2012
Marketingový výzkum
MARKETING II
Ludvík Čichovský
Marketingový výzkum RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA
[email protected] VŠEM 2012
Literatura: •
Čichovský L. (2010): Marketingový výzkum, VŠEM (vybrané kapitoly)
Čichovský L. (2010): Prezentace „ Marketingový výzkum“ na www.vsem.cz (v celém rozsahu)
Struktura výuky:
dvě výuková soustředění: 1.den (3 hodiny přednáška + řešení případových studií) 2 den (6 hodin přednáška +řešení případových studií + 1 hodina kulatý diskusní stůl ) Konzultace (dle dohody) Samostudium literatury
Ověření znalostí:
- Zkušební test 20 otázek (volba z 5 moţných odpovědí u kaţdé otázky) - Vzor testu: 1/ v učebnici, 2/ pod anotací předmětu na www.vsem.cz - Státní zkouška z oborového základu marketing -Testové a odpovídací otázky
Co studiem marketingového výzkumu získáte? 1. Kompetence pro efektivní rozhodovací proces Monitoring
Reporting
Benchmarking Jak se správně rozhodnout?
Získání informací pro rozhodnutí
Controlling Rozhodovací varianty Rozhodnutí
Monitoring po rozhodnutí Posttest efektivity rozhodnutí
Pretest Korekce rozhodnutí
Co studiem marketingového výzkumu získáte? 2. Kompetence k řízení aktivit, činností a procesů s využitím „kauzální smyčky“ Příčina
Jev (situace)
Důsledek
Následek Marketingový výzkum umí odhalit a identifikovat …..
Co studiem marketingového výzkumu získáte? 3. Kompetence pracovat s primárními a sekundárními manažerskými a marketingovými informacemi a daty Monitorování situace Deskriptivní popis
Odhalení kauzální smyčky: příčina- jev, důsledek -následek
Vyhodnocení
Sestavení koncepce
Práce s trendy
Identifikace závislostí a souvislostí
Co studiem marketingového výzkumu získáte? Stavová analýza jevu
4.Získání marketingové schopnosti,dovednosti a kompetence v marketing managementu
Stavový analýza prostředí
Jak správně řídit marketing ?
Práce s marketingovými dokumenty
Sestavování a plánů a projektů Práce s výsledky marketingového výzkumu
Efektivní marketingové řízení
Co studiem marketingového výzkumu získáte? 5. Kompetenci hodnotit efektivitu a 3U (úspornost, účinnost a účelnost) marketingových investic a výstupů marketingových procesů Reklamy, Public Relation, Reputace, Propagace, Corporate image (identity) výrobkových medií, krizové komunikace, sponzoringu, lobbyngu, CRM a vztahů se subjekty a prostředími aj.
Co studiem marketingového výzkumu získáte? 6. Kompetenci podle ISO 9000 a 9001 sledovat kvalitu vyrobených produktů a služeb metrikou spokojenosti zákazníka uživatele a spotřebitele Spokojenost s Certifikát kvality kvalitou ?? podle
ISO 9000 a 9001
Dotazování ve formátu marketingového výzkumu
BLOK č.1
• Marketingová filosofie reflektuje a zohledňuje tvorbu hodnot v prostředích
Marketingový výzkum -nástroj řízení Value managementu Producenti hodnot jako součást globálních sítí tvorby hodnot ( Value) V globalizovaném konkurenčním prostředí působí subjekty: C, A, E, B, S, L, M - existuje jejich výměna hodnot - i komunikace typu nXmY (př.B2C,B2B aj.) - existují mezi nimi vztahy typu XRM, XVRM, ITXVRM (př.CRM,CVRM,ITCVRM)
Změna filosofie marketingu - Marketingová filosofie tvorby hodnot pro předem určené adresné trhy nahradila v roce 1992 koncepty: výrobní, výrobkové, distribuční, marketingové a marketingově sociální pro tvorbu a distribuci hodnot
Marketingový výzkum – nástroj řízení Value managementu Marketingová filosofie jako metodologie řízení firmy s vyuţitím marketingových a jiných nástrojů Prosperita Konkurenceschopnost Inovace Marketing • Marketingová filosofie jako nástroj integrace producentů hodnot do osy prosperity:
Projektování -nástroj řízení Value managementu Kaţdá činnost firmy je projektována v reţimu systému Log Frame (logických rámců), jsou stanoveny: záměry (controllingové vize), Projekt konkretizovány do cílů, strategii jejich dosaţení, realizační procesy, podmínky jejich uskutečnění, pojmenována rizika a jejich ošetření.
Procesní pojetí marketingu Proces (vstupy, transformace,výstupy)
Každý proces je controllingově řízen:
Marketingové procesy • Hlavní marketingové procesy: • • • •
Proces transakčního marketingu Proces relačního marketingu Proces inovačního a inovativního marketingu Proces marketingu konkurence a konkurenceschopnosti • Proces marketingového výzkumu • Proces marketing managementu • Někdy proces marketingového controllingu
Řízení marketingových procesů Řízení procesních zdrojů s vyuţitím ekonomických nástrojů a IT technologií Řízení sumárního procesního výkonu a výstupů producenta s vyuţitím controllingu Řízení optimalizace výkonnosti producenta pro majitele, zákazníky, zaměstnance … s vyuţitím ekonomických nástrojů
Nástroje řízení Value managementu Řízení prosperity producenta Řízení prvků osy prosperity (Marketing – inovace – konkurenceschopnost –vysoká prosperita Řízení cílů producenta s vyuţitím marketingové filosofie tvorby hodnot a nástroje tedy marketingového výzkumu
Stavové analýzy (pozitioning) producenta hodnot • Na začátku jsou vţdy stavové analýzy hodnotící pozici producenta v čase a prostoru, které realizuje marketingový útvar producenta (in hause) nebo outsourcingově auditorská nebo marketingová externí firma -
Teprve po realizaci stavových analýz, které ukáţí :
- 1/ charakteristiku prostředí a - 2/ současnou pozici (pozitioning) producenta hodnot v prostředí lze stanovovat cíle, plánovat a projektovat
Charakteristika prostředí, ve kterém se realizuje produkce hodnot Marketingové nástroje mají systematicky v časoprostorových řezech identifikovat a pojmenovat charakteristiky prostředí, kde se realizuje produkce hodnot pro trţní adresnou spotřebu
Prostředí vytváří: totiţ rámec, limitní podmínky, predikuje své změny, určuje rizika a nabízí systémy jak je ošetřit při tvorbě hodnot
Poznatelnost produkčního prostředí • Poznatelnost prostředí umoţňuje: • a/ určit pozici producenta firmy (pozitioning) v prostředí v čase a prostoru • b/ predikovat moţnosti reakce producenta na vlivy prostředí při produkci hodnot • c/ predikovat míru rizika, míru nejistoty a míru chybovosti producenta hodnot
Rozměr prostředí a marketingové prostředí • • • • • • • •
Globální prostředí EU ČR Kraj Region /Klastr Tuzemský obchod Město Lokalita producenta
Zahraniční
Vzdálené prostředí
Tuzemské
Marketingové prostředí
Blízké prostředí
Vzdálené prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM • Vzdálené prostředí (ČR, EU, Globální) - demografické – De, (DeVRM) - ekologické/environmentální -En Porterovské - sociální -So pojetí - ekonomické/globálně konkurenční- Ca - legislativní -Ju - kulturní - Cu - vzdělanostní/výzkumné/inovační - In - informační - IT - zdroje a jejich disponobilita - Sou - transformace a změny ve vzdáleném prostředí -Cha
Blízké prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM • • • •
Zákazníci/kupující/uţivatelé/spotřebitelé (C) Dodavatelé (S) zdrojů a energií Prostředníci (P) (X)VRM Prodejci a přímí distributoři (D) Např. prostředí CVRM • Veřejnost (PR) • Konkurenční producenti (B)- komoditní, odvětvová a regionální konkurence
• Porterovo pojetí konkurenčních sil (C,D,B,substituenti, nová konkurence
