Rozdział III Dyskusja wyników badań
3.1 Podsumowanie ocen poszczególnych marketów przez przedstawicieli handlowych
Mając do dyspozycji przetworzone dane przedstawiciele handlowi przypisali poszczególnym marketom oceny w skali od 1 do 10, gdzie 1 oznaczało ocenę bardzo złą, a 10 ocenę najlepszą możliwą do uzyskania. W dalszej części pracy, oceny uzyskane przez przedstawicieli zostaną zestawione z ocenami wynikającymi z ustrukturyzowanego wywiadu z pracownikami tych marketów. (Oceny przedstawicieli zestawiono: zał.1 tab.3; zał.2 tab.3; zał.3 tab.3; zał.4 tab.3; zał.5 tab.3).
Rys. 9 Średnia ocen wystawionych przez przedstawicieli handlowych obsługujących badane markety (w skali 1-10) dla poszczególnych sieci handlowych
Źródło: opracowanie własne
Analizując rys. 9 można zauważyć, że oceny oscylują we wszystkich sieciach w okolicach 5, a średnia ocena sieci B wyróżnia się na korzyść w porównaniu do pozostałych ocen sieci.
Przedstawiciele handlowi, oceniając markety, brali pod uwagę obroty, wzajemne relacje, sposoby
68 rozwiązywania problemów, a także chęć wprowadzania nowości asortymentowych.
Z punktu widzenia tych wszystkich zmiennych, można powiedzieć, że sposób organizacji sieci B wydaje się być lepszy od pozostałych sieci. Zaletą sieci B jest jej franczyzowa struktura, która pozwala na szybki kontakt z osobą decyzyjną w miejscu funkcjonowania marketu. Nie jest to regułą, jednak franczyzobiorcy zachowują się jak właściciele, być może dlatego bardziej im zależy na poprawie wyników niż dyrektorom w dużych sieciach. Co prawda wiele ustaleń czyni się w centrali sieci B, jednak franczyzobiorcy mogą dać dużą swobodę działania swoim kierownikom.
Tabela 6 Współczynniki Pearsona opisujące relację obrotów marketów w poszczególnych sieciach do przypisanych im ocen przez przedstawicieli handlowych
Sieć A 0,802715
Sieć B 0,837018
Sieć C 0,861272
Sieć D 0,890903
Sieć E 0,810594
Źródło: badania własne
W dalszej części badań (tab. 6) autor sprawdził jaka występuje korelacja pomiędzy ocenami przypisanymi przez przedstawicieli handlowych poszczególnym marketom a uzyskanymi przez nie obrotami (zał.1, tab.2; zał.2, tab.2; zał.3, tab.2; zał.4, tab.2; zał.5, tab.2) W sytuacji, gdy współczynnik korelacji Pearsona przekracza wynik 0,8 można mówić o bardzo silnej korelacji.
Z analizy wynika, że oceny w bardzo dużej mierze były opierane na uzyskanych wynikach poszczególnych placówek. Nasuwa się pytanie, dlaczego obroty mogły tak wpłynąć na uzyskane oceny i czy taka ocena jest obiektywna.
Każdy przedstawiciel handlowy żyje z prowizji i często to ona stanowi główną część jego wynagrodzenia. Być może to w części tłumaczy fakt, że korelacja uzyskanych przez markety ocen do osiąganych przez nie wyników dla każdej badanej sieci przekracza 0,8. Należy jednak pamiętać, że często uzyskane przez markety obroty związane są z trudnomierzalnymi elementami organizacji.
Doświadczenie przedstawicieli handlowych można uznać za wiedzę ekspercką, ściśle powiązaną z danym obszarem funkcjonowania marketów. Przedstawiciel handlowy wie, czy w danym miejscu dzieje się dobrze czy źle i stara się odpowiednio reagować na sytuację.
Autor w celu przeprowadzenia analizy korelacji wielkości miast z uzyskanymi ocenami zaproponował następujący podział:
69
miasta bardzo małe – poniżej 10000 mieszkańców,
miasta małe – od 10001 do 50000 mieszkańców,
miasta średnie – od 50001 do 100000 mieszkańców,
miasta duże – od 100001 do 200000 mieszkańców,
miasta bardzo duże – od 200001 do 500000 mieszkańców,
miasta wielkie – powyżej 500001 mieszkańców.
Można dyskutować nad tym, czy podział taki jest prawidłowy. Dlaczego przedziały nie są równe? Czy można było podzielić miasta na więcej kategorii? Autor dokonał tego podziału subiektywnie, na podstawie własnych doświadczeń. Zdaniem autora, zbyt wiele kategorii miast mogłoby nadmiernie skomplikować całą analizę. Oczywiście można by ten proces myślowy przeprowadzić inaczej, jednak z punktu widzenia otrzymanych wniosków wydaje się on poprawny.
