Bijlage 2: Achtergrond data
In deze bijlage van het onderzoek wordt ingegaan op de ‘achtergrond’ van het onderzoek. Het draagt weliswaar niet bij aan het beantwoorden van de onderzoeksvragen, maar biedt meer inzicht in het onderzoek. Eerst wordt ingegaan op het algemene overzicht van het onderzoek, vervolgens worden de drie kanalen afzonderlijk behandeld.
1. Algemeen overzicht
De volgende paragraaf en sub-paragraven geven een algemeen beeld van het onderzoek. Dit vormt de basis voor diepere analyse in de daaropvolgende paragraaf.
1.1 Inleidende vragen
Als gekeken wordt naar de functie van de respondenten blijkt dat de enquête met name is ingevuld door algemeen directeuren. De functiegroep overige bestaat voor een groot gedeelte uit medewerkers op de administratieve afdeling, bijvoorbeeld hoofd administratie. Aangezien dit niet in de enquête als keuzemogelijkheid gegeven werd, maar het achteraf toch een grote groep vertegenwoordigt is, het als nieuwe groep in het overzicht aangemaakt.
Blijkbaar is automatisering in veel bedrijven een neventaak van de administratie afdeling. Dit is te verklaren omdat in de tijd dat bedrijven computers gingen gebruiken dit met name gericht was op boekhoudkundige pakketten. Deze worden vanzelfsprekend door de afdeling administratie gebruikt.
Algemeen directeur Financieel directeur Commercieel directeur Controller Hoofd ICT Systeembeheerder Overig Administratie medewerker F u n c ti e 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% Percent
De groep overige die overblijft bestaat uit specifieke functies. Deze mensen hebben automatisering waarschijnlijk als neventaak bij hun dagelijkse werkzaamheden.
Om het gepercipieerde risico te testen zijn bedrag en complexiteit in de enquête meegenomen. De resultaten staan in de onderstaande tabel.
Heel
laag Laag Gemiddeld Hoog
Heel
hoog Totaal Gemiddelde Bedrag Frequentie 7 29 72 30 5 143 2,98 Percentage 4,90 20,28 50,35 20,98 3,50 100,00 Complexiteit Frequentie 11 27 56 39 9 142 3,06 Percentage 7,75 19,01 39,44 27,46 6,34 100,00
Zoals verwacht scoren beide factoren het hoogst op het middelste antwoord. Wat opvalt, is dat bedrag een nauwere piek heeft als complexiteit. Bij complexiteit zijn de antwoorden meer verspreid. Dit zou te verklaren zijn doordat de enquête is ingevuld door verschillende functie gebieden. Gedachtegang hierachter is dat een hoofd ICT meer verstand heeft van automatisering en daardoor minder complexiteit ervaart. Dit is echter niet zo. Als de functiegebieden worden opgedeeld in
automatiseringsgerelateerde functies; hoofd ICT en systeembeheerder, en in niet gerelateerde functies; algemeen directeur, financieel directeur, commercieel directeur, controller en administratie medewerker dan is het verschil miniem.
Heel
laag Laag Gemiddeld Hoog
Heel
hoog Totaal Gemiddelde Complexiteit Niet ICT functies 4 15 31 19 7 76 3,13 5,26% 19,74% 40,79% 25,00% 9,21% 100,00% ICT functies 3 6 11 10 1 31 3,06 9,68% 19,35% 35,48% 32,26% 3,23% 100,00%
Het verschil is zo minimaal dat toetsen eigenlijk overbodig is maar om hier zeker van te zijn, is een simpele t-toets op het gemiddelde uitgevoerd. Hieruit blijkt dat er inderdaad geen significant verschil zit tussen beide gemiddelden. Waarom de ene persoon meer complexiteit ervaart dan een ander blijkt dus niet uit dit onderzoek en is daarom een interressant onderwerp voor toekomstig onderzoek. De volgende vraag die opgenomen werd is de vraag hoe respondenten op zoek tijdens een automatiseringsbeslissing.
