Analýza vývoje kolektivního nakupování

Transkript

1 Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Analýza vývoje kolektivního nakupování Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing. Jan Hubený Jiří Kohoutek Brno 2011

2

3 Na tomto místě bych rád poděkoval vedoucímu bakalářské práce Ing. Janu Hubenému za cenné rady a jeho čas strávený odborným vedením při psaní této bakalářské práce.

4

5 Prohlašuji, ţe jsem tuto bakalářskou práci zpracoval samostatně s pouţitím literatury, kterou uvádím v seznamu. V Brně dne 15. prosince 2011

6

7 Abstract Kohoutek, J., Analysis of collective group shopping. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, Bachelor thesis is focused on the development of group shopping in the Czech Republic. The theoretical part describes the basic concepts of marketing, the primary information about the internet, marketing strategy, shopping behavior, purchasing process, market segmentation and cluster analysis. In practical part are used knowledge of the theoretical part, to clarify the concept and the emergence of discount sites and analysis of selected portals dealing with group shopping. From this analysis at the conclusion of the work made possible strategy to increase market share. Keywords Group shopping, consumer, cluster analysis. Abstrakt Kohoutek, J. Analýza vývoje kolektivního nakupování. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Bakalářská práce je zaměřena na vývoj kolektivního nakupování v ČR. V teoretické části jsou vysvětleny základní marketingové pojmy, primární informace o internetu, marketingové strategie, nákupní chování, kupní proces, segmentace trhu a shluková analýza. V praktické části práce jsou vyuţity znalosti z teoretické části, objasnění pojmu a vznik slevových serverů a provedena analýza vybraných portálů zabývajících se kolektivním nakupování. Z této analýzy jsou na závěr práce vytvořeny moţné strategie na zvětšení trţního podílu. Klíčová slova Kolektivní nakupování, spotřebitel, shluková analýza.

8

9 Obsah 9 Obsah 1 Úvod 15 2 Cíl a metodika práce 16 3 Teoretická část Marketing Internet Obchodování na internetu Marketing na internetu Komunikační mix na internetu Marketingový mix Marketingové strategie Nákupní chování Kulturní faktory Společenské faktory Osobní faktory Kupní proces Druhy nákupu Segmentace trhu Shluková analýza Prvky shlukování Vstupní datová matice Shluky Míry podobnosti Výběr proměnných Klasifikace shlukovacích metod Interpretace výsledků Vlastní práce Princip kolektivního nakupování... 37

10 10 Obsah 4.2 Historie kolektivního nakupování Analýza slevových portálů Geografické faktory Kategorie nabídky Vzhled, přehlednost stránek Vyuţití sociálních sítí, u, rss Bonusy pro zákazníky Servis Moţnost plateb Umístění na agregátorech Analýza geografických faktorů Analýza kategorií nabídky Vzhled, přehlednost stránek Vyuţití sociálních sítí, u, rss Bonusy pro zákazníky Servis Analýza moţnosti plateb Analýza umístění na agregátorech Celkové hodnocení Návrhy na zlepšení Strategie v rámci geografického myšlení Stategie v rámci nabídky Strategie v rámci vzhledu stránek Strategie v rámci vyuţívání sociálních sítí, ing, rss Strategie v rámci bonusu pro zákazníky Strategie v rámci servisu Strategie v rámci moţnosti plateb Strategie v rámci umístění na agregátorech Doporučení pro další účastníky trhu Diskuse 67 6 Závěr 68

11 Obsah 11 7 Zdroje 70

12 12 Seznam obrázků Seznam obrázků Obr. 1 Kupní proces s přidaným opakovaným nákupem 24 Obr. 2 Schéma ponákupního chování 26 Obr. 3 Dendogram geografických faktorů 43 Obr. 4 Nabídka slev v jednotlivých městech ČR 44 Obr. 5 Výsledek analýzy nabídek v jednotlivých kategoriích 45 Obr. 6 Nabídka slev v jednotlivých kategoriích 47 Obr. 7 Dendogram analýzy využití sociálních sítí, ů, rss 49 Obr. 8 Výsledek využívání sociálních sítí, ů, rss 50 Obr. 9 Dendogram analýzy bonusů 51 Obr. 10 Obr. 11 Výsledek analýzy ohledně poskytovaných peněžních bonusů 52 Dendogram výsledků analýzy poskytovaných servisních služeb 53 Obr. 12 Graf výsledků analýzy poskytovaných servisních služeb 54 Obr. 13 Dendogram výsledků analýzy možnosti plateb 55 Obr. 14 Graf výsledků analýzy možností plateb 56 Obr. 15 Dendogram výsledků analýzy umístění na agregátorech 57 Obr. 16 Výsledný graf počtu portálů na zkoumaných agregátorech 58 Obr. 17 Dendogram celkových výsledků analýzy 59 Obr. 18 Graf celkového hodnocení analýzy 60 Obr. 19 Rozdělení tržeb mezi největšími slevovými portálů na českém trhu 61

13 Seznam tabulek 13 Seznam tabulek Tab. 1 Výsledky geografické analýzy 44 Tab. 2 Výsledky analýzy v kategoriích nabídek 46 Tab. 3 Výsledky analýzy vzhledu a přehlednosti 48 Tab. 4 Tabulka s marží 62

14 14 Seznam tabulek

15 Úvod 15 1 Úvod Obchodování přes internet se stává kaţdým rokem čím dál častější formou nákupů. Koncem 90. let 20. století se postupem času pro lidstvo vyvinula další moţnost získávání informací, komunikace, přenos dat a v neposlední řadě i moţnost nakoupit z pohodlí domova sluţby či výrobky dostupné v kamenných obchodech. Tato moţnost je kaţdým rokem více a více vyuţívána, lidé si čím dál více tuto variantu přidávají do svého způsobu ţivota. S tímto stylem nakupování jde ruku v ruce šetření finančních prostředků a nepochybně i času. Nabídku klasických e-shopů v poslední době doplnily stránky s kolektivním nakupováním. Vytvořením serverů, nabízejících různé sluţby a výrobky za průměrně 50% původní ceny, se stal jednou z důleţitých obchodních i podnikatelských aktivit. Dnes asi není jediný obyvatel České republiky, který by neslyšel o slevových portálech. Zprvu nabídka pro několik desítek vyvolených vystřídala masový trend, kde se spotřebitelé nebojí utrácet i za sluţby, které by nikdy bez slevy nevyuţili. Za dobu trvající přibliţně rok a půl se na českém trhu objevilo přes několik stovek portálů nabízející slevy. Jako ukázka, ţe Češi rádi nakupují ve slevách, slouţí fakt, ţe trţby portálů za rok 2011 by se měly pohybovat mezi 2 aţ 3 miliardy korun. Tyto čísla fascinují mnohé další zájemce proniknout na trh s portály, avšak takový vstup a udrţení je pro nový server velmi obtíţné aţ nemoţné. Šanci představit své sluţby a získat za tyto zatím neprovedené akce peníze lákají restauratéry, hoteliéry a další poskytovatele. Spotřebitel se nachází v situaci, kdy se ve vodách internetu nalézá převeliké mnoţství obdobných nabídek. Musí se tedy zaměřit na důvěryhodnost portálů, sluţby nabízející portálem, prezentovanou cenou a v neposlední řadě také na fakt, jestli dané sluţby vůbec poţaduje či potřebuje.

16 16 Cíl a metodika práce 2 Cíl a metodika práce Bakalářská práce je zaměřena na slevové portály podnikajícím na českém trhu, dále popíše principy a ukáţe přeměnění myšlenky kolektivního nakupování do obchodní činnosti. Hlavním cílem bakalářské práce je přiblíţení a zmapování kolektivního nakupování v České republice. Výsledek práce by měl ukázat srovnání a shrnutí úspěšných portálů, dále pak z analýzy a dalších faktorů předat doporučení podnikatelům v tomto odvětví pro zvýšení podílu na trhu. Doporučení z výsledků vzniknou i pro zákazníky a podnikatele, přemýšlející o vyuţití slevového serveru. Práce je rozdělena na dvě části, a to na část teoretickou a vlastní práci. V teoretické části budou sepsány poznámky z doporučené literatury a internetových zdrojů. Hlavní část bude tvořit marketing, marketingové strategie a shluková analýza, Vlastní práce bude popisovat analýzu vybraných slevových portálů podnikajících na českém trhu. Tato analýza byla provedena na podzim roku 2010, kdy portály byly podrobeny výzkumu z hlediska několika různých parametrů. Pro lepší popisnost celé analýzy a lepší interpretaci výsledků byla pouţita shluková analýza.

17 Teoretická část 17 3 Teoretická část Kapitola teoretická část se bude zabývat vymezením základních pojmů a charakteristiky marketingu, internetu, rozebrány zde budou marketingové strategie, nákupní chování, faktory ovlivňující nákup, druhy nákupu, popis kupního procesu, segmentaci trhu a objeví se i vysvětlení shlukové analýzy. 3.1 Marketing Kotler [2](2007) marketing definuje jako společenský a manaţerský proces, jehoţ prostřednictvím uspokojují jednotlivci a skupiny své potřeby a přání v procesu výroby a směny produktů a hodnot. Jiná jeho definice vysvětluje význam marketingu nikoliv jen jako schopnost prodat, avšak jako uspokojování potřeb zákazníka. [11] Podíváme-li se na podstatu samotného marketingu, jde o to porozumět potřebám a přáním okolí a vytvářet takové myšlenky, sluţby nebo produkty, které tyto potřeby a přání naplňují. [2] Kotler a Keller [11](2007) vysvětlují, co se nachází pod pojmy potřeba, přání a poţadavek: Potřebami máme na mysli vše základní, bez čeho lidé nedokáţou ţít. Máme tím na mysli potravu, vzduch, vodu, ošacení a přístřeší. Pojmem přáním myslíme potřebu relaxace, rekreace, vzdělání nebo zábavy. Přechod mezi potřebou a přáním se stává v okamţiku, kdy máme na mysli specifičtější objekty, které dokáţou tyto potřeby naplnit. Požadavek je typ přání po specifickém výrobku podporované schopností za něj zaplatit. 3.2 Internet Jelikoţ všechno týkající se slevových portálů se nachází na internetu, bylo by dobré si internet blíţe představit. Jako jednu z definic internetu můţeme pouţít citaci z knihy Markéty Blaţkové [3](2005), ţe Internet je globální počítačová síť, která má několik set miliónů účastníků a která poskytuje různé sluţby, zejména přístup k hypertextovým dokumentům (World Wide Web), elektronickou poštu ( ), audiovizuální přenos, přenos datových souborů a programů atd. Internet je volně organizovaná mezinárodní spolupráce propojených autonomních sítí, která umoţňuje komunikaci připojených počítačů díky dobrovolnému přijetí a dodrţování standardních protokolů a procedur. Internet nikdo nevlastní ani neřídí. Internet povaţujeme za moderní médium s velkou škálou moţností vyuţití. Pokud bychom ho srovnali s ostatními médii, najdeme několik faktorů, ve kterých je velmi odlišný. Celosvětová působnost, obousměrný směr komunikace, přenos zvuku, videa, textu či obrazu, moţnost individualizace obsahu, nízká ce-

