RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA VŠEM 2012

Prezentace na téma: "RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA VŠEM 2012"— Transkript prezentace:

1 RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA ludvik.cichovsky@vsem.cz VŠEM 2012
Marketingový výzkum RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA VŠEM 2012

2 Literatura: Čichovský L. (2010): Marketingový
výzkum, VŠEM (vybrané kapitoly) Čichovský L. (2010): Prezentace „ Marketingový výzkum“ na (v celém rozsahu)

3 Struktura výuky: dvě výuková soustředění:
1.den (3 hodiny přednáška + řešení případových studií) 2 den (6 hodin přednáška +řešení případových studií + 1 hodina kulatý diskusní stůl ) Konzultace (dle dohody) Samostudium literatury

4 Ověření znalostí: - Zkušební test 20 otázek (volba z 5 možných odpovědí u každé otázky) - Vzor testu: 1/ v učebnici, 2/ pod anotací předmětu na - Státní zkouška z oborového základu marketing -Testové a odpovídací otázky

5 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
Kompetence pro efektivní rozhodovací proces Monitoring Reporting Benchmarking Controlling Jak se správně rozhodnout? Rozhodovací varianty Získání informací pro rozhodnutí Rozhodnutí Monitoring po rozhodnutí Pretest Korekce rozhodnutí Posttest efektivity rozhodnutí

6 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
2. Kompetence k řízení aktivit, činností a procesů s využitím „kauzální smyčky“ Důsledek Příčina Jev (situace) Následek Marketingový výzkum umí odhalit a identifikovat …..

7 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
3. Kompetence pracovat s primárními a sekundárními manažerskými a marketingovými informacemi a daty Monitorování situace Odhalení kauzální smyčky: příčina- jev, důsledek -následek Deskriptivní popis Sestavení koncepce Vyhodnocení Identifikace závislostí a souvislostí Práce s trendy

8 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
4.Získání marketingové schopnosti,dovednosti a kompetence v marketing managementu Stavová analýza jevu Stavový analýza prostředí Jak správně řídit marketing ? Práce s marketingovými dokumenty Sestavování a plánů a projektů Práce s výsledky marketingového výzkumu Efektivní marketingové řízení

9 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
5. Kompetenci hodnotit efektivitu a 3U (úspornost, účinnost a účelnost) marketingových investic a výstupů marketingových procesů Reklamy, Public Relation, Reputace, Propagace, Corporate image (identity) výrobkových medií, krizové komunikace, sponzoringu, lobbyngu, CRM a vztahů se subjekty a prostředími aj.

10 Co studiem marketingového výzkumu získáte?
6. Kompetenci podle ISO 9000 a sledovat kvalitu vyrobených produktů a služeb metrikou spokojenosti zákazníka uživatele a spotřebitele Spokojenost s kvalitou ?? Certifikát kvality podle ISO 9000 a 9001 Dotazování ve formátu marketingového výzkumu

11 BLOK č.1 Marketingová filosofie reflektuje a zohledňuje tvorbu hodnot
v prostředích

12 Marketingový výzkum -nástroj řízení Value managementu
Producenti hodnot jako součást globálních sítí tvorby hodnot ( Value) V globalizovaném konkurenčním prostředí působí subjekty: C, A, E, B, S, L, M existuje jejich výměna hodnot i komunikace typu nXmY (př.B2C,B2B aj.) existují mezi nimi vztahy typu XRM, XVRM, ITXVRM (př.CRM,CVRM,ITCVRM)

13 Změna filosofie marketingu
- Marketingová filosofie tvorby hodnot pro předem určené adresné trhy nahradila v roce 1992 koncepty: výrobní, výrobkové, distribuční, marketingové a marketingově sociální pro tvorbu a distribuci hodnot

14 Marketingový výzkum – nástroj řízení Value managementu
Marketingová filosofie jako metodologie řízení firmy s využitím marketingových a jiných nástrojů Prosperita Konkurenceschopnost Inovace Marketing Marketingová filosofie jako nástroj integrace producentů hodnot do osy prosperity:

15 Projektování -nástroj řízení Value managementu
Každá činnost firmy je projektována v režimu systému Log Frame (logických rámců), jsou stanoveny: záměry (controllingové vize), konkretizovány do cílů, strategii jejich dosažení, realizační procesy, podmínky jejich uskutečnění, pojmenována rizika a jejich ošetření. Projekt

16 Procesní pojetí marketingu
Proces (vstupy, transformace,výstupy) Každý proces je controllingově řízen:

17 Marketingové procesy Hlavní marketingové procesy:
Proces transakčního marketingu Proces relačního marketingu Proces inovačního a inovativního marketingu Proces marketingu konkurence a konkurenceschopnosti Proces marketingového výzkumu Proces marketing managementu Někdy proces marketingového controllingu

18 Řízení marketingových procesů
Řízení procesních zdrojů s využitím ekonomických nástrojů a IT technologií Řízení sumárního procesního výkonu a výstupů producenta s využitím controllingu Řízení optimalizace výkonnosti producenta pro majitele, zákazníky, zaměstnance … s využitím ekonomických nástrojů

19 Nástroje řízení Value managementu
Řízení prosperity producenta Řízení prvků osy prosperity (Marketing –inovace – konkurenceschopnost –vysoká prosperita Řízení cílů producenta s využitím marketingové filosofie tvorby hodnot a nástroje tedy marketingového výzkumu

20 Stavové analýzy (pozitioning) producenta hodnot
Na začátku jsou vždy stavové analýzy hodnotící pozici producenta v čase a prostoru, které realizuje marketingový útvar producenta (in hause) nebo outsourcingově auditorská nebo marketingová externí firma Teprve po realizaci stavových analýz, které ukáží : 1/ charakteristiku prostředí a 2/ současnou pozici (pozitioning) producenta hodnot v prostředí lze stanovovat cíle, plánovat a projektovat

21 Charakteristika prostředí, ve kterém se realizuje produkce hodnot
Marketingové nástroje mají systematicky v časoprostorových řezech identifikovat a pojmenovat charakteristiky prostředí, kde se realizuje produkce hodnot pro tržní adresnou spotřebu Prostředí vytváří: totiž rámec, limitní podmínky, predikuje své změny, určuje rizika a nabízí systémy jak je ošetřit při tvorbě hodnot

22 Poznatelnost produkčního prostředí
Poznatelnost prostředí umožňuje: a/ určit pozici producenta firmy (pozitioning) v prostředí v čase a prostoru b/ predikovat možnosti reakce producenta na vlivy prostředí při produkci hodnot c/ predikovat míru rizika, míru nejistoty a míru chybovosti producenta hodnot