Nooit Bijna nooit soms wel/niet Vaak Heel vaak
Frequentie % Frequentie % Frequentie % Frequentie % Frequentie % Gemiddelde
Advertenties 40 28,17 44 31,0 40 28,2 15 10,6 3 2,1 2,27 Relaties 9 6,34 24 16,9 45 31,7 53 37,3 11 7,7 3,23 Contact opnemen 7 4,93 10 7,0 35 24,6 74 52,1 16 11,3 3,58 Opzoek internet 27 19,01 43 30,3 41 28,9 20 14,1 11 7,7 2,61 Opzoek leveranciers 21 14,79 23 16,2 53 37,3 36 25,4 9 6,3 2,92
Hierna kwamen een aantal vragen over het switchgedrag van bedrijven.
Met name in de Noordelijke markt was in eerste instantie de verwachting dat veel afnemers zeer trouw waren aan hun huidige automatiseerder, maar toch is verreweg het grootste gedeelte (61,5%) van de respondenten ooit geswitcht van automatiseerder. De meeste respondenten zijn tussen de 2 en 5 jaar geleden geswitcht. Dit is te verklaren doordat toendertijd veel bedrijven overgingen naar een Windows XP netwerk omgeving. De branche hoopt dat met het uitkomen van longhorn. de servervariant. van de nieuwe windows vista een dergelijke ontwikkeling opnieuw plaatsvindt. De respondenten die hebben ingevuld ooit geswitcht te zijn kregen hierop vervolgvragen. Deze vervolgvragen gingen over de aard van de switch en hoe ze met hun nieuwe automatiseerder in contact zijn gekomen. Dit laatste aspect is opgenomen als controlefactor voor de vraag hoe mensen op zoek zijn tijdens een
automatiseringsbeslissing en zou moeten correleren met de bovenstaande tabel.
Totaal geen reden
Geen belangrijke
reden Gemiddeld
Belangrijke
Reden Belangrijkste reden
Reden Frequentie % Frequentie % Frequentie % Frequentie % Frequentie % Gemiddelde
Meegroeien probleem 32 39,51 7 8,64 15 18,52 15 18,52 12 14,81 2,6 Relatie verslechterd 36 45,00 9 11,25 15 18,75 13 16,25 7 8,75 2,32 Oplossing voldeed niet 19 23,46 8 9,88 16 19,75 17 20,99 21 25,93 3,16
Andere partij betere
oplossing 13 16,05 5 6,17 15 18,52 28 34,57 20 24,69 3,46
Contactpersoon
vertrok 56 70,00 9 11,25 4 5,00 7 8,75 4 5,00 1,67
Bovenstaande tabel geeft een beeld van de reden waarom mensen overgestapt zijn. De belangrijkste reden is een combinatie tussen ‘de oplossing voldeed niet’ en ‘een andere partij kwam met een betere oplossing’. Deze variabelen correleren sterk met elkaar en een verband is ook logisch te verklaren. Als de geboden oplossing niet voldoet en een andere partij komt met een betere oplossing zal een overstap snel gemaakt zijn.
Correlatie Reden andere partij Reden oplossing 0,347 Pearson Correlation
0,002 Sig. (2-tailed) 81 N
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Redenen om te switchen op het gebied van relatie spelen bijna niet mee. Het grootste gedeelte van de respondenten kent ook geen problemen met het meegroeien van de automatiseringspartij. Dit zijn dus tekenen dat de automatiseringspartijen in de markt op het gebied van relaties niet heel slecht doen, dus een onderscheidend vermogen op het gebied van relatie is lastig te behalen.
Hoe lang geleden? Frequentie % Minder dan 6 maanden 6 7,4
6-12 maanden 10 12,3
Langer dan 1 jaar 11 13,6
Langer dan 2 jaar 38 46,9
Langer dan 5 jaar
geleden 16 19,8
Hoe de respondenten met hun nieuwe automatiseerder in contact zijn gekomen is natuurlijk ook van belang om te weten. Dit geeft een dieper inzicht in welke methode werkt in de markt en zou als het goed is in hoge mate moeten correleren met de eerdere genoemde ‘zoek’ factoren.
