Cyfroteka.pl

klikaj i czytaj online

Cyfro
Czytomierz
00103 002829 21537952 na godz. na dobę w sumie
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela - książka
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela - książka
Autor: Liczba stron: 616
Wydawca: Helion Język publikacji: polski
ISBN: 978-83-283-5850-8 Data wydania:
Lektor:
Kategoria: ebooki >> komputery i informatyka >> biznes it >> marketing
Porównaj ceny (książka, ebook (-35%), audiobook).

Specjaliści w dziedzinie marketingu coraz częściej sięgają po wyrafinowane metody analizy. Obecnie firmy są zalewane ogromną ilością danych - skorzystanie z płynącej z nich wiedzy jest znakomitą szansą na poprawę kondycji przedsiębiorstwa. W tym celu trzeba dane zebrać, przetworzyć i poddać analizie. Potrzebne więc są narzędzia, najlepiej proste w użytkowaniu i powszechnie znane. Takim właśnie narzędziem jest arkusz kalkulacyjny MS Excel - potężna i wszechstronna aplikacja, dzięki której nawet bez specjalistycznej wiedzy można wykonać profesjonalną analizę marketingową i zdobyć mnóstwo przydatnych informacji.

Ta książka powstała na bazie autorskiego kursu analizy marketingowej dla słuchaczy studiów MBA. Pokazuje, jak wykorzystywać Excela do modelowania danych i pozyskiwania wiedzy niezbędnej do kreowania skutecznego marketingu w firmie. Niemal wszystkie pojęcia wyjaśniono na przykładach, a sposób wykonania ćwiczeń pokazano krok po kroku. Do książki dołączono pliki z danymi i rozwiązaniami zadań. Dowiesz się, jak przetwarzać dane za pomocą wykresów, wyznaczać krzywe popytu, prowadzić analizę skupień w segmentach rynku oraz tworzyć indywidualne modele danych i prognozować wpływ akcji marketingowych na wzrost sprzedaży. Oznacza to, że aby zdobyć umiejętności analizy marketingowej, potrzebujesz tylko tego podręcznika i Excela!

W tej książce między innymi:

Wyrafinowane analizy biznesowe? Potrzebujesz tylko Excela!

Znajdź podobne książki Ostatnio czytane w tej kategorii

Darmowy fragment publikacji:

Tytuł oryginału: Marketing Analytics: Data-Driven Techniques with Microsoft Excel Tłumaczenie: Andrzej Watrak ISBN: 978-83-283-5850-8 Copyright © 2014 by Wayne L. Winston All Rights Reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley Sons, Inc. Translation copyright © 2019 by Helion S.A. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise without either the prior written permission of the Publisher. Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą kserograficzną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji. Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli. Autor oraz Helion SA dołożyli wszelkich starań, by zawarte w tej książce informacje były kompletne i rzetelne. Nie biorą jednak żadnej odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani za związane z tym ewentualne naruszenie praw patentowych lub autorskich. Autor oraz Helion SA nie ponoszą również żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody wynikłe z wykorzystania informacji zawartych w książce. Helion SA ul. Kościuszki 1c, 44-100 Gliwice tel. 32 231 22 19, 32 230 98 63 e-mail: helion@helion.pl WWW: http://helion.pl (księgarnia internetowa, katalog książek) Pliki z przykładami omawianymi w książce można znaleźć pod adresem: ftp://ftp.helion.pl/przyklady/anamar.zip Drogi Czytelniku! Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres http://helion.pl/user/opinie/anamar Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję. Printed in Poland. • Kup książkę • Poleć książkę • Oceń książkę • Księgarnia internetowa • Lubię to! » Nasza społeczność Spis treści O autorze O korektorze merytorycznym Podziękowania Wprowadzenie CZĘŚĆ I PRZETWARZANIE DANYCH MARKETINGOWYCH W EXCELU Rozdział 1. Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych Analiza sprzedaży w sklepach Buduj z nami Analiza sprzedaży w cukierni Słodka Chwila Analiza zależności sprzedaży od cech demograficznych Pobieranie danych z tabeli przestawnej za pomocą funkcji WEŹDANETABELI Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 2. Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą wykresów Excela Wykres kombi Upiększanie wykresu kolumnowego za pomocą obrazu produktu Dodawanie do wykresu etykiet i tabeli danych 15 15 16 17 23 25 25 34 40 44 45 45 47 48 50 52 5 Poleć książkęKup książkę 6 Analiza marketingowa Ilustrowanie wyników ankiety za pomocą wykresu przestawnego Tworzenie wykresów automatycznie się aktualizujących po dodaniu nowych danych Tworzenie wykresów z dynamicznymi elementami Tworzenie miesięcznych rankingów sprzedawców Kontrolowanie danych na wykresie za pomocą pól wyboru Wyświetlanie wielu serii danych za pomocą miniaturowych wykresów Tworzenie tygodniowych raportów sprzedaży z użyciem funkcji WEŹDANETABELI Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 3. Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą funkcji Excela Prezentowanie danych za pomocą histogramów Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą funkcji statystycznych Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ II WYCENIANIE Rozdział 4. Wyznaczanie krzywej popytu i optymalizacja ceny za pomocą dodatku Solver Wyznaczanie liniowej i potęgowej krzywej popytu Optymalizacja ceny za pomocą dodatku Solver Wycenianie na podstawie subiektywnej krzywej popytu Wycenianie kilku produktów za pomocą dodatku SolverTable Podsumowanie Ćwiczenia Sprzedaż wiązana Po co wiązać produkty? Określanie metodą ewolucyjną optymalnych cen w sprzedaży wiązanej Podsumowanie Ćwiczenia Strategia cen nieliniowych Krzywa popytu a gotowość do zapłaty Maksymalizacja zysku w strategii cen nieliniowych Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 5. Rozdział 6. 53 56 57 59 61 63 66 69 70 71 72 76 88 89 91 93 93 97 102 105 109 109 111 111 114 120 121 125 126 127 132 132 Poleć książkęKup książkę Spis treści Rozdział 7. Rozdział 8. Strategia śmietanki cenowej Obniżanie cen w miarę upływu czasu Po co są wyprzedaże? Podsumowanie Ćwiczenia Zarządzanie przychodem Szacowanie popytu i segmentacja klientów Działanie w warunkach niepewności Przeceny Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ III PROGNOZOWANIE Rozdział 9. Regresja liniowa i korelacja Regresja liniowa Analizowanie zależności liniowych za pomocą współczynnika korelacji Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 10. Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem regresji wielorakiej Wprowadzenie do regresji wielorakiej Analiza regresji za pomocą dodatku Analysis ToolPak Interpretacja wyników regresji Niezależne zmienne jakościowe w regresji Modelowanie nieliniowości i interakcji Sprawdzanie poprawności założeń w regresji wielorakiej Wielokrotna współliniowość Weryfikacja analizy regresji Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 11. Prognozowanie z uwzględnieniem przypadków szczególnych Zbudowanie podstawowego modelu Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 12. Modelowanie trendów i sezonowości sprzedaży Wygładzanie danych i eliminowanie sezonowości za pomocą średniej ruchomej Model addytywny z trendami i sezonowością Model multiplikatywny z trendami i sezonowością 7 135 135 138 141 141 143 144 149 151 154 154 157 159 159 166 170 170 173 174 175 177 181 186 189 196 198 200 201 203 203 211 212 213 213 215 217 Poleć książkęKup książkę 8 Analiza marketingowa Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 13. Prognozowanie sprzedaży metodą proporcji średnich ruchomych Metoda średnich ruchomych Metoda proporcji średnich ruchomych i dane miesięczne Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 14. Metoda Wintersa Definicje parametrów w metodzie Wintersa Inicjalizacja metody Wintersa Określenie parametrów wygładzających Prognozowanie wartości Średni bezwzględny błąd procentowy Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 15. Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem sieci neuronowych Regresja i sieci neuronowe Zastosowania sieci neuronowych Prognozowanie sprzedaży za pomocą sieci neuronowej Prognozowanie liczby mil lotniczych za pomocą sieci neuronowej Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ IV CZEGO CHCĄ KLIENCI? Rozdział 16. Analiza łączona Produkty, atrybuty i poziomy Pełna analiza łączona Tworzenie profili produktów za pomocą dodatku Solver Utworzenie symulatora rynku Inne formy analizy łączonej Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 17. Regresja logistyczna Dlaczego regresja logistyczna jest ważna? Model regresji logistycznej Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa w regresji logistycznej 220 221 223 223 226 226 226 227 227 228 229 231 232 232 233 235 235 236 238 243 243 244 245 247 247 249 255 258 261 262 262 265 266 268 269 Poleć książkęKup książkę Spis treści Formułowanie i testowanie hipotez w regresji logistycznej za pomocą dodatku StatTools Regresja logistyczna i dane statystyczne Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 18. Analiza wyborów dyskretnych Teoria użyteczności losowej Analiza dyskretnych wyborów rodzajów czekolady Analiza wyborów dyskretnych z uwzględnieniem ceny produktu i wartości marki Dynamiczne zmiany cen w analizie wyborów dyskretnych Założenie niezależności od alternatyw nieistotnych Wybory dyskretne i elastyczność ceny Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ V WARTOŚĆ KLIENTA Rozdział 19. Wyznaczanie życiowej wartości klienta Podstawowy szablon wartości klienta Analizowanie wrażliwości modelu za pomocą tabeli dwukierunkowej Formuła mnożnika wartości klienta Zmienne zyski Wartość klienta — przypadek DirecTV Szacowanie prawdopodobieństwa, że klient jest wciąż aktywny Rozszerzenie podstawowego modelu wartości życiowej klienta Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 20. Wyznaczanie wartości przedsięwzięcia na podstawie wartości klienta Podręcznik wyceniania przedsięwzięcia Wycenianie przedsięwzięcia na podstawie wartości klienta Ocenianie wrażliwości modelu za pomocą tabeli jednokierunkowej Określanie rynkowej wartości firmy na podstawie wartości klienta Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 21. Wartość klienta, symulacja Monte Carlo i podejmowanie decyzji marketingowych Określanie wartości klienta za pomocą łańcucha Markova Prognozowanie powodzenia akcji marketingowej za pomocą symulacji Monte Carlo 9 