10 BITNIH ELEMENATA MARKETINGA

Predavanje

Predava: Prof.dr. Boris Tihi

210 bitnih elemenata marketinga

1. Istraivanje trita2. Segmentiranje trita3. Izbor ciljnih trita4. Pozicioniranje u odnosu na konkurenciju5. Proizvod6. Cijena7. Distribucija8. Promocija9. Politika10.Odnosi s javnou

3Poboljanje primjene marketinga

Sistem podrSistem podrke ke odluodluivanjuivanju

Marketing Marketing informacioni informacioni

sistemsistem

Ankete i grupni Ankete i grupni intervjuiintervjui

NeNeISTRAISTRAIVANJE IVANJE TRTRIITATA

Globalni + lokalniGlobalni + lokalniGlobalniGlobalniNacionalniNacionalniLokalniLokalniREGIONALNI REGIONALNI ASPEKTIASPEKTI

Regionalni i segmentni Regionalni i segmentni modelmodel

Predmetni Predmetni modelmodel

Prodaja + Prodaja + marketingmarketing

ProdajaProdajaORGANIZACIJA ORGANIZACIJA MARKETINGAMARKETINGA

Totalni timski radTotalni timski radViVie dijelovae dijelovaNekoliko Nekoliko dijelovadijelova

NeznatnaNeznatnaKOORDINACIJA KOORDINACIJA FUNKCIJAFUNKCIJA

Integrisano Integrisano komuniciranjekomuniciranje

Prodaja + EP Prodaja + EP + +

unapreenje unapreenje prodajeprodaje

Prodaja + EPProdaja + EPProdajaProdajaMARKETING MARKETING KOMUNICIRANJEKOMUNICIRANJE

PotroPotroaai + i + interfunkcionalni interfunkcionalni timtim

IR + MKT + IR + MKT + ostaliostali

IR + marketingIR + marketingIRIRNOVI PROIZVODINOVI PROIZVODI

StrateStrateko upravljanjeko upravljanjeStrateStrateko ko planiranjeplaniranje

TaktiTaktiko ko planiranjeplaniranje

FinansiranjeFinansiranjePLANIRANJE PLANIRANJE MARKETINGAMARKETINGA

ZADOVOLJAVAJUZADOVOLJAVAJUAAZRELAZRELABAZIBAZINANAPRIMITIVNAPRIMITIVNA

FAZE U RAZVOJU PREDUZEFAZE U RAZVOJU PREDUZEAAKluKluni ni faktori faktori uspjehauspjeha

4Razvijaj proizvode prilagoene Razvijaj proizvode prilagoene ciljnim kupcimaciljnim kupcima

Proizvodi standardizirane proizvodeProizvodi standardizirane proizvode

PovePovei se sa kupcima direktnoi se sa kupcima direktnoKomuniciraj pomoKomuniciraj pomou medija u medija masovnog komuniciranjamasovnog komuniciranja

UsluUslui profitabilnog kupca, rjei profitabilnog kupca, rjei se i se gubitnikagubitnika

UsluUslui svakog kupcai svakog kupca

PovePoveaj uaj ueee u kupe u kupevim evim kupovinamakupovinama

PovePoveaj traj triino uno ueeee

ZadrZadri stare kupcei stare kupceTraTrai nove kupcei nove kupce

Razvijaj odnose sa kupcimaRazvijaj odnose sa kupcimaProdaj kupcimaProdaj kupcima

TeTei kupi kupevom zadovoljstvu i evom zadovoljstvu i vrijednosti za kupcavrijednosti za kupca

TeTei proizvodnji i prodajii proizvodnji i prodaji

Biraj ciljne trBiraj ciljne triine segmente ili ne segmente ili pojedincepojedince

Primjenjuj masovni marketingPrimjenjuj masovni marketing

KoncentriKoncentrii se na tri se na triite i kupcete i kupceKoncentriKoncentrii se na proizvod i prodajui se na proizvod i prodaju

Povezivanje sa kupcimaPovezivanje sa kupcima

NOVO MARKETINNOVO MARKETINKO KO REZONOVANJEREZONOVANJE

STARO MARKETINSTARO MARKETINKO KO REZONOVANJEREZONOVANJE

5POVEZIVANJE SA PARTNERIMAPOVEZIVANJE SA PARTNERIMA

EE--commerc na svim commerc na svim lokalitetimalokalitetima

Posluj na uPosluj na uim trim triinim nim lokalitetimalokalitetima

Marketing neprofitnih Marketing neprofitnih organizacijaorganizacija

Marketing profitnih Marketing profitnih organizacijaorganizacija

Preuzmi druPreuzmi drutvenu tvenu odgovornost i odgovornost odgovornost i odgovornost za oza ouvanje okoliuvanje okoliaa

Preuzmi odgovornost samo Preuzmi odgovornost samo za profitabilno poslovanjeza profitabilno poslovanje

Posluj lokalno i globalnoPosluj lokalno i globalnoPosluj lokalnoPosluj lokalno

POVEZIVANJE SA SVIJETOM OKO NASPOVEZIVANJE SA SVIJETOM OKO NAS

TraTrai partnerstvo sa drugim i partnerstvo sa drugim firmamafirmama

Radi sve samRadi sve sam

AngaAngauj sve funkcije da se uj sve funkcije da se brinu o zadovoljavanju brinu o zadovoljavanju kupacakupaca

Prepusti prodaji i Prepusti prodaji i marketingu brigu o marketingu brigu o zadovoljavanju kupacazadovoljavanju kupaca

6Dijagnoza postojeeg stanja

Implementacija

Razvoj marketing programa

Razvoj strategije

-Upoznavanje sa okruenjem i tritem-Identificiranje ansi i prijetnji-Ustanovljavanje konkurentske pozicije

-Praenje provoenja odluka-Poboljanje strategija i programa

-Odluke o proiuvodu-Odluke o kanalima distribucije-Odluke o cijenama-Odluke o promociji

-Definisanje svrhe poslovanja i trinih segmenata koje emo opsluivati-Utvrivanje naih konkurentskih prednosti-Postavljanje ciljeva koje treba ostvariti

Proces odluivanja iz domena marketinga

7Princip odluivanja da li obaviti istraivanje marketinga

Postoji li dovoljno vremena prije nego

odluka menadera mora biti

donesena?

Obaviti istraivanje marketinga

Da li su postojee

informacije nedovoljne

za donoenje odluke?

Da li je odluka

znaajna sa

stratekog ili

taktikog aspekta?

Da li je vrijednost informacija dobijenih

istraivanjem vea od trokova

istraivanja?

DA DA DA DA

NE OBAVLJATI ISTRAIVANJE MARKETINGA

NE NENENENE

8Neto Neto vrijednostvrijednost istraistraivanja marketinga ako bi se ivanja marketinga ako bi se iistrastraivanje poduzelo moglo ivanje poduzelo moglo bibi se se izrazitiizraziti formulomformulom::

VisVis = ( = ( DisDis Din ) Din ) TisTisGdjeGdje su: su: VisVis netoneto -- vrijednost istravrijednost istraivanja margetingaivanja margetingaDisDis-- ooekivana vrijednost marketing odluke uz koriekivana vrijednost marketing odluke uz koritenje tenje informacija dobivenihinformacija dobivenih istraistraivanjem marketinga.ivanjem marketinga.DinDin ooekivana vrijednost marketing odluke bez ekivana vrijednost marketing odluke bez korikoritenja informacijadobivenihtenja informacijadobivenih istraistraivanjem ivanjem marketinga.marketinga.TisTis--trotrokovi istrakovi istraivanja marketingaivanja marketinga

NaravnoNaravno u u svimsvim slusluajevima kada je Vis>0 trebalo bi se ajevima kada je Vis>0 trebalo bi se obaviti istraobaviti istraivanje marketinga ivanje marketinga prijeprije donodonoenja odluke.enja odluke.

Analiza vrijednosti marketing Analiza vrijednosti marketing informacija za donosioce odlukeinformacija za donosioce odluke

9Subjekti istraivanja marketingaM

A

R

K

E

T

I

N

G

I

D

R

U

G

I

M

E

N

A

D

E

R

I

S

V

I

H

N

I

V

O

A

KORISNICI AKTERIKORISNICI I AKTERI

Organizaciona jedinica za istraivanje marketinga u

preduzeu

Specijalizovani servisi

Servisi za prodaju trinih

informacija

Agencija za ekonomsku propagandu

Agencija za istraivanje

trita

Dravne agencije

10

JEDINICA ZA ISTRAIVANJE MARKETINGA

JEDINICA ZA ISTRAIVANJE MARKETINGA

C

e

n

t

r

a

l

i

z

o

v

a

n

e

s

l

u

b

e

C

e

n

t

r

a

l

i

z

o

v

a

n

e

s

l

u

b

e

C

e

n

t

r

a

l

i

z

o

v

a

n

e

s

l

u

b

e

DIREKTOR DIREKTOR

SAVJET-NICI

SAVJET-NICI

analitiari analitiari

KLIJENTI KLIJENTI KLIJENTI

ANALITIARI

D

i

v

i

z

i

o

n

i

a) b) c)

D

i

v

i

z

i

o

n

i

D

i

v

i

z

i

o

n

i

11

1. Centralizovana jedinica istraivanja marketinga

Prednosti: - bolja podrka vrhu- planiranje na nivou preduzea kao cjeline- kvalitetnija struktura kadrova

Nedostaci: - izolacija istraivanja marketinga od operative

2. Centralizovana jedinica istraivanja marketinga ali se istraivai nalze i kod svojih klijenata

Prednosti: - bolja upoznatost sa tritem diviziona- bre prilagoavanje problemu

Nedostaci: - problem je slabije podran informacijama sa marketing aspekta

12

3. Potpuna decentralizacija jedinice

- mogue samo u situaciji da jedinice istraivanja merketingom raspolau sa odgovarajuim strunim kadrom i da su divizioni dovoljno veliki da mogu finansijski podnijeti

4. Alternativno rjeenje

- istraivai marketinga direkto vezani za generalnog menadera kao zasebna grupa

13

Odgovornost jedinice istraivanja marketinga

- jedinica odgovara pomoniku generalnog menadera za marketing

- ili odgovara generalnom menaderu i nekome iz vrha menadmenta zaduenog za planiranje i razvoj

Unutranja organizacija jedinice za istraivanje marketinga zavisi od:

- karakteristike preduzea- trita na koje istupa- stila upravljanja firmom

14

Mogui problemi vezani za unutranju organizaciju

1. Podjela rada tri naina:- podjela po podruju primjene

(linije proizvoda, marke, geogr. podruju)- podjela po marketing aktivnosti

(analiza prodaje, planiranje proizvoda)- podjela po tehnikama istraivanja (kreiranje upitnika, terenski intervjui)

2. Kadrovi bitni faktor uspjeha (potrebne karakteristike dobrog istraivaa marketinga):

- sklonost ka istraivakom radu- kreativnost i samostalnost- komunikativnost- lino potenje

3. Broj zaposlenih u jednici istraivanja marketinga zavisi od:- veliine preduzea- znaaja koji se pridaje marketing funkciji- koritenja usluga spoljnih agencija iz ove oblasti

15

Da bi smo uopte mogli pitati koliko istraivanje marketinga koristi naune metode potrebno je prvenstveno definisati ta je to nauna metoda.Nauni metod je :

1.sistematsko2.kontrolisano3.empirisko4.kritiko

Ispitivanje hipoteza o vjerovatnim odnosima o prirodnim pojavama.

UVOD

16

Prvo se nailazi na problem, a zatim se postavljahipoteza. Hipoteza je pretpostavka o moguem rjeenju formulisanog problema, bazirana na predhodnim saznanjima steenim iz empirije i teorije. Pomou dedukcije sagledati sve mogue konsekvence gdje nas to rjeenje moe odvesti.Hipoteza se mora provjeriti u praksi tj. provjeriti da li zaista postoji zakonitost u meusobnom odnosu pojava.

