02/04/2014
1
prof.dr.sc. Drago Ružić | dr.sc. Antun Biloš | Ivan Kelić, univ.spec.oec.
EKONOMSKI FAKULTET U OSIJEKU
E-marketing informacijski sustav
E-MARKETING
O ISTRAŽIVANJIMA
“If we knew what it was we were doing, it would not be called research, would it?”
Albert Einstein
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 2
Internetsko okruženje
› Internetska revolucija
› “Mreža svih mreža”
› Obilježja masovnog medija
› Utjecaj Interneta na– Komunikaciju
– Pristup informacijama
– Poslovanje
– Socijalizaciju
– I drugo
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 3
Značaj informacija
Istraživanje
Informacije
Odlučivanje
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 4
Pretraživanje VS istraživanje
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 5 E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 6
Istraživanja na Internetu
praksa korištenja internetskih mogućnosti, posebice World WideWeb-a, za potrebe istraživanja
*
Internetska istraživanja (1)
02/04/2014
2
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 7
Marketinška istraživanja na Internetu
standardizirani postupak primjene znanstvene metode u procesu prikupljanja, registriranja, obrade, analize i interpretacije podataka u okviru internetskog okruženja, a koja opet služe za donošenje marketinških odluka
*
Internetska istraživanja (2)
MIS vs. eMIS (1)
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 8
OkruženjeMarketinško istraživanje
MIS
Interni podaci
Eksterni podaci
Periodične informacije
Kontrolne informacije
Zahtjevane informacije
Vođenje
Informacije
Donositelji marketinških
odluka
Zahtjevi
Povratna sprega
Odluke
MIS vs. eMIS (2)
› MIS je najviši stupanj sustavnog prikupljanja marketinških informacija
› Internet je neiscrpan izvor informacija– za sve segmente tržišta,
– od gospodarskih subjekata
– do njihovih stvarnih i potencijalnih kupaca i klijenata
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 9
Je li veličina bitna?
Internet50 milijardi web stranica (Google, 2012)
Ili 5 milijardi gigabyte-a (Eric Schmidt, 2009)
I raste!
10
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 11 E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 12
Primarni VS sekundarni podaci
02/04/2014
3
Izvori podataka
› Sekundarni podaci– postojeći podaci prikupljeni ranije,
– u okviru nekog prethodnog istraživanja,
– gotove, istražene i objavljene informacije
› Primarni podaci– prikupljeni u okviru istraživanja,
– novi, neposredno prikupljeni podaci za potrebe samog istraživanja
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 13 E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 14
Vrlo često se potrebne informacije mogu pronaći koristeći raspoložive sekundarne izvore
Nikako se ne bi trebalo pristupati organiziranju prikupljanja primarnih podataka ako prije toga nisu iscrpljeni svi raspoloživi (sekundarni) podaci **
Primarno ili sekundarno?
Sekundarne informacije
› Sekundarni podaci se mogu prikupiti brže i jeftinije od primarnih podataka – osobito putem Interneta– demografski trendovi;
– konkurencija;
– tehnološke snage;
– prirodni resursi;
– društveni i kulturni trendovi;
– pravno i političko okruženje.
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 15 E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 16
“Problem više nije u nedostatku informacija nego u njihovom nemjerljivom višku.”
