek vásárlásánál? Rangsorolja a következő tényezőket!

❑

ár

❑

családi szokások

❑

csomagolás

❑

elérhetőség, választék

❑

márka

❑

kiszerelés nagysága

❑

reklámok

❑

egyéb…

3. A parfé vásárlásánál milyen szempontok alapján dönt? (Rangsorolja a válaszokat 1–8-ig!)

❑

ár

❑

márka

❑

egészségesség

❑

kiszerelés

❑

szavatosság

❑

tárolhatóság

❑

minőség

❑

íz

Az intervallumskála olyan rangsorolást biztosít, hogy az egyes pozíciók közötti távolság is meghatározott. Az intervallumskála fokozatai közti különbségek állandóak, ezért az egyes fokozatokat számszerűsíthetjük. Ezek a skálák rendelkeznek mindazokkal a tulajdonságokkal, mint a nominális és ordinális skálák (A g B g C és A – B = B – C). Bár az intervallumskála egyenlő mérési egységeket használ, így a preferencia sorrenden kívül értelmezhetők az egyes helyezések közti különbségek is, mégis tekintettel kell lenni arra, hogy a skála nullpontja önkényes és nem valódi zéró. Intervallumskála



1. Hogyan értékelné az összbenyomás alapján az alábbiakban felsorolt élelmiszereket forgalmazó kereskedelmi láncokat? (1 = gyenge, 2 = közepes, 3 = jó, 4 = kiváló, NT = nem tudom)

❑

PLUS

❑

JULIUS MEINL

❑

PROFI

❑

MATCH

❑

SPAR

❑

PENNY MARKET

❑

CBA

2. Hogyan értékelné az összbenyomás alapján az alábbi margarinféléket?

❑

HÉRA

❑

DELMA

❑

FLÓRA

❑

DELMA LIGHT

❑

KOCKARÁMA

A marketingkutatás gyakorlatában általában abból a feltevésből indulnak ki a kutatók, hogy amikor a megkérdezettek kifejezik véleményük, érzéseik irányát és erősségét, akkor a skála egyes fokozatai, pozíciói közti különbséget eleve állandónak vagyis egyenlőnek tekintik. Amikor tehát bizonyos tulajdonság intenzitását egy skálán mérjük, a tesztalanyok azzal a feltételezéssel élnek, hogy az egyes pontok közti távolság egyenlő, és ennek megfelelően jelölik be az általuk helyesnek tekintett értéket. E feltételezésen alapul, hogy a grafikus megjelenítést alkalmazzák a kutatók, és ezeken az ábrákon az egyes helyezések közti különbséget egyenlőként ábrázolják. „Ennek a feltételezésnek az elfogadásával lehetségessé válik, hogy az ordinális skálák értékeinek számszerű kifejezést adjanak és bizonyos számolási műveleteket elvégezhessenek. Így ezek a skálák gyakorlatilag úgy kezelhetők, mint az intervallumskálák” (Blaskovits, 1975). Az intervallumskála egyik sajátos változata a marketingkutatásban gyakran használt a szemantikus differenciál, amelyet a pszichológiából kölcsönöztek. A szemantikus differenciál skálát a piackutatásban a fogyasztói vélemények és a magatartás vizsgálatánál alkalmazták széleskörűen. A szemantikus differenciál a fogyasztói hozzáállás, attitűd mérésére szolgál oly módon, hogy a skála két végén ellentétes értelmű szavak vagy mondatok (állítások) szerepelnek. Az ellentétpárokra értelmezhető skálát grafikusan ábrázolják, a tesztszemély pedig kijelöli érzésének irányát és intenzitását. (A skálán szereplő értékek közül a fogyasztó teljesen szabadon választhat.) Az alapgondolat az volt, hogy az ellentétpárokban megtestesülő tulajdonságok, mint: szép–csúnya, jó–rossz, öreg–fiatal, hideg–meleg stb. rendelkeznek az általános érthetőség tulajdonságával. E tulajdonságból adódóan mérni lehet az egyes vélemények, hozzáállások irányát és intenzitását, megfelelő grafikus megjelenítés segítségével. (Az egyéni vélemények természetesen árnyaltak, de kellően nagy számú minta esetén ezek a különbségek kiegyenlítődnek és a reprezentatív minta átlagértékei általánosíthatók az alapsokaságra is.) A szemantikus skálák kiválóan alkalmasak arra, hogy a kutatók képet kapjanak az egyes fogyasztók (csoportok) egy-egy termékről, reklámról, szolgáltatásról alkotott véleményéről. Mivel az attitűd, vélemény mérésére meghatározott ellentétpárok szolgálnak, rendkívül lényeges, hogy azok a termék, szolgáltatás, stb. szempontjából relevánsak legyenek. Rendkívül nagy előnye a skálának, hogy segítségével a versenytárstermékekről a fogyasztókban kialakult kép grafikusan is ábrázolható ún. termékprofilvonallal (Molnár, 1995). Szemantikus skálák 1. Kérjük, értékelje az VALDORF mélyhűtött termékeket az alábbiakban felsorolt ellentétpárok (jellemzők) alapján!



2. Kérjük, helyezze el az alábbi skálán az Ön által kipróbált „X” nevű ivólevet!

3. Kérjük, helyezze el az egyes élelmiszereket az alábbi skálákon!



Likert-skála A Likert-skála lényegében a szemantikus differenciál egyik speciális változata, „egyetértő skálának” is nevezik és a marketingkutatási felméréseknél nagyon gyakran alkalmazzák. E kérdéstípus esetén egy meghatározott témakörhöz kapcsolódó „állításlistát” kell a fogyasztónak értékelni, abból a szempontból, hogy az egyes „állításokkal” milyen mértékben ért egyet vagy utasítja el őket. E skálatípust többnyire életmódkutatásoknál, piacszegmentálásnál, vállalati arculat kialakításánál stb. hasznosítják a kutatók.



5.3.1. 5.3.1.1. Konstans összeg 1. Kérjük jelölje be, hogy az alábbiakban felsorolt tényezők milyen arányban befolyásolják Önt az egyes bankok közti választásban? a szolgáltatások köre

….. %

a szolgáltatások minősége

….. %

az alkalmazottak stílusa

….. %

a technikai felszereltség

….. %

a bankfiók közelsége

….. %

a gyorsaság

….. %

a díjtételek

….. %

a nyitvatartás

….. %



100% 2. Mi alapján választja ki azt a filmet, amelyet meg szeretne nézni? plakát

….. %

szereplő(k)

….. %

médiahirdetés

….. %

kritika

….. %

barát/ismerős véleménye

….. % 100%

3. Milyen arányban fogyasztja Ön a palackozott és folyó borokat? (A megfelelő választ jelölje X-szel!)

Palackozott bor

Folyó bor

100%

0%

75%

25%

25%

75%

0%

100%

A mérési szintek legmagasabb fokát az arányskálák képviselik, amelyek eredményeivel minden számolási művelet elvégezhető, hiszen abszolút nullponttal rendelkeznek. Az arányskála természetesen magában foglalja az intervallumskála valamennyi tulajdonságát is. Az arányskála kategóriájába tartoznak a természettudományok terén használatos mértékegységek (pl. távolság, súly, űrtartalom stb.), de e skálatípushoz sorolunk lényegében minden mennyiségi ismérvet (pl.: életkor, jövedelem stb.). Arányskálák 1. Az Ön kora?

……………….. év

2. Mennyi az Ön családjában az egy főre jutó nettó jövedelem?

……………….. Ft

3. Az utazás a munkahelyére mennyi időt vesz igénybe? ……………….. óra 4. Havonta hány kilométert vezet autóján?

……………….. km

5. Naponta mennyi tejet és/vagy ásványvizet fogyaszt? ………………..

tej 101



dl ásványvíz

……………….. dl

A marketingkutatásban alkalmazott skálák lényegében két, egymástól eltérő csoportba oszthatók, mégpedig a „nem összehasonlító” és az „összehasonlító skálákra.” A nem összehasonlító skálák alapján való „mérésnél” a megkérdezett csak egyetlen terméket vagy márkát értékel. Ennél a véleményalkotásnál nem kérjük a válaszadótól, hogy összevesse a különböző termékeket, ezért ezeket a skálákat monadikus skáláknak nevezzük. Az összehasonlító skálák esetén a fogyasztónak egy kiválasztott márkát egy vagy több márkával is össze kell vetnie. Az összehasonlító skálán alapuló elemzéseket többnyire az ún. kísérletek keretében végzik és a leggyakrabban alkalmazott módszere az ún. páros összehasonlítás.

6. 3.6. A megfigyelés és a kísérlet alkalmazási lehetőségei 6.1. 3.6.1. Megfigyelés A piaci szereplők közötti kapcsolatok sokszor olyan jellegűek, hogy számos hasznos információhoz juthatunk a szereplők egyszerű megfigyelésével, amikor is rögzítjük a jelenségeket, viselkedéseket, tényeket, és a kapott eredményekből vonunk le következtetéseket. A megfigyelésnek mint módszernek a jelentőségét az adja, hogy az emberi viselkedést akkor ismerhetjük meg a legjobban, ha a vásárlót természetes körülmények között vizsgáljuk. A megfigyelés során a vevőmagatartás sajátosságairól, az eladó és vásárló kapcsolatairól a vásárláskor, illetve nem vásárláskor, vagyis azokról a személyes tulajdonságokról objektív információt szerezhetünk, amelyek megnyilvánulási formái érzékszerveken keresztül megragadhatók: láthatók, hallhatók. A megfigyelés keretében lehetőség nyílik a magatartáson, viselkedésen túl olyan jelenségek és tények (pl. a bolt kínálata, elrendezése, az értékesítendő készletnagyság összetétele és a vásárlás ösztönzését szolgáló promóciós anyagok) regisztrálására is, amelyek meghatározó szerephez juthat a vevői szándék realizálásában. A primer piackutatási módszerek közül a megfigyelés segítségével juthatunk a legtöbb és hasznos információkhoz a konkurenciáról is, amelyre vonatkozó adatok öszszegyűjtése más módszerekkel jóval problematikusabb. A megfigyelés olyan primer adatfelvételi eljárás, amelynek során a kutató előzetesen megfogalmazott célkitűzés érdekében, tervszerűen kialakított módszerek segítségének objektív módon figyel meg és regisztrál jelenségeket, tényeket. A definíció tehát utal arra, hogy a megfigyelés nem ad hoc jellegű nézelődése egy laikusnak, aki a szubjektív benyomását rögzíti (Sándorné, 1978). A megfigyelés tehát, hasonlóan a többi primer adatgyűjtéshez, mindig előre eltervezett, céltudatos tevékenység függetlenül a megfigyelés helyétől és a megfigyelt személyektől. A megfigyelés különböző fajtái alkalmazhatók a gyakorlatban a megfigyelés helyétől és a részt vevő személyek közötti kapcsolat jellegétől függően. Saját megfigyelés esetében a tesztalany utólag regisztrálja, hogy meghatározott körülmények között – pl. egy bevásárlóközpont megtekintése során – milyen benyomásai, gondolatai, érdeklődése volt, illetve milyen szándékok fogalmazódtak meg benne. Az idegen megfigyelés során a tesztalanyról vagy tesztalanyokról (vevők, eladók) az idegen megfigyelő leírja a külsőleg megragadható jegyeket. Ez a módszer nem igényel kommunikációt, tehát nincs szükség a megfigyelt személy együttműködésére. Abban az esetben, amikor a megfigyelést élő, eleven személy végzi, személyes, ha pedig tárgyak segítségét vesszük igénybe, akkor személytelen megfigyelésről beszélünk. Az eredmények szempontjából ez utóbbi 102 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


objektívabb, részletes és teljes körű információt szolgáltat. A vizsgálat lebonyolítható úgy is, hogy a megfigyelő részt vesz a szóban forgó vásárlási folyamatban és úgy is, hogy csak a jelenségek feljegyzése a feladata. Bár a megfigyeléses adatfelvétel többnyire természetes körülmények között zajlik, a módszer jellegéből fakadóan – mégis előfordulhat, hogy mesterséges (laboratóriumi) körülmények között vizsgálják a tesztalanyokat (pl. azért, hogy az eredmények ne kerüljenek nyilvánosságra, a konkurencia tudomására). Ez utóbbi esetben viszont számolni kell az esetleg fellépő megfigyelési effektussal, vagyis az emberek, a tesztalanyok „tudatos” magatartásával, viselkedésével. A megfigyeléses vizsgálatok lebonyolításának egyik lényeges problémája, hogy a kutató felfedi-e helyét a megfigyelt szituációban vagy sem. A döntés természetesen a kutatási téma és helyzet függvénye. Mind a részt vevő, mind a nem részt vevő megfigyelés során előfordulhat, hogy a kutató felfedi létét, illetve titokban tartja. A részt vevő megfigyelésnél – amikor a megfigyelő személye nem ismert – a kutató egy ideig együttműködik a csoporttal és azt esetleg akaratlanul is befolyásolhatja. Ilyen esetekben nehezen tudja magát függetleníteni az eseményektől, nem biztos, hogy kívülálló személyként fogja értékelni az eseményeket. A nem részt vevő megfigyelésnél („in-store” vizsgálat) ez a probléma nem áll fenn, viszont a kutatót érdeklő szituációk nem biztos, hogy lezajlanak a megfigyelés időszaka alatt (pl. az eladóval elégedetlen vásárló reklamációja stb.). Amennyiben a megfigyelésnél a résztvevőket informálják a vizsgálatról, gyakran „mesterségesen” viselkednek, de a kezdeti problémák után újból visszatér a „természetességük”. Ez a fajta „megfigyelési effektus” tapasztalható akkor is, ha részt vesz a megfigyelő a vizsgálatban és akkor is, ha nem. Teljesen természetes emberi tulajdonság, hogy ha valaki tisztában van azzal, hogy viselkedését, tevékenységét figyelik, igyekszik a legjobb „formáját hozni” vagy az „elvárásoknak” megfelelni. A megfigyeléses adatfelvételeknél a vizsgált személyek viselkedésének tudatosságát befolyásolhatja továbbá az is, hogy mennyire vannak tisztában a kutatási céllal, a saját feladatukkal, szerepükkel. Ennek megfelelően a következő szituációk különböztethetők meg: „nyitott szituáció”: a megfigyelt személy tisztában van a kutatás céljával, a saját feladatával és a megfigyelés tényével, „nem áttekinthető szituáció”: ismert a feladat és a megfigyelés, de a cél nem tisztázott, „kvázi szituáció”: a megfigyelt személy tud a vizsgálatról, de a feladat és cél ismeretlen előtte, „komplex szituáció”: a megfigyelt személy előtt semmilyen körülményt nem tárnak fel (Veres Z., 1999). A megfigyeléses vizsgálatok másik problematikus pontja a regisztráció, amelynek sikeressége nem kis mértékben a megfigyelt szituáció, továbbá a szakszerű előkészítés függvénye. A megfigyelés lebonyolításának előkészületekor pontosan meg kell határozni a helyet és az időpontot, el kell készíteni a megfigyelési lapot és kiválasztás után fel kell készíteni a megfigyelő személyeket a feladatra. Az ilyen jellegű vizsgálat elvégzésére elsősorban olyan egyének alkalmasak, akiknek az átlagosnál jobb memóriájuk van, sőt a részletek iránti érdeklődésük kiemelkedő, hiszen az esetek többségében a feljegyzéseket utólag kell elkészíteni. Az előkészítés egyik speciális problémája, hogy a mintavétel (a megfigyelt személy, bolt stb.) esetében nehéz a reprezentáció biztosítása, hiszen az elemszám is viszonylag alacsony. A probléma áthidalása érdekében kialakítanak egy kontrollcsoportot is, és amennyiben a két adatfelvétel többé-kevésbé hasonló adatokat produkál, a vizsgálat eredményét kielégítőnek tekinthetjük. A módszer jellegéből adódóan a „pontosságot” nem lehet kiszámítani, így a következtetések sem általánosíthatók maradéktalanul. A megfigyelés eredményeinek feljegyzése eltérő lehet attól függően, hogy az eseményt teljes egészében kell rögzíteni (pl. filmszerűen) vagy csupán egy adott tényt (pl. a vevő elhaladt a hirdetőtábla előtt és rátekintett/nem tekintett rá stb.). A különböző megfigyeléses vizsgálatok során a kutatók egyre több segédeszközt vesznek igénybe mint pl.: szemkamera, forgalomszámláló készülék, videófelvevő stb. Ezek az eszközök nagy segítséget nyújtanak abban, hogy a kapott eredmények objektívek és számszerűsíthetők legyenek.



Példa. A vizsgálat során kilenc nagyáruház egy-egy tagját kereste fel a megfigyelő, hogy az ott található fűszerkínálatot felmérje, valamint tájékozódjon az egyes üzletekben az árszínvonalának alakulásáról. A listát igyekeztek úgy összeállítani, hogy az általa kapott eredmények megfelelő biztonsággal reprezentálhassák, milyen mértékben fedik le az egyes márkák a piac részét. Ugyanis irodalmi adatok alapján az élelmiszerkereskedelmi egységek forgalmának közel 70%-át a 201m2 feletti alapterülettel rendelkező nagy üzletek, szuper- és hipermarketek adják, s ehhez a közepes nagyságú üzletek (101–200 m2) teljesítményét is hozzávéve a forgalom több mint 86%-a itt zajlik. A látogatások alkalmával valamennyi fűszerforgalmazó termékét figyelembevette. Az árak feljegyzésekor figyelmen kívül hagyta az éppen futó árakciókat, így azok nem zavarták a későbbi elemzéseket. A felmérés során a 2000. február–márciusi árakkal dolgozott. A zacskók töltősúlyát a vizsgálata során azonosnak vette – ez az esetek 60–70%-ában valóban így volt –, mivel a néhány esetben fennálló minimális különbség a vásárlást alapvetően nem befolyásolja. A megfigyelt láncok szinte mindegyikében jelen van a Kotányi, kivétel ez alól a Penny, ahol kizárólagos beszállító a Lucullus. A teljes választék közel 80%-a megtalálható az egyes üzletekben. Hasonló az arány a Horváth Rozi termékek esetében is. Legritkábban a Lucullus termékeivel találkozni az áruválaszték közt. A Kotányi Hungária alacsony árkategóriájú márkáját az Oment fűszercsaládot öszszehasonlítva két versenytársával a következő megállapítás adódik. A majoránna kivételével valamennyi alapfűszer árfekvése két versenytársa közé esik. A Horváth Rozi árai 30–40%-kal magasabbak, míg a Luculluséi csupán 3–5%-kal alacsonyabbak nála. A legmagasabb árak a Csemege Julius Meinl és a Kaiser’s üzleteiben található, ez egybevág azzal a ténnyel, miszerint ezek a legdrágább üzletláncok –, a legolcsóbbnak pedig a Cora bizonyult. A megfigyeléses vizsgálat meglehetősen elterjedt a piackutatásban, különösen a megkérdezéses vizsgálat vagy a kísérlet mellett, bár többnyire kiegészítő vagy alárendelt szerepkörben. A módszer nagy előnye, hogy a szakemberek gyorsan és olcsón információhoz juthatnak és akkor is van lehetőség adatgyűjtésre, ha más forrás nem áll rendelkezésre. Minthogy a megfigyelt személy együttműködésére és kommunikációs készségére az esetek többségében nincs szükség, a szubjektivitás bizonyos mértékben kiküszöbölhető. A megfigyelés hátránya, hogy a külsőleg nem látható jelenségek nem regisztrálhatók, a lélektani állapot nem ragadható meg, ismeretlenek maradnak a tesztelemek demográfiai ismérvei. Az esetek nagy részében fellép a megfigyelési effektus, érvényesülhet a megfigyelő szubjektivitása, és e tényekre tekintettel kell lenni. A megfigyeléses adatfelvétel megtervezésekor figyelembe kell vennünk azt is, hogy nem minden eseményt lehet „érzékelni”, illetve bizonyos szituációk csak meghatározott időpontban és helyen regisztrálhatók stb. A módszer számos hátránya ellenére meglehetősen elterjedt a marketingkutatásban és széles körben alkalmazzák. A felhasználási területek közül a fontosság szempontjából meghatározó szereppel bírnak a bolti megfigyelések valamint a reklám hatásvizsgálat keretében folytatott média- és hirdetésteszt megfigyelések. A bolti megfigyelés „in-store vizsgálat célja, hogy olyan információkhoz jusson a marketingszakember, amelyek alapján ki tudja alakítani a boltban és a polcokon az optimális árufeltöltést, a választékot. E feladatok a vevőlétszám, a vevő áramlásfolyamata és a kereslet alakulásának ismeretében sikeresen elvégezhetők. ÉszakAmerikában és Nyugat-Európában az in-store marketing évtizedes múlttal rendelkezik. Több felmérés eredményei is azt bizonyítják, hogy a vásárlói döntések 3/4 része az üzletekben történik – különösen igaz ez az élelmiszerek piacára. Példa. A kiskereskedelmi forgalomban egyre nagyobb részarányt képviselő – hatalmas alapterületű – szupermarketek marketinginformációs rendszerében az ún. vásárlókövető technológiák elterjedése új lehetőségeket teremt a forgalmi adatok értékelésére, elemzésére és a hatékony döntéshozatalt biztosító következtetések megfogalmazására. Az utóbbi években kifejlesztett megfigyelési technikák olyan érzékelő rendszerek, amelyek képesek az emberi test hőmérsékleti adtai alapján feltérképezni a vevők áramlását, csoportosulási pontjait az áruházban. A frekventált helyek pontosítása nagy segítséget nyújt ahhoz, hogy az akciós terméket hol mutassák be. Az érzékelők megfelelő sűrűségű telepítése lehetővé teszi, hogy a kereskedelmi egységek vezetői egy központi rendszeren keresztül pontos képet kapjanak az áruház teljes területén zajló eseményekről. Az említett rendszerek segítségével hatékonyabban menedzselhető a belső tér alakítása, mint az egyszerű videokamerás megfigyeléssel. 104 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A kiskereskedelmi egységeken belüli megfigyelés jó szolgálatot tehet az ott elhelyezett promóciós eszközök hatásának elemzésében is. Az egyes hirdetések megjelenése előtt (esetenként a reklámakció közben és helyén) célszerű megvizsgálni, hogy a vevők hogyan észlelik a hirdetéseket, milyen azoknak az üzenetátvivő képessége (ezek az ún. hirdetéstesztek), megfigyelése. A sajtóban megjelenő reklámokhoz kapcsolódó szerkesztési elvek, tematikák sikeres kialakításához a copy-tesztek nyújtanak segítséget. A copy-teszt alapján megbízható információk nyerhetők arról, hogy az olvasók mennyi időt fordítanák az egyes cikkekre, mit olvasnak el, milyen hirdetéseket vesznek észre, mennyire figyelmesen olvassák el és mikor lapoznak tovább. Ezeket a megfigyeléses vizsgálatokat szemkamera segítségével végzik, és meglehetősen pontos eredményekhez jutnak (Veres Z., 1999).

6.2. 3.6.2. Kísérlet A kísérlet fogalma, elemei és formái. A kísérlet olyan kvantitatív eljárás, amely a függő és független változó közti ok-okozati összefüggés feltárását célozza. E módszer alkalmazása során megfigyelhető és ellenőrizhető természetes vagy mesterséges körülményeket teremtenek mind a kísérleti, mind a kontrollcsoport számára. Az eljárás során a kutatók hatást gyakorolnak a vizsgálat tárgyára, a független változóra, és e hatás eredményeként bekövetkezett változást mérik a függő változó alakulásában. A fogyasztói megkérdezések lényegében a múltbeli eseményeken, tapasztalatokon alapulnak és ebből a vevők jövőbeni döntéseire következtetni meglehetősen kockázatos. A kísérletek sokkal inkább alkalmasak arra, hogy a valódi vásárlói döntéseket előre jelezzék. A kísérletek módszertana azon alapszik, hogy megvizsgálják a függő és független változók által indukált helyzetet, a tesztszemélyek viselkedését, megváltozott magatartásukat egy előre megtervezett feltételrendszer körülményei között. A kísérlet tehát egy vélt ok-okozati összefüggés ellenőrzött és előre megállapított feltételek közti felülvizsgálata. A kísérlet klasszikus formájáról akkor beszélhetünk, ha a vizsgálatba csak egy függő változót vonnak be, míg a bővített eljárás során több függő változó hatását elemzik. Az ún. területi kísérlet során természetes, normál környezetben zajlik a kutatás, míg a laborkísérletnél mesterséges környezetet teremtenek. A laboratóriumi környezetben természetesen pontosabb mérés valósítható meg az ok-okozati tényezők közt, hiszen a folyamat mesterségesen létrehozott körülmények közt zajlik, így a zavaró tényezők hatása kiszűrhető. A természetes körülmények közt végzett terepi kísérleteknél a kutatóknak jóval kevesebb lehetősége van a folyamat kontrollálásában, viszont az eredmények életszerűbbek lesznek (Sándorné, 1991). A kísérlet során a kutató a független változót manipulálhatja, pl. megváltoztatja az árat, a választékot, az eladóhelyi reklámot stb., és megfigyeli, hogy e változás milyen hatással van (illetve van-e hatással) a függő változóra. A vizsgálat mindig azon a feltételezésen alapszik, hogy a független változó módosulása részben vagy teljes egészében megmagyarázza a függő változó alakulását. Az ok-okozati viszony akkor tekinthető létezőnek, ha az egyik változó ismert módon meghatározza, befolyásolja a márkát. A tényezők közti ok-okozati viszony alapvetően kétféle lehet: determinisztikus és valószínűségi. Amikor a független változó (X) teljes mértékben megmagyarázza a függő változó (Y) alakulását és a köztük lévő függőség kapcsolat megállapítható és leírható pl.: Y = f (X) ekkor a két tényező közti kapcsolat determinisztikus. Ez esetben (X) szükséges és elégséges feltétel (Y) bekövetkezéséhez, (pl.: egy termék árának növekedése forgalomcsökkenést, míg az árucsökkenés forgalomnövekedést okoz. A mindennapi gyakorlatban azonban a függő változó alakulása számos független tényező függvénye (pl.: egy termék iránti keresletet az áron kívül jelentősen befolyásolhatja még csomagolása, márkája, kiszerelése, az eladás helye stb.). 105 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


A marketingproblémák tehát nagyon ritkán tekinthetők determinisztikusnak, hiszen a függő változót több tényező is alakítja, a kapcsolat köztük tehát valószínűségi, amely a következőképpen irható le: Y = F (X1, X2, … Xn) Ez esetben tehát új esemény bekövetkezéséhez X1 szükséges, de nem elegendő feltétel és ugyanez igaz X2, X3, … Xn-re is. Az egyes független változók „új” eseményre gyakorolt hatása csak vázolható. A kísérlet lebonyolítása elég költséges, az elemzés kiegészítéseképpen megfigyelést vagy megkérdezést is alkalmaznak. Az eljárás során viszonylag nehéz a reprezentáció biztosítása, a vizsgálat gyakran kis mintán zajlik, ezért az eredmények nehezen általánosíthatók, továbbá nagyon jól felkészült szakemberek közreműködése szükséges. E kétségek ellenére a kísérlet eredményei jóval egyértelműbbek és objektívebbek, mint a megfigyeléses és megkérdezéses vizsgálatok adatai, ezért a marketingkutatók e módszert tartják a leginkább tudományos eljárásnak. A kísérlet célja szempontjából kétfajta eljárás különböztethető meg. Az összehasonlító teszt keretében általában kisszámú fogyasztói mintán elemzik egy adott marketingmix különböző elemeit. Ez esetben a vizsgálati alanyoknak bemutatják a terméket (vagy reklámot stb.), azt a fogyasztó kipróbálhatja és általában minősíti, összehasonlítja más termékkel (marketingmix-szel). Ez esetben nagyon fontos a viszonyítási alap pontosítása (pl. amelyik termék amelyik tulajdonságával hasonlítjuk össze). Ekkor tehát az a cél, hogy feltárjuk az adott mix elem várható „piacképességét” a kísérleti személyek véleménye szerint. A kísérleti forma másik, marketingkutatás keretében alkalmazott formája a piaci teszt, amikor „kipróbálják” a mixelemet vagy elemeket annak érdekében, hogy a piacképességet a „területen”, a piacon is elemezzék. Egy új termék piaci bevezetése előtt, a marketingkutatás utolsó fázisaként, lehetőleg reprezentatív mintán (tesztpiacon) tesztelik, hogy a termék az adott áron, a kiválasztott csatornán és a tervezett promóció mellett milyen fogyasztói fogadtatásban részesül (Berekoven, 1991). A tesztpiaci kísérlet sok hasznos tanulsággal szolgálhat, de tekintettel kell lenni arra a hátrányra is, hogy a versenytársak még a valós termék bevezetés előtt értesülnek az „újdonságról”. Az összehasonlító teszt többnyire laboratóriumi körülmények közt zajlik és a még továbbfejlesztés előtt álló prototípusra vonatkozik. A még piaci bevezetés előtt álló termékek bevezetése során a vizsgálat célja az, hogy a szóbajöhető terméklehetőségek közül a fogyasztói értékítélet alapján a legjobbat kiválasszák, az optimális minőségi terméktulajdonságokat kialakítsák és a termék használhatóságát, image-át és piaci esélyeit vizsgálják. A piaci teszt természetes körülmények között a teljes marketingmix piaci próbája. A piaci teszt eredményeiből következtetni lehet a piaci részarány alakulására, a konkurens termékekkel szembeni versenyhelyzetre, a termékdifferenciálás hatására, a promóciós eszközök sikerességére, a fogyasztói ár elfogadására stb. E két kísérleti formát összefoglaló néven „termékteszt”-nek nevezi a szakirodalom (Berekoven, 1991), és terminológiailag elkülöníti a koncepcióteszttől, valamint az áruteszttől. Míg a termékteszt során már létező terméket vagy legalábbis prototípust vizsgálnak, addig a koncepcióteszt a termékteszttől időben határolódik el. A tesztszemélyek nem fizikailag létező termékeket értékelnek, hanem a termékkoncepciót (lényegében az ötletet), amely pl. verbálisan egy leírásban vagy grafikailag egy rajzban testesül meg. Ezek a termékértékelések nem egy termékélményre, hanem csupán egy termékelképzelésre alapozódnak. Világosan elkülönül a termékteszt az áruteszttől. Az áruteszt során egy közintézmény a fogyasztók érdekében megállapítja egy termékcsoporton belül a piacon található produktumok használhatóságát (anyag-feldolgozási és funkcionális minőség, gazdaságosság, stb.), egymással összehasonlítja, értékeli. ezeket. A vizsgálat mellett folytatott értékelés objektív, mérhető kritériumok hiányában természetesen nem mentes szubjektív befolyásoló tényezőktől sem. Ezzel szemben egy gyártó a termékteszt során a saját érdekében vizsgálja terméke vagy szolgáltatása hatását, használati tulajdonságait. A vizsgálat felöleli a termék szubjektív megítélését, gyakran nemcsak a használhatóságot, hanem az image-összetevőket is (pl. termékgyártó image).