PROBLEM HIPOTEZA DEDUKCIJA PRAKSA

17

1. Objektivnost istraivaa(ne intuicija nego objektivnost)

2. Preciznost mjerenja pojava(tekoa u drutvenim naukama vie nego kod drugih)

3. Kontinualnost i sveobuhvatnost(uzimati u obzir sve injenice bez obzira da li govore u prilog ili ne).

Osnovne karakteristike naunog metoda

18

1.1.VelikaVelika kompleksnostkompleksnost materijematerije (reakcije (reakcije ljudiljudi nana odreene simulacije jako kompleksna materija odreene simulacije jako kompleksna materija ljudiljudinisunisu fizifiziki ili hemiski objekti posmatranja) ki ili hemiski objekti posmatranja) 2. 2. TeTekokoe u preciznom mjerenju pojava i e u preciznom mjerenju pojava i njihovih odnosanjihovih odnosa (intervju je glavni metod(intervju je glavni metod mjerenja mjerenja u u istraistraivanju marketinga, stavovi miivanju marketinga, stavovi miljenja i ponaljenja i ponaanje anje drukdrukije i teze mjeriti nego u fiziije i teze mjeriti nego u fizikim i hemiskim kim i hemiskim biolobiolokim reakcijama).kim reakcijama).

3.3.ProcesProces mjerenjamjerenja momoe uticati na rezultatee uticati na rezultate (ako (ako ljudi znaju da se posmatraju, mogu drukljudi znaju da se posmatraju, mogu drukije reagovati)ije reagovati)

Osnovni problemi u primjeni naunog metoda u marketingu

19

4. Te. Tekokoe u primjeni eksperimenata sa ciljem e u primjeni eksperimenata sa ciljem testiranja hipotezetestiranja hipoteze (ko mo(ko moe kontrolisati sve faktore e kontrolisati sve faktore koji utikoji utiu na obim prodaje nekog proizvoda)u na obim prodaje nekog proizvoda)

5. Te5. Tekokoe preciznog predvianjae preciznog predvianja (hemi(hemiar moar moe e predvidjeti ali marketar sa 100% sigurnosti ne mopredvidjeti ali marketar sa 100% sigurnosti ne moe e

6. Te6. Tekokoe u obezbjeivanju potpune e u obezbjeivanju potpune objektivnosti istraobjektivnosti istraivanjaivanja (istra(istraivaiva jeje uvijek viuvijek vie e zainteresiran za rezultate svoga istrazainteresiran za rezultate svoga istraivanja nego ivanja nego to je to je to sluto sluaj sa istraaj sa istraivaivaima u prirodnim naukama) ima u prirodnim naukama)

20

1.1. KoriKoritenje saznanja iz ekonomskih naukatenje saznanja iz ekonomskih nauka

svrha istrasvrha istraivanja marketinga je da poboljivanja marketinga je da pobolja a proces odluproces odluivanja unutar kompanija ivanja unutar kompanija

makromakro mikromikro organizacija organizacija

2. Kori2. Koritenje saznanja iz nauka o ponatenje saznanja iz nauka o ponaanju i anju i meusobnim odnosima ljudimeusobnim odnosima ljudi

ranije prikupljena znanja iz sociologije, mjerenje ranije prikupljena znanja iz sociologije, mjerenje ponaponaanja u grupama i anja u grupama i ak ak itavim druitavim drutvima tvima

psiholopsiholoke kod sastavljanja anketnih pitanja ke kod sastavljanja anketnih pitanja ta ta kupac vidi u proizvodu pravo kod ugovorakupac vidi u proizvodu pravo kod ugovora

Interdisciplinarnost istraInterdisciplinarnost istraivanja ivanja marketinga marketinga

21

3. 3. KoriKoritenje znanja i saznanja iz nauka koje proutenje znanja i saznanja iz nauka koje prouavaju avaju kvantitativne metodekvantitativne metode

statistika primjene teorije uzorka kod segmenta listatistika primjene teorije uzorka kod segmenta linene potropotronjenje njegova reprezentativnost njegova reprezentativnost smanjuje trosmanjuje trokove kod analize prikupljenih podataka kove kod analize prikupljenih podataka srednja vrijednost trasrednja vrijednost traene distribucije ene distribucije vjerovatnovjerovatnoe predvianja e predvianja posebno treba istaposebno treba istai primjenu trenda korelacije i regresione i primjenu trenda korelacije i regresione analize kod predvianja analize kod predvianja

Primjena modela na matematskoj osnovi koja predstavlja Primjena modela na matematskoj osnovi koja predstavlja pojednostavljenu prezentaciju jedne operacije se primjenjuje u pojednostavljenu prezentaciju jedne operacije se primjenjuje u sljedesljedeim primjenama im primjenama

1.1.fizifizika distribucija ka distribucija 2.2.poboljpoboljanje prodaje i smanjenje troanje prodaje i smanjenje trokova prodaje kova prodaje 3.3.planiranje i kontrola istraplaniranje i kontrola istraivaivakog procesa kog procesa 4.4.rjerjeavanje problema promocione strategije avanje problema promocione strategije 5.5.rjerjeavanje problema iz predvianja prodaje avanje problema iz predvianja prodaje

22

4. Kori4. Koritenje saznanja iz informacionih tenje saznanja iz informacionih nauka nauka

brzine obrade podatka, brzine obrade podatka, klasificiranja, klasificiranja, tabeliranja, tabeliranja, pisanja izvjepisanja izvjetaja, taja, kod analize vekod analize ve skupljenih podataka koji skupljenih podataka koji

se unose u kompjutere, se unose u kompjutere, radi brze i efikasnije analize radi brze i efikasnije analize koncipiranje i primjena kompjutera je koncipiranje i primjena kompjutera je

prisutna i kod sistema podrprisutna i kod sistema podrke odluke odluivanju ivanju DSSDSS

23

Marketing istraivanje -Odrediti ili definisati problem ili ansu sa kojom se suoavamo

Specificirati koje informacije su potrebne

Identifikovati izvore informacija

Odluiti o tehnikama pomou kojih emo doi do informacija

Prikupiti i obraditi informacije

Analizirati ih i interpretirati njihovo znaenje

Prezentirati rezultate donosiocima odluka

Faza 1

Faza 2

Faza 3

Faza 4

Faza 5

Faza 6

Faza 7

Proces, metodoloka procedura koja podrazumjeva odreeni logini redosljed aktivnosti koje treba obaviti da bi se ostvario postavljeni cilj.

24

Uoavanje problema

Specificiranje problemaNeformalno informisanje

Definisanje problema

Istraivanje sekundarnih podataka

Rjeenje naeno

Izvjetaj

ImplementacijaOcjena i povratna sprega

Rjeenje nije naeno

Plan istraivanja

Prikupljanje podatakaAnaliza i implementacija

IzvjetajImplementacija

Ocjena i povratna sprega Vrijeme i sredstva posveeni preciznom definisanju marketing problema dobra investicija

esto, dobro definisan problem predstavlja i rjeenje za donosioca odluke odluke, pa daljnja istraivanja nisu ni potrebna

25

Pakovanje:Pakovanje:staromodno staromodno pakovanje utipakovanje utie na e na percepciju ukusa.percepciju ukusa.

ta treba ta treba izmjeniti u izmjeniti u receptu nareceptu naeg eg piva?piva?

PotroPotroaai i preferiraju ukus preferiraju ukus konkurentskih konkurentskih marki.marki.

PivaraPivara

MenadMenadment prodaje:ment prodaje:trgovci ne poznaju trgovci ne poznaju dovoljno proizvod da dovoljno proizvod da bi kupcima objasnili bi kupcima objasnili njegovu vrijednostnjegovu vrijednost

Saznati od Saznati od korisnika za korisnika za koliko bi se koliko bi se cijene trebale cijene trebale smanjiti.smanjiti.

Trgovci se Trgovci se ale da ale da su cijene po kojima su cijene po kojima moraju prodavati moraju prodavati suvisuvie visoke.e visoke.

ProizvoaProizvoabebeiinih nih telefonatelefona

Demografske Demografske promjene:promjene:Djeca u ovom naselju Djeca u ovom naselju su odrasla. Stariji su odrasla. Stariji stanovnici ne idu na stanovnici ne idu na plivanje.plivanje.

Stanovnici su se Stanovnici su se oprijedjelili za oprijedjelili za skuplje centre, skuplje centre, negativan imi negativan imi bazena za bazena za kupanje.kupanje.

Posjeta opada viPosjeta opada vie e godina.Savremeniji godina.Savremeniji centri su se pojavili centri su se pojavili sa visa vie sadre sadraja.aja.

Vlasnik Vlasnik bazena za bazena za kupanje u kupanje u naselju naselju starom 20starom 20godinagodina

PRAVI PROBLEMPRAVI PROBLEM

PROBLEM PROBLEM DEFINISANDEFINISANNA OSNOVU NA OSNOVU SIMPTOMASIMPTOMA

SIMPTOMISIMPTOMIFIRMAFIRMA

26

Izmjeniti namjere o kupovini. Izmjeniti namjere o kupovini. Procjeniti vjerovatnoProcjeniti vjerovatnou u korikorienja usluge. Komparirati enja usluge. Komparirati pomopomou ukru ukrtenog tabeliranja tenog tabeliranja nivo upoznatosti, stnivo upoznatosti, stavove, avove, namjere o kupovini i sl., izmnamjere o kupovini i sl., izmeu eu ena i muena i mukaraca,. grupa vikaraca,. grupa vieg i eg i ninieg prihoda, mladih i starih eg prihoda, mladih i starih potropotroaaa i sl.a i sl.

Da li Da li e potroe potroaai koristiti i koristiti ovu uslugu? Kako ovu uslugu? Kako esto? esto? Da li se odgovori na Da li se odgovori na gornja pitanja razlikuju gornja pitanja razlikuju po demografskim po demografskim grupama?U kojoj su grupama?U kojoj su najbolje najbolje anse?anse?

Koji trKoji triini ni segment bi segment bi trebao biti ciljno trebao biti ciljno trtriite?te?

IzvrIzvriti mjerenje reakcija i iti mjerenje reakcija i reagiranja za varijante A, B i C.reagiranja za varijante A, B i C.Identificirati uoIdentificirati uoene prednosti i ene prednosti i nedostatke za sve varijante.nedostatke za sve varijante.

Kako potroKako potroaai reaguju i reaguju na varijante A, B i C? na varijante A, B i C? Koje su uoKoje su uoene prednosti ene prednosti svake od varijanti svake od varijanti usluga?usluga?

U kojoj od U kojoj od mogumoguih ih varijanti varijanti ponuditi ovu ponuditi ovu uslugu?uslugu?

Utvrditi koliko su potroUtvrditi koliko su potroaai i svjesni postojanja ovih sistema, svjesni postojanja ovih sistema, pomopomou metode stimuliranja u metode stimuliranja sjesjeanja. Izvranja. Izvriti mjerenje iti mjerenje stavova potrostavova potroaaa prema a prema sistemima kusistemima kune kupovine.ne kupovine.

Da li su potroDa li su potroaai i upoznati sa sistemima upoznati sa sistemima kukune kupovine?ne kupovine?Kakve su reakcije Kakve su reakcije potropotroaaa na sisteme a na sisteme kukune kupovine?ne kupovine?

Da li ponuditi Da li ponuditi potropotroaaima ima uslugu kupovine uslugu kupovine iz kuiz kue, putem e, putem kablovske kablovske televizije?televizije?

CILJEVI ISTRACILJEVI ISTRAIVANJAIVANJAISTRAISTRAIVAIVAKA KA

PITANJAPITANJAMARKETING MARKETING PROBLEMIPROBLEMI

27

Izviajna istraivanjaIzviajno istraivanje je istraivanje koje se ne provodi na osnovu unaprijed sainjenog plana, nije toliko formalno i zahtijeva posezanje za dodatnim informacijama.

IZVIAJNA ISTRAIVANJA

istraivanjepostojeeliterature

istraivanjedosadanjih

iskustava

analiza odabranihsluajeva

pilotstudije

ema I . Metodi koji se koriste u izviajnom istraivanju

Konani cilj izviajnog istraivanja je sticanje neophodnog prethodnogznanja o konkretnom problemu na racionalan nain.

