Studijní obor: Podnikové hospodářství

Masa rykova un iverz ita Ekonomicko-správní fakulta Studijní obor: Podnikové hospodářství

MARKETINGOVÝ VÝZKUM Marketing research Diplomová práce

Vedoucí diplomové práce:

Autor:

Ing. Klára Kašparová, Ph.D.

Michal Hladký Brno, 2014

Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta

Katedra podnikového hospodářství Akademický rok 2012/2013

ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE

Pro:

HLADKÝ Michal

Obor:

Podniková ekonomika a management

Název tématu:

MARKETINGOVÝ VÝZKUM Marketing research

Zásady pro vypracování

Cíl práce:

Vypracování marketingového výzkumu pro konkrétní záměr podniku. Postup práce a použité metody:

V teoretické části práce se bude autor zabývat problematikou marketingového výzkumu včetně uvedení výhod jeho realizace pro podnik. V praktické části práce provede primární výzkum pro konkrétní záměr podniku. Dále se zde téţ pokusí zohlednit nákladovou a výnosovou stránku realizace primárního výzkumu. V práci budou pouţity tyto metody: deskripce, komparace, analýza, syntéza, dotazování, vhodné matematické a statistické metody.

Rozsah grafických prací:

dle pokynů vedoucího práce

Rozsah práce bez příloh:

60 – 80 stran

Seznam odborné literatury: LUKÁŠOVÁ, Růţena a kol. Měření spokojenosti občanů s veřejnými službami jako součást řízení kvality v organizacích veřejného sektoru. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakulta, 2009. 118 s. ISBN 978-80-210-5112-6. PUNCH, K. F. Úspěšný návrh výzkumu. 1. vyd. Praha: Portál, 2008. 230 s. ISBN 97880-7367-468-7. PUNCH, K. F. Základy kvantitativního šetření. 1. vyd. Praha: Portál, 2008. 152 s. ISBN 978-80-7367-381-9. KOZEL, Roman, Lenka MYNÁŘOVÁ a Hana SVOBODOVÁ. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. 304 s. ISBN 9788024735276. HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat: analýza a metaanalýza dat. 2. vyd. Praha: Portál, 2006. 583 s. ISBN 80-7367-123-9.

Vedoucí diplomové práce:

Ing. Klára Kašparová, Ph.D.

Datum zadání diplomové práce:

5. 3. 2013

Termín odevzdání diplomové práce a vložení do IS je uveden v platném harmonogramu akademického roku.

…………………………………… vedoucí katedry

V Brně dne 5. 3. 2013

………………………………………… děkan

J mé no a p ř í j mení aut or a:

Michal Hladký

Ná z e v di pl omové pr áce:

Marketingový výzkum

Ná z e v pr ác e v angličt i ně:

Marketing research

Ka t e dr a:

Podnikové hospodářství

Ve douc í di pl omové pr áce:

Ing. Klára Kašparová, Ph.D.

Rok obha j oby:

2014

Anotace Autor se v diplomové práci věnuje realizaci marketingového výzkumu pro společnost UNIFER alfa a.s. Cílem výzkumu je identifikace faktorů, které jsou pro studenty brněnských vysokých škol důleţité při výběru práce během jejich studia, a také identifikace informačních zdrojů o práci. V teoretické části jsou uvedena základní východiska potřebná pro správnou realizaci marketingového výzkumu s důrazem na jeho samotný proces. V rámci praktické části je realizován primární marketingový výzkum mezi studenty určený výše uvedenými cíli s vyuţitím conjoint analýzy. Na základě jeho výsledků pak autor navrhuje vhodná doporučení.

Annotation Author of this thesis focuses on the implementation of marketing research for the company UNIFER alfa a.s. The aim of the research is to identify the factors that are important for university students in Brno in choosing work during their studies, as well as identification of their information sources about jobs positions. All fundamental points for the right implementation of marketing research with emphasis on its process are mentioned in theoretical part of the thesis. In practical part of thesis primary marketing research within university students is conducted with usage of conjoint analysis. Author then suggests appropriate recommendations for the company based on the results of the research.

Klíčová slova Marketingový výzkum, proces marketingového výzkumu, práce, student, conjoint analýza

Keywords Marketing research, marketing research process, work, student, conjoint analysis

Prohlášení Prohlašuji, ţe jsem diplomovou práci Marketingový výzkum vypracoval samostatně pod vedením Ing. Kláry Kašparové, Ph.D. a uvedl v ní všechny pouţité literární a jiné odborné zdroje v souladu s právními předpisy, vnitřními předpisy Masarykovy univerzity a vnitřními akty řízení Masarykovy univerzity a Ekonomicko-správní fakulty MU. V Brně dne 5. května 2014 vlastnoruční podpis autora

Poděkování Na tomto místě bych rád poděkoval Ing. Kláře Kašparové, Ph.D. za cenné připomínky a odborné rady, kterými přispěla k vypracování této diplomové práce. Dále bych také chtěl poděkovat všem, kteří mi s vypracováním této práce pomáhali a podporovali mě. V neposlední řadě také PhDr. Stanislavu Gálikovi jako zástupci společnosti UNIFER alfa a.s. za všechny poskytnuté informace a doc. Ing. Radoslavu Škapovi, Ph.D. za rady týkající se zpracování conjoint analýzy.

Obsah ÚVOD .......................................................................................................................................10 TEORETICKÁ ČÁST ..............................................................................................................11 1 Marketingový výzkum ...........................................................................................................11 1.1 Výhody realizace marketingového výzkumu ..................................................................12 2 Typy marketingového výzkumu ............................................................................................12 2.1 Dělení dle vyuţití marketingového výzkumu v rozhodovacím procesu .........................12 2.2 Dělení výzkumu dle způsobu zisku dat ...........................................................................14 2.3 Dělení dle zaměření výzkumu .........................................................................................14 2.4 Dělení podle doby trvání výzkumu .................................................................................15 3 Proces marketingového výzkumu ..........................................................................................15 3.1 Definice problému a cíle výzkumu .................................................................................16 3.2 Příprava plánu výzkumu .................................................................................................17 3.2.1 Kvalitativní a kvantitativní výzkum .........................................................................18 3.2.2 Základní metody sběru dat .......................................................................................20 3.2.3 Výběr výzkumného vzorku ......................................................................................23 3.2.4 Tvorba dotazníku ......................................................................................................27 3.2.5 Předvýzkum a pilotáţ ...............................................................................................30 3.3 Sběr dat............................................................................................................................31 3.4 Analýza dat......................................................................................................................31 3.4.1 Conjoint analýza .......................................................................................................32 3.5 Interpretace výsledků ......................................................................................................33 3.6 Rozhodnutí ......................................................................................................................33 PRAKTICKÁ ČÁST ................................................................................................................34 4 Představení společnosti UNIFER alfa a.s. .............................................................................34 5 Sekundární analýza ................................................................................................................34 5.1 Důleţitost praxe pro studenty..........................................................................................35 5.2 Důvody studentů k práci při studiu .................................................................................36 5.3 Očekávání studentů při výběru praxe ..............................................................................38 5.4 Zdroje informací..............................................................................................................39 5.5 Současná situace..............................................................................................................40 5.6 Studentské organizace působící v Brně...........................................................................41 5.6.1 Mezinárodní studentský klub ...................................................................................41 5.6.2 AIESEC ....................................................................................................................42

5.6.3 Další organizace ....................................................................................................... 42 5.7 Společnosti podobné UNIFERu ...................................................................................... 42 6 Cíl práce ................................................................................................................................. 42 7 Výzkumné otázky .................................................................................................................. 43 8 Předvýzkum ........................................................................................................................... 46 8.1 Struktura výzkumného vzorku a výsledky předvýzkumu ............................................... 47 9 Volba metody sběru dat ......................................................................................................... 48 10 Výběr výzkumného vzorku.................................................................................................. 48 11 Dotazník ............................................................................................................................... 50 12 Pilotáţ .................................................................................................................................. 52 13 Sběr dat ................................................................................................................................ 53 14 Zpracování a kontrola dat .................................................................................................... 53 15 Popis výzkumného vzorku ................................................................................................... 53 16 Výsledky výzkumu .............................................................................................................. 54 16. 1 Identifikace kritérií důleţitých při výběru práce během studia.................................... 54 16.1.1 SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují? – výsledky..................... 54 16.1.2 SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují? – zodpovězení specifické výzkumné otázky ............................................................................................................... 58 16.1.3 SVO2: Jaké faktory jsou nejdůleţitější pro studenty při výběru práce během studia? – výsledky ............................................................................................................. 59 16.1.4 SVO2: Jaké faktory jsou nejdůleţitější pro studenty při výběru práce během studia? – zodpovězení specifické výzkumné otázky ......................................................... 63 16.1.5 SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? – výsledky ............ 64 16.1.6 SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? – zodpovězení specifické výzkumné otázky ............................................................................................. 66 16.1.7 VO1: Jaké kritéria nejvíce ovlivňují studenty při výběru práce během studia? – zodpovězení výzkumné otázky ......................................................................................... 67 16.2 Identifikace informačních zdrojů při hledání práce ...................................................... 67 16.2.1 VO2: Které informační zdroje jsou nejvíce vyuţívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích? – výsledky..................................................................................... 67 16.2.2 VO2: Které informační zdroje jsou nejvíce vyuţívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích? – zodpovězení výzkumné otázky ................................................. 71 16.3 Zjištění důvodů, proč studenti spolupracují se studentskými organizacemi ................. 71 16.3.1 VO3: Jaké je povědomí studentů o studentských organizacích? – výsledky ......... 71 16.3.2 VO3: Jaké je povědomí studentů o studentských organizacích? – zodpovězení výzkumné otázky ............................................................................................................... 72

16.3.3 VO4: Jaká je míra povědomí studentů o UNIFERu? - výsledky ...........................72 16.3.4 VO4: Jaká je míra povědomí studentů o UNIFERu? – zodpovězení výzkumné otázky ................................................................................................................................72 16.3.5 VO5: Jaké jsou hlavní důvody členství, respektive nečlenství, ve studentských organizacích? - výsledky ...................................................................................................72 16.3.6 VO5: Jaké jsou hlavní důvody členství, respektive nečlenství, ve studentských organizacích? – zodpovězení výzkumné otázky ...............................................................73 17 Doporučení...........................................................................................................................74 18 Diskuze ................................................................................................................................76 19 Výnosy a náklady výzkumu .................................................................................................78 ZÁVĚR .....................................................................................................................................80 SEZNAM POUŢITÉ LITERATURY ......................................................................................81 SEZNAM OBRÁZKŮ ..............................................................................................................86 SEZNAM TABULEK ..............................................................................................................86 SEZNAM GRAFŮ ...................................................................................................................86 SEZNAM PŘÍLOH...................................................................................................................88

ÚVOD V současné době je pracovní trh přesycen absolventy vysokých škol, proto rapidně roste potřeba zisku praktických zkušeností jiţ během studia vysoké školy. Mnoho zaměstnavatelů upřednostňuje právě absolventy, kteří jiţ podobné zkušenosti mají. Tuto skutečnost si začínají čím dál tím více uvědomovat také samotní studenti. Snaţí se proto během studia nalézt pracovní pozice, které jim umoţní nabraní potřebných zkušeností. Bohuţel však nalezení těchto pracovních pozic, jeţ mohou studentům poskytnout zkušenosti, je poměrně sloţité. Méně jak polovina studentů je schopna najít práci v oboru jejich studia. Právě v této situaci vzniká společnost UNIFER alfa a.s., která chce zprostředkovávat spolupráci mezi studenty brněnských vysokých škol a firmami z praxe, tedy nabídnout jim moţnost seznámit se s pracovním procesem a umoţnit jim pracovat v oboru. Avšak jako kaţdá nově vzniklá společnost se potýká s nízkým povědomím, a proto hledá způsoby, jak studenty oslovit a nabídnout jim moţnost spolupráce, která bude přínosná pro obě zúčastněné strany. UNIFER alfa a.s. se proto rozhodl pro realizaci marketingové kampaně v roce 2014 za účelem oslovení a nabídnutí pracovních pozic co největšímu počtu studentů. Cílem práce je identifikace faktorů, které studenti shledávají důleţitými při výběru pracovního místa, a také identifikace informačních zdrojů, které studenti pouţívají. Práce je rozčleněna na dvě části. Kdy v první – teoretické – části budou představena základní teoretická východiska důleţitá pro správné vypracování marketingového výzkumu, zejména pak budou definovány jednotlivé části procesu marketingového výzkumu. Ve druhé – praktické – části bude následně provedena sekundární analýza dat, která bude kompilovat současné poznatky z problematiky hledání práce a důvodů práce studentů během studia. Na základě této analýzy pak budou definovány výzkumné otázky a následně bude proveden primární marketingový výzkum mezi studenty brněnských škol. Práce si také dává za cíl podívat se na problematiku z více úhlů pohledu, proto v jejím rámci bude vyuţito conjoit analýzy, která více přiblíţí rozhodovací proces studentů při výběru práce během jejich studia. Získaná data posléze budou zpracována a na základě jejich výsledků budou formulována doporučení pro nadcházející marketingovou kampaň společnosti UNIFER alfa a.s.

10

TEORETICKÁ ČÁST 1 Marketingový výzkum Marketingový výzkum je systematická identifikace, sběr, analýza, šíření a vyuţití informací pro účely managmentu v rozhodování týkající se identifikace a řešení problému a příleţitostí v oblasti marketingu.1 V odborné literatuře se můţeme setkat s celou řadou dalších definic tohoto pojmu. Například Kotler definuje marketingový výzkum jako „Systematické plánování, shromažďování, analyzování a hlášení údajů a zjištění jejich důležitosti pro specifickou marketingovou situaci, před níž se firma ocitla.“2 American Marketing Association pak vyuţívá velmi obsáhlou definici: „Marketingový výzkum slouží k propojení spotřebitele, zákazníka a veřejnosti s marketingovým výzkumníkem pomocí informací - informace jsou použity k identifikaci a definování marketingových příležitostí a problémů; k vytvoření, zlepšení a k hodnocení marketingových činností; ke sledování marketingového výkonu a k lepšímu porozumění marketingu jako procesu.“3 Na druhé straně lze také najít krátké, za to však výstiţné definice tohoto pojmu, například ESOMAR se dívá na marketingový výzkum jako na „naslouchání lidem a analyzování informací, které pomůžou organizaci přijmout lepší rozhodnutí a omezit rizika.“4 I přes drobné rozdíly v chápání a definici tohoto pojmu, můţeme tvrdit, ţe všechny popisují marketingový výzkum v konečném důsledku stejně, a to jako soubor činností a aktivit, které vedou k lepšímu pochopení situace, ve které se podnik ocitá, a které mají napomoci managementu k lepšímu rozhodnutí v oblasti marketingu. Na tomto místě lze také zmínit Hagueho, který definuje účel marketingového výzkumu jako pomáhat řešit a zdokonalovat marketingová rozhodnutí, vybírat optimální moţnosti nebo dokonce vytvořit program pro marketingová rozhodnutí.5 Je také důleţité vysvětlit rozdíl mezi marketingovým výzkumem a průzkumem trhu. Dle Foreta je průzkum trhu především „jednorázovou záležitostí, zjišťující zvolenou výzkumnou technikou aktuální situaci na trhu a poskytující zadavatelům především základní popis této situace. Marketingový výzkum je naopak dlouhodobější prací, kombinující hned několik 1

MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 7. KOTLER, P. Marketing Management. Praha: Grada Publishing, 2001. s. 116. 3 American Marketing Association. Definition of marketing. [online]. [cit. 2013-11-10]. Dostupné na WWW: . (Zkráceno autorem, vlastní překlad) 4 ESOMAR. Market Research Explained. [online]. [cit. 2014-3-3]. Dostupné na WWW: < http://www.esomar.org/knowledge-and-standards/market-research-explained.php> (vlastní překlad) 5 HAGUE, P. N. Průzkum trhu. 1.vyd. Brno: Computer Press, 2003. s.17. 2

11

výzkumných postupů, uplatňující náročnější postupy statistického zpracování, porovnávající a vyhodnocující výsledky získané z různých zdrojů a docházející k hlubším poznatkům a souvislostem.“6 Jak je patrné, tak marketingový výzkum je dlouhodobější záleţitostí neţ průzkum trhu, který dává odpověď pouze na otázky týkající se dané situace na trhu v daném čase.

1.1 Výhody realizace marketingového výzkumu Hlavním přínosem marketingového výzkumu pro podnik je zisk informací a dat, která mohou vedení napomoci k lepšímu zhodnocení trţní situace a v konečném důsledku také k přijetí efektivnějších podnikových strategií.7 Marketingový výzkum můţe nejen poskytnout informace o současných zákaznících, například jejich spokojenosti či jejich nákupních zvyklostech, ale také je schopen identifikovat nové moţnosti na trhu, tím pádem umoţňuje vrcholovým manaţerům plánovat dopředu a současně minimalizovat podnikatelské riziko. V neposlední řadě výzkum můţe upozornit na potenciální problémy, se kterými se společnost bude v budoucnu potýkat.

2 Typy marketingového výzkumu Marketingový výzkum jako takový má široké vyuţití. V odborné literatuře existuje celá řada dělení a typů marketingového výzkumu. Práce se zaměří na jeho dělení podle vyuţití výzkumu v rozhodovacím procesu, dle způsobu zisku dat, dle objektu zkoumání a dle časového hlediska.

2.1 Dělení dle využití marketingového výzkumu v rozhodovacím procesu Tomuto členění se věnuje například Kozel, který rozděluje marketingový výzkum na pět typů dle toho, jaké informace mají přinést – viz obr. č. 1. Monitorovací výzkum má za úkol přinést aktuální informace o prostředí, ve kterém se podnik pohybuje. Pro tento účel se pracuje převáţně se sekundárními daty, kdy se předpokládá neustálé zpracovávání dat z interních a externích zdrojů podniku. Dalším typem je explorativní výzkum, jehoţ cílem je především vysvětlení nejasných či nepřehledných skutečností – jedná se hlavně o definování a pochopení problému. Deskriptivní výzkum popisuje subjekty či objekty trhu a vztahy mezi nimi. Jeho úkolem není hledat příčiny situace, pouze tuto situaci popsat. Hledání příčin je naopak úkolem výzkumu kauzálního, který hledá v dané situaci souvislosti a podle nich odvozuje moţné příčiny. Posledním typem výzkumu je dle Kozla výzkum budoucího vývoje, který se nejčastěji realizuje formou scénářů – vyuţívají se prognostické metody.8

6

FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 13. Zpracováno dle MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed., Global edition. Boston: Pearson, c2010. s. 12. 8 Zpracováno dle KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 152-154. 12 7

Podobný pohled na věc má také Aaker,9 který však rozlišuje pouze tři druhy výzkumu, a to výzkum explorativní, deskriptivní a výzkum kauzální. Jeho definice těchto typů výzkumů odpovídají definicím, které pouţívá Kozel. Obr. č. 1: Dělení dle vyuţití v rozhodovacím procesu Sledovat prostředí

Monitorovací výzkum

Nacházet účel výzkumu

Explorativní výzkum

Popisovat jev

Deskriptivní výzkum

Vysvětlovat příčiny

Kauzální výzkum Výzkum budoucího vývoje

Odhadovat budoucnost

Zdroj: KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní marketingový výzkum. Praha: Grada, 2006. s. 152.

Lze ještě nabídnout také třetí dělení výzkumu dle jeho účelu v rozhodování. A to typologii Wilsona, ten rozlišuje pouze dva základní typy výzkumu (viz obr. č 2). Prvním je výzkum explorativní a druhým typem výzkum průkazný. Dle jeho názoru, explorativní výzkum slouţí k určení dat, která je potřebné zjistit, a je tak výchozím bodem k dalším výzkumům. Veškeré další výzkumy pak jiţ patří pod výzkum průkazný.10 Obr. č. 2: Typy výzkumu dle Wilsona Explorativní výzkum Výzkum Průkazný výzkum

Kauzální výzkum Deskriptivní výzkum

Cross-sectional výzkum Longitudiální výzkum

Zdroj: WILSON, Alan M. Marketing research: an integrated approach. 2nd ed. Harlow: Financial Times /Prentice Hall, 2006. s. 34. (překlad autor)

9

Zpracováno dle AAKER, David A. Marketing research: international student version. 11th ed. Hoboken: Wiley, c2013. s. 65-68. 10 Dle WILSON, Alan M. Marketing research: an integrated approach. 2nd ed. Harlow: Financial Times /Prentice Hall, 2006. s. 34-46. 13

2.2 Dělení výzkumu dle způsobu zisku dat Dle tohoto dělení můţeme marketingový výzkum rozdělit na primární a sekundární. Sekundární výzkum pracuje s daty, která jiţ byla zjištěna za jiným účelem. Tyto data tedy jiţ byla shromáţděna někým jiným jako primární výzkum. Tento postup bývá v literatuře označován jako desk research.11 Výzkumník by měl vţdy na začátku své práce začít právě hledáním a zpracováním sekundárních dat, a to hlavně z důvodu toho, ţe sběr dat primárních, je časově i finančně náročnější.12 Hlavní výhodou sekundárních dat bývá to, ţe ve většině případů jsou volně dostupná – lze je získat z vnitřních zdrojů firmy jako jsou například výkazy zisků a ztrát, databáze konkurence apod. Případně sekundární data lze získat také z vnějších zdrojů. Tyto vnější zdroje můţeme rozdělit na tři skupiny, a to zveřejněná data – zdroje od vlády, statistických úřadů, obchodních asociací, knih apod.; standardní zdroje marketingových dat – obchodní audity, panely domácností atd.; a internet.13 Avšak sekundární data mají i svá omezení. Hlavním omezením je především skutečnost, ţe se jedná o data, která byla sesbírána za jiným účelem, proto ne vţdy musí vyhovovat potřebám konkrétního projektu.14 Také je zde otázka relevantnosti a přesnosti, proto by měla být veškerá sekundární data zhodnocena, jestli jsou pro naše potřeby vyhovující.15 Primární data jsou data získaná výzkumníkem pro specifický účel k řešení daného problému.16 Primární data představují snahu výzkumníka o vlastní zjištění hodnot, které ještě nebyly známy.17 Jejich výhodou je adresnost, na druhé straně však stojí vysoké náklady na jejich sběr.18

2.3 Dělení dle zaměření výzkumu Kozel uvádí,19 ţe můţeme rozdělovat výzkum trhu a poptávky a následně výzkum jednotlivých nástrojů marketingového mixu. Výzkum trhu a poptávky se zaměřuje na zkoumání velikosti a struktury trhu, ale zároveň také na předpoklady jeho vývoje. Naopak výzkum nástrojů marketingového mixu zjišťuje informace o jednotlivých prvcích

11

JACKSON, P. BIRN, Robin J. Desk Research. In BIRN, Robin J. The international handbook of market research techniques. 2nd ed. London: Kogan Page Limited, 2008. s. 18. 12 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 53. 13 AAKER, David A. Marketing research: international student version. 11th ed. Hoboken: Wiley, c2013. s. 85. 14 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 55. 15 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed., Global edition. Boston: Pearson, c2010. s. 101. 16 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed., Global edition. Boston: Pearson, c2010. s. 100. 17 Dle FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 14. 18 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 56. 19 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 156-157. 14

marketingového mixu. Mezi základní příklady aplikací patří výrobkový výzkum, cenový výzkum, výzkum distribuce a výzkum marketingové komunikace. Mozga a Vítek klasifikují marketingový výzkum dle zaměření podobně, a to na odvětvové studie, studie marketingového mixu, studie zákazníků a konkurence, studie e-business, studie informačních zdrojů marketingu a studie komercionalizace nových produktů.20

2.4 Dělení podle doby trvání výzkumu Toto dělení přináší tři základní typy marketingového výzkumu. Prvním z nich je jednorázový ad hoc výzkum, který se provádí k určitému datu a má slouţit k zisku informací pro aktuální marketingové rozhodnutí. Druhým typem je dlouhodobý výzkum. Ten naopak zajišťuje informace pro strategické rozhodování – přináší informace o vývoji trhu. Posledním typem jsou pak výzkumy opakované. Ty mají za úkol sledovat vývoj určitého ukazatele na trhu, například spokojenosti zákazníků.21

3 Proces marketingového výzkumu Kaţdý proces marketingového výzkumu se skládá z několika na sebe navazujících kroků. Ty lze primárně rozdělit na dvě hlavní či základní fáze výzkumu, a to fázi přípravnou a následně fázi realizační. Fáze přípravná zahrnuje definování problému výzkumu, formulování cílů a hypotéz výzkumu, případně také předvýzkum či pilotáţ. Realizační fáze se pak zabývá samotným sběrem dat a jejich analýzou a interpretací.22 Aby byl marketingový výzkum správně proveden, tedy aby podniku poskytl správné informace, měl by výzkumník dle Kotlera postupovat v šesti základních krocích – viz následující schéma. Obr. č. 3: Proces marketingového výzkumu dle Kotlera

Definice problému a cílů výzkumu

Příprava plánu výzkumu

Sběr dat

Analýza dat

Prezentace výsledků

Rozhodnutí

Zdroj: KOTLER, P. KELLER, Kevin L. Marketing management [4. vyd.]. Praha: Grada, 2013. s.133. (upraveno autorem)

20

MOZGA, J. VÍTEK, M. Marketingový výzkum. Vyd. 1. Hradec Králové: Gaudeamus, 2001. s. 68. KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 155-156. 22 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 73. 15 21

Podobně o procesu marketingového výzkumu smýšlí i Hair, který sice rozlišuje pouze čtyři základní fáze procesu – ty však mají několik dílčích kroků (viz obr. č. 4). I u ostatních autorů (Malhotra23, Churchill24) je proces marketingového výzkumu definován stejnými kroky. Obr. č. 4: Proces marketingového výzkumu dle Haira Stanovení výzkumného problému •Identifikovat a potvrdit informační potřeby managementu •Specifikovat výzkumné otázky a definovat výzkumný problém •Určit výzkumné cíle

Vybrat vhodný design výzkumu •Určit design výzkumu a zdroje dat •Stanovit způsob výběru a velikost vzorku •Určit otázky a škály •Provedení pilotáže dotazníku

Uskutečnit výzkumný záměr •Sesbírat a připravit data •Analyzovat data •Přeměnit data na informaci

Komunikovat výsledky výzkumu •Připravit a prezentovat výsledky managementu

Zdroj: HAIR, Joseph F. BUSH, Robert P. ORTINAU, David J. Marketing research: within a changing information environment. 3rd ed. Boston: McGraw-Hill, c2006. s. 55.

3.1 Definice problému a cíle výzkumu Definice problému, který má být zkoumán, je jedním z nejdůleţitějších kroků celého procesu a také jedním z kroků nejtěţších.25 Jen pokud je problém definován důkladně a přesně, můţe být výzkum navrhnut tak, aby dodal potřebné informace.26 Problém tedy musí být definován a určen co nejpřesněji. Pokud bude zadání příliš široké, tak v konečném důsledku dostane manaţer spoustu nepotřebných informací. Naopak úzká definice problému nemusí přinést informace, které jsou od výzkumu očekávány.27 Správně definovaný výzkumný problém by měl vést k samotnému určení cíle či cílů výzkumu. Ty by měly být stručné a neměly by jimi být seznamy informací, které jsou potřebné k jejich dosaţení.28 Po určení cílů výzkumu je dalším úkolem výzkumníka definice hypotéz. Hypotézy jsou výpovědi o dosud neprokázaném (předpokládaném, pravděpodobném) stavu dvou nebo více jevů (proměnných) ve zkoumané oblasti.29 Případně výzkumník můţe vyuţít výzkumných otázek. Tyto otázky určují, na co výzkumník chce odpovědět v souvislosti s definovaným

23

MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 70. CHURCHILL, Gilbert A. IACOBUCCI, D. Marketing research: methodological foundations. 9th ed. Mason: Thomson South-Western, c2005, s. 9. 25 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 68. 26 CHURCHILL, Gilbert A. IACOBUCCI, D. Marketing research: methodological foundations. 9th ed. Mason: Thomson South-Western, c2005, s. 40. 27 KOTLER, P. KELLER, Kevin L. Marketing management [4. vyd.]. Praha: Grada, 2013. s.133. 28 HAGUE, P. N. Průzkum trhu. 1.vyd. Brno : Computer Press, 2003. s. 29. 29 FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 21. 16 24

výzkumným problémem a cílem výzkumu.30 Formulování výzkumné otázky (potaţmo i formulace hypotéz) můţe ovlivnit celý další průběh výzkumu, především však sestavení dotazníku, proto by k tomuto kroku měl výzkumník přistupovat zodpovědně.31 Hague také uvádí, ţe v rámci této části procesu by se mělo určit, jaké informace jsou potřeba v rámci výzkumu zjistit v návaznosti na cíle výzkumu, a také rozhodnout, jaká bude úroveň přesnosti, se kterou se bude v rámci výzkumu pracovat.32 Tato rozhodnutí totiţ mají vliv na další postup přípravy a provedení výzkumu.

3.2 Příprava plánu výzkumu Během přípravy plánu výzkumu musí výzkumník provést několik důleţitých kroků, které mu pomohou určit správný postup v rámci výzkumu. Hague tyto kroky přeformuloval na pět základních otázek, které musí být v rámci přípravy zodpovězeny33: 1. 2. 3. 4. 5.

Je charakter vyţadované informace kvalitativní nebo kvantitativní? Jaké metody sběru dat se pouţijí? Jaký vzorek (spektrum) respondentů má být pokryt? Jaká metoda výběru a velikosti vzorku má být zvolena? Jak budou výsledná data analyzována?

Podobně k řešení přípravy plánu výzkumu přistupuje také Malhotra. Dle něj je nutné v prvé řadě definovat informace, které jsou potřeba v rámci výzkumu zjistit. V dalších krocích pak výzkumník definuje měřící a škálovací techniky, vytvoří a otestuje dotazník a následně určí sloţení a velikost vzorku a poté vytvoří plán analýzy získaných dat.34 Je důleţité si tedy uvědomit, ţe na počátku celé přípravy výzkumu by mělo být určení toho, jaké informace chceme získat a následně jaký typ výzkumu je vyţadován, neboť někdy výzkumníkovi zcela postačí analýza sekundárních zdrojů – například v rámci výzkumu monitorovacího.35 Pokud data ze sekundárních zdrojů nestačí, musí výzkumník přikročit k zisku dat primárních. Přesto by však měl výzkumník provést analýzu sekundární dat, která mu pomůţe k lepšímu pochopení dané problematiky.

