Managementul Calitatii Si Marketingul Utilajelor Agricole din Romania

CUPRINS

CUPRINS 2

CAPITOLUL I INTRODUCERE 4

CAPITOLUL 2 STADIUL ACTUAL DE DEZVOLTARE AL AGRICULTURII ÎN ROMÂNIA ȘI ÎN UNIUNEA EUROPEANĂ 8

2.1 STADIUL ACTUAL PE PIAȚA UTILAJELOR AGRICOLE DIN ROMÂNIA 8

2.2 ORGANIME ABILITATE ÎN DOMENIUL MANAGEMENTULUI CALITĂȚII 8

2.3 SITUAȚIA PIEȚEI UTILAJELOR AGRICOLE 9

2.4 SITUAȚIA CERTIFICĂRII PE PIAȚA UTILAJELOR AGRICOLE ÎN 2009 10

2.5 AGRICULTURA EUROPEANĂ ÎN ANUL 2005 11

2.5.1 Exploatațiile Agricole 11

2.5.2 Persoanele ocupate, de-a lungul lanțului alimentar. 12

2.5.3 Valoarea adăugată generată de fiecare ramură din lanțul alimentar, 2005 13

2.5.4 Suprafața utilizată în agricultură 14

2.5.5 Mărimea exploatațiilor agricole în funcție de suprafața utilizată 17

2.5.6 Valoarea intermediară a bunurilor și serviciilor utilizate în agricultură 18

2.6 PARCUL DE TRACTOARE DIN ROMÂNIA ȘI DIN UNIUNEA EUROPEANĂ 19

2.7 AGRICULTURA ROMÂNIEI LA NIVELUL ANULUI 2007 21

6.1.1 JUSTIFICARE EȘANTIOANE DE DIMENSIUNE REDUSĂ 23

6.1.2 Abordarea eșantioanelor de dimensiuni reduse de către cercetători 24

6.2 PREZENTAREA GENERALĂ 34

6.2.1 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABILE. 35

6.2.1.1 Analiză sistem de management al calității * Număr de angajați 35

6.2.1.2 Relația dintre Sistem de management certificat și prețul produselor 37

6.2.1.3 Certificarea Sistemului de management al calității 37

6.2.1.4 Analiza cifrei de afaceri și a profitului firmelor chestionate 38

6.2.1.5 Vechime firme 40

6.2.1.6 Distibuția respondenților în funcție de numărul de angajați 41

6.2.1.7 Tipuri de firmă chestionate 41

6.2.2 Particularități respondenți 42

Capitolul 7 ANALIZĂ VARIABILE CU RĂSPUNSURI MULTIPLE 44

CAPITOLUL 8 DEPENDENȚA VARIABILELOR SIMPLE DE VARIABILELE CU RĂSPUNSURI MULTIPLE 88

8.1 TIP FIRMA VERSUS DURATĂ APARIȚIE DEFECȚIUNI 88

8.2 NIVEL DE PREGĂTIRE VERSUS FRECVENȚĂ APARIȚIE ERORI 88

8.3 NUMĂR DE ANGAJAȚI VERSUS TIP FIRMĂ 88

8.4 ORIGINEA PRODUSELOR VERSUS DIRECȚII ÎMBUNĂTĂȚIRE 89

8.5 INTERDEPENDENȚE 89

Capitolul 12 ANALIZA DATELOR DIN CHESTIONARUL STUDENT 139

12.1 PREZENTAREA DATELOR REZULTATE ÎN URMA INTERPRETĂRII DATELOR PRIMARE 139

12.2 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABIELE CONȚINUTE ÎN CHESTIONARELE APLICATE STUDENȚILOR DIN 4 UNIVERSITĂȚI DIN ROMÂNIA 144

12.3 TESTUL KRUSKALL-WALLIS 145

12.4 TESTUL JONCKHEERE TERPSTRA 154

Capitolul 13 ANALIZA DATELOR DIN CHESTIONARUL COMERCIANT 156

13.1 ANALIZA FRECVENȚELOC COMERCIANȚILOR Tabel 14 Tabelul distribuțiilor 156

13.3 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABILELE CHESTIONARULUI CLIENȚII 172

CAPITOLUL 14 INTERNETUL ȘI UTILIZAREA CALCULATORULUI ÎN ROMÂNIA 174

14.1 GOSPODĂRIILE CARE AU ACCES LA INTERNET ÎN FUNCȚIE DE TIPUL CONEXIUNII. 174

14.2 ACCESUL LA UN CALCULATOR ȘI DE UNDE ESTE EL FOLOSIT 176

Households with internet access at home 177

14.3 ACCESUL GOSPODĂRIILOR LA INTERNET 180

14.5 Frecvența utilizării internetului în România 189

14.6 Viziunea asupra siguranței activităților de pe internet 190

14.7 PROBLEME LEGATE DE SECURITATEA INFORMAȚIILOR ȘI A DATELOR AVUTE DE UTILIZATORII DE INTERNET ÎN 2010 191

14.8 ACHIZIȚII ONLINE 192

14.9 VÂNZĂRILE ONLINE ALE FIRMELOR 196

14.10 ACHIZIȚII ONLINE ALE FIRMELOR 201

1. EVOLUȚIA FIRMELOR CARE ACTIVEAZĂ PE PIAȚA TRACTOARELOR ÎN PERIOADA 2008-2014 202

2. COMPANIILE ȘI MEDIUL ONLINE 206

2.1 DATE STATISTICE LEGATE DE ACTIVITATEA COMPANIILOR ÎN MEDIUL ONLINE 206

2.2 ACTIVITATEA ÎN MEDIUL ONLINE A FIRMELOR ANALIZATE 209

CAPITOLUL 15 NOI ABORDĂRI ÎN DOMENIUL MARKETINGULUI 229

15.1 ABORDAREA MARKETINGULUI DE CĂTRE SPECIALIȘTII ÎN SOCIAL MEDIA 229

15.2 NOILE TENDINȚE ÎN MARKETING ÎN VIZIUNEA LUI KOTLER 243

15.3 SOCIAL MEDIA ÎN ROMÂNIA ANULUI 2011 248

Capitolul 16 PROPUNERI ȘI CONCLUZII 255

16.1 PROFILUL STUDENȚILOR DIN CLUJ NAPOCA 259

16.2 PROFILUL FERMIERILOR 260

16.3 CONCLUZII ȘI PROPUNERI 261

BIBLIOGRAFIE 263

CAPITOLUL I INTRODUCERE

Agricultura reprezintă unul dintre pilonii principali ai economiei noastre. Evoluția anuală a producției agricole influențează de exemplu evoluția generală a prețurilor, PIB-ul sau deficitul comercial într-o direcție sau alta, în funcție de cum, când și cât a plouat. Toți ne dorim să avem în permanență un rezultat pozitiv, dar pentru asta avem nevoie de performanță, de o productivitate cît mai mare, cu alte cuvinte să muncim eficient. Pentru a face munca eficientă este necesară utilizarea tehnologiei, dacă nu de ultimă oră, măcar să nu fie de acum 30, 40 de ani, așa cum se întâmplă de cele mai multe ori la țară unde un tractor, de exemplu, se transmite moștenire din tată în fiu.

În 2010, de exemplu, aproape 28% din populație își desfășura activitatea în agricultură dar, contribuția la PIB era de aproximativ 6%.

În plus, mai bine de 70% dintre firmele de pe piața agricolă sunt de semi subzistență, au dimensiuni reduse și au un grad de tehnologizare redus.

Achim Irimescu, secretar de stat în cadrul Ministerului Agriculturii consideră că trebuiesc continuate investitiile în ferme, deoarece acestea au cea mai proastă dotare tehnică/fermă din Europa. De exemplu la 100 ha, România are 1,4 tractoare, în timp ce Polonia are 9,5 tractoare. .

Pe de altă parte pe piața locală a producătorilor de tehnică agricolă (utilaje sau subansambluri) au mai rămas doar opt jucători. Având în vedre că în 2012 s-au vândut 1800 de tractoare noi, cei care fac cărțile sunt importatorii, , iar mici fermieri trebuie să găsească resursele necesare pentru a face față unei piețe globale.

Piața globală a modificat cerințele clienților, astfel ei cer prețuri mai mici la o calitate cât mai ridicată, ceea ce înseamnă pentru companii, deci și pentru ferme, costuri tot mai mari și un accent tot mai mare al managementului privind calitatea.

Companiile trebuie „să-și alinieze domeniile marketing, tehnologie, informație de-a lungul întregului lanț generator de valoare cu oportunitățile de leadership furnizate de piață globală. Această determină de asemenea și trecerea de la focalizarea pe managementul calității la focalizarea pe calitatea managementului”.

Luând în considerare toate aceste elemente obiectivele cercetării sunt:

Studiul situației fermelor agricole și a pieței de utilaje agricole

Identificarea celor mai noi tendințe în materie de marketing

Studiu privind accesul la internet și cum este el folosit

Studiul situației managementului calității pe piața utilajelor agricole din perspectiva furnizorilor, a utilizatorilor precum și a viitorilor specialiști (studenți la agricultură, mecanică) cu ajutorul unor chestionare

Prezentarea unor modalități de valoricare, pentru micile ferme, a instrumentelor moderne de marketing, de management al calității în vederea îmbunătățirii rezultatelor finale.

Așa cum spuneam și mai sus companiile trebuie să-și alinieze domeniile marketing, tehnologie, informație pentru a putea valorifica oportunitățile care apar. Ele nu pot excela într-un singur domeniu pentru a putea reuși, de exemplu o companie poate avea un produs foarte bun, dar care nu beneficiază de o promovare corespunzătoare, iar o altă companie poate avea un produs similar mai puțin bun, dar să fie promovat foarte bine și astfel, să obțină un rezultat financiar mai bun făță de compania 1, dar clientul ei este mai puțin satisfăcut.

Chiar dacă ar putea părea mult prea multe lucruri de făcut pentru o firmă de dimensiuni mici, pentru o fermă, pentru a putea rămâne pe piață trebuie să se supună noilor reguli.

Scopul cercetării este acela de a încerca reunirea acelor elemente mai puțin costisitoare, sau chiar gratis(pentru care să nu plătească), din domenii ca marketing, tehnologie și informație care, din punctul meu de vedere, le-ar putea ușura munca micilor întrepinzători (fermieri) și le-ar putea îmbunătății rezultatele.

Nu îmi propun să reinventez roata. Aproape toată informația din această lucrare există deja și este disponibilă tuturor, dar utilizarea ei este diferită. Capitolele nu au legătură între ele, la o primă vedere, dar fiecare contribuie într-o proporție mai mică, sau mai mare, la îndeplinirea obiectivelor și atingerea scopului.

Lucrarea este structurată în patru părți și 16 capitole. În prima parte am prezentat stadiul actual în dezvoltarea agriculturii, dezvoltarea managementului calității și cele mai utile instrumente ale calității care pot fi folosite de fiecare fermier. În cea de a doua parte am prezentat rezultatele cercetării de piață, realizată pe baza unor chestionare. În partea a treia a am realizat, pe baza datelor furnizate de Eurostat, o analiză a accesului la informație, utilizând calculatorul și internetul. În ultima parte am prezentat care sunt cele mai noi abordări în domeniul marketingului, din perspectiva unor specialiști americani. Pe baza acestor informații am realizat o analiză a social media, în anul 2011. Lucrarea se încheie cu un capitol de propuneri și concluzii.

Consider că pentru a obține rezultate bune, trebuie în primul rând implicare și dorința de a fi mai bun în ceea ce faci, mai competitiv, lucruri care în urma rezultatelor cercetării mele ar putea fi îmbunătățite, crescute de către fermieri.

Îmi doresc ca pas final al acestui studiu, dar și ca un nou început, pentru cercetări viitoare popularizarea rezultatelor cu ajutorul acelor instrumente pe care mi-aș dori să le folosească și fermierul.

Utilitatea lucrării constă în

Realizarea unui studiu privind gradul de notorietate al managementului calității în rândul firmelor, fermierilor și a studenților, probleme cu care se confruntă în implementarea unui sistem de management al calității utilizând ca metodă de colectare a datelor chestionarul.

Evidențierea modului în care pot fi analizate datele provenind dintr-un eșantion de dimensiune redusă

Prezentarea opiniilor unor specialiști americani în marketing, în privința noilor tendințe în marketing și analiza pieței românești, urmărind aceste tendințe

Identificarea unor probleme legate de utilizarea internetului în România atât de către firme cât și de către utilizatorii casnici

Propunerea unor metode de îmbunătățire a calității serviciilor furnizate utilizând internetul și social media

Am pornit de la titlul Managementul și Marketingul pe piața utilajelor agricole din România. Recunosc că e un titlu generos și cu posibilități numeroase de abordare. Atât de numeroase încât la început nu aveam nici o idee clară cu ce aș putea contribui eu la evoluția acestui domeniu. După câteva discuții cu specialiști în Managementul Calității, cu persoane implicate direct pe piața agricolă am reușit să trag câteva concluzii.

Există foarte multe cărți legate de managementul calității. Unele mai noi, majoritatea mai vechi dar care abordează, din punctul meu de vedere în general un agent economic care funcționează, care își poate permite să implementeze un sistem de management al calității și apoi chiar să obțină o certificare pentru ISO 9000 de exemplu.

Eu îmi pun următoarea întrebare. În România mai bine de 70% din firmele de pe piața agricolă sunt de semi subzistență, au dimensiuni reduse și au un grad de tehnologizare redus. Cum își pot ele permite să implementeze un sistem de management al calității?

Cu siguranță îmi veți răspunde cu fonduri europene. Costurile calității reduse sunt mult mai mari decât dacă ar implementa un sistem de management al calității. Da sunt perfect de acord cu dumneavoastră.

Un scurt exemplu. Câmpeniul, orașul meu de baștină are aproximativ 7900 de locuitori, iar în 2008 erau înregistrare circa 200 de firme, din care doar 2 dețineau pagină web iar una din ele era o firmă furnizoare de internet. Îmi pun următoarea întrebare: Cât interes credeți că există pentru progres tehnologic dacă nici măcar pagină web nu au?

Am încercat să identific actorii principali de pe piața românească implicați în domeniul managementului calității și a pieței utilajelor agricole. În urma consultării mai multor biblioteci virtuale și clasice, în urma discuțiilor cu mai mulți specialiști, în urma consultării unor baze de date online am ajuns la următoarele concluzii:

Există o sumedenie de firme care furnizează certificare pe managementul calității

Există firme din domeniul agricol certificate până în prezent

Există foarte multe firme în domeniul agricol

Majoritatea exploatațiilor agricole sunt de semi – subzistență

Nivelul importurilor produselor agricole este foarte mare în comparație cu nivelul exporturilor

Nu există o bază de date actualizată la zi cu exploatațiile agricole din România. Pentru a înregistra o firmă în baza de date am consultat minim 10 pagini web pentru a obține informații cât mai complete

Lucrările de specialitate nu sunt actualizate iar o mare parte sunt deja depășite deoarece legislația se schimbă periodic și în plus tema e abordată la mod general

Producătorii și distribuitorii de utilaje agricole se plâng de lipsa informațiilor (am participat la mai multe târguri de specialitate cum ar fi Târgul Expozițional Agraria mai 2009, 2010, Indagra 2009, Târg Iași 2009, Târg Suceava 2010, 2011, 2012, 2013

și am intrat în legătură directă cu ei).

CAPITOLUL 2 STADIUL ACTUAL DE DEZVOLTARE AL AGRICULTURII ÎN ROMÂNIA ȘI ÎN UNIUNEA EUROPEANĂ

2.1 STADIUL ACTUAL PE PIAȚA UTILAJELOR AGRICOLE DIN ROMÂNIA

În urma studiului bibliografic și în urma unei analize preliminare a pieței voi prezenta în cele ce urmează:

Principalii furnizori de utilaje agricole din România

O analiză a situației exploatații agricole care va cuprinde

Date de identificare a exploatațiilor agricole: mărime, vechime, număr de angajați, cifra de afaceri, profit

Dotarea tehnică

Vechimea utilajelor

Existența/vechimea unui sistem de management al călițății

Gradul de familiaritate cu noțiunile specifice managementului calității

Elemente legate de identificarea problemelor legate de calitatea serviciilor furnizate

Sugestii și propuneri

Relația cu furnizorii de utilaje agricole

Prezentarea prinicipalelor organisme de certificare din România

2.2 ORGANIME ABILITATE ÎN DOMENIUL MANAGEMENTULUI CALITĂȚII

Legislația în acest domeniu este Elaborată de Organizația Intenațională de Standardizare. Ea este o organizație care – începând din anul 1947 – elaborează standarde tehnice voluntare aplicate în aproape toate sectoarele industriale, tehnologice și de afaceri. Ea a elaborat modelele pentru sistemele calității introducând astfel standardele ISO 9000, alături de care a introdus standarde pentru siguranța alimentului (ISO 22000), managementul mediului (ISO 14001) .

La noi organismele de drept privat cu activități de gestionare și standardizare a calității sunt următoarele:RENAR(rețeaua națională de acreditare din România); ASRO(Asociația Română de standardizare), Asociația Română pentru Calitate, Fundația Română pentru Promovarea Calității, Asociația Laboratoarelor Acreditate, Registrul Național al Auditorilor (aceste entități pot fi considerate furnizori pentru să zicem documentațiile care trebuie realizate în domeniul calității) (www.Regielive.ro)

2.3 SITUAȚIA PIEȚEI UTILAJELOR AGRICOLE

Pentru realizarea bazei de date am pornit de la târgul expozițional Agraria, 2009. În urma „colectării” de pliante, broșuri, fluturași de la târg am accesat site-urile care erau trecute pe ele.

Scopul meu a fost identificarea de firme care comercializează tractoare fie că le importă, fie că le produc și le comercializează.

La o numărătoare sumară a site-urilor diferie accesate am ajuns la un număr de aproximativ 500. Din păcate datele obținute de pe aceste pagini sunt destul de sumare și nu m-au ajutat să găsesc informații complete despre toate firmele incluse în baza de date. Au fost câteva site-uri care însă m-au ajutat destul de mult, in sensul că pentru a identifica o firma cu date cât mai complete le consultam în același timp pe toate. În urma prelucrării bazei de date am obținut următoarele rezultate

După cum se poate constata și din figura 1 din 101 firme analizate:

63 au un număr de telefon mobil disponibil

64 au adresă WEB

79 au adresă de mail

99 au număr de telefon fix disponibil Fig. dsfsdfsdfsdfsdfsf

Interesul de a se face vizibili și pe piața virtuală este tot mai mare dar încă se simte nevoia unei implicări la un nivel mai înalt și o mai bună structurare a datelor. Informația găsită pe internet nu este actualizată, o parte din firme (2 la număr) nu sunt înregistrate la registrul comerțului, o altă parte din cele găsite pe internet nu mai au adrese web valabile, sau au dat faliment.

Site-ul listafirme.ro conține toate firmele din România cu informații diverse și aproape complete, singura problemă e faptul că sunt disponibile doar contra cost o bună parte din detaliile companiilor aflate în baza de date.

Consider că ar fi oportună

crearea unui portal cât mai complet adresat fermierilor și care să conțină informațiile pe care portalurile mai sus amintite le conțin, dar cu informații mult mai complete și actualizate.

Oferirea de consultanță fermierilor care nu au încă adresă web și crearea unora în site-ul mai sus amintit.

Informația de pe acel portal să fie mult mai bine structurată și accesibilă.

2.4 SITUAȚIA CERTIFICĂRII PE PIAȚA UTILAJELOR AGRICOLE ÎN 2009

Pe lângă analiza existenței sau absenței unei pagini web am mai făcut o analiză a pieței. Am ales o parte dintre firmele acreditate RENAR care se ocupă de standardizarea calității. În urma consultării unor baze de date, ce conțin aproximativ 10.000 de firme, de pe site-ul acestor firme am obținut următoarele date:

Aeroq: Certificarea conformității sistemelor de management al calității și repartizarea pe domenii a certificatelor emise de Aeroq

Fig. Certificare Iso Iso Certification Sursă www.aeroq.ro

Se constată faptul ca din numărul total de certificate emise doar 0.5% sunt pentru produse alimentare băuturi și tutun și 2.3% pentru mașini și echipamente.

AFER Furnizează datele doar contra cost

Certind Din 2244 de certificate emise mai puțin de 60 sunt destinate mașinilor și utilajelor pentru agricultură, firmelor care comercializează și transportă produse alimentare și exploatațiilor agricole, adică mai puțin de 3%.

Certrom Nu furnizează informații

Expert audit group Are un portofoliu cu aproximativ 3700 de clienți dar nu dă publicității în întregime lista lor

Mișcarea română pentru calitate Din 240 de certificări a sistemelor de management mai puțin de 10(mai puțin 4.5%) sunt destinate mașinilor și utilajelor pentru agricultură, firmelor care comercializează și transportă produse alimentare și exploatațiilor agricole.

Moody International Clients Lista clientilor disponibila doar la cerere

Qualitas Pagina cu lista firmelor nu este disponibilă

Quality cert Mai puțin de 10 din 140 de firme (7.15%) din domeniile mașinilor și utilajelor pentru agricultură, firmelor care comercializează și transportă produse alimentare și exploatațiilor agricole.

2.5 AGRICULTURA EUROPEANĂ ÎN ANUL 2005

În lucrarea „Mâncarea din exploatațiile agricole până în farfurie, statistici” (Food: from farm to fork statistics) se arată faptul că în 2005 din 14.4 milioane de exploatații agricole din EU – 27, aproape 46.6% se află în România și Polonia. Aproximativ 6.7 milioane de exploatații din UE – 27 sunt mai mici de 1 unitate economică, din care aproximativ 4 milioane se înregistrează în România. Cu alte cuvinte din cele mai bine de 4 milioane de exploatații din România aproximativ 71.0% sunt de semi subsistență. În continuare voi prezenta date din cartea deja amintită fără a mai face precizarea că ele sunt din 2005.

2.5.1 Exploatațiile Agricole

În România (29.43%), Polonia (17.19%), Italia (11.98%) și Spania (7.43%) se găsesc aproximativ 66% din Exploatațiile agricole din UE. Restul fiind împărțit de celelalte 23 de țări membre UE. Ar rezulta că fiecare din celelalte țări membre U.E. ar deține în medie aproximativ 1.47% din exploatațiile agricole înregistrate. Dacă exploatațiile ar fi distribuite în mod egal la nivelul UE atunci în fiecare țară s-ar găsi aproximativ 535.000 de exploatații agricole adică fiecare țară ar deține 3.7% din firme. Se poate constata că

Fig. Exploatațiile agricole în UE. Agricultural Holding in UE

România deține de aproximativ 9 ori mai multe firme decât media la nivelui UE.

Conform datelor furnizate de EUROSTAT în UE-27 există o mare varietate de exploatații agricole, fapt ce se poate explica prin mai multe aspecte.

Distribuția geografică.

Condițiile agro – climatice

Nivelul de dezvoltare economică

Gradul de tehnologizare

Veniturile populației

Doar 1 din 10 exploatații (11.6%) din EU – 27 poate fi încadrată în categoria exploatațiilor agricole mixte. În Slovacia, Lituania, Malta, Portugalia, România, Slovenia proporția exploatațiilor agricole mixte în total este mult mai mare.

Exploatațiile specializate pe anumite culturi, precum și exploatațiile care se ocupă cu recoltatul câmpurilor dețin aproximativ 10% din total, în timp ce exploatațiile care dețin culturi mixte, Șeptelurile și exploatațiile specializate în creșterea oilor și caprelor și altor ierbivore dețin 7% din total. În afară de tipurile deja amintite 6% din totalul exploatațiilor agricole sunt specializate în creșterea măslinilor( în special în zona Mediteraneană) și 5% sunt specializate pe producția fructe și de citrice (mai ales în Cipru și Spania).

2.5.2 Persoanele ocupate, de-a lungul lanțului alimentar.

La nivelul Uniunii Europene numărul persoanelor angajate de-a lungul lanțului se prezintă astfel:

12.715.590 în exploatații agricole

4.688.100 la producătorii de alimente și răcoritoare

1.835.900 se regăsesc în angrou-rile de alimente, răcoritoare și tabac

1.442.900 în firmele de retail specializate pe alimente

5.100.000 în firmele de retail nespecializate

6.663.400 în restaurante, baruri, cantine și catering

România are angajate în exploatațiile agricole 2.595.590 de persoane, adică aproximativ 20.41% din totalul înregistrat la nivelul Uniunii Europene. La polul opus se află categoria restaurante, baruri, cantine și catering unde lucrează 74.363 de persoane, adică aproximativ 1.12% din total. Făcând o medie se constată faptul că România deține aproximativ 6.23% din persoanele angajate în fiecare ramură.

Dacă la nivelul Uniunii Europene 32.445.890 persoane lucrează de-a lungul lanțului în România lucrează doar 3.207.694 persoane adică aproximativ 9.89% din total. Acest procent o plasează pe locul 5 în EU-27 după state ca Ucraina(11.89%), Polonia(10.80%), Germania(10.40%) și Spania(10.20%), dar înaintea Italiei(9.21%) și Franței(7.34%).

2.5.3 Valoarea adăugată generată de fiecare ramură din lanțul alimentar, 2005

Exploatațiile agricole din EU-27 au generat în 2005 149.106 milioane EURO cu aproximativ 40.000 milioane mai puțin decât producătorii de alimente și răcoritoare dar de două ori mai mult decât angrosiștii de alimente, răcoritoare și tabac. Contribuția cea mai mică de 24929 milioane EURO la valoarea adăugată de alungul lanțului alimentar au avut-o retailerii specializați din

Fig. Valoarea adăugată de-a lungul lanțului alimentar Value added generated by each stage in the food chain

domeniul alimentar. Germania a contribuit cu aproximativ 91.400 milioane Euro adică cu aproape 20.000 de milioane mai mult decât întreaga contribuție a angrosiștilor de alimente, răcoritoare și tabac. Valoarea adăugată generată de Germania reprezintă 83.49% din valoarea adăugată generată de restaurante, baruri, cantine și catering. Spania, Franța, Ucraina au contribuit împreună cu aproximativ 36.16% din întreaga valoare adăugată la nivelul UE-27. România a contribuit cu 1.38% adică cu aproximativ 8992 milioane EURO.

Tabel Valoarea adăugată. Value added

La nivelul UE-27 valoarea adăugată/persoană pe întregul lanț alimentar a fost de 20.139 EURO. Luxembourg a contribuit la valoarea adăugată cu 38.645 EURO în timp ce România a contribuit cu doar 2803.26. Luxembourgul a contribuit la valoarea adăugată cu 1026 milioane EURO de 8.76 ori mai puțin decât România dar are de 120 ori mai puțini angajați decât România.

2.5.4 Suprafața utilizată în agricultură

În Uniunea Europeană există aproximativ 171996 de mii de ha , din care 104717 de mii de ha sunt terenuri arabile, 55984 de mii de ha pășuni, 10872 de mii ha fânețe.

Dacă raportăm suprafața utilizată în agricultură la numărul de exploatații existente, rezultă că mărimea medie a unei exploatații in UE este de aproximativ 11.9 ha. Dacă în Lituania, de exemplu, mărimea

medie a unei exploatații este foarte aproape de această medie (11 ha), există însă mari diferențe între statele membre. În Franța mărimea medie este de 48.6 ha, iar în Republica Cehă de 84.2 ha .

Fig. Fig . 7 Suprafața utilizată/fermă. Utilised agricultural area

7 din 27 membre state UE au o mărime medie a exploatațiilor agricole mai mare de 40 ha, iar 9 din 27 state înregistrează exploatații cu o mărime medie mai mică de 10 ha. Cele mai mici exploatații, de aproximativ 0.9 ha se găsesc în Malta. În România mărimea medie este de 3.3 ha.

Tabel Suprafața utilizată în agricultură Utilised agricultural area

În fig. 7 este prezentată distribuția suprafeței agricole în UE. UE din suprafața totală utilizată în agricultură 33% este ocupată de pășuni, 61% de teren arabil și doar 6% de fânețe. Dacă ne raportăm la România (Fig. 6), constatăm faptul că din suprafața agricolă totală doar 2% este ocupată de fânețe. Pășunile ocupă o treime din suprafață, iar terenurile arabile aproape două treimi.

Fig. Distribuția suprafeței agicole în România Fig. Distribuția suprafaței agricole în UE – 27

Un sfert din statele membre dețin aproximativ 73% din terenul agricol din UE. Franța deține 17.51%, Spania 11.40%, Germania 11.37%, Polonia 10.8% iar România deține 8.4% din total.