Tabela 7 Wielkość miast w których zostały wybudowane markety biorące udział w badaniu Sieć/miasto Bardzo
małe
Małe Średnie Duże Bardzo
duże
Wielkie
Sieć A 0 4 12 10 10 13
Sieć B 0 28 5 0 0 0
Sieć C 5 5 2 6 9 11
Sieć D 0 0 3 9 10 9
Sieć E 1 10 4 0 0 0
Źródło: badania własne
W tabeli 7 zostały wyszczególnione liczby marketów, które wybudowały poszczególne sieci na podstawie kryterium wielkości miast, ustalonych wcześniej przez autora (zał.1 tab.4; zał.2 tab.4;
zał.3 tab.4; zał.4 tab.4; zał.5 tab.4). Co prawda nie zostały uwzględnione wszystkie markety poszczególnych sieci, jednak na tej podstawie można wyrobić sobie zdanie dotyczące strategii wybierania lokalizacji punktów handlowych. Sieci A i D wyraźnie preferują duże miasta, dotyczy to również sieci C, której statystyki fałszuje fakt budowania części marketów na obrzeżach dużych miast. Sieci B i E wyraźnie preferują miasta średnie i małe.
70 Tabela 8 Współczynniki Pearsona opisujące korelację wielkości miasta, w którym markety się
znajdują do wystawionych im ocen przez przedstawicieli handlowych
Sieć A 0,205766
Sieć B -0,001346
Sieć C 0,005801
Sieć D 0,199616
Sieć E -0,190822
Źródło: badania własne
Sytuacja w przypadku korelacji wielkości miast w których markety się znajdują do przypisanych im ocen (tab.8) kształtuje się inaczej niż ma to miejsce w przypadku korelacji uzyskanych przez markety obrotów do przypisanych im ocen (zał.1 tab.4; zał.2 tab.4; zał.3 tab.4;
zał.4 tab.4; zał.5 tab.4) W przypadku sieci A i sieci D można powiedzieć, że istnieje mała korelacja dodatnia, a wielkość miasta mogła przyczynić się w niewielkim stopniu do uzyskania wyższej oceny w oczach przedstawiciela handlowego. A i D to duże sieci i generalnie ich markety znajdują się w dużych miastach. Należy jednak pamiętać, że tych miastach jest też największa konkurencja.
Analiza dotycząca sieci B pokazuje brak korelacji pomiędzy wielkością miasta i oceną przedstawiciela handlowego. Przyczyną może być fakt dużej dywersyfikacji sieci B jeżeli chodzi o decyzje dotyczące wielkości miast w których markety były budowane. Sieć B nie posiada marketów tylko w największych miastach Polski. Wyraźną strategią tej sieci jest unikanie konkurencji z sieciami budującymi markety wielkopowierzchniowe. W średnich miastach podejmowana jest jednak próba konkurowania. Dzieje się tak np. w Zielonej Górze czy Głogowie.
Zdarzają się sytuacje, gdy franczyzobiorca decyduje się na wycofanie z rynku. Sytuacja taka miała miejsce np. w Lesznie, po wybudowaniu w bezpośrednim sąsiedztwie marketu należącego do sieci D. Market sieci B w Lesznie był jednym z najdłużej funkcjonujących marketów. Franczyzobiorca prowadzący market w Lesznie, prowadził z powodzeniem działalność w Gostyniu i Kościanie.
W przypadku sieci C również wystąpił brak korelacji wielkości miast, w których markety się znajdują, do wystawionych ocen. W sieci tej prowadzi się politykę budowania marketów w okolicach wielkich miast i to zakłóca statystyki. Przykładem tutaj jest Poznań. Sieć C nie posiada w Poznaniu ani jednego marketu, jednak w jego okolicach znajdują się aż cztery. W Swarzędzu, Swadzimiu, Komornikach i Suchym Lesie. Oczywiście są takie miejsca gdzie markety z sieci C znajdują się w konkretnym mieście, sytuacja taka ma miejsce np. we Wrocławiu, Legnicy czy
71 Zielonej Górze. W przypadku ostatniej sieci można zauważyć małą korelację ujemną. Autor nie chciałby wyciągać daleko idących wniosków dotyczących tej sieci, w związku z małą próbą wynoszącą 15 marketów. Wydaje się jednak, że sieć E radzi sobie najlepiej w miastach, gdzie nie ma dużych marketów. Przykładem mogą być Kędzierzyn-Koźle czy Nysa.
W obydwu tych miastach wybudowała swoje markety sieć A. Fakt ten miał duży wpływ na spadek obrotów obu marketów sieci E. Markety z sieci E lepiej radzą sobie w małych miastach.