Blízké prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM • Finanční instituce a dodavatelé finančních sluţeb (F) • Informační technologie a informace (IT) • Inovační centra a centra výzkumu (IC) • Vzdělávací centra celoţivotního vzdělávání podle Sorbonské deklarace - KM • Marketingová informační centra (MR) • Transformace a změny v blízkém Pojetí roku 2008 prostředí (TCh)
Marketingové výstupy stavových analýz vzdáleného okolí • Marketingová studie STEEP (sociální, technologické, ekologické, ekonomické a politické prostředí) • Marketingová studie Prosperita (vzdělanostní, výzkumné, inovační, transformační a marketingové prostředí) s výstupy integrujícími se do osy prosperity tj: marketing – inovace akceptovatelné trhem – inovační technologie – vyšší konkurenceschopnost – vyšší prosperita) • Studie dotačních a operačních programů EU a ČR na podporu tvorby hodnot ( operační programy, konvergence, postupy a podmínky uchopení programu v ČR a EU)
• Studie globální konkurenceschopnosti ( jen u MNC)
Marketingové výstupy stavových analýz blízkého okolí • Marketingová studie SWOT ( silné stránky = konkurenční výhody, slabé stránky= konkurenční nevýhody,příleţitosti pro produkci hodnot, rizika a jejich ošetření) • Studie konkurence a konkurenceschopnosti (komoditní, odvětvová produktová a producentská konkurence, konkurenční síly:stávající konkurence, dodavatelů, odběratelů, substitucí, nové konkurence, zdrojů financí a finančních nástrojů, zdrojů informací, zdrojů surovin a energií, konkurenční výhody producentů a produktů) • Studie producentské energetizace ( vzdělanostní, učící se organizace, energetizace lidí, firemní kultura, politiky, strategie a taktiky, motivační programy a benefity aj.
Matice závaţnost/výkonnost Výkonnost 1 5
3 nízká Posílit pozici
5 vysoká Udrţet pozici
3 Nevýznamné Závaţnost
1
Zváţit úsilí
Matice
příleţitostí Pravděpodobnost úspěchu (%)
100 vysoká
5
3
nízká 0 Příleţitost
Výborná příleţitost Málo atraktivní příleţitost
50
0 Obtíţně realizovatelná příleţitost Nevýznamná příleţitost
Matice ohroţení Pravděpodobnost výskytu 100 vysoká
0
50
5 Výrazná Výrazná hrozba hrozba
Hrozba těţko uskutečnitelná
3 Hrozba s malou důleţitostí Nízká závaţnost
1
Nezávaţná hrozba
BLOK č.2
• Smysl a proces marketingového výzkumu
Obsah bloku • Smysl a proces marketingového výzkumu: Okruh specifikuje moţnosti spojené s vyuţitím marketingového výzkumu pro potřeby marketingového rozhodování. Seznamuje s hlavními typy marketingového výzkumu, tj. s exploračním, deskriptivním a kauzálním výzkumem. Ukazuje směry, ve kterých se mohou upřesňovat cíle marketingového výzkumu.
Hlavní procesy u producenta hodnot • Proces řízení • Proces strategického marketingu • Proces taktického (operativního) marketingu • Proces plánování a projektování • Proces informační a workflow • Proces controllingu • Proces výrobně realizační • Proces marketingově obchodní • Proces inovační
Synergické efekty
Marketingové procesy v systému producenta hodnot Strategický marketing: - Proces marketingového výzkumu - Proces marketing managementu - Proces marketingového controllingu Taktický marketing: - Proces marketingového průzkumu Synergické - Proces transakčního marketingu efekty - Proces relačního marketingu - Proces inovačního a inovativního marketingu - Proces marketingu konkurence a konkurenceschopnosti - Proces marketing managementu - Proces marketingového controllingu
Proces marketingového výzkumu (I.) • Výstup - Strategický podkladový materiál pro: • strategické řízení a rozhodování producenta hodnot v rámci marketingové filosofie tvorby hodnot pro adresné trhy - Specifikaci vize a záměrů • Stanovení konkrétního cíle • Plánování
Proces marketingového výzkumu (II.) • Projekty na dosažení cílů v reţimu Log Frame • Určení strategie a taktiky realizace projektů • Formátování procesů a činnosti v rámci realizace projektů • Controlling • Risk management a ošetření rizik, (jistota x nejistota) • Change management (řízení změny
Marketingový výzkum nebo průzkum ? • Marketingový výzkum patří jako proces marketingového rozhodování při řízené produkci hodnot do strategického marketingu • Marketingový průzkum patří jako proces mezi nástroje taktického marketingu • Oba procesy se liší zaměřením, hloubkou sledované reality, náklady, časovým horizontem, náklady aj. • Marketingový průzkum je součástí marketingového výzkumu (?) • Tenká hranice mezi průmyslovou špionáţí a marketingovým výzkumem
Marketingový výzkum – definice • Kotler (2001): Systematické určování,shromaţďování,analyzování a vyhodnocování informací problému před kterým producent hodnot stojí • Svobodová (1994): cílevědomý proces zaměřený na získávání konkrétních informací • Kozel a kol.(2006): vědecká metoda pro rozhodování producenta hodnot,která se zaměřuje na objektivní a marketingově systematické, kreativní získávání, analyzování a vyhodnocování dat a informací z globálního trţního prostoru
Organizace marketingového výzkumu
• Organizace marketingového výzkumu
Organizace marketingového výzkumu u producenta hodnot • Realizace marketingového výzkumu (in hause) – vlastním marketingově výzkumným útvarem (výhodou je dokonalá znalost problému, učící se organizace) • Realizace outsourcingem externí firmou (výhodou je dokonalá znalost metodiky), • Realizace kombinace „in hause“ a outsourcingem (optimální je řešení vlastními lidmi pod vedením buď zkušeného externího kouče z firmy zaměřené na marketingový výzkum nebo tutora/lektora v rámci řešení problému během studia na manaţerské kvalitní škole VŠEM) v synergii partnerského vztahu
Realizace marketingového výzkumu vlastním útvarem • Zkušenosti, znalosti Výhody !!! (včetně metodiky) nutností • Efektivní je vytvořit si tým jako kombinace externistů (kouč, lektor/tutor ..) a vlastních lidí • Projekt v reţimu Log Frame • Zainteresovanost hmotná na výstupu a jeho vyuţitelnosti • Projektové řízení týmu na bázi controllingu
Realizace marketingového výzkumu externí firmou • • • • • •
• •
Poptávka a její specifikace Rizika plynoucí z výsledků (Pojištění organizace na kvalitu výstupů) Výběrové řízení (VŘ) a jeho organizace Vyhodnocení VŘ nejlépe poradenskou firmou Partnerská spolupráce v rámci odběratelsko dodavatelských vztahů Dodavatel by měl být členem EFAMRO (European Federation of Association of Market Research Organisations) nebo ESOMAR ( European Society for Opinion and Market Research) nebo SIMAR (sdruţení agentur pro výzkum trhu v ČR- 9 firem) Světový trh – Market Research Industry (průmysl marketingového výzkumu ?) V ČR v roce 2008 obrat trhu SIMAR 978 mil CZK, v roce 2007 obrat 914 mil.CZK, v roce 2007 obrat nečlenů SIMAR 576 mil CZK, odhad obratu trhu 2,5 mld CZK/rok
Realizace marketingového výzkumu s vyuţitím koučingu • Kouč z firmy zabývající se marketingovým výzkumem v rámci projektu „učící se organizace“ naučí pracovníky producenta marketingový výzkum realizovat a dohlíţí i nad kvalitou • Tutor/lektor manaţerské školy naučí za cenu školného pracovníky realizovat marketingový výzkum na konkrétním řešení a zadání od producenta ( tedy marketingový výzkum a výuka s konkrétním řešením a vyřešením za cenu školného!!!)
