1. tutoriál předmětu Marketingový výzkum Předmět a typologie marketingového výzkumu Informační zajištění marketingového výzkumu Ing. Michal Stoklasa, Ph.D. Marketingový výzkum •Nemáme čas! •Nemáme čas! •Nemáme čas! •Nemáme čas! •Nemáme čas! • •Máme spolu jen 3x2 hodiny, z toho se mnou jen 2x2 hodiny na 39 hodin obsahu předmětu. • • • • • Nemáme čas! Nemáme čas! •Podmínky předmětu. •Struktura tutoriálů. •Motivace + vysvětlení „k čemu je to vlastně dobré“ J • •1 Vymezení marketingového výzkumu. 2 Trendy měnící svět. •3 Data, informace, znalosti. •4 Kvantitativní a kvalitativní data. •5 Data v databázích a jejich využití ve výzkumu. •6 Typy výzkumu podle účelu. • • • • Obsah přednášky csvukrs • • • •Ing. Michal Stoklasa, Ph.D. • • • •Ing. Tomáš Balcar Kdo jsme csvukrs •Vypracování samostatného úkolu – splnil / nesplnil. •Písemný zápočet – max. 40 bodů. •Předmět je ukončen zápočtem / zkouškou – potřebujete celkem 60 % bodů, tj. 24 a více, pro hodnocení „splněno“ / „E“. • •Předmět navazuje na základní kurz „Marketing“ – stavíme na těchto znalostech. • Podmínky předmětu - kombinovaní csvukrs •Studijní materiály v IS (4 prezentace tutoriálů) + skripta. • •Kniha KOZEL, R., MYNÁŘOVÁ L. a H. SVOBODOVÁ, 2011. Moderní metody a techniky marketingového výzkumu. Praha: Grada. ISBN 978-80-247-3527-6. • •Závěrečný zápočet bude z učiva ve 4 prezentacích tutoriálů! Vždy se ptám na praktické aplikace – vysvětlení na příkladech. • •Nebudu vyžadovat doslovné definice a členění, stačí svými slovy obsah. Důležité je učivo pochopit. Studijní literatura Co sledovat csvukrs •1. Charakteristika marketingového výzkumu - marketingový výzkum, důvod jeho realizace, cíle a změny v 21. století. Vztah dat, informací a znalostí, jejich typy, jak pracovat s daty sekundárními a primárními, jejich výhody a nevýhody. Využití dat je demonstrováno na příkladu databázového marketingu – CRM. •2. Proces marketingového výzkumu - přístupy teoretické i profesionálních marketingových agentur. Etapy marketingového výzkumu, přípravná a realizační. Určení problému, definování cíle výzkumu, výzkumné otázky, stanovení hypotéz, orientační analýzy, plán výzkumu, sběr údajů, zpracování údajů, analýza získaných údajů, interpretace získaných informací a tvorba návrhů a doporučení, prezentace výsledků. •3. Metody a techniky marketingového výzkumu - základní metody marketingového výzkumu – dotazování, pozorování, experiment. 4 základní techniky dotazování, proces tvorby dotazníku, typy otázek - účely, škály, vzorky. Základní pravidla pozorování, typy pozorování, praktické aplikace, snímkování a kazuistika. Experiment - definice, postup a typy, test marketing, experimenty podle času. •4. Aplikovaný marketingový výzkum v marketingovém mixu - pro každý prvek marketingového mixu je představen postup jeho testování spolu s praktickými příklady. Produkt - testování v celém životním cyklu od generování nápadů a testování prototypů, až po senzorické testy na trhu. Testování ceny, testy cenové pružnosti, akceptace ceny, vnímání ceny a cenové prahy. Testování distribuce - testy pro distribuční řetězec, testy přímo v místě prodeje. Marketingová komunikace - testy všech prvků komunikačního mixu. •5. Digitální marketingový výzkum - digitální marketingový výzkum – 2 roviny: webová stránka, sociální média. Nástroj Google Analytics, jeho funkce a metriky. UX testování, A/B testování, či tepelné mapy. Prostředí sociálních médií - výzkum zaměřen na sociální sítě, blogy, obsahové komunity a virtuální světy. Základní principy využití netnografie pro výzkum chování spotřebitelů. •6. Využití matematicko-statistických metod v marketingovém výzkumu - charakteristika využití matematicko-statistických metod v marketingovém výzkumu. Práce se vzorkem, interpretace dat, grafů, tabulek, základní typy analýz, pokročilé typy analýz. Příklady z praxe. Sylabus předmětu cvbh csvukrs •1+2 – úvod, data, informace, typy výzkumu, •kvalitativní výzkum – proč? • •3+4 – jak naplánovat a provést výzkum. • •5+6+7 – metody výzkumu: dotazování, •pozorování, experiment. • •8+10+11+12 – praxe! •(Muži preferují pevná ňadra, peníze na podobnou studii • se shání celkem snadno, říká vědec) Struktura předmětu – izi lajf csvukrs • •1. tutoriál 1.3. – Stoklasa – úvod, informační zajištění výzkumu, část aplikace • •2. tutoriál 22.3. – Stoklasa –proces výzkumu, metody výzkumu • •3. tutoriál 19.4. – Balcar – praktická aplikace výzkumu • •4. tutoriál není fyzicky, v IS najdete prezentaci se zbývajícím učivem – online výzkum, statistika Struktura tutoriálů csvukrs •Státnicový předmět - 5 otázek. •Předmět je hodně praktický. •Pochopení principů výzkumu a jejich aplikace do vašeho každodenního života vám pomůže dosáhnout dříve nedosažitelného. •BP/DP v nové verzi státnic rozsah 20 minut, bez správně naplánovaného postupu výzkumu nemáte šanci. •Na vysoké škole se dá projít bez naučení čehokoliv – praxe je pak těžká – jsme tu pro vás 2 vyučující s praxí, ptejte se, diskutujte, vytáhněte z nás maximum J Motivační slajd, ou jé Stonks | Know Your Meme csvukrs •Dostáváme zpětnou vazbu: „jsem účto/finance/cestovní ruch, k ničemu mi to není“ – KAŽDÝ potřebuje v dnešním světě být schopen logicky řešit posloupnost: problém – data – analýza – interpretace. A taky bakalářská práce J • Motivační slajd - pokračování csvukrs •Výzkumem chceme zaplnit informační mezeru, která nám brání v tom udělat kvalitní rozhodnutí. •Může se jednat o celkovou neznalost, nebo chybějící dílčí informaci. • Proč tu tedy jsme? Související obrázek csvukrs Jak zaplníme tu mezeru? 234,506 Fortune Telling Stock Photos, Pictures & Royalty-Free Images - iStock Trust me bro... aliens! - Ancient Aliens - quickmeme Fortune-telling on cards. a fortune teller lays out tarot cards. obrazy na stěnu • obrazy atmosféra, černá magie, žena | myloview.cz Když plánuji důležité věci, podívám se do hvězd, jak to vypadá, říká astrokoučka Gabriela Šátková. csvukrs •Potřebujeme data, abychom mohli činit správná rozhodnutí. • • • • • • • • •Jaká data? Potřebujeme DATA! Obsah obrázku text, muž, osoba, oblek Popis byl vytvořen automaticky csvukrs Měl jsem vidění! Obsah obrázku text Popis byl vytvořen automaticky csvukrs •Expert: Za covidu je třikrát víc depresí. Lidem nepřijde divné nemít radost ze života. –V článku není zdroj dat. Jaký byl vzorek? –Tabulka se dá vyložit i jinak: za první dva měsíce pandemie stouply hodnoty, dalších 5 však již zůstaly stejné – to je přece pozitivní trend. –Jakým stylem byly formulovány otázky? Rozumí respondenti medicínským termínům? –Jev vyvolává příliš mnoho proměnných (ztráta zaměstnání se dá „vyléčit“ rychle, panické ataky z mediálního tlaku vyžadují delší léčbu). •Co si z toho vyvodit? Přemýšlejte! Nekritické přebírání názorů není v 21. století možné, musíte přemýšlet nad nastavením výzkumu, analýzou, interpretací. Toto přímo uplatníte ve firmě. Příklad zkreslení csvukrs •Musím chápat situaci ve firmě (kde je vlastně problém) – analytické nástroje. •Musím chápat jaká data potřebuji, jak s nimi budu pracovat, jak je získám, zpracuji, interpretuji atd. •Musím vědět, jak nastavit proces výzkumu pro získání „správných“ dat. •Ve výzkumu musím umět správně nastavit vhodné metody a techniky sběru dat. •Data musím umět analyzovat, interpretovat, prezentovat. Komplexní situace vyžaduje komplexní předmět csvukrs •Ale vždyť existuje ChatGPT, prostě se zeptám a dostanu odpovědi na všechno, nemusím vůbec myslet. – tyto nástroje rozhodně nemají vždy pravdu, nevyužívají vždy relevantní zdroje, neporadí mi na mou specifickou situaci ve firmě. •Mám své oblíbené influencery a těm věřím. – kdo to platí? Jak na mě vydělává? Kognitivní zkreslení. •Kognitivní zkreslení – potvrzovací zkreslení, kotvení, atribuční chyba, haló efekt, tendence souhlasit atd. •Bubliny – sociální sítě. • Názory zvenčí csvukrs •Kritické myšlení je analýza dostupných faktů, důkazů, pozorování a argumentů za účelem vytvoření úsudku. •Nad vším je třeba přemýšlet. Jsou na to studie? Jaký je vzorek? Slouží ten názor někomu (platí to někdo)? Hraje roli větší kontext? • •V semestru budeme řešit nastavení vzorku, validitu, nastavení procesu výzkumu (peer-reviewed), teorie vs. praxe (trials, studies, expert opinions, experience), meta-analýzu atd. Kritické myšlení csvukrs •V tomto předmětu vás nenaučím zázračně kriticky myslet. Neudělám z vás neomylné bohy. • •Vysvětlím vám: –Co jsou to data a jak s nimi pracovat, kde dochází ke zkreslení. –Proces výzkumu. –Metody výzkumu. –Ukáži mnoho praktických příkladů. • • Co s tím? csvukrs •Co to je marketingový výzkum. •Proč jej děláme. •Jak jej děláme. •Co se změnilo v 21. století. 1 Vymezení marketingového výzkumu •Marketingový výzkum = systematické a objektivní hledání a analýza informací, relevantních k identifikaci a řešení jakéhokoliv problému na poli marketingu. •„Marketingový výzkum je funkce, která spojuje spotřebitele, zákazníka a veřejnost s marketérem prostřednictvím informací - informací používaných k identifikaci a definování marketingových příležitostí a problémů; generování, vylepšování a hodnocení marketingových akcí; sledování výkonnosti marketingu; a zlepšení porozumění marketingu jako procesu. Marketingový výzkum specifikuje informace potřebné k řešení těchto problémů, navrhuje způsob sběru informací, řídí a implementuje proces sběru dat, analyzuje výsledky a sděluje zjištění a jejich důsledky.“ (AMA, 2017) Vymezení marketingového výzkumu csvukrs •„Marketingový výzkum je naslouchání spotřebiteli.“ •Je to „cílevědomý proces, který směřuje k získání určitých konkrétních informací, které nelze opatřit jinak“. • •Průzkum je jednorázová aktivita, probíhající v kratším časovém horizontu, nezachází do takové hloubky, jako výzkum. •Výzkum trhu zkoumá trh, jeho strukturu a účastníky. Marketingový výzkum hledá nejefektivnější cesty, jak na tento trh vstoupit a maximálně uspokojit potřeby. Vymezení marketingového výzkumu csvukrs Současná situace csvukrs •Specifikace informací potřebných k řešení firemních problémů. •Návrh způsobu sběru informací. •Řízení a implementace procesu sběru dat. •Analýza výsledků. •Interpretace a prezentace výsledků. • • •Díky tomu splníme hlavní účel marketingového výzkumu – omezení nejistoty při rozhodování. Ale také např. pochopíme zákazníky, trh, zkontrolujeme funkčnost našich kampaní a další. Základní cíle marketingového výzkumu csvukrs •Ideálně bychom chtěli vidět do mozků našich zákazníků, abychom pochopili, co si koupí a proč. To ale nebylo možné, takže jsme se jich ptali (dotazování), nebo jsme pozorovali jejich spotřební chování. Když jsme chtěli něco otestovat, provedli jsme experiment. • •Tyto 3 základní metody výzkumu se ale samozřejmě vyvíjejí. Dotazování ustupuje u kvantitativního výzkumu do pozadí před pozorováním reálného chování (Big Data) a experimenty děláme pomocí neuromarketingu – viz video. Zjednodušeně popsané metody výzkumu csvukrs •Mnoho firem má problém zodpovědět zdánlivě jednoduchou otázku: „Kdo jsou naši zákazníci?“. •Prodavačka: „Já to vím!“. Má svůj pohled z obchodu. •Social Media Manager: „Ne, já to vím!“. Má svůj pohled ze sociálních sítí. • •Potřebujeme sesbírat veškerá interní sekundární data, která generujeme o zákaznících. Jaká data vlastně potřebujeme? Co nám chybí? Naplánujeme sběr primárních dat pro vysvětlení informační mezery – dotazování Focus Group, dotazník)? Pozorování (tracking)? Experiment? Typický příklad – kdo jsou mí zákazníci? csvukrs •Vliv globalizace, dynamiky a nepředvídatelnosti změn. •Vývoj techniky, technologie a nových materiálů. •Vývoj informačních technologií přinášejících efektivnější práci s informacemi a nové komunikační možnosti. •Nástup celosvětových i lokálních sociálních sítí a vytváření spotřebitelských komunit. •Informační ekonomika, sdílená ekonomika, převaha služeb, zvýšený tlak na dostatek informací, aby se firmy mohly správně rozhodovat. • •Perlička: Nová studie spojila chřest s rakovinou a na internetu propukla panika. Co přineslo 21. století pro MV? csvukrs •Marketing se proměňuje! Dialog se zákazníkem (šitý na míru), Content Marketing, ale také dialog zákazníků mezi sebou – recenze, zkušenosti (Astroturfing). Guru Byron, Sharp, Ritson? •Sociální média (WoM) a internet obecně, síla Googlu, Applu, Amazonu (aneb jak jsem měl vědět, že mi konkuruje australská firmička o třech lidech). •Proměna chování zákazníka, to jak vybírá produkt a sbírá informace, vynutila proměnu toho, kde my sbíráme data. Krize – zákazník více zkoumá produkty, vyhledává informace předem. •Máme velká data (Big Data)! Máme větší počítače! Nebo alespoň silnější, doplněné softwarem, který dokáže v reálném čase zpracovávat data a učit se z nich (Google Maps). Trendy v marketingovém výzkumu 1 csvukrs •Známe matematicko-statistické metody, a nebojíme se je použít. Appky dnes dodají přehledy na míru a okamžitě. •Firmy samy generují více dat a informací, které lze jednodušeji zpracovat a sdílet – intranet, CRM. •Růst významu kontextu (aneb jak mi Left Shark ze Superbowlu zvýšil prodej plyšových žraloků v e-shopech na polovině planety). •Růst významu kvalitativního výzkumu. Nezkoumáme jen počty a %, ale i hluboko zakořeněné příčiny „proč“. •Perlička: Amazon chystá chytré náramky pro své skladníky. Budou hlídat každý pohyb ruky. Trendy v marketingovém výzkumu 2 csvukrs Co se děje každou minutu na internetu v roce 2020? Zdroj: https://www.visualcapitalist.com/every-minute-internet-2020/ •Trendy v marketingovém makro prostředí – mění spotřebitelské chování a naše firma musí reagovat. •Plus to bude celé plné příkladů, o čem se budeme celý semestr bavit J 2 Světové trendy •Demografické (náš zákazník) – stárnutí celé populace. •Migrace zpět z měst. •Pokles porodnosti ve vyspělých státech. •Singles – lidé žijí déle sami. Při vysoké rozvodovosti pak žijí sami i v pozdějším věku. •Charakter rodin a domácností – koncept „otec+matka+děti“ je zastaralý. •Rasová a národní struktura zemí se mění. • •Perlička: OPFka bude pomáhat v komunitním centru pro seniory – bydlí spolu studenti a senioři Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs •Ekonomické (kupní síla) – jsme už v krizi?, (ne)zaměstnanost, disponibilní důchod, daňová politika, měnový kurz, zvětšuje se střední třída na celé planetě (táhnou změny). •Působením demografických a technologických změn – tlak na celoživotní vzdělávání – naprosto jiný ekonomický cyklus jedince. •Vznik nadnárodních korporací silnějších než státy. •Mění se pracovní morálka zaměstnanců – mileniálové mění firmy. •Sdílená ekonomika, informační ekonomika, ekonomika služeb. •To je obrovský tlak na změnu fungování státu, škol, nemocnic atd. Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs •Technologické – 4. průmyslová revoluce, zkracování životního cyklu, tlak na neustálé inovace. •„Datafikace“ všeho – vytváříme více a více dat při všech činnostech. •Internet věcí – vše je dnes chytré (a vytváří data). •Umělá inteligence – mění postupně celá odvětví. (např. fake videa) •Sociální sítě, smartfony, internet, roboty – staré věci, ale mění se jejich využití s tím, jak se zlepšují (5G mobilní internet umožňuje operace po celé planetě – nepotřebuji tolik doktorů). • Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs •Socio-kulturní – s globalizací přišly univerzální globální zvyky (= jsme všichni stejní). •Sociální komunity – lidé mají větší sílu díky komunitám. •Život na dluh – stále se nebojíme půjčit si na cokoliv. •Bio životní styl – chceme vše čerstvé a bio. •Zdraví a krása – pečujeme o sebe a jsme ochotni za to zaplatit. •Emancipace žen. •Terorismus. •Vzdělání. Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs •Politicko-legislativní – zeměmi zmítají extremistické strany, které lidé volí, aby dali najevo nesouhlas se starými pořádky – to vyvolává nestabilitu, protože máme pak každé 4/5 roky jiný směr. •EU právo ovlivňuje všechny EU země – snaha rebelovat (Brexit, Czexit). •Legislativa stále pomaleji reaguje na nové změny (Uber, AI). • Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs •Přírodní – ekologie, ceny energií, klimatické změny. •Dochází nám voda, jídlo, dobrá půda. Trendy v makro prostředí (PEST) csvukrs Prognózování z dat - scénáře Zdroj: https://www.seznamzpravy.cz/clanek/cesko-prekonava-nejcernejsi-scenare-pacientu-pribyva-rychleji-ne z-se-cekalo-179291#dop_ab_variant=0&dop_source_zone_name=zpravy.sznhp.box&dop_req_id=OGsr3HkMe4S-20 2111020721&dop_id=179291&source=hp&seq_no=4&utm_campaign=&utm_medium=z-boxiku&utm_source=www.seznam .cz •Co jsou data, informace a znalosti? 3 Data Počet dat roste Zdroj: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ Počet dat roste Obsah obrázku diagram Popis byl vytvořen automaticky Zdroj: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ •Provedením výzkumu získáváme data, což je „jednoduché dílčí konstatování určitého stavu“. •Z dat se poté vytvářejí informace, což je „komplexnější vysvětlení jevu“. Analýzou dat zjistíme, co data znamenají. Informace jsou tedy „uspořádaná data“. •Z informací pochopením souvislostí vytváříme znalosti. Ty pak mohou manažeři a řízení firmy využít pro naplánování toho, co je nutné udělat. •Znalosti jsou informace s přidanou hodnotou. Informační zajištění marketingového výzkumu csvukrs https://john.do/wp-content/uploads/2014/06/data-information-knowledge-gapingvoid.jpg Jay Van Bavel on Twitter: "Conspiracy theory mentality https://t.co/2eaXLE8S3u" / Twitter https://www.researchgate.net/figure/The-data-information-knowledge-wisdom-DIKW-hierarchy-as-a-pyram id-to-manage-knowledge_fig6_332400827 •Pacient má problémy s žaludkem a navštíví doktora. •Doktor udělá vyšetření - provede výzkum. •Zjišťuje teplotu, krevní obraz a další data (kvantitativní). •Ptá se pacienta na další příznaky (kvalitativní). Příklad vztahu data-informace-znalosti Obsah obrázku dívka, vsedě, žena, ložnice Popis byl vytvořen automaticky Kolba, 2008, s. 12 •Doktor má k dispozici všechny výsledky a podklady – hrubá data. • •Doktor z dat na základě vlastních znalostí a zkušeností vysvětlí pacientovi jeho problém - vytvoří informace. • •Pacient ale nepotřebuje popis a vysvětlení svého problému, potřebuje znalosti, jak jej vyřešit – doktor předepíše postup léčení. Příklad vztahu data-informace-znalosti Kolba, 2008, s. 12 •Data: Sledování počtu lajků, sdílení a komentářů na příspěvky značky na sociálních médiích. • •Informace: Analýza ukazuje, že příspěvky zaměřené na udržitelnost a ekologii generují o 30% více angažovanosti než jiné typy obsahu. • •Znalosti: Z této informace může marketingový tým usoudit, že zákazníci hodnotí udržitelnost a ekologickou odpovědnost značky jako důležité. Tato znalost může vést k rozhodnutí více integrovat tyto hodnoty do marketingové strategie značky a produktového vývoje, což může zlepšit brand image a zákaznickou loajalitu. Příklad vztahu data-informace-znalosti •Data: E-commerce firma sleduje návštěvnost svých produktových stránek a míru konverze pro každý produkt. • •Informace: Z analýzy dat vyplývá, že produktové stránky s videoprezentacemi mají o 50% vyšší míru konverze než stránky bez videí. • •Znalosti: Na základě této informace může firma pochopit, že přidání kvalitních videoprezentací k produktům může značně zvýšit prodej. Tímto způsobem lze strategicky investovat do výroby videoprezentací pro klíčové produkty s cílem zvýšit celkové prodeje. Příklad vztahu data-informace-znalosti Kolba, 2008, s. 12 •Toto jsou kvantitativní data z dotazníků Příklad dat, informací, znalostí Kolba, 2008, s. 12 •Při použití jednoduchých funkcí vzniknou informace – „Muži preferují produkt A“. Příklad dat, informací, znalostí Produkt A Produkt B 57 % 31 % Kolba, 2008, s. 12 •Při použití vlastních úvah o propojení informací vznikne testovatelný předpoklad, který má předpoklad generovat znalosti – „Pohlaví ovlivňuje preferenci produktu“. Příklad dat, informací, znalostí Pohlaví Produkt Kolba, 2008, s. 12 Typy dat DATA Sekundární Primární Pozorování Dotazování Experiment Interní Externí Kolba, 2008, s. 12 •Podle charakteru jevu, který zkoumáme: –Kvantitativní data – přesně měřitelné, získáváme z dat číselného charakteru. –Kvalitativní data – jejich interpretace vyžaduje subjektivní posouzení. •Podle obsahu dat (jinak analyzujeme): –Fakta – data o skutečnostech, které nastaly. (20% růst – proč a jak to využít?) –Znalosti – vědomosti. (zná kategorii? hodnotu?) –Názory – mínění, postoje, hodnocení. (názor na produkty) –Záměry – data o vědomém chování s cílem uskutečnit nějakou aktivitu. (záměr jet na letní dovolenou – přizpůsobím nabídku) –Motivy – vnitřní pohnutky. (motiv chovat se ekologicky – proč a jak využít?) Členění dat csvukrs •Podle toho, jaká data jsou prezentována: –Numerická – statistická data, číselné přehledy (ČSÚ). –Textová – texty slovníků, katalogů (encyklopedie). –Ostatní – multimediální data („jak dělá ptáček“). •Podle míry zveřejnění: –Veřejná – jsou publikovány a volně dostupné. –Neveřejná – musíme za ně platit, nebo se registrovat. –Tajná – nemáme k nim přístup (zájmy celospolečenské, firemní, osobní). •Podle času : –Stavová – data shromažďujeme v jednom okamžiku. –Toková – data sbíráme opakovaně v průběhu určitého časového období. Členění dat Funny pictures about data mining / machine learning | The Data Mining Blog csvukrs •Pro použitelnost dat a informací musí splňovat určité základní vlastnosti: –Úplnost. –Pravdivost a relevance. (všichni lžou!) –Srozumitelnost. –Přesnost a konzistence. (validita a reliabilita bude vysvětlena později) –Objektivnost. –Aktuálnost a včasnost. (Mapy práskly ruské vojsko směřující na Ukrajinu. Živá data o provozu) –Odpovídající podrobnost. –Míra spolehlivosti. (1 %? 5 %? 10 %?) –Kontinuita. (dá se vůbec dělat komunikace jednorázově?) –Příznivá cena. (kolik to je?) Vlastnosti dat a informací Kolba, 2008, s. 12 •Data a informace jsou nutnou podmínkou správného chodu firmy. •V dnešním světě internetu je přístup k datům značný. Pro správnou orientaci je ale nutné data analyzovat, aby z nich vznikaly informace, a na jejich základě znalosti. •V praxi řešíme cenu informací – za kolik je získám a jakou hodnotu mi přinesou. –Cost/benefit analýza. •Vyvstávají nové potřeby ve firmách: –Schopnost posuzovat kvalitu dat –Schopnost extrahovat z dat informace –Schopnost tyto informace interpretovat Problémy s informacemi Hard Data : r/funny csvukrs •Rozhodovací paralýza • Problémy s informacemi - přesycení The Big Bang Theory - Sheldon can't choose between PS4 and Xbox One S07E19 [HD] csvukrs •Sekundární data – „informace zjištěné dříve za jiným účelem“. •Levná a rychle dosažitelná (internet/interní zdroje – okamžitost). •Nemusí zcela přesně odpovídat našemu zaměření –nevhodná struktura dat – podrobnost, –odlišná metodika sběru –přesnost a srovnatelnost, –zastaralost apod.). •Při řešení problému se VŽDY pokoušíme nejdříve sesbírat sekundární data. •Sekundární informace – „získáváme zpracováním dat, která byla původně shromážděna někým jiným pro odlišný účel“. •Sekundární zdroje dat: vnitřní a vnější. Sekundární data „secondary data, which are gathered and recorded by someone else prior to (and for purposes other than) the current project.“ (Zikmund a Babin, 2010, s. 123) •E-shop se rozhodne pro redesign webové stránky. •První otázka je proč by to vůbec měla firma dělat? –Sekundární data z provozu webu. •Druhá otázka je jak by to firma měla udělat? –Sekundární data o chování lidí na webové stránce. •Jak byl redesign úspěšný? –Sekundární data o provozu webu a chování lidí ve srovnání období před a po redesignu. – Sekundární data – příklad kdy sekundární data pomohou „secondary data, which are gathered and recorded by someone else prior to (and for purposes other than) the current project.“ (Zikmund a Babin, 2010, s. 123) Sekundární zdroje dat: interní a externí •Finanční výkazy. •CRM databáze zákazníků. •Finanční plány. •Přehledy výroby. •Statistiky prodejnosti. •Databáze dodavatelů. •Korespondence se zákazníky. •Zprávy z obchodních cest. •Webová analytika. •Statistiky profilů sociálních sítí. •Podklady vládních orgánů. •Veškerá legislativa. •Zprávy statistických úřadů. •Odborné publikace. •Noviny, časopisy, bulletiny. •Sdělovací prostředky. •Informace od konkurence. •Výzkumné zprávy. •Vnitřní: –Vznikají z běžného sledování činnosti firmy. –Data jsou z provozní evidence (výrobní, obchodní, finanční, technická, atd.). –Kvalita takových dat je závislá na kvalitě informačního systému ve firmě. •Vnější: –Různé formy z vnějšku firmy, viz předchozí členění. Zpravidla za úplatu. Hlavní zdroj internet – rychlé vyhledávání, sběr a zpracování, „nulové“ finanční náklady. –Profesionální zdroje (rozhlas, televize, odborné publikace, noviny) – záruka pravdivosti. –Amatérské zdroje – v některých odvětvích kvalitnější než profesionální. Údaje mohou být podány neobjektivně. Vnitřní a vnější zdroje sekundárních dat csvukrs •Sekundární data nebyla přímo navržena pro náš problém, proto mají odlišný: –Vzorek (není reprezentativní). –Časovou vázanost (zastaralá, v průběhu určité sezóny). –Vhodné jednotky, škály. (známka v procentech, 1-5, A-F) –Rozsah – pokrývají vše? (řeší v plné šíři problematiku?) –Reliabilní? Validní? („vycucal si to autor z prstu“?) Problémy externích sekundárních dat csvukrs •Příklad: Řeším problém využití volného času seniorů v Karviné – najdu studii starou 12 let na volnočasové aktivity 55-65 v Praze, vzorek má 90% žen. •Mohu to vůbec použít? •…. Ne! Porušuje snad všechna pravidla. • • • Problémy externích sekundárních dat csvukrs •Datové zdroje strategického charakteru jsou skoro vždy zpoplatněny: –Výzkumné agentury – STEM/MARK, Instantresearch, Euromonitor. –Akademické zdroje – Harvard, MIT. –Konzultační firmy: McKinsey, BCG. Kde získám data? •EU – hlavní portál, Generální ředitelství Evropské komise Vnitřní trh, „dialogue with business“, market access database, apod. •Euro Info Centrum – zastoupení v každé EU zemi. •CzechTrade, Businessinfo, Česká exportní banka, EGAP. •Hospodářská komora, profesní svazy (průmyslu a obchodu, cestovního ruchu, agrární informační systém, spedice a logistiky apod.). •Banky, KOMPASS, soukromé firmy, databázová centra (ProQuest, KnowEurope, JUSTIS Celex apod.). •Ministerstva, statistické úřady, ČNB. •Vždy hledám ekvivalent všech těchto v dané zemi! Informace zadarmo! Informační zdroje pro české vývozce csvukrs •Firmy mají často data o svých zákaznících z milionů kontaktů po desítky let. Takto velké databáze obsahují přímo „poklad“ nevyčíslitelné hodnoty. •Data mining je analytická metoda získávání netriviálních skrytých a potenciálně užitečných informací z dat. •Jinak řečeno, používáme chytrý software, který hledá vzájemné vazby mezi pro běžné oko nahodilými daty. •Používáme: shlukovou analýzu, regresní analýzu, faktorovou analýzu, rozhodovací stromy, neurální sítě, umělé inteligence apod. Data mining Trpaslík Horník Vousatý Muž - Obrázek zdarma na Pixabay csvukrs •Primární data jsou data shromážděná pro náš konkrétní řešený problém. Je to „výzkum na míru“ potřebám zadavatele výzkumu. •Data neexistují když výzkum zahajujeme. Získáváme je v průběhu výzkumu. •Primární informace jsou informace, vyvozené z primárních dat shromážděných pro náš konkrétní řešený problém. •VŽDY zkoumáme nejdříve sekundární data a informace, až pak plánujeme sběr primárních dat! Primární data csvukrs •Dotazování – založena na výpovědi příjemců komunikovaných sdělení (efekt zákaznické poroty!!!). •Pozorování (skryté a zjevné) – zaměřuje se především na chování člověka v procesu přijímání sdělení marketingové komunikace i následného chování (elektronické pozorování). •Experiment – aktivně vstupuje do zkoumaných skutečností, ovlivňuje situaci a zkoumá reakce lidí v přirozené nebo laboratorní situaci. Základní metody sběru primárních dat csvukrs •První otázka je proč by to vůbec měla firma dělat? –Sekundární data z provozu webu. –Primární data? Dotazování? Pozorování? Experiment? •Druhá otázka je jak by to firma měla udělat? –Sekundární data o chování lidí na webové stránce. –Primární data – pozorování konkurence a trendů, experimenty na starém webu, rozhovor / Focus Group nad prvky, pak testování návrhů, UX. •Jak byl redesign úspěšný? –Sekundární data o provozu webu a chování lidí ve srovnání období před a po redesignu. –Primární data – dotazování, experimenty pro ladění. – Redesign webu – sek. + prim. data •Hlavní rozdíly •Způsoby využití • 2 Kvantitativní a kvalitativní data •Kvantitativní výzkum popisuje zkoumanou skutečnost pomocí proměnných (znaků), které lze vyjádřit čísly. Hledá odpovědi na otázku „kolik“. •Kvantitativní výzkum slouží ke zkoumání rozsáhlých souborů čítajících stovky až tisíce respondentů/pozorování. •Snaží se standardizovaným postupem popsat (změřit) chování lidí a zjištěné hodnoty zpracovat pomocí statistických postupů. Kvantitativní/kvalitativní výzkum csvukrs •Dá se využít ke zjišťování informací o spotřebních zvyklostech, postojích k výrobkům a službám, účinnosti reklamy, cenách, nákupních úmyslech apod. •Tyto výzkumy je možno provádět jednorázově, ale také jako opakovaná šetření, jejichž výsledky je možno za určitá časová období srovnávat. Kvantitativní/kvalitativní výzkum csvukrs •Kvalitativní výzkum představuje proces zjišťování a rozbor některých dílčích jevů a jejich psychologických kvalit. •Zaměřuje se na menší vzorky, hledá podrobnější odpovědi na otázku „proč“. •Respondenti vyjadřují své pocity, myšlenky, postoje, názory. Kvantitativní/kvalitativní výzkum csvukrs •Výsledky kvalitativního výzkumu nejsou kvantifikovatelné a nelze je zobecňovat na celek. •To však není cílem kvalitativních studií. Ty jsou primárně zaměřeny na procesy, které probíhají v myslích spotřebitelů, které jsou obtížně uchopitelné. •Oba přístupy je vhodné kombinovat. Kvantitativní/kvalitativní výzkum csvukrs •Kvantitativní data - společnost provádí online průzkum, ve kterém se zákazníků ptá na jejich spokojenost s novým produktem na stupnici od 1 do 10. Získaná data ukazují průměrné hodnocení 7,5 z 10 od 1000 respondentů. •Nevíme ale proč tomu tak je, co je na produktech dobré a co špatné. Děláme rozhovory / Focus Group a řešíme nastavení hodnoty produktu (produktové charakteristiky vs. cena vs. konkurenční nabídka apod.). •Poté jsme schopni vytvořit lepší dotazník (kvanti) a ptát se na jednotlivé charakteristiky a zjistit úplnější odpovědi. Příklad kvanti/kvali dat csvukrs Kvantitativní/kvalitativní výzkum csvukrs Primární data •Kvalitativní data: –Osobnostní charakteristiky. –Životní styl. –Postoje. –Názory. –Motivy. –Informovanost. •Kvantitativní data: –Popisná data. –Demografická data. –Geografická data. –Ekonomická data. –Chování zákazníka. –Kupní chování. –Spotřební chování. –Nákupní úmysly. csvukrs •První otázka je proč by to vůbec měla firma dělat? –Sekundární data z provozu webu. –Primární data? Dotazování? Pozorování? Experiment? •Druhá otázka je jak by to firma měla udělat? –Sekundární data o chování lidí na webové stránce. –Primární data – pozorování konkurence a trendů, experimenty na starém webu, rozhovor / Focus Group nad prvky, pak testování návrhů, UX. •Jak byl redesign úspěšný? –Sekundární data o provozu webu a chování lidí ve srovnání období před a po redesignu. –Primární data – dotazování, experimenty pro ladění. – Redesign webu – sek. + prim. data – co z toho je kvanti/kvali? •Co je to databáze? •Jak je možné je využívat v marketingu? 3 Data v databázích a jejich využití ve výzkumu •Firmy svá data často shromažďují v databázích zákazníků, výrobků a prodejců – pak tato data dávají do vzájemných souvislostí. •Databáze zákazníků obsahují různá data a informace, např. jméno, adresu, předchozí transakce a někdy i demografické a psychografické charakteristiky (zájmy, aktivity a názory) každého zákazníka. •Firmy se snaží, aby tato data byla pro uživatele co nejdostupnější. Data lze různým způsobem hodnotit a je možno získávat neotřelé pohledy na dosud zanedbávané segmenty zákazníků, zjistit aktuální trendy a další užitečné informace. •Historicky vznikly nejdříve ERP systémy (A), až poté CRM (B), viz dále. Databázový marketingový systém •ERP systém (Enterprise Resource Planning) - podnikové plánování zdrojů, neboli podnikový informační systém. •Standardizace procesů: –Každý proces nastaven dle Best practices. –Zastupitelnost pracovníků. –Eliminace nestandardních řešení. •Zrychlení procesů. •Delegace pravomocí. •Vyvozování osobní odpovědnosti. •Přesná a okamžitá evidence dat. A. ERP systém 1 http://www.businessvize.cz/informacni-systemy/k-cemu-jsou-podnikove-informacni-systemy •Automatizované zpracování dat. •Odstranění chyb a více verzí dat. •Propuštění neschopných pracovníků. •Okamžité podklady k rozhodování. •Přesné podklady pro odhad budoucnosti. •Okamžité informace pro zákazníky a partnery. A. ERP systém 2 •CRM (Customer Relationship Management) je správa /řízení vztahů se zákazníky •CRM zkráceně znamená interakci (one-to-one marketing) se zákazníkem •CRM je aktivní řízení vztahů s jednotlivými zákazníky ve všech kontaktních bodech, s účelem navázání oboustranně výhodného vztahu B. Charakteristika CRM •Obecné údaje – základní charakteristiky (věk, potřeby, zvyklosti). •Předchozí obchodní styky – záznam průběhu kontaktu (reakce, problémy). •Doplňkové údaje – nakoupené informace, informace od partnerů, ponákupní chování (helpdesk). Klíčové údaje o zákazníkovi Verze 2.70.5 – RAYNET Cloud CRM Výsledek obrázku pro crm •Monitorovací •Explorativní •Deskriptivní •Explanační (Kauzální) •Prognostický 4 Typy výzkumu podle účelu •Systematicky sledujeme prostředí. •Analýza trhu a prostředí. •Používá se na začátku výzkumného procesu. •Může sloužit jako podklad pro SWOT. •Předpokládá nepřetržité zpracování dat z interních i externích zdrojů. Monitorovací výzkum csvukrs •Tento typ výzkumu využíváme, když potřebujeme definovat možné příčiny jevu. •Pomůže vysvětlit nejasné nebo nepřehledné skutečnosti. •Slouží také k předběžnému zkoumání situace. •Můžeme jej také využít když chceme lépe definovat problém v problémové oblasti a následně pokračovat dalším typem výzkumu. •Pomáhá nám stanovit kvalitní hypotézy. Explorativní výzkum csvukrs •Využíváme když potřebujeme popsat jev. •Cílem je popsat konkrétní subjekty nebo objekty na trhu, vztahy, které jsou mezi nimi, a jevy kolem nich probíhající. •Tento výzkum ale neřeší příčinu tohoto stavu! •Na základě deskriptivního výzkumu lze prognózovat další vývoj. Deskriptivní výzkum csvukrs •Tento typ výzkumu využijeme v situaci, kdy potřebujeme vysvětlovat příčiny jevů. •Zjišťuje souvislosti dané situace a vzájemné vztahy, nebo vztahy mezi příčinou a následky. •Podle zjištění pak odvozuje příčiny. •Generuje znalosti o fungování světa. •Většinou využijeme primární data z dotazování nebo experimentu. Explanační (kauzální) výzkum csvukrs •Použijeme v situaci, kdy potřebujeme odhadovat budoucnost (prognózovat). •„Spojením poznání věcných skutečností z deskriptivního výzkumu a analýzy jejich příčin a vztahů z kauzálního výzkumu do výsledného modelu se snažíme ukázat nejdůležitější souvislosti budoucího vývoje.“ •Využívá matematicko-statistické metody (extrapolace, cílová reflexe), metody systémové (teorie scénářů, strom významnosti, analogie) a expertní metody (brainstorming, brainwriting, delfská metoda). Prognostický výzkum – výzkum budoucího vývoje csvukrs Ilustrace prognózy Konec prezentace Děkuji za pozornost J