272 276 277 278 281 282 283 286 292 293 294 295 296 301 303 303 305 306 307 308 309 309 310 310 313 313 314 317 318 318 318 321 321 326 Poleć książkęKup książkę 10 Analiza marketingowa Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 22. Lokowanie zasobów marketingowych w utrzymywanie i pozyskiwanie klientów Modelowanie wydatków na utrzymywanie i pozyskiwanie klientów Podstawowy model optymalizacji wydatków na utrzymywanie i pozyskiwanie klientów Ulepszenie podstawowego modelu Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ VI SEGMENTACJA RYNKU Rozdział 23. Analiza skupień Grupowanie miast Segmentacja rynku w analizie łączonej Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 24. Filtrowanie zespołowe Filtrowanie zespołowe według użytkownika Filtrowanie zespołowe według elementu Porównanie filtrowania zespołowego według elementu i według użytkownika Konkurs Netfliksa Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 25. Segmentacja rynku z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego Drzewa decyzyjne Budowanie drzewa decyzyjnego Przycinanie drzewa i metoda CART Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ VII PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY NOWEGO PRODUKTU Rozdział 26. Prognozowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą krzywej S Interpretacja krzywej S Dopasowywanie krzywej Pearla Uwzględnianie sezonowości w dopasowywaniu krzywej S Dopasowywanie krzywej Gompertza 331 331 335 336 338 339 341 342 345 347 348 354 358 358 359 359 363 365 366 366 366 369 369 370 374 375 375 377 379 379 381 383 384 Poleć książkęKup książkę Spis treści Porównanie krzywych Pearla i Gompertza Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 27. Model dyfuzji Bassa Wprowadzenie do modelu Bassa Dopasowywanie modelu Bassa Prognozowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą modelu Bassa Urealnienie danych o zamiarach klientów Symulowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą modelu Bassa Modyfikacje modelu Bassa Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 28. Prognozowanie okresu sprzedaży produktu z wykorzystaniem zasady kopernikańskiej Zasada kopernikańska Szacowanie pozostałego czasu życia produktu Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ VIII SPRZEDAŻ DETALICZNA Rozdział 29. Analiza koszyka zakupów i winda sprzedażowa Wyliczanie windy sprzedażowej dwóch produktów Wyliczanie trzykierunkowej windy sprzedażowej Rozwiane mity o eksploracji danych Optymalizacja rozmieszczenia produktów na podstawie wartości windy sprzedażowej Podsumowanie Ćwiczenia 11 387 388 388 391 391 392 394 397 398 399 400 401 403 403 405 405 406 407 409 409 413 416 416 419 419 Rozdział 30. Analiza RFM i optymalizacja bezpośrednich 421 kampanii wysyłkowych 421 Analiza RFM Historia udanego zastosowania analizy RFM 427 Optymalizacja bezpośrednich kampanii wysyłkowych za pomocą dodatku Solver 427 428 Podsumowanie Ćwiczenia 429 Rozdział 31. Model SCAN*PRO i jego odmiany Wprowadzenie do modelu SCAN*PRO Modelowanie sprzedaży batoników 431 431 432 Poleć książkęKup książkę 12 Analiza marketingowa Prognozowanie sprzedaży oprogramowania Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 32. Optymalizacja przestrzeni na półkach i zasobów sprzedażowych Określenie zależności pomiędzy akcjami marketingowymi a sprzedażą Modelowanie zależności wyników sprzedaży od aktywności przedstawicieli handlowych Optymalizacja aktywności handlowej Określanie przestrzeni na półkach w supermarkecie przy użyciu krzywej Gompertza Podsumowanie Ćwiczenia 434 439 439 441 441 442 446 449 449 450 Rozdział 33. Prognozowanie sprzedaży na podstawie kilku punktów danych 451 451 453 455 457 457 Prognozowanie przychodu z filmu Modyfikacja modelu w celu podniesienia dokładności prognozy Prognozowanie przychodu na podstawie danych z trzech tygodni Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ IX REKLAMA Rozdział 34. Ocena skuteczności wydatków na reklamę Model Adstock Inny model oceny skuteczności wydatków na reklamę Optymalizacja wydatków na reklamę: kampanie pulsujące i ciągłe Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 35. Modele wyboru mediów reklamowych Liniowy model wyboru mediów Upusty ilościowe Wybór mediów przy użyciu metody Monte Carlo Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 36. Reklamy PPC w Internecie Definicja reklamy PPC Modelowanie zysków z reklam PPC Aukcje Google Ads 459 461 461 464 466 469 469 471 472 474 476 480 480 483 483 485 486 Poleć książkęKup książkę Spis treści Optymalizacja stawki za kliknięcie przy użyciu symulatora Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ X NARZĘDZIA DO BADANIA RYNKU Rozdział 37. Analiza głównych składowych Definicja analizy głównych składowych Kombinacja liniowa, wariancja i kowariancja Szczegóły analizy głównych składowych Inne zastosowania analizy głównych składowych Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 38. Skalowanie wielowymiarowe Dane o podobieństwie produktów Skalowanie wielowymiarowe odległości między miastami Skalowanie wielowymiarowe danych o produktach śniadaniowych Określenie idealnego punktu Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 39. Algorytmy klasyfikacyjne: naiwny klasyfikator Bayesa i analiza dyskryminacyjna Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie Bayesa Naiwny klasyfikator Bayesa Liniowa analiza dyskryminacyjna Weryfikacja modelu Niezwykłe zalety klasyfikatora Bayesa Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 40. Jednoczynnikowa analiza wariancji Sprawdzanie, czy średnie grupowe się różnią Przykład jednoczynnikowej analizy wariancji Rola wariancji w analizie jednoczynnikowej Prognozowanie danych z wykorzystaniem jednoczynnikowej analizy wariancji Kontrasty Podsumowanie Ćwiczenia 13 489 489 490 491 493 493 494 500 506 507 508 509 509 510 515 518 522 522 525 526 527 529 534 538 538 539 539 541 542 542 544 545 546 548 549 Poleć książkęKup książkę 14 Analiza marketingowa Rozdział 41. Dwuczynnikowa analiza wariancji Wprowadzenie do dwuczynnikowej analizy wariancji Dwuczynnikowa analiza wariancji bez powtórzeń Dwuczynnikowa analiza wariancji z powtórzeniami Podsumowanie Ćwiczenia CZĘŚĆ XI INTERNET I MARKETING SPOŁECZNOŚCIOWY Rozdział 42. Sieci Ocena ważności węzła Ocena ważności połączenia Opis struktury sieci Sieci losowe i regularne Bogaci są coraz bogatsi Serwis Klout Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 43. Matematyka w punktach przełomowych Zarażanie sieci Model Bassa a punkt przełomowy Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 44. Marketing wirusowy Model Wattsa Bardziej zaawansowany model marketingu wirusowego Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 45. Eksploracja tekstu Stosowane pojęcia Strukturyzacja tekstu Eksploracja tekstu w praktyce Podsumowanie Ćwiczenia Skorowidz 551 551 552 554 558 559 561 563 563 567 567 571 574 576 577 577 579 579 582 586 587 589 590 591 595 595 597 598 598 601 604 604 607 Poleć książkęKup książkę Rozdział 1 Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych W marketingu często trzeba analizować dane, czyli „żonglować” nimi, aby móc wyciągnąć ważne wnioski. Za pomocą tabel przestawnych w Excelu można szybko przetwarzać dane na różne sposoby. W tym rozdziale dowiesz się, jak za pomocą tabel przestawnych:  badać bezwzględną i procentową wielkość sprzedaży według sklepów, miesięcy i typów produktów;  analizować weekendowe, sezonowe i globalne trendy sprzedaży produktów;  badać wpływ promocji na sprzedaż produktów;  określać wpływ cech demograficznych ludności, takich jak wiek, dochody, płeć i miejsce zamieszkania, na prawdopodobieństwo zaprenumerowania czasopisma. Analiza sprzedaży w sklepach Buduj z nami Aby móc analizować sprzedaż, trzeba przede wszystkim mieć potrzebne dane. Plik PARETO.xlsx (do pobrania ze strony ftp://ftp.helion.pl/przyklady/anamar.zip) zawiera dane sprzedaży z dwóch sklepów budowlanych, jednego zlokalizowanego w centrum miasta, a drugiego na przedmieściach. W obu sklepach można kupić 10 rodzajów taśm, 10 rodzajów klejów i 10 rodzajów odzieży ochronnej. Rysunek 1.1 przedstawia próbkę tych danych. 