Nákupní signály zákazníků na trhu módy

Abstract

V současné době je trh módy velmi rozvinutým, ale také velmi konkurenčním prostředím. Konkurentů na trhu je velmi mnoho, a rozdíly mezi nimi jsou velmi malé, proto je těžké se na trhu prosadit. Z tohoto důvodu se mnohé společnosti snaží najít efektivní způsob, jak zaujmout a udržet si zákazníka. Jak vychází z mnoha vědeckých studií, jedním z předpokladů úspěchu na trhu je aktivní naslouchání a navazování pevných vztahů se zákazníky. Cílem této diplomové práce je zkoumání nákupních signálů, které zákazníci při nákupu vysílají. Díky tomu by měli mít prodejci možnost odhalit skutečné zákazníky, kteří opravdu chtějí nakoupit, a zaměřit se na ně. Cílem je také zjištění, jaká je pravděpodobnost nákupu daného zákazníka, při projevení některých vybraných nákupních signálů. Pro odhalení nákupních signálů byla využita metoda pozorování. Závislost nákupních signálů na pohlaví, věku a dalších proměnných byla zkoumána pomocí Chi-kvadrát testu. Pro odhalení vztahu mezi rostoucím počtem signálů a rostoucí pravděpodobností nákupu byla využita korelační analýza. Pomocí logistické regrese pak bylo zjištěno, jaká je pravděpodobnost nákupu v závislosti na projevených signálech. Díky těmto analýzám bylo zjištěno, že zákazníci při nákupu oblečení opravdu projevují nákupní signály, které zvyšují pravděpodobnost nákupu.

The fashion market is very advanced and competitive in these days. There are many companies with little differences between them. That is why it is hard to success. For this reason, many companies are trying to find effective way how to attract and keep customers. According to the scientific studies there are two ways how to success - active listening and building a strong relationship. The objective of this thesis is to explore buying signals that are sent by customers during shopping. This should help retailers to detect which customer really want to buy something. Another objective is to determine how big is the likelihood of purchase in case of showing any signals. Observation method has been used to detect buying signals. The Chi-square test of independent was used to determine a significant relationship between buying signals, gender and age. Correlation coefficient was used to prove a relationship between buying signals and purchase. Author of this thesis has used logistic regression to determine likelihood of purchase affected by buying signals. It was proved that customers really show the buying signals which increase the likelihood of purchase.