Myšlenkové mapy k marketingovému výzkumu

Zanedlouho začne letní semestr, ve kterém budu opět učit marketingový výzkum. Nedalo mi to a rozhodl jsem se významně zaktualizovat své výukové materiály ve formě myšlenkových map.

Myšlenkových map je celkem 27 a pokrývají obsah celého vysokoškolského kurzu marketingového výzkumu:

1. Úloha marketingového výzkumu v rámci marketingového řízení
2. Manažerské rozhodování, výzkumný proces a určení výzkumných otázek (manažerské rozhodování a informační potřeby v marketingu, proces marketingového výzkumu, určení výzkumné otázky)
3. Sekundární data, databáze a marketingový informační systém
4. Kvalitativní výzkum
5. Kvantitativní výzkum, kvantifikace a měření
6. Výběr zkoumaných subjektů
7. Dotazníkové šetření
8. Pozorování
9. Experiment a tržní testování
10. Zpracování a analýza dat
11. Prezentace výsledků
12. Odvětví marketingového výzkumu, trendy
13. Řízení marketingového výzkumu, kvalitativní standardy, etika a právní rámec v marketingovém výzkumu

Myšlenkové mapy k marketingovému výzkumu dávám k dispozici pro nekomerční použití zdarma v rámci licence Creative Commons 4.0 BY-NC-SA.

Mapy je možné si je stáhnout ve verzi PDF a XMIND (možno editovat, software zdarma ke stažení na www.xmind.net).

Ukázku si můžete prohlédnout níže:

Krize v malých a středních podnicích a jejich řešení - co vychází z dat o 568 krizích?

V současnosti na Ekonomické fakultě Jihočeské univerzity řešíme výzkum, který se týká krizí v malých a středních podnicích. Formou strukturovaných rozhovorů jsme zatím posbírali data ze 187 podniků o 568 krizích. Zatím jsou výsledky velmi předběžné a odrážejí počáteční stádium analýz, nicméně i tak z nich lze některé zajímavé závěry učinit.

Ve výzkumu se zajímáme jak o krize související se vnějším prostředím (např. odběratelé a makroprostředí), tak i o krize vnitřní (např. finance, zaměstnanci, procesy, osobnost podnkatele). Nejčastěji se objevující krize souvisí s finanční situací, zaměstnanci, makroprostředím a odběrateli. Výskyt různých typů krizí se také liší například s ohledem na právní formy - u družstev je například více vlastnických krizí, u OSVČ a s.r.o. je více zaměstnaneckých krizí. Procesní krize se zase více projevují v souvislosti s růstem počtu zaměstnanců.

Hodně odlišností ve výskytu krizí je logicky dáno odvětvím. Některá odvětví jsou více vystavena vlivu přírodních krizí, u dalších jsou větší problémy například se zaměstnanci či s konkurencí.

Zajímavé také je, že cca u 30 % krizí podniky přiznávají, že je zřejmě mohly rozpoznat dříve.

Co z toho všeho vyplývá? U malých a středních podniků nelze očekávat pokročilé metody krizového managementu, na to obvykle nemají dostatečné kapacity. Na druhou stranu jsou ale zároveň poměrně dost flexibilní. Mělo by být proto možné jim napomoci ve včasnosti rozeznání krizí, alespoň některých. A zároveň by pro ně mohlo být zajímavé zjistit, jak obdobné krize řešili ostatní, s jakým úspěchem a jaké to mělo další dopady.

Zkušenosti s open source statistickým softwarem

Pro zpracování dat z výzkumů existuje celá řada softwarových nástrojů. Mezi komerčními lze zmínit software jako SPSS, Statistica apod. Nicméně mezi volně dostupnými není úplně jednoduché najít takové, které by fungovaly spolehlivě a byly zároveň uživatelsky přívětivé.

Přitom volně dostupné softwarové nástroje mají potenciálně řadu výhod - uživatelé za ně nemusejí platit a mohou si je snadno nainstalovat na více počítačích, čímž odpadá jedna z hlavních bariér. Na druhou stranu mají i nevýhody - především co se týče spolehlivosti, podpory a uživatelské přívětivosti (např. jazyk).

Pro výuku marketingového výzkumu i na zpracování dat například  jsme si vyzkoušeli řadu z nich, přičemž se nedá říci, že bychom nalezli zcela ideální nástroje. Nicméně jsme našli alespoň takovou variantu, která je funkční a pro většinu úkolů dostatečně dobrá.

V podstatě se jedná o kombinované využití dvou nástrojů, které společně dokáží řešit všechny podstatné nároky, které lze na statistický software mít:

1. vytvoření kódovacího rámce,
2. zakódování dat,
3. transformaci dat,
4. a statistickou analýzu dat.

Tyto dva nástroje jsou PSPP (využitelný pro kroky 1 - 4)  a R (využitelný především pro kroky 3 a 4, zvládá i řadu pokročilých metod, které PSPP neumí).

PSPP, jak již jeho název napovídá, je do značné míry inspirován jiným známým statistickým software – SPSS. S ním do určité míry sdílí základní logiku ovládání a mimo to i formát ukládaných dat. To dále rozšiřuje možnosti pokročilejší analýzy takto pořízených dat i v dalších statistických nástrojích.

Používání tohoto software je poměrně intuitivní, nicméně vzhledem k tomu, že je tento software vyvíjen především pro operační systém Linux, ne vše ve Windows funguje tak, jak by mělo (například kopírování přes schránku a české znaky v názvech souborů). Proto zde dávám k dispozici Stručný návod k použití PSPP a několik odkazů na další užitečné zdroje v češtině/slovenštině:

• návody k používání PSPP od PhDr. J. Šafra, Ph.D. z FHS UK
• PSPP ako nová alternatíva spracovania dát of A. Ritomského z Univerzity Kmenského v Bratislave