Marketingový informační systém a marketingový výzkum Informační zdroje
Nositelé informací
1.Vnitřní systém informací
1.Makroprostředí
2.Marketingové zpravodajství
3. Spotřebitel
3.Marketingový výzkum
2.Trh a jeho účastníci 4. Firemní útvary
Analýza údajů 1.Kvantitativní (statistika) 2. Kvalitativní (sociologie a psychologie)
Výstupy Výsledek 1. Zjištění příleţitostí 2. Strategické plánování 3. Hodnocení výsledků práce
1.Analýza makroprostředí
2. Návrh marketing. strategií 3. Plánování market. Procesů 4. Controlling
Marketingový informační systém a marketingový výzkum Marketingoví manaţeři
Hodnocení informačních potřeb
Vnitřní informační systém
Marketingový zpravodajský systém
Analýzy
Cílové trhy Marketing.
Plánování Realizace
Marketing okolí
Distribuce informací
Analýza marketingových rozhodnutí
Marketing.
kanály
výzkumný systém
Veřejnost Síly makrookolí
Kontrola Marketingová rozhodnutí a komunikace
Finanční zdroje na realizaci marketingového výzkumu • !!!!!!!! Zdroje jsou, je nutné je jen objevit !!!!!!!!!!!! • Restrukturalizace marketingových stávajících nákladů, kdy zdroje z reklamy, eventů, sponzoringů a brandingově reputačních aktivit se prioritně přesunou na marketingový výzkum • Projekty EU, operační programy, kde v rámci kaţdého zaměření lze zahrnout realizaci marketingového výzkumu v souladu s osou prosperity tj. marketing – inovace –konkurenceschopnost – prosperita • Posílení rozpočtů, kdy je třeba počítat s 5-10% z tržeb na financování marketingového výzkumu
Hlavní typy marketingového výzkumu
• Typologie marketingového výzkumu
Typologie marketingového výzkumu podle účelu • • • • •
Monitorovací v. Sledovat prostředí Explorativní v. Nacházet účel výzkumu Deskriptivní v. Popisovat konkrétní jev Kauzální v. Vysvětlovat příčiny jevu Prognostický v. Odhadovat budoucí chování, jednání • Koncepční v. Analyzovat vhodnost opatření producenta hodnot
Monitorovací výzkum • Cílem je získávat informace o vnitřním a vnějším marketingovém prostředí a odhalovat z nich moţné marketingové a produkční příleţitosti a také potenciální stavy ohroţení • Je zpravidla realizován na začátku výzkumného procesu pro vstupní informace • Pouţívá se i pro monitoring producentské konkurence a produktové konkurence
Monitorovací výzkum – příklad 1
Monitoring toho, jak se domácností dotkla ekonomická krize Společnost Factum Invenio ,9.4.2009
Monitorovací výzkum – příklad 2
Monitoring obav lidí udrţet si stávající ţivotní úroveň v souvislosti s ekonomickou krizí Společnost Factum Invenio ,9.4.2009
Explorativní výzkum • Cílem je vysvětlení nejasných nebo nepřehledných skutečností • Pouţívání neformální a často i nestandardních a kreativních postupů pro odhalování dříve nepoznaných skutečností • Na základě explorativního výzkumu se vysvětluje vzniklý „problém“ nebo „ problematická situace“ třeba např. dramatický pokles trţeb, změna poptávkové křivky, změna chování zákazníků k produktu nebo producentovi, změna reputace apod.
Explorativní výzkumpříklad 1
Vysvětlení jak české domácnosti reagují na zdraţení cen elektrické energie, Factum Invenio 7.1.2009
Explorativní výzkumpříklad 2
Vysvětlení nejasného názoru odběratelů elektrické energie na výši ceny Factum Invenio 7.1.2009
Deskriptivní výzkum • Cílem je popsat určité jevy a skutečnosti, tedy např. stanovení základních trţních veličin – trţního potenciálu, podílu, definování spotřebitelů podle ţivotního stylu, hodnotových priorit akceptovatelných motivů pro koupi, akceptovatelné ceny, akceptovatelných konkurenčních výhod, uţitků apod. • Neptá se po příčinách ale konstatuje zjištěná fakta a zajímá se o vztahy mezi zjištěnými veličinami z hlediska potenciálu predikovat budoucnost
Deskriptivní výzkum příklad 1
Určení místa nákupů potravin (Incoma research, 2009)
Deskriptivní výzkum – příklad 2
Popis komodit kupovaných českým zákazníkem v diskontech (Incoma Research 2009)
Kauzální výzkum • Cílem je získat informace o vzájemných vztazích mezi sledovanými jevy a vztahy mezi příčinou a následkem • Poznání vztahů – příčin umoţňuje manaţerskou změnou (Change management) příčiny měnit následek • Šikovný a kreativní marketer dokáţe synergicky tento výzkum vyuţít s buzmarketingem, virálním marketingem a WOM marketingem pro přípravu nového produktu a šíření beznákladových informací
Kauzální výzkum – příklad 1
Objasnění vztahu mezi omezením výdajů na Vánoce a příčinou – dopadem finanční krize Factum Omnibus , 7.1.2009
Kauzální výzkum – příklad 2
Objasnění názoru na vztah energetické bezpečnosti a energetické politiky EU, Factum Invenio,28.4.2009
Prognostický výzkum • Cílem je ověřit si predikci vývoje na testovacím souboru • K dosaţení cíle se pouţívá nejen marketingových ale i prognostických metod, matematicko statistických metod, časoprostorové projekce, extrapolace, expektace, cílové reflexe aj.