28

3.1. SADRAJ PLANA ISTRAIVANJA

1. ta je cilj istraivanja?2. Na koji nain emo taj cilj ostvariti?3. Koliko je i kakvih resursa potrebno za

ostvarivanje ciljeva?4. U kojem vremenskom periodu je rezultate

istraivanja neophodno prezentirati donosiocima odluke?

3.1.1. NAIN NA KOJI EMO OSTVARITI I DEFINISATI CILJ

Gdje moemo nai podatke koji su nam potrebni?

Kako emo prikupiti i analizirati te podatke? Kako emo organizovati rad u

narednimfazama istraivanja?

29

3.1.2. RESURSI POTREBNI ZA OSTVARENJE DEFINISANOG CILJA

Materijalni resursi Ljudski resursi

3.1.3. VREMENSKI PERIOD ZA PREZENTIRANJE REZULTATA ISTRAIVANJA

Mreni dijagram

30

c

i

l

j

e

v

i

c

i

l

j

e

v

i

i

s

t

r

a

i

s

t

r

a

i

v

a

n

j

a

i

v

a

n

j

a

o

s

n

o

v

n

i

i

z

v

o

r

i

o

s

n

o

v

n

i

i

z

v

o

r

i

p

o

d

a

t

a

k

a

p

o

d

a

t

a

k

a

m

e

t

o

d

a

m

e

t

o

d

a

i

s

t

r

a

i

s

t

r

a

i

v

a

n

j

a

i

v

a

n

j

a

o

r

g

a

n

i

z

a

c

i

j

a

o

r

g

a

n

i

z

a

c

i

j

a

i

s

t

r

a

i

s

t

r

a

i

v

a

n

j

a

i

v

a

n

j

a

t

e

r

m

i

n

s

k

i

t

e

r

m

i

n

s

k

i

p

l

a

n

p

l

a

n

p

l

a

n

p

l

a

n

i

s

t

r

a

i

s

t

r

a

i

v

a

n

j

a

i

v

a

n

j

a

plan/projekat istraivanja

opti posebni

r

a

z

g

r

a

n

i

r

a

z

g

r

a

n

i

e

n

j

e

e

n

j

e

i

s

t

r

a

i

s

t

r

a

i

v

a

n

j

a

i

v

a

n

j

a

teritorijalno vremensko predmetno

preduzee slubeni neslubeni ankete interna

eksterna

unutranja terenska svake

operacije svake faze konano

svake operacije

Kao osnov za struktuiranje plana istraKao osnov za struktuiranje plana istraivanja, ivanja, momoe korisno poslue korisno posluiti i sljedeiti i sljedea a ema:ema:

31

Podaci iz raPodaci iz raunovodstva i finansijaunovodstva i finansija

PODACI IZPODACI IZPREDUZEPREDUZEAA

-- interni interni --

PODACI PODACI VANVAN

PREDUZEPREDUZEAA--externi externi --

I

Z

V

O

R

I

I

Z

V

O

R

I

S

E

K

U

N

D

A

R

N

I

H

S

E

K

U

N

D

A

R

N

I

H

P

O

D

A

T

A

K

A

P

O

D

A

T

A

K

A

Podaci iz marketingaPodaci iz marketinga

Podaci iz ostalih izvora u preduzePodaci iz ostalih izvora u preduzeuu

Podaci iz meunarodnih Podaci iz meunarodnih institucijainstitucija

Podaci iz meunarodnih Podaci iz meunarodnih institucijainstitucija

Podaci iz literaturePodaci iz literature

Baze podatakaBaze podataka

PaneliPaneli

OBJAVLJENIOBJAVLJENIPODACIPODACI

PODACIPODACIKOJI SEKOJI SEKUPUJUKUPUJU

32

1. Ustanovi ta eli da sazna i ta ve zna o svom problemu.

2. Saini listu kljunih pojmova i imena.

3. Pretrai nekoliko optih vodia i imenika za izvore i podatke.

4. Kompiliraj literaturu koju si naao. Koriguj ako je potrebno listu kljunih rijei i autora.

5. Konsultuj odgovarajueg bibliotekara. Razmotri mogunost pretraivanja pomou kompjutera.

6. Konsultuj vie razliitih imenika i vodia ako nisi naao dovoljno podataka ili je problem specifian.

7. Identificiraj eksperte za svoj problem i konsultuj ih.

33

PREDNOSTIPREDNOSTI NEDOSTACINEDOSTACI

Prednosti i nedostaci Prednosti i nedostaci sekundarnih podatakasekundarnih podataka

1. ranije akumulirana saznanja

2. potrebna su mala ulaganja da bi doli do njih

3. objektivnost

4. aktuelnost

1. prikupljanje sa neodreenim ciljem

2. aktuelnost

3. ta je originalni izvor

34

P

R

I

M

A

R

N

I

P

O

D

A

C

I

Psiholoke

Kakve su osobine potroaa? Socijalne

EkonomskeDemografske

ta misle i osjeaju?

ta znaju i namjeravaju?

Stavovi

Motivi

Poznavanje proizvoda,proizvoaa, oglasa i dr.

Planovi za buduekupovine i druge aktivnosti

Kako se Kako se ponaponaaju?aju?

Ponaanje u kupovini

Ponaanje u potronji

35

Metode prikupljanja primarnih podataka

IspitivanjeIspitivanje PosmatranjePosmatranje Ljudi kao izvori primarnih podatakaLjudi kao izvori primarnih podataka

Naini komuniciranja sa izvorima podataka

1.1. LiLino komuniciranje no komuniciranje (struktuirano i nestruktuirano)(struktuirano i nestruktuirano)

2.2. Komuniciranje dopisnim putemKomuniciranje dopisnim putem3.3. Komuniciranje putem telefonaKomuniciranje putem telefona

36

1.1. FleksibilnostFleksibilnost2.2. Stimulacija ispitanika Stimulacija ispitanika

na saradnjuna saradnju3.3. MoguMogunost nost

prikupljanja viprikupljanja vie e podatakapodataka

4.4. Reprezentativnost Reprezentativnost uzroka velikauzroka velika

5.5. LiLini kontakt daje vini kontakt daje vie e podataka ispitivapodataka ispitivauu

Lino komuniciranje ispitivaa i ispitanika

Fizika prisutnost ispitivaa kao bitna karakteristika ovog metoda

PREDNOSTI: NEDOSTACI:

1.1. Prikupljanje podataka Prikupljanje podataka je teje tee planirati, e planirati, organizovati i organizovati i kontrolisatikontrolisati

2.2. Vrijeme potrebno za Vrijeme potrebno za ovo istraovo istraivanje je dugoivanje je dugo

3.3. TroTrokovi po jedinici kovi po jedinici ispitanikaispitanika

4.4. Bojaznost za Bojaznost za anonimnost ispitanikaanonimnost ispitanika

37

Strukturno lino komuniciranje Unaprijed pripremljeni upitnici Manji trokovi obuke ispitivaa na terenu Dri se striktno pripremljenog upitnika

Nestrukturno lino komuniciranje Prikupljanje podataka o motivima ispitanika Primjenjivanje indirektnih metoda Saznati neto vie nego to je mogue drugim metodama

Saznati to vie o samoj linosti ispitanika Podsjetnik kao sredstvo koje pomae ispitivau Dubinski intervju Testovi asocijacije Tehnike igranih uloga

38

Komuniciranje dopisnim putem

Samostalnost ispitanika pri davanju podatakaSamostalnost ispitanika pri davanju podataka

Prednosti:1.Ekonominost2.iroka geografska distribudcija3.Vea iskrenost i anonimnost

Nedostaci:1.Dug vremenski period 2.Upitnik kratak3.Pitanja razumljiva, kratka i jasna4.Nepoznavanje linosti ispitanika

39

Komuniciranje putem telefona

Prednosti: Najbri nain dolaska do podataka Nii trokovi po jedinici Odgovori ispitanika iskreni Odgovore line prirode lake dobiti Telefonski imenik kao pomagalo pri

odabranju uzorka

Nedostaci:1. Lo prilikom potrebe prezentiranja

proizvoda ispitaniku2. Nemogunost da vidimo ispitanika i

njegove reakcije

403 12Brzina dobijanja odgovora

321Kompletiranje uzorka

32 1Odnos sa ispitanikom

312Mogunost zavravanja inervjua

213Ekonominost32 1Dubina ispitivanja

3 12Kontrola prikupljanja123Greke intervjuera

DO

PISN

O

KO

MU

NI-

CIR

AN

JE

TELEFON

SKO

K

OM

UN

I-C

IRA

NJE

LIN

I IN

TERV

JU

41

0

10

20

30

40

50

60

70

80 74

4144

5258

1 2 3 4 5

Osnovni uzroci promaaja u istraivanju marketinga

1.1. Neadekvatno Neadekvatno sastavljeni sastavljeni upitniciupitnici

2.2. LoLoa a interpretacijainterpretacija

3.3. Neadekvatan Neadekvatan uzorakuzorak

4.4. Neadekvatne Neadekvatne statististatistike ke metodemetode

5.5. Prezentiranje Prezentiranje rezultata koji se rezultata koji se baziraju na baziraju na injenicamainjenicama

42

Upitnik kao sredstvo za prikupljanje primarnih podataka

NajNajeei promai promaaji u istraaji u istraivanju marketinga:ivanju marketinga:

neadekvatno sastavljeni upitnici 74%neadekvatno sastavljeni upitnici 74%loloa interpretacija 58%a interpretacija 58%neadekvatan uzorak 52%neadekvatan uzorak 52%neadekvatne statistineadekvatne statistike metode 44%ke metode 44%prezentiranje rezultata koji se prezentiranje rezultata koji se Baziraju na Baziraju na injenicama 41%injenicama 41%

43

Redosljed razmiljanja i akcija istraivaa, u sastavljanju upitnika, trebao bi da bude sljedei:

OdluOdluiti koje sve primarne podatke treba iti koje sve primarne podatke treba da prikupimo od ispitanika s obzirom na da prikupimo od ispitanika s obzirom na cilj istracilj istraivanja odluivanja odluiti na koji naiti na koji nain in emo emo komunicirati sa ispitanicimakomunicirati sa ispitanicima

Sastaviti svako pojedino pitanjeSastaviti svako pojedino pitanje Napraviti najpovoljniji redosljed pitanja Napraviti najpovoljniji redosljed pitanja

koja smo odlukoja smo odluili da postavimo ispitanicima ili da postavimo ispitanicima Kreirati formu upitnika tj. dati dredjena Kreirati formu upitnika tj. dati dredjena

grafigrafika rjeka rjeenja, izvrenja, izvriti raspored prostoraiti raspored prostora

44

a)Sastavljanje spiska potrebnih primarnih podataka:

Potrebno je dostaviti grubi spisak svih podataka koji su Potrebno je dostaviti grubi spisak svih podataka koji su nam potrebni kao primjer, nam potrebni kao primjer, emo koristiti emo koristiti Upitnik za Upitnik za ocjenu gotovog softveraocjenu gotovog softvera

Podaci o korisnikuPodaci o korisniku Podaci o proizvoduPodaci o proizvodu IstraIstraivanje tehniivanje tehnikih svojstava kih svojstava Planirana korist od novog programskog sistemaPlanirana korist od novog programskog sistema Uticaj na organizaciju posla Uticaj na organizaciju posla IstraIstraivanje ergonomskih svojstavaivanje ergonomskih svojstava OpOpta pitanja (da li je korisnik sposoban sam ta pitanja (da li je korisnik sposoban sam

pokrenuti program)pokrenuti program) Pitanja vezana za ruPitanja vezana za runi unos podataka ni unos podataka Prikaz na ekranu Prikaz na ekranu Obrazovanje kranjeg korisnikaObrazovanje kranjeg korisnika

45

b)Prilagoavanje upitnika odabranom nainu komuniciranja

korienje upitnika telefonska anketa (najmanji broj pitanja)

lini kontakt (najvei broj pitanja)

komuniciranje dopisnim putem komuniciranje preko interneta...

