Bevezető, alapfogalmak, márkamutatók, márkapiramisok
•Download as PPTX, PDF•
1 like•5,370 views
Recommended
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Viewers also liked
Viewers also liked (14)
More from Miklos Kun
More from Miklos Kun (13)
Bevezető, alapfogalmak, márkamutatók, márkapiramisok
- 1. Van marketing? Marketingkutatás – Kun Miklós
- 2. Marketingkutatás – Kun Miklós Van! kampány hívások száma w1 w3 w5 w7 w9 w11 w13 w15 w17 w19 w21 w23 w25 w27 w29 w31 Fiktív, szemléltető adatok!
- 3. Marketingkutatás – Kun Miklós Inspiráció "Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts."
- 4. Marketingkutatás – Kun Miklós Mindkét terület fontos! Kvalitatív információk Kvantitatív információk Nem/nehezen számszerűsíthető Számszerűsíthető
- 5. Marketingkutatás – Kun Miklós Mindkét terület fontos! Kvalitatív információk Kvantitatív információk Nem/nehezen számszerűsíthető Számszerűsíthető Insights FACT
- 6. Marketingkutatás – Kun Miklós Mindkét terület fontos! Kvalitatív információk Kvantitatív információk Nem/nehezen számszerűsíthető Számszerűsíthető Média-mix Résztvevő megfigyelés Fókuszcsoport Kreatívok, üzen etek elemzése Insights Mélyinterjú Szegmentáció Büdzsé „Receptivity” FACT Gazdasági mutatók Szignifikancia Social Media elemzés Márkaidentitás „Közvéleménykutatás” Ökonometria Értékesítés Elérés Kérdőív Célcsoport-méret
- 7. Marketingkutatás – Kun Miklós Tehát a jó marketing-kutató… Számszerűsíthető? NEM IGEN Számít? NEM IGEN … megérti és szétválasztja az okokat
- 8. Marketingkutatás – Kun Miklós A marketinges pedig tudatosan építi a márkát … miközben megtartja vagy növeli a piaci részesedést
- 9. Marketingkutatás – Kun Miklós Az erőforrások viszont szűkösek: a marketing-igazgató mérlegel és harmonizálja a két területet Trade Kommunikáció
- 10. Marketingkutatás – Kun Miklós Az erőforrások viszont szűkösek: a marketing-igazgató mérlegel és harmonizálja a két területet Árcsökkentés Trade Kommunikáció Árnövelés Brand építés Extra kihelyezés Szélesebb médiamix Csomagolás Promóció Nagyobb elérés „Engedmény” Új kreatív Disztribúció Kutatások Ajándékok, ösztönzők ATL/BTL Shelf-share (polchely) Folyamatos mérések POS (Point of Sale) Rövid távú Hosszú távú
- 11. Marketingkutatás – Kun Miklós Amiről szó lesz a szemeszterben Mit akarunk eladni? A Márka (brand) ■ Márka-mutatók és a hozzájuk vezető út ■ Pozicionálás (Jack Trout) ■ Márkaérték, márkaidentitás ■ Ökonometria ránézésre – az üzlet megértése alapfokon Kinek akarjuk eladni? ■ Alapfogalmak és módszerek - célcsoport A Fogyasztó (consumer) ■ Iparági kutatások (TGI, NRC, Replise, stb.) ■ Fogyasztói szegmentáció és kutatási eredmények értelmezése Milyen környezetben akarjuk eladni? ■ Tipikus piaci szituációk (Ansoff és egyéb mátrixok) A piac (market) ■ Ár-rugalmasság kutatása Hogyan akarjuk eladni? A Kommunikáció ■ Alapfogalmak, iparági kutatások (Kantar) ■ Médiatervezés és vásárlás alapfokon ■ Csatornák (PR, reklám, szponzoráció) ■ Stratégiák, mixek ■ Digitális média
- 12. Marketingkutatás – Kun Miklós A márka Márka-mutatók és a hozzájuk vezető út
- 13. Marketingkutatás – Kun Miklós Percepció: a valóságnak csak egy vetületét látjuk A kép forrása: http://blogs.usyd.edu.au/theoryandpractice/2007/02/chapter_ten_aristocles_plato.html
- 14. Marketingkutatás – Kun Miklós Hogyan keletkeznek a márka-mutatók? Társadalom Ahogy látják Márka Válaszadók a mintában Marketingkutató
- 15. Marketingkutatás – Kun Miklós Forráskritika! Milyen a minta? Ettem tegnap túrórudit
- 16. Marketingkutatás – Kun Miklós Forráskritika! Milyen a minta? Ha mindenkit megkérdeznénk, akkor a mintaméretből adódó aggályainkat elfelejthetnénk - de ennyi pénz nincs és szükségtelen is lenne Ettem tegnap túrórudit A kis (al)minta nagyon torz eredményeket adhat = nem általánosítható N=80-100 fő alatt nem érdemes következtetéseket levonni , mert a hiba-lehetőség nagy: magas hiba-határ A mintavételi hiba első sorban a mintanagyságtól függ: minél nagyobb a minta, annál kisebb a hiba lehetősége, de az összefüggés nem lineáris…
- 17. Marketingkutatás – Kun Miklós Forráskritika! Milyen a minta? A nagy minta nem garancia arra, hogy jó is! Reprezentatívnak kell lennie! Reprezentatív = mindenkinek egyenlő esélye van a mintába bekerülni Ettem tegnap túrórudit Ez nem szokott maradéktalanul sikerülni, ezért a mintát súlyozzák: valakinek a válasza többet fog érni, valakinek kevesebbet A súlyozás célja: visszaállítani az alapsokaság (pl. a magyar társadalom) ismert megoszlásait: Nem Kor Iskolai végzettség Településtípus Régió
- 18. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak.
- 19. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak. Konvencionális statisztikai érték: 95%, hogy igazunk lesz, ha úgy gondoljuk, a valóság a kapott hibahatárok között lesz, ha „mindenkit megkérdezünk”
- 20. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak. Konvencionális statisztikai érték: 95%, hogy igazunk lesz, ha úgy gondoljuk, a valóság a kapott hibahatárok között lesz, ha „mindenkit megkérdezünk” Képlettel kiszámítható értékek evett tegnap túrórudit 25% N=300 25% N=500
- 21. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak. Ilyen nincs, de van rá képlet Az összefüggés nem lineáris! A mintanagyság növelése csak akkor indokolt, ha az almintáknak is szeretnénk garantálni a megfelelő méretet, vagyis alacsony hibát
- 22. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak. p = a mintából származó eredmény, pl. 25% evett túrórudit n vagy N = a minta elemszáma, pl. 500 1.96 a 95%-os megbízhatósági szinthez tartozó statisztikai érték A példa alapján a hibahatár +/- 1.9 százalékpont, azaz 95%-os biztonsággal állíthatjuk, hogy a „valóság” valahol 26,9% és 23,1% között van, ha N=500 (Vegyük észre, hogy a hiba – kis mértékben – magától a mintabeli eredménytől is függ!)
- 23. Marketingkutatás – Kun Miklós Mi is az a hiba-határ? És mire jó még? A hiba-határ egy statisztikai mérőszám annak megadására, hogy egy "n" elemű mintából származó eredmény (pl. 25% evett tegnap túrórudit) milyen határok közé esne 95%-os valószínűséggel akkor, ha végtelen számú mintát vehetnénk és azok átlagát fogadnánk el a valóságnak. Evett-e ön tegnap túrórudit? A fiatal és a középkorú csoport fogyasztása nem tér el szignifikánsan 25% 23% 21% egymástól. Ugyanez mondható el a középkorúak és az idősebbek vonatkozásában. Azonban a fiatalok és az idősebbek fogyasztási szokásai szignifikánsan különböznek 15-25 évesek 26-49 évesek 50-75 évesek
- 24. Marketingkutatás – Kun Miklós A minta jóságát a súlyszámok vizsgálatával érdemes megállapítani Ha magas súlyokat kellett adni a válaszadók egy részének, akkor a minta nagyon torz volt, vagyis az eredmények kivetítése a teljes alapsokaságra nem célszerű még alacsony hibahatárok esetén sem. Tökéletes minta, ahol minden válaszadó súlyszáma 1, nincs!
- 25. Marketingkutatás – Kun Miklós A minta jóságát a súlyszámok vizsgálatával érdemes megállapítani Ha magas súlyokat kellett adni a válaszadók egy részének, akkor a minta nagyon torz volt, vagyis az eredmények kivetítése a teljes alapsokaságra nem célszerű még alacsony hibahatárok esetén sem. Tökéletes minta, ahol minden válaszadó súlyszáma 1, nincs! Extrémnek tartott súlyszámok: 0,6 alatt és 3 fölött. Olyan mintát érdemes elfogadni, amelyben az „extrém súlyú” egyének aránya nem haladja meg a 10-15%-ot!
- 26. Esettanulmány: egy 1000 fős mintában az extrémnek tartott súlyszámú személyek aránya 9% - amennyiben nem nagyon kiugróak az extrém súlyok, a minta elfogadható! 75+15 = 90 fő. 90/1000=9% A mintában szereplő egyének súlyszáma 15 fő 75 fő A mintában szereplő egyének sorszáma
- 27. Marketingkutatás – Kun Miklós A kérdőívvel nehezen elérhető csoportok esetén várható magasabb súly WCW: white collar workers Magasabb státuszú, városi, fehérgalléros férfiak Z generáció
- 28. Marketingkutatás – Kun Miklós Különböző mintavételi technikák és kérdezési módszerek eltérő eredményhez vezethetnek rövidítés név leírás előnyök hátrányok PAPI Paper And Pencil Interviewing Hagyományos papír alapú kérdőív megszokott nem "zöld", lassú CATI Computer Assisted Telephone Interview Call centerek hívják a válaszadókat CAPI Computer Assisted Personal interview Laptoppal megy ki a kérdezőbiztos CAWI Computer Assisted Web Interviewing TAPI Tablet Assisted Personal Tablettel végzett kutatás Interviewing TASI Smartphone Assisted Personal Interviewing Online kérdőív Mobillal végzett kutatás személytelen, sokan eleve gyors, személytelen kiesnek a mintavételi keretből nem mindenki tudja gyors, vizuális kezelni gyors, a nehezen elérhető csoportok is könnyebben válaszolnak a válaszadó nehezen kontrollálható, sokan eleve kiesnek a mintavételi keretből gyors, nem helyhez kötött, innovatív drága gyors, nem helyhez kötött, innovatív "kis" kijelző
- 29. Marketingkutatás – Kun Miklós És még valami… Társadalom Ahogy látják Márka Válaszadók a mintában Marketingkutató
- 30. Marketingkutatás – Kun Miklós És még valami… Valóságaink nem egyformák… Lewis Carrol
- 31. Marketingkutatás – Kun Miklós Egy apró eltérés vagy egy tág fogalom a kérdőív szövegében és máris másra/máshogy válaszol a kérdezett Hány barátja van önnek? 3 15 15
- 32. Marketingkutatás – Kun Miklós A márka Főbb márka-mutatók
- 33. Marketingkutatás – Kun Miklós Márkatölcsér* (brand-funnel) vagy márkapiramis: általában a konverzió vizsgálata célravezető 70% Ajánlás 85% Újravásárlás 75% Használat 98% Vásárlás 80% 80% Figyelembevétel Ismertség *A Mediacom által használt fogalmak és módszertan. Neve: BrandMeter
- 34. Marketingkutatás – Kun Miklós Márkatölcsér* (brand-funnel) vagy márkapiramis: általában a konverzió vizsgálata célravezető Egy „egészséges” márka Problémás márka 70% Ajánlás 85% Ajánlás 85% Újravásárlás 85% Újravásárlás 75% Használat 40% Használat 98% Vásárlás 85% Vásárlás 83% Figyelembevétel 88% Ismertség 80% 80% Figyelembevétel Ismertség *A Mediacom által használt fogalmak és módszertan. Neve: BrandMeter
- 35. Marketingkutatás – Kun Miklós Minél szélesebb a piramis, annál több a lojális fogyasztó. Minél több a lojális fogyasztó, annál stabilabb az értékesítés. Egy „egészséges” márka A szint relatív értéke a marketinghatékonyság szempontjából* Ajánlás 40% Újravásárlás 22% Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség 19% 12% 6% 1% *A Mediacom WW tapasztalatai alapján
- 36. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkaismertség kutatásánál is fontosak a szavak… Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Milyen fényképezőgép márkákról hallott már, vagy melyeket ismeri?
- 37. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkaismertség fajtái (brand awareness) Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás UBA: Unaided Brand Awareness (spontán márkaism.) ABA: Aided Brand Awareness (támogatott márkaism.) TOM UBA: Top of Mind UBA (első említés) Figyelembevétel Ismertség Milyen fényképezőgép márkákról hallott már, vagy melyeket ismeri?
- 38. Marketingkutatás – Kun Miklós Az márkaismertség fajtáinak hierarchiája: a spontán mutatók nem függetlenek a piac szereplőinek számától Az interjús torzítás és mérési következménye: A válaszadók spontán módon általában 2-3 márkát említenek még akkor is, ha többet is tudnának. Azokon a piacokon, ahol sok aktív márka van, az elérhető legmagasabb spontán ismertség még erős kommunikáció esetén is kisebb, mint egy olyan piacon, ahol 2 nagy márka verseng kevesebb marketinggel. Teljes minta Ajánlás TOM Újravásárlás UBA Használat ABA Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Milyen fényképezőgép márkákról hallott már, vagy melyeket ismeri?
- 39. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkaismertség réteges
- 40. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkaismertség (UBA) összetevői: 3 réteg UBA = Penetráció + Márka-örökség Spontán ismeri a márkát, mert használja Egyes márkákat kevesen használnak, nem is hirdetik, mégis mindenki ismeri Stabil, de a disztribúció változása kihat rá Stabil. A márka sztorija, a „brand Salience” hat rá + Kommunikáció A kampány során felépült ismertség-többlet Instabil: a kommunikáció megszűntével „elkopik”
- 41. Marketingkutatás – Kun Miklós Egy speciális ismertség-típus: a spontán reklámismertség Nem szokás márka-piramisokban használni. A kérdés szövege befolyásolja a válaszadást: a „reklám-asszociáció” Ajánlás Újravásárlás Használat UAA: Unaided Advertising Awareness (spontán reklámism.) TOM UAA: Top of Mind UAA (első említés) Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Milyen fényképezőgép márkák reklámját látta, hallotta az elmúlt hónap során?
- 42. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkaismertség mutatók passzivitást feltételeznek a fogyasztók részéről. Egyre népszerűbb kifejezés a Brand Salience – több, mint ismertség Magyarul használják még „Márkaprominencia” elnevezéssel
- 43. Marketingkutatás – Kun Miklós Brand Selience (Márkaprominencia) – az ismertség „szélessége” ■ Régebben a TOM ismertséggel azonosították, viszont a TOM „csak” a kérdőívben először említett márka… ■ Jelentésében megjelenik a márka-érték ■ A „brand salience” sűríti a márkával kapcsolatos emlékek, gondolatok, percepciók minőségét és mennyiségét: ezek mind kapcsolódnak a már meglévő gondolkodási struktúrákhoz. ■ A magas „brand salience” azt jelenti, hogy a vásárlás pillanatában a fogyasztó eszébe jut mindaz, amiért neki a márka fontos: az a márka lesz az első választása. ■ A „brand salience” a figyelembevétel (Consideration) előtt áll: Mielőtt tudatosan mérlegelne a fogyasztó, a gondolkodási struktúrájához „tapasztott” márka már tudat alatt „jelentkezik” ■ A „brand salience” annál erősebb, minél több hétköznapi dologról eszünkbe juthat a márka egy pozitív érzés kíséretében ■ Azokat a támpontokat (cue) kell megkeresni, amelyek előhívják a márkát és nem azokat az asszociációkat kell kutatni, amelyeket a márka hív elő*. *Forrás: http://phd.lib.uni-corvinus.hu/194/1/nadasi_katalin.pdf
- 44. Marketingkutatás – Kun Miklós A „Consideration” az első olyan szint, amelynél már kifejeződik a márkához való kötődés Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Ha dezodorokat vásárol, melyek azok a márkák, amelyek szóba jöhetnek vásárlás során az ön által ismertek közül?
- 45. Marketingkutatás – Kun Miklós A márkák figyelembevétele összefügg a kognitív disszonancia elméletével (szelektív torzítás) VÁLSÁG ELŐTT VÁLSÁG KÖZBEN Azon márkák, amelyek túl drágák, ezért nem is veszem figyelembe a hirdetését sem Számomra releváns értékkel bíró márkák: figyelembe veszem őket, érdeklődöm (Kevesebb diszkrecionális jövedelem) A válság miatt nem hirdetett márkák Azok a márkák, amelyeket megvehetnék, de a meggyőződéseim miatt hirdetését sem veszem figyelembe szelektív torzítás: a kognitív disszonanciához vezető(általában a vásárló attitűdjeivel ellentétes) üzenetek szűrése vagy teljes kiiktatása egy "kognitív szűrő" segítségével (pl. félremagyarázás, az üzenet egy részének figyelmen kívül hagyása, az üzenet elutasítása)* *Forrás:http://www.inf.unideb.hu/~bodai/menedzs/PPPP_mix.html
- 46. Marketingkutatás – Kun Miklós Eset: egy viszonylag drága kozmetikai márka Consideration szintje látványosan esett az egyik mérési hullámban a tracking* során 35% A változás szignifikáns volt, de semmivel sem lehetett indokolni. A versenytársak nem voltak aktívabbak a szokásosnál, a márka viszont aktív volt a médiában, más országokban ugyanaz az üzenet jól működött, stb. 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Jan Feb Mar Apr May Jun Jul *adott márkamutatók változatlan kutatási módszerrel és kérdezési technikával végzett ismétlődő (havi) mérése mindig új mintákon
- 47. Marketingkutatás – Kun Miklós A mintavételi módszerig kellett visszamenni… 35% A változás szignifikáns volt, de semmivel sem lehetett indokolni. A versenytársak nem voltak aktívabbak a szokásosnál, a márka viszont aktív volt a médiában, más országokban ugyanaz az üzenet jól működött, stb. 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Megoldás: megvizsgáltuk a mintavétel összes paraméterét A minta ún. kvótás minta volt: nem, kor, településtípus szerint kellett megfelelnie az elvárásoknak. Ezt be is tartotta a kutatócég. Az iskolai végzettség viszont nem volt kvóta-szempont. Júniusban az alacsony iskolai végzettségűek aránya, akik jövedelmi szinte is alacsonyabb, szignifikánsan megnőtt a mintában…
- 48. Marketingkutatás – Kun Miklós A „Consideration” mérése a digitális korban kiegészül a „Start Dialogue” szint mérésével: aktív érdeklődés a márka iránt Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Mely biztosítótársaság szolgáltatásaira keresett rá az interneten, látogatta meg honlapját, hívta fel ügyfélszolgálatukat, vagy beszélt személyesen képviselőjével?
- 49. Marketingkutatás – Kun Miklós A Google Trends egy kiindulási eszköz a termékek, szolgáltatások Start Dialogue szintjének értelmezéséhez Az eredmények körültekintően kezelendők! Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Mely biztosítótársaság szolgáltatásaira keresett rá az interneten, látogatta meg honlapját, hívta fel ügyfélszolgálatukat, vagy beszélt személyesen képviselőjével?
- 50. Marketingkutatás – Kun Miklós A vásárlás szintje (Purchase) a múltra kérdez rá Általában az elmúlt hónapra (Past 1 Month = P1M), az elmúlt 3 hónapra (P3M) vagy az elmúlt fél évre (P6M) kérdeznek rá a kutatások. Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Mely majonézmárkákat vásárolta meg az elmúlt hónap során?
- 51. Marketingkutatás – Kun Miklós A használat (Usage) szintje nehezen értelmezhető az FMCG szektoron kívül, hiszen a termék fogyasztására kérdez rá Általában az elmúlt hónapra (Past 1 Month = P1M), az elmúlt 3 hónapra (P3M) vagy az elmúlt fél évre (P6M) kérdeznek rá a kutatások. Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Mely rágógumi márkákat fogyasztotta az elmúlt hónap során?
- 52. Marketingkutatás – Kun Miklós Az újravásárlás (Re-Purchase) a márka-hűség egyik mutatószáma. Az alacsony presztízsű márkák esetében a válaszadók elhallgathatják tényleges preferenciáikat és magasabb presztízsű márkákat említhetnek. Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Ha új fényképezőgép vásárlása mellett döntene, akkor kitartana a most használt márka mellett, vagy más is szóba jöhetne? Melyek?
- 53. Marketingkutatás – Kun Miklós Ha a másoknak ajánlás (Advocacy) szintje magas, akkor a márkához való kötődés is erős. Ajánlás Újravásárlás Használat Vásárlás Figyelembevétel Ismertség Ha egy ismerőse tanácsot kérne öntől, hogy milyen márkájú baba-ételt vásároljon, melyeket ajánlaná?
- 54. Marketingkutatás – Kun Miklós A márka A MillwardBrown márkamutatói (BrandZ)
- 55. Marketingkutatás – Kun Miklós BrandZ: a márkához való kötődést közelíti meg
- 56. Marketingkutatás – Kun Miklós BrandZ: „Voltage” - a jövőbeli növekedési potenciált mérő összetett mutató = márka-kötődés + vásárlási igény
- 57. Marketingkutatás – Kun Miklós BrandZ: „Voltage” - múltbeli adatokon validálva: magas „voltage”, növekvő piaci részesedés
- 58. Marketingkutatás – Kun Miklós Köszönöm a figyelmet!