6.3. 3.6.3. A termékteszt variációi és felhasználási területei Összehasonlító tesztek. A termékteszt arra irányul, hogy a kutató ellenőrizhesse a vevők használati, fogyasztási preferenciáit a már kész, de a piacra még be nem vezetett termék esetében. Ezek a kutatások többnyire laboratóriumi feltételek közt zajlanak és az a céljuk, hogy megismerjék a vásárlók véleményét a termék/szolgáltatás egészéről, illetve meghatározott jellemzőiről. Egy termék fogyasztóban keltett teljes megjelenési képe alkotórészek sokaságára vezethető vissza, mint: • a termék lényege (funkció, teljesítmény stb.), • a termék megjelenése (forma, anyag, szín stb.), • csomagolás, • márka, • ár, • felhasználási cél, • technika, bánásmód, • gazdaságosság stb. Ha a termékteszt alapja a termék, mint egész, tehát nem az egyes alkotórészek érdekesek, teljes tesztről beszélünk. Ezzel szemben a parciálteszt esetében az egyes terméktulajdonságok, jegyek hatását vizsgálják. Ilyen vizsgálandó alkotórész az ár (árteszt), a csomagolás (csomagolásteszt), a termék neve (névteszt), az íz (ízteszt) stb. A klasszikus és tulajdonképpeni termékteszt a vakteszt. A teszttermékeket semlegesen csomagolják be, ezáltal semmi sem utal a márkára, gyártóra. A vizsgálat célja, hogy a márkától és a gyártó nevétől nem befolyásolt termékkel kapcsolatos észlelt tulajdonságokat, ítéleteket kiderítse, tehát a termék hasznosságát mérje. Mivel a márka, a gyártók image-a a vásárlás jelentős meghatározó tényezője, a terméktesztet gyakran azonosító teszt formájában végzik, amely során a piacon megszokott csomagolásban, márka és gyártónévvel ellátva tesztelik. Az azonosító tesztek a valóságot sokkal jobban megközelítik, mint a vakteszt. E két vizsgálaton kívül még rengeteg közbülső variáció létezik, amelyek esetében csupán a termék külsejének egy-egy részletét semlegesítik. Ekkor részlegesen semleges terméktesztről beszélünk, amelynek célja a termék értékelésére, megítélésére ható egyes alkotórészek hatásának vizsgálata. Példa. Az „X” Üdítőital-gyártó Kft. új gyümölcslével szeretne a piacra lépni és a termékbevezetést megelőzően a nagyobb piaci siker érdekében a kifejlesztett termékmintákat teszteli a következőkben bemutatásra kerülő termelési módszerekkel. Tesztelés módszertana: részlegesen standardizált kérdőív, laboratóriumi tesztelés, 3 tesztcsoport 100–100 főből, mintaválasztás kvóta szerinti eljárással.

4. táblázat - Az íz, a beltartalmi értékek és a vásárlási hajlandóság tesztelése Az íz leírása Az ivólé Egyáltalán nem egyezik

Teljes mértékben egyezik 107



egzotikus üde, friss gyümölcsízű édes intenzív finom

5. táblázat - Új termék beltartalmi értékeire asszociál Hogyan ítéli meg Ön az ivólevet? Az ivólé biztosan

Egyáltalán nem egyezik

Teljes mértékben egyezik

egészséges drága exkluzív kiváló minőségű

6. táblázat - Vásárlási hajlandóság tesztelése Fogja Ön vásárolni ezt az ivólevet? semmi esetre sem

valószínűle határozatla g n nem

talán

minden esetre

6.3.1. 6.3.1.1. Vakteszt • Összehasonlító teszt két új termék és egy versenytárs-termék. • Kóstolás után, az összbenyomás alapján a három terméket sorrendbe kell állítani.

7. táblázat - Vakteszt Hogyan értékeli a három ivólé ízét?

Képezzen sorrendet:

Az első helyre azt az ivólevet (A, B vagy C) írja, amely leginkább megegyezik az említett ízzel. A további ízmeghatározásnál is hasonlóképpen járjon el. 108 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


1.

2.

3.

gyümölcs egzotikus friss finom intenzív édes Minden ivólének adjon egy összosztályzatot! A ivólé iskolai osztályzás szisztémája alapján

B ivólé C ivólé

Hogyan ítéli meg a három ivólevet? 1.

2.

3.

egészséges drága exkluzív kiváló minőségű 6.3.1.2. Névteszt Terméknévvel kapcsolatos követelmények: • figyelemfelkeltő, • a fogyasztásból olyan belső reakciót váltson ki, amely összhangban van a termék kommunikációs céljaival. A névteszt szakaszai: • mappateszt, • a termék nevéről mire asszociál a fogyasztó. Döntés elsősorban a terméknév asszociációs képessége alapján.

8. táblázat - Névteszt Hogyan ítéli meg Ön azt a multivitamin-ivólevet, amelynek a következő neve van?



Az ivólé biztosan

egyáltalán nem

teljes mértékben

egészséges drága exkluzív kiváló minőségű A termékteszt során a teszttermék különböző ideig áll a tesztszemély rendelkezésére, az információszükséglettől, a termékfajtától függően. Rövid idejű tesztek során a tesztszemély spontán benyomásait, érzelmeit vizsgálják, a teszt objektumával való egyszeri és rövid idejű szembesítés alapján. A hosszú idejű teszteknél a tesztszemélyek a tesztelendő termékeket többszörös használatra haza is viszik, ekkor nem a termékről szerzett benyomásait, hanem a tapasztalatokat elemzik Az ún. dupla tesztet amiben egy rövid idejű tesztet egy hosszú idejű teszt követ akkor alkalmazzák ha, pl. egy teljesen új termék bevezetéséről van szó, amely igényli a megszokás időtartamát, vagyis fennáll a valószínűsége, hogy a többszörös használat a termékélményt megváltoztathatja. A monadikus tesztnél (egyes teszt) a tesztelő személy csupán egy terméket kap használatra, így csak a saját ismereteit, tapasztalatait ismerteti, és nem más termékekkel hasonlítja össze a tesztelt terméket. A nem monadikus teszt (összehasonlító teszt) során minden tesztelőnek legalább két terméket adnak használatra, azért, hogy vagy időben közvetlenül egymás után vagy, pedig közvetlenül egymás mellett összehasonlítsa azokat. Az összehasonlító vizsgálat keretében különböző eljárások állnak rendelkezésre. A tesztelendő terméket a másikhoz képest páros összehasonlításban jobbnak, rosszabbnak, esetleg eldönthetetlennek (választási kényszer nélkül) ítélhetik. A hármas tesztben (három termék, vakteszt keretében) meg kell találni az új terméket, rangsorba kell állítani (rangsor teszt) vagy egzakt (metrikus) értékelést szükséges végrehajtani. Az összehasonlító teszt természetesen világosabban mutatja meg a termékek közötti különbséget, mint a monadikus teszt, amely azonban realitás közeli és ezért érvényesnek is tekinthető, hiszen a napi használat során is csak egy terméket használ a fogyasztó. A háztartásteszt esetében a tesztelő személyeknek a teszttermékeket éppúgy mint a kérdőíveket, postán küldik el, így a megszokott, házias környezetben, hosszabb időtartam alatt próbálhatják ki a terméket. A háztartástesztet ennek megfelelően a hosszú idejű tesztek közé sorolják. A tesztelő személyeket célcsoport orientáltan, több ezer címből választják ki az intézetek. A teszt időtartamának eltelte után a tesztszemélyek visszaküldik a kitöltött kérdőíveket a piackutató intézethez. A visszaérkezési arány 80–90% körül mozog, amely függ az érdeklődéstől: attól, hogy a tesztelő a termékkel, illetve annak használatával szemben milyen érzelemmel viseltetik, az időráfordítástól, a kérdőív hosszától stb. A stúdióteszt során a tesztszemélyeket a nyílt utcán kérik fel közreműködésre, a tesztet állandó stúdióban, mobil berendezésben (pl. karavánteszt) vagy kiállítási standon végezhetik. Természetesen a stúdióteszt a rövid idejű tesztek közé tartozik, az érdeklődés középpontjában a spontán reakciók állnak. A stúdióteszt előnyei a háztartásteszttel szemben az ellenőrzött vizsgálati feltételekben nyilvánulnak meg. Eredménytorzulások más személyek befolyása által; a teszt utasításával ellenkező viselkedés vagy a termék kipróbálása nélküli ítéletalkotás a stúdióteszt során – ellentétben a háztartásteszttel – nem lehetséges. Másrészt a tesztszemély viselkedése megfigyelhető, továbbá a teszt eredményei nagyon gyorsan rendelkezésre állnak. Hátrányként megemlítendő, hogy a kérdező jelenléte, a mesterséges környezet megfigyelési zavarokhoz vezethet, ezenkívül a kiválasztási eljárás során nem mindig biztosítható reprezentativitás. A stúdióteszt költségei ráadásul jóval magasabbak mint a háztartástesztet (Meffert, 1992).



9. táblázat - Összehasonlító tesztek csoportosítása Tesztformák

A termékbemutatás módja

– teljes teszt

– vakteszt

– parciálteszt

– azonosító teszt

– árteszt

– részlegesen termékteszt

semleges

– csomagolásteszt – névteszt – ízteszt A tesztelés időtartama

A teszt helye

– rövid idejű tesz

– háztartásteszt

– hosszú idejű teszt

– stúdió- (karaván)teszt

– dupla teszt A tesztelt termékek száma – egyes (monadikus) teszt – összehasonlító monadikus) teszt

(nem

6.3.2. Piaci tesztek A piaci tesztelésre akkor kerülhet sor, amikor a termék mind funkcionálisan, mind külső megjelenésében kész és megfontolt döntések születtek a többi mix elem vonatkozásában is. A piaci tesztelés során árnyaltabb képet kaphatunk arról, hogy kereskedők és fogyasztók valós piaci viszonyok közt hogyan fogadják a terméket. Természetesen a piaci tesztelés különböző jelentőséggel bír a termék jellegétől, differenciáltságától függően, de eltérő a tesztelés mértéke és kiterjedtsége a különböző fejlesztési költséget igénylő termékeknél, és befolyásolhatja a piaci próba fontosságát a termék tervezésének kockázata vagy az időkorlát. Előfordulhat az is, hogy a tesztelés költsége magas és olyan sürgős az új termék piacra dobása, hogy a vállalat inkább a bizonytalan piaci fogadtatást választja. Az eladási hullámok elemzése. E módszert azon, kiválasztott fogyasztók körében végzik, akik az ingyenes termékmintákat már kipróbálták. Az előzetes próba után a tervezett árnál alacsonyabb árszinten felajánlják a terméket a fogyasztóknak három-öt alkalommal. Ez piaci szituációt jelent, hiszen ezek a fogyasztók már fizetnek a termékért és választhatnak, hogy az „új terméket” vagy annak valamely versenytársát vásárolják-e meg. A módszer előnye, hogy megbecsülhető az újravásárlások aránya, mégpedig viszonylag zárt körülmények között – a versenytársak szeme elől rejtve. Hátránya, hogy a végső csomagolás és a különböző vásárlásösztönző eszközök szerepének hatását nem lehet mérni és az sem derülhet ki, hogy a kereskedők mekkora érdeklődést tanúsítanak majd az új termék iránt.



Az áruházi (vagy bevásárlóközponti) szimuláció módszere Ezt az eljárást „laboratóriumi” piaci tesztelésnek is nevezik, mivel a piaci és laboratóriumi körülmények szerepe is érvényesül a vizsgálat során. A kutatók egy kiválasztott áruházban vagy bevásárlóközpontban megszólítanak 30–40 vásárlót, akiket meginvitálnak néhány tévéreklám értékelésére. A reklámok között régi és új is szerepel, amelyek egyike az új terméket hirdeti. A kiválasztott és a vizsgálatban részt vevő fogyasztók kisebb pénzösszeget kapnak – ajándékként a közreműködésért, amelyet elkölthetnek az áruházban vagy akár meg is tarthatják. Amikor a vásárlók elhagyják az áruházat, a kutatók feljegyzik, hogy hányan vásárolták meg az új terméket és hányan a versenytársakét, így „mérhető” az új terméket hirdető reklám eredményessége. Néhány hét után telefonon felkeresik azokat a fogyasztókat, akik az új terméket vásárolták és a termék iránti tapasztalataik, attitűdjük iránt érdeklődnek, valamint felajánlják az újravásárlás lehetőségét. A módszer több előnyt is rejt magában: mérhető a reklám ösztönző hatása a kipróbálásra, továbbá az első újravásárlás is becsülhető oly módon, hogy a terméket csak igen szűk körben terjesztik, tehát a versenytársak nemigen értesülnek róla. Az eljárás hátránya viszont, hogy meglehetősen költséges a fogyasztóknak (nagyobb létszám esetén) adott ajándék és az áruházi helyfoglalás. Megbízható és általánosítható adatokhoz csak viszonylag nagyobb elemszámú reprezentatív minta és ismételt vizsgálatok útján juthatnak. Irányított piaci tesztelés. Állandó minta, vagyis panel, a kereskedelemben is létezik. Ezek olyan áruházak, boltok, amelyek bizonyos ellenszolgáltatásért vállalják új termékek árusítását. A marketingkutató cég összeállít egy megfelelő mintát azon kereskedelmi egységekből, ahol az új termék értékesítése elképzelhető. A kiválasztott üzletekben az előre elkészített terv szerint meghatározzák a polcokon vagy a kirakatban az új termék helyét, az áruházi promóciós eszközöket és a termék árát. Az irányított tesztelés (minipiaci) előnye, hogy a fogyasztók bevonása nélkül juthat a cég valós piaci adatokhoz, hátránya viszont, hogy a kereskedő meggyőzése mesterséges és a versenytársak is informálódnak az új termékről. Tesztpiacok módszere. A marketingkutató cég kiválaszt néhány reprezentatív piacot a termék előzetes piaci bevezetésére. A vállalat ügynökei győzik meg e piacok kereskedőit a termék értékesítéséről és a megfelelő eladótér biztosítását. A cég az adott piacokon teljes körű reklám és promóciós kampányt szervez, a tesztelés már az átfogó marketingterv „jelmezes főpróbája”. A módszer nagy előnye, hogy megbízható becslést ad a jövőbeli értékesítésre és jól tesztelhetők az egyes szóbajöhető marketingtervek, továbbá lehetőség van arra, hogy az egyes piaci szegmensekről minél előbb és árnyaltabb információ kerüljön felszínre. Az eljárás számos előnye mellett olyan hátrányokkal is jár, amelyekre feltétlenül figyelemmel kell lenni az alkalmazás során. A felmerülő gondok a következők: nehéz a reprezentatív minta kialakítása, a reklám és promóciós terv helyi alkalmazása akadályokba ütközhet, a tárgyévi értékesítés a mikro-makroközponti határok változása miatt nem mindig prognosztizálható kellő biztonsággal, a valós piaci verseny nem érzékelhető (Kotler, 1991). Példa. „Z” élelmiszer-ipari cég új csomagolású ketchup forgalomba hozatalát tervezte. A különböző tesztelések utolsó fázisaként valós piaci viszonyok közt – tesztpiaci módszerekkel – vizsgálta a vásárlók érdeklődését, vásárlási szokását. A tesztelés során bolti kóstolókat tartottak, hiszen az új termék vonatkozásában a kommunikációs üzenet a „kiváló ízre” irányult. Amennyiben a vásárlóknak lehetőségük nyílik a termék ingyenes megkóstolására és annak íze elnyeri tetszésüket, a későbbiek során meg fogják vásárolni. A bolti kóstolók megszervezésével és lefolytatásával a „Z” élelmiszeripari vállalat egy erre szakosodott promóciós céget bízott meg. Az első két hónapban összesen 500 db bolti kóstolót tartottak a forgalmazó élelmiszerboltokban a délutáni, illetve az esti órákban.



A második hónap végére a bolti kóstolók eredményeként a forgalom 20%-kal növekedett, a cég részaránya a ketchuppiacon 4 hónap alatt 2,7%-ról 6,8%-ra növekedett.


4. fejezet - 4. Mintavétel a primer piackutatásban A primer piackutatás egyik rendkívül fontos munkaszakasza a mintavétel, mivel a kapott adatok eredményessége nem kis mértékben attól függ, hogy a mintavétel menynyire sikeres (Sándorné, 1978). A mintavétel menete lényegében három szakaszra bontható: a vizsgált alapegység kiválasztása, a minta nagyságának meghatározása, a mintavételi mód eldöntése.

1. 4.1. A célszegmens kiválasztása, a reprezentatív mintavétel A mintavételt, hasonlóan a megkérdezéses vizsgálathoz, eredetileg a társadalomkutatásban alkalmazták. Ezek a vizsgálatok tömegméretű tények feltárását célozták, ezért a kutatás alapegysége általában a teljes alapsokaság volt, vagy annak egy-egy nagy létszámú csoportja. Ez a kutatási sajátosság a piackutatásra is jellemző. „A piackutatás szempontjából alapsokaságnak azok összességét tekintjük, akik valamilyen szempontból érintettek a vizsgálat célját és tárgyát illetően (releváns fogyasztók vagy felhasználók)” (Molnár, 1995). Az alapsokaság meghatározása után kell dönteni arról, hogy a sokaság valamennyi tagját bevonják-e a vizsgálatba vagy pedig csak egy részét, amelyről azonban – ez esetben – azzal a feltételezéssel élnek, hogy tagjai képviselik a sokaság egészét. A teljes körű adatfelvételre viszonylag ritkán kerül sor (pl. népszámlálás), de piackutatás esetén ez az eljárás csak néha tekinthető célszerűnek. A teljes körű adatfelvétel magas idő- és költségigénye teljesen evidens, de ezenkívül más körülmények is ellene szólnak. A nagytömegű adatfelvételhez szükséges személyi és adatfeldolgozási feltételek megteremtése esetenként megoldhatatlan gondokat vet fel. A teljes körű felvétel egyik legnagyobb problémája, hogy a vizsgálati kör bővülésével arányosan nő a szisztematikus hiba nagysága is, ami nagyon nehezen küszöbölhető ki. A marketingkutatás keretében tehát – hasonlóan a társadalomtudományokhoz – a részleges adatfelvétel honosodott meg, mégpedig a reprezentatív minta igénybevételével. A részleges adatfelvétel akkor lehet eredményes, ha a mintasokaság reprezentálja vagyis hűen tükrözi az alapsokaságot, amely a statisztika fogalomrendszere alapján azt jelenti, hogy az alap- és a mintasokaság fő átlagainak egybe kell esnie. A reprezentatív adatfelvétel esetén a részsokaságról kapott információkat és a feldolgozás eredményeit a célszegmens egészére vonatkoztatjuk. A reprezentatív adatfelvétel eredményeinek értelmezése logikai szempontból az indukció elvén alapszik, vagyis az egyes esetekből vonunk le általánosítható következtetéseket. „A reprezentatív módszer elmélete a valószínűségszámítás törvényein, más szóval a véletlen tömegjelenségek törvényein nyugszik. Ezért követelmény, hogy az alapsokaság, a szó szoros értelmében sokaság legyen, tehát nagyszámú egységet foglaljon magában” (Molnár, 1995). Az alapsokaság létszámának alsó határát nehéz lenne definiálni, de hallgatólagos megállapodás szerint akkor tekinthetjük az alapsokaságot elegendőnek, ha a tagok száma több ezer, leginkább több millió. Az alacsony elemszámú sokaság esetén értelmetlen a véletlen mintavétel, hiszen a tömegjelenségek törvényei nem érvényesülnek. Hasonló a követelmény a mintával szemben is, amely az alapsokasághoz viszonyítva, kisebb létszámú, de „tömeges” kell, hogy legyen. A társadalmi-gazdasági jelenségek elemzéséhez minimum néhány száz egységből kell állnia a mintának is. A megfelelő mintanagyság elengedhetetlenül fontos ahhoz, hogy – a


4. Mintavétel a primer piackutatásban valószínűségszámítás törvényein alapuló – reprezentatív módszerrel kapott becslés pontosságát és megbízhatóságát meg lehessen határozni. „A reprezentatív adatfelvételek pontosságát annak a hibának a felső határa jelzi, amely a reprezentatív adatfelvételből kapott eredmények és az alapsokaság tényleges adatai között előfordulhat. A reprezentatív adatfelvételek megbízhatóságát pedig az a valószínűség adja meg, mellyel állíthatjuk, hogy a mintavételből származó eredmény a megadott mértékben pontos” (Blaskovits, 1975). A statisztikai összefüggések alapján – ha a mintavétel megfelel az előbbiekben felvázolt követelményeknek – az adatfelvétel eredményeinek pontossága és megbízhatósága kiszámítható. A mintavétel során nyert adatok pontossága és megbízhatósága a minta nagyságának függvénye, vagyis a mintaelemszám növelésével javítható az eredmény pontossága és megbízhatósága. (Amennyiben a mintaelemszám elég nagy, adott az esély ahhoz, hogy megbízható eredményhez jussunk.) A nagy számok törvénye a tömegjelenségek keretein belül érvényesül és alkalmazásának feltétele, hogy a véletlen hatását ne korlátozza semmi. A reprezentatív mintavételnél – a fenti feltételek betartása esetén – lehetőség van arra, hogy egy sokaság kicsinyített mását létrehozzuk, amennyiben az alapsokaság elég nagy számú (és homogén) ahhoz, hogy a nagy számok törvénye feltétel nélkül érvényesülhessen. Az eredményül kapott minta „hitelessége” részben a mintaelemszám, részben a mintakiválasztás módjának függvénye. Ha a mintától azt várjuk el, hogy az alapsokaság kicsinyített, de hű mása legyen, akkor az egyes egyedek kiválasztásánál a reprezentatív mintavétel követelményeinek megfelelően kell eljárni. Amennyiben az is cél, hogy a kapott mintaeredmények meghatározott megbízhatósági szint mellett egy adott hibahatáron belül mozogjanak, kellő elem számú mintát kell kialakítani. A reprezentativitás azonban nem elsődlegesen a mintaelemszám függvénye.

2. 4.2. A minta nagysága Az egyszerű véletlen mintavétel esetére meghatározható a minta nagysága, amennyiben adott a relatív hiba határa (pontosság), az elvárt megbízhatósági szint és a várható ismérv elosztás:

ahol: n = a mintaelemszám, e = relatív hiba, t = megbízhatósági szint, p/g = az ismérvelosztás, Ezt a képletet a gyakorlatban már nemigen alkalmazzák, mivel a reprezentatív felmérések tervezését és előkészítését jelentősen egyszerűsítik azok a táblázatok, amelyek segítségével meghatározható a mintanagyság, illetve a relatív hiba adott megbízhatósági szinten, konkrét ismérveloszlás mellett. Ezekből a táblázatokból (10. táblázat) egyértelműen kiderül, hogy a minta nagysága független az alapsokaság terjedelmétől (amennyiben az alapsokaság „kellően nagytömegű” alapegységből áll). A nagyobb alapsokaság esetén adott megbízhatósági szint és relatív hiba mellett nem szükséges nagyobb mintaelemszám. A minta nagysága az adatfelvétel pontosságával és megbízhatóságával van összefüggésben. A minta reprezentativitása viszont nem a mintaelemszám, hanem a minta kiválasztás módszerének függvénye (Köves– Párniczky, 1973). A minta nagyságának meghatározásánál az első lépés annak eldöntése, hogy milyen valószínűségi szinten kell teljesülnie az elvárt hibahatárnak. A társadalom- és marketingkutatások terén általában a t = 2 megbízhatósági 115 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

4. Mintavétel a primer piackutatásban tényezőt alkalmazzák, ami azt jelenti, hogy 1000 elemszámú mintából 955 a megadott hibahatáron belül mozog. A táblázatban az adatok a t = 2, vagyis 95,5%-os megbízhatósági szintre vonatkoznak. A táblázat adataiból kiszámolható, hogy egy meghatározott hiba esetén mekkora mintára van szükség, illetve bizonyos elemszámú mintánál az adatfelvétel eredményei milyen hibahatár mellett igazak.

10. táblázat - Az ismérvelosztás várható értékei A hiba nagysága (%)

10% vagy 90%

20% vagy 80%

30% vagy 70%

40% vagy 60%

50%

0,1

360 000

640 000

840 000

960 000

1 000 000

0,5

14 400

25 600

33 600

38 400

40 000

1,0

3 600

6 400

8 400

9 600

10 000

1,5

1 600

2 844

3 733

4 267

4 444

2,0

900

1 600

2 100

2 400

2 500

2,5

576

1 024

1 344

1 536

1 600

3,0

400

711

933

1 067

1 111

4,0

225

400

525

600

625

5,0

144

256

336

384

460

6,0

100

178

233

267

278

8,0

56

100

131

150

156

10,0

36

64

84

96

100

Forrás: Sándorné, 1978 1. Példa a minta nagyságának meghatározásához. A minta nagyságát kell meghatározni, ha az a feltétel, hogy az eredmény nem lépheti túl a 3%-os hibahatárt. A táblázatban a 3%-os hibahatár mellett a mintanagyság 400– 1111 elemszámig terjed az ismérvelosztástól függően. Tekintettel arra, hogy előre nem ismert az egyes adatok ismérvelosztása, célszerű a szélső érték kiválasztása (p/g) = 50 vagyis az 1111 elemszámú mintáé. 2. Példa a hibahatár meghatározásához. A minta elemszáma 2000 és az egyik változó esetén az ismérvelosztás 30/70%. A táblázatból kiolvasható, hogy a hibahatár ez esetben kb. 2% körül mozog. Az ugyancsak 2000 elemszámú minta másik változója esetén az ismérvelosztás 10/90%. Ez esetre csak erősen megközelítő értéket ad a táblázat (1600 elemszám), 1,5% a hibahatár. (Részletesebb táblázatban ez pontosabban leolvasható.) A példából is kiderül, hogy adott elemszámú minta esetén a hibahatár szélső értéke adható meg pontosan, egyegy konkrét kérdésnél az ismérvelosztástól függően a hiba ennél kisebb is lehet (Sándorné, 1979).

3. 4.3. Mintavételi módok A mintavétel célja, hogy egy, az alapsokaságot reprezentáló, de annál kisebb elemszámú sokaság vizsgálata során kapott eredményekből következtetni lehessen az alapsokaság „véleményére”. Ez a következtetés vagy


4. Mintavétel a primer piackutatásban becslés a valószínűségszámítás alapelvein nyugszik, ezért elméletileg maga a minta kiválasztása is csak véletlenen alapuló módszer lehet. Ennek ellenére, ha a piackutató kellő ismeretekkel rendelkezik, a sokaság összetételéről reprezentatív mintát nem csupán véletlen módszerrel, hanem tudatosan is kialakíthat. A reprezentatív minta tehát kialakítható: a véletlen kiválasztáson alapuló módszerekkel és nem véletlen, ún. kvótakiválasztásos módszerrel.

3.1. 4.3.1. Véletlen kiválasztáson alapuló módszerek 3.1.1. Egyszerű véletlen kiválasztás Az egyszerű kiválasztás esetén a legegyszerűbb módon biztosítják az alapvető követelmény érvényesülését: minden egyes elemnek egyforma az esélye arra, hogy a mintába kerülhessen. Az esélyegyenlőség azt jelenti, hogy az előre meghatározott szabályok segítségével az akaratlan vagy szándékos torzítások a lebonyolítás során kiküszöbölhetők. Az egyszerű mintavételt a leggyakrabban sorsolással végzik, amelyhez valamely, lehetőleg sorszámmal ellátott lista szükséges. Értelemszerűen annyi „cédulát húzunk ki, ahány egyedre szükség van és az egyes sorszámok egy-egy egyedet testesítenek meg.” A módszer nagy hátránya, hogy viszonylag nagy elemszámú alapsokaság esetében a lebonyolítás drága és nehézkes, továbbá teljes körű címlista szükséges. A véletlen számok táblázata az egyszerű véletlen mintavételhez képest könnyebbséget jelent, hiszen nem szükséges a sorsolás konkrét lebonyolítása. E módszer esetén is szükséges a teljes sokaságról egy lista és az egyedeket meg kell számozni. A véletlen számtáblázatban kijelölt kezdőponttól balról-jobbra haladva választják ki az egyes egyéneket, szám szerint annyit, ahány tagból a minta áll.

3.1.2. Rétegezett kiválasztás A véletlen mintavétel másik igen gyakran alkalmazott módszere többnyire olyan esetekben alkalmazható, amikor az alapsokaság összetétele a legfontosabb ismérvek szempontjából ismert. E mintavételi módszer segítségével az erősen heterogén sokaság esetében nem szükséges a mintaelemszám költséges növelése, kisebb minta is jól reprezentálhatja a sokaságot. A rétegezett kiválasztás első lépésében az alapsokaságot több csoportra bontják oly módon, hogy az adott ismérv szempontjából egy-egy csoportba egynemű elemek kerüljenek. A következő lépésben az egyes csoportokon belül egyszerű véletlen kiválasztást hajtanak végre. Az egyes csoportokból (rétegekből) kiválasztott elemek öszszessége adja a kívánt minta nagyságát. Az arányos rétegezés esetén minden egyes réteget azonos arányszám alapján választhatunk ki, míg a nem arányos rétegezés esetén eltérő arányszám szerint választjuk ki az egyes elemeket a sokaságból, többnyire azért, mert a sokaság szerkezete nagyon heterogén. Előfordulhat az is, hogy egy-egy réteget nagyobb arányban szerepeltetünk a mintában, a kutatási célkitűzések jobb megvalósítása érdekében. A nem arányos rétegezés esetén az eredményeket az eltérő arányszámnak megfelelően korrigálni szükséges.

3.1.3. Lépcsőzetes, csoportos kiválasztás A véletlen mintavétel esetén – elvileg – a véletlen kiválasztás alapelvének kell érvényesülni, hiszen az eredmények értékelése a valószínűségszámítás eljárásai segítségével történik. A véletlen kiválasztáshoz viszont biztosítanunk kell, hogy a sokaság valamennyi eleme azonos eséllyel rendelkezzen a mintába kerüléshez. Szükséges tehát az alapsokaságról egy teljes nyilvántartási jegyzék, sőt, a rétegezett mintavételnél még a sokaság összetételét is ismerni kell, főleg azon ismérvek szempontjából, amelyek szerint a rétegezés történik. A mindennapi gyakorlatban azonban nincs mindig névjegyzék és ritkán ismerjük a sokaság összetételét is. E probléma úgy hidalható át, hogy a mintát több fokozatban, lépcsőben alakítják ki. A lépcsőzetes mintavétel – az elnevezés is utal rá – időben, egymásután egy vagy több mintavételt jelent, amelynek eredményeként megszületik a végleges minta. A mintavétel e formájánál megkülönböztetünk


4. Mintavétel a primer piackutatásban elsődleges és másodlagos mintavételi egységeket. Az alapsokaság egységeit, amelyeket a nyilvántartás felsorol, vagyis amelyről nyilvántartással rendelkezünk, elsődleges mintavételi egységeknek tekintjük (pl. a községek). Másodlagos mintavételi egységek a sokaság azon elemei, amelyek a megfigyelés, megkérdezés alanyai, pl. a fogyasztók, boltvezetők stb. A lépcsőzetes mintavételi eljárás segítségével lehetőség nyílik arra, hogy a véletlen mintavétel követelményeinek megfelelően alakítsanak ki mintát olyan esetben is, amikor nincs teljes körű nyilvántartás, kimutatás az alapsokaság tagjairól. A csoportos mintavétel első lépésében azokat az egységeket (csoportokat) választják ki, amelyekről létezik nyilvántartás. Amennyiben a kiválasztott elsődleges mintavételi csoportokon belül valamennyi másodlagos alapegységet megfigyelnek, megkérdeznek, akkor egylépcsős, csoportos mintavételről beszélünk. A szociológiai és piackutatási vizsgálatok esetén az elsődleges mintavételi egységek többnyire földrajzi vagy államigazgatási körzetek, ezért a módszert területi kiválasztásnak is nevezik. Az eljárás nagy előnye, hogy a területi koncentráció miatt csökkenthető a költség- és időráfordítás. A „lépcsőzetesség”-ből adódóan azonban növekszik a szórás, ezért többnyire nagyobb elemszámú mintát kell alkalmazni, mint az egyszerű véletlen mintavétel esetén. A két- vagy többlépcsős mintavétel esetén a mintasokaság kialakításához két vagy több mintavételi eljárást is le kell folytatni. Az elsődleges mintavételi egységeken belül újabb mintavétellel (pl. egyszerű véletlen eljárással) alakítanak ki újabb mintát, ahol már minden egyes alapegységet megfigyelnek vagy megkérdeznek. Ha pl. az ország községei az elsődleges mintavételi egységek, akkor a kiválasztott községekben, minden lakót megkérdeznek, ők a másodlagos mintavételi egységeket képviselik. Gyakori, hogy még a másodlagos egységekről sem rendelkeznek teljes cím- és névlistával vagy ezek az egységek túl nagy lélekszámúak ahhoz, hogy ott mindenkit bevonjanak a vizsgálatba. Ekkor érdemes egy harmadik vagy negyedik mintavételt is végrehajtani. Az előző példát folytatva, egy többlépcsős mintavétel folyamata a következő: • Az országos helységnévtárból egyszerű véletlen módszerrel választunk x számú községet • A községeket a helyi térkép alapján körzetekre (tömbökre) bontjuk, és véletlen eljárással kiválasztunk y tömböt. • A helyszínen a tömböt (körzetet) azonosítjuk, és az ott levő házakat sorszámozzuk, majd közülük kiválasztunk z elemszámú lakóházat. • Az egyes kiválasztott lakóházakban élőket összeírjuk, és közülük kiválasztunk t számú megkérdezettet. Abban az esetben, ha az egyes „tömbök” valamennyi lakóját felkeressük, tömbkiválasztásos módszerről, ha pedig a címösszeírás és megkérdezés időben elválik, tehát újabb mintavétel ékelődik a két tevékenység közé, akkor többfázisú kiválasztásról beszélünk. Gyakran alkalmazzák még az ún. véletlen útvonal eljárást, amely a területi mintavétel utolsó lépése. Ekkor a kiválasztott tömb vagy tömbök térkép alapján meghatározzák a, hogy a kérdezőbiztos merre haladjon s az utca amelyik oldalán hányadik házban, amelyik lakás családfőjét kérdezze meg. A területi mintavétel nagy előnye, hogy a földrajzi koncentráció miatt jóval olcsóbb mint a véletlen vagy rétegezett mintavétel és elkerülhetők a népesség fluktuációjából, valamint a helytelen címlistából adódó hibák. Problémát okoz, hogy az egyes területi egységek települések népsűrűsége nagyon változó. Hibaforrás lehet az is, ha olyan tömb kerül a mintába, ahol a lakosság valamilyen ismérv szempontjából homogén (pl. a kiválasztott tömbben laktanya, kollégium, idősek otthona stb. található), így ez a réteg a mintában felülreprezentált lesz (Berekoven, 1991).