Totaal niet Beetje Gemiddeld Belangrijk
Geheel via dit kanaal # % # % # % # % # % Via via 25 31,25 2 2,5 10 12,5 14 17,5 29 36,25 3,25 Bestaande contacten 39 48,75 4 5 13 16,25 11 13,75 13 16,25 2,44 Netwerkbijeenkomst 55 68,75 3 3,75 11 13,75 6 7,5 5 6,25 1,79 Benaderd door nieuwe partij 55 68,75 4 5 11 13,75 4 5 6 7,5 1,78 Internet 61 76,25 7 8,75 5 6,25 2 2,5 5 6,25 1,54 Beursbezoek 66 82,5 2 2,5 7 8,75 2 2,5 3 3,75 1,42 Advertenties 61 76,25 11 13,75 4 5 2 2,5 2 2,5 1,41 Seminar 65 81,25 7 8,75 4 5 1 1,25 3 3,75 1,38 Krantenberichten 70 87,5 4 5 4 5 1 1,25 1 1,25 1,24 Het blijkt dat verreweg het grootste gedeelte van de respondenten via/via met hun nieuwe
automatiseerder in contact is gekomen. De daaropvolgende zijn bestaande contacten die er al waren met de nieuwe automatiseerder. Daarop volgen netwerkbijeenkomsten en het eigenhandig benaderen door de nieuwe automatiseerder. Deze volgorde geeft wel aan dat direct contact in de markt zeer effectief is. Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat het natuurlijk ook het meest gebruikt wordt wat dus een modererend effect op de conclusie heeft. Om te testen of het zoekgedrag resulteert in het switchgedrag is een correlatie uitgevoerd. Logischerwijs zou bijvoorbeeld het zoekgedrag advertentie moeten aansluiten bij het switchgedrag advertentie.
Correlatie Switchgedrag Zoekgedrag Via via
Be-naderd Bestaande contacten Adver-tenties Beurs- bezoek Kranten
berichten Internet Seminar
Netwerk- bijeenkomst Advertenties -0,11 0,15 -0,18 0,26 0,04 0,16 0,17 -0,08 -0,04 Correlatie 0,32 0,19 0,11 0,02 0,72 0,16 0,13 0,46 0,71 Sig. (2-tailed) Relaties 0,07 -0,24 0,05 0,01 -0,06 -0,02 -0,05 -0,01 -0,14 Correlatie 0,52 0,03 0,67 0,93 0,61 0,88 0,66 0,96 0,20 Sig. (2-tailed) Contact opnemen 0,03 0,20 0,13 0,17 0,06 0,11 0,17 0,14 -0,08 Correlatie 0,80 0,07 0,26 0,13 0,58 0,35 0,12 0,23 0,49 Sig. (2-tailed) Internet -0,12 0,41 -0,09 0,28 0,18 0,06 0,48 0,01 0,09 Correlatie 0,30 0,00 0,41 0,01 0,11 0,62 0,00 0,90 0,43 Sig. (2-tailed) Leveranciers -0,01 0,29 0,05 0,14 0,12 0,10 0,22 0,12 0,05 Correlatie 0,92 0,01 0,67 0,23 0,30 0,39 0,05 0,28 0,63 Sig. (2-tailed) Vetgedrukt is een significantie correlatie
Cursief is een bijna significante correlatie
Zoals te verwachten viel correleert het zoekgedrag van de advertenties met het switchgedrag. Mensen die eerst hebben aangegeven te letten op advertenties als ze op zoek zijn naar een automatiseerder switchen vervolgens ook vaker via advertenties. Hoewel niet significant lijkt er een negatieve correlatie te bestaan tussen ‘relatie’ gedreven switchfactoren en advertenties. Op het moment dat mensen dus meer via advertenties hun beslissingen nemen hechten ze minder waarde aan relaties.