23 Rozměr prostředí a marketingové prostředí
Globální prostředí EU ČR Kraj Region /Klastr Tuzemský obchod Město Lokalita producenta Zahraniční Vzdálené prostředí Tuzemské Marketingové prostředí Blízké prostředí

24 Vzdálené prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM
Vzdálené prostředí (ČR, EU, Globální) - demografické – De, (DeVRM) - ekologické/environmentální -En Porterovské - sociální -So pojetí - ekonomické/globálně konkurenční- Ca - legislativní -Ju - kulturní - Cu - vzdělanostní/výzkumné/inovační - In - informační - IT - zdroje a jejich disponobilita - Sou - transformace a změny ve vzdáleném prostředí -Cha

25 Blízké prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM
Zákazníci/kupující/uživatelé/spotřebitelé (C) Dodavatelé (S) zdrojů a energií Prostředníci (P) Prodejci a přímí distributoři (D) prostředí Veřejnost (PR) Konkurenční producenti (B)- komoditní, odvětvová a regionální konkurence Porterovo pojetí konkurenčních sil (C,D,B,substituenti, nová konkurence (X)VRM Např. CVRM

26 Blízké prostředí producenta hodnot a řízení vztahů – (X)VRM
Finanční instituce a dodavatelé finančních služeb (F) Informační technologie a informace (IT) Inovační centra a centra výzkumu (IC) Vzdělávací centra celoživotního vzdělávání podle Sorbonské deklarace - KM Marketingová informační centra (MR) Transformace a změny v blízkém prostředí (TCh) Pojetí roku 2008

27 Marketingové výstupy stavových analýz vzdáleného okolí
Marketingová studie STEEP (sociální, technologické, ekologické, ekonomické a politické prostředí) Marketingová studie Prosperita (vzdělanostní, výzkumné, inovační, transformační a marketingové prostředí) s výstupy integrujícími se do osy prosperity tj: marketing – inovace akceptovatelné trhem –inovační technologie – vyšší konkurenceschopnost – vyšší prosperita) Studie dotačních a operačních programů EU a ČR na podporu tvorby hodnot ( operační programy, konvergence, postupy a podmínky uchopení programu v ČR a EU) Studie globální konkurenceschopnosti ( jen u MNC)

28 Marketingové výstupy stavových analýz blízkého okolí
Marketingová studie SWOT ( silné stránky = konkurenční výhody, slabé stránky= konkurenční nevýhody,příležitosti pro produkci hodnot, rizika a jejich ošetření) Studie konkurence a konkurenceschopnosti (komoditní, odvětvová produktová a producentská konkurence, konkurenční síly:stávající konkurence, dodavatelů, odběratelů, substitucí, nové konkurence, zdrojů financí a finančních nástrojů, zdrojů informací, zdrojů surovin a energií, konkurenční výhody producentů a produktů) Studie producentské energetizace ( vzdělanostní, učící se organizace, energetizace lidí, firemní kultura, politiky, strategie a taktiky, motivační programy a benefity aj.

29 Matice závažnost/výkonnost
1 3 5 5 nízká vysoká Posílit pozici Udržet pozici 3 Zvážit úsilí Nevýznamné Závažnost 1

30 Matice příležitostí Pravděpodobnost úspěchu (%) 100 50 vysoká 5
vysoká 5 Obtížně realizovatelná příležitost Výborná příležitost 3 Málo atraktivní příležitost Nevýznamná příležitost nízká Příležitost

31 Matice ohrožení Pravděpodobnost výskytu 100 50 vysoká 5 Výrazná hrozba
50 vysoká 5 Výrazná hrozba Výrazná hrozba Hrozba těžko uskutečnitelná 3 Hrozba s malou důležitostí Nezávažná hrozba 1 Nízká závažnost

32 BLOK č.2 Smysl a proces marketingového výzkumu

33 Obsah bloku Smysl a proces marketingového výzkumu: Okruh specifikuje možnosti spojené s využitím marketingového výzkumu pro potřeby marketingového rozhodování. Seznamuje s hlavními typy marketingového výzkumu, tj. s exploračním, deskriptivním a kauzálním výzkumem. Ukazuje směry, ve kterých se mohou upřesňovat cíle marketingového výzkumu.

34 Hlavní procesy u producenta hodnot
Proces řízení Proces strategického marketingu Proces taktického (operativního) marketingu Proces plánování a projektování Synergické Proces informační a workflow efekty Proces controllingu Proces výrobně realizační Proces marketingově obchodní Proces inovační

35 Marketingové procesy v systému producenta hodnot
Strategický marketing: Proces marketingového výzkumu Proces marketing managementu Proces marketingového controllingu Taktický marketing: - Proces marketingového průzkumu Synergické Proces transakčního marketingu efekty Proces relačního marketingu Proces inovačního a inovativního marketingu Proces marketingu konkurence a konkurenceschopnosti

36 Proces marketingového výzkumu (I.)
Výstup - Strategický podkladový materiál pro: strategické řízení a rozhodování producenta hodnot v rámci marketingové filosofie tvorby hodnot pro adresné trhy - Specifikaci vize a záměrů Stanovení konkrétního cíle Plánování

37 Proces marketingového výzkumu (II.)
Projekty na dosažení cílů v režimu Log Frame Určení strategie a taktiky realizace projektů Formátování procesů a činnosti v rámci realizace projektů Controlling Risk management a ošetření rizik, (jistota x nejistota) Change management (řízení změny

38 Marketingový výzkum nebo průzkum ?
Marketingový výzkum patří jako proces marketingového rozhodování při řízené produkci hodnot do strategického marketingu Marketingový průzkum patří jako proces mezi nástroje taktického marketingu Oba procesy se liší zaměřením, hloubkou sledované reality, náklady, časovým horizontem, náklady aj. Marketingový průzkum je součástí marketingového výzkumu (?) Tenká hranice mezi průmyslovou špionáží a marketingovým výzkumem

39 Marketingový výzkum – definice
Kotler (2001): Systematické určování,shromažďování,analyzování a vyhodnocování informací problému před kterým producent hodnot stojí Svobodová (1994): cílevědomý proces zaměřený na získávání konkrétních informací Kozel a kol.(2006): vědecká metoda pro rozhodování producenta hodnot,která se zaměřuje na objektivní a marketingově systematické, kreativní získávání, analyzování a vyhodnocování dat a informací z globálního tržního prostoru

40 Organizace marketingového výzkumu

41 Organizace marketingového výzkumu u producenta hodnot
Realizace marketingového výzkumu (in hause) – vlastním marketingově výzkumným útvarem (výhodou je dokonalá znalost problému, učící se organizace) Realizace outsourcingem externí firmou (výhodou je dokonalá znalost metodiky), Realizace kombinace „in hause“ a outsourcingem (optimální je řešení vlastními lidmi pod vedením buď zkušeného externího kouče z firmy zaměřené na marketingový výzkum nebo tutora/lektora v rámci řešení problému během studia na manažerské kvalitní škole - VŠEM) v synergii partnerského vztahu

42 Realizace marketingového výzkumu vlastním útvarem
Zkušenosti, znalosti (včetně metodiky) nutností Efektivní je vytvořit si tým jako kombinace externistů (kouč, lektor/tutor ..) a vlastních lidí Projekt v režimu Log Frame Zainteresovanost hmotná na výstupu a jeho využitelnosti Projektové řízení týmu na bázi controllingu Výhody !!!

