Marketingový průzkum semestrální práce z předmětu
Matematika a byznys
Jméno a příjmení: Osobní číslo: E-mail: Datum odevzdání:
Milan Mrázek A09B0009P
[email protected] 15.6.2010
Marketingový průzkum Marketingový průzkum je v dnešní době jedním z důležitých nástrojů pro manažery nebo vedoucí pracovníky, kteří při rozhodování potřebují informace o tom, jak bude nový produkt nebo služba na trhu přijata zákazníky nebo zda se třeba vůbec vyplatí do nich investovat. Náklady na spuštění se dají docela dobře spočítat u stolu, ale jaká bude reakce zákazníků, to se dá jen těžko od stolu předpovědět. Stejně tak vývoj zákazníkových preferencí se může různě v čase měnit. Co se bude prodávat dobře tenhle rok, může být za rok nahrazeno něčím jiným a kdo tenhle možný vývoj opomine, přijde v nejlepším případě jen o potenciální zisk. Marketingový průzkum umožňuje získat data, po jejichž zanalyzování a následném vyvození faktů se dají různé trendy či dopady odhalit. A na základě toho pak učinit rozhodnutí, jakým směrem se ubírat.
Marketingový průzkum vs. průzkum trhu Oba pojmy pochází z anglických termínů Marketing research (Marketingový průzkum) a Market research (Průzkum trhu). Ač jsou často zaměňovány, v původním významu má pojem Marketingový průzkum širší význam a jedním z marketingových procesů, které zahrnuje je právě průzkum trhu, který se zabývá pouze trhem a zákazníky.
Cena marketingového průzkumu Informace, které průzkum poskytne odrážejí cenu průzkumu. Samozřejmě záleží na přesnosti informací, pokud informace, které průzkum přinese nebudou přesné těžko na základě nich rozhodnout. Dalším důležitým faktorem je míra nejistoty, která existuje bez těchto informací, k čemu takový průzkum, když vlastně dost dobře můžeme rozhodnout i bez něj? Co je důležité brát v potaz je také reakce konkurence na rozhodnutí činěné právě na základě průzkumu. Za jak dlouho bude konkurence schopna nová opatření okopírovat? A samozřejmě samotná cena a čas, který bude samotné provedení výzkumu stát.
Průběh marketingového průzkumu Je-li tedy potřeba provést marketingový průzkum a jeho cena je vyhodnocena jako přiměřená, nejčastější kroky při jeho vyhotovování jsou tyto: 1, Definování problému 2, Zvolení typu průzkumu 3, Zvolení dat a zdrojů 4, Určení způsobů sběru dat 5, Určení vzorku a velikosti 6, Sběr dat 7, Analýza a interpretace
8, Zhotovení zprávy
Definování problému Problém, který chce management vyřešit by měl být formulován ve formě otázek, na které má průzkum dát odpovědi a tyto odpovědi pak může management brát při rozhodování v potaz. Úskalí formulace může čnít v přílišné konkrétnosti zadání a naopak. Oba tyto extrémy si můžeme představit následovně. Budu-li chtít zavést novou službu za 300 korun a mým zadáním bude zjistit vše o potenciálních zákaznících této služby, bude to příliš nekonkrétní zadání. Naopak příliš konkrétní bude zadání zjistit, zda jsou mí zákaznicí ochotni zaplatit za novou službu 300 korun a zda mi výnosy z této služby za první rok pokryjí náklady na zavedení služby. Je vhodné postupovat zpětně. Předpokládat, že jsem se pro danou službu rozhodl a zpětně přidávat otázky. Pokud se rozhodnu pro zavedení nové služby, tak 1, kolik a kteří mí zákazníci by o tuto službu měli zájem? 2, kolik by za ni byli ochotni zaplatit? Na základě toho si stanovit jednotlivé cíle výzkumu. Určit mé stálé zákazníky, kteří o tuto službu budou mít zájem, kolik jich je a kolik budou ochotni zaplatit, kolik nových zákazníků mohu touto službou získat? Jaké mi tato služba nabídne příležitosti nabízet služby s touto službou spojené a jaký bude mít dopad na veřejném povědomí o společnosti. Marketingové průzkumy samozřejmě nemusí být takto konkrétní, ale mohou mít jiné cíle, podle kterých se dělí na následující typy.
