Výzkum v praxi Průběh výzkumu • Agentura x klient • Proces výzkumu • Terénní sběr dat: metody sběru dat • Tazatelská síť • Pořízení dat • Závěrečná zpráva Agentura • „Česká“ & Síťová => Factum Invenio, SC&C, STEM a STEM/MARK, Median, Dimar, Focus, AVE marketing, AUGUR, Brand Brothers => TNS AISA, GfK, Milward Brown, Synovate, Opinion Window, Tambor, AC Nielsen • Trh cca 1 mld. • Obrat 300 mil. • Full-service agentury Agentura Klient • FMCG • Finance • Telekomunikace • Automobilový průmysl • Maloobchod • Média • B2C (Bussiness to Customer) • B2B (Bussiness to Bussiness) Klient • Marketingové, obchodní oddělení • Vývoj nových produktů a výrobků • CRM – Customer Relationship Management • Personální oddělení Klient (typologie) • Poučitelní laici • Přemoudřelí laici • Profesionálové • Oportunisté => cíle výzkumu: skutečná potřeba něco zjistit „argumenty“ pro vnitřní politiku potřeba utratit peníze Proces výzkumu – nabídka/poptávka • Klient oslovuje agenturu s poptávkou • Dlouhodobé vztahy x ad hoc výzkumy (síťové agentury, benchmarky, specializovaná oddělení, osobní vazby, atd.) • „Garážisté“ a poškozování trhu – kvalita dat Návrh metodologie • Kvantitativní x kvalitativní • Konstrukce a zacílení vzorku • Metoda dotazování • Způsob výběru respondentů Příprava dotazníku • Úzká komunikace s klientem • Pochopení jeho potřeb! • Značková x Ad hoc řešení Design - kvantitativní Výhody • Kvantifikovatelnost jevů • Reprezentativita (obvykle) Nevýhody • Neobjasňuje přímo souvislosti, důvody, názory… • Nevhodný pro zkoumání pocitových postojů, „pitvání“ nějakého problému, hodnocení… Design - kvalitativní Výhody • tvůrčí síla • porozumění Nevýhody • absence kvantifikace • velké nebezpečí jednostranné interpretace Časový harmonogram, cena • Nízké marže v průzkumu trhu • Tlak ze strany klienta • „Garážisté“ … Vzorek • Pro každý výzkum je klíčové nastavení vzorku! • Čtyři typy vzorku: 1) reprezentativní pro celou populaci (min. 500 lidí) ideální metodou dosažení reprezentativnosti je náhodný výběr respondentů 2) výběr podle nějakého kritéria (např. konzumenti chipsů, min. 100 lidí) nejběžnější pokud klient nemá peníze na velký výzkum a nebo jej zajímá přesně specifikovaná skupina lidí 3) vzájemná kombinace předchozího (tzv. BOOST) 4) kvótní (metoda zajištění reprezentativnosti vzorku – podle známých kritérií se nastaví parametry vzorku (věk, pohlaví, vzdělání, region, velikost bydliště), nejpoužívanější způsob) Metody sběru dat • In-hall test, senzorické testy • Dotazníkové šetření (Paper & Pencil, CAPI - Computer Assisted Personal Interviewing) • Telefonický výzkum (CATI – Computer Assisted Telephonic Interviewing) • Internetové výzkumy (CAWI - Computer Assisted Web Interviewing) • Anketa In-hall test • In-hall test, CLT (Central Location Test), senzorické testy • Sběr dat probíhá na jednom, popř. několika málo místech (v sídle agentury, pronajatém prostoru), tazatelé přivádějí narekrutované respondenty • Je možné provádět testy, které jsou na ulici nebo v domácnostech neproveditelné • Je možné uplatnit sofistikované metody (simulované nákupy, spotřebitelské hry, atd.) • Data se dnes většinou pořizují přímo do počítače • Typický projekt: test