Radim Bačuvčík: Spotřebitelské typologie
| 97
4 SPOTŘEBITELSKÉ TYPOLOGIE Na základě dat popisujících preference jednotlivých hmotných produktů, služeb a aktivit a společenských témat byly zpracovány shlukové (klastrové) analýzy, s jejichž pomocí bylo vytvořeno několik typologií postojů lidí k těmto okruhům entit. Je potřeba připomenout, že tyto typologie vznikly v principu odlišným způsobem, než typologie zmíněné v kapitole 1.3. Většina tam uvedených typologií byla vytvořena na základě analýzy více psychografických a sociografických faktorů. Zde představené typologie byly zpracovány čistě na základě preferencí produktů. Jiné informace, které byly v dotazníkovém šetření zjišťovány, tedy nebyly využity pro formování jednotlivých klastrů. Naopak, hledá se zde odpověď na otázku, nakolik stejné či rozdílné demografické či jiné charakteristiky mají lidé, kteří jsou v nákupních preferencích v zásadě podobní. V každé z typologií byl definován určitý počet skupin (klastrů/clusterů), které jsou v následujícím přehledu řazeny podle celkové šíře preference (od největší k nejmenší). U typologií, které jsou postaveny pouze na jednom okruhu preferencí (hmotné produkty, služby a aktivity, společenská témata), bylo vymezeno sedm klastrů, u typologie, která vznikla kombinací preferencí hmotných produktů a služeb, bylo vytvořeno devět klastrů, a u typologie, která kombinuje preference ve všech třech zmíněných skupinách entit, deset klastrů. V každé subkapitole budou prezentovány dvě tabulky. První z nich shrnuje demografický profil daného klastru. Tento profil bude vždy porovnán s demografickým profilem celého výběrového souboru. Ten bude vždy uveden v prvním z číselných sloupců se záhlavím „C“. Ve druhém z číselných sloupců bude uveden demografický profil sledovaného klastru („Cl“). Oba profily jsou porovnány s pomocí testu nezávislosti v každém ze sledovaných segmentačních kritérií (pohlaví, věk, vzdělání, ekonomická aktivita, zaměstnání, rodinný stav, velikost bydliště).4 V tabulkách budou shrnuty podstatné demografické
4
V dalším textu bude vždy zobrazena p-hodnota (p-value) testu χ2, která kvantifikuje pravděpodobnost realizace hodnoty testovací statistiky, pokud nulová hypotéza platí. Nulovou hypotézou se zde myslí shoda aktuální (pozorované) relativní četnosti s relativní četností očekávanou. Očekávanými hodnotami jsou relativní četnosti jednotlivých možností v profilu celého výběrového souboru. Výsledky (p-hodnota) vznikly porovnáním poměrných výsledků daného segmentu s poměrnými výsledky celého výběrového souboru. Relativní četnosti byly využity z důvodu možnosti vzájemného srovnání výsledků u jednotlivých segmentací, které by v případě využití absolutních četností vzhledem ke konstrukci testu χ2 nedávalo smysluplné výsledky, navíc by nerespektovalo výše zmiňovaný přepočet pomocí indexů (viz kap. 2.3). Pro tyto účely bylo použito zobrazení v podobě stonásobků p-hodnoty, výsledkem je tedy procentuální údaj zaokrouhlený na jedno desetinné místo. Čím vyšší je tato hodnota, tím se
Ukázka elektronické knihy, UID: KOS262597