Prognostický výzkumpříklad 1
Prognózování reakce na ekonomickou krizi, Ipsos Tambor, 13.5.2009
Prognostický výzkumpříklad 2
Prognóza ekonomické situace ČR a osobní ekonomické situace, Ipsos Tambor, 13.5.2009
Koncepční výzkum • Představuje nejvyšší stupeň výzkumu • Identifikuje skutečnosti a jevy, popisuje jejich příčiny, navrhuje změny a prognózuje jak se bude realita chovat po změně • Pouţívá expertní metody práce včetně brainstormingu, brainwritingu, delfské metody, stromu významnosti, analogie apod.
Koncepční výzkum – příklad 1
Analýza vnímání koncepčního rozhodnutí vlády, GfK Slovakia,22.1.2009
Koncepční výzkum – příklad 2
Koncepční výzkum pro boj s alkoholismem v Evropě, abstinenti versus denní pití alkoholu v %, Gfk, 15.1.2009
Rozdělení výzkumů podle časového hlediska • Podle doby konání: • Pretest (předchází zásadnímu marketingovému rozhodnutí) • Posttest ( po marketingovém rozhodnutí jej ověřuje) • Podle délky výzkumu/ průzkumu: • - Operativní (pro operativní rozhodování) • Konjunkturální (pro strategická rozhodnutí • Podle periodicity prováděného výzkumu: • Ad hoc (výzkum za jednorázovým zjištěním) • Kontinuální panel (výzkum pro průběţné sledování trendů a vývoje) např. panel domácností,panel segmentů, diváků TV, generace X,Y,Z, senioři aj.
Rozdělení výzkumu podle funkční aplikace • Výzkum celkové tržní situace (a/trţní potenciál,b/ trţní kapacita,c/stupeň nasycenosti trhu, d/ trţní podíl, e/trţní segmentace) • Výzkum uplatnění nástrojů marketingového mixu (a/ hodnota pro zákazníka, b/cena akceptovatelná zákazníkem, c/distribuční trasy a cesty, d/integrovaná marketingová komunikace) • Výzkum inovačních trendů a inovací • Výzkum konkurence a konkurenceschopnosti
Rozdělení podle zaměření výzkumu • • • • • • -
Podle způsobů získávání informací Podle získávaných informací Podle zkoumaných subjektů Podle subjektů realizujících výzkum Podle tématiky a zacílení Poznámka: Sekundární výzkum (sběr publikovaných dat) Primární výzkum ( zjišťování v terénu) Jednotématický výzkum ( o 1 tématu) Omnibus (o více tématech současně)
Kvantitativní a kvalitativní výzkum • Kvantitativní výzkum se ptá „Kolik“ a snaţí se vše měřit v číselných datech a informacích • Kvantifikace je myšlenkový proces, kdy kvalitativně zjištěné informace se kvantifikují. • Příklad: Údaje o vybavenosti, spotřebě, nákladech,objemech výkonů, • Kvalitativní výzkum se ptá „ Proč? Z jakého důvodu?“ • Kvantitativní výzkum vyţaduje reprezentativní vzorek zkoumání, kvalitativní nikoliv
Kvantitativní analýzy • Zjišťování znalostí • Identifikace penetrace • Identifikace vybavenosti • Spotřební zvyklosti • Komoditní omnibus SROVNEJ PŘÍKLADY
Zjišťování znalostí
Zpracováno pro ATO na panelu TV metrových domácností dlouhodobě sleduje mediální, postojové a spotřební chování populace ČR,16.4.2009
Identifikace penetrace
Výzkum intenzity pronikání na internet v letech 2002 aţ 2008, 16.4.2009
Identifikace vybavenosti
Výzkum mediální vybavenosti domácností v letech 2002 aţ 2008
Spotřební zvyklosti
Výzkum zvyklostí preferencí řetězců v zemích Viszegradu, Shopping monitor 2009, 25.3.2009
Komoditní omnibus
Komoditní omnibus výzkumu mobilních operátorů v ČR, 17.5.2009
Blok č. 3
Zdroje dat marketingového výzkumu
Obsah bloku • Zdroje dat marketingového výzkumu a výběrová rozhodnutí: Jednou z podstatných poloh marketingového výzkumu je rozhodování o tom, jaká data se vyuţijí. Okruh ukazuje na moţnosti, přednost, ale i nevýhody jak sekundárních, tak primárních dat. V souvislosti s primárním daty se objevuje nezbytnost vyřešit to, jak budeme vybírat respondenty, tedy jaká výběrová rozhodnutí je třeba zváţit a provést.
Informace a informační systém v marketingovém výzkumu • Informace jako konkurenční výhoda • Kvalita informace (úplnost,pravdivost,relevance, validita, srozumitelnost, přesnost, konzistence, objektivnost,aktuálnost, včasnost odpovídající podrobnost, míra spolehlivosti, kontinuita aj.) • Cena a hodnota informace není totéţ • Členění informací podle: a/ závislosti, b/času, c/charakteru jevu, d/obsahu, e/zdroje údajů
Členění informaci • • • •
a/ Závislé / nezávislé na sobě b/ Stavové/ tokové/ trendové c/ Kvantitativní, kvalitativní d/ Fakta/znalosti/ názory/záměry/motivy • e/ Primární data/ sekundární data
Sekundární data • Nemá smysl „znovu objevovat Ameriku“ ale má smysl znovu interpretovat data získaná při objevování Ameriky • Výhody: Bývají snadněji dostupné, rychleji k dosaţení a měně cenově nákladné • Nevýhody: nemají poţadovanou strukturu a formát pro konkrétní výzkum, je třeba je aktualizovat,reformátovat restrukturalizovat , nutnost dohledávání zdroje dat … • Člení se na sekundární údaje interní a externí
Sekundární data externí • • • • • • • • • • • • • •
Podklady vládních orgánů a státních autorit Nařízení státních a místních orgánů Legislativní opatření (zákony, vyhlášky), obchodní a ţivnostenský rejstřík Data statistických úřadů Archivy Data hospodářských, profesních a komoditních komor Odborné publikace komoditní, odvětvové metodologické Rozbory, analýzy,prohlášení a prognózy Noviny, časopisy, bulletiny a periodika, knihovní fondy Sdělovací prostředky Prospekty a katalogy Inzerce a prezentace Informační databáze a internet Výzkumné zprávy,
Sekundární data interní • • • • • • • • •
Ekonomické výkazy (Rozvaha, výsledovka) Rozpočty, plány, projekty Přehledy výroby podle procesů a činností Evidenční přehledy Databáze dodavatelů, odběratelů, procesů Databáze konkurentů a konkurenčních výhod Korespondence došlá a odchozí Reklamační zápisy Zprávy ze sluţebních cest, veletrhů, výstav, konferencí a seminářů • Výzkumné zprávy aj.