konceptů reklam, nových variant výrobku, srovnání našeho výrobku s konkurenčními, test balení, ochutnávky… In-hall test • Výhody • Tazatelé jsou pod přímou kontrolou agentury • Tazatelé jsou většinou profesionálnější, lépe vyškolení • Elektronické pořizování dat = méně chyb, rychlost zpracování, možnost přesně naplnit kvóty • Možnost návštěvy klienta a jeho kontroly, relativně levná metoda • Nevýhody • Uměle navozené prostředí • Respondent je ve větším stresu, pokud je dotazník dlouhý má sklon odpovídat co nejrychleji (nezapomeňme, že je rekrutován na ulici) Dotazníkové šetření • Sběr dat probíhá v terénu pomocí papírových dotazníků nebo přenosných počítačů prostřednictvím tazatelské sítě agentury • Hodí se pro dlouhé dotazníky, velké vzorky, neutrální témata výzkumu, • Typický projekt: výzkum znalosti značek, nákupního a mediálního chování, měření postojů Dotazníkové šetření • Výhody • Respondent v přirozeném prostředí • Je čas a klid na delší výzkumy, možnost „objektivního“ posouzení domácnosti tazatelem • Nevýhody • Tazatelé prakticky bez kontroly • Neochota respondentů účastnit se výzkumu • Nemožnost zastihnout některé typy respondentů v domácnosti (vyšší příjmové skupiny, apod.), strach z cizích osob (tazatelů) • Neanonymita výzkumu • Sběr dat trvá většinou déle Dotazníkové šetření • Dotazování v domácnostech • Kvótní (tazatel má za úkol získat určitý počet respondentů daných parametrů = tazatelská úloha), možnost použití databáze adres dodané klientem • Náhodné (chybí opora výběru – používáme „náhodnou procházku“ tazatelé sbírají data podle předem definovaného klíče – např. 2 ulice doleva, 1 doprava a poté 2 dům zprava – dotazují náhodně vybrané domácnosti, nejpřesnější ale také nejnáročnější metoda, zajistí reprezentativní vzorek) • Dotazování na ulici Většinou náhodný výběr respondentů, vhodné pro kratší výzkumy s několika otázkami, např. exit-pooly u volebních místností nebo u východu z hypermarketů, dotazuje se např. každý 10 člověk nebo podle stanovených kvót CATI • Telefonický výzkum • Sběr dat probíhá v telefonickém studiu agentury nebo jejího dodavatele CATI služeb • Vhodné pro kratší dotazníky, pro nekomplikované výzkumy, které se obejdou bez pomocných karet • Typický projekt: výzkum spokojenosti zákazníků, často s dodanou databází kontaktů, krátké předvolební výzkumy CATI Výhody • Rychlé, levné, přesné • Možnost získat odpovědi respondentů, kteří jsou jinak těžko dosažitelní • Přímá kontrola práce tazatelů • Možnost kontroly sběru dat klientem Nevýhody • Není vhodné pro složitější výzkumy, pro výzkumy, které pracují s obrázky, apod. • CATI „snese“ pouze krátké dotazníky • Velký podíl lidí odmítajících odpověd • Nízká motivace respondentů, někteří respondenti končí rozhovor předčasně • Nemožnost oslovit respondenty bez telefonu CAWI • Internetové výzkumy • Výzkumy pomoci dotazníků distribuovaných prostřednictvím internetu (email, odkaz na www stránce, atd.) - Ankety - Všude tam, kde je možné čekat vysokou responsi (výzkumy spokojenosti zaměstnanců firem) a je možné jednoduše distribuovat dotazníky - Dlouhodobé panely (respondent dostává za účast ve výzkumu peníze). Problémem je kvalita panelu (dublování