Typy průzkumů Marketingové průzkumy se člení do těchto tří kategorií: Exploratorní Deskriptivní Kauzální Tyto typy jsou určeny podle cílů jednotlivých průzkumů, není tomu tak, že se vždy musí průzkum držet striktně jednoho z těchto cílů. Exploratorní - jde o průzkum, který se snaží o přesnější vymezení problému samotného, poskytuje spíše náhled na situaci než nějaké konkrétní závěry. K dispozici je zpravidla málo informací a tak pokud jde o nějakou anketu mezi lidmi, není zde snaha o dosažení reprezentativního vzorku, ale o dotazování lidí, kteří disponují znalostmi v dané oblasti. Účelem tohoto průzkumu není testování hypotéz ale spíše nalezení vztahů mezi proměnnými. Deskriptivní - je více konkrétní a jde většinou o popsání potenciálních zákazníků jednotlivých produktů, jejich počty, předpovědi poptávek po produktu. Narozdíl od exploratorního produktu se při tomto typu průzkumu přesně definují otázky, dotazovaní lidé, místa a všechny potřebné charakteristiky vzorků než se začne se sběrem dat.
Kauzální - je takový průzkum, který hledá vztahy mezi jednotlivými proměnnými. Pokud třeba budu uvažovat o navýšení poboček nabízejících mé služby, bude mne zajímat jaký je vztah mezi tržbami a počtem poboček v mém odvětví.
Data a zdroje Existují dva typy dat, ze kterých můžeme čerpat informace v rámci výzkumů. Sekundární data – jsou taková data, která jsou již k dispozici a souvisí s daným problémem. Pokud taková data existují, může být vhodnější použít právě ta než sbírat nová v terénu. Sekundární data mohou být vnitřní data firmy jako jsou příjmy z prodejů nebo údaje o firemních zákaznících či externí data, která byla někým již publikována. Externím zdrojem může být také sčítání lidu. Sekundární data jsou výhodná z hlediska nižších nákladů na jejich sběr, nevýhodou může být, že se nemusí zcela pokrývat zadání a ověření jejich přesnosti může být komplikované. Dalším rizikem je, že sekundární data mohou být několikrát přebraná a tím se zvyšuje pravděpodobnost chyb v datech. Při využívání sekundárních dat je tedy důležité zjistit přesnost a případné chyby, zda jsou ještě aktuální a metody jimiž byla získána. Primární data – jsou získána buď pozorováním nebo formou otázek, ústní nebo písemnou formou. Ať již pozoruje osoba nebo je záznam pozorování proveden mechanicky, je to pomalejší a náročnější proces. Ne všechny informace mohou být pozorovatelné. Získávání informací formou individuálních interview může být zavádějící, dotazovaní lidé mohou být ovlivněni osobou, která vede interview. Tomu se dá předejít formou dotazníků.
Sestavování dotazníků Při zvolení formy písemných dotazníků je nejdůležitější fází jejich správné sestavení a než je proveden samotný průzkum, měl by se provést test a cvičně vyhodnotit výsledky a případně poupravit zadání. Otázky by měly být formulovány srozumitelně, pokud možno co nejjednodušeji. Neměly by být hypotetické - co by kdyby? Kolonka „jinak“ nebo „jiný“ by neměla chybět. Aby bylo umožněno odpovědět i jinak než nabízenou odpovědí.
Měření a škály Měření je proces, kdy jednotlivým charakteristikám přiřazujeme číslo či symbol podle předem daných pravidel. Výsledky měření se vyjadřují číselnými hodnotami měřicí stupnice, tzv. škály. Škálou jsou vymezeny všechny možné hodnoty, které měřená veličina může nabývat.
Typy škál jsou následující: Nominální – čísla se používají jenom jako identifikátory. Např. pohlaví 1,2. Objekty takto hodnocené musí být buď stejné nebo rozdílné. Čísla je klasifikují do jednotlivých tříd. Ordinální – čísla určují pořadí. Objekty jde tedy nejen rozlišit ale také seřadit. Intervalová - navíc umožňuje stanovit vzdálenost mezi hodnotami měřené veličiny. Intervalová škála má definovánu jednotku měření, nemá však jednoznačně stanovenu nulu. Dovoluje počítat s rozdíly naměřených hodnot, nikoliv s jejich podíly. Podílová škála - zachovává nejen intervaly mezi hodnotami, ale také podíly hodnot, nula je stanovena absolutně a jednoznačně. Veličinám měřeným v podílových škálách se říká také kardinální veličiny (např. rozměry, objem a hmotnost těles). Veličiny měřené intervalovou nebo podílovou škálou se nazývají metrické (většinou jsou spojité), veličiny měřené nominální a ordinální škálou používají techniky odvozené pro veličiny diskrétní.