25 Poleć książkęKup książkę 26 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Rysunek 1.1. Dane sprzedaży w sklepach budowlanych W tej części rozdziału dowiesz się, w jaki sposób, analizując powyższe dane za pomocą tabel prze- stawnych, znaleźć odpowiedzi na następujące pytania:  Jaka jest procentowa sprzedaż w obu sklepach?  Jaki jest procentowy udział sprzedaży w poszczególnych miesiącach?  Jaki przychód generuje każdy produkt?  Jakie produkty generują 80 przychodów? Wyliczenie procentowej wielkości sprzedaży w obu sklepach Pierwszym krokiem w pracy z tabelami przestawnymi jest sprawdzenie, czy pierwszy wiersz danych zawiera nagłówki kolumn. Zwróć uwagę, że w arkuszu Dane w wierszu 7 znajdują się nagłówki: Produkt, Miesiąc, Sklep i Cena. Możesz więc utworzyć tabelę przestawną. W tym celu wykonaj na- stępujące kroki: 1. W arkuszu Dane kliknij dowolną komórkę w tabeli, a następnie na karcie Wstawianie kliknij ikonę Tabela przestawna. Pojawi się okno dialogowe przedstawione na rysunku 1.2, w którym powinien być poprawnie określony obszar danych Y7:AB1333. Po zaznaczeniu w powyższym oknie opcji Użyj zewnętrznego źródła danych mo- żesz do utworzenia tabeli przestawnej wykorzystać bazę danych. W zadaniu 5 na końcu rozdziału będziesz mógł przećwiczyć tworzenie tabel z wykorzystaniem różnych arkuszy, a nawet różnych skoroszytów. 2. Kliknij przycisk OK. Pojawi się panel Pola tabeli przestawnej, jak na rysunku 1.3. 3. Wypełnij panel, przeciągając nagłówki do czterech następujących obszarów:  Wiersze. Pola umieszczone w tym obszarze są pokazywane po lewej stronie tabeli przestawnej w zadanej kolejności. W tym przykładzie przeciągnij pole Sklep. Dzięki temu dane będą sumowane według sklepów. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 27 Rysunek 1.2. Okno dialogowe do tworzenia tabeli przestawnej Rysunek 1.3. Pola tabeli przestawnej  Kolumny. Pola umieszczone w tym obszarze są pokazywane w wierszu nagłówków tabeli przestawnej. W tym przykładzie w obszarze Kolumny nie ma żadnych pól. Poleć książkęKup książkę 28 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu  Wartości. Wartości pól umieszczonych w tym obszarze są wykorzystywane w obliczeniach. W tym przykładzie będzie to pole Cena. Excel stara się domyślić, jakiego rodzaju obliczenia powinien wykonać ze wskazanym polem. W tym przykładzie będzie to sumowanie wartości. Jest to właściwy wybór, ponieważ zamierzasz wyliczyć całkowitą sprzedaż. Jeżeli zechcesz wyliczyć średnią wartość, liczbę wartości lub inną wielkość, po prostu kliknij wybrane pole i wybierz polecenie Ustawienia pola wartości. W dalszej części rozdziału dowiesz się, jak z niego korzystać.  Filtry. Ten obszar został wprowadzony w wersji Excel 2007. Umieszczając w nim pola, można łatwo wykonywać obliczenia na dowolnych podzbiorach danych. Począwszy od wersji Excel 2010, dostępne są bardzo przydatne fragmentatory umożliwiające wybieranie pól, które mają być użyte w obliczeniach w tabeli przestawnej. Przykład wykorzystania filtrów i fragmentatorów jest opisany w sekcji „Filtry i fragmentatory” niniejszego rozdziału. Aby wyświetlić listę pól, kliknij dowolną komórkę wewnątrz tabeli przestawnej. Jeżeli mimo tego lista się nie pojawi, kliknij komórkę prawym przyciskiem myszy i wybierz polecenie Pokaż listę pól. Rysunek 1.4 przedstawia skonfigurowane pola tabeli przestawnej, a rysunek 1.5 gotową tabelę w arkuszu Pierwsza tabela przestawna. Rysunek 1.4. Skonfigurowane pola tabeli przestawnej Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 29 Rysunek 1.5. Gotowa tabela przestawna Zgodnie z rysunkiem 1.5 sklep w centrum sprzedał produkty za 4985,5 zł, a sklep na przed- mieściach za 4606,5 zł. Całkowita sprzedaż wyniosła 9592 zł. Aby uzyskać procentowy udział sprzedaży w każdym sklepie, zmień format danych w sekcji Wartości. W tym celu wykonaj następujące kroki: 1. W sekcji Wartości rozwiń listę Suma z Cena i wybierz polecenie Ustawienia pola wartości. 2. Kliknij zakładkę Pokazywanie wartości jako, a następnie rozwiń listę Pokaż wartości jako. 3. Wybierz opcję sumy końcowej, jak na rysunku 1.6. Rysunek 1.6. Wyświetlenie procentowego udziału sklepów w całkowitej sprzedaży Rysunek 1.7 przedstawia wynikową tabelę przestawną, zgodnie z którą udział sklepu w centrum w całkowitej sprzedaży wyniósł ok. 52 , a sklepu na przedmieściach ok. 48 . Tabela ta znaj- duje się w pliku PARETO.xlsx w arkuszu Przychód wg sklepu. Rysunek 1.7. Procentowy udział sklepów w całkowitej sprzedaży Jeżeli chcesz utworzyć tabelę przestawną z innym zestawem danych, kliknij na karcie Analiza ikonę Zmień źródło danych i wybierz inny zakres wartości. Aby ponownie przeliczyć tabelę po zmianie danych źródłowych, kliknij ją prawym przyciskiem myszy i wy- bierz polecenie Odśwież. Jeżeli chcesz dodać nowe dane do oryginalnych i uwzględnić je w tabeli po kliknięciu polecenia Odśwież, wykorzystaj tabele danych opisane w rozdziale 2., „Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą wykresów Excela”. Poleć książkęKup książkę 30 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Sumowanie przychodów według miesięcy Za pomocą tabeli przestawnej możesz wyliczać bezwzględną i procentową wielkość sprzedaży w po- szczególnych miesiącach. Aby to osiągnąć, wykonaj następujące kroki: 1. Wróć do arkusza Dane, kliknij kartę Wstawianie i ikonę Tabela przestawna. 2. Przeciągnij pole Miesiąc do obszaru Wiersze, a pole Cena do obszaru Wartości. W ten sposób uzyskasz podział wartości sprzedaży według miesięcy. Ponieważ chcesz mieć również wartości procentowe, przeciągnij ponownie pole Cena do obszaru Wartości. 3. W obszarze Wartości kliknij pierwsze pole i wybierz polecenie Ustawienia pola wartości. Następnie kliknij zakładkę Pokazywanie wartości jako, rozwiń listę Pokaż wartości jako i wybierz opcję sumy końcowej. 4. Kliknij dwukrotnie nagłówek Suma z Cena i wpisz Udział procentowy. Analogicznie zmień nagłówek Suma z Cena2 na Wartość sprzedaży. 5. Kliknij dwukrotnie nagłówek Wartość sprzedaży, następnie kliknij przycisk Format liczby i wybierz pozycję Walutowe. Dzięki temu wartości będą pokazywane w złotówkach, jak na rysunku 1.8. Rysunek 1.8. Procentowa wielkość sprzedaży w poszczególnych miesiącach Jak widać, w styczniu sprzedano produkty za 845 zł, co stanowiło 8,81 całkowitej sprzedaży. Ponieważ udział w każdym miesiącu jest równy ok. 1/12 (czyli 8,33 ), można wyciągnąć wniosek, że nie ma sezonowości. W części III książki, „Prognozowanie”, są szczegółowo opisane metody określa- nia sezonowości, jak również jej znaczenie w analizie marketingowej. Wyliczanie przychodu z każdego produktu Innym ważnym elementem analizy marketingowej jest wyliczanie przychodu ze sprzedaży każde- go produktu. Aby przeprowadzić taką analizę przykładowych danych, wykonaj następujące kroki: 1. Wróć do arkusza Dane i przeciągnij pole Produkt do obszaru Wiersze, a pole Cena do obszaru Wartości. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 31 2. Kliknij dwukrotnie nagłówek Suma z Cena, wpisz tytuł Przychód i ustaw walutowy format liczb. 3. Rozwiń listę w komórce A3 i wybierz polecenie Sortuj od A do Z. Uzyskasz tabelę przedstawioną na rysunku 1.9. Tabela ta znajduje się w arkuszu Produkty. Rysunek 1.9. Wartość sprzedaży według produktu Tabela pokazuje przychody ze sprzedaży poszczególnych produktów. Na przykład Klej 1 przyniósł przychód równy 24 zł. Zasada Pareta (80/20) Podczas żonglowania danymi w pewnym momencie będziesz chciał się dowiedzieć, jaka grupa produktów generuje określony procent całkowitej sprzedaży. Popularna zasada Pareta (inaczej: zasada 80/20) mówi, że w większości przypadków 20 produktów generuje 80 wartości sprze- daży. Poniżej przedstawione są inne przykłady tej zasady:  80 całkowitych dochodów uzyskuje 20 populacji.  80 skarg klientów dotyczy 20 problemów. Poleć książkęKup książkę 32 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Aby określić procentowy udział każdego produktu w całkowitej sprzedaży, wykonaj poniższe kroki: 1. Przejdź do arkusza Produkty i rozwiń listę w komórce A3. 2. Wybierz polecenie Filtry wartości, a następnie Pierwsze 10. 