MARKETING ASPEKT MpP

1. MARKETING ASPEKT MpP • Dve osnovne dimenzije marketing aspekta MpP: • Tržište (populacija kupaca) • Grana (populacija konkurenata) • Usložnjavanje analize zahvaljujući promenljivim granicama grane i tržišta • Klatno poslovnog uspeha se pomera sa strane ponude na stranu tražnje (fokus na identifikovanju potreba kupaca) • Trendovi: marketing shizofrenija, internacionalizacija, globalizacija, hiperkonkurencija, oligopolizacija, skraćenje životnog ciklusa proizvoda i tehnologije... • Neophodan analitičniji pristup analizi tržišta radi donošenja kvalitetnijih poslovnih odluka!

2. Marketing sistem Komuniciranje sa kupcima Proizvodi/usluge Tržište (populacija kupaca) Grana (populacija prodavaca) novac Informacije sa tržišta

3. MARKETING SHIZOFRENIJA • Fenomen na strani tražnje • Klatno konkurentske prednosti se sa ponude ponovo seli na tražnju • Era masovnog marketinga: ‘Potrošač je jednodimenzionalan i konzistentan’. Na osnovu toga se i formuliše marketing strategija • Moderno doba: ‘Potrošač je šizofreničan’ • Razlozi potrošačke šizofrenije: • Promena kulture • Starenje stanovništva • Rast broja zaposlenih žena • Rast značaja slobodnog vremena

4. Marketing shizofrenija

5. Primeri kostjumizacije ponude

6. 1. Promena kulture • Informacije osnova uvećanja znanja (kroz proces učenja) • Brzina je kritična, a ne veličina • Izazov za menadžment: Brže donositi odluke u uslovima poplave informacija • Dva problema: informacioni paradoks i paraliza od analiza • Zaključak: Savremeni potrošač je obrazovan, samouveren, sofisticiran, respansivan, jače kupovne moći.

7. 2. Starenje stanovništva • Produženje očekivanog trajanja života usled rasta životnog standarda i dostignuća u medicini • Sa starenjem raste znanje i iskustvo u procesu kupovine • Takođe, raste i izbirljivost i zahtevnost

8. 3. Rast broja zaposlenih žena • 1948. 29% žena u SAD radilo. Danas 59% punoletnih žena radi. • Reprezentativni porodični potrošač (nezaposlena žena) se zamenjuje grupom pojedinačnih potrošača sa specifičnim ukusima

9. 4. Rast značaja slobodnog vremena • 1973. godine 26 sati dokolice. Danas u SAD prosečan radnik ima 16 sati slobodnog vremena u toku nedelje. • Težnja potrošača da uštedi vreme u repetitivnim aspektima života (npr. kupovina ili upotreba hrane) • Posledica: nastanak hipermarketa sa ponudom poluspremljenih jela, kataloške prodaje, elektronske trgovine, elektronskog bankarstva, multi-level marketinga, razvoj CRM koncepta

10. KONCEPT ISTRAŽIVANJA TRŽIŠTA • Tražnja je suštinski element u analizi izvodljivosti projekta (primer Airbus-a i auto industrije) • Lakše predvideti tražnju standardnog asortimana nego modnog asortimana • Tri su elementa suštinska u analizi tražnje: • Kapacitet (potencijal) tržišta • Tržišno učešće • Evolucija tražnje

11. 1. Potencijal tržišta • Definicija: To je ukupna tražnja (fizički ili vrednosno izražena) za određenim proizvodom ili uslugom koja važi za određeno geografsko područje i marketing ambijent u definisanom vremenskom periodu. • Odnos: kapacitet tržišta – kapacitet grane (nova grana i zrela grana) • Kako meriti potencijal tržišta? • Broj potencijalnih kupaca * prosečna vrednost kupovine • Usled geografske disperzije populacije kupaca, uvodi se ‘indeksni metod’. • Primer: Potencijal tržišta lekova u Šumadiji