România deține 8% din suprafașa agricolă din UE – 27 în condițiile în care media europeană este de aproximativ 3.7%, depășiind-o aproximativ de două ori. Cu toate acestea Franța are o suprafață agricolă de două ori mai mare decât România iar Spania de 1.8 ori mai mult. Franța, Spania, Germania și Ucraina dețin aproape 50% din suprafața agricolă totală a Uniunii Europene. Din fig. 8 se poate observa că Italia are o suprafață agricolă mai mică decât a României, dar împreună cu ea și Polonia dețin aproximativ un sfert din total.

Fig. Teren arabil în UE Fig. Suprafața agricolă în UE

Figurile 10 și 11 prezintă situația pășunilor și fânețelor în UE-27. România deține cca 8% din pășuni și doar 3.1% din Fânețe. Ucraina deține cele mai multe pășuni (17.5%), iar Italia cele mai multe Fânețe(21%). Cinci țări din 27 (18%) dețin 65% din pășuni iar un sfer din țări dețin 61% din fânețe.

Fig. Pășuni în UE Fig. Fânețe în UE

2.5.5 Mărimea exploatațiilor agricole în funcție de suprafața utilizată

Așa cum menționam și la începutul acestui capitol în România există aproximativ 4.2 milioane de exploatații, iar în Uniunea Europeană există aproximativ 14 milioane de firme. Dacă facem un scurt calcul constatăm faptul că România are aproape același număr de firme cât 22 de țări membre UE.

În figura 12 este prezentată situația exploatațiilor agricole care au o suprafață mai mică de

Fig. Dimensiunea Exploatațiilor agricole agricole în UE

2 ha. Se constată faptul că atât România cât și Italia, Polonia, Elveția au mai bine de jumătate din exploatații cu dimensiunile amintite. România deține cel mai mare număr de exploatații mai mici de 2 ha fiind urmată de Polonia și Italia dar la o distanță considerabilă. Dacă luăm în calcul exploatațiilor agricole cu o suprafață între 2 – 5 ha clasamentul ramâne neschimbat. Polonia trece înaintea României în cazul exploatațiilor agricole cu dimensiuni între 5 și 20 de hectare. În România există 16 exploatații cu suprafețe între 20 – 50 ha, 5 cu suprafață între 50 – 100 și 9 cu suprafețe mai mari de 100. În Franța există cele mai multe exploatații de 50 – 100 ha și mai mari de 100 ha, în timp ce în Spania se înregistrează cele mai multe exploatații cu suprafață între 20 – 50 de ha.

2.5.6 Valoarea intermediară a bunurilor și serviciilor utilizate în agricultură

Fig 15 a și b prezintă comparativ consumul de bunuri și servicii utilizate în agricultură în România față de UE- 27. În urma analizei celor 2 grafice putem concluziona:

servicii agricole utilizate de 1.8% din total în România față de UE

energie și lubrificanți consumați aproximativ 12% atât în UE cât și în România

România utilizează mai puțini fertilizanți și amelioratori decât media în UE, dar foloșește mai multă grană pentru animale.

a b

Fig. Consumul de bunuri, servicii utilizate în agricultură

2.6 PARCUL DE TRACTOARE DIN ROMÂNIA ȘI DIN UNIUNEA EUROPEANĂ

Figura 14 prezintă situația parcului de tractoare în Uniunea Europeană în anul 2005. Se constată faptul că România ocupă locul 4 după țări ca Ucraina, Franța și Germania, dar înaintea unor țări ca Polonia, Belgia și Ungaria. Dacă însă ne raportăm la numărul de exploatații existe în fiecare țară Ucraina deține

Fig. Parcul de tractoare în UE

aproximativ 1.3 tractoare pe fermă în timp ce România deține 1 tractor la 25 de exploatații, în timp ce Cipru deține aproximativ 1 tractor la 32 de exploatații. În Franța și în Germania la 2 exploatații găsim un tractor. Belgia deține aproximativ un tractor pe fermă. Pentru anul 2005 o parte din statele membre UE nu au furnizat situația parcului de tractoare, motiv pentru care tabelul 5 conține doar 15 state membre UE.

Tabel Tractoare agricole fizice/fermă

Figura 17 prezintă evoluția parcului de tractoare în ultimii ani. Se constată faptul că anul 2000 a fost un an de atipic în evoluție, deoarece numărul tractoarelor a fost sub cel înregistrat în anul 1995. Din 2001 parcul a început să crească în fiecare an, cu excepția anului 2003 care a adus o scădere de 65 de tractoare, dar în anul 2004 s-au înregistrat cu 2571 mai multe tractoare decât în anul 2002.

Fig. Evoluția parcului de tractoare 1995-2006

Figura 18 prezintă situația parcului de tractoare pe zone de dezvoltare la nivelul anului 2007 (blocurile cu mov) și 2006 (blocurile cu vișiniu). În Regiunea Sud sunt concentrate aproximativ 18.5% din numărul total

Fig. Parcul de tractoare pe regiuni de dezvoltare

de tractoare agricole fizice în timp ce în Regiunea București Ilfov deține doar 1.04%. Regiunea Nord – Vest deținea în anul 2006 aproximativ 15.5% din parcul de tractoare.

2.7 AGRICULTURA ROMÂNIEI LA NIVELUL ANULUI 2007

Față de situația înregistrată la nivelul anului prezentat anterior, 2005, în 2007 suprafața agricolă din România, a scăzut de la 14741.2 la 14709.3 (mii ha)

Suprafața agricolă se compune din:

Teren arabil

Pășuni

Fânețe

Vii și pepiniere viticole

Livezi și pepiniere pomicole.

În 2007, în comparație cu 2005, suprafața de teren arabil a crescut cu aproximativ 3100 de ha ajungând la 9423.3 mii ha. Suprafața ocupată de pășuni a scăzut cu 34000 ha, fânețele sunt și ele mai multe cu aproximativ 16700 de ha.

Atât viile și pepiniere viticole cât și livezile și pepinierele pomicole s-au restrâns cu aproximativ 18000 ha.

La nivelul anului 2007 64.1% din suprafața agricolă era ocupată de pășuni, 22.6% de pășuni, 10.4% de fânețe, 1.5% de vii și pepiniere viticole și 1.4% de livezi și pepiniere pomicole.

96% din terenul arabil, 91.46% din pășuni, 97,59% din fânețe, 96.55% din vii și pepiniere pomicole și 94.33% din livezi și pepiniere pomicole sunt în proprietate privată.

Dimensiunea exploatațiilor agricole

Tabel Suprafața agricolă utilizată

Sursă INSSE anuarul statistic 2008

Începând cu 2002 numărul exploatațiilor agricole cu dimensiunea mai mică de 0.1 ha a scăzut constant, astfel în 2007 față de 2005 s-au înregistrat cu aproximativ o treime mai puține. Dacă în 2002 numărul exploatațiilor cu o suprafață cuprinsă între 0.1 și 0.3 ha era de aproximativ 580000 în 2005 erau aproximativ 470000, iar în 2007 aproximativ 522000. În 2007 și numărul exploataților cu o suprafață cuprinsă între 0.3 – 0.5 a scăzut atât în comparație cu anul 2002 cât și față de 2005. Această tendință de scădere se păstrează și pentru exploatațiilor care au o suprafață de până la 2 ha. O altă tendință interesantă este creșterea în 2005 față de 2002 a numărului de exploatație și o scădere în 2007 față de 2005, dar menținându-se la un nivel superior celui înregistrat în 2002. în această categorie se încadrează exploatațiile cu suprafețele între 20 – 30 ha, 50 – 100. Numărul exploatațiilor agricole cu mai mult de 100 ha în exploatare a crescut în 2007 în comparație cu 2005, dar se menține în continuare sub numărul atins în 2002. În cazul celorlalte exploatații agricole tendința a fost de creștere în 2007 față de 2005 și 2002.

6.1.1 JUSTIFICARE EȘANTIOANE DE DIMENSIUNE REDUSĂ

Pentru acest studiu s-a apelat ca și metodă la chestionar, iar informațiile care au fost dorite a fi obținute au fost de natură calitativă. Aceasta a fost considerată a fi cea mai potrivită atât din punct de vedere al eficienței, cât și pentru scopul propus în cadrul

acestei cercetări.

„Chestionarul de cercetare reprezintă o tehnică și, corespunzător, un instrument de investigare constând dintr-un ansamblu de întrebări scrise și, eventual, imagini, grafice, ordonate logic și psihologic, care, prin administrarea de către operatorii de anchetă sau prin autoadministrare, determină din partea persoanelor anchetate răspunsuri ce urmează

a fi înregistrate în scris.”

Am ales chestionarul de tip omnibus deoarece, conform definiției dată de , „conține mai multe teme, iar cu ajutorul lor se poate obține o cantitate mare de informație cu privire la fenomele studiate și dă posibilitatea de a surpinde interacțiunea și condiționarea acestora”.

Chestionarul conține un număr de x întrebări deschise și z întrebări închise cu răspunsuri precodificate multiplu

Chestionarele au fost administrate atât de operatori de anchetă cât și de mine. Rata succesului în ceea ce privește chestionarele autoadministrate a fost foarte mic. Din 50 de mail-uri cu chestionare trimise am primit 1 singur răspuns pozitiv.

Structura chestionarului:

Întrebări introductive

Întrebări de clasificare/ identificare

Întrebări tampon

Întrebări filtru

Întrebări de control

Dimensiunea chestionarului a fost de două pagini, dar listat pe o singură pagină

pentru a da impresia că nu este de dimensiune mare și pentru ca oamenii să fie mai deschiși în completarea lui.

Determinarea eșantionului

Datorită numărului mic de firme din domeniul producției și comercializarii de tractoare am ales ca metodă de eșantionare o metodă empirică, eșantionare la locul de cumpărare, care presupune stabilirea populației studiate în funcție de locul de cumpărare a unor bunuri sau servicii, în cazul de fată fiind vorba de târgurile de profil unde într-o singură locație îi găsesc pe cei mai importanți jucători din domeniu. Este vorba așadar și de o eșantionare logică chiar dacă ceea ce a rezultat ar putea fi considerat un eșantion care nu este pe deplin reprezentativ.

Pentru a elimina pe cât posibil acest neajuns, al nereprezentativității datelor, în analiza datelor am utilizat instrumente statistice specifice eșantioanelor de dimensiune redusă.

Pentru esantioanele non-probabilistice nu se poate determina eroarea de esantionare. Din aceasta cauza determinarea dimensiunii unui esantion pentru un test in locatie centrala cu selectie stradala sau a unui esantion pe cote este pur orientativa, fara a asigura acuratetea dorita a datelor.

Se pot interpreta eșantioanele mici? Sunt rezultatele studiului reprezentative? Care sunt cele mai adecvate instrumente de lucru? Acestea sunt doar câteva dintre întrebările care mi le-am pus și mi-au fost puse încă de la începutul studiului.

Poate că cea mai simplă metodă ar fi fost să „generez” mai multe date, dar am considerat că în primul rând ar trebui să fiu corectă cu mine, apoi având în vedere progresul științific cu siguranță datele colectate pot reprezenta o sursă de studiu.

6.1.2 Abordarea eșantioanelor de dimensiuni reduse de către cercetători

În continuare o să prezint rezultatelor unor specialiști de renume, în principal americani. Ei au arătat cum pot fi folosite datele care provin din eșantioane de dimensiune redusă, sau care conțin date neechilibrate.

Astfel, Martin N Marshall consideră că: „Dimensiunea optimă a unui eșantion depinde de parametrii fenomenului studiat, de exemplu, de raritatea evenimentului sau de mărimea diferenței așteptate dintre grupul de control și cel asupra căruia se intervine”

La întrebarea: Ce metodă de studiu ar trebui aleasă: metoda cantitativă sau calitativă, M. Marshall consideră că în primul rănd trebuie avut în vedere că: „Scopul metodei cantitative este să verifice o ipoteza prestabilită și să se obțină rezultate care pot fi generalizate. Astfel de studii sunt utile când se dorește un răspuns la întrebarea „CE?”, Pe de altă parte studiile calitative au rolul de a aduce lumină și înțelegere într-o problemă complexă filozofică și sunt utile pentru a răspunde la întrebările umanistice „De ce?” și „CUM?” Studiile calitative se utilizează pentru observarea fenomenului uman în mediul natural nu într-un artificial.”

Pentru a evidenția diferențele M. Marshall a întocmit următorul tabel:

Tabel Diferențe studii cantitative- calitative

Sursă: Sampling for qualitative research Martin N Marshall

În același studiu M. Marshall vorbește și aspecte care trebuiesc luate în considerare la eșantionare, deoarece ele pot influența rezultatele studiului. Acestea sunt:

Caracteristicile individuale ale individului

Influențele temporale spațiale și situaționale – contextul studiului

Imaginea de ansamblu

În ce condiții poate fi influențat răspunsul individului când este relaxat sau când află sub condiții de stres.

M. Marshall consideră că „În practică, eșantionul calitativ necesită o abordare flexibilă și pragmatică și aparține unei arii care provoacă numeroase confuzii chiar și cercetătorilor experimentați în stabilirea modelelor ipotetico deductive. Acestea sunt adeseori legate de înțelegerea greșită a obiectivelor studiilor cantitative, deoarece scopul lor este o mai bună înțelegere a problemelor umane complexe nu generalizarea rezultatelor.

Aceste probleme de bază ar putea explica de ce eșantionizarea probabilistică nu este nici productivă nici eficientă în studiile calitative și de ce se utilizează strategii alternative, cum ar fi: eșantionizarea de conveniență, eșantionizare teoretică și cea de apreciere.”

Conform lui McPherson și Sally Thorne „Un set de date bine construit care să conțină date complexe și distribuite uniform reprezintă obiectivul oricărui studiu de date. Observațiile care contrazic interpretările analitice sau care prezintă anumite valori atipice, nu sunt tratate foarte pe larg în literatura de specialitate.

De cele mai multe ori se omit analiza datelor care nu respectă condițiile inițial impuse, sau care constrâng generalizarea rezultatelor.”

În același articol se consideră că „datele „problemă” pot ajuta la obținerea unor rezultate mai bune din cercetarea calitativă și pot duce la creșterea nivelului de încredere pentru concluziile empirice.”

Orice studiu conține și excepții. Dar, „trebuie ținut cont de faptul că valorile atipice care apar în timpul studiilor calitative pot ajuta la testarea și îmbunătățirea rezultatelor inițiale. Modalitatea în care sunt tratate astfel de valori poate avea un impact semnificativ asupra credibilității concluziilor trase dar și asupra utilității rezultatelor.”

Autorii consideră că datele atipice ar trebui

„1. Identificate

2. Corectate prin colectarea unui numar mai mare de date redundant și răspunderea onestă la întrebările:

a)Sunt aceste observații rezultatul unei greșeli de măsurarea sau înregistrare

b) Există elemente care nu au fost incluse în ipotezele inițiale ale studiului

3. Investigate motivele care au dus la apariția lor, iar rezultatul investigației utilizat pentru determinarea modalităților de procesare a observațiilor.”

Autorii atrag atenția asupra faptului că „Analiza datelor atipice se face diferit în cazul cercetărilor calitative față de cele cantitative” și că „problema identificării datelor atipice a fost mai puțin abordată în literature de specialitate referitoare la cercetările calitative față de cercetările cantitative.” Ei consideră că acest lucru se întâmplă din mai multe motive: „În primul rând, fenomenele de interes pentru studiile calitative  au la bază de lumea socială, mai degrabă decât lumea materială. În al doilea rând , chiar dacă datele extreme din studiile cantitative devin problematice datorită impactului major asupra rezultatelor studiului atunci când nu sunt identificate, în general ele sunt ușor de identificat. Un al treilea motiv pentru care implicațiile observațiilor extreme asupra rezultatelor studiului au lipsit din literatura de specialitate recentă, ar fi înțelegerea greșită a atribuțiilor cercetătorilor de a decide din ce este format setul de date.”

În plus, autorii, chiar dacă „observațiile pot reprezenta greșeli de înregistrare sau interpretare, de cele mai multe ori astfel de date ne pot furniza ocazii de a vedea rezultatele dintr-un alt punct de vedere în fiecare stadiu al procesului analitic, de a duce analiza spre o conceptualizare mai complexă, sau chiar la noi presupuneri care în final pot conduce la o revizuire a investigației.”

De-a lungul timpului odată cu dezvoltarea softurilor statistice și cu lărgirea sferei de aplicare, modelele statistice de predicție au ocupat un loc important în cercetăriile științifice. Astfel a devenit posibil studiul datelor cu metoda Monte Carlo, de exemplu, sau a datelor care provin din eșantioane de dimensiune redusă.

În lucrarea „Effects of low sample mean values and small sample size on the estimation of the fixed dispersion parameter of Poisson-gamma models for modeling motor vehicle crashes: A Bayesian perspective” autorii realizează un studiu pe tema predicției defecțiunilor la motoarele autovehicolelor pe o autostradă. Conform autorilor datele colectate în cadrul unui astfel de studiu au o medie de eșantion mică și în plus datorită costurilor de colectare foarte mari, numărul lor este redus.

În literatura de specialitate pentru studiul eșantioanelor de dimensiuni reduse se folosesc o serie de metode cum ar fi: pentru studiul inferenței metoda ierarhică Bayes pentru care se utilizează modelul tradițional de distribuție Poisson, Poisson- Gamma sau Model Binomial Negativ; pentru o medie de eșantion mică: metoda de estimare a probabilității maxime, cu dezavantajul că parametrul de dispersie al modelului Poisson Gamma poate fi estimat greșit.

Obiectivele studiului prezentat în articolul menționat mai sus au fost „condițiile în care parametrul de dispersie inversă poate fi estimat greșit pentru anumite modele; dacă un eșantion de dimensiune redusă cu o medie de eșantion mică influențează negativ estimarea mediei posterioare a parametrului de dispersie atunci când se utilizează pentru crearea modelului de predicție metoda ierarhică Bayes” . De asemenea ei au încercat să determine dacă „specificații inițiale mult mai clare sau utilizarea unui model alternativ precum modelul mixt de tip Poisson poate duce la reducerea prejudecățiilor cauzate de medie de eșantion mică și dimensiunea mică a lui.

„Pentru a-și îndeplini obiectivele autorii au realizat mai multe simulări utilizând distribuția poisson-gamma, și diferite valori pentru descrierea mediei, parametrului de dispersie și a dimensiunii eșantionului și a distribuției inițiale. Au fost testate specificații clare și mai vagi pentru a se putea determina influența negativă a unei medii de eșantion mici și a unui eșantion mic. Datorită unei popularități tot mai mari a distribuției poisson-longnormal în simulare s-a utilizat și această distribuție.

În cazul distribuției poisson gamma s-a constatat că:

medie de eșantion mică și o distribuție mică pot afecta serios estimarea mediei posteriare a parametrului invers de dispersie corespunzător modelelor HNB. Influența este cu atât mai mare cu cât hyper parametrul gamma este caracterizat prin specificații inițiale vagi

Riscul estimării greșite a mediei posterioare poate fi minimizat dacă se utilizează o distribuție adecvată”

Unul dintre cei mai importanți autori în domeniul studierii eșantioanelor de dimensiune redusă este Alan Agresti. El este un profesor emerit la Universitatea din Florida, USA, departamentul de Statistică. A colaborat cu universitatea Harvard, USA, în perioada 2008-2013, dar și cu universități din Europa ca Imperial College (Londra), the London School of Economics, universități din Florenta, Padova (Italia), Hasselt (Belgium), Paris..

Într-una din cele mai importante lucrări ale sale, Categorical Data Analysis, Alan Agresti prezintă cele mai importante etape care au fost parcurse de-a lungul timpului în studiul eșantioanelor de dimensiune redusă.

Astfel, „Fisher, în prefața primei ediții a lucrării “Statistical Methods for Research Workers” a vorbit despre limitările metodei eșantioanelor mari atunci când este aplicată datelor de laborator. El a fost printre primii care a vorbit despre metode specializate pentru eșantioanele de dimensiuni reduse. Tot Fisher a fost printre primii care au promovat munca lui W.S. Gosset care și-a luat pseudonimul „Student” și a vorbit despre distribuția-t. În a 5a ediție a lucrării „Statistical Methods for Research Workers (1934)” Fisher a descris experimentul degustării ceaiului, bazându-se pe o experiență personală de la un eveniment.”

„Un alt pas important în analiza eșantioanelor de dimensiuni reduse s-a făcut odată cu dezvoltarea unor algoritmi eficienți. Cu astfel de metode se poate garanta că valoarea testului nu este mai mare față de un anumit nivel predefinit, iar probabilitatea de acoperire a unui interval de încredere ajunge cel puțin la nivelul nominal. „Exactitatea” se referă doar la faptul că inferența se bazează pe o distribuție de probabilitate și că nu depinde de parametrii necunoscuți. În literatura de specialitate se vorbește cel mai mult despre abordarea condițională, care elimină parametrii disturbatori prin condiționarea în statistica suficientă. Oricum ideea de bază este construită în jurul testului exact a lui Fisher. Metodele condiționale sunt versatile, se aplică unor modele de familii exponențiale liniare care utilizează ca liant funcțiile canonice, cum ar fi modelul logliniar pentru răspunsuri Poisson și modelul logit pentru răspunsuri binomiale”.

Cele mai multe progrese în domeniul computațional au fost posibile datorită muncii unor profesori de la Harvard ca Cyrus Mehta, Nitin Patel, care într-o serie de articole au utilizat algoritmii de rețea în abordarea metodei condiționale exacte.

Aceștia au pus și bazele companiei de software Cytel care a dezvoltat softurile Statxact și Logxact. Tot ei sunt și cei care au realizat modulul Spss exact tests.

Într-un document care face o comparație între Statxact , Spss exact tests și SAS se arată că algortimii pentru testele exacte din modulul Spss a fost realizat și se află sub licența Cytel Software.

„Pe piață există un număr tot mai mare de metode pentru o aproximare precisă a metodelor exacte, cum ar fi Monte Carlo, Monte Carlo cu prelevare de probe importante, lanțul Markov – Monte Carlo, aproximarea punctelor sa în cazul cărora discretea nu mai este atât de problematică.”

Revenind la softul Statxact, Agresti îl consideră un „instrument util în analiza datelor categoriale deoarece are implementat proceduri ca interval de încredere pentru eșantioane de dimensiuni reduse pentru diferentă, pentru indicatori de proporție și pentru raporturi pe cote, Testul exact Fisher, generalizarea tetului exact Fisher pentru tablele de dimensiuni I*J. Statxact utilizează metode Monte Carlo pentru aproximarea valorii exacte P și intervale de încredere atunci când un set de date este prea mare din punct de vedere computațional pentru a le analiza cu metoda exactă.”

„Pentru analiza datelor de dimensiuni mici spre moderate testele scor și raportul de probabilitate sunt de obicei mai bune în comparație cu testul Wald, deoarece au erorile reale mai apropiate de nivelul nominal.”

În anul 2002 când a fost publicată a doua ediție „ Categorical Data Analysis”, autorul considera că unele analize nu se puteau face deoarece era nevoie de un timp de execuție mare, iar calculatoarele încă nu erau suficient de performante, astfel încât softul să poată returna un rezultat.

Dar în prezent având în vedere puterea computațională nu mai este necesar, în cazul eșantioanelor de dimensiuni reduse și nu numai, să se utilizeze aproximarea eșantioanelor de dimensiuni mari pentru distribuția estimatorilor. Se poate utiliza atât pentru teste cât și pentru obținerea intervalelor de încredere distribuția binomială în locul celei de aproximare normala.

„În ultimii ani s-a pus problema cum poate fi realizată inferența în cazul eșantioanelor cu dimensiuni reduse. Cele mai multe studii, conform lui Alan Agresti și Anna Gottard și-au concentrat atenția asupra analizei tabelelor de contingență pentru care se folosește în special distribuția determinată exact, în detrimentul aproximării eșantioanelor de dimensiuni mari. Pentru a se obține distribuția exactă se utilizează de obicei inferența condițională: se studiază un parametru considerat cel mai important, iar ceilalți sunt eliminați datorită condiționării lor de statistica suficientă. Chiar dacă cei mai mulți statisticieni utilizează pentru studiul tabelelor de contingență 2×2 testul exact Fisher, se pot utiliza softurile Cytel(Statxact, Logxact) care au implementate: metode necondiționale pentru compararea binomială a proporțiilor ce includ teste și intervale de încredere; inferență pentru tabele de dimensiune rxc, inferentă pentru tabele stratificate ce includ teste pentru independența condițională (rândul x și coloana z sunt independente dar condiționate de nivelele a trei variabile) și omogenitatea asociației; inferența nivelului de asociere și de aprobare și inferența parametrilor în modelele de regresie logistică dar și pentru unele modele multinomiale derivate.”

Cytel Software a implementat după cum spuneam și mai sus algoritmii de rețea. „Pentru fiecare algoritm timpul de procesare crește pe măsură ce crește dimensiunea eșantionului. În manualele de utilizare a softurilor dezvoltate de companie se arată că, având în vedere capacitatea actuală a calculatoarelor aproape toate testele exacte pot fi executate în câteva secunde atunci când sunt aplicate unor eșantioane de dimensiune 30. Dar chiar și pentru eșantioane de dimensiune relativ redusă numărul tabelelor de contingență generate la o singură analiză poate fi foarte mare, de exemplu pentru tabele de 5×6 cu capetele de linie 7,1,2,4,4 și de coloană 4,5,6,5,7,7 se generează aproximativ 1,6 milioane de tabele de contingență care au aceleași capete de linie și de coloană. Pentru situațiile nefavorabile sau care necesită prea mult timp de procesare se poate utilizarea aproximarea Monte Carlo.

Termenul exact se referă la utilizarea distribuției pentru eșantioanele de dimensiuni reduse exact determinată și nu utilizarea aproximație φ2 pentru obținerea valorii P și a intervalelor de încredere. Totuși inferența nu este exactă, pentru erorile de probabilitate valorile nominale reprezinză limitele superioare. Acest aspect este utilizat mai ales în cazul testelor de semnificație. (Ex: pentru un test cu ipoteza simplă H0 are valoarea nominală 0.05 – ipoteza este respinsă dacă valoarea lui P este mai mare de 0.05. Dacă valorile posibile ale parametrului P, în cazul distribuției exacte pentru un eșantion de dimensiune redusă sunt: 0.02, 0.06, 0.12 atunci eroarea de eșantionare este de 0.02).

Același lucru se întâmplă și pentru intervalele de încredere. Fie un interval construit prin inversarea unui test ( un interval de încredere de 95% este reprezentat printr-un set de valori parametrice care nu sunt respinse la un nivel de încredere de 0.05 pentru o familie de teste). Inversarea unui test care are mărimea actuală 0.05 pentru fiecare valoare posibilă a parametrilor se transformă într-un interval de încredere a cărui probabilitate va fi cel puțin 0.95. Valoarea probabilității reale variază în strânsă legătură cu valoarea parametrului și astfel, în practică se propabă conservatorismul testelor exacte și asupra intervalelor exacte de semnificație. ”

„Pentru seturi de date care sunt de dimensiune redusă, cu o structură dezechilibrată sau cu date stratificate metodele asimptotice nu sunt adecvate. O abordare alternativă se bazează pe inferența distribuției permutaționale exacte a statisticii suficiente ce corespunde parametrului de regreseie studiat, condiționat și de fixarea parametrilor rămași la valoarea observată în cazul unei statistici suficiente. Această abordare a fost propusă de Cox dar nu a fost considerată viabilă din punct de vedere computațional până la dezvoltarea algoritmilor rapizi de către Tritchler, Hirji și echipa. Breslow și Day au prezentat și ei o abordare asimptotică condițională pentru regresia liniară a unor seturi de date perechi. Ei au propus tratarea fiecărui set de date perechi ca un strat separat și eliminarea toate straturile specifice parametrilor din funcția probabilitate prin condiționarea statisticii suficiente. Inferența este atunci bazată pe maximizarea funcției probabilității condiționale. Cu toate că această abordare este mai fezabilă din punct de vedere computațional în comparație cu abordarea permutațională exactă nu este o problemă ușor de implementat. Gail și echipa au dezvoltat un algoritm recursiv pentru a face eficientă implementarea software.”

„Testele exacte sunt o modalitate de a obține valoarea exactă p sau intervalele de încredere fără a presupune că datele provin dintr-un eșantion de dimensiuni mari sau alte presupuneri legate de parametrii. Acestea furnizează inferență validă pentru testele commune cum ar fi testul Pearson φ2 sau raportul de probabilitate a testului φ2. Această metodă de inferență este una simplă și poate fi văzută ca o dezvoltare a testului exact Fisher pentru tabele de dimensiune 2×2.

La baza testelor exacte stă principiul permutațional. Astfel conform acestui principiu se cere permutarea datelor în toate modurile posibile și comparație între ce s-a observant în mod real și ce s-ar fi putut observa plecând de la ipoteza nulă. În mod particular, se calculează valoarea exactă p sau probabilitatea exactă de a obține un set de date mult mai extrem, doar din înt decât cel obținut în realitate. Dacă această probabilitate este mică, se poate concluziona că s-a obținut într-adevăr un rezultat statistic semnificant.