Primární data • Jsou to původní údaje, data a informace, které bude získávat marketingový výzkum podle projektu Log Frame • Výhody: aktuálnost a konkrétnost, formát a struktura dat je určen projektem • Nevýhody: sběr dat je nákladnější, získání pomalejší neţ ze sekundárních zdrojů • Člení se na kvantitativní a kvalitativní údaje
Kvantitativní primární údaje • • • • • • • •
Popisné údaje Demografické ú. Geografické ú. Ekonomické ú. Chování zákazníka Spotřební ú. Kupní ú. Nákupní úmysly
Kvalitativní primární údaje • • • • • •
Osobnostní charakteristiky Ţivotní styl Postoje Názory Motivy Informovanost
Blok č.4
• Metody získávání informací
Obsah bloku • Metody získávání informací: Způsobů, jak získat potřebná data je několik. Okruh se zabývá i metodickými moţnostmi, jak získávat sekundární data. Především ale půjde o metody získávání primárních dat, tj. o pozorování, dotazování, experiment. Dále se sledují jak dílčí metodické moţnosti v oblasti kvantitativního dotazováni (osobní, písemné apod., zásady sestavení dotazníku), tak tzv. dotazování kvalitativního (skupinové diskuse, projektivní techniky).
Získávání informací pozorováním • Při pozorování neklademe otázky ale sledujeme jak se pozorovaní chovají, jaké mají pocity apod., • Pozorování je náročné pro pozorovatele, zejména interpretaci údajů z pozorování • Často se pouţívá v kombinaci s jinými metodami • Typologie pozorování: 5 základních druhů
Typologie pozorování (1.) • Zjevné – pozorované subjekty vědí o tom, ţe jsou předmětem pozorování, občas se snaţí chovat vědomě jinak neţ běţně reagují. • Př. Sledování nákupních tras v obchodu, reakce na chutě, reakce na další podněty (reklamní, informační, cenové, výrobkové, konkurenční výhody) atd. • Skryté – pozorované subjekty o pozorování nevědí, nejčastěji pozorovatel je formou tzv. zúčastněného pozorování mezi pozorovanými v daném prostředí
Typologie pozorování (2.) • Strukturované pozorování (standardní) probíhá podle pokynů vydaných v projektu před pozorováním a pozorování se zaznamenává do před strukturovaných zápisů. Vyuţitelnost v deskriptivních a kauzálních pozorováních. • Nestrukturované pozorování (nestandardní) je plně v kompetenci pozorovatele, lze z něj získat více informací ale s horší strukturovaností a je moţné zkreslení pozorování osobou pozorovatele
Typologie pozorování (3.) • Přímé pozorování – probíhá současně s pozorovaným jevem (např. nákupním chováním, nákupním rozhodováním aj.) • Nepřímé pozorování – sleduje následky a výsledky určené činnosti ( např. reakce na informační či reklamní sdělení, reakce na testování potravin aj. komodit)
Typologie pozorování (4.) • Osobní pozorování- pozorování realizuje přímo pozorovatel • Pozorování s využitím pomůcek- pouţívají se technická zařízení: ( nové - internet, cookies aj.) • • • • • • • •
Videokamera Magnetofon Psychogalvanometr (měří vlhkost rukou pozorovaného) Tachystoskop (hodnotí zapamatovatelnost a míru upoutání) Eye-camera (zaznamenává pohyb očí při projekci značek,obalů a reklam) Pupilometr (měří velikost očních zornic při působení podnětů) Audiometr (zaznamenává zapnutí a vypnutí rádia či televize) Peoplemetr ( zaznamenává detailně strukturu sledovaných pořadů
Typologie pozorování (5.) • Přirozené podmínky pozorování – jev pozorujeme v prostředí kde vzniká přirozeně • Uměle vyvolané podmínky – jev pozorujeme v navozeném prostředí, tedy umělém prostředí, kde modelujeme pozorovanou situaci
Získávání informací dotazováním • Smyslem dotazování je zadávání otázek respondentům • Odpovědi na otázky jsou podkladem pro získávání poţadovaných primárních informací • Osobní a neosobní otázky • Formulace dotazů závisí na rozsahu zjišťovaných informací, strukturalizaci respondentů, časových a finančních limitech, kvalifikaci tazatele atd. • Typologie dotazování: 4 základní druhy
Typologie dotazování (1.) • • • • • • • • • • • • •
Osobní dotazování Ochota respondentů spolupracovat na R Výhodou je existence okamţité zpětné vazby Vyuţitelnost názorných pomůcek Strukturovaný rozhovor podle plánu Neformálně vedený rozhovor (volnost totální tazatele) Polostrukturovaný rozhovor ( částečná volnost tazatele) Skupinový rozhovor (Focus Groups) Skupinové diskuse podle scénáře řízené moderátorem Papírové dotazníky P+P (Paper Pencil) Dotazníky CAPI ( Computer Assisted Personal Interviewing) Elektronický dotazník – typu chytrá vizitka Motivací je osobní dárek
Typologie dotazování (2.) • Telefonické dotazování • Je obdobné osobnímu ale chybí osobní kontakt (řeč těla, emoce aj.) • Hlavní výhodou je rychlost a niţší náklady • Nevýhodou je nutnost soustředění dotazovaného a riziko nepochopení dotazu • Dotazy klade telefonní operátor • Záznam do dotazníku o elektronickém hovoru • Systém CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing) • Synergie s telemarketingem
Typologie dotazování (3.) • Elektronické dotazování • Zjišťování odpovědí na dotazníky posílaných mejlem (pozor na spam) s vyuţitím internetu (Internet research) a s vyuţitím chytrých vizitek (www.chytrevizitky.cz) • Dotazování typu CAWI (Computer Assisted Web Interviewing) • Výhody – minimální finanční náročnost, rychlost, adresnost • Dotazník by měl být standardní součástí kaţdé webové stránky • Motivací je soutěţ o ceny za vyplnění
Typologie dotazování (4.) • Písemné dotazování někdy „dotazování poštou“ • Výhodou jsou relativně nízké návraty • Nevýhodou zpravidla malá návratnost dotazníků, velká jen pokud spojeno s losováním o ceny • Struktura dotazníku • Motivační dopis s vysvětlením ţe výsledky jsou pro zlepšení… v důsledku pro zákazníka
Získávání informací experimentem • Testovací experiment a jeho synergie s buzzmarketingem, WOM marketingem a virálním marketingem • Testování obalů, přichutí, tvaru, designu, ergonometrie + doporučení testovaných • Testem si zákazníci dělají produkt pro sebe a individualizují si jej • Vnitřní (stejné podmínky) a vnější validita (opakování) • Výrobkové testy, testování reklamy a informací, skupinové rozhovory
Velikost vzorku • Velikost vzorku – kolik lidí bylo zkoumáno • Nákladový přístup (náklady rozhodují o velikosti souboru) • Slepý odhad (guru rozhodne?) • Statistický přístup je nejpřesnější vyuţíváme statistických metod pro stanovení počtu n respondentů při i (=koeficient spolehlivosti, i=1… 63,3% pravděpodobnost správnosti tvrzení, i=2… 95,4%, i=3…. 99,7% ), a povolení maximální přípustné chyby d…. • Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)
Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (1.) Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6%. Pouţití vzorce: (4x0,5x0,5) n = --------------- = 278 0,06x0,06 Pro 95% spolehlivost je koeficient i =2 Chyba povolená je 0,06 tedy 6% Pxq = 50% x 50% = 0,5x0,5 - Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)
Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (2.) Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6% a známe průměr chybovosti 450 a směrodatnou odchylku 200 Pouţití vzorce: (4x200x200) n = --------------= 220 (0,06x0,06x 450) 2 Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)
Výběrová chyba (statistická chyba,…) !!!!