3. Wybierz ustawienia jak na rysunku 1.10, aby wyszukać produkty generujące 80 przychodów. Rysunek 1.10. Zastosowanie filtru wartości do wyszukania produktów generujących 80 przychodów Wynikowa tabela przestawna znajduje się w arkuszu Top 80 . Jak widać na rysunku 1.11, sześć produktów, a więc 20 ze wszystkich 30, generuje 80 przychodów. Aby usunąć filtr, kliknij ikonę lejka. Rysunek 1.11. Produkty generujące 80 przychodów Filtry i fragmentatory Dwie bardzo przydatne funkcjonalności w analizie danych to filtry i fragmentatory wprowadzone w programie Excel 2010. Załóżmy, że chcesz wyświetlić przykładowe dane według miesięcy i sklepów. Jeżeli umieścisz pole Produkt w obszarze Wiersze lub Kolumny, wtedy tabela przestawna będzie nieczytelna. Lepiej umieścić pole Miesiąc w obszarze Wiersze, pole Sklep w obszarze Kolumny, pole Cena w obszarze Wartości, a pole Produkt w obszarze Filtry. W ten sposób uzyskasz tabelę przed- stawioną na rysunku 1.12. Tabela ta znajduje się w arkuszu Filtrowanie danych. Po rozwinięciu listy filtru możesz wyświetlać wyniki sprzedaży dla dowolnego zestawu produktów według sklepów i miesięcy. Na przykład wybierając Odzież ochr. 1, Odzież ochr. 7 i Klej 8, uzyskasz przefiltrowaną tabelę przedstawioną na rysunku 1.13. Jak widać, w maju sprzedaż w sklepach w centrum i na przedmieściu była równa odpowiednio 10 zł i 34 zł. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 33 Rysunek 1.12. Tabela przestawna z filtrem Rysunek 1.13. Tabela przestawna przedstawiająca wartość sprzedaży produktów Odzież ochr. 1, Odzież ochr. 7 i Klej 8 Rysunek 1.13 nie pokazuje jasno, jakie produkty zostały uwzględnione w obliczeniach. Problem rozwiązują fragmentatory wprowadzone w programie Excel 2010 (arkusz Fragmentacja danych). Aby użyć tej funkcjonalności, wykonaj następujące kroki: 1. Kliknij dowolną komórkę wewnątrz tabeli przestawnej, a następnie na karcie Wstawianie kliknij ikonę Fragmentator. 2. W oknie, które się pojawi, zaznacz Produkt. Utworzysz fragmentator umożliwiający wybieranie produktów (aby wybrać kilka z nich, klikaj je przy naciśniętym klawiszu Ctrl). 3. Kliknij nagłówek fragmentatora. Pojawi się karta Narzędzia fragmentatora. W sekcji Przyciski wpisz w polu Kolumny liczbę 5. Nazwy produktów we fragmentatorze zostaną rozmieszczone w pięciu kolumnach, jak na rysunku 1.14. Poleć książkęKup książkę 34 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Rysunek 1.14. Wybieranie produktów za pomocą fragmentatora Fragmentator jest panelem umożliwiającym wybieranie wartości z jednego lub kilku pól tabeli przestawnej. W tym przykładzie widać wyraźnie, że w tabeli uwzględnione są wyniki sprzedaży produktów Odzież ochr. 1, Odzież ochr. 7 i Klej 8. Aby zmienić wielkość okna fragmentatora, kliknij je i przeciągnij jeden z uchwytów, które się pojawią. Gdy klikniesz dwukrotnie komórkę wewnątrz tabeli przestawnej, zostanie utworzony nowy arkusz z tabelą zawierającą dane użyte do wyliczenia wartości wybranej komórki. Na przykład po dwukrotnym kliknięciu komórki z wartością sprzedaży dla sklepu w centrum w styczniu otrzymasz tabelę przedstawioną na rysunku 1.15. Tabela ta znaj- duje się w arkuszu Styczeń, centrum. Rysunek 1.15. Szczegółowe wyniki sprzedaży w sklepie w centrum w styczniu W tej części rozdziału dowiedziałeś się, jak żonglować danymi za pomocą tabel przestawnych. Umiejętnie wykorzystując ustawienia pól umieszczonych w obszarze Wartości, możesz wykonywać potrzebne obliczenia. Analiza sprzedaży w cukierni Słodka Chwila Cukiernia Słodka Chwila sprzedaje ciasta, torty, ciastka, kawę i koktajle. Właściciel zlecił Ci anali- zę czynników wpływających na sprzedaż. Wykorzystując tabelę przestawną i nabyte umiejętności, możesz szybko wykonać to zadanie. Przedstawiony w tej części przykład stanowi wprowadzenie do bardziej zaawansowanych technik opisanych w części III książki. Plik SłodkaChwilaDane.xlsx zawiera wykorzystane w tym przykładzie wyniki sprzedaży za lata 2013 – 2015. Rysunek 1.16 przedstawia fragment danych. W pliku SłodkaChwilaAnaliza.xlsx znajdują się wszystkie opisane tabele przestawne. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 35 Rysunek 1.16. Wyniki sprzedaży cukierni Słodka Chwila Cyfra 1 w kolumnie Nr dnia tyg. oznacza poniedziałek, cyfra 2 — wtorek itd. Numery dni ty- godni uzyskasz, wpisując w komórce F5 formułę =DZIEŃ.TYG(G5;2) i kopiując ją do zakresu komórek F6:F1099. Argument 2 funkcji oznacza, że poniedziałkowi jest przypisana cyfra 1, wtorkowi cyfra 2 itd. Wpisz w komórce E5 formułę =WYSZUKAJ.PIONOWO(F5;dni_tygodnia;2), aby zamienić cyfrę 1 z kolum- ny Dzień tyg. na słowo „Poniedziałek”, cyfrę 2 na „Wtorek” itd. Drugi argument, dni_tygodnia, ozna- cza zakres komórek A6:B12. Aby zdefiniować nazwę dni_tygodnia, zaznacz żądany zakres komórek, a następnie w polu wyszukiwania (w lewym górnym rogu arkusza) wpisz dni_tygodnia i naciśnij kla- wisz Enter. Dzięki temu w formułach zamiast adresów zakresów będziesz mógł stosować ich nazwy. Funkcja WYSZUKAJ.PIONOWO wyszukuje w pierwszej kolumnie zakresu dni_tygodnia wartość zawartą w komórce F5 (np. liczbę 2) i zwraca odpowiadającą jej wartość z drugiej kolumny zakresu (ciąg „Wtorek”). Kopiując komórkę E5 z formułą =WYSZUKAJ.PIONOWO(F5;dni_tygodnia;2) do wszyst- kich komórek zakresu E6:E1099, otrzymasz nazwy dni tygodnia dla każdego wiersza danych. Jak pokazuje tabela, w piątek 11 stycznia 2013 r. nie było promocji, sprzedano 74 ciasta, 50 tortów, 645 ciastek, 100 koktajli i 490 filiżanek kawy. Teraz wykorzystasz tabele przestawne do sprawdzenia:  wyników sprzedaży w poszczególnych dniach tygodnia;  wyników sprzedaży w poszczególnych miesiącach;  wzrostu (lub spadku) trendu sprzedaży;  wpływu promocji, np. obniżki ceny, na wyniki sprzedaży. Obliczenie wartości sprzedaży według dni tygodnia Właściciel cukierni, aby lepiej planować promocje, chce się dowiedzieć, jak zmienia się sprzedaż jego produktów w poszczególnych dniach tygodnia. Poleć książkęKup książkę 36 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Utwórz arkusz Dni tygodnia, a w nim tabelę przestawną wyliczającą średnią liczbę poszcze- gólnych produktów sprzedanych każdego dnia tygodnia (rysunek 1.17). W tym celu wykonaj na- stępujące kroki: 1. Przeciągnij pole Dzień tyg. do obszaru Wiersze, a pola z nazwami produktów do obszaru Wartości. 2. Kliknij każde pole i zmień typ obliczeń z Suma na Średnia. Uzyskasz wynik, że np. w niedziele sprzedano średnio 96,5 ciasta. Rysunek 1.17. Średnia liczba sprzedanych produktów według dnia tygodnia Jak powiedział Konfucjusz, „jeden obraz jest wart tyle co tysiąc słów”. Kliknij komórkę we- wnątrz tabeli przestawnej, następnie na karcie Analiza kliknij ikonę Wykres przestawny i wybierz rodzaj wykresu (wykresy są opisane dokładniej w rozdziale 2., „Przetwarzanie danych marketin- gowych za pomocą wykresów Excela”). Rysunek 1.17 przedstawia wykres liniowy. Aby go zmie- nić, kliknij go prawym przyciskiem myszy i wybierz polecenie Zmień typ wykresu. Wykres pokazuje, że sprzedaż każdego produktu w weekend była większa niż w pozostałych dniach tygodnia. W lewym dolnym rogu wykresu znajduje się filtr umożliwiający wyświetlanie da- nych dla dowolnie wybranych dni. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 37 Analiza sezonowości sprzedaży Jeżeli sprzedaż w każdym miesiącu jest taka sama, to nie ma sezonowości. Natomiast jeżeli w nie- których kwartałach sprzedaż określonego produktu jest znacząco większa lub mniejsza niż w ciągu pozostałych kwartałów, wtedy mamy do czynienia z sezonowością. Jako analityk marketingowy musisz umieć określać sezonowość i jej wielkość, aby móc lepiej planować kampanie reklamowe, promocje, produkcję i inwestycje. Poniżej wymienione są z życia wzięte przykłady sezonowości:  Sprzedaż w serwisie Amazon jest w czwartym kwartale większa o ok. 33 niż w pozostałych kwartałach. Wynika to z gwałtownego wzrostu sprzedaży przed świętami Bożego Narodzenia.  Firmy z branży zaawansowanych technologii, np. Microsoft lub Cisco, odnotowują regularny wzrost sprzedaży w ostatnim miesiącu każdego kwartału. Najwyższa sprzedaż ma miejsce w ostatnim miesiącu roku finansowego. Jest tak dlatego, że sprzedawcy zwiększają swoją aktywność, aby dostać prowizje za osiągnięcie kwartalnych i rocznych celów sprzedaży. Aby sprawdzić, czy w cukierni Słodka Chwila występuje sezonowość sprzedaży, wykonaj na- stępujące kroki: 1. Kliknij w skoroszycie SłodkaChwilaDane.xlsx dowolną komórkę wewnątrz tabeli danych. Następnie na karcie Wstawianie kliknij ikonę Tabela przestawna. Pojawi się lista pól. Przeciągnij pole Data do obszaru Wiersze, a wszystkie pola z nazwami produktów do obszaru Wartości. Jak poprzednio zmień typ obliczeń z Suma na Średnia, aby wyliczyć średnią wartość sprzedaży każdego produktu. 