18 18 Teoretická část na reklamy, dlouhodobé působení zpráv a reklam, moţnost opětovného zhlédnutí zpráv či reklamy, okamţitá reakce na reklamní sdělení či velmi vysoká moţnost změření účinnosti reklamního sdělení patří mezi kladné stránky prezentace internetu. Jako jedinou negativní vlastnost, můţeme Internetu přiřadit moţnou nedůvěryhodnost zpráv. Uţivatelem internetu míníme člověka, který s určitou pravidelností vyuţívá sluţeb Internetu.[3] Jelikoţ v roce 2009 vyuţívalo internet v České republice 60% obyvatelstva [12], je velmi ţádoucí, vyuţívat moţnost obchodování na internetu Obchodování na internetu Celkový objem firem na českém trhu za rok 2010 činil 25 miliard Kč [19], proto vytvořit správnou marketingovou strategii je pro firmu podnikající na internetu velmi důleţité. Často se setkáváme s obchodováním na internetu s termíny E-business, e- commerce a e-marketing. E-business je termín pro internetové podnikání, které vyuţívá elektronické platformy (intranet, extranet, internet) pro provádění podnikatelské činnosti. Vyuţitím internetu se společnosti rychle nabídne moţnost prezentovat své sluţby a výrobky potenciálním zákazníkům, a to i bez nutnosti pouţití velkých nákladů. Pouţitím vnitřním sítě se zrychlí, zpříjemní a zpřehlední komunikace v rámci firmy, zatímco extranet lze vyuţít pro obdobný proces ale mezi dodavateli, odběrateli či hlavními partnery.[2] Martina Blaţková ve své knize [3](2005) e-business vysvětluje, jako souhrnný název pro všechny pojmy vyuţití internetu v obchodě a sluţbách. Dále do e-business řadí: e-services (všechny sluţby v rámci internetu), e-banking (přímé bankovnictví, ovládání bankovního účtu prostřednictvím internetu), e-brokerage (správa portfolia cenných papírů prostřednictvím internetu). O e-commerce mluvíme, chceme-li vyjádřit internetové nakupování. Jedná se o uţší pojem neţ e-businness, zahrnuje proces nákupu a prodeje podporovanými elektronickými prostředky, převáţně internetem.[2] E-marketing je název pro marketingovou stránku e-businnessu. Pojednává o snaze společnosti informovat o nabízených výrobcích a sluţbách, o jejich propagaci a prodeji na internetu.[2] Marketing na internetu Jedna z definic uvádí, ţe marketing na internetu je kvalitativně nová forma marketingu, která můţe být charakterizována jako řízení procesu uspokojování lidských potřeb informacemi, sluţbami nebo zboţím pomocí internetu.[3]

19 Teoretická část 19 Jiná definice charakterizuje marketing na internetu jako aplikace internetu a příbuzných digitálních technologií za účelem dosaţení marketingových cílů. Hlavními body marketingu na internetu by měly být tvorba příslušných WWW stránek, prezentace reklamy, obchodování a pořádání výzkumů trhu. Základní rozdíl mezi marketingem klasickým a na internetu byl vymezen jako následující: prostor a čas, vztah textu a obrazu, směru komunikace, interakce, nákladů a zdrojů. [3] Komunikační mix na internetu Části komunikačního mixu jsou firmami vyuţívány pro komunikaci se svými cílovými skupinami. Tato komunikace se pouţívá k odlišení, připomenutí, dodání informací a přesvědčení svých i potenciálních zákazníků o svých výrobcích. Pro komunikaci na internetu se v rámci komunikačním mixu hovoří o těchto sloţkách: reklama (reklamní prvky na webu, placené odkazy, reklamy vkládané do ů, reklama v diskusních skupinách nebo konferencích), public relations (firemní webové stránky, tiskové zprávy na internetu, virtuální časopisy a noviny, virtuální tiskové konference a videokonference, sponzoring, diskuse v elektronických konferencích nebo diskusních fórech), podpora prodeje (spotřebitelská mnoţstevní slevy, sbírání bodů, vzorky nebo výrobky zdarma nebo za zvýhodněnou cenu, dárky, členské programy; institucionální slevy, zboţí zdarma, reklamní zboţí), přímý marketing (rozesílání elektronických magazínů, katalogů nebo jiných informací), virální marketing (samovolné šíření většinou komerční zprávy formou elektronické komunikace). [3] 3.3 Marketingový mix Identifikovat pro svoji firmu řadu podnikových aktivit, kterými je moţno ovlivnit kupujícího. Takovouto formuli popsal profesor Neil Borden jiţ před mnoha lety. Počátkem 60. let profesor Jerome McCarthy navrhl marketingový mix, skládající se ze 4 sloţek: product (typ, jakost, design, funkce, značka, obal, sluţby, záruka, vrácení),

20 20 Teoretická část price (cena, slevy, sráţky, úvěry, splátky, termíny placení), place (distribuční cesty, pokrytí, lokalita, zásoby, doprava, logistika), promotion (podpora prodeje, reklama, personál, public relations, přímý marketing). Tato čtyři P by měla donutit kaţdého marketingového pracovníka k určení správného výrobku, dále vybrat příslušnou cenu, cestu distribuce a způsob jeho propagace. Při pohledu na zákazníka, přemýšlejícího nad koupí je potřeba se zaobírat čtyřmi C, pod kterými se nacházejí: Customer value (hodnota z hlediska zákazníka), Cost to customer (náklady pro zákazníka), Convenience (zákazníkovo pohodlí), Communication (komunikace).[10] 3.4 Marketingové strategie Kotler ve své knize [11] (2007) rozděluje firmy do 4 rolí, které se nazývají: trţní lídr (40% trhu), trţní vyzyvatel (30% trhu), trţní následovatel (20% trhu), mikrosegmentář (10% trhu). V pozici tržního lídra dochází k ovlivnění celého trhu. Firmy s menším trţním podílem se snaţí dominantní podnik napodobovat. K jeho snahám by mělo patřit zvětšení trhu, ochraňování svého podílu, o který by se měl pokusit v rámci neustále inovace svých sluţeb a výrobků. Tržní vyzyvatel by měl mít jasně definovaný cíl. Moţné cíle jsou získat titul trţního lídra pro svoji firmu, útok na firmu podobné velikost nebo zaútočit na menší a slabší firmy v rámci daného trhu. Pro tyto útoky existují různé strategie, v obecném rámci se hovoří o: frontálním útoku, křídelním útoku. Strategie frontálního útoku je snaha o vyrovnání výrobku, reklamy, ceny s distribucí protivníka. Zvítězit by měla ta firma, která je silnější (má více zdrojů). V příkladu by se dal pouţít tento útok sníţením ceny oproti protivníkovi a přesvědčení o lepší kvalitě neţ u jiné firmy. V rámci křídelního útoku hovoříme o nalezení slabého místa druhé firmy. Pro tento útok Kotler [2] (2007) rozeznává dvě strategické dimenze geografickou a segmentovou. Jako příklad by se dalo uvést lepší pokrytí území, kterému protivník nepřikládá takový důraz.

21 Teoretická část 21 Tržní následovatel by měl vědět jak si udrţet stávající zákazníky a pokoušet se získat i zákazníky nové. Kaţdý následovatel by se měl pokusit na cílový trh přinést výhody v podobě lokality, sluţeb a financování. Jelikoţ bude muset odolávat útokům trţních vyzyvatelů, měly by jeho výrobky být vyráběné za nízkých nákladů, avšak v rámci konkurenceschopnosti vyrábět kvalitní výrobky a nabízet kvalitní sluţby. Pro následovníky Kotler [2] (2007) definuje 4 strategie: padělatel (napodobení výrobku lídra i balení, prodej na černém trhu), klonovač (napodobení výrobku lídra s malinkou odchylkou výrobku, obalu i názvu), imitátor (okopírování prvku výrobku lídra, ponechání diferenciace v balení), adaptér (předělání a vylepšení výrobku lídra). Mikrosegmentář se na daném trhu zaměřuje na tržní výklenek, tedy prostor trhu, kterému zbytek firem věnuje malou či nulovou pozornost. Identifikovat potřeby zákazníků v tomto prostoru je pro mikrosegmentáře snazší neţ pro větší firmu zajímající se o tento mikrotrh jen příleţitostně. V důsledku této lepší identifikace si za svoje sluţby účtují vyšší marţi, zatímco zbytek trhu zaujímá vyšší objem trţeb. Základní úkoly těchto firem jsou vytváření, rozšiřování a chránění těchto mikrosegmentů. Konkurenci na daném trhu popsal i Michael Porter. V knize Moderní Marketing [2] (2007) jsou zmíněny 4 základní konkurenční strategie, tří vítězné a jedna strategie poraţeného. Míní tedy strategie: celkové prvenství v nákladech (snaha dosáhnout co nejmenších výrobních a distribučních nákladů, aby mohla uvést niţší cenu neţ konkurence a získat tak větší podíl na trhu), diferenciace (snaha o vytvoření vysoce diferenciovaného produktu a marketingových plánů, aby na daném trhu působila v roli trţního lídra, nesmí se však jednat o příliš vysokou cenu pro výrobek), zaměření (snaha zaměřit se jen na část trhu oproti snaze získat celý trh), strategie na půl cesty (firmy bez definované strategie se snaţí o všechny tři strategie zároveň, coţ znamená, ţe neúspěch se dostaví ve všech třech). 3.5 Nákupní chování Pojem nákupní chování vysvětlují Schifmann a Kanuk [1] (2004) jako chování, kterým se spotřebitelé projevují při hledání, nakupování, uţívání, hodnocení a nakládání s výrobky a sluţbami, od nichţ očekávají uspokojení svých potřeb. V rámci termínu nákupní chování definujeme i dva různé typy spotřebitelů: osobní spotřebitel,