46

c) Sastavljanje pitanja

Da li je pitanje uopte potrebno? Da li je potrebno vie pitanja umjesto

jednoga? Posjeduje li ispitanik znanje potrebno da

se odgovori na pitanja? Da li je sadraj pitanja prilagoen

ispitanikovom predhodnom iskustvu? Moe li se ispitanik sjetiti podataka? Da li ispitanik treba da uloi poseban

napor da odgovori na pitanje? Da li e ispitanik biti voljan da odgovori

na pitanje?

47

Nain postavljanja svakog pojedinog pitanja?U principu, svaki upitnik se kreira prema postojeimpotrebama ispitivanja, tj. prema postojeem projektu. Stoga, prije svakog projekta formuliite pitanja tako dadobijete jasne odgovore na eljena pitanja. U zavisnostida li elimo da doemo do vie ili manje detaljnihinformacija, postavljamo pitanja koja mogu biti :

1. Otvorena pitanja to su takva pitanja koja daju ispitaniku slobodu odgovora . Ako pitamo ispitanika, kakvo je njegovo miljenje o odreenoj stvari ili problemu, postavili smo otvoreno pitanje. Ispitanik ima mogunost da slobodno formulie svoj odgovor.

Primjer: Potreban operacijski sistem?Odgovor: _______________

48

2. Pitanja sa vie moguih odgovora su takva pitanja koja kada postavite, istovremeno dajete mogunost ispitaniku da od vie ponuenih odgovora izabere jedan ili vie ili da jednostavno pod rubrikom ostalih odgovori, dopie ono to zna.

Primjer: Koliko mjeseno izdvajate za odravanje postojeeg hardware-a i software-a?

do l000 KMl000 2000 KM2000 5000 KM5000 KM i vieostali odgovori ____________

3. Zatvorena (dihotomna) pitanja su takva pitanja koja daju najmanje dvije mogunosti odgovora, da i ne. Ona su najlaka za dalju obradu, ali istovremeno daju i manje detaljne odgovore.

Primjer: Nudi li kinkurencija bolju uslugu?Odgovor DA NE

49

SrednjaNajviaSa vie

moguihodgovora

NajniaSrednjaDihotomnaNajviaNajniaOtvorena

Da odgovorbude

nejasan

Da pitanjebude

nejasno

RELATIVNA VJEROVATNOAVRSTA

PITANJA

50

Centar za istraivanje nacionalnog miljenja u SAD-u ima svoju klasifikaciju greaka s obzirom na njihovu teinu:

1Povrno postavljeno pitanje7.

1Nekonzistentni odgovori na vie pitanja6.

1Neuspjelo sondiranje5.

1Odgovor ne znam bez sondiranja4.

2Nedostatak potrebnih detalja3.

3Irelevantan ili zaobien odgovor2.

3Nedobijeni odgovori1.

Teina grekeVrste greakaR.Br.

Kvalitet rada svakog ispitivaa cijeni se dakle, u ovom sluaju neto objektivnijim mjerilima. Sigurno je, meutim, da je svaka ocjena kvalitete ispitivaa u odreenoj mjeri i subjektivna.

51

Mjerenje stavovaDefinicija

Stavovi su nauene predispozicije da odgovorimo na konzinstentno povoljan ili nepovoljan nain u odnosu na dati objekat

Zato je potrebno mjerenje stavova?

Skale kao sredstvo za mjerenje stavova

Mogunosti koritenja skala u mjerenju stavova u istraivanju marketinga

Kako to objektivnije mjeriti stavove u konkretnim sluajevima?

Mjerenje psiholokih atributa ljudi! Koju skalu koristiti u datim sluajevima?

52

BrojBrojane skaleane skale

Geometrijska sredina

Harmonijska sredina

Koliina prodate robeTeina

Poreenje apsolutneveliine

Proporci-onalna

Prosjena vrijednostAritmetika sredina

Temperaturna skalaStav prema markama

Poreenje intervalaIntervalna

MedijanaSocijalne klase

Preferencija za markevrstoa minerala

RedosljedOrdinalna

Modatribut koji se

najee pojavljuje

Muko-enskoKorisnik-nekorisnik

ProfesijaJedinstveni broj

Identitet

Nominalna

MJERENJE PROSJEKAPRIMJERCI

OSNOVNA POREENJASKALE

Nominalna OrdinalnaIntervalnaProporcionalna

53

Ocjena potroaa na osnovu stepena svianja bezalkoholnih pia koristei brojane skale

Normalna skala

Koje od bezalkoholnih piKoje od bezalkoholnih pia slijedea slijedeoj listi volite?oj listi volite?_________Coca Cola_________Coca Cola_________Pepsi_________Pepsi_________Gold Cola_________Gold Cola_________Fanta_________Fanta_________Sinalco_________Sinalco

54

Ordinalna skala

Rangirajte bezalkoholna pia na slijedeoj listi dodijeljujui broj 1 onome koje najvie preferirate i broj 5 onome koje najmanje preferirate.__________Coca Cola__________Pepsi__________Gold Cola__________Fanta__________Sonalco

55

Intervalna skala

Ocijenite, prema vaem miljenju, svako od bezalkoholnih pia odreujui mu na slijedeoj listi odgovarajue mjesto na skali.

SinalcoFantaGold ColaPepsiCoca Cola

PUNO VOLIMVOLIM

NE VOLIM

NE VOLIM NIKAKO

56

Proporcionalna skala

Podijelite l00 bodova izmeu navedenih bezalkoholnih pia uzimajui u obzir stepen svianja.________Coca Cola________Pepsi________Gold Cola________Fanta________Sinalco

100

57

Neki primjeri konstrukcije skala za mjerenje stavova u istraivanju marketinga

Definisati to je mogue vie tvrdnji bitnih za na cilj prva faza

Asortiman u prodavnici je bogat Cijene su visoke Lokacija je povoljna Za kupovinu se ne gubi puno vremena Osoblje je neljubazno Nema dovoljno prostora Ima dovoljno mjesta za parkiranje Radno vrijeme je povoljno za zaposlene

58

Izabrati veliki uzorak ljudi koji e nam posluiti kao iri druga faza

Thurston-ova skala jednakih intervala

Izraunati frekvenciju pojavljivanja svake tvrdnje u svakom pregradtku, kao i njihovu disperziju

Ispitivanje potroaa i ocjena opeg stava prema naim prodavnicama

KJIHGFEDCBA

59

Radno vrijeme je povoljno za zaposlene

Osoblje je neljubazno

Lokacija je povoljna

Cijene su visoke

Apsolu

tno se

slaem

Slaem se

Niti se

slaem n

itise n

e slaem

Ne slaem

se

Apsolu

tno se

ne slaem

Likertova skala za mjerenje stavova

60

Cijene su visoke Cijene su niskeLokacija je nepovoljna Lokacija je povoljna

Osoblje je neljubazno Osoblje je neljubazno

Radno vrijeme je nepovoljno za

zaposlene

Radno vrijeme je nepovoljno za

zaposlene

Legenda:Prodavnica A Prodavnica B

xx

xx

xxxx

61

Skala sematikih razlika

Neke mogunosti poboljanja kvaliteta mjerenja i poreenja stavova

Modificirana skala

Radno vrijeme

Ljubaznost osoblja

Lokacija

Cijena

Veoma znaajan

Nije znaajanATRIBUT

62

Meusobna komparacija

100UKUPNO

Radno vrijeme

Ljubaznost osoblja

Lokacija

Cijena

Broj poenaATRIBUT

63

Metoda posmatranja Posmatranje ljudi, situacija i dogaaja Tri bitne karakteristike sistematskog posmatranja:

a) Sistematsko planiranje usmjereno na specifine ciljeve istraivanja

b) Sistematsko registrovanje svih dogaaja koje posmatramo

c) Paljiva provjera i kontrola radi saznanja o potpunosti i vijerodostojnosti posmatranja i vrijednosti dobijenih podataka

U kojim sluajevima istraiva markatinga moe da primjeni metod posmatranja?

Kod primjene metode posmatranja upotpunosti, razlikujemo:a) Struktuirano i nestruktuirano posmatranjeb) Posmatranje u prirodnim i vjetakim uslovimac) Posmatranje u uslovima kada ljudi znaju da su

posmatrani i kada ne znaju

64

Naini prikupljanja primarnih podataka metodomposmatranja

a) Televizijski ureajib) Audiometar c) Psihogalvanometar

Prednosti i nedostaci metode posmatranja Podaci koje dobijamo posmatranjem objektivnih su

poto odraavaju stvarno stanje stvari, a ne baziraju se na neijoj izjavi

Metoda posmatranja omoguuje prikupljanje podataka o dogaajima u momentu kada se i deavaju

Uticaj posmatraa na dobijene podatke nije ni priblino tako intenzivan kao uticaj ispitivaa kod metode ispitivanja

Kod primjene metoda posmatranja, u znatnoj manjoj mjeri zavisimo od volje ljudi da nam prue odreene podatke.

65

Osnovni nedostaci metode posmatranja su:

Iskljuivo metodom posmatranja moemo prikupljati samo podatke o injenicama. Statove ljudi i motive njihovog ponaanja

Potrebno je ispuniti tri uslova da bismo odreene podatke prikupili metodom posmatranja:Mora postojati mogunost da se oni uoe

posmatranjem Moraju biti repetativni ili mora postojati mogunost

da se predvidi vrijeme kada se mogu posmatratiMoraju se deavati u relativno kratkom

vremenskom periodu.

Trokovi prikupljanja podataka posmatranjem, po pravilu su vii nego to bi bili trokovi prikupljanja istih podataka ispitivanja.

66

Dogaaje koji dugo traju neracionalno je registrovati posmatrnjem

Mada su podaci prikupljeni metodom posmatranja objektivniji u principu, to ne znai da u odreenim situacijama i subjektivni uticaj posmatraa ne moe doi do izraaja.

Navedene prednosti i nedostaci metode posmatranja dozvoljavaju nam da na kraju damo jedan opi zakljuak:

Metodu posmatranja prilikom prikupljanja primarnih podataka treba primjeniti kada god je to mogue ali e istraiva najee biti u situaciji da je kombinuje sa metodom ispitivanja i na taj nain iskoristi dobre strane obje metode.

67

MARKETING ISTRAIVANJE

Uzorak je mali dio neega, namijenjen da pokae osobine, kvalitet i prirodu cjelina.Primjena uzorka u prikupljanju primarnih podataka

jedinica uzorka statistika masa spisak jedinica uzorka

Jedinica uzorka

Statistika masa

Spisak

Jedinica

Uzorka

68

MARKETING ISTRAIVANJE

Uzorak je mali dio neega, namijenjen da pokae osobine, kvalitet i prirodu cjelina.

Primjena uzorka u prikupljanju primarnih podataka

V

R

S

T

E

U

Z

O

R

A

K

A

Na bazi vjerovatnoe

Ne na bazi

Jednostavni sluajni uzorak Sistemski uzorak Stratificirani uzorak Grupni uzorak

prigodni uzorak namjerni uzorak kvotni uzorak

69

MARKETING ISTRAIVANJE

Uzorak je mali dio neega, namijenjen da pokae osobine, kvalitet i prirodu cjelina.Primjena uzorka u prikupljanju primarnih podataka

O

S

N

O

V

N

I

F

A

K

T

O

R

I veliina mase od koje treba prikupiti podatke

znaaj podataka za ostvarenje cilja istraivanja

trokovi prikupljanja podataka po jedinici ispitivanja

potrebni stepen pouzdanosti podataka raspoloivost sredstava i vremena za

istraivanje raspoloivost kadrova

70

Izbor i selekcija ispitivaa

Obuka kadrova

Kontrola rada ispitivaa

Stimuliranje i ocjena radaispitivaa

Organizovanje prikupljanja primarnih podataka

Slika. 1. Proces organizacije prikupljanja podataka

71

Izbor i selekcija ispitivaa

Dobro zdravlje i fiziku kondiciju Komunikativnost Prijatan izgled Pripadnost odreenom polu, u zavisnosti

od situacije

72

Obuka kadrovaCitiran autor Dr.L.Andrews, naprimjer daje itavu listu preporuka zaispitivae koji lino komuniciraju sa ispitanicima. Obuku kadrova vre instruktori. To su osobe sa dugogodinjim radnim iskustvom u radu na terenu, profesionalci vezani za odreenu specijalizovanuinstituciju za istraivanje marketinga.

Uvijek nosite sa sobom materijal za linu identifikaciju.Intervjuiite nepoznate.itajte pitanja rije po rije, tano kako su napisana.Slijedite redosljed pitanja u upitniku.Dajte ispitaniku koliko god eli vremena za razmiljanje o svakom pitanju.Zapisujte paljivo i itko.Izbjegavajte prazne hodove koliko je mogue.

Nikad ne pravite kompromis sa kvalitetom.Ne dozvoljavajte da lini problemi utiu na va posao.Ne prihvatajte ponuena alkoholna pia.Ne koristite ponovo iste ispitanikeNe dozvoljavajte da vam ispitanik ita preko ramenaNe poinjite rad ako niste snabdjeveni svim to vam je potrebno.

DA: NE:

73

Kontrola rada istraivaaMa kako dobro odabrali ili obuili ispitivae,uvijek je neophodno obezbjediti iefikasnu kontrolu njihovog rada poto su mogue greke. Kada se govori o izvorima greaka koje nisu posljedica loeg planiranog uzorka M. Hauck, navodi etiri osnovna:

1. Upitnik2 Ispitivai3. Ispitanici4. Oni koji nisu dali odgovor

74

Stimuliranje i ocjena rada ispitivaaPostoje dva naina na koja se ispitivaima kompenzira uloen trud. Jedan je plaanje po radnom satu, a drugi je po svakom ispitaniku.I jedan i drugi nain nagraivanja ima svojih dobrih i loih strana.

eli obaviti to vierazgovora, nejasni odgovori, neitkoupitnik popunjen,izmiljeni odgovori

Vea produktivnost,smanjuje brojneobavljenih razgovoraPo ispitaniku

Namjerno odugovlae,poveavaju trokove

Svjesno obavljanje razgovora, kvalitet podatakaPo satu

NEDOSTACIPREDNOSTINAIN NAGRAIVANJA

75

Eksperiment kao metoda organizovanja prikupljanja primarnih podatakaBazina karakteristika naunog metoda kao osnova svakog istraivanja, pa i istraivanja marketinga jeste mogunost primjene eksperimenta sa ciljem da se provjeri validnost postavljene hipoteze.

Pojam eksperimenta

U najirem smislu rijei, pod eksperimentom moemo smatrati situaciju u kojoj se mjeri dejstvo jedne pojave na drugu.

76

Eksperimentalnajedinka

Eksp.var. Zavis.var.

Mi dakle, obavljamo eksperiment na taj nain toDjelujemo eksperimentalnom varijablom na eksperimentalnu jedinku i mjerimo efekat tog djelovanja na zavisnoj varijabli.

Npr. Ekperimentalna varijabla: Eksperimentalna jedinka: Zavisna variabla:

77

Novi nain pakovanja proizvoda AProdavnica B u kojem emo uvesti novi nain pakovanja Obim prodaje proizvoda A, pakovanom po novom nainu u prodavnici B u odreenom vremenskom periodu

EksperimentalnaEksperimentalnajedinkajedinka

Ekperimentalnavarijabla

Ostale varijable Varijacije

78

a) Kao rezultat dejstva eksperimentalne varijableb) Kao rezultat dejstva ostalih varijabli koje moemo

kontrolisatic) Kao rezultat dejstva ostalih varijabli koje ne moemo

kontrolisatid) Kao rezultat greaka u organizovanju eksperimenata

X2-X1=E E=e1+e2+e3+e4

e1-Variranje obima prodaje kao stvarni rezultat uticajanovog rjeenja pakovanjae2 Variranje obima prodaje kao rezultat dejstva ostalih varijabli koje moemo kontrolisatie3 Variranje obima prodaje kao rezultat dejstva ostalih varijabli koje ne moemo kontrolisatie4 Variranje obima prodje kao rezultat greaka pri organizovanju samog eksperimenta

79

Mjesto organizovanja eksperimenta

Eksperiment se moe organizovati na samom tritu ije karakteristike istraujemo (na terenu) ili vjetaki stvorenim uslovima (u labaratoriji).Dobro odabrana eksperimentalna jedinica natritu daje mogunost zakljuivanja nekim optim zakonitostima realnije.

U laboratorijskim uslovima je znatno lake izolovati dejstvo ostalih varijabli.

80

Interna i eksterna validnost eksperimenta

Pod internom validnosti podrazumijevamostepen pouzdanosti dobivenih enter rezultata koji je posljedicabolje unutranje organizacije i boljih metodolokih rjeenja iji je cilj kontrola dejstva ostalih varijabli.

Eksterna validnost eksperimenta zavisi u sutini od stepena reprezentativnosti odabraniheksperimentalnih jedinica.

Eksperiment na terenu obezbjeuje bolju eksternu validnost.

Eksperiment u laboratorijskim uslovima obezbjeuje bolju internu validnost.

81

Osnovni faktori interne validnostieksperimenta1. Promjene koje u periodu organizovanja eksperimenta

nastaju kao posljedica trajanja tog eksperimenta.2. Promjene koje nastaju kao posljedica saznanja ljudi

da se obavlja eksperiment.3. Modalitet jedinica eksperimenta.4. Uticaj naina mjerenja na dobijene rezultate.5. Uticaj mijeanja izmeu lanova pojedinih

eksperimentalnih jedinica.

Metodologija planiranja eksperimenataU metodologiji planiranja imamo dvije grupe moguih metodolokih rjeenja:

Nekontrolisani eksperiment Kontrolisani eksperiment

82

Nekontrolisani eksperiment

Osnovna karakteristika nekontrolisanih ilikvazi eksperimenata je u tome to se dejstvo ostalih varijabli ne kontrolie.

E = x2 xl

Kontrolisani eksperiment

Kontrolisani eksperiment imamo ukolikouspijevamo kontrolisati ili izolovati sve ostalevarijable.

E= (x2-xl)-(y2-yl)y2-yl = 0 y2-yl > 0

ili y2-yl < 0 x2-xl = Z

83

Eksperiment sa vie eksperimentalnih varijabliNajjednostavnije metodoloko rjeenje za izvoenje eksperimenata u kojem je mogue mjeriti dejstvo vie od jedne eksperimentalne varijable na zavisnu varijablu je pomou tzv. latinskih kvadrata.U ovom sluaju osnovna pretpostavka je da ne postoji meusobni uticaj izmeu eksperimentalnih varijabli, tj.da one djeluju samo na zavisnu varijablu.

C2C1C33.C1C1C22.C3C2C11.IIIIIIVrsta prodavnice

Lokacija prodavnice

84

Eksperiment sa vie meusobno povezanih eksperimentalnih varijabli

Ukoliko istraiva doe do zakljuka da i meusobno dejstvo eksperimentalnih varijabliutie na rezultat ekperimenta, potrebno je traiti i nova metodoloka rjeenja.

Faktorijalna analiza nam pomae da istovremeno mjerimo ne samo uticaj svake eksperimentalne varijable na zavisnu varijablu, ve i meusobni odnos eksperimentalnih varijabli i uticaj tog odnosa na zavisnu varijablu.

85

Osnovni problemi primjene eksperimenatau istraivanju marketinga.Eksperiment se Eksperiment se danasdanas uspjeuspjeno primjenjuje u mnogim no primjenjuje u mnogim podrupodrujima istrajima istraivanjaivanja mmarketinga.Poslovne odluke arketinga.Poslovne odluke vezane za sva vezane za sva etiri elementa marketing mixaetiri elementa marketing mixa--proizvod proizvod cijena, cijena, promocijapromocija i i distribucijadistribucija mogumogu se se uspjeuspjeno no pripremiti na bazi odreenih podatka dobijenih putem pripremiti na bazi odreenih podatka dobijenih putem eksperimenata.eksperimenata.

Da Da bibi uspjeuspjeno pripremio eksperiment u cilju prikupljanja no pripremio eksperiment u cilju prikupljanja primarnih podataka,primarnih podataka, iistrastraivaiva marketingamarketinga moramora imatiimati nanaumuumu i i njegovenjegove osnovneosnovne slabostislabosti..

TrTriite je toliko dinamite je toliko dinamino, te je voma teno, te je voma teko kontrolisati ko kontrolisati sve sve vvarijable koje utiarijable koje utiu na odredjenu pojavu;u na odredjenu pojavu;

Potrebni su veliki metodoloPotrebni su veliki metodoloki i organizacioni napori da ki i organizacioni napori da bi se na bazi eksperimenta mogli donositi meritorni bi se na bazi eksperimenta mogli donositi meritorni opopti zakljuti zakljuci;ci;

86

- Eksperiment je po pravilu veoma skupaorganizaciona forma prikupljanja primarnihpodataka;

- Da bi se uspjeno obavio jedan eksperiment posebno ako su metodoloka rjeenja suptilnija, potrebno je imati na raspolaganju i relativno dug period vremena;

- Provoenje eksperimenta dovodi do niza organizacionih problema.

87

KLASIFIKACIJA METODA ANALIZEPostoje razliite klasifikacije analitikih metoda koje se primjenjuju u istraivanju marketinga, zavisno od kriterija od kojih se polazi.Metode analize koje se najee koriste u praksi istraivanja marketinga:

Deskpritivnaanaliza

Analiza jedne

varijable

Analiza dvije

varijable

Analiza vie

varijabli

ANALIZA PODATAKA

INTERPRETACIJA

88

Potrebno je razgraniiti pojmove analize i interpretacije koji predstavljaju dvije razliite aktivnosti, koje su istovremeno i veoma povezane. Analiza predstavlja takvo rasporeivanje podataka i njihovo preraunavanje, koje iz njih izvlai odreeni smisao. Znai, sirovi podaci postaju informacije nakon to ih analiziramo na odreeni nain i ustanovimo njihove bitne karakteristike i odnose izmeu njih. Interpretacija je povezivanje rezultata analize sa ostalim informacijama iz okruenja i ciljevima istraivanja. Bez adekvatne interpretacije rezultati analize mogu biti potpuno bezvrijedni za donosioca marketing odluke.

Istraiva marketinga mora imati tri bitne osobine ukoliko eli da prui stvarnu podrku donosiocima marketing odluka:

da ima teoretsko znanje o metodologiji istraivanja marketinga

da dobro poznaje preduzee za koje se istraivanje obavlja da dobro poznaje trite proizvoda / usluga ija se

problematika istrauje.

89

DESKRIPTIVNA ANALIZAKada je cilj istraivanja da saznamo to vie injenica o nekom problemu i na bazi toga izvedemo odreene zakljuke, deskriptivna analiza predstavlja transformaciju sirovih podataka u oblike koji e ih uiniti laganje za shvatanje i interpretiranje; razmjetanje, odlaganje i manipulisanje podacima na nain koji obezbjeuje dobijanje deskriptivnih informacija.

Znai, podaci se kategoriziraju, izdvajaju se oni vaniji i proizvodi se niz poslova u njihovom sreivanju da bi se u nastavku procesa istraivanja (istraivanja koja se ne zadovoljavaju samo opisivanjem postojeeg stanja) mogla upotrijebiti.

90

VRSTA PAKOVANJA KOJUPREFERIRAJ

Nemaodgovora

Ni jednoCBA

Ukupan brojlanova uzoraka

Starostispitanika

510356585200UKUPNO

21-2

-9-1

30221

1633106

12252820

60704030

25 i manje26-4546-65

66 i vie

Posebnu panju u deskriptivnoj analizi treba posvetiti:a) Primjeni procenataOsnovni cilj izraunavanja procenata je da nam jasnijeprikae relativni odnos dijelova jedne cjeline, relativnirast ili opadanje date pojave u vremenu ili neke drugeRelativne odnose veliina. Apsolutne veliine najee nam ne pokazuju nita dok se ne izraze u procentima.

91

VRSTA PAKOVANJA KOJUPREFERIRAJU

Nemaodgovora

NijednoCBA

Ukupan brojlanova uzoraka

Starostispitanika

52.5

105

3517.5

6532.5

8542.5

200100

Ukupno Broj%

27

13

13

620

2067

30100

66 i Brojvie %

--

--

25

1025

2870

40100

46-65 Broj%

11

913

23

3347

2536

70100

25-45 Broj%

23

--

3050

1627

1220

60100

25 i Brojmanje %

Znai, procente treba primjenjivati uvijek kadapojednostavljuju stvari i pomau u boljemuoavanju karakteristinih odnosa izmeu pojava.

92

b) Primjeni prosjeka

Veoma esto, da bi smo saeli broj podataka onekoj pojavi, koristimo se tzv. mjeramacentralne tendencije tj. prosjecima. PrimjenaProsjeka pomae nam da veliki broj podatakauvedemo na samo jedan koji ih sve, na Odreeni nain, objanjava i znatno nam olakava da razluimo bitne stvari od nebitnih.

Znai, centralna tendencija oznaava sredinju taku distribucije podataka.

93

ModMod

Mod nekog niza je vrijednost koja se najvie puta javlja u tom nizu. Isto kao i kod medijane,potrebno je niz svrstati.

11122 333455 66666 7 888899 Mod ovog niza je 6.

Mod se ne primjenjuje esto u analizi podatakajer u jednom nizu moe biti vie modova(111 22 3 444 566 777) ili da nema niti jednogmoda jer svaki podatak ima jedinstvenuVrijednost (123456789).

94

c) Primjeni indeksa

Indeksima se pokazuje odnos neke bazneveliine koja ima vrijednost 100 na drugimveliinama koje analiziramo.

Klasian primjer su indeksi cijena, kada baznu godinu npr. 1997. oznaimo sa 100, a zatim izraunavamo indekse rasta ili pada cijena u narednim godinama.

95

Analiza jedne varijable PomoPomou u deskriptivnedeskriptivne analizeanalize istraistraivaiva sumirasumirabrojnebrojne podatkepodatke i i vrvrii procjenuprocjenu njihovihnjihovih karakteristikakarakteristika. . UvijekUvijek se se postavljapostavlja pitanjepitanje kolikokoliko su te su te procjeneprocjenepouzdanepouzdane i tai tane?ne?Pitanje Pitanje kojekoje u u procesuprocesu analizeanalize gotovogotovo uvijekuvijek mumui i istraistraivaivaa, svodi se na dilemu da li je neka a, svodi se na dilemu da li je neka procjenjenaprocjenjena veliveliina do koje je doina do koje je doao, rezultat ao, rezultat slusluajne varijacije uzorka ili je zaista karakteristiajne varijacije uzorka ili je zaista karakteristina za na za itavu statistiitavu statistiku masu koju istraku masu koju istrauje?uje? KaoKao nastavaknastavak analizeanalize, , esto se pristupa primjeni esto se pristupa primjeni razlirazliitih testova statistiitih testova statistike znake znaajnosti:ajnosti:

1.Definisanje 1.Definisanje hipotezehipoteze2.2.TestiranjeTestiranje hipotezehipoteze

96

Definisanje hipotezeU fazi analize, kada nam god cilj istraivanja i podaci kojima raspolaemo to omoguuju, postavljamo hipotezu i provjeravamo je na odreen nain.

Dvije hipoteze:

Nulta hipoteza (Trino uee proizvoda A nee biti vee od 20%)

Alternativna hipoteza (Trino uee proizvoda A e biti vee od 20%)

Obje hipoteze moemo matematski izraziti na slijedei nain:

Ho : p < 0,20Ho : p > 0,201

97

Definisanje hipoteze

Hipoteza je pretpostavka o moguem rjeenju formulisanog problema, bazirana na predhodnim saznanjima steenim iz empirije i teorije. Sve radme hipoteze obino polaze od pretpostavke da ne postoji nikakva razlika izmeu osnovnog skupa i uzorka, tj.da je ta razlika jednaka 0. Takvu hipotezu nazivamo nultom hipotezom. Pored definisanja nulte hipoteze, moramo definisati ialternativnu hipotezu. Ona obuhvata sve vrijednosti parametra p razliite od 0.

Primjer: Obje hipoteze sada moemo matematiki izraziti: Ho:p

98

Greka II vrsteVjerovatnoa= B

Pravilna odlukaVjerovatnoa=1-a

PRIHVATA SE

Pravilna odlukaVjerovatnoa:1-B

Greka I vrsteVjerovatnoa= a

ODBACUJE SENEISTINITAISTINITAHIPOTEZA Ho

Mogue greke pri testiranju hipoteze

Zbog nedostatka injenica koje su relevantne, moe se desiti da nultu hipotezu koja je tana pobijemo (a) i da netanu nultu hipotezu ne uspojemo da pobijemo (B).

99

Mogue greke pri testiranju hipotezeDvije vrste greaka pri testiranju hipoteze:a)greka: Stvarna situacija na tritu je takva da nas

novi proizvod nee moi ostvariti trino uee vee od 20%, a mi smo na bazi naihistraivanja donijeli odluku da se on uvede natrite.

Posljedice e biti takve da e proizvod biti nerentabilan.

b)greka: Stvarna situacija na tritu je takva da na noviproizvod moe ostvariti trino uee vee od 20%, a mi smo na bazi rezultata istraivanja,donijeli odluku da se on ne uvede na trite.

Posljedica ovakve odluke je proputena ansa da sePreko rentabilnog proizvoda ostvari odreeni profit.

100

Testiranje hipoteze

Primjena dvije vrste testa:Z testX2 - (Hi kvadrat) test

Primjenom Z testa , doi emo do odgovora na pitanje koje smo postavili na poetku izlaganja da li je rezultat dobijen na bazi naeg uzorka, karakteristian za itavu statstiku masu ili je to rezultat sluajne varijacije uzorka.

Primjer: Pretpostavimo da smo obavili trini test u 625 prodavnica na odreenom regionu. U tih 625 prodavnica smo uveli novi proizvod i izmjerili njegovotrino uee u ukupnom prometu svih maraka proizvoda iste namjene.

101

Analiza vie varijabli

1. analize vie varijabli koje su meusobno povezane

viestruka regresiona analiza diskriminaciona analiza

2. analiza vie nezavisnih varijabli

faktorska analiza analiza skupina multidimenzionalna mjerenja

102

Analiza vie varijabli koje su meusobno povezaneVIESTRUKA REGRESIONA ANALIZA

Viestruka regresiona analiza je logian nastavak analize dvije varijable. Umjesto pravca koji se prilagoava dvodimenzionalnom prostoru, sada imamo ravan koja se prilagoava multidimenzionalnom prostoru.

Opta formula:

Y= a + b1 x X1 + b2 x X2 + b3 x X3bi x XjGdje su:Y- procijenjena vrijednost zavisne varijablea -konstanta koja se dobija analizombi- koeficijenti koji su povezani sa nezavisnim varijablama na

taj nain da izmjena jedne jedinice Xj uzrokuje izmjenu bijedinice kod Y.

Xi nezavisne varijable koje utiu na zavisnu varijablu Y.

103

Podruja uspjene primjene viestruke regresione analize u istraivanju marketinga

1. Mjerenje faktora tranje i trinog uea. Prezentirani primjer analize uticaja tri faktora tranje na prodaju igraaka je ilustracija ovemogunosti primjene.

2. Predvianje prodaje. 3. Utvrivanje odnosa zavisne i jedne nezavisne varijable, dok se uticaj

ostalih nezavisnih varijabli dri konstantnim. Mjeri se npr. uticaj cijena natranju namjetaja, dok se svi ostali faktori tranje dre konstantnim.

4. Utvrivanje da li jo neke nezavisne varijable, pored onih koje su veuzete u obzir, utiu na zavisnu varijablu. Postepeno se uvode novenezavisne varijable u regresionoj jednaini da se vidi u kolikoj mjeri utiu na ukupnu korelaciju.

5. Ispitivanje uticaja varijabli koje nisu kontrolisane u nekom eksperimentu, na dobijene rezultate, kada se smatra da njihov uticaj nije sluajan.

6. Procjena znaaja nedostajeih podataka iz anketa. Npr. moe seprocijeniti dohodak ispitanika na bazi dobijenih podataka o zaposlenju, obrazovanju i godinama.

7. Uporeivanje podataka iste vrste ali dobijenih od razliitih ispitanjika, kojesu prikupljali razliiti anketari. Cilj ovakve primjene regresione analize jekontrola rada anketara i utvrivanje njihovih greaka.

104

Dva osnovna cilja primjene viestruke regresione analize u istraivanju marketinga su: Predvianja zavisne varijable pomou

ustanovljenih odnosa sa nezavisnom varijablom Sticanje to vie saznanja o meusobnim

odnosima izmeu nezavisnih varijabli i zavisnevarijable

Viestruka regresiona analiza ima velikemogunosti primjene u istraivanju marketinga a to je posebno dolo do izraaja kompjutersketehnologije.

Dakle, kompjuteri su stvorili uslove da se viestruka regresiona analiza primjenjuje rutinskikao tehnika.

105

Diskriminaciona analizaDiskriminaciona analiza Diskriminaciona analiza jeje statististatistiki metod koji se ki metod koji se koristi u slukoristi u sluajevima kada su ajevima kada su varijablevarijable kojekoje analiziramoanaliziramosasa nominalnenominalne skale.skale.

Kada Kada nprnpr. . istraistraivaiva marketinga marketinga eli da segmentira eli da segmentira trtriite odreenog proizvoda na intenzivne potrote odreenog proizvoda na intenzivne potroaae i e i one koje ga povremeno koriste, veoma mu je bitno da one koje ga povremeno koriste, veoma mu je bitno da ocijeni koje su najznaocijeni koje su najznaajnije osobine jednih i drugih. Da ajnije osobine jednih i drugih. Da li je npr. moguli je npr. mogue pomoe pomou podataka o njihovim u podataka o njihovim prihodima, obrazovanju, mjestu boravka, poslu kojim se prihodima, obrazovanju, mjestu boravka, poslu kojim se bave, psiholobave, psiholokim karakteristikama i sl. predvidjeti kojim kim karakteristikama i sl. predvidjeti kojim od ta dva segmenta potrood ta dva segmenta potroaa pripada.pripada. U U ovomovom slusluaju aju cilj diskriminacione analize je da se na bazi konkretnih cilj diskriminacione analize je da se na bazi konkretnih podataka o karaketristikama potropodataka o karaketristikama potroaaa formira model a formira model pomopomou kojeg je moguu kojeg je mogue predvidjeti kojem segmentu e predvidjeti kojem segmentu pripadaju.pripadaju.

106

Istraiva moe koristiti linearnu funkciju tip:

Di = k1x1i + k2X2i + knXni

Gdje su:

Xji vrijednost j te nezavisne varijable i tog potroaa

Kj diskriminacioni koeficijent za j tu varijablu

Di diskriminacioni rezultati i tog potroaa

Svaki potroa se pomou diskriminacione analize moe svrstati u segment intenzivnih potroaa ili u segment povremenih potroaa.

107

Neki od problema koji se uspjeno rjeavaju primjenom diskriminacione metode Utvrivanje karakteristika po kojima se razlikuju sluaocirazliitih radio stanica.

Razlika izmeu kupaca odreenih tipova automobila. Poreenje ponaanja potroaa u kupovini sa njihovom izloenou propagandnim porukama

Cilj diskriminacione analize je da predvidi vjerovatnou da e odreeni objekti pripasti u dvije ili vie grupa koje su uzajamno iskljuive, na bazi nekoliko nezavisnih varijabli.Postoje druge metode analize vie varijabli koje su meusobno zavisne npr.

1. Kanonika korelaciona analiza2. Manova metoda (multivarijaciona analiza varijanse)

Njihova primjena nije esta i dosta je komplikovana.

108

Analiza vie nezavisnih varijabliFAKTORSKA ANALIZA

Faktorska analiza je tehnika pomou koje se veliki broj varijabli moe svesti na manji broj faktora a da se, pri tome ne izgubi mnogo informacija.

Pretpostavimo da istraiva mjeri stavove potroaa prema odreenoj marki automobila. est dimenzija stavova o automobilima se mjeri.

F0,78E0,740,70D0,170,160,19C0,180,170,210,65B0,140,140,180,720,81A

FEDCBA

109

Vidimo da 6 stavova tee ka 2 skupine, tj. faktora. Stavovi A, B i C su u visokoj meusobnoj korelaciji.Isti je sluaj sa stavovima D, E i F. Veina varijacija kod varijabli A, B i C povezana je sa nekim njihovimzajednikim faktorom, a isti je sluaj sa varijablama D,E i F. Ako u naem primjeru pretpostavimo da su A stavovi u prostranosti automobila, B stavovi o lakoi vonje, a C stavovi o dizajnu sjedita bilo bi logino zakljuiti da su svi stavovi vezani za komfori nazvati upravo tako faktor X. S druge strane ako bistavovi D bili o snazi motor, E o ubrzanju, a F o potronji goriva, onda bi se factor Y mogao nazvati performanse automobila. Pomou jednog od mnogih metoda moemo doi do slijedeih odnosa.

110

0,910,950,10F0,730,850,10E0,660,800,15D0,570,100,75C0,730,100,85B0,900,50,95AH2Faktor YFaktor XStav

Korelacija izmeu faktora i varijabli naziva se punjenje faktora.

R2AXY = r2AX + r2AY = 0,95

2 + 0,05 2 = 0,90 RAXY = h 2

111

Analiza skupinaU analizu skupine ulazimo sa nerasporeenim veim brojemvarijabli nastojimo da ih razvrstamo u grupe na bazi odreenerazlike slinosti i to vee razlike izmeu grupa. Ova tehnika jeveoma pogodna za situacije u kojima treba segmentirati trite, a ne postoje kriterij za to. Ovom tehnikom otkrivamo slinosti izmeu subjekata koje prouavamo da bi ih razvrstali u posebne grupe.

Metoda brzog grupisanja sastoji se od slijedeih faza pri formiranju skupina: zaokruiti najveu korelaciju u svakoj koloni prezentirane

tabele pronai najveu zaokruenu korelaciju (po kolonama) prolazi se redovima gdje su zaokruene najvee korelacije i

trai ima li neka zaokruena korelacija pa i nju svrstava u prvu skupinu, ovim zavravamo formiranje prve skupine.

Ponavljamo proceduru traei najviu slijedeu korelaciju u preostalim kolonama. Izuzimaju se varijable iz prve skupine. Tako formiramo skupinu 2.

112

8.OWENS2. MARTIN

10. CLARK5. PHILLIPS7. D-X3. SHELL6. MOBIL9. SKELLY4. TEXACO1. STANDARD

11. GULF

1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

113

1110987654321

GU

LF

CLA

RK

SKELLY

OW

ENS

DX

MO

BIL

PH

ILLIPS

TEXA

CO

SHELL

MA

RTIN

STAN

DA

RD

11. GULF

10. CLARK

9. SKELLY

8. OWENS

7. D-X

6. MOBIL

5. PHILLIPS

4. TEXACO

3. SHELL

2. MARTIN

1.STANDARD

-0,210,310,180,230,320,280,340,330,200,41

0,21-0,240,300,300,180,320,270,260,360,18

0,310,24-0,350,390,460,430,360,310,180,37

0,310,240,35-0,110,120,170,050,060,640,11

0,230,300,390,11-0,360,480,330,340,130,26

0,320,180,460,120,36-0,440,450,340,160,29

0,280,320,430,170,480,440,-0,430,380,130,33

0,340,270,360,050,330,450,43-0,340,090,38

0,200,260,310,0060,340,340,380,34-0,160,36

0,200,360,180,640,130,160,130,090,16-0,01

0,410,180,370,110,260,290,330,380,360,01-

114Chevrolete corvair

43Buick la Sabre

2120Plymounth Barracuda

15273AMC Javelin

49343529Jaguar

5124404726Chrysler Imperial

74528305354Ford Falcon

42182519161344Ford Thunderbird

521741462315511Lincoln Continental

321446223733938Mercury Cougar

10395236481231508Ford Mustang

1110987654321Marka Automobila

Multidimenzionalna mjerenjaMultidimenzionalna Multidimenzionalna mjerenjamjerenja su su razlirazliite tehnike pomoite tehnike pomou kojih prikazujemo u kojih prikazujemo razlirazliite percepcije i preferencije kao taite percepcije i preferencije kao take u geometrijskom prostoru. ke u geometrijskom prostoru. Osnovni princip je, dakle, da se objekti mjere u viOsnovni princip je, dakle, da se objekti mjere u viedimenzionalnom prostoru edimenzionalnom prostoru na bezi ocjene slina bezi ocjene slinosti stavova ispitanika. Razlike u stavovima se prikazuju nosti stavova ispitanika. Razlike u stavovima se prikazuju udaljenostima izmeu taudaljenostima izmeu taaka u prostoruaka u prostoru.

115

sportski

luksuzan

idealna taka zaispitanika A

77

1010

99 44

882211

551111

6633

Grafiki prikaz

Multidimenzionalna mjerenja u prostroru pomau istraivau da boljeobjasni neke marketinke fenomene kao to su: skrivene osobineproizvoda, kako ih vide kupci, kombinaciju osobina koje kupci najviepreferiraju, znaajne segmente koji postoje na tritu, trine depove, itd.

116

Izvjetaj o obavljenom istraivanjuOsnovni principi pisanja izvjetaja

1. Treba voditi rauna za koga se izvjetaj pie.- poznavanje karakteristika i sposobnosti korisnika

odreuje i nain pisanje izvjetaja.2. Uvijek imati na umu osnovne ciljeve

istraivanja- dobar izvjetaj u svakoj svojoj reenici prvenstveno

vodi rauna o ciljevima istraivanja I samo se na njih koncentrie

3. Selektivnost- donosioce odluka interesuju samo konani rezultati4. Objektivnost- jako je vano da istraivai sami vjeruju u

objektivnost onoga to

117

5. Voditi rauna o redosljedu izlaganja- zamisliti izvjetaj u kome bi informacije izakljuci bili praktino nabacani

6. Pisati jasno- cilj izvjetaja nije da se impresionira itaoc nego

da se ispostavi efikasna komunikacija izmeu istraivaa i donosioca odluka

7. Uiniti izvjetaj upeatljivim- parola pisca izvjetaja bi trebala da bude:Neka

bude dovoljno dug da pokrije sadraj, a dovoljno kratak da bude interesantan.

8. Uiniti izvjetaj psiholoki loginim- privui panju itaoca najinteresantnijimdetaljima

118

9.Kratak izvjetaj- iznijeti najvanije, izostaviti detalje, pisatiobinim rijeima

10.Omoguiti da se izvjetaj lako prati11.Koristiti se svakodnevnim jezikom-izbjegavati sve ono to bi moglo zbuniti itaoce12.Ukazivati na praktine akcije- koristiti se analogijom, specifinim primjerima i poreenjima koji su bliski itaoevom iskustvu

13. Koristiti vizuelna sredstva u pisanjuizvjetaja- grafikoni, slike

119

14.Koristiti razliite vrste slova za naslove i najbitnije informacije koristiti

velika i razmaknuta slova kako bi se privukla panja

15.Boje koriste se za isticanje centralnih ideja

Redosljed izlaganja u izvjetajuI Naslovna stranaII Sadraj izvjetajaIII Uvodno izlaganjeIV Metodologija istraivanjaV Rezultat istraivanjaVI Zakljuci i preporukeVII Prilozi

120

I Naslovna strana

1.1. NazivNaziv organizacijeorganizacije i i pojedincapojedinca kojikoji su su obaviliobaviliistraistraivanje ivanje

2.2. NazivNaziv organizacijeorganizacije zaza kojukoju jeje istraistraivanje obavljenoivanje obavljeno3.3. NaslovNaslov4.4. DatumDatum

II Sadraj izvjetaja

-- treba da treba da obuhvatiobuhvati naslovenaslove i i podnaslovepodnaslove u u izvjeizvjetaju, taju, njihovu numeraciju i njihovu numeraciju i brojbroj stranicestranice nana kojojkojoj se se naslovinaslovi i podnaslovii podnaslovi nalaze

III Uvodno izlaganje

- treba da odgovori na dva bitna pitanja:1. ta je predmet istraivanja?2. Koji su ciljevi istraivanja?

121

IV Metodologija istraivanja

kojikoji susu izvoriizvori podatakapodataka korikoriteniteni, , nanainin prikupljanjaprikupljanjapodatakapodataka statististatistikeke i i matematimatematikeke metodemetode koje koje smosmokoristilikoristili nanainin organizovanjaorganizovanja rada rada nana terenuterenu, , brojbroj ii kvalitetkvalitetinstruktorainstruktora ii anketaraanketara

V Rezultati istraivanja

rezultati trebaju biti prezentirani jasno, ilustrativno putem rezultati trebaju biti prezentirani jasno, ilustrativno putem grafikona, slika uz dodatna tekstualna objagrafikona, slika uz dodatna tekstualna objanjenjanjenja

VI Zakljuci i preporuke

davatidavati ihih samosamo ondaonda kadakada se to se to tratraii odod istraistraivaivaaa..

VII Prilozi

spisakspisak naunaunene i i strustrunene literature literature kojakoja je je korikoritenatena

122

0

10

20

30

40

50

60

1980 1990 2000

lux potronjaodjea i obuaishrana

Grafiko prezentiranje u izvjetaju

cestoponekadnikad

123

99 Kvalitet Kvalitet donesenihdonesenih

99 OOdlukadluka nanasvimsvim nivoimanivoima

99 SelekcijaSelekcija99 SaSaimanjeimanje99 AnalizaAnaliza99 AlociranjeAlociranje99 OcjenaOcjena

pouzdanostipouzdanosti99 AktueliziranjeAktueliziranje99 KontrolaKontrola

99 EksterniEksternipodacipodaci

99 InterniInternipodacipodaci

OUTPUTIOUTPUTIPROCESIPROCESIINPUTIINPUTI

124

Marketing menaeri

Analiza

Planiranje

Implemen-tacija

Kontrola

Marketing okruenje

Ciljna trita

Marketing kanali

Konkuren-cija

Javnost

Snagemakro-

okruenja

Procjenjivanjepotreba za informaci-

jama

Distribucijainformacija

Interni podsistem

izvjetavanja

Marketingpodsistempodrke

odluivanju

Istraivakipodsistemmarketinga

Marketingobavjetajnipodsistem

Marketing informacioni sistemMarketing informacioni sistem

Marketing odluke i komunikacije

Razvijanje informacija

125

Pruiti donosiocima odluka to vie informacija

Donosiocima odluka trebaju sva informacije koje trae

Rukovodioci imaju sve informacije - kvalitet odluke je bolji

Donosioci odluka ne moraju znati kako funkcionie cjelokupan informacioni sistem oni samo koriste informacije

NEOPHODAN JE INTERDISCIPLINARNI PRISTUP

OsnovniOsnovni problemiproblemi uvouvoenja marketingenja marketinginformacionoginformacionog sistema u sistema u preduzepreduzeee

126

Istraivanja koja predhode uvoenjuMIS-a u preduzee

Dijagnoza postojeeg stanjaKoje informacije postoje?

Unutranji tokoviInformacija

Komunikacija sa potroaima

Ustanovljavanje potrebaza informacijama

Prijedlog plana razvoja MIS-aVrsta informacijaIzvor informacija

Uestalost informacijaKorisnici informacija

127

Direktor sektoramarketinga

Na zahtjevdirektoraSektora

marketinga

Sluba za istraivanjemarketinga

Mogunostulaska

na nova trita

Vrhmenadmenta,

funkcionalnimenaderi imenaderi dijelova

preduzea

Svakog prvog

umjesecu

Poslovnasluba

Novi zakoni iregulative od

uticaja naposlovanjepreduzea

Menaderi uprodaji

U realnomvremenu(on line)

Skladitegotovih

proizvoda

Zalihegotovih

proizvoda

Korisniciinformacija

Uestalostinformacija

Izvorinformacija

Vrstainformacija

128

Obuhvarajupodatke i modele

Pomaumenaerima

kod nepotpunostruktuiranih ilinestruktuiranih

problema

Podravaju, ane zamjenjuju

procjene irazmiljanjemenaera

Sistem podrSistem podrke odluke odluivanju povezuju intelektualne ivanju povezuju intelektualne sposobnosti pojedinca sa mogusposobnosti pojedinca sa mogunostima kompjutera nostima kompjutera da bi se poboljda bi se poboljao kvalitet odlukaao kvalitet odluka

Sistem podrke odluivanju

Cilj: poboljCilj: poboljati efektivnost a ne ati efektivnost a ne efikasnost odlukaefikasnost odluka

129

Predvianje prodajeZnaaj predvianja prodaje za preduzeaSveSve svojesvoje ciljeveciljeve preduzepreduzeee momoee ostvaritiostvariti samosamo akoako

prodajomprodajom pproizvoda i roizvoda i uslugausluga obezbjedi obezbjedi nesmetannesmetantok procesa reprodukcije.tok procesa reprodukcije.

BaziBazinene odluke u odluke u svakomsvakom preduzepreduzeuu::tata proizvoditiproizvoditi??KolikoKoliko proizvoditiproizvoditi??

CjelokupanCjelokupan process process planiranjaplaniranja otpootpoinjeinje sasaplanomplanom

prodajeprodaje, , tete odod realnostirealnosti i i kvalitetakvaliteta tog tog planaplanazavisezavise

svisvi ostaliostali..

KKvalitetno planiranje u preduzevalitetno planiranje u preduzeu mora da ima u mora da ima vrst oslonac u pouzdanim informacijama.vrst oslonac u pouzdanim informacijama.

130

Za preduzee su znaajne dvije vrste predvianja:

Predvianje opte ekonomske situacije na pojedinim tritima

Predvianje prodaje konkretnih proizvoda i usluga

U itavom ovom procesu sluba za istraivanje marketinga ima veoma znaajnu ulogu.

131

Opti pristup ekonomskom predvianju

DETERMINISTIKA STRATEGIJA Polazi od jednostavne i regalne pretpostavke

da sadanjost ima blisku uzronu vezu sa budunou Posebno se koristi kada je period za koji

predviamo kratak i kada su nam hitnopotrebne prognoze

Tehnika: predvianje konjukture na bazi anketiranja privrednika i potroaa

132

SIMPTOMATSKA STRATEGIJASIMPTOMATSKA STRATEGIJA Polazi od baziPolazi od bazine pretpostavke da postoje ne pretpostavke da postoje

odreenji simptomi u sadaodreenji simptomi u sadanjosti koji ne odreuju njosti koji ne odreuju veve nagovjenagovjetavaju budutavaju budua kretanjaa kretanja. .

PaPaljivim praljivim praenjem enjem itavog niza ekonomskih itavog niza ekonomskih pojava u dupojava u duemem vremenskom periodu u provremenskom periodu u prolosti losti momoe se mnogo toga uoe se mnogo toga uoiti oiti o vjerovatnim vjerovatnim kretanjima u budukretanjima u budunostinosti

SISTEMATSKA STRATEGIJASISTEMATSKA STRATEGIJA PokuPokuava pronaava pronai uzroi uzrono no posljediposljedinu vezu nu vezu

izmeu pojava u sadaizmeu pojava u sadanjosti i budunjosti i budunostinosti TipiTipine metode koje se baziraju na sistematskoj ne metode koje se baziraju na sistematskoj

strategiji su ekonometristrategiji su ekonometrijjske metodeske metode

133

Predvianje konjukture PREDVIANJE KONJUKTURE NA BAZI ANALIZE VODEIH

INDIKATORA Ovaj metod se bazira na pretpostavci da postoje odreene

ekonomske pojave koje nagovjetavaju optu konjukturu ubudunosti.

Vodei indikatori na bazi kojih NBER daje svoje prognoze kretanjakonjukture su slijedei:Prosjeni broj radnih sati u sedmici radnika u industrijiProsjeni iznos naknada za nezaposleneNeto nove investicijeNove narudbe industriji trajnih dobaraUgovorena izgradnja fabrika i narudbe opremeNove dozvole za gradnju privatnih stanova i kuaPromjene u knjigovodstvenoj vrijednosti zaliha, u industriji i trgoviniCijene reprodukcionih materijalaCijene akcijaProfiti korporacija nakon porezaOdnosi cijena i jedininih trokova rada u industrijiPotroaki krediti

134

Vodei indikatori OECD a koji najpouzdanije nagovjetavaju budua kretanja konjukture na danom tritu:

Nove narudbeBroj radnih sati sedminoIndeksi proizvodnjeOdnos zaliha prema isporukamaOdnos uvoza i izvozaProdaja trajnih potronih dobara

135

Kvalitativnemetode

Tehnolokemetode

Subjektivnemetode

Kauzalnimetodi

Metodi na bazivremenskih

serija

Kvantitativnemetode

Formalne metode

Formalne metode

136

Kvantitativni metodiMetode koje se baziraju na analizivremenskih serija Ovaj metod se moe koristiti za predvianje

prodaje u budunosti samo za proizvode koji veizvjestan period egzistiraju na tritu. Za potpuno nove proizvode koji se tek uvode na trite ne moe se koristiti ovaj metod za predvianj prodaje.

Osnovna slabost koju ispoljava ovaj metod je da se uvijek polazi od pretpostavke da e kretanja u budunosti biti ista kao i kretanja u prolosti, gdje je jedina nezavisna vrijabla vrijeme, to je u sutini pogreno jer su faktori koji utuu na prodaju datog proizvoda mnogobrojni.

137

Pored slabosti ovaj metod ima i neke razloge kojigovore u prilog koritenja ovih metoda, a to je:

da nam pruaju odlinu orijentaciju u svim sluajevima gdje je potronja relativnostabilna i gdje se ne oekuju velike izmjene;metode ove vrste uspjeno koriguju greke iz prolosti.

Najkarakteristinije metode predvianja na bazi vremenske serije su:

Naivne metode;Ekstrapolacija trenda;Pokretni presjeci;Autoregresioni pokretni presjeci

138

Naivne metode

Postoji vie mogunosti da se ovim metodama predvia prodaja.1. Prodaja u narednom periodu e biti ista kao i

prodaja u predhodnom tj.:

Xt + 1 = Xt2. Prodaja u narednom periodu e se mijenjati u

istom procentu kao i u prethodnom periodu tj.Xt

Xt + 1 = Xt ( Xt-13. Prodaja u narednom periodu e se mijenjati u

odreenom procentu (y) od promjena u prolom periodu.

Xt + 1 =(Yt Xt-1)

139

Ekstrapolacija trenda

Kod ove metode karakteristino je to da se podaci o prodaji u prolost analiziraju i pronalazise matematika funkcija koja najbolje odgovaratim kretanjima pa se zatim vri ekstrapolacija.Najee se koristi metod najmanjih kvadrata da bi se odredio oblik funkcije.

Krive koje se mogu odabrati su:- aritmetiki trend;- semilogaritamski trend;-modificirani trend;- logistika kriva.

140

Pokretni presjeci

Ako je period predvianja kratak, sluajnost imaznaajnu ulogu. Jedan od naina da se minimizira uticaj sluajnosti je uprosjeivanje vie predhodnih perioda. Primjenom ove metode mi ustvari smanjujemo uticaj niskih i visokih vrijednosti i aprokismiramo realan trend.

Autoregresioni projektni presjeci

Ovo je najkompleksnija grupa metoda koje se baziraju na analizi vremenske serije. Njen kvalitet je u injenici da se pokuavaju minimizirati greke koje su uinjene u prethodnim prognozama. Ovdje se uvodi vjerovatnoa prognoze u model. Najpoznatiji modeli ove vrste su oni koje su razvili Box i Jenkins.

141

Kauzalni modeli

Kod kaunzalne metode mi pokuavamo da analiziramo faktore koji utiu na prodaju tog proizvoda (nezavisne varijable) i na bazi toga predviamo njihovu prodaju. Mi ustvari analiziramo povezanost odreenih ekonomskih i drugih pojava za prodajom naeg proizvoda, pa te ustanovljene veze izraavamo matematikim putem u modelu. Te veze mogu biti izraene pomou jedne jednaine ili pomou sistema jednaine.

142

Modeli sa jednom jednainom

U ovom sluaju nastoji se pomou jedne jednaine izraziti povezanost izmeu jednog ili vie faktora i prodaje datog proizvoda. Kod ovog modela mi ustvari prognoziramo kretanje nezavisne varijable, pa poznavajui stepen njene povezanosti sa prodajom naeg proizvoda formiramo jednostavan model.Veoma esto nije dovoljna samo jedna nezavisna varijabla da bi smo mogli predviati prodaju.

143

Modeli sa sistemom jednaina

Ovi modeli najee se nazivaju ekonometriskim. Mogu se sastojati od vie regresionih jednaina koje se simultano rjeavaju. Prednost ovih modela je to simultanim rjeavanjem daju kompleksnu meuzavisnost varijabli. Njihova kompleksnost ini ih i skupim. Najee se ovi modeli koriste za predvianje agregatnih ekonomskih veliina, ukupne potronje i sl.

144

Kvalitativne metode

Predvianje prodaje na bazi subjektivnih procjenaLjudi koji se dugo vremena bave prodajom nekog proizvoda, kao to su rukovodioci, referenti, trgovaki putnici, veleprodavci i sl., znaju dosta o itavom nizu faktora koji mogu uticati na prodaju u budunosti. Oni ta svoja znanja uokviruju u jednu subjektivnu percepciju onoga to e se desiti u budunosti. Ne koriste se samo stavovi i miljenja eksperata ve i potroa. Nain na koji se vri sakupljanje subjektivnih procjena je najee putem raznih vrsta anketa.Jedan od poznatih naina je Delphi metoda.

145

TehnoloTehnoloka predvianjaka predvianja

IstraIstraivaivai marketinga moraju pratiti tehnoloi marketinga moraju pratiti tehnoloki ki razvoj narorazvoj naroito kada se bave dugoroito kada se bave dugoronim nim predvianjima prodajepredvianjima prodaje. Tehnolo. Tehnoloka predvianja ka predvianja e po mie po miljenjima mnogih imati viljenjima mnogih imati vie uticaja na e uticaja na predvianja prodaje niza proizvoda u predvianja prodaje niza proizvoda u bbuduudunosti, nosti, naronaroito u dugom roku.ito u dugom roku.

Osnovne poteOsnovne potekokoe u primjeni prezentiranih e u primjeni prezentiranih metoda predvianjametoda predvianja-- Koordinacija rada raznih struKoordinacija rada raznih strunih slunih slubi koje bi koje treba da utreba da uestvuju u procesu predvianja estvuju u procesu predvianja prodaje;prodaje;

146

Istraivanje marketinga za potrebe donoenje investicionih odluka1. ZNAAJ INVESTICIONIH ODLUKA ZA

PREDUZEE

Strateke odluke zahtijevaju investiciona ulaganja. Dakle, investicione odluke su po svojoj prirodistrateke.

Rizik investicionog odluivanja za preduzee zavisi od:

Veliine ulaganja Karakteristika investicija

Zavisno od ovih faktora neophodno je izvritipripremne odluke, tj. preduzeti odgovarajue vrstepredinvesticionih istraivanja

147

1.1.PREDINVESTICIONA ISTRAIVANJA

Postoje tri vrste predinvesticionih istraivanja koje su bitne u veini suajeva:

1. Istraivanje marketinga2. Tehniko tehnoloka istraivanja3. Ekonomsko - finansijska istraivanja

Konflikt izmeu istraivaa marketinga itehnologija.

Izuzetno je korisno predinvesticiona istraivanja podijeliti u dvije faze koje vremenski slijede jedna drugu:

1. Preliminarno istraivanje2. Detaljno istraivanje

148

1.1.1. Preliminarno istraivanje

Osnovni cilj preliminarnog istraivanja je da se provjeri realnost i izvodivost odreeneinvesticione ideje prije nego se pristupidetaljnom istraivanju za potrebe donoenjakonane odluke.

Osnovni princip rada u ovoj fazi istraivanja su brzina i niski trokovi

149

Kao rezultat preliminarnih predinvesticionih istraivanja, istraivai raznih specijalnosti trebali bi r