tabel te zien is, is het de enige variabele die hoog aan de ‘geheel via dit kanaal’ kant scoort terwijl ‘relaties’ veel minder extreem scoort. Om die reden correleert ‘via via’ met geen enkele variabele. Relatie correleert wel negatief met ‘benaderd door nieuwe automatiseerder’.Dat het verband negatief is komt waarschijnlijk omdat mensen die erg op eigen relaties vertrouwen weinig hulp hoeven van onbekende buitenstaanders.
De variabele ‘contact opnemen’ correleert met geen enkele switch variabele. Hoewel er bijna een significant verband bestaat tussen ‘benaderd door nieuwe automatiseerder’ en ‘contact opnemen’, is dit niet logisch te verklaren.
Het zoekgedrag via internet is in de laatste jaren natuurlijk sterk veranderd. Het vergaren van informatie via dit kanaal heeft bij veel mensen een vaste rol gekregen. In de automatiseringsbranche correleert het zoekgedrag op internet met het switchgedrag via internet. Opvallend is dat het ook correleert met advertenties. Deze twee kanalen hebben veel met elkaar gemeen en dus is ook dit verband logisch.
Contact opnemen met leverancier correleert ook sterk met internet. Dit is te verklaren omdat mensen die op zoek zijn naar een specifieke oplossing blijkbaar hun informatie over de oplossing zoeken via internet. Op het moment dat de juiste oplossing geselecteerd is, nemen ze contact op met de leverancier om te horen wat de resellers van de oplossing zijn.
Het voorgaande onderdeel was gericht op de inleidende vragen. Het volgende onderdeel gaat dieper in op de materie en heeft specifiek betrekking op de drie kanalen.
2. Algemeen beeld, mond-tot-mond reclame
Mond-tot-mond reclame is in de enquête opgedeeld in positief en negatief en in ontvangen en gegeven mond-tot-mond reclame. Bijna 47% van de respondenten geeft aan in de laatste zes maanden positief advies te hebben ontvangen over een automatiseerder. Het gemiddelde aantal adviezen wat deze respondenten hebben ontvangen is 2,63.
Iets meer dan de helft van deze adviezen waren gevraagd, namelijk 53,4%. Dit is hoger dan het percentage in het onderzoek van East et al. (2005) (38%), maar vergelijkbaar met Brown en Reingen (1987) (53%).
Als gekeken wordt naar de invloed van de mond-tot-mond reclame dan blijkt dat de kans om met het bedrijf in kwestie in zee te gaan gemiddeld stijgt met 1,80 punt. Dit is gemeten op een 11 punts Juster schaal (Juster, 1966), met andere woorden een stijging van 18%. Dit is echter niet de meest
betrouwbare indicatie van wat de invloed van een positief advies daadwerkelijk is. Ten eerste is er een probleem met de naamsbekendheid. Gezien de grote verscheidenheid aan antwoorden in eerder onderzoek van Arrix (N=75) bij de vraag welke automatiseringsbedrijven de respondenten kennen kan geconcludeerd worden dat er geen enkele marktpartij een zeer hoge naamsbekendheid heeft. Dit heeft als gevolg dat de kans vooraf bij veel respondenten nihil zal zijn, omdat ze het bedrijf nog niet kennen. De kans achteraf heeft dan veel ruimte om te stijgen, waardoor de stijging van 0 naar 20% veel gemakkelijker te realiseren is dan een stijging van 80 naar 100%.