3.2. 4.3.2. Nem véletlen kiválasztáson alapuló módszerek A mintavétellel kapcsolatosan többször említettük, hogy a minta reprezentativitása érdekében feltétlenül szükséges a véletlenszerűség biztosítása. Létezik azonban más módszer is, amelynek alkalmazásával biztosítható a minta reprezentativitása, mégpedig tudatos elem alkalmazásával. A tudatos kiválasztáson alapuló minta esetében azonban a véletlen 118 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

4. Mintavétel a primer piackutatásban törvényszerűségein alapuló matematikai-statisztikai mintaeredmények pontossága és megbízhatósága.

módszerekkel

nem

határozható

meg

elvileg

a

Az ún. nem véletlen mintavételi módszerek közt kivételes helyet foglal el a kvótakiválasztás, ami az elméleti és gyakorlati statisztikusok átmenetnek tekintenek a véletlen és tudatos kiválasztási módszerek között. Mivel alkalmazása során fontos szerephez jut a véletlen is, ezért az eredmények értékelésekor a gyakorlatban sokszor alkalmazzák a hibaszámítási módszereket is. A kvótakiválasztás első lépésében az alapsokaságot területi elvek szerint körzetekre osztják, és az egyes körzetekben a kérdezőbiztosok az előre kialakított kvótalista alapján, véletlenszerűen választják ki a megkérdezetteket. Amíg a véletlen mintavétel esetén a kérdezőbiztosok előre meghatározott címre mennek, addig a kvóta szerinti kiválasztásnál jóval nagyobb szabadsággal élhetnek, ezért szigorúan ellenőrizni szükséges, hogy a lebonyolításban nem érvényesült-e önkényesség. A kvótákon alapuló kiválasztási eljárás célja a véletlen mintavételhez hasonlóan az, hogy a minta hűen tükrözze az alapsokaságot. A módszer lényege a rétegezett mintavétel alapelvéhez hasonló, mivel a kvóta módszer az alapsokaság struktúrája alapján szerkeszti meg a minta kereteit. A kérdezőbiztos feladata megtalálni a különböző ismérvkombinációknak megfelelő személyeket. A leggyakoribb ismérvkombinációk a lakosság főbb demográfiai jellemzőin alapulnak. A marketingkutatás során többnyire olyan demográfiai jellemzőket alkalmaznak kvótaismérvként, amelyekre vonatkozóan rendelkezésre állnak statisztikai adatok a teljes alapsokaság vonatkozásában, vagyis: lakóhely, nem, kor, családnagyság, foglalkozás. (Ezek népszámlálások adatai.) A leglényegesebb demográfiai ismérvek szempontjából tehát lehetőség nyílik arra, hogy a minta reprezentálja az alapsokaságot. Gyakran felvetődik azonban a kérdés, hogy az így kialakított minták más, a kutatás szempontjából lényeges ismérvek alapján is reprezentatívnak tekinthetők-e. A kutatási tapasztalatok azt bizonyítják, hogy ha a minta az alapvető demográfiai, társadalmi-gazdasági ismérvek szempontjából reprezentatív, akkor más szempontból is jól jellemzi a sokaságot. A társadalmigazdasági jellegű vizsgálati témák általában valamilyen szinten kapcsolatban vannak az elsődleges szegmentációs ismérvekkel, ezért a kvóta-kiválasztásos módszerrel létrehozott minták a véletlen mintához hasonlóan jól reprezentálják az alapsokaságot. A kvóta szerinti mintavételnél egy-egy kérdezőre általában 10–15 kérdőív jut. Ezek a kis részminták nem egyformák, gyakran előfordul, hogy az egyes kérdezők különböző összetételű kvótákat kapnak. Ez esetben a részminták önmagukban nem reprezentálják az alapsokaságot, viszont összességükben a kvótaismérvek szempontjából az alapsokaság pontos mását adják. A kvótalap felépítése kétféle lehet. Az egyik esetben a táblázatban pontosan meghatározzák a követendő ismérvkombinációt, míg a másik esetben csak a peremgyakoriságok találhatók meg az eloszlási táblázatban és a kérdezőbiztosra hárul a feladat, hogy azt az ismérvkombinációnak megfelelően kitöltse. A marketingkutatási eljárások során gyakran előfordul, hogy a célcsoportra vonatkozóan nem áll rendelkezésre statisztikai adat, tehát a kvótaismérvek e módszer alapján nem alakíthatók ki. (Pl. a termék vagy szolgáltatás használói, nem használói stb.) Ekkor ún. kontaktuskvótákat kell alkalmazni. A kontaktuskvóta alkalmazása két szakaszra bontható. Az első lépésben kialakítják az elsődleges szegmentációs ismérvekre (demográfiai adatokra) vonatkozó kvótalapot. Ezt a kvótalapot oly módon kell kitöltenie a kérdezőbiztosnak, hogy először a kontaktuskvóta alapján szűrőkérdések segítségével kiválasztja a „potenciális” megkérdezetteket (pl. a termék vagy szolgáltatás használóját), majd közülük választ ki olyan személyeket, akik megfelelnek a kvótalap ismérvkombinációjának. Az ilyen típusú mintaválasztásnál előfordulhat, hogy a létrehozott minta reprezentálja az alapsokaságot, viszont a vizsgált téma célszegmensét már nem, ezért nagy körültekintéssel kell eljárni a kvótalap kialakításánál. Hasznos lehet előzetes vizsgálatokat lefolytatni annak érdekében, hogy minél objektívebb kép alakuljon ki a célszegmens demográfiai jellemzőiről.


4. Mintavétel a primer piackutatásban A kvótakiválasztás során a véletlen szerepét erősen korlátozzák, hiszen a kérdezőbiztos szubjektív megítélésre van bízva a megkérdezettek kiválasztása. Teljesen törvényszerű, hogy a lélektani elemek fontos szerephez juthatnak, hiszen a kérdező szívesebben szólít meg számára szimpatikus, jó megjelenésű, bizalomgerjesztő embereket, különösen a saját társadalmi-gazdasági csoportjába tartozókat. A kvótalapok kialakításánál, a megkérdezések előkészítésénél a kutatók igyekeznek ezeket a torzító hatásokat kiküszöbölni. A kvóták megnehezítése azonban nem mindig jár a kívánt eredménnyel, sőt, gyakori, hogy a túl bonyolult kvótalap kitöltésénél a kérdező eltér az előírásoktól. A viszonylag egyszerű és könnyen kitölthető kvótalap esetén általában kisebb a hamisítás veszélye is. A kvótakiválasztást vitathatatlan előnyei miatt gyakran alkalmazzák a marketingkutatásban. A lebonyolítás jóval gyorsabb és olcsóbb, mint más módszerek esetében, hiszen a kiválasztás és a megkérdezés szakaszai nem különülnek el. A véletlen kiválasztásos adatfelvétel során a megkérdezettek neve és címe adott, mással nem helyettesíthető. A kvótakiválasztással csak az ismérvkombináció adott, az egyes személyek szabadon helyettesíthetők. A véletlen eljárásnál a kiesési arány a 30%-ot is elérheti, ami elvileg a kvótakiválasztásnál is fennáll, csak éppen rugalmasan korrigálható. E körülményekből adódóan, a megbízhatósági szintet, hibahatárt gyakran kiszámolják a kvóta szerinti mintára is, ami szigorú elvi megfontolás szerint helytelen. A gyakorlati tapasztalatok szerint – ha az előírásokat szem előtt tartva alakítják ki a kvóta szerinti mintát és elég nagy elemszámú, akkor legalább olyan jól reprezentálja az alapsokaságot, mint a véletlenen alapuló minták, ezért a hibaszámítás eredményei is értékelhetők. A reprezentatív adatfelvétel eredménye mindig becslés, így az adatfelvétel hibája egyben a becslés hibája is. A reprezentatív mintán alapuló kutatás eredményeinek közlésekor ezért elengedhetetlen követelmény: • a mintavétel módjának, • a minta nagyságának, • a kapott eredmények pontosságának és megbízhatóságának közlése. A fenti információk korrekt ismertetése nélkül a vizsgálat következtetései nem értékelhetők. A mintavételből, adatfelvételből adódóan azonban léteznek más hibaforrások is, amelyeket összefoglaló néven szisztematikus hibának neveznek, ezek azonban már nemigen számszerűsíthetek. Bármennyire gondosan is zajlik a reprezentatív minta kialakítása, még számos hibaforrás okozhat nehezen kiküszöbölhető gondokat. Egyéb tudatos mintavételi eljárások. A kvóta szerinti kiválasztás mellett a marketingkutatásban esetenként alkalmazzák az ún. koncentrált mintavételt, amikor néhány, a sokaság szempontjából legjellemzőbb és leggyakrabban előforduló típust vizsgálnak. Ez esetben arra törekszenek, hogy a mintában képviselve legyenek a sokaság legfontosabb egyedei, előfordulási gyakoriságuktól függetlenül. Ha pl. néhány nagyvállalat képviseli az adott termék vagy szolgáltatás piacának nagy részét és sok kis cég a piac kisebb szegmensét, akkor értelemszerűen a mintában a kis vállalatok kisebb elemszámmal szerepelnek, míg a nagyobb cégek közül többet is vagy valamennyit be kell vonnunk az elemzésbe. A koncentrált mintavétel esetén tehát olyan jellemző egyedeket, csoportokat választunk ki az alapsokaságból, amelyek alapvető hatással vannak a kutatás során vizsgált jelenségre. Viszonylag ritkábban alkalmazzák a kutatás során az önkényes kiválasztást, amikor a célcsoport tipikus, átlagos egyedeit vizsgálják. A módszer nagy hátránya, hogy a mintavétel pontossága nem ellenőrizhető statisztikai eszközökkel. A módszer éppen az önkényességből fakadóan súlyos torzulásokat okozhat, hiszen a vizsgálat esetén meglehetősen nehéz pontosan körülírni a „tipikus” egyedeket, mivel a felvétel valódi célja éppen ezen tipikus egyedek viselkedésének, magatartásának, indítékainak feltárása. Szerencsés esetben sikerül „átlagos” fogyasztókat kiválasztani, ám ezt a mintát nem tekinthetjük reprezentatívnak, mivel az átlagtól eltérő egyedek nincsenek képviselve. A módszer néhány speciális esetben, rétegfelvételeknél alkalmazható. Az önkényes mintavételhez hasonló és az egyes rétegvizsgálatok esetén alkalmazzák az ún. „hólabda eljárást”. A módszer lényege, hogy az első körben megkérdezett tipikus fogyasztót vagy egy-egy fogyasztói típust képviselő személyt a megkérdezést (megfigyelést) követően megkérjük, hogy javasolja olyan ismerősét a


4. Mintavétel a primer piackutatásban további vizsgálathoz, aki véleménye szerint hozzá hasonló beállítottságú. A módszer rengeteg szubjektív elemet tartalmaz, ezért az eredmények értékelésekor erre feltétlenül tekintettel kell lenni. Léteznek tehát a marketingkutatásban olyan mintavételi módszerek, amelyek sem a véletlenen alapuló, sem a kvóta rendszerű mintavételhez nem tartoznak, sőt, az önkényes eljárástól is távol állnak, közülük a leggyakrabban alkalmazott eljárás a bevásárlóhelyi megszólítás. Ez esetben kiállításon, üzletben, áruházban vagy bevásárlóközpontban valamilyen szisztéma szerint szólítják meg a fogyasztókat, akik az adott terméket megvásárolták („tetten ért fogyasztó”) vagy érdeklődnek jövőbeni fogyasztási tervei iránt („potenciális fogyasztó”). A kiválasztott egyedek az adott témakörben tehát feltétlenül „érintettek”. Az ilyen típusú mintavétel speciális esetekben sok hasznos információhoz juttathatja a kutatót, de a módszer korlátait az eredmények értékelésekor feltétlenül szem előtt kell tartani. A bevásárlóhelyi megkérdezés, megfigyelés során nyert információk nem általánosíthatók a teljes sokaságra. A szisztematikus mintavételt az elméleti és a gyakorlati szakemberek egy része az egyszerű véletlen mintavételi módszerek közé sorolja (Blaskovits, 1975; Sándorné, 1978), míg mások olyan önálló mintavételi eljárásnak tartják, amely sem a véletlen, sem a tudatos módszerek közé nem sorolható (Molnár et. al., 1995). A módszer sajátosságából fakadóan tartalmaz mind véletlen, mind tudatos elemeket. A mechanikus kiválasztáshoz is szükséges az alapsokaságról nyilvántartás, amelyből egyenlő távolságra levő egyedeket választanak ki. Az alapsokaság elemeit a nyilvántartásban általában valamilyen elv szerint rendezik. Amennyiben a rendezés területi elven nyugszik, javítható a pontosság az egyszerű mintavételhez képest. A módszer lényege, hogy a mintavétel alapját képező nyilvántartásból egyenlő távolságra levő egyedeket választunk ki. Amennyiben a kiválasztási intervallum „k” és a sokaság „N” elemszámú, a minta pedig „u”, akkor k = N/u.


5. fejezet - 5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Ebben a fejezetben bemutatjuk azokat a módszereket és eszközöket, amelyeket a kérdőívek feldolgozása során alkalmazunk. Tehát abból indulunk ki, hogy az információk összegyűjtése már megtörtént (vagy kérdezőbiztos támogatásával, vagy nélküle), és most az értékelési szakasz következik. A kérdőívek feldolgozása és értékelése az alábbi szakaszokra bontható: a kérdőívek ellenőrzése, a kérdőívek kódolása és adatrögzítése, a statisztikai értékelés, a kutatási jelentés elkészítése, megbízói igény esetén szóbeli ismertetés (szokásos elnevezéssel: prezentáció).

1. 5.1 A kérdőívek ellenőrzése A kérdőívek beérkezésének lezárása fontos és kritikus döntés: utólag átadott, „szórvány” kérdőívek beépítése az adatrendszerbe gyakorlatilag lehetetlen. A kérdezőbiztosoktól vagy postán beérkezett kérdőíveket pontosan adminisztrálni kell. A legegyszerűbb megoldás magára a kérdőívre egy sorszámot felírni (például az első oldalon filctollal jelölni egy azonosítót), továbbá egy táblázatban fel kell jegyezni, hogy melyik kérdezőbiztos melyik sorszámú kérdőívet adta át (természetesen az is jó megoldás, ha kérdőíven kitöltendő adatként szerepeltetjük a kérdezőbiztos nevét). A kérdezőbiztosok munkájának nyomonkövetése kettős célt szolgál: egyrészt a kérdezők díjazása általában a leadott kérdőíveken alapul, másrészt bizonyos kérdezői hibák jól kiszűrhetők, ha ismerjük a kérdező személyét. A kérdőíveket formai és tartalmi szempontból ellenőrizni kell. A kérdőívek formai ellenőrzése azt jelenti, hogy áttekintjük a beérkezett anyagot az alábbi szempontok szerint: • Olvashatók-e a válaszok? • Van-e feltűnő adathiány? • Pótolhatók-e a hiányzó válaszok? Olvashatatlan vagy bizonytalanul olvasható kérdőívet nem szabad feldolgozásra átvenni. A kérdezőbiztosok felkészítése során természetesen fel kell hívni a figyelmet erre, de így is előfordulhatnak kritikus kérdőívek (illetve kérdezőbiztosok). Néha a kérdezés körülményei, az időhiány vagy egyszerűen a kérdezőbiztos rossz írásképe okoz nehezen kibogozható válaszokat. A feltűnően adathiányos kérdőívet is vissza kell utasítani. Egyes kérdések válaszadása természetes módon kritikus (pl. jövedelem fogyasztói piacokon, árbevétel szervezeti piacokon), de az átlagos válaszadási hajlandóság az adott felmérés esetén a minta töredékéből is jól becsülhető, és valószerűtlen, hogy ettől csak bizonyos kérdezőbiztosok eredményei térnek el. A válaszadási hajlandóságot növelheti a megfelelően fogalmazott kísérőlevél, a korrekt és könnyen érthető kérdésfeltevés. Néha a hiányzó adatok egyértelműen pótolhatók: pl. ha a megkérdezett nem tüntette fel a lakhelyét, de a kérdezőbiztos személyéből, vagy a postai bélyegzőből (önkitöltő kérdőív esetében) megadható a válasz. Ha az adat közvetlenül nem állítható vissza és mégis fontos a pótlás (pl. mert a többváltozós módszerek érzékenyek a ritka adatmátrixra), akkor a következő eljárások használatosak: Helyettesítés a teljes mintaátlaggal: erre a statisztikai szoftverek gyakran automatikus lehetőséget biztosítanak.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Helyettesítés a csoporton belüli átlaggal: ez akkor használatos, ha a válaszolók és a nem válaszolók között különbség mutatható ki, és a nem válaszolók átlagával (esetleg más, a nem válaszoló személyéhez közeli csoport átlagával) pótoljuk az adatot. Helyettesítés modelladattal: lényege, hogy egy regressziós modellt dolgozunk ki a hiánytalan kérdőívek adataira támaszkodva, és ezzel becsüljük a pótolandó adatot.(bonyolultsága miatt ritkán, többnyire ismételt panelvizsgálatok esetében alkalmazott módszer). A formailag feldolgozásra alkalmasnak talált kérdőíveket tartalmilag is ellenőrizni kell. A tartalmi ellenőrzés elsősorban a rossz vagy ellentmondó válaszok és a kérdőíven belüli hibás továbblépési gyakorlat kiszűrését jelenti. Rossz válaszok származhatnak pl. a mértékegységek félreértéséből. Mezőgazdasági vállalatok felmérésénél gyakori kérdés a termőterület vagy a termésátlag. Ennek mértékegységét a kérdésnél természetesen fel kell tüntetni (pl. tonna/hektár), de ha a megkérdezett a termelési gyakorlatban más mértékegységet használ (pl. mázsa/hektár), akkor a korrekt kérdés ellenére is gyakran érkezik hibás válasz. Szerencsére, az esetek nagy részében ezek javítható hibák. Az ellentmondó válaszok származhatnak a kérdezőbiztos figyelmetlenségéből, de a válaszadó következetlenségéből is, ezt kérdőívenként kell mérlegelni. A kérdések kihagyására vonatkozó utasítások (ugrások) végrehajtásának ellenőrzése szintén lényeges. Ha egy kérdőívben a válaszok nagy része ellentmondásos és utólagos korrekcióra nincs lehetőség, akkor a kérdőív nem értékelhető. A formai és tartalmi ellenőrzést követően meg kell vizsgálni, hogy a rendelkezésre álló kérdőívek száma és szerkezete teljesíti-e a minta nagyságával és összetételével szembeni elvárásokat. Lehetséges pl., hogy a kérdőívek mennyisége megfelelő, de bizonyos korcsoport aránya eltér az alapsokaságbeli aránytól. Abban az esetben, ha a szerkezeti eltérés nem jelentős, akkor a kérdőívek feldolgozhatók; esetleg a kérdőívek súlyozásával a szükséges szerkezet beállítható. Ha az eltérés számottevő, akkor pótmegkérdezést kell végrehajtani. A pótmegkérdezés idő- és költségigényes művelet, és a reprezentatív mintához szükséges arány egy esetleg két ismérv szerint érhető el. Ennél nagyobb szerkezetbeli módosítás gyakorlatilag lehetetlen.

2. 5.2. A kérdőívek kódolása és az adatok rögzítése A kérdőívek átvétele és ellenőrzése után a kódolás és az adatrögzítés a feldolgozás következő lépése. A kódolás célja, hogy a kérdőíven megadott választ egyértelműen azonosítsuk a feldolgozáshoz. Ez szinte kizárólag úgy történik, hogy a válaszokhoz számokat rendelünk, és a feldolgozást ezeken a számokon végezzük. A feldolgozáshoz ma már gyakorlatilag mindig számítógépet alkalmazunk, a kézi feldolgozás csak igen kis minták (pl. szervezeti piaci felmérés során) és nagyon egyszerű feldolgozási cél esetében fordulhat elő. Azt a tevékenységet, amelynek során a kódolt adatokat számítógépben, általában mágneslemezen tároljuk, adatrögzítésnek hívjuk. A kérdőívek adatainak rögzítését általában minden statisztikai programcsomag támogatja, mégis célszerű lehet ehhez a feladathoz táblázatkezelő program használata. Ennek oka, hogy ennek a szoftvernek kezelése általában nem igényel külön oktatást (az irodai szoftvereket többnyire azok is jól ismerik, akik nem foglakoznak kérdőívek feldolgozásával), másrészt bizonyos egyszerű számítások a táblázatkezelővel közvetlenül is végrehajthatók. Ebben a könyvben a Microsoft® Excel 97 táblázatkezelő magyar nyelvű változatával megoldott feladatokat ismertetünk, de gyakorlatilag bármelyik hasonló program megfelel erre a célra. (Sajnos a nyelvváltás nem teljesen problémamentes, hiszen a függvények nevét másként kell írni az angol változatban.) A kérdőívek adatait olyan táblázatba rögzítjük, amelynek sorai a kérdőíveknek felelnek meg, az oszlopokban pedig egy-egy válasz kódja szerepel. A táblázat első sorát az oszlopok azonosítására használjuk, ide változóneveket (azonosítókat) írunk. Az azonosítók megválasztásánál célszerű (de nem kötelező) betartani az alábbi szabályokat: Egy azonosító betűvel kezdődjön, és csak betűt vagy számot tartalmazzon. Ne legyen benne se szóköz, se különleges karakter (%, a, #, =, …). Az azonosító hossza legfeljebb nyolc karakter legyen. Az azonosító röviden utaljon arra a kérdésre, aminek a kódolására használjuk.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Egy azonosító csak egyszer fordulhat elő a táblázatban. A fenti szabályok megsértése esetén rögzített adatainkat nagy valószínűséggel nem tudjuk helyesen átadni más szoftvereknek, pl. statisztikai programcsomagoknak. A továbbiakban áttekintjük az egyes kérdéstípusok válaszainak kódolását. A kódolás természetesen sokféleképpen megoldható, itt egy lehetséges, egyszerű változatot mutatunk be.

2.1. 5.2.1 Zárt kérdések kódolása 2.1.1. Nominális változó, csak egy válasz fogadható el A 11. ábrán az utolsó kérdéstípusnál a kódolási utasításban feltétlenül meg kell határozni, hogy a válasz sorszámát a kódolásra hogyan használjuk: fentről lefelé vagy balról jobbra haladva. Erre különösen akkor kell ügyelni, ha az adatrögzítést több személy végzi, mert a rögzített állományból a kérdőívekkel való összehasonlítás nélkül nem tűnik ki, hogy az adatrögzítő melyik rendszert alkalmazta. Ha kérdőívszerkesztés fázisában úgy ítéljük meg, hogy a kérdőívre írt sorszámok nem befolyásolják a válaszadót, akkor legegyszerűbb a kérdésbe beírni a sorszámot. Ez különösen akkor lényeges, ha a lehetséges válaszváltozatok száma nagy: 6–8 vagy ennél több. Ez esetben ugyanis erősen lassítaná az adatrögzítést, ha a mindig meg kellene számolni, hogy hányadik választ jelölte be a megkérdezett (kb. 5 válaszlehetőségig ez rápillantásra eldönthető).

11. ábra - A nominális (kategoriális) kérdés – csak egy válasz fogadható el

Az ilyen típusú kérdések kódolása úgy történhet, hogy megadjuk a bejelölt („beikszelt”) válasz sorszámát. Az első kérdés lehetséges azonosítója MELYHUT, a válasz kódja 2. A második kérdés lehetséges azonosítója KOSTOL, a válasz kódja 1. A harmadik kérdés lehetséges azonosítója JEGYAR, a válasz kódja 3. A negyedik kérdés lehetséges azonosítója IZESITES, a válasz kódja 5.

12. ábra - Sorszámokkal ellátott, könnyebben rögzíthető változat (nominális kérdés)

Meg kell említeni, hogy a piackutató cégek gyakran úgy készítik elő a kérdőívet, hogy az összes kérdés kódértéke a fenti példának megfelelően előre nyomtatva a kérdőíven van. Ez a gyakorlat kétségkívül 124 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei megkönnyíti az adatrögzítést, jelentősen rontja viszont a kérdőívek olvashatóságát, áttekinthetőségét. Kérdezőbiztosokkal dolgoztatva ez a válaszadóknak nem okoz gondot, önkitöltő kérdőív esetében azonban nagyon megfontoltan kell ezt az eszközt alkalmazni (bonyolult, zsúfolt kérdőív rontja a válaszadási hajlandóságot). Megjegyezzük, hogy az igen/nem és van/nincs típusú kérdéseket szokás így is kódolni: 1 = van, igen 0 = nincs, nem. Ez szintén egy helyes és természetes megoldás, de ügyelni kell arra, hogy egy munkában ne keveredjenek az adatrögzítői gyakorlatok.

2.1.2. Nominális változó, több válasz is elfogadható 13. ábra - Nominális (kategoriális) kérdés – több válasz is elfogadható

Ennek a kérdéstípusnak a kódolása úgy történhet, hogy annyi változót (az Excel táblázatban: oszlopot) veszünk fel, ahány válaszlehetőség van, és két különböző kóddal jelöljük, hogy a megkérdezett bejelölte-e az adott válaszlehetőséget. Szokásos eljárás a 0/1 kódolás, tehát 0-t rögzítünk, ha a választ nem jelölték meg; 1 a rögzített adat, ha a választ bejelölték. Célszerű, ha változók azonosítója mutatja, hogy összetartozó válaszcsoportról van szó. Ezt úgy oldhatjuk meg, hogy az azonosító első két-három karaktere a kérdésre, a további karakterek pedig a válaszlehetőségre utalnak. Az azonosítók kezdő karakterei tehát megegyeznek, ami azért is jó, hogy a változókat névsorba rendezve együtt maradnak a válaszlehetőségek (a statisztikai programcsomagok a változókat vagy meghagyják az állománybeli sorrendben, vagy névsorba rendezik: bármelyik opció is van bekapcsolva, az összetartozó válaszokat egymás mellett látjuk). A példa első kérdésének azonosítói és kódolása:

BORETK

1

BOROLCS

0

BORESTE

0

BORCSAL

0

BORKULT

1

BORPOHAR

1

BORKINAL

0

A második kérdés azonosítói és kódolása: 125 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei

TEMNOVT

0

TEMERDO

0

TEMKERT

1

TEMFAI

0

TEMALLT

1

TEMNEMZ

1

TEMMGEP

0

2.1.3. Ordinális, intervallum- és arányskálán mért változó Ezeket a kérdéstípusokat kódolási és adatrögzítési szempontból együtt érdemes kezelni. Az alábbi szemléltető példákban a megkérdezett beírt válaszát dőlt betűvel jelöltük: A kódolás természetes módon történik: annyi változót veszünk fel, ahány válaszlehetőség van, és azokat a számokat rögzítjük, amiket a megkérdezett válaszként megadott.