12. 2. Tržišno učešće • Bitno utvrditi koliki je potencijal prodaje konkretnog preduzeća u odnosu na potencijal tržišta • Razlikuj: apsolutno i relativno tržišno učešće • Koeficijent saturacije tržišta – 2 nivoa posmatranja: nivo grane i nivo preduzeća. • Suština analize je predviđanje buduće tražnje i prodaje (3 nivoa analize: makroekonomija, grana i preduzeće) • Tehnike predviđanja: subjektivne i “objektivne” • Projekcija se obično daje u vidu raspona • Primer: uticaj marketing troškova na nivo tražnje • Tema za diskusiju: da li se visoka ulaganja u promociju isplate u Srbiji?

13. Kretanje tražnje i kapacitet tržišta

14. 3. Evolucija tražnje • Cilj: dostići što pre prelomnu tačku i obezbediti dugotrajnu rentabilnu proizvodnju (vremenska vrednost novca, reinvestiranje, održanje pozitivne klime) • Modeliranje evolucije tražnje se posmatra kroz životni ciklus grane • Iako koristan, koncept životnog ciklusa pati od nekoliko slabosti: • Teškoća lociranja faze u kojoj se proizvod nalazi • Neke grane preskaču određene faze • Pojava reciklusa • Pretpostavka da faza životnog ciklusa determiniše stepen konkurencije u grani je preambiciozna • Zanemaruje se cikličnost tražnje

15. Životni ciklus grane

16. Cikličnost tražnje

17. PROCES ISTRAŽIVANJA TRŽIŠTA • Prva odluka: Da li uopšte treba raditi istraživanje tržišta? • Vremensko ograničenje • Raspoloživost podataka • Priroda odluke • Neto vrednost informacija

18. Istraživanja tržišta i neke bitne poslovne odluke

19. Istraživanja tržišta i neke bitne poslovne odluke (nastavak)

20. Informativni značaj istraživanja tržišta • 1.Ocena trenutnog nivoa bitnih tržišnih parametara (npr. merenje trenutnog tržišnog potencijala, potencijala prodaje, tržišnog učešća, prodaje) • 2.Testiranje kauzalnog odnosa između dva ili više tržišnih parametara (npr. testiranje korelacije između broja prodajnog osoblja i visine prihoda u prodajnom objektu) • 3.Testiranje alternativnih rešenja za određeni problem ili mogućnost (npr. 'slepi' test gde potencijalni kupci probaju i rangiraju različite ukuse sokova na bazi čega preduzeće donosi odluku koji ukus da izbaci na tržište) • 4.Projektovanje rezultata primenjenih aktivnosti na tržištu i simuliranje različitih scenarija (npr. projektovanje tražnje za novim proizvodom ili simuliranje različitih reakcija kupaca na različite nivoe cena) • 5.Praćenje primene određene aktivnosti (npr. posmatranje reakcija kupaca-degustatora nekog proizvoda u hipermarketu) • 6. Merenje rezultata primene određene aktivnosti (npr. merenje satisfakcije kupaca novim proizvodom ili merenje prodajnih rezultata nakon lansiranja nove propagandne kampanje).

21. Odnos između konceptualnog i analitičkog marketinga • Konceptualni marketing insistira na donošenju marketing odluka korišćenjem iskustva, heuristika i drugih mentalnih modela • Ovakav pristup ima svoje prednosti i slabosti • Analitički marketing nije supstitut, već komplement konceptualnom marketingu • Ideja da se integrišu konceptualni marketing pristupi, analitičke marketing tehnike i računarski programi kako bi se podigao kvalitet marketing odluka na viši nivo • Kombinovanje konceptualnog i analitičkog marketinga vidljiv u okviru procesa istraživanja tržišta