účastníků), jeho struktura (podvádění při odpovědích na demografické otázky) CAWI • Výhody • rychlost a láce • možnost ptát se na věci, které člověk běžně není ochoten sdělovat (zdání anonymity výzkumu) • data jsou již pořízena • Nevýhody • kvalita dat odpovídající použité metodologii – anketě (tzv. samovýběr respondentů) • autocenzura odpovědí • možnost zasáhnout jenom ty, kteří mají internet Omezení kvantitativního výzkumu • Komplexnost problémů • Nemožnost některé problémy kvantifikovat • Redukce informací • Výzkum děláme pro lidi, na lidech a s lidmi Nakupování je komplexní činnost Redukce informace Výzkum děláme na lidech Vždy jsme závislí na odpovědích reálných lidí (tedy většinou:-): • KTEŘÍ se stydí odpovědět po pravdě • KTEŘÍ nepochopí otázky (mnohdy chyba agentury/klienta, která se ptá moc komplikovaně, klade zbytečně dlouhé, nejednoznačné otázky…) • KTEŘÍ se bojí odpovědět (např. příjem) nebo se nepřiznají • KTEŘÍ záměrně zkreslují svoje odpovědi • KTEŘÍ nedokáží svoji odpověď zobecnit • KTEŘÍ si s tazatelem „hrají“ a dělají si z výzkumu legraci • KTEŘÍ se snaží předvést se před tazatelem v tom, co „znají“ • KTEŘÍ neznají odpověď a vymyslí si ji (jsou k tomu vlastně přinuceni) • KTEŘÍ až na místě formulují názor, který předtím neměli • KTEŘÍ nemají čas/tolik času na celý výzkum • KTERÝM se nechce přemýšlet Výzkum děláme s lidmi Vždy jsme závislí na práci třetí strany (tazatelů a agentury): • KTEŘÍ (tazatelé) si ulehčují práci a pochopí dotazník „po svém“ • KTEŘÍ porušují předepsané kvóty • KTEŘÍ si z vlastní proaktivity upravují otázky • KTEŘÍ dotazníky rovnou falšují • KTEŘÍ navštěvují opakovaně stejné respondenty, příbuzné, známé • KTERÁ (agentura) sleduje při sběru i své vlastní cíle (rychlost, nákladovost, potvrzení předchozích výzkumů, vytvoření potenciálu pro prodej dalších výzkumů) • KTERÁ nemusí přesně pochopit cíl výzkumu • KTERÁ se nesnaží najít v sebraných datech souvislosti a výsledky interpretuje mechanicky • KTERÁ nekontroluje tazatele vždy důsledně Tazatelská síť • Výběr, získávání, vzdělávání a školení tazatelů • Pokyny v dotazníku • Kontrola práce tazatelů • Specifika tazatelské práce při CATI, CAPI Pořizování a zpracování dat • Děrování, scanování, atd. • Kodování, zpracování dat • Čištění • Tabulky třídění prvního a druhého stupně • SPSS – syntax! • Analýzy • Značková řešení Syntax Příklady • Proč ji používat? – Rychlost – Archivovatelnost a replikovatelnost (rotace lidí v ag.) – Přesnost a zpětná kontrola – Prakticky všechny větší agentury s ní nějakým způsobem pracují • Jak syntax najít? – V roletkových menu SPSS tlačítko „Paste“ – V Helpu (Command syntax reference) Skupiny příkazů • FILE (get file, export, import, save, print, atd.) • VARIABLES (labels, format, missing, date, atd.) • TRANSFORMATION EXPRESIONS (recode, compute, do if, if, select, atd.) • ANALYTICKÉ (tables, frequencies, crosstabs, means, atd.) Vlastnosti syntaxe • Příkazy můžeme zkrátit: – Příklad: variable labels = var lab – Pozor ovšem na nejednoznačnost: • com = compute = comment • Příkazy musí mít „terminator“ – tečku (většinou na každém řádku) • Transformační příkazy vyžadují příkaz „execute.“ nebo „exe.“ • „Exe“ platí dávkově: – recode var1 (1=1) (2=3). exe. recode var2 (1=3) (4=5). exe. recode var3 (1=3) (4=5). exe. Vlastnosti syntaxe • Fungují výčty proměnných: – var1, var2, var3, var4 – var1 TO var4 – var1 TO var4, var5 • Text musí být v uvozovkách: – var lab q1 'Proč nakupujete? '. • Platí známé logické operátory: AND (&), OR (|), >, <, >=, <= – Můžeme je označit i zkratkami > je HI, < je LO, = je EQ, LT je <=, HT >= Vlastnosti syntaxe • Intervaly: – 1 thru 100 – 100 thru highest – lowest thru 100 – Kombinace v jednom příkazu: (lowest thru 3=1)(4 5 6= 2) (8 thru highest= 3) (ELSE=COPY) Příklad variable příkazů MISSING VALUE (nastavení uživatelských chybějících hodnot) MISSING VALUE var1 TO var10 (1). MISSING VALUE var1 TO var10 (). (zruší chybějící hodnoty) MISSING VALUE (1). Nastavení pro všechny proměnné. Příklady transformačních příkazů COMPUTE (vytvoření proměnné a úprava hodnot) COMPUTE var1 = 0. COMPUTE var1= (var1 + var2)/2. COMPUTE int1a2 = DATEDIFF(datum2,datum1,"months") . exe. RECODE (sloučení a úprava hodnot) RECODE var1 (1 2= 1) (3 4=2) (5 thru hi= 3) (ELSE=COPY) RECODE var1 (1=5)(2=4)(3=3)(4=2)(5=1). RECODE var1 TO var10 (1=5) INTO nvar1 TO nvar10. exe. Příklady transformačních příkazů DO IF (podmínka pro provedení příkazu) DO IF (i<9). recode i (ELSE=SYSMIS). END IF. IF(i < 9) i= 1000. DO IF (i<9). recode i (ELSE=SYSMIS). ELSE recode i (10=1). END IF. Příklady transformačních příkazů DO IF (i<9). recode i (ELSE=SYSMIS). ELSE IF (i=10). recode i (10=1). ELSE IF (i=11). recode i (11=2). ELSE IF (i=12). recode i (12=3). END IF. exe. Příklady transformačních příkazů DO REPEAT int=int1a2 TO int10a11. DO IF(int<9). recode int (ELSE=SYSMIS). END IF. END REPEAT PRINT. exe. Grafy a tabulky Koláčový graf Pruhový, sloupcový graf 100% graf 3D graf Kdy graf a kdy tabulku? Text > Tabulka > Graf Obsah prezentace, publikum, hloubka a šíře informací, délka prezentace, atd. Propojenost textu a prezentace Komentář x Analytické texty, poznámky Některá základní pravidla • Corporate Identity (CI) • Jednotnost grafických prvků v celé prezentaci! – Písmo (pro komentáře, hlavní sdělení, poznámky, dodatky) – Pozor na přespříliš kurzívy, tučného písma, různých velikostí a barev! – Barvy (zelená, červená, šedá, atd.) – Typy grafů (ne co „jiná ves, to jiný pes“, i když by se měly střídat a kombinovat s textem a tabulkami) – Každý graf a tabulka musí být pochopitelná samostatně i bez textu Některá základní pravidla • Tabulky a grafy řadit • Zdůrazňovat trendy • Škály a indexy orientovat stejným směrem (nejlépe „čím více tím lépe“ • Pozitivní grafy musí růst • Zajímavá třídění dopředu, nudná nakonec • Odpovědi „nevím“, „celkem“, „ostatní“ by měly být v grafech i tabulkách odděleně • Uvádějte přesné znění otázky, bázi respondentů, případné filtry Některá základní pravidla • Uvádět N celého vzorku • Někde na začátku naznačit rozsah výběrové chyby • Procenta uvádět max. na 1 desetinné místo (v řádu desítek i na celá čísla) • Průměry max. dvě desetinná místa • Na konci nabídnout shrnutí a doporučení, oblíbenou SWOT SWOT analysis – Brand 2 Prezentace • Co dáváme klientům? • Co jako klienti máme požadovat? • Průběh finální prezentace • Ochrana osobních údajů