Întregul proces s-ar putea descrie printr-un algoritm în 5 pași:

Pasul 1 Fie X setul de date observat (de exemplu X’ reprezintă un tabel de contingență rxc). Fie H ipoteza nulă. Am dori să determinăm dacă X’ este consistent cu ipoteza, prin calcularea valorii p.

Pasul 2 Fie r toate permutările posibile ale setului de date observat, asupra căruia se pot impune anume constrângeri (r ar putea fi toate tabelele de contingență, X, care au sumele marginale egale cu cele ale setului de date observat).

Pasul 3 Fiecare X este ordonat ținându-se cont de o funcție d. Statistica d(X) este o măsură a discrepanței tabelului X, sub ipoteza nulă(un bun exemplu de măsură a discrepanței este statistica φ2 Pearson pentru un tabel de contingență rxc, X )

Pasul 4 Fie h o funcție de probabilitate, astfel încât h(X) reprezintă probabilitatea sub H al lui X observat ( Pentru fiecare clasă mare de probleme neparametrice h(X) reprezintă probabiliatea hypergeometrică generalizată).

Pasul 5 Inferența este bazată pe distribuția testului statistic d(X). Valoarea P este definită ca o sumă de h(X) când d(X)d(X’). Dacă valoarea lui p este mică (să spunem sub 0.05), H este respinsă.”

În plus,

„Inferența este neparametrică în sensul că forma funcției h(X) este cunoscută fără a face vreo presupunere legată de distribuție pentru populația din X.

Distribuția se poate obține cu teoria eșantioanelor de dimensiune mare, Algoritmii monte carlo sau algoritmii permutaționali exacți. Prima metodă este cea mai simplu de aplicat dar cea mai puțin precisă în timp ce metodele exacte sunt cele mai dificile dar și cele mai precise. Monte carlo reprezintă de cele mai multe ori un bun compromis între cele două.

Testul statistic poate duce la respingerea ipotezei nule atât cu o valoare mică cât și cu una mare. În această situație d(X) poate furniza one sided two sided valoarea lui P.”

„O modalitate de a face inferența statiscă validă atunci când se lucrează cu un eșantion de date de dimensiuni reduse, cu date risipite sau neechilibrate este de a calcula valoarea exactă p și intervalele de încredere, bazându-ne pe o distribuție permutațională a testului statistic.

Pentru o mare parte din testele statistice datele pot fi reprezentate sub forma unor tabele de contingență, x, de dimensiunea rxc.

Probabilitatea exactă de distribuție a lui x depinde de schema de eșantionare utilizată pentru a-l genera pe x. Atunci când atât coloanele cât și liniile conțin date de tip categorical se pot utiliza 3 scheme de eșantionare:eșantionare multinomială completă, eșantionare multinomială produs sau eșantionare Poisson. Indiferent de forma de eșantionare aleasă probabilitatea de distribuție a lui x conține parametrii necunoscuți în funcție de conținutul celulelor tabelului de dimensiune rxc.” [

Jeff Sauro consultant pe teme statistice pentru companii din 1000 Fortune afirmă pe blogul său: „Se crede că dacă ai un eșantion de dimensiune redusă el nu poate fi studiat. <<Un eșantion de dimensiune redusă limitează cercetarea doar la detectarea unor diferențe mari în cadrul proiectului sau detectarea unor probleme comune de uzabilitate>>. Din fericire, acestea sunt cele care contează pentru cei mai mulți utilizatori, mai ales în stadiile incipiente ale proiectului.

Eșantioanele de dimensiune reduse se întâlnesc în: studii care implică costuri de operare mari, care studiază populații de dimensiune redusă, studiile de laborator pe animale.

Există o serie de metode statistice care se utilizează pentru studiul lor:

Pentru comparații: de medii- testul t pentru 2 eșantioane, de proporții- testul φ2, Testul Fisher

Intervale de încredere, etc”

6.2 PREZENTAREA GENERALĂ

În vederea evaluării situației reale în ceea ce privește managementul calității pe piața utilajelor agricole am realizat un studiu de piață. Pentru realizarea studiului de piață am parcurs mai multe etape, care s-au finalizat prin participarea la cele mai mari trei târguri de profil, desfășurate în cea de a doua parte a anului în România:

Agraria mai 2009

RomAgrotec septembrie 2009

Indagra Farm octombrie 2009.

În urma centralizării datelor colectate cu ajutorul chestionarelor a rezultat faptul că aproximativ 37% din firme au sediul central în București și Ilfov, 11% în județul Cluj iar 22% în Moldova.

Fig. Distribuție firme analizate

6.2.1 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABILE.

6.2.1.1 Analiză sistem de management al calității * Număr de angajați

Numărul chestionarelor aplicate a fost de 19. Numărul variabilelor completate 19 pentru fiecare variabilă în parte.

Tabel Validitate date

Datele sunt analizate cu ajutorul programului SPSS.

După cum rezultă și din tabelul 2, generat de SPSS, se constată că nici una din firmele chestionate nu deținea mai mult de 100 de angajați, în anul 2009. Aproximativ 73% din firmele chestionate dețin mai puțin de 50 de angajați. Astfel, 36.64% dețin mai puțin de 10 angajați și tot atâția între 11 și 50 de angajați. În momentul completării chestionarului respondenții puteau alege între următoarele variante:

În ceea ce privește variabila Firma deține un sistem de management al calității certificat 45.5% au declarat că dețin un certificat propriu (firma a fost supusă unui proces de certificare) 36.4% dețin un certificat pentru produsele comercializate și doar 18,2% nu dețin nici un tip de certificat. Putem concluziona că aproximativ 54.5% din firmele chestionate nu au fost supuse unui proces de certificare.

Structura tabelului 2 este determinată de ipoteza de la care am pornit:

Sistemul de management al calității (posibila cauză) influențează numărul de angajați al unei firme (posibilul efect).

Tabel Distribuție Sistem de management al calității certificat în funcție de numărul de angajați

Tabelul 2 prezintă de asemenea și valorile estimate ale frecventelor. După cum se poate observa în cel puțin unul din cazuri frecvența obținută este mai mică decât frecvența așteptată, astfel că nu putem folosi Testul Pearson de tip Chi Pătrat pentru a determina existența legăturilor dintre cele două variabile. Pentru a putea determina dacă cele două variabile sunt sau nu dependente voi folosi testul Raportul de probabilitate (Likelihood ratio), test utilizat pentru eșantioane de dimensiuni reduse.

Conform datelor furnizate de programul SPSS sintetizate în tabelul 3 Testul Pearson Chi Pătrat indică o deficiență a variabilelor analizate: 9 celule din tabelul ce conține toate datele au suma frecvențelor mai mică de 5. Pentru a se putea estima corect legătura dintre variabile ar trebui ca suma acestor frecvențe să fie cel puțin 5.5.

Datorită faptului că testele de semnificație ale primelor două măsuri ale valorii (pentru testul Pearson este de 0,355 și iar pentru testul Likelihood ratio este 0,187) sunt mai mari decât 0.05 ipoteza nulă nu se respinge și declar astfel lipsa existenței unei asocieri între cele două variabile analizate.

Mai mult, testul Likelihood Ratio înregistrează o valoare de 6,161 pentru 4 grade de libertate. Valoarea critică pentru 4 grade de libertate pentru un nivel de încredere de 95% este de 9,49 iar pentru un nivel de încredere de 99% este de 13.28%. Cum valoarea obținută este în ambele cazuri mai mică decât valoarea critică rezultă că cele două variabile nu pot fi asociate, cu alte cuvinte cele două variabile nu se influențează reciproc.

Testul Linear-by-Linear Association poate fi utilizat în interpretarea rezultatelor numai dacă cele două variabile sunt cel puțin ordinale, dar variabila Sistem de management al calității este o variabilă nominală, așadar rezultatele testului nu sunt semnificative

Concluzie: Numărul de angajați nu este influențat de existența unui sistem de management al calității certificat, iar existența unui sistem de management al calității certificat nu influențează numărul de angajați.

Tabel Rezultate Test Chi2

6.2.1.2 Relația dintre Sistem de management certificat și prețul produselor

Abordarea standard pentru a descrie legătura dintre cele două variabile este aplicarea modelului de regresie liniară. Prin intermediul regresiei se realizează predicții ale unei variabile, în funcție de valoarea alteia. Predicția este procesul de estimare a valorii unei variabile cunoscând valoarea unei alte variabile.

Dintre coeficienții calculați cu ajutorul programului SPSS și sintetizați în tabelul 4 coeficientul de determinare (R2) indică gradul de determinare a unei variabile în funcție de cealaltă. Cu cât valoarea lui R2 este mai aproape de 1 cu atât mai puternică este legătura între cele două variabile.

În cazul de față R2 calculat este 0.094. Această valoare indică lipsa unei determinări între cele două variabile.

Conform acestui model (regresie liniară) în proporție de 90.6% prețul nu este influențat de existența sau absența unui sistem de management certificat.

Tabel Indici de regresie

6.2.1.3 Certificarea Sistemului de management al calității

Principalele direcții de îmbunătățire după certificarea sistemului de management al calității

Figura 36 prezintă situația firmelor care au dat răspunsuri la întrebarea: În ce direcții ați

Fig. Respondenți care au indicat direcții de îmbunătățire Fig. Situația certificării

simțit îmbunătățiri după certificare. Numărul foarte mare, 63%, al firmelor care nu au răspuns se datorează lipsei unui sistem de management propriu certificat.

După cum se poate observa și din figura 37 53% dintre firmele analizate nu au un sistem de management al calității certificat, iar dintre acestea 11% nu au un certificat de calitate pentru produsele comercializate.

6.2.1.4 Analiza cifrei de afaceri și a profitului firmelor chestionate

Fig. Cifra de afaceri vs Profit. Perioada 2006-2008

Cifra de afaceri prezentată în figurile 38 și 39 indică faptul că doar 2 firme, adică aproximativ 10% din total, înregistrează o cifră de afaceri mai mare de 25.000.000 euro, respectiv de cca 100.000.000 lei. Cifra de afaceri în anul 2008 a fost în proporție de 61,11% mai mare decât cea înregistrată în anii anteriori. A fost în proporție de 66,67% mai mare decât cea înregistrată în anul 2007 și în proporție de 72.22% decât cea înregistrată în anul 2006. Cifrele de afaceri medii înregistrate în perioada 2006-2008,

Fig. Cifra de afaceri în euro

precum și profitul mediu se regăsesc în tabelul 16. Cu toate că în mai bine de 60% din situații cifra de afaceri din 2008 a depăsit-o pe cea din 2007, totuși CA medie în 2007 a fost mai mare decât în 2008. Cea mai mică cifră de afaceri s-a înregistrat în anul 2006 și a fost de aproximativ 7.894, dar în 2007 a crescut de aproximativ 7.5 ori, iar în 2007 de 22 ori față de 2006 și de 2.95 ori față de 2007.

Cea mai mare cifră de afaceri s-a înregistrat în anul 2007 și a fost de aproximativ 386 milioane lei și a fost de cca 6500 ori mai mare decât cea mai mică cifră de afaceri înregistrată în 2007.

În medie și fără a ține cont de firmele care s-au înființat în 2006, 2007 și nu au cifră de afaceri, în 2007 față de 2006 cifra de afaceri a crescut de 9.34 ori, în 2008 față de 2006 de 29 ori și față de 2007 de 2.03 ori. Se constată că în anul 2008 tendința de creștere a fost diminuată de aproximativ 4.5 ori față de cea înregistrată în anul 2007.

În ceea ce privește profitul în anul 2006 au existat 3 firme (15.78%) care au înregistrat un Profit negativ. Cea mai mare pierdere înregistrată a fost de 123,300 lei iar cel mai mare Profit a fost de 13148336 și s-a înregistrat tot în 2006. Se observă că media profitului obținut a fost mai mare în 2006 când media cifrei de afaceri a fost cea mai mică, iar cea mai mică medie s-a înregistrat în 2007 în anul în care s-a înregistrat cea mai mare cifră de afaceri.

Raportat la cifra de afaceri, profitul în 2006 s-a situat la aproximativ -24% deoarece au existat 3 firme care au avut diferență foarte mare dintre Profit(negativ) și cifră de afaceri înregistrate. Cea mai mare diferență a fost de cca -318% Profit din cifră de afeceri. În acest an cea mai mare proporție a fost de 29 lei Profit la 100 lei cifră de afaceri. În 2007 media a fost de 9.25%. Cea mai mare valoare înregistrată a fost de aproximativ 72 lei Profit la 100 lei cifră de afaceri ,iar cea mai mică a fost 1.68 lei Profit la 100 de lei. În 2008 s-a oținut în medie 8.5 lei Profit la 100 lei cifră de afaceri, cea mai mare valoare a fost de 40 lei la 100 lei cifră de afaceri, iar cea mai mică valoare a fost de 0.38 lei la cifra de afaceri. În 2007 față de 2006 profitul a crescut de aproximativ 2,35 ori, în 2008 față de 2006 a crescut de 2.23 ori, iar în 2008 față de 2007 de 4.6 ori. Nu am luat în calcul la raportarea față de 2006 firmele pentru care am înregistrat Profit 0 în 2006.

Tabel Medii Cifra de afaceri și Profit 2006-2008

Analiza s-a realizat la cursul euro de 4.1179 lei (înregistrat la data de 28.01.2010).

6.2.1.5 Vechime firme

După cum se poate vedea și din figura 40 aproximativ 40% din firmele chestionate au fost înregistrate până în 2000, iar o treime în ultimi 5 ani.

Fig. Data înregistrării

6.2.1.6 Distibuția respondenților în funcție de numărul de angajați

Mai bine de 40% din firmele chestionate au sub 10 angajați, iar aproximativ 10% au între 100 și 200 de angajați. Nici una din firmele chestionate nu au mai mult de 200 de angajați. Numărul angajaților a fost dat de respondenți și se referă la nivelul anului 2009. De pe site-ul ministerului finanțelor am putut constata că datele declarete sunt

apropiate de cele înregistrate la finele

Fig. Distribuție număr de angajați

anului 2008. La data redactării acestui referat site-ul ministerului finanțelor nu era actualizat la nivelul anului 2009. Diferențele între datele declarate și cele oficiale pot varia deoarece oficial este dat doar numărul mediu la nivelul întregului an.

6.2.1.7 Tipuri de firmă chestionate

Firmele respondente se încadrează 50% în categoria importatorilor direct de la producători, 29.17% în categoria altor tipuri de importator iar

12.5% în categoria producătorilor interni.

Fig. Distribuția firmelor în funcție de tip

Aceste firme au și un format mixt: sunt de exemplu producători interni și importatori direcți.

Datele au fost adunate de la două târguri românești de utilaje agricole și m-aș fi așteptat ca numărul producătorilor români prezenți să fie mai mare. Având în vederea numărul scăzut al producătorilor interni prezența lor la târguri a fost în directă legătură cu dimensiunea segmentului de piață ocupat de ei.

6.2.2 Particularități respondenți

Numărul mediu de sedii este de 3,15, dar 72.22% au 1, 2 sedii sau puncte de lucru. O singură firmă are mai mult de 10 puncte sau sedii.

Din numărul total de produse comercializate doar 5.26% sunt de origine româneacă în timp ce 68.42% provin din exterior. Respondenții declară că aproximativ 26.32% din produse sunt de origine mixtă și România și exterior.

Dintre firmele care s-au certificat aproximativ 30% consideră că principala direcție de îmbunătățire a fost o mai bună organizare, iar 25% cred că beneficiile certificării s-au simțit mai ales în calitea produselor și/sau a serviciilor. Mai puțin de 10% consideră că li s-au redus costurile sau prețul. Figura 43 ilustrează distribuția acestor îmbunătățiri: cu mov au fost marcate răspunsurile pozite, iar unde nu s-a răspuns am folosit crem.

Nici una din firmele chestionate nu au indicat altă

Fig. Distribuția chestionarelor după direcții de îmbunătățire după certificare

direcție de îmbunătățire, în plus față de cele trecute în chestionar.

Pe de altă parte firmele au fost întrebate de ce s-au certificat, sau de s-ar certifica. Aproximativ 40% au răspuns că doresc astfel să își eficientizeze activitatea, alte 40% pentru a răspunde la cerințele europene. Mai puțin de 20% ar dori să se certifice ca răspuns al cerinței furnizorilor.

La această întrebare respondenții au putut

alege între una și toate variantele de răspuns, motiv pentru care reprezentarea am facut-o pentru răspunsurile primite la fiecare variantă dată.

Fig. Motivare alegere cerficare

Prin acest studiu, am încercat să identific și cât de puternice sunt relațiile între firmă și colaboratori. Firmele chestionate au răspuns la întrebarea:

Sistemul de management include clienții și furnizorii. Doar 36.84% au inclus în sistemul lor atât clienții cât și furnizorii în timp ce cealaltă parte fie nu au răspuns, fie au declarat că nu sunt incluși.

Fig. Tipul de certificat

60% din răspunsurile primite indică faptul că în România modalitatea de certificare atinge un nivel satisfăcător, iar restul de 40% consideră că nivelul este unul bun.

Aproximativ 47% din utilajele comercializate se defectează între o perioadă de 1-3 ani, iar 52% după 3 ani, dar fiind vorba de răspunsuri venite din partea comercianților de utilaje nu ne putem aștepta ca răspunsurile să fie în proporție de 100% sincere.

Cea mai mare parte din respondenți au o bază de date proprie, atât cu clienții cât și cu furnizorii.

produsele lor.

Capitolul 7 ANALIZĂ VARIABILE CU RĂSPUNSURI MULTIPLE

Tabelul 6 prezintă principalele direcții de îmbunătățire pentru fiecare tip de respondent care a certificat un sistem de management al calității: producător intern, importator direct și alte tipuri. Astfel, 33,3% dintre producătorii interni consideră că principala direcție de îmbunătățire s-a simțit în organizare, 50% dintre importatorii direcți au declarat ca au simțit îmbunătățiri tot în Organizarea firmei, iar 66.7% dintre firmele încadrate în categoria alte tipuri consideră că principala direcție de îmbunătățire s-a simțit în calitatea produselor și a serviciilor comercializate de către ele.

Conform răspunsurilor primite pentru organizarea activității s-au obținut 38,9% din răspunsuri, pentru calitatea bunurilor/serviciilor 27,8% din răspunsuri, pentru productivitate 22,8%, pentru reducerea costurilor 5.6%, iar pentru preț s-au obținut doar 5.6% din răspunsuri.

Pentru aceste două variabile au existat și răspunsuri multiple: există firme românești care produc utilaje agricole și în special tractoare și în același timp și importă direct de la producător s-au intermediază pentru client obținerea unui utilaj agricol.

Tabel 6 Tabel Principalele direcții de îmbunătățire repartizate în funcție de tipul de firmă

O altă întrebare la care au răspuns firmele a fost: Cum considerați gradul de pregătire informare al clienților, furnizorilor și al persoanelor încadrate în sistemul de stat, cu care intrați în contact. Conform datelor obținute și sintetizate în tabelul 7, 36.1% dintre repondenți consideră gradul de informare/ pregătire ca fiind unul satisfăcător, 36.1% ca fiind unul bun în timp ce doar 6.9% consideră gradul de informare/pregătire ca fiind unul foarte bun, iar 20.8% îl consideră prost și foarte prost. 50% dintre răspunsurile primite au fost de la importatorii direcți care consideră că în proporție de 72.1% persoanele cu care colaborează au un grad de pregătire satisfăcător spre bun, la fel îl consideră și 77.7% dintre producătorii interni, în timp ce producătorii externi în proporție de 100% îl consideră ca fiind cel mult satisfăcător. Celelalte tipuuri de firme analizate în proporție de 52.4% îl considere bun și foarte bun.

Figura 46 indică faptul că atât producătorii interni cât și alte tipuri de firme consideră

Fig. Grad de pregătire informare clienți

gradul de pregătire și informare al clienților ca fiind din ce în ce mai bun, dar pe de altă parte producătorii externi îl consideră prost și foarte prost.

Producătorii interni consideră că aproximativ 70% dintre furnizori au un grad de informare și pregătire bun, în timp ce cca 30% dintre furnizori au un grad de pregătire foarte prost. Producătorii externi consideră că 50% dintre furnizori au un nivel de pregătire și informare satisfăcător, iar 50% stau foarte prost la acest capitol. Alte tipuri de firme analizate sunt mult mai darnice în aprecieri, considerând că

Fig. Grad de pregătire informare furnizori

furnizorii sunt bine informați și pregătiți. După cum se poate observa și din figura 47 nici una dintre firmele care au răspuns la chestionar nu au acordat calificativul prost, iar majoritatea răspunsurilor sunt grupate în partea dreaptă, în zona satisfăcător spre foarte bun.

Și în ceea ce privește gradul de informare și pregătire al personalul de la stat părerile sunt împărțite, dar aici răspunsurile sunt în majoritate grupate în zona prost spre bun, putând astfel admite că în opinia respondenților, personalul de la stat este mai puțin informat și pregătit în comparație cu funizorii. Nici unul dintre respondenți nu consideră că personalul de la stat este

Figura 14 Fig. Nivel de pregătire informare personal de la stat

foarte bine pregătit și informat, și mai puțin de 10% dintre importatorii direcți îl consideră foarte prost.

Tabel 7: Tabel Tipfirmă*INFORMARE

Firmele analizate au măsurat și atitudinea clienților, personalului de la stat și a furnizorilor față de ei. 70.9% consideră că beneficiază de o atitudine bună și foarte bună și doar 15.3% consideră că nu beneficiază de o atitudine corectă. Scopul acestei evaluări a fost măsurarea gradului de încredere între principalii actori de pe piața utilajelor agricole precum și identificarea acelor categorii de firme care prezintă un grad de încredere mai scăzut față de celelalte categorii.

Tabelul 8 arată că producătorii interni consideră că atitudinea actorilor față de ei este în proporție de 88.9% bună și foarte bună. Importatorii direcți o consideră foarte proastă și proastă în proporție de 16.7% și bună și foarte bună în proporție de 72.2%. Producătorii externi ce acționează pe piața din România consideră în proporție de 50% ca atitudinea este una cel mult satisfăcătoare, iar categoria alte tipuri de firme o consideră în proporție de 77.5% ca fiind cel mult satisfăcătoare.

Figura 16Fig. Atitudine clienți în funcție de tipul de firmă Figura 17 Fig. Atitudine furnizori în funcție de tipul de firmă

Așadar producătorii externi, dar în special categoria alte tipuri au mai puțină încredere în actorii de pe piață față de celelate categorii.

Producătorii interni consideră că atitudinea clienților este în 33.3% din situații satisfăcătoare, în 33.3% bună și în aceeași proporție foarte bună. În ceea ce privește atitudinea furnizorilor ei o consideră în aproximativ 60% din situații bună. Personalul de la stat au față de producătorii interni , în toate situațiile o atitudine bună. Importatorii

Figura 17 Fig. Atitudine personal stat în funcție de tipul de firmă

direcți catalogheaza în proporție de aproximativ 60% atitudinea clienților cât și pe cea a furnizorilor ca fiind una bună, iar pe cea a personalului de la stat în proporție de cca 40% ca fiind una foarte proastă și proastă. Niciuna dintre categoriile chestionate nu au acordat calificativul foarte prost și prost în catalogarea atitudinii furnizorilor. Producătorii interni nu au acordat aceste două calificative nici pentru clienți, nici pentru personalul de la stat. Cele mai multe răspunsuri (53,85%) la calificativul bun pentru evaluarea atitudinii furnizorilor au fost acordate de către importatorii direcți, 100% din răspunsuri pentru calificativul foarte prost a fost acordat de către producătorii externi. Doar alte tipuri de firme au considerat atitudinea personalului de la stat ca fiind foarte bună, în timp ce din totalitatea Răspunsurilor primite pentru o atitudine satisfăcătoare a lor 66,7% au fost date de către importatorii direcți.

Tabel 8 Tabel Tipfirmă*atitudine

La întrebarea Există legătură între nivelul de pregătire și frecvența apariției problemelor cu furnizorii, personalul de la stat, respectiv cu clienții am plecat de la premisa că un nivel înalt de pregătire duce la o scădere a frecvenței aparițiilor erorilor umane. Producătorii interni consideră că aceste erori sunt în proporție de 40% legate de nivelul de pregătire al furnizorilor, în proporție tot de 40% de nivelul de pregătire al personalului de la stat și respectiv, doar în proporție de 20% la clienți. Importatorii direcți consideră că erorile pot fi legate de nivelul de pregătire în proporție de 25% la furnizori, 35% la personalul de la stat și respectiv 40% la clienți. Producătorii externi evaluează această corelație, pregătire-erori, la 33.3% pentru toate cele 3 tipuri de actori analizați. Ultima categorie de firme au evaluat corelația la 21.4% la furnizori, 35.7% la personalul de la stat și 42.9% la clienți. În total Răspunsurile indică o legătură de 38.1% între pregătirea clienților și frecvența apariției problemelor, de 35.7% la personalul de la stat și de 26.2% la furnizori.

Tabel 9 Tabel Tipfirmă* CAUZE ERORI

Producătorii interni consideră că 37,5% din defecțiunile survenite la utilajele comercializate de ei se datorează lipsei de experiență a manipulatorilor, 25% vechimii utilajelor și 25% exploatării intense.

Importatorii direcți indentifică ca principală cauza a apariției defecțiunilor tot lipsa de experiență a manipulatorilor. O altă cauză majoră (25.9% din Răspunsuri) este exploatarea intensă.

Producătorii externi în 66.7% din cazuri au identificat ca si cauză a defecțiunilor lipsa de experiență a manipulatorilor și în 33.3% exploatarea intensă.

A patra categorie de firmă a identificat aceleași cauze de apariție a defecțiunilor, diferind doar proporțiile: 42.9% din cazuri sunt datorate lipsei de experiență și 28.6% exploatării intense.

După cum se poate constata și din figura 18 din numărul total de Răspunsuri se constată că 40.4% s-au acordat categoriei lipsei de experiență a manipulatorilor și 26.9% exploatării intense. La polul opus se află categoria calitatea lucrărilor de reparații anterioare cu 1.9% și tipul de teren pe care se desfășoară lucrările cu 3.8% din Răspunsuri.

Figura 18 Fig. Principalele cauze ale defecțiunilor

Tabel 10 Tabel Tip firmă*Cauze Defecțiuni

În momentul în care apar întârzieri în repararea utilajelor comericializate de fiecare categorie din cele 4 analizate acestea se datorează în cazul:

Producătorilor interni – distanței față de furnizor (66.7%) și altor cauze decât acelea menționate în chestionar

Importatorilor direcți – altor cauze (25%) și în proporție de 18.8% pentru fiecare din următoarele: lipsa pieselor de schimb, distanței față de furnizori, distanței față de producător

Producătorilor externi – 50% se datorează lipsei specialiștilor și 50% altor cauze

Alt tip de firmă – 33.3% se datorează lipsei specialiștilor.

Din numărul total de răspunsuri primite 48.5% au fost de la importatorii direcți, 36.4% de la alte tipuri de firme, 9.1% de la producătorii interni și 6.1% de la producătorii externi.

Principalele cauze ale întârzierii reparației, după cum se poate vedea și in diagrama Pareto 19 se datorează altor cauze decât cele menționate(24.2%) și distanței față de furnizor(21.2%).

Figura 19 Fig. Diagramă Pareto Cauzele întârzierii reparațiilor

Tabel 10 Tabel Tip firmă* Cauze întârziere reparații

Dintre firmele care au sistem propriu de management al calității certificat se remarcă următoarele

Firmele care au simțit îmbunătățiri în ceea ce privește prețul practicat au realizat certificarea datorită cerințelor clienților (50% din motive) și pentru a-și eficientiza activitatea(50% din motive)

Principalele motive care au determinat firmele, care au simțit îmbunătățiri în productivitate, să realizeze certificarea au fost răspunderea la cerințele și normele europe(33.3%) și eficientizarea activității(33.3%)

Pentru firmele care și-au îmbunătățit calitatea produselor și sau a serviciilor motivele certificării au fost : eficientizarea activității(42.9%) și răspunderea la cerințele europene

Reducerea costurilor s-a simțit la firmele care s-au certificat deoarece au existant cerințe din partea clienților(50%) și pentru a-și eficientiza activitatea(50%)

Firmele care s-au certificat că răspuns la normele și cerințele europene au simțit îmbunătățiri în egală măsură în productivitate, calitatea produselor și a serviciilor și organizare

Firmele care pentru a se extinde si-au certificat sistemul de management al calității au simțit îmbunătățiri în organizare

O parte din firme s-au certificat datorită faptului că furnizorii le cereau, iar ulterior au simțit îmbunătățiri la fel de mult în organizare, calitatea produselor și a serviciilor și în productivitate

Certificarea ca răspuns la cerințele clienților a adus organizației modificări pozitive în productivitate(20%), calitatea produselor și sau a serviciilor (20%) și organizare(20%) și modificări negative la preț și costuri

Niciuna dintre firme nu au indicat alte direcții de îmbunătățire sau alte motive pentru care s-au certificat.