43 Realizace marketingového výzkumu externí firmou
Poptávka a její specifikace Rizika plynoucí z výsledků (Pojištění organizace na kvalitu výstupů) Výběrové řízení (VŘ) a jeho organizace Vyhodnocení VŘ nejlépe poradenskou firmou Partnerská spolupráce v rámci odběratelsko dodavatelských vztahů Dodavatel by měl být členem EFAMRO (European Federation of Association of Market Research Organisations) nebo ESOMAR ( European Society for Opinion and Market Research) nebo SIMAR (sdružení agentur pro výzkum trhu v ČR- 9 firem) Světový trh – Market Research Industry (průmysl marketingového výzkumu ?) V ČR v roce 2008 obrat trhu SIMAR 978 mil CZK, v roce 2007 obrat 914 mil.CZK, v roce 2007 obrat nečlenů SIMAR 576 mil CZK, odhad obratu trhu 2,5 mld CZK/rok

44 Realizace marketingového výzkumu s využitím koučingu
Kouč z firmy zabývající se marketingovým výzkumem v rámci projektu „učící se organizace“ naučí pracovníky producenta marketingový výzkum realizovat a dohlíží i nad kvalitou Tutor/lektor manažerské školy naučí za cenu školného pracovníky realizovat marketingový výzkum na konkrétním řešení a zadání od producenta ( tedy marketingový výzkum a výuka s konkrétním řešením a vyřešením za cenu školného!!!)

45 Marketingový informační systém a marketingový výzkum
Informační zdroje Nositelé informací Analýza údajů 1.Vnitřní systém informací 2.Marketingové zpravodajství 3.Marketingový výzkum 1.Kvantitativní (statistika) 2. Kvalitativní (sociologie a psychologie) 1.Makroprostředí 2.Trh a jeho účastníci 3. Spotřebitel 4. Firemní útvary Výstupy Výsledek 1.Analýza makroprostředí 2. Návrh marketing. strategií 3. Plánování market. Procesů 4. Controlling 1. Zjištění příležitostí 2. Strategické plánování 3. Hodnocení výsledků práce

46 Marketingový informační systém a marketingový výzkum
Marketingoví manažeři Analýzy Plánování Realizace Kontrola Marketing okolí Cílové trhy Marketing. kanály Veřejnost Síly makrookolí Hodnocení informačních potřeb Vnitřní informační systém Marketingový zpravodajský systém Marketing. výzkumný systém Analýza marketingových rozhodnutí Distribuce informací Marketingová rozhodnutí a komunikace

47 Finanční zdroje na realizaci marketingového výzkumu
!!!!!!!! Zdroje jsou, je nutné je jen objevit !!!!!!!!!!!! Restrukturalizace marketingových stávajících nákladů, kdy zdroje z reklamy, eventů, sponzoringů a brandingově reputačních aktivit se prioritně přesunou na marketingový výzkum Projekty EU, operační programy, kde v rámci každého zaměření lze zahrnout realizaci marketingového výzkumu v souladu s osou prosperity tj. marketing – inovace –konkurenceschopnost – prosperita Posílení rozpočtů, kdy je třeba počítat s 5-10% z tržeb na financování marketingového výzkumu

48 Hlavní typy marketingového výzkumu
Typologie marketingového výzkumu

49 Typologie marketingového výzkumu podle účelu
Monitorovací v Sledovat prostředí Explorativní v Nacházet účel výzkumu Deskriptivní v Popisovat konkrétní jev Kauzální v Vysvětlovat příčiny jevu Prognostický v Odhadovat budoucí chování, jednání Koncepční v Analyzovat vhodnost opatření producenta hodnot

50 Monitorovací výzkum Cílem je získávat informace o vnitřním a vnějším marketingovém prostředí a odhalovat z nich možné marketingové a produkční příležitosti a také potenciální stavy ohrožení Je zpravidla realizován na začátku výzkumného procesu pro vstupní informace Používá se i pro monitoring producentské konkurence a produktové konkurence

51 Monitorovací výzkum – příklad 1
Monitoring toho, jak se domácností dotkla ekonomická krize Společnost Factum Invenio ,

52 Monitorovací výzkum – příklad 2
Monitoring obav lidí udržet si stávající životní úroveň v souvislosti s ekonomickou krizí Společnost Factum Invenio ,

53 Explorativní výzkum Cílem je vysvětlení nejasných nebo nepřehledných skutečností Používání neformální a často i nestandardních a kreativních postupů pro odhalování dříve nepoznaných skutečností Na základě explorativního výzkumu se vysvětluje vzniklý „problém“ nebo „ problematická situace“ třeba např. dramatický pokles tržeb, změna poptávkové křivky, změna chování zákazníků k produktu nebo producentovi, změna reputace apod.

54 Explorativní výzkum- příklad 1
Vysvětlení jak české domácnosti reagují na zdražení cen elektrické energie, Factum Invenio

55 Explorativní výzkum- příklad 2
Vysvětlení nejasného názoru odběratelů elektrické energie na výši ceny Factum Invenio

56 Deskriptivní výzkum Cílem je popsat určité jevy a skutečnosti, tedy např. stanovení základních tržních veličin – tržního potenciálu, podílu, definování spotřebitelů podle životního stylu, hodnotových priorit akceptovatelných motivů pro koupi, akceptovatelné ceny, akceptovatelných konkurenčních výhod, užitků apod. Neptá se po příčinách ale konstatuje zjištěná fakta a zajímá se o vztahy mezi zjištěnými veličinami z hlediska potenciálu predikovat budoucnost

57 Deskriptivní výzkum - příklad 1
Určení místa nákupů potravin (Incoma research, 2009)

58 Deskriptivní výzkum –příklad 2
Popis komodit kupovaných českým zákazníkem v diskontech (Incoma Research 2009)

59 Kauzální výzkum Cílem je získat informace o vzájemných vztazích mezi sledovanými jevy a vztahy mezi příčinou a následkem Poznání vztahů – příčin umožňuje manažerskou změnou (Change management) příčiny měnit následek Šikovný a kreativní marketer dokáže synergicky tento výzkum využít s buzmarketingem, virálním marketingem a WOM marketingem pro přípravu nového produktu a šíření beznákladových informací

60 Kauzální výzkum – příklad 1
Objasnění vztahu mezi omezením výdajů na Vánoce a příčinou – dopadem finanční krize Factum Omnibus ,

61 Kauzální výzkum –příklad 2
Objasnění názoru na vztah energetické bezpečnosti a energetické politiky EU, Factum Invenio,

62 Prognostický výzkum Cílem je ověřit si predikci vývoje na testovacím souboru K dosažení cíle se používá nejen marketingových ale i prognostických metod, matematicko statistických metod, časoprostorové projekce, extrapolace, expektace, cílové reflexe aj.

