OPTIMALIZACE PUBLIKOVÁNÍ PŘÍSPĚVKŮ SOCIÁLNÍ STRÁNKY ENERGETICKÉHO NÁPOJE SEMTEX NA SOCIÁLNÍ SÍTI FACEBOOK

MEKON 2013 OPTIMALIZACE PUBLIKOVÁNÍ PŘÍSPĚVKŮ SOCIÁLNÍ STRÁNKY ENERGETICKÉHO NÁPOJE SEMTEX NA SOCIÁLNÍ SÍTI FACEBOOK THE OPTIMIZATION OF ENERGY DRINK SEMTEX SOCIAL PAGE POSTS ON THE SOCIAL NET FACEBOOK Abstrakt PAVLÍNA PAWLASOVÁ Eknmická fakulta/vyská škla báňská Technická univerzita Ostrava Tématem tht článku je ptimalizace publikvání příspěvků na sciální síti Facebk prstřednictvím sciální stránky energetickéh nápje SEMTEX. Cílem výzkumu je identifikace faktrů a analýza jejich vlivu na pčet sdílení, kmentářů a blíbensti jedntlivých příspěvků. Pr analýzu závislstí je využit Mannův-Whitneyh test a Kruskalův- Wallisův test, pr zjištění míry závislstí byl pužit keficient η. Výsledky výzkumu ptvrdily, že se lidé chdí na sciální sítě bavit a setkávat s přáteli, prt jsu lépe uživateli vnímány příspěvky týkající se různých sutěží. Sciální stránky firem a značek na Facebku by měly svým uživatelům přinést přidanu hdntu v pdbě zábavy či sutěží. Klíčvá slva Internetvý marketing, publikvání na sciálních stránkách, sciální síť Facebk, uživatelská spkjenst. Abstract The tpic f this paper is the ptimizatin f psting n scial net Facebk thrugh the energy drink SEMTEX scial page. The research aim is identifying factrs and analyzes their impact n the number f sharing, cmments and like. Analysis f dependence is carried ut using Mann-Whitney test and the Kruskal-Wallis test. The degree f dependence is determined by cefficient η. The results cnfirm that peple invite scial nets t talk and meet with friends, because better perceived by users psts were psts abut varius cmpetitins. Scial pages n Facebk shuld prvide added value t users thrugh entertainment and cmpetitins. Keywrds Internet Marketing, Psting n Scial Pages, Scial Net Facebk, User Satisfactin. Šklitel: dc. Ing. Spáčil Vjtěch, CSc. [297] Faculty f Ecnmics, VŠB-TUO

15 th Internatinal Cnference Sectin: Marketing and business 1 Úvd Internetvý marketing jak jistý způsb, kterým lze dsáhnut pžadvaných marketingvých cílů prstřednictvím internetu již v České republice zdmácněl. (Frey, 2005) Jak říká Januch (2011) míst prvtních nástrjů jak například bannery, PPC reklama, klasické webvé stránky a micrsites se v dnešní dbě staly ppulárnější nástrje využívající sciální sítě, engagement reklamu či behavirální a kntextvu reklamu. Sučástí tradičníh PR všem na internetu jsu sciální média, kde je bsah spluvytvářen a sdílen uživateli (Januch, 2011). Je také čividné, že také Češi prpadli sciálním sítím. Dle Freye (2011) čtyři z pěti českých uživatelů sciálních sítí kntrlují svůj účet na Facebku minimálně jednu denně. Z th 5 prcent tak činí dknce častěji než jednu za hdinu (Frey, 2011). Jak uvádí Hrký (2010), firemní webvé stránky, jakžt stěžejní nástrj marketingu na internetu, jsu centrálním infrmačním kanálem s cílem infrmvat všechny cílvé skupiny splečnsti a prezentvat firmy a prtfli prduktů kmplexně a přehledně. Aby se firmě pdařil zachytit zástupce cílvé skupiny na internetu, využívají čast display reklamy (reklamní bannery), PPC reklamy či PR články na relevantních webvých serverech. Tent způsb marketingvé kmunikace lze značit za metdu