Bard, Soderquist: Netokracija
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 17
Šaroliki spektar informacija
Poteškoće u odabiru pouzdanihinformacija
Poteškoće u analizikvaliteteinformacija* **
Karakteristike sekundarnih informacija
Internetski informacijski prostor (1)
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 18
Ostalo
WWW
Tiskanepublikacije
Internet
02/04/2014
4
Internetski informacijski prostor (2)
› Samo je dio ukupnog informacijskog prostora
› Nije uređen
› Različiti izvori s mnoštvom tema
› Informacije se nalaze u vrlo različitim i ponekad nekompatibilnim oblicima
› Do njih se može doći na različite načine
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 19
Pretraživanje sekundarnih informacija
› Tražilice
› Metatražilice
› Tematski katalozi
› Primjer: Google trends
› Ostali sustavi• Višestruka sučelja
• Specijalizirana sučelja
• Imenički servisi utemeljeni na Web-u
• Web alati za pretraživanje neWeb resursa
• Baze podataka
• Portali
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 20
Tražilice (1)
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 21
Tražilice (2)
› Specijalizirani automatizirani sustavi– pretražuju dostupne internetske resurse, bilježe pronađeno te
omogućuju pretraživanja prikupljenih bilješki
› Proces ažuriranja baze podataka je kontinuiran budući da se pretraživi prostor neprestano mijenja, publiciraju se nove informacije, neke se mijenjaju, a neke uklanjaju
› Google, Bing, Yahoo!, Ask.com
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 22
Prednosti tražilica
› Velike i složene baze podataka
› Redovno se ažuriraju
› Mogućnost postavljanja složenih upita
› Velika brzina rada (efikasno pretraživanje)
› Rangiranje web site-ova (page ranking)
› Primjer: Google Quality Score
Nedostaci tražilica
› Nepostojanje kontrole kvalitete i klasifikacije
› Rezultati pretraživanja ponekad mogu biti i izvan konteksta, što može dodatno otežati samu pretragu
› Ponekad mogu sadržavati zastarjele i nepostojeće web adrese
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 23
Tražilice (3) Vremenski slijed pojavljivanja nekih tražilica
Godina Tražilica
1993 Aliweb, JumpStation
1994 Infoseek, Lycos
1995 Altavista, Excite
1998 Google
2004 Yahoo Search
2005 MSN Search, Ask.com
2007 Wikiseek
2009 Bing
2010 Blekko, Yandex
2011 Interred
2012 Volunia
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 24
02/04/2014
5
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 25
Google savjeti
› Ključne riječi– Hawaii– Vacation Hawaii– Vacation Hawaii golf
› Velika i mala slova– George Washington– gEoRgE WasHiNGtoN
› Navodnici– "Star Wars Episode I"
› Varijacije riječi– pet lemur dietary needs > pet lemur diet needs
› + i – operatori– Star Wars Episode +I– bass –music
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 26
Google napredno pretraživanje
Jezik
Vrijeme indeksiranja
Tip datoteke
Vezano uz lokaciju
Google 1.4.
27E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 28
Zeitgeist (http://www.google.com/zeitgeist/)
Metatražilice (1)
› Poseban oblik tražilica koji omogućuje korisnicima da sa jednim upitom simultano pretražuju veći broj pojedinačnih tražilica
› Postojanje baziraju na premisi da je web prostor prevelik da bi ga dovoljno mogla obuhvatiti pojedinačna tražilica
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 29
Metatražilice (2)
Metapretraživački mehanizmi se odlikuju brojem i izborom klasičnih pretraživačkih mehanizama, te brzinom rada kao i rangiranjem udruženih rezultata
Vrijede sve prednosti i mane klasičnih tražilica
Dogpile, Mobissimo, Metacrawler
30E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku
02/04/2014
6
Tematski katalozi
› Sadrže izlistanja web site-ova u kategoriziranom sustavu
› Ista kategorizacija se obično aplicira na cijeli tematski katalog
› Urednici uređuju kategorije i nadziru unos web site-ova unutar kategorija
› Open Directory Project (dmoz.org), Yahoo! Directory, www.hr
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 31 E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 32
Usko usmjereni Alati za pretraživanje određenih tema ili područja
Prednost je precizno klasificiran i najčešće kvalitetan sadržaj * **
Specijalizirana sučelja (1)
Baze podataka
http://www.online-baze.hr/
http://www.ebscohost.com/
http://www.emeraldinsight.com/
http://books.google.com/
http://scholar.google.com/
http://hrcak.srce.hr/
33
Portali
› Specijalizirana vrsta web site-ova koja u okviru jednog sučelja nudi pristup većem broju internetskih servisa i aplikacija