Tabel 11 Tabel Direcții îmbunătățiri* Necesitatea unui sistem de management al calității

Acele societăți care au simțit după certificare modificări negative în preț și costuri și modificări pozitive ale productivității, în proporție de 66.7%, consideră relațiile cu colaboratorii ca fiind bune.Tot bune sunt considerate ca fiind relațiile cu colaboratorii și de către firmele care au simțit modificări pozitive în organizare și în calitatea produselor și sau a serviciilor.

Dintre răspunsurile primite doar 2.4% au fost acordate calificativului prost și 21.4% celui satisfăcător.

Figura 20Fig. Relații cu clienți în funcție de direcții îmbunătăți Figura 21 Fig. Relații cu furnizori în funcție de direcții îmbunătăți

Figurile 20, 21, 22 prezintă relațiile respondenților cu clienții, furnizorii respectiv personalul de la stat, repartizate în funcție de principalele direcții de îmbunătățire resimțite în activitatea lor, după certificare. Conform calificativelor acordate relațiile sunt în general bune când vine vorba de clienți și furnizori și sunt cel mult satisfăcătoare când vine vorba de personalul de la stat. Pentru relațiile cu clienții și furnizorii cel mai mic calificativ acordat a fost bine, iar pentru personalul de la stat prost și nu li s-a acordat foarte bine. Cele mai multe calificate s-au acordat de către firmele care au simțit îmbunătățiri în organizare, ele considerând relațiile cu colaboratorii cel puțin satisfăcătoare.

Figura 22 Fig. Relații cu personalul de la stat în funcție de direcții îmbunătăți

Tabel 12 Tabel Principalele direcții de îmbunătățiri*Relațiile firmei cu principalii actori de pe piață

33.3% dintre respondenții care au simțit îmbunătățiri în preț și reducerea costurilor consideră gradul de informare și pregătire al colaboratorilor ca fiind foarte prost, 33.3% îl consideră prost și 33.3% îl consideră satisfăcător. 55.5% dintre firmele care au simțit îmbunătățiri în productivitate îl consideră ca fiind bun și foarte bun. Pentru acele firme care au simțit îmbunătățiri în calitatea produselor și a serviciilor, gradul de informare și pregătire este considerat în proporție de 50% bun și foarte bun. El este considerat în proporție de 80% ca fiind satisfăcător spre bun de către firmele care au fost mai bine organizate după certificare.

Din totalul răspunsurilor 35.7% au fost primite de la firmele mai bine organizate, 28.6% de la firmele care au o calitate a produselor și a serviciilor mai ridicată după certificare și de 7.1% de la acelea cărora au simțit certificarea în reducerea prețului și a costurilor.

Tabel 13 Tabel Îmbunătățiri*INFORMARE

Respondenții care au simțit scăderi ale prețului după certificare consideră atitudinea colaboratorilor față de ei ca fiind în proporție de 33.3% satisfăcătoare, 33.3% bună și 33.3% foarte bună.

55.6% dintre cei care au o productivitate mai mare după certificare consideră că atitudinea colaboratorilor este una bună.

33.3 % dintre cei care si-au îmbunătățit calitatea produselor sau a serviciilor consideră că atitudinea este cel mult satisfăcătoare.

Acele firme care si-au redus costurile în proporție de 66,6% consideră atitudinea față de ei a colaboratorilor ca fiind bună și foarte bună.

Firmele mai bine organizate după certificare consideră că atitudinea este bună în proporție de 53.3%.

Cele mai multe răspunsuri primite au fost de la firmele care sunt mai bine organizate, după certificare iar cel mai mare număr de răspunsuri l-a primit calificativul bună cu 50% din răspunsuri iar cele mai puține au fost acordate pentru calificativul prost, 2.4%, și a fost acordat de

Figura 23Fig. Atitudinea clienților vs direcții îmbunătățiri Figura 24 Fig. Atitudinea furnizorilor vs direcții îmbunătățiri

firmele care și-au îmbunătățit calitatea produselor și sau a serviciilor.

Figura 23, 24, 25 prezintă calificativele acordate atitudinii colaboratorilor, repartizate în funcție de principalele direcții de îmbunătățiri simțite după certificare. Calificativele cele mai mici au fost acordate de firmele care si-au îmbunătățit calitatea bunurilor și sau a serviciilor, iar cele mai mari calificative pentru toate cele 3 categorii de colaboratori analizate au fost acordate de firmele care au fost mai bine organizate după certificare. Calificativele cele mai mari au fost obținute de furnizori,

Figura 25 Fig. Atitudinea personalului de la stat vs direcții îmbunătățiri

pentru care nu s-a acordat calificativ mai mic de bun, iar cele mai mici pentru personalul de la stat, care a primit un singur calificativ foarte bun. Atitudinea clienților este în general una satisfăcătoare spre bună, dar primind totuși si calificativul foarte bun de la firmele cu productivitate mai mare și de la firmele cu o mai bună organizare.

Tabel 14

După cum se poate observa în figura 26 68.4% dintre respondenți consideră că există legătură între nivelul de pregătire al clienților și cel al personalul de la stat și frecvența apariției erorilor, în timp ce 52.6% consideră că nu există legătură între nivelul de pregătire al furnizorilor și frecvența apariției problemelor

Tabelul 15 prezintă distribuția răspunsurilor pozitive între principalele direcții de îmbunătățiri resimțite după certificare și opinia respondenților cu privire la existența unei legături între frecvența de apariție a erorilor umane și nivelul de pregătire. 33.3% din organizațiile cărora le-a scăzut prețul de certificare cred că există o legătură între nivelul de pregătire și frecvența apariției erorilor la toate cele 3 categorii de colaboratori. 40% dintre firmele cu o productivitate sporită consideră că există legătură între nivelul de pregătire al furnizorilor și al personalului de la stat și frecvența apariției erorilor. 40% dintre societățile care și-au îmbunătățit calitatea bunurilor și s-au a serviciilor consideră pozitivă legătura în cazul personalului de la stat.

Figura 26 Fig. Repartiția în funție de frecvența erorilor apărute ca urmare a nivelului de pregătire al colaboratorilor

În cazul reducerii costurilor răspunsurile pozitive sunt egal distribuite între cele 3 categorii, iar în cazul organizării 42.9% din răspunsurile pozitive sunt pentru personalul de la stat, categorie care a primit cele mai multe răspunsuri pozitive (39.3%), iar categoria clienți au primit cele mai puține, 28.6%.

Tabelul prezintă situația doar pentru firmele certificate, în schimb figura de mai sus prezintă situația generală.

Tabel 15 Tabel Îmbunătățiri * CAUZE ERORI

Dintre firmele care s-au certificat și au simțit îmbunătățirile în preț 33.3% au avut probleme cu utilajele comercializate datorită exploatării intense, 33.3% datorită calității consumabilelelor utilizate și 33.3% datorită lipsei de experiență a manipulatorilor.

Pentru firmele cu productivitate mărită cele mai multe probleme au apărut din cauza exploatării intense(37.5%) și din cauza lipsei de experiență a manipulatorilor(37.5%).

Chiar dacă și-au îmbunătățit calitatea produselor și a serviciilor tot au survenit defecțiuni la utilaje dar au fost în special cauzate de exploatare intensă(40%) și lipsa se experiență a manipulatorilor (40%).

După ce și-au redus costurile, în urma certificării, defecțiunile au fost în egală măsură cauzate de exploatarea intensă, calitatea consumabilelor și a lipsei de experiență a manipulatorilor.

După ce au reușit să se organizeze mai bine, tot ca urmare a certificării, firmele au reparat defecțiunile la utilaje cauzate în proporție de 45.5% de lipsa de experiență a manipulatorilor.

După cum se poate constata și din figura 27, majoritatea defecțiunilor sunt cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor și au apărut mai ales la firmele care au fost mai bine organizate după certificare și la firmele cu o mai mare calitate a produselor și a serviciilor. Cea mai rar întâlnită cauză a defecțiuniilor a fost vechimea utilajelor.

Figura 27 Fig. Distribuția cauzelor defectării utilajelor în funcție de direcții îmbunătățiri

Nici una dintre firmele certificate nu a avut probleme cu utilajele comercializate, care să fie cauzate de calitatea utilajului, calitatea lucrărilor de reparații anterioare, terenului sau a altor cauze.

Tabel 16 Tabel Îmbunătățiri*Cauze defecțiuni

Uneori furnizorii de utilaje agricole, nu pot repara utilajul la timp din cauza unor factori externi. Tabelul 16 prezintă corelațiile, pe care le-am realizat între principalele direcții de îmbunătățiri și cauzele întârzierilor. În principal se deduc următoarele corelații

Preț – întârzieri 100% consideră principala cauză a întârzierilor distanța față de furnizor

Productivitate – întârzieri cauzate în proporție de 33.3% de distanța față de furnizor și de 66.7% de alte cauze decât cele menționate în chestionar

Calitatea produselor și sau a serviciilor – întârzieri cauzate în egală măsură de distanța față de furnizor și client, de lipsa specialiștilor, dar acestea însumează doar 60% din cauze, restul se datorează altor cauze

Reducerea costurilor – întârzieri cauzate de distanța față de furnizori

Organizare – întârzieri cauzate în proporție de 40% de distanța față de furnizor și alte cauze, iar 20% sunt datorate lipsei specialiștilor

Cele mai dese cauze ale întârzierilor se datorează distanței față de furnizor și a altor cauze în afară de cele menționate

Nu s-au primit răspunsuri pentru alte 2 cauze menționate în chestionar: lipsa pieselor de schimb și distanța față de producător.

Cele mai multe răspunsuri primite au fost de la firmele care după certificare declară o mai mare calitate a bunurilor și sau a serviciilor și o mai bună organizare.

Tabel 17 Tabel îmbunătățiri*Întârzieri reparații

Tabelul 18 prezintă distribuția răspunsurile pozitive primite pentru variabila cauzele întârzierii reparării utilajelor în funcție de motivele certificării unui sistem de management al calității:

Răspundere la cerințele europene – întârzieri reparații cauzate de alte cauze decât cele întabelate(36.4% din situații) și lipsa pieselor de schimb(27.3%).

Tabel 18 Tabel Necesitate SMCC* Cauze Întărzieri Reparații

Extindere – întârzieri cauzate de lipsa specialiștilor (33.3%) urmate de distanța față de client(22%) și cea față de furnizor(22%)

Răspuns la cerințele furnizorilor – întârzieri cauzate de alte cauze decât cele menționate(50%)

Răspuns la cerințele clienților – întârzieri datorate distanței față de producător

Eficientizare activitate – întârzieri justificate prin alte cauze decât cele menționate.

Spre deosebire de tabelul 17, care prezenta situația doar pentru firmele certificate, în tabelul 18 sunt încadrate toate firmele care au răspuns la chestionar. Mai apar în plus și cele două motive lipsă în tabelul 17: lipsa pieselor de schimb, care determină 13.9% din întârzieri și distanța față de producătorul de utilaje care determină 11.1% din întârzieri.

Prezența variabilei distanța față de producător și a lipsei pieselor de schimb este justificată având în vedere că firmele românești producătoare de utilaje sunt certificate și au fost încadrate în tabelul de mai sus în care lipseau aceste variabile, iar firmele necertificate sunt în majoritate intermediari, în special pentru utilaje din exteriorul României.

25% din răspunsurile primite în cazul variabilei atitudine calificativ foarte prost au fost date de firmele care s-ar certifica pentru a răspunde la cerințele europene, tot acestea au dat 50%

Tabel 19 Tabel Necesitate Sistem de Management al Calității Certificat* Atitudine

din răspunsurile pentru calificativul prost și 30% pentru calificativul bun, iar raportându-ne la numărul total de răspunsuri date respectiv 29.6% . Pentru calificativul foarte prost cele mai multe răspunsuri au fost date de firmele care doresc să își eficientizeze activitatea după cetificare. Pentru calificativul prost cele mai multe răspunsuri au fost date de acele firme care s-ar certifica /s-au certificat ca răspuns la cerințele și normele europene. În cazul calificativului satisfăcător, răspunsurile au venit în mare parte de la categoria 5: eficientizare activitate(33.3%), categoria 1 a acordat cele mai multe calificative bun(30%) care ocupă 18.5% din totalul răspunsurilor primite. Calificativul foarte bun a fost acordat în proporție de 25% de categoria 1 și în proporție de 33.3% de categoria 5.

61.7% din răspunsurile primite au fost acordate calificativului bun și 14.8% calificativului foarte bun.

Pentru corelația necesitate sistem de management certificat – grad de informare și pregătire al colaboratorilor datele obținute le-am sintetizat în tabelul 20. Au rezultat următoarele:

Răspundere cerințe europene – grad de informare și pregătire: 41.6% din răspunsurile primite indică o nemulțumire față de nivelul de pregătire al colaboratorilor: 12.5% consideră că sunt foarte prost pregătiți, 8.3% că sunt prost pregătiți, iar 20.8% că sunt la un nivel satisfăcător; 45.8% indică un nivel bun al pregătirii și informării

Extindere – grad de informare și pregătire: 60% din răspunsuri indică un nivel mediu scăzut spre foarte scăzut

Cerințe furnizori – gradul de informare și pregătire în proporție de 66.6% cel mult satisfăcător

Cerințe clienți – grad de informare și pregătire în proporție de 83.3% cel mult mediu

Eficientizare activitate – grad de informare și pregătire în proporție de 66.7% cel mult mediu.

Din totalul răspunsurilor primite 17.3% indică un nivel foarte scăzut al pregătirii și informării, 11.1% un nivel scăzut, 32.1% un nivel mediu rezultând un total de 60.4 pentru un nivel de pregătire cel mult satisfăcător. Cu toate acestea 32.1% din răspunsuri indică un nivel bun al pregătirii.

Figura 28 prezintă distribuția răspunsurilor și pe categorii de colaboratori. Se constată o grupare a numărului de răspunsuri în zona prost – satisfăcător la clienți, lipsa calificativului foarte bun, în graficul a. În graficul b, dedicat furnizorilor, numărul calificativelor primite în jumătatea superioară este mai mare decât în cazul clienților, iar în jumătatea inferioară lipsesc răspunsuri pentru calificativul prost. În graficul c majoritatea răspunsurilor se află în zona satisfăcător – bine.

Figura 28 Fig. Grad de informare pregătire în funcție de necesitatea SMCC

Tabel 20 Tabel Necesitatea Sistemului de Management al Calității Certificat*Informare

Dacă pentru variabila atitudine s-au acordat 17.3% din răspunsuri pentru calificativul foarte prost, în ceea ce privește relațiile cu colaboratorii, calificativele cresc, astfel că cel mai mic calificativ acordat este prost și ocupă doar 2.5% din total. Acest calificativ a fost acordat pentru relații cu personalul de la stat, categorie care a primit de altfel și cele mai mici calificative. 42% dintre răspunsuri sunt pentru calificativul bine, și au fost primite în mare măsură și în proporție egală de categoria relația cu clienții și relația cu furnizorii; 37% pentru calificativul foarte bine ,cele mai multe fiind primite de categoria relații cu furnizori. Cele mai mare calificative au fost acordate de categoria 1: răspundere cerințe europene: 16% pentru calificativul bine și 11.1% de categoria 5: eficientizare activitate, pentru calificativul foarte bine, aceste două categorii fiind și cele care dețin ponderea cea mai mare în total, ele cumulând 55.5%. Cea mai mică proporție din total o ocupă categoria 3: cerințe furnizori cu doar 11.1%.

Figura 29 Fig. Relații în funcție de necesitatea SMCC

Tabel 21 Tabel Necesitate Sistem de Management al Calității Certificat * Relații

Înainte de a răspunde la cerințele europene în ceea ce privește certificarea, firmele trebuie să remedieze defecțiunile survenite la utilajele comercializate cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor (36.8% din defecțiuni), exploatării intense(31.6%), vechimii utilajelor(10.5%).

Tabel Necesitate Certificare sistem de management al calității*principalele cauze ale defecțiunilor la utilajele agricole

Tabel 22

Celelate cauze apar mai rar: doar în 5.3% din situații

Firmele, care pentru a se extinde vor avea nevoie de certificare se confruntă cu defecțiuni la utilaje cauzate mai ales de lipsa de experiență a manipulatorilor(44.4%) și de exploatarea intensă.

În proporții diferite aceste cauze ale defecțiunilor sunt întâlnite și la firmele care ar dori sau s-au certificat ca răspuns la cerințele clienților, cele care doresc să își eficientizeze activitatea.

Firmele care se certifică ca răspuns la cerințele furnizorilor se confruntă în 50% din situații cu defecțiuni cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor, restul de 50% se împarte în egală măsură între vechimea utilajelor, exploatarea intensă și calitatea pieselor de schimb.

Totalizând răspunsurile primite rezultă că 43.1% din defecțiuni sunt produse de lipsa de experiență a manipulatorilor, 25.9% de exploatarea intensă, 10.3% de vechimea utilajului, 6.9% de calitatea consumabilelor utilizate, 5.2% de calitatea utilajului și doar în 3.4% de calitatea pieselor de schimb.

Tabel 23 Tabel Necesitate Sistem de management Certificat și legătură nivel de pregătire erori

Categoria 1 Răspundere cerințe și norme europene din totalul răspunsurilor pozitive acordate consideră că erorile sunt legate de nivelul de pregătire în proporție de 40% la clienți, 33.3% la personalul de la stat și 26.7% la furnizori

Categoria 2 Extindere consideră că erorile intervin în principal la personalul de la stat(42.9% din cazuri), și în proporție de 28.6% atât la furnizori cât și la clienți.

Categoria 3 Cerințe furnizori consideră că erorile intervin în 50% din cazuri la personalul de la stat și în proporție de 25% atât la furnizori cât și la clienți.

Categoria 4 Cerințe clienți consideră că erorile intervin mai ales la clienți(42.9 % din răspunsuri).

Categoria 5 Eficientizare activitate atribuie 38.5% erorilor cauzate de pregătirea personalului de la stat și câte 30.8% din răspunsurile pozitive erorilor survenite la clienți și furnizori.

Din numărul total de răspunsuri pozitive primite 37.6% au fost acordate erorilor provocate de pregătirea personalului de la stat, 34.8% pentru clienți și 28.3% furnizorilor.

În tabelul 24 am prezentat distribuția răspunsurilor în funcție de variabilele informare – relații.

Firmele care consideră că au o relație proastă cu colaboratorii consideră că, în proporție de: 50% din total răspunsurilor date pentru variabila informare, sunt prost informați și pregătiți, 33.3% sunt la un nivel satisfăcător pregătiți și informați și doar 16.7% au un nivel de pregătire și informare bun.

Tabel 24 Tabel Relații*Informare

În opinia acelor firme ce au relații satisfăcătoare cu colaboratorii 38.5% din răspunsuri sunt

acordate pentru un nivel satisfăcător de informare și pregătire și 25.6% pentru un nivel bun.

În cazul relațiilor bune cu colaboratorii doar 8.7% din răspunsurile date au fost pentru calificativul foarte prost ca nivel de pregătire și informare, în timp ce 44.9% au fost pentru un nivel bun.

Au fost și firme care consideră că au o relație foarte bună cu colaboratorii și care în proporție de 49.1% consideră că au un nivel satisfăcător al pregătirii. Pentru această categorie nu s-a mai păstrat relațiile de mai devreme: pentru o relație proastă 50% din răspunsuri atribuie un nivel prost de informare și pregătire, pentru o relație satisfacătoare s-au acordat 38.5% pentru un nivel satisfăcător de pregătire și pentru o relație bună 44.9% au fost pentru un nivel bun.

Putem trage astfel două concluzii :

dacă relația nu este una tocmai bună, în opinia firmelor, acest lucru se datorează nivelului de pregătire,

o relație foarte bună apare atunci când colaboratorii sunt mai slab pregătiți.

Per ansamblu firmele consideră că nivelul de pregătire și informare este unul cel puțin satisfăcător, doar 22.8% consideră ca nivelul este foarte prost și prost.

Aproximativ 50% dintre firmele care au o relație proastă cu colaboratorii consideră că atitudinea acestora era este una proastă și foarte proastă, în timp ce firmele care au o relație satisfăcătoare consideră că atitudinea este bună, în proporție de 41%. O părere mult mai bună o au firmele care au o relație bună cu colaboratorii: în proporție de 62.3% consideră că și atitudinea este una bună, iar cele care au o relație foarte bună în proporție de 52.6% consideră că atitudinea este bună.

33.3% din firmele chestionate consideră că au o relație foarte bună cu colaboratorii, 40.4% o relație bună, 22.8% o relație bună și doar 3.5% o relație proastă. Niciuna din firme nu consideră că relația cu colaboratorii este una foarte proastă. Principalele direcții de îmbunătățire identificate au fost

pentru furnizori: să păstreze o relație mai strânsă, să vină mai des în România, să cunoască mai bine piața românească

pentru clienți: să păstreze o relație mai strânsă, comunicarea să fie mai eficientă, să se mărească numărul contactelor directe, încercarea de a se elimina subvențiile și sponsorizările la achiziția utilajului

pentru personalul de la stat: reducerea birocrației, schimbarea atitudinii, îmbunătățirea serviciilor.

Figura 30(1-9) Fig. Relațiile cu fiecare categorie de colaboratori versus atitudinea fiecărui colaborator

Figura 30, 1-3 prezentate mai sus prezintă numărul de răspunsuri în funcție de relațiile cu fiecare categorie de colaboratori și atitudinea acestora. Zona mov indică lipsă răspunsuri, zona vișinie indică 1-2 răspunsuri, zona galbenă indică 2-3 răspunsuri,zona albastru deschis 3-4, zona bordeau 4-5 răspunsuri, zona portocolie 5-6, zona albastru închis 6-7. Cele mai multe răspunsuri primite se găsesc în figura 30 4 și 6, în care sunt prezentate relația firmei cu clienții în raport cu atitudinea lor și cea a furnizorilor. Se constată faptul că în general relațiile sunt mai proaste decât atitudinea colaboratorilor față de firmă.

Tabel 25 Tabel Relații*Atitudine

Tabel Tabel 26 Relații*Cauze erori

Firmele care au relații proaste cu colaboratorii, din numărul total de răspunsuri pozitive date, consideră că erorile cauzate de nivelul de pregătire sunt justificate în proporție de 33.3% la toate cele trei tipuri de colaboratori. În cazul unei relații satisfăcătoare, răspunsurile pozitive au fost în proporție de 38.5% atribuite pentru fiecare dintre categoriile clienți și personalul de la stat. Pentru relațiile bune: 36.2% acordate categoriei personal stat, 34% clienților și 29.8% furnizorilor. Dacă relațiile au fost evaluate ca fiind foarte bune firmele au acordat 24.8% din numărul total de răspunsuri primite pentru relația erori – nivel de pregătire. Cele mai multe răspunsuri pozitive au venit de la categoria firmelor cu relații bune cu colaboratorii – 44.8%. Firmele consideră că numărul de probleme/erori apărute din cauza nivelului de pregătire este mai mic decât la clienți și personalul de la stat, categorii care au primit același număr de răspunsuri pozitive.

Utilajele defectate ca urmare a vechimii au apărut în special la firmele care aveau o relație foarte bună cu colaboratorii. Utilajele defectate ca urmare a exploatării intense au fost în proporție de 50% la firmele care au o relație bună cu colaboratorii. Pentru defecțiunile cauzate de calitatea consumabilelor utilizate 83.3% au apărut la firmele cu relațiile bune; de lipsa de experiență a manipulatorilor 39.2% au apărut tot la firmele cu relații bune; de calitatea pieselor de schimb 66.7% au apărut la firmele cu relații bune; de teren 83.3% au apărut la firmele cu relații foarte bune; iar de calitatea lucrărilor de reparații anterioare 66.7% au apărut la firmele cu relații bune.

Se constată că 42.5% din defecțiunile apărute s-au întâlnit la firmele cu relații bune și doar 3.3% din defecțiuni au apărut la firmele cu relații proaste. Cele mai multe defecțiuni au fost cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor(42.5%) și de exploatarea intensă (27.5%).

Figura X a b c prezintă distribuția defecțiunilor utilajelor în funcție de relațiile cu fiecare din cele trei categorii de colaboratori. Scopul acestei reprezentări este identificarea unei relații între cauze defecțiuni și relațiile cu clienții, furnizorii și personalul de la stat. În mod normal dacă relațiile firmei cu clienții ar fi fost proaste ne-am fi așteptat ca și numărul defecțiunilor să fie mai mare, dar acest lucru se întâmplă în cazul în care firma are relații proaste cu administrația, caz în care și numărul defecțiunilor este mai mare.

Figura 31 Fig. Relațiile cu colaboratorii în funcție de cauzele defecțiunilor

Tabel 27 Tabel Relații*Cauze defecțiuni

Firmele care au o relații satisfăcătoare cu clienții, întâmpină greutăți uneori în repararea la timp a

Figura 32 Fig. Relațiile cu clienții în funcție de cauzele întârzierilor Figura 33 Fig. Relațiile cu furnizorii funcție de cauzele întârzierilor

utilajelor datorită lipsei specialiștilor. Chiar dacă au o relație bună și foarte bună cu clienții întărzieri în reparații intervin din varii motive: lipsă specialiști, distanța față de client, furnizor, producător, lipsa pieselor de schimb. Figura 33 prezintă cauzele întârzierilor repației utilajelor în funcție de relațiile cu furnizorii. La fel ca în cazul clienților, chiar dacă au o relație satisfăcătoare cu furnizorii totuși pot apărea întârzieri, dar din cauza lipsei specialiștilor. Majoritatea relațiilor cu furnizorii sunt bune și foarte bune, iar cauzele

întârzierilor sunt distribuite aproape identic ca și în figura 32, singura deosebire apare la creșterea întârzierilor datorate altor cauze decât cele menționate în text. În cazul relațiilor cu personalul de la stat(figura 32) relațiile sunt mai proaste, în acest caz acordându-se și calificativul prost.

Fig. fig 32 Relațiile cu personalul de la stat în funcție de cauzele întârzierilor

Cauzele defecțiunilor în cazul relațiilor proaste sunt lipsa specialiștilor și alte cauze. Relațiile foarte bune cu personalul de la stat sunt mult mai rare, iar cauzele întarzierilor în acest caz sunt distanța față de producător și alte cauze.

Tabelul 28 prezintă situația generală a cauzelor întârzierilor și relațiile cu colaboratorii fără a mai ține cont de tipul de colaborator. Din tabel se poate constata că 66.7% din întârzierile care apar datorită lipsei specialiștilor, se întâlnesc în cazul relațiilor bune. În cazul relațiilor satisfăcătoare 23.5% din întârzieri apar datorită distanței față de furnizori. În cazul relațiilor foarte bune principalele întârzieri sunt cauzate de distanța față de client și a altor cauze decât cele menționate în chestionar. Principalele întârzieri apar din următoarele motive: alte cauze, lipsa specialiștilor și distanței față de furnizor.

Tabel 28 Tabel Relații*Întărzieri reparații

Pentru un nivel de pregătire și informare foarte prost principalele cauze ale întârzierii reparațiilor sunt datorate lipsei pieselor de schimb(42.9% cazuri) și altor cauze(28.6%).

40% din întârzieri, în cazul unui nivel de pregătire și informare al colaboratorilor, apar din cauza lipsei specialiștilor. Firmele care acordă un calificativ satisfăcător de pregătire și informare colaboratorilor se confruntă uneori cu dificultăți în remedierea la timp a defecțiunilor ca urmare a distanței față de furnizori și față de clienți. În cazul unei nivel de pregătire și informare bun întărzierile sunt cauzate de alte cauze și de lipsa specialiștilor, iar în situația 5 când vorbim de un nivel de pregătire și informare foarte bun, 42.9% din întârzieri sunt cauzate de distanța față de client. Cele mai multe răspunsuri primite au fost de la firmele care consideră că nivelul de pregătire și informare este satisfăcător, iar cele mai puține au venit de la cele care consideră că au un nivel foarte prost. Dintre cauzele întârzierilor menționate explicit în chestionar cele mai frecvente sunt lipsa specialiștilor și distanța față de furnizor.