push (Hrký, 2010). V sučasné dbě však dchází k dklnu d internetvé marketingvé kmunikace metdu push k metdě pull, kdy zákazník není tlačen, ale tažen. Dle Hrkéh (2010) tt představuje prpagace na sciální síti Facebk. Kmplexní kampaň, zahrnující ficiální facebkvu stránku, zájmvé stránky, pzvánky na událsti, sutěže či hry a reklamní pdpru, zajišťuje vzbuzení pzrnsti uživatele, jeh zaujetí a pnechání na něm samtném, aby se rzhdl, zda k tét firmě přijde k firmě, která mu má c nabídnut (Hrký, 2010). Účelem tht výzkumu je ptimalizace publikvání příspěvků na sciální síti Facebk. Výsledky tht výzkumu by měly vést ke snížení iritace uživatelů sciálních sítí bsahem příspěvků firmy, častstí a nevhdnu dbu či frmu publikvání, tak, aby uživatelé vnímali tt členství jak přidanu hdntu značky. Cílem tht výzkumu je identifikace faktrů vlivňující pčet sdílení, kmentářů a blíbensti jedntlivých příspěvků na sciální stránce energetickéh nápje SEMTEX na sciální síti Facebk a analýza jejich závislsti na pčty sdílení, kmentářů a blíbensti příspěvků. Cílem tht příspěvku je shrnutí teretických pznatků a zejména výsledků prvedenéh výzkumu a navržení vhdných vlastnstí příspěvků publikvaných na sciální stránce SEMTEX T dáš!. 2 Teretická výchdiska publikvání příspěvků na sciálních sítích Základem úspěchu efektivní marketingvé kmunikace na Facebku mhu být následující pravidla. Dle Hrkéh (2010) a Křivana (2010) by kmunikace na sciálních sítítch měla prbíhat nefrmálně s kamarádským přístupem. Návštěvník by měl na sciálních stránkách nacházet unikátní infrmace, měl by tam mít prstr pr kmunikaci s dalšími lidmi se stejnými zájmy, aby se na sciální prfil vracel (Hrký, 2010) (Křivan, 2010). Jak uvádí Meyersn (2010), mezi největší chyby, kterých se dpuštějí marketéři na sciálních sítích, patří vedení jen marketingvé knverzace. Mnh pdnikatelů přicházejí na 6-7 February, 2013 [298] Ostrava

MEKON 2013 sciální sítě s tím, že zde budu publikvat infrmace sbě, firmě a prduktu. Uživatele však nezajímají jen infrmace firmě a prduktu. Je nutné dát prstr názrům fanušků, například frmu ankety či sutěže a dpvídat na jejich dtazy (Meyersn, 2010). Dle Meyersna (2010) firmy nepužívají sciální sítě efektivně. Jelikž knverzace zde prbíhá 24 hdin denně, 7 dní v týdnu, 365 dní v rce, je důležité být sučástí kmunity, přinášet hdntu kladením tázek, dpvídáním na dtazy, sdílením nvinek a užitečných infrmací. Lidé, přicházející na sciální sítě, zde hledají hlavně vztahy. Jak tvrdí Kabani (2010), lidé se nestávají sučástí kmunit, prtže mají rádi prdukty, služby neb věci, ale prt, aby získali klem sebe lidi, kteří cítí t stejné, c cítí ni, se kterými mhu sdílet vášeň pr věci, které jim přinášejí ptěšení neb zábavu. (Kabani, 2010) (Meyersn, 2010). Dle průzkumu splečnsti ExactTarget (2011) je nejčastějším důvdem ztráty fanuška na Facebku jeh zahlcení infrmacemi. Právě kvůli příliš velkému mnžství nerelevantních infrmací fanušci nejčastěji puštějí blíbené stránky. Přes 40 % fanušků vadila vyská frekvence sdělvaných infrmací a stejné prcent byl znechucen bchdními sděleními na zdi. Čtvrtina fanušků bývá zklamána, když fanuškvství nepřináší žádné zjevné výhdy. (ExactTarget, 2011) Z eyetrackingvé studie splečnsti Mashable Scial Media (2012) vyplývá, že je vhdné publikvat příspěvky na zdi s brázky, které přitahují pzrnst návštěvníků. Firmy by se měly především zaměřit na zajímavst sdělení na zdech. Není žáducí zde v krátkých intervalech publikvat velké mnžství méně interesantních infrmací, ba napak je vhdné zde v nižší časvé frekvenci zveřejňvat skutečně důležité zajímavsti. Velice lákavé jsu také pr uživatele brázky v náhledu ftgalerie. Atraktivní jsu pr uživatele také infrmace sutěži, hře či pslední knané akci. (Kessler, 2011) Dle Freye (2011) jsu čeští uživatelé na sciálních sítích nejaktivnější v dbě klem běda, a právě tut dbu by měly splečnsti využít k publikvání příspěvků. 3 Metdika sběru dat a výzkumu Sběrem sekundárních dat byly identifikvány klíčvé faktry, dpručvány jak vhdné či napak nevhdné při publikvání příspěvku na sciálních sítích. Mezi hdncené faktry tedy patří následující kritéria: příspěvek je publikván s brázkem, téma brázku (brázek tematicky úzce suvisí s příspěvkem, brázek jen dkresluje příspěvek a není nutný pr publikvání, či brázek jak příspěvek d sutěže), příspěvek bsahuje ftgalerii, příspěvek je publikván s videem, téma videa (vide prduktu značky, vide všebecné tématice, vide knané akci), příspěvek bsahuje pzvánku na akci, v příspěvku je plžena tázka, téma příspěvku (nvá sutěž, infrmace buducí akci, reprt z uplynulé akce, představení nvéh prduktu, infrmace nvinkách ve splečnsti či značce, celsplečenský prblém téma), příspěvek bsahuje dkaz na externí webvé stránky, dba publikvání mezi 6. 21. hdinu, přesná hdina publikvání příspěvku, příspěvek byl publikván v pracvní den a jak pslední hdncené kritérium přesný den publikvání příspěvku. Pr každý příspěvek byl také zjištěn pčet blíbensti jedntlivých uživatelů, sdílení příspěvku a kmentářů u danéh příspěvku. Pr sběr primárních dat byla pužita metda pzrvání za pmci předem stanvenéh hdntícíh listu. Pzrvání publikvaných příspěvků prbíhal na sciální síti Facebk, [299] Faculty f Ecnmics, VŠB-TUO

15 th Internatinal Cnference Sectin: Marketing and business jelikž se jedná nejpužívanější a nejznámější sciální síť v České republice. Na Facebku byla pzrvána ficiální řízeně mdervaná sciální stránka SEMTEX T dáš! d splečnsti Kfla Hlding, a.s. Celkem byl zkumání pdrben 150 příspěvků. Pzrvání prběhl během dvu dní a byly d něj zahrnuty příspěvky publikvané před více než 1 měsícem. Stáří příspěvku více než 1 měsíc byl zvlen zejména prt, aby se již pčty sdílení, blíbensti a kmentářů ustálily a nepřibývaly v průběhu pzrvání. Primárním výzkumem byla shrmážděna externí, v čase stavvá, kvantitativní intervalvá, ale také kvalitativní nminální data. O kvantitativní data se jednal u pčtu sdílení, blíbensti a kmentářů, napak jak nminální data byla psuzena všechna statní kritéria. Vzhledem k typu shrmážděných dat byl pr zjištění závislsti zvlen testvání shdy mediánů pr dva nezávislé výběry v případě hdncených kritérií, která mají mžnst puze dpvědi an ne (příspěvek bsahuje nebsahuje, splněn - nesplněn). Knkrétně byl zvlen Mannův-Whitneyh test. Jedntlivými prvedenými Mannův-Whitneyh testy byl zjištěn, zda se liší medián pčtu sdílení, střední hdnta pčtu kmentářů a střední hdnta pčtu blíbensti v závislsti na tm, zda hdncené kritérium je splněn či není. U kritérií jak jsu téma publikvanéh brázku, téma publikvanéh videa, téma samtnéh publikvanéh příspěvku a hdina a den publikvání příspěvku byl pužit Kruskalův-Wallisův test pr test mediánů, jelikž u těcht parametrů nebyl dsažen splnění pdmínky shdnsti rzptylů nutné pr prvedení analýzy rzptylů. Pr zjištění míry závislsti pčtu sdílení, kmentářů a blíbensti, jakžt intervalvé prměnné, na jedntlivých hdncených kritériích, jakžt nminálních prměnných, byl pužit keficient η. Výše zmíněné analýzy byly prvedeny v PASW Statistics. 4 Teretická výchdiska mdelu a jeh frmulace Jak uvádí Řezánkvá (2011), lze pr testvání shdy mediánů pr dva nezávislé výběry pužít neparametrický test, knkrétně Mannův-Whitneyh test. Mannův-Whitneyh test je zalžen na Wilcxnvě statistice W, která se získá tak, že je každé hdntě přiřazen přadí v rámci všech hdnt a je zjištěn sučet těcht přadí pr menší výběr. Mannva- Whitneyh statistika U se pak spčte pdle vztahu, (1) kde n 1 je rzsah menšíh výběru, n 2 rzsah většíh výběru a S je sučet přadí pr první výběr. Jestliže je, pužívá se statistika. Pr větší výběry, tj. pr výběry d a, lze prvést aprximaci nrmálním rzdělením na základě výpčtu statistiky, (2) 6-7 February, 2013 [300] Ostrava

MEKON 2013 kde t i je pčet shdných přadí v bu výběrech a n s je pčet variant přadí, které se vyskytují v bu výběrech. Statistika Z má, jestliže platí nulvá hyptéza shdě mediánů, přibližně nrmální rzdělení. Nulvá hyptéza u Mannva-Whitneyh testu tedy předpkládá shdu mediánů, alternativní hyptéza pak nervnst mediánů. (Řezánkvá, 2011) Nabývá-li prměnná X, která rzděluje hdnty prměnné Y d skupin, více než dvu kategrií, je vhdné pužít Kruskalů-Wallisův H-test, jelikž můžeme získat více než dva nezávislé výběry. Jak uvádí Řezánkvá (2011), při Kraskalvě-Wallisvě testu nulvá hyptéza předpkládá shdnst mediánů vysvětlvané prměnné ve všech subrech. Napak alternativní hyptéza uvádí, že alespň jeden z mediánů je různých d statních. Výpčet testvé statistiky je pdbný jak výpčet u testu pr dva výběry. Je zalžen na přadvých číslech, která jsu přiřazena hdntám v subru rzsahu n, vzniklým spjením všech výběrů. Pr každý výběr rzsahu n i je dále vypčten průměrné přadí, kde i = 1, 2,, K, přičemž K je pčet výběrů, tzn. pčet kategrií prměnné X. Kruskalvu-Wallisvu statistiku lze vypčítat ze vztahu. (3) Je-li platná nulvá hyptéza nezávislsti, má veličina KW přibližně rzdělení chíkvadrát s stupni vlnsti. Avšak tent vzrec platí jen v případě, že se všechny hdnty prměnné Y liší. Obecně lze vzrec pr KW statistiku zapsat ve tvaru, (4) kde t i je pčet shdných přadí v různých výběrech a n s je pčet variant přadí, které se ve výběrech vyskytují. (Řezánkvá, 2011) Jak v případě Mannva-Whitneyh testu, tak v případě Kruskalva-Wallisva testu je pr určení zamítnutí či přijmutí nulvé hyptézy stěžejní minimální hladina významnsti (dle SPSS Asymp. Sig.), d které dchází k zamítnutí nulvé hyptézy a kteru je nutné prvnat s hladinu významnsti pr daný výzkum. (Řezánkvá, 2011) Dle Řezánkvé (2011) lze intenzitu samtné závislsti psuzvat buď pdle pměru determinace, neb pdle jeh dmcniny, která bývá značvána jak keficient η. V tmt výzkumu byl pužit právě keficientu η, který nabývá hdnt 0;1. Dle Chena (1988) lze míru závislsti dle získané hdnty keficientu η psudit jak triviální, nabude-li keficient η hdntu v rzmezí 0;0,1, jak malu závislst při hdntě náležející d intervalu (0,1;0,3, jak střední závislst při vypčtené hdntě v intervalu (0,3;0,5. Vypčtené hdnty v intervalu (0,5;1 značí silnu závislst. Keficient η vyjádřený pmcí abslutních četnstí je dle Řezánkvé (2011) dán vztahem. (5) [301] Faculty f Ecnmics, VŠB-TUO

15 th Internatinal Cnference Sectin: Marketing and business 5 Analýza závislsti blíbensti, sdílení a kmentářů příspěvků na hdncených faktrech V následující části je prvedena analýza vlivu jedntlivých faktrů na pčet sdílení, kmentářů a blíbensti. Obrázek Z prvedenéh Mannva-Whitneyh testu vyplývá, že blíbenst a pčet kmentářů příspěvku závisí na tm, zda byl příspěvek publikván s brázkem. U blíbensti příspěvku je minimální hladina významnsti, kdy dchází k zamítnutí nulvé hyptézy shdě mediánů, 0,000 a u pčtu kmentářů 0,019, cž je méně než stanvená hladina významnsti 0,05, tudíž existuje závislst pčtu kmentářů a blíbensti na publikvání příspěvku s brázkem. Jak byl zjištěn pmcí keficientu s výsledkem 0,267 pr blíbenst a 0,248 pr kmentáře, tat závislst je malá v bu případech. Napak u pčtu sdílení vyšla minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy 0,58, tudíž se mediány shdují a neexistuje závislst pčtu sdílení na publikvání příspěvku s brázkem. Jak triviální vyšla tat závislst také pmcí keficientu, který nabývá pr sdílení hdnty 0,085. Existuje závislst mezi pčtem kmentářů a tématem publikvanéh brázku, stejně jak existuje závislst mezi pčtem blíbensti a tématem publikvanéh brázku, jelikž minimální hladina pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů v bu případech vyšla 0,000. Závislst pčtu blíbensti i pčtu kmentářů na tématu publikvanéh brázku je silná (keficient η pr pčet blíbensti se rvná 0,664 a pr pčet kmentářů 0,726). Stejně jak v předchzím případě pčet sdílení nezávisí na tématu příspěvku, jelikž platí shdnst mediánů. Pr pčet sdílení nabývá minimální hladina pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů hdntu 0,359. Dle keficientu η je tat závislst malá. Na tm, zda je či není příspěvek publikván s ftgalerií, závisí pčet blíbensti a kmentářů. Minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy v bu případech vyšla nižší než stanvená hladina významnsti 0,05. Dle keficientu η se jedná závislst malu v případě pčtu blíbensti stejně jak v případě pčtu kmentářů. Oba keficienty η se phybují kl hdnty 0,12. Ani v tmt případě pčet sdílení nezávisí na publikvání příspěvku s ftgalerií, jelikž na základě minimální hladiny pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů (Asymp. Sig. = 0,854) byla indikvána nutnst nezamítnutí nulvé hyptézy. Také dle keficientu η je tat závislst triviální, jelikž nabývá hdnty 0,026. Vide Nulvá hyptéza shdnsti mediánů byla zamítnuta v případě pčtu blíbensti a pčtu kmentářů. Tyt dva parametry tedy závisí na tm, zda byl příspěvek publikván s videem či nikliv. Pr pčet blíbensti nabývá minimální hladina významnsti hdnty 0,001 a pr pčet kmentářů hdnty 0,009. Pmcí keficientu η byla tat závislst určena jak malá s hdntami 0,201 pr pčet blíbensti a 0,175 pr pčet kmentářů. Dle prvedenéh Mannva-Whitneyh testu se neprjevila závislst pčtu sdílení na publikvání příspěvku s videem. Minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy vyšla vyšší než 0,05 a t 0,063. 6-7 February, 2013 [302] Ostrava

MEKON 2013 Téma videa vlivňuje dle Kruskalva-Wallisva testu pčet sdílení, ale také pčet kmentářů. Asymp. Sig. pr pčet sdílení nabývá hdnty 0,017, pr pčet kmentářů nabývá hdnty 0,024. V bu případech tedy existuje závislst. Obě tyt závislsti jsu malé s keficienty η kl 0,34. Napak pr pčet blíbensti nabytá hdnta Asymp. Sig. 0,829 nedvlila zamítnutí nulvé hyptézy, tudíž závislst pčtu blíbensti na tématu videa neexistuje. Dle keficientu η je tat závislst malá s hdntu 0,145. Atributy pzvánka na událst, plžení tázky a dkaz na webvu stránku Pčet blíbensti i pčet kmentářů závisí na tm, zda je v příspěvku bsažena pzvánka na buducí událst či akci. Minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů u pčtu blíbensti nabývá hdnty 0,014, u pčtu kmentářů 0,02, z čeh vyplývá, že se mediány při publikvání a nepublikvání pzvánky na událst neshdují, tedy existuje závislst. Tyt závislsti jsu však malé s keficienty η 0,202 pr pčet kmentářů a 0,156 pr pčet blíbensti. Avšak pčet sdílení není nijak vlivněn tím, zda u příspěvku byla či nebyla publikvána pzvánka na buducí událst i akci. Asymp. Sig. pr pčet sdílení s hdntu 0,984 vykazuje nezamítnutí nulvé hyptézy při hladině významnsti 0,05. Dle keficientu η rvným 0,126 je tat závislst jen malá. Žádný z hdncených parametrů (pčet blíbensti, pčet sdílení, pčet kmentářů) nezávisí na tm, zda je v příspěvku plžena tázka. Otázku tedy nedchází k vyšší aktivitě uživatelů. U všech parametrů vyšla minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy vyšší než 0,05, prt se mediány shdují a závislst neexistuje. Také dle keficientu η, který dsahuje hdnt 0,081 pr pčet blíbensti, 0,058 pr pčet sdílení a 0,038 pr pčet kmentářů je tat závislst triviální. Na základě publikvání příspěvku s dkazem na webvu stránku se liší mediány u pčtu blíbensti a mediány u pčtu kmentářů. V bu případech byly zamítnuty nulvé hyptézy shdnsti mediánů, jelikž pr pčet blíbensti minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy nabývá hdnty 0,005 a pr pčet kmentářů hdnty 0,007. Jelikž keficient η pr pčet blíbensti se rvná hdntě 0,141, tat závislst je malá stejně jak závislst pčtu kmentářů na publikvání příspěvku s dkazem na webvu stránku, kdy keficient η nabývá hdnty 0,153. Dle Mannva-Whitneyh testu neexistuje závislst pčtu sdílení na publikvání příspěvku s dkazem na webvu stránku, jelikž hdnta Asymp. Sig. rvna 0,088 nedvluje zamítnutí nulvé hyptézy při hladině významnsti 0,05. Triviální je tat závislst pčtu sdílení na publikvání příspěvku s dkazem na webvu stránku, pněvadž keficient η dsahuje hdnty 0,082. Téma příspěvku Z Kruskalva-Wallisva testu vyplývá, že puze pčet blíbensti a pčet kmentářů závisí na tématu příspěvku. V bu případech vyšla minimální hladina významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů shdně 0,000, tudíž při zvlené hladině významnsti 0,05 byla nulvá hyptéza zamítnuta. Jelikž keficient η pr pčet blíbensti vyšel 0,5, závislst pčtu blíbensti na tématu příspěvku je silná. Stejně tak je silná závislst pčtu kmentářů na tématu samtnéh příspěvku, pněvadž keficient η nabývá hdnty 0,562. Zatímc neexistuje závislst pčtu sdílení na tématu příspěvku. Při minimální hladině významnsti pr zamítnutí nulvé hyptézy shdnsti mediánů 0,063 nezamítáme nulvu [303] Faculty f Ecnmics, VŠB-TUO

15 th Internatinal Cnference Sectin: Marketing and business hyptézu, tudíž závislst neexistuje. Také dle keficientu η, který v tmt případě nabývá hdnty 0,253 je tat závislst malá. Dba publikvání Na pčet blíbensti, pčet sdílení ani pčet kmentářů nemá vliv dba publikvání příspěvku, tj. ani hdina během dne, ani den v týdnu, ani pracvní den či během víkendu ani publikvání během dne či v nci. Hdnta Asymp. Sig. vždy nabyla vyšší hdnty než zvlaná hladina významnsti 0,05, tudíž nebyl mžn nulvu hyptézu shdnsti mediánů zamítnut. Jak vyplývá z keficientů η, závislst pčtu blíbensti na publikvání během dne neb během nci, stejně jak závislst pčtu blíbensti na hdině publikvání během dne, ale také stejně jak závislst pčtu blíbensti na publikvání během pracvníh dne či víkendu, je triviální. Existuje puze malá závislst pčtu blíbensti na knkrétním dni v týdnu, všem keficient η nabývá puze hdnty 0,224. Rvněž je dle keficientu η, který nabývá hdnt menších než 0,1, triviální závislst pčtu sdílení na publikvání během dne neb během nci, stejně jak závislst pčtu sdílení na hdině publikvání během dne, ale také stejně jak závislst pčtu sdílení na publikvání během pracvníh dne či víkendu. Malá závislst se prjevuje u pčtu sdílení na knkrétním dni v týdnu, jelikž keficient η nabývá hdnty 0,190. Závislst pčtu kmentářů na publikvání příspěvku během dne či v nci je malá (keficient η je 0,249). Malá je také závislst pčtu kmentářů na publikvání příspěvku v knkrétní den v týdnu (keficient η se rvná 0,195). Pr závislst pčtu kmentářů na hdině publikvání vyšel keficient η 0,100, pr závislst pčtu kmentářů na publikvání v pracvní den neb víkendu je keficient η 0,06. Tyt závislsti jsu tedy triviální. Shrnutí analýzy a dpručení pr publikvání Z tht výzkumu vyplývá, že za účelem zvýšení pčtu blíbensti u uživatelů by měli administrátři ficiální sciální stránky energetickéh nápje SEMTEX publikvat příspěvky s brázkem, nejlépe takvým, který se týká knané sutěže, avšak bez ftgalerie, videa, dkazu na web či pzvánky na událst či buducí akci. Všebecně by se příspěvek měl týkat sutěže neb celsplečenskéh tématu, které se týká mnha uživatelů. Zvlí-li si administrátři ficiální sciální stránky SEMTEX T dáš! za cíl maximalizaci pčtu sdílení, například za účelem rzšíření pvědmí tét sciální stránce, je vhdné publikvat příspěvek s videem prduktu a zážitky s ním. Ostatní faktry nemají na sdílení vliv. Jestliže bude cílem administrátrů tét sciální stránky na sciální síti Facebk zvýšení pčtu kmentářů pd příspěvkem, měli by se zaměřit na publikvání příspěvku s brázkem d sutěže, ale bez ftgalerie, bez videa a bez pzvánky na buducí akci, ale také bez dkazu na externí webvu stránku. Nejvíce kmentvány jsu v průměru příspěvky d sutěží, ale také nvých prduktech. 6-7 February, 2013 [304] Ostrava

MEKON 2013 6 Závěr Přestže existuje řada různých všebecných dpručení pr publikvání, z nichž mnh byl zmíněn v úvdu tht článku, nelze říci, že všechna jsu směrdatná a pužitelná pr všechna dvětví firem a prduktů. Jak lepší řešení se díky prvedenému výzkumu jeví prvnání všebecnéh přístupu k sciálním sítím s knkrétní situací na sciální stránce. Tyt dchylky mhu být dány řadu faktrů, například dlišnu cílvu skupinu uživatelů danéh sciální prfilu či dlišnstí firmy či výrbku a služby, která jsu pmcí tét sciální stránky prpagvány, jak takvé. Prvedení pzrvání a následná analýza závislstí pčtu sdílení, kmentářů a blíbensti na parametrech všebecných návrhů pr publikvání na sciálních sítích, v tmt případě na knkrétní sciální stránce energetickéh nápje SEMTEX, prkázaly, že skutečně nelze aplikvat becná dpručení bez zvážení dlišnstí mezi sciálními stránkami a prdukty. Jak vyplývá z navržených knkrétních dpručení pr sciální stránku SEMTEX T dáš!, uživatelé vnímají tent sciální prfil v suladu s myšlenku sciálních sítí jakžt místa, kam se chdí uživatelé bavit, bavit se s přáteli, stejně jak například d kavárny či baru, kde je čast dprvázejí právě energetické nápje. Jelikž se zde setkávají se svými přáteli, rádi s nimi sutěží, sdílejí příspěvky d různých sutěží a také rádi v různých sutěžích hlasují. Ve většině případů byly lépe uživateli vnímány příspěvky týkající se různých sutěží s energetickým nápjem. Sciální stránky firem a značek energetických nápjů na Facebku by měly svým uživatelům přinést přidanu hdntu v pdbě zábavy, sutěže a setkávání se s přáteli. Literatura COHEN, Jacb (1988). Statistical Pwer Analysis fr the Behaviral Sciences. 2nd ed. New Jersey: Lawrence Erlbaum Assciates, 1988. 569 s. ISBN 0-8058-0283-5. EXACT TARGET (2011). Subscribers, fans and fllwers. [nline]. The scial break-up. [cit. 2013-02-01]. Dstupný z WWW: http://www.exacttarget.cm/resurces/sff8.pdf FREY, Petr (2011). Češi prpadli sciálním sítím. Fresh Marketing. Praha: Ambit Media, 2011, VII(7+8), 6. ISSN 1803-9197. FREY, Petr (2005). Marketingvá kmunikace: nvé trendy a jejich využití. 1. vyd. Praha: Management Press, 2005. 111 s. ISBN 80-7261-129-1. HORKÝ, Vít (2010). Zařaďte Facebk d své marketingvé kmunikace. Fresh Marketing. Praha: Ambit Media, 2010, VI(5). 24-27. ISSN 1803-9197. JANOUCH, Viktr (2011). 333 tipů a triků pr internetvý marketing. 1. vyd. Brn: Cmputer Press, 2011. 278 s. ISBN 978-80-251-3402-3. KABANI, Shama Hyder (2010). The zen f scial media marketing. Dallas: BenBella Bks, 2010. 186 s. ISBN 978-1-935251-73-6. [305] Faculty f Ecnmics, VŠB-TUO

15 th Internatinal Cnference Sectin: Marketing and business KESSLER, Sarah (2011). Here s What Peple Lk at n Facebk Brand Pages [nline]. Mashable Scial Media. LinkedIn. Pslední aktualizace 14. 12. 2011 12.49 [cit. 2012-02-19]. Dstupný z WWW: http://www.linkedin.cm/news?actinbar=&articleid=982584324&ids=0qe3ue3kqe3aid3 8Pd3wRczwVb38Mc3gMcjsTeiMPe3OcP8Oe3AIdjsVd3cNc3wV&aag=true&freq=weekly &trk=eml-td2-b-ttl-3&ut=2g1vbkcukpkl01 KŘIVAN, Karel (2010). Webvé kmunity nespadnu z nebe. Fresh Marketing. Praha: Ambit Media, 2010, VI(12). 8-10. ISSN 1803-9197. MEYERSON, Mitch (2010). Success secrets f the scial media marketing superstars. Enterpreneur Press, 2010. 335 s. ISBN 978-1-55918-377-0. ŘEZÁNKOVÁ, Hana (2011). Analýza dat z dtazníkvých šetření. 3. aktualiz. vyd. Praha: Prfessinal Publishing, 2011. 223 s. ISBN 978-80-7431-062-1. 6-7 February, 2013 [306] Ostrava