Techniky sběru informací

Prezentace na téma: "Techniky sběru informací"— Transkript prezentace:

1 Techniky sběru informací
Ing. Martin Souček

2 Techniky sběru informací
Motto: Na světě není nic mocnějšího, než myšlenka, která přišla včas. Techniky sběru informací metody experimentální modely pravých experimentů modely kvaziexperimentů metody pozorování metody dotazovací Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

3 Laboratorní experimenty Terénní experimenty
Experimentální metody jsou metody založené na studiu vztahů mezi dvěma nebo více proměnnými za kontrolovaných podmínek. zkoumaný faktor, (testovaný prvek) = nezávisle proměnná prostředí experimentu Endogenní prostředí jeho působení se pozoruje, měří na určitém jevu či procesu (= závisle proměnná) Exogenní prostředí Laboratorní experimenty Terénní experimenty

4 Validita experimentu Interní - týká se schopnosti experimentu nezkresleně vyjadřovat zkoumané vztahy, vztahuje se ke stupni, v němž mohou být změny závisle proměnné jednoznačně přičítány účinku nezávisle proměnné. Externí - vztahuje se k rozsahu, v němž mohou být výsledky zobecněny do praxe = aplikovatelnost výsledků experimentu Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

5 Faktory ovlivňující validitu
změny chování respondentů, náhodné události, odpad respondentů, účinek z účasti na experimentu, účinek pretestu, účinek vyvolaný změnou nástrojů pokusu, nereprezantivnost výběru. Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

6 Modely experimentů symboly R. náhodný výběr subjektů X. vystavení exp
Modely experimentů symboly R náhodný výběr subjektů X vystavení exp. působení = faktor O pozorování nebo měření závislé proměnné notace průběh experimentu v čase Modely kvaziexperimentů Jednorázový test X O Pretest-posttest O1 X O2 Testování trendu O1 O2 O3 X O4 O5 O6 Komparace skupin X O O2 … kontrolní skupina hodnota testu O1 - O2 Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

7 Modely pravých experimentů (soubor subjektů je náhodným či záměrným výběrem = reprezentativnost) - pretest-posttest s kontrolní skupinou R O1 X O2 exp. skupina R O3 O4 pokus. skupina efekt působení faktoru (O1-O2)-(O4-O3) nevýhoda: exp. skupina je ovlivněna účinkem pretestu př. reklama, kvalita výrobku Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

8 - Solomonův model R O1 X O2 exp. skupina 1 R O3 O4 pokus. skupina 1 R X O5 exp. skupina 2 R O6 pokus. skupina 2 několik měření efektů 1. (O2-O4); 2. (O2-O1)-(O4-O3); 3. (O5-O6) jsou-li shodné - v pořádku, pokud ne - je nutno očistit: [O5 - (O1+O3)/2] - [O6-(O1+O3)/2] Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

9 - posttest s kontrolní skupinou. R X O1. exp. skupina. R O2. pokus
- posttest s kontrolní skupinou R X O1 exp. skupina R O2 pokus. skupina O1 - účinek působení zkoumaného faktoru i vedlejších faktorů O2 - účinek jen vedlejších faktorů výsledek testu O1-O2 Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

10 - faktoriální model na rozdílných trzích simultánně sledován vliv více faktorů o různých úrovních reklama - 3 úrovně cena - 2 úrovně  6 kombinací R X1 O1 R X2 O2 R X3 O3 R X4 O4 R X5 O5 R X6 O6 model zaznamená interaktivní účinek různých úrovní různých faktorů, které lze graficky znázornit Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

11 nízká cena vysoká cena PRODEJ REKLAMA žádná střední silná
Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

12 Typy pozorování A. - standardizované (jsou přesně stanoveny objekty, určeny kategorie, způsob záznamů) redukovat zkreslení, spolehlivost údajů, kvantifikovatelné použití je vhodné za situace, kdy problém marketingového výzkumu je jasně definován - nestandardizované (při něm je určen jen cíl pozorování a pozorovatel má možnost sám rozhodnout o průběhu a hlediscích pozorování) B. - zjevné - skryté Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

13 osobní (pozorovatelem je člověk) mechanické prostředky:
filmová kamera (zaznamenává chování zákazníků v supermarketech) audiometr (zaznamenává, kdy jsou rádio či televize zapnuty a na kterou stanici naladěny - pozorování se děla ve výběrovém souboru domácností) psychogalvanometr (měří nepatrné změny v míře pocení, z nichž vyvozujeme závěry o emocionální reakci na působící stimuly - př. slogany, inzeráty) pupilometr (měří změny velikosti očních zornic - zvětšení zornice = příznivá reakce na pozorované stimuly) peoplemetr - sledovanost televizního vysílání Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

14 Prof. Ing. Jana Stávková, CSc. , Ing
Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

15 http://www.mediaresearch.cz/ PEOPLEMETR BBC - první
od r (600 dom.) 2002 (1333 dom) domácností (4216 jednotlivců) svůj displej zaznamenává, kdo se dívá dálkový ovladač - každý člen domácnosti má svoje tlačítka každé přepnutí zaznamenává každých 24 s stop stav a zasílá se PEOPLEMETR komunikační jednotka SMS televizní jednotka MEDIA RESEARCH = 1 televizor uživatelé ČT, NOVA, PRIMA, reklamní agentury cca rodin asociace TV spol. asociace rekl. agent. Náklady na peoplemetr: 1/2 ČT, 1/2 ostatní několik milionů měsíčně Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

16 Peoplemeter RATING V TISÍCÍCH (projekce, tisíce)je odhad průměrného počtu osob z cílové skupiny v populaci, které živě sledovaly průměrnou sekundu daného časového úseku televizního vysílání na daném kanálu. ATS (average time spent) je průměrná doba živého sledování všech respondentů z cílové skupiny (CS) v daném časovém úseku na daném kanálu. SHARE (podíl na trhu) je podíl živé sledovanosti daného kanálu na celkové sledovanosti v daném časovém úseku. Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

17 Ukázka výsledků Doporučení pro prezentaci výsledků
Rating: 1 desetinné místo Rating: Rat Rating v tisících: 0 desetinných míst Rating v tisících: 000 Share: 2 desetinná místa Share: Shr Reach%: 1 desetinné místo Reach%: Rch% Reach000: 0 desetinných míst Reach000: Rch000 Afinita: 2 desetinná místa Afinita: Af Profil: 0 desetinných míst Profil: Pf Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu

18 Prof. Ing. Jana Stávková, CSc. , Ing
Prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ing. Martin Souček, Ústav marketingu a obchodu