Tabel 29 Tabel INFORMARE*Întărzieri reparații

Firmele chestionate consideră că există 5 nivele de pregătire și informare al colaboratorilor cel mai jos fiind foarte prost iar cel mai înalt foarte bun:

La Nivelul 1 foarte prost principalele cauze ale defectării utilajelor sunt lipsa de experiență a utilajelor(50%) și calitatea lucrărilor de reparații anterioare (16.7%). Nivelul 1 reprezintă 10% din total

Nivelului 2 i se asociază ca principale cauze ale defecțiunilor: lipsa de experiență a manipulatorilor(41.5%) și exploatarea intensă(35.3%) și participă cu 14.2% din răspunsuri la total

Nivelului 3 cauzele asociate sunt aceleași ca în cazul nivelului 2, schimbându-se proporțiile: lipsa de experiență cu 47.6% și exploatarea intensă cu 26.2%

La nivelul 4 și 5 cauzele defecțiunilor sunt aceleași ca și la nivele 2 și 3. La nivelul 4 cea mai rar întâlnită defecțiune este cea cauzată de calitatea consumabilelor utilizate, iar la nivelul 5 sunt vechimea utilajului, calitatea utilajului și terenul.

Nivelul 3 reprezintă cea mai mare proporție din întreg 35%, iar nivelul 5 cea mai mică proporție 9.2%.

Cele mai multe răspunsuri pentru o cauză de defecțiune (16.7%) au fost date la nivelul 3 pentru lipsa de experiență a manipulatorilor.

Tabel 30 Tabel INFORMARE*CAUZE DEFECȚIUNI

Figurile 33, 34, 35 împreună cu tabelul 31 ilustrează distribuția răspunsurilor pentru variabilele grad de pregătire și informare și existență legături probleme nivel de pregătire.

În cazul figurii 33 se constată că numărul răspunsurilor pozitive este mai mare decât cele negative pentru variabila există legătură între nivelul de pregătire profesională și frecvența apariției erorilor. Cele mai multe răspunsuri pozitive primite au fost pentru personalul de la stat, iar cele mai puține pentru clienți. Rezultă că legătura între nivelul de pregătire profesională și frecvența apariției erorilor este mai probabil să apară la personalul de la stat decât la clienți. O altă concluzie ce se poate desprinde din grafice este că erorile apar mai ales atunci când nivelul de pregătire și

Figura 33 Fig. Informare clienți frecventă erori cauzate de pregătireFigura 34 Fig. Informare furnizori frecventă erori cauzate de pregătire

informare este doar la un nivel satisfăcător. Cu cât crește nivelul de pregătire și informare al clienților cu atât și erorile ce apar la colaboratori scad. Pe de altă parte lipsa legăturii erorilor apare la un nivel de pregătire al clienților satisfăcător spre bun. Și în figura b numărul răspunsurilor negative primite este mai mare în cazul personalului de la stat și mai mic în cazul clienților.

La fel ca în cazul graficului 33 și în graficul 34 se constată: numărul răspunsurilor pozitive este mai mare decât numărul răspunsurilor negative. Numărul răspunsurilor pentru variabila legătură probleme nivel de pregătire personal stat este mai mare decât în cazul clienților. Maximul graficului 35 se atinge pentru un grad de informare al personalului de la stat prost, iar minimul este atins pentru un nivel de pregătire și informare foarte bun. Pentru graficul 34 maximul este atins pentru un nivel de pregătire satisfăcător: nu există o legătură între probleme și nivelul de pregătire la un grad de informare și pregătire al personalului de la stat satisfăcător.

Chiar dacă gradul de informare și pregătire al furnizorilor este în general unul bun și foarte bun, firmele consideră că există o legătură destul de mare între nivelul de pregătire și frecvența apariției erorilor, mai ales în cazul personalului de la stat. Numărul răspunsurilor atât pozitive cât și negative primite este mai mare în cazul personalului de la stat decât în cazul clienților. Nivelul maxim atins în cele două grafice este la un grad de informare și pregătire bun.

Din tabel putem vedea că la un nivel de pregătire foarte prost legătura între nivelul de pregătire și frecvența apariției problemelor este întâlnită în special la personalul de la stat și la clienți. La un nivel de pregătire prost frecvența este mai mare la clienți, la nivelul următor mai mare la personalul de la stat. La un grad de informare și pregătire bun și foarte bun probleme apar în special la personalul de la stat și apoi la clienți. Cele mai multe răspunsuri pozitive s-au dat pentru un nivel de pregătire satisfăcător. Pentru existența unei legături între nivelul de pregătire și frecvența erorilor am primit răspunsuri în egală măsură de la personalul de la stat și de la clienți. Cele mai multe răspunsuri pozitive s-au dat pentru personalul de la stat despre care se consideră că au un nivel de pregătire satisfăcător, iar cele mai puține, 0, au fost pentru furnizori la un nivel de pregătire foarte bun. Acest rezultat 0 indică faptul că la un nivel de pregătire și informare foarte bun probabilitatea apariției erorilor la furnizori este nulă.

Tabel 31 Tabel INFORMARE*CAUZE ERORI

La un nivel de pregătire și informare al colaboratorilor foarte prost, totuși 66.7% din firme consideră că atitudinea este una bună, doar 5.6% consideră că ea este foarte prostă.

Pentru nivelul 2 38.1% din firme consideră că atitudinea este bună, iar 28.6% că este satisfăcătoare. La nivelul 3 48.5% consideră că atitudinea este bună, iar 21.2% că este una foarte bună. La următorul nivel 62.7% consideră că atitudinea este bună, iar 13.7% foarte bună. La ultimul nivel 80% consideră că atitudinea este bună și foarte bună.

Cele mai multe răspunsuri au fost primite pentru o atitudine bună și pentru un nivel de informare satisfăcător, iar cele mai puține pentru o atitudine foarte proastă și pentru un nivel de informare foarte bun. La un nivel de pregătire și informare bun 18.7% din totalul răspunsurilor primite consideră că atitudinea este una bună. Nu s-a primit nici un răspuns pentru atitudine proastă la un nivel de pregătire foarte bun.

Conform răspunsurilor primite, în viziunea firmelor respondente, nu există o legătură între nivelul de pregătire și atitudine, chiar dacă nivelul de pregătire și informare este considerat foarte prost în cea mai mare parte, iar atitudinea este considerată bună și foarte bună. Doar 16.7% consideră că atitudinea este foarte proastă și proastă.

Tabel 32 Tabel INFORMARE*Atitudine

Dacă colaboratorii au o atitudine foarte proastă 50% din întârzierile în repararea utilajelor sunt datorate lipsei specialiștilor, pentru o atitudine foarte proastă 50% din întârzieri sunt datorate altor cauze decât celor menționate în chestionar. 22.2% din întârzieri, în cazul unei atitudini satisfăcătoare, sunt cauzate de distanța față de producător, 21.4%, în cazul unei atitudine bune, sunt datorate distanței existente între furnizor și comerciant. Firmele care consideră că atitudinea colaboratorilor este una foarte bună afirmă că principala cauza a întârzierii este distanța față de furnizor.

53.5% din firmele chestionate consideră că atitudinea colaboratorilor este una bună și doar 5.1% consideră că atitudinea este foarte proastă. 23.1% consideră că principala cauză a întârzierilor este alta decât cele menționate în text.

Tabel 33 Tabel Atitudine*Întărzieri reparații

La un nivel foarte prost al atitudinii cauzele defecțiuni utilajelor sunt lipsa de experiența a manipulatorilor și exploatarea intensă.

Nivelul 2 atitudine proastă, firmele chestionate declară că defecțiunile apar mai ales din cauza lipsei de experiență a manipulatorilor. La nivelul 3 cauza principală este exploatarea intensă iar la nivelele 4 și 5 principala cauză este lipsa de experiență a manipulatorilor.

Atitudinea colaboratorilor este în proporție de 60.8% bună și foarte bună, iar lipsa de experiență a manipulatorilor și exploatarea intensă cauzează 70% din defecțiuni. Doar 5.8% din colaboratori au o atitudine proastă și doar 2.5% din defecțiuni sunt cauzate de calitatea lucrărilor de reparații anterioare.

Tabel 34 Tabel Atitudine*CAUZE DEFECȚIUNI

37.5% din firmele care consideră că atitudinea colaboratorilor este foarte prostă consideră că există legătură între nivelul de pregătire atât al personalului de la stat cât și de cel al clienților și frecvența apariției problemelor. De aceași părere, doar că în proporții diferite, sunt și restul firmelor indiferent de calificativul acordat colaboratorilor. La fel ca și datele prezente în tabele de mai sus, și în acest caz se indică faptul că probabilitatea existenței unei legături între nivelul de pregătire și erori este mai mică la furnizori față de clienți și personalul de la stat.

Cele mai multe răspunsuri s-au primit pentru existența legăturii la personalul de la stat și la clienți, chiar dacă atitudinea lor și a furnizorilor este una bună, iar cele mai puține s-au acordat furnizorilor, în cazul unei atitudini foarte bună.

Numărul răspunsurilor și distribuția lor nu indică o legătură puternică între variabila atitudine si variabila legătură între nivelul de pregătire și frecvența apariției erorilor, deoarece cele mai multe răspunsuri pozitive(există legătură între nivelul de pregătire și erori) s-au acordat de firmele care consideră că atitudinea colaboratorilor este una bună.

Tabel 35 Tabel Atitudine*CAUZE ERORI

26.5% din totalul firmelor care au dat răspunsuri pozitive consideră că există legătură între nivelul de pregătire și frecvența apariției erorilor la furnizori. Dintre aceștia 30.8% consideră că întârzierea reparațiilor defecțiuniilor apărute la utilaje comercializate sunt datorate lipsei specialiștilor și altor cauze decât cele menționate.

38.8% din răspunsurile pozitive primite au fost direcționate spre personalul de la stat. În cadrul acestei categorii, firmele au identificat ca principale cauze ale întârzierilor distanța față de client și cea față de producător. În cea de a treia categorie principala cauză a întârzierilor se datorează lipsei specialiștilor, cauză care ocupă cea mai mare proporție din totalul cauzelor de întârziere. Conform acestor date se constată că lipsa de pregătire a colaboratorilor este asociată cu lipsa specialiștilor. A treia cauză, ca proporție, este distanța față de furnizor. Nu există o diferență foarte mare în distribuția răspunsurilor pozitive între cele două variabile analizate: cea mai mică valoare este 1, iar cea mai mare este 4.

Tabel 36Tabel CAUZE ERORI*Întărzieri reparații

Spre deosebire de situația prezentată anterior, acum clasamentul se modifică puțin, deoarece a crescut numărul variabilelor și numărul răspunsurilor multiple.

Pe locul 3, ca număr de răspunsuri pozitive primite, se situează firmele care consideră că există o legătură între nivelul de pregătire și frecvența apariției erorilor la furnizori. Aceste firme consideră că în proporție de 42.9% defecțiunile sunt cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor și în proporție de 28.6% de exploatarea intensă. Opinia este aprobată și de ocupantele locurilor 2 și 1. Se modifică proporțiile: pentru locul 2 44.4% și 25.9%, iar pentru locul 1 42.9% și 28.6%.

Următoarea cauză, ca număr de răspunsuri primite este calitatea consumabilelor utilizate dar este mai rar întâlnită: 6.6 cazuri la 100 de defecțiuni.

Din numărul total de firme chestionate 7.1% declară că defecțiunile survenite la utilajele comercializate de ei sunt cauzate de vechimea utilajului. Din păcate nu întotdeauna se pot repara în timp util și acest fapt este datorat în egală măsură lipsei pieselor de schimb, distanței existente

între ei și furnizor și între ei și clienți, precum și altor cauze.

Tabel 37 Tabel Cauze erori* Cauze defecțiuni

25% din defecțiuni au loc datorită exploatării intense iar întârzierea reparării se datorează în proporție de 28.6% altor cauze, 21.4% atât lipsei specialiștilor cât și distanței față de client.

Calitatea consumabilelor utilizate pentru exploatarea utilajelor cauzează 5.4% din defecțiuni. Întârzierile care apar, în remedierea defecțiunilor cauzate, se datorează în egală măsură lipsei pieselor de schimb, distanței față de furnizor și a lipsei specialiștilor.

În aproximativ 9 cazuri din 100 calitatea utilajului lasă mult de dorit, astfel că apar mai repede și mai des defecțiuni. Pentru a le putea reparara, uneori comercianții întârzie deoarece nu au piese de schimb, specialiști, distanțele față de furnizor și sau producător, de clienți sunt mari.

41.1% din defecțiuni sunt cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor. Întârzieri în repararea acestor defecțiuni se datorează altor cauze și lipsei de specialiști.

Caliatea pieselor de schimb și terenul cauzează aproximativ 10.8% din defecțiuni. Întârzierea reparării lor se datorează în special distanței față de furnizor și de producător.

Tabel 39 Tabel CAUZE DEFECȚIUNI*Întărzieri reparații

CAPITOLUL 8 DEPENDENȚA VARIABILELOR SIMPLE DE VARIABILELE CU RĂSPUNSURI MULTIPLE

Pe lângă analiza ,să spunem superficială, am încercat să măsor și tăria legăturii Dintre variabile. Având în vedere că sunt destul de multe variabile și studiul legăturii l-am făcut pentru diverse combinații de variabile în continuare le voi prezenta doar schematizat.

8.1 TIP FIRMA VERSUS DURATĂ APARIȚIE DEFECȚIUNI

La întrebarea: există legătură între tipul de firmă și perioada medie de timp după care apar defecțiunile am obținut cu ajotorul programului SPSS o intensitate a legăturii de doar 7.9%. Perioada medie de timp după care apar defecțiuni e influențată în proporție de 7.9% de tipul de firmă.

8.2 NIVEL DE PREGĂTIRE VERSUS FRECVENȚĂ APARIȚIE ERORI

Conform răspunsurilor primite nu există legătură între nivelul de pregătire și informare al clienților și frecvența de apariție a erorilor datorate nivelului de pregătire a clienților: am obținut o influență de doar 0.8% care poate fi neglijată. Pentru nivelul de pregătire al furnizorilor și frecvența de apariție a erorilor datorate nivelului de pregătire influența este de 11.5 %, iar în cazul personalului de la stat influența este de 0.1%.

Tabel 40 Tabel Legătură nivel de pregătire și frecvența apariției problemelor

8.3 NUMĂR DE ANGAJAȚI VERSUS TIP FIRMĂ

Numărul de angajați este influențat în proporție de 21% de principale direcții de îmbunătățire în activitatea firmei după certficare. Legătura este una influnențată pozitiv de productivitate, calitatea bunurilor și a serviciilor și de reducerea costurilor și influențată negativ de organizare, adică firma fiind mai bine organizată după certificare numărul de angajați scade.Dintre aceste 4 variabile care influențează numărul de angajați cea mai mare influență este exercitată de organizare.

8.4 ORIGINEA PRODUSELOR VERSUS DIRECȚII ÎMBUNĂTĂȚIRE

Originea produselor este influențată de principalele direcții de îmbunătățire după certificare în proporție de 45%. Au o influență negativă variabilele organizare și calitatea produselor și a serviciilor, dar cea mai mare influență o au variabilele productivitate și reducerea costurilor. Acest lucru indică faptul că firmele în momentul în care aleg de unde își aduc produsele decid în funcție de costurile și productivitatea firmei , dar organizarea și calitatea produselor/serviciilor le pot determina să renunțe la tranzacție.

8.5 INTERDEPENDENȚE

Din numărul total de comparații 56*8 (448) am obținut 58 de interdependențe Din acestea am eliminat acele variabile simple care făceau parte din variabilele compuse din mai multe variabile simple. Au rezultat în final un număr de 18 de astfel de combinații

Firma deține un sistem de management al calității și cauze defecțiuni

Sistemul de management al calității include clienții și furnizorii Atitudine

Organizare Tip firmă

Răspundere cerințe europene și cauze în întârzierea reparării defecțiunilor

Cerințe clienți grad de informare și pregătire, principalele direcții de îmbunătățiri

Eficientizare activitate tip firmă

Relația firmei cu clienții tip firmă

Relația firmei cu funizorii tip firmă și atitudine

Grad de informare pregătire clienți atitudine

Atitudine clienți relații

Vechime utilaje tip firmă

Calitatea consumabilelor direcții îmbunătățiri

Calitate piese de schimb atitudine

Lipsă specialiști relații și tip firmă

Distanță clienți grad de informare și pregătire

Tabel 41 Tabel Interdependențe variabile

Cu un nivel de încredere de 95% conform metodei regresiei categoriale un R2 de 0,788 indică faptul că aproximativ 78,8% din variația variabilei Firma deține un sistem de management al calității e generată de principalele Defecțiuni apărute la utilajele comercializate de firmele respective.

Tabel 42 Tabel coeficienți de regresie SMCC* cauze defecțiuni

Intercorelațiile Dintre variabile sunt mai mici de 0.5 în valoare absolută așadar se poate elimina problema multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 42 Tabel Corelații variabile cauze defecțiuni

Am folosit coeficienții standardizați ai regresiei deoarece regresia categorială standardizează variabilele așadar doar coeficienții standardizați sunt generați cu ajutorul programului SPSS. Aceste valori sunt împărțite în două categorii și pentru fiecare variabilă a fost aplicat tetul Fisher, folosit mai ales pentru variabilele care au o frecevență mai mică de 5. Totuși testul pentru fiecare variabilă este contingent prezenței celorlalte variabile în model. Cu alte cuvinte testul determină dacă omisia unei variabile predictor din model în timp ce restul variabilelor rămân, va duce la scăderea capabilității de previziune a modelului.

Cel mai mare coeficient din tabel este atribuit variabilei calitatea lucrărilor de reparații anterioare. O creștere de tip standard a variabilei Firma deține un sistem de management al calității este produsă de 0.686 creștere standard a variabilei calitatea lucrărilor de reparații anterioare în timp ce toate celelate variabile rămân constante. În continuare nu voi aminti de fiecare dată că celelalte variabile rămîn constante fără a însemna însă că ele s-ar modifica. Voi face această omisie pentru a evita repetarea unei fraze.

Una dintre limitele acestor coeficienți este faptul că nu pot descrie complet impactul variabilelor independente asupra variabilelor dependente. O alta este lipsa posibilițății descrierii relațiilor Dintre variabile. Pentru o viziune cât mai completă asupra acestor variabile este necesară și efectuarea unor statistitci alternative. Problema aceastei regresii este valoarea lui F care nu este semnificativă deoarece Sig.>0.05 ceea ce poate duce la erori în interPrețarea testului, adică rezultatele obținute să nu fie semnificative. Conform datelor din tabel cea mai semnificativă variabilă pentru descrierea variabilei răspuns este calitatea lucrărilor de reparații anterioare variabilă care are și cea mai mare valoare a coeficientului de standardizare.

Tabel 43 Tabel Coeficienții de standardizare cauze defecțiuni

Valorile coeficientului de standardizare sunt pozitive astfel că se poate afirma că o creștere a oricărei variabile predictor duce la o creștere a variabilei răspuns. Problema se pune: ce înseamnă creștere pentru aceste variabile. Pentru variabilele predictor creșterea înseamnă creșterea numărului de defecțiuni cauzate de ele, iar pentru variabila răspuns creșterea se traduce printr-o creștere a firmelor care nu au un sistem de calitate certificat și nu au un certificat de calitate pentru produsele comercializate de ei.

Pentru a interPreța contribuția fiecărei variabile predictor în regresie voi inspecta și corelația parțială.

Corelația de ordin zero coeficientul Pearson simplu este corelația Dintre transformărirle variabilei dependente și a celor predictor. În tabel cea mai mare corelație este ca și mai devreme pentru Calitatea lucrărilor de reparații anterioare. Dacă aș putea explica o parte din variația fie a variabilei predictor fie a variabilei răspuns (dependentă) voi vutea avea o vedere mai bună asupra acțiunii variabilei predictor.

Coeficientul de corelația parțială înlătură efectul liniar al altor predictori atât de la predictor cât și de la răspuns. Pătratul coeficientului de corelație parțială corespunde procentului de variație ce poată fi explicată și care e în directă legătură cu variația reziduală a răspunsului ce rămâne în urma înlăturării efectului celorlate variabile.

Înlăturând efectul liniar al celorlalte variabile Calitatea lucrărilor de reparații anterioare explică 65% din variația variabilei Firma deține un sistem de management al calității, Calitatea utilajului, înlăturând efectul celorlate variabile explică 52,1% din variația variabilei răspuns, iar vechimea utilajului explică doar 22.9%. Variabila lipsa de experiență a manipulatorilor, înlăturând celelalte variabile nu explică decât în măsură de 0.0081% variație, valoare ce poate fi foarte ușor neglijată. Cea de a treia coloană coloana Part arată ce s-ar întâmpla dacă e înlăturat efectul liniar doar de la variabila predictor. Prin ridicarea la pătrat a acestei variabile se obține o măsură procentuală a variației explicată relativ la variația totală a răspunsului. Dacă sunt înlăturate toate celelalte variabile Calitatea lucrărilor de reparații anterioare explică 39.3% din variația variabilei dependente, iar calitatea utilajului explică 23.1%.

Coloana importanță din tabelui de mai jos ne indică procentual importanța variabilelor prin combinarea lor. De exemplu, Calitatea lucrărilor de reparații anterioare și Calitatea utilajului descriu aproximativ 91,6% din totalul importanței individuale a fiecărui predictor.

Coeficientul de importanță a lui Pratt(importanța) se obține prin înmulțirea coeficientului de ordin zero cu coeficientul de standardizare și este apoi împărțit la cdinicientul R2. Rezultatele obținute însumate dau valoarea 1.

Dacă variabilele predictor sunt intercorelate atunci stabilitatea modelului este redus. Toleranța refletă în ce măsură variabilele sunt liniar relaționate între ele. Acest indicator indică procentual cât din variația nu este explicată de celelalte variabile independente din ecuație. Dacă celelate variabile predictor pot explica o mare parte din variația predictorului atunci predictorul nu este necesar în model. O valoare a toleranței apropiată de 1 indică faptul că variabiele predictor nu pot fi prezise foarte bine de celelalte variabile predictor. O valoare a toleranței apropiată de 0 indică faptul că variabila predictor nu aduce prea multă informație modelului și poate duce la erori în calcularea lui. Dacă valoarea toleranței este negativă și în valoare absolută este mare atunci este indicată prezența multicoliniarității.

În tabelul de mai jos valoriloe toleranței sunt peste 0.5 fiind astfel mai apropiate de 1 decât de 0 așadar niciuna Dintre variabilele predictor nu este explicată foarte bine de celelalte variabile predictor, iar multicoliniaritatea nu este prezentă.

Tabel 44 Tabel Corelații și toleranță cause defecțiuni firma deține SMCC

Cu un nivel de încredere de 95% aproximativ 48.8% din variația variabilei Sistemului de management include clienții și furnizorii se poate justifica cu ajutorul variabilei atitudine ce include atitudinea clienților, a furnizorilor și a personalului de la stat.

Tabel 45 Tabel Coeficienți de regresie Elemenete SMC * Atitudine

Intercorelații Dintre variabile sunt mai mici de 0.5 în valoare absolută așadar se poate elimina problema multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 46 Tabel Corelații variabile atitudine colaboratori

Cel mai mare coeficient din tabel este atribuit variabilei analiza furnizorilor astfel că o creștere de tip standard a variabilei Sistemul de management al calității include clienții furnizorii este produsă de o scădere 0.614 a variabilei atitudine furnizori. Acest fapt se traduce astfel: odată cu scăderea percepției firmei privind atitudinea furnizorilor firma va scădea și numărul furnizorilor/clienților incluși în sistemul de management al calității va scădea (variabila este codată cu 1 pentru da și 2 pentru nu astfel că o creștere a variabilei indică apariția răspunsului nu). Problema cu această regresie este valoarea lui F care nu este semnificativă deoarece Sig.>0.05 ceea ce poate duce la erori în interPrețarea testului, adică rezultatele obținute să nu fie semnificative.

Tabel 47 Tabel Coeficienți de standardizare atitudine colaborator pentru SMC elemente

În tabelul 47 valorile coeficientului de standardizare sunt două negative una pozitivă astfel că se poate afirma că scăderea viziunii firmei asupra atitudinii furnizorilor și a clienților duce la eliminarea lor din sistemul de management al calității. Creștere în viziunea firmei a atitudinii personalului de la stat, deci o creștere a încrederii în reprezentanții statului, duce la o creștere a încrederii în potențialul de dezvoltare a firmei astfel încât firma să includă, pe viitor, în sistemul de management, clienții și furnizorii.

Corelația de ordin 0, cea mai mare în valoare absolută, în tabelul 48, s-a obținut pentru variabila atitudinea furnizorilor. Înlăturând efectul liniar al celorlalte două variabile atitudinea furnizorilor explică aproximativ 40.3% din variația variabilei Sistemul de management al calității include clienții/furnizorii. Variabila atitudinea personalului de la stat, după înlăturarea efectului celorlate două variabile, este explicată 23.8% din variația variabilei răspuns. Prin înlăturarea efectului liniar al variabilei predictor atitudinea furnizorilor explică 34.5% din variația variabilei dependente, iar atitudinea clienților, după înlăturarea efectului liniar, explică 6.2% din variație. Dacă combinăm variabila atitudinea clienților și atitudinea personalului de la stat obținem descrierea a doar 28.1% din totalul importanței individuale a fiecărui predictor.

Valoarea toleranței este foarte apropiată de 1 deci niciuna Dintre variabilele predictor nu este explicată foarte bine de celelalte variabile predictor, iar multicoliniaritatea nu este prezentă.

Tabel 48 Tabel Corelații și toleranță atitudine clienți * SMC elemente

Cu un nivel de încredere de 95% din variația variabilei organizare indică faptul că aproximativ 55.6% din variația variabilei Organizare e generetă de Tipul de firmă analizat

Tabel 49 Tabel Coeficienți de regresie Organizare tip firmă

Intercorelații Dintre variabile sunt mai mici de 0.5 în valoare absolută așadar se poate elimina problema multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 50 Tabel Corelații variabile tip firmă

Cel mai mare coeficinet din tabel este obținut pentru variabila Producător intern. O creștere a nivelului de organizare a firmei după certificare este generată de 0.66 a numărului producătorilor interni, în timp ce o creștere a nivelului de organizare este generată de 0.112 a numărului de alte tipuri de firme. . Problema cu această regresie este valoarea lui F care nu este semnificativă deoarece Sig.>0.05 ceea ce poate duce la erori în interPrețarea testului, adică rezultatele obținute să nu fie semnificative. Singura variabilă care are Sig>0.05 este variabila Producător intern, ceea ce însemnă că rezultatele obținute pentru această variabile să fie semnificative.

Tabel 51 Tabel Coeficienți de standardizare Tip firmă pentru descrierea variabilei Organizare

Valorile coeficientului de standardizare sunt pozitive: creșterea oricărei din aceste variabile duce la o creștere a variabilei organizare. Cu alte cuvinte creșterea numărului de firme, indiferent de natură, duce la creșterea nivelului lor de organizare.

Înlăturând efectul liniar al celorlalte variabile Producătorul intern explică 42.6% din variația variabila Organizare iar Alt tip de societate explică doar 1.5% din variația variabilei Organizare.

Din coloana importanță deducem că variabilele Producător intern și Producător extern descriu 94.4% din totalul importanței individuale a fiecărui predictor în explicarea variabilei Organizare.

Ca și în exemplele anterioare valoarea toleranței este mai apropiată de 1 decât de 0, astfel că nu se pune problemea multicoliniarității și nici una din variabile nu este definită cu ajutorul celorlalte variabile din model.

Tabel 52 Tabel Corelații și toleranță Tip firmă pentru descriere organizare

Cu un nivel de încredere de 95% aproximativ 57.2% din variația variabilei Răspundere cerințe europene poate fi explicată cu ajutorul variabilei Întârzieri în repararea defecțiunilor utilajelor comercializate de firmă.

Tabel 53 Tabel Coeficienți de regresie Cerințe europene * Cauze întârziere reparații

Intercorelațiile Dintre variabile sunt mai mici de 0.5 în valoare absolută așadar se poate elimina problema multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 54 Tabel Coeralții variabile Cauze întârziere reparații

Valoarea maximă a coeficientului de standardizare este atins pentru variabila Lipsă piese de schimb. O creștere a dorinței de certificare ca răspuns la cerințele și normele europene este justificată de 0.664 creștere a lipsei pieselor de schimb. Problema aceastei regresii este valoarea lui F care nu este semnificativă deoarece Sig.>0.05 ceea ce poate duce la erori în interPrețarea testului, adică rezultatele obținute să nu fie semnificative. Doar valoarea Sig a variabilei lipsă piese de schimb este mai mică decât 0.05, astfel că e probabil ca numai datele obținute pentru această variabilă să fie semnificative.

Tabel 55 Tabel Coeficienți de standardizare Cauze întârziere reparații

Un alt element important al tabelului de mai sus îl reprezintă semnul coeficienților. Semnul fiind pozitiv pentru toate variabilele se poate concluziona că odată cu creșterea întârzierii reparării utilajelor crește și nivelul de răspuns la cerințele europene privind certificarea.

