6. PRIMÁRNÍ A SEKUNDÁRNÍ ZDROJE DAT

6. PRIMÁRNÍ A SEKUNDÁRNÍ ZDROJE DAT

6.1. Definice primárních a sekundárních zdrojů dat

Sekundární data byla sebrána k jinému účelu, než je řešený problém, jsou přístupna veřejně
buď zdarma nebo za úplatu.
Mají tyto vlastnosti:
– jsou zpravidla k dispozici při zahájení projektu
– jejich cena je výrazně nižší než u primárních zdrojů
– mohou přinášet data, která jsou pro jednotlivého řešitele projektu nedostupná
– jde o opakovaně použitelná data, ale nejsou to data podřadná
– jsou soustřeďována za jiným účelem a nemusí plně vyhovovat potřebám výzkumného projektu
– mohou být také zastaralá pro potřeby projektu
– nemusí být známa přesná metodika jejich získání

Primárí data jsou shromažďována nově, na míru řešeného projektu, patří zadavateli
výzkumu, který je sám pořídil nebo je nechal pořídit
– jejich pořízení je nákladné
– časově náročné
– vyžaduje dobrou přípravu, aby výsledky splnily očekávání
– k jejich pořízení přistupujeme až tehdy, když k řešení nepostačují sekundární zdroje

6.2. Získávání sekundárních dat

Zásady pro získávání dat
Systematický přístup ke sběru sekundárních údajů se uskutečňuje v několika krocích:
– Specifikace požadovaných údajů
– Stanovení údajů, které lze získat z interních zdrojů
– Stanovení externích zdrojů údajů
– Získání sekundárních údajů
– Posouzení validity (přesvědčivost) a reliability (hodnověrnost) údajů
– Stanovení primárních údajů, které je nutno získat v procesu dalšího výzkumu

Posuzování zdrojů sekundárních údajů
Vhodnost údajů pro potřeby daného výzkumu
– zdroje mohou být v různých měrných jednotkách
– klasifikace údajů, třídy použité k sumarizaci údajů mohou být definovány jinak
– aktuálnost údajů, hodnota sekundárních dat pro účely marketingového výzkumu s časem obvykle klesá

Správnost údajů je těžké hodnotit, protože existují početné zdroje chyb, především
– je třeba čerpat z originálních zdrojů a nikoliv z převzatých dat
– zkoumat účel písemnosti, protože interpretace dat může být autorem záměrně zkreslena, nejlépe je porovnávat údaje z různých zdrojů
– zkoumat kvalitu údajů, pokud není uvedena procedura získání údajů, je třeba brát tyto údaje s rezervou

6.3. Interní zdroje sekundárních dat

Jsou shromažďovány uvnitř firny a z větší části se týkají evidování vlastní činnosti. Jejich kvalita závisí na kvalitě řídícího systému v podniku. V současné době mají v převážné míře elektronickou podobu.
Převážně se jedná o informace následujícího charakter:
– údaje obchodního charakteru – informace o prodeji v podrobném členění podle výrobků, zákazníků, územním členění, formy prodeje (přímý, prostřednictvím zástupce ap.), informaci o nákupu v podobném členění

– údaje finanční povahy – údaje o cenách, nákladech, platebních a dodacích podmínkách, zisku, dále údaje o firemní logistice, vyhodnocení reklamací, stížností, telefonátů, řešení připomínek zákazníků ap

– údaje technického rázu – výsledky práce výzkumného oddělení, poznatky z veletrhů získané pracovníky technického úseku, poznatky z konferencí, připravované akce technického rozvoje, včetně modernizace zařízení ap.

6.4. Externí zdroje sekundárních dat

a) klasické statistické přehledy
Jsou výsledkem práce ministerstev a Českého statistického úřadu:
– odvětvové statistiky, podle klasifikace odvětví
– průřezové statistiky, jako statistika práce, investice, energetiky, nemocnosti, životního prostředí, demografie, cen a některé další
– zvlášť organizovaná šetření, která odpovídají na aktuální informační požadavky
– resorty vykazují statistiky podle zaměření, jako výnosy, počty pracovníků ap.
– periodicita zpracování výkazů je rozdílná, převládají roční, pololetní a čtvrtletní výkazy, údaje jsou k dispozici s dvou až šesti měsíčním posunem

Údaje z výkazu jsou souhrnné a jsou vhodné jen tehdy, pokud chceme získat celkový přehled. Výkazy za odvětví jsou nedostatečně jemně členěny, což je obvyklý požadavek marketingového projektu.

Ze zdrojů Českého statistického úřadu mohou být mnohem cennější
Statistika rodinných účtů – je výběrové šetření dlouhodobě sledujícím hospodaření domácností. Jde o více než 3000 domácností, které vedou přesné rodinné účetnictví a poskytují tyto údaje pro statistické zpracování. Jsou sledovány různé typy domácností a rodiny s různou sociální úrovní (domácnosti zaměstnanců, zemědělců, samostatně činných osob a důchodců, podle výše příjmů, počtu nezaopatřených dětí atd).

Mikrocensus – jde o opakované šetření domácností ve tří až pětiletých cyklech, přičemž se šetření zúčastní asi 1% domácností

Celkově lze hodnotit využitelnost klasických statistických přehledů, jako zdroje dat pro marketingový výzkum, za omezenou.

b) agenturní výzkum
Velké agentury marketingového výzkumu také vytvářejí zdroje sekundárních dat. Vzhledem k tomu, že jsou tato data shromažďována s předpokladem využití v marketingových projektech, bývají podrobnější a lépe strukturované. Nejznámější forma šetření jsou panely
Panelová šetření – Poskytují opakovaně informace. Zpravodajské jednotky jsou v panelu zařazeny s delší časovou perspektivou (rok a více).
V českém agenturním výzkumu fungují panely:
– domácností
– prodejen
– televizních diváků

Délka cyklu je od jednoho dne (např.sledování reklamy) až dva měsíce (panel domácností)
Panel domácnosti – je vzorek domácnosti, který poskytuje informace o svých nákupech a to detailně. Vede nákupní deník, ve kterém je členění nejen podle skupin , značek, nakoupené množství, balení, průměrné ceny, rozdělení podle typu obchodu. Z údajů lze zjistit četnost nákupů, věrnosti značce, průniku nové značky, rozdíl cen mezi výrobci atd.

Panel prodejen – je vzorek prodejen, které representují strukturu maloobchodní sítě ve vybraném segmentu.. Zpravodajské prodejny poskytují údaje jak ve fyzickém, tak i hodnotovém vyjádření. Údaje jsou pořizovány pracovníky agentur formou fyzické inventury, která panel sestavila (označené též jako audit). Vychází se z bilanční rovnice

Počáteční zásoba + Nákup = Prodej + Konečná zásoba

Počáteční zásoba sledovaného období je konečnou zásobou předchozího období
Panel televizního diváka – hodnotí sledování reklamy v televizi (people meter)

c) databáze
Jsou spojeny s používáním počítačových technologií a počítačového zpracování dat. Jde o databáze získané nákupem na nosiči nebo přímo prostřednictvím Internetu..Tato oblast se velmi rychle rozvijí a je dnes značně nepřehledná. Na druhé straně umožňuje získání velkého množství dat pro další zpracování a třídění.

Příklady: finanční profily firem, prospekty emitentů, registry organizací, hospodářský almanach, obchodní věstník v elektronické podobě, abstrakty článků z odborných časopisů a řada dalších informačních souborů.

Dnes jsou velmi dobrým zdrojem informací různé asociace výrobců, uživatelů ap., kteří vydávají pro své členy speciální přehledy o vývoji cen, výroby, spotřeby, nových
aplikacích ap.

d) ostatní zdroje
Do této skupiny můžeme např. zařadit:
– firemní výroční zprávy
– výzkumné zprávy , které byly uvolněny pro veřejnost
– výzkumné zprávy, které byly zpracovány pro volné použití
– statistiky a publikované údaje odborných sdružení a asociací
– články v odborných časopisech
– právní předpisy
– technické normy
– telefonní seznamy
– vládní zprávy a prognózy

6.5. Primární zdroje dat

U většiny marketingových projektů k řešení nestačí jen údaje ze sekundárních zdrojů. Proto je třeba data nutno nově získat a shromáždit

Zdrojem primárních dat – je zkoumaná jednotka, kterou může být jednotlivec, domácnost, firma, maloobchodní prodejna, škola atd. Pokud je zkoumanou jednotkou domácnost, firma nebo instituce, je nutno rozhodnout, kdo bude tuto jednotku reprezentovat, u koho budou potřebné informace získávány – hovoříme o terénním sběru dat.

Proces shromažďování primárních údajů – má klíčový význam pro kvalitu řešení projektu. Předpokladem úspěchu je, že pracujeme s údaji, které objektivně měří zkoumané jevy. Objektivnímu sběru dat jsou věnovány další časti kurzu marketingového výzkumu
Primární zdroje mohou vyjadřovat ve vztahu ke zkoumané jednotce
její situaci nebo určitý stav (spotřeba, zásoby, chování atd.)
její názory, postoje, pocity a další psychologické proměnné
Tyto údaje se dále vnitřně člení, jak je uvedeno ve schématu . Uvedený přehled druhů primárních údajů naznačuje šíři problému. V žádném případě neznamená, že v každém projektu pracujeme se všemi typy primárních údajů.

Druhy primárních údajů – schéma