2. Pojawią się dane sprzedaży dla każdego dnia, ale Tobie są potrzebne dane dla poszczególnych miesięcy. Aby to zmienić, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórkę z datą i wybierz polecenie Grupuj. 3. Aby uśrednić dane według miesięcy, zaznacz w oknie dialogowym pozycję Miesiąc, jak na rysunku 1.18. Rysunek 1.18. Uśrednianie danych według miesięcy Poleć książkęKup książkę 38 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu 4. Na karcie Analiza kliknij ikonę Wykres przestawny i wybierz Liniowy typ wykresu. Utworzysz tabelę i wykres przestawny jak na rysunku 1.19. Dane te znajdują się w skoroszycie SłodkaChwilaAnaliza.xlsx w arkuszu Miesiące. Rysunek 1.19. Wyniki sprzedaży według miesięcy Z wykresu wynika jasno, że sprzedaż koktajli wzrasta w lecie, natomiast sezonowość sprzedaży pozostałych produktów jest mało wyraźna. Metody określania sezonowości są szczegółowo opisane w części III książki. Zważywszy na wyraźny wzrost sprzedaży koktajli od kwietnia do sierpnia, cukiernia może „przy- ciąć” wydatki na reklamę i promocje w tym okresie. Z drugiej strony, ze względu na zwiększony popyt, musi zapewnić składniki niezbędne do wyrobu koktajli. Ponadto może rozważyć zatrud- nienie w lecie dodatkowych pracowników, aby móc obsłużyć wszystkich klientów. Aby przywrócić wyświetlanie danych według dni, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórkę z miesiącem i wybierz polecenie Rozgrupuj. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 39 Analiza trendów sprzedaży Właściciel cukierni chce wiedzieć, czy sprzedaż rośnie. Na podstawie wykresu sprzedaży według miesięcy nie można odpowiedzieć na to pytanie, tym bardziej jeżeli występuje sezonowość sprze- daży. Lepszym sposobem analizy tego rodzaju trendu jest wyliczenie i wykreślenie średniej dzien- nej sprzedaży w poszczególnych latach. W tym celu wykonaj następujące kroki: 1. W skoroszycie SłodkaChwilaDane.xlsx kliknij dowolną komórkę wewnątrz tabeli danych i utwórz tabelę przestawną. Przeciągnij pola z produktami do obszaru Wartości i jak poprzednio zmień typ obliczeń z Suma na Średnia. 2. Przeciągnij pole Data do obszaru Wiersze, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórkę z datą, wybierz polecenie Grupuj i zaznacz pozycję Lata. W tabeli pojawią się średnie dzienne wartości sprzedaży w kolejnych latach. 3. Jak poprzednio utwórz wykres przestawny. Jak pokazuje rysunek 1.20 (znajdujący się w arkuszu Lata), trend sprzedaży jest rosnący, co jest dobrą wiadomością dla właściciela cukierni. Rysunek 1.20. Wartości sprzedaży według lat Sprzedaż każdego roku rosła w zakresie od 1,5 do 4,9 . Najszybciej rosła sprzedaż ciast, ale stanowiła ona niewielką część całkowitej sprzedaży. Sprzedaż ciastek i kawy rosła wolniej, ale jej udział w całkowitej sprzedaży był największy. Poleć książkęKup książkę 40 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Analiza wpływu promocji na sprzedaż Jeśli chcesz szybko się dowiedzieć, jak promocje wpływają na sprzedaż, możesz wyliczyć średnią dzienną sprzedaż każdego produktu w okresie promocji i porównać ją ze średnią sprzedażą w po- zostałych dniach. Aby wykonać takie obliczenia, utwórz tabelę przestawną, jak poprzednio umieść pola z produktami w obszarze Wartości, a następnie przeciągnij pole Promocja do obszaru Wiersze. Utwórz wykres przestawny. Uzyskasz wynik jak na rysunku 1.21 (arkusz Promocje). Rysunek 1.21. Wpływ promocji na sprzedaż Z wykresu wynika, że w okresie promocji sprzedaż była wyższa. Zanim jednak wyciągniesz wniosek, że promocje zwiększają sprzedaż, rozważ inne czynniki, które też mogą mieć znaczenie. Na przykład wzrost sprzedaży koktajli w lecie mógł być efektem sezonowości, a nie promocji. Kolejną kwestią są koszty promocji. Jeżeli przewyższają one zyski, to należy zrezygnować z promocji. Analityk marketingowy musi być ostrożny podczas wyliczania zysków z promocji. Jeżeli dzięki niej pozyskuje się nowych klientów, wtedy ich długoterminową wartość należy uwzględnić w zy- skach. W częściach VIII i IX dowiesz się, jak wykonywać dokładniejsze analizy i sprawdzać, w jaki sposób promocje, zmiany cen, reklamy i inne akcje marketingowe wpływają na sprzedaż. Analiza zależności sprzedaży od cech demograficznych Zanim analityk marketingowy zarekomenduje reklamowanie produktu (zob. część IX), musi się dowiedzieć, kim są jego potencjalni nabywcy. Na przykład jest mało prawdopodobne, aby magazyn poświęcony muzyce heavy metal zainteresował emerytów, więc reklamowanie go w programach Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 41 telewizyjnych przeznaczonych dla tej grupy odbiorców będzie marnowaniem budżetu reklamowego. W tej części rozdziału dowiesz się, jak za pomocą tablicy przestawnej określać grupy klientów, którzy kupią dany produkt. Przyjrzyjmy się skoroszytowi Prenumerata.xlsx zawierającemu dane losowo wybranych 1024 prenumeratorów pewnego czasopisma. Rysunek 1.22 przedstawia fragment tych danych. Na przykład pierwszy prenumerator ma 72 lata, jest mężczyzną, mieszka na obszarze wiejskim, a roczne do- chody jego rodziny są równe 72 000 zł. Rysunek 1.22. Cechy demograficzne prenumeratorów Analiza wieku prenumeratorów Jedną z najważniejszych cech demograficznych jest wiek. Aby przeanalizować wiek prenumerato- rów, wykonaj następujące kroki: 1. Utwórz tabelę przestawną i przeciągnij pole Wiek do obszarów Wiersze i Wartości. 2. Domyślnie Excel wylicza sumę wartości. Kliknij dwukrotnie nagłówek Suma z Wiek i wybierz typ obliczeń Liczba. 3. W zakładce Pokazywanie wartości jako wybierz opcję sumy kolumny. 4. Kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórkę tabeli przestawnej, wybierz polecenie Grupuj i kliknij przycisk OK. W ten sposób podzielisz wiek na dziesięcioletnie przedziały. 5. Utwórz wykres przestawny typu Kolumnowy, aby zwizualizować przedziały wiekowe prenumeratorów. Tabela i wykres są przedstawione na rysunku 1.23. Znajdują się one w arkuszu Wiek. Jak widać, większość prenumeratorów czasopisma jest w wieku 18 – 37 lat. Na tej podstawie można znaleźć program telewizyjny przeznaczony dla właściwej grupy odbiorców. Analiza płci prenumeratorów Aby efektywnie inwestować w reklamę, można również analizować płeć prenumeratorów. Gdyby się np. okazało, że wszyscy prenumeratorzy to mężczyźni, na pewno nie warto byłoby reklamować pisma w programie dla kobiet. Aby przeprowadzić taką analizę, wykonaj następujące kroki: Poleć książkęKup książkę 42 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu Rysunek 1.23. Przedziały wiekowe prenumeratorów 1. Utwórz tabelę przestawną i przeciągnij pole Płeć do obszarów Kolumny i Wartości. 2. Kliknij dwukrotnie komórkę Liczba z Płeć i zmień pokazywane wartości na sumy wiersza. Uzyskasz tabelę przedstawioną na rysunku 1.24. Tabela ta znajduje się w arkuszu Płeć. Rysunek 1.24. Analiza płci prenumeratorów Okazuje się, że prawie 80 prenumeratorów pisma to mężczyźni. Analiza dochodów prenumeratorów Arkusz Dochody (rysunek 1.25) zawiera wyniki analizy liczby prenumeratorów w poszczególnych przedziałach dochodów. Aby przeprowadzić taką analizę, wykonaj następujące kroki: 1. Utwórz tabelę przestawną i przeciągnij pole Dochody do obszarów Wiersze i Wartości. 2. Zmień typ obliczeń pola Dochody z Suma na Liczba. Dodatkowo zmień pokazywanie wartości na sumy kolumny. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 43 3. Pogrupuj wartości w pierwszej kolumnie w przedziały o wielkości 25 000 zł. Rysunek 1.25. Procentowy rozkład liczby prenumeratorów według dochodów Jak widać, większość prenumeratorów osiąga dochody w przedziale 54 000 – 103 000 zł. Ponadto ponad 85 prenumeratorów ma dochody wyższe niż średnia krajowa, co oznacza, że ta część po- pulacji jest atrakcyjna dla wydawcy czasopisma i warto zainwestować w odpowiednie dla niej działania marketingowe. Analiza miejsca zamieszkania prenumeratorów Teraz przeanalizujmy odsetek prenumeratorów mieszkających w obszarach wiejskim, podmiejskim i miejskim. Na tej podstawie będzie można wybrać odpowiednie stacje telewizyjne do emisji reklam. 1. Utwórz tabelę przestawną i przeciągnij pole Obszar do obszarów Kolumny i Wartości. 