Marketingový výzkum. RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA VŠEM 2012

Transkript

1

2 Marketingový výzkum RNDr. Ludvík Čichovský, CSc,MBA VŠEM 2012

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

4 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

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

6 Co studiem marketingového výzkumu získáte? 1. Kompetence pro efektivní rozhodovací proces Monitoring Reporting Benchmarking Controlling Získání informací pro rozhodnutí Monitoring po rozhodnutí Jak se správně rozhodnout? Rozhodovací varianty Rozhodnutí Pretest Posttest efektivity rozhodnutí Korekce rozhodnutí

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

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

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

10 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.

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

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

13 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)

14 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

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

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

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

18 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

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

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

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

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

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

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

25 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

26 Blízké prostředí producenta hodnot a řízení vztahů (X)VRM Zákazníci/kupující/uţivatelé/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

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

28 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)

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

30 Matice závaţnost/výkonnost Výkonnost nízká vysoká 3 Závaţnost 1 Posílit pozici Nevýznamné Udrţet pozici Zváţit úsilí

31 Matice příleţitostí Pravděpodobnost úspěchu (%) vysoká 5 Výborná příleţitost Obtíţně realizovatelná příleţitost nízká 3 0 Málo atraktivní příleţitost Nevýznamná příleţitost Příleţitost

32 Matice ohroţení Pravděpodobnost výskytu vysoká Výrazná hrozba Hrozba těţko uskutečnitelná Nízká závaţnost 3 1 Hrozba s malou důleţitostí Nezávaţná hrozba

33 BLOK č.2 Smysl a proces marketingového výzkumu

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

35 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

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

37 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

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

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

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

41 Organizace marketingového výzkumu Organizace marketingového výzkumu

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

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

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

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

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

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

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

49 Hlavní typy marketingového výzkumu Typologie marketingového výzkumu

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

51 Monitorovací výzkum Cílem je získávat informace o vnitřním a vnějším marketingovém prostředí a odhalovat z nich moţné marketingové a produkční příleţitosti a také potenciální stavy ohroţení Je zpravidla realizován na začátku výzkumného procesu pro vstupní informace Pouţívá se i pro monitoring producentské konkurence a produktové konkurence

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

53 Monitorovací výzkum příklad 2 Monitoring obav lidí udrţet si stávající ţivotní úroveň v souvislosti s ekonomickou krizí Společnost Factum Invenio,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

71 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)

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

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

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

75 Identifikace penetrace Výzkum intenzity pronikání na internet v letech 2002 aţ 2008,

76 Identifikace vybavenosti Výzkum mediální vybavenosti domácností v letech 2002 aţ 2008

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

78 Komoditní omnibus Komoditní omnibus výzkumu mobilních operátorů v ČR,

79 Blok č. 3 Zdroje dat marketingového výzkumu

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

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

82 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

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

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

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

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

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

88 Kvalitativní primární údaje Osobnostní charakteristiky Ţivotní styl Postoje Názory Motivy Informovanost

89 Blok č.4 Metody získávání informací

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

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

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

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

94 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)

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

96 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

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

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

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

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

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

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

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

104 Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (1.) Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6%. Pouţití vzorce: (4x0,5x0,5) n = = 278 0,06x0,06 Pro 95% spolehlivost je koeficient i =2 Chyba povolená je 0,06 tedy 6% Pxq = 50% x 50% = 0,5x0,5 - Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)

105 Příklady výpočtu minimální velikosti souboru respondentů (2.) Vypočtěte minimální velikost souboru testovaných neznámých respondentů při spolehlivosti 95% s povolenou chybou 6% a známe průměr chybovosti 450 a směrodatnou odchylku 200 Pouţití vzorce: (4x200x200) n = = 220 (0,06x0,06x 450) 2 Vzorec str. 160 in Kozel a kol.(2006)