22. Faze procesa istraživanja tržišta

23. Faza 1: Definisanje istraživačkog problema • Prva i ključna faza procesa istraživanja tržišta • Transformisati menadžerski problem u problem analize tržišta • Definisati istraživačka pitanja i istraživačke hipoteze • Odrediti domen istraživanja (geografski, vremenski, u okviru uzorka) • Značaj računara u formulisanju istraživačkog problema (Internet pretraživači, video konferencije, chat rooms, newsgroups, CATI, CAPI, analitički softveri poput SPSS i njihove opcije, kao što je Smart Viewer ili What If)

24. Faza 2: Izrada programa istraživanja • Tri važna zadatka: • Izbor pristupa istraživanju • Definisanje taktičkih smernica • Izrada predloga istraživačkog projekta • Pristup istraživanju može biti: eksplorativan, deskriptivan i kauzalan • Najvažnije taktičke smernice su vezane za: izradu upitnika, definisanje veličine i strukture uzorka, programiranje troškova, resursa i vremena trajanja projekta • Predlog istraživačkog projekta • Dve funkcije: 1. Plan istraživanja, 2. Osnova za potpisivanje ugovora • Sadržaj istraživačkog projekta (1. Kratak pregled, 2. Problem i cilj istraživanja, 3. Program istraživanja, 4. Budžet i vremenski plan, 5. Prilog sa važnim tehničkim elementima)

25. Pristupi istraživanju

26. Faza 3: Prikupljanje podataka • Tri grupe metoda prikupljanja podataka (posmatranje, ispitivanje, eksperiment) • Izvori podataka: primarni i sekundardni • Različite metode prikupljanja primarnih i sekundarnih podataka • Vrste podataka: kvalitativni i kvantitativni • Tehnike prikupljanja kvalitativnih podataka (nestrukturirani intervjui, fokus grupe, projektivne tehnike) • Tehnike prikupljanja kvantitativnih podataka (strukturirani intervjui i ankete, paneli) • Sve veći značaj on-line prikupljanja podataka i automatizovanih sistema (CATI, CAPI, CATS); olakšana preliminarna analiza podataka i transferisanje podataka u neki od statističkih softvera • Dva bitna koraka prethode prikupljanju podataka: 1. Izrada upitnika, 2. Definisanje uzorka

27. Komparativna analiza metoda za prikupljanje podataka

28. Kalkulator za određivanje veličine uzorka

29. Faza 4: Priprema podataka za analizu • Pet kritičnih koraka (na primeru strukturiranog upitnika): • Provera upitnika • Učitavanje odgovora • Kodiranje • Transkripcija • Čišćenje podataka

30. Primer strukturiranog upitnika sa definisanim kodovima

31. Faza 5: Analiza podataka • Kritična faza procesa istraživanja tržišta, ali ne i svemoguća • Cilj: primenom metoda analize podataka transformisati sirove podatke u grupu informacija, preporuka i zaključaka na bazi kojih bi se donosile bitne poslovne odluke • Izbor metode za analizu podataka zavisi od: • Vrste podataka koje treba analizirati (kategorički vs. numerički) • Istraživačkog okvira • Ekspertize istraživača • Karakteristika statističkih metoda • Dve grupe metoda za analizu podataka: • Osnovne • Složene

32. Faza 6: Priprema finalnog izveštaja • Dokument u kome se nalaze bitni rezultati istraživanja • Opšta forma: • Rezime studije sa bitnim nalazima • Kratak opis istraživačkog problema • Struktura istraživanja i korišćene metode • Analiza podataka • Rezultati • Ograničenja • Prilog sa tabelama i grafikonima. • Statistički softveri olakšavaju sastavljanje finalnog izveštaja (npr. opcija Report u SPSS-u) • Na vežbama će biti prezentovan projekat istraživanja tržišta naručen od kompanije Sojaprotein