14. ábra - Különböző kérdéstípusok

Az első kérdés azonosítói és kódolása:

FONIZ

1

FONILLAT

2

FONSZIN

3

FONFRISS

4

FONCSOM

6

FONMARK

5 126


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A második kérdés azonosítói és kódolása:

SZVREN

5

SZVPARK

2

SZVSZOR

4

A harmadik kérdés azonosítója és kódolása:

HAVIFT

600

2.2. 5.2.2. Nyílt kérdések kódolása A nyílt (nyitott) kérdések alkalmazása sok esetben indokolt, és fontos előnyökkel jár. A nyílt kérdés megkönnyíti a válaszadó dolgát, mert így saját szavaival fejtheti ki mondanivalóját. („Mi a véleménye a területi képviselő munkájáról?”) Egy márka ismertségét két alapváltozatban kérdezhetjük: nyílt formában („Sorolja fel az Ön által ismert müzlimárkákat!” – ez a spontán vagy más néven nem támogatott márkaismeret) vagy zárt módon („Jelölje be, hogy az itt felsorolt müzlimárkák közül melyiket ismeri!” – ez a támogatott márkaismeret). Nyilvánvaló, hogy a spontán módon felsorolt márkák erősebb bevésődést jeleznek, tehát célszerű lehet így kérdezni. A nyílt kérdések előnye tehát az egyszerűség a kérdezésben és a torzításmentesség a válaszokban. Feldolgozásuk azonban a válaszok heterogén jellege miatt többnyire nehéz és számos hiba forrása is lehet. Az ilyen kérdésekre adott válaszok eredeti formájukban nem összegezhetők, ezért a válaszokat meg kell kísérelnünk jellemző válaszkategóriákba sorolni. A válaszkategóriák meghatározása három módon történhet: az adatrögzítés előtt, az adatrögzítés alatt és az adatrögzítés végén. Válaszkategóriák meghatározása az adatrögzítés előtt. A teljes kérdőívhalmazból véletlenszerűen kiválasztjuk a minta 15–20%-át. A kiválasztott kérdőíveken áttekintjük a nyílt kérdésekre adott válaszokat, és ezek alapján összevont válaszlehetőségeket (kategóriákat) képezünk. Ezzel a módszerrel a nyílt kérdést gyakorlatilag szelektív kérdéssé alakítottuk át, és a kategoriális változó szabályai szerint kódoljuk. Az adatrögzítés során az olyan válasz, amelyik az előre meghatározott kategóriák egyikébe sem illik, egy különleges csoportba, az egyéb válasz kategóriájába kerül. Abban az esetben, ha a teljes kérdőívhalmaz feldolgozása után az egyéb válaszok aránya túlságosan magas lesz, akkor az előzetes kategorizálás hibás volt, és az egyéb válaszokat tovább kell bontani. Válaszkategóriák meghatározása az adatrögzítés alatt. A kategóriák listáját az adatrögzítés alatt folyamatosan bővítjük. Az első kérdőív nyílt válaszát 1-gyel kódoljuk, és külön kódlistán jegyezzük a kódot, valamint a kód tömör jelentését. A második kérdőív válaszát vagy elfogadjuk az elsővel azonosnak (ekkor 1-es kódot rögzítünk), vagy újnak tekintjük, és ekkor 2-es kódot rögzítünk. Egyúttal a kódlistán felvesszük a 2-es kódot, valamint a kód jelentését. Ennek az eljárásnak az az előnye, hogy nem kell előzetesen összevont kategóriát megállapítanunk, a kategóriák összevonásáról indokolt esetben utólag is dönthetünk. Nem lép fel az egyéb válasz kategória túlnövekedésének veszélye sem. Hátránya viszont, hogy nagyon lelassítja az adatrögzítést, és nehézkes a külön kódlista kezelése. Előfordulhat pl., hogy a hosszú kódlista miatt újra felveszünk már létező választ, új kóddal. Ennek a hibának a valószínűségét csökkenthetjük úgy, hogy az adatrögzítés során két Excel táblát kezelünk: a tényleges kérdőív állományt és a kódlistát. Így módunk van arra, hogy a kódlistát időnként ábécébe rendezzük és kinyomtassuk. A rendezett kódlistán sokkal könnyebb eligazodni. Válaszkategóriák meghatározása az adatrögzítés végén. Ennél a megoldásnál abból indulunk ki, hogy a kategóriák meghatározása akkor a legpontosabb, ha az öszszes nyílt választ egyszerre kezelni tudjuk. Az adatrögzítés során tehát a nyílt válaszokat gyakorlatilag teljes terjedelemben rögzítjük egy Excel oszlopba, a többi adat kódolásával párhuzamosan. A nyílt kérdések kódolására az adatrögzítés végén térünk vissza. Listázzuk, rendezzük, elemezzük a válaszokat. Gyakran ad segítséget az elemzésben a keresés funkció: a táblázatkezelővel könnyen megkereshető, hogy előfordul-e bizonyos kifejezés többször a válaszokban. Utólag döntünk tehát a válaszkategóriákról és kódjukról, ezekről listát készítünk, majd rendezetten kinyomtatjuk. Ezt követően a kérdőív állományba a nyílt kérdés szöveges oszlopa mellé felveszünk egy kód oszlopot, és ide beírjuk a válaszok kódját. A válaszok teljes szövegét külön állományban célszerű megőrizni, de a kérdőív 127 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei állományból a kódok beírása után többnyire kitöröljük. Ennek a módszernek az az előnye, hogy a kategóriák megállapításához alapos átgondolásra ad lehetőséget. Hátránya, hogy nagyon időigényes. A három lehetőség közötti választásra nehéz általános szabályt adni. Nyilvánvaló, hogy az első változatnál említett előzetes áttekintést a kérdőívek 15–20%-ára vonatkozóan minden feldolgozásnál célszerű elvégezni. Ha ennek során azt tapasztaljuk, hogy a válaszok jól tipizálhatók, bátran döntsünk az előzetes kódolásról! Összefoglalóan azt mondhatjuk, hogy a három változat (a fenti sorrendben) egyre növekvő kódolási megalapozottságot jelent, de párhuzamosan egyre nő az időigény. A változatok közötti döntésben az is szempont lehet, hogy szervezeti piacokon folytatott felmérés esetén (ahol viszonylag kicsi a mintanagyság) a megbízók gyakran igénylik, hogy fontos nyílt kérdések esetében az összes beérkezett választ megkapják (legalább a piackutatási jelentés mellékletében). Ez a harmadik változat választása mellett szól.

2.3. 5.2.3. Az adatrögzítés utáni ellenőrzés A rögzített adatok rendszerét két okból fontos ellenőrizni. Egyrészt az adatrögzítés során is bekövetkezhet hiba, másrészt bizonyos tartalmi ellenőrzést a rögzítés után célszerű elvégezni. Az adatrögzítés közben elkövetett hiba azt jelenti, hogy nem a kérdőíven található adat jelenik meg az adatállományban. Ennek oka lehet az adatrögzítő személy figyelmetlensége, fáradtsága. Az ilyen típusú hiba programozási eszközökkel sokszor elkerülhető. A feleletkiválasztó kérdésekben pl. a rögzített adat az (1,2 … lehetséges válaszok száma) intervallumba kell, hogy tartozzon, és így programozható olyan automatikus ellenőrzés, ami nem engedi meg a lehetetlen adat rögzítését. Minden esetben mérlegelni kell, hogy melyik a kisebb feladat: az ellenőrző rutin beállítása, vagy a rögzített adatok gondos ellenőrzése. Az ellenőrzés úgy történik, hogy a rögzített adatokról gyakoriságtáblát készítünk, tehát kérdésenként kilistázzuk, hogy melyik kód hányszor fordul elő az adatállományban. A listát kérdésről kérdésre összehasonlítjuk a kérdőívvel, és ellenőrizzük, hogy a rögzített kódok lehetséges adatot jelölnek-e. Ha lehetetlen adatot találunk, akkor a kérdőívet a sorszáma alapján visszakeressük, és az adatot kijavítjuk. Célszerű a javított kérdésről azonnal új gyakoriságtáblát készíteni, mert ezzel a javítást is ellenőrizzük, továbbá a gyakoriságtábla eredményeire a későbbi feldolgozás során biztosan szükségünk lesz. A gyakoriságtáblák elemzése lehetőséget ad olyan tartalmi hibák feltárására is, amit nem az adatrögzítő figyelmetlensége okozott, tehát az állományban pontosan ugyanaz az adat található, ami a kérdőíven van. A kiugró, szélsőséges adatok ebből a szempontból mindig „gyanúsak”, ezeket a kérdőíveket feltétlenül vissza kell keresni. A szükséges javításról minden esetet külön mérlegelve kell döntenünk; bizonytalan helyzetben jobb az adatot elhagyni, mint a feldolgozás korrektségét veszélyeztetni (egy-egy kiugró adat nagyon „elhúzza” az átlagot és erősen megnöveli a szórást). Nagyon nehéz az olyan adatrögzítői hibát feltárni, ami úgy következik be, hogy a rögzített adat lehetséges és nem kiugró érték (pl. a gyermekek számát kérdezzük a családban, a kérdőíven 2 válasz van, de az adatrögzítő véletlenül hármat üt, ami a billentyűzeten a 2 mellett található). A tökéletes megoldás a kettős adatrögzítés és az állományok összehasonlítása lenne, de ez nagyon drága volna. Helyette a rögzített kérdőívek 1–3%-ának részletes ellenőrzését célszerű elvégezni (természetesen minden adatrögzítő esetében külön-külön).

3. 5.3. Táblázatkezelő alkalmazása az információfeldolgozásban A rögzített adatok elsődleges feldolgozása megtörténhet csupán táblázatkezelő alkalmazásával is, nincs szükség statisztikai programra. Elsődleges feldolgozáson értjük kérdésenként a következő jellemzők meghatározását: • gyakoriság, relatív gyakoriság, • medián, módusz, • minimum, maximum, terjedelem, • átlag, szórás.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A gyakoriságtáblázatok és statisztikai paraméterek tehát egy-egy kérdés értékelését szolgálják, ezek az ún. egyváltozós feldolgozások. Ha több válasz kapcsolódását elemezzük (pl., hogy az iskolai végzettség befolyásolja-e a rádióhallgatásra fordított időt), akkor kereszttáblázatokat készítünk (összefüggés-vizsgálatok vagy kétváltozós feldolgozások). Az összefüggések elemzését statisztikailag alátámasztja, ha KHI-négyzetpróbát vagy korrelációszámítást végzünk, ezeket is támogatja az Excel 97 (megjegyezzük, hogy statisztikai számítások támogatása szempontjából egyértelműen az MS Excel 4.0 verziója volt a legjobb.) A fentieknél összetettebb többváltozós feldolgozást a táblázatkezelő nem támogat, ilyen számításokhoz statisztikai programokat kell igénybe venni. A táblázatkezelővel végzett értékelés bemutatásához egy (erősen egyszerűsített) fogyasztói kérdőív feldolgozását ismertetjük. A példában feltesszük, hogy egy snackgyártó új márkáját (Jacky snack) értékelteti fogyasztói megkérdezés és kóstoltatás keretében. A kérdőíven két rövid utasítás szól a kóstoltatónak, az első szűrőkérdés jellegű. A kérdőívet egy kitöltött példányon mutatjuk be, ez lesz az 1-es számú kérdőív. A kódolás és adatrögzítés az alábbi utasításoknak megfelelően történik. A beérkezett kérdőíveket 1-től folyamatosan növekvő sorszámmal kell ellátni, ennek azonosítója legyen: SZAM. Az 1. kérdésre csak egy válasz bejelölése értelmes (a legjobban preferált terméktípusra vagyunk kíváncsiak). Kódolása 1-től 3-ig történik, azonosítója: VALASZT. A 2. kérdéscsoportot így kódoljuk: teljesen egyetértek = 1, többé-kevésbé egyetértek = 2, nem értek egyet = 3. A válaszok azonosítója: ERTILL, ERTIZ, ERTCSOM, ERTNEV. A 3. kérdés válaszait a válaszadó egyenként is bejelölheti, tehát 0/1 kódolást alkalmazunk. Azonosítók: VALTSOS, VALTFUS, VALTZCS. A 4. kérdés azonosítója AR, és a beírt számot rögzítjük. A demográfiai adatokat NEM (1, 2) és KOR (1, 2, 3) változóban rögzítjük. A kérdőív után 20 kérdőív rögzített adatait tartalmazó Excel táblázatot adunk meg (az 1-es szám mellett látható a kérdőívpélda adatrögzítése). Valós körülmények között természetesen húsz kérdőív nem elegendő következtetések levonásához, ez a minta csak a feldolgozás bemutatását szolgálja.

15. ábra - Jacky snack fogyasztói kérdőív

11. táblázat - A Jacky snack fogyasztói kérdoív rögzített adatai A 1

B

C

D

E

F

G

H

I

SZA VALAS ERTI ERTI ERTCS ERTN VALT VALT VALT M ZT LL Z OM EV SOS FUS ZCS


J

K

L

AR NEM KOR


2

1

1

1

1

2

1

1

0

0

130

2

1

3

2

1

1

1

2

2

1

1

0

140

1

2

4

3

1

2

1

2

3

1

0

0

120

1

2

5

4

2

1

2

2

1

0

1

0

120

2

1

6

5

1

1

2

3

2

1

0

0

110

1

3

7

6

1

1

3

2

1

0

0

0

120

2

1

8

7

2

1

1

3

1

1

0

0

130

1

1

9

8

2

1

1

2

3

1

1

0

120

1

2

10

9

3

2

1

3

3

0

0

0

130

2

2

11

10

1

1

2

2

3

0

0

1

120

2

3

12

11

3

1

2

1

3

0

1

0

130

1

2

13

12

3

1

1

2

3

1

0

0

140

1

3

14

13

3

1

2

2

2

1

0

0

140

2

2

15

14

3

2

1

2

3

1

1

1

140

1

3

16

15

3

1

1

3

1

0

0

1

120

2

1

17

16

3

1

1

3

2

1

1

0

130

1

1

18

17

3

2

1

3

1

0

0

1

130

2

1

19

18

3

2

1

2

1

1

1

0

130

1

1

20

19

3

2

1

2

3

0

0

1

130

2

3

21

20

3

1

1

3

2

1

1

0

120

1

1

0,6

0,4

0,25

127, 5

Átla g Szór ás

8,51

3.1. 5.3.1. Gyakoriságtáblák, statisztikai paraméterek számítása A gyakoriságtáblázatok elkészítéséhez az Excel „PivotTable kimutatás” menüpontjának használatát javasoljuk (az „Adatok” főmenüpontban található). Természetesen más módon is elvégezhető a számítás, de a kimutatásvarázsló könnyen megtanulható, rugalmasan alkalmazható, és mint látni fogjuk, a kereszttáblák elkészítésére is alkalmas.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A gyakoriságtáblák elkészítése előtt tehát megtörténik az adatok rögzítése és ellenőrzése. Az első kérdés értékeléséhez jelöljük ki a VALASZT változó oszlopának adatait, majd kattintsunk a „PivotTable kimutatás” menüpontra. Egy megjelenő ablakban nyugtázhatjuk, hogy a kijelölt táblázattartományt használjuk a kimutatás elkészítésére. Az alábbi szerkezetű ablakot kapjuk:

Ha rámutatunk a VALASZT változóra és az egér bal gombját lenyomva tartjuk, akkor a változót „ráhúzhatjuk” a SOR mezőre. Ugyanígy a VALASZT változót ráhúzzuk az ADAT mezőre is. Mezőstatisztikaként a Mennyiség kimutatást választjuk (a belső legördülő menüben sajnos más a neve: Darab). Ezt követő kérdésre válaszolva eldönthetjük, hogy a kimutatást külön munkalapra kérjük-e; első kimutatásként mindenképpen ez a célszerű. Az eredményből leolvasható, hogy a sós pálcikát hat fő, a sajtos tallért három fő, a chipset pedig 11 fő jelölte be. Az abszolút gyakoriságok értékelése sokszor nehézkes, a relatív gyakoriságok általában jobban mutatják a válaszok megoszlását. Ennek kiszámítása úgy történik, hogy az „Egyebek” menüpontban „Az adatok megjelenítése” alpontban beállítjuk „Az oszlop százaléka” értéket. Az eredmény jól értelmezhetően mutatja, hogy a válaszadók több mint fele a chipset választaná elsőre a snackféleségek közül.

A kimutatástábla elkészítéséhez nem feltétlenül szükséges a vizsgált változó oszlopának kijelölése. Elegendő a kurzort olyan cellára állítani, ahonnan az Excel képes felismerni a teljes adattáblát (célszerűen ez a táblázat bal felső sarka; Ctrl + Home gombbal gyorsan ide ugorhatunk). Ha nem jelölünk ki egy vagy több változó oszlopot, akkor az összes változó gombja megjelenik a kimutatásablakban. Ez csak akkor okoz gondot, ha nagyon sok változónk van (ami a tényleges alkalmazások során nem ritka eset), és körülményes kiválogatni az éppen feldolgozásra szánt változókat. A VALASZT-hoz hasonló módon értékelhetők a második kérdés válaszai. A termék illatával, ízesítésével többnyire elégedettek a megkérdezettek (a „teljesen egyetértek” válasz aránya 70%). Egyértelműen elutasítják viszont a csomagolás pozitív értékelését, a gyártónak feltétlenül el kell gondolkodnia ezen. A Jacky név értékelésével kapcsolatban megoszlanak a vélemények.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Ezzel egyező módon értékelhetők a termékkel kapcsolatos változtatási javaslatok. A válaszadók 60%-a sósabbá tenné a terméket, 40% fűszeresebben szeretné. A zacskó megnagyobbítását mindössze a válaszadók 25%-a kérte. A relatív gyakoriságok bemutatásakor kell megemlítenünk egy fontos kérdést: a viszonyítási alap problémáját. Példánkban olyan adatállományt mutatunk be, ahol minden megkérdezett minden kérdésre válaszolt. A gyakorlatban viszont sokszor előfordul, hogy hiányoznak válaszok; vagy azért mert a megkérdezett nem tudott választ adni, vagy azért mert nem akart válaszolni. A viszonyítási alap háromféle lehet. Az összes megkérdezetthez viszonyítunk. Ekkor figyelembe vesszük azokat a megkérdezetteket is, akik nem válaszoltak az adott kérdésre, hiszen az alapsokaságot ők is reprezentálják. Az érvényes választ adók számához viszonyítunk. Ha egy válaszadó több választ is megadhatott (példánkban ilyen a 3. kérdés), akkor a százalékos értékek összege több lehet, mint 100 százalék. (Példánkban is így van: 100 + 40 + 25 = 125%.) Ilyen esetekben az értékeléskor figyelembe kell venni a válaszolók arányát a mintán belül, illetve az egy válaszolóra jutó említések számát. Az összes említés számához viszonyítunk. Így eljárva arra kapunk választ, hogy az egyes válaszlehetőségeknek mekkora a súlya, az összes megadott válaszon belül. A 3. kérdést a fentiek szerint újraértékelve megállapíthatjuk, hogy: Átlagosan 1,25 változtatási javaslat érkezett egy megkérdezettől. Összesen 25 változtatási javaslatot jelöltek meg. Két olyan válaszadó volt, aki egyetlen változtatási javaslatot sem fogadott el. A fenti elemzések különösen élesen merülnek fel akkor, ha a kérdést nyitott módon fogalmazzuk meg („Mit változtatna a Jacky terméken? ………..………….”). A jelenlegi formában ugyanis a három elutasító válasz nem azt jelenti, hogy a megkérdezettnek nincs változtatási javaslata, hanem csak azt, hogy a kérdőíven szereplőket nem fogadja el. Egy gyakran alkalmazott kérdésfeltevési változat ilyen esetekben az alábbi: 3. Mit változtatna a terméken? ❑ sósabb lehetne ❑ lehetne fűszeresebb ❑ nagyobb zacskóba tenném ❑ egyéb javaslat: …………………………………. A Jacky termék árának összehasonlító elemzése már nem a gyakoriságok, hanem a statisztikai jellemzők (átlag, szórás, minimum, maximum) számítását jelenti. Az árra vonatkozó válaszok a J2:J21 tömbben vannak, így a számítás módja: Képlet

Eredmény

=ÁTLAG(J2:J21)

127,5

=SZÓRÁS(J2:J21)

8,51

=MIN(J2:J21)

110



=MAX(J2:J21)

140

A Jacky termék elfogadható árát tehát a megkérdezettek határozottan a John termék ára fölé helyezték. Az elfogadható ár átlaga 127,5, a relatív szórás kicsi (kb. 6%). A várható érték ellenőrzése t-próbával szükségtelen, hiszen a minimális érték is nagyobb 100 Ft-nál. Az átlag és szórás számítása célszerűen úgy történhet, hogy a megfelelő változó oszlop alatt, két sorban írjuk be a számítási képletet. Ennek előnye, hogy egyrészt egyértelművé teszi, hogy a számított érték melyik változóhoz tartozik, másrészt a sorban vízszintesen másolva a képletet nem kell újra beírnunk más változókra (az oszlopok átírása a képletben automatikusan megtörténik, a sorok nem változnak). Az átlagszámítás értelmes lehet nominális változókra is: ha 0/1 kódolást alkalmazunk, akkor az átlag az 1 értékelések százalékos arányát mutatja. Ezt jóval egyszerűbb számítani, mint a „Kimutatás” menüpontot végigvinni.

3.2. 5.3.2. Kereszttáblák, összefüggés-vizsgálatok A kereszttáblák segítségével a kérdőív válaszainak belső összefüggés-rendszerét elemezzük. A közölt esetnél maradva arra keresünk pl. választ, hogy a férfiak és a nők hasonlóan értékelik-e a termék illatát, másként fogalmazva: a válaszadó neme összefügg-e az illat értékelésével vagy függetlenül attól. A kereszttáblaelemzések során feltételezzük, hogy mindkét változó nominális (kategoriális) szintű. Mint már említettük, a kereszttáblázatokat is a táblázatkezelő „Kimutatás” menüpontja segítségével készíthetjük el. Vizsgáljuk meg pl. a NEM-ERTILL és a NEM-VALTFUS kapcsolatot. Az értékeléshez fontos támpontot ad, ha a százalékos arányokat tudjuk összevetni a férfiaknál, a nőknél és a teljes mintában.

ERTILL NEM

Adatok Mennyiség : ERTILL

1 72,73%

2

Végössz eg

27,27% 100,00%

1 Mennyiség : ERTILL2 Mennyiség : ERTILL

8 66,67%

3

11

33,33% 100,00%

2 Mennyiség : ERTILL2 Összes Mennyiség : ERTILL Összes Mennyiség : ERTILL2

6 70,00% 14

3

9

30,00% 100,00% 6

20

VALTFUS NEM

Adatok

0

Mennyiség : VALTFUS

36,36%

Mennyiség : VALTFUS2

4

Mennyiség : VALTFUS

88,89%

1

Végössz eg

63,64% 100,00%

1

2

7

11

11,11% 100,00%



Mennyiség : VALTFUS2 Összes Mennyiség : VALTFUS Összes Mennyiség : VALTFUS2

8 60,00% 12

1

9

40,00% 100,00% 8

20

A termék illatának megítélésére a megkérdezett neme az eredmények szerint nem gyakorol hatást. A táblázatból leolvasható, hogy az „1 = teljesen egyetértek” és a „2 = többé-kevésbé egyetértek” válasz aránya a teljes mintában 70–30%, és ez alig változik a férfiaknál és a nőknél. Nem ez a helyzet azonban a termék fűszerezettségének megítélésekor. A teljes mintában 40% azok aránya, akik fűszeresebbé tennék a terméket; ez a szám férfiaknál 64%, míg a nőknél csak 11%. Másként fogalmazva (ez szintén leolvasható a táblázat második adatoszlopából) a fűszerezettséget javasló 8 fő közül 7 válaszadó férfi volt. A táblázatokban az ERTILL, valamint a VALTFUS változó kétszer szerepel: a sorszázalékot és az abszolút megfigyelésszámot mutatva. Ezt a Kimutatásvarázslóban úgy lehet elérni, hogy az ADAT mezőre kétszer húzzuk a megfelelő változót és paraméterként a „Darab”, valamint az „Egyebek/Az adatok megjelenítése/A sor százaléka” értéket állítjuk be. Meg kell jegyezni, hogy mindkét érték fontos az elemzés során. Az összefüggések értékelésekor a sorszázalékokat hasonlítjuk össze. Az abszolút megfigyelésszámok azért lényegesek, mert a kereszttáblázatok „kiritkulhatnak”, vagyis egy-egy cellában nagyon kis számok is előfordulhatnak, és ezt a tényt a százalékos megjelenítés elfedheti. Nyilvánvalóan nem mindegy pedig, hogy egy cellában szereplő 10%-os relatív gyakoriság ezer válaszadó közül jelent százat, vagy tíz megkérdezett közül egyetlen személyt. Ugyanehhez a kérdéskörhöz tartozik a függetlenségvizsgálat KHI-négyzetpróbával. A próba segítségével egy adott megbízhatósági szinten eldönthetjük, hogy a változók függetlenségének hipotézise elfogadható-e vagy a függetlenséget elutasítjuk. A KHI-négyzetpróba alkalmazási feltételei között szerepel, hogy egy-egy cellában legalább öt (egyes könyvek szerint legalább 10) megfigyelés szerepeljen. Az Excel 97 sajnos elég nehézkesen támogatja a függetlenségvizsgálat elvégzését. Nem elegendő a gyakoriságtáblát megadnunk, hanem (a peremgyakoriságok alapján) ki kell számítanunk a cellák megfigyeléseinek várható értékeit tartalmazó táblázatot, és ezen két táblázat alapján számítja ki a KHI.PRÓBA függvény a KHI-négyzet értékét. További feladata az alkalmazónak, hogy vagy a KHI.ELOSZLÁS függvény segítségével, vagy egy statisztikakönyv felhasználásával (a szabadságfok figyelembevétele mellett) eldöntse, hogy a függetlenség hipotézise elfogadható-e. Az eddigiekben a kereszttáblázatot nominális változók közötti kapcsolat vizsgálatára használtuk. A módszer alkalmazható magasabb szintű mérési változók esetében is, csak a változót „le kell értékelni” nominális szintre, azaz a változókra intervallumhatárokat jelölünk ki, és ezzel kategóriákat hozunk létre. Tulajdonképpen ez történt a kor demográfiai adat esetében is akkor, amikor a kérdőíven korcsoportokat jelöltünk ki. Hasonlóan szoktunk eljárni a jövedelem megkérdezésekor, hiszen a háztartásban egy főre jutó jövedelem eléggé bizalmas adat (a megkérdezettek nem szívesen válaszolnak, illetve a pontos adatot sokszor nem is tudják). Ha magasabb szintű mérési átalakítunk nominális változóra, akkor nem szabad megfeledkeznünk két következményről: – A skálaleértékelés információveszteséggel jár. Ha KHI-négyzetpróbát használunk a függetlenség vizsgálatára, akkor a kategóriáknak nincs semmiféle sorrendje; nem tudjuk tehát figyelembe venni, hogy az első korcsoport megelőzi a másodikat, az pedig a harmadikat stb. – A kategóriahatárok módosítása befolyásolhatja az eredményt. Nyilvánvaló, hogy ha egy intervallumskálán mért változó kategóriahatárát felfelé elmozdítjuk, akkor a határtól balra eső kategória gyakorisága nő, a jobbra eső kategória gyakorisága pedig csökken. Ez hatással van a számított KHI-négyzetértékre. Könnyebb a helyzetünk akkor, ha a kategóriahatárokat utólag állapítjuk meg, tehát a megfigyeléseket a teljes minta ismeretében osztályozzuk. Ilyenkor ügyelhetünk arra, hogy a cellák ne ritkuljanak ki, illetve a kategóriahatárok megállapításakor hatásvizsgálatot is végezhetünk. Sajnos gyakran kényszerülünk arra, hogy előre vegyünk fel határokat, de a változó eloszlásáról nincsen előzetes ismeretünk (pl. egy új bolttípus vevőit kérdezzük meg, és a várható koreloszlásról gyakorlatilag semmit sem tudunk). Ilyenkor inkább több kategóriát célszerű felvenni, és esetleg utólag összevonjuk azokat.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Az Excel lehetőséget biztosít többszörös (többutas; multiway) táblázatok számítására is. Ekkor egymásba ágyazva adjuk meg a cellák gyakoriságát, mint az alábbi példa mutatja (a SOR mezőbe előbb a NEM, majd a KOR változót húztuk).

Mennyiség : VALTZCS NEM

VALTZCS

KOR 1

0

NEM

4

4

2

4

4

3

2

1

3

10

1

11

:

KOR 2

VALTZCS

0

1

1

3

2

2

2

3 2 Össz. Végösszeg

Végössz eg

1

1 Össz.

Mennyiség VALTZCS

1

Végössz eg 5 2

2

2

5

4

9

15

5

20

A többutas táblázatok elemzése nagy figyelmet igénylő feladat, és megmutathat olyan összefüggéseket, amelyeket kétutas elemzéssel nehéz feltárni. Mindenesetre a megfigyelések számának megfelelően magasnak kell lennie ahhoz, hogy megalapozott következtetéseket tudjunk levonni a táblázatból (ebből a szempontból a közölt példa csak szemléltetésnek számít). Összefoglalva: a kereszttáblázatok előnye: • könnyen számítható táblázatok, • az eredmények szemléletesek, könnyen továbbadhatók a megbízóknak, • a legalacsonyabb mérési szintű (nominális) változók esetében is használhatók. A kereszttáblázatok hátránya: • nem hatékony módja a hatások, összefüggések keresésének (N változó esetében (N2–N)/2 pár hozható létre, és ezeknek megfelelő táblázatokat egyenként kell vizsgálni), • a cellák „elnyelik” a mintát; tegyük fel, hogy egy fogyasztói mintában iskolai végzettség (pl. három kategória) és korcsoport (pl. négy kategória) szerint készítünk táblázatot, már ekkor is a mintát 12 részre osztjuk.



3.3. 5.3.3. Korrelációs vizsgálatok Nominálisnál magasabb szintű változók összefüggésének vizsgálatára korrelációs indexeket használhatunk. Két sorrendi változó összefüggésének erősségét méri a Spearman-féle rangkorreláció. Tegyük fel, hogy egy vállalat tíz potenciális beszállítóját értékeli bizonyos alkatrész szállításának alkalmassága szempontjából. A termelési igazgató és a minőségügyi vezető az alábbi értékelési sorrendet állapította meg (1 = legjobb szállító … 10 = legrosszabb szállító):

Beszállító

Termelési igazgató rangsorolása

Minőségügyi vezető rangsorolása

Eltérés (d)

Az eltérés négyzete

A

1

2

–1

1

B

8

9

–1

1

C

5

6

–1

1

D

2

1

1

1

E

4

3

1

1

F

7

7

0

0

G

10

10

0

0

H

9

8

1

1

I

3

5

–2

4

J

6

4

2

4 Összesen 14

A Spearman-féle rangkorreláció két bíráló által megállapított sorrend összefüggését méri. Az R indexet úgy konstruálták meg, hogy abszolút értéke [0,1] intervallumba essen.

R értéke

Értelmezése

–1

pontosan ellentétes a két sorrend

kisebb, mint 0,3

gyenge összefüggés

0,4 … 0,7

közepes összefüggés

0,8 felett

erős összefüggés

+1

pontosan azonos a két sorrend

A Spearman-féle rangkorreláció számításának módja:



A képletben n a rangsorolt objektumok számát, d a rangpontszámok eltérését jelenti. Példánkban a rangkorreláció értéke: R = 1 – (6 · 14)/10 · (10–1) = 0,906 A két szakember tehát nagyon szorosan egyetért. Rangkorreláció számítására fogyasztói kérdőívek feldolgozása során viszonylag ritkán kerül sor. Az ordinális változó alkalmazása gyakori (pl. terméktulajdonságok fontossági sorrendjét kérdezzük), de ritkán elemezzük két válaszadó által megadott sorrend összefüggését. Szervezeti piacokon, ahol a minta általában jóval kisebb, lehet feladat a sorrendek kapcsolatának vizsgálata. (Kettőnél több bíráló sorrendjének összefüggését mérhetjük az ún. Kendall-féle rangkorreláció számításával.) Az intervallum- és arányskálán mért változók összefüggését a Pearson-féle korrelációs együtthatóval mérhetjük. Fontos tudnunk, hogy a korrelációs együttható a lineáris kapcsolat szorosságát jelzi, azaz értéke akkor lesz magas, ha a két mért értéket szemléltető pontsorozat egy egyenes közelében helyezkedik el. A Pearson-féle korrelációs együttható számításának módja:

ahol X és Y a két megfigyelt változó, a felülvonás az átlagolást jelenti. Legyen pl. az X változó a jövedelem, Y bizonyos élelmiszerre fordított összeg (mindkét változó arányskála szintű):

A 1

Jövedelem eFt/hó)

(100

2

Élemiszer-kiadás (eFt/hó)

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

1

3

3

3

1

2

1

1

3

2

2

4

1

4

3

3

1

3

5

4

A két változó korrelációját kiszámíthatjuk a fenti képlettel, de a számítást támogatja az Excel KORREL függvénye: =KORREL(B1:K1,B2:K2) A korrelációs együttható értéke: 0,44; tehát a jövedelem és az élelmiszer-kiadás között közepes erősségű összefüggés van.