Ten slotte de kracht en het type relatie die de respondenten ervoeren tijdens het positieve advies. Kracht
Heel
zwak Zwak Gemiddeld Sterk
Heel sterk Gemiddelde Frequentie 2 6 24 24 5 3,39 % 3,28 9,84 39,34 39,34 8,20 Relatie Frequentie % Toevallige kennis 12 18,46
Verre familie, vriend, collega of relatie 16 24,62 Goede familie, vriend, collega of
relatie 37 56,92
Total 65 100
De positieve mond-tot-mond reclame in de markt wordt door het gros van de respondenten als bovengemiddeld ervaren. De mond-tot-mond reclame wordt over het algemeen vooral gegeven door relaties die de mensen goed kennen. Met meer dan de helft van de respondenten steekt deze categorie er bovenuit. Het is echter niet zo dat een betere relatie nu ook een krachtiger advies tot gevolg heeft. Hoewel niet significant is dit zelfs negatief gecorreleerd. Dit kan verklaard worden door het feit dat iemand zijn goede relatie niet op het spel wil zetten door een verkeerd advies en doordat iemand met een minder krachtige relatie zich waarschijnlijk meer inzet om de ontvanger te overtuigen van zijn advies.
De negatieve ontvangen mond-tot-mond reclame laat zien dat er minder mensen zijn die negatief advies hebben ontvangen dan positief. Van de respondenten heeft slechts 20,3% van de
respondenten in de afgelopen 6 maanden negatief advies ontvangen. Hoewel dit beeld uit eerder onderzoek (East, 2006) wel bevestigd wordt, gaat toch de uitkomst in tegen de algemene perceptie in de praktijk. Er is niet voor niets een spreekwoord dat zegt:
“positieve reclame gaat te voet en negatieve reclame te paard”
Ook zal iedereen zich de verjaardagsfeestjes wel herinneren waarin negatief werd gesproken over een bedrijf, product of dienst. Toch valt het wel logisch te verklaren waarom positieve mond-tot-mond reclame vaker voorkomt dan negatieve mond-tot-mond reclame:
− Mensen praten liever over positieve dingen
− Omdat het een dienstensector betreft zijn ze zelf mede producent en ook mede ‘schuldig’ als de uiteindelijke uitkomst tegenvalt
− Mensen willen invloed uitoefenen op de beslissing
− Mensen willen niet dat de partij die ze zouden willen afraden weet dat ze hem afraden
− Doordat de slechte bedrijven uit de markt worden gefilterd blijft er minder ruimte over voor negatief advies.
Van de mensen die negatieve mond-tot-mond reclame hebben ontvangen is het gemiddelde aantal negatieve adviezen 2,5. Hiermee blijft het net achter bij het ontvangen positieve advies. Het
gemiddelde aantal mond-tot-mond reclame dat is gevraagd zou aan de hand van bovenstaand punt 4 hoger moeten liggen dan positief advies. Mensen geven minder graag negatief advies en daarom zal het ongevraagde advies waarschijnlijk achterblijven. Dit blijkt ook daadwerkelijk het geval te zijn, want slechts 24% was ongevraagd advies.
Het type relatie en de kracht van de uiting verschillen niet significant van de resultaten bij de positieve mond-tot-mond reclame.
Relatie Frequentie %
Toevallige kennis 6 24
Verre familie, vriend, collega of relatie 8 32 Goede familie, vriend, collega of
relatie 11 44
Totaal 25 100
Kracht Heel zwak Zwak Gemiddeld Sterk Heel sterk Totaal Gemiddeld
Frequentie 2 4 9 5 5 25 3,28
% 8 16 36 20 20 100
Aangezien het om kleine aantallen gaat kan niet met zekerheid gezegd worden dat de resultaten op -het gebied van negatieve mond-tot-mond reclame kloppen. Gezien -het eerdere onderzoek van East (2006) dat dezelfde richting aangeeft en de logische verklaring die bij de antwoorden gegeven kan worden, zijn de antwoorden zeer goed in staat om de richting aan te geven.
Naast ontvangen mond-tot-mond reclame wordt er natuurlijk ook mond-tot-mond reclame door de respondenten verstrekt. De antwoorden bij dit onderdeel zouden vergelijkbaar moeten zijn met de antwoorden op het ontvangen mond-tot-mond reclame onderdeel, omdat het onlogisch zou zijn dat de respondenten bij het geven van de mond-tot-mond reclame een ander gedrag vertonen dan bij het ontvangen ervan.