33. Situacija kod nas • Ulaganja u istraživanja kod nas skromna (manje od 1% prodaje) • Najviše ulažu strane kompanije i uspešne domaće • Mnogo veća ulaganja u klasičnu privrednu propagandu • Vrednost domaćeg marketinškog tržišta oko 100 miliona evra od čega manje od 10% čini tržište istraživačkih usluga • Situacija se poboljšava u poslednje dve godine (niska statistička osnova, ulazak stranih marketinških kuća, sve veća tražnja za uslugama istraživanja) • Klijenti uglavnom traže studije skeniranja i segmentacije tržišta, razvoja i testiranja novih proizvoda, projekcije prodaje (tržišni i prodajni potencijal, tržišna konjuktura, analiza strukture prodaje) i projekte kreiranja promotivnih kampanja. • Takođe, zapaža se rastuća tražnja za istraživanjem javnog mnjenja (naručene uglavnom od predstavnika političkih stranaka), za studijama analize potrošačkih preferencija i satisfakcije, kao i studijama merenja efekata promotivnih kampanja i gledanosti televizijskih programa i emisija.

34. Situacija kod nas • Što se metoda za prikupljanje tržišnih podataka tiče, najviše se koriste ankete, polustrukturirani intervjui i fokus grupe • U analizi podataka, najviše se koristi klasična deskriptivna analiza, unakrsna analiza uz pomoć tablica kontigencije, korelaciona analiza i nešto ređe regresiona analiza. • Agencije za istraživanje tržišta su veoma sofisticirane kada je reč o softverskoj opremljenosti. Analiza podataka se uglavnom radi uz pomoć paketa SPSS i delimično MS Excel-a. Minitab i SAS se retko koriste, pre svega zbog povećane kompleksnosti u korišćenju i zbog visoke cene softvera. • Kakva je situacija u okviru marketing sektora kompanija na domaćem tržištu? • Primer Telenor-a • Odnos istraživača i menadžera jasno definisan što nije dobro

35. OSNOVNE METODE ZA ANALIZU TRŽIŠNIH PODATAKA • Uvek se prvo primenjuju bazične statističke tehnike za analizu podataka • Tri grupe osnovnih tehnika: • Deskriptivna analiza • Testiranje hipoteza • Regresiona analiza

36. 1. Deskriptivna analiza • Ideja da se veliki broj prikupljenih podataka predstavi manjim brojem numeričkih pokazatelja uz minimalan gubitak informacija • Numerički pokazatelji mogu imati ulogu parametara skupova ili statistika uzorka • Relevantnost za MpP • Numerički pokazatelji mogu biti u formi mera centralne tendencije, mera diperzije i mera oblika rasporeda • Pre računanja numeričkih parametara obično se podaci prikazuju u vidu: • Rasporeda frekvencija • Histograma • Deskriptivna analiza se može raditi uz pomoć Excel-a (opcija Descriptive Analysis u modulu Data Analysis) - PRIMER • Bitno je pažljivo odrediti parametre modela i posedovati znanje za pravilnu interpretaciju dobijenih rezultata

37. Deskriptivna analiza: postavka problema

38. Rasporedi frekvencija i histogrami za izabrane varijable

39. Prozor za deskriptivnu analizu

40. Deskriptivne mere za varijablu “Broj kupljenih novih proizvoda”

41. 2. Testiranje hipoteza • Oblik statističkog zaključivanja gde se, na bazi informacija iz uzorka, ispituje prihvatljivost pretpostavki koje se odnose na neke osobine osnovnog skupa. • Relevantnost za MpP • “Najmanje 70% potrošača će kupiti novi proizvod” • “Žene troše više na obuću od muškaraca” • Testiranje validnosti i reprezentativnosti ključnih numeričkih parametara (cene, tražnje, troškova, tržišnog učešća...) kao polaznih informacija za finansijsku evaluaciju • Proces testiranja hipoteza ima šest koraka: • Formulisanje nulte i alternativne hipoteze • Izbor statistike testa i određivanje rasporeda verovatnoća • Izbor nivoa značajnosti testa • Definisanje pravila odlučivanja • Izvlačenje uzorka i izračunavanje vrednosti statistike testa • Donošenje odluke u vezi odbacivanja ili neodbacivanja nulte hipoteze • Testiranje hipoteza se može raditi u Excel-u - PRIMER