Corelația de ordin 0 maximă s-a obținut pentru lipsă piese de schimb iar cea mai mică valoare pentru distanță clienți. Scăderea distanței Dintre firmă și clienți, conform acestui rezultat, duce la creșterea interesului în certificarea firmei așa cum cer normele europene.

Înlăturând efectul liniar al celorlalte variabile variabila lipsă piese de schimb expliciă 40.3% din variația variabilei răspuns, iar alte cause decât cele menționate în chestionar explică 22.6% din variație. Din analiză pot fi excluse Lipsa specialiștilor și Distanța față de producător care ar putea explica mai puțin de 0.002% din variația variabilei răspuns.

Coloanele Part și Part2 indică faptul că după înlăturarea efectului liniar a variabilei predictor, celelalte rămânând constante, aceasta poate explica un anumit procent din variația variabilei dependente. În cazul de față lipsa pieselor de schimb explică 28.9% din variația variabilei dependente, iar alte cauze explică 12.5%.

În coloana importanță dacă însumăm piese de schimb cu alte cauze obținem 90.4% din totalul importanței individuale a variabilelor predictor ce sunt utilizate în explicarea evoluției variabilei răspuns.

În coloana Toleranță toate valorile variabilelor, mai puțin alte cauze, sunt mai mari de 0.5 deci nu sunt relaționate între ele. Deoarece alte cauze are o valoare mai mică decât 0.5 prezența ei nu este necesară în model, iar informația adusă de ea este relativ redusă. Valorile sunt pozitive astfel că nu se pune problema multicoliniarității.

Tabel 56 Tabel Corelații și toleranță cauze defecțiuni * Cerințe europene

Cu un nivel de încredere de 95% aproximativ 65% din variația variabilei Cerințe clienți poate fi justificată de variabila Grad de informare și pregătire clienți.

Tabel 57 Tabel Coeficienți de regresie cerinte clienți * grad de informare și pregătire

Una Dintre intercorelațiile Dintre variabile este mai mare de 0.5 în valoare absolută așadar se pune problema existenței multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 58 Tabel Corelații variabile grad de informare pregătire

Conform Tabelului 59 o creștere standard a certificării ca răspuns a cerințelor clienților este generată de o creștere de 0.791 a nivelui de informare și pregătire al furnizorilor, în timp ce aceeași creștere poate fi justificată printr-o scădere cu 0.356 a gradului de informare/pregătire al clienților. Având în vedere că valoarea lui Sig.>0.05 pentru variabila gradului de informare/pregătire al clienților rezultatul obținut este probabil să nu fie semnificativ. Sig. pentru gradul de informare/pregătire al personalului de la stat este de asemenea mai mare decât 0.05 dar fiind destul de apropiat de 0.05 probabilitatea de rezoltate eronate este mult mai mică decât în cazul anterior.

Tabel 59 Tabel Coeficienți de standardizare grad de informare pregătire

Corelația de ordin zero maximă din tabelul de mai jos 0.525 și s-a obținut pentru gradul de informare/pregătire al personalului de la stat lucru ce indică o influență pozitivă a personalului de la stat asupra clienților firmei analizate. Cu cât crește nivelul de pregătire și informare al personalului de stat cu atât publicul larg va avea acces la informații mai complexe, mai corecte ceea ce va duce la o mai bună cunoaștere a legislației europene și în special a celei românești. În categoria publicului larg sunt încadrați și clienții firmelor analizate. Clienții fiind mai bine informați, vor avea Pretenții mai mari și de la firmele furnizoare de utilaje. Se vor îndrepta spre acele firme care prezintă un nivel de încredere mai mare, în cazul nostru, care au un sistem de management al calității certificate.

Înlăturând efectul liniar al celorlate variabile gradul de informare și pregătire al furnizorilor explică 49.6% din variația cerințe clienți, iar gradul de informare și pregătire al personalului de la stat 46.8%

Dacă este eliminat efectul liniar doar de la variabila predictor observăm că nivelul de pregătire și informare al clienților explică doar 7% din variația variabilei răspuns. Aceeași variabilă dacă este eliminată din descrierea variabilei cerințe clienți duce la descriere de 100% a modelului de către celelalte două variabile.

Toleranța este mai mare decât 0.5 și este pozitivă în toate cazurile așadar nici una Dintre variabilele predictori nu este explicată cu ajutorul celorlalte și se poate elimina problema multicoliniarității.

Tabel 60 Tabel Corelații și toleranță Grad de informare pregătire

Cu un nivel de încredere de 95% variația variabilei principale direcții de îmbunătățiri este în proporție de aproximativ 28% explicată cu ajutorul principalelor direcții de îmbunătățiri resimțite de firmă după certificare. Este un rezultat bun deoarece până acum am reușit să explicăm aproximativ 65% din variație cu ajutorul gradului de informare și pregătire.

Tabel 61 Tabel Coeficienți de regresie cerințe clienți * Direcții îmbunătățire

O parte Dintre intercorelațiile Dintre variabile sunt mai mari decât 0.5 în valoare absolută așadar se pune problema existenței multicoliniarității între variabilele analizate.

Tabel 62 Tabel Corelații variabile direcții îmbunătățire

Dintre coeficienții standardizați, calculați pentru variabilele predictor cel mai mare este cel al variabilei Preț. Valoarea acestui coeficient indică că o creștere a cerințelor clienților de certificare a sistemului de management este datorată de o creștere de 0.456 a numărului firmelor care și-au îmbunătățit prețul după certificare( un preț mai bun indică în fapt o scădere a lui). Problema este lipsa valorii F și observația generată de SPSS. Pentru Preț am obținut o toleranță foarte apropiată de 0 ceea ce înseamnă că variabila preț nu poate fi relaționată cu variabila cerințe clienți.

Tabel 63 Tabel Coeficient de standardizare direcții îmbunătățire pentru descriere cerințe clienți

Pentru a vedea dacă modelul poate fi îmbunătățit voi elimina variabila preț din model. Am omis de la început și variabila alte cauze care are variație 0: nu a fost aleasă de nici un subiect.

După eliminarea variabilei preț valoarea coeficientului de regresie R rămâne neschimbată așadar în continuare doar 28% din variația cerințe clienți de certificare poate fi explicată cu variabila principalele direcții de îmbunătățiri.

Problema corelației între variabile rămâne și în acest caz între productivitate și reducere costuri, respectiv organizare. Totuși valoarea corelației Dintre productivitate și reducere costuri este foarte aproape de 0.5, putem astfel elimina problema corelației între cele două.

Tabel 64 Tabel Coeficient de regresie redus

Tabel 65 Tabel Corelații variabile Direcțiii îmbunătățire model redus

Valoarea coeficienților de standardizare sunt pozitivi fapt ce indică că indiferent de variabila predictor care crește , când celelalte rămân constante, se va obține o creștere cu o unitate a variabilei răspuns. Cea mai mare influență asupra variabilei răspuns o are variabila reducere costuri. O creștere cu o unitate a cerințelor clienților este generată de 0.601 creștere a reducerii costurilor. Concret: clienții vor Preținde tot mai mult ca firmele să își certifice sistemul de management al calității, având ca model firmele care și-au redus costurile în urma acestei certificări. Altfel, clienții se vor orienta spre firmele care și-au redus costurile după certificare lucru ce va duce la un interes mărit din partea firmelor necertificate să obțină certificarea.

Variabila reducere costuri este cu un nivel de încredere de 99% semnificativă pentru acest model. Dacă acceptăm un nivel de eroare de 10% putem afirma că și variabilele calitatea produselor și serviciilor și organizare sunt semnificative pentru model în timp ce productivitate ar putea fi deasemenea exclus din model.

Tabel 66 Tabel Coeficienți de standardizare direcții îmbunătățire – model redus

Corelația de ordin zero indică faptul că după transformarea variabilelor, se păstrează corelația semnificativă, aceea Dintre reducere costuri și cerințe clienți.

Dacă se elimină efectul liniar al celorlalte variabile predictor reducere costuri explică 24.7% din variația variabilei răspuns în timp ce productivitate explică doar 0.4%. Dacă se elimină efectul liniar doar al variabilei predictor analizate situația se modifică foarte puțin: reducere costuri explică procentual mai puțin variația cerințelor clienților; 23.6%.

Reducere costuri, în acest model are o importanță de 98% în timp ce calitatea produselor și serviciilor influențează negativ modelul în proporție de 3.5%.

Doar două variabile au o toleranță mai mare decât 0.5 astfel că celelalte două contribuie foarte puțin la model. Un lucru bun este faptul că valorile sunt pozitive, astfel că se poate elimina problema multicoliniarității.

Tabel 67 Tabel Corelații și toleranță model redus direcții îmbunătățiri descriere clienți

Cu un nivel de încredere de 95% se poate afirma că 63% din variația variabilei eficientizare activitate se poate explica cu ajutorul tipului de firmă analizat.

Tabel 68 Tabel Coeficienți de regresie Eficientizare activitate * Tip firmă

Dacă în cazul modelului anterior s-a pus problema multicoliniarității între variabile, în acest model toate valorile absolute sunt mai mici de 0.5, așadar putem elimina de la început această problemă.

Tabel 69 Tabel Corelații variabile tip firmă

Cu un nivel de încredere de 95% variabila producător intern și producător extern aduc cea mai mare parte din informație în acest model. Cel mai puțin contribuie la model alt tip de firmă care are un coeficient de standardizare de 0.102. Creșterea cu o unitate standard a variabilei eficientizare activitate este generată de creșterea cu 0,603 a variabilei producător intern. Cu cât crește numărul producătorilor interni de utilaje crește și interesul lor în eficientizarea activității. Toate variabilele predictor au o influență pozitivă asupra variabilei răspuns.

Tabel 70 Tabel Coeficienți de standardizare Tip firmă pentru descriere Eficientizare activitate

După transformarea variabilei răspuns și a variabilie predictor 0,567 creștere standard a variabilei producător intern duce la o creștere standard de o unitate a eficientizării activității.

Corelația parțială ne indică relația fiecărui predictor cu răspunsul, corelație influențată de efectul celorlalți predictori, în timp ce corelația part reprezintă relația unică ce o are fiecare predictor cu răspunsul. După eliminarea efectului liniar al celorlalte variabile Producătorul intern influențează relația cu eficientizare activității cu 0.426, iar dacă îi este eliminat efectul liniar Producătorul intern influențează 27.6% eficientizarea activității. Producătorul intern și producătorul extern dețin 85.1% din totalul importanței individuale a fiecărui predictor în explicarea variației răspunsului.

Din tabelul 71 se observă că valoarea toleranței este mai mare de 0.5 pentru toate variabilele luate în calcul. Cea mai multă informație în explicarea modelului o aduce producătorul intern iar cea mai puțină informație producătorul extern. Nici una din variabile nu poate fi prezisă foarte bine de celalte variabile și așa cum ne și așteptam de la început coliniaritatea între variabile predictor lipsește.

Tabel 71 Tabel Corelații și toleranță tipuri producător pentru descriere eficientizare activitate

Relația firmei cu clienții depinde în proporție de 47.2% de tipul de firmă: dacă este producător intern sau extern, dacă este intermediar sau orice alt tip de firmă. Acuratețea acestui rezultat este de 95%.

Tabel 72 Tabel Coeficineți de regresie Relație clienți * tip firmă

Conform datelor din tabelul 73 variabilele luate în calcul au intercorelațiile în valoare absolută mai mică de 0.5 așadar nu se pune problema multicoliniarității. Semnul indică direcția de influențare între variabile: dacă este o corelație negativă sau pozitivă.

Tabel 73 Tabel Corelații variabile tip firmă

Cel mai mare coeicient din tabel 74 este asociat variabilei producător extern, singura variabilă care, cu un nivel de încredere de 90% este semnificativă pentru model. Celelalte variabile au valori foarte mici, putând fi fără probleme eliminate din model. Valorile coeficienților sunt pozitive, așadar și influența lor asupra variabilei relației firmei cu clienții este una pozitivă. Astfel, relațiile cu clienții se vor îmbunătății pe măsură ce numărul producătorilor externi prezenți pe piața utilajelor agricole din România va crește. Creșterea cu o unitate standard a relației cu clienții este generată de 0.688 creștere standard a numărului producătorilor externi.

Tabel 74 Tabel Coeficient de standardizare Tip firma descriere relații firma cu clienți

După transformarea standard a variabilelor se obține un rezultat interesant am putea spune. Conform coloanei coeficienților de ordin 0 îmbunătățirea relațiilor cu clienții se va simți dacă va scădea numărul producătorilor interni și a intermediarilor lucru ce indică o lipsă a încrederii clienților în intermediari și în producătorii interni. Pe de altă parte clienții sunt mulțumiți de produsele și serviciile furnizate de producătorii externi.

Dacă se înlătură efectul liniar al celorlalte variabile predictor producătorii externi explică 32% din variația variabilei răspuns, iar dacă îi eliminăm doar acestei variabile efectul liniar putem explica aproximativ 25% din variația relației firmei cu clienții. După cum era de așteptat din rezultatele obținute până acum importanța acestei variabile predictor este foarte mare. Prezența sau absența celorlalte variabile predictor în regresie influențează modelul obținut cu aproximativ 0.2%.

Din coloanele destinate toleranței se poate deduce lipsa multicoliniarității din model. Niciuna din variabile analizate nu poate defini complet celelalte variabile.

Tabel 75 Tabel Corelație și toleranță tip firmă descirere relație clienți

Dacă în situația anterioară tipul de firmă influența relațiile cu clienții în proporție de 47.2%, în această relație influența este de 39.2%.

Tabel 76 Tabel Coeficienți de regresie relație furnizori tip firmă

Nici în această situație nu se pune problema multicoliniarității între firme.

Tabel 77 Tabel Corelație și toleranță tip firmă descire relații furnizori

Dacă în modelul anterior importanța cea mai mare o avea producătorul extern,în acest model relația firmei cu furnizorii este explicată mai bine de alt tip de firmă. Valorile coeficiențiilor fiind pozitivă se poate deduce că o creștere standard a relației firmei cu furnizorii este generată de o creștere standard a predictorilor.

Acest model nu este un model util deoarece toți coeficienții au Sig. mai mare de 0.05. Informația furnizată de ele nu este una semnificativă, iar rezultatele obținute, pot duce foarte probabil la erori în interPrețare. Dacă stabilim un nivel de încredere de 90% atunci putem spune că alt tip de firmă aduce informații utile acestui model.

Tabel 78 Tabel Coeficienți de standardizare tip firmă relație furnizori

După transformarea variabilelor, se constată că îmbunătățirea relațiilor cu furnizorii se va datora scăderii numărului de importatori direcți și a producătorilor externi și creșterii numărului de producători interni și de alt tip de firmă.

Dacă este eliminat efectul liniar al celorlate variabile alt tip poate explica aproximativ 31% din variația relației cu furnizorii, dacă este eliminat doar efectul său liniar atunci poate explica 27.2% din variația relației. Împreună cu producătorii interni, alt tip dețin 104% din importanța individuală a fiecărui predictor. Celelalte două variabile au importanțe negative în model.

Valorile de peste 0.5 a toleranței semnifică o lipsă a multicoliniarității și imposibilitatea oricărei din cele trei variabile de a explica exact celelalte variabile predictor.

Tabel 79 Tabel Corelații și toleranță Tip firmă relații descrie relație furnizori

După cum afirmam mai devreme la un nivel de încredere de 95% datele obținute nu sunt semnificative, fiind semnificative la un nivel de încredere mai scăzut. După cum se poate observa din descrierea modelului relația firmei cu furnizorii este influențată în proporție de 100% de atitudinea colaboratorilor. Marja de eroare a acestui rezultat este de 5%.

Tabel 80 Tabel Coeficient de regresie relație firmei cu furnizorii * atitudine

Tabel 81 Tabel Corelații variabile atitudine colaboratori

După consultarea tabelelor 81, 82, 83 se constată că:

predictorii nu sunt intercorelații,

singura variabilă semnificativă în descrierea modelului este atitudinea clienților, celelalte pot fi eliminate

nu se pune problema multicoliniarității,

valorile coeficientului de standardizare sunt pozitive pentru fiecare predictor rezultând o relație win-win

nici una din variabilele predictor nu poate descrie complet celelalte variabile,

îmbunătățirea cu aproximativ o unitate standard a atitudinii clienților duce la îmbunătățirea relațiilor cu furnizorii. Din punctul meu de vedere, îmbunătățirea atitudinii clienților se poate traduce printr-o creștere a nivelului de încredere a clienților în firmă ceea ce duce la o utilizare mai frecventă a serviciilor dinerite de firmă, sau o creștere la nivelul vânzărilor. Această creștere a cifrei de afaceri, până la urmă duce și la o creștere a nevoilor de materii prime, materiale sau alte bunuri și servicii achiziționate de la furnizori. Clienții având o atitudine mai bună și plata produselor/serviciilor este mai bună așadar și firma își poate achita obligațiile mult mai bine ceea ce duce la o mai bună relație cu furnizorii.

Tabel 82 Tabel Coeficienți de standardizare Atitudine descriu relația cu furnizorii

Tabel 83 Tabel Corelații și toleranță Atitudine colaboratori descriu relații furnizori

Conform datelor din tabele de mai jos rezultatele obținute nu sunt semnificative. Pentru variabilele predictor valorile lui Sig. sunt foarte mari, astfel că probabilitatea de interpretare eronată a modelului este foarte mare. Datorită valorii foarte mari și pentru modelul de regresie a lui Sig. nu voi mai face interpretarea acestui model.

Tabel Tabel 84 Corelații variabile atitudine

Tabel 85 Tabel Coeficienți de regresie Atitudine descriu pregătire/informare clienți

Tabel 86 Tabel Coefienți de standardizare Atitudine descrie pregătire/informare clienți

Tabel 87 Tabel Corelații și toleranță atitudine descriu grad de informare pregătire clienți

După cum se poate observa din tabelele de mai jos doar între relații furnizori și atitudine clienți putem stabili o legătură. Această relație o voi analiza într-un alt capitol.

Tabel 88 Tabel Corelații variabile relații colaboratori

Tabel 89 Tabel Coeficienți regresie Relații * Aitudine clienți

Tabel 90 Tabel Coeficienți de standardizare Relație colaboratori descriu atitudine clienți

Tabel 91 Tabel Corelații și toleranță Relații colaboratori atidudine clienți

Cu un nivel de încredere de 95% se poate afirma că variația variabilei vechime utilaje este explicată în proporție de 47.1% de tipul de firmă, de la care s-a făcut achiziția. Tabelul corelației variabilelor ne indică lipsa multicoliniarității între variabilele analizate

Tabel 92 Tabel Coeficienți de corelație vechime utilaje tip firmă

Tabel 93 Tabel Corelații variabile tip firmă

Legăturile dintre variabile sunt pozitive. Creșterea numărului de defecțiuni ca urmare a vechimii utilajelor este legată de creșterea numărului de producători interni astfel creșterea cu o unitate standard a defecțiunilor datorate vechimii este generată de creșterea cu 0.617 a numărului de producători interni, singura variabilă care are Sig. mai mic de 0.5.

Tabel 94 Tabel Coeficienți de standardizare Tip firmă descriu vechime utilaje

După transformare semnul variabilelor producător extern și alt tip se schimbă dar importanța acestor variabile este foartă scăzută. Singura care interesează este producător intern, care explică aproximativ 79.3% din variația modelului.

Tabel 95 Tabel Corelații și toleranță tip firmă descriu vechime utilaje

Cu un nivel de încredere de 95% se poate afirma că 48.6% din variația calitatea consumabilelor ca sursă a defecțiunilor este explicată cu ajutorul direcțiilor de îmbunătățiri.

Tabel 96 Tabel Coeficienți de regresie direcții îmbunătățiri calitate consumabile

Datorită toleranței foarte apropiată de 0 a variabilei preț am decis eliminarea acesteia din descrierea modelului. Ulterior datorită valorii Sig. foarte mari a variabilelor Productivitate, Calitate produse și servicii și Organizare le-am eliminat și pe acestea. Acuratețea modelului a crescut astfel simțitor, eroarea coborând de la 0,89 la 0.42, 0.16 și în final la 0.001. Odată cu eliminarea acestor variabile a scăzut și valoarea coeficientului de regresie. Astfel, variația calității consumabilelor poate fi explicată în procent de 47.2% de variația variabilei reducere costuri.

Creșterea cu o unitate a defecțiunilor cauzate de calitatea consumabilelor este generată de o creștere cu 0.687 a reducerii costurilor. Acest rezultat furnizează un aspect îngrijorător. Firma după certificare și-a redus cheltuielile prin reducerea calității consumabilelor utilizate la utilajele comercializate ceea ce a dus la o creștere a numărului de defecțiuni cauzate de consumabile.

Tabel 97 Tabel Coeficienți de regresie și corelații variabile

Cu un nivel de încredere de 95% variația variabilei calitate piese de schimb este explicată în proporție de 100% de atitudinea clienților, furnizorilor și personalului de la stat.

Tabel 98 Tabel Coeficienți de regresie Calitate piese de schimb * Atitudine

Se pare conform datelro din tabelul de mai jos că variabilele predictor nu sunt intercorelate, deoarece valoarea intercorelației este mai mică decât 0.5.

Tabel 99 Tabel Corelații variabile Atitudine

Datorită valorii foarte mari a lui Sig pentru atitudine personal de la stat, se poate renunța la utilizarea ei în evaluarea modelului. Cea mai mare influență asupra variației calitatea pieselor de schimb o are atitudinea furnizorilot. Creșterea cu o unitate a defecțiunilor cauzate de calitatea pieselor de schimb este generată de creșterea cu 1.187 a atitudinii furnizorilor. Totuși rezultatul nu este unul tocmai natural. De ce o ameliorare a atitudinii furnizorilor duce la o creștere a numărului de defecțiuni cauzate de calitatea pieselor de schimb furnizate de ei? Probil încearcă să își ascundă incompetența în spatele unei atitudini binevoitoare, încearcă să se bage sub pielea clientului doar pentru a-și putea vinde marfa.

Tabel 100 Tabel Coeficienți de standardizare Calitate piese de schimb

Pentru o acuratețe mai mare a modelului am eliminat variabilele care furnizau puține informații modelului. Acest lucru a dus și la scăderea valorii coeficientului de corelație la 0,627. Astfel, variația numărului de defecțiuni cauzate de calitatea pieselor de schimb este explicată în proporție de 62.7% de atitudinea furnizorilor.

Tabel 101 Tabel Coeficienți de regresie, model redus

Relația dintre variabile a rămas una pozitivă: creșterea cu o unitate numărului de defecțiuni cauzate de calitatea pieselor de schimb este datorată de creșterea cu 0,792 a atitudinii furnizorilor.

Tabel 102 Tabel Coeficienți de standardizare atitudine descriu calitate piese de schimb

Cu un nivel de încredere de 95% variația lipsei specialiștilor poate fi explicată în proporție de 42.8% de variabila relațiea firmei cu colaboratorii.

Tabel 103 Tabel Coeficienți de regresie lipsă specialiști * relații

Valorile mari ale coeficienților de corelație și valori mari pentru relația firmei cu clienții și relația firmei cu personalul de la stat a lui Sig. precum și valoarea mare pentru modelul de regresiei a lui Sig a dus la înlăturarea variabilelor menționate din model

Tabel 104 Tabel Corelații variabile Relații

Tabel 105 Tabel Coeficienți de standardizare Relații descriu lipsa specialiștilor

După înlăturarea celor două variabile, variația lipsei specialiștilor este explicată în proporție de 39.7% de variația relația firmei cu furnizorii. Relația Dintre cele două variabile este una pozitivă: creșterea cu o unitate a întârzierilor cauzate de lipsa specialiștilor este generată de creșterea cu 0.63 a relației cu furnizorii. Cu cât firma are o relație mai bună cu furnizorii cu atât dorința de păstrate a acestora este mai mare. Dacă apar defecțiuni la utilaje, firmele întârzie uneori să le repare deoarece nu au la dispoziție specialiști. Dacă le-ar repăra alte persoane, care nu sunt specialiste în domeniu, furnizorii ar putea cataloga acest act ca lipsă de seriozitate și de prdinesionalism, astfel că și-ar putea pierde interesul în a mai colabora pe viitor cu firma.

Tabel 106 Tabel Coeficienți de regresie redus Relații

Tabel 107 Tabel Coeficienți de standardizare Relații furnizori

În categoria grad de informare și pregătire intră: grad de informare și pregătire clienți, furnizori și pesonal de la stat. În prima etapă am păstrat toate cele trei variabile.

Am obținut o valoare a pătratului coeficientului de regresie de 0.515 dar valoarea lui Sig.>0.5. Deci rezultatul nu este semnificativ la un nivel de încredere de 95%.

Am eliminat din model variabila grad de informare și pregătire al furnizorilor. Valoarea pătrată a coeficientului de regresie s-a redus în aces caz la jumătate, dar valoarea lui Sig. a crescut foarte mult. Nici acest rezultat nu este unul semnificativ.

Tabel 108 Tabel Coeficienți de regresie grad informare* distanță clienți Tabel Tabel 109 Coeficienți de regresie,model redus distanță clienți

Tabel 110 Tabel Anova model complet Tabel 111 Tabel Anova model redus

Am decis și eliminarea gradului de informare și pregătire al personalului de la stat deoarece mă aștept ca nivelul de pregătire și informare al clienților să influnețe negativ reducerea duratei de reparare, care este influențată, de distanța Dintre clienți și firmă. Rezultatetele după cum se poate observa mi-au infirmat presupunerea. Am obținut R2 =0.05 iar valoarea lui Sig.>0.05. Nici acest rezultat nu este unul semnificativ.

Tabel 112Tabel Descirere model redus 2 Tabel 113 Tabel Anova model redus 2

Am măsurat legătura Dintre nivelul de pregătire și informare al furnizorilor și întârzierea reparării utilajelor datorate distanței Dintre client și firmă. Conform datelor obținute întârzierea este influențată în proporție de 34.8% de nivelul de pregătire și informare al furnizorilor. Cum valoarea lui Sig. este 0.033 rezultatul este unul semnificativ, la un nivel de încredere de 95%.

Tabel 114Tabel Descirere model redus 3 Tabel 115 Tabel Anova model redus 3

Am calculat și valoarea coeficientului de standardizare. Am obținut un rezultat semnificativ Sig. mai mic de 0.05 și o valoare negativă a coeficientului. O creștere cu o unitate a duratei de reparate a utilajele ca urmare a distanței față de clienți se explică printr-o scădere de 0.59 a nivelului de pregătire și informare al furnizorilor. O mare parte din firme analizate doar comercializează utilajele și pentru repararea defecțiunilor apelează la furnizorii lor de utilaje. Dacă nivelul de pregătire și informare al furnizorilor scade atunci și durata reparării crește. E probabil ca furnizorii să nu dispună de mulți specialiști și depind de programul acestora. Cu cât clientul este mai departe cu atât crește și perioada de timp necesară găsirii unui specialist, pentru că de cele mai multe ori trebuie să se deplaseze la domiciliul clientului, fiind destul de greu de transportat un tractor din România, până în Germania.

Tabel 116 Tabel Coeficienți de standardizare grad informare furnizori distanță clienți

Nivelul de pregătire cu un nivel de încrede de 90% influențează durata de reparare a utilajului cu aproximativ 15.6%. Având în vedere că marja de eroare este de 10%, am putea spune că și influența e posibil să fie de doar 5%, rezultat astfel care nu ne dineră prea multe informații despre variabila răspuns.

Dacă se ia totuși în considerare acest model se constată că direcție de influențare a variabilelor este ca și la modelul anterior. Durata de reparare a utilajului crește cu o unitate standard din cauza scăderii cu 0.394 a nivelului de pregătire și informare al personalului de la stat.

Tabel 117Tabel Descirere model redus 4

Tabel 118 Tabel Anova model redus 4

Cu cât distanța Dintre firmă și client crește cu atât durata de timp necesară deplasării crește. Stadiul actual al infrastructurii românești lasă mult de dorit. Responsabilitatea infrastructurii care în sarcina statului. Dacă angajații nu sunt foarte bine informați și pregătiți și problema infrastructurii este mai greu de rezolvat. Infrastructura poate fi unul din motivele întârzierii. O parte din utilaje sunt cumpărate prin fonduri structurale, dar durata de evaluare a dosarului durează foarte mult și din cauza nivelului de pregătire și informare al personalului de la stat, întârziind astfel și plățile către firme și către clienți. Firmele neprimindu-și la timp banii își prioritează activitățile. Dacă clienții sunt la o distanță mare de ei, și utilajele lor nu au fost complet achitate întârzie repararea utilajului. Conform reprezentantului Apimar(Asociația Producătorilor și Importatorilor de Utilaje Agricole), dl Mihai Ivașcu, banii din fonduri structurale se primesc ulterior achiziție utilajului. Livrarea banilor poate dura chiar un an, timp în care firmele se luptă să supraviețuiască. Dacă personalul de la stat, care se ocupă de acest segment ar fi mai bine pregătit și informat, atunci și durata de livrare a banilor ar scădea simțitor.