Van de respondenten geeft 15% aan de afgelopen zes maanden negatief mond-tot-mond reclame te hebben verstrekt. Dit is dus minder dan het aantal respondenten dat negatief advies heeft ontvangen, omdat de sommige respondenten meer dan eenmaal negatief advies gaven is dit logisch. Het
gemiddelde aantal negatieve adviezen bij de mensen die negatief advies hebben verstrekt is 1,84. Om meer inzicht te krijgen over wie de negatieve adviezen geuit zijn, is gevraagd wat de relatie is met de partij waarover de respondenten negatief uiten. Het blijkt dat verreweg het grootste gedeelte van de respondenten negatieve mond-tot-mond reclame uit over een partij waar ze in het verleden contact mee hebben gehad.
Gebruik Frequentie %
Dit is mijn huidige automatiseerder 2 10,53
Dit is de automatiseerder die ik voor mijn huidige had 8 42,11
Ik heb ooit gebruik gemaakt van deze automatiseerder 6 31,58 Ik heb nog nooit gebruik gemaakt van deze
automatiseerder 3 15,79
Totaal 19 100,00
Opnieuw zijn het kleine aantallen die de betrouwbaarheid niet ten goede komen, maar gezien het feit dat mensen niet graag over een miskoop praten, zal de kans groot zijn dat ze dit pas uiten op het moment dat ze geen zaken meer doen met de partij.
Bij gegeven positief advies blijkt dat maar 40% in de afgelopen maanden positief advies heeft gegeven. Deze groep heeft gemiddeld 2,20 adviezen verstrekt. Ook hieruit blijkt weer dat er meer positieve dan negatieve mond-tot-mond reclame is. Ook blijkt de relatie met de automatiseerder anders te liggen. Verreweg het grootste gedeelte van de mensen die aanbevelen, maakt op dit moment gebruik van de automatiseerder.
Gebruik Frequentie %
Om te kunnen bepalen waarover mensen het meest praten, zijn de belangrijkste eigenschappen gevraagd waarover iemand zijn huidige automatiseerder zou aanbevelen en zou afraden.
Positief Score
Aantal keer
genoemd Gemiddelde Modus
Kennis 162 72 2,25 1
Snelheid bij oplossen 121 58 2,09 2
Meedenken 121 63 1,92 3
Service 114 56 2,04 2
Prijzen 44 29 1,52 3
Helpdesk 42 20 2,10 1
Geen ingewikkelde
ict-termen 25 15 1,67 3
Leveringssnelheid 14 7 2,00 2
Negatief Score
Aantal keer
genoemd Gemiddelde Modus
Prijzen 110 48 2,29 1
Snelheid bij oplossen 71 34 2,09 1
Leveringssnelheid 62 33 1,88 2
Helpdesk 62 28 2,21 1
Service 58 30 1,93 2
Kennis 56 27 2,07 1
Meedenken 45 23 1,96 3
Geen ingewikkelde
ict-termen 40 26 1,54 3
Aangezien respondenten bij dit soort vragen alles belangrijk lijken te vinden, is gevraagd om een top drie aan te geven. Vervolgens is de eigenschap die respondenten als belangrijkste waardeerden 3 punten gegeven, de tweede plaats 2 en de derde plaats 3. De eigenschap waar respondenten het meest over zouden aanbevelen is de kennis die het bedrijf in huis heeft. Deze scoort zowel op gemiddelde als totaalscore het hoogst. Ook meedenken en de snelheid bij het oplossen van problemen staan hoog in het lijstje met eigenschappen waarop een partij aanbevolen wordt.
Dit kan betekenen dat het met de gepercipieerde kennis in de markt goed zit, maar het is ook mogelijk dat er een groot verschil zit tussen aanbieders en dat de respondenten die hebben aangegeven kennis aan te bevelen dit doen omdat ze die behoefte ervaren bij de ontvanger (Mangold, Miller and Brockway 1999).