30

HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat: analýza a metaanalýza dat. 1. vyd. Praha: Portál, 2004, s. 21. 31 HAIR, Joseph F. BUSH, Robert P. David J ORTINAU, David. Marketing research: within a changing information environment. 3rd ed. Boston: McGraw-Hill, c2006. s. 60. 32 HAGUE, P. N. Průzkum trhu. 1.vyd. Brno : Computer Press, 2003. s. 32. 33 HAGUE, P. N. Průzkum trhu. 1.vyd. Brno : Computer Press, 2003. s. 32. 34 Zpracováno dle MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 70. 35 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 152. 17

3.2.1 Kvalitativní a kvantitativní výzkum V rámci primárního výzkumu pracujeme se dvěma druhy dat – daty kvalitativními a daty kvantitativními. Podle toho také členíme základní metody marketingového výzkumu na kvalitativní nebo kvantitativní výzkum.36 Kvantitativní výzkum je výzkumná metodologie, která se snaţí data kvantifikovat a většinou pouţívá statistické metody. Naopak kvalitativní výzkum je nestrukturovaná, explorativní metodologie výzkumu zaloţená na menším vzorku, která poskytuje hlubší pochopení daného problému.37 Účelem kvantitativního výzkumu je získat měřitelná číselná data – zjednodušeně lze říci, ţe kvantitativní výzkum se ptá na otázku „kolik?“. Kvalitativní výzkum však spíše pátrá po příčinách daného jevu, snaţí se zjistit motivy, mínění a postoje vedoucí k určitému chování – kvalitativní výzkum tedy spíše zjišťuje „proč?“.38 Kaţdá z obou metod má své přednosti a negativa. Mezi hlavní pozitiva kvantitativního výzkumu patří moţnost výsledky zobecnit a přináší jasná a spolehlivá data. Na druhé straně kvantitativní výzkumy bývají často povrchní, bez hlubšího porozumění problematice. Kvalitativní výzkumy naopak přinášejí vhled a lepší porozumění do dané problematiky neţ můţe nabídnout výzkum kvantitativní. Jejich negativem je však těţká zobecnitelnost a výzkum také můţe být ovlivněn výzkumníkovými osobními preferencemi. Následující tabulky přináší souhrn hlavních pozitiv a negativ obou metod.39 Tab. č. 1: Pozitiva a negativa kvantitativního výzkumu Pozitiva kvantitativního výzkumu Negativa kvantitativního výzkumu - testování a validizace teorií

- kategorie a teorie pouţité výzkumníkem nemusejí odpovídat lokálním zvláštnostem

- lze zobecnit na populaci

- výzkumník můţe opomenout fenomény, protoţe se soustřeďuje pouze na určitou teorii a její testování a ne na rozvoj teorie

- výzkumník můţe konstruovat situace tak, ţe

- získaná znalost můţe být příliš abstraktní a obecná

eliminuje působení rušivých proměnných a prokázat

pro přímou aplikaci v místních podmínkách

vztah příčina-účinek - relativně rychlý a přímočarý sběr dat

- výzkumník je omezen reduktivním způsobem získávání dat

36

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 158. 37 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 138. 38 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 158-159. 39 HENDL, J. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005. s. 49-52. 18

- poskytuje přesná, numerická data - relativně rychlá analýza dat - výsledky jsou relativně nezávislé na výzkumníkovi - je uţitečný při zkoumání velkých skupin Zdroj: HENDL, J. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005. s. 49.

Tab. č. 2: Pozitiva a negativa kvalitativního výzkumu Pozitiva kvalitativního výzkumu Negativa kvalitativního výzkumu - získává podrobný popis a vhled při zkoumání

- získaná znalost nemusí být zobecnitelná na populaci

jedince, skupiny, události, fenoménu

a do jiného prostředí

- zkoumá fenomén v přirozeném prostředí

- je těţké provádět kvantitativní predikce

- umoţňuje studovat procesy

- je obtíţnější testovat hypotézy a teorie

- umoţňuje navrhovat teorie

- analýza dat i jejich sběr jsou často časově náročné etapy

- dobře reaguje na místní situace a podmínky

- výsledky jsou snadněji ovlivněny výzkumníkem a jeho osobními preferencemi

- hledá lokální příčinné souvislosti - pomáhá při počáteční exploraci fenoménů Zdroj: HENDL, J. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005. s. 52.

Určení základní metody výzkumu je hlavním krokem návrhu výzkumu. Často je na základě cíle výzkumu a výzkumných otázek metoda výzkumu zcela jasná, občas se však výzkumník můţe dostat do situace, kdy není přesně jasné, jestli pouţít kvalitativní či kvantitativní výzkum. Zde je pak na místě znovu přezkoumat poloţené výzkumné otázky a způsob, jakým jsou formulované, neboť to můţe napovědět o typu dat, která výzkumník potřebuje zjistit. Následně je třeba si uvědomit, zdali chceme ve výzkumu provést standardizované srovnání (odpovídá spíše kvantitativním datům) či usilujeme spíše o podrobnější studium fenoménu (vyuţití kvalitativních dat). Další otázky, které výzkumníkovi mohou pomoci k určení metody, jsou: jaké návrhy nalézá v literatuře k danému tématu či jaké jsou praktické důsledky výběru dané metody – zde se jedná například o časovou či finanční náročnost; ale zároveň je důleţité si zodpovědět dvě základní otázky, a to, která metoda povede k bliţšímu poznání a také jaké jsou výzkumníkovy osobní preference – tedy jaký výzkum mu je bliţší.40

40

Zpracováno dle PUNCH, K. Úspěšný návrh výzkumu. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008. s.72-73. 19

Pokud se blíţe podíváme na to, kdy je lepší pouţít kvantitativní a kdy kvalitativní výzkum, tak moţnou odpověď poskytuje Hair. Ten tvrdí, ţe „metody kvalitativního výzkumu je vhodné použít, když zadavatelé nebo výzkumníci chtějí získat předběžný náhled do motivace, emocí, postojů a osobnostních faktorů, které ovlivňují nákupní chování. Nebo zkoušejí odhadnout předběžnou efektivitu marketingové strategie na aktuální nákupní chování. Případně se zajímají o názory na vývoj nového produktu, změnu pozice stávajícího produktu nebo na image společnosti“. Naopak metody kvantitativní je vhodné vyuţít, kdyţ se jedná o „potvrzení nebo zodpovězení otázek obchodního problému, využití příležitosti nebo zajištění informačních požadavků. Také jde-li o získání detailních popisů motivací, emocí, postojů a osobnostních faktorů, které ovlivňují nákupní chování. Nebo při testování teorií a modelů vysvětlujících nákupní chování, příp. při testování a posuzování spolehlivosti a přesnosti měřítek pro zjišťování tržních faktorů, specifik zákazníků a výsledky jejich chování apod.“41 Lze tedy konstatovat, ţe kvalitativní výzkum by měl předcházet výzkumu kvantitativnímu – kvalitativní výzkum by měl odhalit důvody chování či postojů a kvantitativní výzkum pak tyto důvody potvrdit. Podobný přístup má také Malhotra, dle kterého by měl kaţdému kvantitativnímu výzkumu předcházet výzkum kvalitativní, pokud je řešen nový výzkumný problém. Na druhé straně však také můţe být situace opačná, kdy je kvalitativního výzkumu vyuţito k vysvětlení výsledků, které přinesl výzkum kvantitativní.42

3.2.2 Základní metody sběru dat Existuje celá řada různých metod sběru primárních dat. Disman uvádí čtyři základní metody, a to pozorování, rozhovor, dotazník a analýzu dokumentů.43 Podobné členění vyuţívá také Kozel, který však rozlišuje tři základní metody, neboť rozhovor a dotazník zařazuje pouze do kategorie jedné, a to dotazování. Dále pak uvádí jako další metodu pozorování a přidává metodu experimentu. Naopak analýzu dokumentů Kozel nepovaţuje za metodu sběru primárních dat.44 Samotná volba, jakou techniku pro sběr primárních dat pouţijeme, je ovlivněna celou řadou aspektů. V prvé řadě by měl mít výzkumník vţdy na paměti účel a cíle výzkumu a poţadavky na informace, které z primárních dat potřebuje získat, především jestli se chce zaměřit spíše na data kvalitativní či data kvantitativní povahy. Zároveň však musí počítat také s časem a finančními náklady daných technik. Ty mohou výběr technik velmi zúţit.45

41

HAIR, Joseph F. BUSH, Robert P. ORTINAU, David J. Marketing research: within a changing information environment. 3rd ed. Boston: McGraw-Hill, c2006. 42 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 139. (přeloţeno autorem) 43 DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost: příručka pro uživatele. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2000. s. 123. 44 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 158-159. 45 Zpracováno dle PUNCH, K. Základy kvantitativního šetření. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008. s. 57-58. 20

3.2.2.1 Dotazování Dotazování představuje metodu sběru dat zaloţenou buďto na přímé interakci mezi respondentem a výzkumníkem – rozhovor; nebo na interakci nepřímé, kdy se jedná o dotazník.46 Rozlišujeme také mezi: 1. 2. 3. 4.

osobním dotazováním telefonickým dotazováním online dotazováním písemným dotazováním.47

Osobní dotazování je formou dotazování, kdy respondent a výzkumník jsou v osobním kontaktu a je jedno, jestli dotazník vyplňuje respondent nebo právě výzkumník. Hlavní výhodou osobního dotazování je existence zpětné vazby, kdy výzkumník můţe respondenta motivovat k odpovědi, či mu upřesňovat otázky. Během osobního dotazování lze také pouţívat různé názorné pomůcky, které mohou zvýšit pochopení otázek respondentem. Je také důleţité zmínit, ţe tato technika má nejvyšší návratnost odpovědí. Osobní dotazování dlouhodobě přináší vysoce spolehlivá a poměrně detailní data.48 Největší nevýhodou je pak časová a finanční náročnost realizace této techniky, zvlášť při zkoumání větší skupiny. Pokud v rámci osobního dotazování dochází k přímé interakci mezi výzkumníkem a respondentem, jedná se o techniku rozhovoru. Technika rozhovoru přináší určité výhody pro výzkumníka – zejména klade menší nároky na iniciativu respondenta a sniţuje se také pravděpodobnost otázek bez odpovědi, dále je pak během rozhovoru jisté, ţe vybraná osoba spadá do zkoumaného vzorku a proporce dokončených rozhovorů je podstatně vyšší neţ návratnost dotazníků. Na druhé straně je tato metoda však velmi časově i finančně náročná a lehce u ní dojde k tzv. interviewer bias, kdy je výzkumník jiţ předem zaujatý a tím ovlivňuje výsledky rozhovoru.49 Rozhovor lze dále rozčlenit na základě míry závaznosti pokynů rozhovoru a také dle počtu účastníků samotného rozhovoru. Nejniţší závaznost neboli nejniţší míru standardizace má nestrukturovaný rozhovor, kdy rozhovor vychází z přirozené komunikace výzkumníka s respondentem. Výzkumník se nesnaţí získat stejný typ informace od kaţdého dotázaného. Tento typ rozhovoru je vhodný pro kvalitativní výzkumy.50 Dalším typem je rozhovor polostrukturovaný, kdy výzkumník má k dispozici seznam otázek, které během rozhovoru 46

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 175. 47 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 180. (přeloţeno autorem) 48 Centrum pro výzkum veřejného mínění. Osobní dotazování. [online]. [cit. 2013-11-30]. Dostupné z WWW: . 49 DISMAN, Miroslav. Jak se vyrábí sociologická znalost: příručka pro uživatele. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2000. s. 141. 50 JEŘÁBEK, H. Úvod do sociologického výzkumu. [online]. [cit. 2013-12-01]. Dostupné z WWW: . 21

musí poloţit, a to většinou v daném pořadí, avšak má volnost v pokládání otázek doplňujících či také disponuje moţností dovysvětlení jednotlivých otázek.51 Posledním typem rozhovoru je standardizovaný – u tohoto typu výzkumník jasně dodrţuje stanovené postupy, přesné pořadí a znění otázek, tedy výzkumník nemůţe otázky vysvětlovat, neboť by to mohlo ovlivnit výsledky výzkumu. Dle počtu rozeznáváme rozhovor individuální, kdy je rozhovor prováděn pouze s jedním respondentem, a rozhovory skupinové, tzv. focus groups. Během rozhovoru můţe výzkumník pro záznam odpovědí respondenta vyuţít záznamový arch, na který zapisuje odpovědi jiţ během rozhovoru, anebo záznamové technické prostředky, mezi které například patří diktafon či kamera. Jaký způsob výzkumník vyuţije, z velké části záleţí na typu rozhovoru – pro nestandardizovaný a polostrukturovaný je vhodnější vyuţít technické záznamové metody, naopak pro potřeby výzkumu standardizovaného výzkumníkovi postačí záznamový arch. Telefonické dotazování se stává v poslední době stále populárnější. Jeho hlavní výhodou oproti dotazování osobnímu je jeho rychlost a niţší náklady. Je také snazší průběţně kontrolovat jednotlivé tazatele, neboť jsou na jednom místě. Nevýhodou můţe být častější odmítnutí telefonického rozhovoru, které pak můţe ovlivnit reprezentativnost výzkumu. Online dotazování patří mezi stále se rozšiřující techniky sběru primárních dat, a to díky své jednoduchosti a velmi nízké náročnosti na provedení - a to jak časové, tak také finanční. Kladem této metody je také její adresnost, kdy je moţné oslovit danou cílovou skupinu. Naopak mezi nevýhody patří především fakt, ţe výzkumník nemůţe kontrolovat, jakým způsobem je dotazník vyplňován – zde můţe nastávat situace, kdy jeden respondent vyplní dotazník více jak jednou, případně v odpovědích na otázky uvádí chybné údaje, tak aby se do výzkumu kvalifikoval.52 Písemné dotazování je v současné době jiţ na ústupu. Kladem této techniky jsou její poměrně nízké náklady a adresné oslovení respondentů. Problém je však velmi nízká návratnost u výzkumů, které jsou prováděny touto technikou – a tím pádem také dochází k narušení reprezentativnosti.53

3.2.2.2 Pozorování Pozorování je „metoda sběru informací založená na zaměřeném, systematickém a organizovaném sledování smyslově vnímatelných projevů a aktuálního stavu prvků, aspektů, fenoménů atd., které jsou objektem zkoumání.“54 Pozorování lze dělit dle jeho míry standardizace na nestandardizované, kdy je určen pouze cíl pozorování a o dalších aspektech 51

ZHANG, Y. WILDERMUTH, B. M. Unstructured interviews. In Wildemuth, B.. Applications of Social Research Methods to Questions in Information and Library Science. 1st pub. Westport, Conn.: Libraries Unlimited, 2009. s.222-231. 52 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 187. (přeloţeno autorem) 53 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 177-178. 54 REICHEL, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. 1. vyd. Praha : Grada Publishing, a. s., 2009. s.94. 22

pozorování výzkumník rozhoduje aţ v jeho průběhu, a na standardizované, kdy je naopak vše důkladně předepsáno. První typ se uţívá převáţně ve výzkumech kvalitativních, standardizovaný typ v rámci výzkumů kvantitativních.55

3.2.2.3 Experiment U experimentu „jde o sledování vlivu jednoho jevu (nezávisle proměnné) na druhý (závisle proměnné), a to v nově vytvořené situaci. Usiluje se o zachycení reakcí na novou situaci a hledá se vysvětlení tohoto chování.“56 Malý rozlišuje experimenty umělé a experimenty terénní. Umělé experimenty jsou prováděny v umělém prostředí, kdy si účastníci jsou vědomi své participace ve výzkumu. Tento typ výzkumu zajišťuje vysokou interní validitu, ta sleduje, zda změny závislé proměnné mohou být připsány působení nezávislé proměnné, a také moţnost experiment regulovat. Terénní experiment naopak zajišťuje externí validitu – ta umoţňuje výsledky zobecnit.57

3.2.3 Výběr výzkumného vzorku Aby výzkum přinesl přesné a také správné závěry, mělo by být dotazování provedeno na celém základním souboru – celé populaci.58 To je však velmi málo pravděpodobné, neboť tento přístup by byl velmi drahý, namáhavý a v mnoha případech také nemoţný. Proto pokud obsahuje základní soubor více členů, je potřeba v rámci dotazování vyuţít výběrový soubor.59 Proces samotného výběru pak zahrnuje tři kroky60: Koho dotazovat? (rámec) Jak? (způsob) Kolik? (rozsah)

3.2.3.1 Rámec výzkumného vzorku Rámec výzkumného vzorku slouţí k určení toho, kdo se stane objektem dotazování, jestli se bude jednat o celý základní soubor či pouze o soubor výběrový. Jde v prvé řadě o to, přesně v této části určit, kdo bude konečný respondent výzkumu, k tomu nám můţe dopomoci přesná specifikace cílové skupiny.

3.2.3.2 Způsob výběru výzkumného vzorku Způsob určuje, jaká technika bude pouţita k výběru výzkumného vzorku. Na základě charakteristiky cílové skupiny výzkumník volí mezi reprezentativními technikami a 55

REICHEL, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. 1. vyd. Praha : Grada Publishing, a. s., 2009. s.94-95. FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 64. 57 MALÝ, V. Marketingový výzkum: teorie a praxe. 1.vyd. Praha : Oeconomica, 2004. s.86-87. 58 HARRIS, P. Sampling and Statistics. In BIRN, R. The international handbook of market research techniques. London: Kogan Page, 2008, s. 44. 59 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 192-193. 60 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 193. 23 56

technikami záměrnými, které jsou nenáhodné a nepravděpodobnostní. Záměrné techniky však sledují záměr výzkumu, dle kterého respondenty vybíráme. Přehled nejčastějších metod přináší následující tabulka. Tab. č. 3: Techniky výběru výzkumného vzorku Reprezentativní techniky Prostý náhodný výběr

Stratifikovaný výběr

Vícestupňový výběr

Jednoduchý výběr

Záměrný výběr

Kvótní výběr

Respondenti jsou vybíráni z celého základního souboru, kaţdý má stejnou šanci být vybrán. Základní soubor je nejdříve rozdělen do dílčích celků (např. dle věku, pohlaví, vzdělání) a výběrový soubor je pak vybrán z kaţdého takového celku. Nejdříve výzkumník vybere náhodně dílčí soubory (např. geografické celky – kraje) a v těch pak náhodně vybírá jednotlivé respondenty. Záměrné techniky Výzkumník do výzkumu vybírá snadno dosaţitelné respondenty. Jsou vybíráni takoví respondenti, u kterých je větší šance na získání informací relevantních pro výzkum. Výzkumník vyuţívá svého úsudku. Jsou přesně stanoveny počty jednotlivých respondentů z kaţdé vybrané skupiny, která se účastní výzkumu.

Zdroj: Zpracováno dle KOTLER, P. ARMSTRONG, G. Marketing. Praha: Grada, 2004, s. 244.

V prostém náhodném výběru má kaţdý jedinec ze základního souboru stejnou pravděpodobnost být vybrán. Velkou výhodou této techniky je její jednoduchost určení respondentů. Na druhé straně však náhodný výběr nezaručuje reprezentativnost vzorku. Díky náhodnému výběru často směřuje ke vzorkům, které jsou rozprostřeny na velkém území, tím pádem se jejich sběr časově prodluţuje a také rostou finanční náklady. Zároveň nezaručuje vysokou přesnost dat.61 Stratifikovaný výběr je proces o dvou krocích – v prvním je populace rozdělena na menší části dle sociodemografických či geografických kritérií, v druhém kroku jsou pak z těchto částí vybírání jedinci k dotazování, například vyuţitím náhodného výběru.62 Stratifikovaný výběr přináší velkou přesnost výzkumu. Je však v realitě těţké správně určit a rozdělit základní soubor na menší segmenty – tento postup je často neproveditelný, pokud je v 61

MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 350351. (přeloţeno autorem) 62 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 352 353. (přeloţeno autorem) 24

základním souboru velké mnoţství proměnných. Mezi další nevýhody této metody patří také její finanční náročnost. V rámci vícestupňového výběru nejdříve zvolíme dílčí celky – tyto celky většinou představují celky geografické, například kraje, okresy, obce apod. Tyto celky jde i nadále zuţovat – a to určením dalších celků jako jsou městské části, bytové jednotky atd. Následně v rámci těchto celků jsou vybíráni respondenti. Tato technika přináší přesnější výsledky neţ prostý náhodný výběr. Lze docílit toho, ţe vzorek nebude rozloţen na velkém území, tím pádem klesá jeho finanční náročnost na provedení.63 Jednoduchý výběr spočívá ve výběru respondentů, kteří se zdají být nejvíce dosaţitelní, respektive byli ve správnou chvíli na správném místě. 64 Tato technika je ze všech zmíněných technik nejrychlejší a nejlevnější. Avšak nese s sebou také velká omezení. V jejím rámci se vyskytuje celá řada zkreslení od interviewer bias aţ po samovýběr respondenta. Díky tomu není výběrový vzorek reprezentativní a výsledky výzkumu se nedají zobecnit na populaci. Záměrný výběr je velmi podobný výběru jednoduchému. Při této technice však tazatel nevybírá kaţdého jedince ze základního souboru, ale dle svého úsudku pouze ty jedince, kteří mu mohou poskytnout informace, jeţ se v rámci výzkumu zjišťují. Výhody i nevýhody této techniky jsou stejné jako u jednoduchého výběru. V kvótním výběru výzkumník nejdříve na základě svého úsudku vybere skupinu jednotek ze základního souboru, tak aby vytvořily zmenšený a reprezentativní model základního souboru. Výběrový soubor má stejné sloţení jako soubor základní dle předem stanovených kontrolních znaků (např. věku, pohlaví či dalších sociodemografických kritérií). Tyto kontrolní znaky by měly mít známé rozloţení v základním souboru a také by měly být v terénu lehce rozpoznatelné. Výzkumník pak provádí výzkum na základě těchto kontrolních znaků, v rámci skupiny definované těmito znaky, má ale volnost výběru respondenta.65 Největší výhodou kvótního výběru jsou jeho relativně nízké náklady, za které výzkumník můţe získat reprezentativní vzorek. Avšak kvótní výběr sám o sobě reprezentativní vzorek nezajišťuje, například pokud výzkumník zapomene na některý z relevantních kontrolních znaků.66 Rozhodování o výběru výzkumného vzorku určuje řada faktorů. Mezi nejdůleţitější určitě znovu patří finanční náročnost a časová náročnost – tedy kolik peněz a kolik času jsme ochotni obětovat na sběr odpovědí. Záměrné techniky jsou v těchto ohledech mnohem dostupnější, neboť umoţňují rychlejší sběr dat, jelikoţ se výzkumník nemusí tolik zdrţovat s hledáním správných respondentů, a tím jsou také levnější neţ techniky reprezentativní. Dále 63

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 196. 64 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 345. (přeloţeno autorem) 65 Zpracováno dle MALÝ, V. Marketingový výzkum : teorie a praxe. 1.vyd. Praha : Oeconomica, 2004. s.57-58. 66 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 348. (přeloţeno autorem) 25

výzkumník musí zohledňovat moţnost zobecnitelnosti výsledků, přesnost a zkreslení pouţité metody měření. Kdy platí, ţe čím přesnější data chceme získat, tím větší budou náklady na výzkum.67 Pokud výzkumník chce splnit tyto poţadavky, měl by si vybrat techniky reprezentativní. Střední cestu však nabízí kvótní výběr, který sice spadá do technik záměrných, ale v literatuře je označován často jako technika kvazireprezentativní.68 Tato technika v sobě tedy spojuje prvky reprezentativní, ale na druhé straně není tak časově ani finančně náročná jako reprezentativní techniky. Poţadavky na vlastnosti výběrového souboru jsou odlišné v kvantitativním výzkumu, kdy by vzorek měl být reprezentativní a také má větší rozsah, a kvalitativním, zde vzorek obsahuje menší počet respondentů,69 často se ani neurčuje jeho velikost.70

3.2.3.3 Rozsah výběrového souboru Rozsah výběrového souboru určuje, jaké mnoţství respondentů by mělo být v rámci výzkumu dotázáno. S rostoucím počtem respondentů bývají výsledky výzkumu spolehlivější. Avšak také platí, ţe s rostoucím počtem dotazovaných také rostou náklady.71 V praxi se setkáváme s různými přístupy pro určování velikosti výzkumného vzorku72: nákladový přístup slepý odhad statistický přístup Nákladový přístup je zaloţen na kalkulaci finanční a časové náročnosti na získání odpovědi od jednoho respondenta. Tento jednotkový náklad je pak porovnán s určenými náklady na celý výzkum a následně je určen celkový počet respondentů, respektive kolik respondentů daný rozpočet umoţňuje získat. Slepý odhad nevyuţívá k určení počtu respondentů ţádný výpočet. Při určování velikosti výzkumného vzorku výzkumník vychází pouze ze svých zkušeností či intuice. Případně můţe také pouţít starší výzkumy na dané téma. Statistický přistup je naopak zaloţen na statistických metodách, proto je ze všech tří přístupů nejpřesnější. Rozsah vzorku se liší nejčastěji v závislosti na variabilitě výskytu zkoumaného vzorku v populaci, na přesnosti, kterou od výzkumu poţadujeme, a v neposlední řadě také na spolehlivosti výzkumu – koeficientu spolehlivosti.73

67

MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 350. (přeloţeno autorem) 68 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 197. 69 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 193. 70 PUNCH, K. Úspěšný návrh výzkumu. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008. s.79. 71 FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 74. 72 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 198-199. 73 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 198-199. 26

3.2.4 Tvorba dotazníku Při tvorbě samotného dotazníku musí mít výzkumník vţdy na paměti, ţe jeho případné špatné sestavení můţe negativně ovlivnit získané informace. Samotný obsah dotazníku je nejvíce ovlivňován výzkumnými otázkami a hypotézami, přesto by měl dotazník dle Punche vyhovovat třem základním poţadavkům: 1. účelově technickým 2. psychologickým 3. srozumitelnosti V rámci poţadavků účelově technických by měly být otázky v dotazníku formulovány a následně sestaveny do takového celku, aby respondent byl schopen co nejpřesněji odpovídat na to, co nás zajímá. Psychologické poţadavky jsou naopak zaměřeny na to, aby vyplnění dotazníku dotazovanému přišlo jednoduché a ţádoucí – tedy aby pro něj vyplňování bylo snadné a chtěl dotazník dokončit. V neposlední řadě by pak dotazník měl být srozumitelný, tedy aby respondent přesně rozuměl tomu, co od něj chceme a na co se ho ptáme.74 Jednotlivé otázky v dotazníku můţeme dělit na tři základní typy, a to otázky otevřené, uzavřené a jejich kombinaci - otázky polouzavřené.75 Otevřené otázky nenabízí respondentovi ţádné moţnosti odpovědi, ponechávají mu svobodu k vyjádření svého názoru. Výhodou otevřených otázek je právě ponechání volnosti, neboť se v rámci odpovědi lze dozvědět informaci, která můţe být pro výzkumníka zcela nová. Zpracování volných otázek je však časové náročnější, protoţe výzkumník nejdříve musí všechny odpovědi projít a vymyslet systém jejich kategorizace. Dle Malhotry však tuto nevýhodu lze lehce obejít předkategorizací, kdy očekávané odpovědi jsou u otázky zaznamenány a při dotazování výzkumník dle odpovědi respondenta zvolí nejvhodnější kategorii odpovědi, avšak sám respondentovi ţádné odpovědi nenabízí.76 Nejčastější typy volných otázek uvádí následující tabulka.

74

Zpracováno dle FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 48. 75 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 213. 76 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 311. (přeloţeno autorem) 27

Tab. č. 4: Typy otevřených otázek

Typy otevřených otázek Volné

Respondentovi je při formulování odpovědi ponechána naprostá volnost

Asociační

Respondent má uvést první slovo, které se mu vybaví jako reakce na pojem uvedený v dotazníku

Volné dokončení věty

Dotázaný má dokončit dle svého úsudku uvedenou větu

Dokončení povídky

Respondent má dokončit povídku

Dokončení obrázku

Dotázanému je předloţen obrázek dvou postav, kdy jedna z nich něco říká, respondent má doplnit reakci druhé

Dokončení tematického obrázku

Respondent má za úkol vymyslet příběh na základě předloţeného obrázku

Zdroj: FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 51. Upraveno autorem.

U uzavřených otázek jsou odpovědi standardizovány. To znamená, ţe všechny moţné odpovědi na danou otázku jsou v dotazníku uvedeny a respondent označuje dle něj nejvýstiţnější odpověď. Vyplňování dotazníku, který se skládá pouze z uzavřených otázek, je časově velmi rychlé a pro respondenta také snadné.77 Na druhé straně však občas můţe přinášet ne tak přesné informace jako otázky volné, neboť často mohou zkoumaný problém zjednodušovat či respondentovi některou odpověď vnucují.78 Rozdělení uzavřených otázek uvádí následující tabulka. Tab. č. 5: Typy uzavřených otázek

Typy uzavřených otázek Dichotomické

Připouštějí pouze dvě moţnosti

Výběrové

Otázky připouštějí volbu pouze jedné moţnosti z více moţných

Výčtové

Umoţňují označení více neţ jedné odpovědi

Polytomické

Respondent určuje pořadí moţností

Zdroj: FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 53. Upraveno autorem.