2. W ustawieniach pola wybierz pokazywanie wartości jako sumy wiersza. Utworzysz tabelę pokazaną na rysunku 1.26. Tabela ta znajduje się w arkuszu Zamieszkanie. Rysunek 1.26. Rozkład liczby prenumeratorów według miejsca zamieszkania Jak widać, 46 prenumeratorów mieszka w obszarach podmiejskich, 40 w miejskich, a 15 w wiejskich. Analiza krzyżowa wieku i dochodów W marketingu często trzeba analizować dane demograficzne pod kątem dwóch cech. Jest to tzw. analiza krzyżowa. Teraz przeprowadzisz analizę wieku i dochodów prenumeratorów. Wykonaj następujące kroki: 1. Utwórz tabelę przestawną, przeciągnij pole Wiek do obszaru Kolumny, a pole Dochody do obszarów Wiersze i Wartości. Poleć książkęKup książkę 44 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu 2. W ustawieniach pola wybierz pokazywanie wartości jako sumy wiersza. 3. Pogrupuj wartości w pierwszej kolumnie w przedziały dochodów o wielkości 25 000 zł, a wartości w pierwszym wierszu w dziesięcioletnie przedziały wiekowe. Utworzysz tabelę pokazaną na rysunku 1.27 (znajduje się ona w arkuszu Dochody i wiek). Tabela pokazuje, że 28,13 prenumeratorów z grupy wiekowej 28 – 37 lat osiąga dochody w przedziale 54 000 – 78 000 zł. Rysunek 1.27. Analiza krzyżowa wieku i dochodów prenumeratorów Analiza krzyżowa pozwala wyszukiwać grupy klientów o określonych kombinacjach cech de- mograficznych, dla których warto inwestować w działania marketingowe, np. reklamy i promo- cje. Analiza ta umożliwia również znajdowanie grup klientów, w których nie należy inwestować. Na przykład w grupie wiekowej powyżej 78 lat nie ma prawie wcale prenumeratorów, podobnie jak w grupie o dochodach większych niż 229 000 zł. Zatem nie jest zalecane reklamowanie pisma w programach oglądanych głównie przez bogatych emerytów. Pobieranie danych z tabeli przestawnej za pomocą funkcji WEŹDANETABELI W analizach marketingowych często trzeba pobierać dane z tabeli przestawnej w celu utworzenia wykresu lub przeprowadzenia dodatkowej analizy. Do tego celu służy funkcja WEŹDANETABELI. Aby się dowiedzieć, jak działa ta funkcja, wróć do danych sprzedaży sklepu Buduj z nami, czyli do skoro- szytu PARETO.xlsx i arkusza Produkty. Kliknij dowolną pustą komórkę, wpisz znak =, a następnie kliknij komórkę B12 zawierającą wartość sprzedaży produktu Klej 8. W komórce pojawi się formuła WEŹDANETABELI( Cena ;$A$3; Produkt ; Klej 8 ). Sprawdź, czy jest ona taka sama jak w komórce E10 (rysunek 1.28). Formuła ta zwraca wartość odpowiadającą polu Klej 8 z tabeli przestawnej, której lewy górny róg znajduje się w komórce A3. Jeżeli w tabeli pojawią się inne produkty, formuła zawsze będzie zwracać wartość sprzedaży produktu Klej 8. Jest ona szeroko stosowana w korpo- racjach. Ktoś, kto jej nie zna, nie jest w stanie wykorzystać pełnych możliwości tabel przestaw- nych. Ten temat jest szczegółowo opisany w rozdziale 2. Poleć książkęKup książkę Rozdział 1  Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 45 Rysunek 1.28. Przykład użycia funkcji WEŹDANETABELI Aby po kliknięciu tabeli przestawnej pojawiał się adres komórki, a nie formuła WEŹDANETABELI, należy w programie Excel 2010 lub nowszym kliknąć kartę Plik, następnie Opcje, potem Formuły i usunąć zaznaczenie opcji Użyj funkcji WeźDaneTabeli na potrzeby odwołań tabeli przestawnej. Podsumowanie W tym rozdziale nauczyłeś się:  planować układ tabeli przestawnej jeszcze przed skonfigurowaniem jej pól na liście;  zmieniać ustawienia pól, typy obliczeń (suma, średnia, liczba) i sposób pokazywania wartości pól;  tworzyć wykresy przestawne ilustrujące dane zawarte w tabeli przestawnej;  wyświetlać dane wykorzystywane do obliczeń w tabeli przestawnej;  używać funkcji WEŹDANETABELI pobierającej dane z tabeli przestawnej. Ćwiczenia 1. Plik Kosmetyki.xlsx (załączony do książki) zawiera dane sprzedaży niewielkiej firmy kosmetycznej. W poszczególnych wierszach znajdują się: imię handlowca, region, liczba sprzedanych produktów i wartość sprzedaży. Wykorzystaj te dane do wyliczenia: a) Liczby sztuk i całkowitej wartości poszczególnych produktów sprzedanych przez poszczególnych handlowców. b) Procentowej wielkości sprzedaży z podziałem według handlowców i regionów (utwórz wykres przestawny ilustrujący uzyskane wyniki). c) Wielkości sprzedaży z podziałem według handlowców i regionów. Zastosuj filtr umożliwiający wybieranie dowolnego zbioru produktów. 2. Plik Samochody.xlsx zawiera dane o wielkościach rodzin (mała lub duża), dochodach (wysokie lub niskie) oraz o zakupie samochodu kombi. Wykorzystaj te dane do wykonania następujących analiz: a) Sprawdzenia, która z cech: wielkość rodziny czy dochody ma większy wpływ na zakup samochodu. Poleć książkęKup książkę 46 Część I  Przetwarzanie danych marketingowych w Excelu b) Wyliczenia procentowej liczby samochodów zakupionych przez rodziny o niskich i wysokich dochodach. c) Wyliczenia procentowej liczby samochodów zakupionych przez cztery grupy klientów: duże rodziny o wysokich dochodach, małe rodziny o wysokich dochodach, duże rodziny o niskich dochodach, małe rodziny o niskich dochodach. 3. Plik Banany.xlsx zawiera dane sprzedaży bananów w kolejnych kwartałach lat 2006 – 2011 w niewielkim sklepie. Znajdują się w nim ceny produktów w tym sklepie i ceny u największego konkurenta. Wykorzystaj te dane do wykonania następujących analiz: a) Utworzenia wykresu pokazującego sezonowość sprzedaży (bez uwzględniania cen). b) Utworzenia wykresu pokazującego trend sprzedaży (bez uwzględniania cen). c) Wyliczenia średniej kwartalnej wielkości sprzedaży z informacją, czy cena była wyższa, czy niższa od ceny konkurencji. 4. Plik Taśma.xlsx zawiera dane sprzedaży taśmy klejącej w kolejnych tygodniach w latach 2009 – 2011, tj.: ilość, cenę, informację o reklamie (wartość 1 oznacza, że produkt był reklamowany w danym tygodniu) i czy produkt był umieszczony na eksponowanej półce (wartość 1 oznacza eksponowanie produktu). Wykorzystaj te dane do wykonania następujących analiz: a) Sprawdzenia, czy sprzedaż wykazywała trend rosnący. b) Sprawdzenia sezonowości sprzedaży w poszczególnych miesiącach. c) Sprawdzenia, czy kampanie reklamowe zwiększały sprzedaż. d) Sprawdzenia, czy wyeksponowanie produktu zwiększało sprzedaż. 5. Pliki Wschód.xlsx i Zachód.xlsx zawierają dane sprzedaży produktów (oznaczonych literami od A do H) w styczniu, lutym i marcu. Przeanalizuj te dane za pomocą tabel przestawnych. W sposób opisany w tym rozdziale nie możesz utworzyć tabeli obejmującej kilka zakresów danych. Musisz w tym celu wykorzystać kreator tabel przestawnych. (W programie Excel 2016 musisz go dodać do Wstążki w następujący sposób: kliknij Wstążkę prawym przyciskiem myszy, wybierz polecenie Dostosuj Wstążkę, w panelu po prawej stronie zaznacz pozycję Wstawianie/Tabele, kliknij przycisk Nowa grupa, w rozwijanej liście po lewej stronie wybierz opcję Polecenia, których nie ma w książce, w panelu po lewej stronie zaznacz pozycję Kreator tabeli przestawnej i wykresu przestawnego, kliknij przycisk Dodaj , kliknij przycisk OK, a następnie kliknij kartę Wstawianie i ikonę Kreator tabeli przestawnej i wykresu przestawnego). W kreatorze wybierz opcję Utwórz jedno pole strony i utwórz tabelę przedstawiającą całkowitą sprzedaż w regionach Wschód i Zachód w poszczególnych miesiącach. Zastosuj filtry i wyświetl wyniki sprzedaży w styczniu i marcu produktów A, C i E. Poleć książkęKup książkę Skorowidz autokorelacja, 191 dodatnia, 192 korygowanie, 193 ujemna, 193 wykrywanie, 193 B błąd, 162 bewzględny procentowy, 232 klasyfikacji, 371 losowy, 174 procentowy, 436 standardowy, 165, 178 średniokwadratowy, 547 Breiman Leo, 374 C cena, 111 liniowa, 111 rezerwacyjna, 126 ceteris paribus, 184 cykl życia klienta, 321 czynnik wspólny, 506 czysta sprzedaża wiązana, 113 A Albright Chris, 105 analiza adaptywna, 261 bazująca na wyborach, 262 bez powtórzeń, 552 głównych składowych, 493 hybrydowa, 261 koszyku zakupów, 409 krzyżowa, 43 liniowa dyskryminacyjna, 534 łączona, 249 marginalna, 150 nastawienia, 598 pełna łączona, 261 regresji, 176 RFM, 421 skupień, 347 średniej, 545 trendu, 39 wariancji, 545 bez powtórzeń, 552 dwuczynnikowa 551 jednoczynnikowa, 542 z powtórzeniami, 554 wyborów dyskretnych, 262, 281 argument, 314 atrybut, 248, 525 607 Poleć książkęKup książkę 608 dane D interwałowe, 510 