Validnost a spolehlivost měření Validnost - je měřeno to, co jsme opravdu zamýšleli měřit. Reliabilita - při opakované aplikaci dává shodné výsledky, pokud se ovšem stav sledovaného objektu nezměnil. Měření může být spolehlivé, ale nemusí být validní. Pokud je validní je pak i spolehlivé. Pokud není spolehlivé, nemůže být validní.
Měření postojů Postoje představují mentální stavy, na základě kterých lidé vytvářejí struktury způsobu, kterým vnímají své okolí a který řídí to, jak na něj reagují. Lze tedy říci, že pokud známe postoj dotyčného k nějakému objektu, jsme také schopni předvídat jeho reakci na daný objekt. Postoje jako takové se v čase příliš neliší a obsahují tyto složky: Poznávací (kognitivní) – názory a myšlenky osoby o předmětu postoje Citovou (afektivní, emocionální) – cit osoby k předmětu postoje (emocionální reakce) Konativní (behaviorální) – sklon k jednání či chování ve vztahu k předmětu postoje
Postoj k výrobku jako takový v marketingu naznačuje kladnou či zápornou orientaci na výrobek. Pokud budou známy postoje potencionálního zákazníka, dá se tohoto poznatku využít. Méně sebevědomý, nejistý zákazník se bude dát snadněji přesvědčit, také málo zaujatý zákazník ještě není ztracený zákazník. Snadněji se dá také přesvědčit zákazníka, pokud jsou jeho postoje k výrobku zaujaté pouze na základě domněnek, horší to potom bude jde-li o emocionálně zakotvený postoj. K měření postojů se používají následující metody: “Equal appearing interval scaling” – je vybráno co nejvíce výroků na dané téma. Skupina lidí je oznámkuje jak moc s jednotlivými výroky souhlasí. Výroky jsou pak seřazeny podle hodnoty mediánu a vybírány podle rozdílu dolního a horního kvartilu. Likert metoda – je uvedeno tvrzení a respondent má na výběr z následujících možností: souhlasím, spíše souhlasím, spíše nesouhlasím, nesouhlasím. Pokud je součástí výběru i neurčitá odpověď, potom jde o lichou stupnici, která nenutí respondenta přiklonit se k jednoznačné odpovědi. Příkladem tvrzení může být: Často dám na názor svého okolí. Významový (sémantický) diferenciál – jde o metodu kdy proti sobě stojí dva póly. Na jednom může být: „Přemýšlím o své budoucnosti“. Na druhém „O budoucnosti nepřemýšlím“. Mezi těmito výroky je pak sedm volných polí a respondent zaškrtnutím jednoho z nich určí ke kterému pólu se přiklání. Stapel Scale – Je podobný sémantickému s rozdílem že je použit pouze jeden výrok. a na výběr je z 1-5 kladných a 1-5 záporných hodnocení. Respondent tedy zakroužkuje číslo a vyjádří jak moc s výrokem souhlasí popř. nesouhlasí. Q-sort technique – je technika, kdy je vybíráno z několika výroků či charakteristik a respondent z nich vytváří hromádky, nejprve dvě - s kterými souhlasí a s kterými ne a postupně vytvoří jakýsi histogram, vlevo s těmi, s kterými nejméně souhlasí a uprostřed jsou neutrální a čím více se blíží vpravo tím více jsou pro něj charakteristiky důležité nebo souhlasí s výroky.
