Vysoká škola ekonomická v Praze. Bakalářská práce Tomáš Kalenda

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářská práce

2013

Tomáš Kalenda

Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta podnikohospodářská Studijní obor: Podniková ekonomika a management

Název bakalářské práce:

Marketingový výzkum a analýza spotřebitelských preferencí na trhu chytrých telefonů

Autor bakalářské práce: Vedoucí bakalářské práce:

Tomáš Kalenda Ing. Oldřich Vávra, CSc.

Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma „Marketingový výzkum a analýza spotřebitelských preferencí na trhu chytrých telefonů“ vypracoval samostatně s využitím literatury a informací, na něž odkazuji.

V Praze dne 30. května 2013

Podpis

Poděkování Chtěl bych poděkovat Ing. Oldřichu Vávrovi, CSc., za vedení mé bakalářské práce, cenné informace a rady.

Název bakalářské práce: Marketingový výzkum a analýza spotřebitelských preferencí na trhu chytrých telefonů

Abstrakt: Základním cílem této bakalářské práce je v rámci teoreticko-metodologické části stručně shrnout problematiku marketingového výzkumu, jeho začlenění v marketingovém řízení a také popsat základní aspekty mezinárodního marketingového výzkumu a etiky marketingového výzkumu. Cílem analytické části této práce je pak provést elektronické dotazníkové šetření v rámci analýzy spotřebitelských preferencí na trhu chytrých telefonů. Do výzkumu jsou zahrnuti jak čeští respondenti, tak respondenti ze zahraničí. Druhou největší skupinou respondentů z hlediska národnosti jsou Číňané. Konkrétně se jedná hlavně o mladé studenty univerzit v Praze a Pekingu. Dotazníkové šetření je provedeno pomocí specializované webové platformy a data jsou analyzována v statistickém programu SPSS od společnosti IBM. Výsledkem této práce jsou pak data charakterizující spotřebitelské preference a názorové postoje studentů na trhu chytrých telefonů a vyhodnocení předem stanovených hypotéz.

Klíčová slova: Marketingový výzkum, Spotřebitelské preference, Chytré telefony, Analýza, SPSS

Title of the Bachelor´s Thesis: Marketing Research and Analysis of Consumers' Preferences in terms of Smart Phones' Market

Abstract: The main goal of this bachelor's thesis in terms of theoretical-methodological part is to briefly summarize the topic of the marketing research, its role in the marketing management and to describe main aspects of the international marketing research and the ethics of the marketing research. The main goal of the analytical part of this thesis is to conduct electronic survey research in terms of the consumer preferences within the smart phones' market. There are either, Czech and foreign respondents involved in this survey. The second most numerous group of the respondents according to their nationality is the group of Chinese. Specifically, the majority are university students from Prague and Beijing. Survey is based on and conducted by specialized web platform and the collected data are analysed in IBM SPSS application. The outcome of this thesis is the description of consumer preferences and attitudes of students in terms of the smart phones' market and the assessment of the formerly stated hypotheses.

Key words: Marketing Research, Consumer Preferences, Smart Phones, Analysis, SPSS

„Podnikání má dvě – a pouze dvě – základní funkce: marketing a inovaci. Marketing a inovace plodí výsledky, vše ostatní jsou náklady.“

Peter Drucker

Obsah Úvod.............................................................................................................................. 10 1

Teoreticko-metodologická část ............................................................................. 12 1.1

Marketing ....................................................................................................... 12

1.2

Marketing management .................................................................................. 13

1.3

Marketingový výzkum ................................................................................... 14

1.3.1

Proces marketingového výzkumu .......................................................... 18

1.3.2

Mezinárodní marketingový výzkum ...................................................... 20

1.3.3

Etika v marketingovém výzkumu .......................................................... 22

1.4

2

Metody marketingového výzkumu ................................................................ 24

1.4.1

Specifika marketingových informací ..................................................... 25

1.4.2

Vymezení výběrového vzorku ............................................................... 27

1.4.3

Sběr sekundárních dat ............................................................................ 28

1.4.4

Sběr primárních dat ................................................................................ 28

1.4.5

Dotazníkové šetření ............................................................................... 29

1.4.6

Využití statistického aparátu pro analýzu dat ........................................ 32

Analytická část ...................................................................................................... 34 2.1

Zvolený způsob provedení výzkumu a stanovení hypotéz ............................ 34

2.2

Problematika mezinárodního elektronického dotazníkového šetření ............ 35

2.3

Moderní metody elektronického dotazníkového šetření ................................ 36

2.3.1

Webové platformy pro dotazníkové šetření ........................................... 36

2.3.2

Tvorba elektronického dotazníku .......................................................... 38

2.3.3

Zpracování a analýza dat v IBM SPSS .................................................. 38

2.4

Analýza spotřebitelských preferencí studentů na trhu chytrých telefonů ..... 39

2.4.1

Sekundární data – situace na trhu chytrých telefonů ............................. 39

2.4.2

Základní analýza získaných dat ............................................................. 42 8

2.4.3

Pokročilá analýza získaných dat ............................................................ 51

Závěr ............................................................................................................................. 63 Literatura a zdroje ......................................................................................................... 65 Příloha ........................................................................................................................... 67

9

Úvod Informace mají v dnešní době velmi vysokou hodnotu a hrají zásadní roli v celém ekonomickém světě. Mnoho odborníků se již dnes shoduje, že nejcennější komoditou jsou právě informace. Tuto skutečnost potvrzuje nejen stále narůstající trh informačních technologií, ale i případy mnoha organizací v minulosti. Informace jsou zásadní pro provádění strategických rozhodnutí, která předurčují budoucnost konkrétní organizace.

Mnoho organizací v minulosti kvůli nedostatečným nebo

nekvalitním informacím zaniklo a mnoho také díky správným strategickým rozhodnutím založeným na zjištěných faktech nyní prosperuje. Informace jsou tedy zásadním faktorem konkurenčního boje a dlouhodobé udržitelnosti organizace. Při jejich nedostatku nebo nekvalitě nelze správně a spolehlivě činit rozhodnutí na žádné úrovni řízení. Organizaci nelze řídit bez dostatku kvalitních informací a žádná organizace nemůže prosperovat bez kvalitního managementu, jedná se tedy o zásadní faktor, který ve výsledku rozhoduje o úspěchu či neúspěchu. Marketingový výzkum, jako téma této bakalářské práce, je jedna ze zásadních činností, která má za úkol takto důležité informace zajistit. Jsem tedy přesvědčen, že marketingový výzkum hraje zásadní roli ve fungování organizace a je spolu s dalšími informačními systémy v organizaci nezastupitelný. Informace a informační systémy organizace vnímám jako základ kvalitního managementu založeného na reálných faktech, bez kterého by se žádná organizace neměla obejít. Informace získané pomocí marketingového výzkumu jsou tohoto základu nespornou součástí. Myslím si tedy, že je podstatné se tomuto tématu dále věnovat a z tohoto důvodu jsem si vybral právě marketingový výzkum, jako téma své bakalářské práce. Dalším fenoménem dnešní doby, který s touto informační revolucí souvisí, jsou moderní informační a komunikační technologie. Tyto technologie jsou často využívány také v marketingovém výzkumu, jelikož nabízejí mnoho dalších výhod oproti starším klasickým postupům. Z tohoto důvodu bych chtěl v rámci této práce využít specializovaných webových služeb pro elektronické dotazníkové šetření a statistického softwaru IBM SPSS. Další souvislost s rozvojem informačních a komunikačních technologií má předmět analýzy této práce, tedy spotřebitelské preference studentů univerzit na trhu chytrých telefonů. Tento atraktivní trh je 10

z hlediska objemu prostředků a počtu zákazníků obrovský, avšak značně turbulentní, což je důvodem pro jeho další zkoumání. Tato práce sestává z teoreticko-metodologické a analytické části. Cílem teoretickometodologické části je stručně shrnout základní okruhy problematiky marketingového výzkumu.

Konkrétně

popsat

začlenění

marketingového

výzkumu

v celém

marketingovém řízení a důležitost marketingového výzkumu pro rozhodování managementu. Dále pak popsat proces a základní metody marketingového výzkumu, které se často odvíjejí od formy a typu požadovaných informací. V neposlední řadě také zmínit problematiku mezinárodního marketingového výzkumu a etiky v marketingovém výzkumu, jakožto dvě velmi aktuální témata. Cílem analytické části je pak tedy provést elektronické dotazníkové šetření mezi studenty univerzit v České republice a v Číně z hlediska jejich spotřebitelských preferencí na trhu chytrých telefonů. Konkrétně se jedná hlavně o mladé studenty univerzit v Praze a Pekingu, kteří jsou schopni komunikovat v anglickém jazyce. Tento specifický segment respondentů využívá moderní technologie jako například právě chytré telefony velice intenzivně a může sloužit jako spolehlivá predikce spotřebních preferencí na trhu chytrých telefonů u movitých a vzdělaných lidí do budoucna. Dále je pak hlavním cílem analytické části získaná data zanalyzovat pomocí statistického softwaru SPSS od společnosti IBM a výsledky těchto analýz popsat a interpretovat. V rámci této analýzy je také stanoveno několik hypotéz, o jejichž pravdivosti je cílem v analytické části rozhodnout pomocí statistických testů.

11

1 Teoreticko-metodologická část 1.1 Marketing S marketingem se dnes setkáváme doslova na každém kroku a lze říct, že ve velké míře ovlivňuje naše životy. Postupem času se z této ekonomické činnosti stal fenomén, který ovlivňuje každodenní život většiny lidí na celém světě, často tak, aniž by si lidé tuto skutečnost uvědomovali. Marketing je v dnešní době velice důležitou součástí snad všech odvětví v rámci ekonomického světa. S narůstající globalizací a zvyšující se konkurencí na trhu se kvalitní marketing v posledních letech stal jedním z klíčových faktorů úspěchu. Minulost již mnohokrát prokázala, že tato v dnešní době tolik vyzdvihovaná činnost dovedla mnoho firem k světovému úspěchu a naopak mnoho těch, které marketingovou činnost nezvládly, zatratila. Jak říká Kotler, „finance, provoz, účetnictví a další podnikatelské funkce ztratí svůj význam, jakmile neexistuje dostatečná poptávka po výrobcích a službách, díky níž by dosáhla společnost zisku“ (Kotler, 2007, s. 42). Není tedy pochyb, že se jedná o velice zásadní téma, které má stále cenu zkoumat, rozšiřovat jeho poznání a možnosti aplikace v reálném světě. Mnoho lidí si marketing plete s reklamou a tyto dva pojmy často zaměňuje. Tento jev je způsoben faktem, že reklama je pravděpodobně nejvýraznější a nejčastější formou marketingu, se kterou se lidé v běžném životě setkávají. Pojem marketing je však mnohem rozsáhlejší než samotná reklama, která je pouze součástí celé marketingové činnosti. Marketing by neměl být chápán jen ve smyslu reklamy a prodeje, ale ve smyslu „uspokojování potřeb zákazníků“ (Kotler, 1997, s. 4). Právě proto Kotler přichází s daleko širším výčtem aktivit, které by měl kvalitní a komplexní marketing zahrnovat. Mezi tyto aktivity lze řadit pochopení potřeb zákazníků, vývoj produktu, poskytování vyšší hodnoty, nastavení lepší ceny, efektivní distribuci a efektivní propagaci (Kotler, 1997, s. 4). Z tohoto důvodu je reklama pouze součástí většího celku a to tzv. marketingového mixu. Marketingový mix je kombinace nástrojů a aktivit, která napomáhá v provádění komplexního marketingu na trhu. Existuje mnoho definic marketingu, které v principu vyjadřují podobnou myšlenku. Kotlerova definice patří mezi ty nejobecnější, pojímající marketing v nejširším 12

rozsahu. Podle něj je základním smyslem marketingu „Naplňovat potřeby se ziskem.“ (Kotler, 2007, s. 43) Značně konkrétnější definici marketingu nabízí Americká marketingová asociace. „Marketing is the activity, set of institutions, and processes for creating, communicating, delivering, and exchanging offerings that have value for customers, clients, partners, and society at large.“ (Definition of Marketing, 2007) Do českého jazyka lze tuto definici přeložit následovně. „Marketing je aktivita, soubor institucí a procesů k vytváření, sdělování a poskytování hodnoty zákazníkům, klientům, partnerům a společnosti jako takové.“ Marketing je tedy velice komplexní činnost sestávající z mnoha procesů a aktivit. Mezi základní patří hledání zákazníků, identifikace jejich potřeb, vývoj kvalitních produktů a služeb a nastavení rozumných cen. Dále pak také samozřejmě účinná propagace a efektivní distribuce (Kotler, 1997, s. 14). Tento výčet přesně souhlasí se čtyřmi známými nástroji výše již zmíněného marketingového mixu. Pro zajištění kvalitního marketingu organizace je nutné tyto nástroje řídit, o čemž pojednává následující kapitola – Marketing management.

1.2 Marketing management Marketing je řízen v případě, že se vedení organizace snaží dosáhnout žádoucích reakcí ostatních stran (zákazníků, atd.). „Chápeme marketing management jako umění a vědu výběru cílových trhů a získávání, udržování si a rozšiřování počtu zákazníků vytvářením, poskytováním a sdělováním lepší hodnoty pro zákazníka.“ (Kotler, 2007, s. 43) Pro marketing management je zásadní analýza, plánování, implementace a kontrola nastavené strategie pro uspokojování potřeb zákazníků. Tato strategie je základním předpokladem pro dosažení cílů organizace. Vzhledem k tomu, že nejvyšším cílem organizace je uspokojení potřeb zákazníků, mluvíme tedy v konečném důsledku o řízení poptávky a řízení vztahu se zákazníky (Kotler, 1997, s. 15). Nejedná se proto jen o získávání nových zákazníků, ale stejně důležitou rolí je i udržování si a pečování o ty stávající. Zásadním faktorem je disponovat dostatečným množstvím kvalitních informací z oblasti trhu, aby organizace mohla založit svá marketingová rozhodnutí na základě ověřených a pravdivých faktů. Bez pochopení chování zákazníků a dostatku 13

informací není možné provádět kvalitní manažerská rozhodnutí. Marketingová strategie založená pouze na domněnkách může být často chybná a zavádějící. Vzhledem k výše popsaným důvodům je tedy marketingový výzkum zásadním nástrojem pro získávání informací umožňující managementu organizace provádět kvalitní rozhodnutí. Jedná se znovu o velice širokou problematiku s rozsáhlým významem, která je hlavním tématem této práce a bude rozebrána v následujících kapitolách.

1.3 Marketingový výzkum V úvodu této kapitoly znovu použiji oficiální definici, kterou pro marketingový výzkum uvádí Americká marketingová asociace (American Marketing Association). „Marketing research is the function that links the consumer, customer, and public to the marketer through information--information used to identify and define marketing opportunities and problems; generate, refine, and evaluate marketing actions; monitor marketing performance; and improve understanding of marketing as a process. Marketing research specifies the information required to address these issues, designs the method for collecting information, manages and implements the data collection process, analyzes the results, and communicates the findings and their implications.” (Definition of Marketing, 2004) Tato obsáhlá definice postupně popisuje všechny významné funkce marketingového výzkumu. Do českého jazyka ji můžeme přeložit následovně. „Marketingový výzkum je činnost, která spojuje spotřebitele, zákazníky a veřejnost s marketérem pomocí informací, které jsou využívány pro identifikaci a definování marketingových příležitostí a problémů; vytváření, zlepšování a hodnocení marketingových akcí; sledování marketingových výsledků; a zlepšování pochopení marketingu jako procesu. Marketingový výzkum specifikuje informace potřebné k řešení této problematiky, navrhuje metody sběru dat, řídí a implementuje proces sběru dat, analyzuje výsledky a komunikuje tyto výsledky spolu se skutečnostmi, které z těchto výsledků vyplývají.“ Další, avšak značně podobnou definici marketingového výzkumu nabízí Kotler. „Definujeme marketingový výzkum jako systematické plánování, shromažďování, 14

analyzování a hlášení údajů a zajištění jejich důležitosti pro specifickou marketingovou situaci, před níž se ocitá firma.“ (Kotler, 2007, s. 140) Jednu ze stručnějších a přímočařejších definic navrhuje Zbořil. „Marketingový výzkum spočívá ve specifikaci, shromažďování, analýze a interpretaci informací, které slouží jako podklad pro rozhodování v procesu marketingového řízení.“ (Zbořil, 2003, s. 7) Je tedy možné konstatovat, že definice marketingového výzkumu sledují i přes rozdílnost ve stručnosti a vyjádření stále stejný základní princip, na kterém se všichni autoři těchto definic shodují. Jak vyplývá z výše uvedených definic, marketingový výzkum je nepostradatelnou součástí celého marketingového procesu organizace poskytující cenná data pro všechny navazující marketingově orientované činnosti. Analýza těchto dat a výsledky z nich vyplývající umožňují racionální plánování činnosti organizace vůči spotřebitelům a zákazníkům a následně také vyhodnocování dosažených výsledků. V rámci marketing managementu, tedy během procesu řízení marketingu je třeba činit velké množství více či méně strategických rozhodnutí, které nelze stanovit bezpečně a racionálně bez kvalitní informační podpory. Uspokojovat tuto informační potřebu je tak základním úkolem právě marketingového výzkumu. Jen tak je možné efektivně plánovat a kontrolovat úspěšnost marketingového řízení – marketing managementu. Je naprosto logické, že bez dostatku relevantních a validních informací nelze proces řízení provádět efektivně. V zásadě v rámci marketingového výzkumu sledujeme šest hlavních okruhů (Foret, 2003, s. 12). 

Zákazníky organizace – zjišťujeme tedy počet a charakter stávajících či potenciálních zákazníků organizace, tedy hlavně sociodemografické údaje jako pohlaví, věk, vzdělání, bydliště, stav, atd.



Životní úroveň těchto zákazníků, tedy hlavně jejich příjmy a bohatství. Lze sledovat například objem a strukturu jejich majetku, množství nemovitostí, automobilů atd.



Způsob jakým tyto zákazníci tráví svůj čas a to jak podíl volného a pracovního času na celku, tak i činnosti v rámci volného času – stručně řečeno celý jejich životní styl

15



Další okruh souvisí s problematikou spotřebního chování a je jím sledování hodnotové orientace současných či potenciálních zákazníků organizace. Jedná se hlavně o jejich přesvědčení, názory, postoje a orientace.



Okruh sledující zákazníky z hlediska jejich chování a rozhodování. Tento okruh úzce souvisí s problematikou kupního rozhodování v rámci spotřebního chování. Lze například sledovat, jakým způsobem se chovají při nákupu, jaké faktory ovlivňují jejich rozhodování apod.



V neposlední řadě je také důležité zjišťovat, jakým způsobem lze s těmito současnými

i

potenciálně

dosažitelnými

zákazníky

či

spotřebiteli

komunikovat, jaké sledují komunikační kanály a jak je tato komunikace ovlivňuje. Informace získané v rámci těchto šesti základních okruhů lze následně využít především pro popis a porozumění cílového trhu, na kterém organizace působí nebo na který hodlá vstoupit. Na tomto trhu lze pak s pomocí marketingového výzkumu stanovit příležitosti, problémy a hrozby, které mohou působení organizace ovlivňovat. Vzhledem ke skutečnosti, že marketingové činnosti různorodých organizací jsou velice rozmanité, marketingový výzkum může také zaujímat mnoho podob. Z tohoto důvodu je praktické klasifikovat, za jakým účelem marketingový výzkum organizace provádí. Obecně rozlišujeme tři základní účely marketingového výzkumu, na čemž se shoduje Zbořil (Zbořil, 2003, s. 8-9) a Foret (Foret, 2003, s. 15-16). 

Prvním možným účelem je deskripce, tedy popis stavu a skutečností odehrávajících se na zkoumaném trhu. Tento výzkum se snaží zachytit a popsat jevy na daném trhu, popsat jak situace na trhu ve skutečnosti vypadá.



Druhým účelem může být explanace, tedy výzkum s cílem diagnostikovat a vysvětlit příčiny daného jevu. Za tímto účelem je pro vysvětlení kauzálních jevů potřeba využít již složitějších technik a celkový proces je obecně náročnější.



Třetím možným účelem marketingového výzkumu může být samotná predikce celého vývoje na trhu. Za tímto účelem se organizace snaží prognosticky odhadnout budoucí vývoj a směr ubírání se konkrétního zkoumaného trhu.

16

Pro klasifikaci marketingového výzkumu z hlediska funkčních aplikací lze systematicky vycházet ze čtyř základních nástrojů marketingového mixu, neboli z tzv. „4P“. Na každý z těchto čtyř nástrojů marketingového mixu (product, price, place, promotion), tedy produkt, cenu, distribuci a propagaci, lze marketingový výzkum aplikovat. Podle Zbořila lze rozlišovat následující nejčastější formy aplikace marketingového výzkumu (Zbořil, 2003, s. 9). 

Jednou z nejkomplexnějších aplikací je výzkum trhu. Trh, lze charakterizovat a popsat z mnoha úhlů pohledu a za využití různorodých údajů. Lze zjišťovat velikost trhu ať už z hlediska počtu potenciálních zákazníků nebo objemu peněžních prostředků. Dále pak pozici organizace na trhu nebo také budoucí vývoj a trendy na trhu. Specifickou součástí výzkumu trhu je často analýza konkurence, která má za úkol identifikovat a definovat hlavní konkurenty organizace a jejich postavení na trhu s predikcí možného vývoje.



Další aplikace pak již kopírují systematicky nástroje marketingového mixu, jak bylo zmíněno výše. Tímto se tedy dostáváme k výrobkovému výzkumu, jehož hlavním účelem je identifikovat a popsat hlavní příležitosti a hrozby z hlediska výrobku (popřípadě služby) ve vztahu k postoji a akceptaci tohoto výrobku ze strany zákazníků. Úzce souvisí s vývojem nových výrobků, který by měl bezpodmínečně vycházet právě z informací o potřebách zákazníků v rámci charakteristik nově vyvíjeného výrobku či služby.



Na marketingový nástroj cenu může organizace aplikovat tzv. cenový výzkum. Nastavení cen organizace úzce souvisí s citlivostí změn poptávky po produktu organizace. Další velice významnou problematikou z hlediska cenotvorby je konkurenční boj na poli cen. Cenový výzkum by tedy měl zajistit dostatek podkladových informací, aby pro management organizace připravil co nejvýhodnější podmínky pro rozhodování v rámci procesu cenotvorby.



Nepostradatelnou roli ovšem také zastává aplikace ve výzkumu distribučních cest. Tento výzkum napomáhá organizaci zefektivnit distribuci produktů a zajistit z hlediska logistiky a dostupnosti pro zákazníka racionální a účinnou formu prodeje.



V neposlední řadě se marketingový výzkum také často zaměřuje na výzkum propagace. Výzkum propagace můžeme obecně členit na dvě části. První 17

zajišťuje sběr a analýzu dat pro efektivní plánování propagace, výběr správných komunikačních kanálů, propagačních médií a dosahování plánovaných cílů. Dále pak druhá zásadní funkce zajišťující analýzu úspěšnosti a účinnosti propagace a hodnocení dosahování naplánovaných výsledků organizace v rámci propagace. Marketingový výzkum tedy představuje zásadní činnost z pohledu fungování celé organizace a neomylně jej lze považovat za nepostradatelný zdroj informací, bez kterého by se žádný správný management neměl obejít.

1.3.1 Proces marketingového výzkumu Každý projekt marketingového výzkumu by měl fungovat jako proces. Jednotliví autoři zabývající se marketingovým výzkumem popisují proces marketingového výzkumu odlišně, avšak stejně jako v případě definic, základní principy a logika zůstávají stejné. Kinnear a Taylor například rozčleňují celý proces marketingového výzkumu do devíti navazujících kroků (Kinnear, 1991, s. 64). Prvním krokem je vznik potřeby po informacích. Přesto, že tento krok působí na první pohled samozřejmě a jednoduše, jedná se o jeden z nejdůležitějších kroků v celém procesu. Často totiž ani nevznikne ze strany managementu organizace potřeba po informacích podporujících rozhodování. V případě, že si management tyto formace po výzkumníkovi vyžádá, je nutné přesně specifikovat o jaké informace má jít a k jakému rozhodnutí mají sloužit. Bez splnění této podmínky může management organizace dostat validní data, avšak irelevantní pro budoucí rozhodování. Druhým krokem je stanovení výzkumných cílů a stanovení konkrétních informací, které jsou vyžadovány. Výzkumník musí stanovit přesně cíle celého výzkumu a vypracovat seznam informací, které je nutné zajistit. Může se tedy jednat o dokument, který odpovídá na otázku, za jakým účelem je konkrétní výzkum prováděn, a tento cíl zde může být rozveden seznamem požadovaných informací. Třetím krokem je návrh formy výzkumu a návrh zdrojů dat k tomuto výzkumu využívaných. Jakmile jsou tedy cíle a požadavky na informace definovány, je nutné stanovit formální způsob výzkumu a identifikovat odpovídající zdroje dat. Forma výzkumu je zásadním rozhodnutím ovlivňujícím následně sběr dat a jejich analýzu. 18

Čtvrtým krokem je návrh procedury sběru dat. Jedním ze zásadních bodů v rámci celého marketingového výzkumu a také konkrétně v rámci tohoto kroku je schopnost výzkumníka propojit dříve již stanovené informační potřeby organizace s nově navrhovanými výzkumnými otázkami. Pouze správné propojení zajišťuje konečný úspěch výzkumu, tedy skutečnost, že se během procedury sběru dat doopravdy zajistí informace odpovídající na předem stanovené otázky. Pátým krokem je pak stanovení zkoumaného vzorku respondentů. Je potřeba stanovit kdo má být ve vzorku zastoupen. Z tohoto důvodu je nutné podrobně definovat základní soubor, z kterého je vzorek respondentů vybírán. Dále je potřeba stanovit metodu výběru vzorku a jeho velikost. V šestém kroku pak již přistupujeme přímo ke sběru dat. Tento krok je v rámci procesu marketingového výzkumu klíčový, často nejnákladnější, nejrizikovější a také se zde může vyskytnout nejpodstatnější množství chyb. V sedmém kroku je potřeba data zpracovat. Po fázi sběru dat, kdy jsou data zaznamenána, je potřeba data upravit a kódovat pro další analýzu. Hlavním cílem tohoto kroku je učinit data přehledná, konzistentní a kompletní. Kódování obnáší přiřazování číselných hodnot jednotlivým kategoriím odpovědí, data jsou pak připravena například pro analýzu pomocí výpočetní techniky. V předposlední osmé fázi procesu marketingového výzkumu již zpracovaná a připravená data můžeme konečně analyzovat. Je znovu velice důležité zajistit, aby celá analýza a informace, které přináší, odpovídaly na předem stanovené otázky z druhé fáze celého procesu. K analýze dat v dnešní době již využíváme hlavně moderní softwarová řešení, o kterých se zmíním dále v textu. Poslední a to devátou fází procesu marketingového výzkumu je prezentace výsledků. Přestože se tato fáze může zdát znovu jako samozřejmá, je pro celý úspěch výzkumného projektu zásadní, aby výsledky byly prezentovány managementu organizace v co nejsrozumitelnější podobě. Běžně jsou tyto informace komunikovány písemným dokumentem doprovázeným ústní prezentací. V případě, že nebudou výsledky komunikovány managementu s ohledem na podporu rozhodování, kvůli které byly původně vyžádány, nebude mít pravděpodobně celý výzkumný projekt pozitivní vliv. 19

Dle Zbořila lze obecně v rámci každého výzkumu rozlišit dvě hlavní etapy (Zbořil, 2003, s. 13). První etapou je vždy příprava výzkumu a druhou pak samotná realizace výzkumu. Tyto etapy pak rozděluje do souvisejících a navzájem se podmiňujících kroků. První etapa zahrnuje „definování problému, který má být řešen; specifikaci potřebných informací; identifikaci zdrojů informací; stanovení metod sběru informací; vypracování projektu výzkumu.“ Druhá etapa pak zahrnuje „shromáždění informací; zpracování a analýzu informací; prezentaci výsledků výzkumu.“ (Zbořil, 2003, s. 13) Přestože se každý marketingový výzkum vyznačuje specifickými odlišnostmi od těch ostatních, je zřejmé, že v podstatě u všech je možné výše zmíněné dvě fáze rozlišovat.

1.3.2 Mezinárodní marketingový výzkum Od konce druhé světové války se oblast podnikání obrovským tempem internacionalizovala. Mezinárodní obchod značně nabyl na významu a téměř všechny podniky musí brát v úvahu i zahraniční trhy, jelikož jejich globalizace umocnila konkurenční boje a tlak na snižování cen jak na zahraničních tak i na domácích trzích. Tento vliv globalizace na oblast podnikání je tak významný, že je někdy nazýván druhou průmyslovou revolucí (Kumar, 2000, s. 1). Tento vývoj se samozřejmě podepsal i na vývoji samotných organizací. Podniková činnost vyžaduje mnohem komplexnější přístup s ohledem na vývoj v zahraničí, a tudíž vyvstává vzrůstající potřeba po dostatku informací. Proto má již v dnešní době marketingový výzkum často podobu spíše tzv. mezinárodního marketingového výzkumu, který umožňuje organizacím směřujícím i na zahraniční trhy zajistit dostatek cenných dat pro rozhodování managementu. Mezinárodní marketingový výzkum čelí však navíc mnoha dalším výzvám jako například rozdílnost kulturních predispozic jednotlivých trhů nebo složitější a nákladnější získávání informací na zahraničních trzích. Mezinárodní marketingový výzkum je tedy výzkum pro podporu řídících rozhodnutí provedený ve více než jedné zemi. Lze ho ve více zemích provádět paralelně anebo postupně. Mnoho organizací v dnešní době využívá mezinárodní marketingovou strategii, a proto není možné, aby tuto mezinárodní strategii podporovaly jednotlivými oddělenými marketingovými výzkumy na národních úrovních. Mezinárodní strategie vyžaduje značně komplexní soubor informací, který může poskytnout pouze mezinárodně orientovaný marketingový výzkum. Přesto má tento koncept mnoho 20

kritiků, kteří tvrdí, že mezinárodní marketingový výzkum je pouze několik národních výzkumů najednou (Kumar, 2000, s. 4). Mezinárodní marketingový výzkum se liší od toho národního především nutností zahrnout národní rozdíly mezi zeměmi, tedy hlavně rozdíly způsobené odlišností politických, právních, ekonomických, sociálních a kulturních aspektů. Právě kvůli těmto odlišnostem je pak velice problematické jednotlivé národní výsledky navzájem srovnávat. Často může být velkou překážkou pro srovnatelnost i jazyk. Je například zásadní zajistit, aby stejný dotazník v rozdílných jazycích vyjadřoval přesně to samé, i malé pouze pocitové odlišnosti ve významu mohou značně ovlivnit výsledky výzkumu. Jak uvádí Kumar, rozlišujeme mnoho odlišností v rámci jednotlivých národů, které musíme brát v úvahu v procesu mezinárodního marketingového výzkumu na rozdíl od procesu pouze národního marketingového výzkumu (Kumar, 2000, s. 6). Zatímco v rámci národního marketingového výzkumu zvažujeme hlavně pohlaví, věk a sociální třídu, v mezinárodním výzkumu těchto kritérií výrazně přibývá. Můžeme dále například zvažovat kulturní odlišnosti, rasové odlišnosti, klimatické vlivy, ekonomické odlišnosti, náboženské vlivy, historické pozadí, odlišnosti v spotřebním chování, odlišnosti v podmínkách pro provádění marketingu, jazykové odlišnosti, atd. Z hlediska dnešní doby čelí mezinárodní marketingový výzkum silné globalizaci a velice rychlému rozvoji informačních technologií. Vznikají tak obrovská množství dat, která musejí být zpracována. Tyto skutečnosti stále zvyšují důraz na schopnosti a znalosti výzkumníka pro práci v informačních technologiích. Mezi hlavní čtyři faktory působící na mezinárodní marketingový výzkum patří dle Kumara (Kumar, 2000, s. 22) rychlost, internet, globalizace a nadměrné množství dat. V rychle se vyvíjejícím turbulentním prostředí je nutné reagovat velice rychle, stejně tak i marketingový výzkum musí pro udržení konkurenceschopnosti poskytovat informace rychle. Tento fakt je ještě umocněn rozvojem internetu, který prakticky umožňuje komunikovat se zákazníky, sbírat data a interpretovat je managementu mnohem rychleji. Konkurovat v této oblasti mezinárodního marketingového výzkumu bez nejmodernějších informačních technologií není možné.

21

1.3.3 Etika v marketingovém výzkumu Dalším významným tématem, které v posledních letech stále více nabývá na své důležitosti je etika v marketingovém výzkumu. Etika v marketingovém výzkumu je částečně regulována pomocí legislativy a částečně díky dobrovolným a vzájemně dodržovaným etickým standardům, které vytvořili sami výzkumníci. Kumar uvádí dvě základní oblasti, ve kterých by měla být etika kontrolována (Kumar, 2000, s. 23). 

První oblastí podstatnou z hlediska etiky v marketingovém výzkumu jsou práva respondenta. Respondenti by se vždy měli výzkumu účastnit vědomě a dobrovolně. V případě jejich svolení s výzkumem provedeném na vlastní osobě je dobré respondenta informovat o účelu prováděného marketingového výzkumu a v případě možnosti také o subjektu, pro který je výzkum prováděn. Je zásadní, aby nebyl respondent svou účastí v konkrétním výzkumu jakkoliv znevýhodněn nebo poškozen do budoucna. Ve výzkumech zaručujících důvěrnost poskytnutých informací nebo dokonce anonymitu je zásadním úkolem výzkumníka tyto podmínky ctít a hlídat jejich dodržování.



Druhou neméně významnou oblastí dodržování etiky marketingového výzkumu jsou práva subjektu, který si konkrétní výzkum objednal a je jeho investorem. V tomto směru je nutné provádět marketingový výzkum v souladu s předem dohodnutými podmínkami. Není možné, aby byl výzkum jakkoliv ovlivněn, jelikož výsledek může být zásadním důvodem pro manažerské rozhodnutí organizace a vždy existuje mnoho subjektů (ať už vně či mimo zadavatelskou organizaci), v jejichž zájmu by mohlo být výsledky výzkumu ovlivnit ve vlastní prospěch. Je otázkou výzkumníkovi zodpovědnosti a etiky, zda bude tyto tlaky ignorovat.

Práva respondentů a objednatelů výzkumu jsou tedy alespoň částečně chráněna zákonem a etickými kodexy, avšak je nutné, aby i tyto subjekty dodržovaly určitá pravidla. Respondent by měl poskytovat pravdivé informace. Investor výzkumu by neměl vyžadovat ovlivněné výsledky výzkumu, které mohou vyhovovat jeho zájmům. Tato problematika úzce souvisí s problematikou legislativy ošetřující ochranu osobních dat. Marketingový výzkum logicky nikdy nesmí tyto zákony porušovat.

22

Mezi nejvýznamnější organizace, které se snaží podporovat pozitivní kulturu ve smyslu etiky a zodpovědnosti v marketingovém výzkumu, patří například Marketing Research Society z Velké Británie. Tato organizace funguje již více než padesát let a má členy z více jak sedmdesáti zemí (Marketing Research Society Code of Conduct, 2010). Další významnou organizací v tomto směru je ICC/ESOMAR (International Chamber of Commerce/European Society for Opinion and Marketing Research), která má kolem pěti tisíc členů ze sto zemí světa (ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research, 2008). Obě tyto organizace vytvořily široce uznávané etické kodexy, které mají nadnárodní působnost, jejich dodržování je samozřejmě dobrovolné, avšak výzkumníci porušující etická pravidla riskují své dobré jméno a budoucí důvěru klientů. První ze zmíněných organizací je garantem dokumentu (etického kodexu) s názvem „Marketing Research Society Code of Conduct” (Marketing Research Society Code of Conduct, 2010). Dalším významným dokumentem vytvořeným ICC/ESOMAR je „ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research” (ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research, 2008). Stále však existuje mnoho zemí, kde etika marketingového výzkumu vůbec není respektována nebo jsou její pravidla málokdy dodržována. Mezi takovéto země patří například rychle se rozvíjející Čína, která se postupně silou globalizace přibližuje k respektování etických pravidel v marketingovém výzkumu, avšak otázkou zůstává, zda vytvoří své vlastní etické kodexy, či adoptuje kodexy západní. Organizací, která v Číně v tomto směru působí, je „MACMHK” (Marketing Association of Chinese Mainland and Hong Kong SAR). Jedním z podstatných důvodů, proč by se Čína měla dále rozvíjet v oblasti etiky marketingového výzkumu a marketingu obecně je skutečnost, že její rostoucí exportně orientované trhy potřebují provádět marketingový výzkum na jejich odbytištích, kde však musí dodržovat západní standardy v rámci marketingového výzkumu. Etický kodex je obecně dokument, který shrnuje soubor pravidel, odpovědností a správných praktik pro jednotlivce nebo organizace. V rámci marketingového výzkumu jsou tyto dobrovolně dodržovaná etická pravidla často důležitější, než v jiných oblastech, jelikož právě marketingový výzkum je výrazně závislý na dobrých vztazích s respondenty a čestném vystupování. Jak již bylo zmíněno výše, důsledky 23

nedodržováním těchto pravidel mohou být nejen vznik etických problémů a zničení reputace marketingového výzkumníka, ale také i porušení zákona. Obecně jsou tyto dokumenty obsahově velice podobné. Často obsahují úvod, důvod jejich existence, základní pravidla a definice. Kodexy nepopisují pouze vztah mezi výzkumníky a respondenty, ale také vztah mezi výzkumníky a jejich klienty, kteří si výzkum objednali.

1.4 Metody marketingového výzkumu Základní metody marketingového výzkumu mají různé možnosti využití v odlišných situacích. Každá z metod se hodí pro jiný typ požadovaných dat a jiný základní cíl celého marketingového výzkumu. Stejně tak má i každá z metod své výhody a naopak nevýhody. Použití konkrétní metody často závisí na typu informací, které organizace hledá. Základním rozdělením informací je dělení na informace primární a sekundární. Zatímco informace sekundární byly již někým zjištěny a zaznamenány v minulosti a je možné je dohledat nebo zakoupit (např. statistické ročenky atd.), primární informace musí výzkumník zajistit vlastním úsilím. Obecně jsou primární informace často vzhledem

k řešenému

rozhodovacímu

problému

významnější,

protože

jsou

zajišťovány přímo s cílem odpovědět na konkrétní předem specifikované otázky. Je však mnohem náročnější tyto informace obstarat, což se projevuje ve vyšších nákladech na jejich získání (Malý, 2008, s. 45). Z hlediska využití konkrétních metod marketingového výzkumu v rámci získávání primárních dat dále rozlišujeme, zda se jedná o potřebu kvantitativních či kvalitativních dat. V případě potřeby kvantitativních informací je pravděpodobné využití standardizovaných metod uzpůsobených pro sběr kvantitativních dat, kdy je cílem oslovit dostatečně velký vzorek respondentů a následně využít statistické postupy pro zpracování dat (Malý, 2008, s. 45). V případě potřeby kvalitativních dat je naopak cílem postihnout menší počet respondentů, avšak mnohem více do hloubky. Často se jedná o marketingový výzkum chování, názorů a postojů lidí s cílem doplnit hlubší informace ke kvantitativním informacím či zorientovat se v dané oblasti. Výsledky těchto metod kvalitativního výzkumu často souvisejí s psychologií člověka a pro jejich složitost je již nelze vyjádřit kvantitativním způsobem. 24

Je tedy zřejmé, že pro sběr těchto dvou rozdílných typů informací – kvantitativních a kvalitativních dat – se využívají také rozdílné metody, které jsou pro konkrétní typ dat vhodné. Jak píše Malý, rozhodnutí o výběru správné metody je velice komplexní záležitost závisející na mnoha faktorech. „Výběr metody sběru informací závisí na tom, k čemu mají informace sloužit, kolik jich má být a jaká má být jejich kvalita, jaký vyžadujeme stupeň přesnosti a jaká je míra požadované zobecnitelnosti; důležitý je též charakter zkoumaných skutečností, na kterých závisí zejména dostupnost informací o těchto faktech.“ (Malý, 2008, s. 45) V rámci marketingového výzkumu lze rozlišovat metody pozorování, metody dotazování a metody experimentu (Malý, 2008, s. 46). Dále pak v rámci získávání kvalitativních informací se využívá konkrétně individuální hloubkový rozbor, skupinový rozhovor nebo projektivní techniky (Malý, 2008, s. 96). V této práci je důraz kladen na kvantitativní metody sběru dat, konkrétně přímo na metody dotazování.

1.4.1 Specifika marketingových informací Informace jsou doslova tím nejdůležitějším v rámci celého marketingového výzkumu. Z hlediska klasifikace marketingový výzkum využívá poměrně systematické členění pro rozlišení jednotlivých druhů informací. Nejpodstatnějšími faktory pro jejich členění jsou jejich vlastnosti a také jejich zdroj. Informace mají pro organizaci působící v dnešním rychle se vyvíjejícím turbulentním prostředí s nutností komplexního rozhodování zásadní roli. Rozvoj informačních technologií a jejich absolutní nutnost pro organizaci zvyšují množství informací, se kterými musí každá organizace pracovat, aby zůstala konkurenceschopná. Z hlediska účinné a efektivní podpory řídícího procesu v organizaci je důležité, aby byly sledovány průběžně informace z co nejvíce oblastí ovlivňujících vývoj organizace, avšak pro podporu rozhodování byly používány pouze ty relevantní a podstatné pro konkrétní rozhodovací problém. „Smyslem marketingového výzkumu je na základě analýzy získaných informací vytvořit podklady pro rozhodování manažerů, protože pokud nemáme informace, tak nerozhodujeme, ale hádáme.“ (Malý, 2008, s. 16) Lze tedy naprosto bez nadsázky tvrdit, že pouze s fungujícím zajištěním dostatku kvalitních informací je možné správně řídit téměř veškeré procesy v organizaci. 25

Management potřebuje informace pro racionální rozhodování v drtivé většině všech oblastí řízení a úrovní rozhodování. V tomto směru hraje marketingový výzkum spolu s podnikovým

informačním

systémem

naprosto

zásadní

roli.

Z informací

poskytovaných pomocí marketingového výzkumu vychází mnoho činností jako například plánování, implementace a následná kontrola. Jak již bylo řečeno, informace v rámci marketingového výzkumu lze členit dle mnoha kritérií. K základním členěním řadíme tyto následující (Zbořil, 2003, s. 18-19). 

Primární a sekundární informace – Primární informace byly zajištěny pomocí vlastního výzkumu a jsou nově vytvořeny. Naopak sekundární informace již byly někým vytvořeny a publikovány. Často nevyhovují úplně ideálně účelům konkrétního výzkumu, avšak mohou sloužit jako podkladová data.



Interní a externí informace. Interní informace pocházejí z kapacit vlastní organizace a externí informace naopak pocházejí z vnějšího okolí organizace, tedy z cizích zdrojů.



Kvantitativní a kvalitativní informace. Kvantitativní informace jsou číselné informace popisující jevy, které jsou postihnutelné číselnou hodnotou jako například množství, frekvence apod. Kvalitativní informace nejsou měřitelné a postihnutelné číselnými hodnotami a vyžadují hlubší slovní popis.

Základními požadavky na informace v rámci marketingového výzkumu jsou relevantnost pro konkrétní záležitost (rozhodnutí), validnost (vyjadřují to, co vyjadřovat mají), spolehlivost (bez významného zkreslení kvůli chybám) a dostupnost dostatečně rychlým a přijatelně nákladným způsobem (Zbořil, 2003, s. 19). Podobně jako členíme druhy informací na primární a sekundární či interní a externí, je možné členit také zdroje těchto informací stejným způsobem. Rozlišujeme tedy primární a sekundární zdroje informací a ty dále členíme buď na interní, nebo externí. V rámci dotazníkového šetření, které je hlavním zaměřením této práce, se nejčastěji jedná o data primární, externí a kvantitativní pocházející srozumitelně z primárních externích zdrojů. Při bližším pohledu na data je můžeme dále klasifikovat z hlediska jejich numerických vlastností a statistické zpracovatelnosti. Všechny odpovědi získané z dotazníkového šetření lze zakódovat numericky, tak máme lepší výchozí pozici pro statistickou 26

analýzu zvláště pomocí specializovaného softwaru. Jedná se konkrétně o čtyři kategorie a to data nominální, data ordinální (pořadová), data intervalová a data poměrová (Malhotra, 1993, s. 278-281). Každá z těchto kategorií má své specifické vlastnosti a je využívána pro zachycení jiného druhu informací s jinou vypovídací hodnotou a logickým smyslem.

1.4.2 Vymezení výběrového vzorku Způsob výběru vzorku (v anglickém jazyce tzv. sampling) je podstatnou součástí návrhu celého projektu marketingového výzkumu. Jelikož z vybraného vzorku respondentů je následně usuzováno na celý základní soubor, z kterého byl vzorek vybrán, je nutné výběru vzorku věnovat značnou pozornost. Vybraný vzorek samozřejmě nikdy přesně nereprezentuje složení a vlastnosti výchozího základního souboru, avšak za pomoci dodržování základních principů pro tvorbu výběrového vzorku respondentů je možné tento nesoulad snížit na minimum. Jak uvádí Chisnall, vyčerpávající šetření postihující celý zkoumaný základní soubor není v komerčním marketingovém výzkumu vhodné provádět. Výjimkou jsou pouze případy kdy je základní soubor malý a snadno dosažitelný z hlediska lokace. Více takovýchto šetření využívá veřejný sektor pro monitorování populace (sčítání lidu atd.), ale tato šetření jsou výjimečná, zdlouhavá a nákladná. (Chisnall, 1991, s. 20) V marketingovém výzkumu je mnohem častěji využíváno výběrové šetření využívající vybraný vzorek respondentů. Metody a teorie využívané v rámci výběrového šetření jsou založeny na vztahu mezi základním souborem (ve statistickém slova smyslu) a výběrovým vzorkem, který je z tohoto základního souboru vybrán. Teorie pravděpodobnosti zaručuje určité možnosti, jak usuzovat na celý základní soubor jen z vybraného vzorku. Mezi hlavní výhody výběrového šetření patří úspora peněz, času a pracovních sil při záruce zajištění kvalitních dat. (Chisnall, 1991, s. 20) Rozlišují se dvě základní možnosti výběru: 

Náhodný výběr respektující pravděpodobnostní rozdělení. Tento způsob je také někdy nazýván jako pravděpodobnostní výběr, o výběru respondenta zde rozhoduje náhoda. Každá jednotka základního souboru zde má stejnou 27

pravděpodobnost být vybrána do výběrového vzorku a tato pravděpodobnost není nulová. Jedná se o jediný způsob výběru respondentů do výběrového vzorku, který je čistě náhodný a objektivní i z teoretického hlediska. Jedná se také o nejčastěji využívanou metodu. (Chisnall, 1991, s. 21) 

Záměrný nebo také tzv. kvótní výběr není založen na pravděpodobnostním rozložení, ale na výběru výzkumníka dle požadovaných kvót pro složení výběrového vzorku. Respondenti jsou pak do tohoto vzorku vybírání například podle věku, pohlaví nebo sociální třídy. Touto metodou je snížena spolehlivost průzkumu oproti pravděpodobnostnímu výběru, kde mohou být využívány statistické testy. Tento způsob je však rychlejší, flexibilnější a levnější. (Chisnall, 1991, s. 21)

Každá z těchto dvou metod má celou řadu dalších modifikací, které jsou využitelné pro mnoho rozdílných situací během marketingového výzkumu.

1.4.3 Sběr sekundárních dat Platí zásada, že sběr primárních dat by neměl začít dříve, než budou prozkoumána již existující data sekundární. Sekundární data jsou někdy dostatečná a není ani potřeba vynakládat úsilí a finanční prostředky pro provedení sběru primárních dat. V případě, že sekundární informace nejsou dostatečné, často slouží alespoň jako podkladová informace pro lepší orientaci v problematice popřípadě jako data upřesňující výsledky postavené na datech primárních. Sekundárních dat je však k dispozici obrovské množství a proto je důležité, aby výzkumník vybral pouze data relevantní a podstatná pro řešení konkrétního problému a ověřil jejich správnost. „Nejdříve je vždy vhodné prozkoumat interní zdroje sekundárních údajů a teprve pak zdroje externí.“ (Zbořil, 2003, s. 23) Sběr sekundárních údajů je tedy levnější a jednodušší. Mimo podpory rozhodování jsou využitelné také pro formulaci problémů v rámci marketingového výzkumu nebo stanovování hypotéz (Zbořil, 2003, s. 28).

1.4.4 Sběr primárních dat Primární data jsou aktivně výzkumníkem zajišťována pro řešení konkrétního rozhodovacího problému v rámci marketingového výzkumu. Primární data mohou být 28

jak kvalitativní tak kvantitativní, jak již bylo vysvětleno výše. Rozdíl mezi sběrem a účelem sběru kvalitativních a kvantitativních dat v rámci primárních dat je popsán níže.

1.4.4.1 Kvalitativní výzkum Kvalitativní výzkum je často nestrukturovaná metoda využívající malé výběrové vzorky, poskytující vhled do jádra problému a umožňující jeho pochopení (Malhotra, 1993, s. 159). Hlavním úkolem kvalitativního výzkumu je zjistit a pochopit pozadí názorů a preferencí respondentů. Tuto metodu je možné aplikovat pouze na malé nepříliš reprezentativní vzorky. Data generovaná tímto výzkumem jsou většinou nestrukturovaná a neumožňují statistickou analýzu. Získané výsledky jsou však zásadní pro prvotní pochopení a uchopení celé zkoumané problematiky. „Kvalitativní metody umožňují získat informace vysvětlující příčiny zcela určitého chování spotřebitelů za určitých podmínek, které obvykle nelze získat konvenčními metodami výzkumu. Patří k nim zejména individuální hloubkové rozhovory, skupinové rozhovory a projektivní techniky.“ (Zbořil, 2003, s. 97)

1.4.4.2 Kvantitativní výzkum Kvantitativní výzkum je metoda marketingového výzkumu, která se na kvantitativní data snaží aplikovat techniky statistické analýzy (Malhotra, 1993, s. 159). Hlavním smyslem kvantitativního výzkumu je kvantifikovat získaná data a zobecnit získané výsledky z výběrového vzorku na celý základní soubor. Pro kvantitativní výzkum je třeba dosáhnout vysokého počtu respondentů, aby byl vzorek dostatečně reprezentativní pro následné statistické analýzy a zobecnění na celek. Data jsou strukturovaná a připravená pro statistickou analýzu. Do této kategorie spadají také metody šetření, konkrétně například elektronické dotazníkové šetření, které je důležitou součástí analytické části této práce a bude mu věnován větší prostor.

1.4.5 Dotazníkové šetření Dotazování patří k nejběžnějším formám marketingového výzkumu, hlavním nástrojem je zde dotazník. Při dotazování respondentů je s nimi výzkumník buď v přímém kontaktu (elektronické dotazování, písemné dotazování) nebo je využit 29

tazatel jako prostředník mezi výzkumníkem a respondentem (osobní dotazování, telefonické dotazování). (Foret, 2003, s. 32) Z hlediska metody šetření rozlišujeme dle Malého čtyři základní kategorie (Malý, 2008, s. 63). 

Písemné dotazování



Osobní dotazování



Telefonické dotazování



Elektronické dotazování

Jednotlivé kategorie mají své výhody a nevýhody, které předurčují vhodnost konkrétní formy dotazování k základnímu účelu prováděného marketingového výzkumu. Z pohledu elektronického dotazování, na které se zde více zaměříme, patří mezi hlavní výhody možnost snadno a rychle kontaktovat rozsáhlý výběr respondentů na velkém území, neovlivnění odpovědí tazatelem, relativně nízké náklady na dotazování a hlavně výborné propojení s výpočetní technikou, která umožňuje okamžité zpracování dat. Data je tak možné získat a zpracovat rychle a s nízkými náklady. Přestože je kontakt výzkumníka s respondentem minimální, návratnost dotazníků je relativně vysoká. Mezi nevýhody elektronického dotazování lze zařadit omezení v dostupnosti cílových respondentů pomocí konkrétního elektronického komunikačního kanálu a nemožnost osobního kontaktu a kontroly porozumění otázkám. (Malý, 2008, s. 64)

1.4.5.1 Tvorba dotazníku Dotazník by měl být tvořen systematicky, tak aby jeho otázky ve výsledku podávaly odpovědi vedoucí k zamýšlenému cíli celého marketingového výzkumu. Je tedy nutné, aby byly nejdříve stanoveny informace, které mají být zjištěny, jak již bylo zmiňováno v kapitole o procesu celého marketingového výzkumu. Při tvorbě otázek do dotazníku je třeba vycházet z předem stanoveného účelu marketingového výzkumu a předem stanoveného seznamu informací, které je třeba zjistit. Tento postup zajišťuje propojenost

dotazníku

a

jeho

otázek

s konkrétními

cíli

celého

projektu

marketingového výzkumu. Při nedodržení této podmínky pak není možné ze získaných dat spolehlivě zodpovědět základní otázky výzkumu a tak naplnit hlavní účel celého výzkumu. Je také velice důležité předem naplánovat metody analýzy získaných dat a přizpůsobit otázky v dotazníku těmto metodám. Pokud nelze 30

předpokládat v budoucnu použité metody analýzy dat, hrozí riziko, že výzkumník shromáždí data ve formě, ve které nebude schopen data analyzovat. Je tedy naprosto klíčové, aby výzkumník před sestavením dotazníku přesně věděl, jaké informace a v jaké formě dat hledá. (Zbořil, 2003, s. 51) Foret dělí požadavky na dotazník do čtyř oblastí. Tyto oblasti by měly zaručit úspěšnou a efektivní tvorbu dotazníku, který spolehlivě zajistí potřebné informace. Jedná se o následující čtyři oblasti. (Foret, 2003, s. 33) 

Celkový dojem – Ve stručnosti je tedy žádoucí, aby byl dotazník graficky atraktivní a přehledný, aby byla jeho koncepce systematická a promyšlená a aby vzbudil v potenciálním respondentovi zájem.



Formulace konkrétních otázek dotazníku je další oblastí tvorby dotazníku, která vyžaduje zvýšenou pozornost. Otázky je třeba formulovat jednoznačně a srozumitelně. „Platí zásada, že čím konkrétněji se ptáme, tím konkrétnější a jasnější dostaneme odpověď.“ (Foret, 2003, s. 34) Z hlediska formulace otázek Zbořil shrnuje nejdůležitější zásady do několika bodů. Je rozumné dbát určitých pravidel: „používat jednoduchý jazyk, používat známý slovník, vyloučit dlouhé otázky, dotaz musí být co nejvíce specifický, vyloučit vágní nebo víceznačná slova, vyloučit dvojité otázky, vyloučit sugestivní otázky, vyloučit

zavádějící

otázky,

vyloučit

nepříjemné

otázky

a

vyloučit

odhady“ (Zbořil, 2003, s. 59-60). 

Pozornost je třeba také věnovat typům otázek, které budou v dotazníku využity. Touto problematikou se zabývá oblast typologie otázek. Nejzákladnějším rozdělením typů otázek je rozdělení na tzv. otázky otevřené, jejichž odpovědi nejsou standardizované a tzv. otázky uzavřené, jejichž odpovědi naopak standardizované jsou.



Poslední oblastí ovlivňující úspěšnost dotazníku je manipulace s dotazníkem. Manipulací s dotazníkem je myšlena distribuce dotazníku k respondentům a následně jeho návratnost výzkumníkovi. Tato návratnost většinou vyjádřená v procentech (podíl zpětně získaných vyplněných dotazníků k počtu všech distribuovaných dotazníků), závisí na atraktivnosti a důležitosti tématu pro respondenty, celkové grafické a obsahové atraktivitě dotazníku a hlavně na zvoleném způsobu a provedení distribuce. 31

Závěrečným, avšak zásadním krokem je předběžné otestování správnosti sestaveného dotazníku. Pilotní verze dotazníku je nejlepším způsobem jak ověřit správnou funkčnost dotazníku, nalézt případné chyby a nedostatky a vyvarovat se jim tak během následného použití v rámci marketingového výzkumu.

1.4.6 Využití statistického aparátu pro analýzu dat K analýze získaných kvantitativních dat je třeba využít statistického aparátu. Rozlišujeme dvě základní úrovně statistických analýz, konkrétně základní deskriptivní statistiku a dále pak pokročilé statistické metody často využívající pravděpodobnostní rozdělení.

1.4.6.1 Základní statistické metody pro analýzu dat Jako nejzákladnější metodu lze uvést rozdělení četností. Četnosti vyjadřují počet výskytů určitého prvku v souboru. Obecně rozlišujeme absolutní četnosti vyjadřující počty v absolutních hodnotách a relativní četnosti vyjadřující procentuální podíl výskytů na celku. Dále je možné uvádět kumulativní četnosti a to jak absolutní tak relativní. Další základní metodou je dle Foreta určení významných hodnot variační řady (Foret, 2003, s. 68). K těmto hodnotám patří minimum, maximum, hodnota s největší četností tedy modus a kvantily. Kvantily rozdělují variační řadu v určitém poměru. Nejznámějšími kvantily jsou medián (rozdělující řadu na dvě části se stejnou četností), dolní kvartil, horní kvartil a pak také jednotlivé decily. Dále je možné pro daný soubor měřit obecné úrovně, tedy střední hodnoty. Konkrétně se jedná o určení například aritmetického, geometrického a harmonického průměru nebo již zmíněného modu a mediánu. „U nesouměrného rozdělení je vypovídací schopnost vypočítaných charakteristik obecné úrovně problematičtější.“ (Foret, 2003, s. 73) Z hlediska variability například takto nesouměrného rozdělení je vhodné využít míry variability. K těm řadíme rozptyl nebo směrodatnou odchylku.

32

1.4.6.2 Pokročilé statistické metody pro analýzu dat Z hlediska měření závislosti určitých proměnných využíváme konkrétně korelace pro měření závislosti číselných znaků a kontingence pro měření závislosti slovních znaků (Foret, 2003, s. 79). V případě číselných znaků lze měřit závislost dvěma způsoby. V prvním případě měříme průběh závislosti, tedy zda se jedná například o lineární či jakoukoliv jinou závislost, zde se jedná o regresi. V druhém případě nesledujeme průběh, ale pouze jen sílu závislosti, zde se jedná o korelaci. Tuto sílu závislosti vyjadřuje tzv. korelační koeficient. Velice významnou oblastí statistické analýzy je testování hypotéz. Rozlišujeme hypotézu nulovou H0, která vždy předpokládá nezávislost. Rozhodovací pravidlo o nezávislosti sledovaných hodnot vždy závisí na konkrétním pravděpodobnostním rozdělení, které uvažujeme. V případě prokázání statisticky významné závislosti sledovaných hodnot je možné nulovou hypotézu zamítnout a přijmout k ní hypotézu alternativní H1. „Předmětem testování tedy v žádném případě nemůže být důkaz správnosti postavené hypotézy, ale jen snaha o zamítnutí hypotézy.“ (Foret, 2003, s. 89) Mezi hlavní testy patří test o jedné střední hodnotě, test o dvou středních hodnotách z nezávislých výběrů a test relativní četnosti.

33

2 Analytická část Cílem analytické části této práce je analýza preferencí spotřebitelů na trhu chytrých telefonů (konkrétně mladých vzdělaných univerzitních studentů mluvících anglicky), jejich vnímání různých skutečností ve spojitosti s chytrými telefony a test několika hypotéz týkajících se této problematiky. Cílovou skupinou tohoto výzkumu jsou studenti, jako generace nejintenzivněji využívající moderní technologie typu chytrých telefonů, která z hlediska svého vývoje může sloužit jako zdroj predikce budoucích preferencí spotřebitelů. Vzhledem ke skutečnosti, že výzkum si klade také za cíl srovnat výše zmíněné preference, názorové postoje a situaci ve dvou světových regionech, respondenti pocházejí z několika zemí, přičemž nejvíce jsou ve vzorku zastoupeni čeští a čínští univerzitní studenti. Jedná se především o studenty univerzit v Praze a v Pekingu.

2.1 Zvolený způsob provedení výzkumu a stanovení hypotéz Výzkum byl proveden metodou elektronického dotazníkového šetření, konkrétně s využitím specializované webové platformy uzpůsobené pro distribuci dotazníků na internetu. Dotazník byl navržen tak, aby sbíraná data byla především kvantitativní a umožnila pozdější zpracování a statistickou analýzu v programu IBM SPSS. Byly stanoveny základní hypotézy, které jsou v následujícím textu rozebrány a otestovány: 

H0: Čínští studenti nepreferují svou značku chytrých telefonů ZTE více než čeští studenti H1: Čínští studenti preferují svou značku chytrých telefonů ZTE více než čeští studenti



H0: Vnímání ceny jako základní charakteristiky se mezi českými a čínskými studenty neliší H1: Vnímání ceny jako základní charakteristiky se mezi českými a čínskými studenty liší

34



H0: Preference operačního systému Android od firmy Google se mezi českými a čínskými studenty neliší H1: Preference operačního systému Android od firmy Google se mezi českými a čínskými studenty liší



H0: Vnímání důležitosti ceny se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti ceny se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů liší



H0: Vnímání důležitosti značky a designu se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti značky a designu se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů liší



H0: Vnímání důležitosti designu a barvy se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti designu a barvy se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů liší



H0: Míra požadavků na přední fotoaparát se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Míra požadavků na přední fotoaparát se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů liší

Hypotézy jsou navrženy hlavně na základě předpokladu rozdílnosti preferencí mezi jednotlivými národnostmi, pohlavími nebo preferovanými značkami.

2.2 Problematika mezinárodního elektronického dotazníkového šetření Je velice důležité si před provedením celého výzkumu důkladně ověřit, zda dané webové řešení pro distribuci dotazníků bude ve všech lokalitách plně funkční. Skutečnost, že elektronická dotazníková platforma funguje bez problémů v České republice, samozřejmě není zárukou spolehlivé funkčnosti kdekoliv jinde. Například v dnešní době velice známá a hojně využívaná platforma pro distribuci elektronických dotazníků GoogleDocs není v Číně funkční a tamním respondentům se ve většině případů dotazník ani nezobrazí. Z tohoto důvodu je důležité vyzkoušet vždy funkčnost 35

webové dotazníkové platformy na pilotní verzi dotazníku. Díky tomuto testu jsme schopni ověřit, že vše funguje spolehlivě, odstranit poslední nedostatky v dotazníku a následně spustit reálné dotazníkové šetření. Z technického hlediska je důležité dbát na možnou rozdílnost zobrazovacích zařízení a webových rozhraní ve vzdálených zemích jako je Čína. Vzhledem k rozdílnému písmu se může dotazník napsaný latinkou špatně zobrazovat. Dále je důležité dbát na kulturní rozdíly, historický podtext a politické smýšlení, abychom respektovali zvyklosti v cizí zemi a neodradili případné respondenty od vyplnění dotazníku. Příkladem může být nepřijatelnost rozlišování ČLR a Taiwanu pro obyvatele ČLR při vyplňování otázky na národnost v dotazníku. V neposlední řadě je třeba dbát na jazykovou vybavenost respondentů a předkládat jim dotazník v jazyce, kterému spolehlivě rozumí.

2.3 Moderní metody elektronického dotazníkového šetření 2.3.1 Webové platformy pro dotazníkové šetření Webových platforem pro realizaci elektronických dotazníkových šetření je v dnešní době velké množství. Ty nejspolehlivější a nejznámější nabízejí nepřeberné množství funkcí a jsou doporučovány předními světovými firmami. Mezi takovéto dotazníkové servery patří například QuestionPro.com (zákazníkem je Microsoft, Honeywell, ING), SurveyMonkey.com (zákazníkem je Facebook, Philips, Samsung), KwikSurveys.com (zákazníkem je BBC, Pepsi, Airbus, KPMG, Barclays) a SurveyGizmo.com (zákazníkem je ING, Skype, Chevron, FedEx, Microsoft). Informace o jejich zákaznících pocházejí přímo z jejich úvodních webových stránek. Jednotlivé platformy nabízejí různorodé balíčky služeb odstupňované podle ceny. Pro

vypracování

výzkumu

v rámci

této

práce

byla

využita

platforma

SurveyGizmo.com, která nabízí srovnatelné funkce jako ostatní přední poskytovatelé těchto služeb. Možnosti tvorby a distribuce elektronických dotazníků jsou velice rozsáhlé.

36

Z hlediska vzhledu samotného dotazníku existuje možnost zvolit si různé motivy a barevnost, dále je možné upravovat písmo a vkládat multimediální soubory, velice užitečná je také funkce přizpůsobení vzhledu konkrétním zobrazovacím zařízením jako např. počítačová obrazovka, tablet či chytrý telefon. Lze vybírat mezi všemi možnými typy otázek, ať už otevřenými nebo uzavřenými, v nabídce je mnoho typů škál a dalších rozdílných otázkových formátů. Velice užitečnou funkcí je také možnost využití dotazníkové logiky, která umožňuje měnit dotazník v průběhu vyplňování respondentem a větvení otázek na základě předchozích odpovědí. Dotazník lze také rozdělit na několik částí, v případě nutnosti zabránit respondentovi měnit odpovědi na již zodpovězené otázky, je možné nastavit i tuto funkci. Další velkou výhodou je obecně interaktivnost elektronických zařízení, která přináší mnoho dalších funkcí oproti klasickému papírovému dotazníku. V oblasti distribuce dotazníku tato platforma nabízí možnost šíření pomocí emailu, webových stránek a mnoha dalších elektronických komunikačních kanálů nevyjímaje sociální sítě. Pro přijímané dotazníky je možné nastavit segmentační kritéria a kvóty, tak lze zajistit, že obdržíme pouze dotazníky, které jsou relevantní pro náš výzkum. Velice významnou výhodou je také množství přijímaných dat nad rámec explicitně zodpovězených otázek respondentem. Ke každému vyplněnému dotazníku přichází data o přesném čase vyplnění, o místě vyplnění (stát, město, zeměpisná délka a šířka), o IP adrese koncového zařízení, na kterém respondent dotazník vyplnil, ale také například informace z jaké webové stránky respondent na dotazník přešel a jaký využívá operační systém. Tato data přinášejí značnou informační výhodu a podstatně přispívají ke komplexnosti zjištěných výsledků z výzkumu. Pro zajištění spolehlivosti získaných dat lze nastavit možnost pouze jednoho vyplnění dotazníku z konkrétní IP adresy koncového zařízení, tak je zajištěno, že na dotazník neodpoví vícekrát stejná osoba. Kromě nadstandardních technických a funkčních řešení v oblasti tvorby a distribuce dotazníku nabízejí tyto webové platformy také rozsáhlé možnosti v exportu dat do specifických formátů souborů nebo dokonce i přímo analýzu dat. Nejčastěji se jedná o možnost exportovat získaná data do souborů formátů pdf, xls, csv a hlavně do formátu souborů pro vyhodnocení v statistickém programu IBM SPSS. Export dat do IBM SPSS ze serveru SurveyGizmo.com je velice dobře vyřešen. Názvy proměnných je 37

možné vytvořit již během tvorby dotazníku a tato platforma následně generovaný soubor exportovaných dat pro IBM SPSS automaticky synchronizuje. Data pro IBM SPSS jsou tak automaticky zakódována a nadefinována dle vytvořeného dotazníku, není třeba je dále upravovat a je možno přímo přistoupit k analýze. Mimo dostatečných možností exportu dat je možné základní analýzy na úrovni deskriptivní statistiky nebo tabulace dat provádět přímo pomocí konkrétní webové platformy.

2.3.2 Tvorba elektronického dotazníku Možnost využít interaktivnost elektronických zařízení přináší tvorbě elektronických dotazníků mnoho zajímavých funkcí. Lze využít mnoho typů a formátů otázek, které by třeba v papírové formě dotazníku nebylo ani možné využít. Hlavní takovou výhodou je funkce logického větvení dotazníku na základě předem zodpovězených otázek. Tímto způsobem je možné se tázat rozdílných segmentů respondentů na rozdílné otázky nebo naopak vyhnout se otázkám, které pro daného respondenta nejsou na základě jeho předchozích odpovědí relevantní. Takovouto zásadní možnost papírový dotazník neumožňuje, stejně jako neumožňuje zobrazovat respondentovi otázky postupně nebo mu skrývat určité možnosti. V první fázi se tedy pomocí webové platformy rozvrhne dotazník na určitý počet stran, připraví se úvodní text a upraví se design. Následně je možné vložit konkrétní otázky, vypsat možnosti u uzavřených odpovědí, pojmenovat proměnné pro IBM SPSS export a navrhnout logické větvení. Následně lze nastavit segmentační kvóty, ochranu před dvojitým vyplněním nebo změnou již vybraných odpovědí. Potom dotazník otestovat v rozhraní pro různá zobrazovací zařízení a rozeslat jeho pilotní testovací verzi. Na závěr už zbývá jen dotazník distribuovat pomocí rozsáhlého množství elektronických komunikačních kanálů k respondentům.

2.3.3 Zpracování a analýza dat v IBM SPSS SPSS je statistický program od společnosti IBM umožňující z pohledu základních funkcí statistickou analýzu dat. Exportovaná data ze SurveyGizmo.com jsou již nadefinována a pojmenována, takže není nutné určovat vlastnosti proměnných jako je datový typ (nominální, ordinální, intervalové, poměrové) ani je jakkoliv dále 38

upravovat. SPSS umožňuje při zpracování identifikovat duplicitní odpovědi popřípadě identifikovat podezřelé odpovědi. Pro analýzu dat je z hlediska základních funkcí možné využít deskriptivní statistiky jako např. absolutní četnosti, relativní četnosti, měření obecné úrovně, měření variability a křížové tabulace dat. Samozřejmě SPSS nabízí i bohaté možnosti vizualizace dat pomocí návrhu tabulek a grafů mnoha typů. Další kategorií analýzy dat v SPSS je kategorie srovnání průměrů, která již nabízí základní statistické testy. Jedná se o test o jedné střední hodnotě (jeden výběr), test o dvou středních hodnotách z nezávislých výběrů, test relativních četností, párový t-test nebo analýzu rozptylu (ANOVA). Dále je možné vytvářet regresní modely a to lineární, kvadratické, kubické, exponenciální apod. Samozřejmě SPSS umožňuje také měření závislosti numerických dat (korelace) a měření závislosti nenumerických slovních dat (kontingence). Všechny tyto analýzy SPSS nabízí v přehledných tabulkách a grafech s možností exportu výsledků do mnoha formátů souborů. Všechna data získaná během výzkumu v rámci této práce byla zpracována a vyhodnocena právě pomocí programu IBM SPSS a všechny následující tabulky byly vytvořeny v tomto programu.

2.4 Analýza spotřebitelských preferencí studentů na trhu chytrých telefonů Tato podkapitola se skládá ze tří částí. První část shrnuje dostupná sekundární data o trhu chytrých telefonů jako východisko pro další analýzu primárních dat získaných elektronickým dotazníkem. Druhá část je zaměřena na využití deskriptivní statistiky pro popis výběrového vzorku respondentů a prezentaci základních výsledků výzkumu. Třetí část využívá pokročilejší statistické analýzy dat a hlavně se snaží přijmout či zamítnout výše stanovené hypotézy.

2.4.1 Sekundární data – situace na trhu chytrých telefonů Trh chytrých telefonů je pouze součástí trhu všech mobilních telefonů. Postupem času se však s vývojem technologií rozšiřuje podíl chytrých telefonů na celkovém počtu všech mobilních telefonů. Tento rostoucí podíl zásadně mění tržní podíly jednotlivých 39

výrobců mobilních telefonů ve světě. Nárůst penetrace chytrými telefony ve Spojených státech je znázorněn na Grafu 1 níže, podíl chytrých telefonů zde dosáhl v únoru 2012 již 50 % (Nielsen, 2012). Podobný vývoj je patrný i na ostatních světových trzích. Graf 1: Podíl chytrých telefonů na americkém trhu

Zdroj: (Nielsen, 2012)

Z pohledu velikosti trhů s chytrými telefony dle dodaných jednotek koncovým uživatelům v jednotlivých zemích je patrný nárůst tržního podílu v Číně. V roce 2012 Čína z hlediska tržního podílu převýšila tržní podíl Spojených států a tamní odbyt chytrých telefonů představuje 23 % celosvětové produkce. Pozitivní vývoj zažívá z hlediska trhu chytrých telefonů většina asijských států a předpokládá se další zvyšování tržního podílu Asie do budoucna. Tržní podíly v roce 2011, 2012 a predikce pro rok 2016 z hlediska pěti nejvýznamnějších trhů znázorňuje Tabulka 1. (NBC, 2012) Tabulka 1: Země s nejvyšším podílem na trhu chytrých telefonů dle objemu dodávek

Zdroj: (NBC, 2012)

Z hlediska tržního podílu jednotlivých značek chytrých telefonů existují v rámci různých států samozřejmě značné rozdíly, přestože například ve Spojených státech je stále jedničkou na trhu Apple, globálně již jasně dominuje značka chytrých telefonů Samsung (Gartner, 2013). Tržní podíl v prodaných jednotkách za první kvartál roku 40

2012 a 2013 pro jednotlivé výrobce je zobrazen v Tabulce 2 níže. Výrazně dominují asijské firmy, jedinou výjimkou je americká společnost Apple. Tabulka 2: Celosvětové prodeje chytrých telefonů dle značky za první kvartál 2013 (v tisících)

Zdroj: (Gartner, 2013)

S výše uvedenými výsledky korespondují i tržní podíly operačních systémů pro chytré telefony uvedené v Tabulce 3. Operační systém Android, který je využíván hned několika výrobci chytrých telefonů (např. Samsung, HTC), bezkonkurenčně ovládá trh s podílem 74,4 % v prvním kvartálu 2013 (Gartner, 2013). O rok dříve byl však tento tržní podíl téměř o 20 % menší, což svědčí o velice překotném vývoji na trhu chytrých telefonů. Obecně zažil trh mobilních telefonů v posledních letech značné a rychlé změny. Tabulka 3: Celosvětové prodeje chytrých telefonů dle operačního systému za první kvartál 2013 (v tisících)

Zdroj: (Gartner, 2013)

Tyto změny jsou patrné z Grafu 2, který znázorňuje tržní podíly z hlediska operačních systémů pro chytré telefony mezi lety 2009 až 2012. Zatímco operační systém Symbian v roce 2009 představoval téměř polovin světového trhu a operační systém Android byl využíván minimálně, během tří let se tržní podíly naprosto změnily. Android nyní trhu výrazně dominuje, zatímco Symbian pouze dosluhuje na dříve 41

prodaných starších zařízeních. Operační systém Apple IOS si víceméně drží stále stejné postavení. Výše zmíněné skutečnosti věrohodně ilustrují turbulentní vývoj trhu chytrých telefonů. Graf 2: Tržní podíl operačních systémů pro chytré telefony

Zdroj: (Business Insider, 2012)

2.4.2 Základní analýza získaných dat 2.4.2.1 Charakteristika výběrového vzorku respondentů Skupinu respondentů, která se zúčastnila tohoto elektronického dotazníkového šetření, lze popsat následovně. Z celkových 187 dotazníků jich bylo kompletně vyplněno 153, což odpovídá 81,8% úspěšnosti ve vyplňování. Pro tento výzkum byly uvažovány pouze kompletně vyplněné dotazníky, tak aby nebyla narušena analýza dat. Z celkových 153 respondentů tvoří 61,4 % muži a 38,6 % ženy, jak je znázorněno v Tabulce 42 v příloze na konci této práce. Jak již bylo zmíněno, cílem bylo zaměřit se hlavně na respondenty z řad univerzitních studentů v Praze a Pekingu. Jak je vidět v Tabulce 4 níže, studenti tvoří 92,8 % všech respondentů. Tabulka 4: Hlavní činnost respondentů Frequency Student

Valid

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

142

92,8

92,8

92,8

Employee

5

3,3

3,3

96,1

Entrepreneur

2

1,3

1,3

97,4

Other

4

2,6

2,6

100,0

Total

153

100,0

100,0

42

Několik hypotéz je postaveno na rozdílnosti výsledků mezi respondenty z České republiky a Číny, proto je důležité, že Češi tvoří 47,7 % odpovědí a Číňané 29,4 % odpovědí. Dotazníkového šetření se však zúčastnili respondenti mnoha dalších národností, tato skutečnost je znázorněna v Tabulce 5 níže. Blíže lze specifikovat respondenty ještě dle věkového rozdělení, které však blízce odpovídá skutečnosti, že většina respondentů jsou studenti univerzit. Nejčastější město, ve kterém vyplňovali dotazník čeští studenti, je Praha. Nejčastější město, ve kterém vyplňovali dotazník čínští studenti, je Peking. Výběrový vzorek respondentů jsou tedy hlavně mladí studenti univerzit, vzdělaní a se schopností komunikovat v anglickém jazyce (dotazník byl distribuován pouze v anglickém jazyce). Z výsledků analýzy získaných primárních dat tedy nelze generalizovat na celé obyvatelstvo, avšak je nutné vztahovat výsledky pouze k výše popsané skupině, tedy mladým, anglicky mluvícím, univerzitním studentům. Díky tomuto segmentu lze do budoucna předjímat spotřební chování v oblasti chytrých telefonů u skupiny budoucích vzdělaných a movitých skupin obyvatel žijících ve městech. V dalším textu budou tyto specifické segmenty však obecně nazývány například „Číňané“ a „Češi“ nebo „muži“ a „ženy“. Tabulka 5: Národnost respondentů Frequency Albania

Valid

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

1

,7

,7

,7

China

45

29,4

29,4

30,1

Czech Republic

73

47,7

47,7

77,8

Ecuador

1

,7

,7

78,4

Germany

2

1,3

1,3

79,7

Greece

1

,7

,7

80,4

India

4

2,6

2,6

83,0

Indonesia

1

,7

,7

83,7

Japan

1

,7

,7

84,3

Kazakhstan

4

2,6

2,6

86,9

Kyrgyzstan

1

,7

,7

87,6

Macau

2

1,3

1,3

88,9

Portugal

1

,7

,7

89,5

Russia

3

2,0

2,0

91,5

Slovakia

3

2,0

2,0

93,5

43

South Korea

3

2,0

2,0

95,4

Taiwan

5

3,3

3,3

98,7

Tanzania

1

,7

,7

99,3

Vietnam

1

,7

,7

100,0

153

100,0

100,0

Total

2.4.2.2 Preference spotřebitelů Jedna z otázek dotazníku zkoumala důležitost jednotlivých charakteristik chytrého telefonu pro respondenta. Otázka byla pojata formou Likertových škál o sedmi stupních. Tabulka 6 níže zobrazuje průměrné hodnoty ze vzorku 153 respondentů pro jednotlivé charakteristiky, přičemž hodnota „1“ odpovídala nejvyšší důležitosti a hodnota „7“ nejnižší důležitosti. Dále je zobrazen medián, modus a směrodatná odchylka odpovědí. Mezi nejdůležitější charakteristiky se postupně řadí operační systém, design, výdrž baterie a cena. Naopak nejméně podstatnou je barva, značka a paměť. Tabulka 6: Důležitost jednotlivých faktorů při výběru telefonu N Valid

Mean

Median

Mode

Std. Deviation

Missing

Brand

153

0

3,12

3,00

1

1,867

Design

153

0

2,58

2,00

1

1,834

Colour

153

0

3,60

3,00

3

1,687

Operating System

153

0

2,50

2,00

1

1,839

Camera Resolution

153

0

3,07

2,00

2

1,789

Screen Size

153

0

3,01

3,00

3

1,608

Screen Resolution

153

0

2,97

3,00

2

1,764

Memory

153

0

3,12

3,00

2

1,720

Hardware Performance

153

0

2,85

3,00

1

1,735

Battery Endurance

153

0

2,58

2,00

1

1,738

Price (money)

153

0

2,76

2,00

1

1,845

Další sada Likertových škál se stejným nastavením jako předchozí otázka se zabývala preferencí jednotlivých značek chytrých telefonů u respondentů. Průměr, medián, modus a směrodatnou odchylku zobrazuje Tabulka 7 níže. Nejvíce preferovanými značkami chytrých telefonů jsou korejský Samsung, americký Apple a taiwanský HTC. Naopak nejméně preferovanými z těchto možností jsou ZTE, Huawei a LG. Je zajímavé sledovat směrodatnou odchylku, například u značky Apple je největší, což 44

značí, že byla pro respondenty nejvíce rozporuplná, existuje hodně lidí, kteří mají Apple v oblibě, ale také naopak. Tabulka 7: Preference jednotlivých značek telefonů N Valid Apple

Mean

Median

Mode

Std. Deviation

Missing

153

0

2,65

2,00

1

2,056

a

1,738

BlackBerry

153

0

3,92

4,00

3

HTC

153

0

3,16

3,00

3

1,615

Huawei

153

0

4,95

5,00

7

1,826

LG

153

0

4,65

5,00

7

1,801

Nokia

153

0

3,86

4,00

3

1,711

Samsung

153

0

2,52

2,00

2

1,647

Sony

153

0

3,56

3,00

3

1,728

ZTE

153

0

5,38

6,00

7

1,850

a. Multiple modes exist. The smallest value is shown

Z hlediska preference operačních systémů pro chytré telefony dopadl nejlépe Android od společnosti Google. Druhým nejoblíbenější je operační systém pro výrobky Apple, avšak znovu s největší směrodatnou odchylkou. Potvrdila se také zastaralost a tržní neúspěch systému Symbian, který je nejméně preferovaný. Respondent měl za úkol v této otázce seřadit operační systémy dle preference od „1“ do „5“, přičemž „1“ znamená nejvyšší preferenci. Výsledky jsou zobrazeny v Tabulce 8. Tabulka 8: Preference operačních systémů N

Mean

Std. Deviation

Android

153

1,90

1,059

Apple IOS

153

2,10

1,332

BlackBerry

153

3,37

,999

Windows Phone

153

3,58

1,151

Symbian

153

4,05

1,099

Valid N (listwise)

153

Tabulka 9 níže zobrazuje vyžadované prvky a vlastnosti chytrého telefonu, bez kterých by si respondenti nový chytrý telefon nepořídili. Tyto prvky a vlastnosti jsou seřazeny od těch nejvíce žádaných po ty nejméně žádané. Možnost připojení k Wi-Fi přes telefon například vyžaduje 92 % respondentů. Dále pak dotykový displej, přehrávání hudby a 3G připojení k internetu chce 67 % respondentů. V těchto 45

požadavcích lze sledovat rozdíly například mezi muži a ženami, které budou rozebrány níže v rámci testování hypotéz. Tabulka 9: Vyžadované vlastnosti telefonu N

Mean

Std. Deviation

WIFI

153

,92

,270

Touch Screen

153

,67

,471

Music Player

153

,67

,473

3G

153

,67

,473

Calendar + Alarm

153

,65

,477

GPS

153

,64

,481

Jack (3 5 mm)

153

,45

,499

USB micro

153

,42

,495

Camera Flash

153

,39

,490

Front Camera

153

,39

,490

BlueTooth

153

,39

,488

HD Video

153

,34

,475

HDMI micro

153

,17

,377

FM Radio

153

,14

,345

Dual SIM

153

,12

,331

Valid N (listwise)

153

Tabulka 10 zobrazuje minimální požadovanou paměť chytrého telefonu v GB. Nejčastější odpovědí je hodnota 16 GB, tuto paměť považuje za minimální přípustnou 36,6 % respondentů. Kumulativně si s touto pamětí vystačí 87,6 % respondentů. Tabulka 10: Minimální požadovaná paměť Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

3 GB

9

5,9

5,9

5,9

5 GB

5

3,3

3,3

9,2

8 GB

52

34,0

34,0

43,1

10 GB

12

7,8

7,8

51,0

16 GB

56

36,6

36,6

87,6

32 GB

10

6,5

6,5

94,1

64 GB

9

5,9

5,9

100,0

153

100,0

100,0

Valid

Total

Tabulka 11 zobrazuje optimální preferovanou velikost displeje chytrého telefonu dle respondentů. Nejčastěji respondenti vyžadují displej odpovídající velikosti displejů

46

chytrých telefonů Apple iPhone. Kumulativně považuje tuto velikost za optimální však pouze jen 62,1 % respondentů. Tabulka 11: Optimální preferovaná velikost displeje Frequency 2.5" (inches)

Valid

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

6

3,9

3,9

3,9

3.5" (iPhone 4)

41

26,8

26,8

30,7

4" (iPhone 5)

48

31,4

31,4

62,1

4.2"

18

11,8

11,8

73,9

4.5"

11

7,2

7,2

81,0

4.8" (Samsung Galaxy SIII)

15

9,8

9,8

90,8

5" (Samsung Galaxy S4)

12

7,8

7,8

98,7

2

1,3

1,3

100,0

153

100,0

100,0

5.5" (inches) Total

Z Tabulky 12 vyplývá, že minimální požadované rozlišení fotoaparátu chytrého telefonu pro většinu respondentů je 8 megapixelů. Toto rozlišení fotoaparátu by stačilo téměř 90 % všech respondentů. Tabulka 12: Minimální požadované rozlišení fotoaparátu Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

1 Mpx

3

2,0

2,0

2,0

3 Mpx

14

9,2

9,2

11,1

5 Mpx

48

31,4

31,4

42,5

8 Mpx

72

47,1

47,1

89,5

10 Mpx

16

10,5

10,5

100,0

153

100,0

100,0

Valid

Total

2.4.2.3 Vliv chytrých telefonů na vnímání image a bohatství Chytré telefony jsou relativně dražší výrobky, které využívá téměř celá společnost. Mnoho marketingových strategií jejich výrobců je založeno na spojování těchto výrobků s image jednotlivce, které také souvisí s vnímáním bohatství jednotlivce okolím. Ve vnímání chytrých telefonů jsou rozdíly, které rozebírá a analyzuje následující část této práce. Z Tabulky 13 vyplývá, že kumulativně 54,9 % respondentů souhlasí, že chytrý telefon je součástí image jednotlivce. Neutrální postoj k této problematice zaujímá 27,5 % respondentů. Je tedy zřejmé, že chytrý telefon je často opravdu s image lidí spojován. 47

Tabulka 13: Spojitost vnímání image a telefonu – Souhlasíte, že chytrý telefon je součástí image jednotlivce? Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Strongly agree

18

11,8

11,8

11,8

Agree

66

43,1

43,1

54,9

Neutral

42

27,5

27,5

82,4

Disagree

19

12,4

12,4

94,8

8

5,2

5,2

100,0

153

100,0

100,0

Valid Strongly disagree Total

Jak zobrazuje Tabulka 14, již méně lidí souhlasí s tvrzením, že chytrý telefon reprezentuje bohatství jednotlivce. Takovýchto respondentů bylo kumulativně 35,3 %. Tabulka 14: Spojitost vnímání bohatství a telefonu – Souhlasíte, že chytrý telefon reprezentuje bohatství? Frequency Strongly agree

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

5

3,3

3,3

3,3

Agree

49

32,0

32,0

35,3

Neutral

51

33,3

33,3

68,6

Disagree

36

23,5

23,5

92,2

Strongly disagree

12

7,8

7,8

100,0

153

100,0

100,0

Valid

Total

Dle Tabulky 15 je také zřejmé, že většina respondentů vnímá chytrý telefon jako nezbytný ke svému studiu či práci. Tabulka 15: Vnímání potřeby telefonu – Souhlasíte, že chytrý telefon je nutný ke studiu/práci? Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Strongly agree

37

24,2

24,2

24,2

Agree

61

39,9

39,9

64,1

Neutral

30

19,6

19,6

83,7

Disagree

20

13,1

13,1

96,7

5

3,3

3,3

100,0

153

100,0

100,0

Valid Strongly disagree Total

2.4.2.4 Využívání chytrých telefonů Tato podkapitola se zabývá analýzou reálného využívání chytrých telefonů, otázky vztahující se k této části se tedy neptaly na preference nebo názorové postoje, nýbrž na fakta. Ze 153 respondentů vlastní chytrý telefon 143 z nich což odpovídá 93,5 %. Díky logickému větvení dotazníku mohli následující otázky této podkapitoly 48

zodpovídat pouze respondenti, kteří chytrý telefon vlastní. Výběr je tedy v této podkapitole zúžen na 143 respondentů. Tabulka 16: Vlastnictví chytrého telefonu Frequency

Valid

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Yes

143

93,5

93,5

93,5

No

10

6,5

6,5

100,0

153

100,0

100,0

Total

Dle Tabulky 17 je nejvyužívanější značkou chytrých telefonů ve výše definované skupině respondentů Apple, dále pak Samsung, HTC a Nokia. Apple iPhone využívá 35 % respondentů, Samsung pak přibližně pětina. Tabulka 17: Používání konkrétních značek chytrých telefonů Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Apple

50

32,7

35,0

35,0

Samsung

30

19,6

21,0

55,9

HTC

17

11,1

11,9

67,8

Nokia

13

8,5

9,1

76,9

Sony

12

7,8

8,4

85,3

Huawei

6

3,9

4,2

89,5

LG

5

3,3

3,5

93,0

BlackBerry

4

2,6

2,8

95,8

Other

4

2,6

2,8

98,6

Acer

1

,7

,7

99,3

Lenovo

1

,7

,7

100,0

143

93,5

100,0

10

6,5

153

100,0

Valid

Total Missing Total

System

Přestože nejvyužívanější značkou chytrých telefonů u respondentů je Apple, nedá se to samé tvrdit o operačních systémech pro chytré telefony. Operační systém Android pro své výrobky využívá více výrobců a tak je tento operační systém od společnosti Google využíván více než polovinou všech uživatelů chytrých telefonů z řad respondentů. Systém Symbian, který z hlediska preferencí dopadl nejhůře, však využívá více respondentů než operační systémy pro chytré telefony od společnosti Microsoft (Windows Phone 7, 8). Dva nejúspěšnější operační systémy využívá kumulativně přibližně 90 % respondentů. Data zobrazuje Tabulka 18 níže. 49

Tabulka 18: Používání konkrétních operačních systémů Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Android

77

50,3

53,8

53,8

Apple IOS

51

33,3

35,7

89,5

Symbian

5

3,3

3,5

93,0

BlackBerry

4

2,6

2,8

95,8

Windows Phone 7

2

1,3

1,4

97,2

Windows Phone 8

2

1,3

1,4

98,6

Other

2

1,3

1,4

100,0

Total

143

93,5

100,0

10

6,5

153

100,0

Valid

Missing

System

Total

2.4.2.5 Využívání internetu a sociálních sítí na chytrých telefonech Internet a sociální sítě jsou fenoménem dnešní doby. Informační a komunikační technologie jsou stále velice rychle se rozvíjející oblastí. Velký význam využívání internetu i sociálních sítí přes chytré telefony, jako koncová zařízení, dokládají následující výsledky analýzy. Dle Tabulky 19 využívá internet na svých chytrých telefonech 99,3 % respondentů. Tabulka 19: Využívání internetu na chytrých telefonech Frequency Yes Valid

No Total

Missing

System

Total

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

142

92,8

99,3

99,3

1

,7

,7

100,0

143

93,5

100,0

10

6,5

153

100,0

Podobné zjištění znázorňuje i Tabulka 20 v rámci využívání sociálních sítí. 93,7 % respondentů využívá na svých chytrých telefonech sociální sítě ke komunikaci se svými blízkými a přáteli.

50

Tabulka 20: Využívání sociálních sítí na chytrých telefonech Frequency Yes Valid

Missing

Cumulative Percent

87,6

93,7

93,7

9

5,9

6,3

100,0

143

93,5

100,0

10

6,5

153

100,0

System

Total

Valid Percent

134

No Total

Percent

Další zjištění, které jen potvrzuje fenomén dnešní doby a důležitost sociálních sítí pro dnešní mladou generaci studentů, je zjištěná frekvence využívání těchto sítí. Tabulka 21 zobrazuje, že 87,4 % respondentů je v kontaktu se sociální sítí přes chytrý telefon alespoň jednou denně. Více než pětina respondentů tvrdí, že jsou k sociální síti připojeni „online“ 24 hodin denně. Tabulka 21: Frekvence využívání sociálních sítí na chytrém telefonu Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

Online 24 hours a day

31

20,3

21,7

21,7

Several times a day

83

54,2

58,0

79,7

Once a day

11

7,2

7,7

87,4

Several times a week

8

5,2

5,6

93,0

Once a week

4

2,6

2,8

95,8

Several times a month

1

,7

,7

96,5

Once a month

1

,7

,7

97,2

Never

4

2,6

2,8

100,0

143

93,5

100,0

10

6,5

153

100,0

Total Missing

System

Total

2.4.3 Pokročilá analýza získaných dat V této podkapitole jsou uvedeny příklady využití analýzy rozptylu (ANOVA) a regresních modelů. V druhé části jsou pak testovány dříve již stanovené hypotézy a je zde rozhodnuto o jejich zamítnutí a přijetí alternativní hypotézy nebo o jejich nezamítnutí.

2.4.3.1 Analýza rozptylu Tabulka 22 částečně již naznačuje výsledky ve vztahu ke dvěma ze stanovených hypotéz, avšak jejich testy budou provedeny až dále v této práci. Tato tabulka 51

znázorňuje výsledky provedené analýzy rozptylu pro důležitost charakteristiky barvy a míru vyžadování předního fotoaparátu mezi výběrem žen a výběrem mužů z řad respondentů. Z hlediska rozdílnosti důležitosti barvy mezi ženami a muži je meziskupinový rozptyl relativně malý v poměru k vnitroskupinovému rozptylu a hladina pravděpodobnosti (významnosti) chybného zamítnutí nulové hypotézy je příliš vysoká (konkrétně 0,406). Na hladině významnosti 0,05 tedy nemůžeme nulovou hypotézu o shodnosti těchto dvou skupin zamítnout. Důležitost barvy chytrého telefonu se tedy pro muže a ženy s největší pravděpodobností neliší. Tento závěr bude prověřen testem o středních hodnotách dvou nezávislých výběrů dále. Naopak z Tabulky 22 vyplývá, že míra požadavku po předním fotoaparátu se mezi muži a ženami významně liší. Poměr meziskupinového k vnitroskupinovému rozptylu již není tak velký jako v předchozím případě a pravděpodobnost chyby 1. řádu je pouze 0,046, což nám při hladině významnosti alfa 0,05 umožňuje tuto nulovou hypotézu o shodnosti zamítnout. Míra požadavku po předním fotoaparátu se ze zřejmých důvodů mezi muži a ženami s největší pravděpodobností liší. Toto tvrzení bude také znovu prověřeno níže. Tabulka 22: Analýza rozptylu (ANOVA) - muži a ženy Sum of Squares Between Groups Colour

Mean Square

1,982

1

1,982

Within Groups

430,697

151

2,852

Total

432,680

152

,948

1

,948

Within Groups

35,522

151

,235

Total

36,471

152

Between Groups Front Camera

df

F

Sig.

,695

,406

4,031

,046

Na stejném principu lze tvrdit, že existuje statisticky významná závislost mezi mírou využívání chytrých telefonů k zábavě (poslech hudby, sledování filmů, hraní her) nebo využíváním sociálních sítí a věkovou kategorií. Hypotézy o nezávislosti lze na základě následujících Tabulek 23, 24 a 25 zamítnout. Je tak možné přijmout hypotézu alternativní, která tvrdí, že závislost těchto činností na věkové kategorii existuje. Dle Tabulky 24 („1“ – nejvíce upřednostňovaná činnost, „5“ – nejméně upřednostňovaná činnost) je zábava na chytrém telefonu upřednostňována spíše nejmladší věkovou kategorií do osmnácti let, zatímco dle Tabulky 25 jsou sociální sítě na chytrém telefonu upřednostňovány spíše věkovými kategoriemi „18-24“ a „25-34“ let. 52

Tabulka 23: Analýza rozptylu (ANOVA) - věkové kategorie Sum of Squares Between Groups

df

Mean Square

19,472

4

4,868

Within Groups

255,772

138

1,853

Total

275,245

142

15,058

4

3,764

Within Groups

205,571

138

1,490

Total

220,629

142

F

Sig.

2,627

,037

2,527

,043

Entertainment (music, movies, games, etc ) Between Groups Social networking (chat, etc.)

Tabulka 24: Vztah mezi věkem a využíváním telefonu k zábavě What is your age? under 18

18-24

25-34

Total 35-54

55+

1

3

8

1

0

1

13

2

7

17

3

0

0

27

3

4

19

1

0

0

24

4

3

21

1

0

0

25

5

4

43

6

1

0

54

21

108

12

1

1

143

Entertainment (music, movies, games, etc.)

Total

Tabulka 25: Vztah mezi věkem a využíváním sociálních sítí na chytrém telefonu What is your age? under 18

18-24

25-34

Total 35-54

55+

1

1

12

1

1

0

15

2

3

29

1

0

0

33

Social networking (chat, etc.) 3

5

23

1

0

0

29

4

8

29

7

0

0

44

5

4

15

2

0

1

22

21

108

12

1

1

143

Total

2.4.3.2 Regresní modely a korelace Přestože je běžné pro regresi diskrétních veličin závislých proměnných (diskriminační analýza) používat Pearsonovu lineární diskriminační analýzu, je zde zohledněna určitá aproximace. Následující Tabulka 26 je příkladem dvou odlišných regresních modelů aplikovaných na stejná data. Jak je zmíněno výše, lze s velice dobrou statistickou významností aproximovat závislost mezi důležitostí značky pro respondenta jako nezávislou proměnou a preferencí značky Apple pro respondenta jako závislou proměnnou. Preference značky Apple se logicky s klesající důležitostí charakteristiky značky pro respondenta snižuje. S vysokou statistickou významností jsou v Tabulce 53

26 uvedeny dva modely, konkrétně regresní model lineární a exponenciální. Konkrétně v lineárním modelu se při snížení důležitosti značky pro respondenta o jednotku sníží preference značky Apple o 0,523. Tabulka 26: Regresní modely - závislost preference značky Apple na důležitosti značky pro respondenta Equation Linear R Square

,226

,222

44,017

43,016

df1

1

1

df2

151

151

Sig.

,000

,000

1,022

1,160

,523

,180

F Model Summary

Exponential

Constant Parameter Estimates b1 The independent variable is Brand Dependent Variable: Apple

Odhad křivek těchto dvou regresních modelů je znázorněn v Grafu 3 níže. Graf 3: Zobrazení regresních modelů

Stejnou, avšak nikoliv explicitně parametry vyjádřenu závislost těchto dvou proměnných znázorňuje Tabulka 27 s výsledky korelace. Korelace mezi těmito proměnnými je statisticky významná na úrovni alfa 0,01.

54

Tabulka 27: Korelace mezi preferencí značky Apple a důležitostí značky pro respondenta Apple

Brand

Pearson Correlation Apple

1

Sig. (2-tailed)

,000

N Pearson Correlation Brand

,475**

153

153

**

1

,475

Sig. (2-tailed)

,000

N

153

153

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

2.4.3.3 Statistické testy hypotéz Následující podkapitola se zabývá testováním stanovených hypotéz pomocí testů o dvou středních hodnotách z nezávislých výběrů. Hladina významnosti pro tyto testy je stanovena na úrovni alfa 0,05. Tato hladina odpovídá 5% pravděpodobnosti chybného zamítnutí hypotézy, která je pravdivá. 

H0: Čínští studenti nepreferují svou značku chytrých telefonů ZTE více než čeští studenti H1: Čínští studenti preferují svou značku chytrých telefonů ZTE více než čeští studenti

Tabulka 28 znázorňuje, že čínští studenti hodnotí svou značku ZTE lépe než čeští studenti, konkrétně průměrná hodnota 4,58 oproti 5,74. Dle Tabulky 29 o testu středních hodnot je zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky významná. Hypotézu H0 tak lze zamítnout a přijmout alternativní hypotézu H1. Tabulka 28: Rozdílné hodnocení značky ZTE v ČR a Číně ZTE What is your nationality? China N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Czech Republic 45

73

4,58

5,74

1,913

1,772

,285

,207

55

Tabulka 29: Test rozdílnosti v hodnocení značky ZTE v ČR a Číně (nezávislé výběry) ZTE Equal variances

Equal variances

assumed

not assumed

t

t-test for Equality of Means

-3,356

-3,296

df

116

87,843

Sig. (2-tailed)

,001

,001

-1,162

-1,162

,346

,353

-1,848

-1,863

-,476

-,461

Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Lower Difference



Upper

H0: Vnímání ceny jako základní charakteristiky se mezi českými a čínskými studenty neliší H1: Vnímání ceny jako základní charakteristiky se mezi českými a čínskými studenty liší

Tabulka 30 znázorňuje, že čínští studenti vnímají důležitost ceny méně než čeští studenti, konkrétně průměrná hodnota 3,38 oproti 2,52. Dle Tabulky 31 o testu středních hodnot je zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky významná. Hypotézu H0 tak lze zamítnout a přijmout alternativní hypotézu H1. Tabulka 30: Rozdílnost v důležitosti ceny v ČR a Číně Price (money) What is your nationality? China N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Czech Republic 45

73

3,38

2,52

2,269

1,482

,338

,174

56

Tabulka 31: Test rozdílnosti důležitosti ceny v ČR a Číně (nezávislé výběry) Price (money) Equal variances

Equal variances

assumed

not assumed

t

t-test for Equality of Means

2,483

2,255

df

116

67,346

Sig. (2-tailed)

,014

,027

Mean Difference

,857

,857

Std. Error Difference

,345

,380

95% Confidence Interval of the Lower

,174

,098

1,541

1,616

Difference



Upper

H0: Preference operačního systému Android od firmy Google se mezi českými a čínskými studenty neliší H1: Preference operačního systému Android od firmy Google se mezi českými a čínskými studenty liší

Tabulka 32 znázorňuje, že čínští studenti preferují operační systém Android méně než čeští studenti, konkrétně průměrná hodnota 2,11 oproti 1,66. Dle Tabulky 33 o testu středních hodnot je zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky významná. Hypotézu H0 tak lze zamítnout a přijmout alternativní hypotézu H1. Tento fakt je zapříčiněn hlavně nevýhodným postavením společnosti Google, vývojáře systému Android, v Číně způsobeným politickými důvody. Tabulka 32: Rozdílnost v preferenci OS Android v ČR a Číně Android What is your nationality? China N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Czech Republic 45

73

2,11

1,66

1,005

,901

,150

,105

57

Tabulka 33: Test rozdílnosti preference OS Android v ČR a Číně (nezávislé výběry) Android Equal variances

Equal variances

assumed

not assumed

t

t-test for Equality of Means



2,541

2,476

df

116

85,556

Sig. (2-tailed)

,012

,015

Mean Difference

,454

,454

Std. Error Difference

,178

,183

95% Confidence Interval of the Lower

,100

,089

Difference

,807

,818

Upper

H0: Vnímání důležitosti ceny se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti ceny se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů liší

Tabulka 34 znázorňuje, že uživatelé operačního systému Apple IOS z řad respondentů vnímají důležitost ceny jako méně podstatnou oproti uživatelům systému Android, konkrétně průměrná hodnota 3,53 oproti 2,52. Dle Tabulky 35 o testu středních hodnot je zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky významná. Hypotézu H0 tak lze zamítnout a přijmout alternativní hypotézu H1. Uživatelé operačního systému Apple IOS z řad respondentů, tedy vlastníci chytrých telefonů od společnosti Apple, jsou logicky méně citliví na cenu oproti uživatelům systému Android z řad respondentů, jelikož výrobky Apple jsou obecně relativně drahé. Tabulka 34: Rozdílnost vnímání ceny uživatelů IOS a Android Price (money) Which operating system do you have in your smart phone? Apple IOS N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Android 51

77

3,53

2,52

1,880

1,789

,263

,204

58

Tabulka 35: Test rozdílnosti vnímání ceny uživatelů IOS a Android (nezávislé výběry) Price (money) Equal variances

Equal variances

assumed

not assumed

t

t-test for Equality of Means

3,064

3,033

df

126

103,475

Sig. (2-tailed)

,003

,003

1,010

1,010

Std. Error Difference

,330

,333

95% Confidence Interval of the Lower

,358

,350

1,662

1,670

Mean Difference

Difference



Upper

H0: Vnímání důležitosti značky a designu se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti značky a designu se mezi uživateli Apple IOS a OS Android v rámci skupiny univerzitních studentů liší

Tabulka 36 znázorňuje, že respondenti využívající operační systém Apple IOS vnímají důležitost značky a designu jako lehce více podstatnou oproti respondentům využívajícím systém Android, konkrétně viz průměrné hodnoty v Tabulce 36. Dle Tabulky 37 o testu středních hodnot je však zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky nevýznamná. Hypotézu H0 tak nelze zamítnout. Nepřijímáme tedy ani alternativní hypotézu H1. Nelze tedy tvrdit, že by se vnímání důležitosti značky a designu mezi uživateli výše zmíněných dvou operačních systémů nějak významně lišilo. Tabulka 36: Rozdílnost vnímání značky a designu uživateli Apple IOS a Android Brand

Design

Which operating system do you have in

Which operating system do you have in

your smart phone?

your smart phone?

Apple IOS N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Android

Apple IOS

Android

51

77

51

77

3,02

3,40

2,57

2,71

1,794

1,962

1,889

1,856

,251

,224

,265

,211

59

Tabulka 37: Test rozdílnosti vnímání značky a designu uživateli Apple IOS a Android (nezávislé výběry) Brand

Design

Equal

Equal

Equal

Equal

variances

variances

variances

variances

assumed

not

assumed

not

assumed t

assumed

-1,118

-1,139

-,432

-,430

df

126

113,651

126

105,866

Sig. (2-tailed)

,266

,257

,667

,668

-,383

-,383

-,146

-,146

,343

,336

,337

,339

Lower

-1,061

-1,049

-,813

-,817

Upper

,295

,283

,522

,526

t-test for Equality of

Mean Difference

Means

Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference



H0: Vnímání důležitosti designu a barvy se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Vnímání důležitosti designu a barvy se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů liší

Tabulka 38 znázorňuje, že respondentky (ženy) vnímají důležitost designu a barvy chytrého telefonu jako lehce více podstatnou oproti respondentům (mužům), konkrétně viz průměrné hodnoty v Tabulce 38. Dle Tabulky 39 o testu středních hodnot je však zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky nevýznamná. Hypotézu H0 tak nelze zamítnout. Nepřijímáme tedy ani alternativní hypotézu H1. Nelze tedy tvrdit, že by se vnímání důležitosti designu a barvy chytrého telefonu mezi muži a ženami z řad respondentů nějak významně lišilo. Tabulka 38: Rozdílnost ve vnímání důležitosti designu a barvy mezi muži a ženami Design

Colour

What is your gender?

What is your gender?

Male N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Female

Male

Female

94

59

94

59

2,61

2,53

3,69

3,46

1,885

1,765

1,698

1,675

,194

,230

,175

,218

60

Tabulka 39: Test rozdílnosti ve vnímání důležitosti designu a barvy mezi muži a ženami (nezávislé výběry) Design

Colour

Equal

Equal

Equal

Equal

variances

variances

variances

variances

assumed

not

assumed

not

assumed

assumed

t

,265

,269

,834

,836

df

151

129,399

151

124,627

Sig. (2-tailed)

,791

,788

,406

,405

t-test for Equality of

Mean Difference

,081

,081

,234

,234

Means

Std. Error Difference

,306

,301

,281

,280

Lower

-,523

-,515

-,320

-,320

Upper

,685

,676

,788

,787

95% Confidence Interval of the Difference



H0: Míra požadavků na přední fotoaparát se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů neliší H1: Míra požadavků na přední fotoaparát se mezi ženami a muži v rámci skupiny univerzitních studentů liší

Tabulka 40 znázorňuje, že ženy vyžadují přední fotoaparát mnohem více než muži, konkrétně průměrná hodnota 0,49 (49 %) oproti 0,33 (33 %). Dle Tabulky 41 o testu středních hodnot je zřejmé, že jejich rozdílnost je statisticky významná. Hypotézu H0 tak lze zamítnout a přijmout alternativní hypotézu H1. Přední fotoaparát je druhá snímací čočka po čočce hlavního fotoaparátu, která je orientovaná ve směru displeje telefonu. Tento přední fotoaparát umožňuje snímat obličej a zároveň hledět do displeje, tato funkce je vhodná například pro videohovory. Ženy tento prvek telefonu vyžadují pravděpodobně z důvodu, že spolehlivě nahrazuje zrcátko. Tabulka 40: Rozdílnost ve vnímání důležitosti přední kamery mezi muži a ženami Front Camera What is your gender? Male

Female

N

94

59

Mean

,33

,49

Std. Deviation

,473

,504

Std. Error Mean

,049

,066

61

Tabulka 41: Test rozdílnosti ve vnímání důležitosti přední kamery mezi muži a ženami (nezávislé výběry) Front Camera

t

t-test for Equality of Means

Equal variances

Equal variances

assumed

not assumed

-2,008

-1,978

df

151

117,358

Sig. (2-tailed)

,046

,050

-,162

-,162

,081

,082

95% Confidence Interval of the Lower

-,321

-,324

Difference

-,003

,000

Mean Difference Std. Error Difference

Upper

62

Závěr Jak

tedy

vyplývá

z teoreticko-metodologické

části

této

bakalářské

práce,

marketingový výzkum je velice komplexní činnost, která vyžaduje rozsáhlý objem znalostí, avšak pro rozhodování managementu organizace hraje zásadní a nezastupitelnou roli. V této části bylo popsáno začlenění marketingového výzkumu do procesu marketingového řízení, jako výchozí činnost poskytující cenná data pro následné plánování, realizaci a kontrolu. Dále byl popsán základní obecný proces marketingového výzkumu a metody, které lze v rámci marketingového výzkumu využít. V návaznosti na cíle byla také popsána problematika mezinárodního marketingového výzkumu a etiky v marketingovém výzkumu, která se vztahuje k provedenému elektronickému dotazníkovému šetření v České republice a Číně. V rámci teoreticko-metodologické části byly tedy cíle naplněny. Z hlediska analytické části bylo úspěšně provedeno mezinárodní elektronické dotazníkové šetření pomocí speciální webové platformy SurveyGizmo.com, kterého se zúčastnilo 153 respondentů hlavně z České republiky a Číny, konkrétně tvořili majoritu studenti univerzit v Praze a Pekingu. Sebraná data o spotřebitelských preferencích respondentů na trhu chytrých telefonů a jejich názorových postojích byla analyzována v softwaru IBM SPSS s využitím základního i pokročilého statistického aparátu. Z hlediska naplnění cíle analytické části této práce stanoveného v úvodu přinesla analýza dat v souhrnu následující výsledky. Na základě volně dostupných sekundárních dat lze konstatovat, že trh chytrých telefonů je značně turbulentní a probíhají na něm rychlé a výrazné změny technologií a tržních podílů jednotlivých výrobců ve velmi krátkých časových intervalech. Pravděpodobně nejvýraznějším příkladem může být zvrat ve využívání konkrétních operačních systémů pro chytré telefony, kdy během tří let systém Symbian téměř zanikl a systém Android ovládl přibližně tři čtvrtiny trhu. V rámci analýzy primárních dat získaných pomocí elektronického dotazníku lze tuto tržní převahu systému Android potvrdit. Přesto však stále zůstává nejpoužívanějším chytrým telefonem respondentů z řad studentů Apple iPhone. Nejpreferovanějším chytrým telefonem mezi respondenty je však už Samsung, lze tedy očekávat další zvyšování tržního podílu společnosti Samsung do budoucna. Mezi nejdůležitější 63

charakteristiky chytrého telefonu z pohledu respondentů patří právě operační systém, dále pak také design, cena nebo výdrž baterie. Právě tyto charakteristiky se projevily z hlediska strategie výrobců v minulosti jako ty nejvíce zásadní, které rozhodovaly o úspěchu či neúspěchu. Naopak jako nejméně důležitá charakteristika je vnímána barva. Dále se pak také potvrdila strategie výrobců spojovat chytré telefony v rámci propagace a reklamy s image osobnosti jednotlivce. Dle získaných dat opravdu většina respondentů vnímá chytrý telefon jako součást image, část z nich chytrý telefon dokonce považuje za znak bohatství jednotlivce. Dále se respondenti shodují, že chytrý telefon je dnes nezbytnou pomůckou v jejich studiu či práci. Dotazníková data také potvrzují fenomén dnešní doby a to extrémní intenzitu využívání sociálních sítí mezi mladými lidmi. K sociálním sítím přes chytré telefony se připojuje přes 93 % respondentů a činí tak ve valné většině minimálně jednou denně, avšak podstatná část je připojena dokonce 24 hodin denně. Z hlediska testování hypotéz lze tvrdit, že čínští studenti preferují čínskou značku chytrých telefonů ZTE významně více než ty čeští a naopak méně preferují operační systém Android od společnosti Google, což je pravděpodobně způsobeno nevýhodným politickým postavením této společnosti v Číně. Dále pak je zajímavé zjištění, že čeští studenti vnímají důležitost ceny jako více podstatnou než čínští studenti. Jsou tedy na cenu více citliví. Z hlediska odlišností mezi respondenty užívajícími operační systém Android a operační systém Apple lze konstatovat, že uživatelé Apple jsou méně citliví na cenu, což je z hlediska relativně dražších výrobků Apple také logické. Naopak se nepotvrdilo, že by tyto dvě skupiny vykazovaly jakékoliv podstatné rozdíly z hlediska vnímání důležitosti značky nebo designu. V neposlední řadě se na základě rozdílu ve vnímání důležitosti barvy chytrého telefonu a jeho designu mezi mužskými a ženskými respondenty nepotvrdila statisticky významná odlišnost. Toto však nelze tvrdit o prvku předního fotoaparátu chytrého telefonu, který je ženami vyžadován mnohem více. Uskutečněné dotazníkové šetření a následná analýza dat tedy přinesla fakta, která se víceméně shodují s daty sekundárními. Základní cíl analytické části této práce, tedy zanalyzovat spotřební preference a postoje předem nadefinovaného segmentu respondentů z hlediska chytrých telefonů a otestovat hypotézy, byl naplněn. 64

Literatura a zdroje Knižní: EASWARAN, Sunanda a SINGH, Sharmila J. Marketing research: concepts, practices, and cases. Oxford: Oxford University Press, 2006. x, 605 s. ISBN 0-19567696-3. FORET, Miroslav a STÁVKOVÁ, Jana. Marketingový výzkum: jak poznávat své zákazníky. Praha: Grada, 2003. 159 s. Manažer. ISBN 80-247-0385-8. CHISNALL, Peter Michael. The Essence of marketing research. New York: Prentice Hall, 1991. viii, 211 s. The Essence of management series. ISBN 0-13-284829-5. KINNEAR, Thomas C. a TAYLOR, James R. Marketing research: an applied approach. 4th ed. New York: McGraw-Hill, 1991. 856 s. ISBN 0-07-034757-3. KOTLER, Philip a ARMSTRONG, Gary. Marketing: an introduction. 4th ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall International, 1997. xxix, 585, [109] s. ISBN 0-13263120-2. KOTLER, Philip a KELLER, Kevin Lane. Marketing management. 1. vyd. Praha: Grada, 2007. 778 s. ISBN 978-80-247-1359-5. KUMAR, V. International marketing research. Upper Saddle River: Prentice-Hall, ©2000. xxx, 448 s. ISBN 0-13-045386-2. MALHOTRA, Naresh K. Marketing research: an applied orientation. London: Prentice-Hall International, 1993. xxxv, 857 s. ISBN 0-13-009986-4. MALÝ, Václav. Marketingový výzkum: teorie a praxe. Vyd. 2. Praha: Oeconomica, 2008. 181 s. ISBN 978-80-245-1326-3. ZBOŘIL, Kamil. Marketingový výzkum: metodologie a aplikace. 2. vyd. Praha: Oeconomica, 2003. 171 s. ISBN 80-245-0615-7. Internetové: China to overtake US this year as world's biggest smartphone market: report. NBC. NBC News Technology [online]. 2012 [cit. 2013-05-24]. Dostupné z: http://www.nbcnews.com/technology/china-overtake-us-year-worlds-biggestsmartphone-market-report-972675 Definition of Marketing. In: American Marketing Association [online]. 2007 [cit. 2013-05-05]. Dostupné z: 65

http://www.marketingpower.com/AboutAMA/Pages/DefinitionofMarketing.aspx?sq= marketing+definition Definition of Marketing. In: American Marketing Association [online]. 2004 [cit. 2013-05-05]. Dostupné z: http://www.marketingpower.com/AboutAMA/Pages/DefinitionofMarketing.aspx?sq= marketing+definition Gartner Says Asia/Pacific Led Worldwide Mobile Phone Sales to Growth in First Quarter of 2013. GARTNER. Newsroom [online]. 2013 [cit. 2013-05-24]. Dostupné z: http://www.gartner.com/newsroom/id/2482816 ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research. In: ICC/ESOMAR International Code on Market and Social Research [online]. Amsterdam, 2008 [cit. 2013-05-05]. Dostupné z: http://www.esomar.org/uploads/public/knowledge-andstandards/codes-and-guidelines/ICCESOMAR_Code_English_.pdf Marketing Research Society Code of Conduct. In: Marketing Research Society Code of Conduct [online]. London, 2010 [cit. 2013-05-05]. Dostupné z: http://www.mrs.org.uk/pdf/code_of_conduct.pdf Smartphones Account for Half of all Mobile Phones, Dominate New Phone Purchases in the US. NIELSEN. Newswire [online]. 2012 [cit. 2013-05-24]. Dostupné z: http://www.nielsen.com/us/en/newswire/2012/smartphones-account-for-half-of-allmobile-phones-dominate-new-phone-purchases-in-the-us.html This Data From China Shows Why Apple Is Now Getting Its Butt Kicked In The Smartphone Market Read more: http://www.businessinsider.com/china-smartphonemarket-low-price-phones-2012-11#ixzz2UXK4VBUH. Business Insider [online]. 2012 [cit. 2013-05-24]. Dostupné z: http://www.businessinsider.com/chinasmartphone-market-low-price-phones-2012-11

66

Příloha Smart Phone Survey Hi! My name is Tomas Kalenda. I am currently a student at the University of Economics in Prague, Czech Republic. I would be very grateful if you would help me to finish my bachelor thesis by filling up this short survey in terms of smart phones. It will take you only few minutes! Thank you very much in advance! If you are interested in survey results, do not hesitate to contact me via my email [email protected]

Brand Awareness 1) Please, write down respectively five smart phone brands (producers) according to your preference. (Rank them from the First - the most favourite one - to the Fifth one)* First:: _________________________ Second:: _________________________ Third:: _________________________ Fourth:: _________________________ Fifth:: _________________________

Smartphone Preference 2) Please, choose how important is each smart phone feature for you. (1 - very important, 7- not important at all)* 1 2 3 4 5 6 7 Brand Design Colour Operating System Camera Resolution Screen Size 67

Screen Resolution Memory Hardware Performance Battery Endurance Price (money) 3) Please, choose how do you prefer these smart phone brands. (1 - very preferred, 7 not preferred at all)* 1 2 3 4 5 6 7 Apple BlackBerry HTC Huawei LG Nokia Samsung Sony ZTE

4) Please, rank these smart phone operating systems according to your preference from the most preferable for you (1) to the least preferable one (5).* _______Apple IOS _______Android _______BlackBerry _______Symbian _______Windows Phone

68

5) If you would like to buy a new smart phone now, what features are absolutely necessary for you? Please, tick only features that you would never buy a new smart phone without.* [ ] WIFI [ ] 3G [ ] BlueTooth [ ] GPS [ ] Dual SIM [ ] FM Radio [ ] Front Camera [ ] Calendar + Alarm [ ] Touch Screen [ ] Music Player [ ] HD Video [ ] Camera Flash [ ] Jack (3.5 mm) [ ] HDMI micro [ ] USB micro 6) If you would like to buy a new smart phone now, what would you consider as minimal memory?* ( ) 3 GB ( ) 5 GB ( ) 8 GB ( ) 10 GB ( ) 16 GB ( ) 32 GB ( ) 64 GB 7) If you would like to buy a new smart phone now, what would you consider as optimal screen size? (1 inch = 2.54 cm)* ( ) 2.5" (inches) ( ) 3.5" (iPhone 4) ( ) 4" (iPhone 5) ( ) 4.2" 69

( ) 4.5" ( ) 4.8" (Samsung Galaxy SIII) ( ) 5" (Samsung Galaxy S4) ( ) 5.5" (inches) 8) If you would like to buy a new smart phone now, what would you consider as minimal camera resolution?* ( ) 1 Mpx ( ) 3 Mpx ( ) 5 Mpx ( ) 8 Mpx ( ) 10 Mpx

Smartphone Opinion 9) Do you agree that smart phone represents part of personal image?* ( ) Strongly disagree ( ) Disagree ( ) Neutral ( ) Agree ( ) Strongly agree 10) Do you agree that smart phone represents wealth of individual person?* ( ) Strongly disagree ( ) Disagree ( ) Neutral ( ) Agree ( ) Strongly agree 11) Do you agree that smart phone is necessary device in student/work life?* ( ) Strongly disagree ( ) Disagree ( ) Neutral ( ) Agree 70

( ) Strongly agree 12) Do you use or own a smart phone?* ( ) Yes ( ) No

Own smart phone 13) Which brand of smart phone do you use?* ( ) Acer ( ) Alcatel ( ) Apple ( ) Asus ( ) BlackBerry ( ) Caterpillar ( ) Coolpad ( ) Emgeton ( ) Evolve ( ) Gigabyte ( ) Goclever ( ) Goinee ( ) HTC ( ) Huawei ( ) Lenovo ( ) LG ( ) Motorola ( ) Myphone ( ) Nokia ( ) Prestigio ( ) Samsung ( ) Sony ( ) Verzo ( ) Xolo ( ) Xtreamer 71

( ) ZTE ( ) Other 14) Which operating system do you have in your smart phone?* ( ) Apple IOS ( ) Android ( ) BlackBerry ( ) Bada ( ) Symbian ( ) Windows Phone 7 ( ) Windows Phone 8 ( ) Other 15) What do you use your smart phone for? Please, rank from the most important activities (1) to the least important one (5).* _______Common Communication (calls, messages) _______Entertainment (music, movies, games, etc.) _______Study/Work purposes (pdf, calendar, etc.) _______Web browsing _______Social networking (chat, etc.) 16) Do you use internet connection (WiFi, 3G, etc.) while working with your smart phone?* ( ) Yes ( ) No 17) Do you use social network apps/sites on your smart phone to keep in touch with your friends?* ( ) Yes ( ) No 18) How often do you use web based social networks on your smart phone?* ( ) Online 24 hours a day ( ) Several times a day ( ) Once a day 72

( ) Several times a week ( ) Once a week ( ) Several times a month ( ) Once a month ( ) Never ( ) Other

Last Page 19) What is your gender?* ( ) Male ( ) Female 20) What is your age?* ( ) under 18 ( ) 18-24 ( ) 25-34 ( ) 35-54 ( ) 55+ 21) What is your nationality?* ____________________________ 22) Where do you currently reside?* ____________________________ 23) What is your current primary occupation* ( ) Student ( ) Employee ( ) Entrepreneur ( ) Other

Thank You! Thank you for taking my survey! Your responses are very important to me. 73

Tabulka 42: Pohlaví respondentů Frequency

Valid

Percent

Cumulative Percent

Male

94

61,4

61,4

Female

59

38,6

100,0

153

100,0

Total

74

75