Metrické hodnotící škály • Kvantifikace je o metrických škálách • Kategorie odpovědí (1-10, 1-5 známkování, slovní aj.) – nutnost neutrální pozice, nutnost dopsat zdůvodnění volby (více informace neţ kategorie) • Číselné škály (1-10….. atd.) • Škála pořadí (nejlepším je… nejhorším je, průměrné…) • Škála oceněním (ocenění hodnoty, uţitku, vlastnosti, postoje.. nejvíce … nejméně) • Grafická hodnotící škála (osa, smajlící generující postoj , počet hvězdiček, kytiček, černých puntíků atd.)
Konstrukce otázek v marketingovém výzkumu • Spolupráce s psychologem • Generace x,y,z +63, senioři, děti - K7, K10, K15, K18 • Konstrukce otázek zaloţená na tzv. informační hodnotě otázky • Rizikové otázky - nelze na ně jednoznačně odpovědět, neutrální a otevřené odpovědi s malou vypovídací informační hodnotou odpovědi • Informační hodnota otázky – informační hodnota odpovědi
15 pravidel pro poloţení otázek (1.) • • • • • • • • • •
1/ Ptát se vţdy přímo 2/ Ptát se jednoduše 3/ Uţívat známá slova 4/ Uţívat jednovýznamová slova 5/ Ptát se konkrétně 6/ Nabízet jen srovnatelné odpovědi 7/ Uţívat krátké otázky 8/ Vyloučit otázky s jednoznačnou odpovědí 9/ Vyloučit zdvojené otázky 10/ Vyloučit sugestivní a zavádějící otázky
15 pravidel pro poloţení otázek (2.) • • • • •
11/ Vyloučit nepříjemné otázky 12/ Sniţovat postupně citlivost otázek 13/ Vyloučit negativní otázky 14/ Vyloučit motivační otázky 15/ Vyloučit odhady
Příklady a rozbor špatných otázek (1-5) • •
1/ Kolik vyděláváte měsíčně (lidé nechtějí přímo odpovědět) proto je lepší se ptát je váš příjem v intervalu variant ….. 2/ Kupujete často potraviny? (kupujete – Vy sám x celá rodina- množné číslo), (často – kolikrát neurčité), (potraviny – neurčité neboť existují tisíce druhů za odlišnou cenu..)
•
3/ Víte že cigarety způsobují bronchogenní karcinom? (bronchogenní karcinon -nahradit známým rakovina plic)
•
4/ Preferujete obvykle koupi mýdla před sprchovým gelem ? (Preferujete –má řadu významů v osobě, srovnání s čím), (obvykle – neurčité v čase a situaci)
1. 5/ Kde kupujete ponožky? (Kde – otevřené místo na které lze odpovědět desítkami variant z hlediska typu obchodu, místa obchodu, názvu obchodu, regionu, státu , tržiště apod., lépe se ptát Kupujete ponožky v obchodním době Adam na Václavském náměstí
)
Příklady a rozbor špatných otázek (6-10) •
6/ Čtete některý z časopisů – Playboy, ţena a ţivot, Čtyřlístek. (Nabídka odpovědí porušuje srovnatelnost tématu, cílových skupin i frekvence vycházení jednotlivých čísel)
•
7/ k ad 6/ lze mít námitku, ţe jen za předpokladu, ţe mám na koupi dost peněz …
•
8/ Chtěl byste kupovat videokazety za niţší ceny? (nikdo neodpoví ţe ne, většina by ale koupila raději na CD či modernějším nosiči, nebo stáhla raději zdarma z netu)
•
9/ Máte rád Beatles a posloucháte je často v rádiu? (odpověď ANO, ANO i NE, NE)- (Ve své podstatě 2 dotazy a respondent neví na který odpovědět, zda-li samostatně nebo dokonce dohromady)
•
10/ Myslíte ţe je správné, ţe VŠ neposkytuje půjčky studentům a tím znemoţňuje ..? ( otázka navádí k odpovědi)
Příklady a rozbor špatných otázek (6-10) • 11/ Dokáţete správně pouţívat kondom? (Nepříjemná otázka velmi intimní…) • 12/ Jaký má Vaše firma obrat? (obchodní tajemství, lépe je ptát se na interval obratu) • 13/ Nechcete jet letos do Bulharska? (negace v otázce je nejednoznačná k volbě ANO – NE) • 14/ Proč kupujete právě tento výrobek? ( není určeno jaký výrobek a tím, ţe nejsou respondentovi dány varianty, hledá sám sloţitě odpověď) • 15/ Kolik reklam jste viděl v TV v loňském roce v květnu? (Kdo si to má pamatovat? Odpověď bude ze 100% odhadem reality a ne realitou. Lépe se ptát jen na minulý měsíc, kde pravděpodobnost vzpomenutí bude korespondovat s vybavovací schopností)
Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Nástrojové otázky) • Otázky nástrojové: • Otázky kontaktní (začínají a končí kontakt tazatele s respondentem) • Otázky filtrační (=screeningové)- třídí respondenty do skupin (Kouříte? AnoxNe) • Otázky analytické (slouţí k analýzám….) – demografické, sociologické a zjišťovací otázky) • Otázky kontrolní (ověřují z jiné strany pravdivost předchozích odpovědí)
Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Výsledkové otázky) • Výsledkové otázky: • Nominální otázky (vyjádření zkoumané skutečnosti)- Jaký přípravek na mytí nádobí nyní pouţíváte? • Metrické otázky (= měřítkové) umoţňují zkoumaný jev měřit a porovnávat se škálou • Dokreslující otázky (upřesňují nominální a metrické otázky)
Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Uzavřené otázky) • • • • •
• • • •
Uzavřené otázky: Alternativní (výběr z nabízených alternativ v odpovědi) Selektivní (selektivní výběr z nabízených alternativ..) Bipolární ( volba jen ze dvou moţných odpovědí) S neutrální odpovědí k odpovědím je varianta úniková (nevím, neznám, neumím, nemám názor, nemám schopnost určit.. Výběrové ( výběr z jemných variant odpovědí, navazuje na alternativní a selektivní otázky) Dialogové (souhlas či nesouhlas s názorem jiných lidí) Kvantifikovatelné škály Kvalitativní škály
Typologie otázek v marketingovém výzkumu • Otázky otevřené: nemají předem určené odpovědi ve variantách ale respondent odpovídá spontáně a tazatel zaznamenává podstatné informace • Otázky polouzavřené: respondent kromě stanovených odpovědí můţe přidat svůj komentář, vysvětlení a co je pro marketera nejdůleţitější zdůvodnění volby
Moţnosti vkládání primárních dat typ otázky
uzavřená – „k“ hodnot / variant
více odpovědí možno zároveň? ne
ano a velký počet variant
stupeň předpokládané analýzy
minimálně pořadová
počet sloupců
vkládají se ….
1
pořadové kódy
I., II. stupeň
1
obsahové kódy
vícenásobná statistika
k
výskyt (binomický kód)
minimálně pořadová
k
pořadové kódy
nominální
k
výskyt (binomický kód)
nominální
ano
otevřené
typ škály, dat
nominální
j
viz uzavřené: „více odpovědí zároveň ano a velký počet variant“ případně jako „ano – nominální škála“
obsahové kódy postupně
Blok č.5
• Zpracování dat
Obsah bloku: • Zpracování dat: Okruh blíţe seznamuje z hlavními stádii zpracování dat. Ukazuje na nezbytnost editování dat. Přibliţuje obsah a účel procesu kódování, jeho nezastupitelnou roli při zpracování tzv. otevřených otázek a nabízí moţná řešení kódovacích problémů. Předkládá moţností spojené s tabelováním, vkládáním dat marketingového výzkumu, s vytvářením databází výzkumu.
Analýza kvantitativních primárních dat • Analýza I. stupně - sumarizace • Analýza diferencí • Analýza souvislostí –Vyšší analýzy
Analýza I. stupně Frekvence, četnosti Podíly, procenta, percentyly Měřítka středových hodnot: modus, medián, průměr Variabilita: rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient
Typy dat • Nonmetrická – Nominální, kategoriální data (škály) – Pořadová data, ordinární skály
• Metrická – Intervalová data (škály)
– Metrická data (škály)
Analýza diferencí • Jsou pozorované diference v primárních datech statisticky významné? • Např. – při porovnávání celého souboru a dané skupiny – Při porovnávání výsledků u exponované a kontrolní skupiny
• Testy: parametrické - neparametrické
Příklad 1: Analýza diferencí v primárních datech (zadání) Posuďte zda-li je klima pro prodej značkových CD přehrávačů v Liberci výrazně odlišné od průměrné situace v celé České republice. K dispozici jsou informace o podílu značkových nákupů CD přehrávačů: Značka CD přehrávače
ČR (% prodejnosti)
Liberec (četnosti prodejů)
Philips
20
35
Aiwa
30
65
Sony
40
60
ostatní
10
40
100
200
Příklad 1: Analýza diferencí ( Postup)
Postup: • Určení pracovní hypotézy (H0, H1) • H0: statistické rozdělení počtu prodejů CD přehrávačů podle značek není v Liberci odlišné od rozdělení % prodejnosti týchţ CD přehrávačů a značek v celé ČR • H1: struktura prodejů CD přehrávačů podle značek se významně (statisticky) liší v Liberci od celostátní prodejnosti
Příklad 1: Analýza diferencí Testování hypotéz H0, H1 1.vlastní testování hypotéz: určení hodnoty testového kriteria Očekávání prodejů podle celostátní % prodejnosti značek (O)
(P-O)2/O xx
=
Značka
Pozorování počtu prodejů v Liberci (P)
Philips
35
40
25/40
0,625
Aiwa
65
60
25/60
0.417
Sony
60
80
400/80
5,0
ostatní
40
20
400/20
20
celkem
200
200 x
X XX
převedení %prodejnosti na 200 ks prodeje rozdíly P-0 jsou +/- avšak v mocnině vţdy +
26,042
Příklad 1: Analýza diferencí (Výsledky testování) • • • • •
Porovnání testového kriteria s tabelovanou hodnotou, postihující moţnost náhodné odchylky: - počet stupňů volnosti: k - 1 = 3 - tabelovaná hodnota při Ď = 0,05 (5% hladina významnosti): χ2 = 7,81 26,041 > 7,81 S 5% rizikem omylu (na 5% hladině významnosti) zamítáme hypotézu, ţe odchylky ve struktuře prodejů značkových CD přehrávačů jsou statisticky nevýznamné tzn. přijímáme hypotézu H1 diferencí mezi prodeji v ČR a v Liberci.
Analýza souvislostí • Jak získaná data mezi sebou souvisí a jaké jsou mezi nimi vztahy, závislosti….. •
Analýza rozptylu
•
Křížové tabulky • Profilování • Obsahové souvislosti
Vyšší analýzy
Vyšší analýzy zjištěných dat • Vícenásobná regresní analýza (hledání vztahů a závislostí mezi proměnnými) str.117-123 in Statistické metody a demografie (text VŠEM 2008) • Faktorová analýza ( hledání souvislostí mezi mnoha proměnnými formou faktorů a jejich váhy) str. 15-33 in Faktorová analýza a její zobecnění (P. Blahuš,1985) • Shluková analýza ( shlukování proměnných na základě předepsaných vzdáleností mezi nimi)
• Diskriminační analýza • Vícerozměrné škálování
Kroky faktorové analýzy 1.
Soubor hodnocených proměnných, kritérií, rozměrů, charakteristik . Hodnotitel se snaží najít vztahy či závislosti mezi proměnnými formou faktorů
2.
Poznání jejich významnosti (většinou primárním výzkumem……..)
3.
Sestavení korelační matice (co s čím asi souvisí)
4.
Extrakce faktorů
5.
Rotace faktorů
6.
Interpretace faktorů
Podrobně P. Blahuš: Faktorová analýza a její zobecnění
Shluková analýza – metody 1. • Metody hierarchického shlukování • Existují různé způsoby, jak shlukovat objekty na základě jejich vzdálenosti či podobnosti. Mezi základní metody patří: • metoda nejbliţšího souseda (single linkage, nearest neighbor) – vzdálenost shluků je určována vzdáleností dvou nejbliţších objektů z různých shluků. • metoda nejvzdálenějšího souseda (complete linkage, furthest neighbor) - vzdálenost shluků je určována naopak vzdáleností dvou nejvzdálenějších objektů z různých shluků.
Shluková analýza – metody 2. • centroidní metoda - vzdálenost shluků je určována vzdáleností jejich center (hypotetická jednotka s průměrnými hodnotami znaků). • párová vzdálenost (pair-group average) - vzdálenost shluků je určována jako průměr vzdáleností všech párů objektů z různých shluků.
• Wardova metoda - vychází z analýzy rozptylu. Vybírá takové shluky ke sloučení, kde je minimální součet čtverců.
Postup při realizaci shlukové analýzy 1. Rozhodnutí o typu shlukujících proměnných, kritériích a tedy metodě shlukové analýzy 2. Rozhodnutí o metrice 3. Rozhodnutí o standardizaci dat 4. Rozhodnutí o počtu shluků 5. Interpretace výsledků 4 rozhodnutí
* *
*
*
*
*
*
Dendrogram
H
I
E
using
R
A
Ward
R
C
H
I
C
A
Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case Case
S
E Num
30 33 3 18 25 27 35 23 34 7 12 10 6 9 5 26 29 22 8 28 2 21 24 31 32 1 13 4 20 16 17 19
30 33 3 18 25 27 35 23 34 7 12 10 6 9 5 26 29 22 8 28 2 21 24 31 32 1 13 4 20 16 17 19
C
L
U
S
T
E
R
A
N
A L Y S I S * * * * *
Method Rescaled
C A Label
L
Distance
Cluster
Combine
0 5 10 15 20 25 +---------+---------+---------+---------+---------+
Shluková analýza – dendogram Wardova metoda
Analýzy kvalitativních dat výzkumů • Převaţující polohy ( identifikace převaţujících názorů a jejich % odlišení od pozadí) • Vyčnívající polohy ( absolutní a lookální názorové extrémy) • „také“ polohy (pojmenování odlišných názorů) • Osobní výpovědi (ilustrační účel) • Podle okolností pozorování bylo ovlivněno….
• … a neprofiluje se
Průřezové analýzy mohou být založeny např. na: • rysech spotřebitele (viz segmentační kriteria): • zejména oblast tradičních kriterií (demo-, geo-) • ale i kriteriích chování (např. oblast výdajů ve Statistice rodinných účtů) • struktuře distributorů a jejich nabídky • struktuře výrobkového mixu (svého, konkurence) • struktuře komunikačního mixu • cenové struktuře
Příklad 2: Analýza věkových kohort Pohyb věkových kohort (v mil.) Věk 1990 2000
K1 narození l941 – 1950 K2 l95l - 1960 K3 1961 - 1970 K4 1971 - 1980 K5 1981 - 1990
2010
20 – 29
0,9
2,0
2,3
K5
30 – 39
1,1
0,9
2,0
K4
40 – 49
0,7
1,1
0,9
K3
K1
K2
K3
Výdaje za knihy podle věkových skupin (% těch, kteří nakoupí více než 3 knihy ročně) Věk
1990
2000
2010
20 – 29
55
27
20
K5
20 – 29
62
58
26
K4
40 – 49
73
63
54
K3
K1
K2
K3
Příklady událostí pro sledování kohortového efektu Událost
Časový interval
První světová válka
1914 - 1918
Velká krize
1929 – 1933
Druhá světová válka
1939 – 1945
Studená válka
1946 – 1953
Nástup TV
1950 – 1960
Nástup Internetu
1990 - 2000
Pád berlínské zdi
1989
Příklad 2:Vybrané kohorty dospívání –USA dospívání (coming-of -age – událost)
věk v r. 2004
Kohorta
narození
Generace X
1965 1976
období nestability, nejistoty
28 - 38
kulturní různost, osobní život, free agents – ne tým, cynismus, přesto duch podnikání (?)
N generace
1977 -
informační revoluce
- 27
více idealismu, sociální orientace
CH.D. Schewe, G. Meredith, 2004
klíčové hodnoty
Data mining • Data mining = analytický aparát, který odhaluje klíčové vazby ve sledovaných jevech marketingovým výzkumem • Data mining je hledání hodnotných informací ve velkých objemech dat tedy v databázích (datových skladech) • Pojmenovává vazby a souvislosti • Prokazuje jejich platnost • Prokazuje jejich pouţitelnost
Struktura datového skladu Proces dataminingu při práci s databázemi – datovými pumpami a datovými sklady
Datová kostka tj. Datový sklad prodejů pečiva během 3 měsíců ve 4 městech ČR prodejního řetězce
Dataminingové úlohy Úloha
Metoda
Klasifikace
Diskriminační analýza Logistická regresní analýza Klasifikační (rozhodovací) stromy Neuronové sítě (algoritmus "back propagation")
Odhady hodnot vysvětlované proměnné
Lineární regresní analýza Nelineární regresní analýza Neuronové sítě (RBF -- "radial basis function")
Segmentace (shlukování)
Shluková analýza Genetické algoritmy Neuronové shlukování (Kohonenovy mapy)
Analýza vztahů
Asociační algoritmus pro odvozování pravidel typu If X, then Y (jestliţe platí X potom platí Y)
Predikce v časových řadách
Boxova-Jenkinsova metodologie Neuronové sítě ("recurrent back propagation")
Detekce odchylek
Vizualizace Statistické postupy
Koeficient elasticity a marketingový výzkum • Koeficient elasticity (poprvé v roce 1904) • Kvantifikace vlivu proměnné (např. cena něčeho, přejím někoho) na poptávku nebo spotřebu trhu v daném časoprostorovém řezu • Koeficient cenové elasticity • Koeficient kříţové elasticity (cenový mix x marketingový výzkum)
Logistická křivka nasycenosti domácností digitálním fotoaparátem % nasycenosti x 100
Prostor pro technologické inovace
Inflexní bod
Maximum obchodní penetrace
2007
Rok y
Logistická křivka vybavenosti • • • • •
4 fáze křivky: (1) pozvolný nárust vybavenosti (novinka) (2) maximální nárust vybavením (penetrace „chci být in“ (3) pokles vybavování (etapa dovybavování domácností) (4) nasycenost trhu vybavením (indikuje nutnost inovace?) • logistická křivka Lewandovského - vychází ze vztahu času a vybavenosti domácností ve vazbě na výpočet koeficientů příjmové pruţnosti u předmětů postupné spotřeby. Část logistické křivky (2) je pro obchodníka nejzajímavější
Logistická křivka a Hubbertova křivka Hubbertova křivka je první derivace logistické křivky Nasycenost trhu (%)
Světová těţba ropy
Huberrtova křivka
Logistická funkce
Rok
Mystery Shopping
Vnitřní mystery shopping : - odborné prověření a posouzení obchodníků a prodejního personálu - prověření ostatních zaměstnanců, kteří jsou v kontaktu se zákazníky. - zjištění, slabých stránek vašich lidí, v čem se mohou zlepšit. - ověření, jak vás vnímají zákazníci jako firmu . Vnější mystery shopping: - informace o konkurenci - obchodní podmínky konkurence - konkurenční nabídka B2B, B2C - porovnání cen na základní produkty a nabídky - způsoby prodeje a formy motivací - způsoby vedení komunikace s trhem • Osobní Mystery Shopping • Telefonní Mystery Shopping
Nárožní 2600/9a,158 00, PRAHA 5 tel. +420 841 133 166
[email protected]
www.vsem.cz