Výběr vzorku Výběr vzorku lidí, kteří budou reprezentovat celou populaci je klíčový. Vyšší počet respondentů nemusí nutně znamenat výsledek více odpovídající realitě. V roce 1936 probíhala prezidentská předvolební kampaň, ve které kandidovali Franklin D. Roosevelt a Alf Landon. Časopis Literary Digest rozeslal 10,000,000 dotazníků a vybíral adresáty z telefonních seznamů a registru řidičů, zpět dostal 2.3 miliony vyplněných dotazníků a předpověděl vítězství Landona s 55%, Roosevelt pak měl získat 41%. Skutečný výsledek byl však opačný 61% pro Roosevelta a 37% pro Landona. Druhý průzkum, který provedl George Gallup, čítal pouze 5,000 respondentů, zato předpověděl mýlku Digestu a za vítěze označil Roosevelta. Chyba Digestu byla právě při vybírání vzorku, který byl sice velmi početný, ale v době Deprese lidé vlastnící automobil nebo telefon reprezentovali
jen jednu, tu majetnější vrstvu obyvatelstva. Gallupovi se na mnohem menším vzorku povedlo zachytit celý průřez struktury obyvatelstva a dosáhl tak mnohem lepší reprezentace celkové populace. Rozlišujeme tedy dva typy výběrů: Náhodný výběr – Předpokladem je, že vybíráme z celé populace a všechny “jednotky“ z populace mají stejnou pravděpodobnost se do výběru dostat. Při průzkumu mezi studenty by to byla třeba databáze studentů. Zlaté stránky by reprezentovaly populaci lidí, kteří vlastní pevnou linku. Záměrný výběr - Kvótní výběr - vzorek není vybrán náhodně, ale cíleně kopíruje strukturu vybraných charakteristik populace jako např.: odpovídají věkové skupiny, dosažené vzdělání, výše příjmu..
Sběr dat Když je rozhodnuto o výběru vzorku, přichází na řadu samotný sběr dat. Mezi běžné techniky dnes patří dotazníky posílané poštou, telefonní rozhovory, či přímé dotazování na ulici. Osobní dotazování je z hlediska času i organizace velmi náročné, obzvláště pokud je požadováno zachycení populace napříč regiony. Také je nutné co nejvíce zestručnit otázky, protože nelze předpokládat, že lidé na ulici budou mít čas či náladu odpovídat na přehršel otázek. Forma telefonního rozhovoru je využívanější a z hlediska náročnosti výhodnější. Dá se předpokládat že téměř každý člověk dnes vlastní mobilní telefon a firmy mají velmi často čísla svých zákazníků ve své databázi a tak z ní mohou velmi snadno čerpat. Nevýhodou je, že nelze použít žádné vizuální materiály, všechno musí být popsáno verbálně. Další úskalí tvoří třeba seřazení faktorů podle respondentových preferencí. Ne každý si dokáže zapamatovat víc jak 5-6 faktorů. Forma dotazníků, které jsou lidem rozesílány poštou a následně odeslány zpět vylučují jakýkoliv vliv tazatele a jsou finančně méně náročné než přímé dotazování. Při přímém dotazování je však tazatel schopen nejasné otázky případně dovysvětlit, ale u dotazníků je respondent na vyplňování zcela sám. Proto musí být dotazník jednoznačně koncipován a otázky by měly být snadno pochopitelné. Je dobrým zvykem řadit otázky od těch jednodušších po ty složitější. Vyplní-li totiž respondent první otázku, je rozhodně vyšší pravděpodobnost, že vyplní i dotazník celý. Naopak pokud bude mít byť jen mírné potíže s odpovědí hned při prvních otázkách, může být od odpovídání zcela odrazen. Nový způsob sběru dat dnes nabízí internet. Jedná se o jakousi obdobu písemných dotazníků, které opět respondenti vyplňují sami. Nevýhodou je samozřejmě rozšířenost internetu, která nás omezuje jen na úzkou výběrovou skupinu. Ale elektronicky založené průzkumy mohou být vhodné např. při vnitrofiremních výzkumech, kde mají všichni
zaměstnanci přístup k síti. Existují také specializované agentury, které disponují tzv. internetovým panelem, tedy databází lidí, kteří vlastní připojení k internetu a jsou ochotni odpovídat. Takovéto agentury jsou pak schopné celý výzkum zrealizovat při poměrně nízkých nákladech.
Analýza dat Po zpracování dat do správného formátu může být mimo vyhodnocení výsledků a jejich znázornění do tabulek či grafů s nasbíranými daty dále nakládáno. Následující techniky jsou příklady využívání statistických metod při marketingových průzkumech.
Preferenční analýza (Conjoint analysis) Analýza sloužící pro určení, které proměnné charakterizující výrobky nebo služby nejvíce ovlivňují volbu produktu a které kombinace těchto proměnných jsou spotřebiteli nejvíce preferovány. Vzhled, cena, velikost... Umožňuje tedy například testovat návrhy nového výrobku, najít tu správnou kombinaci z možných alternativ obalů, jmen, ceny, atd. A najít tak zákazníky nejpreferovanější kombinaci výrobkových vlastností.
