8/5/2018

1

MIS: Marketinška istraživanja

MARKETINŠKA ISTRAŽIVANJA MARKETING-INFORMACIJSKI SUSTAV

Katedra za marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku

Marketing-informacijski sustav 3

Otac i sin…

8/5/2018

2

Marketing-informacijski sustav 4

Otac kod Billa Gatesa…

Marketing-informacijski sustav 5

Otac s upravom Svjetske banke…

8/5/2018

3

Povijest istraživanja tržišta (1) Prva istraživanja tržišta su obavljena u SAD u XIX stoljeću,

1879. godine.

Arthur Nielsen je otac najvećih istraživačkih projekata iz područja marketinga i on je razvio koncept tržišnog udjela kao mjeru uspješnosti poslovanja gospodarskog subjekta

Lyndon O. Brown je 1937. godine objavio knjigu Market Research and Analysis koja je predstavljala jednu od najpopularnijih knjiga tog vremena

Marketing-informacijski sustav 7

Povijest istraživanja tržišta (2)

1900-1940

• The Quantitative Questionnaire Era

1940-1960

• Qualitative Consumer Era

1060-1990

• Refining the Process

1990+

• Digital era

Marketing-informacijski sustav 8

Marketing-informacijski sustav 9

8/5/2018

4

Marketinška istraživanja Meler

– standardizirani i organizirani postupci primjene znanstvene metode u prikupljanju, registriranju, obradi, analizi i interpretaciji podataka u vezi s tržištem, sa svrhom dobivanja informacija koje služe za donošenje odgovarajućih marketinških odluka

Marketing-informacijski sustav 10

MIS i marketinška istraživanja

Marketing-informacijski sustav 11

Marketing-informacijski sustav 12

Kvantitativna VS. Kvalitativna !

Tipovi istraživanja

8/5/2018

5

Proces marketinških istraživanja (1)

Proces istraživanja se sastoji od logičnog redoslijeda postupaka što ih treba provesti da bi se došlo do pouzdanih i valjanih informacija koje pomažu odlučivanju u tržišnome poslovanju

– 6 faza

Marketing-informacijski sustav 13

Proces marketinških istraživanja (2)

1. Definiranje problema i ciljeva

2. Određivanje izvora i metoda

3. Određivanje uzorka

4. Prikupljanje podataka

5. Analiza i interpretacija

6. Sastavljanje izvješća

Marketing-informacijski sustav 14

Definiranje problema i ciljeva istraživanja

Navođenje specifičnog područja istraživanja

Sagledavanja okolnosti provođenja istraživanja

Problem je

– izražen odnosom između dvaju ili više činitelja

– takav da upućuje na mogućnost naknadnog empirijskog testiranja

Marketing-informacijski sustav 15

8/5/2018

6

Ciljevi

Ciljevi istraživanja moraju biti jasno definirani

Odgovoriti na

– što se želi istražiti

– koji su sve činitelji problema

– jesu li to činitelji koji stvarno utječu na problem

– jesu li oni mjerljivi

– može li se na njih utjecati

– koliki je utjecaj pojedinačnih činitelja na problem

– postoji li međusobni utjecaj činitelja jednog na drugi

Marketing-informacijski sustav 16

Marketing-informacijski sustav 17

Izviđajna (eksplorativna)

Opisna (deskriptivna)

Uzročna (kauzalna) 2 3 1

Vrste istraživanja (odnos s problemom)

Izviđajna istraživanja

Marketing-informacijski sustav 18

Izviđajna istraživanja

Prikupljanje sekundarnih

podataka

Istraživanje dosadašnjih

iskustava

Analiza odabranih slučajeva

Pilot studije

Skupni intervju Dubinski intervju Projektivne tehnike

Test asocijacije na riječ

Test nedovršenih rečenica

Tehnika igara

Test tematske aprecijacije

8/5/2018

7

Pilot studije

U pilot-studije možemo svrstati:

• Skupne intervjue

• Dubinske intervjue

• Projektivne tehnike

19 Marketing-informacijski sustav

Skupni intervju

Nestrukturirani intervju slobodnog tijeka, proveden s manjom skupinom ljudi

Moderator + 6 do 10ak ljudi

Prednosti “efekt lavine”, sigurnost, spontanost

Nedostaci liderstvo, dužina trajanja

20 Marketing-informacijski sustav

Dubinski intervju Nestrukturirani, ekstenzivni intervju u kojemu voditelj

intervjua postavljajući pitanja nastoji od ispitanika dobiti što opširnije i što dublje odgovore