63 Prognostický výzkum- příklad 1
Prognózování reakce na ekonomickou krizi, Ipsos Tambor,

64 Prognostický výzkum- příklad 2
Prognóza ekonomické situace ČR a osobní ekonomické situace, Ipsos Tambor,

65 Koncepční výzkum Představuje nejvyšší stupeň výzkumu
Identifikuje skutečnosti a jevy, popisuje jejich příčiny, navrhuje změny a prognózuje jak se bude realita chovat po změně Používá expertní metody práce včetně brainstormingu, brainwritingu, delfské metody, stromu významnosti, analogie apod.

66 Koncepční výzkum –příklad 1
Analýza vnímání koncepčního rozhodnutí vlády, GfK Slovakia,

67 Koncepční výzkum –příklad 2
Koncepční výzkum pro boj s alkoholismem v Evropě, abstinenti versus denní pití alkoholu v %, Gfk,

68 Rozdělení výzkumů podle časového hlediska
Podle doby konání: Pretest (předchází zásadnímu marketingovému rozhodnutí) Posttest ( po marketingovém rozhodnutí jej ověřuje) Podle délky výzkumu/ průzkumu: - Operativní (pro operativní rozhodování) Konjunkturální (pro strategická rozhodnutí Podle periodicity prováděného výzkumu: Ad hoc (výzkum za jednorázovým zjištěním) Kontinuální panel (výzkum pro průběžné sledování trendů a vývoje) např. panel domácností,panel segmentů, diváků TV, generace X,Y,Z, senioři aj.

69 Rozdělení výzkumu podle funkční aplikace
Výzkum celkové tržní situace (a/tržní potenciál,b/ tržní kapacita,c/stupeň nasycenosti trhu, d/ tržní podíl, e/tržní segmentace) Výzkum uplatnění nástrojů marketingového mixu (a/ hodnota pro zákazníka, b/cena akceptovatelná zákazníkem, c/distribuční trasy a cesty, d/integrovaná marketingová komunikace) Výzkum inovačních trendů a inovací Výzkum konkurence a konkurenceschopnosti

70 Rozdělení podle zaměření výzkumu
Podle způsobů získávání informací Podle získávaných informací Podle zkoumaných subjektů Podle subjektů realizujících výzkum Podle tématiky a zacílení Poznámka: Sekundární výzkum (sběr publikovaných dat) Primární výzkum ( zjišťování v terénu) Jednotématický výzkum ( o 1 tématu) Omnibus (o více tématech současně)

71 Kvantitativní a kvalitativní výzkum
Kvantitativní výzkum se ptá „Kolik“ a snaží se vše měřit v číselných datech a informacích Kvantifikace je myšlenkový proces, kdy kvalitativně zjištěné informace se kvantifikují. Příklad: Údaje o vybavenosti, spotřebě, nákladech,objemech výkonů, Kvalitativní výzkum se ptá „ Proč? Z jakého důvodu?“ Kvantitativní výzkum vyžaduje reprezentativní vzorek zkoumání, kvalitativní nikoliv

72 Kvantitativní analýzy
Zjišťování znalostí Identifikace penetrace Identifikace vybavenosti Spotřební zvyklosti Komoditní omnibus SROVNEJ PŘÍKLADY

73 Zjišťování znalostí Zpracováno pro ATO na panelu TV metrových domácností dlouhodobě sleduje mediální, postojové a spotřební chování populace ČR,

74 Identifikace penetrace
Výzkum intenzity pronikání na internet v letech 2002 až 2008,

75 Identifikace vybavenosti
Výzkum mediální vybavenosti domácností v letech 2002 až 2008

76 Spotřební zvyklosti Výzkum zvyklostí preferencí řetězců v zemích Viszegradu, Shopping monitor 2009,

77 Komoditní omnibus Komoditní omnibus výzkumu mobilních operátorů v ČR,

78 Blok č. 3 Zdroje dat marketingového výzkumu

79 Obsah bloku Zdroje dat marketingového výzkumu a výběrová rozhodnutí: Jednou z podstatných poloh marketingového výzkumu je rozhodování o tom, jaká data se využijí. Okruh ukazuje na možnosti, přednost, ale i nevýhody jak sekundárních, tak primárních dat. V souvislosti s primárním daty se objevuje nezbytnost vyřešit to, jak budeme vybírat respondenty, tedy jaká výběrová rozhodnutí je třeba zvážit a provést.

80 Informace a informační systém v marketingovém výzkumu
Informace jako konkurenční výhoda Kvalita informace (úplnost,pravdivost,relevance, validita, srozumitelnost, přesnost, konzistence, objektivnost,aktuálnost, včasnost odpovídající podrobnost, míra spolehlivosti, kontinuita aj.) Cena a hodnota informace není totéž Členění informací podle: a/ závislosti, b/času, c/charakteru jevu, d/obsahu, e/zdroje údajů

81 Členění informaci a/ Závislé / nezávislé na sobě
b/ Stavové/ tokové/ trendové c/ Kvantitativní, kvalitativní d/ Fakta/znalosti/ názory/záměry/motivy e/ Primární data/ sekundární data

82 Sekundární data Nemá smysl „znovu objevovat Ameriku“ ale má smysl znovu interpretovat data získaná při objevování Ameriky Výhody: Bývají snadněji dostupné, rychleji k dosažení a měně cenově nákladné Nevýhody: nemají požadovanou strukturu a formát pro konkrétní výzkum, je třeba je aktualizovat,reformátovat restrukturalizovat , nutnost dohledávání zdroje dat … Člení se na sekundární údaje interní a externí

83 Sekundární data externí
Podklady vládních orgánů a státních autorit Nařízení státních a místních orgánů Legislativní opatření (zákony, vyhlášky), obchodní a živnostenský rejstřík Data statistických úřadů Archivy Data hospodářských, profesních a komoditních komor Odborné publikace komoditní, odvětvové metodologické Rozbory, analýzy,prohlášení a prognózy Noviny, časopisy, bulletiny a periodika, knihovní fondy Sdělovací prostředky Prospekty a katalogy Inzerce a prezentace Informační databáze a internet Výzkumné zprávy,

84 Sekundární data interní
Ekonomické výkazy (Rozvaha, výsledovka) Rozpočty, plány, projekty Přehledy výroby podle procesů a činností Evidenční přehledy Databáze dodavatelů, odběratelů, procesů Databáze konkurentů a konkurenčních výhod Korespondence došlá a odchozí Reklamační zápisy Zprávy ze služebních cest, veletrhů, výstav, konferencí a seminářů Výzkumné zprávy aj.

85 Primární data Jsou to původní údaje, data a informace, které bude získávat marketingový výzkum podle projektu Log Frame Výhody: aktuálnost a konkrétnost, formát a struktura dat je určen projektem Nevýhody: sběr dat je nákladnější, získání pomalejší než ze sekundárních zdrojů Člení se na kvantitativní a kvalitativní údaje

86 Kvantitativní primární údaje
Popisné údaje Demografické ú. Geografické ú. Ekonomické ú. Chování zákazníka Spotřební ú. Kupní ú. Nákupní úmysly

87 Kvalitativní primární údaje
Osobnostní charakteristiky Životní styl Postoje Názory Motivy Informovanost

88 Blok č.4 Metody získávání informací

89 Obsah bloku Metody získávání informací: Způsobů, jak získat potřebná data je několik. Okruh se zabývá i metodickými možnostmi, jak získávat sekundární data. Především ale půjde o metody získávání primárních dat, tj. o pozorování, dotazování, experiment. Dále se sledují jak dílčí metodické možnosti v oblasti kvantitativního dotazováni (osobní, písemné apod., zásady sestavení dotazníku), tak tzv. dotazování kvalitativního (skupinové diskuse, projektivní techniky).

90 Získávání informací pozorováním
Při pozorování neklademe otázky ale sledujeme jak se pozorovaní chovají, jaké mají pocity apod., Pozorování je náročné pro pozorovatele, zejména interpretaci údajů z pozorování Často se používá v kombinaci s jinými metodami Typologie pozorování: 5 základních druhů

91 Typologie pozorování (1.)
Zjevné – pozorované subjekty vědí o tom, že jsou předmětem pozorování, občas se snaží chovat vědomě jinak než běžně reagují. Př. Sledování nákupních tras v obchodu, reakce na chutě, reakce na další podněty (reklamní, informační, cenové, výrobkové, konkurenční výhody) atd. Skryté – pozorované subjekty o pozorování nevědí, nejčastěji pozorovatel je formou tzv. zúčastněného pozorování mezi pozorovanými v daném prostředí

92 Typologie pozorování (2.)
Strukturované pozorování (standardní) probíhá podle pokynů vydaných v projektu před pozorováním a pozorování se zaznamenává do před strukturovaných zápisů. Využitelnost v deskriptivních a kauzálních pozorováních. Nestrukturované pozorování (nestandardní) je plně v kompetenci pozorovatele, lze z něj získat více informací ale s horší strukturovaností a je možné zkreslení pozorování osobou pozorovatele

93 Typologie pozorování (3.)
Přímé pozorování – probíhá současně s pozorovaným jevem (např. nákupním chováním, nákupním rozhodováním aj.) Nepřímé pozorování – sleduje následky a výsledky určené činnosti ( např. reakce na informační či reklamní sdělení, reakce na testování potravin aj. komodit)

94 Typologie pozorování (4.)
Osobní pozorování- pozorování realizuje přímo pozorovatel Pozorování s využitím pomůcek- používají se technická zařízení: ( nové - internet, cookies aj.) Videokamera Magnetofon Psychogalvanometr (měří vlhkost rukou pozorovaného) Tachystoskop (hodnotí zapamatovatelnost a míru upoutání) Eye-camera (zaznamenává pohyb očí při projekci značek,obalů a reklam) Pupilometr (měří velikost očních zornic při působení podnětů) Audiometr (zaznamenává zapnutí a vypnutí rádia či televize) Peoplemetr ( zaznamenává detailně strukturu sledovaných pořadů

95 Typologie pozorování (5.)
Přirozené podmínky pozorování – jev pozorujeme v prostředí kde vzniká přirozeně Uměle vyvolané podmínky – jev pozorujeme v navozeném prostředí, tedy umělém prostředí, kde modelujeme pozorovanou situaci

96 Získávání informací dotazováním
Smyslem dotazování je zadávání otázek respondentům Odpovědi na otázky jsou podkladem pro získávání požadovaných primárních informací Osobní a neosobní otázky Formulace dotazů závisí na rozsahu zjišťovaných informací, strukturalizaci respondentů, časových a finančních limitech, kvalifikaci tazatele atd. Typologie dotazování: 4 základní druhy

97 Typologie dotazování (1.)
Osobní dotazování Ochota respondentů spolupracovat na R Výhodou je existence okamžité zpětné vazby Využitelnost názorných pomůcek Strukturovaný rozhovor podle plánu Neformálně vedený rozhovor (volnost totální tazatele) Polostrukturovaný rozhovor ( částečná volnost tazatele) Skupinový rozhovor (Focus Groups) Skupinové diskuse podle scénáře řízené moderátorem Papírové dotazníky P+P (Paper Pencil) Dotazníky CAPI ( Computer Assisted Personal Interviewing) Elektronický dotazník – typu chytrá vizitka Motivací je osobní dárek

98 Typologie dotazování (2.)
Telefonické dotazování Je obdobné osobnímu ale chybí osobní kontakt (řeč těla, emoce aj.) Hlavní výhodou je rychlost a nižší náklady Nevýhodou je nutnost soustředění dotazovaného a riziko nepochopení dotazu Dotazy klade telefonní operátor Záznam do dotazníku o elektronickém hovoru Systém CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing) Synergie s telemarketingem

99 Typologie dotazování (3.)
Elektronické dotazování Zjišťování odpovědí na dotazníky posílaných mejlem (pozor na spam) s využitím internetu (Internet research) a s využitím chytrých vizitek ( Dotazování typu CAWI (Computer Assisted Web Interviewing) Výhody – minimální finanční náročnost, rychlost, adresnost Dotazník by měl být standardní součástí každé webové stránky Motivací je soutěž o ceny za vyplnění

100 Typologie dotazování (4.)
Písemné dotazování někdy „dotazování poštou“ Výhodou jsou relativně nízké návraty Nevýhodou zpravidla malá návratnost dotazníků, velká jen pokud spojeno s losováním o ceny Struktura dotazníku Motivační dopis s vysvětlením že výsledky jsou pro zlepšení… v důsledku pro zákazníka

101 Získávání informací experimentem
Testovací experiment a jeho synergie s buzz- marketingem, WOM marketingem a virálním marketingem Testování obalů, přichutí, tvaru, designu, ergonometrie + doporučení testovaných Testem si zákazníci dělají produkt pro sebe a individualizují si jej Vnitřní (stejné podmínky) a vnější validita (opakování) Výrobkové testy, testování reklamy a informací, skupinové rozhovory

102 Velikost vzorku Velikost vzorku – kolik lidí bylo zkoumáno
Nákladový přístup (náklady rozhodují o velikosti souboru) Slepý odhad (guru rozhodne?) Statistický přístup je nejpřesnější využíváme statistických metod pro stanovení počtu n respondentů při i (=koeficient spolehlivosti, i=1… 63,3% pravděpodobnost správnosti tvrzení, i=2… 95,4%, i=3…. 99,7% ), a povolení maximální přípustné chyby d…. Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)

103 Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (1.)
Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6%. Použití vzorce: (4x0,5x0,5) n = = 278 0,06x0,06 Pro 95% spolehlivost je koeficient i =2 Chyba povolená je 0,06 tedy 6% Pxq = 50% x 50% = 0,5x0,5 - Vzorec str in Kozel a kol.(2006)

104 Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (2.)
Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6% a známe průměr chybovosti 450 a směrodatnou odchylku 200 Použití vzorce: (4x200x200) n = = 220 (0,06x0,06x 450) 2 Vzorec str in Kozel a kol.(2006)

105 Výběrová chyba (statistická chyba,…) !!!!

106 Metrické hodnotící škály
Kvantifikace je o metrických škálách Kategorie odpovědí (1-10, 1-5 známkování, slovní aj.) – nutnost neutrální pozice, nutnost dopsat zdůvodnění volby (více informace než kategorie) Číselné škály (1-10….. atd.) Škála pořadí (nejlepším je… nejhorším je, průměrné…) Škála oceněním (ocenění hodnoty, užitku, vlastnosti, postoje.. nejvíce … nejméně) Grafická hodnotící škála (osa, smajlící generující postoj , počet hvězdiček, kytiček, černých puntíků atd.)

107 Konstrukce otázek v marketingovém výzkumu
Spolupráce s psychologem Generace x,y,z +63, senioři, děti - K7, K10, K15, K18 Konstrukce otázek založená na tzv. informační hodnotě otázky Rizikové otázky - nelze na ně jednoznačně odpovědět, neutrální a otevřené odpovědi s malou vypovídací informační hodnotou odpovědi Informační hodnota otázky – informační hodnota odpovědi

108 15 pravidel pro položení otázek (1.)
1/ Ptát se vždy přímo 2/ Ptát se jednoduše 3/ Užívat známá slova 4/ Užívat jednovýznamová slova 5/ Ptát se konkrétně 6/ Nabízet jen srovnatelné odpovědi 7/ Užívat krátké otázky 8/ Vyloučit otázky s jednoznačnou odpovědí 9/ Vyloučit zdvojené otázky 10/ Vyloučit sugestivní a zavádějící otázky

109 15 pravidel pro položení otázek (2.)
11/ Vyloučit nepříjemné otázky 12/ Snižovat postupně citlivost otázek 13/ Vyloučit negativní otázky 14/ Vyloučit motivační otázky 15/ Vyloučit odhady

110 Příklady a rozbor špatných otázek (1-5)
1/ Kolik vyděláváte měsíčně (lidé nechtějí přímo odpovědět) proto je lepší se ptát je váš příjem v intervalu variant ….. 2/ Kupujete často potraviny? (kupujete – Vy sám x celá rodina- množné číslo), (často – kolikrát neurčité), (potraviny – neurčité neboť existují tisíce druhů za odlišnou cenu..) 3/ Víte že cigarety způsobují bronchogenní karcinom? (bronchogenní karcinon -nahradit známým rakovina plic) 4/ Preferujete obvykle koupi mýdla před sprchovým gelem ? (Preferujete –má řadu významů v osobě, srovnání s čím), (obvykle – neurčité v čase a situaci) 5/ Kde kupujete ponožky? (Kde – otevřené místo na které lze odpovědět desítkami variant z hlediska typu obchodu, místa obchodu, názvu obchodu, regionu, státu , tržiště apod., lépe se ptát Kupujete ponožky v obchodním době Adam na Václavském náměstí)

111 Příklady a rozbor špatných otázek (6-10)
6/ Čtete některý z časopisů – Playboy, žena a život, Čtyřlístek. (Nabídka odpovědí porušuje srovnatelnost tématu, cílových skupin i frekvence vycházení jednotlivých čísel) 7/ k ad 6/ lze mít námitku, že jen za předpokladu, že mám na koupi dost peněz … 8/ Chtěl byste kupovat videokazety za nižší ceny? (nikdo neodpoví že ne, většina by ale koupila raději na CD či modernějším nosiči, nebo stáhla raději zdarma z netu) 9/ Máte rád Beatles a posloucháte je často v rádiu? (odpověď ANO, ANO i NE, NE)- (Ve své podstatě 2 dotazy a respondent neví na který odpovědět, zda-li samostatně nebo dokonce dohromady) 10/ Myslíte že je správné, že VŠ neposkytuje půjčky studentům a tím znemožňuje ..? ( otázka navádí k odpovědi)

112 Příklady a rozbor špatných otázek (6-10)
11/ Dokážete správně používat kondom? (Nepříjemná otázka velmi intimní…) 12/ Jaký má Vaše firma obrat? (obchodní tajemství, lépe je ptát se na interval obratu) 13/ Nechcete jet letos do Bulharska? (negace v otázce je nejednoznačná k volbě ANO – NE) 14/ Proč kupujete právě tento výrobek? ( není určeno jaký výrobek a tím, že nejsou respondentovi dány varianty, hledá sám složitě odpověď) 15/ Kolik reklam jste viděl v TV v loňském roce v květnu? (Kdo si to má pamatovat? Odpověď bude ze 100% odhadem reality a ne realitou. Lépe se ptát jen na minulý měsíc, kde pravděpodobnost vzpomenutí bude korespondovat s vybavovací schopností)

113 Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Nástrojové otázky)
Otázky nástrojové: Otázky kontaktní (začínají a končí kontakt tazatele s respondentem) Otázky filtrační (=screeningové)- třídí respondenty do skupin (Kouříte? AnoxNe) Otázky analytické (slouží k analýzám….) – demografické, sociologické a zjišťovací otázky) Otázky kontrolní (ověřují z jiné strany pravdivost předchozích odpovědí)

114 Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Výsledkové otázky)
Nominální otázky (vyjádření zkoumané skutečnosti)- Jaký přípravek na mytí nádobí nyní používáte? Metrické otázky (= měřítkové) umožňují zkoumaný jev měřit a porovnávat se škálou Dokreslující otázky (upřesňují nominální a metrické otázky)

115 Typologie otázek v marketingovém výzkumu (Uzavřené otázky)
Alternativní (výběr z nabízených alternativ v odpovědi) Selektivní (selektivní výběr z nabízených alternativ..) Bipolární ( volba jen ze dvou možných odpovědí) S neutrální odpovědí k odpovědím je varianta úniková (nevím, neznám, neumím, nemám názor, nemám schopnost určit.. Výběrové ( výběr z jemných variant odpovědí, navazuje na alternativní a selektivní otázky) Dialogové (souhlas či nesouhlas s názorem jiných lidí) Kvantifikovatelné škály Kvalitativní škály

116 Typologie otázek v marketingovém výzkumu
Otázky otevřené: nemají předem určené odpovědi ve variantách ale respondent odpovídá spontáně a tazatel zaznamenává podstatné informace Otázky polouzavřené: respondent kromě stanovených odpovědí může přidat svůj komentář, vysvětlení a co je pro marketera nejdůležitější zdůvodnění volby

117 Možnosti vkládání primárních dat
typ otázky více odpovědí možno zároveň? typ škály, dat stupeň předpokládané analýzy počet sloupců vkládají se …. uzavřená – „k“  hodnot / variant ne minimálně pořadová 1 pořadové kódy nominální I., II. stupeň obsahové kódy vícenásobná statistika k výskyt (binomický kód) ano ano a velký počet variant j <k (j= max uvedených odpovědí v jednom dotazníku obsahové kódy - postupně otevřené viz uzavřené: „více odpovědí zároveň ano a velký počet variant“ případně jako „ano – nominální škála“

118 Blok č.5 Zpracování dat

119 Obsah bloku: Zpracování dat: Okruh blíže seznamuje z hlavními stádii zpracování dat. Ukazuje na nezbytnost editování dat. Přibližuje obsah a účel procesu kódování, jeho nezastupitelnou roli při zpracování tzv. otevřených otázek a nabízí možná řešení kódovacích problémů. Předkládá možností spojené s tabelováním, vkládáním dat marketingového výzkumu, s vytvářením databází výzkumu.

120 Analýza kvantitativních primárních dat
Analýza I. stupně - sumarizace Analýza diferencí Analýza souvislostí Vyšší analýzy

121 Analýza I. stupně Frekvence, četnosti Podíly, procenta, percentyly
Měřítka středových hodnot: modus, medián, průměr Variabilita: rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient

122 Typy dat Nonmetrická Metrická Nominální, kategoriální data (škály)
Pořadová data, ordinární skály Metrická Intervalová data (škály) Metrická data (škály)

123 Analýza diferencí Jsou pozorované diference v primárních datech statisticky významné? Např. při porovnávání celého souboru a dané skupiny Při porovnávání výsledků u exponované a kontrolní skupiny Testy: parametrické - neparametrické

124 Příklad 1: Analýza diferencí v primárních datech (zadání)
Posuďte zda-li je klima pro prodej značkových CD přehrávačů v Liberci výrazně odlišné od průměrné situace v celé České republice. K dispozici jsou informace o podílu značkových nákupů CD přehrávačů: Značka CD přehrávače ČR (% prodejnosti) Liberec (četnosti prodejů) Philips 20 35 Aiwa 30 65 Sony 40 60 ostatní 10 100 200

125 Příklad 1: Analýza diferencí ( Postup)
Určení pracovní hypotézy (H0, H1) H0: statistické rozdělení počtu prodejů CD přehrávačů podle značek není v Liberci odlišné od rozdělení % prodejnosti týchž CD přehrávačů a značek v celé ČR H1: struktura prodejů CD přehrávačů podle značek se významně (statisticky) liší v Liberci od celostátní prodejnosti

126 Příklad 1: Analýza diferencí Testování hypotéz H0, H1
vlastní testování hypotéz: určení hodnoty testového kriteria Značka Pozorování počtu prodejů v Liberci (P) Očekávání prodejů podle celostátní % prodejnosti značek (O) (P-O)2/O xx = Philips 35 40 25/40 0,625 Aiwa 65 60 25/60 0.417 Sony 80 400/80 5,0 ostatní 20 400/20 celkem 200 200 x 26,042 X převedení %prodejnosti na 200 ks prodeje XX rozdíly P-0 jsou +/- avšak v mocnině vždy +

127 Příklad 1: Analýza diferencí (Výsledky testování)
Porovnání testového kriteria s tabelovanou hodnotou, postihující možnost náhodné odchylky: - počet stupňů volnosti: k - 1 = 3 - tabelovaná hodnota při đ = 0,05 (5% hladina významnosti): χ2 = 7,81  26,041 > 7,81 S 5% rizikem omylu (na 5% hladině významnosti) zamítáme hypotézu, že odchylky ve struktuře prodejů značkových CD přehrávačů jsou statisticky nevýznamné tzn. přijímáme hypotézu H1 diferencí mezi prodeji v ČR a v Liberci.

128 Analýza souvislostí Jak získaná data mezi sebou souvisí a jaké jsou mezi nimi vztahy, závislosti….. Analýza rozptylu Křížové tabulky Profilování Obsahové souvislosti Vyšší analýzy

129 Vyšší analýzy zjištěných dat
Vícenásobná regresní analýza (hledání vztahů a závislostí mezi proměnnými) str in Statistické metody a demografie (text VŠEM 2008) Faktorová analýza ( hledání souvislostí mezi mnoha proměnnými formou faktorů a jejich váhy) str in Faktorová analýza a její zobecnění (P. Blahuš,1985) Shluková analýza ( shlukování proměnných na základě předepsaných vzdáleností mezi nimi) Diskriminační analýza Vícerozměrné škálování

130 Kroky faktorové analýzy
Soubor hodnocených proměnných, kritérií, rozměrů, charakteristik . Hodnotitel se snaží najít vztahy či závislosti mezi proměnnými formou faktorů Poznání jejich významnosti (většinou primárním výzkumem……..) Sestavení korelační matice (co s čím asi souvisí) Extrakce faktorů Rotace faktorů Interpretace faktorů Podrobně P. Blahuš: Faktorová analýza a její zobecnění

131 Shluková analýza – metody 1.
Metody hierarchického shlukování Existují různé způsoby, jak shlukovat objekty na základě jejich vzdálenosti či podobnosti. Mezi základní metody patří: metoda nejbližšího souseda (single linkage, nearest neighbor) – vzdálenost shluků je určována vzdáleností dvou nejbližších objektů z různých shluků. metoda nejvzdálenějšího souseda (complete linkage, furthest neighbor) - vzdálenost shluků je určována naopak vzdáleností dvou nejvzdálenějších objektů z různých shluků.

132 Shluková analýza – metody 2.
centroidní metoda - vzdálenost shluků je určována vzdáleností jejich center (hypotetická jednotka s průměrnými hodnotami znaků). párová vzdálenost (pair-group average) - vzdálenost shluků je určována jako průměr vzdáleností všech párů objektů z různých shluků. Wardova metoda - vychází z analýzy rozptylu. Vybírá takové shluky ke sloučení, kde je minimální součet čtverců.

133 Postup při realizaci shlukové analýzy
Rozhodnutí o typu shlukujících proměnných, kritériích a tedy metodě shlukové analýzy Rozhodnutí o metrice Rozhodnutí o standardizaci dat Rozhodnutí o počtu shluků Interpretace výsledků 4 rozhodnutí

134 Shluková analýza – dendogram
Wardova metoda

135 Analýzy kvalitativních dat výzkumů
Převažující polohy ( identifikace převažujících názorů a jejich % odlišení od pozadí) Vyčnívající polohy ( absolutní a lookální názorové extrémy) „také“ polohy (pojmenování odlišných názorů) Osobní výpovědi (ilustrační účel) Podle okolností pozorování bylo ovlivněno…. … a neprofiluje se

136 Průřezové analýzy mohou být založeny např. na:
rysech spotřebitele (viz segmentační kriteria): zejména oblast tradičních kriterií (demo-, geo-) ale i kriteriích chování (např. oblast výdajů ve Statistice rodinných účtů) struktuře distributorů a jejich nabídky struktuře výrobkového mixu (svého, konkurence) struktuře komunikačního mixu cenové struktuře

137 Příklad 2: Analýza věkových kohort
Pohyb věkových kohort (v mil.) K1 narození l941 – 1950 K2 l95l K K K Věk 1990 2000 2010 20 – 29 0,9 2,0 2,3 K5 30 – 39 1,1 K4 40 – 49 0,7 K3 K1 K2 Výdaje za knihy podle věkových skupin (% těch, kteří nakoupí více než 3 knihy ročně) Věk 1990 2000 2010 20 – 29 55 27 20 K5 62 58 26 K4 40 – 49 73 63 54 K3 K1 K2

138 Příklady událostí pro sledování kohortového efektu
Časový interval První světová válka Velká krize 1929 – 1933 Druhá světová válka 1939 – 1945 Studená válka 1946 – 1953 Nástup TV 1950 – 1960 Nástup Internetu Pád berlínské zdi 1989

139 Příklad 2:Vybrané kohorty dospívání –USA
Kohorta narození dospívání (coming-of -age – událost) věk v r. 2004 klíčové hodnoty Generace X období nestability, nejistoty kulturní různost, osobní život, free agents – ne tým, cynismus, přesto duch podnikání (?) N generace 1977 - informační revoluce - 27 více idealismu, sociální orientace CH.D. Schewe, G. Meredith, 2004

140 Data mining Data mining = analytický aparát, který odhaluje klíčové vazby ve sledovaných jevech marketingovým výzkumem Data mining je hledání hodnotných informací ve velkých objemech dat tedy v databázích (datových skladech) Pojmenovává vazby a souvislosti Prokazuje jejich platnost Prokazuje jejich použitelnost

141 Struktura datového skladu
Proces dataminingu při práci s databázemi – datovými pumpami a datovými sklady

142 Datová kostka tj. Datový sklad prodejů pečiva během 3 měsíců ve 4 městech ČR prodejního řetězce

143 Dataminingové úlohy Metoda Klasifikace
Úloha Metoda Klasifikace Diskriminační analýza Logistická regresní analýza Klasifikační (rozhodovací) stromy Neuronové sítě (algoritmus "back propagation") Odhady hodnot vysvětlované proměnné Lineární regresní analýza Nelineární regresní analýza Neuronové sítě (RBF -- "radial basis function") Segmentace (shlukování) Shluková analýza Genetické algoritmy Neuronové shlukování (Kohonenovy mapy) Analýza vztahů Asociační algoritmus pro odvozování pravidel typu If X, then Y (jestliže platí X potom platí Y) Predikce v časových řadách Boxova-Jenkinsova metodologie Neuronové sítě ("recurrent back propagation") Detekce odchylek Vizualizace Statistické postupy

144 Koeficient elasticity a marketingový výzkum
Koeficient elasticity (poprvé v roce 1904) Kvantifikace vlivu proměnné (např. cena něčeho, přejím někoho) na poptávku nebo spotřebu trhu v daném časoprostorovém řezu Koeficient cenové elasticity Koeficient křížové elasticity (cenový mix x marketingový výzkum)

145 Logistická křivka nasycenosti domácností digitálním fotoaparátem
% nasycenosti x 100 Prostor pro technologické inovace Inflexní bod Maximum obchodní penetrace Roky 2007

146 Logistická křivka vybavenosti
4 fáze křivky: (1) pozvolný nárust vybavenosti (novinka) (2) maximální nárust vybavením (penetrace „chci být in“ (3) pokles vybavování (etapa dovybavování domácností) (4) nasycenost trhu vybavením (indikuje nutnost inovace?) logistická křivka Lewandovského - vychází ze vztahu času a vybavenosti domácností ve vazbě na výpočet koeficientů příjmové pružnosti u předmětů postupné spotřeby. Část logistické křivky (2) je pro obchodníka nejzajímavější

147 Světová těžba ropy Logistická křivka a Hubbertova křivka Rok
Hubbertova křivka je první derivace logistické křivky Nasycenost trhu (%) Světová těžba ropy Huberrtova křivka Logistická funkce Rok

148 Mystery Shopping Vnitřní mystery shopping : - odborné prověření a posouzení obchodníků a prodejního personálu - prověření ostatních zaměstnanců, kteří jsou v kontaktu se zákazníky. - zjištění, slabých stránek vašich lidí, v čem se mohou zlepšit. - ověření, jak vás vnímají zákazníci jako firmu . Vnější mystery shopping: - informace o konkurenci - obchodní podmínky konkurence - konkurenční nabídka B2B, B2C - porovnání cen na základní produkty a nabídky - způsoby prodeje a formy motivací - způsoby vedení komunikace s trhem Osobní Mystery Shopping Telefonní Mystery Shopping