Tabel 119 Tabel Coeficienți de standardizare Grad de informare pregătire clienți * Distanță Clienți

Având în vedere realitatea, rezultatul poate fi validat și ținând cont de marja de eroare de 10% am putea spune că influența paote fi chiar și de 26%.

Dacă luăm în considerare în model atât nivelul de pregătire și informare al personalului de la stat cât și al furnizorilor , cu un nivel de încredere de 90% putem afirma că durata de reparare a utilajelor întărziată din cauza distanței față de client este influențată în proporție de 50% de nivelul de pregătire și informare al personalului de la stat și al furnizorilor

Tabel 120 Tabel Descriere model cu ajutorul coeficienților de regresiei și analizei de variație

Cele două variabile nu sunt corelate. Nu se pune problema multicololiniarității între cele două variabile predictor. Predictorii influențează negativ variabila răspuns. Variabila nivel de pregătire și informare a personalului de la stat are valoarea lui sig mai mare de 0.05,ceea ce poate duce la erori în interPrețarea modelului. După cum am mai afirmat influența acesteia poate fi chiar mai mare decât cea calculată, astfel că modelul calculat a identificat modul de influențare a variabilelor predictor, problema se pune în determinarea adecvată a valorilor coeficienților de standardizare.

Tabel 121 Tabel Analiză semnificație coeficienți

Tabel Tabel 122 Analiză semnificație model

Tabel Tabel 123 Anilză semnificație coeficienți

Tabel Tabel 124 Coeficienți de regresie

Cu un nivel de încredere de 95% Producătorul intern este influențat în proporție de 49.7% de către productivitatea resimțită după certificare, relația firmei cu furnzorii și dorința de certificare ca răspuns la cerințele și normele europene.

Din analiza tebelului 125 se constată că singura variabilă predictor relevantă, la un nivel de încredre de 95% este productivitatea.

Tabel Tabel 125 Analiză coeficienți

Organizarea și eficientizarea activității nu sunt intercorelate.

Tabel Tabel 126 Analiză corelații variabile

Tabel 127 Tabel Coeficienți de regresie

Cu un nivel de încredere de 95% putem afirma că variabila originea produselor este influențate pozitiv în proporție de 66.5% de către Organizare și Eficientizare activitate. Predictorii nu sunt intercorelați

Tabel 128 Tabel Corelații variabile

Tabel 129 Tabel Coeficienți de standardizare

Variația variabilei preț este explicată în proporție de 100% de variația variabilei originea produselor. Variabila preț face parte din categoria îmbunătățiri simțite după certificare. Un preț îmbunătățit reprezintă un preț scăzut. Creșterea cu o unitate a variabilei originea produselor indică creșterea interesului pentru o piață cât mai complexă deoarece codurile 2 și 3 sunt pentru produse străine, respectiv mixte.

Relația Dintre variabile este una pozitivă, creșterea cu o unitate a variabilei preț este generată de creșterea predictorului originea produselor. Firmele mixte care au atât produse românești cât și produse străine vor avea un impact mai mare asupra pieței deoarece și prețul practicat este mai bun.

Tabel 130 Tabel Coeficienți de regresie origine * preț

Tabel 131 Tabel Coeficienți de standardizare Orgine * Preț

Cu un nivel de încredere de 99% variabila reducerea costurilor este influențată pozitiv în proporție de 100% de originea produselor. Reducerea costurilor ca rezultat al certificării este în special obținută de către firmele străine.

Tabel 132 Tabel Coeficienți de regresie reducere costuri * origine produse

Tabel 133 Tabel Coeficienți de standardizare Origine produse * Costuri

Rezultat: Cu un nivel de încredere de 95% defecțiunile utilajelor din cauza calității consumabilelor utiliazate este influențată în mod pozitiv în proporție de 48.4% de originea produsului.

Concluzie: Numărul defecțiunilor cauzate de calitatea consumabilelor este probabil să apară în special la firmele din străinătate. Chiar dacă firmele au produse bune, piața din România prezintă multe particularități astfel că uneori se face rabat de la calitate în scopul obținerii unui Profit mai mare și mai rapid. Firmele din România, fiind firme de dimensiuni reduse, fără a avea o piață foarte mare de desfacere, nu își permit să folosească consumabile de proastă calitate, deoarece interesul lor e o imagine cât mai bună pe piață. Pe de altă parte, clienții care utilizează consumabile de o calitatate îndoielnică e probabil că au utilaje de proveniență străină, care sunt mult mai sensibile, decât cele românești la acest aspect.

Tabel 134 Tabel Analiză relevanță model

Datorită numărului redus de producători interni chestionați nu se poate determina legătura simplă de corelație Dintre această variabilă și celelalte.

R: Cu un nivel de încredere de 95% durata de întârziere a reparării utilajelor, ca urmare a lipsei de specialiști este influențată pozitiv în proporție de 28.6% de variabila importator direct. Creșterea cu o unitate a variabilei lipsă specialiști este datorată unei creșteri cu 0.535 a importatorilor direcți.

C: Pe măsură ce crește numărul importatorilor direcți crește și divesitatea produselor comercializate precum și necesitatea de personal tehnic specializat. Produsele comercializate fiind de origine străină au anumite particularități, astfel că personalul tehnic calificat existent la un anumit moment e posibil să nu le cunoască, fiind astfel în imposibilitate de rezolvare a unei defecțiuni ce poate apărea. Pâna la găsirea specialiștilor acreditați să rezolve problema, durata de reparare a defecțiunilor crește.

Tabel Tabel 135 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila relația firmei cu clienții este influențată pozitiv în proporție de 47.2% de producător extern. Creșterea cu o unitate standard a relației cu clienții este determinată de o creștere de 0.687 a producătorilor externi.

C: Creșterea numărului de producători externi pe piața utilajelor din România va crește și nivelul relațiilor firmelor cu clienții. În general, se crede că tot ce e adus din Europa e mult mai bun decât ce se produce la noi în țară, astfel că odată cu creșterea numărului de producători externi pe piață, clienții vor fi foarte interesați să aibă o relație bună și foarte bună cu ei. Faptul că nu mai apar intermediari între client și producător e încă un motiv în plus ca relațiile să fie cât mai bune.

Tabel Tabel 136 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila relația firmei cu furnizorii este influențată pozitiv în proporție de 47.2% de producător extern. Creșterea cu o unitate standard a relației cu furnzorii este determinată de o creștere de 0.687 a producătorilor externi.

C: Creșterea numărului de producători externi pe piață înseamnă și o creștere a cifrei de afaceri a producătorului, a producției ceea ce înseamnă o nevoie mai mare de bunuri și servicii din partea furnizorilor. Până la urmă scopul unei firme este obținerea de Profit, care se obțin, în general, prin creșterea cifrei de afaceri, a numărului de clienți. Prezența pe piață a producătorilor externi va avea o influență directă pozitivă și asupra furnizorilor ceea ce va duce la o imagine mai bună a furnizorilor asupra producătorilor. O imagine mai bună duce și la o relație mai bună.

Tabel Tabel 137 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila relația firmei cu furnizorii este influențată pozitiv în proporție de 62.7% de pro ducător extern. Creșterea cu o unitate standard a relației cu furnzorii este determinată de o creștere de 0.792 a producătorilor externi.

R: După cum spuneam și în cazul relațiilor, interesul clienților într-o legătură cât mai bună cu producătorii externi este ridicat. Acest interes îi determină pe clienți să aibă și o atitudine bună și foarte bună față de producători.

Tabel 138 Tabel Analiză relevanță model

Cu un nivel de încredere de 95% variabila calitatea lucrărilor de reparații anterioare este influențată negativ în proporție de 47.2% de existența unui sistem de management certificat. Creșterea cu o unitate standard a relației cu furnzorii este determinată de o scădere de 0.792 a firmei deține un sistem de management al calității certificat.

C: Creșterea numărului de defecțiuni cauzate de calitea lucrărilor de reparații anterioare este datorată de scăderea variabilei firma deține un sistem de management al calității certificat. Datorită codificării rezultatul obținut prezintă o anomalie. Scăderea variabilei indică prezența unui certificat al managementului calității deoarece absența unui certificat are valoarea 3 în timp ce prezența este notată cu 1. Conform modelului obținut faptul că firma deține un sistem de management al calității va duce la creșterea numărului de defecțiuni , cauzate de calitatea lucrarea reparațiilor anterioare.

Tabel 139 Tabel Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Cum considerați relația firmei cu furnizorii este influențată pozitiv în proporție de 25.6% de alt importator. Creșterea cu o unitate standard a relației cu furnzorii este determinată de o creștere de 0.506 a numărului firmelor de alt tip.

C: Pe măsură ce cresc numărul firmelor pe piața de utilaje din românia relațiile Dintre clienți și firme se îmbunătățesc,

Tabel Tabel 140 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Cum considerați relația firmei cu furnizorii este influențată pozitiv în proporție de 28.6% de alt importator. Creșterea cu o unitate standard a relației cu furnzorii este determinată de o creștere de 0.535 a numărului firmelor de alt tip.

C: Concluziile sunt aceleași ca cele în cazul producătorilor externi. Pe măsură ce crește numărul firmelor pe piață crește și nevoia de specialiști în domeniu, dar durează mult timp până se specializează oameni, astfel că lipsa specialiștilor duc la apariția întârzierilor în repararea utilajelor.

Tabel Tabel 141 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Productivitate este influențată pozitiv în proporție de 25.8% de Vechimea certificării. Creșterea cu o unitate standard a Productivității este determinată de o creștere de 0.508 a Vechimii certificării.

C: Productivitatea unei firme crește pe măsură ce crește și vechimea certificatului sistemului de management al calității.

Tabel Tabel 142 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Calitatea bunurilor și serviciilor este influențată pozitiv în proporție de 36.7% de Vechimea certificării. Creșterea cu o unitate standard a Calității bunurilor și serviciilor este determinată de o creștere de 0.606 a Vechimii certificării.

C: Calitatea bunurilor și serviciilor unei firme crește pe măsură ce crește și vechimea certificatului sistemului de management al calității.

Tabel Tabel 143 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Organizare este influențată pozitiv în proporție de 59.3% de Vechimea certificării. Creșterea cu o unitate standard a Organizării este determinată de o creștere de 0.770 a Vechimii certificării.

C: Organizarea unei firme se îmbunătățește pe măsură ce crește și vechimea certificatului sistemului de management al calității.

Tabel Tabel 144 Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Productivitate este influențată pozitiv în proporție de 32.1% de includerea clienților și furnizorilor în SMC creșterea cu o unitate standard

a Productivității este determinată de o creștere de 0.567 a variabilei includerea clienților și

furnizorilor în SMC.

Tabel Tabel 145 Analiză relevanță model

Productivitatea unei firme crește dacă sistemul de management al calității este unul cât mai simplificat, conținând cât mai puține elemente. Creșterea variabilei predictor este corespunzătoare neincluderii în SMC a clienților și a furnizorilor sau a lipsei răspunsului.

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Organizare este influențată pozitiv în proporție de 62.1% de includerea clienților și furnizorilor în SMC. Creșterea cu o unitate standard a Oganizăriii este determinată de o creștere de 0.782 a variabilei includerea clienților și

furnizorilor în SMC.

Tabel Tabel 146 Analiză relevanță model

Organizarea unei firme se îmbunătățește dacă sistemul de management al calității este unul cât mai simplificat, conținând cât mai puține elemente. Creșterea variabilei predictor este corespunzătoare neincluderii în SMC a clienților și a furnizorilor sau a lipsei răspunsului.

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Vechime utilaje este influențată pozitiv în proporție de 32.1% de includerea clienților și furnizorilor în SMC. Creșterea cu o unitate standard a Oganizăriii este determinată de o creștere de 0.567 a variabilei includerea clienților și

furnizorilor în SMC.

Tabel Tabel 147 Analiză relevanță model

C: Defecțiunile cauzate de vechimea utilajelor crește dacă sistemul de management al calității este unul cât mai simplificat, conținând cât mai puține elemente. Creșterea variabilei predictor este corespunzătoare neincluderii în SMC a clienților și a furnizorilor sau a lipsei răspunsului. Pentru reducerea defecțiunilor datorate vechimii ar fi mai potrivit să se includă în sistemul de management al calității și furnizori și clienți, pentru o mai bună organizare a activității, pentru mai multă eficiență.

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabila Lipsa de experiență a manipulatorilor este influențată pozitiv în proporție de 32.9% de includerea clienților și furnizorilor în SMC. Creșterea cu o unitate standard a Oganizăriii este determinată de o creștere de 0.574 a variabilei includerea clienților și

furnizorilor în SMC.

Tabel 148 Tabel Analiză relevanță model

Defecțiunile cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor crește dacă sistemul de management al calității este unul cât mai simplificat, conținând cât mai puține elemente. Creșterea variabilei predictor este corespunzătoare neincluderii în SMC a clienților și a furnizorilor sau a lipsei răspunsului. Pentru reducerea defecțiunilor datorate vechimii ar fi mai potrivit să se includă în sistemul de management al calității și furnizori și clienți, pentru o mai bună organizare a activității, pentru mai multă eficiență. Dacă se reușește prin intermediul firmei să se facă o punte de legătură între clienți și furnizori, atunci furnizorii îi pot ajuta pe clienții firmei să fie mai bine informați, mai bine instruiți astfel încât să se elimine cauzele datorate lipsei de experiență.

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabilele Productivitate, Calitate produse și servicii, Cerințe clienți, Calitate consumabile utilizat sunt influențate pozitiv în proporție de 29.6%, 20.8%, 20.8% respectiv 47.2% de Preț. Creșterea cu o unitate standard a Productivitate, Calitate produse și servicii, Cerințe clienți, Calitate consumabile utilizat este determinată de o creștere de 0.544, 0.456, 0.456, 0.687 a variabilei Preț.

C Productivitatea, calitatea bunurilor și serviciilor cresc la firmele care nu doar au implementat un sistem de management al calității dar l-au și certificat. După certificare, creșterea productivității și a calității bunurilor și serviciilor s-a datorat și scăderii prețului. Persoanele care au cunoștințe în domeniul certificării și care știu că odată certificate firmele își reduc și prețul, Prețind firmelor să se certifice. Interesul oricărui client este să cumpere un produs calitativ la un preț cât mai mic. Din păcate se pare că scăderea prețului se mai face și cu scăderea calității consumabilelor utilizate de către firme, la utiljale comercializate. Creșterea cu o unitate a defecțiunilor cauzate de aceste consumabile sunt cauzate de 0.687 unitați scădere a prețului la utilaje.

Tabel 149 Tabel Analiză relevanță model

R: Cu un nivel de încredere de 95% variabilele Reducere costuri respectiv Organizare sunt influențate pozitiv în proporție de 29.6%, respectiv 52.5% de Productivitate. Creșterea cu o unitate standard a reducerii costurilor respectiv organizare este determinată de o creștere de 0.544, 0.725 a variabilei Productivitate.

C: Odată cu creșterea productivității cresc și mărimea reducerilor costurilor și se îmbunătățește organizarea la firmele certificate.

Tabel 150 Tabel Analiză relevanță model

Cu un nivel de încredere de 95% variabilele Lipsă piese de schimb, respectiv Distanța față de furnizor sunt influențate pozitiv în proporție de 25.8%, respectiv 26% de Răspundere cerințe și norme europene. Creșterea cu o unitate standard a lipsa pieselor de schimb respectiv distanța față de furnizor este determinată de o creștere de 0.508, 0.510 a variabilei Răspundere cerințe și norme europene.

C: Firmele care întâmpină greutăți în repararea utilajelor ca urmare a lipsei pieselor de schimb și a distanței față de furnizori vor încerca, sau au încercat, să rezolve problema printr-o mai bună informare. Ei consideră că normele și cerințele europene din domeniul managementului calității reprezintă o soluție pentru evoluția viitoare a firmei.

Tabel 151 Tabel Analiză relevanță model

Cu un nivel de încredere de 95% variabila Cum considerați relația firmei cu personalul de la stat este influențată pozitiv în proporție de 39.1%, de creșterea dorinței de certificare pentru a se putea extinde. Creșterea cu o unitate standard a relației cu personalul de la stat este determinată de o creștere de 0.626, a variabilei Extindere.

Pe măsură ce firmele doresc să își certifice sistemul de management al calității pentru a se extinde relațiile cu personalul de la stat se îmbunătățesc. Din punctul meu de vedere aceat aspect indică o discriminare din partea statului: cu cât ești mai mare ca firmă cu atât ești tratat mai bine și ai o relație mai bună.

Tabel 152 Tabel Analiză relevanță model

Capitolul 12 ANALIZA DATELOR DIN CHESTIONARUL STUDENT

12.1 PREZENTAREA DATELOR REZULTATE ÎN URMA INTERPRETĂRII DATELOR PRIMARE

În urma prelucrării chestionarelor primate de la studenți din 4 universități din țară a reieșit faptul că 34% dintre studenți sunt în anul 2, 61.54% locuiesc în mediul urban și doar 15,38% dețin (ei sau familiile lor tractoare)(Fig 1 Caracteristici ale studenților).

Figura 1 Fig. Caracteristici ale studenților chestionați

Dintre studenții chestionați, 14,3% le utilizează în agricultură, 2% în alte scopuri.

Figura 3 prezintă motivele din punctul de vedere al studenților, pentru care o firmă ar trebui să se certifice. Zona cu verde reprezintă răspunsurile primite, în timp ce zona albastră reprezintă lipsa răspunsului. Se poate observa că cel mai important motiv pentru care o firma

Figura 2 Fig. Destinația tractorului

ar trebui să se certifice ar fi reglementările românești și europene. La polul opus cele mai puține răspunsuri au venit pentru ale motive.

Figura 3 Fig. Motive pentru a fi certificat un sistem de management al calității

În cele ce urmează voi prezenta câteva grafice reprezentativer pentru a vedea distribuția variabilelor una în funcție de cealaltă. Celelalte grafise se găsesc în anexa 2. Cea mai mare parte a studenților de la Universitatea din Suceava nu dețin tractoare (figura 4).

Studenții de la Universitatea de Științe Agricole și medicină Veterinară din Cluj Napoca consideră că în cele mai multe situații utilizatorii de tractoare au de suferit de pe urma angajaților de la firmele care asigură service-ul fie din cauza întârzierilor fie din cauza calității lucrărilor. Acestea sunt cazuri fericite, dacă se poate spune așa, deoarece studenții din București se plâng de lipsa cu desăvârșire a service-urilor.

Figura 4 Fig. Distribuția studenților în funcție de universitate și de posesia de tractoare respective atitudinea angajaților service

Studenții din București consideră că utilajele achiziționate, în mare parte se defectează după 3 ani. Părerea este împărtășită și de studenții din Cluj și Suceava. În Suceava o mare parte dintre studenți au ales să nu răspundă la aceste întrebări. (figura 5)

În Cluj o mare parte dintre studenți consideră că fermele au în medie între 100-250 ha, în timp ce colegii lor de la București consideră că nu au mai mult de 100. La Suceava perspectivele sunt și mai sumbre, aici într-un procent foarte mare consideră că o fermă nu are mai mult de 10 ha. Din figura 5 se poate observa că la Cluj s-au dat cele mai multe răspunsuri pentru o dimensiune medie a fermelor de peste 500 ha.

Figura 5 Fig. Perioada medie de apariție a defecțiunilor, Suprafața medie a fermelor versus locația universităților

Studenții din mediul urban consideră că service-urile repară bine defecțiunile dar amână până să ajungă la remedierea problemei. Studenții din mediul urban consideră că atunci când fermierii au norocul să gasescă un service în zona, anagajații își fac treaba superficial, lucra care afectează durata de viață a tractoarelor. Oricum, din totalul răspunsurilor primite se constată că cea mai mare parte a utilajelor au o vechime de 10-15 ani, iar ele sunt folosite în special în agricultură (Figura 6)

Figura 6 Fig. Cum sunt reparate tractoarele și ce vechime au

Studenții din anul 1 consideră și ei că în cea mai mare parte service-urile amână rezolvarea defecțiunilor dar în final își fac destul de bine treaba. Pe de altă parte studenții din anul 2 sunt mai pesimiști. Cea mai mare dintre răspunsuri sunt distribuite în mod egal între: nu exită service în zonă, rezolvarea superficială a defecțiunilor și amânarea

Figura 7 Fig. Distribuția studenților în funcție de anul de studiu și atitudinea angajaților de la service

rezolvării defecțiunilor dar totuși cu un rezultat final bun.(Figura 7). Sunt puțini cei care consideră că remedierea defecțiunilor se face promt și bine.

Figura 8 Fig. Opinia studenților în ceea ce privește atitudine service-urilor ți suprafața medie a fermelor

Studenții care dețin tractoare, atunci când li se defectează nu au unde îl repara sau dacă au unde acesta este reparat superficial. Ei consideră că suprafața medie a fermelor este de 50-100 de hectare, opinie împărtășită și de către studenții care nu dețin tractoare.

Atunci când am întocmit chestionarele pentru studenți mi-am pus problema: pot fii ei o sursă de încredere în ceea ce privește rezultatele finale ale chestionarelor. Am considerat că dacă dețin un tractor, sau dacă din familia lor lucrează în domeniul producerii, comercializării de tractoare atunci mă aștept ca răspunsurile pe care le primesc sa fie validat. Din păcate foarte puțini dintre repondenți dețin tractoare și mai puțini dintre aceștia au pe cineva în familie care lucrează în mod direct cu tractoarele.

Figura 9 Fig. Destinația tractorului, vechimea și atitudinea service-urilor

Dintre cei care au pe cineva în familie care lucrează cu tractoare cea mai parte îl utilizează în agricultură. Tractoarele care au o vechime mai mare de 15 ani se pare că se rezolvă foarte greu, deoarece fie apelează la service-uri care îi tot amână până renunță la serviciile lor, fie nu au unde îl repara, fie defecțiunea este reparată superficial.

12.2 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABIELE CONȚINUTE ÎN CHESTIONARELE APLICATE STUDENȚILOR DIN 4 UNIVERSITĂȚI DIN ROMÂNIA

În urma aplicării testului Pearson χ2, cu ajutorul softului SPSS 17.0.1, din meniul Descriptive Statistics – Crosstab, precum și utilizarea testelor Likelihood și Fiser Exact în analiza datelor (acestea sunt utilizate în cazul eșantioanelor reduse sau care prezintă alte probleme), cu un nivel de încredere de 95%, a rezultat din totalul variabilelor analizate 254 de relații între variabile. Aceste relații sunt enumerate mai jos. Datele în extenso pot fi consultate în Anexa 3, de pe CD –ul care însoțește acest document.

Una dintre problemele care se impune este: în ce direcție interacționează variabilele? Această problemă o voi trata în următorul subcapitol.

Datorită modalității în care au fost codate datele, în această etapă, nu se pot trage concluzii legate de corelațiile obținute. De exemplu, variabila Domiciliu urban/rural este codată astfel: 0 pentru persoanele care nu au răspuns, 1 pentru persoanele care locuiesc la oraș și 2 pentru persoanele care locuiesc la sat. Această variabilă este în corelație cu variabila Dețineți tractoare. Am putea concluziona: studenții care locuiesc la sat dețin tractoare, dar în același timp putem spune că studenții care nu au menționat unde locuiesc dețin tractoare. În această etapă ambele concluzii sunt corecte, deoarece știim că variabile sunt corelate, dar din păcate doar atât.

Întrebare: De ce am ales aceste teste pentru analiză?

Răspuns: Spss oferă pentru interpretarea datelor nesortate (variabilele analizate sunt de tip categoriale ordonate și de tip nominale. Problema e variabilele nominale pot fi ordonate? Dar variabilele categoriale pot fi ordonate adică putem ordona atitudinea cliențior, atitudine angajați service și numărul de angajați ) trei teste, acelea deja menționate la începutul acestui subcapitol. Asimptotic, toate cele trei teste urmeze distribuția chi-pătrat cu grade de libertate. Valoarea p asimptotică este prevăzută în mod implicit, în timp ce valoarea p exactă trebuie să fie solicitate în mod expres, în SPSS. Dacă un set de date este prea mare pentru valoarea p exact pentru a fi calculată, SPSS oferă o opțiune specială prin care valoarea p exactă este estimată la maximum de precizie prin metoda Monte Carlo.

12.3 TESTUL KRUSKALL-WALLIS

În această parte voi studia în ce măsură o parte dintre corelațiile de mai sus se comportă.În cele ce urmează doresc să compar existența diferențelor dintre trei sau mai multe grupuri ale populației studiate. Datele rezultate, care sunt tabelate, prezintă următoarea caracteristică: coloanele din tabel sunt variable ordinale iar liniile reprezintă variabile nominale. Pentru semnificația statistică a diferențelor am folosit testul bivariat neparametric Kruskal-Wallis.

În urma aplicării testului Kruskal-Wallis, și a impunerii unor condiții suplimentare: de a avea pe rânduri variabile nominale și pe coloane variabile ordinale doar 8 din cele 18 corelații luate în considerare în cazul variabilei an de studiu pot fi validate, dar au mai rezultat alte 2 corelații, marcate cu albastru în tabelul 1.

Tabel

Tabel

Conform datelor din tabelul 2, doctoranzii ca reprezentați ai universităților analizate au cea mai mare influență asupra studiului realizat (au media rangurilor cea mai mare), în timp ce studenții din anul 2 au cea mai mică influență.

Studenții din anul 1 manifestă cea mai mare influență asupra variabilei “Familia dumneavoastră/dumneavoastră dețineți tractoare”.

Cel mai influent răspuns în cazul variabilei “Din familia dumneavoastră lucrează cineva în producerea/comercializarea de tractoare” este dat atât de doctoranzi, cât și de către masteranzi.

Cea mai clară viziune asuprea elementelor componente ale sistemului de management al calității (clienți, furnizori) o au studenții anului 2. Aceeași studenți au din nou o viziune clară asupra altor motive pentru implementarea unui sistem de management al calității.

Pentru identificarea cauzelor defecțiunilor utilajelor se remarcă următoarele:

Masteranzii au cea mai clară viziune în legătură cu lipsa de experiență a manipulatorilor dacă aceasta poate cauza defecțiuni și dacă aceste defecțiuni pot fi mai greu eliminate din cauza lipsei pieselor de schimb

Doctoranzii au cea mai avizată opinie în ceea ce privește defecțiunile cauzate de calitatea pieselor de schimb și de terenul pe care se lucrează.

Tabel 3Tabel Distribuția rangurilor Tabel 4 Tabel Rezultatele testului KW pentru vechime tractor

În măsurarea importanței locației universității pe harta României, cea mai bună apreciere este dată de către studenții care fie nu au tractoare fie au omis să răspundă la întrebare. La polul opus se situează studenții care au tractoarele de mai puțin de 5 ani.

Importanța variabilei dețineți de tractoare este măsurată cel mai bine de către studenții care nu au tractoare.

Studenții care au tractoare de 10-15 ani evaluează cel mai bine calitatea pieselor de schimb –cum influențează ele funcționarea tractorului. Ca și o paranteză, marea majoritate a studenților chestionați au până în 25 de ani, o vechime de 15 ani a tractorului înseamnă din punctul meu de vedere faptul că ei cunosc foarte bine cum funcționează tractoarele și este foarte probabil să fi și ajutat la repararea lor.

Calitatea terenului ca factor de influență asupra funcționarii unui utilaj este apreciată cel mai bine atât de către studenții care au tractorul de mai puțin de 5 ani (fiin nou sunt mult mai atenți în exploatare) cât și de către cei care au utilajul de mai bine de 15 ani (fiind deja vechi, în plus condițiile economice actuale îi fac pe utilizatori mult mai atenți în manevrarea lui, deoarece posibilitățile material de achiziționare a unuia nou sunt reduse).

Atitudinea angajaților firmelor de service este evaluată cel mai bine de către persoanele care au tractoare de mai puțin de 5 ani. De ce? Tractoarele sunt, putem spune, noi astfel că pentru utilizatori este foarte important să aibă o relație foarte bună cu aceștia. Pe de alta parte celelalte categorii analizate au o viziune mai slab formată, dacă putem spune așa, mai ales datorită faptului că îți repară singuri tractoarele neexistând service-uri în zona.