4. 5.4. Statisztikai szoftverek alkalmazása A kérdőívek feldolgozása során a táblázatkezelővel több alapvető feladatot meg tudunk oldani. Jól alkalmazható az adatok bevitele során, hatékonyan segíti az átlagok és egyéb statisztikai jellemzők számítását (a képletek másolásával a számítás könynyen ismételhető). A kimutatásvarázsló használata már hosszadalmasabb, a 137 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei számítás elvégzése átlagos kérdőívet feltételezve meglehetősen időigényes. A különféle változókra megismételt számítás végrehajtása gyorsítható makrók alkalmazásával, de ez már programozási ismereteket feltételez, és így túlmutat egy „átlag” felhasználó lehetőségein. Nem véletlen tehát, hogy a professzionális piackutatás számításait mindig statisztikai programcsomagokkal végzik. A programok választéka nagyon gazdag (SAS, SPSS, Statistica, Sphinx, Statgraf, Quantum stb.). A magyar felsőoktatásban és a piackutató cégek gyakorlatában egyaránt elterjedt az SPSS programcsomag, itt ennek lehetőségeit ismertetjük tömören. Az SPSS (Statistical Package for Social Sciences) programcsomagot az SPSS Inc. nevű cég a hetvenes években fejlesztette ki, és azóta is folyamatosan újabb verziókkal jelenik meg. Jelenleg a világ egyik vezető statisztikai elemzőprogramja. A nagyszámítógépek korában kötegelt (batch) futtatást biztosított. A program PC-s változata különösen népszerű lett, mert kezelése egyszerű, felhasználóbarát. (Már 286-os gépen is nagyon komoly méretű feladatok és bonyolult számítások is futtathatók voltak.) A mai változatok az MS Windows rendszerek alatt futnak, a szokásos ablak/menü vezérléssel. Tulajdonképpen a háttérben a program a menüvezérlések alapján most is összeállítja azt a parancsköteget, ami a számításokat vezérli. Ez lehetővé teszi, hogy a más változóra ismételt számítások könnyen generálhatók legyenek (Syntax parancsok). A programmal a számítások elvégzésen túl az értelmezést, bemutatást támogató ábrák készíthetők. Adatbevitel, kommunikáció más programokkal. Az SPSS indításakor egy táblázatkezelőhöz hasonló ablak jelenik meg. Ide tulajdonképpen közvetlenül is begépelhetők lennének az adatok, de ezt a legritkább esetben tesszük. Többnyire külső programmal (szövegszerkesztővel, táblázatkezelővel, adatbázis-kezelővel) rögzítjük az adatokat, és az SPSS képes ezeket az állományokat olvasni (Import), illetve a saját állományait (*.sav kiterjesztés) képes átadni más programoknak (Export). A korábban tárgyalt táblázatkezelő forma olyan, amit az SPSS közvetlenül értelmezni tud, az azonosítókat is át tudja venni. Az SPSS támogatja a változók kódjainak értelmezését, tehát van lehetőség arra, hogy a kódokhoz szöveges jelentést rendeljünk (pl. NEM változóra: 1 = férfi, 2 = nő jelentést tároljunk). Megfelelő paraméterezés mellett a listákon ezek a jelentések, és nem a kódok jelennek meg. Adatállományok szerkesztése. Az SPSS sokrétűen támogatja az adatmanipulációkat. Képes több állományból összeszerkeszteni egy új adattáblát (Merge Files), képes az adatállományból ideiglenesen kiválogatni megadott tulajdonságnak eleget tevő kérdőíveket (pl. csak azokat elemezzük, akik ismerik a vizsgált terméket; Select Cases); képes az esetek (kérdőívek) súlyozására, ha a minta reprezentativitását szeretnénk beállítani (Weight Cases). Automatizálható a számítás, ha pontosan ugyanazt a feldolgozást meg akarjuk ismételni a minta alcsoportjain (Split File), és természetesen rendezhető az állomány megadott szempontok szerint (Sort Cases). Nagyon hasznos funkciókat tartalmaz a Transform menüpont. A már létező változókból létrehozhatunk újabbakat (Compute; pl. ismeretes az összes fogyasztás és a család létszáma, ki szeretnénk számítani az egy főre eső fogyasztást). Gyakran alkalmazott menüpont a Recode, amely a változók újrakódolását támogatja (pl. össze kell vonni kategóriákat, mert bizonyos megfigyelt kategóriák nagyon kevés elemet tartalmaznak). Statisztikai számítások. A Statistics a legfontosabb menüpont, hiszen ezzel végezzük a tényleges számításokat. A Summarize alpontban a legfontosabb jellemzők állíthatók elő. A gyakoriságtáblákat a Frequencies almenüvel számoljuk. Az alábbi eredménytábla a Snack fogyasztói kérdőív feldogozása során jött létre. (Frequency = gyakoriság, Percent = százalék, Valid Percent = valódi százalék. Ez utóbbi akkor lényeges, ha vannak hiányzó adatok, mert ilyen esetben a Valid Percent ezeket kihagyja a számításból. A Cumulative Percent a tapasztalati eloszlásfüggvényt mutatja.) VALASZT

Frequency Percent Valid

Valid Percent

Cumulativ e Percent

1,00

6

30,0

30,0

30,0

2,00

3

15,0

15,0

45,0



3,00 Total

11

55,0

55,0

20

100,0

100,0

100,0

A kereszttáblázatok számítására a Crosstabs almenü szolgál. Be kell állítani, hogy mely változók kerüljenek a sorokba, mely változók az oszlopokba, és hogy a cellákban milyen értékek jelenjenek meg (megfigyelések száma = Count, sorszázalék = % within …, oszlopszázalék, az összes megfigyelés százaléka), illetve paraméterezni kell, ha kérünk KHI-négyzetpróbát (vagy más asszociációs mérőszámot). NEM * ERTILL Crosstabulation

ERTILL

Total

1,00

2,00

1,00

2,00

NEM

1,00

Count

8

3

11

NEM

1,00

Count

8

3

11

% within NEM

72,7%

27,3%

100,0%

Count

6

3

9

% within NEM

66,7%

33,3%

100,0%

Count

14

6

20

% within NEM

70,0%

30,0%

100,0%

2,00

Total

Az egyszerű kereszttábla mellett az SPSS a Custom Tables menüponttal támogatja a bonyolult szerkezetű, egyéni felhasználói igényeknek megfelelő adattábla készítését is. Korrelációs számításokat a Correlate menüponttal végezhetünk. Lineáris és egyéb, gyakran alkalmazott (logaritmikus, inverz, másodfokú, exponenciális, növekedési) függvényt illeszthetünk a Regression menüponttal. A Nonlinear Regression segítségével a felhasználó által összeállított, gyakorlatilag tetszőleges függvény illeszthető. Az SPSS sokféle többváltozós statisztikai számítást támogat. A marketingalkalmazások szempontjából fontosabbak: klaszteranalízis (Classify), sokdimenziós skálázás (Scale), faktoranalízis (Data Reduction), diszkriminancia-analízis (Classify), varianciaanalízis (Compare Means). Ábrák, hisztogrammok készítése. A számításokat vezérlő ablakokban többnyire intézkedhetünk szemléltető ábra készítéséről is. Az alábbi ábra a gyakoriságtáblát szemlélteti (Frequency).

16. ábra - Gyakoriságtábla (Frequency)



17. ábra - Országos reprezentatív felmérés (GATE, 1996) faktoranalízisének eredménye. Az X–Y–Z ábrázolás lehetőségeit szemlélteti

A Graphs menüpontban a számításoktól függetlenül is készíthetünk ábrákat. Ezek választéka nagyon gazdag (Bar, Line, Area, Pie, Scatter stb.) és tartalmaz néhány csak a statisztikai jellemzőket szemléltető ábratípust is (High-Low, Boxplot, Error stb.).


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A továbbiakban a marketingkutatásban felhasznált többváltozós módszereket tekintjük át. Ennek a résznek a célja nem az eljárások részletes tárgyalása, hanem az alkalmazás bemutatása. A módszerek ismertetésében támaszkodtunk Hoffmann et al (2000), illetve Veres (1998) könyvére. Részletesebb alkalmazásorientált bemutatást tartalmaz Backhaus et al (1996) munkája.

5. 5.5. Faktoranalízis A faktoranalízis a megfigyelt változók számának „csökkentésére” használatos. E fogalom alatt a változók dimenziószámának csökkentését értjük, holott a „változók összevonása” kifejezés a lenne a helyesebb. A változók számát a csökkenteni úgy kívánjuk, hogy a műveletvégzés a lehető legkevesebb információveszteséggel járjon, vagyis a transzformált sokaságról az eredeti sokaságéval azonos következtetéseket lehessen levonni. Az eljárás arra is felvilágosítást ad, hogy mely változók a fontos, illetve kevésbé fontos (elhagyható) változók a vizsgált jelenségre vonatkozóan. Faktorváltozóknak azokat a mesterséges (látens) változókat nevezzük, amelyekre igazak, hogy: a megfigyelt változók lineáris kombinációjaként felírhatók, és páronként korrelálatlanok. A faktorokat a transzformált változók lineáris kombinációiként állítjuk elő:

Mivel a főkomponens-analízis egyik fő célja a változók számának a „csökkentése”, így a legnagyobb súlyú komponenseket választjuk ki és használjuk fel az adataink becslésére. Ha az első q l p főkomponenst választjuk, akkor a megfigyelt változók teljes varianciájának meghatározott százalékától eltekintünk. Minden statisztikai program megadja az ún. kumulált λj sajátérték-százalékot is, ami főkomponensenként összegezve mutatja az összvariancia százalékos eredményét:

A faktorszám megállapításához hasznos segítséget ad a „screen-plot”, amely a faktorszám-sajátérték grafikonja. A szükséges faktorszámot a grafikon könyökpontjánál (a görbe töréspontjánál) határozzuk meg, de figyelembe kell venni, hogy a hozzátartozó sajátérték nagyobb, mint egy (λ g 1) legyen. A faktoranalízis lényege az alábbiakban foglalható össze: a vizsgált változókat csoportosítjuk az egymás közötti korrelációjuk alapján, egy-egy változócsoport mögött felismerhetünk egy közös komponenst, ún. faktort, amely közvetlenül nem mérhető, de jól értelmezhető, ábrázolni lehet a változócsoportok egymáshoz való viszonyát. A módszer sajátosságából adódóan a faktorok egymástól függetlenek. A hatásuk szerint a következő faktorokat különböztetjük meg: Közös faktor (common factor), amely több megfigyelési X változóra hat. Általános faktor (general factor): az összes X változót befolyásolja. Csoport faktor (group factor): legalább két X változóra hatással van.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Egyedi faktor (specific factor): csak egyetlen X változót befolyásol. Hibafaktor (error factor): származhat mérési pontatlanságból. A különböző faktorok eltérő súllyal befolyásolják ugyanazon X változó alakulását, másrészt ugyanaz a faktor is eltérő súlyokkal hat a különböző X változókra. Ezeket a súlyokat nevezzük faktorsúlynak (factor loading). Némely statisztikai programcsomag (pl. SPSS) a faktoranalízis végzése során lehetőséget biztosít annak ellenőrzésére, hogy a vizsgálandó adatállomány megfelel-e az elemzés céljára. A faktoranalízis elvégzése ugyanis csak akkor lehetséges, ha az adatok megfelelően korreláltak. A feladat a ξ=A·f+u+μ felbontás előállítása, ahol: A = a faktorsúly mátrix, f = a közös faktorok vektora, u = az egyedi faktorok vektora, μ = a hibafaktor vektora. Komponensenként megadva az általános felbontás képletét:

(i = 1, 2, 3 … , p). A

kifejezést kommunalitásnak nevezzük és azt mutatja meg, hogy a ??szórásnégyzetéből mennyit magyaráz meg az f közös faktor. Az aij együttható a faktorsúly, amely az adott faktor (fj) és a változó (ξi) közötti kapcsolat erősségét mutatja. Így lehetőség adódik az egyes faktorok szakmai értelmezésére, hogy mely paraméterekkel szoros a kapcsolat és melyek hanyagolhatók el. A faktorsúlyokat koordinátaként felhasználva grafikusan is megjeleníthető, hogy az egyes változók milyen kapcsolatban állnak a faktorokkal. Az A mátrix előállítására több eljárást dolgoztak ki. Ezek közül a két leggyakrabban használt módszer: a. főfaktor-analízis (PFA) módszere, b. maximum-likelihood faktoranalízis (MLFA) módszere. A faktorsúlyok könnyebb értelmezhetősége miatt a faktormátrixot gyakran elforgatjuk. Ennek eredményeképpen az egyes paraméterek és faktorok közötti korrelációs értékeket (a faktorsúlyokat) „széthúzzuk”, így a nagyobb faktorsúlyúak még nagyobbak, a kisebbek még kisebbek lesznek. Többfajta forgatás (rotálás) is lehetséges, de a varimax (ortogonális forgatás) módszer a leggyakrabban használt eljárás.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Példa. A fogyasztói értékrend elemzése (forrás: GATE-kutatás, 1993, 1996). A GATE Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Marketing Tanszékén (jelenleg Szent István Egyetem, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, Marketing Intézet) a ’90-es évek eleje óta folynak kutatások az élelmiszer-fogyasztói magatartás területén. Ezekre a kutatásokra példaként a klaszter- és diszkriminanciaanalízis során is visszatérünk, ezért itt röviden ismertetjük a kutatás körülményeit. A kutatások adatbázisát két OTKA-kutatás szolgáltatta (1993, 1996), amelyek ezer-ezer fős országos reprezentatív mintán való kérdőíves felmérést jelentettek. Az 1993-as kérdőív két kérdéscsoportból, összesen 32 kérdésből állt. Az első kérdéscsoport a fogyasztói magatartás általános tényezőit tartalmazta, mint: az értékrendszer, az élelmiszerek hasznossági tényezői, a fogyasztással kapcsolatos kockázatok, az élelmiszer-vásárlás résztvevői és gyakorisága, az étkezési ciklusok termékjellemzői, a házon kívüli étkezések gyakorisága, a főbb állati termékekről alkotott fogyasztói vélemények, valamint az élelmiszer-fogyasztásra ható véleményformáló csoportok és eszközök értékelése. A kérdőív második felében a fogyasztói csoportok általános jellemzésére szolgáló tényezőket mérték fel: a háztartások felszereltsége, a fogyasztók egészségi állapota, lakóhely, foglalkozás, munkahely, iskolai végzettség, családi állapot, a háztartás nagysága, gyerekek száma és kora, a család átlagos jövedelme. A kérdőívben döntően intervallum és arányskálás kérdéseket alkalmaztak. A fogyasztói értékrendszegmensek meghatározásának alapjául szolgáló értékrendszeren belül a következő értéktényezők szerepeltek: • egészség, • önállóság, • jó emberi, baráti kapcsolatok, • anyagi jólét, • siker, karrier, • családi élet, • nyugodt élet, • örömteli élet, • vallás, hit, • örömszerzés másoknak, • sok szabadidő, • utazás, • takarékosság, • gyakran megengedni magunknak valami jót. Az élelmiszer-fogyasztással kapcsolatos kockázati tényezők közül az alábbiakat minősítették a megkérdezettek: életmódkockázatok (mozgáshiány, elhízás), a hagyományos élelmiszerekkel kapcsolatos kockázatok (sózott, füstölt, zsíros ételek, cukor, vaj, vörös húsok fogyasztása), környezeti kockázatok (levegő- és vízszennyeződés), technológiai kockázatok (növényvédőszer-maradványok, mesterséges élelmiszer-tartósítók, sugárkezeléssel tartósított élelmiszerek).


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Az 1000 fős minta nem, kor, iskolai végzettség, családi állapot és lakóhely szerint reprezentálta a magyar lakosságot és 95%-os megbízhatósági szinten 2,5%-os hibahatárt biztosított 50/50%-os ismérveloszlás mellett. Az adatok statisztikai elemzését SPSS 6.0 statisztikai programcsomaggal végeztük. Az értékrendtényezők alapján négy fogyasztói szegmenst sikerült elkülöníteni. Az adatfeldolgozás első lépcsőjében faktoranalízist végeztünk (Kaiser-normalizáció, varimax rotáció), majd a faktorváltozókra alapozva klaszteranalízissel állítottuk elő a szegmenseket (k-közép módszer, euklidészi távolságfüggvény). Az kialakított értékrendszegmensek röviden igy jellemezhetők: A „moralisták” a siker, az önállóság, a karrier, az utazás, sok szabadidő értékösszetevőket az átlagosnál alacsonyabbra értékelték. Fontosnak tartották viszont az egészséget, a boldog családi életet, a vallásosságot (17,8%). A „konzervatívok” legfőbb tulajdonsága, hogy szélsőséges álláspontokat képviseltek és az egyes értékösszetevőket általában a legmagasabb átlagpontszámmal értékelték (31,0%). A „hedonisták” szerint kevésbé fontos a másoknak való örömszerzés, ezzel szemben a karriert, az élvezetes életet, a nyaralást, a sok szabadidőt tartják fontosnak (33,9%). A „csalódott pesszimisták” szegmense igazi ellentéte a konzervatívoknak, szinte valamennyi értékösszetevőt alulértékelték, számukra majd minden értéktelen (17,3%). Az 1996-os felmérés szintén 1000 fős, országosan reprezentatív volt nem, kor, iskolai végzettség, családi állapot és lakóhely szerint, így megbízhatósága is az 1993-as kutatásnak megfelelően alakult. Az adatfelvételt standardizált kérdőívvel, szóbeli megkérdezéssel végeztettük. Az 1996-os kutatásban az értékrend-összetevők számát megnöveltük, aminek kettős oka volt. Egyrészt fontos volt az időbeli összehasonlítás, így az 1993-as változókat szerepeltetni kellett., másrészt érdekesnek mutatkozott a nemzetközi eredményekkel való összevetés, ezért a Grunert-értékrend-változókat is beépítettük a kérdésbe. A veszélyérzet-változók is bővültek az 1993-as felméréshez képest. Az élelmiszer-fogyasztás kockázati tényezői között szerepeltettük az „erősen fűszerezett ételek fogyasztása” elemet, illetve külön tényező lett a vízszennyeződés és a levegőszennyeződés. A globális kockázati tényezők között a válaszadók értékelték a talajszennyeződést is. A rögzített és ellenőrzött adatbázist az SPSS 7.5 programcsomaggal elemeztük. A belső fogyasztói értékrendből kiinduló szegmentálás alapelve az, hogy az értékrend meghatározza az általános magatartást, ezen belül alapvetően hat a fogyasztói magatartásra is. Az adatrendszer értékelése során a hasonló német és amerikai eredményekkel ellentétben (ahol minden korrelációs együttható 0,3–0,4 feletti) igen alacsony (pl. 0,02) együtthatók is előfordultak. Faktoranalízissel elemezve a válaszokat varimax rotáció után két faktor alakult ki (12. és 13. táblázat).

12. táblázat - Az értékrendfaktorok súlya Faktor

Sajátérték

Variancia%

Össz. var.%

F1

3,30

36,7

36,7

F2

1,36

15,2

52,0

13. táblázat - Az értékrendváltozók szereplése a faktorokban Megnevezés Önmegvalósítás

F1

F2

0,789



Teljesítmény

0,747

Izgalom

0,697

Élvezetes, örömteli élet

0,605

Valahová tartozás érzése

0,797

Biztonság

0,790

Jó emberi baráti kapcsolatok

0,587

Mások általi megbecsülés

0,524

Önbecsülés

0,472

Érdekes és tanulságos az 1993-as és 1996-os felmérés eredményeinek összevetése (14. táblázat) 14 értékrendváltozóra. (A kutatás módszerének változása miatt az 1996-os kérdőíven szerepelt az 1993-as kérdőív 14 változója és az új módszer 9 változója. Két változó ezek közül azonos volt.) A két adatrendszerre végrehajtott faktoranalízis gyakorlatilag azonos faktorstruktúrát eredményezett, az egyes faktorok súlya, szerepe egyformának mondható. A változás mindössze annyi, hogy az egészség „lecsúszott” egy kevésbé súlyos faktorba, hasonlóképp a másoknak való örömszerzés és a takarékosság jelentősége is csökkent. A kutatásnak nem volt feladata a magyar társadalom általános helyzetének értékelése, de elgondolkodtató, hogy milyen kapcsolat van a társadalom egészségi állapotának helyzete és az egészség értékfaktor leértékelődése között. Ugyancsak elemzésre méltó a takarékosság és az örömszerzés fontosságának csökkenése. A két faktorstruktúra erős kapcsolata miatt eredményül megfogalmazható tehát, hogy a válaszok belső struktúráját feltáró statisztikai módszereket kellő körültekintéssel kell alkalmazni, de az eredmények értelmezése és ellenőrzése után stabil következtetések vonhatók le.

14. táblázat - A két értékrend-faktorstruktúra összehasonlítása Megnevezés F1

1993

53,4%

egészség

1996

29,7%

50,6% 27,6%

önállóság

önállóság

kapcsolatok

kapcsolatok

anyagiak

anyagiak

karrier

karrier

élvezetes élet

élvezetes élet

szabadidő

szabadidő

utazás

utazás

megenged magának

megenged magának

valami jót

valami jót 145 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


F2

boldog családi élet

16,1%

boldog családi élet

nyugalom

nyugalom

örömszerzés

egészség

14,4%

takarékosság F3

vallás, hit

7,7%

vallás, hit

8,6%

örömszerzés takarékosság Példa. Az élelmiszerekkel kapcsolatos veszélyérzet elemzése (forrás: GATE-kutatás, 1996). Az 1996-os kérdőíven szerepelt olyan kérdéscsoport, ami az élelmiszer-fogyasztók veszélyérzetét elemezte. A megkérdezetteknek az 1–4 skálán (1 = nem veszélyeztetik …, 4 = nagyon veszélyeztetik) kellett értékelni az alábbi veszélyforrásokat: a rendszeres mozgás hiánya, az elhízás, a rendszeres alkoholfogyasztás, rendszeres dohányzás, sózott ételek rendszeres fogyasztása, füstölt, pörkölt ételek, cukor, édesség rendszeres fogyasztása, zsíros ételek rendszeres evése, rendszeres vajfogyasztás, rendszeres marhahús fogyasztás, rendszeres sertéshús fogyasztás, rendszeres tojás fogyasztás, erősen fűszerezett ételek fogyasztása, növényvédő szer maradványok az élelmiszerekben, mesterséges élelmiszer tartósítók, kis sugárkezeléssel tartósított élelmiszerek fogyasztása, a vízszennyeződés, a levegőszennyeződés, a talajszennyeződés.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A faktoranalízis (varimax rotáció után) három veszélyfaktort különített el. A faktorok rendre 25,5%, 20,1% és 17,6%-kal magyarázták a változók varianciáját, összesen tehát 63,4%-ot, ami magasnak mondható. A faktorstruktúrát a 15. táblázat mutatja.

15. táblázat - A veszélyérzet változók faktorstruktúrája Változó

1. faktor

Alkohol

0,876

Dohányzás

0,840

Elhízás

0,817

Mozgáshiány

0,702

Zsíros ételek

0,681

Sózott ételek

0,641

Füstölt ételek

0,600

Fűszeres ételek

0,542

2. faktor

Vízszennyeződés

0,905

Talajszennyeződés

0,899

Levegőszennyeződés

0,898

Sugárkezelés

0,652

Mesterséges tartósítók

0,610

Növényvédő szer

0,563

Tojás Marhahús

3. faktor

0,610 0,650

Sertéshús

0,640

Vaj

0,614

Cukor

0,566

Az első faktorba tehát a hagyományos táplálkozási kultúrába tartozó ételek fogyasztásával kapcsolatos tényezők kerültek (zsíros, sózott, füstölt, fűszeres ételek). Ide sorolódtak a klasszikusnak mondható veszélyforrások is: alkohol, dohányzás, elhízás, mozgáshiány. A második faktorba nagyon világosan rendeződtek a külső környezeti veszélyforrások és a „kemény” ételkezelések (sugárkezelés, mesterséges tartósító). A harmadik faktor a konkrét ételeket tartalmazza, és ennek a faktornak a súlya jóval kisebb, mint az előző kettő faktoré. 147 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


6. 5.6. Klaszteranalízis A marketingkutatások egyik fontos célja a fogyasztói rétegek szokásainak minél jobb megismerése, feltérképezése, a piaci stratégiai koncepciók kidolgozása. Ha ismerjük egy fogyasztói réteg szokásait, akkor pozicionáltan lehet egy termék bevezetését megtervezni, becsülhető az új termék iránti igény. Az ilyen feladatok megvalósításához nyújt segítséget a klaszteranalízis. Az eljárás feladata egyedek, termékek vagy azok jellemzőinek, stb. olyan csoportosítása, hogy az egyes csoportok között lehetőleg ne legyen átfedés. Meg kell azonban jegyezni, hogy vannak eljárások, amelyek lehetővé teszik az ún. átfedő klaszterek (fuzzy cluster) létrehozását is, de nem az ilyen klaszterek keresése az általános gyakorlat. Természetesen az osztályzás után a csoportok halmazának ki kell adnia a teljes halmazt. Az egy csoportba tartozás nem jelent feltétlenül minden szempontból azonosságot a halmaz elemei között, egy vagy több paraméterben a hasonlóság is megengedett. A klaszteranalízis az egyedek, objektumok stb. csoportosítási technikája, amelynek során ismeretlen számú csoport képződik, és az egyes csoportokhoz hozzárendeli a megkülönböztetésül szolgáló típusjegyeket. Ezért különbözik a diszkriminancia-analízistól is, mivel rendszerint előzetes információ nem áll rendelkezésre. A gyakorlatban használt igen sok eljárás két nagy csoportba sorolható: • hierarchikus módszerek, • nem hierarchikus módszerek.

6.1. 5.6.1. Hierarchikus módszerek Az ide tartozó módszerek közös tulajdonsága, hogy az egyedeknek, illetve csoportjaiknak egy rendszerezett struktúráját adják meg. A módszerek összevonó (agglomeratív) vagy felosztó (divizív) eljárások lehetnek. Az összevonó eljárások alapja a következő: • a vizsgálatba bevont elemek (n darab) egyelemű klasztert képviselnek kiinduláskor, • megkeresik az egyes klaszterek közötti távolságot (hasonlósági mérték), és veszik a minimum (maximum) értékhez tartozó két leghasonlóbb klasztert, és öszszevonják őket egy klaszterbe (n – 1 klaszter marad), • az új klaszter távolságát újraszámítják a többitől, és az eljárás a b) ponttól folytatódik iteraktívan addig, míg minden elem egy közösklaszterbe nem kerül. A divizív eljárások fordítva működnek pl. az asszociációs elemzésnél, ahol az egyes csoportok dichotómia szerint bontódnak egymás után kisebb számú csoportokra, és a szétválasztás jóságát KHI-négyzetstatisztika méri. Az eljárás addig ismétlődik, amíg a csoportokhoz tartozó elemszám nem lesz túl kicsi vagy a KHI-négyzet értéke nem lesz kisebb egy meghatározott értéknél. A távolság meghatározására többféle lehetőség van, és az alkalmazott módszerek ebben különböznek egymástól. A marketing-adatbázisok értékelésekor két távolságfüggvény használatos: az euklidészi és city-block távolság (18. ábra).

18. ábra - Az euklidészi és a city-block távolságfüggvény



Az összevonó eljárások fajtái: • Legközelebbi szomszéd (nearest-neighbour) vagy egyszerű lánc módszer. A módszer két klaszter távolságát a két klaszter legközelebbi tagjai közötti távolságként értelmezi. • Legtávolabbi szomszéd (furthest-neighbour) vagy teljes lánc módszer. A módszer a klaszterek távolságát a két klaszter legtávolabbi pontjai közötti távolságként értelmezi. • Centroid módszer. Két klaszter távolságát a két klaszter középpontjának (centroidjának) a távolságaként értelmezi. • Ward-módszer. A módszer lényege olyan csoportosítás megvalósítása, amelyben a csoportokon belüli eltérésnégyzetösszeg minimális. Az összevonó eljárások eredményét az ún. dendrogramok ábrázolják szemléletesen. A vízszintes tengelyen az egyedek sorszámai, a függőlegesen pedig a klaszterek összevonásának szintjei, a távolságmértékek (hasonlósági mértékek) vannak feltüntetve. A 19. ábrából leolvasható az egyedek összevonási értékei és az egyes lépések sorrendje (Veres, 1998). Az összevonási szinteknél bekövetkező nagyobb ugrások jelzik az elkülönülő csoportokat. A 15. táblázat és dendrogram Ward-módszerrel készült, 14 megfigyelés adatai alapján: egy kereskedelmi cég a dolgozók összetartozó csoportjait vizsgálta.

15/b. táblázat - Hierarchikus módszer eredménytáblázata Lépés sorszáma

Klaszter összevonás

Klaszterek száma

Klaszterben levő egyedek

1

E1

E2

13

2

2

E11

E12

12

2

3

K13

E14

11

3

4

E13

E5

10

2

5

E3

E8

9

2

6

E9

E6

8

2



7

E10

E7

7

2

8

K12

E4

6

3

9

K9

K7

5

4

10

K11

K10

4

5

11

K5

K6

3

7

12

K4

K8

2

7

13

K2

K3

1

14

E = egyed, K = klaszter

19. ábra - Dendrogramm

Az eljárás az első lépésben az 1-es és 2-es számú egyedet, a 2. lépésben a 11-es és 12-es számú egyedet vonja össze. Az összevonásokkal nő a négyzetes hibaösszeg értéke is. A módszer egyenlő számú klasztereket próbál létrehozni (ebből ered a módszer hátránya is), amelyek jelen esetünkben 7-7 főt jelent csoportonként. A dendrogram a klaszteralkotás lépéseit szemlélteti. Az ábra alapján kialakított klaszterek az alábbi egyének sorszámait tartalmazzák: 1. klaszter: 1, 2, 14, 13, 5, 9, 6, 2. klaszter: 3, 8, 10, 7, 11, 12, 4.

20. ábra - A klaszterek számának meghatározása (könyökpont)



Hasznos segítséget nyújt a helyes klaszterszám megválasztásához a klaszterszám–négyzetes hibaösszeg grafikonja; az ábra „könyökpontja” jelzi a megfelelő klaszterszámot.

6.2. 5.6.2. Nem hierarchikus módszerek Ezek a módszerek előre megadott, k számú kiindulási klaszterből indulnak ki, s az eljárás folyamán alakulnak ki a csoportok végleges létszámai. Az alkalmazott algoritmusok egy részénél a k kiindulási klasztert maga az algoritmus képzi, illetve más eljárásoknál a vizsgáló adja meg ezeket. Ezek a módszerek különösen nagyméretű problémák vizsgálatára alkalmasak. A nem hierarchikus eljárások lépései: kiindulási klaszterek kialakítása, objektumok elhelyezése, objektumok átrendezése a kiindulási klaszterek között egy optimalizáló döntésfüggvénnyel. A kiindulási magpontok megkeresésére több eljárást is kidolgoztak. Ezek közül néhány lehetőség: • az első k egység legyen a kiindulási magpont, • véletlen módon választunk k egyedet, • egy hierarchikus módszerrel k csoportot képzünk, és ezek centrumai lesznek a kiindulási magpontok. Az eljárás során alkalmazott döntésfüggvények egy része a varianciaanalízis összefüggéseit használja fel: egy minta varianciája a csoporton belüli és a csoportok közötti átlagos eltérések négyzetösszegére bontható. Egy vizsgált mintában a teljes eltérés négyzetösszege állandó, így a klaszterező eljárások a csoportok közötti varianciát maximalizálják (a csoporton belüli varianciát pedig minimalizálják) a homogén csoportok kialakítása során. A marketingkutatásban gyakran használatos ún. k-means eljárások az előzőekben ismertetett elvekre épülnek. Itt az analízis kezdetekor meg kell jelölni a végső klaszterek számát, s az algoritmus az egyedeket a definiált k csoport között osztja fel. Példa. Élelmiszer-vásárlók csoportosítása (forrás: Lehmann, 1985. p. 596). Az Ameriakai Egyesült Államokban 940 háziasszonyt kérdeztek meg élelmiszer-vásárlási szokásairól. A szegmensek kialakításának alapja 12 változó volt, amit 1–5 skálán értékeltek a válaszadók: 1 jelentette, hogy „nagyon fontos, teljesen egyetértek”, 5 jelentette az ellentétes alacsony értékelést. A változók az alábbiak voltak: Az élelmiszer-vásárlás során az Ön számára mennyire fontos: a változatosság, az íz, a diétás előírások, 151 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei az ár, az elérhetőség, a könnyű elkészíthetőség, a vásárlási szokás, az élelmiszer különlegessége, a táplálkozási érték. Mennyire ért egyet az alábbi kijelentésekkel: „Az embereknek szükségük van húsra ahhoz, hogy egészségesek maradjanak.” „Úgy érzem, több táplálkozási információra van szükségem.” „Az átlagosnál több vendéget fogadunk otthon.” Az válaszok értékelésére a Howard–Harris klaszterezőprogramot használták. Elemezték a 2, 3, 4, 5, 6, 7 klaszteres megoldást, és végül négy szegmens kialakítása mellett döntöttek, amelyek rendre 246, 258, 208 és 228 válaszadót tartalmaztak. A szegmensek válaszátlagait a 16. táblázat tartalmazza.

16. táblázat - Élelmiszer-vásárlói szegmensek válaszainak átlaga 1. szegmens

2. szegmens

3. szegmens

4. szegmens

Változatosság

1,80

2,18

2,42

1,89

Íz

1,15

1,26

1,62

1,25

Diétás előírások

1,72

4,67

3,49

1,97

Ár

1,38

1,63

2,62

1,63

Elérhetőség

1,51

1,96

2,80

2,69

Könnyű elkészíthetőség

1,88

2,64

2,91

3,85

Vásárlási szokás

2,38

2,65

3,00

3,37

Élelmiszer különlegessége

1,85

1,72

3,78

2,03

Táplálkozási érték

1,33

1,89

2,28

1,39

„Az embereknek szükségük van húsra …”

2,31

2,43

2,33

2,50

„…több táplálkozási információ …”

2,00

2,62

2,67

2,12

„Az átlagosnál több vendéget fogadunk …”

3,86

3,84

3,72

3,67

Kérdés

A klaszterek jellemzése az egyes változók átlagának elemzésével történhet (az oszlopok adatainak összehasonlítása). Fontos összemérni a klaszterátlagot a teljes minta átlagával is (a sor adatainak elemzése). 152 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei 1. szegmens. Ebben a klaszterben a válaszadók minden változónak magas fontosságot tulajdonítottak, épp ezért a szegmens a „minden fontos” elnevezést kapta 2. szegmens. Ebben a klaszterben minden változóval szemben közömbösek voltak, kivéve a diétás előírásokat (egyáltalán nem fontos) és az élelmiszer különlegességét (nagyon fontos). További elemzéssel megállapítható volt, hogy ezeknek a válaszadóknak nincsen gyermekük, és valószínűleg más családtagok döntenek helyettük az élelmiszervásárban. Ők a „különleges vásárlók” elnevezést kapták. 3. szegmens. Ez a szegmens ellentéte az 1. szegmensnek, minden változó kevéssé fontos. Ezt az érdeklődés hiánya vagy az óvatosság indokolhatja. Ez a szegmens az „unalmas vásárlók” nevet kapta. 4. szegmens. Az ide sorolt emberek meglehetősen közömbösek, kivéve a „könnyű elkészíteni” és a „vásárlási szokás” változókat; ezeket nem tartják fontosnak. Ők valószínűleg élvezik a munkát és a gondolkodást az étellel kapcsolatban, ezért a szegmens az „ételkészítők” nevet kapta. A kutatás következtetései érdekesek voltak, különösen az 1. és a 3. szegmens létezése, amelyben minden változót vagy fontosnak, vagy nem fontosnak ítéltek. Mindemellett a legfontosabb eredmény nem az élelmiszervásárlással kapcsolatos alapvető felismerés, hanem az volt, hogy a vizsgálat ezen a területen további részletes, termékekhez kötődő piackutatásokat alapozott meg. Példa. Hasznossági értékre alapozott szegmentáció (forrás: GATE-kutatás, 1998). Ebben a példában a Gödöllői Királyi Kastély látogatói körében végzett felmérés és conjointanalízis adatait használjuk fel. A felmérés körülményeit az 5.7. fejezetben ismertetjük, itt a klaszteranalízissel kapcsolatos eredményeket mutatjuk be. Az adatrendszer szegmentációját a k-közép klaszterezési módszerrel végeztük, aminek érvényességét egy hierachikus módszerrel, a Ward-eljárással ellenőriztük. Az elemzés azt mutatta, hogy három hasznossági szegmenst indokolt elkülöníteni (17. táblázat).

17. táblázat - A hasznossági szegmensek jellemzése összetevok szerint Szegmens

Létszám (%)

Ár 500 Ft

Sokféle étel

Csendes környezet

1.

63 fő (17,9%)

–2,21

0,65

1,55

0,59

0,09

2.

135 fő (52,4%)

1,68

0,25

–1,93

–0,73

0,52

3.

96 fő (29,7%)

0,46

0,50

0,97

1,47

0,23

Ár 800 Ft Ár 1000 Ft

A kialakított szegmensek táblázati adatait szemlélteti a 21. ábra. (Megjegyezzük, hogy az ilyen típusú ábrákat, szokásos elnevezéssel profildiagramokat, a matematikusok gyakran bírálják. Helytelenítik azt a gyakorlatot, hogy a kategóriákat jellemző pontokat vonalakkal is összekötjük. Nyilvánvaló, hogy a kategóriák között a vonalak semmilyen tartalommal nem bírnak, az egyenesek pusztán a jobb olvashatóságot, a könnyebb értelmezhetőséget szolgálják.)

21. ábra - A hasznossági szegmensek összetevőinek szemléltetése



A hasznossági szegmensek pontosabb leírásához megvizsgáltuk a demográfiai adatokat, azok százalékos eloszlását. A 18. táblázatban feltüntettük a teljes minta jellemzőit, és a mezők árnyékolásával jelöltük azokat az adatokat, amelyek a mintaátlaghoz viszonyítva értékelhető eltérést mutatnak. Érdekes megfigyelni, hogy a családhoz való tartozás nem növeli meg egyik szegmenshez való tartozás valószínűségét sem.

18. táblázat - A hasznossági szegmensek demográfiai és étteremlátogatási gyakoriság szerinti jellemzése (százalékos megoszlások) Szegmen s

Férfi

Nő

18–25 év

26–35 év

36–50 50 év felett év

1.

49

51

14

27

46

12

2.

63

37

20

12

25

41

3.

63

37

41

21

24

14

Teljes minta

60

40

26

18

29

26

18/b. táblázat - A hasznossági szegmensek demográfiai és étteremlátogatási gyakoriság szerinti jellemzése (százalékos megoszlások) Szegmens

Egyedül élő

Családban élő

Hetente, gyakrabban

Havonta

Évente néhányszor

1.

30

70

29

38

33

2.

27

73

4

24

71

3.

26

73

13

48

39

Teljes minta

27

73

13

35

52

19. táblázat - A hasznossági szegmensek jellemzése hasznossági értékek és demográfiai karakter szerint Szegmens

Ár

Preferált választék

Preferált


Éttermi étkezési

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei környezet Pénzért minőséget magas árat várók elfogad A szolid többség

Igényes vendégek

alacsony árat preferál

sokféle ételkülönlegesség

közömbös

gyakran

hagyományos ételek

csendes környezet

nagyon ritkán

közepes vagy masokféle ételgas árat preferál

gyakoriság

inkább a csendes közepes

különlegesség

környezet

gyakorisággal

19/b. táblázat - A hasznossági szegmensek jellemzése hasznossági értékek és demográfiai karakter szerint Szegmens Pénzért minőséget várók

Nem

Családi állapot

Kor

átlagnál több az átlaghoz viszonyítva sok nő középkorú

–

A szolid többség

–

az átlaghoz viszonyítva sok idős

–

Igényes vendégek

–

az átlaghoz viszonyítva nagyon sok fiatal

–

A fenti eredmények alapján a következőképpen foglalhatjuk össze a szegmensek étteremlátogatással kapcsolatos elvárásait. Tíz kastélylátogató közül: • 5 látogató nagyon ritkán jár étterembe, de ha megteszik, választásukban akkor is az alacsony ár az elsődleges. Ennek megfelelően a hagyományos ételválasztékot keresik; a három szegmens közül számukra a legfontosabb a csendes környezet. Gyakran (pontosabban: a mintaátlagnál gyakrabban) idős korúak. Nevezzük öket a szolid többség szegmensének. • 3 látogató közepes gyakorisággal étkezik étteremben. Számukra a legfontosabb, hogy ételkülönlegességeket kapjanak. Inkább a csendes környezetet kedvelik, de ez nem lényeges választási szempont. Az étterem árszínvonala kevésbé fontos számukra, mint az ételválaszték, és inkább hajlanak a közepes vagy magas ár megfizetésére. Nagyon gyakran (pontosabban: a mintaátlagnál sokkal gyakrabban) 25 év alattiak. Ők az étteremben az igényes vendégek. • 2 látogató a választásában az a legfontosabb, hogy az étterem magas árszínvonalú legyen (számukra ez nyilván egyúttal magas szolgáltatásminőséget is jelent). Ők gyakran járnak étterembe, de az étterem környezete (csendes vagy mozgalmas) választásukban gyakorlatilag közömbös. Keresik a sokféle ételt, de ez számukra kevesbé fontos, mint az ár. Ők azok, akik az étteremben pénzért minőséget várnak.

7. 5.7. Conjoint analízis A conjoint analízis a marketingkutatás hatékony eszköze, és igen intenzíven alkalmazzák a ’70-es évek óta. Feladata a termékekkel, szolgáltatással kapcsolatos fogyasztási szokások, elvárások egységes skálán való megjelenítése. A szolgáltatás, a terméktervezés szempontjából olyan alapvető kérdésekre adja meg a választ, mint pl.:


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei • Egy adott terméknek vagy szolgáltatásnak milyen tulajdonságai (attribútumai) fontosak (illetve nem fontosak) a fogyasztók számára? • Az egyes szintjeit (értékeit) hogyan preferálja a fogyasztó? • A tulajdonságok kombinációit (a termékváltozatokat) hogyan értékelik a fogyasztók? • A conjoint analízis lépései a következők: • a tulajdonságok meghatározása, • a tulajdonságok szintjeinek meghatározása, • az adatgyűjtési módszer megválasztása, • az adatgyűjtés (megkérdezés) végrehajtása, • az eredmények értelmezése. Alapvető fontosságú az eljárás során az adatgyűjtési módszer megválasztása. Kétfajta eljárás lehetséges: pairwise és full-profile eljárás: Pairwise eljárás Az adatfelvétel során a válaszadóknak rangsormátrixokat kell kitölteniük a tulajdonságok rangsorolásával. A lehetséges összehasonlítások száma:

ahol n a tulajdonságok száma. Az ilyen mátrixok kitöltése eléggé fárasztó és munkaigényes a válaszadók számára, különösen sok tulajdonság vizsgálata esetén. A válaszadó a vizsgálat során mindig csak rész attribútumokról nyilatkozik. Full-profile eljárás Az adatfelvétel előtt el kell készíteni azt a kérdőívet, amelyet a válaszadók a felmérés során kitöltenek. Erre a célra az ún. ortogonális tömb meghatározás (fractional factorial design) módszerét használják fel, amelynek segítségével az összes lehetséges szintkombinációból kiválasztják a felméréshez szükséges kombinációszámot. Az eredményhalmaz olyan kísérleti elrendezésnek fogható fel, amelyben csak a főhatásokat veszik figyelembe, az egyes faktorok interakciója pedig elhanyagolható. A tömböt erre a célra kifejlesztett programmal készítik el. Az így meghatározott kérdőívet a válaszadók kétféle módon tölthetik ki: • rangsorolják az egyes termékkombinációkat, • pontozzák a kombinációkat (metrikus conjoint). Az adatfelvétel módját még a vizsgálat előtt rögzítik. Pairwise adatfelvétel során az előre elkészített mátrixokat adják oda a válaszolóknak kitöltésre, megfelelő útmutatások után. Full-profile adatfelvételnél legtöbbször kártyákat készítenek az egyes kombinációknak megfelelő tartalommal, s erre a kártyára írják rá a válaszolók a kombinációnak adott rangsort (vagy a pontértéket). Az ilyen adatfelvétel során a válaszadó mindig a teljes termékről nyilvánít véleményt. A feladat annak a számhalmaznak a megtalálása – amit részhasznosságnak (utility partworth) neveznek –, ami a tulajdonságok egyes szintjeit jellemzi és reprodukálja a válaszolók értékítéleteit. Az analízis során az attribútumokat faktoroknak, azok konkrét értékeit szinteknek (level), a megkérdezettek válaszait preferenciáknak nevezik. A faktorok értékeik jellegének megfelelően az alábbiak lehetnek:


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei • diszkrét: az értékek ordinális skáláról származnak és nincs előzetes információ, a faktorszintek és a preferenciák kapcsolatára, • lineáris: a faktorszintek és a preferenciák közötti kapcsolat lineáris és az adatok legalább intervallum szintűek. A preferenciákat függő, a faktorokat független változóknak tekintjük és a kapcsolatot leíró regressziós egyenlet az alábbi:

ahol: r = az i-edik kártyára adott preferencia, a = regresszióból származó konstans, bjlji = az i-edik kártya j-edik faktorának l-edik szintjéhez tartozó „utility”, s = faktorok száma. Az analízist általában a LINMAP, a MONANOVA és a dummy-változós regressziós eljárások valamelyikével végzik el, a faktorok tulajdonságainak megfelelően. A LINMAP lineáris programozási technikára, a MONANOVA varianciaanalízis alapokra épül, a dummy-változós regresszió a legkisebb négyzetek módszerét használja. Ezek az eljárások természetesen hasonló eredményt adnak. Példa. Az étteremválasztás conjoint elemzése (forrás: GATE-kutatás, 1998). A kutatás célja a Gödöllői Királyi Kastély látogatói étteremválasztási szokásainak vizsgálata volt, a látogatók ugyanis a kastély megtekintése után gyakran elmennek étterembe, a kirándulást egy kellemes étkezéssel teszik teljessé. Arra kértük tehát őket, hogy értékeljék, a látogatás után milyen étteremben, milyen ételt ebédelnének szívesen. A kutatás során 1997 júliusában 294 látogatót kérdeztek meg biztosaink (a GATE marketing szakos hallgatói). A minta egyszerű véletlen kiválasztáson alapult. A megkérdezettek nem csoporttal érkeztek, hiszen azok étteremválasztását többnyire a csoportvezető befolyásolja, illetve előre megszervezi. Természetesen csak azokkal készült interjú, akik, ha ritkán is, de járnak étterembe. A minta demográfiai jellemzőit a 20. táblázat mutatja. A Gödöllői Királyi Kastély megkérdezett látogatói nagyobb részben férfiak, mintegy háromnegyedük családban él (gyakran családostól zajlik a látogatás), a koreloszlás viszonylag egyenletes, és a látogatók több mint fele évente csak néhányszor jár étterembe. Ez a néhány alkalom valószínűleg különleges eseményekhez (családi ünnep, kirándulás stb.) kötődik, így az éttermet üzemeltetőknek valódi célcsoportját jelentik ezek a turisták is.

20. táblázat - A conjoint szegmentáció mintajellemzoi Demográfiai jellemző Nem

Kor

Megnevezés

Százalék

férfi

60,2

nő

39,8

18–25 év

25,9

26–35 év

18,4

36–50 év

29,3



Családi állapot

Milyen gyakran jár étterembe?

50 év felett

26,5

egyedül élő

27,2

családban élő

72,8

hetente vagy gyakrabban

12,6

körülbelül havonta

34,7

évente néhányszor

52,7

A kutatás során több gyakorlati problémát kellett megoldani. A conjoint analízis elvégzése az irodalom szerint többnyire úgy történik, hogy a kiválasztott fogyasztókat egy arra alkalmas teremben, nyugodt körülmények között a termékváltozatokat bemutató kártyák értékelésére kérik. Erre a lehetőségre ezúttal nem gondolhattunk, mert egyrészt nem állt rendelkezésre megfelelő helyiség, másrészt nem kívántuk megzavarni a látogatók eredeti programtervét. Kezdetben jó megoldásnak tűnt a következő: az éttermeket leíró kártyákat egy, az oktatásban is használatos mágneses táblán rögzítjük, és a kérdezőbiztos ezen kártyák sorbarendezését kéri a látogatóktól. Mivel a tábla mozgatható, így megkereshető egy viszonylag nyugalmas, de a forgalomtól nem távol eső kérdezési hely. További fontos feladat volt annak eldöntése, hogy milyen tulajdonságokkal, illetve ezen tulajdonságok milyen értékeivel (szintjeivel) jellemezzük az éttermeket. Előzetesen megkérdeztünk mintegy tizenöt látogatót, figyelembe vettük a tényleges éttermi lehetőségeket, és igyekeztük szűkíteni a kártyaválasztékot. Ezek után 21. táblázatban közölt tulajdonságok és tulajdonságszintek alakultak ki. A conjoint tervben szereplő viszonylag alacsony ételárakat az magyarázza, hogy az éttermek közül több a nyugdíjasokat is megcélozza, hiszen arányuk a turisták között viszonylag magas, jóllehet vásárlóerejük relatíve alacsony.

21. táblázat - A conjoint kártyák terve (elso változat) Tulajdonságok

Tulajdonságszintek

Kiszolgálás

udvarias udvariatlan gyors lassú

Ár (egy személyre, kétfogásos ebéd)

500 Ft 800 Ft 1000 Ft

Választék

hagyományos ételek hagyományos és vegetáriánus ételek csak olaszos ételek (pizzák, tészták)

Környezet

jól megközelíthető, de emiatt mozgalmas (pl. főútvonal mellett)



csendes környezetben, messzebb van különleges természeti környezetben van (pl. tó partján) Zenei háttér

halk, kellemes gépzene szól kereskedelmi rádió szól

Az SPSS programcsomag kísérlettervező modulját (ORTHOPLAN) futtatva a tulajdonságokra és szintekre alapozva tizenhat jellemző kártya alakult ki. Ezek közül példaként egyet mutat a 22. ábra. A kártyákat kartonpapírra nyomtattuk, kivágtuk és mágneses táblán helyeztük el.

22. ábra - Az éttermek értékeléséhez használt conjoint kártya (első változat)

A próbakérdezés tapasztalatai sajnos egyértelműen negatívak voltak. A tizenhat kártya sorbarendezése megoldhatatlan feladatnak tűnt a látogatók számára, illetve a mágneses tábla helyhez kötötte a kérdezőbiztost, ezért módosítottuk a kérdezés alapelvét. A szokásos módon írótáblára rögzíthető kérdőívet alakítottunk ki, és csökkentettük a jellemző tulajdonságok és szintek számát. A létrehozott szűkített tulajdonságokat és tulajdonságszinteket a 22. táblázat tartalmazza.

22. táblázat - A conjoint kártyák módosított terve Ár (egy személyre kétfogásos ebéd, Ft)

Választék

Megközelíthetőség, környezet

csendes környezetben, de messzebb van

1000 Ft


800 Ft

hagyományos ételek jól megközelíthető, de emiatt mozgalmas (pl. főútvonal mellett)

500 Ft Ilyen tulajdonságjellemzők mellett a tervezőmodul nyolc kártyát alakított ki (23. táblázat). A conjoint alkalmazási gyakorlattal ellentétben a megkérdezettnek nem kártyákat kellett sorba rendezni, hanem a kérdőíven az értékelési sorrendet (rangpontszámot) megjelölni. Tapasztalataink azt mutatták, hogy nyolc étterem rangsorolása a megkérdezettek számára már megoldható feladat. A kérdőíven rögzítettük a megkérdezett nemét, korát, családi állapotát (demográfiai változók), illetve azt, hogy milyen gyakran jár étterembe.

23. táblázat - A módosított conjoint kártyák



Ár (egy személyre, kétfogásos ebéd, Ft)

Választék

Étterem megközelíthetősége, környezete

1000



500



500



1000



500



800



500



800



A kérdőívek rögzített adatrendszerét az SPSS 7.5 statisztikai programcsomaggal értékelve az alábbi hasznossági értékeket kaptuk. A 23. ábrából jól követhető, hogy a teljes minta átlagát tekintve a viszonylag olcsó, sokféle ételt kínáló, csendes környezetben lévő étterem a preferált. Érdekes, hogy az 500 és 800 Ft-os ár megítélése gyakorlatilag azonos, továbbá az, hogy a környezeti változók hasznosság tekintetében fontosabbnak tűnnek, mint az ételválaszték.

23. ábra - A tulajdonságok hasznossági értékei (teljes minta)


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Megvizsgáltuk, hogy a demográfiai szegmensek válaszai között kimutatható-e jelentős eltérés, vagyis az irodalomból ismert „a priori” szegmentációt alkalmaztuk. A vizsgálat módszere varianciaanalízis volt, a táblázatokban csak a szignifikáns eltérést mutató változókat (p = 0,05) soroljuk fel. A 24. táblázat alapján tehát a nőket kevésbé „zavarja” a magas ár, viszont fontosabbnak tartják a csendes környezetet.

24. táblázat - A hasznossági értékek nem szerinti eltérése Változó

1000 Ft-os ár

Csendes környezet

Szegmens

Szegmensátl ag

férfi

–0,99

nő

–0,68

férfi

0,27

nő

0,43

Meg kell jegyezni, hogy a conjoint analízis sajátosságai miatt a kétszintű változók hasznossági értékei egymás ellentettjei (választék, környezet). Következésképp, ha a csendes környezet nem szerinti megítélése szignifikáns eltérést mutat, akkor a mozgalmas környezeté is (a férfiak átlaga: –0,27, a nőké –0,43). Hasonlóan, ha a sokféle ételválaszték eltérése nem szignifikáns, akkor a hagyományos ételeké sem. A 25. táblázat a korcsoport szerinti különbségeket mutatja. Látható, hogy az alacsony árat feltűnően magasra értékelik a 25 év alattiak és különösen az 50 év felettiek. A magas ár megítélése ennek megfelelően fordított. A sokféle ételkülönlegességet magasra értékelik a fiatalok, ezzel szemben az idősek ezt egyáltalán nem tartják fontosnak (vagyis beérik a hagyományos ételválasztékkal). A csendes környezetet nagyon fontosnak tartják a 36–50 év közöttiek, és magasra értékelik az 50 év felettiek is.

25. táblázat - A hasznossági értékek kor szerinti eltérése Változó

500 Ft-os ár

1000 Ft-os ár

Sokféle étel

Kor Szegmensát szegmens lag 18–25

0,60

26–35

0,01

36–50

–0,17

50 felett

1,31

18–25

–0,87

26–35

–0,48

36–50

–0,41

50 felett

–1,64

18–25

0,59

26–35

0,51 161 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Csendes környezet

36–50

0,23

50 felett

–0,17

18–25

0,24

26–35

0,25

36–50

0,44

50 felett

0,38

A 26. táblázat szerint a családosok magasabbra értékelik a csendes környezetet, valószínűleg (többek között) a kellemes éttermi családi étkezések miatt.

26. táblázat - A hasznossági értékek családi állapot szerint Változó

Szegmens

Szegmensátlag

egyedül élő

0,15

családban élő

0,41

Csendes környezet

Értékes információt jelenthet a szegmensek elérése szempontjából, hogy hányféle hasznossági érték szerint mutatható ki szignifikáns eltérés a szegmensek között. Az eddig áttekintett demográfiai szegmentációs ismérvek között a családi állapot különíti el legkevésbé a szegmenseket, hiszen sem az ár, sem az ételválaszték tekintetében nem igazolható jelentős eltérés. A 27. táblázat alapján azok a megkérdezettek, akik gyakran járnak étterembe, „gyanúsnak” találják az alacsony árat (láthatóan a legmagasabb árat preferálják), igénylik a sokféle különleges ételt (ez a legfontosabb számukra) és alulértékelik a csendes környezetet, következésképp a jó megközelíthetőséget tartják előnyösebbnek.

27. táblázat - A hasznossági értékek az éttermi étkezés gyakorisága szerint Változó

500 Ft-os ár

1000 Ft-os ár

Sokféle étel

Szegmensátl ag

Szegmens


–0,83


0,14


0,96


0,43


–0,69


–1,30


0,77



Csendes környezet


0,70


–0,13


0,06


0,35


0,40

Akik nagyon ritkán járnak étterembe, azoknak a legfontosabb az alacsony ár, és megelégednek a hagyományos ételválasztékkal. Magasra értékelik a jó megközelíthetőséget, vállalva emellett a mozgalmas környezetet is. Példa. Tejtermékek értékelése conjoint analízissel. A GATE Marketing Tanszékének irányításával 1998-ban a conjoint analízissel kapcsolatos kutatások célja többek között a módszer alkalmazási lehetőségeinek vizsgálata és kritikai értékelése volt. Az egyik ilyen elemzés a tejvásárlás preferenciáira irányult, és hallgatói erőforrások bevonásával folyt; eredményeit tudományos diákköri dolgozatban (Szilágyi–Vanczák, 1998) foglalták össze. A conjoint analízis korlátozó feltételei miatt a tejvásárlás azt az esetét vizsgáltuk, amikor közvetlen fogyasztásra vásárolunk tejet. A megkérdezettek (100 fő) egyetemei hallgatók voltak. Az 28. táblázatban bemutatott terméktulajdonságok és szintek szerepeltek a vizsgálatban:

28. táblázat - A tejtermék tulajdonságai és tulajdonságszintjei A tulajdonságok szintjei

Tulajdonságo k

1.

2.

3.

Űrtartalom:

0,3 literes

0,5 literes

Zsírtartalom:

0,5 zsír%

1,4–1,5 zsír%

Kiszerelés:

dobozos

zacskós

Tartósítás:

nem tartósított

féltartós

2,8 zsír%

tartós

29. táblázat - Az összehasonlítandó tejtermékek Kiszerel Űrtartalom Zsírtartalom és (l) (%)

Tartósítás

Megjegyzés

A dobozos

0,3

2,8

nem tartósított

ortogonálisan tervezett

B dobozos

0,5

0,5

féltartós


C zacskós

0,5

2,8

féltartós


D zacskós

0,5

1,4

nem tartósított


E zacskós

0,3

0,5

tartós


F dobozos

0,5

2,8

tartós




G dobozos

0,5

0,5

nem tartósított


H dobozos

0,5

1,4

tartós


I dobozos

0,3

1,4

féltartós


J zacskós

0,5

2,8

nem tartósított

további, valóságos termék

K zacskós

0,5

1,4

féltartós

további, valóságos termék

Az űrtartalom esetében kihagytuk a megkérdezéses vizsgálatból az 1 literes kiszerelést. Ennek oka, hogy másmás fogyasztási céllal magyarázható az 1 literes és a 0,3–0,5 literes termék vásárlása. A zsírtartalom esetében kénytelenek voltunk a nagyjából megegyező zsír%-os értékeket összevonni (valóságos termékek esetében létezik az 1,4 és 1,5%-os változat is), mert a hasznossági szintek száma a rangsorolást tenné bonyolultabbá. A termékjellemzők egyes szintjeit alapul véve (2×2×3×3) 36 lehetséges termékleírást lehet összeállítani. A 36 kártyából a ORTHOPLAN nevű SPSS rutin 9 termékprofilt jelölt ki a kísérletbe. Annak érdekében, hogy a valóságban is létező termékeket meghatározó kártyák arányát növeljük az ortogonálisan megtervezett tömbben, még két további leírással bővítettük a program szerinti felsorolást. A kutatás eredményeinek értékelését SPSS 7.5 statisztikai programcsomaggal végeztük. A 25. ábrán látható hasznossági értékeket és relatív fontosságot kaptuk.

24. ábra - Egy tejtermék conjoint kártyája

25. ábra - A termékjellemzők relatív fontossága és hasznossági értékei



26. ábra - A tulajdonságok hasznossági szintjei

A hasznosságra és a relatív fontosságra kapott értékeket tanulmányozva két megállapítás tehető. Egyrészt nincs meghatározónak számító termékjellemző, amelynek döntő szerepe lenne a fogyasztói választásban. A három termékjellemző (a kiszerelés, az űrtartalom és a tartósság) közel azonos fontosságú a vásárlások során, míg a zsírtartalom hatása valamivel kisebb, de ez sem jelentéktelen. A másik érdekesség a felmérés eredményében, hogy bizonyos termékjellemzők esetében nem mutatható ki összefüggés a különböző szintek és a hozzárendelhető hasznossági értékek változása között. A zsírtartalomnál viszont nem állapítható meg egyértelműen, hogy a fogyasztók az alacsonyabb vagy a magasabb zsírtartalmú termékeket részesítik-e előnyben, hiszen az értékek alapján a legkedvezőbb az 1,4 zsírszázalékos tej. Az alacsony és a magas zsírtartalom a fogyasztói értékrendben megközelítőleg egyformán kedvezőtlenül rangsorolt.

30. táblázat - A zsírtartalom hasznossági értékei 165 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Zsírtartalom (%)

Hozzárendelt hasznossági érték

0,5

–0,2783

1,4

0,4822

2,8

–0,2038

A kiszerelés. Ennél a termékjellemzőnél elég egyértelműen megállapítható a fogyasztói értékrend. A conjointanalízis eredményében minél nagyobb a különbség a legkedvezőbbnek és a legkedvezőtlenebbnek tartott szint hasznossága között, azaz minél nagyobb a sávszélesség, annál világosabban kirajzolódik a fogyasztók állásfoglalása. Mivel ez a második legnagyobb sávszélesség, és a két jellemzőszint hasznossági értéke is viszonylag távol esik a nulla értéktől, ezért kijelenthetjük, hogy a fogyasztók előnyben részesítik a dobozos termékeket a zacskós csomagolásúakkal szemben. Az űrtartalom. Erre a termékjellemzőre igazak a kiszereléssel kapcsolatban leírtak, annyi eltéréssel, hogy itt még jobban érzékelhető a fogyasztói preferencia, hiszen a szélső értékek nagyobb terjedelmet határoznak meg. A tartósság. A conjoint analízis eredményeként ennél a termékjellemzőnél összefüggés állapítható meg a hasznossági értékek és a tartósítás mértéke között (31. táblázat). Minél jobban tartósított a termék, annál alacsonyabb a hasznossága.

31. táblázat - A tartósítás hasznossági értékei Tartósítás

Hozzárendelt hasznossági érték

Nem tartósított

0,6328

Féltartós

–0,0712

Tartós

–0,5617

Az egyes termékleírások egymáshoz viszonyított rangsorát az 32. táblázat tartalmazza.