› Podjela– Horizontalni (opći)
– Vertikalni (specijalizirani)
– Korporacijski (transakcijski)
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 34
Business intelligence (1)
› Krovni naziv za skupinu metoda, alata i aplikacija koje omogućavaju prikupljanje, analizu, distribuciju i djelovanje na osnovi poslovnih informacija s ciljem donošenja boljih poslovnih odluka
› Inteligentan sustav planiranja i analize događaja u poduzeću i izvan njega, sveden na jezik brojki
› Glavne značajke– Laka dostupnost informacija
– Spoznaja o konkurenciji, kupcima, dobavljačima, procesima i njihovim međusobnim odnosima
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 35
Business intelligence (2)
Info. na zahtjev
Integrirana analitika
Skladištenje podataka
Transakcije
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 36
02/04/2014
7
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 37
Alternative logos
Doodles*
Google logos
Zadatak 2: Kreiranje anketnog obrasca
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 38
› Kreirati anketni obrazac putem Google Drive usluge (ex Google Docs)– drive.google.com
› Obrazac treba sadržavati– Uvodni tekst
– 10 pitanja o vašoj ustanovi koju ste analizirali
– Zahvalu
› Kroz zadatak 2 na sjedištu poslati adresu obrasca
Zaključna razmatranja (1)
› Vrlo je malo gospodarskih subjekata, ako takvi i postoje, koji si mogu dozvoliti zanemarivanje značajnog broja kvalitetnih informacija do kojih je istraživanjem i pretraživanjem moguće doći
› Krucijalno za samo pretraživanje je upoznavanje rada sa pojedinim alatom– Najbolji rezultati dobivaju se usporednim korištenje nekoliko
pretraživačkih alata
– Dominiraju tražilice
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 39
Zaključna razmatranja (2)
› Internet pruža pristup sekundarnim podacima o čimbenicima i trendovima u okruženju koji mogu biti od velikog značaja za analizu poslovne situacije, ali i samo poslovno odlučivanje
› Takva interaktivnost poprimila je značajke globalnog trenda u razvoju i definitivno će biti od iznimnog značaja za velik broj gospodarskih subjekata
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 40
(Bes)korisno, ali zanimljivo
› http://websearch.about.com/od/enginesanddirectories/tp/toptentp.htm - Web search Tips
› http://websearch.about.com/library/cheatsheet/blgooglecheatsheet.htm - Google tips
› http://www.lib.berkeley.edu/TeachingLib/Guides/Internet/FindInfo.html - Search Tools
› http://hanlib.sou.edu/searchtools/ - Internet Searching Tools
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 41
Pitanja&odgovori
02/04/2014
8
Korištena literatura
› Ružić, D., Biloš, A., Turkalj, D.: e-Marketing - II. izmjenjeno i prošireno izdanje, Ekonomski fakultet Osijek, Osijek, 2009. › Meler, M.: Istraživanje tržišta, Ekonomski fakultet u Osijeku, Osijek, 2005.› Vranešević, T., Marušić, M.: Istraživanje tržišta, Adeco, Zagreb, 2001.› Bard, A., Sonderquist, J.: Netokracija, Differo, Zagreb, 2005. › Milinović, M.: Učinkovito pretraživanje Interneta, http://www.szi.hr/seminar2000/prez/milinovic.pdf› Strauss, J., El-Ansary, A., Frost, R.: E- marketing (četvrto izdanje), Šahinpašić, Sarajevo, 2006 › Rangaswamy, A.: Rethinking Marketing research For the Digital Environment, The Pennsylvania State University,
http://www.smeal.psu.edu/isbm/documents/mr1000ko.pdf› http://www.quotedb.com/quotes/2310› http://en.wikipedia.org/wiki/Web_search_engine› http://en.wikipedia.org/wiki/Web_search_query› http://www.marketingpower.com/› http://en.wikipedia.org/wiki/Internet_research› http://stats.oecd.org/glossary/detail.asp?ID=3765› Stipanović, C.: Poslovna inteligencija u inteligentnom poduzeću, http://www.fthm.hr/e-
student/files/christis/predavanje_opi5.pdf› Harris, R.: Evaluating Internet Research Sources, http://www.virtualsalt.com/evalu8it.htm› http://www.google.com/support/bin/static.py?page=searchguides.html&ctx=basics&hl=en› http://www.cartoonstock.com/directory/i/internet_search.asp› http://www.wisegeek.com/how-big-is-the-internet.htm› http://lists.apple.com/archives/dvdlist/2001/Apr/msg00231.html› http://techland.time.com/2011/06/01/how-big-is-the-internet-spoiler-not-as-big-as-itll-be-in-2015/› http://techland.time.com/2011/07/20/how-big-is-the-internet-bigger-than-humanity/› http://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine› http://www.google.com/zeitgeist/
E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku 43
Hvala na pažnji
44E-marketing, Ekonomski fakultet u Osijeku