42. Visina prihvatljive cene u okviru uzorka

43. Oblast odbacivanja nulte hipoteze

44. 3. Regresija i korelacija • Regresija - ispitivanje prirode veze između dve (prosta) ili više varijabli (višestruka regresija) • Korelacija – merenje intenziteta slaganja u kretanju dve ili više pojava • Relevantnost za MpP: • Ekstrapolacija i ispitivanje statističke povezanosti između varijabli finansijskog modela • “Kakav je odnos između ulaganja u promociju i visine prodaje” • “Da li broj prodajnog osoblja utiče na visinu prodaje” • Kakav je stepen slaganja izmađu ulaganja u istraživanje i razvoj i tržišnog učešća preduzeća” • Regresija i korelacija se mogu raditi uz pomoć Excel-a (Data Analysis – Regression) - PRIMER

45. Postavka problema za regresionu analizu

46. Rezultati regresione analize

47. SLOŽENE METODE ZA ANALIZU TRŽIŠNIH PODATAKA • Veći broj tehnika i metoda: • Conjoint analiza • Višedimenzionalno skaliranje • Diskriminaciona analiza • Faktorska analiza • Klaster analiza • Data mining

48. 1. Conjoint analiza • Sagledavanje načina razmišljanja kupaca prilikom istovremenog poređenja većeg broja atributa proizvoda u procesu kupovine (considering attributes jointly); relevantnost za MpP • Pretpostavke analize: • Ispitanici pripisuju merljiv značaj različitim atributima proizvoda ili usluge • Prosto se sabiraju korisnosti • Kupci biraju alternativu sa najvećom ukupnom korisnošću • Jedna mogućnost: Kupcima se daju različiti nivoi atributa, na bazi čega oni prave idealnu kombinaciju • Ocenjuju svaki atribut posebno; što je veća amplituda između najviše i najniže vrednosti atributa to je veći značaj tog atributa - PRIMER • Druga mogućnost: Kupcima se daju sve moguće kombinacije atributa na različitim karticama, a oni biraju kombinaciju koja im najviše odgovara (“metod kompletne slike”) – PRIMER • Slabosti: 1. Prevelika kompleksnost, 2. Problem limitiranja broja atributa i njihovih nivoa za kompleksne proizvode (računarski terminali, na primer), 3. Problem diskretnog opisivanja nivoa atributa, 4. Problem odustajanja kupaca od kompromisa

49. Vrednovanje pojedinačnih atributa (primer sa kreditnom karticom)

50. 2. Višedimenzionalno skaliranje • Vizuelni prikaz konkurentske strukture preduzeća ili brendova, iz ugla kupaca, obično u dvodimenzionalnom prostoru uz pomoć perceptivnih mapa • Relevantnost za MpP (identifikovanje nepokrivenih segmenata, identifikovanje bliskih supstituta, merenje efekata cenovne i promotivne politike preduzeća, osnova za vrednovanje brenda preduzeća, osnova za projektovanje bitnih tržišnih parametara) • Korisnost perceptivnih mapa: 1. Prikazuju intenzitet konkurencije između brendova, 2. Ukazuju na odnose između atributa, 3. Pokazuju koliko dobro jedan atribut diferencira različite proizvode (što je duža linija to je veći stepen diferenciranja) • Osnovna slabost: perceptivna mapa govori o percepcijama, ali ne i o preferencijama • Potreba istovremenog sagledavanja i percepcija i preferencija uz pomoć metode jedinstvenog prostora • Osnovna ideja metoda je da se definiše idealni brend u proseku i da se popularnost brenda određuje na bazi udaljenosti analiziranog brenda od idealnog brenda