22 22 Teoretická část organizační spotřebitel. Zatímco osobní spotřebitel nakupuje zboţí a sluţby pro svou vlastní potřebu či potřebu domácnosti či jako dárek pro přátele, organizační spotřebitel (ziskové a neziskové společnosti, vládní úřady, instituce) nakupuje výrobky, zařízení a sluţby pro svou činnost. Nákupní chování spotřebitelů je ovlivněno třemi hlavními faktory: kulturními, sociálními a osobními, přičemţ největší a nejhlubší vliv mají faktory kulturní Kulturní faktory Kulturní faktory jsou z velké míry tvořeny kulturou, subkulturou a danou společenskou třídou. Kultura je základním faktorem ovlivňujícím přání a chování nějaké osoby. Hlavními nositeli kultury jsou zde rodina a klíčové instituce, které nám od narození dávají soubor hodnot, percepcí, preferencí a způsobů chování.[11] Na kulturu můţeme zhlíţet i jinak. Dle Bártové [8](2007), kultura je komplex materiálních, institucionálních a duchovních výtvorů slouţících k uspokojování lidských potřeb. Marieke K. de Mooij ve své knize popisuje dělení kultury v rámci mezinárodních konzultantů managementu Harrise a Morana, kteří popisují kultury charakteristickými přístupy k sebepojetí, komunikací, jazyky, jídlem a stravovacími návyky, uvědomování si hodnoty času, norem, přesvědčení, postojů, pracovních návyků a postupy. [6] V rámci subkultury mluvíme o větší identifikaci a socializaci jedinců. Patří sem národnost, náboţenství, rasové skupiny či geografické regiony. Poslední dobou se stále více marketingových makléřů zaměřuje právě na etnické či demografické mikrosegmenty vyčleněné dle subkultury, za účelem větší marketingové propagace. U většiny lidské populace můţeme identifikovat jisté společenské rozdíly. Tyto rozdíly představují stejné chování ve stejných třídách, které jsou rozdílné od dalších tříd. Dále bychom našli rozdíly v oblékání, mluveném projevu, ve formě oblíbené zábavy, pochopitelně příjmu, typu zaměstnání, vzdělání. Velké rozdíly bychom našli i u spotřebitelské preference výrobků a sluţeb. Lidé se mezi těmito třídami mohou pohybovat, jednotlivá mobilita je dílem strnulé sociální stratifikace v dané společnosti.[11] Společenské faktory Mezi hlavní společenské faktory patří referenční skupiny, rodina, společenské role a postavení. [2] Schifmann a Kanuk [1] (2004) definují skupinu jako dva nebo více lidí, kteří na sebe vzájemně působí za účelem dosaţení jednotlivých či společných cílů. Pokud je jedinec přímo či nepřímo skupinou ovlivněn, hovoříme o referenčních skupinách. Při přímém vlivu mluvíme o členské skupině, které se

23 Teoretická část 23 dále mohou dělit na skupiny primární (rodina, přátelé, spolupracovníci) a sekundární (náboţenské, profesní, odborové). Referenční skupina je jakákoliv osoba či skupina, která slouţí jako porovnávací bod pro jedince při formování obecných, nebo konkrétních hodnot, postojů, nebo konkrétního návodu chování. Tím mohou vytvořit nátlak na jedince, který můţe zapříčinit výběr jiných výrobků či sluţeb.[11] Osobní faktory V rámci osobních faktorů mluvíme o věku kupujícího, fázi jeho stádia ţivota, jeho zaměstnání, ekonomických okolnostech, jeho vlastní osobnosti a sebepojetí, ţivotním stylu a hodnotách. Je zřejmé, ţe tyto parametry velmi ovlivní, co si zkoumaná osoba koupí. Rozdíl výběru oblečení do práce mezi manaţerem firmy či stavebním dělníkem je jasně postřehnutelný, podobné rozdíly bychom nalezli mezi mladšími a staršími generacemi. Při zkoumání osobnosti daného člověka zkoumáme rozličné psychologické rysy, vedoucí k relativně konzistentním a stálým reakcím na stimuly prostředí. Nejčastěji se líčí pomocí povahových rysů, jako příklad některých z nich Kotler uvádí sebedůvěra, dominantnost, samostatnost, poddajnost, druţnost, opatrnost či přizpůsobivost.[2] 3.6 Kupní proces Kupní proces se dělí na pět hlavních fází, které jsou: rozpoznání problému, hledání informací, hodnocení alternativ, kupní rozhodnutí, fáze chování po nákupu.[7]

24 24 Teoretická část Foxall a Goldsmith [4](2007) znázorňují tento proces ještě s fází opakovaný nákup: Obr. 1 Kupní proces s přidaným opakovaným nákupem Zdroj Foxall,Goldsmith, Consumer psychology for marketing, 1998, s. 26 První fáze, tedy rozpoznání problému, přichází v okamţiku, kdy jedinec vycítí rozdíl mezi očekávaným a poţadovaným stavem. Tento problém můţe nastat díky nepříznivé změně současného stavu, nebo díky zvýšení úrovně poţadovaného stavu. [7] Můţe se stát, ţe rozpor mezi skutečným a poţadovaným stavem není dostatečně motivující a kupní rozhodovací proces zde končí. Dalšími důvody můţou být nedostačující zdroje informací ke koupi nebo náročné podmínky na informace či čas spojené s řešením problému. [8] Hledání informací je část procesu násleující po rozpoznání problému. Toto hledání zahrnuje dvě moţnosti hledání vnitřní a hledání vnější. Vnitřní hledání je proces, při kterém jedinec hledá informace z minulosti ve své paměti. Vnější hledání obsahuje dvě varianty, při pasivním přístupu získává formu zvýšené pozornosti, zatímco u aktivního vyhledávání jedinec aktivně, systematicky a cíleně vyhledává informace o moţnostech řešení jeho problému. Jako zdroj informací můţeme označit následující: zdroje referenčního okolí, neutrální zdroje, zdroje vnějšího hledání v okruhu marketingové mixu, osobní zkušenosti. Mluvíme-li o zdrojích referenčního okolí, máme na mysli takové zdroje, které sniţují všechny druhy vnímaného rizika. V případě sociálního rizika, jsou jako jediné směrodatné.

25 Teoretická část 25 Neutrální zdroje jsou informace o struktuře a kvalitě nabídky, obsaţeny v nezávislých zdrojích. Jako výhodu můţeme povaţovat fakt, ţe spotřebitel vnímá tyto informace jako objektivní. Nevýhoda takovýchto zdrojů je fakt, ţe nemusí být vţdy k dispozici. Zdroje vnějšího hledání v okruhu marketingové mixu se dělí na dvě kategorie, které se nazývají: osobní vnější zdroje (prodejce, prodavače, ) neosobní vnější zdroje (reklamní informace, reklamy, inzeráty, prospekty, novinové inzertní články, spotřební časopisy, obaly). Pro tyto zdroje, jakoţto zdroje komerční, můţeme uvést jako nevýhodu nedůvěryhodnost. [7] Vlivy podmiňující rozsah hledání informací Tyto vlivy jsou opět popsány v knize Chování spotřebitele a výzkum trhu [7], dělení je dle autorů následující: předchozí zkušenost, vnímané riziko, trţní prostředí, charakteristika výrobku, situační proměnné, predispozice spotřebitele. Hodnocení alternativ popisuje období rozhodování, kdy rozhodujeme o výběru konečné alternativy pro náš nákup. Existují dva základní způsoby, jak spotřebitel o daných alternativách rozhoduje. Tyto způsoby se nazývají Nekompenzační pravidla rozhodnutí (přednosti v jednom parametru alternativy nemohou vyrovnat případné nedostatky v jiných parametrech), Kompenzační pravidla rozhodnutí (přednosti v jednom parametru alternativy mohou vyrovnat případné nedostatky v jiných parametrech).[7] Spotřebitel tedy měří hodnoty jednotlivých parametrů, vyuţívá jejich význam a na základě celkového skóre vybírá tu alternativu s nejlepším celkovým výsledkem. Spotřebitel nemusí pouţívat pro hodnocení váhový systém, můţe parametry dělit na špatné a dobré, v rámci finálního výběru upřednostní alternativu s větším počtem dobrých parametrů.[8] Kupní rozhodnutí vznikne po zhodnocení všech moţností a přechodu do kupního záměru, ve kterém jsou moţné tři situace. Tyto situace jsou: nákup určitého výrobku (nákup alternativy z nákupního rozhodnutí či jiné alternativy),

26 26 Teoretická část odloţení nákupu (odloţení důvodem chybějící potvrzení správnosti koupě či z důvodu krátkodobého odkladu), odmítnutí nákupu (uspokojení nákupem můţeme uspokojit jiným způsobem, nejednoznačné nákupní rozhodnutí). Ponákupní chování se týká období, kdy začneme vyuţívat daný koupený výrobek. Porovnáváme očekávaný efekt s efektem skutečným vzniklým pouţíváním výrobku. Toto chování popisuje následující obrázek. Obr. 2 Schéma ponákupního chování Zdroj Bártová, Bárta, Koudelka, Chování spotřebitele a výzkum trhu, 2005, s. 78 Kromě odpovědi na otázku spokojenost, při které spotřebitel hodnotí svoji spokojenost s funkčními, symbolickými, kvalitami výrobku by měl dát na charakteristiky koupě a dalšími rozměry totálního výrobku. Mezi další proměnné, o kterých by se měl spotřebitel zamyslet, patří: spokojenost s dalšími marketingovými aktivitami, potenciální změny chování, vazba na účel, k jakému je produkt vyuţíván, míru vyuţívání, okolnosti vyuţívání, průměrná spokojenost v daném trţním prostoru. Spokojenost či nespokojenost mohou ovlivnit následující faktory: Faktory posilující spokojenost: vyřešení problému,

27 Teoretická část 27 kvalitní informace, servis, sluţby, nespokojenost s konkurencí, Faktory posilující nespokojenost: rovnocenné alternativy, nemoţnost vyzkoušení výrobku, malá informovanost, spokojenost s konkurencí, osobnost spotřebitele. Rozhodnutí o spokojenosti představuje následující důsledky. Důsledky spokojenosti s nákupem: věrnost (příště spotřebitel koupí stejný výrobek), generalizace (spotřebitel koupí i jiné kategorie výrobků od stejné firmy), kladné Slovo-z-úst. Důsledky nespokojenosti s nákupem: změna značky, diskriminace (od firmy si nekoupí ani výrobky jiné kategorie), záporné Slovo-z-úst. [7] 3.7 Druhy nákupu Nákupní rozhodování se velmi mění dle typu výrobku, který nakupujeme a také co od něj očekáváme. Rozlišujeme 4 základní typy: extenzivní nákup, impulzivní nákup, limitovaný nákup, zvyklostní nákup. Extenzivní nákup je takový druh nákupu, kde kupující není dopředu rozhodnut o nákupu. Z tohoto důvodu aktivně vyhledává informace, zkoumá různé informační zdroje, které mu pomohou při rozhodování. Tento typ nákupu převládá u draţších výrobků, jako příklad můţeme uvést nákup automobilu, elektro zařízení. Při impulzivním nákupu jednáme reaktivně, argumenty nejsou tak podstatné jako v minulém typu. Produkty se z pohledu spotřebitele příliš neliší, není tedy důvod podrobně se zabývat jejich detaily a rozdíly. Příklad takovéhoto nákupu můţe být koupě zmrzliny v horkých dnech.

28 28 Teoretická část Pro limitovaný nákup je charakteristické neznalost značek nebo produktu, který kupujeme. Spotřebitel vychází z obecných zkušeností nebo z morálních aspektů. Vzor takovéhoto nakupování budiţ situace, kdy kupujeme baterie, a řídíme se heslem čím draţší, tím lepší, nebo případ, kdy zvolíme výrobek šetrnější k ţivotnímu prostředí. Zvyklostní nákup popisuje druh nákupu, kdy spotřebitel nakupuje stejné výrobky. Jako v případě impulzivních nákupů, zákazník nehledí na argumenty, jde tedy o návykové nakupování. Dalším důvodem můţe být jakási loajalita k nakupované značce. Ukázkové produkty v tomto případě jsou potraviny nebo tabákové výrobky. [5] 3.8 Segmentace trhu Pojem segmentace můţeme vysvětlit jako proces, při kterém rozdělíme trh na menší homogenní seskupení (cílové skupiny). Tyto skupiny se vzájemně odlišují svými potřebami a nákupním chováním. Cíl tohoto dělení by měl být přizpůsobit marketing cíleněji na tyto skupiny k jejich lepšímu obslouţení. Firma by si přitom měla vybrat ty segmenty, ve kterých v dlouhém časovém horizontu dokáţe v souladu se svou strategií efektivně obsluhovat a vyprodukovat potřebný zisk. Hlavní kroky segmentace jsou: průzkum trhu (v tomto kroku probíhá výběr kritérií pro následnou segmentaci), profilování segmentů (rozdělování zákazníků podle vybraných kritérií do homogenních skupin, určení velikosti, vytváření profilů), výběr cílového segmentu (selekce segment, kterým se bude firma zaobírat).[17] Segmentaci popisuje i Bártová [8](2007). Líčí ji jako proces, při kterém dochází k hledání takových skupin spotřebitelů, splňující dvě podmínky. Tyto podmínky jsou následující: uvnitř jednoho segmentu si jsou spotřebitelé co nejvíce podobní svými trţními projevy na daném trhu (podmínka pro homogenitu segmentů), trţní projevy různých segmentů jsou si na daném trhu co nejvíce odlišné (podmínka pro heterogenitu segmentů). Homogenita segmentů zajišťuje vně segmentu vyšší pravděpodobnost, ţe spotřebitelé budou reagovat podobně na marketingový podnět. Heterogenita segmentů znamená, ţe různé segmentační skupiny budou na marketingové podněty reagovat různě. Můţeme tedy diferencovat nabídku podle jistých odlišností v spotřebním chování zákazníků.[8] Segmenty by měly splňovat tyto předpoklady: dostatečná velikost,

29 Teoretická část 29 dostupnost médii a marketingovými nástroji, stálost segmentů, stabilita v čase, měřitelnost.[8] Způsob jak rozdělit spotřebitelský trh na segmenty je mnoho. Základní typy segmentace jsou popsány v knize od Kotlera [11] (2007): geografická segmentace, demografická segmentace, psychografická segmentace, behaviorální segmentace. Geografická segmentace poţaduje rozdělení trhu na různé geografické územní jednotky. Mezi tyto jednotky patří národy, státy, kraje, okresy, města popřípadě i městské části. V rámci demografické segmentace se trh dělí dle věku, pohlaví, sexuální orientace, velikosti rodiny, fáze ţivotního cyklu, typu povolání, velikostí příjmů, úrovně nejvyššího dosaţeného vzdělání, náboţenského vyznání, etniky, národnostní příslušnosti a dalších proměnných. Tyto faktory patří mezi nejpopulárnější základy segmentačních skupin. Při psychografickém typu segmentace pouţíváme při dělení společenskou třídu obyvatelstva, ţivotní styl nebo povahové rysy. Behaviorální segmentace vyuţívá znalosti, postoje, pouţití produktů a odezvu na něj. 3.9 Shluková analýza Výkladový slovník vysvětluje pojem shlukování jako shromáţdění. Pro větší pochopení dané problematiky jsem pro objasnění teorie této kapitoly čerpal z knihy Skluhová analýza od Řezánkové, Húseka a Snášela [9](2009). Ti ve své knize uvádějí, ţe primární cílem shlukové analýzy je zařazení objektů do skupin (shluků), a to především způsobem, aby dva objekty stejného shluku si byly více podobné, neţ dva objekty ze shluků různých. Jako objekty shlukování můţeme pouţít i objekty různých charakterů (ţivočichové, rostliny, textové dokumenty, webové stránky). K správnému dosaţení cíle shlukování, je potřeba vyřešit dílčí úkoly. Jedním z nich je určení podobnosti objektů. K změření podobnosti dvou objektů je potřeba všechny objekty charakterizovat pomocí svých vlastností (u textového dokumentu klíčová slova, rostliny tvarem listů, apod.) Shlukování zaloţené na měření podobnosti se nazývá konvenční. Řečí symboliky můţeme tuto podobnost zapsat jako

30 30 Teoretická část podobnost (A, B) = f (vlastnosti (A), vlasnosti (B)), slovy vyjádřeno, ţe podobnost dvou objektů je funkcí jejich podobnosti. Dále uvádějí, ţe shlukování je označováno jako jeden ze základních typů získávání znalostí, a to bez ohledu na skutečnost, zda jsou pro dosaţení cíle pouţity statistické metody, či metody strojového učení. V terminologii těchto metod se rozlišuje: učení s učitelem, učení bez učitele. V obou případech se jedná o klasifikaci objektů. Hlavní předpoklad obou metod je, ţe máme k dispozici údaje o určitých objektech, které se více či méně navzájem odlišují, tím pádem můţe existovat několik skupin těchto objektů. Cílem je zařadit některé či všechny objekty do skupin. V metodě učení s učitelem obsahuje vstupní datový soubor informace o příslušnosti objektů do známých skupin. Záměrem je vytvořit model, na základě něhoţ by mohly být objekty bez známé příslušnosti zařazovány do daných skupin. V případě učení bez učitele nemáme předem známou příslušnost ţádného z objektů a většinou není znám ani počet skupin. Cílem je klasifikovat všechny objekty zahrnuté do analýzy. Tento postup se označuje termínem shlukování Prvky shlukování Pro analýzu dat je vstupem pro shlukování datová matice a jejím výstupem identifikace shluků. Jako další prvky shlukování můţeme zařadit kritéria shlukování, stanovený počet shluků či interpretaci výsledků Vstupní datová matice Podklad vícerozměrné statistické analýzy je matice rozměrů n x m, v níţ řádky představují vektory údajů o jednotlivých objektech a sloupce odpovídají jednotlivým proměnným Shluky Při tvorbě shluků se například v oblasti informatiky setkáme s pojmem shlukování jako shluk stvořený ze shlukování objektů. Sleduje se tedy podobnost vektorů, které tvoří řádky matice. Shluk ovšem můţe vzniknout na základě podobnosti u jednotlivých proměnných, tvořící v dané matici sloupce. Další variantou je podobnost na základě jak objektů tak proměnných. Další typ dělení shluků je dělení na shluky disjunktní a překrývající se. U disjunktního shluku je jednoznačně určeno, kam který objekt připadá, zatímco u překrývajících se shluků jsou objekty, které mohou být přiřazeny do více shluků. Tento typ shlukování je označován jako clumping.

31 Teoretická část Míry podobnosti Při disjuktním shlukování je hlavním úkolem vytvoření shluků objektů tak, aby v určitém shluku bylo co nejvíce podobných objektů a co nejméně podobným objektům v dalších shlucích. Je velmi důleţité určit, jakým způsobem bude tato podobnost zjišťována. Existuje míra podobnosti, která vztah mezi dvěma objekty popisuje. Tuto míru mezi dvojicí objektů můţeme zapsat, jako S <0,1>. Z této míry můţeme získat i míru nepodobnosti D = 1 S Výběr proměnných Výběr správných proměnných analyzujeme ze dvou hledisek: věcného, statistického. Je důleţité, aby vybrané proměnné byly spojeny s problematikou analýzy. Důvod statistického hlediska je zaměření na vhodnost proměnných v statistické nezávislosti. Jako škála měření rozlišujeme hodnoty: nominální, ordinální, kvantitativní, dichotomické. U nominálních hodnot dokáţeme určit, zda jsou hodnoty různé, nedokáţeme však stanovit jejich pořadí (typ absolvované střední školy, typ mobilního telefonu). V případě ordinálních hodnot můţeme vytvořit pořadí, nemůţeme však určit, o kolik je jedna hodnota větší či menší neţ druhá (stupeň spokojenosti, úroveň bydlení) V rámci kvantitativních hodnot rozeznáváme hodnoty: intervalové, u jejíchţ hodnot dokáţeme určit, o kolik je daná hodnota větší neţ druhá a které mohou nabýt hodnoty 0 (měsíční příjem, počet dětí), poměrové, u jejíchţ hodnot dokáţeme určit, o kolik je daná hodnota větší neţ druhá a které nabývají pouze kladných hodnot (věk, cena). Mezi další dělení můţeme zařadit dělení: diskrétní, kde hodnoty jsou pouze celočíselné (počet dětí), spojité, kde hodnoty mohou nabývat libovolně z určitého intervalu (cena výrobku, měsíční příjem). V případě dichotomických proměnných se jedná o proměnnou binární, která nabývá pouze hodnot 0 a 1 (kuřák x nekuřák, spokojen x nespokojen). Dichotomické proměnné se dále dělí na: symetrické, kde obě kategorie mají stejnou významnost (muţ, ţena),

32 32 Teoretická část asymetrické, kde jedna kategorie je významnější neţ druhá (výskyt vlastnosti u objektu je důleţitější neţ jeho absence). Pro posuzování o závislosti dvou kategoriálních proměnných se vyuţívá chíkvadrát test o nezávislosti, zaloţený na četnostech v kontingenční tabulce. U kvantitativních dat se pro vyjádření vztahu dvou objektů pouţívá především míra vzdálenosti zaloţená na umístění objektů v prostoru. Jako souřadnice se pouţívají hodnoty proměnných. Nejznámější typy vzdáleností jsou: euklidovská DE, váţená euklidovská DEW, čtvercová euklidovská DES, manhattanská DB, Čebyševova DC, Minkovského DM, Lanceyho-Williamsova DLW. Pro výpočet vzdálenosti se pouţívají tyto vzorce,,,,,, pro (jinak je vzdálenost 0). Při měření podobnosti u dichotomických objektů (mající proměnné pouze v hodnotě 1 nebo 0) se vzorce dělí, jelikoţ mohou nastat dvě moţnosti dichotomického dělení symetrické a asymetrické. Obecný vzorec má následující tvar

33 Teoretická část 33 Pokud Θ = 1, mluvíme o Jaccardově koeficientu, v případě Θ = 2 hovoříme o koeficientu Czekanowském Klasifikace shlukovacích metod V shlukování je velmi důleţité určení shlukovacího algoritmu. Základní dělení nastává při určení či vytvoření shlukové hierarchie shluků. Rozlišujeme tedy: ploché (nehiearchické) shlukování, hierarchické shlukování. V případě nehiearchického shlukování se vytvoří určitý počet shluků a dále se nedělí, při hierarchickém shlukování dochází k postupnému dělení a tvorbě menších a menších shluků. U hiearchického shlukování dále rozeznáváme postupy: monotetické, kde shluky na určité úrovni jsou vytvářeny vţdy pouze dle jedné proměnné, polytetické, kde shluky jsou tvořeny dle všech proměnných současně. Dále můţeme rozeznávat tyto postupy: aglomerativní, v němţ se vychází ze situace, kdy kaţdý objekt je samostatným shlukem a postupně se nejvíce podobné aţ po nejméně podobné objekty spojují do shluků, aţ vznikne finální shluk, divizní přístup, v němţ začáteční situaci tvoří shluk skládající se ze všech objektů. Tento shluk je postupně rozdělován, aţ kaţdý objekt tvoří svůj samostatný shluk. Monotetické shlukování Pod pojmem monotetické shlukování se skrývá metoda pro divizní shlukování objektů pro binární data. Ze začátku vycházíme z jediného shluku, který rozdělíme do dvou. Učiníme tak dle hodnoty libovolné proměnné (jeden shluk bude s objekty s hodnotou proměnné 1, druhý s hodnotou 0). Při m proměnných můţeme původní shluk rozdělit na m moţností. Při dalším dělení existuje m-1 rozdělení, tento postup lze aplikovat, aţ nám nezbudou ţádné proměnné. Uplatňuje se algoritmus pro stanovení intenzity závislosti mezi k-tou a l-tou proměnnou, kde akl, bkl, ckl, dkl jsou četnosti v kontingenční tabulce, kterou jsme vytvořili pro proměnné k a l. Pro kaţdou l-tou proměnnou se spočte hodnota

34 34 Teoretická část Zařazení objektů se uskuteční podle takové proměnné, která dosáhne maxima u hodnoty maxl(ql). Polytetické shlukování Při polytetickém shlukování se vychází ze základního faktu, ţe kaţdý objekt tvoří samostatný shluk. Postupným shlukováním dvou nejpodobnějších objektů se finálně vytvoří jeden shluk obsahující všechny objekty. První shluk je vytvořen dle původní matice. V dalších krocích se podobnost shluků stanovuje pomocí různých aglomerativních algoritmů. Nejčastěji se setkáváme s těmito metodami: metoda průměrné vazby pro mezishlukové vzdálenosti, kde vzdálenost mezi dvěma shluky je rovna aritmetickému průměru vzdálenosti všech dvojic objektů, z nichţ jeden patří do prvního a druhý do druhého shluku, metoda průměrné vazby pro vnitroshlukové vzdálenosti, kde objekty dvou shluků se spojí do shluku jednoho a aţ potom se počítá aritmetický průměr vzdálenosti, metoda nejbližšího souseda, kde vzdálenost shluků je rovna minimální vzdálenosti objektů patřících do různých shluků, metoda nejvzdálenějšího souseda, kde vzdálenost shluků je rovna maximální vzdálenosti objektů patřících do různých shluků, centroidní metoda, kde vzdálenost mezi shluky je rovna euklidovské vzdálenosti mezi jejich centroidy (=vektory aritmetických průměrů jednotlivých proměnných počítané na základě všech objektů obsaţených ve shluku), mediánová metoda, u které je postup obdobný jako u centroidní metody, avšak bere se v potaz velikost shluků (počet prvků obsaţených v daném shluku), Wardova metoda, která spojuje shluky, u nichţ je přírůstek celkového vnitroskupinového součtu čtverců odchylek jednotlivých hodnot od shlukového průměru minimální. Pro tyto metody byly sepsány zápisy algoritmů pro výpočet vzdálenosti mezi shlukem Cg a shluků Ch a Ch metoda průměrné vazby metoda nejbliţšího souseda,

35 Teoretická část 35 metoda nejvzdálenějšího souseda, centroidní metoda, mediánová metoda, Wardova metoda Pro výběr metody, která je při daném shlukování nejvíce vhodná, se pouţívá výpočet kofenetického korelačního koeficientu CC. Jedná se o speciální vyuţití Pearsonova korelačního koeficientu. Čím je hodnota tohoto koeficientu blíţe 1, tím větší je podobnost mezi maticí vzdáleností a kofenetickou maticí a pouţitá metoda hierarchického aglomerativního shlukování je výhodnější pro vyjádření struktury analyzovaných dat. Tento koeficient lze vypočíst takto: Interpretace výsledků K přehledné interpretaci výsledků shlukové analýzy lze vyuţít dendogram. Jedná se o stromový diagram, ve kterém jsou znázorněny postupné shlukovací kroky jednotlivých objektů a jednak shluků vytvořených v předešlých krocích. Objekty se dají zapsat na stranu X i Y, častěji je programy vytvoří na straně Y. Kaţdý objekt je zde představen v podobě listu, které se spojují pomocí větví. V případě, ţe dva objekty jsou totoţné od začátku, fungují jiţ jako jeden shluk. Větve se se zvětšující se vzdálenosti měřenou na ose X (v případě objektů na ose X, na ose Y) spojují v další větve, odpovídající shlukování shluků do finálního shluku. Výsledný tvar dendogramu je vţdy ovlivněn výběrem správných proměnných, v případě důleţitější proměnné lze pouţít váhy, které během analýzy daným proměnným přiřadíme. Výsledek je také závislý na prezenci či absenci

36 36 Teoretická část odlehlých objektů objektů velmi se lišících od ostatních. Existují i další typy interpretace výsledků, například rampouchový graf či banner plot.[9]

37 Vlastní práce 37 4 Vlastní práce Nejdříve se zaměříme na princip a historii vzniku kolektivního nakupování ve světě a na to, jak bylo postupně implementováno do českých vod internetu. 4.1 Princip kolektivního nakupování Princip je poměrně jednoduchý, společnost provozující server s kolektivním nakupováním se domluví s provozovateli sluţeb (restaurace, hotel, wellness centrum, a další) na provedení nějaké sluţby, kterou nabídne prostřednictvím svého portálu potenciálním klientům. Tyto sluţby jsou oproti normální ceně sluţby nabízené provozovatelem za zvýhodněnou cenu, většinou převládá sleva alespoň 50%. Pro aktivaci zlevněné sluţby je potřeba minimální mnoţství zákazníků, kteří si musí během časového horizontu (obvykle bývá nabídka platná 2 aţ 3 dny) sluţbu zakoupit. Pokud se minimální počet zákazníků nepodaří shromáţdit, nabídka se stornuje a zákazníci dostávají zpět své peníze. Důvod proč kupovat tyto sluţby tkví hlavně ve zmíněné slevě. Obchodník za uveřejnění nabídky nic neplatí, provize pro poskytovatele se platí aţ z trţby z původní ceny sluţby (platí se většinou %). Moţnost bezplatné reklamy, získání peněz hned za sluţby provedené později, jen za cenu niţší marţe, je pro většinu obchodníků velmi lákává. Zákazníci by si však měli dát pozor, pokud nějaká sleva má časovou platnost svého vyuţití, při velkém odběru je šance, ţe jim koupený kupón propadne, jestliţe obchodník prodal více sluţeb, neţ je on sám připraven poskytnout. 4.2 Historie kolektivního nakupování Jako první na internetovém trhu tuto myšlenku vyuţil k podnikání Matt Rutledge, který na svém serveru Woot.com nabízí uţ od roku 2004 kaţdý den jeden konkrétní elektronický produkt. V roce 2008 vykázal příjmy v hodnotě 164 milionů dolarů, kde velký podíl měla spolupráce s Yahoo, vzniklá v roce Další velký implement do fungujícího obchodního modelu přišel v roce 2008, kdy Andrew Mason zakládá Groupon.com. Namísto elektronických výrobků nabízel Mason zajímavé sluţby ve velkých městech Spojených Států Amerických. Jako první sleva se objevila nabídka na 50% slevu v restauraci. Další slevy byly obdobné dnešním zlevnění masáţí, návštěv kin či divadel. [14] Během dvou let dosáhl Groupon 30miliónů zákazníků, dnes se však potýká s finančními problémy. Jedničkou na americkém trhu se stal portál LivingSocial vlastnící přibliţně 24% trhu. Mason se však pokouší dostat Groupon zpátky na výsluní vstupem na burzu, a pomocí Groupon 2.0, kdy vyuţije chytrých telefonů a jejich geolokačních sluţeb.[15]

38 38 Vlastní práce Vyuţití na českém trhu jako jeden z prvních vyuţila praţská firma MyMedia v rámci svého projektu Fluky.eu. Server nabízel kaţdý den jednu nabídku, nebyl však vázán elektronikou jako Woot.com, a neurčoval minimální objem prodeje. Zboţí bylo dováţeno z USA, proto někdy spotřebiče nebylo moţné v české republice pouţívat bez speciálních adapterů. Dnes však jiţ tento web nefunguje. Moţnost vyuţití kolektivní slevy nabídl i server BigBrands.cz, provozovaný firmou Brands Diffusion, a.s. v jejímţ čele je Vassili Gaëtan Le Moigne. Server je zaměřen na značkovou módu se slevou 20-80% oproti doporučeným maloobchodním cenám. Pro koupi na tomto portálu je potřeba mít někoho z vašich přátel jiţ v jejich systému zákazníků, díky kterému budete mít moţnost se stát jejich dalším členem, anebo být zapsán na čekací listinu a čekat na pozvánku. BigBrands.cz nabízí i módní doplňky, a počet registrovaných uţivatelů přesáhl v dubnu minulého roku Obdobným serverem je Fashion Days, zaloţen na podzim roku Princip obchodování je obdobný jako u BigBrands.cz, zákazníci si však na svoje zboţí někdy musejí počkat delší časovou lhůtu. První typický slevový portál jak je známe dnes, byl na internetu uveden do provozu v polovině dubna Byl jim Slevomat, nejprve nevelký projekt vedený Tomášem Čuprem.[13] Časem si potenciál v systému obchodování podobných Grouponu si uvědomilo velké mnoţství podnikatelů, za necelý půlrok se na českém trhu objevilo skoro 30 portálů, nabízející slevy na vyuţití sluţeb. Na trh se hrnuli další poskytovatelé, počet se odhadoval kolem 350. Dle odhadů v srpnu roku 2011 na trhu fungovalo přibliţně 240 obchodníků se slevami. Důvodem poklesu byla dle odborníků změna v nákupním chování spotřebitelů, dalším důvodem byla nejistota o provedení sluţeb od nových nevyzkoušených portálů. Pro přehlednost a moţnost prohlédnout si všechny slevy na jednom místě se objevily takzvané agregátory slev servery, které, přehledně shromaţďují nabídky všech serverů na jedné stránce. V případě, ţe si zákazník vybere slevu přes tento agregátor, připadá poskytovateli tohoto agregátoru marţe ve výši pohybující se v rozmezí 1-5% ze zlevněné částky. Někteří obchodníci místo nabízení všech kategorií slev se zaměřili na menší segmenty trhu, na českém trhu nalezneme portály nabízející výhradně golfové sluţby, chovatelské potřeby či potřeby pro novorozence a menší děti. Zajímavým počinem je i slevový portál nabízející slevy na pokerové turnaje po pokerových klubech ve větších městech České republiky. 4.3 Analýza slevových portálů Pro bliţší seznámení s nabídkou českých serverů byla vytvořena analýza, zaměřená na dlouhodobé účastníky trhu, ale i na servery vzniklé koncem prvního čtvrtletí roku Jelikoţ na českém trhu bylo v době provádění analýzy nalezeno přes 270 slevových serverů, které přes slevové agregátory skrz.cz a zlateslevy.cz poskytovaly zvýhodněné sluţby, nejprve bylo potřeba navštívit webové stránky všech portálů. Při bliţším zkoumání se ukázalo, ţe některé stránky jiţ nejsou

39 Vlastní práce 39 v provozu, jindy se za slevový web vydával agregátor či zlevněné zboţí bylo nabízeno přímo eshopem. Další nedostatky byly shledány ve velmi úzké nabídce, ač se jednalo o nízký počet nabízených slev, měst, ve kterých byly dané nabídky, či zaměření. Do následující analýzy bylo vyselektováno 30 slevových serverů, které působily důvěryhodně, a ukázaly nemalou nabídku ve vybraných městech, některé dále disponovaly nějakým bonusem pro své zákazníky a nebáli se ukázat něco ze svých sluţeb v rámci péče o zákazníky. Seznam vybraných slevových portálů, bráno v abecedním pořadí: Amplión, Aukrocity, BavseLevně, Berslevu, Bonybony, CityKupon, Clever- Buy, Čapnito, Deallx, DiscountMaker, DnesNeboNikdy, Fajnslevy, FantastickeSlevy, Hypersleva, Hyperslevy, Kocourkuk, KrásnéSlevy, Mydeals, Nakupvakci, Nebeslev, Pepa, Pumba, Slever, Slevici, SlevmeTo, Slevomania, Slevomat, Slevomor, Vykupto, Zapakatel. V rámci analýzy budeme zkoumat několik faktorů: 1 geografické, 2 kategorie nabídky, 3 vzhled, přehlednost stránek 4 vyuţití sociálních sítí, u, rss, 5 bonusy pro zákazníky, 6 servis, 7 moţnosti plateb, 8 umístění na agregátorech Geografické faktory V této části budeme zkoumat zastoupení nabízených slev v deseti největších městech České republiky (Praha, Brno, Ostrava, Plzeň, Liberec, Olomouc, Ústí nad Labem, České Budějovice, Hradec Králové, Pardubice). Některé portály mají při výběru konkrétního města v nabídce slevy platící pro celou republiku. Většinou se za touto moţností koupě skrývá pobyt ať ve wellness centru nebo jen víkendový relaxační, poznávací cesta do nedalekých měst či zboţí, které je v expedici po celé republice. Tyto nabídky do kategorie jednotlivých měst počítány nebudou, bude nahlíţeno pouze na sluţby, které jsou prováděny v daném městě, či nejbliţším okolí. Za kaţdé město, ve kterém je portálem nabízena sleva, dostane portál 1 bod, maximum je tedy 10 bodů.

40 40 Vlastní práce Kategorie nabídky Pod kategorizací nabídky je umístěna různorodost nabídek portálů. Nabídky byly roztřízeny do 9 kategorií (jídlo a pití, pobyty, krása, sport, relaxace, zdraví, zábava, zboţí, sluţby). Jídlo a pití slevy týkající se pohoštění v restauracích, slevy na pití, deserty, gastronomické záţitky, potraviny, pobyty wellness, relaxační, romantické, sportovní či poznávací pobyty, dovolené, krása všechny sluţby týkající se vzhledu, manikúry, pedikúry, liposukce, kryolipolýzy, kavitace, modeláţe nehtů, lymfodrenáţe, kadeřnické sluţby, depilace, epilace, atd., sport nabídky na sportovní činnosti, př. Squash, fitness, skupinové cvičení, slevy na kurty při raketových sportech, atd. relaxace vše co se týká masáţí, parních lázní, saun, výřivek, lávových kamenů, atd., zdraví slevy týkajících se elektronické cigarety, solné jeskyně, detoxikace, hubnutí, problémů se zády, koleny, atd., zábava adrenalinové sporty, projíţďky, bowling, slevy na vstupenky do kina, divadla, koncerty, zboţí slevy na elektroniku, hodinky, doplňky, oblečení, hračky, nádobí, plátna, atd., sluţby přezutí auta, úklidové, jazykové sluţby, vzdělávací kurzy, montáţ, servis vozidel, řidičské průkazy. Za kaţdou kategorii, která je slevovým portálem alespoň v jedné nabídce obsaţena, dostává 1 bod, maximum přidělených bodů můţe být Vzhled, přehlednost stránek Tato kategorie se týká vizuální podoby internetových stránek daného webu. Hodnotí se, jak je daná stránka barevně sladěná, přehlednost na stránce. Hodnotící škala je rozmezí 0-10 bodů Využití sociálních sítí, u, rss V dnešním světě je velmi důleţité, neustále se svým potenciálním zákazníkům nenuceně připomínat. Proto pro bodování slevoportálů se hodnotí i vyuţití komunikace s nimi pomocí sociální sítě facebook, pomocí twitteru, moţnost posílání ů s nabídkou slev, a v neposlední řadě vyuţití rss kanálů. Některé portály vyuţívají i serveru kde prezentují videa, ve kterých vybraný tým lidí testuje, či mluví o některé ze slev.

41 Vlastní práce 41 Pokud má slevový portál alespoň v pasivním provedení facebook, twitter, či rss, dostává za kaţdou aktivitu po bodu, při aktivním vyuţívání (máme na mysli dennodenní změnu nabídek) přidáváme bod další. Moţnost posílání ů, stejně jako další moţná prezentace je hodnocena téţe po bodu. Maximum bodů Bonusy pro zákazníky Bonusy pro zákazníky patří mezi velmi důleţité kritérium při analýze slevowebů. Právě tyto bonusy mohou znamenat větší či menší oblíbenou a kaţdodenní návštěvnost jejich internetových stránek nebo navýšení povědomí o daném portálu díky doporučení stávajícího zákazníka zákazníkovi novému. Mezi zkoumané kategorie byly zařazeny: Program doporuč, vstupní bonus, soutěţe, zisk kreditů, další. Pojem program doporuč lze vysvětlit jako program, kdy za kaţdého přivedeného nového zákazníka přes námi vygenerovaný odkaz na slevový portál získáme bonusový kredit pouţitelný na nákupy. Vstupní bonus zahrnuje bonusové kredity, které obdrţíme hned při zakládání účtu. Ziskem kreditů máme na mysli moţnost získat v rámci nějaké hry kredity na nákupy. Moţnost další zahrnuje další bonusy, které nejsou podobné bonusům nabízeným jinými servery. Při velké míře bonusů je zde moţný dosaţitelný počet bodů velký, největší nabídku odhadujeme na 5 bonusových nabídek Servis Tato kategorie bude více zaměřena na servisní sluţby ve vztahu k zákazníkům. Jako hlavní body servisu byly vybrány: moţnost zřízení účtu na stránce, kredity za nákup, infolinka, moţnost vytvořit kupón jako dárek, ostatní.

42 42 Vlastní práce V moţnosti ostatní si představíme moţnost aplikace do smart telefonů, která nám zobrazí nejnovější slevy, vrácení peněz při nespokojenosti nebo kamenný obchod jako zákaznické centrum. Za kaţdou moţnost jeden bod, v případě moţnosti neobsaţené v nabídce bod další, nejvýše však jeden. Maximum celkem Možnost plateb Velmi důleţitý faktor je i jakým způsobem mohu za slevu zaplatit. Jako moţnosti plateb byly vybrány: Platba kartou, bankovní převod, internetová peněţenka Paysec, internetová peněţenka Paypal, jiné. Ve volbě jiné očekáváme moţnost placení osobně, přes GoPay, pomocí ekonta, avšak jelikoţ tyto moţnosti nebyly tak očekávány, jsou zařazeny zde. Za kaţdou moţnost z nabídky bod, při jakékoliv další maximálně 1 bod. Maximum Umístění na agregátorech Posledním hodnoceným faktorem bude, jestli se nacházejí na TOP 11 slevových agregátorech. Moţnost publikovat své slevy na serverech, které tyto slevy shromaţďují a třídí je v boji s velmi početnou konkurencí velkým plusem. Dle Lupy.cz [15] jsou jedenácti nejsledovanějšími slevovými agregátory právě tyto: skrz.cz, zlateslevy.cz, slevin.cz, slevydnes.cz, sleviste.cz, slevoman.cz, modreslevy.cz, slevax.cz, meslevy.cz, ukazslevy.cz, slevo.cz. V době tvoření analýzy jiţ byl server robox.cz znám pod doménou skrz.cz, proto je počet pouze 11. Pokud portál má alespoň jednu nabídku na daném agregátoru, obdrţí bod. Maximum 11. Po provedení všech hodnocení v těchto kategoriích, dojde k celkovému bodovému součtu. Při něm se opět rozdělí jednotlivé slevoportály do shluků, které budou vyobrazeny v přehledném dendogramu. 4.4 Analýza geografických faktorů Jak bylo popsáno výše, hodnocení vzniklo na základě nabídek v daných městech České republiky. Vyhodnocení pro jednotlivé portály v dendogramu, tabulce a grafu:

43 Vlastní práce 43 Obr. 3 Dendogram geografických faktorů Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,893. Počáteční stav 20 shluků vypovídá o velké variaci s městy. Při vzdálenosti 1 se počet sníţil na 11 shluků, a při vzdálenosti 2 máme jen tři shluky. Je zajímavé, ţe portál SlevmeTo se zapojuje aţ při vzdálenosti 2,24, jako důvod tohoto zapojení do shluku aţ této fázi je absence slev v městě Ostravě, zatímco disponuje prodejem slevy v Ústí nad Labem. Dva finální shluky jsou velmi odlišné, jeden je velmi početný a obsahuje 24 portálů, druhý pouze 6. Početnější shluk je tvořený nabídkou menší neţ 6 měst, méně početný shluk tvoří nabídka ve více neţ 6 městech. Počet nabídek v jednotlivých městech ukazuje následující tabulka a graf:

44 44 Vlastní práce Tab. 1 Výsledky geografické analýzy Portál počet měst Portál počet měst Hyperslevy 10 BavseLevně 3 Slevomat 10 Bonybony 3 Zapakatel 10 Deallx.cz 3 Aukrocity 9 DnesNeboNikdy 3 Berslevu 8 Pumba 3 Čapnito.cz 6 Slevomania 3 DiscountMaker 6 Slevomor 3 SlevmeTo 6 Vykupto 3 CityKupon 5 CleverBuy 2 Fajnslevy 5 Kocourkuk 2 KrásnéSlevy 5 Mydeals 2 FantastickeSlevy 4 Nebeslev 2 Hypersleva 4 Slever 2 Pepa 4 Nakupvakci 1 Amplión 3 Slevici 1 Pouze tři slevoportály nabízí slevy ve všech městech. Jedná se o největší provozovatele, lehké zklamání je trojka na českém trhu Vykupto. Nejčastěji vidíme nabídky ve třech městech, ve většině případů se jedná o trojici měst Praha, Brno, Ostrava. Obr. 4 Nabídka slev v jednotlivých městech ČR Kaţdý z hodnocených slevoportálů nabízí alespoň jednu slevu v Praze. Jelikoţ Praha je hlavní a největší město ČR, nejedná se o překvapení. Nabídka

45 Vlastní práce 45 v městech klesá přímou úměrou s menším počtem obyvatelstva v níţ bydlící. Výjimky tvořené městy Olomouc a Hradec Králové vysvětlujeme lepší dostupností z města Brna, respektive Prahy. 4.5 Analýza kategorií nabídky Pro tuto analýzu bylo potřeba prozkoumat nabídku vybraných slevoportálů a zjistit jaké kategorie nabízí. Výsledky jsou v následujícím dendogramu, tabulce a v grafu: Obr. 5 Výsledek analýzy nabídek v jednotlivých kategoriích Při vytváření dendogramu bylo vyuţito hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,975, coţ ukazuje na velmi dobrý model. Startovních 13 shluků je velmi zajímavě rozděleno, zajímavý shluk tvoří portál Slevomania, která se připojuje do celkového shluku aţ na konci celého shlukování. Důvodem je absence alespoň jedné nabídky z trojice Zdraví, Krása, Relaxace, který u ostatních portálů alespoň jednou nabídkou zastoupen je. Podobná

46 46 Vlastní práce je situace u Krasneslevy a Cleverbuy, tam je však chybějící jiná kombinace. Největší startovní shluk tvořený 15 portály reprezentuje právě ty portály, kde jejich nabídka nabízí všech 9 kategorií. Tab. 2 Výsledky analýzy v kategoriích nabídek Portál Kategorií Portál Kategorií Zapakatel 9 Bonybony 8 Hyperslevy 9 SlevmeTo 8 Slevomat 9 Pumba 8 Berslevu 9 Slever 8 Čapnito 9 Nakupvakci 8 Aukrocity 9 Slevici 8 Hypersleva 9 Kocourkuk 8 Vykupto 9 Fajnslevy 7 Deallx 9 Mydeals 7 FantastickeSlevy 9 Slevomor 6 DiscountMaker 9 DnesNeboNikdy 6 BavseLevně 9 CityKupon 5 Amplión 9 Slevomania 5 Nebeslev 9 CleverBuy 5 Pepa 9 KrásnéSlevy 5 Přesně polovina zkoumaných serverů nabízí všech 9 vytříděných kategorií. Můţeme zde tvrdit, ţe kdyţ uţ nějaký portál prodává slevy pro dané město, nabízí zde širokou škálu slev není potřeba detailní zaměření na slevy, ale o moţnost nabízení slev v daném městě.

47 Vlastní práce 47 Obr. 6 Nabídka slev v jednotlivých kategoriích Víceméně kaţdý portál nabízí alespoň jednu nabídku z daných kategorií, je zajímavé, ţe nabídka sport je nabízena jen ve dvou třetinách. Zdá se, ţe ani rostoucí zájem o nové druhy skupinového cvičení není velkým lákadlem pro vytváření kolektivních slev. 4.6 Vzhled, přehlednost stránek Tato kategorie je v rámci analýzy nejvíce subjektivní, jelikoţ ne všichni se můţeme ztotoţnit s názorem zde prezentovaným. Kaţdý můţe přehlednost, barevně laděné komponenty na stránce nebo při vyuţití jiného neţ prováděným prohlíţečem ohodnotit stránky slevowebů jinak. Při co nejvyšší míře objektivity hodnocení vypadá takto:

48 48 Vlastní práce Tab. 3 Výsledky analýzy vzhledu a přehlednosti Portál Bodů Portál Bodů Slevomat 9 Nakupvakci 6 Zapakatel 9 Nebeslev 6 Pepa 8 Slevici 6 Vykupto 8 Slevomania 6 Berslevu 7 Amplión 5 Čapnito 7 DnesNeboNikdy 5 Hyperslevy 7 Hypersleva 5 SlevmeTo 7 Kocourkuk 5 Slevomor 7 KrásnéSlevy 5 Aukrocity 6 Pumba 5 BavseLevně 6 Slever 5 Bonybony 6 Deallx.cz 4 CleverBuy 6 DiscountMaker 4 Fajnslevy 6 FantastickeSlevy 4 Mydeals 6 CityKupon 3 Jelikoţ byl na toto hodnocení pouţit pouze jeden parametr, nebyla vytvořena shluková analýza. Většině serverů náleţí průměrné hodnocení, více bodů za přehlednost a vzhled patří necelé třetině poskytovatelů. Nejhůře dopadl City- Kupon, který v přehlednosti a barevným výběrem velmi zaostal. 4.7 Využití sociálních sítí, u, rss Levná a účinná reklama, to je zadávání postů na sociální sítě, či odesílání ů s novinkami. Výsledky této analýzy jsou uspořádány v dendogramu a grafu.

49 Vlastní práce 49 Obr. 7 Dendogram analýzy vyuţití sociálních sítí, ů, rss Při vytváření dendogramu byo vyuţito hierarchického shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,948. Pouze 9 shluků hovoří o nevelké variaci mezi vyuţíváním sociálních sití, ů, rss či jiných nástrojů internetu. Rozeznáváme dva shluky tvořené jen jedním členem BerSlevu a NebeSlev. V případě BerSlevu je důvod v jejich ojedinělé moţnosti shlédnout videa o slevách či o portálu na serveru youtube, Nebeslev nevyuţívá ani jedné moţnosti proniknout pomocí Facebooku či Twitteru, u či za pomoci rss do novinek zákazníků. Nejčastěji se ukázala varianta s aktivním vkládáním novinek na Facebook a zároveň posílání novinek v podobě ů. Tato varianta je u 10 portálů.

50 50 Vlastní práce Obr. 8 Výsledek vyuţívání sociálních sítí, ů, rss Moţnost prezentovat se na sociální síti Facebook vyuţilo 26 portálů, aktivně ukazovat svým fanouškům nejnovější slevy provozuje 22 z nich. Menší oblibě se těší Twitter. Poměr 15:8 není nijak velký, ale ani obliba Twitteru není na českém území velká. Pouze jeden portál nevyuţívá nejběţnější moţnost prezentace pomocí ových zpráv, a tím je Nebeslev. Získavat odběr novinek pomocí RSS prezentuje jen 8 portálů, moţnost reklamy na youtube nabízí Berslevu. 4.8 Bonusy pro zákazníky V této kategorii bylo potřeba zjistit, jaké bonusy pro zákazníky jednotlivé portály nabízí. Výsledky jsou opět zobrazeny v dendogramu a v grafu.

51 Vlastní práce 51 Obr. 9 Dendogram analýzy bonusů Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,925. Čtrnáct různých počátečních shluků se vytvořilo v rámci této analýzy. Dva nejpočtenější shluky po 8 portálech tvoří právě ty stránky, nabízející pouze program doporuč, nebo bonus ţádný nenabízejí. Naprosto samostatně leţí Slevomat, který se napojuje ojedinělý ke zbytku analyzovaných portálů aţ na samém konci shlukování. Důvodem je velké mnoţství ojedinělých bonusů v moţnostech další. Stejně osamoceně se nalézá i portál CleverBuy, jeho nabídka moţnosti zisku kreditů a větší nabídky je podobná jako u Slevomatu. V rámci 30 vybraných přesně 23 nabízí alespoň jeden bonus. Nejčastěji se jednalo o formu Doporuč, tedy pokud pomocí vámi vygenerovaného linku na slevu někdo z vašich známých či kamarádů zakoupí jakoukoliv nabízenou slevu a zároveň se na stránky portálu dostal skrze váš odkaz, obdrţíte finanční prémii na další nákup. Tato moţnost je pouţívaná u 16 portálů. Mezi nejoblíbenější bonus mezi zákazníky bych zařadil moţnost získat finanční obnos-kredity na nákup slev naprosto zadarmo a bez získávání dalších zákazníků. Tuto moţnost na-

52 52 Vlastní práce bízí aktivně jen Slevomat v podobě Kola štěstí, BavseLevně, kde na jejich stránkách kaţdý den máte moţnost najít zlaté či stříbrné mince, které vyměníte za kredity při nákupu a CleverBuy, nabízející soutěţ o kredity za přesný tip, kolik zákazníků vyuţije vybranou slevu. Právě tyto bonusy lákají zákazníky se na portály podívat kaţdý den a zvyšují moţnost, ţe spotřebitel zakoupí slevu, i kdyţ ji původně vůbec nehledal. Náklady na tyto bonusové peníze nejsou příliš velké, rozdá se například 2000kč denně. V kombinaci s krátkou expirační dobou se jedná o velmi dobrý tah. Vítěze v této kategorii byl určen Slevomat, mezi jeho bonusy patří program Doporuč, zmíněné Kolo Štěstí, dárek k narozeninám, přidání kreditů za jubilejní události pro portál, moţnost při velkém VIP řádu jiţ vypršené slevy či speciální slevy jen pro věrné zákazníky. Obr. 10 Výsledek analýzy ohledně poskytovaných peněţních bonusů Z grafu vychází, ţe moţnost získat provizi za nového zákazníka je vyuţívána nejvíce. Některé navštívené portály lákají na soutěţ, která je společná pro několik portálů zároveň, avšak některé servery nabízejí zcela své vlastní soutěţe. Mezi další bonusy, které nebyly avšak tak četné stojí za uvedení sleva 5% při platbě platební kartou Maestro, exkluzivní slevy pro zákazníky, či zisk % z nákupu podobný pyramidovému schématu. 4.9 Servis Zde budou prezentovány výsledky analýzy poskytovaného servisu zákazníkům jednotlivými portály. Výsledky jsou prezentovány v dendogramu i v grafu.

53 Vlastní práce 53 Obr. 11 Dendogram výsledků analýzy poskytovaných servisních sluţeb Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,893. Pouhých 9 shluků v počáteční fázi shlukování vypovídá o velké míře podobnosti mezi jednotlivými nabídkami. Při vzdálenosti 1 máme pouhých 5 shluků, celkový shluk je na vzdálenosti 1,442. Zapojení posledního shluku do finálního uskupení je vysvětleno nemoţnosti vytvoření účtu na portálech Amplion, Slevmeto, Deallx. Jelikoţ tato nabídka je u ostatních moţná, zapojují se jako poslední.

54 54 Vlastní práce Obr. 12 Graf výsledků analýzy poskytovaných servisních sluţeb Pouze v jednom případě nenabízí portál moţnost telefonní infolinky, DiscountMaker nabízí pouze moţnost ové komunikace mezi zákazníkem a slevovým portálem. Tvorbu účtu, kde můţeme sledovat počet našich objednávek, nebo měnit nastavení zasílání ů nabízí 27 portálů. Získávání a hospodaření s kredity za předchozí nákupy uţ nabízí pouze 11 provozovatelů kolektivních slev. Moţnost vytisknout poukaz jako dárkový kupón bez uvedení ceny a s hezkým věnováním poskytuje přes polovinu obchodníků. 7 serverů má k dispozici další nepeněţní bonus pro zákazníky, nejčastěji se jedná o aplikace na iphone či chytré mobily s Androidem, Slevomat v případě nespokojenosti se sluţbou nabízí vrácení peněz. Zajímavé je zákaznické centrum Zapakatelu v Praze a Brně, nacházející se v centru obou měst (u Václavského náměstí; Josefská nedaleko Hlavního nádraţí) Analýza možnosti plateb Zde budou prezentovány výsledky analýzy vyuţívání moţností plateb. Budou prezentovány v dendogramu, i v grafu.

55 Vlastní práce 55 Obr. 13 Dendogram výsledků analýzy moţnosti plateb Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,925. Nevelká variace v moţnosti plateb vytvořila 9 počátečních shluků. Obrovský shluk tvořený 12 portály představuje moţnost platit jen za pomocí bankovního převodu a platební karty. Druhý největší shluk obsahuje portály s ještě jednou moţností plateb navíc, ač se nejedná o peněţenky PaySec a PayPal. Finální shluk vychází na vzdálenosti 1,414. Je zajímavé, ţe Pepa, Nakupvakci a Zapakatel jsou na vzdálenosti 1 shluknuty do jedné skupiny, ač mají jiný počet platebních moţností (2,3,4). Důvodem je jejich různá či jedinečná kombinace.

56 56 Vlastní práce Obr. 14 Graf výsledků analýzy moţností plateb Kaţdý portál nabízí moţnost platit vyuţitím bankovního převodu, 29 portálů umoţňuje i okamţitou transakcí za pomocí platební karty. Moţnost vyuţití české internetové peněţenky PaySec je pouze v 6 případech vypovídá o ne velké oblibě jak mezi zákazníky, tak obchodníky. Lepšího výsledku dosáhla i jeho americká obdoba Paypal. Hned 10 portálů nabízí jinou moţnost platby neţ 4 vyznačené, nejčastěji se jednalo o eplatby společnosti Raiffeisen Bank. V dalších moţnostech se objevovala moţnost pomocí peněţenky Go- Pay či osobně na pobočkách portálů (Slevomania,Hypersleva) Analýza umístění na agregátorech V dnešní době, kdy na českém trhu existuje velké mnoţství slevoportálů, je důleţité prezentovat svůj portál hlavně na slevových agregátorech. Prohlíţení jedné stránky, kde se nám vypíší všechny zaregistrované stránky se slevami namísto projíţdění desítek webů je pohodlnější, rychlejší a lépe dojde k porovnání jednotlivých nabídek.

57 Vlastní práce 57 Obr. 15 Dendogram výsledků analýzy umístění na agregátorech Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí binárních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako shlukovací metoda byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,908. Opět při pouţití skupinového průměru a euklidovské vzdálenosti bylo na vzdálenosti 0 vytvořeno 19 shluků. Nejpočetnější shluky o velikosti 6 a 5 portálů odpovídají devíti respektive deseti výskytů z 11 moţných. Tyto portály nenalezneme na stránkách slevax.cz a slevo.cz, které velmi významně patří do nejméně spolupracujících agregátorů z nejnavštěvovanějších v České republice. Pouze Hyperslevy a Hypersleva se nalézají na všech nabízených 11, ač se jedná o dva rozličné portály, avšak s velmi podobným názvem.

58 58 Vlastní práce Obr. 16 Výsledný graf počtu portálů na zkoumaných agregátorech Ţádný slevový agregátor nenabízí nabídku všech 30 vybraných portálů, nejlépe si vedly skrz.cz, zlateslevy.cz a slevin.cz. Naopak naprosto propadli slevax.cz a slevo.cz. Postavení slevax.cz jako 8. největší český slevový agregátor dle velikosti serveru [16] je překvapivé, meslevy.cz, se řadí v této velikosti aţ za slevax.cz, avšak nabídka je zde mnohem větší. Nejlépe dopadl největší agregátor skrz.cz, spolupráce s 29 z 30 portálů je dominantní, neobsahuje jen portál DnesNeboNikdy.cz 4.12 Celkové hodnocení Body získané v jednotlivých kategoriích byly sečteny a pouţity v tvorbě finálního dendogramu a grafu:

59 Vlastní práce 59 Obr. 17 Dendogram celkových výsledků analýzy Při vytváření dendogramu byla vyuţita hierarchické shlukování za pomocí kvantitatvních proměnných a vyuţití euklidovské vzdálenosti. Jako v předchozích metodách byla pouţita metoda skupinového průměru. Hodnota kofelačního koeficientu je rovna 0,744. Tento dendogram byl vytvořen z celkové matice, ze všech hodnocených kategorií. 30 základních shluků vysvětluje, ţe všechny portály jsou jedinečné, ţádný není dokonalou kopií portálu jiného. Posledních 7 portálů v dendogramu tvoří nejlépe hodnocené portály. S přibývající vzdáleností se shlukují všechny slevové servery do jednoho finálního shluku, zajímavé je, ač Slevomat má stejně bodů jako server Zapakatel, do celkového shluku se zapojuje jako poslední. Tento krok shlukování vysvětlujeme více body v analýze bonusu, kdy s počtem 5 předčil všechny své konkurenty.

60 60 Vlastní práce Obr. 18 Graf celkového hodnocení analýzy Při pohledu na graf celkového hodnocení vidíme, ţe přes 50 bodů se dostali a tím mezi ostatními vyčnívají tři portály Hyperslevy, Slevomat a Zapakatel. Pokud bychom určili maximální moţné dosaţené skóre, a v podobě bonusu nalezneme 5 různých zajímavých sluţeb, nejvyšší dosaţený moţný počet je 63 bodů. Aţ na 4 slevové servery (DnesNeboNikdy, KocourKuk, KrásnéSlevy, Nebeslev) všechny portály splnily alespoň 50% hranici moţných bodů. Průměrné hodnocení bylo necelých 38 bodů. Z bodového vyjádření analýzy nám jako vítězové vycházejí Slevomat, Zapakatel. Třetí místo by pro sebe získaly Hyperslevy. Slevomat byl na českém trhu první, zápisy do obchodního rejstříku portály Hyperslevy a Zapakatel provedly v září roku Dva nejmladší portály podporovány velkými proměnnými na internetu (Amplión je slevový server fungující od března roku 2011 společností Centrum Holdings provozující v České Republice portály aktualne.cz, centrum.cz, atlas.cz a další, zatímco Aukrocity patří polské skupině Allegro, která v česku provozuje portály aukro.cz nebo heuréka.cz) dopadly průměrně. K porovnání ohledně trţeb vyuţijeme statistický graf a tabulka ze stránek výběrslev.cz [16].

61 Vlastní práce 61 Obr. 19 Rozdělení trţeb mezi největšími slevovými portálů na českém trhu [16], Z údajů tabulky statistiky portálů bylo vyuţitím celkové ušetřené částky a průměrné slevy. Za pomoci jednoduché matematiky z těchto dvou informací získáme sumu peněz potřebnou na vyuţití sluţeb bez slev. Z té lehce vypočítáme nezlevněnou část ceny, a zní uvaţovanou 20% marţi pro poskytovatele slevového portálu. Tabulku dále doplňuje bodové mnoţství z analýzy.