Prednosti

– sloboda u izražavanju

– složenije promatranje predmeta istraživanja,

– tabu teme

Nedostaci

– veliki utjecaj voditelja

– visoki troškovi

Marketing-informacijski sustav 21

8/5/2018

8

Marketing-informacijski sustav 22

Neizravan način ispitivanja koje ispitaniku omogućuju da projicira svoje osjećaje na treću osobu, na neki drugi objekt ili je stavljen u situaciju rješavanja zadaće

Sve projektivne tehnike zasnivaju se na pretpostavci da se ljudi lakše i slobodnije izražavaju neizravno (bilo da su toga svjesni ili ne)

!

Projektivne tehnike (1)

Projektivne tehnike (2) Projektivne tehnike su brojne

– Test asocijacije na riječ

– Test nedovršenih rečenica

– Test dovršenja slikom prikazane situacije

– Tehnika treće osobe

– Tehnika igre uloga

Marketing-informacijski sustav 23

Primjeri / vježbe (1) Koja Vam riječ (ili riječi) pada na um kada čujete

sljedeće:

o Fakultet

o Novac

o Internet

o Predavanje

o Marketing

o Ispit

o Profesor

o Znanje

Marketing-informacijski sustav 24

8/5/2018

9

Primjeri / vježbe (2) Dovršite rečenicu:

o Glavni razlog mog odabira smjera na fakultetu je…

o Kada razmišljam hoću li otići na neko predavanje, na moju odluku najviše utječe...

o Na fakultetu me najviše frustrira…

Dovršite priču:

o Studentica Sara imala je zbilja naporni radni tjedan. Previše se obveza skupilo u kratkom vremenu. U ponedjeljak Sara treba pisati dva kolokvija, a pred njom su samo 4 dana da ih pripremi. U tom roku ona zna da može pripremiti jedan cjelovito ili oba vrlo slabo. Nakon kraćeg razmišljanja...

Marketing-informacijski sustav 25

Primjeri / vježbe (3) Upišite komentar koji je student imao na izjavu

svog kolege

Marketing-informacijski sustav 26

Nemam pojma što da radim preko ljeta…

Marketing-informacijski sustav 27

Čovjek je najmanje sebi sličan kada nastupa u svoje ime; dajte mu masku i otkriti će vam svoje pravo lice

Oscar Wilde

8/5/2018

10

Opisna istraživanja (1) Opisivanje osobina populacije ili pojave

Tko, što, kada, gdje, kako

Većina istraživanja u praksi – Opisivanje osobina potrošača ili nepotrošača (tko su kupci,

korisnici, klijent – njihov profil (dob, spol, zanimanje)

– Opisivanje stavova koje (ne)potrošači imaju o nečemu

– Opisivanje ponašanja (ne)potrošača, ciljnih skupina

– Opisivanje mišljenja ispitanika o budućem kretanju (pojave, potrošnje, prihvatljivosti cijene)

Marketing-informacijski sustav 28

Opisna istraživanja (2) Jednokratno (često puta se naziva ad hoc istraživanje)

istraživanje – provodi se svaki put po novome planu istraživanja, u skladu s

problemom koje ono treba riješiti

– opisna jednokratna istraživanja se najčešće provode na uzorku ispitanika pri čemu kao instrument istraživanja služi upitnik

Kontinuirano ili longitudinalno istraživanje – za razliku od jednokratnoga, koristi se istom metodom i često istim

instrumentima istraživanja u ponovljenim istraživanjima tijekom dužega razdoblja.

– MIS je jedna od mogućnosti kontinuiranog istraživanja

– Paneli

Marketing-informacijski sustav 29

Marketing-informacijski sustav 30

Istraživanje i određivanje uzročno-posljedične povezanosti između aktivnosti koje poduzimamo i posljedica (reakcija) koje te aktivnosti izazivaju

Uzročna povezanost dviju pojava

!

Uzročna istraživanja (1)

8/5/2018

11

Uzročna istraživanja (2) Eksperiment

– Terenski • u pravim, prirodnim uvjetima – teško za kontrolu

– Laboratorijski • potpuna kontrola “vanjskih” uvjeta

Marketing-informacijski sustav 31

Odnos vrsta istraživanja

Marketing-informacijski sustav 32

Sekundarni podaci

Podaci prikupljeni prije u nekom drugom (istraživačkom) projektu za različite potrebe

Uz pretpostavku da su iskoristivi za istraživački projekt koji se provodi (desk research)

Primarni podaci

Podaci koji se najčešće poradi nepostojanja u sekundarnim izvorima prikupljaju za konkretne potrebe projekta u okviru terenskih istraživanja (field research)

Marketing-informacijski sustav 33

Određivanje izvora podataka

8/5/2018

12

Marketing-informacijski sustav 34

Metode promatranja

Metode ispitivanja

Eksperimentalne metode

2 3 1

Metode prikupljanja primarnih podataka

Metode promatranja

Marketing-informacijski sustav 35

Samoopažanje (introspekcija) potrošača

Opažanje ispitivača

Upotreba mehaničkih/elektroničkih uređaja

– primjerice audiometri, tahistoskopi, kamere za oči i dr.

Metode ispitivanja

Tehnike prikupljanja podataka

– Osobno

– Poštom*

– Telefonom

– Elektronički

Marketing-informacijski sustav 36

8/5/2018

13

Marketing-informacijski sustav 37

CATI - Computer-Assisted Telephone Interviewing

CAPI - Computer-Assisted Personal Interviewing

CAWI - Computer-Assisted Web Interviewing *

Sondaža uz pomoć računala

Marketing-informacijski sustav 38

Stav je dugotrajna osobna sklonost sličnog reagiranja (ponašanja) na podražaje iz okoline koja se zasniva na osjećajima i na znanju o podražaju

!

Mjerenje stavova

Marketing-informacijski sustav 39

spoznajne (kognitivne) sastavnice - koja označava osobna uvjerenja o podražaju iz okoline (“predmetu interesa”)

osjećajne (afektivne) sastavnice - koja označava osobna osjećanja prema podražaju iz okoline i

sastavnice ponašanja (biheviorističke) - koja označava sklonost da se ponašanjem reagira na podražaj iz okoline

*

Stav se sastoji iz 3 dijela

8/5/2018

14

Uzorci i uzorkovanje Uslijed troškova istraživanja se provode na uzorku

ispitanika

Uzorci se mogu promatrati prema tome jesu li zasnovani na vjerojatnosti:

– Zasnovani na vjerojatnosti – slučajni uzorci

– Nisu zasnovani na vjerojatnosti –namjerni uzorci

Marketing-informacijski sustav 40

Slučajni uzorci Jednostavan slučajan uzorak

(npr. brojevi na lotu)

Sustavni uzorak (npr. svaki n+1 student EF)

Stratificirani uzorak (podjela populacije u stratume prema nekim osobinama –npr. spol, dob, primanja … pa se iz svakog stratuma uzima određeni broj ispitanika)

Marketing-informacijski sustav 41

Namjerni uzorci Prigodan uzorak (npr. studenti

na predavanju)

Uzorak stručnjaka (npr. lovci, građevinski stručnjaci)

Kvotni uzorak (sastoji se od poduzoraka prema nekim osobinama npr. spol, dob, primanja, a izbor ispitanika prigodan, ali uz uvjet da ispunjavaju zadane kriterije)

Marketing-informacijski sustav 42

8/5/2018

15

Kako kreirati anketni upitnik? 1. Zahtjeva li postavljeno pitanje odgovor?

2. U kojoj mjeri ispitanik ima unaprijed pripremljen odgovor na postavljeno

pitanje?

3. Može li se ispitanik prisjetiti prethodnih ponašanja?

4. Koliko je ispitanik voljan otkriti informaciju koja se od njega traži?

5. Koliko je ispitanik motiviran da odgovori na pitanje?

6. Može li na ispitanikovu percepciju pitanja i odgovor utjecati na nešto

osim riječi?

7. Hoće li se koristiti više od jedne tehnike prikupljanja podataka?

8. Je li mijenjanje pitanja prihvatljivo naručitelju istraživanja?

Marketing-informacijski sustav 43

Mjerne skale (1) 1. Nominalne skale

2. Ordinalne skale

3. Intervalne skale

4. Omjerne skale

Marketing-informacijski sustav 44

Mjerne skale (2) Likertova skala

– Parno / neparno

– Broj stupnjeva?

Primjeri

– Razina slaganja s izjavom

– Razina zadovoljstva

– Razina upoznatosti

– Razina značajnosti

– Semantički diferencijal

Marketing-informacijski sustav 45

8/5/2018

16

Marketing-informacijski sustav 46

Marketing-informacijski sustav 47

Ako možete postaviti samo jedno pitanje, što pitati?

Marketing-informacijski sustav 48

Koliko je izgledno da biste svojim prijateljima preporučili _______

Skala od 11 pozicija (0-10)

Frederick F. Reichheld, 2003.

!

Net Promoter Score (NPS)

8/5/2018

17

NPS: Za & protiv Jednostavan za provedbu

– Prejednostavan?

Evaluacija aktualnog stanja

– Bez objašnjenja? Zašto?

Prediktor buduće situacije

– Upitna korelacija?

Marketing-informacijski sustav 49

Priprema podataka za obradu Prikupljeni podaci sa anketnih upitnika se

pripremaju i unose u računalo za daljnju obradu korištenjem statističkih programa

Priprema se sastoji od:

– Određivanja kategorija odgovora (kategoriziranje)

– Editiranje (pre-logička kontrola) i kodiranje (dodjela kodova pojedinim odgovorima)

– Unos podataka i post logička kontrola (kontrola unosa)

Marketing-informacijski sustav 50

Greške, zamke i izazovi (1) Primjer s zubnom pastom

Primjer s Coca-Colom

Primjer s primanjima

Primjer s odlukom o kupnji (motivacija izbora)

Marketing-informacijski sustav 51

8/5/2018

18

Greške, zamke i izazovi (2) Manjak dokumentiranost izvora

Diskutabilna metodologija

Neadekvatan/nereprezentativan uzorak

Vizualna manipulacija podacima

Marketing-informacijski sustav 52

Nasilje nad podacima (1) Engleska 1995

Rizik od krvnog ugruška porastao za 100% kod žena koje koriste kontracepcijske tablete treće generacije

Testiranje

– Prvi val tesiranja – 1 slučaj tromboze od 7000

– Drugi val testiranja – 2 slučaja od 7000

– Relativne frekvencije – 100%

Medijska panika

– smanjeno korištenje kontracepcijskih tableta i drastično povećanje broja neželjenih trudnoća i pobačaja

Marketing-informacijski sustav 53

Marketing-informacijski sustav 54

8/5/2018

19

Nasilje nad podacima (2) Antivaxxers

Noviji trend odbijanja cijepljenja djece zbog lažnih i/ili neprovjerenih podataka o štetnosti cijepljenja i povezanosti s autizmom

Andrew Wakefield

– Rad iz 1998, povučen 2010

Ponovno se javljaju epidemije bolesti za koje se smatralo da su uspješno iskorijenjene

Marketing-informacijski sustav 55

Marketing-informacijski sustav 56

Statistička nepismenost kao moderna bolest društva

Hvala na pažnji

Marketing-informacijski sustav 57

8/5/2018

20

Korištena literatura i korisne poveznice

Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D. (2014). E-marketing, 3. izmijenjeno i dopunjeno izdanje. Osijek: Ekonomski fakultet u Osijeku.

Vranešević, T. (2014). Tržišna istraživanja u poslovnom upravljanju. Zagreb: Accent.

Grbac, B., & Meler, M. (2010). Metrika marketinga. Rijeka: Ekonomski fakultet Sveučilišta u Rijeci.

Kotler, P., Keller, K., Martinović, M. (2014). Upravljanje marketingom, 14. izdanje. Zagreb: Mate doo.

Stair, R., Reynolds, G. (2007). Principles of Information Systems, Eighth Edition. Boston: Course Technology Press.

Weinschenk, S. (2011). 100 things every designer needs to know about people. Pearson Education.

Javorović, B., Bilandžić, M. (2007). Poslovne informacije i business inteligence. Zagreb: Golden marketing.

https://www.surveylegend.com/likert-type-scale-responses-examples-with-examples

http://www.marquette.edu/dsa/assessment/documents/Sample-Likert-Scales.pdf

https://www.linkedin.com/pulse/nps-helped-harmed-cx-dave-fish

https://www.nngroup.com/articles/nps-ux/

http://www.retailwire.com/discussion/is-net-promoter-score-flawed/

Gigerenzer, G., Gaissmaier, W., Kurz-Milcke, E., Schwartz, L., & Woloshin, S. (2007). Helping Doctors and Patients Make Sense of Health Statistics Psychological Science in the Public Interest, 8 (2), 53-96 DOI: 10.1111/j.1539-6053.2008.00033.x

https://www.pardot.com/blog/marketing-artists-marketing-scientists-infographic/

Marketing-informacijski sustav 58