Opvallend is ook dat de helpdesk, genoemd wordt door relatief weinig mensen. Maar als de helpdesk genoemd wordt dat het dan ook het vaakst op de eerste plaats gezet wordt. Dit is te verklaren omdat deze eigenschap pas gaat spelen op het moment dat het noodzakelijk is geweest.
De eigenschap waarop respondenten hun automatiseerder zouden afraden is de prijs. Deze eigenschap wordt het meest genoemd en heeft ook het hoogste gemiddelde, wat dus aangeeft dat klanten bij veel bedrijven de prijs aan de hoge kant vinden. Ook hier valt de helpdesk weer op, het wordt weinig genoemd en heeft daarom een lagere totaalscore, maar het gemiddelde is wel heel hoog. Dit is wederom te verklaren doordat mensen dit pas gaan noemen op het moment dat ze ervaring met de helpdesk hebben. Wat hierbij het effect op mond-tot-mond reclame is wordt behandeld bij
3. Algemeen beeld, traditionele marketing
Met betrekking tot traditionele marketing kunnen de respondenten zich gemiddeld 6,82
marketinguitingen herinneren. Deze groep maakt 63,1% uit van het totaal aantal respondenten. De volgende staafdiagram laat zien welke typen uitingen herinnerd worden.
Advertenties Direct mail Radio commercials Televisie commercials Reclame op een website Overig T R A D s o o rt 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% Percent
Het blijkt dat direct mail het meest herinnerd wordt, maar omdat er geen gegevens zijn welke methode het meest gebruikt wordt in de markt wil dit nog niet zeggen dat deze methode ook het beste werkt. De overige categorie bestaat uit een aantal kleine categorieën, waarvan de opvallendste de categorie folders is. Deze categorie is in eerste instantie niet meegenomen, omdat automatiseringsbedrijven eigenlijk nooit folders gebruiken. Mocht dit onderzoek nogmaals gedaan worden dan is het van belang deze categorie wel mee te nemen.
Gezien de aard van traditionele marketing is te verwachten dat dit kanaal vooral ongevraagd uitingen verspreidt. Dit blijkt ook uit de antwoorden, want 97,4 % van de respondenten heeft de laatste uiting ongevraagd gekregen of gezien.
De verandering in kans om met de automatiseerder in zee te gaan is 0,13 ofwel 1,3%. Dit is een zeer lage verandering. Van de 75 respondenten die een traditionele marketing uiting kunnen herinneren geven slechts 9 aan dat de kans vergroot is. Aan de andere kant geven drie respondenten aan dat de kans verkleint is. Het lijkt dus dat traditionele marketing weinig effect heeft, maar het is natuurlijk wel zo dat mensen vaak beïnvloedt worden zonder dat ze daar zichzelf bewust van zijn. Zoals eerder aangegeven is er geen enkele automatiseerder die een zeer hoge naamsbekendheid geniet, dus ook vanuit dat oogpunt kunnen advertenties worden gebruikt. Echter het effect op directe verkopen moet niet overschat worden.
4 Algemeen beeld, Direct contact
Precies de helft van de respondenten heeft in de afgelopen periode direct contact gehad met een automatiseringsbedrijf. Het gemiddelde aantal directe contacten is 5,38, wat vooral veroorzaakt door wordt enkele uitschieters. Deze respondenten hebben waarschijnlijk een lopend project met een automatiseerder waardoor er meer contact is. Het grootste gedeelte (64,4%) van het direct contact is ongevraagd contact. Wat betreft de soorten contact blijkt dat telefonisch contact het meest voorkomt. Hiervan is ook het grootste gedeelte ongevraagd (75,6%). Dit gedeelte is de telefonische acquisitie die in de markt gebruikt wordt.
Telefonisch Afspraak Netwerkbijeenkomst Seminar Overig D C s o o rt 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% Percent