77

FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 52. KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 215. 28 78

Mezi speciální uzavřené otázky patří otázky škálové. Ty slouţí k vyjádření a měření postojů, mínění a preferencí respondenta.79 Posledním základním typem jsou otázky polouzavřené, které jsou kombinací otázky volné a uzavřené – tedy nabízí moţné odpovědi, ale respondent má moţnost formulovat odpověď vlastními slovy. V dotazníku se také setkáme s tzv. otázkami filtračními, které zjišťují, zdali respondent spadá do námi zkoumaného vzorku,80 a dále pak s otázkami identifikačními, které respondenty rozdělují do skupin – kvót, kterých je následně vyuţito při analýze dat. Pokud chceme ověřit pravdivost odpovědí či jejich konzistentnost, lze do dotazníku zařadit také otázky kontrolní. Tyto otázky je vhodné umístit v dotazníku dostatečně od sebe, tak aby si respondent nepovšiml této kontroly. Při tvorbě dotazníku je důleţité pamatovat, jak jiţ bylo řečeno výše, na jeho srozumitelnost a následně pak také na jeho strukturu. Výzkumník by měl při formulaci otázek pouţívat běţná slova, která bude respondent ze zkoumaného vzorku znát, proto pokud to situace umoţňuje, je vhodné se vyhnout technickým termínům či cizím odborným slovům. Otázky by také neměly obsahovat nejasné termíny, pod kterými si kaţdý respondent můţe představit něco jiného. Formulace odpovědí jako „zřídka“ či „často“ je fádní, pro někoho je zřídka jednou za týden, pro někoho jiného jednou za rok. Tyto nejasné formulace odpovědí pak ovlivňují celý výzkum, neboť vedou k nejasným výsledkům a v konečném důsledku špatným doporučením. Také struktura samotného dotazníku je důleţitá. V prvé řadě by měl dotazník respondenty nalákat, zaujmout je svým tématem, proto by na začátku dotazníku měly být otázky jednoduché a zajímavé. Na začátku by rovněţ měly zaznít otázky filtrační, díky kterým se respondent kvalifikuje do výzkumu. Sloţitější, případně osobnější otázky, by měly být umístěny spíše ke konci dotazníku – zde je však důleţité mít na paměti, aby jiţ respondent nebyl příliš unaven a tyto sloţité otázky nepřeskočil či se na ně příliš nesoustředil. Ke konci dotazníku je vhodné zařazovat otázky identifikační. Význam samotného dotazníku spočívá zejména v těchto oblastech – získává informace od respondentů, poskytuje strukturu a usměrňuje proces rozhovoru, zajišťuje standardní jednotnou matrici pro zapisování odpovědí a také ulehčuje zpracování dat.81 Výběr, jaký typ otázek pouţijeme, závisí především na druhu informací, které chceme v rámci výzkumu zjistit. Zároveň výzkumník při vytváření dotazníku musí pamatovat na to, jaká technika sběru dat byla vybrána a jak velký bude zkoumaný vzorek. Pokud tato rozhodnutí nezohlední, můţe nastat situace, kdy vytvořený dotazník nikdo nebude chtít vyplnit z důvodu 79

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 216. 80 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 308. (přeloţeno autorem) 81 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 200. 29

jeho délky a sloţitosti, anebo také můţe nastat zcela opačná situace, kdy zpracování informací z dotazníku můţe být velmi zdlouhavé a v konečném důsledku náročnější neţ samotný sběr. Toto můţe nastat při zvolení velkého počtu otevřených otázek v dotazníku a při velkém zkoumaném vzorku.

3.2.5 Předvýzkum a pilotáž V odborné literatuře lze najít různé definice těchto pojmů. V rámci této práce bude předvýzkum chápán jako metoda, která zpřesňuje cíl výzkumu, případně proměnné, které budou v rámci výzkumu zkoumány. Pilotáţ pak bude chápána jako metoda, která testuje způsob a nástroje sběru dat a také samotný dotazník z hlediska srozumitelnosti a jednoznačnosti jednotlivých otázek.82 Pilotáţ je vhodné provádět v rámci malé skupiny respondentů, kteří jsou vybíráni s ohledem na cílovou skupinu. Tito „cviční“ respondenti následně napomáhají výzkumníkovi odhalit nedostatky jednotlivých otázek, ať jiţ co se týče jejich srozumitelnosti, tak také dostatečného výčtu moţností. Dále je během pilotáţe testována délka a únosnost dotazníku pro respondenta – tedy jestli není příliš dlouhý.

3.2.5.1 Price sensitivity meter Jednou z moţností, jak zjistit informace týkající se ceny, je metoda Price sensitivity meter od holandského psychologa Van Westendorpa. Právě tato metoda bude vyuţita v praktické části práce jako součást předvýzkumu, proto jí na tomto místě bude věnována pozornost. Metoda se ptá respondentů na čtyři otázky, týkající se ceny výrobku či sluţby:83 1. Při jaké ceně povaţujete výrobek/sluţbu za levnou? 2. Při jaké ceně byste řekl/a, ţe výrobek/sluţba je drahá? 3. Při jaké ceně byste povaţoval/a výrobek za tak levný, ţe byste měl/a pochybnosti o jeho kvalitě? 4. Při jaké ceně byste povaţoval výrobek/sluţbu za tak drahou, ţe byste neuvaţoval/a o jeho koupi? Na základě odpovědí jsou pak sestaveny diagramy, díky kterým lze pak určit vhodné ocenění sluţby či produktu. Jedná se především o určení bodu OPP (Optimum Pricing Point), tedy ceny, kdy počet respondentů pohlíţejících na výrobek jako na levný je stejný jako počet respondentů, kteří při dané ceně vnímají výrobek jako drahý. Tento bod je doporučovanou cenou. Dále lze v rámci metody určit také rozsah vhodných cen – ten se nachází mezi body PMC (Point of marginal cheapness) a PME (point of marginal expensiveness)84 – viz obrázek níţe.

82

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 92. 83 HAGUE, N. The problem with price [online]. [cit. 2013-12-13]. Dostupné z WWW: http://www.b2binternational.com/publications/pricing-research-marketing/. 84 Zpracováno dle HAGUE, N. The problem with price [online]. [cit. 2013-12-13]. Dostupné z WWW: http://www.b2binternational.com/publications/pricing-research-marketing/. 30

Obr. č. 5: Graf Price sensitivity meter – rozsah vhodných cen výrobku

Zdroj: Hague, N. The problem with price [online].

3.3 Sběr dat Jedná se nejčastěji o nejdelší a zpravidla nejdraţší krok marketingového výzkumu. Právě v této části výzkumník nejvíce ocení to, jestli byla přípravná fáze provedena dobře. Pokud ano, stačí se v této etapě soustředit pouze na její bezproblémovou realizaci a tím pádem se také sniţuje riziko nečekaných problémů.85 Nejdůleţitější částí sběru dat je správný výběr a školení tazatelů, kteří budou data sbírat. Musí správně pochopit nejen postupy výběru respondenta ale také dotazník. Díky správnému zaškolení tazatelů a jejich důkladné kontrole tak výzkumník můţe předejít celé řadě chyb.

3.4 Analýza dat Před samotným zpracováním dat musí proběhnout jejich kontrola. V jejím rámci se mohou vyskytnout výběrové chyby, ke kterým dochází, pokud je populace zuţována na výběrový vzorek, a také chyby nevýběrové. Ty dále můţeme dělit na chyby tazatele – například špatné zaznamenávání odpovědí, nesprávné dotazování apod.; a na chyby respondenta – nelogické odpovědi, neochota ke spolupráci, uvádění lţivých odpovědí.86 Po provedení kontroly dochází ke kódování dat. To představuje převádění hodnot zjišťovaných proměnných do nových, nejčastěji číselných, symbolů. Kódování přispívá k rychlejšímu a přehlednějšímu zpracování87 a také pak usnadňuje vyuţití statistických programů pro analýzu. Samotná analýza dat je v současné době nejčastěji prováděna s vyuţitím software – lze například jmenovat Excel, SPSS či Statistica. Vyuţití jednotlivých analýz je také závislé na 85

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 96. 86 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 86-87. (přeloţeno autorem) 87 FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003, s. 82. 31

typu výzkumu a na povaze samotných dat. Pro kvalitativní výzkum budeme vyuţívat jiné druhy analýz neţ pro výzkum kvantitativní. Předpokladem pro analýzu dat je třídění dat, díky němu lze následně zjišťovat závislosti mezi proměnnými. Analýza dat probíhá v rámci určitého stupně třídění, který udává, jak detailně jsou data rozdělena do daných tříd. Třídění prvního stupně je vyuţíváno pro určování četností, naopak třídění druhého stupně pak na určování jednotlivých závislostí mezi proměnnými.88 Při analýze dat lze také vyuţít celé řady pokročilejších statistických metod. Jedná se například o analýzu rozptylů (ANOVA), shlukovou analýzu a mnoho dalších. V rámci této práce bude vyuţito conjoint analýzy, které je proto věnována celá následující kapitola.

3.4.1 Conjoint analýza Conjoint analýza patří k vícerozměrným statistickým metodám. Je zaloţena na analýze rozptylu a v zásadě určuje, jakou důleţitost respondenti přikládají jednotlivým atributům produktu či sluţby a následně také jak velký je jejich uţitek z jednotlivých úrovní daných atributů.89 Conjoint analýza (dále CA) tedy slouţí k určení vlastností výrobků, které jsou zákazníky chápany jako nejdůleţitější, respektive k určení takových atributů, které sehrávají největší roli při nákupu sluţby či produktu. Analýza na rozdíl od běţného dotazování, ve kterém respondent pouze hodnotí samostatné vlastnosti produktu, lépe simuluje kaţdodenní rozhodovací proces, kdy se respondent při koupi nerozhoduje dle jednotlivých atributů produktu, ale na základě kombinace vlastností. CA dokáţe tuto situaci napodobit, respondent totiţ v jejím rámci seřazuje určitý počet různých popisů produktu, které se od sebe liší ve zkoumaných parametrech a má je za úkol seřadit dle atraktivity. Zákazník je tak nucen rozlišovat mezi kombinacemi vlastností, které si často i odporují či vylučují, tzv. trade-offs.90 Jak uţ bylo zmíněno, hlavní výhodou metody je přiblíţení realitě – CA přináší detailnější a přesnější výsledky neţ klasické dotazování. Navíc umoţňuje zobecnit chování jednotlivce na širší celek.91 Na druhé straně je však CA limitována počtem moţných zkoumaných atributů a jejich úrovní, neboť při jejich větším počtu metoda respondenta přetěţuje, jelikoţ musí seřazovat velké mnoţství profilů. Proto je důleţitý správný výběr a určení jednotlivých atributů, kdy opomenutí klíčového atributu můţe velmi zkreslit výběr respondenta. Přidání atributu během sběru či jeho vyřazení jiţ však není moţné.92 Realizace conjoint analýzy se dle Kozla skládá ze 4 základních kroků: 1. Poznání a porozumění chování zákazníků 2. Vygenerování náhodných kombinací atributů a jejich úrovní 88

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 103. 89 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 669. (přeloţeno autorem) 90 ŠKAPA, R. Reklamační politika a její ekonomické souvislosti. Brno: Muni Press, 2012. s. 123. 91 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 231. 92 ŠKAPA, R. Reklamační politika a její ekonomické souvislosti. Brno: Muni Press, 2012. s. 125. 32

3. Analýza a statistické dopočty 4. Interpretace výsledků93 První krok vede k určení správných atributů a jejich úrovní. Ty by měly být zaloţeny na situaci, která panuje na trhu – tento výběr je klíčový pro samotný úspěch CA. Samotné určení daných atributů a jejich úrovní by mělo být zaloţeno na diskuzi s managementem zadávající firmy či experty v daném průmyslu, případně na základě analýzy sekundárních informací či pilotním výzkumem.94 Dále pak dochází k vytvoření daných profilů, které budou respondenti dle svých preferencí seřazovat. K tomuto kroku je vhodné vyuţít vhodný software – například SPSS. V rámci analýzy dat nám CA určuje důleţitost jednotlivých atributů v rozhodovacím procesu, dále pak míru uţitku hodnocených atributů, preference úrovní daných atributů a také například reservation price, kdy jsme schopni určit částku, kterou jsou ochotni zákazníci v rámci sledovaných úrovní připlatit.95

3.5 Interpretace výsledků Interpretací se rozumí převedení výsledků analýzy do závěru a následně doporučení nejvhodnějšího řešení zkoumaného problému. Cílem interpretace dat je tedy navrţení vhodných doporučení, která usnadní zadavateli výzkumu jeho další rozhodování. Doporučení by měla mít logickou strukturu, která přímo vychází ze zadání a cílů výzkumu. 96 Úkolem výzkumníka je také informovat o celém výzkumu a jeho výsledcích, a to nejčastěji prostřednictvím závěrečné výzkumné zprávy. Konkrétní podoba výzkumné zprávy vţdy záleţí na specifikách výzkumu, avšak většina autorů se shoduje na této struktuře výzkumné zprávy (například Kozel,97 Malý,98 ale podobné členění lze nalézt také v zahraniční literatuře99) – titulní strana, obsah, stručný souhrn, hlavní část, závěry a doporučení, přílohy a pouţitá literatura.

3.6 Rozhodnutí Rozhodnutí je posledním a závěrečným krokem procesu. V jeho rámci se zadavatel výzkumu na základě výsledků a doporučení rozhoduje jak zkoumaný problém vyřešit.

93

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 231-232. 94 MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed. Boston: Pearson, 2010. s. 671. (přeloţeno autorem) 95 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 233-234. 96 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 143-144. 97 KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 148. 98 MALÝ, V. Marketingový výzkum: teorie a praxe. 1.vyd. Praha : Oeconomica, 2004. s.112. 99 HAIR, J. E., BUSH, R. P., ORTINAU, David J. Marketing research: a practical... Boston: Irwin, 2000, s. 615-21 33

PRAKTICKÁ ČÁST 4 Představení společnosti UNIFER alfa a.s. Společnost UNIFER alfa a.s. (dále jen UNIFER) vznikla v roce 2013 jako projekt spolupráce mezi komerčním prostředím a prostředím akademickým. Jejím cílem je poskytnout studentům vysokých škol moţnost převést teorii, kterou se na vysoké škole naučili, do praxe. UNIFER tedy funguje jako spojnice mezi soukromými firmami, které jsou zadavateli jednotlivých projektů, a studenty vysokých škol, kteří jsou řešiteli těchto projektů.100 UNIFER nabízí studentům moţnost spolupráce na různorodých projektech, které jsou zadávány reálnými subjekty, a umoţňuje jim tak kontakt s praxí. Je to tedy jedinečná moţnost pro studenty získat kontakty s odborníky a naučit se spolupráci v týmu. UNIFER ale také zprostředkovává koučink a mentoring studentů během jejich práce. Pracovní podmínky pro studenty jsou v současné době následující. Student dostává odměnu pohybující se kolem 50 Kč na hodinu. Pracovní doba záleţí na velikosti a náročnosti projektu a můţe se pohybovat od 3 hodin týdně aţ do 40 hodin. Stejně tak i místo práce vychází z povahy projektu – pokud je to moţné, student můţe pracovat i z domova. Některé projekty také budou probíhat formou soutěţe, kdy několik týmů bude vypracovávat stejné zadání a nejlepší tým následně získá odpovídající finanční odměnu. Soukromým firmám, které jednotlivé projekty zadávají, umoţní tato platforma spolupracovat s nadanými studenty a budovat si u nich své jméno. Nehledě na moţnost přístupu k neotřelým a novým řešením problémů, která jim mohou studenti nabídnout. V současné době UNIFER spolupracuje hlavně s Masarykovou univerzitou. V následujícím roce však chce rozšířit svoji působnost a oslovit také studenty z Mendelovy zemědělské a lesnické univerzity a Vysokého učení technického. Za tímto účelem také chce zjistit, dle jakých kritérií si studenti v současné době práci vyhledávají a také kde o volných pozicích získávají informace. Právě identifikace těchto kritérií a informačních zdrojů se stane hlavním cílem tohoto výzkumu.

5 Sekundární analýza K lepšímu pochopení situace byla provedena sekundární analýza, která popisuje vývoj situace zaměstnanosti studentů a také důleţitost praxe pro studenty pro následné hledání prvního zaměstnání.

100

UNIFER. [online]. [cit. 2013-12-24]. Dostupné z WWW: 34

5.1 Důležitost praxe pro studenty Praxe v oboru můţe studentům v budoucnu usnadnit hledání pracovního místa. Jak ukazuje studie společnosti LMC, tak studenti, kteří v době ţádání o práci nemají ţádnou praxi, mají reálnou šanci na přijetí pouze u 61 % firem. Jak však uvádí tentýţ průzkum, pouze 32 % absolventů bez praxe dokázalo pracovní místo získat.101 Lze tedy tvrdit, ţe praxe v oboru je důleţitým faktorem, který rozhoduje o přijetí či nepřijetí uchazeče do zaměstnání. Tento fakt potvrzuje také další výzkum společnosti LMC, ze kterého vyplývá, ţe aţ 67 % společností jej povaţuje za faktor velmi důleţitý.102 Pokud se podíváme na problematiku blíţe, tak polovina zaměstnavatelů rozlišuje absolventy bez praxe a zaměstnance s praxí.103 V sektoru sluţeb je absence praxe v oboru nejčastějším důvodem pro nepřijetí absolventa do zaměstnání – v 44 % případů. Na dalším místě pak figurují nereálné představy absolventa o výši mzdy, pracovní době a pracovním zařazení,104 coţ lze také povaţovat za důsledek toho, ţe student neměl během studia dostatečný kontakt s praxí a tedy postrádá zkušenosti z oboru. Situace je horší u menších firem, kde vysokoškoláci, kteří nemají pracovní zkušenosti, mají menší šanci na přijetí neţ u firem větších. Větší společnosti dokáţou díky svým zaškolovacím akcím a propracovaným programům absolventy rychle naučit potřebné znalosti. Tyto kapacity však malé firmy nemají, proto častěji hledají jiţ zaměstnance s praxí.105 Pokud budoucí zaměstnavatel nevyţaduje pracovní zkušenost přímo, tak ji při výběrovém řízení alespoň zohledňuje, jak vyplývá z následujících tvrzení:106 „Obecně lze říci, že odborná praxe (zejména zahraniční) nebo studijní stáž apod. mohou být pro absolventa ucházejícího se o zaměstnání v ČNB výhodou.“ – Tomáš Zimmermann, člen odboru komunikace, ČNB 101

LMC. Jobs.cz: Bez praxe dostanou absolventi šanci jen v 61 % firem. [online] [cit. 2013-10-28]. Dostupné z WWW: . Společnost LMC je poradenská společnost v oblasti HR. Jiţ 16 let také provozuje internetový portál jobs.cz a prace.cz. Metodika studie není uvedena. Výzkumný vzorek zahrnoval 873 respondentů a 131 firem. 102 IHNED.cz. 80 procent akademiků chce při studiu pracovat, ale práce v oboru? Spíše sen. [online]. [cit. 201310-27]. Dostupné z WWW: . 103 KALOUSKOVÁ, P. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – souhrnný pohled. [online]. [cit. 2013-10-28]. s. 27. Dostupné z WWW: . Výzkum byl proveden pomocí dotazníkového šetření mezi českými firmami. Celkem bylo sesbíráno 950 dotazníků. 104 KALOUSKOVÁ, P. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – souhrnný pohled. [online]. [cit. 2013-10-28]. s. 32. 105 DOLEŢALOVÁ, G. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – šetření v sekundárním sektoru. Národní ústav pro vzdělávání. Praha, 2013. s. 27. Ke sběru dat bylo vyuţito internetového dotazníkového šetření. Firmy do šetření byly zařazeny náhodným výběrem. Celkově se do výzkumu zapojilo 543 českých firem. 106 CEPÁKOVÁ, L. Po čem touží studenty VŠE preferovaní zaměstnavatelé?. Economix. [online]. [cit. 2013-1027]. Dostupné z WWW: . 35

„Určitě je výhodou, když do firmy přijde nový zaměstnanec, který už s ní (praxí - pozn. autora) má nějakou zkušenost.“ - Hana Krbcová, ředitelka sekce Lidské zdroje skupiny ČEZ „Praxe může být při rozhodování o přijetí důležitá.“ – Petr Šebek, HR ředitel, IBM „Preferujeme absolventy, kteří měli alespoň nějaký kontakt s praxí.“ – Jan Holinka, tiskové centrum, Česká spořitelna Důleţitost praxe se v současné době ještě násobí díky přetrvávající ekonomické krizi, kdy jsou čerství absolventi vysokých škol jednou z rizikových skupin, a to zejména díky nedostatečným zkušenostem, ale také i chybějícím pracovním návykům.107 Díky krizi se zvětšila nezaměstnanost absolventů, kteří bez praktických zkušeností nemají svým zaměstnavatelům tolik co nabídnout. Praxe je tedy jedním z nejdůleţitějších faktorů, který můţe ovlivnit konečné rozhodnutí zaměstnavatele o přijetí či nepřijetí absolventa do zaměstnání, a to i přesto, ţe nejsou praktické zkušenosti zaměstnavatelem přímo vyţadovány, jsou vţdy během výběrového procesu zohledňovány. Samotná důleţitost práce v poslední době ještě roste díky zvyšující se nezaměstnanosti absolventů vysokých škol.

5.2 Důvody studentů k práci při studiu Procento studentů, kteří jiţ během studia začínají pracovat, se v průběhu posledních let neustále zvětšuje. Tento fakt lze dokázat na statistikách z USA, kdy v roce 1970 pracovalo či si během studia nějak přivydělávalo pouze 34 % amerických studentů, v současnosti má však práci téměř 50 % studentů ve věku od 16 do 24 let.108 Podobný vývoj zaznamenává i Evropa. V současné době pracuje při studiu téměř polovina evropských studentů.109 Lze předpokládat, ţe tyto čísla i nadále porostou. Údaje z České republiky dokazují, ţe zastoupení pracujících studentů je u nás daleko větší, neţ je evropský průměr. Zkušenost s prací během studia má 86 % českých studentů.110 Zde je však důleţité dodat, ţe většina takto pracujících studentů nepracuje v oboru svého studia. Pouze 48 % studentů, kteří během studia pracovali, mělo práci či stáţ v oboru, který souvisel s jejich studiem.111 Průzkum společnosti LMC z roku 107

NÁRODNÍ ÚSTAV PRO VZDĚLÁVÁNÍ. Uplatnění absolventů škol na trhu práce – 2011. [online]. [cit. 2013-10-25]. s.19. Dostupné z WWW: . 108 APOKIN, A. YUDKEVICH, M. Reasons for student employment: Education signaling upside down. [online]. [cit. 2013-10-26]. s.1. Dostupné z WWW:< http://www.hse.ru/data/699/145/1235/Apokin_Yudkevich2008.pdf>. 109 BERKENS, M. MÄGI, E. LILL, L. University studies as a side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia. High Educ. 2011. [online] [cit. 2013-10-24]. s. 680. Dostupné z: doi 101007/s1073401093560. Studie vychází z dat Výzkumu socioekonomické situace studentů provedeného pro Federaci estonských studentských odborů. Výzkumný vzorek obsahuje odpovědi od 2496 studentů. 110 LMC. Jobs.cz: Spokojenost firem s absolventy výrazně vzrostla, mzdová očekávání klesají. [online] [cit. 201310-25]. Dostupné z WWW: . Metodika výzkumu není zveřejněna. Výzkumný vzorek se skládá z 1915 studentů a 125 firem. 111 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 36

2011 udává ještě pesimističtější čísla, a to ţe pouze jedna třetina studentů najde tento typ práce.112 Hlavními důvody, které studenty vedou k hledání práce jiţ během studia, jsou důvody převáţně finanční.113 Studenti potřebují v poslední době více prostředků na pokrytí svých nákladů během studia. Studium vysoké školy v současnosti vyţaduje stále více a více investic, ať se jiţ jedná o postupné zvyšování poplatků za studium, nutnost vlastnit počítač, ale také postupné zdraţování odborné literatury a učebnic potřebných pro studium. Na druhé straně figuruje poţadovaná vyšší ţivotní úroveň dnešních vysokoškoláků, kteří k jejímu udrţení potřebují více peněz, neţ kolik dostávají od svých rodičů.114 Důleţité je zmínit i to, ţe studenti z chudších rodin často pracují také proto, aby pomohli svým rodinám. I v České republice je finanční odměna jeden z hlavních důvodů pro práci studentů, převáţně však díky snaze o osamostatnění se od rodičů a kvůli udrţení ţivotní úrovně. Pro 76 % českých studentů jsou peníze důleţitější anebo stejně důleţité jako zisk praxe.115 Ke stejným výsledkům došel také průzkum realizovaný mezi studenty na univerzitě Palackého v Olomouci, kdy 30 % zdejších studentů tvrdilo, ţe si během studia musí přivydělávat a následně 52 % studentů si sice přivydělávat nemusí, ale chtějí.116 Přestoţe finanční důvody jsou zmiňovány nejčastěji, nelze také opomínat snahu studentů získat během studia praktické zkušenosti, které jim mohou pomoci při hledání budoucího zaměstnání. Studenti totiţ hodnotí zkušenosti v oboru, který studují, jako velmi potřebné a uţitečné. Praktické zkušenosti takto hodnotilo 78 % českých studentů.117 Do této kategorie spadá také studenty často zmiňované zlepšení svých stávajících schopností a dovedností.

Studie byla provedena společnosti Deloitte. Jedná se o mezinárodní poradenskou firmu. Průzkum probíhal od října do prosince 2012 pomocí internetového dotazníku. Výzkumu se zúčastnilo 4144 studentů. 112 IHNED.cz. 80 procent akademiků chce při studiu pracovat, ale práce v oboru? Spíše sen. [online]. [cit. 201310-27]. Dostupné z WWW: . 113 KULM, T. L. CRAMER, S. The relationship of student employment to student role, family relationships, social interactions and persistence. s. 930. Pro sběr dat bylo vyuţito online dotazování. Výzkumný vzorek se skládá z 500 studentů. 114 ROBOTHAM, D. Student part-time employment: characteristics and consequences. Education+Training, 2012, vol. 54. No. 1. s. 69. Dostupné z: doi 101108/00400911211198904. Data ke studii byla získána vyuţitím online dotazování, kterého se zúčastnilo 1827 studentů vysokých škol. 115 MARENČÁKOVÁ, M. Význam praxe získané při studiu pro budoucí uplatnění na trhu práce: diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta národohospodářská, 2013. s. 73. Průzkumu v rámci diplomové práce se zúčastnilo 405 studentů vysokých škol – vzorek je však převáţně sloţen ze studentů VŠE (346 respondentů). Data byla sesbírána pomocí elektronického dotazníku. 116 Vědeckotechnický park Univerzity Palackého v Olomouci. Průzkum plánů a zájmů studentů Univerzity Palackého v Olomouci. [online] [cit. 2013-10-24]. s. 16. Dostupné z WWW: . Data byla sesbírána pomocí dotazníku, který byl na hodinách rozdáván studentům Univerzity Palackého. Do průzkumu se zapojilo 2247 studentů. 117 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 37

Dalšími důvody vyhledávání práce jsou však důvody zcela prozaické, a to například seznámení se s novými lidmi, získání kontaktů do budoucna a u některých studentů také pak figurovala práce jako vyuţití volného času, a to zejména u studentů z bohatších rodin.118 Při pohledu z druhé strany, tedy pokud se podíváme na důvody, proč studenti během studia nepracují, jedná se o snahu studentů plně se soustředit na studium, případně nemoţnost studenta pracovat z důvodů časových. Figuruje zde však také neochota studentů pracovat, neboť po škole budou „pracovat celý ţivot“.119 Pokud bychom tedy měli shrnout důvody, díky kterým studenti vysokých škol během studia pracují, tak se jedná především o moţný přivýdělek – finanční odměnu. Tento důvod jasně v důleţitosti převyšuje ostatní. Dále si pak studenti uvědomují potřebu zisku praktických zkušeností ze svého oboru a s tím spojený rozvoj vlastních schopností a dovedností. Pro některé slouţí moţnost pracovat pouze jako vyuţití jejich volného času či k hledání, ať jiţ pracovních kontaktů či nových přátel.

5.3 Očekávání studentů při výběru praxe Firmy, které stáţe či praxe v oboru nabízejí, nám také mohou poskytnout zajímavý náhled na to, co studenti od praxí očekávají. Společnosti nejčastěji uváděly, ţe studenti nejvíce chtějí rozšířit své znalosti a dovednosti během stáţe a zároveň očekávají moţnou budoucí spolupráci, například nabídku zaměstnání anebo moţnost psaní diplomové práce. Finanční odměna dle dotázaných firem není u studentů na praxi aţ tak důleţitá.120 Tuto skutečnost podporuje také studie Deloitte, kdy plat byl aţ na třetím místě v pořadí důleţitosti kritérií při výběru praxe či stáţe – důleţitý faktor pouze pro 4 % studentů. Na prvních dvou místech se ve studii umístila moţnost rozvoje a zisku nových dovedností (32 %) a zisk praktických zkušeností (22 %).121 Studenti od praxe dále očekávají zisk profesionálních kontaktů nebo také osvojení pracovních zvyklostí. Při výběru zaměstnání, potaţmo praxe, studenti také často zohledňují i další kritéria, neţ ta, která byla jiţ jmenována. Mezi nejtypičtější patří stabilita či prestiţ daného zaměstnavatele, ale také náplň práce, kterou student bude při práci vykonávat. Obě tyto kritéria předčila důleţitost výše nástupního platu.122 118

BERKENS, M. MÄGI, E. LILL, L. University studies as a side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia. High Educ. 2011. [online] [cit. 2013-10-24]. s. 686. Dostupné z: doi 101007/s1073401093560. 119 MARENČÁKOVÁ, M. Význam praxe získané při studiu pro budoucí uplatnění na trhu práce: diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta národohospodářská, 2013. s. 71. 120 STUDENTOVINY. Stáţista. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 121 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 122 PWC. PwC Studentský barometr: Stabilita zaměstnavatele a firemní hodnoty jsou důležitější než nástupní plat. [online] [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW: . 38

Mezi hlavní očekávání studentů od praxe patří především zisk zkušeností a naučení se novým věcem. Dále si chtějí osvojit i pracovní zvyklosti. Naopak finanční stránka věci ustupuje více do pozadí, neboť není v očekávání studentů natolik důleţitá.

5.4 Zdroje informací Najít práci během studia nemusí být snadný úkol, zvlášť pokud se student snaţí najít práci ve svém oboru. Jak jiţ bylo řečeno, zhruba osm z deseti studentů pracuje a více jak tři čtvrtiny z nich se snaţí či snaţili najít práci či stáţ, kde by získali praktické zkušenosti. Mezi nejčastější zdroje informací o moţných pracovních pozicích patří samozřejmě internet. Zde pak studenti mají několik strategií. Jedná se o prohlíţení webových portálů zaměřených na poskytování prací či brigád, například jobs.cz anebo prace.cz, ale také aktivní hledání volných pracovních míst na stránkách samotných zaměstnavatelů, případně také studenti vyuţívají různé sociální sítě či komunitní fóra.123 Pokud vyuţijeme statistik o hledání první práce absolventy, tak i zde je vidět, ţe absolventi si práci nejčastěji našli vlastním přičiněním, tedy aktivním vyhledáváním nejrůznějších inzerátů a volných pracovních pozic.124 Časté je také zapojení rodičů či známých, kteří mohou pomoci nalézt vhodné pracovní uplatnění. Nelze však opomenout také vliv univerzity – 2 % absolventů Masarykovy univerzity uvedla, ţe jejich současnou práci jim zabezpečila právě univerzita, coţ je více neţ kolik pracovních pozic studenti získali prostřednictvím pracovní agentury (pouze 1,2 %).125 Tento fakt znovu podporuje také tvrzení studentů, kteří pro hledání práce aktivně vyuţívají nástěnku informačního systému Masarykovy univerzity či vyuţili nabídky práce, kterou nabízela katedra či vyučující.126 Ke stejným výsledkům došel i výzkum realizovaný na Karlově univerzitě, kdy nejčastějším způsobem hledání první práce bylo označeno přímé kontaktování potencionálního zaměstnavatele (68 %). Dále pak absolventi vyuţívali své rodiče a známé, ale také kontakty, které získali během studia na škole. Mezi časté zdroje informací také patřily letáky v prostorách školy či inzerce, ať jiţ v tisku či na internetu (21 %). Role učitelů při hledání práce také nemůţe být opomenuta – uvedlo ji 18 % dotázaných.127

123

SOLDÁN, J. Strategie hledání práce u absolventů: bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta filozofická, 2010. s.45-46. Jedná se o kvalitativní výzkum realizovaný metodou polostrukturovaného rozhovoru. Výzkumu se zúčastnilo 8 studentů. 124 NEKUDA, J. Ukončení studia na Masarykově univerzitě: ohlédnutí a perspektiva 2011. Brno: Masarykova univerzita, 2011. s. 20. Průzkum proběhl mezi čerstvými absolventy Masarykovy univerzity. Pro sběr dat bylo vyuţito anonymního elektronického dotazníku. Průzkumu se zúčastnilo 1150 respondentů. 125 NEKUDA, J. SIROVÁTKA, T. Uplatnění absolventů Masarykovy univerzity z let 2009 - 2010 v praxi. Brno: Masarykova univerzita, 2012. s. 22. Sběr dotazníků byl zajištěn kombinací písemné ţádosti o vyplnění dotazníků s odkazem na internetovou adresu dotazníku. V rámci průzkumu bylo získáno 1799 vyplněných dotazníků. 126 SOLDÁN, J. Strategie hledání práce u absolventů: bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta filozofická, 2010. s.46. 127 ZELENKA, M. Přechod absolventů škol ze vzdělávání na pracovní trh. Praha: Univerzita Karlova, 2008. s. 56. 39

V posledních letech čím dál tím více roste důleţitost internetu. Tento vývoj je také patrný u vyhledávání informací o pracovních pozicích. Internet jiţ dokázal odlákat také studenty z typických veletrhů práce, které jsou kaţdoročně pořádány a které mají právě poskytnout studentům moţnost dostat se do kontaktu s moţným zaměstnavatelem. Pokud se zaměříme na Brno, tak se jedná především o JobChallange, iKariéra či JobFair PEF. V roce 2010 se podobných akcí zúčastnilo dle výzkumu PwC (PwC Studentský Barometr) 84 % dotázaných studentů, v roce 2011 uţ jen 67 %.128 Posílení vlivu internetu potvrzuje i další výzkumná zpráva REFLEX2010 Vzdělávacího centra Univerzity Karlovy, podle které je internet jiţ druhým nejčastějším zdrojem informací o prvním zaměstnání u studentů magisterského studia (26 %). První pozici stále drţí přímé oslovení zaměstnavatele (28 %).129 Mezi nejčastější zdroje, ze kterých studenti získávají informace o moţných pracovních pozicích, patří především internet ve všech jeho podobách, ať se jiţ jedná o různé sociální sítě a fóra, či různé specializované servery poskytující a nabízející práce. Častým jevem je pak hledání informací přímo u zdroje, tedy u zaměstnavatelů, buďto na jejich webových stránkách či jejich přímé oslovení. Důleţitým prvkem při hledání práce se jeví také rodinné kontakty či přátelé, stále důleţitým zdrojem i nadále zůstává inzerce a i přes pokles návštěvnosti také studentské veletrhy práce. Méně častými způsoby jsou pak vyuţití univerzitních zdrojů (informačního systému, nabídky práce učitelů či kateder) a personálních agentur.

5.5 Současná situace Skoro kaţdý český student během svého studia na vysoké škole pracuje. 76 % z nich se snaţí najít práci či stáţ v oboru souvisejícím s jejich studiem,130 aby během studia získali také potřebnou praxi do budoucna. Avšak pouze polovina z těchto studentů je ve svém hledání úspěšná. Tuto situaci podporují také slova ředitelky personálního oddělení společnosti Zentiva Alice Punch: „Situace na trhu práce je v posledních dvou letech náročnější. Uchazečů je víc neţ otevíraných pozic.“131 Studenti si však uvědomují důleţitost získané praxe a jiţ nechtějí pouze přivýdělek na nárazových brigádách, ale praxi v oboru, neboť bez té nemají na pracovním trhu po škole tolik příleţitostí, coţ také potvrzuje výzkum společnosti Deloitte 128

PWC. PwC Studentský barometr: Stabilita zaměstnavatele a firemní hodnoty jsou důležitější než nástupní plat. [online] [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW: . 129 ZELENKA, M. RYŠKA, M. REFLEX2010 - Přechod ze vzdělávání na trh práce a první práce. Praha: Univerzita Karlova, 2011. [online] [cit. 2013-10-25]. s. 8. Dostupné z WWW: . 130 LMC. Jobs.cz: Spokojenost firem s absolventy výrazně vzrostla, mzdová očekávání klesají. [online] [cit. 201310-25]. Dostupné z WWW: . 131 IHNED.cz. 80 procent akademiků chce při studiu pracovat, ale práce v oboru? Spíše sen. [online]. [cit. 201310-27]. Dostupné z WWW: . 40

z roku 2013, kdy pro studenty z centrální Evropy byla šance na zisk praktických zkušeností druhým nejdůleţitějším faktorem při výběru stáţe. Na prvním místě studenti uváděli moţnost zisku nových schopností a dovedností – naopak peníze byly zmíněny necelými 6 % studentů.132 Tato nová data jsou v rozporu s předchozím vývojem. Firmy začaly na tuto situaci reagovat a začínají nabízet moţnosti letních či také ročních stáţí, které jsou velmi často neplacené.133 Nabízené stáţe vyuţívají současné situace, kdy finanční odměna pomalu ustupuje do pozadí a studenti upřednostňují zisk praktických zkušeností. Zmíněné stáţe studentům poskytují moţnost zisku praxe jiţ během jejich studia. V tomto ohledu se situace v České republice začíná přibliţovat západním zemím, kde jsou neplacené stáţe na denním pořádku.134 Přesto je však takovýchto pozic málo. Problémem nedostatku praxí u studentů se jiţ začalo zabývat také Ministerstvo práce a sociálních věcí, které společně s fondem pro vzdělávání rozjelo nový projekt na podporu nových míst pro stáţe.135 Tento projekt se má z velké části zaměřovat právě na studenty a poskytnout jim moţnost získat zkušenosti a pracovní návyky. V tomto trendu také vzniká společnost UNIFER. Jeho zakladatelé chtějí spolupracovat s brněnskými univerzitami a nabídnout brněnským vysokoškolákům další moţnosti získání v současné době tak potřebné praxe.

5.6 Studentské organizace působící v Brně V Brně působí celá řada různých studentských organizací. Mezi nejvýznamnější, které působí na všech univerzitách, patří Mezinárodní studentský klub a AIESEC.

5.6.1 Mezinárodní studentský klub Organizace byla zaloţena v roce 2003 a působí jako nezisková organizace, která napomáhá zahraničním výměnným studentům. Od roku 2004 je členem Erasmus Student Network. Spolek pravidelně organizuje kulturní programy pro zahraniční studenty a také jim pomáhá s jejich kaţdodenními problémy. Pro české studenty je tato organizace moţností jak získat zkušenosti s organizováním akcí pro cizince, ale také nabízí moţnost zlepšení komunikačních a jazykových dovedností.136

132

DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. s. 29. Dostupné z WWW: . 133 ČESKÁ TELEVIZE. Letní brigády už tolik netáhnou, studenti chtějí odborné stáže. [online] [cit. 2013-1024]. Dostupné z WWW: . 134 ČESKÁ TELEVIZE. Letní brigády už tolik netáhnou, studenti chtějí odborné stáže. [online] [cit. 2013-1024]. Dostupné z WWW: . 135 Stáţe ve firmách [online] [cit. 2013-10-29]. Dostupné z WWW: . 136 Zpracováno dle ISC [online] [cit. 2013-10-29]. Dostupné z WWW: . 41

5.6.2 AIESEC AIESEC v Brně funguje jiţ od roku 1991. Je jednou z devíti poboček AIESECu v České republice. Zabývá se převáţně realizací zahraničních pracovních stáţí pro studenty vysokých škol. Dále také organizuje například vzdělávací workshopy atd. Přestoţe v současnosti má pouze 70 aktivních členů, patří mezi spolky, které působí na všech univerzitách, které budou do výzkumu zapojeny.137

5.6.3 Další organizace Na kaţdé univerzitě dále působí velké mnoţství menších většinou specializovaných spolků. Můţeme jmenovat například MUNIE, Klub Investorů, různé debatní kluby138 a také studentské unie. Všechny tyto spolky poskytují svým členům zázemí k realizaci, případně se jim také snaţí pomoci s hledáním brigády.

5.7 Společnosti podobné UNIFERu Společnost UNIFER je natolik specifická, ţe v českých podmínkách neexistuje subjekt, který by se dal povaţovat za podobný. Samozřejmě existují společnosti či organizace, které studentům nabízejí či zprostředkovávají brigády či stáţe, ale s odlišným cílem či podmínkami neţ právě UNIFER. Z tohoto důvodu nelze rozebírat marketingové kampaně podobných společností. Na tomto místě lze samozřejmě zmínit personální agentury typu SODAT,139 které brigády jen zprostředkovávají a jejich komunikace se studenty je omezena pouze na internet. Na studenty často také míří zaměstnavatelé v daných oborech, například na ekonomických fakultách se jedná především o společnosti tzv. „Velké čtyřky“140, ty však ve studentech hledají spíše budoucí potencionální zaměstnance. Jejich komunikace se zaměřuje především na plakáty v univerzitních prostorech a dále pak na prezentace dané společnosti na přednáškách. Samozřejmě existují studentské organizace, které se nejvíce blíţí myšlence UNIFERu, avšak jimi nabízené stáţe jsou nejdříve podmíněny členstvím v dané studentské organizaci, například AIESEC.

6 Cíl práce UNIFER v současné době spolupracuje převáţně s Masarykovou univerzitou a jejími studenty. Přesto mezi studenty není příliš známý. Proto se chce v následujícím roce více zviditelnit a zaměřit se i na studenty ostatních vysokých škol v Brně, a to Mendelovy univerzity a Vysokého učení technického. Plánuje realizaci kampaně, která bude mít za cíl právě oslovení studentů těchto tří univerzit s nabídkou spolupráce. Hlavní cíle výzkumu proto 137

Zpracováno dle AISEC [online] [cit. 2013-10-29]. Dostupné z: < http://brno.aiesec.cz/>. Například Debatní klub studentů MU, viz https://www.facebook.com/groups/61781679637/ 139 Více informací na http://www.sodat.cz/. 140 Jedná se o čtyři největší finanční poradenské společnosti, a to Deloitte, PwC, KPMG a Ernst&Young. 42 138

byly formulovány takto: Identifikace kritérií důležitých při výběru práce během studia a Identifikace informačních zdrojů, které studenti využívají při hledání práce. Výsledky UNIFERu umoţní pochopení studentských preferencí, co se týče výběru práce, kterou vyhledávají během studia, a zároveň budou identifikovány zdroje, které studenti nejčastěji vyuţívají k zisku informací o nabízených pracovních pozicích. Tato zjištění napomohou společnosti k efektivnějšímu nastavení kampaně, a to nejen co se obsahové stránky kampaně týče, neboli toho co mají studentům sdělovat, ale také toho, kde studenty osloví nejúčinněji, tedy jaké informační zdroje budou pro tento účel nejvhodnější. Vedlejším cílem práce je následně zjištění důvodů, proč studenti spolupracují se studentskými organizacemi. Vedlejší cíl práce má zjišťovat důvody, které vedou studenty ke členství v různých místních studentských organizacích. Studentské organizace jsou v mnohém podobné tomu, co bude umoţňovat UNIFER – zprostředkovávají práce, umoţňují různé druhy spolupráce s dalšími subjekty atd. UNIFER tedy můţe vyuţít znalostí těchto důvodů a případně je pouţít ve své kampani k lepšímu oslovení studentů. V rámci tohoto cíle bude zjišťováno povědomí o jednotlivých studentských organizacích působících v Brně a to včetně povědomí studentů o samotném UNIFERu.

7 Výzkumné otázky Hlavní cíle práce společně s cílem vedlejším byly následně operacionalizovány do 5 výzkumných otázek. První výzkumná otázka souvisí s prvním hlavním cílem práce, druhá výzkumná otázka pak s druhým hlavním cílem práce. Výzkumné otázky tři aţ pět pak s cílem vedlejším. VO1: Jaké kritéria nejvíce ovlivňují studenty při výběru práce během studia? V rámci této výzkumné otázky bude zjišťován zájem studentů o práci či stáţ a s tím spojené důvody, které studenty vedou k práci během studia. Dále výzkumná otázka identifikuje preference studentů, které mají při samotném výběru práce, a také jejich očekávání od této práce, která mohou jejich výběr v konečném důsledku ovlivnit. Výzkumná otázka se proto dělí na 3 specifické výzkumné otázky, a to na SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují?, SVO2: Jaké faktory jsou nejdůleţitější pro studenty při výběru práce během studia? a SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? Toto rozdělení pracuje s předpokladem, ţe specifické otázky v konečném důsledku zkoumají stejný výzkumný problém. Jedná se o zjednodušení reality, které povaţuje důvody práce, faktory při výběru práce a očekávání od práce za podobné kategorie, jeţ se v konečném důsledku navzájem ovlivňují. Kdy si student dle určitých faktorů vybírá pro něj vhodnou 43

práci. Do těchto faktorů se však jiţ promítají jeho očekávání od práce a samozřejmě také hledá práci, tak aby naplnil důvody, které ho k nutnosti pracovat vedou. Jako příklad lze uvést studenta, který se rozhodl pracovat, neboť potřebuje pro své ţivobytí více peněz. Důvodem práce tohoto studenta je tedy finanční odměna. Tento důvod se samozřejmě promítne do větší důleţitosti finančního faktoru při samotném výběru práce a student bude očekávat, ţe si prací rovněţ vydělá finanční prostředky pro svoji potřebu. Výše uvedené je pouze určitá forma abstrakce reality, která má určitá omezení, neboť nemusí platit vţdy - například student bude chtít pracovat kvůli penězům, ale samotné očekávání od práce bude jiné, například zisk praktických zkušeností. Toto částečné omezení je však řešeno rozdělením výzkumné otázky právě na tři zmíněné specifické výzkumné otázky. SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují? Apokin a Yudkevich141 ve své studii zabývající se důvody studentské zaměstnanosti uvádějí, ţe stále více studentů pracuje během svého studia. To potvrzují i průzkumy společnosti LMC v České republice.142 Tyto a další studie na podobná témata (např. studie společnosti Deloitte First Steps143 zaměřená na studenty vysokých škol nebo studie University studies as a side job, která se zabývá důvody a důsledky velké zaměstnanosti studentů v Estonsku144) se také snaţí najít hlavní důvody pro studentskou zaměstnanost. Mezi hlavní patří finanční odměna, ať jiţ z důvodů potřeby financování studia či osamostatnění se od rodičů, a dále pak také zisk praktických zkušeností. Jak jiţ bylo uvedeno výše, tak nejdůleţitějším důvodem pro hledání práce u studentů je finanční odměna. Na druhé straně však existují studie, které tvrdí opak a nepovaţují finanční odměny za jiţ tak důleţité – jejich pozici nahradila touha po zisku praktických zkušeností například studie společnosti Deloitte přináší informace, ţe finanční odměna je aţ třetím nejdůleţitějším důvodem, kdy zisk praktických zkušeností a naučení se novým dovednostem se umístili právě před financemi,145 naopak průzkum Kulm a Cramer146 tvrdí, ţe finanční důvody jsou důvodem nejdůleţitějším. Poloţení této specifické výzkumné otázky bude mít za úkol důvody, které brněnské studenty k práci během studia vedou.

141

APOKIN, A. YUDKEVICH, M. Reasons for student employment: Education signaling upside down. [online]. [cit. 2013-10-26]. Dostupné z WWW:< http://www.hse.ru/data/699/145/1235/Apokin_Yudkevich2008.pdf>. 142 LMC. Jobs.cz: Spokojenost firem s absolventy výrazně vzrostla, mzdová očekávání klesají. [online] [cit. 201310-25]. Dostupné z WWW: . 143 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 144 BERKENS, M. MÄGI, E. LILL, L. University studies as a side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia. High Educ. 2011. [online]. [cit. 2013-10-24]. Dostupné z: doi 101007/s1073401093560. 145 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 146 KULM, T. L. CRAMER, S. The relationship of student employment to student role, family relationships, social interactions and persistence. College Student Journal. 2006, vol.40, no.1. ISSN 01463934. 44

SVO2: Jaké faktory jsou nejdůležitější pro studenty při výběru práce během studia? Na základě sekundární analýzy lze také předpokládat, ţe nejdůleţitějším faktorem ovlivňujícím výběr bude finanční odměna, kdy například 76 % českých studentů uvádí, ţe peníze jsou pro ně důleţitější nebo stejně důleţité jako získání praxe.147 V současné době se však do popředí dostává právě nutnost zisku praxe v oboru studia, zvláště s pokračující ekonomickou krizí, kdy nezaměstnaných absolventů škol přibývá.148 Specifická výzkumná otázka bude mít za cíl ověřit, případně vyvrátit, dominantní postavení finanční odměny jako hlavního faktoru rozhodování a případně odhalit další důvody, které studenti při výběru práce zohledňují. SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? Studenti od práce během studia nejvíce očekávají zisk praktických znalostí a rozšíření svých současných dovedností. I zde se objevuje silné zastoupení finančního ohodnocení.149 Přesto však jeho postavení není natolik silné. Tato specifická výzkumná otázka proto ověří, jaká jsou očekávání od práce brněnských studentů. VO2: Které informační zdroje jsou nejvíce využívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích či brigádách? V současné době lze za hlavní zdroj informací povaţovat internet, coţ také dokládá výzkumná zpráva REFLEX2010 – Přechod ze vzdělávání na trh práce a první práce.150 Na druhé straně je potřeba si uvědomit, ţe pojem internet je velice široký a je třeba přesněji specifikovat zdroj informací. Zde můţeme narazit na to, ţe informace o práci lze vyhledávat nejen na různých pracovních serverech, ale také na diskusních fórech či přímo u zaměstnavatelů.151 Na tomto místě je třeba zdůraznit, ţe většina studií či průzkumů se zaměřuje na způsob hledání práce absolventů, tedy nikoliv studentů, kteří ještě studují. Lze předpokládat, ţe postup hledání bude stejný. Tento předpoklad je však potřeba potvrdit. Zjištění odpovědi na tuto výzkumnou otázku více zefektivní komunikace s cílovou skupinou během kampaně, a to nejen z finančního hlediska, ale také usnadní přenos důleţitých informací o nabízených praxích. VO3: Jaké je povědomí studentů o studentských organizacích? VO4: Jaká je míra povědomí studentů o UNIFERu? 147

MARENČÁKOVÁ, M. Význam praxe získané při studiu pro budoucí uplatnění na trhu práce: diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta národohospodářská, 2013. s. 73. 148 DOLEŢALOVÁ, G. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – šetření v sekundárním sektoru. Národní ústav pro vzdělávání. Praha, 2013. s.22. 149 STUDENTOVINY. Stáţista. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 150 ZELENKA, M. RYŠKA, M. REFLEX2010 -Přechod ze vzdělávání na trh práce a první práce. Praha: Univerzita Karlova, 2011. [online] [cit. 2013-10-25]. s. 8. Dostupné z WWW: . 151 SOLDÁN, J. Strategie hledání práce u absolventů: bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta filozofická, 2010. 45

Tyto dvě výzkumné otázky navazují na vedlejší výzkumný cíl práce. Povědomí o studentských organizacích napoví UNIFERu, jaká je znalost jednotlivých organizací mezi cílovou skupinou výzkumu. Jak jiţ bylo zmíněno výše, znalost UNIFERu mezi studenty není velká. Jedná se však pouze o předpoklad, proto je vhodné jej ve výzkumu ověřit. Studenti, kteří UNIFER jiţ znají, nám také poskytnou odpověď, kde se o této organizaci dozvěděli. VO5: Jaké jsou hlavní důvody členství, respektive nečlenství, ve studentských organizacích? Společnost UNIFER oslovuje stejnou cílovou skupinu jako různé studentské organizace, proto můţe těţit ze znalosti toho, proč se studenti stávají členy studentských organizací, respektive co jim na těchto spolcích vadí. Tuto znalost lze pak vyuţít nejen v budoucí kampani, ale také k pochopení očekávání a chování studentů.

8 Předvýzkum Předvýzkum byl proveden pro potřeby správného nastavení úrovně atributů v rámci conjoint analýzy. Jeho cílem bylo zjistit, za jakou finanční odměnu jsou studenti ochotni pracovat, tedy jak by určitá pracovní pozice měla být finančně ohodnocena, aby pro studenty byla zajímavá. V rámci předvýzkumu bylo vyuţito upraveného Price Sensitivity Meter (PSM) holandského psychologa Petera van Westendorpa. Otázky byly v rámci předvýzkumu upraveny, aby lépe vyhovovaly zkoumané problematice: 1. 2. 3. 4.

Při jaké finanční odměně byste se o nabízenou práci ještě ucházel/a? Jaká finanční odměna se Vám zdá jako dobrá vzhledem k nabídce? Při jak velké finanční odměně byste o nabídce této práce neuvaţoval/a? Jaká finanční odměna by dle Vás byla nadprůměrná vzhledem k nabízené práci?

K těmto otázkám byl připojen popis nabízené práce, kterou studenti měli hodnotit. Popis práce odpovídal podmínkám, které bude v rámci svých stáţí nabízet společnost UNIFER. Tento popis byl vytvořen ve spolupráci se zástupcem UNIFERu a byl jím také schválen. Popis pracovní pozice a podobu kompletního dotazníku, který byl pouţit pro potřeby předvýzkumu, lze najít v přílohách práce. K provedení předvýzkumu byla vyuţita webová sluţba vyplnto.cz, na jejíchţ stránkách byl dotazník vyvěšen. Cílová skupina byla oslovena pomocí informačních systémů jednotlivých univerzit, a to vloţením odkazu na výzkum do diskusních fór. Samotný sběr dat proběhl v termínu od 15. 10. 2013 do 25. 10. 2013. Celkem bylo sesbíráno 109 dotazníků. Pro předvýzkum však bylo relevantních pouze 77, neboť některé dotazníky byly vyřazeny kvůli nekvalifikování se respondenta anebo špatnému 46

vyplnění dotazníku – jednalo se o odpovědi, které byly v rozporu se skutečností, například hodinová odměna ve výši 15 000 Kč, případně odpovědi, které si vzájemně odporovaly.

8.1 Struktura výzkumného vzorku a výsledky předvýzkumu V rámci předvýzkumu byly získány odpovědi od 53 ţen a 24 muţů. Tab. č. 6: Zastoupení jednotlivých skupin v předvýzkumu

Zdroj: Autor

n=77

Nejvíce respondentů bylo z Masarykovy univerzity - jednalo o 74 % výzkumného vzorku. Stejně tak nejvíce respondentů v současné době navštěvuje druhý ročník vysoké školy (58 %). 42 studentů (54,5 %) ze vzorku studuje humanitní obor a naopak 35 studentů (45,5 %) navštěvuje obor přírodovědně-technický. Ve výzkumném vzorku jsou tedy více zastoupeni studenti Masarykovy univerzity a studenti druhého ročníku. Graf č. 1: Rozsah vhodných finančních odměn

Rozsah vhodných finanční odměn 100%

90% 80%

Procento respondentů

70% 60%

Neuvažovali by o práci

50%

Uvažovali by o práci 40%

Dobrý fin. odměna

Nadstandardní fin. odměna 30% 20% 10%

300

250

200

180

170

150

140

130

120

110

95

100

90

85

80

75

70

65

60

55

50

49

48

45

40

30

0

20

0%

Kč za hodinu práce

Zdroj: Autor

n=77

Na základě odpovědí studentů na dané otázky bylo zjištěno, ţe finanční odměna za nabízenou práci by se měla pohybovat v rozmezí od 71 Kč do 95,3 Kč za hodinu práce. Přičemţ optimální finanční odměna za danou práci by měla být na úrovni 77,78 Kč za hodinu. Tato zjištění budou vyuţita v rámci conjoint analýzy k nastavení jednotlivých úrovní u moţnosti finanční odměny. 47

Z důvodu nízkého počtu respondentů v jednotlivých kategoriích nelze určit existenci rozdílů mezi jednotlivými kategoriemi.

9 Volba metody sběru dat Pro dosaţení cílů práce bylo zvoleno uţití kvantitativního výzkumu, a to především z důvodu, ţe je výzkum zaměřen na větší skupinu a výsledky lze také pak lépe zobecnit. Pro sběr dat bylo vyuţito metody dotazování, a to z důvodu zisku potřebných informací, které další metody jako pozorování a experiment v tomto výzkumu přinést nemohou. Hlavním důvodem, proč tato metoda byla zvolena, a také jejím hlavním přínosem je existence zpětné vazby mezi tazatelem a respondentem, díky které lze očekávat lepší kvalitu sesbíraných dat. K vybrání této metody také vedlo vyuţití conjoit analýzy v rámci dotazníku. Největším negativem je naopak časová i finanční náročnost této metody. 152 Samotné dotazování pak probíhalo před jednotlivými fakultami univerzit. Při dotazování bylo vyuţito techniky individuálního strukturovaného osobního rozhovoru s dotazníkovým archem.

10 Výběr výzkumného vzorku Výzkumný vzorek je definován jako studenti tří největších brněnských univerzit – Masarykovy univerzity, Mendelovy zemědělské a lesnické univerzity a Vysokého učení technického. Bude se však jednat pouze o studenty druhých aţ čtvrtých ročníků – studenti prvních ročníků zatím postrádají poţadované teoretické základy a naopak spolupráce mezi studenty pátých ročníků a UNIFERem by byla velmi krátká.153 Zároveň mezi výzkumný vzorek nepatří studenti kombinovaného studia, jelikoţ se jedná z velké části o jiţ pracující osoby. Zaměření výzkumu na danou cílovou skupinu bylo schváleno zástupcem UNIFERu. Ve výzkumu bude vyuţito kvótního výběru. Pro potřeby výzkumu kvůli lepšímu porozumění problematiky bude zavedeno také třídění dle oboru studia, kdy bude rozlišováno mezi studenty humanitních oborů a studenty oboru přírodovědně-technických. Toto rozlišení bude mít za úkol identifikovat případné odchylky mezi studenty humanitních a přírodovědnětechnických oborů. Obecná definice přírodních věd je tato: „Přírodní vědy jsou definovány jako disciplíny, které zkoumají pouze přírodní jevy (závislé a nezávislé proměnné v přírodě) pomocí vědeckých

152

KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. s. 175. 153 Na tomto místě je vhodné poznamenat, ţe studenti pátých ročníků Lékařské fakulty MU budou zařazeni do kategorie „4. ročník / 1. ročník magisterského navazujícího“. 48

metod.“154 Na druhé straně vědy humanitní zkoumají člověka a společnost, vysvětlují chování a interakce jednotlivce v skupinách.155 K rozdělení bylo vyuţito Mezinárodní klasifikace vzdělání156, která studijní obory rozděluje na 6 hlavních oborů studia, a to Společenské vědy, obchod a právo, Přírodní vědy, matematika a informatika, Technické vědy, výroba a stavebnictví, Zemědělství a veterinářství, Zdravotnictví a sociální péče a Sluţby. Dále na základě Směrnice č. 27/2006-R Ministerstva školství Slovenské republiky o sústave odborov vedy a techniky a číselníku odborov vedy a techniky157, byly jednotlivé fakulty zařazeny buďto do humanitního oboru nebo do přírodovědně-technického oboru studia. Toto rozdělení je moţné najít v přílohách. Autor si je vědom faktu, ţe dané rozdělení můţe být v určitých případech problematické, avšak domnívá se, ţe přínosy tohoto rozdělení převyšují moţná negativa. Ke stanovení počtu respondentů bylo vyuţito nákladového způsobu. Nejvíce byla při určování konečného počtu zohledňována časová náročnost sběru, kde se musí brát v úvahu nejen samotné dotazování, ale také následné kódování dotazníků. Průměrná doba vyplňování dotazníků je 10 minut a lze předpokládat, ţe stejnou dobu zabere také přepis dotazníku do elektronické podoby. Na sběr dat bylo určeno 50 hodin práce. Proto byl jako počet cílových respondentů zvolen 140. Tento počet zároveň umoţní provedení potřebných statistických metod při analýze dat. Jelikoţ výzkum probíhal v terénu metodou face to face dotazování, tazatelé byli instruováni, aby při sběru zachovávali tyto poměry dotázaných: Stejné zastoupení studentů humanitních a studentů oborů přírodovědných, coţ odpovídá 70 respondentům z kaţdé skupiny

technických

a

Stejné zastoupení studentů napříč ročníky – alespoň 45 respondentů z kaţdého ročníku Stejné zastoupení studentů v rámci univerzit – alespoň 45 respondentů z kaţdé univerzity Zároveň bylo sledováno také rozloţení muţů a ţen, které by mělo odpovídat realitě. Dle dat Českého statistického úřadu z roku 2010158 a na základě předešlého dělení dle oboru studia studuje humanitní obory 65 % ţen a pouze 35 % muţů a naopak obory technické a přírodovědné 57 % muţů a 43 % ţen. Proto byly kvóty pro zastoupení muţů a ţen nastaveny takto:

154

LEDOUX, S. F. Defining Natural Sciences. Behaviorology Today, vol. 5, 2002. s.34. Economic and Social Research Council. What is social science? [online]. [cit. 2013-12-27]. Dostupné z WWW:< http://www.esrc.ac.uk/about-esrc/what-is-social-science/index.aspx>. 156 Klasifikace dostupná z . 157 Směrnice č.27/2006 dostupná z . 158 ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD. Studenti a absolventi vysokých škol v ČR v datech. [online]. [cit. 2013-1110]. Dostupné z WWW: . 49 155

Humanitní obory: 46 respondentů ţenského pohlaví ku 24 respondentům muţského pohlaví Přírodovědné a technické obory: 30 respondentů ţenského pohlaví ku 40 respondentům muţského pohlaví.

11 Dotazník Dotazník se skládá celkově z 19 otázek - z toho čtyři filtrační uzavřené otázky, 4 otázky identifikační – dvě otevřené a dvě uzavřené, dále pak jednu baterii výroků, 4 uzavřené otázky, 4 otevřené otázky a jednu polozavřenou a také obsahuje jednu otázku zaměřenou na conjoint analýzu. Na začátku dotazníku jsou umístěny filtrační otázky, díky kterým budou do výzkumu vybráni jen odpovídající respondenti. Následuje část, která se zaměřuje na postoj studentů k práci během studia – jedná se o otázky 6 a 7, a na kritéria, která jsou důleţitá při výběru samotné práce – otázka 8. Následující otázky zkoumají, odkud studenti získávají informace o moţných pracovních pozicích – jedná se o otázky 9 a 10. Po těchto otázkách byly do dotazníku začleněny dvě volné otázky týkající se očekávání studentů od práce a jaký typ práce je zaujal. Poslední část dotazníku se věnuje studentským organizacím a důvodům případného členství či nečlenství – otázky 13 aţ 15. Otázka 16 je otázka zaměřující se na conjoit analýzu, znovu prověřuje, jak jsou jednotlivá kritéria důleţitá při výběru práce. Na závěr dotazníku byla umístěna série otázek identifikačních. Otázka 1-4– Jedná se o otázky filtrační. Mají za úkol vyselektovat vhodné respondenty, kteří spadají do poţadované cílové skupiny. Otázka 5 – Slouţí jako otázka identifikační. Rozděluje respondenty na jednotlivé obory – na humanitní či přírodovědně-technické. Otázka 6 – Uzavřená otázka s třemi podotázkami (dvě polozavřené a jedna uzavřená otázka) zkoumá, jestli studenti v současné době pracují a důvody, které je vedou k tomu práci mít, případně důvody proti. Je zde přímá návaznost na první výzkumnou otázku – na SVO1. Moţnosti odpovědí v otázce 6a byly převzaty z výzkumu Marenčankové,159 kam byla přidána odpověď „Nemám čas na práci“, a to na základě pilotáţe dotazníku. Moţnosti odpovědí v otázce 6b vznikly spojením odpovědí ze tří výzkumů na dané téma, a to Deloitte First Steps,160 ze které byly převzaty tyto odpovědi: finanční odměna, práce v oboru, uplatnění jazyků, uplatnění znalostí a pracovní prostředí; dále pak výzkumu „University studies as a

159

MARENČÁKOVÁ, M. Význam praxe získané při studiu pro budoucí uplatnění na trhu práce: diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta národohospodářská, 2013. 160 DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 50

side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia“161 – výplň volného času, moţnost další spolupráce, seznámení se s novými lidmi; a také z PWC Studentský barometr162 – zajímavost práce, prestiţ zaměstnavatele. K těmto odpovědím byla po pilotáţi přidána další moţnost, a to zisk zkušeností. Otázka 7 – Uzavřená otázka zkoumající existenci zájmu o práci v oboru studia. Návaznost na první výzkumnou otázku – na SVO1. Otázka 8 – Jedná se o baterii výroků, které byly hodnoceny na škále od 1 do 7. Výroky představují kritéria, která mohou vstupovat do rozhodování o samotném výběru práce během studia. Tato otázka se váţe na první výzkumnou otázku – SVO2. Výroky jsou stejné jako moţnosti odpovědí v otázce 6b. Otázka 9 – Polouzavřená otázka zkoumající odkud studenti získávají informace o moţných pracovních pozicích. Moţnosti v této otázce byly vytvořeny spojením výzkumů Strategie hledání práce u absolventů163, Ukončení studia na Masarykově univerzitě: ohlédnutí a perspektiva 2011164, Uplatnění absolventů Masarykovy univerzity z let 2009 - 2010 v praxi165 a Přechod absolventů škol ze vzdělávání na pracovní trh166, neboť ani jeden z výzkumu nepokrýval celé spektrum moţných odpovědí. Hlavní odpověď, nejčastější zdroj informací, byl podtrţen pro moţnost analýzy. Otázka souvisí s druhou výzkumnou otázkou. Otázka 10 – Tato otázka přímo navazuje na otázku předcházející – váţe se tedy také na druhou výzkumnou otázku. Jedná se o otevřenou otázku. Jejím cílem bylo zjistit, jaký zdroj informací by studenti vysokých škol upřednostnili při hledání moţností práce. Otázka 11 – Tato otevřená otázka zkoumá očekávání, co by práce během studia měla studentů přinést. Otázka souvisí s první výzkumnou otázkou – SVO3. Otázka 12 – Jedná se o otevřenou otázku zaměřující se na obsah a formu nabídky práce, která respondenty v posledních šesti měsících zaujala. Otázka spadá jak pod druhou, tak také pod první výzkumnou otázku.

161

BERKENS, M. MÄGI, E. LILL, L. University studies as a side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia. High Educ. 2011. [online] [cit. 2013-10-24]. s. 686. Dostupné z: doi 101007/s1073401093560. 162 PWC. PWC Studentský barometr: Stabilita zaměstnavatele a firemní hodnoty jsou důležitější než nástupní plat. [online] [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW: . 163 SOLDÁN, J. Strategie hledání práce u absolventů: bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta filozofická, 2010. 164 NEKUDA, J. Ukončení studia na Masarykově univerzitě: ohlédnutí a perspektiva 2011. Brno: Masarykova univerzita, 2011. 165 NEKUDA, J. SIROVÁTKA, T. Uplatnění absolventů Masarykovy univerzity z let 2009 - 2010 v praxi. Brno: Masarykova univerzita, 2012. 166 ZELENKA, M. Přechod absolventů škol ze vzdělávání na pracovní trh. Praha: Univerzita Karlova, 2008. 51

Otázka 13 – Volná otázka zkoumající spontánní znalost studentských organizací. Navazuje na třetí výzkumnou otázku. Otázka 14 – Tato uzavřená otázka se svými podotázkami souvisí s třetí a pátou výzkumnou otázkou – zkoumá tedy, jestli je respondent členem studentské organizace a jaké důvody jej k tomu vedly. Otázka 15 – Jedná se o uzavřenou otázku zkoumající znalost společnosti UNIFER – návaznost na čtvrtou výzkumnou otázku. Otázka také obsahuje jednu otevřenou podotázku. Otázka 16 – Jedná se o otázku, která se zaměřuje na conjoint analýzu. V jejím rámci bylo vytvořeno 8 profilů – jejich přesnou podobu lze najít v přílohách práce. Vytvoření profilů předcházelo určení atributů a jejich úrovní. Bylo vybráno pět atributů, a to finanční odměna, pracovní doba, náplň práce, práce v oboru, a jestli se bude jednat o týmovou práci. Tyto atributy byly vybrány na základě toho, co UNIFER můţe studentům nabídnout. Kaţdý z uvedených atributů měl dvě úrovně krom finanční odměny, která měla tři. Jednotlivé úrovně atributů byly určeny logicky, tedy úrovně atributu pracovní doby byly flexibilní nebo pevná pracovní doba, úrovně náplň práce byly zajímavá nebo rutinní náplň. K určení úrovní atributu finanční odměna však bylo vyuţito předvýzkumu, tak aby velikost jednotlivých úrovní nebyla příliš vysoká. Na základě předvýzkumu byl stanoven interval od 71 Kč do 95 Kč, který představoval finanční odměnu, kterou by si studenti chtěli za podobnou práci. Na základě tohoto intervalu pak byly vytvořeny jednotlivé úrovně, a to 70 Kč, 83 Kč a 96 Kč – tedy částka pod daným intervalem, uprostřed daného intervalu a nad daným intervalem, tak aby jednotlivé úrovně reprezentovaly podprůměrnou finanční odměnu pro danou práci, průměrnou a nadprůměrnou. Tato otázka měla za úkol znovu zkoumat, jaká kritéria jsou pro studenty při výběru práce důleţitá – souvislost s první výzkumnou otázkou (SVO2). Poslední tři otázky, tedy otázky 17 aţ 19, jsou identifikační.

12 Pilotáž Po sestavení dotazníku byla provedena jeho pilotáţ za účelem odhalení jeho moţných chyb. Pilotáţ proběhla na 6 respondentech – 3 respondenti z humanitních oborů a 3 respondenti z přírodovědně-technických. Ţádný z respondentů neměl s vyplněním dotazníku problém a všichni dotázaní rozuměli všem otázkám s výjimkou otázky dvanáct. Zde někteří z respondentů odpovídali pouze na část této volné otázky, případně nebyli schopni poskytnout vhodnou odpověď. Po uváţení však byla otázka v dotazníku ponechána, protoţe i tak přinášela poměrně zajímavé odpovědi. Na základě pilotáţe byly také doplněny moţnosti k několika polouzavřeným otázkám (6b a 8).

52

13 Sběr dat Sběr dat probíhal v období od 28. 11. 2013 do 13. 12. 2013. Během těchto tří týdnů bylo celkem sesbíráno 142 dotazníků. Sběr dat probíhal vţdy před vybranými fakultami univerzit. Kaţdá z fakult byla navštívena v různé dny a různé hodiny, tak aby bylo zajištěno, ţe do vzorku budou mít moţnost se zapojit i studenti, kteří se na fakultě nevyskytují kaţdý den. V rámci dotazování bylo osloveno 186 studentů – response rate je proto na úrovni 76 %. Sběr dat trval 32 hodin, coţ odpovídá rychlosti 4,4 dotazníků za hodinu.

14 Zpracování a kontrola dat Veškeré dotazníky byly následně překódovány do excelovské podoby. Vznikla matice dat, která byla dále překopírována také do programu SPSS, tak aby data mohla být analyzována. V dalším kroku byla provedena kontrola dat. Ta neodhalila ţádné chyby či nesrovnalosti v rámci dotazníku – zejména díky tomu, ţe výzkum probíhal osobním dotazováním. Počet dotazníku proto zůstal i po kontrole stejný – výzkumný vzorek tedy čítá 142 dotazníků.

15 Popis výzkumného vzorku Jak jiţ bylo řečeno výše, výzkumný vzorek se skládá ze 142 respondentů. Vzorek byl sbírán na základě předem stanovených kvót. Všechny kvóty byly v rámci sběru dat dodrţeny krom jedné. Ve vzorku je pouze 44 studentů z Vysokého učení technického, zamýšleno bylo zastoupení alespoň 45 respondentů z této univerzity – nejedná se však o chybu, která by měla jakýmkoliv způsobem ovlivnit výsledky výzkumu. Tab. č. 7: Absolutní a relativní četnost respondentů dle ročníků a univerzit

Zdroj: Autor

Ve vzorku lehce převládají ţeny (54 %) nad muţi (46 %), coţ odpovídá realitě. Pokud se zaměříme na rozdělení respondentů dle oboru studia, tak jak v humanitních, tak také v přírodovědně-technických oborech bylo vyplněno 71 dotazníků. Nejvíce zastoupenou univerzitou je Masarykova univerzita, jak si lze povšimnout v tabulce č. 7 – 37 % respondentů. Tato skutečnost je dána především tím, ţe Masarykova univerzita je největší univerzitou v Brně, co se počtu studentů týká. 53

Za zmínku stojí nízké zastoupení studentů humanitních oborů (pouze 8 respondentů) v rámci Vysokého učení technického, tato skutečnost je dána především zaměřením této školy, kdy pouze jedna fakulta byla v rámci dělení zařazena mezi humanitní (fakulta podnikatelská). Více jak dvě třetiny respondentů (68 %) v současné době nebydlí se svými rodiči. Zastoupení studentů, kteří s rodiči nebydlí, se zvyšuje s ročníkem, který studují – 53% podíl u studentů druhých ročníků aţ po 82 % u studentů čtvrtých ročníků. Grafické znázornění jednotlivých kategorií a jejich zastoupení ve výzkumném vzorku lze najít v přílohách práce. Sesbíraný výzkumný vzorek nemá normální rozdělení, proto bylo při analýze dat vyuţito neparametrických testů. Pro testování významnosti dvou nezávislých průměrů byl pouţit Mann-Whitney test (například pro testování rozdílů mezi obory studia), pokud bylo testováno více skupin neţ pouze dvě (například rozdíly mezi univerzitami), byl zvolen KruskalWallisův test.

16 Výsledky výzkumu V této části práce budou popsány výsledky realizovaného výzkumu. V jeho rámci byly definovány dva hlavní cíle výzkumu, a to Identifikace faktorů důležitých při výběru práce během studia a Identifikace informačních zdrojů, které studenti využívají při hledání práce. Dále byl také formulován vedlejší cíl výzkumu - zjištění důvodů, proč studenti spolupracují se studentskými organizacemi. Hlavní cíle práce byly následně operacionalizovány dvěma výzkumnými otázkami, vedlejší cíl pak třemi výzkumnými otázkami. Kapitola se člení dle cílů práce a výzkumných otázek.

16. 1 Identifikace kritérií důležitých při výběru práce během studia Tento cíl byl převeden do jedné výzkumné otázky - Jaké kritéria nejvíce ovlivňují studenty při výběru práce během studia? Tato výzkumná otázka se pak dále rozpadá na tri specifické výzkumné otázky - SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují?; SVO2: Jaké faktory jsou nejdůležitější pro studenty při výběru práce během studia?; SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během jejich studia?, kdy autor pracuje s předpokladem, ţe důvody práce, faktory důleţité při výběru práce a očekávání práce se navzájem silně ovlivňují. Zodpovězení první výzkumné otázky bude provedeno na základě výsledků a odpovědí na tři specifické výzkumné otázky.

16.1.1 SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují? – výsledky Tato specifická otázka zkoumá reálný zájem o práci studentů během jejich studia a zároveň také jaké jsou důvody, jeţ vedou studenty k práci během jejich studia. Zájem studentů o práci během studia lze povaţovat za velký. V současné době totiţ pracuje 55 % studentů brněnských vysokých škol, coţ je na úrovni evropského průměru. Podíl 54

pracujících studentů značně souvisí s ročníkem studia, jak dokládá následující graf, kdy studenti druhého a třetího ročníku tolik nepracují – pouze 51 %, respektive 48 %. Ve čtvrtém ročníku poměr pracujících studentů roste aţ k 65%. Tento fakt lze vysvětlit několika moţnými způsoby. Mladší studenti nemají tolik volného času, ten jim totiţ ve větší míře zabírá studium. Také ještě nepřikládají práci takovou důleţitost (moţnost zisku zkušeností, atd.). Dalším důvodem je také postupné osamostatňování se, kdy student potřebuje více finančních prostředků, coţ dokládají i data – studenti 4. ročníků v 82 % bydlí sami (tzn., nebydlí s rodiči) oproti pouze 53 % respondentů v druhém ročníku studia. Graf č. 2: Podíl pracujících studentů dle ročníku studia

Podíl pracujících studentů dle ročníku studia 80% 65%

70% 60% 50%

51%

49%

48%

52%

40%

35% Pracuji

30%

Nepracuji

20% 10% 0% 2. ročník

Zdroj: Autor

3. ročník

4. ročník / 1. ročník magisterského navazujícího

n=142

Z pohledu oboru studia je výrazně větší podíl pracujících studentů v rámci humanitních oborů – pracuje zde 62 % studentů na rozdíl od přírodovědně-technických oborů, kde pracuje méně jak polovina studentů (48 %). Nabízí se zde moţné vysvětlení této skutečnosti, kdy pro studenty humanitních oborů můţe být hledání práce snazší, zvláště pokud hledají práci v oboru svého studia, a také můţe být na vině faktor času, kdy studium přírodovědnětechnického oboru můţe být náročnější z časového hlediska – nutnost účasti na cvičení apod.167 Lze také usuzovat na to, ţe velikost kapesného (finanční podpory od rodičů) ovlivňuje, jestli student během studia pracuje či nikoliv. Pracující studenti dostávají od rodičů v průměru pouze 3239 Kč v porovnání s 4157 Kč u studentů, kteří nepracují. Tento předpoklad potvrzuje také Mann-Whitney test – ukazuje na to, ţe rozdíl v průměrech kapesného mezi těmito skupinami není náhodný (výsledky testu lze najít v přílohách práce, p-hodnota byla 0,02). Další graf názorně ukazuje, ţe studenti s vyšším kapesným mají menší tendenci pracovat neţ studenti s menším kapesným. 167

Jako příklad můţe poslouţit Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, kdy studenti mají minimum volného času, je pro ně tedy téměř nemoţné najít si stálou brigádu během jejich studia. 55

Graf č. 3: Podíl pracujících studentů dle výše kapesného

Podíl pracujících studentů dle výše kapesného 80%

71%

70% 60%

60%

59%

50%

41%

40%

40%

Pracuji

29%

30%

Nepracuji

20% 10% 0% 0-2000 Kč

2001-4000 Kč

4001 Kč a více

Zdroj: Autor

n= 46/ 41/ 55

Zajímavým faktem je také větší zastoupení pracujících studentů na Masarykově univerzitě v porovnání s ostatními univerzitami. Míra zaměstnanosti studentů dosahovala na Masarykově univerzitě 66 %, v porovnání s pouze 51 % na Mendelově univerzitě a pouze 45 % na Vysokém učení technickém. Je zde však nutné poznamenat, ţe tato skutečnost můţe být způsobena niţším zastoupením studentů druhého ročníku v rámci Masarykovy univerzity. Graf č. 4: Práce v oboru dle oboru studia

Práce v oboru dle oboru studia 80% 70% 60%

50%

53% 47%

53%

52% 48%

47%

40%

Práce v oboru

30%

Práce mimo obor

20% 10% 0% Celkově

Humanitní

Přírodovědně-technický

Zdroj: Autor

n= 78/ 44/ 34

Předchozí graf zobrazuje, kolik studentů pracuje v současné době v rámci oboru svého studia. Pouze 47 % respondentů uvedlo, ţe daná práce spadá do oboru jejich studia. Tento podíl se nijak neodlišuje mezi studenty humanitních a studenty přírodovědně-technických 56

oborů. Tyto výsledky zcela odpovídají jiţ dříve provedenému výzkumu společnosti Deloitte, který tvrdí, ţe v oboru studia pracuje pouze 48% studentů.168 Mezi důvody, které studenty nejčastěji vedou k hledání práce, patří zejména finanční odměna – tento faktor uvedlo celkem 87 % všech respondentů, z toho 79 % z nich uvedlo tento faktor jako hlavní. S velkým odstupem byla pak studenty zmiňována moţnost zisku zkušeností – s pouze 38 %. Tab. č. 8: Důvody, proč studenti pracují Hlavní

Vedlejší

Celkem

Finanční odměna

79%

8%

87%

Zisk zkušeností

12%

26%

38%

Výplň volného času

1%

8%

9%

Uplatnění znalostí a zisk nových

3%

6%

9%

Zajímavost práce

1%

5%

6%

Práce v oboru

3%

4%

7%

Ostatní Zdroj: Autor

1%

8%

9% n= 78

Pokud bychom tyto důvody měli analyzovat i dle oboru studia, tak pozice finanční odměny jako hlavního důvodu vystupuje daleko více do popředí u studentů přírodovědně-technických oborů (91%). U studentů těchto oborů je také důleţitější uplatnění znalostí, kdy tato moţnost byla zmíněna 12 % studentů. Naopak respondenti z humanitních oborů více uváděli moţnost výplně volného času. Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny důvody, které studenty nebyly jmenovány tak často.169 Následující tabulka uvádí důvody, které byly studenty jmenovány v případě, ţe v současné době nemají práci či brigádu. Tab. č. 9: Důvody, proč studenti nepracují Hlavní

Vedlejší

Celkem

Nemám dostatek času na práci

61%

6%

67%

Chci se věnovat studiu

23%

13%

36%

Nemám žádný důvod, proč pracovat

9%

2%

11%

Ostatní

6%

8%

14%

Zdroj: Autor

n=64

Hlavním důvodem je nedostatek volného času na práci – tento důvod uvedlo celkem 67 % respondentů. Druhým poměrně důleţitým důvodem, který nepřímo souvisí i s nedostatkem volného času, je, ţe se studenti chtějí věnovat studiu. Tento faktor byl silnější u studentů 168

DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 169 Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Pomoc rodičům; Dobrý pocit; Osobní naplnění; Vyuţití jazyků; Moţnost další spolupráce; Seznámení se s novými lidmi. 57

přírodovědně-technických oborů – celkem byl zmíněn v 41 % případů oproti 30 % u humanitních studentů.170 Pokud se zaměříme na zájem studentů o praxi v oboru během jejich studia, tak na první pohled je patrné, ţe by velká část studentů tuto moţnost uvítala – jedná se o 94 % studentů. Graf č. 5: Zájem o praxi v oboru během studia

Zájem o praxi v oboru během studia 100%

97% 94%

90%

90% 80% 70% 60% 50%

Mám zájem

40%

Nemám zájem

30% 20% 10%

6%

10% 3%

0% Celkově

Zdroj: Autor

Humanitní

Přírodovědně-technický

n=142/ 71/ 71

Pouze 9 studentů tuto moţnost zavrhlo, a to především z časových důvodů (3 studenti) anebo jiţ podobnou práci či stáţ mají (5 studentů). Na druhé straně je však důleţité si uvědomit, ţe i kdyţ je zájem o praxi na úrovni 94 %, tak reálný zájem může být mnohem nižší - bude záleţet na typu praxe a také na časových moţnostech praxe. Respondenti, kteří odpověděli, ţe by zájem měli, často uváděli (v 11 % případů, coţ představuje poměrně velké procento vzhledem k tomu, ţe tyto informace studenti uváděli spontánně) podmínky, za kterých by o stáţ měli zájem. Jednalo se o časovou flexibilitu (5 studentů) a především o to, aby daná stáţ byla placená (9 studentů). Zde se jiţ také rýsují faktory, které jsou pro studenty, pokud jde o práci během studia důleţité – peníze a pracovní doba.

16.1.2 SVO1: Z jakých důvodů studenti během studia pracují? – zodpovězení specifické výzkumné otázky V současné době pracuje v Brně 55% vysokoškolských studentů, avšak pouze necelá polovina z nich má práci v oboru jejich studia. Byl také potvrzen velký zájem o praxi v oboru studia – celých 94%. Hlavním důvodem práce u studentů je finanční odměna a to s velkým odstupem před ziskem praktických zkušeností. Pokud student nepracuje, tak hlavními důvody jsou nedostatek volného času a nutnost věnování se studiu.

170

Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Nenašla jsem vhodnou práci; Dělám hodně dobrovolných aktivit; Nenašla jsem vhodnou práci, která by mě bavila; Jsem na mateřské; Chodím do laboratoře; Mám dvě školy; Nejsou moc nabídky práce v oboru; Dojíţdím. 58

16.1.3 SVO2: Jaké faktory jsou nejdůležitější pro studenty při výběru práce během studia? – výsledky Specifická otázka určuje nejdůleţitější faktory, které studenti zohledňují při samotném výběru práce během jejich studia. Následující graf zobrazuje hodnocení jednotlivých faktorů na škále od 1 do 7, kdy hodnocení 7 znamenalo, ţe pro studenta je daný faktor velmi důleţitý při výběru práce. Graf č. 6: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce

Hodnocení faktorů 5,9

Zisk zkušeností Zajímavost práce

5,5

Finanční odměna

5,4

Pracovní doba

5,4

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,3

Práce v oboru

5,3

Pracovní prostředí

5,2

Možnost další spolupráce

5,1

Práce v týmu

4,1

Prestiž zaměstnavatele

3,8

Využití cizích jazyků

3,8 3,0

4,0

5,0

Zdroj: Autor

6,0

7,0

n=142

Nejdůleţitějším faktorem při samotném výběru práce je zisk zkušeností s průměrným hodnocením 5,9. Za tímto faktorem následuje skupina sedmi dalších faktorů (především zajímavost práce, finanční odměna, pracovní doba, uplatnění znalostí a práce v oboru), jejichţ hodnocení se pohybuje v rozmezí pouze čtyř desetin (od 5,5 u zajímavosti práce do 5,1 u moţnosti další spolupráce). Těchto sedm faktorů společně se ziskem zkušeností lze povaţovat za hlavní faktory, které studenti při výběru zohledňují. To naopak nelze tvrdit o práci v týmu, prestiţi zaměstnavatele a vyuţití jazyků – tyto faktory u studentů nesehrávají výraznější roli. Někteří studenti také uváděli faktor vzdálenosti práce – tento faktor byl jmenován 9 respondenty s průměrným hodnocením 5,1 (tento faktor však není uveden v předchozím grafu z důvodu malého počtu respondentů, kteří tento faktor uvedli). Následující tabulka č. 10 ukazuje důleţitost daných faktorů dle oboru studia. Nejvýraznější rozdíly v hodnocení lze spatřit u práce v oboru a pracovním prostředí. Pro studenty přírodovědně-technických oborů je práce v oboru jejich studia výrazně důleţitější (hodnocení 5,5) neţ pro studenty oborů humanitních (pouze 5,1). Tento faktor je tedy pro přírodovědně59

technické obory druhým nejdůleţitějším kritériem. Stejně tak důleţitost faktoru pracovního prostředí výrazně stoupá u studentů humanitních oborů, kdy tento faktor je třetím nejdůleţitějším. Existenci rozdílů potvrzuje také Mann-Whitney test – lze tedy předpokládat, ţe oba tyto rozdíly se budou vyskytovat také v základním souboru.171 Tab. č. 10: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle oboru studia Celkově

Humanitní

Přírodovědně-technický

Hodnocení

Pořadí

Hodnocení

Pořadí

Hodnocení

Pořadí

Zisk zkušeností

5,9

1.

6,0

1.

5,7

1.

Zajímavost práce

5,5

2.

5,7

2.

5,4

4.

Finanční odměna

5,4

3.

5,5

5.

5,4

3.

Pracovní doba

5,4

4.

5,5

4.

5,3

5.

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,3

5.

5,4

6.

5,2

6.

Práce v oboru

5,3

6.

5,1

8.

5,5

2.

Pracovní prostředí

5,2

7.

5,5

3.

4,9

8.

Možnost další spolupráce

5,1

8.

5,3

7.

4,9

7.

Práce v týmu

4,1

9.

4,3

9.

3,9

9.

Prestiž zaměstnavatele

3,8

10.

3,9

10.

3,8

10.

Využití cizích jazyků

3,8

11.

3,9

11.

3,7

11.

Zdroj: Autor

n=142

Další odlišnosti lze také nalézt mezi ročníky, kdy s rostoucím ročníkem studia klesá důleţitost finanční odměny (pokles z 5,7 u 2. ročníku na 5,0 u studentů čtvrtých ročníků) a také důleţitost pracovní doby (pokles z 5,6 na 5,1), na druhé straně se však dostává do popředí práce v oboru. Tyto rozdíly potvrzuje také Kruskal-Wallisův test. 172 Nejedná se proto o výběrové chyby. Je zde patrný trend, kdy se studenti vyšších ročníků snaţí najít práci, která se týká jejich studia, a jsou ochotni více přehlíţet finanční stránku věci. Přesto však finanční odměna i u těchto studentů hraje stále důleţitou roli. Klesající důleţitost faktoru času (pracovní doby) lze přisuzovat menší časové náročnosti studia, případně lepší schopnosti studentů organizovat svůj čas.

171

Hodnota testu u faktoru práce v oboru byla 2979,5, p-hodnota dosahovala hraniční hodnoty 0,055, proto bylo rozhodnuto o zamítnutí nulové hypotézy. Pro faktor pracovní prostředí byla hodnota testu 1900 a p-hodnota měla hodnotu 0,009. 172 P-hodnoty testů znovu dosahují hraničních hodnot, ale kvůli malému vzorku bylo rozhodnuto o zamítnutí nulové hypotézy ve všech zmíněných kategoriích. Hodnota testu pro finanční odměnu byla 5192, p-hodnota 0,75; hodnota testu pro pracovní dobu byla 5121, p-hodnota 0,77; hodnota testu pro práce v oboru dosahovala 5595 a p-hodnota 0,61. 60

Ve vzorku vyskytují také výrazné rozdíly v hodnocení faktorů i mezi univerzitami – zejména u faktorů finanční odměny, pracovní doby, práce v oboru a uplatnění znalostí. Jedná se však o statisticky nevýznamné rozdíly – v základním souboru tedy nelze tyto rozdíly očekávat. Pouze v rámci faktorů moţnost další spolupráce a prestiţ zaměstnavatele analýza průměrů ukázala, ţe odlišnosti v rámci univerzit jsou statisticky signifikantní (p-hodnota KruskalWallisova testu byla 0,043, respektive 0,038). Pokud se nyní zaměříme pouze na faktor finanční odměny, tak ta s hodnocením 5,4 je společně s pracovní dobou na 3., respektive 4. místě v pořadí důleţitosti. Je tedy nasnadě předpokládat, ţe peníze jiţ nesehrávají v dnešní době tak důleţitou roli, jak tomu bývalo v minulosti. Ovšem je třeba si uvědomit, ţe respondenti hodnotili dané faktory jednotlivě. Rozhodování v reálné situaci však takto nefunguje, člověk se rozhoduje na základě několika faktorů a vybírá pro něj nejlepší moţnou kombinaci. Toto hodnocení tedy můţe být do určité míry zavádějící, neboť význam některých faktorů můţe být podhodnocen a u některých naopak nadhodnocen. Proto byla do dotazníku zahrnuta také conjoint analýza, která vyuţívá tzv. trade-offs – tato analýza tedy můţe situaci více osvětlit. Graf č. 7: Relativní důleţitost faktorů

Relativní důležitost faktorů 35% 30%

29%

26%

25% 19%

20%

16%

15% 10%

10%

5% 0% Finanční odměna

Práce v oboru Pracovní doba

Zdroj: Autor

Zajímavost práce

Práce v týmu

n=142

Graf č. 7 vychází z conjoint analýzy a jasně ukazuje, ţe důleţitost finanční odměny je výrazně větší neţ ukázalo hodnocení jednotlivých faktorů. V rámci pěti faktorů, které byly hodnoceny v conjoint analýze, je faktorem nejdůleţitějším, kdy 29 % z rozhodnutí o výběru práce tvoří právě finanční odměna. Na dalších místech jsou pak práce v oboru (26 %) a pracovní doba (19 %). Zde se hodí srovnání s předchozím hodnocením, kdy finanční odměna a pracovní doba byly hodnoceny zcela stejně. Ukazuje se tedy, ţe finanční odměna v konečném důsledku sehrává mnohem významnější roli neţ pracovní doba při výběru práce, pokud je proces vývěrů lépe simulován pomocí conjoint analýzy. 61

Tab. č. 11: Odhad uţitku faktorů Atribut

Odhad Směrodatná užitku odchylka 0,556 0,098 -0,556 0,098

Úroveň

Pracovní doba

Flexibilní Pevná

Práce v oboru

V oboru Mimo obor

0,965 -0,965

0,098 0,098

Práce v týmu

Práce v týmu Individuální práce

-0,005 0,005

0,098 0,098

Zajímavost práce

Zajímavá náplň práce Rutinní náplň práce

0,572 -0,572

0,098 0,098

Finanční odměna

70 Kč 83 Kč 96 Kč

1,047 2,095 3,142

0,118 0,235 0,353

2,667

0,228 n=142

Konstanta Zdroj: Autor

Důleţitost finanční odměny dokazuje také tabulka č. 11, která udává velikost uţitků jednotlivých faktorů a jejich úrovní, kdy nejvyšší uţitek pro studenty má plat 96 Kč za hodinu práce. Dále má také pro studenty vyšší uţitek flexibilní pracovní doba oproti pevné pracovní době, stejně tak pak upřednostňují práci v oboru jejich studia a to, aby práce byla zajímavá. Naopak jsou poměrně indiferentní k tomu, zdali budou pracovat v týmu či samostatně. Za povšimnutí také stojí poměrně malé hodnoty směrodatné odchylky u jednotlivých úrovní, coţ svědčí o konzistentnosti odhadů uţitku u jednotlivých respondentů. Nejpreferovanějším profilem práce se stal profil č. 2 – 96 Kč za hodinu práce, flexibilní pracovní doba, práce v oboru, individuální práce, rutinní práce. Tento profil také dosahuje nejvyššího uţitku. Na druhé straně stojí profil č. 8 – 70 Kč za hodinu práce, pevná pracovní doba, práce mimo obor, individuální práce, rutinní práce, který má pro studenty uţitek nejmenší a byl také nejméně preferovaným profilem.

62

Graf č. 8: Relativní důleţitost faktorů dle oboru studia

Relativní důležitost faktorů dle oboru studia 35%

31%

30%

29% 26% 23%

25%

21% 18%

20%

16% 16%

15%

Humanitní

11% 8%

10%

Přírodovědně-technický

5% 0% Finanční odměna

Práce v oboru

Pracovní doba

Zajímavost Práce v týmu práce

Zdroj: Autor

n= 71/ 71

Pokud se podíváme na relativní důleţitosti daných faktorů z pohledu oboru studia (graf č. 8), tak finanční odměna ustupuje u studentů přírodovědně-technických oborů mírně do pozadí – upřednostňují více práci v oboru, coţ koresponduje s individuálním hodnocením faktorů, kdy právě práce v oboru byla pro tyto studenty druhým nejdůleţitějším faktorem. Naopak důleţitost finanční odměny u studentů humanitních oborů se zvýšila právě na úkor práce v oboru. Tab. č. 12: Spolehlivost conjoit modelu Hodnota Pearson's R Kendall's tau Zdroj: Autor

Sig. 0,996 0,857

,000 ,001 n=142

Model vykazuje vysokou míru spolehlivosti. Můţeme ho tedy povaţovat za spolehlivý. V rámci conjoint analýzy se vyskytlo pouze 13 případů (9 % vzorku), tzv. reversals, tedy případů, kdy respondent seřazoval profily v rozporu s předpokládaným průběhem funkce atributu.173 Dalším důvodem pro vysokou míru spolehlivosti je fakt, ţe bylo vyuţito osobního dotazování a také to, ţe počet profilů byl skoro stejný jako počet atributů modelu.174

16.1.4 SVO2: Jaké faktory jsou nejdůležitější pro studenty při výběru práce během studia? – zodpovězení specifické výzkumné otázky Specifická výzkumná otázka potvrdila důleţitost finanční odměny. Její roli tedy v ţádném případě nelze podceňovat, přestoţe tento faktor se nejevil natolik důleţitý při hodnocení faktorů, tak conjoint analýza ukazuje, ţe patří k nejdůleţitějším, moţná je i faktorem zcela

173 174

HAIR, J. Multivariate data analysis. 6th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2005, s. 539. ŠKAPA, Radoslav. Reklamační politika a její ekonomické souvislosti. Brno: Muni Press, 2012. s. 141. 63

nejdůleţitějším. Studenti tedy vnitřně tomuto faktoru přisuzují mnohem větší důleţitost, neţ přímo přiznávají. Studenti pak také zohledňují, jestli jim práce umoţní zisk zkušeností a také jestli se jedná o prácí v oboru jejich studia – tyto faktory spolu nepřímo souvisí a lze je povaţovat společně s finanční odměnou za jedny z nejdůleţitějších. Dále pak také sehrává důleţitou roli zajímavost práce a pracovní doba.

16.1.5 SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? – výsledky Specifická otázka zkoumala, jaká jsou očekávání brněnských studentů od práce během jejich studia. Jak ukazuje následující tabulka č. 13, tak studenti od práce během studia nejvíce chtějí získat zkušenosti – celkově 65 %. Tato očekávání jsou mnohem silnější u studentů přírodovědnětechnických oborů. Znovu se také potvrzuje silné postavení finanční odměny. Tab. č. 13: Očekávání studentů od práce během studia dle oboru studia Celkově

Humanitní

Zisk zkušeností

65%

59%

Přírodovědnětechnický 72%

Finanční odměna

56%

56%

56%

Naučení se něčeho nového

26%

23%

30%

Zajímavost práce

14%

17%

11%

Možnost další spolupráce

13%

14%

11%

Flexibilní pracovní doba

7%

6%

8%

Práce v oboru

6%

6%

6%

Komunikace s lidmi

4%

4%

4%

Ostatní

10%

13%

7%

Zdroj: Autor

n=142/ 71/ 71

Krom rozdílu v zisku zkušeností se očekávání studentů příliš neodlišují, pokud jde o obor jejich studia. Avšak pokud se na studentská očekávání zaměříme z pohledu ročníků, tak studenti druhých a třetích ročníků chtějí od práce získat především zkušenosti – tato moţnost jimi byla jmenována v 80 % případů, respektive 71 %, ve srovnání pouze s 42 % u studentů čtvrtých ročníků. 175 V rámci dotazníku respondenti také odpovídali na to, jaká nabídka pracovního místa je v poslední době zaujala. Otázka byla rozdělena na dvě části – na obsah nabídky, tedy co

175

Mezi Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Nemám očekávání, Prospěšné ke studiu, Uspokojení, Aby mi to nepřidávalo další problémy, Nezasahovat do školy, Sebeuspokojení, Vyuţití jazyka, Pravidelná brigáda, Seberealizace, Nemít velký stres, Zábava a Jazyky. 64

přesně studenty zaujalo na nabízeném místě a pak na formě nabídky, tedy jak daná nabídka vypadala, případně kde ji viděli. Velká část respondentů však nebyla na tuto otázku schopna odpovědět, neboť je buď nezaujala ţádná nabídka práce (23 % respondentů) anebo práci v poslední době ani nehledali (v 13 % případů). Nejvíce studenty zaujaly nabídky práce v oboru jejich studia, a to kaţdého třetího studenta. Dále pak pro respondenty představovala dobrou nabídku pracovního místa práce, která byla dobře placená (19 %) a její náplň bude zajímavá (15 %). Znovu se tak potvrzuje, ţe studenti chtějí především zkušenosti v oboru a také kladou důraz na peněţní stránku věci. Poprvé se zde objevuje také poţadavek na komunikaci a na vyuţití cizích jazyků, případně moţnosti v rámci práce vycestovat do ciziny – pro srovnání vyuţití cizích jazyků bylo pro studenty nejméně důleţitým faktorem při výběru práce.176 Tab. č. 14: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala – obsah dle oboru studia Celkově

Humanitní

Přírodovědně-technický

Práce v oboru

33%

37%

30%

Žádná

23%

15%

30%

Finanční odměna

19%

23%

15%

Zajímavost práce

15%

17%

13%

Nehledal/a jsem

13%

12%

13%

Komunikace s lidmi

11%

14%

7%

Cizina, jazyky

8%

13%

4%

Časová flexibilita

8%

11%

4%

Jméno či pověst společnosti

5%

6%

4%

Využití znalostí

4%

3%

6%

Dobré pracovní prostředí

4%

4%

3%

Ostatní

11%

7%

14%

Zdroj: Autor

n=142/ 71/ 71

Rozdíly mezi studenty různých oborů studia lze spatřovat především ve faktu, ţe studenti přírodovědně-technických oborů měli větší problém na otázku odpovědět, jelikoţ 30 % z nich ţádná nabídka nezaujala – v porovnání s pouze 15 % respondentů studujících humanitní obor. Tito studenti také více preferovali peněţní odměnu, komunikaci a vyuţití cizích jazyků. Znovu také studenty vyšších ročníků více zaujala práce v oboru – studenty čtvrtých ročníků tyto nabídky zaujaly ve 43 % případů. Poměrně nečekaným jevem je fakt, ţe studenty třetích 176

Mezi moţnosti Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Příprava voleb; Práce v hotelu; Být si sám sebou pánem; Nenáročná práce; Dlouhodobější spolupráce; Znal jsem, o co šlo; Letuška – osobní zájem; Jednoduchá práce; Ţivnostník; Práce v noci; Moţnost postupu; Chtěl bych to dělat v budoucnu; Aby se člověk dostal k něčemu, co není samozřejmé; Snadnost; Moţnost další spolupráce. 65

ročníku více zajímaly nabídky práce s finančním ohodnocením – s 31 % oproti pouze 13 % v rámci druhých ročníku a 12 % u studentů čtvrtých ročníků. Tento výkyv lze však spíše připisovat malému počtu respondentů a výběrové chybě. Tab. č. 15: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala - forma

Žádná

26%

Nehledal/a jsem

13%

Kde byl inzerát viděn

Internet

20%

Pracovní portály

14%

Sociální sítě

3%

Známí, kamarádi, rodiče

20%

Ostatní

3%

Internet

20%

Univerzita

12%

Univerzita Jinde

12% 6%

Forma inzerátu Dobrý popis požadavků a nabízeného místa Serióznost

4% 4%

Jednalo se o zcela normální inzerát Netradičnost

2% 1%

Zdroj: Autor

Od vyučujícího Webové stránky nebo informační systém univerzity

4% 4%

Nástěnky

1%

Prezentace na fakultě Ostatní

1% 2%

n=142

Druhá část otázky byla respondenty chápána různě, kdy jedna část respondentů odpovídala především na to, kde inzerát na práci viděli, naopak druhá na to, jak inzerát vypadal. I zde velká část respondentů nebyla schopna odpovědět (celkem 39 % respondentů ţádná nabídka nezaujala, případně si ji nepamatovali, nebo ţádnou práci nehledali). Pokud se zaměříme na formu inzerátu, tak studenti u nabídky práce nejvíce oceňovali dobrý popis pracovního místa a serióznost, lze tedy usuzovat, ţe není potřeba mít zcela netradiční inzerát, aby zaujala pozornost. Je důleţité si však uvědomit, ţe tyto odpovědi uvedla pouze velmi malá část respondentů (v absolutních číslech se jednalo pouze o 6, respektive 5 studentů).177 Zajímavé nabídky studenti nejvíce nacházeli na internetu – především na pracovních portálech; a dále pak získávali informace přes známosti.

16.1.6 SVO3: Jaká jsou očekávání studentů od práce během studia? – zodpovězení specifické výzkumné otázky Studenti od práce nejvíce očekávají zisk zkušenosti. Silné postavení ve studentských očekáváních má znovu i finanční odměna. Tato zjištění jsou v souladu s informacemi ze sekundární analýzy. Studenty také nejvíce zaujaly nabídky pracovních míst, které nabízely právě moţnost práce v oboru a dobrou finanční odměnu.

177

Mezi Ostatní byly zařazeny: Webové stránky cestovní agentury, Seznam.cz, Školní veletrh, Fakulta, Z mailu od fakulty, Google a Parfums.cz. 66

16.1.7 VO1: Jaké kritéria nejvíce ovlivňují studenty při výběru práce během studia? – zodpovězení výzkumné otázky Na základě zodpovězení tří specifických otázek byla také zodpovězena první výzkumná otázka výzkumu. Byl potvrzen velký zájem studentů o práci či stáţ během jejich studia. Hlavními důvody práce pak jsou hlavně finanční důvody, coţ koresponduje se zjištěními sekundární analýzy.178 Pokud student během studia nepracuje, tak je to hlavně z nedostatku volného času. Předpoklad o sniţující se důleţitosti finanční odměny při výběru práce se nepotvrdil. Naopak bylo dokázáno, ţe se jedná o jeden z nejdůleţitějších faktorů, a to i přesto, ţe jeho důleţitost s rostoucím ročníkem mírně klesá. Mezi další důleţité kritéria, které hrají velkou roli během samotného výběru, lze na základě dat zařadit zisk zkušeností společně s potřebou naučení se něčemu novému, fakt, jestli se jedná o práci v oboru studia, pracovní doba a také zajímavost samotné práce. Dále také byly odhaleny rozdíly mezi studenty různých ročníků, kdy mladší studenti přikládají větší důleţitost pracovní době a finanční odměně, naopak vyšší ročníky upřednostňují práci v oboru svého studia. Podobná odlišnost byla identifikována také mezi studenty humanitních a přírodovědně-technických oborů – studenti přírodovědně-technických oborů více chtějí pracovat v oboru svého studia. Tyto poznatky potvrzují také očekávání studentů. Ti si nejvíce od práce přejí, aby měli moţnost získat potřebné zkušeností, dále pak očekávají dobrou finanční odměnu.

16.2 Identifikace informačních zdrojů při hledání práce Druhý hlavní cíl práce byl převeden opět do jedné výzkumné otázky - Které informační zdroje jsou nejvíce využívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích? Výzkumná otázka se zaměřuje na identifikaci současných vyuţívaných zdrojů informací, ale také na to, odkud by studenti informace o volných pracovních pozicích získávat chtěli, jaké zdroje by preferovali.

16.2.1 VO2: Které informační zdroje jsou nejvíce využívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích? – výsledky Podkapitola popisuje současné informační zdroje studentů při vyhledávání nabídek práce. Následně se věnuje tomu, odkud by studenti nejraději tyto informace chtěli získávat.

178

Jedná se především o Kulm, Cramer (2006), Marenčáková (2013) a Robotham (2012). 67

Tab. č. 16: Zisk informací o práci Hlavní

Vedlejší

Celkem

Internet – pracovní portály (Jobs.cz, práce.cz, apod.)

51%

20%

71%

Přes známé, kamarády, rodiče

29%

32%

61%

Inzerce – letáky, plakáty v univerzitních prostorech

2%

25%

27%

Internet – webové stránky firem

6%

13%

19%

Sociální sítě a fóra

4%

11%

15%

Internet – webové stránky fakulty

2%

9%

11%

Internet – Informační systém univerzity

0%

10%

10%

Google

4%

4%

8%

Přímé oslovení zaměstnavatele

1%

4%

5%

Pracovní veletrhy

0%

5%

5%

Inzerce – noviny, časopisy

0%

4%

4%

Od katedry, vyučujícího

0%

4%

4%

0%

3%

3%

2%

4%

6% n=142

Inzerce – letáky, plakáty na veřejných prostorech Ostatní Zdroj: Autor

Pokud jde o vyhledávání pracovních nabídek, tak role internetu je zde zcela dominantní – dvě třetiny studentů pouţívá tento nástroj jako hlavní zdroj informací. Nejvíce pak vyuţívají pracovní portály – zde pracovní místo vyhledává 71 % studentů (z toho 51 % uvádí tento zdroj jako hlavní). Jako druhý nejvyuţívanější informační zdroj studenti uváděli své známé, kamarády či rodiče. Tento způsob zisku informací vyuţívá 61 % všech studentů. Existuje zde tzv. word of mouth efekt – tedy předávání informace ohledně zajímavé nabídky práce „šeptandou“ mezi studenty a jejich blízkými. Tohoto efektu se dá velmi dobře vyuţít pro word of mouth marketing, který můţe být efektivní cestou pro oslovení velké části cílové skupiny. Poměrně často jsou také studenty vyuţívány informace dostupné v univerzitních prostorech, jako jsou například letáky a plakáty.179 Za zmínku stojí odlišnosti mezi univerzitami (viz tabulka č. 17), a to především u studentů Vysokého učení technického (dále VUT). Studenti této univerzity získávají daleko více informací prostřednictvím školy, ať jiţ pomocí letáků či plakátů v univerzitních prostorech (41 %) anebo webových stránek fakulty, kterou studují (21 %). Na druhé straně studenti natolik nevyuţívají zisk informací pomocí svých vrstevníků a známostí – pouze 43 %. Studenti VUT také méně pracují se sociálními a diskusními fóry, naopak mnohem více vyhledávají stránky moţných zaměstnavatelů.

179

Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Stránky úřadu práce; Studentské organizace; Doučovací portály; Personální agentury. 68

Tab. č. 17: Zisk informací o práci dle univerzit Mendelova zemědělská a lesnická univerzita

Masarykova univerzita

Vysoké učení technické

Internet – pracovní portály (Jobs.cz, práce.cz, apod.)

Hlavní 55%

Vedlejší 13%

Celkem 68%

Hlavní 38%

Vedlejší 38%

Celkem 76%

Hlavní 59%

Vedlejší 11%

Celkem 70%

Přes známé, kamarády, rodiče

26%

40%

66%

42%

31%

73%

18%

25%

43%

Inzerce – letáky, plakáty v univerzitních prostorech

4%

19%

23%

0%

20%

20%

2%

39%

41%

Sociální sítě a fóra

2%

15%

17%

7%

11%

18%

2%

5%

7%

Internet – webové stránky firem

6%

9%

15%

4%

4%

8%

7%

25%

32%

Přímé oslovení zaměstnavatele

4%

9%

13%

0%

2%

2%

0%

0%

0%

Internet – Informační systém univerzity

0%

13%

13%

0%

7%

7%

0%

9%

9%

Google

2%

8%

10%

4%

0%

4%

5%

2%

7%

Internet – webové stránky fakulty

0%

6%

6%

2%

7%

9%

5%

16%

21%

Od katedry, vyučujícího

0%

6%

6%

0%

0%

0%

0%

5%

5%

Inzerce – letáky, plakáty na veřejných prostorech

0%

4%

4%

0%

0%

0%

0%

5%

5%

Pracovní veletrhy

0%

4%

4%

0%

9%

9%

0%

2%

2%

Inzerce – noviny, časopisy Ostatní

0%

2%

2%

0%

4%

4%

0%

7%

7%

0%

9%

9%

0%

0%

0%

0%

0%

0%

Zdroj: Autor

n= 53/ 45/ 44

Studenti v rámci dotazníku také odpovídali na to, jak by si přáli informace o moţných pracovních pozicích získávat, tedy jaký by byl jejich preferovaný zdroj. Následující graf č. 9 zobrazuje preference studentů – studenti by znovu nejvíce upřednostňovali internet (pro 45 % respondentů představuje preferovaný zdroj informací). Také by si však přáli větší zapojení jejich univerzity. Zisk informací přes známé by preferovalo pouze 23 % studentů. Na první pohled se můţe zdát toto číslo malé, avšak po bliţším pohledu na tabulku č. 18, lze vidět, ţe se v konečném důsledku jedná společně s pracovními portály o způsob nejpreferovanější. Graf č. 9: Preferovaný zdroj zisku informací o práci

Preferovaný zdroj zisku informací 3% Internet 6%

Univerzita

23%

45% Přes známé, kamarády, rodiče Veletrhy a workshopy 44%

Ostatní

Zdroj: Autor

n=142 69

Nejpreferovanějším zdrojem jsou znovu pracovní portály (jako práce.cz či jobs.cz), společně se ziskem informací prostřednictvím známých. Dále by studenti uvítali více informací od katedry, respektive vyučujících. Tabulka č. 18 také dokládá existenci rozdílů mezi preferovanými zdroji informaci v rámci jednotlivých univerzit. Studenti Masarykovy univerzity by nejvíce preferovali informace od školy, a to především právě od svých vyučujících. Uvítali by také větší vyuţití informačního systému univerzity k nabídkám pracovních pozic. Naopak studentům VUT stačí pouze informace na webových stránkách univerzity, případně jednotlivých fakult. Na Mendelově univerzitě je situace poměrně jiná – studenti by informace nejraději získávali prostřednictvím svých známých. Role školy zde ustupuje do pozadí (pouze 29 % studentů by chtělo získávat informace prostřednictvím této instituce oproti 55 % u Masarykovy univerzity a 48 % u VUT), stejně tak jako vyuţití internetu (pouze 36 %).180 Studenti v dotazníkovém šetření také často sdělovali, ţe by v rámci zisku informací od školy mnohem více věřili právě vyučujícím neţ prezentacím jednotlivých zaměstnavatelů. Hlavním důvodem je názor, ţe vyučující by jim nenabízel špatnou pracovní pozici, případně nezatajoval nějaké informace týkající se dané práce. Je zde tedy patrná mírná nedůvěra vůči prezentacím potenciálních zaměstnavatelů. Tab. č. 18: Preferované zdroje zisku informací o práci dle univerzit

Internet Pracovní portály Přímé oslovení pomocí mailu Blíže nespecifikováno Specializované oborové servery Obecně inzerce na internetu Stránky zaměstnavatele Univerzita Od katedry, vyučujícího Informační systém Stránky univerzity, fakulty Přednášky a prezentace zaměstnavatelů Inzerce v prostorách školy Oslovení mailem Blíže nespecifikováno Přes známé, kamarády, rodiče Veletrhy a workshopy Ostatní Zdroj: Autor

180

Celkově

Masarykova univerzita

45% 23% 8% 6% 4% 2% 1% 44% 15% 7% 6% 4% 4% 4% 3% 23% 6% 3%

49% 19% 11% 9% 6% 2% 2% 55% 23% 17% 4% 2% 4% 2% 4% 13% 8% 2%

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita 36% 22% 7% 0% 4% 0% 2% 29% 13% 2% 0% 0% 2% 7% 4% 40% 7% 7%

Vysoké učení technické 50% 27% 7% 2% 9% 2% 2% 48% 9% 0% 16% 11% 7% 5% 0% 16% 2% 0%

n=142/ 53/ 45/ 44

Mezi Ostatní byly zařazeny: Nevím, Osobně se zeptám, Personální agentury a Mobilní reklama. 70

16.2.2 VO2: Které informační zdroje jsou nejvíce využívány studenty pro zisk informací o dostupných pracích? – zodpovězení výzkumné otázky Významná pozice internetu jako hlavního zdroje informací byla potvrzena, i pokud jde o zisk informací ohledně pracovních nabídek. Studenti nejvíce vyhledávají informace prostřednictvím internetových pracovních portálů. Byla však také identifikována důleţitá role známých jako zdroje informací o práci. Nabízí se zde proto moţnost vyuţití word of mouth marketingu. Studenti by uvítali větší zapojení univerzit při nabízení moţných prací či stáţí během studia. Výzkum také ukázal, ţe studenti více věří právě nabídkám, které zprostředkovává škola či jejich vyučující. Byly rovněţ identifikovány rozdílné strategie získávání informací mezi studenty jednotlivých univerzit. Naopak výzkum neprokázal výrazné odlišnosti mezi studenty humanitních a přírodovědně-technických oborů.

16.3 Zjištění důvodů, proč studenti spolupracují se studentskými organizacemi Vedlejším cílem práce bylo zjištění důvodů, proč studenti spolupracují se studentskými organizacemi. Ten byl operacionalizován do tří výzkumných otázek, které zjišťují nejen důvody spolupráce studentů se studentskými organizacemi, ale v prvé řadě také povědomí brněnských studentů o těchto organizacích a samozřejmě také o společnosti UNIFER.

16.3.1 VO3: Jaké je povědomí studentů o studentských organizacích? – výsledky Podkapitola se nejdříve věnuje znalosti studentských organizací mezi brněnskými studenty. Graf č. 10: Spontánní znalost studentských organizací

Spontánní znalost studentských organizací 60%

51%

50% 40% 30%

20% 10%

18% 11%

7%

6%

6%

10% 4%

4%

3%

0%

Zdroj: Autor

n=142 71

Pouze 49 % studentů bylo schopno spontánně jmenovat některou studentskou organizaci působící v Brně. Celá polovina studentů (51 %) tedy žádnou studentskou organizaci nezná. Povědomí o těchto organizacích není mezi studenty příliš velké. Lze také očekávat, ţe i samotný zájem o studentské organizace mezi studenty není příliš velký, coţ dokazují také data – pouze 14 studentů jsou členy některé studentské organizace (pouze 10 % vzorku).181

16.3.2 VO3: Jaké je povědomí studentů o studentských organizacích? – zodpovězení výzkumné otázky Povědomí o studentských organizacích není mezi brněnskými studenty příliš velké. Pouze polovina z nich byla schopna jmenovat alespoň jednu aktivně působící studentskou organizaci. Nevelký zájem studentů o studentské organizace dále dokládá i fakt, ţe pouze 14 respondentů je aktivními členy některé ze studentských organizací.

16.3.3 VO4: Jaká je míra povědomí studentů o UNIFERu? - výsledky Pouze 6 % respondentů, v absolutních číslech se jedná pouze o 9 studentů, kteří o této společnosti jiţ v minulosti slyšeli. Všech 9 studentů se o UNIFERu dozvědělo od svých přátel případně prostřednictvím sociálních sítí. Znovu se zde ukazuje moţnost pro vyuţití word of mouth marketingu.

16.3.4 VO4: Jaká je míra povědomí studentů o UNIFERu? – zodpovězení výzkumné otázky Znalost společnosti UNIFER byla dle očekávání minimální – pouze 6%. Je zde proto velký prostor pro zvýšení povědomí.

16.3.5 VO5: Jaké jsou hlavní důvody členství, respektive nečlenství, ve studentských organizacích? - výsledky Následující tabulka ukazuje nejčastější důvody členství ve studentských organizacích. Studenti nejčastěji uváděli jako důvod výhody členství – například snazší přístup k informacím, volné vstupy na připravované akce atd. Zároveň jim organizace nabízí možnost socializace a možnosti zisku zkušeností, případně moţnost stáţí. Je si však nutné uvědomit, ţe ve vzorku bylo pouze 14 studentů, kteří jsou členy některé z organizací – proto tyto data nemají velkou vypovídající hodnotu.182

181

Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny: Spolek mediků, Sociologické nástupiště, LEMUR, Centrum pro lidská práva, Spolek absolventů, Halas, SSS ČR, Debatní klub, Kafedik, Okrašlovací spolek, Vysokoškolské katolické hnutí, Maďarský spolek studentů a Masarykovy debaty. 182 Mezi moţnost Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Protoţe jsem Maďarka ze Slovenska. 72

Tab. č. 19: Důvody členství ve studentských organizacích Relativní četnost

Absolutní četnost

Výhody členství (informace, akce, apod.)

43%

6

Kvůli kamarádům

36%

5

Zkušenosti, možnost stáží

29%

4

Procvičení si cizího jazyka

21%

3

Zábava

21%

3

7%

1 n=14

Ostatní Zdroj: Autor

Mnohem zajímavější informace přináší tabulka č. 20. Hlavním důvodem, proč studenti nejsou členy některé studentské organizace, je nedostatek informací (27 %). Avšak 15 z 34 respondentů, kteří uvedli tuto moţnost, si samo ţádné informace ani nezjišťovalo. Dalšími důleţitými důvody byly nezájem o členství, málo času a také studenti nevidí ţádný důvod, proč by měli vstupovat do podobných organizací.183 Tab. č. 20: Důvody nečlenství ve studentských organizacích Nemám dostatek informací

27%

Neláká mě to, nemám zájem

25%

Nemám čas

23%

Nemám žádný důvod, proč bych měl být členem

20%

Žádnou studentskou organizaci neznám

10%

Žádná studenská organizace mě svým programem neoslovila

2%

Ostatní

9%

Zdroj: Autor

n=128

Je tedy patrný nezájem studentů o dané organizace – ty je nejsou schopny přesvědčit o výhodách členství; a také neochota studentů si sami zjišťovat informace, kdy spíše čekají, aţ budou sami osloveni, ale aktivně nemají potřebu si jakékoliv informace zjišťovat. Znovu se také objevuje faktor času, kdy velká část studentů čas postrádá.

16.3.6 VO5: Jaké jsou hlavní důvody členství, respektive nečlenství, ve studentských organizacích? – zodpovězení výzkumné otázky Hlavním důvodem členství ve studentských organizacích jsou nabízené benefity, které organizace svým členům nabízí, tedy moţnost účastí na pořádaných akcích, různé slevy atd. Důleţitým faktorem jsou také kamarádské vztahy v rámci organizace, které studenty často lákají. Naopak hlavními důvody nezájmu o členství je nedostatek informací, kdy je však nutné upozornit na fakt, ţe studenti často sami ani informace aktivně nevyhledávali, dále pak studenty členství neláká či nevidí důvody, proč by měli být členy. Je na místě se však

183

Mezi moţnosti Ostatní byly zařazeny tyto odpovědi: Nevím; Chtěla jsem, ale ještě jsem se k tomu nedostala; Nejsem organizátorský typ; Anonymita na škole; Jsi pak moc vidět; Dělám něco jiného; Dokáţu líp vyuţít čas. 73

zamyslet nad tím, jestli i tyto důvody nejsou spíše důsledkem neznalosti daných organizací. Často zmiňovaným důvodem byl také nedostatek času.

17 Doporučení V rámci výzkumu byla potvrzena důleţitost finanční odměny, pokud jde o výběr pracovní pozice. Toto zjištění má důsledky také pro společnost UNIFER, neboť studentům chtějí nabízet v průměru 50 Kč za hodinu práce, avšak předvýzkum ukázal, ţe za podobnou pozici studenti očekávají plat vyšší, a to v rozmezí od 71 do 95,3 Kč za hodinu (optimální plat je 77,8 Kč za hodinu práce). Jeví se zde dvě moţná řešení, a to: 1. komunikovat studentům jiné přednosti spolupráce s UNIFERem, 2. zvýšení zamýšlené finanční odměny za práci, tak aby korespondovala s poţadavky studentů. První možností je zachování zamýšlené finanční odměny. Studentům by pak měly být více komunikovány další přednosti moţné spolupráce. Na základě provedeného výzkumu by těmito přednostmi měly být zejména možnost zisku zkušeností a naučení se novým věcem, možnost práce v oboru, zajímavost samotné práce a také zohlednění časových možností práce – jedná se o kritéria, dle kterých se studenti rozhodují a zároveň také o kritéria, kde má společnost UNIFER hodně co nabídnout. Důraz by měl být přitom kladen na flexibilní pracovní dobu (případně také moţnost pracovat z domova). Právě nedostatek času byl hlavním důvodem studentů, proč nemají práci (pro 67 % studentů). Dále pak by měl být zdůrazňován fakt, ţe projekty jsou zadávány reálnými zadavateli, a to v návaznosti k práci v oboru studia a také na zajímavost práce. A v neposlední řadě také studenty informovat o moţnosti koučinku a mentoringu – v návaznosti naučení se novým věcem. Naopak finanční stránka věci by byla posunuta do pozadí – bylo by pouze uváděno, ţe se jedná o placenou stáţ či práci. Nabízí se zde varianty jako „Chceš pracovat, ale nemáš kdy?“ nebo „Chtěl bys získat zkušenosti, ale nemáš čas?“ apod. Varianta řešení tedy pracuje hlavně s nabídkou moţnosti zlepšení se a naučení se novým věcem a zároveň klade důraz také na časovou dostupnost práce. Nevýhodu této varianty lze spatřovat v tom, ţe neosloví velkou část studentů, kteří pracují pouze kvůli výdělku. Na druhé straně by však právě mohla lákat studenty, kteří by od této nabídky čekali spíše zlepšení sebe sama a díky tomu by byli v rámci spolupráce aktivnější. Druhá možnost spočívá ve zvýšení finanční odměny, coţ by umoţnilo oslovit větší část cílové skupiny. Toto řešení se jeví na první pohled jako jistější, neboť by oslovilo větší část studentů. Na druhé straně je ale také finančně náročnější – nutnost zvýšení nákladů na plat studentů. Nevýhodou však můţe být právě to, ţe toto řešení naláká také velkou část studentů, kteří si chtějí pouze přivydělat. Samozřejmě by byly v rámci komunikace vyuţity také všechny jiţ výše zmíněné přednosti spolupráce. 74

Na tomto místě nelze říci, která z výše uvedených moţností je lepší. Na druhé straně však výsledky výzkumu mluví jasně – finanční odměna za práci hraje velkou roli při výběru práce a platové podmínky UNIFERu, tak jak jsou v současné době nastaveny, tento aspekt příliš nezohledňují. Proto se jeví druhá moţnost, tedy zvýšení platových podmínek pro studenty jako varianta, která osloví více potencionálních zájemců. Případně je zde také moţnost více se zaměřit na studenty vyšších ročníků, u kterých důleţitost finanční odměny mírně klesá, přesto i u nich hraje stále důleţitou roli. V rámci komunikace se studenty by bylo také vhodné rozlišovat, jestli se jedná o studenty humanitních či přírodovědně-technických oborů, kdy u studentů přírodovědně-technických oborů je potřeba více zdůrazňovat moţnost práce, která se dotýká oboru jejich studia. To samé platí také o rozlišování ročníků – niţší ročníky více při výběru práce zohledňují pracovní dobu, naopak vyšší ročníky více sledují, jestli se jedná o práci v oboru studia. Avšak tyto zmíněné rozdíly autor práce doporučuje zohledňovat pouze u osobní komunikace se studenty, případně tam, kde lze lehce tyto skupiny studentů rozlišit a oslovit (prezentace na přednáškách, kdy víme, o jaké studenty jde; emailová komunikace atd.), neboť se nejedná o rozdíly zásadní. Z výzkumu dále vyplynulo, ţe není zapotřebí, aby nabídka práce měla netradiční formu. Studenti daleko více oceňovali, pokud bylo nabízené pracovní místo a požadavky na něj dobře popsány. Zároveň autor doporučuje, aby v rámci nabídky práce zazněl také fakt, ţe UNIFER spolupracuje s univerzitami – zde se jedná hlavně o zvýšení důvěry v nabídku. Studenti totiţ více důvěřují nabídkám práce, které jsou poskytovány pod záštitou univerzity, respektive jednotlivých vyučujících. Výzkum také dále potvrdil silné postavení internetu jako zdroje informací o volných pracovních pozicích – především se jedná o internetové pracovní portály. Jejich vyuţití by však v rámci kampaně pro UNIFER nebylo optimální, neboť by nabídka stáţí umístěna na těchto portálech oslovila velké mnoţství lidí, kteří nepatří do cílové skupiny. Mnohem efektivněji se jeví využití spolupráce s jednotlivými univerzitami. Studenti by zisk informací prostřednictvím školy uvítali. Nabízí se zde navíc celá paleta moţností, jak studenty oslovit. Zde je však jiţ zapotřebí odlišovat o jakou univerzitu se jedná, neboť mezi studenty jednotlivých univerzit se vyskytují odlišnosti. Studenti Masarykovy univerzity (dále MU) a Vysokého učení technického (VUT) zapojení školy do poskytování informací o moţných pracovních pozicích upřednostňují výrazně více neţ studenti Mendelovy univerzity. Studenty MU je vhodnější oslovit pomocí vyučujících či prostřednictvím informačního systému. Studenti VUT více preferují zisk informací prostřednictvím univerzitních či fakultních webových stránek, dále pak prezentace jednotlivých zaměstnavatelů na půdě školy a také prostřednictvím vyučujícího. Naopak studenti Mendelovy univerzity mnohem více upřednostňují zisk informací prostřednictvím svých známých (viz níţe – word of mouth). Prostřednictvím školy by chtěli získávat informace pouze od svých vyučujících. Právě vyuţití 75

vyučujících se jeví jako jeden z mála společných znaků, a proto jejich zapojení v rámci kampaně by mělo být jedním z nejdůležitějších prvků. Zde se můţe jednat o domluvu, kdy během výuky budou studenti zpracovávat projekt pro UNIFER – zvýšení povědomí, aktivní předvedení spolupráce a následná moţnost rekrutace nejlepších studentů; případně prezentace UNIFERu během přednášek či seminářů v rámci výuky. Vyučující mohou přímo oslovit jednotlivé studenty s danou nabídkou spolupráce na určitém projektu. Je vhodné aktivně vystupovat na sociálních sítích, které jsou častým zdrojem informací. To znamená udrţovat a pravidelně aktualizovat stránky na nejnavštěvovanějších sociálních sítích (v našem případě se jedná především o Facebook), informovat o novinkách, které se v rámci UNFERu dějí, ale také informovat o nabízených volných pracovních pozicích. Je však potřeba studenty na tyto stránky upozornit a nalákat je na ně – vyuţití reklamy právě na Facebooku, kterou lze velmi přesně zacílit, ale také prostřednictvím letáků a plakátů, na prezentacích, případně lze vyuţít také jednoduché soutěţe, u kterých by student stránku musel zařadit mezi „Libí se mi“. Jako vhodná se dále jeví účast na pracovních veletrzích, i kdyţ jejich obliba neustále klesá. Nabízí totiţ výbornou příleţitost osobního kontaktu s cílovou skupinou. Velmi silným se také jeví efekt vyuţití tzv. word of mouth marketingu. Studenti často získávají informace o pracovních příleţitostech prostřednictvím svých přátel a známých, kdy tohoto jevu lze lehce vyuţít k rozšíření povědomí o UNIFERu. Proto je důleţité studenty, se kterými jiţ UNIFER spolupráci navázal, přesvědčit o výhodách spolupráce, ukázat jim všechny přednosti a vyuţít je jako tzv. „šiřitele“ informací. To platí i do budoucna – UNIFER by měl klást důraz na budování dobrých vztahů se studenty. Na druhé straně je nutno upozornit na jev, kdy studenti často nejsou proaktivní, tedy spíše čekají na informace a na to aţ budou sami osloveni. Není proto moţné spoléhat na to, ţe studenti díky dobrému doporučení sami informace o UNIFERu vyhledají. Bylo by proto vhodné využít incentivů. Například uspořádat akce typu „Přiveď si svého kamaráda“ či „Pracuj se svými přáteli“, které by mohli iniciovat studenty na stáţi k tomu, aby nejen aktivně doporučovali UNIFER, ale také aby přivedli nové potencionální zájemce. To samé platí pro prezentace na univerzitách či pracovních veletrzích, kdy by bylo vhodné zvolit aktivnější přístup vůči studentům – moţnost vyzkoušet si, co by práce obnášela či předvést studentům, jak v UNIFERu vypadá nabízený koučink či mentoring.

18 Diskuze Výsledky výzkumu v mnohém potvrzují dosavadní poznatky týkající se pracovních zkušeností a preferencí studentů během jejich studia, avšak některé z předpokladů byly vyvráceny.

76

Zájem brněnských studentů pracovat během studia je zřejmý. Míra pracujících studentů v Brně odpovídá evropskému průměru. Data také kopírují předchozí zjištění o zájmu najít si stáţ v oboru studia, zde je však důleţité připomenout, ţe zájem v reálu nemusí být aţ tak vysoký. Zaleţí totiţ i na ostatních faktorech, jako jsou peněţní odměna či pracovní doba, které často nejsou zohledněny. Předchozí zjištění184 uváděly jako hlavní důvody práce finanční potřebu studentů, coţ výsledky výzkumu potvrdily. Naopak byl vyvrácen předpoklad o současném trendu, kdy finanční odměna ustupuje do pozadí a studenti více upřednostňují jiné výhody práce. Peníze i nadále zůstávají jedním z nejvíce důleţitých aspektů při výběru práce a lze tvrdit, ţe se jedná i o aspekt zcela nejdůleţitější. Tento nesoulad jde vysvětlit tím, ţe studenti si často důleţitost peněz přímo nepřipouštějí, tudíţ pokud mají toto kritérium hodnotit nezávisle na jiných, nepřikládají mu tak velkou důleţitost, jakou skutečně má. Teprve pokud se na problematiku podíváme z jiného pohledu a zohledníme to, ţe výběr v reálném ţivotě vţdy probíhá srovnáváním více kritérií zároveň, objevíme pravou roli peněz. Role internetu jako hlavního zdroje informace je neoddiskutovatelná. Na druhé straně je však patrné, ţe velmi silné postavení při šíření informací zaujímají vrstevníci a rodina studentů. Výzkum dále potvrdil sniţující se roli pracovních veletrhů, které studenti brněnských vysokých škol vyuţívají pouze okrajově. Výzkum také naznačil, ţe studenti více důvěřují nabídkám práce od svých vyučujících neţ prezentacím jednotlivých zaměstnavatelů – mají více důvěry v nabízené pracovní místo. Výzkum neobjevil velké rozdíly mezi preferencemi studentů humanitních oborů a studentů studujících přírodovědně-technické obory. V případném dalším výzkumu by ale bylo vhodné se více zaměřit na rozdílnosti mezi jednotlivými brněnskými univerzitami. Získaná data ukazují, ţe mohou existovat nejen rozdílné preference studentů jednotlivých univerzit při výběru práce, ale také ţe studenti vykazují odlišné strategie při získávání informací. Přestoţe rozdílné preference nebyly v rámci analýz potvrzeny, stále zůstává otázkou, jestli ve skutečnosti neexistují, neboť počet respondentů v rámci daných univerzit nebyl příliš vysoký. Tímto se dostáváme k moţným omezením tohoto výzkumu, mezi která lze zařadit zejména: Malý výzkumný vzorek - výzkumu se celkově zúčastnilo 142 respondentů, jiţ tento počet se dá povaţovat za poměrně malý v porovnání s velikostí základního souboru. Pokud přihlédneme také k velkému počtu kategorií, tak u některých dosahuje vzorek pouze kolem 50 respondentů. Takto nízké mnoţství odpovědí u jednotlivých otázek můţe mít za následek neprůkaznost testů, případně také testy zkreslovat (častější výskyt jedné odpovědi),

184

Například KULM, T. L. CRAMER, S. The relationship of student employment to student role, family relationships, social interactions and persistence. s. 930. 77

Výběr výzkumného vzorku – v rámci výzkumu bylo vyuţito kvótního výběru, který byl vybrán hlavně díky nízkým nákladům na realizaci, za které můţe poskytnout vzorek, jeţ odpovídá realitě. Je zde však na místě připomenout, ţe kvótní výběr sám o sobě reprezentativitu nezaručuje. Zároveň také výběr respondenta je zcela v kompetenci výzkumníka (samozřejmě smí vybírat pouze v rámci pouţitých kontrolních znaků), proto i zde můţe dojít k výskytu výběrových chyb jako například samovýběr respondenta atd. Dělení na humanitní a přírodovědně-technické obory – pro lepší porozumění bylo zavedeno zmíněné třídění, které však v určitých případech nelze povaţovat za zcela přesné. Studenti byli do daných oborů zařazováni dle fakulty, kterou studují. Existuje proto moţnost zařazení studenta do jiného oboru, neţ který opravdu studuje. Jako příklad lze uvést Fakultu sportovních studií. Ta byla v rámci tohoto dělení zařazena do přírodovědně-technických oborů. Na fakultě jsou ale studijní programy, jeţ spíše spadají mezi obory humanitní, a to například management sportu. Výhody tohoto rozdělení však převyšují jeho moţné nedostatky, neboť díky tomuto rozdělení bylo moţné určit odlišnosti mezi studenty různých oborů. Zjednodušený předpoklad reality u první výzkumné otázky – v rámci první otázky autor pracuje s předpokladem, ţe důvody práce, faktory výběru práce a očekávání práce jsou jedním výzkumným problémem, kdy se všechny navzájem ovlivňují. Tento předpoklad však nemusí platit za kaţdé situace. Toto omezení je však řešeno rozdělením otázky na tři specifické výzkumné otázky. Vyšší zastoupení studentů druhých ročníků a studentů Masarykovy univerzity v rámci předvýzkumu – ve výzkumném vzorku předvýzkumu jsou více zastoupeny tyto dvě výše zmíněné skupiny, díky tomu, ţe výstupy předvýzkumu byly vyuţity v rámci conjoint analýzy pro určení hladiny finanční odměny, mohlo toto vyšší zastoupení ovlivnit právě tuto analýzu. Nejedná se však znovu o omezení závaţné, které by mělo výrazně ovlivnit dosaţené výsledky výzkumu.

19 Výnosy a náklady výzkumu Na závěr je také důleţité zohlednit výnosy a náklady realizovaného výzkumu. Výnosy jako takové v současné době vyčíslit nelze. Informace získané výzkumem budou vyuţity aţ v budoucnu, proto nyní jejich potencionální hodnotu nelze určit. Je tedy potřeba počkat na výsledky plánované marketingové kampaně, ve které poznatky tohoto výzkumu budou vyuţity. Ale i poté určit jejich peněţní hodnotu je téměř nemoţné – přínos jejich zavedení nemusí totiţ být pouze finančního charakteru. Náklady výzkumu představují převáţně čas, který byl stráven přípravou a následným provedením výzkumu, a zároveň také materiální náklady na tisk dotazníku. Pro výpočet

78

celkových finančních nákladů bude vyuţito sazby 400 Kč za hodinu práce.185 Do rozpočtu není zahrnuta doba na zpracování teoretické části práce. Časový rozpočet práce na výzkumu: Přípravná fáze výzkumu – 30 hodin Sběr dat (včetně kódování dat) – 50 hodin (sběr dat 32 hodin, kódování 18 hodin) Kontrola a analýza dat – 20 hodin Interpretace výsledků a doporučení – 20 hodin Celkem bylo na výzkumu stráveno zhruba 120 hodin. Dále je nutno zahrnout náklady na tisk dotazníků, a to 960 Kč – celkem bylo vytištěno 160 dotazníku po 3 stranách A4.186 Celkové náklady na realizovaný výzkum lze vyčíslit v hodnotě 48 960 Kč.

185 186

Sazba vychází z autorových praktických zkušeností z práce v marketingové agentuře. Zde je počítáno s průměrnou cenou 2 Kč na tisk jedné strany A4. 79

ZÁVĚR Cílem práce bylo provedení marketingového výzkumu pro společnost UNIFER alfa a.s. za účelem identifikace faktorů, dle kterých si studenti vybírají práci během jejich studia a také zjištění, jaké informační zdroje jsou jimi nejčastěji vyuţívány. V první části práce byl čtenář seznámen s teoretickými východisky, a to zejména s pojmem marketingového výzkumu a jeho členěním. Důraz byl následně kladen především na popis jednotlivých částí procesu marketingového výzkumu. V praktické části byla provedena sekundární analýza dat, která kompiluje současné poznatky problematiky práce během studia. Pro lepší pochopení rozhodovacího procesu výběru práce studenty byla v rámci výzkumu pouţita kromě tradičních metod také conjoint analýza, která vyuţívá tzv. trade-offs a díky tomu lépe simuluje realitu. Mezi hlavní zjištění provedeného výzkumu patří zejména vyvrácení ustupující role peněz v rámci výběru práce – tento faktor naopak zůstává jedním z nejdůleţitějších. Díky realizaci předvýzkumu byl určen optimální platový rozsah pro pracovní pozice, které společnost UNIFER studentům plánuje nabízet. Dále byly identifikovány další faktory, které jsou studenty povaţovány za kritické, při procesu výběru práce během studia. Jedná se především o zisk zkušeností, pracovní dobu, zajímavost práce a také jestli jde o práci v oboru studia. Byla potvrzena sílící pozice internetu, co by zdroje informací o pracovních nabídkách. Data odhalila moţnost vyuţití tzv. word of mouth marketingu, neboť velká část studentů získává informace od svých vrstevníků či rodičů. Povědomí o studentských organizacích není mezi studenty příliš velké. Stejně tak znalost UNIFERu je v současné době zcela minimální. Pouze kaţdý desátý student je členem některé studentské organizace. Mezi hlavní důvody, proč studenti nevstupují do těchto spolků, patří především nedostatek informací a jejich celkový nezájem. Výzkum neidentifikoval větší rozdíly v preferencích mezi studenty humanitních oborů a mezi studenty přírodovědně-technických oborů. Na druhé straně však poukázal na skutečnost, ţe lze předpokládat lehce odlišné chování mezi studenty jednotlivých fakult, a to především co se týče strategií zisku informací o pracovních pozicích. Toto zjištění lze vyuţít pro další moţné výzkumy této problematiky, kdy autor doporučuje větší zaměření právě na odlišnost v rámci jednotlivých univerzit nikoliv mezi studenty jednotlivých fakult či oborů. Na základě zjištění byla formulována doporučení pro společnost UNIFER alfa a.s., která budou pouţita v nadcházející marketingové kampani s cílem oslovit co největší počet studentů na brněnských univerzitách. Jako nejvýznamnější se jeví vyzdviţení přednosti UNIFERu, a to zejména moţnost zisku zkušeností a moţnost naučení se novým dovednostem, moţnost práce v oboru, zajímavost samotné práce a také zohlednění časových moţností práce. Dále pak aktivní vystupování na sociálních fórech, aktivního zapojení vyučujících a vyuţití word of mouth marketingu. 80

SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY [1] AAKER, David A. Marketing research: international student version. 11th ed. Hoboken: Wiley, c2013, xiv, 647 s. ISBN 9781118321812. [2] BIRN, R. The international handbook of market research techniques. 2nd ed. London: Kogan Page Limited, 2008, 594 s. ISBN 9780749438654. [3] DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost: příručka pro uživatele. 3. vyd. Praha: Karolinum, 2000, 374 s. ISBN 8024601397. [4] DOLEŢALOVÁ, G. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – šetření v sekundárním sektoru. Národní ústav pro vzdělávání. Praha, 2013. [5] FORET, M. STÁVKOVÁ, J. Marketingový výzkum: Jak poznávat své zákazníky. 1.vyd. Praha: Grada, 2003. 160 s. ISBN 8024703858. [6] HAGUE, P. N. Průzkum trhu. 1.vyd. Brno: Computer Press, 2003. 234 s. ISBN 8072269178. [7] HAIR, Joseph F. Multivariate data analysis. 6th ed. Upper Saddle River, N.J.: Pearson Prentice Hall, 2005, xxiv, 899 s. ISBN 0130329290. [8] HAIR, Joseph F. BUSH, Robert P. ORTINAU, David J. Marketing research: a practical approach for the new millennium. Boston: Irwin, 2000, 682 s. ISBN: 0256195552. [9] HAIR, Joseph F. BUSH, Robert P. ORTINAU, David J. Marketing research: within a changing information environment. 3rd ed. Boston: McGraw-Hill, c2006, xxvii, 700 s. ISBN 0072830875. [10] HENDL, J. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005, 407 s. ISBN 8073670402. [11] HENDL, J. Přehled statistických metod zpracování dat: analýza a metaanalýza dat. Vyd. 1. Praha: Portál, 2004, 583 s. ISBN 8071788201. [12] CHURCHILL, Gilbert A. IACOBUCCI, D. Marketing research: methodological foundations. 9th ed. Mason: Thomson South-Western, c2005, xxii, 697 s. ISBN 032423693x. [13] JACKSON, P. BIRN, Robin J. Desk Research. In BIRN, Robin J. The international handbook of market research techniques. 2nd ed. London: Kogan Page Limited, 2008, s. 1734. ISBN: 9780749438654. [14] KOTLER, P. Marketing Management. 10. rozšířené vyd. Praha: Grada, 2001. 719 s. ISBN 8024700166710. 81

[15] KOTLER, P. ARMSTRONG, G. Marketing. Praha: Grada, 2004, 855 s. ISBN 8024705133. [16] KOTLER, P. KELLER, Kevin L. Marketing management [4. vyd.]. Praha: Grada, 2013, 814 s. ISBN 9788024741505. [17] KOZEL, R. MYNÁŘOVÁ, L. SVOBODOVÁ, H. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. 1. vyd. Praha: Grada, 2011. 304 s. Expert (Grada). ISBN 9788024735276. [18] KULM, T. L. CRAMER, S. The relationship of student employment to student role, family relationships, social interactions and persistence. College Student Journal. 2006, vol.40, no.1. ISSN 01463934. [19] LEDOUX, S. F. Defining Natural Sciences. Behaviorology Today, vol. 5, 2002. [20] MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. 6th ed., Global edition. Boston: Pearson, c2010, 929 s. ISBN 9780136094234. [21] MALÝ, V. Marketingový výzkum: teorie a praxe. 1.vyd. Praha: Oeconomica, 2004. 181 s. ISBN 8024507617. [22] MARENČÁKOVÁ, M. Význam praxe získané při studiu pro budoucí uplatnění na trhu práce: diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta národohospodářská, 2013. s. 92. [23] MOZGA, J. VÍTEK, M. Marketingový výzkum. Vyd. 1. Hradec Králové: Gaudeamus, 2001, 215 s. ISBN 8070414715. [24] NEKUDA, J. Ukončení studia na Masarykově univerzitě: ohlédnutí a perspektiva 2011. Brno: Masarykova univerzita, 2011. [25] NEKUDA, J. SIROVÁTKA, T. Uplatnění absolventů Masarykovy univerzity z let 2009 2010 v praxi. Brno: Masarykova univerzita, 2012. [26] PUNCH, K. Úspěšný návrh výzkumu. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008, 230 s. ISBN 9788073674687. [27] PUNCH, K. Základy kvantitativního šetření. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008, 150 s. ISBN 9788073673819. [28] REICHEL, J. Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, a. s., 2009. 192 s. ISBN 9788024730066.

82

[29] ROBOTHAM, D. Student part-time employment: characteristics and consequences. Education+Training, 2012, vol. 54. No. 1. s. 69. Dostupné z: doi 101108/00400911211198904. [30] SOLDÁN, J. Strategie hledání práce u absolventů: bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta filozofická, 2010. [31] ŠKAPA, R. Reklamační politika a její ekonomické souvislosti. Brno: Muni Press, 2012. ISBN 9788021061231. [32] WILSON, Alan M. Marketing research: an integrated approach. 2nd ed. Harlow: Financial Times /Prentice Hall, 2006, xviii, 432 s. ISBN 027369474X. [33] ZELENKA, M. Přechod absolventů škol ze vzdělávání na pracovní trh. Praha: Univerzita Karlova, 2008. [34] ZHANG, Y. WILDERMUTH, B. Unstructured interviews. In WILDERMUTH B. Applications of Social Research Methods to Questions in Information and Library Science. 1st pub. Westport, Conn.: Libraries Unlimited, 2009, vii, 421 s. ISBN 9781591585039.

Internetové zdroje [1] AISEC. [online]. [cit. 2013-10-29]. Dostupné z: < http://brno.aiesec.cz/>. [2] AMERICAN MARKETING ASSOCIATION. Definition of Marketing. [online]. [cit. 2013-11-10]. Dostupný na WWW: . [3] APOKIN, A. YUDKEVICH, M. Reasons for student employment: Education signaling upside down. [online]. [cit. 2013-10-26]. Dostupné z WWW:< http://www.hse.ru/data/699/145/1235/Apokin_Yudkevich2008.pdf>. [4] BERKENS, M. MÄGI, E. LILL, L. University studies as a side job: Causes and consequences of massive student employment in Estonia. High Educ. 2011. [online]. [cit. 2013-10-24]. Dostupné z: doi 101007/s1073401093560. [5] CENTRUM PRO VÝZKUM VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ. Osobní dotazování. [online] [cit. 2013-11-10]. Dostupné z WWW: . [6] CEPÁKOVÁ, L. Po čem touží studenty VŠE preferovaní zaměstnavatelé?. Economix. [online]. [cit. 2013-10-27]. Dostupné z WWW: .

83

[7] ĆESKÁ TELEVIZE. Letní brigády už tolik netáhnou, studenti chtějí odborné stáže. [online]. [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW: . [8] ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD. Studenti a absolventi vysokých škol v ČR v datech.[online]. [cit. 2013-11-10]. Dostupné z WWW: [9] DELOITTE. First steps in to the labour market - 2013. [online] [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . [10] ECONOMIC AND SOCIAL RESEARCH COUNCIL. What is social science? [online]. [cit. 2013-12-27]. Dostupné z WWW: . [11] ESOMAR. Market Research Explained [online]. [cit. 2014-3-3]. Dostupný na WWW: < http://www.esomar.org/knowledge-and-standards/market-research-explained.php> [12] HAGUE, N. The problem with price [online]. [cit. 2013-12-13]. Dostupné z WWW: [13] IHNED.cz. 80 procent akademiků chce při studiu pracovat, ale práce v oboru? Spíše sen. [online]. [cit. 2013-10-27]. Dostupné z WWW: . [14] ISC. [online].[cit. 2013-10-29]. Dostupné z WWW: . [15] JEŘÁBEK, H. Úvod do sociologického výzkumu [online]. [cit. 2013-11-28]. Dostupné z WWW: < http://www.ftvs.cuni.cz/hendl/metodologie/jerabek3> [16] KALOUSKOVÁ, P. VOJTĚCH J. Potřeby zaměstnavatelů a připravenost absolventů škol – souhrnný pohled. [online]. [cit. 2013-10-28]. Dostupné z WWW: . [17] LMC. Jobs.cz: Bez praxe dostanou absolventi šanci jen v 61 % firem. [online] [cit. 201310-28]. Dostupné z WWW: . [18] LMC. Jobs.cz: Spokojenost firem s absolventy výrazně vzrostla, mzdová očekávání klesají. [online]. [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . 84

[19] Mezinárodní klasifikace vzdělání (ISCED 97). Dostupné .

z WWW:

[20] NÁRODNÍ ÚSTAV PRO VZDĚLÁVÁNÍ. Uplatnění absolventů škol na trhu práce – 2011. [online]. [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . [21] PWC. PWC Studentský barometr: Stabilita zaměstnavatele a firemní hodnoty jsou důležitější než nástupní plat. [online]. [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW: . [22] Směrnice č. 27/2006-R Ministerstva školství Slovenské republiky o sústave odborov vedy a techniky a číselníku odborov vedy a techniky. Dostupné z WWW: . [23]

STÁŢE

VE

FIRMÁCH.

[online].

[cit.

2013-10-29].

Dostupné

z WWW:

. [24] STUDENTOVINY. Stáţista. [online]. [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: . [25] UNIFER. [online]. [cit. 2013-10-24]. Dostupné z WWW:< http://unifer.cz/>. [26] VĚDĚCKOTECHNICKÝ PARK V UNIVERZITY PALACKÉHO V OLOMOUCI. Průzkum plánů a zájmů studentů Univerzity Palackého v Olomouci. [online]. [cit. 2013-1024]. Dostupné z WWW: . [27] ZELENKA, M. RYŠKA, M. REFLEX2010 - Přechod ze vzdělávání na trh práce a první práce. Praha: Univerzita Karlova, 2011. [online]. [cit. 2013-10-25]. Dostupné z WWW: .

85

SEZNAM OBRÁZKŮ Obr. č. 1: Dělení dle vyuţití v rozhodovacím procesu Obr. č. 2: Typy výzkumu dle Wilsona Obr. č. 3: Proces marketingového výzkumu dle Kotlera Obr. č. 4: Proces marketingového výzkumu dle Haira Obr. č. 5: Graf Price sensitivity meter – rozsah vhodných cen výrobku

13 13 15 16 31

SEZNAM TABULEK Tab. č. 1: Pozitiva a negativa kvantitativního výzkumu Tab. č. 2: Pozitiva a negativa kvalitativního výzkumu Tab. č. 3: Techniky výběru výzkumného vzorku Tab. č. 4: Typy otevřených otázek Tab. č. 5: Typy uzavřených otázek Tab. č. 6: Zastoupení jednotlivých skupin v předvýzkumu Tab. č. 7: Absolutní a relativní četnost respondentů dle ročníků a univerzit Tab. č. 8: Důvody, proč studenti pracují Tab. č. 9: Důvody, proč studenti nepracují Tab. č. 10: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle oboru studia Tab. č. 11: Odhad uţitku faktorů Tab. č. 12: Spolehlivost conjoit modelu Tab. č. 13: Očekávání studentů od práce během studia dle oboru studia Tab. č. 14: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala – obsah dle oboru studia Tab. č. 15: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala – forma Tab. č. 16: Zisk informací o práci Tab. č. 17: Zisk informací o práci dle univerzit Tab. č. 18: Preferované zdroje zisku informací o práci dle univerzit Tab. č. 19: Důvody členství ve studentských organizacích Tab. č. 20: Důvody nečlenství ve studentských organizacích

18 19 24 28 28 47 53 57 57 60 62 63 64 65 66 68 69 71 73 73

SEZNAM GRAFŮ Graf č. 1: Rozsah vhodných finančních odměn Graf č. 2: Podíl pracujících studentů dle ročníku studia Graf č. 3: Podíl pracujících studentů dle výše kapesného Graf č. 4: Práce v oboru dle oboru studia Graf č. 5: Zájem o praxi v oboru během studia Graf č. 6: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce Graf č. 7: Relativní důleţitost faktorů Graf č. 8: Relativní důleţitost faktorů dle oboru studia 86

47 55 56 56 58 59 61 63

Graf č. 9: Preferovaný zdroj zisku informací o práci Graf č. 10: Spontánní znalost studentských organizací

87

69 71

SEZNAM PŘÍLOH Příloha A – Dotazník předvýzkumu Příloha B - Dotazník Příloha C – Profily conjoint analýzy Příloha D – Rozdělení do oborů dle fakult Příloha E – Popis výzkumného vzorku Příloha F – Analýza dat

88

Příloha A – Dotazník předvýzkumu Dobrý den, jsem studentem Ekonomicko-správní fakulty Masarykovy univerzity a rád bych Vás touto cestou poprosil o vyplnění série několika krátkých otázek, které se týkají nabídky práce. Jedná se o předvýzkum pro potřeby mé diplomové práce. Dotazník netrvá déle neţ pět minut. Dotazník je určen studentům vysokých škol v Brně. Předem děkuji za Váš čas a Vaše odpovědi. Michal Hladký 1. Studujete v současné době vysokou školu v Brně? 1.Ano

2.Ne

Pokud respondent zvolil odpověď 2, dotazník byl ukončen. 2. Jakou univerzitu studujete? 1. Masarykova univerzita 2. Mendelova zemědělská a lesnická univerzita 3. Vysoké učení technické 4. Jinou neţ jmenované Pokud respondent zvolil odpověď 4, dotazník byl ukončen. 3. Jakou fakultu studujete? Prosím, vypište název fakulty co nejpřesněji. 4. V jakém jste ročníku? 1. ročník 2. ročník 3.ročník

……………………………….

4.ročník

5.ročník

Pokud studujete navazující magisterské studium, prosím, připočtěte si k ročníku studia také ročníky z bakalářského stupně, tedy pokud studujete 1. ročník navazujícího studia, vyberte možnost 4. ročník atd.

Přečtěte si pozorně následující nabídku práce. K této nabídce se váţe série 4 otázek ohledně hodinové finanční odměny - platu za hodinu práce. Nabídka práce Hledáme studenty na práci na reálných projektech od renomovaných firem. Budete mít moţnost propojit teorii s praxí! Co nabízíme? Zajímavou náplň práce Flexibilní pracovní dobu Práci v oboru Moţnost další spolupráce – nabídka práce či moţnost psaní diplomové práce 89

Moţnost koučinku a mentoringu Kvalitní zázemí Co požadujeme? Zodpovědnost Týmovou spolupráci Zájem o vlastní osobnostní růst

5. Jaká finanční odměna by dle Vás byla nadprůměrná vzhledem k nabízené práci? ………. Prosím, pohybujte se při odpovědích v reálných hodnotách. Do odpovědi napište pouze velikost finanční odměny za hodinu práce v Kč. 6. Při jak velké finanční odměně byste o nabídce této práce neuvažovali? ..…. Prosím, pohybujte se při odpovědích v reálných hodnotách. Do odpovědi napište finanční odměny za hodinu práce v Kč. 7. Jaká finanční odměna se Vám zdá jako dobrá vzhledem k nabídce? Prosím, pohybujte se při odpovědích v reálných hodnotách. Do odpovědi napište finanční odměny za hodinu práce v Kč. 8. Při jaké finanční odměně byste se o nabízenou práci ještě ucházeli? Prosím, pohybujte se při odpovědích v reálných hodnotách. Do odpovědi napište finanční odměny za hodinu práce v Kč. 9. Jaké je Vaše pohlaví? 1. Ţena 2. Muţ

90

pouze velikost …… pouze velikost …… pouze velikost

Příloha B – Dotazník Dobrý den, jsem studentem 5. ročníku Ekonomicko-správní fakulty Masarykovy univerzity a rád bych Vás touto cestou poprosil o vyplnění dotazníku pro potřeby mé diplomové práce. Jedná se o dotazník ohledně Vašeho zájmu o práci během studia a je zcela anonymní. Dotazník netrvá déle neţ deset minut. Předem děkuji za Váš čas a Vaše odpovědi. Michal Hladký 1) Studujete vysokou školu?

1. Ano

2. Ne

Tazateli, pokud respondent uvede, že v současné době nestuduje vysokou školu, ukonči rozhovor 2) Jaká je forma Vašeho studia?

1. Prezenční

2. Kombinované

Tazateli, pokud respondent uvede, že navštěvuje kombinovanou formu studia, ukonči rozhovor. 3) Jaký v současné době studujete ročník? 1. ročník

2. ročník

3. ročník

4. ročník/1. ročník magisterského navazujícího

5. ročník/2. ročník magisterského navazujícího

6. ročník

Tazateli, pokud respondent uvede, že studuje 1. ročník navazujícího magisterského studia, zaznač, že studuje 4. ročník atd. Tazateli, pokud respondent uvede, že studuje první nebo pátý ročník studia (respektive 6. ročník), ukonči rozhovor. 4) Na jaké univerzitě studujete? 1. MU

2. MENDELU

3. VUT

4. Jiná než uvedené

Tazateli, pokud respondent uvede, že studuje jinou univerzitu než MU, MENDELU nebo VÚT, ukonči rozhovor. 5) Jakou fakultu studujete? ………………………………………………………….

Děkuji, nyní už přecházíme k otázkám týkající se práce během studia. 6) Pracujete nebo máte v současné době brigádu?

1. Ano

2. Ne

6a) Pokud ne, proč ne? Tazateli, hlavní odpověď, prosím, podtrhni. 1. Chci se věnovat studiu 2. Nemám dostatek času na práci 3. Nemám žádný důvod, proč pracovat 4. Jiné: ……………………………………………………………………………………….

91

6b) Pokud ano, z jakých důvodů pracujete či máte brigádu? Tazateli, hlavní odpověď, prosím, podtrhni. 1. Finanční odměna 2. Výplň volného času 3. Práce v oboru 4. Uplatnění znalostí a zisk nových 5. Využití cizích jazyků 6. Zajímavost práce 7. Prestiž zaměstnavatele 8. Možnost další spolupráce (nabídka zaměstnaní, zpracování dipl. práce) 9. Pracovní prostředí 10. Seznámení se s novými lidmi 11. Zisk zkušeností 12. Jiné:………..………………………………………………………………………………………. 6c) Pokud ano, jedná se o práci/brigádu ve Vašem oboru studia?

1. Ano

2. Ne

7) Měl/a byste zájem o praxi v oboru? 1. Ano 2. Ne 7a) Pokud ne, proč? ………………………………………………………………………………………………………… 8) Jak jsou pro Vás důleţité tyto faktory při výběru práce či brigády během studia? Ohodnoťte je na škále od 1 do 7, kde 7 znamená velmi důleţité a 1 úplně nedůleţité. 1. Finanční odměna 2. Pracovní doba 3. Práce v oboru 4. Uplatnění znalostí a zisk nových 5. Vyuţití cizích jazyků 6. Zajímavost práce 7. Prestiţ zaměstnavatele 8. Moţnost další spolupráce (nabídka zaměstnaní, zpracování diplom. práce atd.) 9. Pracovní prostředí 10. Práce v týmu 11. Zisk zkušeností 12. Jiné: …………………………………………. 9) Kde získáváte informace o moţných pracovních příleţitostech během studia, tedy například praxi, stáţi apod.? Tazateli, hlavní odpověď, prosím, podtrhni. 1. Sociální sítě a fóra 2. Internet – pracovní portály (Jobs.cz, práce.cz, apod.) 3. Internet – webové stránky firem 4. Internet – webové stránky fakulty 5. Internet – Informační systém univerzity 6. Inzerce – noviny, časopisy 7. Inzerce – letáky, plakáty na veřejných prostorech 8. Inzerce – letáky, plakáty v univerzitních prostorách 9. Přímé oslovení zaměstnavatele 10. Pracovní veletrhy 11. Od katedry, vyučujícího 12. Studentské organizace 13. Přes známé, kamarády, rodiče 14. Personální agentury 15. Jiný: ……………………………………………

92

10) Pokud byste si mohl vybrat, z jakého zdroje byste chtěl (a) nejraději získávat informace o nabízené práci či brigádě? …………………………………………………………………………………………………………… 11) Jaká jsou Vaše očekávání od práce či brigády během studia? …………………………………………………………………………………………………………… 12) Jaká nabídka pracovního místa Vás v posledních 6 měsících nejvíce zaujala? Prosím, popište co nejpřesněji, co nabízela (obsah), ale také jak byla provedena a kde jste ji viděl/a (forma)? Obsah: ……………………………………………………………………………………… Forma: ……………………………………………………………………………………… Nyní se Vás zeptám na několik otázek ohledně studentských organizací. 13) Jaké znáte studentské organizace? …………………………………………………………………………………………………………… 14) Jste členem některé studentské organizace? 1. Ano 2. Ne 14a) Které? …………………………………………………………………………………………………………… 14b) Proč jste/nejste členem studentské organizace? …………………………………………………………………………………………………………… 15) Znáte společnost UNIFER? 1. Ano 2. Ne 15a) Pokud ano, odkud? …………………………………………………………………………………………………………… Již se blížíme ke konci dotazníku, nyní Vám ukážu několik možností nabídky práce či brigády a poprosím Vás, abyste je seřadili podle toho, jak jsou pro Vás zajímavé. Tedy na první pozici bude nabídka, která by pro Vás byla nejvíce zajímavá atd. 16) Jaká nabídka práce by Vás nejvíce zaujala? 1. ……………………………… 2. ……………………………… 3. ……………………………… 4. ……………………………… 17) Bydlíte s rodiči?

1. Ano

5. 6. 7. 8.

……………………………… ……………………………… ……………………………… ………………………………

2. Ne

18) Jak velkou finanční podporu (kapesné) dostáváte měsíčně od rodičů? Prosím zahrňte do této částky, také věci, které Vám rodiče platí jako například jízdenku MHD apod. ……………………. Kč / měsíc 19) Pohlaví?

1. Žena

2. Muž

Ještě jednou Vám děkuji za Váš čas a za Vaše odpovědi.

93

Příloha C – Profily conjoint analýzy

1. možnost

5. možnost

Finanční odměna: 70 Kč za hodinu práce Pevná pracovní doba Práce v oboru Týmová práce Rutinní náplň práce

Finanční odměna: 83 Kč za hodinu práce Pevná pracovní doba Práce v oboru Individuální práce Zajímavá náplň práce

2. možnost

6. možnost

Finanční odměna: 96 Kč za hodinu práce Flexibilní pracovní doba Práce v oboru Individuální práce Rutinní náplň práce

Finanční odměna: 70 Kč za hodinu práce Flexibilní pracovní doba Práce v oboru Týmová práce Zajímavá náplň práce

3. možnost

7. možnost

Finanční odměna: 96 Kč za hodinu práce Pevná pracovní doba Práce mimo obor Týmová práce Zajímavá náplň práce

Finanční odměna: 70 Kč za hodinu práce Flexibilní pracovní doba Práce mimo obor Individuální práce Zajímavá náplň práce

4. možnost

8. možnost

Finanční odměna: 83 Kč za hodinu práce Flexibilní pracovní doba Práce mimo obor Týmová práce Rutinní náplň práce

Finanční odměna: 70 Kč za hodinu práce Pevná pracovní doba Práce mimo obor Individuální práce Rutinní náplň práce

94

Příloha D – Rozdělení do oborů dle fakult Masarykova univerzita - fakulty:

Obor

Právnická fakulta Lékařská fakulta Přírodovědecká fakulta Filozofická fakulta Pedagogická fakulta Ekonomicko-správní fakulta Fakulta informatiky Fakulta sociálních studií Fakulta sportovních studií

Humanitní Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Humanitní Humanitní Humanitní Přírodovědně-technický Humanitní Humanitní

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita - fakulty: Agronomická fakulta Lesnická a dřevařská fakulta Provozně ekonomická fakulta Zahradnická fakulta Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií Vysoké učení technické - fakulty:

Obor Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Humanitní Přírodovědně-technický Humanitní Obor

Fakulta architektury Fakulta chemická Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Fakulta informačních technologií Fakulta podnikatelská Fakulta stavební Fakulta strojního inženýrství Fakulta výtvarných umění

95

Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Humanitní Přírodovědně-technický Přírodovědně-technický Humanitní

Příloha E - Popis výzkumného vzorku Tabulka č. 1: Absolutní a relativní četnost respondentů dle pohlaví

Zdroj: Autor

Tabulka č. 2: Absolutní a relativní četnost respondentů dle pohlaví a oboru studia

Přírodovědnětechnický

Humanitní Absolutní četnost

Relativní četnost

Absolutní četnost

Relativní četnost

25 46 71

35% 65%

41 30 71

58% 42%

Muž Žena Celkem Zdroj: Autor

Tabulka č. 3: Absolutní a relativní četnost respondentů dle oboru studia a univerzit

Masarykova univerzita

Humanitní Přírodovědně-technický Celkem

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita

Vysoké učení technické

Celkem

Absolutní četnost

Relativní četnost

Absolutní četnost

Relativní četnost

Absolutní četnost

Relativní četnost

Absolutní četnost

Relativní četnost

38 15 53

27% 11% 37%

25 20 45

18% 14% 32%

8 36 44

6% 25% 31%

71 71 142

50% 50% 100%

Zdroj: Autor

Tabulka č. 4: Absolutní a relativní četnost respondentů dle velikosti kapesného

Zdroj: Autor

96

Tabulka č. 5: Test normality dat Test normality Kolmogorov-Smirnova Statistic df Sig. Peníze

,083

142

Statistic

,018

,959

a. Lilliefors Significance Correction

Zdroj: Autor

Graf č. 1: Histogram velikosti finanční podpory

Zdroj: Autor

97

Shapiro-Wilk df 142

Sig. ,000

Příloha F – Výsledky výzkumu Graf č. 2: Podíl pracujících studentů dle oboru studia

Podíl pracujících studentů dle oboru studia 80% 70%

62%

60% 48%

50%

52%

38%

40%

Pracuji Nepracuji

30%

20% 10% 0% Humanitní

Přírodovědně-technícký

Zdroj: Autor

n= 71/71

Obr. č. 1: Výsledky Mann-Whitney testu pro výši kapesného a práce

Zdroj: Autor

98

Graf č. 3: Podíl pracujících studentů dle univerzit

Podíl pracujících studentů dle univerzit 80% 66%

70% 60%

51%

50% 40%

55% 49%

45%

34%

Pracuji

30%

Nepracuji

20%

10% 0% Masarykova univerzita

Mendelova zemědělská a Vysoké učení technické lesnická univerzita

Zdroj: Autor

n= 53/ 45/ 44

Tabulka č. 6: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce Celkově Průměr

Medián

Směrodatná odchylka

5,9

6

1,1

5,5

6

1,3

5,4

5

1,2

Pracovní doba

5,4

6

1,5

Uplatnění znalostí, zisk

5,3

6

1,5

Práce v oboru

5,3

6

1,5

5,2

5

1,3

5,1

5

1,4

4,1

4

1,6

3,8

4

1,4

3,8

4

1,7

Zisk zkušeností Zajímavost práce Finanční odměna

Pracovní prostředí Možnost další spolupráce Práce v týmu Prestiž zaměstnavatele Využití cizích jazyků Zdroj: Autor

n= 142

99

Tabulka č. 7: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle univerzit Masarykova univerzita

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita

Vysoké učení technické

Finanční odměna

5,3

5,6

5,3

Pracovní doba

5,5

5,0

5,5

Práce v oboru

5,5

5,1

5,4

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,4

5,1

5,5

Využití cizích jazyků

4,0

3,7

3,8

Zajímavost práce

5,7

5,7

5,2

4,0

3,5

4,0

5,4

4,8

5,0

Pracovní prostředí

5,3

5,5

4,8

Práce v týmu

4,2

4,1

3,8

Zisk zkušeností

5,9

5,6

6,0

Prestiž zaměstnavatele Možnost další spolupráce

Zdroj: Autor

n= 53/ 45/ 44

Tabulka č. 8: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle ročníku studia 2. ročník

3. ročník

4. ročník / 1. ročník magisterského navazujícího

Finanční odměna

5,7

5,5

5,0

Pracovní doba

5,6

5,4

5,1

Práce v oboru

5,2

5,1

5,6

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,3

5,4

5,3

Využití cizích jazyků

4,0

3,9

3,6

Zajímavost práce

5,6

5,7

5,4

3,9

4,1

3,5

5,2

5,1

5,1

Pracovní prostředí

5,3

5,3

5,1

Práce v týmu

4,2

4,1

4,0

Zisk zkušeností

5,8

5,8

6,0

Prestiž zaměstnavatele Možnost další spolupráce

Zdroj: Autor

n= 45/ 48/ 49

100

Tabulka č. 9: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle kapesného 0 - 2000 Kč

2001 - 4000 Kč

4001 Kč a více

Finanční odměna

5,5

5,5

5,3

Pracovní doba

5,5

5,4

5,3

Práce v oboru

5,4

5,2

5,3

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,2

5,6

5,3

Využití cizích jazyků

4,0

3,9

3,7

Zajímavost práce

5,6

5,7

5,4

4,0

3,8

3,8

5,0

5,1

5,2

Pracovní prostředí

5,4

5,2

5,1

Práce v týmu

4,1

4,0

4,1

Zisk zkušeností

5,7

6,0

5,9

Prestiž zaměstnavatele Možnost další spolupráce

Zdroj: Autor

n= 46/ 41/ 55

Tabulka č. 10: Hodnocení faktorů důleţitých při výběru práce dle pohlaví a práce Muž

Žena

Pracující

Nepracující

Finanční odměna

5,4

5,5

5,4

5,4

Pracovní doba

5,6

5,2

5,1

5,8

Práce v oboru

5,4

5,2

5,2

5,5

Uplatnění znalostí, zisk nových

5,3

5,4

5,4

5,2

Využití cizích jazyků

3,8

3,9

3,9

3,7

Zajímavost práce

5,5

5,6

5,7

5,4

3,6

4,1

3,7

4,0

4,9

5,3

5,0

5,2

Pracovní prostředí

5,0

5,4

5,3

5,0

Práce v týmu

4,1

4,0

4,1

4,1

Zisk zkušeností

5,9

5,9

5,9

5,9

Prestiž zaměstnavatele Možnost další spolupráce

Zdroj: Autor

n= 66/ 76/ 78 / 64 101

Obr. č. 2: Mann-Whitney test pro hodnocení práce v oboru dle oborů studia

Zdroj: Autor

Obr. č. 3: Mann-Whitney test pro hodnocení pracovního prostředí dle oborů studia

Zdroj: Autor 102

Obr. č. 4: Kruskal-Wallisův test pro hodnocení finanční odměny dle ročníku studia

Zdroj: Autor

Obr. č. 5: Kruskal-Wallisův test pro hodnocení pracovní doby dle ročníku studia

Zdroj: Autor

103

Obr. č. 6: Kruskal-Wallisův test pro hodnocení pracovní doby dle ročníku studia

Zdroj: Autor

Obr. č. 7: Kruskal-Wallisův test pro hodnocení další spolupráce dle univerzity

Zdroj: Autor

104

Obr. č. 8: Kruskal-Wallisův test pro hodnocení další spolupráce dle univerzity

Zdroj: Autor

Graf č. 4: Relativní důleţitost faktorů dle oboru studia

Relativní důležitost faktorů dle oboru studia 35%

31%

30%

29% 26% 23%

25%

21% 18%

20%

16% 16%

15%

Humanitní

11% 8%

10%

Přírodovědně-technický

5% 0% Finanční odměna

Práce v oboru

Pracovní doba

Zajímavost Práce v týmu práce

Zdroj: Autor

n= 71/ 71

105

Tabulka č. 11: Odhad důleţitosti faktorů dle oboru studia Humanitní

Přírodovědně-technický

Odhad Směrodatná užitku odchylka 0,546 0,113 -0,546 0,113

Odhad Směrodatná užitku odchylka 0,567 0,083 -0,567 0,083

Pracovní doba

Flexibilní Pevná

Práce v oboru

V oboru Mimo obor

0,852 -0,852

0,113 0,113

1,077 -1,077

0,083 0,083

Práce v týmu

Práce v týmu Individuální práce

0,035 -0,035

0,113 0,113

-0,046 0,046

0,083 0,083

Zajímavost práce

Zajímavá náplň práce Rutinní náplň práce

0,567 -0,567

0,113 0,113

0,577 -0,577

0,083 0,083

Finanční odměna

70 Kč 83 Kč 96 Kč

1,163 2,325 3,488

0,136 0,272 0,408

0,932 1,864 2,796

0,100 0,201 0,301

2,465

0,264

2,869 0,194 n= 71/ 71

Konstanta Zdroj: Autor

Tabulka č. 12: Spolehlivost modelu dle oboru studia Humanitní Hodnota Sig. 0,994 ,000 1,000 ,000

Pearson's R Kendall's tau

Přírodovědně-technický Hodnota Sig. 0,997 ,000 0,857 ,000

Zdroj: Autor

n= 71/ 71

Graf č. 5: Relativní důleţitost faktorů dle oboru studia – bez reversals

Relativní důležitost atributů 35%

30%

30%

26%

25% 19%

20%

15%

15% 9%

10% 5% 0% Finanční odměna

Práce v oboru Pracovní doba

Zdroj: Autor

Zajímavost práce

Práce v týmu

n= 129

106

Tabulka č. 13: Odhad důleţitosti faktorů dle oboru studia – bez reversals Atribut

Úroveň

Odhad užitku

Směrodatná odchylka

Pracovní doba

Flexibilní Pevná

0,531 -0,531

0,106 0,106

Práce v oboru

V oboru Mimo obor

0,971 -0,971

0,106 0,106

Práce v týmu

Práce v týmu Individuální práce

-0,016 0,016

0,106 0,106

Zajímavost práce

Zajímavá náplň práce Rutinní náplň práce

0,552 -0,552

0,106 0,106

Finanční odměna

70 Kč 83 Kč 96 Kč

1,211 2,421 3,632

0,127 0,255 0,382

2,381

0,247

Konstanta Zdroj: Autor

n= 129

Tabulka č. 14: Spolehlivost modelu dle oboru studia – bez reversals Pearson's R Kendall's tau

Hodnota 0,996 1,000

Sig. ,000 ,000

Zdroj: Autor

n= 129

Tabulka č. 15: Uţitek jednotlivých profilů S reversals Bez reversals Profil 2 6,763 6,979 Profil 6 5,802 5,631 Profil 5 5,748 5,810 Profil 3 4,855 5,048 Profil 7 3,883 3,720 Profil 4 3,776 3,795 Profil 1 3,545 3,464 Profil 8 1,626 1,553 Zdroj: Autor

n= 142/ 129

107

Tabulka č. 16: Očekávání studentů od práce během studia dle ročníku studia 4. ročník / 1. ročník magisterského

Celkově

2. ročník

3. ročník

Zisk zkušeností

65%

80%

71%

47%

Finanční odměna

56%

60%

46%

63%

Naučení se něčeho nového

26%

22%

33%

22%

Zajímavost práce

14%

9%

17%

16%

Možnost další spolupráce

13%

13%

6%

18%

Flexibilní pracovní doba

7%

11%

2%

8%

Práce v oboru

6%

4%

6%

6%

Komunikace s lidmi

4%

2%

6%

4%

Ostatní

10%

7%

10%

Zdroj: Autor

12% n= 142/ 45/ 48/ 49

Tabulka č. 17: Očekávání studentů od práce během studia dle toho jestli pracují či nepracují Celkově

Nepracující

Pracující

Zisk zkušeností

65%

77%

56%

Finanční odměna

56%

53%

59%

Naučení se něčeho nového

26%

19%

32%

Zajímavost práce

14%

17%

12%

Možnost další spolupráce

13%

9%

15%

Flexibilní pracovní doba

7%

5%

9%

Práce v oboru

6%

6%

5%

Komunikace s lidmi

4%

5%

4%

10%

9%

10% n= 64/ 78

Ostatní Zdroj: Autor

Tabulka č. 18: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala – obsah dle univerzit Masarykova univerzita

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita

Vysoké učení technické

Práce v oboru

36%

36%

27%

Nic

15%

22%

32%

Finanční odměna

21%

31%

5%

Zajímavost práce

17%

11%

16%

Nehledal jsem

11%

11%

14%

Komunikace s lidmi

17%

4%

9%

Cizina, jazyky

9%

16%

0%

Časová flexibilita

8%

9%

7%

Jméno či pověst společnosti

4%

4%

7%

Využití znalostí

4%

2%

7%

Dobré pracovní prostředí

4%

7%

0%

Ostatní

9%

2%

Zdroj: Autor

20% n= 53/ 45/ 44

108

Tabulka č. 19: Jaká nabídka pracovního místa Vás zaujala – obsah dle ročníku 2. ročník

3. ročník

4. ročník / 1. ročník magisterského navazujícího

Práce v oboru

27%

29%

43%

Nic

27%

21%

20%

Finanční odměna

13%

31%

12%

Zajímavost práce

16%

10%

18%

Nehledal/a jsem

11%

10%

14%

Komunikace s lidmi

16%

6%

10%

Cizina, jazyky

7%

15%

4%

Časová flexibilita

11%

13%

0%

Jméno či pověst společnosti

9%

4%

2%

Využití znalostí

0%

6%

6%

Dobré pracovní prostředí

2%

4%

4%

Ostatní

4%

6%

20%

Zdroj: Autor

n= 45/ 48/ 49

Tabulka č. 20: Zisk informací o práci dle oboru studia Humanitní

Přírodovědní

Internet – pracovní portály (Jobs.cz, práce.cz, apod.)

Hlavní 54%

Vedlejší 23%

Celkem 77%

Hlavní 48%

Vedlejší 18%

Celkem 66%

Přes známé, kamarády, rodiče

25%

38%

63%

32%

27%

59%

Inzerce – letáky, plakáty v univerzitních prostorech

1%

21%

22%

3%

30%

33%

Internet – webové stránky firem

6%

10%

16%

6%

15%

21%

Sociální sítě a fóra

6%

10%

16%

1%

11%

12%

Internet – Informační systém univerzity

0%

14%

14%

0%

6%

6%

Přímé oslovení zaměstnavatele

3%

7%

10%

0%

1%

1%

Google

4%

4%

8%

3%

3%

6%

Internet – webové stránky fakulty

0%

8%

8%

4%

10%

14%

Inzerce – noviny, časopisy

0%

6%

6%

0%

3%

3%

Pracovní veletrhy

0%

4%

4%

0%

6%

6%

Od katedry, vyučujícího

0%

3%

3%

0%

4%

4%

Inzerce – letáky, plakáty na veřejných prostorech Ostatní

0%

3%

3%

0%

3%

3%

1%

7%

8%

3%

7%

10%

Zdroj: Autor

n= 71/ 71

109

Tabulka č. 21: Preferované zdroje zisku informací o práci dle univerzit

Zdroj: Autor

n= 53/ 45/ 44

Tabulka č. 22: Důvody nečlenství ve studentských organizacích Masarykova univerzita

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita

Vysoké učení technické

Nemám dostatek informací

23%

30%

26%

Neláká mě to, nemám zájem

26%

26%

24%

Nemám čas

21%

14%

33%

Nemám žádný důvod, proč bych měl být členem

21%

9%

29%

Žádnou studentskou organizaci neznám

16%

9%

5%

Žádná studenská organizace mě svým programem neoslovila Ostatní

0%

0%

5%

7%

19%

Zdroj: Autor

0% n= 53/ 45/ 44

110

Tabulka č. 23: Počty členů jednotlivých studentských organizací v absolutních hodnotách Spolek mediků AIESEC ISC Masarykovy debaty Okrašlovací spolek MUNIE Centrum pro lidská práva Debatní klub SSS ČR Kafedik Sociologické nastupiště Maďarský spolek studentů

2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Zdroj: Autor

111