106 Výběrová chyba (statistická chyba, )!!!!

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

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

109 15 pravidel pro poloţení otázek (1.) 1/ Ptát se vţdy přímo 2/ Ptát se jednoduše 3/ Uţívat známá slova 4/ Uţívat jednovýznamová slova 5/ Ptát se konkrétně 6/ Nabízet jen srovnatelné odpovědi 7/ Uţívat krátké otázky 8/ Vyloučit otázky s jednoznačnou odpovědí 9/ Vyloučit zdvojené otázky 10/ Vyloučit sugestivní a zavádějící otázky

110 15 pravidel pro poloţení otázek (2.) 11/ Vyloučit nepříjemné otázky 12/ Sniţovat postupně citlivost otázek 13/ Vyloučit negativní otázky 14/ Vyloučit motivační otázky 15/ Vyloučit odhady

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

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

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

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

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

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

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

118 Moţnosti vkládání primárních dat typ otázky uzavřená k hodnot / variant více odpovědí možno zároveň? ne typ škály, dat minimálně pořadová stupeň předpokládané analýzy počet sloupců vkládají se. 1 pořadové kódy nominální I., II. stupeň 1 obsahové kódy vícenásobná statistika k výskyt (binomický kód) ano minimálně pořadová k pořadové kódy ano a velký počet variant nominální k výskyt (binomický kód) nominální 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

119 Blok č.5 Zpracování dat

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

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

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

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

124 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

125 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 Aiwa Sony ostatní

126 Postup: 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 týchţ CD přehrávačů a značek v celé ČR H1: struktura prodejů CD přehrávačů podle značek se významně (statisticky) liší v Liberci od celostátní prodejnosti

127 Příklad 1: Analýza diferencí Testování hypotéz H0, H1 1.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 /40 0,625 Aiwa / Sony /80 5,0 ostatní /20 20 celkem x 26,042 X převedení %prodejnosti na 200 ks prodeje XX rozdíly P-0 jsou +/- avšak v mocnině vţdy + =

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

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

130 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

131 Kroky faktorové analýzy 1. Soubor hodnocených proměnných, kritérií, rozměrů, charakteristik. Hodnotitel se snaží najít vztahy či závislosti mezi proměnnými formou faktorů 2. Poznání jejich významnosti (většinou primárním výzkumem..) 3. Sestavení korelační matice (co s čím asi souvisí) 4. Extrakce faktorů 5. Rotace faktorů 6. Interpretace faktorů Podrobně P. Blahuš: Faktorová analýza a její zobecnění

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

133 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.

134 Postup při realizaci shlukové analýzy 1. Rozhodnutí o typu shlukujících proměnných, kritériích a tedy metodě shlukové analýzy 2. Rozhodnutí o metrice 3. Rozhodnutí o standardizaci dat 4. Rozhodnutí o počtu shluků 5. Interpretace výsledků 4 rozhodnutí

135 * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * Dendrogram using Ward Method Rescaled Distance Cluster Combine C A S E Label Num Case Case Case 3 3 Case Case Case Case Case Case Case 7 7 Case Case Case 6 6 Case 9 9 Case 5 5 Case Case Case Case 8 8 Case Case 2 2 Case Case Case Case Case 1 1 Case Case 4 4 Case Case Case Case Shluková analýza dendogram Wardova metoda

136 Analýzy kvalitativních dat výzkumů Převaţující polohy ( identifikace převaţujících názorů a jejich % odlišení od pozadí) Vyčnívající polohy ( absolutní a lookální názorové extrémy) také polohy (pojmenování odlišných názorů) Osobní výpovědi (ilustrační účel) Podle okolností pozorování bylo ovlivněno. a neprofiluje se

137 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

138 Příklad 2: Analýza věkových kohort K1 narození l K2 l95l K K K Pohyb věkových kohort (v mil.) Věk ,9 2,0 2,3 K ,1 0,9 2,0 K ,7 1,1 0,9 K3 K1 K2 K3 Výdaje za knihy podle věkových skupin (% těch, kteří nakoupí více než 3 knihy ročně) Věk K K K3 K1 K2 K3

139 Příklady událostí pro sledování kohortového efektu Událost Časový interval První světová válka Velká krize Druhá světová válka Studená válka Nástup TV Nástup Internetu Pád berlínské zdi 1989

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

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

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

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