32. táblázat - A termékek rangsora a fogyasztók vásárlási preferenciái szerint Kártya jele

Rangsor Kiszerelés

Űrtartalom (l)

Zsírtartalom (%)

Tartósítás

G

1

dobozos

0,5

0,5

nem tartósított

H

2

dobozos

0,5

1,4

tartós

D

3

zacskós

0,5

1,4

nem tartósított

B

4

dobozos

0,5

0,5

féltartós

J

5

zacskós

0,5

2,8

nem tartósított



F

6

dobozos

0,5

2,8

tartós

K

7

zacskós

0,5

1,4

féltartós

A

8

dobozos

0,3

2,8

nem tartósított

I

9

dobozos

0,3

1,4

féltartós

C

10

zacskós

0,5

2,8

féltartós

E

11

zacskós

0,3

0,5

tartós

8. 5.8. Sokdimenziós skálázás Az MDS (MultiDimensional Scaling) azon statisztikai eljárások csoportjába tartozik, amelyek az adatok hátterét, azok rejtett szerkezetét tanulmányozzák. A módszer a ’60-as évek közepétől indult igazán fejlődésnek, párhuzamosan a számítástechnika elterjedésével. Alapgondolata az, hogy az emberi döntések, ítéletek az emberen belül, a belső rejtett dimenziók alapján jönnek létre, amelyek megfelelő statisztikai eszközökkel feltárhatók, szemléletessé tehetők. Különösen napjainkra, megfelelő számítástechnikai háttér birtokában erős az a törekvés, hogy az adatok között meglévő kapcsolatokat „kép” (percepciós térkép) formájában ábrázolják. Egy „kép” nagyon sok információt tartalmaz, és sokkal könnyebb áttekinteni, értelmezni, mint egy nagy adathalmazban megkeresni az adatok struktúráját. A cél úgy ábrázolni az adatokat, hogy a valamilyen szempontból egymáshoz közelinek érzékelt objektumok az ábrázolásban is közel kerüljenek egymáshoz. Azok az objektumok pedig, amelyeket különbözőek, az ábrázolásban is távol kerüljenek egymástól. Ezek a geometriai reprezentációk az ábrázolt objektumok egymáshoz való viszonyát tükrözik. Az ilyen ábrázolási mód kétféle előnnyel jár: • Az információt magáról e képről nyerjük és nem kell az adatrendszert vizsgálni. • A geometriai szemléltetés alapján lehetőség van azoknak a koordinátatengelyeknek az elhelyezésére, amelyek segítségével jól magyarázhatók a kapott eredmények. Az MDS módszerei arra szolgálnak, hogy segítségükkel az adott objektumokra vonatkozó input adatokból (az észlelt hasonlóságokból, különbségekből) szisztematikus módon lehessen létrehozni olyan output eredményeket (geometriai reprezentációkat), amelyek az objektumok észlelt viszonyát egy kellő dimenziószámú térben a legkisebb torzítással tükrözik vissza. Az MDS eredménye az, hogy minden vizsgált objektumnak (pl.: márka, ár, szín, design, stb.) a kívánt térben megfelel egy-egy pont úgy, hogy az egymás közötti távolságok az érzékelt távolságoknak felelnek meg. Az eljárás eredménye tehát mindig egy ponthalmaz „képe” (térképe). Ez a szemléletes ábrázolás nagyban segíti a vizsgált jelenség megértését, különösen akkor, ha valamilyen szabályszerűséget, alakzatot sikerül a pontok elhelyezkedésében felfedezni, ami önmagában még nem nevezhető skálázásnak. Azonban, ha az adott térben sikerül olyan koordinátatengelyeket találni, amelyek mentén az objektumok elhelyezkedése jól értelmezhető, akkor ezeknek a tengelyeknek a beskálázásával minden egyes objektumhoz skálaértékeket rendelhetünk a tengelyeknek megfelelő dimenziók mentén. Az MDS erőssége általában nem ezeknek a skálaértékeknek a meghatározása, hanem az, hogy a pszichológiai eszközökkel kapott érzékelési adatok alapján lehetőséget ad a rejtett, a meghatározó szerepű dimenziók feltárására, megismerésére. Természetesen nem mindig sikerül a kapott geometriai térben jól értelmezhető dimenziókat találni, azaz az értékelt különbözőségeknek megfelelő geometriai konfiguráció nem mindig állítható elő (a feladatnak nem létezik egzakt megoldása). Ilyenkor a cél az, hogy megtaláljuk a probléma legjobb közelítő megoldását, az ún. optimális konfigurációt. Az input adatok jellegének megfelelően az MDS-nek két fajtája van: • metrikus eljárás (klasszikus MDS), • nem metrikus eljárás.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Metrikus MDS esetén a bemenő adatok intervallum- vagy arányskálájúak. Az MDS fejlődésében fontos volt az a felismerés, hogy ha az objektumok száma nem túlságosan kicsi a dimenziószámukhoz viszonyítva, akkor az eredeti távolságok sorrendje (ordinális skálájú adat) alapján is rekonstruálható a kvantitatív konfiguráció. (Matematikai modellje megfelel a metrikusénak.) Percepciós térképek készítésére az MDS-en kívül több lehetőség is van (lásd 27. ábra).

27. ábra - Észlelési térképek készítésének módszerei

Ha összehasonlítjuk az MDS-t pl. a faktoranalízissel – amely az egyik legismertebb eljárás a látens változók feltárására –, akkor az utóbbi alkalmazása mellett elsősorban az szól, hogy abba sokféle változó bevonható és az egyes faktorok lineáris kombinációjára épül, míg az MDS számára speciálisabb távolság- vagy hasonlóság jellegű adatokra van szükség. Ha sikerül pontos hasonlósági mértéket definiálni, akkor az MDS jobb eredményt ad a faktoranalízisnél. Az MDS alapegyenlete: f(δjk) = djk, ahol: δjk = az adatok megfigyelt különbözőségei, djk = a képzett térben mért távolság. A pontkonfigurációnak az eltérése az eredeti különbözőségmátrixtól azt mutatja, hogy mekkora a megoldás hibája. Ennek ellenőrzésére az S mutatót (stress of the configuration) használják:


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A stresszérték alapján az illeszkedés jóságára az alábbi kategóriák használatosak:

S értéke

A rekonstrukció minősége

0,00–0,05 kiváló, valószínűleg minden releváns információt tartalmaz 0,05–0,10 jó 0,10–0,20 elfogadható, az eredmény még értelmezhető 0,20 felett

az adott dimenziószámnál nagyobb információveszteséggel ábrázolható a különbözőségmátrix

A 28. ábra az S értékét mutatja a dimenziószám függvényében. Az alkalmas dimenziószámot a könyökpontban kell megválasztani. A könyök helyénél magasabb dimenziót nem érdemes választani, mivel a nyert információtöbblet csekély, az áttekinthetőség viszont rosszabb.

28. ábra - A dimenziószám meghatározása

MINISSA modell. Az egyik leggyakrabban használt MDS módszer, amit J. Lingoes és E. Roskan dolgozott ki dolgozott ki 1968-ban, kétszempontos adatmátrix elemzését végzi hasonlósági vagy különbözőségi mértékek alapján, euklideszi távolság szerint. Az algoritmus megkeresi az adott n pont koordinátáit az r dimenziós térben úgy, hogy a pontok közötti távolságok sorrendje épp a különbözőségek sorrendjével legyen egyező. A modell az S minimalizálását iterációval végzi:


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei 1. lépés: egy kezdeti elrendezés x koordinátáiból meghatározzák a d távolságokat, 2. lépés: meghatározzák az f(δ) értékeket, 3. lépés: meghatározzák az S értékét, s ennek nagysága alapján vagy folytatódik a 4. lépésben az eljárás vagy megáll, 4. lépés: új x koordináták keresése, amelyek jobb illeszkedést adnak f(δ)-hoz, majd a 3. lépés következik. Az eljárás addig folytatódik, amíg S értéke elég kicsi nem lesz.

8.1. 5.8.1. MDS térkép szerkesztése A termékértékelési térképeket egyszerűbb esetben meg tudjuk szerkeszteni, nem szükséges számítógép alkalmazása. Az eljárás a sokdomenziós skálázás módszerét követi, egy példán mutatjuk be. Tegyük fel, hogy négy bormárkát kell értékelni és összehasonlítani. A 33. táblázat az illat és íz szerinti értékelést tartalmazza tíz megkérdezett fogyasztó átlagával. Az értékelés 10 fokozatú skálán történt, ahol 1 jelentette a legjobb minősítést. A borok beszerzési ára ismert volt.

33. táblázat - Bormárkák jellemzése Ár (Ft/palack)

Illat (pont 1– 10)

Íz (pont 1–10)

Muskotály (M)

800

4

2

Bikavér (B)

900

9

1

Furmint (F)

600

5

3

Szürkebarát (S)

500

4

2

Megnevezés

Az értékelést nagyban segítené, ha sikerülne olyan „térképet” szerkeszteni, ahol a márkákat egy-egy pont jelölné, közel lennének azok a pontok, amelyeknek megfelelő borok a három jellemző alapján a valóságban hasonlítanak, és távol esnének azok, amelyek jelentősen eltérnek egymástól (termékészlelési térkép, MDS térkép). Az első gondot az adatok eltérő mértékegysége és a mért értékek eltérő nagyságrendje okozza. (Gondoljuk meg: ha egy koordináta-rendszerben csak az ár és az íz szerint ábrázolnánk a pontokat, akkor a távolságot gyakorlatilag csak az ár határozná meg, hiszen ezek az adatok százas nagyságrendűek.) Erre a problémára többféle megoldás kínálkozik, az egyik leggyakrabban alkalmazott módszer az adatok lineáris transzformációja a (0, 1) intervallumra. Minden tulajdonságra kiszámítjuk a tulajdonság terjedelmét (a maximális és a minimális adat különbségét). Ezután a transzformáció számítása: transzformált adat = (adat-minimum)/terjedelem. Könnyű belátni, hogy így minden transzformált adat 0 és 1 közé esik. A tulajdonság minimális értékének transzformáltja lesz 0, a maximális érték transzformáltja pedig 1. Egyúttal megoldódik az eltérő mértékegységek problémája is (a transzformált adatok mértékegység nélküli számok).

34. táblázat - Az adattáblázat a transzformáció elvégzése után Bor

Transzformált ár

Transzformált illat

Transzformált íz



Muskotály

0,75

0

0,5

Bikavér

1

1

0

Furmint

0,25

0,2

1

0

0

0,5

Szürkebarát

Az értékelési térkép elkészítéséhez most az egyes márkák távolságát kellene kiszámítani. A számításhoz sokféle távolságfüggvényt (metrikát) használhatnánk, azonban a leggyakoribb az euklidészi távolság használata, vagyis a koordinátaeltérések négyzetösszegéből volt négyzetgyök számítása. Az 35. táblázatban minden márka saját magától mért távolsága nyilvánvalóan nulla, másrészt a távolságok szimmetrikusak, tehát a táblázat felső háromszögének kitöltése elegendő.

35. táblázat - Távolságtáblázat Bor Muskotály (M) Bikavér (B) Furmint (F)

Muskotály

Bikavér

Furmint

Szürkebará t

0

1,15

0,735

0,75

0

1,48

1,5

0

0,594

Szürkebarát (S)

0

A távolságok alapján most kell megszerkesztenünk a márkatérképet (29. ábra). Ha csak három márka szerepelne, akkor egyértelmű lenne a feladat: felvennénk két pontot, és a harmadik helyét körző segítségével meghatároznánk. Problémánk a negyedik pontnál kezdődik: ha rögzítjük B, F, S helyét, akkor az M helyét kijelölő körívek nem metszik egymást egy pontban, hanem egy „íves háromszögtartományt” jelölnek ki. Ha M helyét a tartomány „közepére” tesszük, akkor biztosan torzul kissé az M–B, az M–F és az M–S távolság. A hiba nagyságát jól láthatjuk, ha a megfelelő körívhez viszonyítjuk az így kijelölt pontot. Mindenesetre az ábrából jól látható, hogy a Bikavér márka távolabb helyezkedik el az M–S–F csoporthoz viszonyítva, továbbá az is leolvasható, hogy M van legközelebb B-hez.

29. ábra - Bormárkák értékelési térképe



A termékek értékeléséhez olyan ábrát készítettünk, amely háromdimenziós pontokat ábrázol két dimenzióban. Valóságos esetben a termékeket általában jóval több tulajdonság jellemzi, de az előbb bemutatott szerkesztéses eljárás 7–8 termékig egyszerű számológéppel és körzővel elvégezhető (bár kétségkívül elég hosszadalmas). Példa. Értékrendváltozók MDS térképe (forrás: GATE-kutatás, 1996). Az 5.5. fejezetben ismertettük azt a GATE-kutatást, ami élelmiszer-fogyasztói szokások vizsgálatát célozta, de a kérdőív tartalmazott értékrendre vonatkozó kérdéseket is.

30. ábra - Értékrendváltozók térképe

Az értékrendváltozók belső összefüggés-rendszerét sokdimenziós skálázás alkalmazásával tettük szemléletessé. Az MDS térkép két kialakult tengelyének szemléletes elnevezése a következő lehet: változás–nyugalom tengely és közösség–egyén tengely. Érdekes megfigyelni, hogy az izgalom milyen különálló helyen szerepel. Egy csoportba tömörül a biztonság, a valahová tartozás érzése, az önbecsülés, a mások általi megbecsülés. Külön csoportot alkot a teljesítmény és az önmegvalósítás is.

9. 5.9. Diszkriminanciaanalízis 172 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A diszkriminanciaanalízis megfigyelési csoportok szétválasztására alkalmas módszer, több kvantitatív változó egyidejű figyelembevételével. Ezt az eljárást alkalmazzuk, ha: vizsgáljuk csoportok különbözőségét a megfigyelt változók többdimenziós terében, vizsgáljuk a megfigyelt változók szerepét a csoportok különbözőségében, keressük azt az osztályozófüggvényt, amellyel eldönthető, hogy egy új megfigyelési egység melyik csoportba sorolható. A diszkriminanciaanalízis magyarázatához az egyszerűség végett tételezzük fel, hogy két megfigyelési csoportunk van: A és B. Minden megfigyelési egységre (függetlenül az A és B csoportba tartozástól) egy ún. diszkriminancia értéket határozunk meg az alábbi egyenlettel: Z = w1X1 + w2X2 + w3X3 + … + wpXp ahol: wi = diszkriminancia-koefficiens (standardizált érték), Xi = megfigyelt változó. Az Xi változók wi súlyainak abszolút értéke a „diszkriminálóerőt” jellemzi: a nagyobb együttható az Xi változó nagyobb jelentőségét mutatja a csoportok közötti megkülönböztetésben. Mérjük meg az A és B csoport minden egyedén az X1, X2 paramétert, majd ábrázoljuk az egyes csoportokban az összetartozó (X1, X2) pontpárokat. A csoportokat jellemző pontok köré rajzoljunk az egyes csoportnak megfelelően ellipsziseket. Kössük össze az ellipszisek metszéspontjait egy egyenessel és vetítsük le a Z tengelyre az X1, és X2 változók lineáris kombinációjának megfelelő diszkriminancia-függvény értékeit. Ekkor a Z értékek a csoportok közötti információt is tartalmazzák a csoportok egyváltozós eloszlásaiban. Minél erősebb a diszkrimináló hatás, annál kisebb az átfedés az eloszlások között. Ahhoz, hogy a csoportokba történő osztályzást helyesen tudjuk elvégezni, szükséges egy úgynevezett cut-off score érték. Ezen érték alatt és fölött dönteni tudunk az egyedek csoportbeli helyéről. Egyenlő elemszámú csoportok esetén:

A gyakorlatban sokszor kettőnél több csoportot kell vizsgálni és az egyes csoportokat nehéz megkülönböztetni egy-egy tulajdonság alapján. Több tulajdonság együttes figyelembevétele biztosabb szétválasztást ad. Természetesen a számításmenet ilyenkor bonyolultabb. Az eljárás során generálható diszkriminancia függvények száma: min (k–1, p) ahol: k = a csoportok száma, p = a vizsgált változók száma. Példa. Bioélelmiszerek fogyasztása (forrás: GATE-kutatás, 1996). A bioélelmiszerek (organikus élelmiszerek) vásárlásával és fogyasztásával kapcsolatban nyolc bioélelmiszereket árusító budapesti üzletben kérdőíves felmérést végeztünk. A minta 713 fős volt, véletlen kiválasztáson alapult. A kérdőívben a fogyasztói magatartás következő területeit vizsgáltuk: a fogyasztói értékrend, az élelmiszerekkel kapcsolatos technológiai és környezeti kockázat, a bioélelmiszerekkel kapcsolatos ismertek, a bioélelmiszerek vásárlási gyakorisága, a vásárlás motivációi, a vásárlás fontosabb problémái, demográfiai jellemzők (nem, életkor, családi körülmények, iskolai végzettség). Az élelmiszer-fogyasztással kapcsolatban a következő kockázati tényezőket értékelték a válaszadók: a víz- és levegőszennyeződés, növényvédőszer-maradványok, mesterséges élelmiszer-tartósítók, a sugárkezelés veszélyei. 173 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Az adatrendszert diszkriminanciaananlízissel értékeltük abból a szempontból, hogy a veszélyváltozókat hogyan ítélik meg a vásárlásigyakoriság-csoportok. A bioélelmiszerek vásárlási gyakoriságának négy lehetséges válasza az alábbi volt: nem vásárol, körülbelül havonta vásárol, ritkábban, mint havonta, körülbelül hetente vásárol. (Az üzletekben nem organikus élelmiszereket is lehetett kapni, ezért vizsgálhattuk a „nem vásárol” csoportot is.) Az első diszkriminanciafüggvény az következő változókkal volt kapcsolatban: mesterséges élelmiszertartósítók, növényvédőszer-maradványok és a sugárkezelés veszélyei. A második diszkriminanciafüggvény a következő változókkal volt kapcsolatban: a levegő- és vízszennyeződés és a növényvédőszer-maradványok.

31. ábra - Vásárlói csoportok középpontja a kockázatnak megfelelően

A vásárlási gyakoriság szerinti csoportok az első diszkriminanciafüggvény szerint szignifikánsan különböztek egymástól. A diszkriminanciatérkép jól mutatja, hogy a vásárlási gyakorisággal együtt növekszik az élelmiszerfogyasztással kapcsolatos kockázati tényezők felismerése. Példa. Vevőkörelemzés szervezeti piacokon (forrás: Veres, 1999, p. 155). Egy gépgyártó vállalat legsikeresebb termékének eladási lehetőségeit elemzi. Az értékesítő hálózat gazdaságosabb működtetéséhez a menedzsment arra keres választ, hogy milyen cégek preferálják termékük vásárlását. Ehhez 60 elemű mintát vettek, amelyből 22 cég már vásárolja a sikeres terméket, 38 pedig a potenciális vevőkörből származik. Négy paramétert vizsgáltak a cégeknél: a létszámot, a forgalmat, hány éve működik a cég és a forgalomban lévő termékek számát. A vállalat vezetése arra kíváncsi, hogy melyek a lényeges megkülönböztető paraméterek a két csoport (vásárlók és nem vásárlók) között. Az elvégzett diszkriminanciaanalízis főbb lépései és eredményei táblázatosan: Az alapadatok megoszlása:

Megfigyelés száma: Bevont

változók

60 4


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei száma: Csoportok száma:

2

Csoportszintű információ:

Gyakoriság

Megoszlás (%)

Vevő

22

0,37

Nem vevő

38

0,63

Csoport neve

A szignifikanciateszt: A Wilk’s ? teszttel a csoportok ZA, ZB átlagainak egyenlőségét (H0: ZA = ZB) teszteljük. A H0 hipotézis visszautasítása után folytatható csak az eljárás:

Statiszti ka

Értéke

F

Számláló szabadságfoka

Nevező szabadságfoka

pgF

Wilk's λ

0,8

4,2

4

55

0,002

Mivel az eredmény szignifikáns (p g F = 0,002), a vizsgálatot érdemes folytatni. A diszkrimináló függvény korrelációja:

Paraméterek

Diszkriminanc ia-függvény

Létszám

0,6532

Forgalom

0,1957

Év

0,5921

Termékszám

0,3341

Kanonikus korreláció = 0,6893 A diszkrimináló függvénnyel a legszorosabb kapcsolatot a létszám és az év paraméterek mutatják. A kanonikus korreláció értelmezése azonos a többszörös regreszsziónál ismert R2 együtthatóval: R2 = (0,6893)2 = 0,48, tehát a függőváltozó szórásnégyzetének 48%-át magyarázza a modell. A standardizált diszkriminancia-koefficiensek:

Paraméterek

Diszkriminanc ia-függvény

Létszám

0,8853

Forgalom

0,2138 175 Created by XMLmind XSL-FO Converter.


Év

0,7927

Termékszám

0,1765

A vásárlást illetően a legmarkánsabb diszkrimináló változók a létszám és az év, tehát azok a cégek vásárolják inkább a terméket, amelyek a legnagyobb létszámúak és sok éve működnek. Az (1) egyenletet ezekkel a paraméterekkel lehet felírni. Kanonikus változók átlagai:

Csoport

Z értékek

Vevő

0,7393

Nem vevő

–0,4459

A Z értékek alapján lehet osztályzó cut-off értékeket meghatározni:

Ha egy újonnan vizsgált cégnek a Z értéke ezen érték fölé esik, akkor a cég a vásárlók köréhez sorolandó, ha kisebb, akkor a nem vásárlók csoportjába esik. A számítógépes programok megadják a lineáris osztályozó függvényeknek az együtthatóit, és a függvényérték csoportonként meghatározható. Az objektumot abba a csoportba soroljuk, amelynél az érték a legnagyobb. Összefoglaló osztályozó táblázat:

Vevő

Nem vevő

Összesen

Vevő

19 (86,4%)

3 (13,6%)

22 (100%)

Nem vevő

6 (15,8%)

32 (84,2%)

38 (100%)

Összesen

25 (41,7%)

35 (58,3%)

60 (100%)

Helyes besorolás aránya = (19 + 32)/60 = 85% A táblázat abszolút értékben és százalékos formában tartalmazza az egyes csoportok besorolási eredményeit. A 22 vevőből 19 (86,4%), a 38 nem vevőből 32 cég (84,2%) helyesen a megfelelő csoportba került az eljárás során. Az elvégzett diszkriminanciaanalízis eredményei alapján összefoglalóan megállapítható, hogy a terméket vásárló és nem vásárló cégek csoportjai között a lényeges megkülönböztethető jegy a cég létszáma és az, hogy hány éve működik a cég. Ebből a vállalat menedzsmentje azt a következtetést vonhatja le, hogy terméküket elsősorban a nagy létszámú és sok éve működő cégek vásárolják nagyobb számban.

10. 5.10. Piaci becslések és előrejelzések A piaci becslések és előrejelzések a marketingkutatás különleges területét jelentik, a témakör szorosan hozzátartozik a marketinginformációk értékeléséhez. A hazai szakirodalom meglehetősen keveset tartalmaz e tárgyról, így indokolt a marketingkutatás területéhez kapcsolva tárgyalni.



10.1. 5.10.1. A piaci becslések és előrejelzések fogalma Egy vállalat marketingtevékenységében különösen fontosak az áruk vagy szolgáltatások értékesítésének kilátásai. Az eladásokkal kapcsolatos kockázat csökkentése minden marketingmenedzser egyik legelső feladata. A fentiekre irányuló tervezési, ellenőrzési tevékenységet a magyar szaknyelv piaci (üzleti) becslésnek, illetve előrejelzésnek nevezi. Ugyanezt a témakört az angol nyelvű szakirodalom „marketing forecasting, business forecasting” címen tárgyalja, míg a német többnyire „Marktprognosen, Absatzprognosen” szavakkal jelöli. A piaci becslések és előrejelzések osztályozása sokféle szempont szerint történhet. A fontosabbak ezek közül: Az időtávlat szerint: • jelen helyzetre vonatkozó (adspektív), • a jővőre vonatkozó (prospektív), • a múltban lezajlott folyamatokra irányuló (retrospektív). Az előrejelzés kifejezést a jövőre vonatkozó becslés esetén szokás használni. A vizsgált termékek száma szerint: • egy termékre, termékcsoportra vonatkozó, • egy vállalatra irányuló, • egy ágazatra vonatkozó, • egy nemzetgazdaságra, a világra vonatkozó. A vizsgált terület nagysága szerint: • egy településre vonatkozó, • egy régiót vizsgáló, • egy országra, országcsoportra, a világra irányuló. Az alkalmazott módszer szerint: • kvalitatív (az emberi intuícióra támaszkodó) eljárások, • kvantitatív (matematikai modellezésen alapuló) eljárások. Példa. Egy falusi élelmiszerbolt vezetője november végén azt fontolgatja, hogy karácsony közeledtével mennyi szaloncukrot rendeljen. Nagyjából ismeri a bolt vásárlóit, az elmúlt évben sem maradt a raktárban eladatlan áru, így bátran kitölti a rendelési ívet. Ez tehát prospektív, kvalitatív, egy településre, egy termékre vonatkozó becslés. Egyúttal kitölti a pékáruk rendelését is, hasonlóan a tapasztalatára hagyatkozva. Ez a becslés tehát adspektív, kvalitatív és egy termékcsoportra vonatkozik. Példa. Egy kisvárosi gyorsétkeztető tulajdonosa az idén többször hirdetett a helyi kábeltelevízióban. Most szeretné megállapítani a kampány hatásosságát, ezért előveszi a forgalmi statisztikákat. Két évre vonatkozóan ételcsoportonként összehasonlítja a heti adatokat, pénzben és adagokban egyaránt. Minimumot, maximumot számol, táblázatkezelőjével diagramokat szerkeszt. Ez tehát retrospektív, kvantitatív, vállalati becslés. Példa. Egy budapesti élelmiszer-nagykereskedő azt tervezi, hogy belép a déligyümölcs üzletbe. Első lépésként szeretné megtudni, hogy mekkora forgalomra lehet számítani jövőre Magyarországon. Előveszi tehát a statisztikai évkönyvet, ahol nyolc évre vonatkozóan megtalálja az import adatait (sajnos az utolsó adat két évvel 177 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei ezelőtti). Úgy gondolja, hogy egyelőre nem használja a számítógépét (kiváló statisztikai programcsomagja van), hanem grafikonon ábrázolja az adatsort, abból következtet. Ez tehát prospektív, kvalitatív, termékcsoportra vonatkozó, országos becslés. A piaci becslések és előrejelzések jellemző alkalmazási területe tehát a termékek és szolgáltatások értékesítési céljai és kilátásai közötti eltérések felderítése, a tervezett stratégiák összehasonlító értékelése, és annak elemzése, hogy a piac várható alakulása milyen visszahatásokkal és következményekkel jár olyan vállalati területekre, mint a termelés, a raktározás, a készletezés és a beszerzés. Mint minden korrekt értékelés, ez is a pontos feladatmeghatározással kezdődik. El kell döntenünk tehát a következő feladatjellemzőket (tételezzük fel, hogy piaci keresletet kívánunk becsülni): Mértékegység. A vizsgált mennyiséget mérhetjük természetes mértékegységben (db, tonna, liter stb.), pénzmennyiségben (Ft, DEM stb.), és használhatunk relatív viszonyszámot mértékegység nélkül; ez utóbbit gyakran százalékban fejezzük ki (pl. piaci részesedés). Időpont, időszak. Pontosan el kell döntenünk, hogy mely időpontra vonatkozik az előrejelzés (a következő napra, hétre, évre stb.), továbbá azt, hogy a vizsgált időszakon belüli időpontok becslésére is szükség van-e. Gyakori feladat periodikus jelenségek vizsgálatakor, hogy a teljes következő periódus adatait szeretnénk megkapni. Az üdítőitalok fogyasztása pl. tipikusan szezonális, a gyártásával, értékesítésével foglalkozó vállalatok számára az éven belüli keresleteloszlás alapvető fontosságú. Termék, terület, fogyasztók. A fentiek egymással összefüggő jellemzők, ezért együtt tárgyaljuk őket. Gondosan körül kell írnunk, hogy melyik termékkel, milyen földrajzi területre és fogyasztói csoportra vonatkozóan kívánunk foglalkozni. Ez csak látszólag magától értetődő. Példaként gondoljuk csak meg: Magyarországon (sajnos) elég gyakori, hogy főútvonalak településeket szelnek át, emiatt az út melletti vendéglátó helyek, élelmiszerboltok komoly forgalmat bonyolíthatnak le. Nem könnyű meghatározni, hogy egy adott termék fogyasztói milyen arányban helyi lakosok, illetve átutazók. Pedig egy közeli határátkelőhely zsúfoltsága drasztikusan megnövelheti az átutazók kávé-, üdítőital- és szendvicsfogyasztását, a téli disznóölések időszaka pedig (falun) a helybéliek fűszerfelhasználását. Környezet. Ez a legáltalánosabb jellemző, ezért a legnehezebb körülírni. A vizsgált jelenséget sokféle tényező befolyásolhatja (makrokörnyezet: demográfiai, gazdasági, technológiai, politikai, kulturális környezet; mikrokörnyezet: a vállalat közvetlen marketingkörnyezete). Itt kell felhívnunk a figyelmet egy fontos tényre: minden becslés a környezeti tényezők zárt körét veszi figyelembe és feltételezi a környezet viszonylagos állandóságát. Különösen nyilvánvaló ez a kvantitatív előrejelzés esetén, hiszen a vizsgált jelenség modellje a függő és a független változókat egyértelműen tartalmazza, és leírja a változók közötti hatásmechanizmust is (többnyire éppen ennek feltárása a becslés célja). Ebből következik, hogy gyorsan változó, ingadozó környezet esetén nem várhatjuk a modell stabilitását sem. Ide kivánkozik az előrejelzések hatásosságával kapcsolatos gyakori kétkedés megemlítése is. „A babonák és ostobaságok divatja éppúgy változik, mint a női kalapoké. Volt idő, amikor a pápák és királyok asztrológusokat tartottak udvarukban, hogy segítsenek nekik tervezni a jövőt. Ma ugyanezt a célt szolgálják a statisztikusok…” (Moroney, 1970). Nos, e sorok írója erősen hisz abban, hogy a rossz előrejelzést igazán csak egy dolog magyarázza: a rossz előrejelző. Persze, miként a szabó rossz anyagból csak gyenge minőségű ruhát állíthat össze, rossz adatokból csak rossz vagy bizonytalan becslés adható. Az is elgondolkodtató, hogy gyakorló menedzserek menynyire nem tolerálják, ha a becslés bizonytalanságára is felhívjuk a figyelmet. Például: „… a gyártott termék értékesítésítésének várható értéke a következő hónapban 2000 db, 90 százalékos valószínűséggel 1900 és 2100 között lesz”. Ugyanez a menedzser valószínűleg tökéletesen elégedett a pontossággal, ha az élelmiszerboltban 20 dkg sajtot kérve a kimért mennyiség több, mint 19 és kevesebb, mint 21 dkg. Pedig gondoljuk csak meg, melyik az egyszerűbben leírható jelenség…

10.2. 5.10.2. A becslések módszerei A címben szereplő kifejezés természetesen nem az aktuális pillanatot jelenti. A jelen helyzet azt az időtávot jelöli, ami mellett a vizsgált jelenség körülményei nem változnak meg számottevően. Példa. Egy zöldségtermesztéssel foglalkozó gazda számára a másnapi piaci kereslet meghatározása adspektív becslés.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Példa. Egy kukorica-vetőmag termesztésével foglalkozó cég számára az aktuális év kereslete adspektív becslés, a jövő évi már nem. (Pontosabban: külön vizsgálatot igényel annak igazolása, hogy az értékesítés körülményei a jövő évben várhatóan nem változnak.) A továbbiakban a jelen helyzetre vonatkozó kereslet (másképp nevezve: az aktuális kereslet) becslésének módszereit tekintjük át. Ezek a módszerek megfelelően adaptálva akkor is alkalmazhatók, ha nem a keresletet, hanem más marketingkörnyezet-jellemzőt kell becsülnünk. Aránylánc módszer. Az aránylánc módszer a feladat szempontjából figyelembe vehető teljes fogyasztói körből mint potenciális vásárlóból indul ki, és fokozatosan, százalékos szorzószámokat alkalmazva szűkíti a becslésbe bevontak körét. Példa. Egy szoftvercég műtrágyázási terv elkészítésére alkalmas program árusítását tervezi. A programot két termelőnél kipróbálták, igényeiknek megfelelően módosították. Most úgy gondolják, hogy megérett a helyzet az országos terjesztéshez. A marketingterv kidolgozásának első lépéseként a várható keresletet szeretnék meghatározni. A következőképp gondolkodnak: K=F×P×S×I×M ahol: K = a várható kereslet a szoftver iránt, F = a magyarországi növénytermelő gazdaságok száma, P = a program alkalmazhatóságának megfelelő termelők aránya (%), S = a számítógéppel rendelkezők aránya (%), I = az innovátorok – akiket meg lehetne győzni a program alkalmazásának előnyeiről – aránya (%), M = a megfelelő pénzügyi feltételekkel rendelkezők aránya (%). (A százalékos szorzószámokat természetesen 0 és 1 közötti számmal adjuk meg, tehát például 0,8 = 80%.) Piacfelépítési módszer. Ez a módszer feltételezi, hogy a piacot jól azonosítható szegmensekre tudjuk bontani, és minden szegmens igénye külön-külön becsülhető. A teljes kereslet összesítéssel áll elő. Példa. Egy irodatechnikai berendezések kereskedelmével foglalkozó cég új rendszerű másológépek forgalmazását tervezi. A kereslet meghatározásához a következő táblázatot töltik ki:

Megnevezés

Szám (A)

Az új típust igénylők százaléka (B)

Elérhető százalék (C)

Szegmens piacpotenciál (A × B × C)

Kiskereskedő k Bankok Irodák Áruházak Iskolák Egyéb területek



összesen: Forrás: LEHMANN, 1985 Hasonló feladat a fenti két példának megfelelően oldható meg. Megjegyzés. Nyilvánvaló, hogy mindkét módszer sikere, pontossága azon múlik, hogy az egyes tényezőket hogyan, milyen pontossággal tudjuk becsülni. Szerencsés, ha szekunder forrásból (statisztikai kiadványok, szakmai szervezetek tájékoztatói, publikált piackutatási tanulmányok stb.) meg tudunk szerezni adatokat. Fejlett piacgazdasággal rendelkező országokban gyakran megvásárolhatók ezek az információk. Hazánkban gyakran nem ez a helyzet. Ilyenkor vagy szakértői becslésekre kell hagyatkoznunk (ennek módjára a következő megjegyzésben találunk útmutatást), vagy a klasszikus, általában meglehetősen költséges piackutatási módszereket alkalmazzuk: a vevők szándékainak felmérése, az eladószemélyzet véleményének megkérdezése, a piaci teszt módszere (lásd pl. Kotler, 1998). Mindkét eljárás fő előnye abban rejlik, hogy az egyszerű találgatás helyett rendszeres gondolkodásra kényszerít. Célszerű durván megbecsülni az eljárások várható pontosságát. Vegyük az aránylánc módszert, és tételezzük fel, hogy tényezőnként az elkövetett relatív hiba legfeljebb 5%. Ha minden tényezőt éppen a legkisebbre, vagy a legnagyobbra becsüljük, akkor: Kmin = 0,95F × 0,95P × 0,95S × 0,95I × 0,95M = 0,77K Kmax = 1,05F × 1,05P × 1,05S × 1,05I × 1,05M = 1,28K Nos, az eredmény relatív hibája bizony elég nagy. Szerencsére valószerűtlen, hogy minden tényezőben egyszerre lefelé vagy felfelé tévedjünk. Ezt a valószínűséget csökkenti, ha több szakértő véleményét kérjük ki. (A hibaanalízis statisztikailag korrekt elvégzése – tekintve, hogy szubjektív valószínűségi változók szorzatának eloszlásáról van szó – meglehetősen bonyolult, így ettől eltekintünk.) Megjegyzés. Most a csoportos szakértői véleményalkotás két technikáját tekintjük át röviden. Az egyszerűbb, amit véleményegyeztetés (panel consensus) névvel illethetnénk tulajdonképpen azt jelenti, hogy egy szakértői csoportot „bezárunk” egy szobába, és addig várunk, amíg közös álláspontra jutnak. A módszer azon alapszik, hogy több szakértő együtt jobb előrejelzést tud adni, mint egy személy. A vita szóban folyik, az eszmecserét bátorítják. Az eljárás egyik fő hátránya az, hogy a domináns résztvevők véleményüket mintegy rákényszerítik a többiekre. Fő előnye, hogy az eljárás gyors, de többnyire így is két fordulót tartanak. A másik technika Delphoi-módszer néven ismert. Ekkor a szakértők véleményalkotását egy vagy több szervező irányítja. A véleményeket írásban és több fordulóban fogalmazzák meg. Az első kérdőív tulajdonképpen a befolyásoló tényezők feltárását szolgálja, többnyire nyílt kérdés formájában (Az első példánál maradva: „Véleménye szerint milyen tényezők határozzák meg a műtrágyázási terv elkészítését támogató program értékesítését?”) A véleményeket összegyűjtik, rendszerezik, és minden résztvevővel ismertetik. Ezt követően a második fordulóban már arra kérik a résztvevőket, hogy számokban fogalmazzák meg álláspontjukat. (Például: „Véleménye szerint a termelők hány százaléka rendelkezik a megvásárláshoz szükséges pénzeszközökkel?”) Jelentős véleményeltérés esetén sor kerül harmadik fordulóra is. A módszer fő előnye a jól alátámasztott közös álláspont. hátránya, hogy lassú. (Érdekes lenne megvizsgálni, hogy a számítógépes hálózatok korában hogyan változik az időtényező, hiszen elvileg nincs akadálya annak, hogy sok ezer kilométerre levő szakértők véleményét gyorsan egyeztessük.)

10.3. 5.10.3. Az előrejelzések módszerei Ebben a fejezetben a prospektív becslések (előrejelzések) módszereit tárgyaljuk. Az előrejelzés arra az idősorra alapul, ami a vizsgált jelenség (például: kereslet egy adott termékre) múltját írja le. Példa. Statisztikai évkönyvekből kikeressük az egy főre eső évi cukorfogyasztás adatait az elmúlt húsz évre. Ez az az idősor (az idő függvényében megadott adatsorozat), amelyre a jövő évre vonatkozó előrejelzésünket alapozzuk.


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Példa. Egy kisváros szélén levő gazdabolt forgalmának javát a közeli hobbikertek művelőinek vásárlása adja. A bolt három éve nyílt, tulajdonosa gondos forgalmi statisztikákat vezetett. Most tél lévén a tulajdonos a feljegyzett idősorból kíván következtetni a várható tavaszi forgalomra. Megjegyzés. Az idősorok vizsgálatának két alapvető szemléletmódja van. Az egyik kiindulópontja az, hogy a vizsgált jelenség előre meghatározható „pályával” rendelkezik, amit kisebb nagyobb véletlen ingadozások torzítanak. Ezt a szemléletmódot determinisztikus idősorelemzésnek szokás nevezni, jóllehet az elnevezés kissé megtévesztő, hiszen megengedjük a véletlen hatásokat is. A másik megközelítési mód a sztochasztikus idősorelemzés, amelynek során feltételezzük, hogy a folyamat alakulását saját korábbi állapotaiból és véletlen hatásokból lehet magyarázni. Az általunk áttekintett módszerek a determinisztikus idősorlemzés családjába tartoznak, a sztochasztikus idősorelemzés technikái (ún. ARMA, ARIMA modellek, Box-Jenkins modellezés) jóval bonyolultabbak, így az érdeklődőknek az irodalmat ajánljuk (pl. Hunyadi, 1992; Tusnády, 1986). Az idősorok tulajdonságainak elemzéséhez tekintsük a 32. és 33. ábra két példáját:

32. ábra - A szántóterület nagysága Magyarországon (ezer hektár, forrás: KSH)

33. ábra - A szállodai szobaárak alakulása Magyarországon (Ft/nap, forrás: KSH)


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Szembetűnő a két idősor különböző jellege. A szántóterület nagyságának változása megtartja jellegét. A szobaárak évi átlaga növekedik, de emellett az éven belüli változás hasonló jellegű, ismétlődő. Az idősorok elemzése során az alábbi komponenseket különíthetjük el: Trend. Hosszú távú alapirányzat, a teljes idősoron végigvonuló változás átfogó környezeti hatás következménye. Jele: T. Ciklus (ciklikus ingadozás). Nem a teljes idősorban érvényesülő, középtávú hatás, pl. technológiai váltás, kormányzati beavatkozás következménye. Jele: C. Szezon (szezonális hatás, szezonális ingadozás). Ismétlődő, periodikus hatás; évenként, havonta, hetente ismétlődő termelési, értékesítési körülmény hatása. Jele: S. Véletlen ingadozás (hibakomponens, rezidium). Zavaró hatásokat leíró, véletlen komponens; feltételezzük, hogy nulla körül ingadozik (pontosabban: nulla várható értékű valószínűségi változó). Jele: R. Természetesen nem minden idősorban fordul elő mindegyik komponens, de valóságos esetben a hibakomponens mindig fellép. A további elemzésekhez az idősor megfigyelt értékeit X-szel jelölve és indexelve: X1, X2, X3, … XN jelölést alkalmazzuk (ahol N = a megfigyelt értékek száma). Az i-edik megfigyelt értéket tekintve Xi = TiSiCiRi (multiplikatív modell); avagy Xi = Ti + Si + Ci + Ri (additív modell). (A továbbiakban – ha mást nem említünk – akkor az „i” index 1-től N-ig fut: i = 1, 2, …, N.)

10.3.1. Előrejelzés egyszerű véletlen ingadozás esetén Nyilvánvaló, hogy a legegyszerűbb esetben az idősorban nincs szezonális és ciklikus ingazás és a trend is állandó (jele legyen: T*). Ekkor az additív modellünk szerint a folyamatot csak a véletlen ingadozás „téríti el” T*értéktől, azaz: Xi = T* + Ri Ilyen jellemzőjű, hosszú (N g 10–15) idősor a gazdasági életben igen ritkán lép fel. Hogy mégis tárgyaljuk, annak az az oka, hogy a döntéshozók gyakran kényszerülnek viszonylag rövid idősorra alapozni. Ilyen esetben trend vagy ciklus hatását kimutatni csak akkor lehet, ha a véletlen ingadozáshoz képest hatásuk jelentős. Feladatunk tehát az (N + 1)-edik adat becslése, jeöljük így: BN + 1. A következő módszerek használatosak: 1. Az utolsó értékre alapozott eljárás: BN + 1 = XN Ez a becslés meglehetősen durva. Csak akkor indokolt az alkalmazása, ha a folyamat olyan gyorsan változik, hogy az N-edik érték előtti történések lényegtelenek vagy félrevezetőek lehetnek. 2. Átlagoló előrejelző eljárás: BN + 1 = (X1 + X2 + X3 + …+XN)/N Ez a becslés igen jó tulajdonságokkal bír (kicsi a szórása), ha a folyamat stabil. Többnyire igaz azonban, hogy a nagyon régi adatokat az esetleges eltolódások miatt nem érdemes figyelembe venni. 182 Created by XMLmind XSL-FO Converter.

5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei 3. Utolsó szakaszra alapozott előrejelzési eljárás: BN + 1 = (XN + XN – 1 + … + XN – k + 1)/k ez az eljárás tehát az utolsó „k” értékre alapoz, annak átlagát veszi (Nyilván: 1 l k l N). Ez az eljárás „véges emlékezetet” feltételez a folyamatról, hiszen elhagyja az XN – k + 1 előtti értékeket, másrész a figyelembe vett adatok egyenlő súllyal szerepelnek. 4. Exponenciális simítás Ez a módszer a mozgó átlagokra alapozott eljárással szemben „teljes, de halványuló emlékezetet” feltételez a folyamatról (azaz XN + 1 becsléséhez felhasználja a teljes idősort, viszont a minél régebbi az adat, annál kisebb lesz a súlya). Alkalmazásához választanunk kell egy α-val jelölt simító tényezőt: 0 l α l 1. A becslés képlete: BN + 1 = αXN + (1 – α)BN Az előrejelzés tehát az utolsó megfigyelés és becslés súlyozott összege. Az exponenciális simítás tehát rekurziós eljárást jelent, amelyről belátható, hogy a számításban a súlyok exponenciálisan csökkenek, az α(1 – α)i kifejezésnek megfelelően számíthatók. Megjegyzések. 1. Az eljáráshoz a simítótényezőt tapasztalati úton tudjuk megválasztani. A módszert úgy is tekinthetjük, mint egy statisztikai szűrőt, ami a folyamat értékeit simítva szolgáltatja. Ha α-t kicsire választjuk, akkor a becslésünk sima lesz, de lassan reagál a folyamat változásaira. Ha α nagy, akkor a reakció gyors, de nagy a szórás. 2. Az eljárás rekurzív, így kezdőértéket is kell választanunk. Az irodalomban többféle megoldás javasolt, a legegyszerűbb: B1 = X1. 3. Az eljárásnak sokféle általánosítása ismert. Ezek a változatok megengedik a trend fellépését (Holts-féle), trend és szezonális hatás fellépését (Winters-féle), és egyéb finomításokat tartalmaznak (lásd pl: Makridakis, 1989).

10.3.2. Előrejelzés trend esetén Ebben a fejezetben feltételezzük, hogy a folyamatot egy trend jellemzi és természetesen véletlen ingadozás is fellép. A trend meghatározásának alapvetően két megközelítése lehetséges: 1. Analitikus trendszámítás. Feltételezzük, hogy a trend zárt alakban leírható olyan függvénnyel, ami csak az időtől függ. Gyakori a lineáris, másodfokú, exponenciális stb. függvény feltételezése. 2. Mozgóátlag trendszámítás. Az adatsorból nyilvánvaló a trend létezése, de alakja olyan, hogy nem felel meg egyik ismert analítikus függvénynek sem (vagy egyszerűbbnek tartjuk ezt az eljárást). Analitikus trendszámítás. Az eljárás bemutatásához tekinsük a Magyarország gyümölcstermesztését (ezer tonna) leíró idősort 1950–1989 között (Mundruczó, 1992). Az adatokat szemlélteti a 34. ábra.

37. táblázat - Magyarország gyümölcstermesztése 1950-1989 Év

1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960

Adat

492

Év

1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970

585

695

491

Adat 1032 880 1003 986 Év

681

649

705

811

919

737

875 1000 1258 1008 1516 1308

1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980



Adat 1231 1369 1466 1472 1355 1482 1606 1393 1414 1653 Év

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989

–

Adat 1791 1935 1755 1655 1520 1822 1630 1665 1584

–

34. ábra - Magyarország gyümölcstermesztése (ezer tonna)

Az adatsor a véletlen ingadozás mellett állandó emelkedést mutat. Az ábrából feltételezhető, hogy a trend lineáris (egyenessel jól leírható). Additív modellünk tehát: Xi = (A + B · i) + Ri ahol A, B meghatározandó számok. Az ismeretlenek becslésére a legkisebb négyzetek elve a leggyakrabban használt módszer, azaz (X1 – A + B · 1))2 + (X2 – A + B · 2))2 + (X3 – A + B · 3))2 … négyzetösszeget minimalizáljuk. A számítás egyszerű zsebkalkulátorral vagy Excel táblázatkezelővel is megoldható. Esetünkben: A = 499,3; B = 34,2. A trendfüggvényt reprezentáló egyenest berajzoltuk az ábrába. Megjegyezzük, hogy a példa egyúttal felhívja a figyelmet a ciklikus hatás fellépésére is. Ha ugyanis ezt a trendet használnánk az 1992-es adat becslésére, akkor a következő kép alakulna ki (35. ábra). Vagyis növekvő értékeket becsülnénk, pedig a tényadatok csökkenek.

35. ábra - Ciklikus hatás a gyümölcstermesztési idősorban



Mozgóátlag trendszámítás. A trendtényező kimutatására a legegyszerűbb eszköz a mozgóátlagok számítása. Az eljárás számítástechnikailag nem hosszadalmas, ezért megfelelően a kézi számítások korában is igen népszerű volt. Lényege a következő: Eldöntjük, hogy hány adatot szerepeltetünk az átlagok képzésében (k). Fontos, hogy olyan jelenségek vizsgálatakor, ahol szezonalitás félléphet, ott a teljes szezon k egész számú többszöröse legyen. (Például havi adatokat tartalmazó, éves szezonalitást mutató idősorban k értéke 3, 4, 6 lehet, hiszen a szezon hossza 12 adat. Célszerű páratlan számot választunk k-ra, hiszen így később nem kell középre igazítást végezni.) Legyen például k = 3. Ekkor a trend becsült értékei: B2 = (X1 + X1 + X3)/3 B3 = (X2 + X3 + X4)/3 … Természetesen az így számított sorozat rövidebb lesz, mint az eredeti, nevezetesen (k – 1)-gyel kevesebb adatot tartalmaz, ha k páratlan. Példa. Tekintsük Magyarország szarvasmarha-állományának (ezer db) alakulását 1980 és 1992 között. (Forrás: KSH). Alkalmazzunk hárompontos mozgóátlagot a trendkomponens kimutatására! Az adatokat lásd a 38. táblázatban, a grafikont a 36. ábrán.

38. táblázat - Magyarország szarvasmarha-állománya 1980-1992 Év

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

Tény

1918

1945

1922

1907

1901

1766

1725

M. átlag

–

1910

1858

1928,3 1924,7

1797,3 1718,3

Év

1987

1988

1989

1990

1991

1992

Tény

1664

1690

1598

1571

1420

1159

M.

1693

1650,7 1619,7 1529,7 1383,3

–


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei átlag

36. ábra - Trend becslése hárompontos mozgóátlaggal

A mozgóátlagolásos trendvizsgálat legfontosabb előnye, hogy nincs szükség előzetes feltevésekre (pl. a trend lineáris), egyszerű és gyors. Nem zavarja, ha fellép szezonális hatás. Hátránya, hogy a mozgóátlagolással képzett trendet nem tudjuk extrapolálni, nem tudjuk közvetlenül előrejelzésre használni. Egyes szerzők javasolják ugyan az állandó várható értékű folyamatra bemutatott képlet alkalmazását trend esetében is, az eredmény azonban így nyilvánvalóan torzított lesz. Összegezve: a két eljárás kiegészíti egymást. Gyakran követett módszer, hogy elsődleges képet mozgóátlagolással kapunk a folyamatról, majd alkalmas trendfüggvényt keresünk. (esetleg szakaszokra bontva a teljes idősort). További lehetőség, hogy a folyamatot alkalmas transzformációval trendmentessé tesszük. A transzformáció lehet különbségképzés (Yi = Xi – Xi – 1; i = 2, 3, … N), második különbségképzés (az eljárást megismételjük), logaritmikus transzformáció stb. A 37. ábra a szarvasmarha-állomány adatsorának második különbségét mutatja. Erről az idősorról feltételezhetjük, hogy csak állandó trendet és véletlen ingadozást tartalmaz.

37. ábra - Az idősor második differenciája



11. 3.1. Előrejelzés általános esetben (szezon és trend) Az eljárást egy példán mutatjuk be (Pecar, 1994). Egy üdítőital kereskedelemmel foglalkozó cég éves eladási statisztikáit tartalmazza az alábbi táblázat „adat”oszlopa.

39. táblázat - Eladási statisztika

Hónap

Sorszám

Adat

Trend

Szezoninde x (%)

Szezonmentes érték

Reziduális index

1986. jan.

1

55

83

66

137

165

febr.

2

53

91

58

137

151

márc.

3

61

99

62

117

118

ápr.

4

95

106

89

114

107

máj.

10

118

114

103

118

103

1986. jún.

6

153

122

126

110

90

júl.

7

253

130

195

134

103

aug.

8

289

137

210

140

102

szept.

9

240

14

165

144

99

okt.

10

136

153

89

149

98

nov.

11

92

161

57

178

111

dec.

12

92

168

55

224

133

1987. jan.

13

59

176

34

147

84

febr.

14

65

184

35

169

92

márc.

15

94

191

49

180

94

ápr.

16

147

199

74

176

88

máj.

17

194

207

94

194

94

jún.

18

315

215

147

226

105

júl.

19

422

222

190

224

101

aug.

20

469

230

204

227

99

szept.

21

428

238

180

256

108



okt.

22

222

246

90

243

99

nov.

23

145

253

57

280

111

dec.

24

101

261

39

246

94

1988. jan.

25

97

269

36

242

90

febr.

26

112

276

41

291

105

márc.

27

123

284

43

235

83

ápr.

28

247

292

85

295

101

máj.

29

327

300

109

327

109

jún.

30

414

307

135

297

97

júl.

31

572

315

182

303

96

aug.

32

624

323

193

302

94

szept.

33

542

331

164

325

98

okt.

34

304

338

90

333

98

nov.

35

154

346

45

298

86

dec.

36

127

354

36

309

87

1989. jan.

37

157

361

43

392

108

febr.

38

102

369

28

265

72

márc.

39

202

377

54

387

103

ápr.

40

309

385

80

369

96

1989. máj.

41

353

392

90

353

90

jún.

42

560

400

140

402

100

júl.

43

741

408

182

393

96

aug.

44

842

416

203

408

98

szept.

45

689

423

163

413

98

okt.

46

445

431

103

487

113

nov.

47

182

439

41

352

80

dec.

48

187

447

42

455

102


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei Az eladások elemzéséhez grafikusan is ábrázoltuk a vizsgált folyamatot (38. ábra).

38. ábra - A számítások eredménye trend és szezon esetében

Látható, hogy erős szezonális hatás érvényesül, ennek amplitúdója („kilengése”) nővekvő, és emellett fellép trendhatás is. Az ábrába már berajzoltuk a lineárisnak feltételezett trendfüggvény egyenesét, értékei a táblázatban is megtalálhatók (trend jelű oszlop). A lineáris regresszió paraméterei: A = 75,47 és B = 7,73. Válasszuk a multiplikatív modellt! (Ezt az indokolja, hogy a szezonalítás amplitúdója a trendértékkel arányosan növekszik. Ha azonos mértékű lenne, akkor additív modellt választottunk volna.) A komponensek összefüggése szerint: Xi = TiSiRi Ha minden megfigyelt értéket elosztunk a megfelelő trendértékkel, akkor: Yi = (TiSiRi)/Ti = SiRi Természetes a feltételezés, hogy minden megfigyelt évben azonos hónapot (például: január) tekintve a szezonkomponens értéke ugyanaz: S1 = S13 = S25 = S37 = Sjan. Ezért, ha a januári szezonkomponensek átlagát vesszük: Sjan = (R1 + R13 + R25 + R37)/4 A szezonkomponenseket, mivel a trendtől való eltérés arányát fejezik ki, szezonindexeknek is szokás hívni, és százalékosan megadni. Másrészről a véletlen ingadozások átlaga 1 lesz, így tehát előállítható az átlagos januári szezonigadozás. Sajnos ezek összege várhatóan nem lesz 4 · 12 · 100 = 1200 (ami feltételezhető volna), ezért a szezonindexeket arányosan korrigáljuk, hogy ez teljesüljön. Ezeket a számításokat tartalmazza a táblázat:

40. táblázat - A korrigált szezonális index kiszámítása Hónap

’86

’87

’88

’89

Átlag

Korrigált szezonális index

Jan.

66

34

36

43

40

40

Febr.

28

35

41

58

38

39

Márc.

43

49

54

62

52

52



Ápr.

74

80

85

89

83

84

Máj.

90

94

103

109

998

100

Jún.

126

135

140

147

138

139

Júl.

182

182

190

195

186

189

Aug.

193

203

204

211

204

206

Szept.

163

164

165

180

135

167

Okt.

89

90

90

103

90

91

Nov.

41

45

57

57

51

52

Dec.

36

39

42

55

41

41

1183

1200

Összes en

Ezt követően az előrejelzés már egyszerű: kiszámítjuk a trend értékét és megszorozzuk a korrigált szezonindexekkel:

41. táblázat - Az elorejelzés megállapítása Hónap

Számított trend

Szezonindex

Előrejelzés

1990. jan.

454

40

182

febr.

462

39

180

márc.

470

52

244

ápr.

477

84

401

máj.

485

100

485

1990. jún.

493

139

685

júl.

501

189

946

aug.

508

206

1047

szept.

516

167

862

okt.

524

91

477

nov.

532

52

276

dec.

539

41

221


5. Az információfeldolgozás módszerei, eszközei A 39. ábra a becslés eredményét szemlélteti. (A tengelyen szereplő betűk jelentése: a = eredeti adat, b = becslés.)

39. ábra - Az általános feladat megoldása


Irodalom Data Collection in Context Ackroyd, S. Hughes, J. Longman PublLondon a New York 1992 A társadalomtudományi kutatás gyakorlata Babbies, E. Balassi KiadóBudapest 1995 Multivariate Analysemethoden Backhaus, K. Erichson, B. Plinke, W. Weiber, R. SpringerBerlin 1986 Personality and Interpersonal Behavior Bales, R. F. Holt, Rinehart a WintsonNew York 1970. Interaction Process Analysis – Cambridge Bales, R. F. -- 1951 Marketing Bauer, A. Berács, J. Aula KiadóBudapest 1992 Doing your Research Project: A Guide for First-Time Researcher in Education and Social Science Bell, J. Buckingham a Philadepphia: Open University Press 1993 Piackutatás a gyakorlatban Bércziné, Juhos J. CO-NEX Könyvkiadó Marktforschung Berekoven, L. (Eckert W.) Ellenrieder P. GablerWiesbaden 1991 Content Analysis in Communication Research Berelson, B. Addison-WesleyReading, MA 1971 Marketing 1. Berndt, H. Springer VerlagBerlin 1990 Jövőkutatás, előrejelzés a gyakorlatban Besenyei, L. Gidai, E. Nováky, E. KJKBudapest 1977 Kérdés-Kérdőív-Megkérdezés a piackutatás gyakorlatában Blaskovits, L. KJKBudapest 1975 Kereskedelmi egységek és kisszervezetek piackutató munkája Blaskovits, L. Marketing piackutatás 3. számBudapest 1983 Beyond the two disciplines of scientific psychology Cronbach, L. J. American Psychologist 1975, February Handbook of Qualitative Research. Thousand Oaks: Sage Denzin, N. K. Lincoln, Y. S. (eds.) 1994 Piackutatás a gyakorlatban Eibel, K. RAABE A Kft. vezető kézikönyve 1995 Paradigms and fairy tales Ford, J. Routledge KeganLondon: 1975 A számítógépes adatelemzés statisztikai módszerei Füstös, L. Kovács, E. Tankönyvkiadó 1989 The Discovery of Grounded Theory Glaser, B. Strauss, A. Aldine Publ. CoChicago: 1967 Döntés-előkészítés a marketingben Green, P. E. Tull, D. S. KJKBudapest 1982 Another attitude on multi attribute theories Grunert, K. G. -Dordrecht 1989 A Means-End Chain Model based on Consumer Categorisation Processes Gutman, J. Journal of Marketing 1982. Qualitative came of age in ’95 Harris, M. L. Quirk’s Marketing Research Article 1995 The art and science of effective qualitative interviews Henderson, N. R. Quirk’s Marketing Research Review 1998 Piackutatás Hoffman, M. Kozák, Á. Veres, Z. (szerk.) MűszakiBudapest 2000 Modern marketing Hoffmann, I.-né Molnár, L. Universitas KiadóBudapest 1990 A magyar háztartások gazdálkodási modellje Hoffmann, I-né KJKBudapest 1977


Irodalom

A lakosság egyes rétegeinek reklámmal szembeni attitűdjei. I. kötet Hoffmann, I.-né MKKE piackutató és piacszervezési tanszék, kéziratBudapest 1987 Content Analysis for the Social Sciences and Humanities Holsti, O. R. MA. Addison-WesleyReading Statisztika II. Hunyadi, L. Mundruczó, Gy. Vita, L. AulaBudapest 1992 Markt- und Absatzprognosen für Marketingentscheidungen Hüttner, M. C. H. Beck’scheMünchen 1989 A brief introduction to personal construct theory Kelly, G. A. Academic PressLondon: 1970 The Psychology of Personal Constructs Kelly, G. A. NortonNew York 1955 Szegmentációs módszerek a marketingmenedzsmentben Komáromi, N. PhD értekezés, GATEGödöllő 1998 Jövőkutatás és gazdasági előrejelzés Korán, I. KJKBudapest 1972 Marketing management Kotler, P. Műszaki Kiadó 1991 Általános statisztika Köves, P. Párniczky, G. KJK 1973 A tartalomelemzés módszertanának alapjai Krippendorf, K. BudapestBalassi Kiadó 1995 Validity in Content Analysis Krippendorf, K. CampusFrankfurt 1980 Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research Krueger, R. A. Sage Publ 1994 Analyzing a Reporting Focus Group Results Krueger, R. A. Sage Publ 1997 Personal Influence Lazarsfeld, P. The Free PressGlencoe, Illinois: 1955 Market Research and Analysis Lehmann, D. R. Irwin, Homewood 1985 Agrármarketing Lehota, J. Tomcsányi, P. BudapestMezőgazdasági Kiadó 1994 Naturalistic Inquiry Lincoln, Y. S. Guba, E. G. Sage Publication Inc 1985 Forecasting Methods for Management Makridakis, S. Wheelwright, S. John Wiley et SonsNew York 1989 Marketing Forschung und Käuferverhalten Meffert, H. GablerWiesbaden 1992 A vevő magatartás változása a bevásárlóközpontok megjelenésének tükrében Megyeri, A. Gyenge, B. TDK dolgozat, SZIE GTKGödöllő 2000 Qualitative Data Analysis Miles, M. B. Huberman, A. M. An Expanded Sourcebook. Sage Publ 1994 Consumption as the Vanguard of History Miller, D. RoutledgeLondon and New York: 1995 Piacanalízis, Piackutatás I. Molnár, L. et. al. Nemzeti Tankönyvkiadó 1995 Focus Groups as Qualitative Research Morgan, D. L. Sage Publ 1997 Számoktól a tényekig Moroney, M. J. GondolatBudapest 1970 Republic of Signs. Chicago Norton, A. The University Press of Chicago 1993 Business Forecasting for Management Pecar, B. McGraw-HillLondon 1994 Filozófiai írásai Polányi, Mihály Atlantisz Kiadó 1992 Laddering Theory, Method, Analysis and Interpretation Reynolds, K Gutman, J. B. Journal of Advertising Research 1988


Irodalom

The Non-Directive Method as a Technique for Social Resarch Rogers, C. R. American Journal of Social Psychology 1945 Marketing-piac és reklámkutatás Sándorné, Szennyessy J. 1991 A piackutatás kézikönyve Sándorné, Szennyessy J. -KJK 1978 A piackutatás gyakorlata Scipione, P. Springer Hungarica 1994 Qualitative Analysis for Social Scientist Strauss, A. Cambridge University Press 1987 Basics of Qualitative Research Strauss, A. Corbin, J. Sage PublLondon: 1998 Marketingkutatás-Piackutatás Szabó, L. OMIKBudapest 1984 Conjoint analízis alkalmazása a piackutatásban Szilágyi, Á. Vanczák, E. TDK dolgozat. GATEGödöllő 1998 The Focus Group: A Strategic Guide to Organizing, Conducting and Analyzing the Focus Group Interview Templeton, J. F. Probus Pub Co 1994 Az élelmiszer-gazdasági marketing alapjai Tomcsányi, P. Mezőgazdasági KiadóBudapest 1988 Idősorok analízise Tusnádi, G. Ziermann, M. MűszakiBudapest 1986 Az ember, a világ és az értékek világa Váriné, Szilágyi Ibolya GondolatBudapest 1987 Marketingkutatás „light” Veres, Z. (szerk.) KKFBudapest 1998 Computer Programs for Qualitative Data Analysis Weitzman, E. A. és Miles, M. B. Thousand Oaks: Sage 1995 Qualitative Research Demands a Scientific Approach Wilson, M. P. Quirk’s Marketing Research Article 1994 Das Interview in der Psychologie Wittkowski, J. 1994


Lehota, József. Created by XMLmind XSL-FO Converter

Recommend Documents