Tabela 9 Współczynniki Pearsona opisujące korelację powierzchni poszczególnych marketów do wystawionych im ocen i zrealizowanych obrotów
sieć\miasto Pearson
ocena/powierzchnia
Pearson obrót/powierzchnia
Sieć A 0,54 0,54
Sieć B 0,25 0,28
Sieć C 0,5 0,4
Sieć D 0,21 0,25
Sieć E 0,4 0,34
Źródło: badania własne
Kolejnym aspektem (tab.9) analizowanym przez autora, jest korelacja powierzchni poszczególnych marketów do wystawionych im ocen (zał.1 tab.4; zał.2 tab.4; zał.3 tab.4; zał.4 tab.4; zał.5 tab.4).
W przypadku sieci A można mówić o znaczącym wpływie wielkości powierzchni do uzyskanych ocen. Współczynnik Pearsona osiągnął tutaj najwyższą wartość spośród wszystkich badanych sieci handlowych. Co ciekawe, w przypadku badania korelacji wpływu wielkości powierzchni poszczególnych marketów sieci A do uzyskanych przez nie obrotów, otrzymano bardzo zbliżony wynik.
W przypadku sieci B można mówić o słabej korelacji wielkość powierzchni badanych marketów zarówno do uzyskanych ocen jak i osiągniętych obrotów. Fakt ten da się wytłumaczyć strategią przyjętą przez decydentów sieci B. Generalnie budowane są w niej markety mające powierzchnię oscylującą w granicach 1300 m2, chociaż ostatnio buduje się markety coraz większe np.: Wolsztyn, Nowy Tomyśl czy Wągrowiec. W przypadku sieci C widoczny jest znaczący wpływ wielkości powierzchni marketów do uzyskanych przez nie ocen. Mniejszą wartość współczynnika Pearsona obliczono w przypadku obrotów uzyskanych przez markety sieci C. Ten wynik oznacza
72 większy wpływ wielkości powierzchni handlowej marketów na uzyskane oceny, niż uzyskane obroty.
W przypadku sieci D można mówić o małym wpływie wielkości powierzchni handlowej poszczególnych marketów zarówno na uzyskane oceny jak i obroty. Wynik ten był dla autora zaskakujący, gdyż strategią sieci D jest budowanie marketów wielkopowierzchniowych. Skłoniło to autora do bardziej dogłębnego zbadania problemu. Okazuje się, że większość marketów tej sieci, biorących udział w badaniu nie przekracza powierzchni 5000 m2. Sytuacja taka ma miejsce tylko w przypadku marketów Kraków I, Katowice, Bydgoszcz, Lublin II, Warszawa Radzymińska. Obroty uzyskane przez te markety mieszczą się w kwartylu III i IV obrotów sieci, do których należą.
Jedynym wyjątkiem jest lokalizacja Radzymińska, gdzie obrót znajduje się w kwartylu II. Wynik tego ostatniego marketu znacznie się pogorszył w latach 2010 - 2013 w relacji do pozostałych marketów tej sieci. W roku 2007 Radzymińska miała najlepszy obrót spośród marketów sieci D.
Można powiedzieć, że niski wskaźnik korelacji Pearsona wskazujący wpływ powierzchni poszczególnych marketów na uzyskane przez nie obroty fałszuje obraz w przypadku tej sieci. Autor wyszczególnił 5 marketów o powierzchni powyżej 10001 m2 i 26 marketów o powierzchni pomiędzy 5001 a 10000 m2. Niestety dane dotyczące powierzchni nie są dość precyzyjne, gdyż autor musiał opierać się na wiedzy pracowników marketów. Stąd tak duże przedziały dotyczące wielkości marketów w przeprowadzonym wywiadzie. Mogło to mieć wpływ na wielkość uzyskanego współczynnika Pearsona.
W przypadku sieci E można mówić o znaczącym wpływie wielkości powierzchni handlowej na wystawione oceny i obroty, jednak wpływ ten jest mniejszy niż w przypadku sieci A i C. Ze względu na względnie małą próbę, trudno mówić tutaj o jakiejś tendencji. Dużo marketów z tej sieci nie kupuje u dostawcy i autor może tylko snuć domniemania na temat kondycji poszczególnych marketów. Na podstawie rozmów mających na celu rozpoczęcie współpracy z takimi marketami, autor ma obraz dotyczący ich funkcjonowania. Można powiedzieć, że często marketami sieci E są przebudowane składy budowlane o dość dużej powierzchni handlowej, w związku z tym można wnioskować, że wpływ jej na uzyskiwane obroty może być istotny.
Z drugiej strony sieć E budowała w 2013 r. tzw. minimarkety o wielkości ok. 400 m2.
Podsumowując powyższe analizy można powiedzieć, że współczynniki Pearsona dotyczące korelacji powierzchni i osiąganych przez markety obrotów wskazują na wzajemne dodatnie oddziaływanie tych dwóch parametrów, o natężeniu lekkim lub średnim. Powierzchnia handlowa nie jest jedynym czynnikiem decydującym o sukcesie (dobrych wynikach finansowych) osiąganym
73 przez poszczególne markety.