Testování hypotéz Při testování statistických hypotéz vždy formulujeme dvě hypotézy. Nulovou hypotézu, jejíž platnost předpokládáme a testujeme ji, a hypotézu alternativní. Volíme hladinu významnosti α (pravděpodobnost chyby I. druhu). Vypočítáme testovací kritérium a určíme kritický obor. Pokud se testovací kritérium nachází v kritickém oboru, podařilo se nám zamítnout nulovou hypotézu a přijímáme alternativní hypotézu. Při testování uvažujeme dva typy chyb: Chyba I. druhu - zamítneme nulovou hypotézu, přitom platí (hladina významnosti ) Chyba II. druhu – přijmeme nulovou hypotézu, když platí alternativní
Chi-square test Test dobré shody Nulová hypotéza: data pocházejí z daného rozdělení Alternativní hypotéza: data nepocházejí z daného rozdělení
Můžeme testovat hypotézu, že nasbíraná data mají charakter normálního rozdělení. Což je např. předpokladem pro test ANOVA.
Test o nezávislosti Nulová hypotéza: proměnné jsou nezávislé Alternativní hypotéza: proměnné jsou závislé Můžeme testovat hypotézu, zda jsou data, např. dvě proměnné z kontingenční tabulky nezávislé. Zda je prodej jednotlivých výrobků závislý na příjmech zákazníků... Počítají se teoretické četnosti, za pomoci nich testové kritérium, které se porovnává s kritickou hodnotou na hladině významnosti při počtu stupňů volnosti. Při testovém kritériu větším než kritická hodnota se hypotéza zamítá a přijímá alternativa.
ANOVA Test který porovnání střední hodnoty více výběrů. Nulová hypotéza: Střední hodnoty jednotlivých výběrů jsou shodné Alternativní hypotéza: Alespoň dvě střední hodnoty výběrů se liší Tento test může být použitý např. při porovnávání tržeb, prodejů jednotlivých firemních poboček. Nebo při zjišťování zda vybrané charakteristiky produktu jako např. cena, kvalita či vzhled jsou pro zákazníky stejně důležité nebo by bylo vhodnější se zaměřit třeba jen na dva tyto aspekty při propagování produktu.
Diskriminační analýza Je další vícerozměrnou statistickou metodou, která slouží k zařazení objektů, tedy např. zákazníků do jednotlivých skupin a identifikování proměnných, podle kterých je tak učiněno. Dá se tedy např. zjistit jak se zákazníci té či oné značky od sebe liší.
Faktorová analýza Faktorová analýza se snaží redukci velké množiny proměnných na menší množinu faktorů. Např. může dojít k redukci proměnných věk, pohlaví, stav na jednu proměnnou demografická charakteristika. Takováto redukce má za následek rychlejší zpracování i orientaci datech, ale i odhalení vztahů mezi jednotlivými proměnnými.
Shlukování (shluková analýza) Cluster analysis Je proces seskupování dat do tříd (shluků). Shluk obsahuje data s velkou podobností. Naopak data z jiných shluků jsou si nepodobná. Jde tedy o jakési roztřídění objektů. Tedy například respondenti, kteří jsou si podobní budou patřit do jedné skupiny (clusteru). Tyto clustery potom umožňují podrobnější zkoumání jednotlivých skupin zákazníků.
Zpráva Závěrečná zpráva by měla obsahovat předmět průzkumu a cíle výzkumu. Shrnuté dosažené relevantní poznatky o předmětu a to jak v grafické tak textové formě. Zpráva také obsahuje objektivní interpretaci a doporučení pro zadavatele na základě získaných výsledků. Celkové výsledky ve formě tabulek jsou pak jako příloha k samotné zprávě.
Závěr Marketingový průzkum sám o sobě nepřináší rozhodnutí jako takové, ani 100% negarantuje společnosti úspěchy na marketingovém poli. Ale pokud je správně proveden a analyticky zpracován může pomoct zredukovat nejistotu na straně osoby, která o daném problému rozhoduje. Případně může poskytnout náhled na daný problém a odhalit souvislosti a příčiny jednotlivých situací.
Zdroje: Kotler, Keller – Marketing Management Marketing Insights from A to Z http://www.marketresearchworld.net Why the 1936 Literary Digest Poll Failed, Peverill Squire