porządkowe, 510 statystyczne, 276 dodatek @RISK, 477, 478 Analysis ToolPak, 168, 175 NeuralTools, 235 Palisade StatTools, 266 Palisade, 477 Solver, 93, 340, 466, 521 SolverTable, 93, 105 StatTools, 272 dokument, 598 Dolan Robert, 102 dominanta, 76 drzewo decyzyjne, 369 E efekt reklamy, 462 sieciowy, 392 eksploracja tekstu, 597 ekstrapolacja, 181 elastyczność ceny, 94, 294 krzyżowa, 294 empiryczne uogólnienie, 397 entropia, 371 F filtr, 32 filtrowanie według elementu, 363 zespołowe, 359 formatowanie serii danych, 50 fragmentator, 33, 34 funkcja ADR.POŚR, 84, 411 CZĘSTOŚĆ, 73 EXP, 284 ILE.LICZB, 81 ILE.NIEPUSTYCH, 81 ILOCZYN, 270 JEŻELI, 58 Analiza marketingowa JEŻELI.BŁĄD, 58, 68, 426 KOWARIANCJA.PRÓBKI, 495, 497 KURTOZA, 189 LICZ.JEŻELI, 80 LICZ.PUSTE, 81 LICZ.WARUNKI, 82, 371, 425 LN, 270 logitowa, 269 LOS, 405 LOS.ZAKR, 328, 399 MAX, 422 MAX.K, 79 MEDIANA, 76 MIN, 73, 423 MIN.K, 79 MODUŁ.LICZBY, 232, 257, 436 NACHYLENIE, 166, 225 ODCH.STANDARDOWE, 78, 453, 495 ODCIĘTA, 166, 225 PERCENTYL, 79 PERCENTYL.PRZEDZ.OTW, 79 PIERWIASTEK, 554 PODAJ.POZYCJĘ, 58 POZYCJA, 61, 423, 511 PROC.POZ.PRZEDZ.OTW, 79 PRZESUNIĘCIE, 511 R.KWADRAT, 166, 207 REGBŁSTD, 165 REGLINP, 356 REGLINW, 199 RiskBinomial, 478 RiskDiscrete, 478 ROZKŁ.T.DS, 548 ROZKŁAD.CHI, 291 ROZKŁAD.DWUM, 592 ROZKŁAD.NORMALNY, 380 ROZKŁAD.NORMALNY.ODW, 151 ROZKŁAD.POISSON, 593 ROZKŁAD.T.ODW, 548 SKOŚNOŚĆ, 75, 189 SUMA, 270 SUMA.ILOCZYNÓW, 448 SUMA.JEŻELI, 80, 81 SUMA.WARUNKÓW, 82, 84 ŚREDNIA, 76, 217 ŚREDNIA.JEŻELI, 82, 83 ŚREDNIA.WARUNKÓW, 83, 84 TEKST, 58 TRANSPONUJ, 72 Poleć książkęKup książkę Skorowidz 609 WARIANCJA, 78, 495 WEŹDANETABELI, 44, 66 WSP.KORELACJI, 169, 360, 513 WYST.NAJCZĘŚCIEJ, 76 WYSZUKAJ.PIONOWO, 35 WYSZUKAJ.POZIOMO, 105 XIRR, 314 XNPV, 314 ZAOKR, 399 Gladwell Malcolm, 579 Goldberg David, 116 grupa, 542 Gupta Sunil, 309 G H Henderson Bruce, 136 heteroskedastyczność, 190 hipoteza alternatywna, 178, 542, 546 zerowa, 178, 542, 546 histogram, 72 dodatnio skośny, 74 symetryczny, 74 ujemnie skośny, 74 Holland John, 116 I idealny punkt, 519 iloraz szans, 268 ilościowa zmienna niezależna, 181 indeks sezonowości, 225 indywidualna ocena dyskryminacyjna, 534 innowator, 391 interakcja, 187 IRR, 314 istotność F, 178 K kategoria przylegająca, 394 klasyfikacja liniowa, 537 proporcjonalna, 537 kodowanie binarne, 599 częściowe, 599 odwrócone częsciowe, 601 kombinacja ortogonalna, 500 komórka wejściowa, 235 wyjściowa, 235 komponent, 392 konspekt, 87 kontrast, 546 korelacja, 166, 495 bliska, 167 koszyk zakupów, 409 kowariancja, 495, 497 krzywa ADBUDG, 442 doświadczenia, 135 Gompertza, 384, 443 gotowości, 126 korzyści, 476 liniowa, 93 logistyczna, 381 Pearla, 381 popytu, 94, 126 potęgowa, 93, 442 reakcji na reklamę, 477 S, 380 trendu, 444 uczenia, 135 kurtoza, 189, 190 kwadrat błędu, 454 L Lehmann Donald, 309 linia najmniejszych kwadratów, 162 trendu, 191 lista rozwijana, 68 logarytm ilorazu szans, 268 Luenberger David, 371 L łańcuch Markova, 323 łącznik, 581 Poleć książkęKup książkę 610 Analiza marketingowa M macierz, 497 klasyfikacyjna, 536 mnożenie, 497 transponowanie, 498 maksymalizacja prawdopodobieństwa, 270 mapa percepcyjna, 518 marketing bazodanowy, 360 bezpośredni, 237 wirusowy, 589 mediana, 76 metoda adaptywna, 227 CART, 374 ewolucyjna, 116 opcje, 117 szybkość mutacji, 117 GRG, 106, 393. 433, 446 maksymalizacji szansy, 269 Monte Carlo, 321, 476 proporcji średnich ruchomych, 224, 226 Wintersa, 227 wygładzająca, 227 miara bliskości, 564 pośrednictwa, 565 stopnia, 563 Milgram Stanley, 569 mnożnik wartości klienta, 304 model addytywny, 216 baza, 216 indeks sezonowości, 216 trend, 216 Adstock, 462 Bassa, 391, 399, 582 multiplikatywny, 220 nieliniowy, 219 określania skuteczności reklamy, 464 ortogonalny, 250 regresji logistycznej, 269 SCAN*PRO, 432, 462 układu z blokami losowymi, 552 wartości klienta, 309 Wattsa, 589, 590 wizualny, 313 wyboru mediów, 471 liniowy, 472 zarażeniowy, 586 zysków z reklam PPC, 485 szacunkowa dzienna liczba kliknięć, 485 szacunkowy koszt kliknięcia, 485 średni zysk ze sprzedaży, 485 współczynnik konwersji, 485 moment szczytowej sprzedaży, 393 mutacja, 118 N nadwyżka konsumenta, 111 naiwny klasyfikator Bayesa, 529 naśladowca, 391 normalizacja, 496 atrybutów, 348 NPV, 314 O obciążenie zmiennej, 503 ocena F, 422 M, 422 R, 422 oczyszczanie, 598 odchylenie standardowe, 453, 495 optymalizacja ceny, 288 oś pomocnicza, 48 P parametr wygładzający, 228 Pareto, 31 percentyl, 380 płot, 148 polecenie analiza warunkowa, 317 filtrowanie danych, 32 filtrowanie wartości, 32 formatowanie serii danych, 48, 73 formatowanie warunkowe, 207 grupowanie, 37, 543 linia trendu, 160 nowa reguła, 207 poprawność danych, 532 przełącz wiersz/kolumnę, 556 rozgrupowanie, 38 składniki resztowe, 266 Poleć książkęKup książkę Skorowidz 611 suma częściowa, 87 szukanie wyniku, 396 tabela danych, 317 transpozycja, 72 typ wykresu, 36 tytuł osi, 162 tytuł wykresu, 162 użyj formuły, 207 wklej specjalnie, 72 wstawianie, 73, 214, 556 zmień typ wykresu seryjnego, 48 poziom, 248 PPC, 483 prawdopodobieństwo warunkowe, 526 produkt komplementarny, 100 profil produktu, 247 prognozowanie przyczynowe, 173 przekształcenie logitowe, 268 przetwarzanie danych, 71 punkt najniższej wartości, 65 najwyższej wartości, 65 przegięcia, 379 przełomowy, 584 R redukowanie, 598 regresja, 235, 251 do średniej, 169 jednoczynnikowa, 173 liniowa, 159 logistyczna, 266 wieloraka, 173 Reichfeld Frederic, 306 reklama PPC, 483 rentowność przedsięwzięcia, 313 rozkład dwumianowy, 592 Poissona, 592, 593 Ryzin Garrett, 143 S segment przylegający, 394 segmentacja klientów, 147 rynku, 254, 369 z ograniczeniami ilościowymi, 149 sezonowość, 217 sieć bezskalowa, 575 losowa, 571 neuronowa, 236 regularna, 572 skalowanie niemetryczne, 510 wielowymiarowe, 509 składnik resztowy, 179 skośność danych, 74 skupienie, 347 skuteczny sprzedawca, 582 sortowanie, 31 specjalista, 582 sprzedaż mieszana, 113 wiązana, 112 stała regresji, 174 stopa dyskontowa, 304, 314 stopień wejściowy, 574 strategia ciągła, 461, 467, 469 pulsująca, 461 strona lądowania, 487 suma kwadratów błędów, 544 sumowanie przychodów, 30 symulacja Monte Carlo, 330 system Google Ads, 488 sześć stopni oddalenia, 569 S śmietanka cenowa, 136 średni ważony koszt kapitału, 323 średnia, 76 ruchoma, 213 T tabela przestawna, 26 filtry, 28 kolumna, 27 wartości, 28 wiersz, 26 Talluri Kalyan, 143 taryfa dwuczęściowa, 125 teoria użyteczności losowej, 282 zarażania sieci, 579 Poleć książkęKup książkę 612 token, 598 twierdzenie Bayesa, 527 typowa rozpiętość, 76 wariancja, 76 wartość, 76 U UC, 94 uogólniona aukcja drugiej ceny, 487 upust ilościowy, 125, 474 W wariancja zmiennej, 494 wartość bieżąca netto, 314 odstająca, 165, 179, 208 progowa, 534 własna, 506 wewnętrzna stopa zwrotu, 314 węzeł, 563 czysty, 370 słaby, 573 White Halberd, 236 wielkość szczytowej sprzedaży, 393 winda dwukierunkowa, 410 sprzedażowa, 410 trzykierunkowa, 413 Wingdings, 60 Wright T.P., 135 wskaźnik rezygnacji klientów, 304 utrzymania klientów, 304 współczynnik alfa, 453, 455 bliski 0, 496 1, 496 –1, 496 Giniego, 371 kliknięć, 487 korelacji, 496 L, 569 lambda, 462 Analiza marketingowa R2, 164 skupienia, 570 współliniowość, 196 wykres automatycznie aktualizowany, 56 dodawanie etykiet, 52 dodawanie tabeli danych, 52 kolumnowy, 50 kombi, 48 liniowy, 49 miniaturowy, 63 przestawny, 53 punktowy, 56, 160 z dynamicznymi elementami, 57 z osią pomocniczą, 50 wyliczanie przychodu, 30 wyznaczanie drugiej głównej składowej, 503 głównych składowych od trzeciej do szóstej, 505 Z zależność nieliniowa, 186 zarządzanie przychodem, 144 zasada 80/20, 31 zasada kopernikańska, 403 F, 404 MAX, 404 MIN, 404 NOW, 404 P, 404 zbiór produktów, 248 zbiór, 598 zmienna fikcyjna, 181 niezależna, 159, 179, 186 o rozkładzie dwumianowym, 478 zależna, 159, 186 zysk połowa drogi do ustabilizowanego zysku, 307 ustabilizowany, 307 w pierwszym okresie, 307 zmienność, 174, 189 Z życiowa wartość klienta, 303 Poleć książkęKup książkę
Pobierz darmowy fragment (pdf)

Gdzie kupić całą publikację:

Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
Autor:

Opinie na temat publikacji:


Inne popularne pozycje z tej kategorii:


Czytaj również:


Prowadzisz stronę lub blog? Wstaw link do fragmentu tej książki i współpracuj z Cyfroteką: