View
5
Download
1
Category
Preview:
Citation preview
10/05/2014
1
BI i Marketinška istraživanja
Business Intelligence
MIS EKONOMSKI FAKULTET U OSIJEKU
prof.dr.sc. D. Ružić | doc.dr.sc. A. Biloš | doc.dr.sc. D. Turkalj | Ivan Kelić, univ.spec.oec.
Nekoliko primjera SEB, švedska banka
– Povlačenje s tržišta
Wendys, restoran brze hrane
– Kreditne kartice
Pampers, dječje pelene
– Segment kupaca
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 3
10/05/2014
2
Širina pojma BI Makroekonomski aspekt – Otkrivanje
gospodarskih trendova i predviđanje budućih događaja, procesa i stanja
Mikroekonomski aspekt – Otkrivanje prikrivenih poslovnih znanja iz rutinski prikupljanih podataka o poslovnim transakcijama
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 4
Makroekonomski aspekt (1) Agregirana (složena) kategorija
Stvara se: – Sustavnim, ali unaprijed neciljanim prikupljanjem
podataka o makroekonomskim kretanjima u određenoj geopolitičkoj sredini
– Organiziranim i strukturiranim bilježenjem i pohranjivanjem tih podataka
– Logičkom i/ili računskom obradom radi otkrivanja makroekonomskih trendova i predviđanja, te prognoziranja procesa i događaja u makroekonomskim sustavima i njihovih budućih stanja
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 5
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 6
Ima elemenata konspirativnosti - može nalikovati općoj, političkoj ili industrijskoj špijunaži, posebno kad se odnosi na “tuđu” geopolitičku sredinu (starije, klasično tumačenje)
Jačanje ekonomske pozicije određene geopolitičke zajednice u konkurentskom okruženju, primjenom legitimnih instrumenata i mjera tržišne utakmice
*
Makroekonomski aspekt (2)
10/05/2014
3
Mikroekonomski aspekt (1) Odnosi se na poslovnu inteligenciju tvrtke
Koriste se poslovni podaci koje tvrtka rutinski zahvaća prilikom obavljanja različitih poslovnih transakcija
Podaci se organiziraju
– baze podataka
– skladišta podataka
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 7
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 8
Cilj je otkrivanje nepoznatih ili novih znanja iz tih podataka
Primjenjuju se analitičke, statističke i druge istraživačke metode, te metode rudarenja podataka (eng. Data Mining)
Neophodna je primjena računala i prikladnog softvera
* * *
Mikroekonomski aspekt (2)
Kako to funkcionira?
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 9
10/05/2014
4
Definicija? BI je obavještajna aktivnost u poslovnom svijetu koju planiraju, organiziraju i
provode poslovni subjekti, pri čemu ta aktivnost podrazumijeva proces legalnog
prikupljanja javnih i svima dostupnih podataka etičnim sredstvima, njihovu
analizu i pretvaranje u gotove poslovno-obavještajne analize (znanje) radi
pružanja potpore čelništvu poslovnog subjekta s ciljem donošenja i realizacije što
kvalitetnijih i boljih poslovnih odluka usmjerenih na očuvanje postojeće pozicije
poslovnog subjekta u poslovnom okruženju, [...] i ukupni kvalitativni napredak
poslovnog subjekta.
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 10
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 11
Pojmovno određenje (1) BI je obavještajna aktivnost u poslovnom svijetu koju planiraju,
organiziraju i provode poslovni subjekti
– pri čemu ta aktivnost podrazumijeva proces legalnog prikupljanja javnih i svima dostupnih podataka etičnim sredstvima, njihovu analizu i pretvaranje u gotove poslovno-obavještajne analize (znanje)
– radi pružanja potpore čelništvu poslovnog subjekta s ciljem donošenja i realizacije što kvalitetnijih i boljih poslovnih odluka
– usmjerenih na očuvanje postojeće pozicije poslovnog subjekta u poslovnom okruženju, [...] i ukupni kvalitativni napredak poslovnog subjekta
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 12
10/05/2014
5
Pojmovno određenje (2) Proces prikupljanja podataka i informacija koji nakon
odgovarajuće obrade (analize) postaju znanje
Usmjeren na informacije temeljem kojih se mogu anticipirati budući procesi, događaji, akcije ili kretanja
Instrument koji ima potpornu ulogu u procesu donošenja odluka
Nije nelegalna aktivnost, niti špijunaža
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 13
Interpretacije pojma poslovne inteligencije (1) Ciljevi stvaranja BI su podrška i unaprjeđenje postupaka
donošenja poslovnih odluka u poduzećima
BI nastaje kao rezultat dobro upravljanog procesa izvođenja novih ili prikrivenih znanja iz podataka koji se u poslovnoj praksi rutinski generiraju, zahvaćaju, memoriraju i koriste
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 14
Interpretacije pojma poslovne inteligencije (2) BI se izvodi iz operativnih podataka primjenom
odgovarajućih logičko-računskih metoda. – Razvijanje odgovarajućih informatičkih sredstava i alata (hardvera i
softvera), kojih se već danas na tržištu može naći razmjerno puno
Koherentni pristup upravljanju podacima i razvijanje jedinstvenog stava prema njihovoj ulozi i važnosti u poduzeću
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 15
10/05/2014
6
Od podatka do informacije na zahtjev
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 16
Temeljne ideje poslovne inteligencije (1)
Intencija koncepta BI nije stvaranje veće količine informacija, već isključivo generiranje boljih, kvalitetnijih informacija potrebnih pri donošenju poslovnih odluka
Pozitivne promjene u sredini u kojoj se stvara i primjenjuje
Potrebne i pravovremene informacije
Iskazane na način koji im najviše odgovara
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 17
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 18
Primijeni li se kako valja, koncept BI će smanjiti količinu informacija kojoj se zaposlenici tvrtke izlažu, povećavajući istovremeno kvalitetu tih informacija
*
Temeljne ideje poslovne inteligencije (2)
10/05/2014
7
Ključne značajke poslovne inteligencije
Zasniva se na personalizaciji
Proaktivna je
Nastaje iz operativnih podataka
19 MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku
Business intelligence model
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 20
Prikupljanje podataka – zone djelovanja
Bijela zona • Etična i legalna
sredstva
Siva zona • Neetična, ali
legalna sredstva
Crna zona • Neetična i
nelegalna sredstva
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 21
10/05/2014
8
Business counterintelligence model
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 22
Integrirani model BI
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 23
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 24
Brojnost izvora podataka eksponencijalno raste uz korištenje interneta
Količina internetskog informacijskog sadržaja udvostručuje se u razdoblju od samo nešto više od godinu dana
Povećanje kvalitete primjenjivih informacija ni približno ne prati taj rast
2 3 1
Količina i kakvoća (1)
10/05/2014
9
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 25
Između količine podataka i njihove kvalitete ne mora bezuvjetno postojati izravna proporcionalnost
*
Količina i kakvoća (2)
Kategorije kvalitete podataka Standardiziranost (ujednačenost)
Podudarnost (sukladnost)
Vjerodostojnost (verificiranost)
Proširivost (skalabilnost)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 26
Višekanalni dohvat
Uz povećanu količinu dostupnih podataka javljaju se i mogućnosti višekanalnog pristupa tim podacima
Raste opasnost od
• Nedosljednosti (nekonzistentnosti),
• Nepotpunosti (nekompletnosti),
• Umnožavanja (multiplikacije, replikacije)
• Zalihosti (redundancije) prikupljenih podataka
27 MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku
10/05/2014
10
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 28
Nove tehnologije pridonose povećanju rizika od nesvjesne uporabe loših podataka kao podloge za poslovno odlučivanje ili pak neodgovornog ignoriranja takvih rizika
Utjecaj na procese odlučivanja, a samim time i na rezultate poslovanja tvrtke
*
Problem viška
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 29
Tvrtke su ovisne o podacima
Nemoguće je donositi dobre poslovne odluke ako podaci nisu kvalitetni
Uzeti u obzir osnovne zahtjeve kojima podaci moraju udovoljavati 2 3 1
Zbog čega je kakvoća podataka važna u poslovanju?
Zahtjevi kakvoće poslovnih podataka
Jednostavnost uporabe
Prilagodljivost
Učinkovitost
Neovisnost o računalnoj platformi
Ekonomičnost
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 30
10/05/2014
11
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 31
And now something completely different…
Korištena literatura i korisni linkovi Stair, R., Reynolds, G.: Principles of Information Systems, Eighth Edition, Course Technology Press, Boston,
2007. Javorović, B., Bilandžić, M.: Poslovne informacije i business intelligence, Golden marketing, Zagreb, 2007. Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D.: E-marketing, 2. izmijenjeno i dopunjeno izdanje, Ekonomski fakultet u Osijeku,
Osijek, 2009. Kotler, P.: Upravljanje marketingom, deveto izdanje, Mate, 2001. Panian, Ž.: Bogatstvo Interneta, Strijelac, Zagreb, 2000. Čerić, V., Varga, Informacijska tehnologija u poslovanju. Element, Zagreb, 2004. Panian, Ž.; Klepac, G.: Poslovna inteligencija, Masmedia, Zagreb, 2003. Panian, Ž. i suradnici: Poslovna inteligencija – Studije slučajeva iz hrvatske prakse, Narodne novine, Zagreb,
2007. (https://bib.irb.hr/datoteka/481181.PISSHP_-_Glavnina_teksta.pdf) http://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence http://www.research.ibm.com/journal/rd/024/ibmrd0204H.pdf http://www.trend.hr/clanak.aspx?BrojID=43&KatID=5&ClanakID=504 http://www.infotrend.hr/files/pdf/casopis/2011/183/infotrend183.pdf http://omega-software.hr/main.aspx?id=96 http://www.intelligententerprise.com/ http://www.businessintelligence.com/ http://www.business-intelligence.co.uk/ https://www.youtube.com/watch?v=_1y5jBESLPE http://www.cbpp.uaa.alaska.edu/afef/brain_behind_the_burger.htm
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 32
Marketinška istraživanja
MIS EKONOMSKI FAKULTET U OSIJEKU
prof.dr.sc. D. Ružić | doc.dr.sc. A. Biloš | doc.dr.sc. D. Turkalj | Ivan Kelić, univ.spec.oec.
10/05/2014
12
O početku znanstvene primjene istraživanja tržišta Prva istraživanja tržišta su obavljena u SAD u XIX stoljeću,
1879. godine.
Arthur Nielsen je otac najvećih istraživačkih projekata iz područja marketinga i on je razvio koncept tržišnog udjela kao mjeru uspješnosti poslovanja gospodarskog subjekta
Lyndon O. Brown je 1937. godine objavio knjigu Market Research and Analysis,koja je predstavljala jednu od najpopularnijih knjiga tog vremena
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 34
Istraživanja Prema kriteriju znanstvenosti
– pseudo istraživanju, • temelji se na subjektivnim kriterijima (intuicija, empirija,
prosudba)
– znanstvenom istraživanju • temelji se na objektivnim kriterijima znanstveno-istraživačkog
procesa
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 35
Marketinška istraživanja Meler:
– standardizirani i organizirani postupci primjene znanstvene metode u prikupljanju, registriranju, obradi, analizi i interpretaciji podataka u vezi s tržištem, sa svrhom dobivanja informacija koje služe za donošenje odgovarajućih marketing-odluka
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 36
10/05/2014
13
MIS i marketinška istraživanja
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 37
Podjela marketinških istraživanja
Marketinška istraživanja
– istraživanje tržišta
– istraživanje elemenata marketinškog spleta • istraživanje proizvoda
• istraživanje cijena
• istraživanje distribucije
• istraživanje promocije
Market research VS marketing research
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 38
Proces marketinških istraživanja (1)
Proces istraživanja se sastoji od logičnog redoslijeda postupaka što ih treba provesti da bi se došlo do pouzdanih i valjanih informacija koje pomažu odlučivanju u tržišnome poslovanju
– 6 faza
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 39
10/05/2014
14
Proces marketinških istraživanja (2)
1. Definiranje problema i ciljeva
2. Određivanje izvora i metoda
3. Određivanje uzorka
4. Prikupljanje podataka
5. Analiza i interpretacija
6. Sastavljanje izvješća
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 40
Definiranje problema i ciljeva istraživanja
Navođenje specifičnog područja istraživanja
Sagledavanja okolnosti provođenja istraživanja
Ciljevi istraživanja moraju biti jasno definirani
Odgovoriti na – što se želi istražiti
– koji su sve činitelji problema
– jesu li to činitelji koji stvarno utječu na problem
– jesu li oni mjerljivi
– može li se na njih utjecati
– koliki je utjecaj pojedinačnih činitelja na problem
– postoji li međusobni utjecaj činitelja jednog na drugi
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 41
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 42
Izviđajna (eksplorativna)
Opisna (deskriptivna)
Uzročna (kauzalna) 2 3 1
Vrste istraživanja (odnos s problemom)
10/05/2014
15
Izviđajna istraživanja
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 43
Izviđajna istraživanja
Prikupljanje sekundarnih
podataka
Istraživanje dosadašnjih
iskustava
Analiza odabranih slučajeva
Pilot studije
Skupni intervju Dubinski intervju Projektivne tehnike
Test asocijacije na riječ
Test nedovršenih rečenica
Tehnika igara
Test tematske aprecijacije
Pilot studije
U pilot-studije možemo svrstati:
• Skupne intervjue
• Dubinske intervjue
• Projektivne tehnike
44 MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku
Skupni intervju
Nestrukturirani intervju slobodnog tijeka, proveden s manjom skupinom ljudi
Moderator + 6-10 ljudi
Prednosti “efekt lavine”, sigurnost, spontanost
Nedostaci liderstvo, dužina trajanja
45 MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku
10/05/2014
16
Dubinski intervju Nestrukturirani, ekstenzivni intervju u kojemu
voditelj intervjua postavljajući pitanja nastoji od ispitanika dobiti što opširnije i što dublje odgovore
Prednosti – sloboda u izražavanju
– složenije promatranje predmeta istraživanja,
– tabu teme
Nedostaci – veliki utjecaj voditelja
– visoki troškovi
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 46
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 47
Neizravan način ispitivanja koje ispitaniku omogućuju da projicira svoje osjećaje na treću osobu, na neki drugi objekt ili je stavljen u situaciju rješavanja zadaće
Sve projektivne tehnike zasnivaju se na pretpostavci da se ljudi lakše i slobodnije izražavaju neizravno (bilo da su toga svjesni ili ne)
*
Projektivne tehnike (1)
Projektivne tehnike (2) Projektivne tehnike su brojne
– Test asocijacije na riječ
– Test nedovršenih rečenica
– Test dovršenja slikom prikazane situacije
– Tehnika treće osobe
– Tehnika igre uloga
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 48
10/05/2014
17
Primjeri / vježbe (1) Koja Vam riječ (ili riječi) pada na um kada čujete
sljedeće:
– Fakultet
– Novac
– Internet
– Predavanje
– Marketing
– Ispit
– Profesor
– Znanje
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 49
Primjeri / vježbe (2) Dovršite rečenicu:
– Glavni razlog mog odabira smjera na fakultetu je…
– Kada razmišljam hoću li otići na neko predavanje, na moju odluku najviše utječe...
– Na fakultetu me najviše frustrira…
Dovršite priču: – Studentica Sara imala je zbilja naporni radni tjedan. Previše
se obveza skupilo u kratkom vremenu. U ponedjeljak Sara treba pisati dva kolokvija, a pred njom su samo 4 dana da ih pripremi. U tom roku ona zna da može pripremiti jedan cjelovito ili oba vrlo slabo. Nakon kraćeg razmišljanja...
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 50
Primjeri / vježbe (3) Upišite komentar koji je student imao na izjavu
svog kolege
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 51
Nemam pojma što da radim preko ljeta…
10/05/2014
18
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 52
Čovjek je najmanje sebi sličan kada nastupa u svoje ime; dajte mu masku i otkriti će vam svoje pravo lice
Oscar Wilde
Opisna istraživanja (1) Opisivanje osobina populacije ili pojave
Tko, što, kada, gdje, kako
Većina istraživanja u praksi
– Opisivanje osobina potrošača ili nepotrošača (tko su kupci, korisnici, klijent – njihov profil (dob, spol, zanimanje)
– Opisivanje stavova koje (ne)potrošači imaju o nečemu
– Opisivanje ponašanja (ne)potrošača, ciljnih skupina...
– Opisivanje mišljenja ispitanika o budućem kretanju (pojave, potrošnje, prihvatljivosti cijene)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 53
Opisna istraživanja (2) Jednokratno (često puta se naziva ad hoc
istraživanje) istraživanje – provodi se svaki put po novome planu istraživanja, u skladu s
problemom koje ono treba riješiti – opisna jednokratna istraživanja se najčešće provode na
uzorku ispitanika pri čemu kao instrument istraživanja služi upitnik
Kontinuirano ili longitudinalno istraživanje – za razliku od jednokratnoga, koristi se istom metodom i često
istim instrumentima istraživanja u ponovljenim istraživanjima tijekom dužega razdoblja.
– MIS je jedana od mogućnosti kontinuiranog istraživanja – Paneli
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 54
10/05/2014
19
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 55
Istraživanje i određivanje uzročno-posljedične povezanosti između aktivnosti koje poduzimamo i posljedica (reakcija) koje te aktivnosti izazivaju
Uzročna povezanost dviju pojava
*
Uzročna istraživanja (1)
Uzročna istraživanja (2) Eksperiment
– Terenski • u pravim, prirodnim uvjetima – teško za kontrolu
– Laboratorijski • potpuna kontrola “vanjskih” uvjeta
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 56
Odnos vrsta istraživanja
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 57
10/05/2014
20
Sekundarni podaci
Podaci prikupljeni prije u nekom drugom (istraživačkom) projektu za različite potrebe
Uz pretpostavku da su iskoristivi za istraživački projekt koji se provodi (desk research)
Primarni podaci
Podaci koji se najčešće poradi nepostojanja u sekundarnim izvorima prikupljaju za konkretne potrebe projekta u okviru terenskih istraživanja (field research)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 58
Određivanje izvora podataka
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 59
Metode promatranja
Metode ispitivanja
Eksperimentalne metode
2 3 1
Metode prikupljanja primarnih podataka
Metode promatranja
• Samoopažanje (introspekcija) potrošača
• Opažanje ispitivača
• Upotreba mehaničkih/elektroničkih uređaja
primjerice audiometri, tahistoskopi, kamere za oči i dr.
60 MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku
10/05/2014
21
Metode ispitivanja (prema načinu) Preliminarno ili neformalno istraživanje
Obaviještenost mnijenja
Sondaža: – Poštom
– Telefonom
– Računalom
– Osobnim ispitivanjem
– Skupnim ispitivanjem
– Internetom
Psihološka istraživanja
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 61
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 62
CATI - Computer-Assisted Telephone Interviewing
CAPI - Computer-Assisted Personal Interviewing
CAWI - Computer-Assisted Web Interviewing *
Sondaža uz pomoć računala
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 63
Stav je dugotrajna osobna sklonost sličnog reagiranja (ponašanja) na podražaje iz okoline koja se zasniva na osjećajima i na znanju o podražaju
*
Mjerenje stavova
10/05/2014
22
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 64
spoznajne (kognitivne) sastavnice - koja označava osobna uvjerenja o podražaju iz okoline (“predmetu interesa”)
osjećajne (afektivne) sastavnice - koja označava osobna osjećanja prema podražaju iz okoline i
sastavnice ponašanja (biheviorističke) - koja označava sklonost da se ponašanjem reagira na podražaj iz okoline
*
Stav se sastoji iz 3 dijela
Uzorci i uzorkovanje Uslijed troškova istraživanja se provode na uzorku
ispitanika
Uzorci se mogu promatrati prema tome jesu li zasnovani na vjerojatnosti:
– Zasnovani na vjerojatnosti – slučajni uzorci
– Nisu zasnovani na vjerojatnosti –namjerni uzorci
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 65
Slučajni uzorci Jednostavan slučajan uzorak
(npr. brojevi na lotu)
Sustavni uzorak (npr. svaki n+1 student EF)
Stratificirani uzorak (podjela populacije u stratume prema nekim osobinama –npr. spol, dob, primanja … pa se iz svakog stratuma uzima određeni broj ispitanika)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 66
10/05/2014
23
Namjerni uzorci Prigodan uzorak (npr. studenti
na predavanju)
Uzorak stručnjaka (npr. lovci, građevinski stručnjaci)
Kvotni uzorak (sastoji se od poduzoraka prema nekim osobinama npr. spol, dob, primanja, a izbor ispitanika prigodan ali uz uvjet da ispunjavaju zadane kriterije)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 67
Kako kreirati anketni upitnik? 1. Zahtjeva li postavljeno pitanje odgovor?
2. U kojoj mjeri ispitanik ima unaprijed pripremljen odgovor na postavljeno
pitanje?
3. Može li se ispitanik prisjetiti prethodnih ponašanja?
4. Koliko je ispitanik voljan otkriti informaciju koja se od njega traži?
5. Koliko je ispitanik motiviran da odgovori na pitanje?
6. Može li na ispitanikovu percepciju pitanja i odgovor utjecati na nešto
osim riječi?
7. Hoće li se koristiti više od jedne tehnike prikupljanja podataka?
8. Je li mijenjanje pitanja prihvatljivo naručitelju istraživanja?
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 68
Priprema podataka za obradu Prikupljeni podaci sa anketnih upitnika se
pripremaju i unose u računalo za daljnju obradu korištenjem statističkih programa
Priprema se sastoji od:
– Određivanja kategorija odgovora (kategoriziranje)
– Editiranje (pre-logička kontrola) i kodiranje (dodjela kodova pojedinim odgovorima)
– Unos podataka i post logička kontrola (kontrola unosa)
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 69
10/05/2014
24
Korištena literatura i korisni linkovi Stair, R., Reynolds, G.: Principles of Information Systems, Eighth Edition, Course Technology
Press, Boston, 2007. Javorović, B., Bilandžić, M.: Poslovne informacije i business intelligence, Golden marketing,
Zagreb, 2007. Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D.: E-marketing, 2. izmijenjeno i dopunjeno izdanje, Ekonomski
fakultet u Osijeku, Osijek, 2009. Kotler, Ph.: Upravljanje marketingom, deveto izdanje, Mate, 2001. Prezentacije predavanja prof. dr. Hasan Hanić, mr. Jelena Žugić Bazala, A.: Istraživanje tržišta – metode i područja djelovanja, velebit – Velegraf, Zagreb, 1991. Čerić, V., Varga, M.: Informacijska tehnologija u poslovanju. Element, Zagreb 2004 Dillman, D.A.: Mail and Internet Surveys – The Tailored Design Method, John Wiley & Sons Inc.,
Hoboken, 2007. www.efst.hr/nastava/21/Izvidjajna%20istrazivanja.ppt web.efzg.hr/dok//MAR/spiri//4.%20Istraivanje%20trita%20i%20informacijski%20sustavi.p
df http://managementhelp.org/mrktng/mk_rsrch/mk_rsrch.htm http://www.marketresearchworld.net/
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 70
Hvala na pažnji
MIS 2013/2014. Ekonomski fakultet u Osijeku 71
Recommended