Întârzierea reparării tractorului este evaluată la fel de bine atât de către cei care au utilajul de mai puțin de 5 ani (în cele mai multe cazuri utilajele sunt din import, piese de schimb se găsesc greu și atunci lipsa lor este mai puternic resimțită deoarece utilajul e încă în garanție și nu poate folosi substitute) și de către cei care îl dețin de 10-15 ani(un utilaj cu această vechime ridică problema: dispariței de pe piața produselor noi a modelului și o mult mai mică acoperire a pieței cu piese de schimb, uzate deja moral)

Tabel 5Tabel Distribuție Rangurilor pentru implementarea SMC în RO Tabel 6 Tabel Testul WL pentru implementare SMC

Cu un nivel de încredere de 95% (chiar 98.5%) putem afirma că studenții care nu au răspuns la întrebarea “Cum considerați că este implemnetat în România sistemul de Management al calității față de restul țărilor membre UE” au o imagine mult mai clară în ceea ce privește destinația tractorului utilizat de familia sa.

Tabel 7Tabel Distribuția rangurilor pentru relație cu clienți Tabel 8 Tabel Testul WL pentru relația firmei cu clienții

După cum se poate constata din tabelul 7, studenții care consider că relația clienților cu firmele care furnizează tractoare este proastă și cei care nu au răspuns au cea mai mare importanță în evaluarea variabilei Certificarea sistemului de management al calității din dorința de a se eficientiza activitatea. Eficientizarea activității se poate face și printr-o relație mai bună cu clienții, astfel că răspunsul dat de către studenți este unul pertinent.

Tabel 9 Tabel Testul WL pentru relația firmei cu furnizorii

Studenții care consideră că în prezent relația firmelor cu furnizorii este foarte proastă au o influență mult mai mare, față de cei care consideră că relația este una foarte bună, asupra variabilei extindere. Acest lucru poate fi explicat astfel: fie relația cu furnizorii este atât de proastă încât posibilitatea extinderii după certificarea sistemului de management al calității este exclusă, fie datorită dorinței de extindere pericliteaza relațiile cu furnizorii.

Tabel 10 Tabel Distribuție ranguri pentru relația firmei cu furnizorii

Studenții care consideră că relața cu furnizoriii este una proastă își dau mai bine seama de existența unei legături între nivelul de pregătire al clienților firmei și frecvența apariției problemelor, față de cei care consideră că firmele au o relație satisfăcătoare cu furnizorii.

Pe de altă parte, dacă ambele variabile ar fi categoriale sau scalare atunci am putea afirma, conform corelațiilor bivariate neparametrice de tip Kendall’s tau B(măsoară asocierea ordinii rangurilor dintre două variabile ordinale. El funcționează în funcție de distribuția variabilelor) că pe măsură ce viziunea studenților în ceea ce privește relațiile firmelor cu furnizorii se îmbunătățește crește și dorința de extindere a firmelor. Dorința de extindere este un motiv în plus pentru certificarea sistemului de management al calității. Aceeași corelație pozitivă există și între legătură nivel de pregătire și frecvența apariție problemelor și viziunea studenților asupra relațiilor. De menționat aici că o creștere a legătură se traduce prin lipsa ei deoarece la codare am folosit pentru Da 1, iar pentru 2 Nu.

În cazul variabilei “Cum considerați relația firmei cu personalul de la stat” se remarcă următoarele

Asupra variabilei scopul utilizării cea mai mare influență o au studenții care nu au răspuns la variabila Cum considerați relația firmei cu personalul de la stat, cea mai mică influență o au Acei studenți care consideră relația ca fiind una foarte proastă sau satisfăcătoare. Dacă ambele variabile ar fi ordinale atunci am putea afirma că relația este una negativă (Anexa 4): Cu cât relația firmei cu personalul de la stat cu atât mai des este utilizat în agricultură tractorul.

Tabel 11 Tabel Distribuția rangurilor pt relația cu personal stat Tabel 12 Tabel Testul WL pentru relația cu personalul de la stat

Asupra variabilei “Sistemul de management include clienții” influența cea mai mare o au studenții care evaluează relația ca fiind una proastă. Relația este una pozitivă, conform coeficientului Kendall’s tau B. O mai bună relație cu personalul de la stat duce la eliminarea clienților din sistemul de management.

În cazul variabilei “Extindere” studenții care apreciază relația ca fiind foarte proastă au cea mai mare influență asupra rezultatelor chestionarului. Relația pare a fi una negativă. O mai bună relație cu personalul de la stat implică o dorință mai mică de extindere.

În cazul următoarelor treivariabile o influență redusă o au studenții care consideră relația satisfăcătoare, respectiv bună și foarte bună.

Din păcate în această etapă a analizei corelațiilor dintre variabile nu am aflat prea multe informații. Putem vedea care dintre categoriile ce aparțin unei variabile au o influență mai mare asupra variabilei corelate darn u putem estima cum se influențează ele, dacă legătura este una pozitivă sau una negativă.

Mai există înca o serie de astfel de rezultate obținute cu ajutorul testului Kruskall Wallis. Ele pot fi consultate în anexa 4.

În cele ce urmează voi analiza doar legăturile dintre variabilele categoriale, pentru a putea estima mult mai bine evoluția acestora în timp.

12.4 TESTUL JONCKHEERE TERPSTRA

Testul Jonckheere Terpstsra testează interacția dintre coloanele și liniile în care au fost repartizate variabile categoriale.

Tabelul 13 prezintă variabilele care sunt correlate. În coloana 1 am trecut variabila pentru care s-au făcut corelațiile în raport cu celelalte variabile. Cu un nivel de încredere de 95%(în unele cazuri chiar și mai mare) se poate afirma că relațiile dintre variabile sunt positive. Creșterea cu o unitate a uneia dintre variabile determină o creștere și a variabilei cu care este colerată.

Un aspect, care din punctul meu de vedere este, interesant, este semnul acestor corelații. Inițial în realizarea tabelului mă așteptam să identific și corelații negative. Dar corelațiile negative identificate nu sunt semnificate din punct de vedere statistic.

După analizarea tabelului se pot trage urmpătoarele concluzii:

Pe măsură ce viziunea studenților în ceea ce privește modalitatea de implementarea a SMC în România, în comparație cu restul țărilor member UE se îmbunătățește și viziunea asuprea relațiilor dintre actorii de pe piață, a dimensiunii firmelor.

bună relații cu clienții, în opinia studenților,se traduce și print-o relație bună cu furnizorii, personalul de la stat, a comportamentului față de clienți a celor amintiți mai devreme.

Pe măsură ce crește perioada medie de timp a apariție defecțiunilor la utilaje, crește și suprafața de teren deținută de clineții firmelor (care comercializează utilaje agricole). De asemenea și creșterea numărului de angajați duce la creșterea suprafeței medii deținute de către clienți. Dar un aspect negative reiese din ultima linii a tabelului: pe măsură ce suprafața medie deținută de clienți este mai mare și tractoarele utilizate sunt mai vechi.

Capitolul 13 ANALIZA DATELOR DIN CHESTIONARUL COMERCIANT

13.1 ANALIZA FRECVENȚELOC COMERCIANȚILOR Tabel 14 Tabelul distribuțiilor

În urma prelucrării chestionarelor primite de utilizatorii de tractoare se remarcă faptul că doar 2,33% au șapte sedii/filiale, cea mai mare parte au un singur sediu, fiind în mare

parte vorba de persoane fizice(2 – 62,79%).

Aproximativ 47% sunt simpli angajați sau fermieri, în timp ce 18,6% dintre repondenți dețin funcții de conducere Persoanele chestionate, în proporție de 63% utilizează tractoarele în agricultură fie pentru cultura mare fie pentru creșterea animalelor(4).

Aproximativ 47% dețin suprafețe mai mici de 50 de ha(5). 39,53% nu au menționat studiile, iar dintre cei care au răspuns la această întrebare 18,6% au doar studii liceale, totuși 4,65% au declar că au urmat studii postuniversitare (6).

79,07% nu dețin un sistem de management al calității certificat(7), iar din totalul răspunurile primite 6,98% declară că dețin certificatul de peste 5 ani(8) Utilizatorii de tractoare au fost întrebați în ce direcții s-au resimțit îmbunătățirile după certificare. 9,3% au considerat că și-au îmbunătățit productivitatea(10), 13,95 calitatea bunurilor și a serviciilor(11), 2,33% și-au redus costurile(12), 13,95% au o firmă mai bine organizată(13).

Graficele 15 și 16 indică vechimea tractoarelor și vechimea în agricultură a repondenților. Persoanele care au tractoare vechi de 15-30 ani(15 41,86%) au o vechime în agricultură de 15-30 de ani(44,16%), cu alte cuvinte în momentul în care s-au apucat de agricultură și-au cumpărat tractor, pe care îl utilizează și în prezent.

Am dorit să aflu și de ce și-ar implementa sistemul de management al calității aceste persoane, fie ele fizice sau juridice. Ele cred că și-ar implementa un sistem de management al calității pentru a răspunde la cerințele și normele europene și românești (14 -25,58%), pentru a se extinde(18 20,93%), pentru a-și eficientiza activitatea (20- 53,49%), pentru că le cer clienții (19 11,63%).

Întrebarea e: oamenii și-au dat cu părerea, dar care e contextul actual, cum percep ei piața certificării sistemelor de management al calității. 37,21% consideră că în România implementarea se face la un nivel satisfăcător, 27,91% la un nivel scăzut și 16,28% la un nivel foarte scăzut. Însumând rezultă că 81,4% au o încredere scăzută în firmele care certifică. Pentru a remedia acest aspect propun înființarea unui site care să permită accesul mai ieftin, mai ușor la informație. Site-ul va conține informații utile, așa cum reies ele din interpretarea acestor chestionare, abordate într-o manieră practică astfel încât să fie pe înțelesul majorității. Trebuie ținut cont de faptul că mai bine de jumate din persoanele chestionate au cel mult școală postliceală, sau cursuri de specialiare. Consider de asemenea că ar fi adecvat susținerea de cursuri de pregătire în domeniul sistemelor de management al calității.

Am dorit să văd și care sunt relațiile dintre principalii parteneri pe piață. Utilizatorii de tractoare care au la rândul lor clienți consider că relațiile cu aceștia sunt bune(24 -55,81%) și foarte bune(24 23,26%). Relația cu furnizorii este una bună în 67,44% din cazuri, iar cu personalul de la stat este satisfăcător spre bun în aproximativ 65% din cazuri(32). 48,84% dintre repondeți consideră că nivelul de pregătire și informare al clienților este unul bun(26), 34,88% consideră nivelul de pregătire al furnizorilor satifăcător(27), același calificativ este dat ș pentru personalul de la stat în proporție de 41,86%(28).

În cazul personalului de la stat, dacă însumăm răspunsurile primite, rezultă faptul că 60,46%(28) dintre repondenți consider nivelul de pregătire ca fiind unul scăzut și foarte scăzut, în cele mai multe cazuri dând un răspuns diplomat nu e nici bun nici rău(satisfăcător).

În ceea ce privește atitudinea, comportamentul, 62,79% (29) consideră că atitudinea clienților este bună, iar a furnizorilor este în proporție de 55,81% bună(30).

Principalele defecțiuni la utilajele deținute de către repondenți sunt vechimea (31 60,74%), exploatarea intensă (33 -30,23%), lipsa de experiență a manipulatorilor (36 32,56%), calitatea consumabilelor(34 20,93%), calitatea pieselor de schimb (37 39,53%). Față de capitolul anterior, unde studenții se plângeau de lipsa service-urilor și aici 30,23% (39) s-au plâns din această cauză. În cazul în care există service 34,88% consideră că firmele de service au o atitudine bună față de ei, rezolvându-le defecțiunile repede și bine. 13.2 ANALIZA PRIMARĂ A VARIABILELOR EXPRIMATE UNA ÎN FUNCȚE DE CELELALTE

Figura 10 Distribuția repondenților în funcție de poziția deținută, obiect de activitate și suprafața de teren deținută

Din figura 10 se poate vedea că majoritatea persoanelor fizice chestionate ocupă funcții din nivelul inferior ierarhic, cu mențiunea că simplii fermieri nu au fost trecuți ca făcând parte din nivelurile superioare ci au fost asimilate nivelului inferior. Pe de altă parte pentru persoanele juridice am primit răspunsuri la întrebările din chestionar de la persoane aflate în niveluri superioare ierarhice. Cea mai mare parte a persoanelor fizice se ocupă de agricultură: cultura mare, creșterea animalelor. În urma răspunsurilor primite, se constată că doar persoanele fizice care se ocupă de silvicultură și care folosesc tractoarele pentru uz intern. Persoanele fizice au în general sub 50 de ha, în timp ce doar persoanele juridice dețin peste 500 de ha.

Cea mai mare dintre reprezentanții persoanelor jurice au o vechime de pâna la 15 ani, în timp ce cea mai mare parte a persoanelor juridce au vechime de peste 15 ani (fig. 11).

Nivelul cel mai ridicat de studii îl au reprezentanții firmelor în timp ce o mică parte dintre repondenții – persoane juridice au doar liceul.

Cea mai mare parte a persoanelor chestionate nu dețin certificat pentru un sistem de management al calității (dacă există), iar cea mai mare parte de certficate declarate sunt cele ale persoanelor juridice(fig 12). O mare parte dintre persoanele fizice consideră că în România implementarea unui sistem de management al calității se face la un nivel cel mult satisfăcător în timp ce persoanele juridice au în mare parte o viziune mai pozitivă. O mare parte dintre persoanele fizice nu deține o bază de date cu clienții săi.

Mai sus vorbeam despre necesitatea realizării unui site. Consider că un alt element care ar trebui să se regăsească pe site este un model de bază de date, cât mai complex, dar în același timp cât mai simplu de utilizat.

Persoanele fizice consideră că atunci când apar defecțiuni la tractoare întâmpină probleme(fie nu găsesc service în zona fie angajații nu au o atitudine corespunzătoare: amână, repară superficial)(fig. 13)

Dintre persoanele chestionate cel mai jos nivel în ierarhia funcțiilor le au cele care au sub 10 oameni angajați, la polul opus situându-se persoanele care au între 11 și 50 de persoane angajate. Persoanele care au sub 10 angajați au o părere destul de proastă în ceea ce privește implementarea SMC în România față de UE. Figura 11 Distribuția persoanelor chestionate în funcție de vechimea tractoarelor deținute și de studii

La polul opus se află persoanele care au peste 50 de angajați, ele considerând că implentarea sistemului de management în România se face la un nivel cel puțin satisfăcător.

Persoanele care au peste 10 angajați consideră că personalul firmelor de service își fac bine treaba, chiar dacă uneori apar întârzieri. Probleme întâmpină persoanele care au mai puțin de 10 angajați, poate și din cauză că tractoarele deținute sunt vechi și nu se mai găsesc piese de schimb, zonele în care se află nu sunt foarte tehnologizate.

Figura 12 Distribuția repondenților în funcție de exitența unui sistem certificat de management al calității, viziunea în ceea ce privește sistemul de management și deținera unei bd Figura 13 Distribuția repondenților în funcție funcție, atitudine echipei service și număr de angajați

Fgura 14 Număr de angajați versus atitudnie angajați service; nivel funcție versussuprafața de teren deținută

Aproximativ o treime din chestionarele analizate provin din zona Cîmpeni. Zona nu deține suprafețe agricole întinse, astfel că tratorul este în special un mijloc de transport pentru fân, animale, lemn, etc. În Cîmpeni nu există un service deoarece numărul de tractoare înregistrate la primărie este de sub 40. Tractoarele sunt localizate în satele arondate, ceea ce face cu atât mai greu accesul la service, datorită infrastructurei precare.

După cum era de așteptat cei care au studii superioare dețin funcții mai sus în nivelul ierarhic al firmei, cu toate că sunt și repondenți cu studii postuniversitare care dețin funcții din nivelul ierahic de jos. (Fig 16). Persoanele cu studii universitare și postuniversitare dețin cele mai mari terenuri (peste 500 ha), în timp ce persoanele care au cel mult o postuniversitară dețin mai puțin de 10 ha.

Figura 15 Studii de specialitate vs Funcție; Vechime în Agricultură vs Suprafața de teren deținută

Când vine vorba de experiență, persoanele cu studii postuniversitare au mai bine de 30 de ani experiență, în timp ce persoanele care au cel mult un curs de calificare au până la 15 ani experiență(Fig. 17). Persoanele care declară că au o relație bună cu furnizorii în mare parte se declară mulțumiți de firmele de dervice, dar o parte importantă nu au răspuns la întreabarea Atitudinea firmelor de service și din cauza lipsei unei astfel de firme din zonă. Persoanele care au 15 30 de ani vechime în agricultură au aproximativ 10-50 ha, cei care au peste 30 de ani vechime au mai puțin de 10 ha. În următorul capitol o să încerc să măsor tăria relațiilor dintre variabile, dacă ele există.

Figura 16 Studii de specialitate versus nivel funcție și suprafața de teren deținută

Figura 9 Vechime în agricultură versus Studii de Specialitate, Relația firmei cu furnizorii vs atitudine echipă service, Suprafața de teren vs Vechime tractoare

13.3 ANALIZA RELAȚIILOR DINTRE VARIABILELE CHESTIONARULUI CLIENȚII

În urma aplicării testului Pearson χ2, cu ajutorul softului SPSS 17.0.1, din meniul Descriptive Statistics – Crosstab, precum și utilizarea testelor Likelihood și Fiser Exact în analiza datelor (acestea sunt utilizate în cazul eșantioanelor reduse sau care prezintă alte probleme), cu un nivel de încredere de 95%, a rezultat din totalul variabilelor analizate 202 relații între variabile. Aceste relații sunt enumerate mai jos. Datele în extenso pot fi consultate în Anexa 6, de pe CD –ul care însoțește acest document.

Datorită modalității în care au fost codate datele, în această etapă, nu se pot trage concluzii legate de corelațiile obținute. Există legătură între numărul de angajați deținut de persoanele chestionate și tipul de respondent: persoană fizică sau juridică, dar nu știim dacă scăderea numărului de anjați are loc mai mult la persoane fizice sau la cele juridice.

De asemenea suprafața de teren deținută este strâns legată de numărul de angajați. Deficiența cea mai mare a acetei analize e presupunerea făcută: datele sunt nesortate, lucru care este doar parțial adevărat. Dacă ne asumăm această presupunere ca fiind adevărată, putem merge mai departe în analiza acestor variabile pentru a stabili și relațiile dintre acestea și de a măsura cât de puternice

Inițial am trecut în revistă exitența legăturilor, ulterior am decis să și marchez aceste legături cu + când asocierea este pozitiva și cu minus în caz contrar. În unele situații relația nu este una relevantă din punct de vedere al coeficientului Kendall Tau b și atunci am adăugat semnului și un n.

Așadar, ținând cont de presupunerile făcute, se remarcă următoarele:

Creșterea numărului de personae juridice determină creșterea numărului de angajați, a funcțiilor situate mai sus în nivelul ierarhic, vechimea certificatului pentru sistemul de management al calității, excluderea din SMC a clienților, furnizorilor, îmbunătățirea calității a bunurilor și a serviciilor, organizării

Scăderea numărului de angajați duce la creșterea vechimii tractoarelor, la diminuarea vechimii medii a certificatelor, la includerea în SMC a clienților, furnizorilor. Creșterea numărului de angajați duce și la creșterea firmelor care au simțit îmbunătățiri după certificare în preț, productivitate, calitarea bunurilor și a serviciilor, organizare, dar și la creșterea defecțiunilor cauzate de lipsa de experiență a manipulatorilor.

Utilizarea tractorului în alte domenii în afară de agricultură generează o scădere a suprafețelor de teren deținute de repondenți, la diminuarea vechimii tractoarelor

Persoanele care au mai multă vechime în agricultură au mai des probleme la tractoarele deținute cauzate de lucrările de reparații anterioare.

Firmele care aleg să se certifice și resimt îmbunătățiri în preț, productivitate, calitatea bunurilor și a serviciilor dețin tractoare mai noi decât restul firmelor.

Pe măsură ce crește încrederea în nivelul de pregătire al furnizorilor, a clienților creșter și încrederea în modalitatea de implementare a SMC în România

Dacă persoanele au o bază de date cu furnizorii se pare că nu au încredere în nivelul de pregătire al furnizorilor. Putem deduce de aici, că odată cu creșterea ăncrederii ăn furnizor dispare interesul pentru alți furnizori, astfel că necesitatea unei baze de date cu aceștia se diminuează.

CAPITOLUL 14 INTERNETUL ȘI UTILIZAREA CALCULATORULUI ÎN ROMÂNIA

14.1 GOSPODĂRIILE CARE AU ACCES LA INTERNET ÎN FUNCȚIE DE TIPUL CONEXIUNII.

Notă

În analiza de mai jos sunt prezente și tările candidate la U.E. Islanda, Turcia, Fosta republică Iugoslavă a Macedoniei. Ele nu sunt luate în considerare la mediile U.E.

Broadband-ul (bandă largă), așa cum este el definit de wikipedia, este folosit pentru a descrie accesul la Internet de mare viteză. OEDC (Organisation for Economic Co-operation and Development) a stabilit că o conexiune este de acest tip dacă are o viteză de cel puțin 256Kbs în cel puțin una din direcții. Avantajul evident al acestei conexiuni este viteza de transfer a datelor de 4 până la 50 de ori mai mare față de o conexiune telefonică. Un alt avantaj ar fi multitasking-ul: în același timp se pot transfera date, se poate vorbi la telefon și urmării un post TV.

În trimestrul 4, din 2010, România ocupa locul 4 în lume, după Coreea de Sud, Hong Kong și Japonia din punct de vedere a vitezei medii a internetului (7 Mbs), în timp ce Olanda s-a clasat pe locul 5, cu o viteză identică. În 2015 trimestrul I, viteza medie a internetului a crescut la 12.8 Mbs, viteză care situează țara noastră pe locul 15 în lume. Tot în primul trimestru din 2015 în România s-a înregistrat cea mai mare viteză înregistrată: 71.6 Mbs. Acest clasament este realizat trimestrial de către Akamai Technologies Inc o companie care se ocupa de cea mai mare parte a traficului pe world wide web, înregistrând miliarde de interacțiuni web în fiecare zi.

Fig. Sursă date Eurostat

Conform datelor furnizate de Eurostat la data de 12.08.2015 în 2010 tările care aveau cele mai multe gospodării cu o conexiune la internet de tip Broadband erau Islanda 95%, Suedia 83%, Norvegia 83% în timp ce în România doar 23% aveau o astfel de conexiune, clasându-se astfel pe ultimul loc în U.E. Pentru România anului 2014 lucrurile se văd ceva mai bine deoarece numărul gospodărilor a ajuns la 56% dar fiind tot spre coada clasamentului, înainte de Bulgaria – 56% și Turcia – 57%.

Coroborând aceste clasamente am putea concluziona că viteza mare a internetului din România se datorează și numărului relativ mic de utilizatori casnici.

În figura 2 este prezentată distribuția pe regiuni românești a conexiunii de tip broadband pentru gospodării, în 2010, respectiv 2014. Se constată că cei mai mulți utilizatori se găsesc în București – Ilfov(79% în 2014). Cea mai mare creștere s-a înregistrat în regiunea Sud-Vest Oltenia unde procentul gospodăriilor a crescut de la 15% în 2010 la 52% în 2014 – adică numărul gospodăriilor conectate la internet broadband a crescut cu 246.6%.

Fig. Sursă date Eurostat

Pe de altă parte, în top 100 orașe din lume cu cea mai mare viteză a internetului, se afla în trimestrul 4 a anului 2010, pe locul 54, orașul Constanța, cu o viteză medie de 8.23 Mbs. Un aspect interesant este faptul că primele 53 de orașe din acest top sunt doar din Coreea de Sud și Japonia(excepție locul 41 Hong Kong). Iași, cu o viteză medie de 7.63 Mbs se află de asemenea în top pe locul 75. În acest top se mai află 10 orașe europene, nici unul nu este capitală. Singurele capitale prezente în top sunt Seul-ul pe locul 11 cu o viteză medie de 13,76 Mbs și Tokyo pe locul 68 cu 7.74 Mbs.. Din păcate raportul din primul trimestru din 2015 nu mai furnizează această categorie de date.

14.2 ACCESUL LA UN CALCULATOR ȘI DE UNDE ESTE EL FOLOSIT

Numărul locuințelor care au calculator a crescut în permanență în ultimii ani, dar se situează încă mult sub media Uniunii Europene. Dacă la nivelul anului 2010 media UE era de 67-69% (67% dacă este luată în considerare România, 68% dacă nu este luată și 69% dacă nu este luată în considerare nici Bulgaria ), în România media era de 42% ( în creștere cu 12 puncte procentuale față de 2008). În 2010, 4 țări din U.E. au 90-92% gradul de acoperire cu internet a gospodăriilor, iar 5 țări au gradul de acoperire sub 50%, Bulgaria având doar 33% gradul de acoperire iar Turcia la fel ca noi, 42%. În 2014 gradul de acoperire cu internet al gospodăriilor a crescut la 61% dar media UE(28 state – Croația din 2013) era de 81%. Cele mai mare creșteri în 2014 față de 2010 a gradului de acoperire s-au înregistrat în Bulgaria – 24 puncte procentuale, Grecia 20 și pe locul 3 România cu 19 puncte procentuale. În Suedia și Norvegia în 2014 comparativ cu 2013, a scăzut numărul de gospodării conectate la internet.

(Sursă date Eurostat)

Fig. Sursă date Eurostat

Se poate constanta și din figura 3 că cel mai ridicat nivel de acoperire a gospodăriilor s-a înregistrat în anul 2009, în rândul celor cu nivelul cel mai ridicat al venitului mediu pe membru de familie (71%), dar că a scăzut cu 3 puncte procentuale în 2010. Cele mai puține locuințe conectate la internet (12%) sunt acele care au veniturile cele mai mici. În zonele cu mai puțin de 100 de locuitori pe km2 , în 2010, doar 26% dintre locuințe erau conectate la internet. Numărul gospodăriilor în care locuiesc copii și sunt conectate la internet este mai mare față de numărul gospodăriilor unde nu locuiesc copii.

Tabelele 1,2,3 cuprind date pentru perioada 2010-2014 pentru a vedea cum au evoluat lucrurile în 5 ani. Datele au fost preluate la data de 27,08,2015 de pe Eurostat tabelul –

Din tabelul 1 reiese faptul ă numărul persoanelor cu acces la internet a crescut de la 42% la 61% și că cea mai mare creștere a numărului de locuințe conectate la internet înregistrată în 2014 comparativ cu 2010 a fost de 35 puncte procentuale pentru persoanele singure cu copii, iar cea mai mică creștere de 16% pentru locuințele în care trăiesc trei sau mai mulți adulți.

A crescut de asemenea și numărul locuințelor conectate la internet din zonele mai puțin locuite de la 26% la 41%.(Tabelul 2)

Dacă în 2010 doar 1 din 10 locuințele în care se înregistra cel mai mic venit era conectată la internet în 2014 3 din 10 locuințe erau conectate la internet. Cel mai mare procent al locuințelor conectate la internet în 2014 era de 85% pentru locuințele în care se înregistrează cele mai mari venituri .( Tabelul 3)

Cei mai mulți dintre utilizatorii români de calculator (35%), în 2010, foloseau calculatorul personal, de acasa, 13% de la serviciu iar 7% de la școală. Numărul persoanelor care utilizează calculatorul de la școală a scăzut cu 1 punct procentual, ajungând la 8%, față de 2009, devenind astfel egal cu numărul înregistrat în 2008. La nivelul U.E, în 2010, în creștere cu 3 puncte procentuale față de 2009, 63% dintre persoanele care foloseau calculatorul îl utilizau pe cel de acasă, 30% pe cel de la serviciu iar 14% utilizau calculatoarele altor persoane. În România aproximativ 1% dintre utilizatori foloseau în 2010, doar calculatorul de la școală, de altfel, conform datelor furnizate de Eurostat de la data de 27.05.2011, doar în România și Turcia mai există o astfel de categorie de utilizatori.

Din 2011 eurostat a încetat să mai prezinte date pentru Individuals – places of computer use. Dar ținând cont de faptul că în unele țări numărul locuințelor conectate la internet depășește 90% astfel de statistici nu mai au o relevanță atât de mare.

Peste 90% dintre utilizatorii cu vârstă între 16 și 54 de ani cu un nivel de educație superioară utilizează calculatorul de acasă. Peste 88% dintre utilizatorii străini (născuți în țări non UE, sau cu cetățenie străină) folosesc de asemenea calculatorul de acasă.

În 2010, 9% dintre studenții din România utilizau doar calculatorul de la facultate, 1% doar de la muncă, în timp ce 2% și de la muncă, 18% foloseau calculatoarele altor persoane, iar 72%, în scădere cu un punct procentual față de 2009, calculatorul de acasă.

Eurostat a realizat o clasificare a utilizatorilor de calculator în funcție de ocupație. Grupele majore de ocupații luate în considerare de Eurostat (ISCO88) în corespondență cu COR 2011 sunt:

Membri ai corpului legislativ ai executivului, înalți conducători ai administrației publice, conducători și funcționari superiori din unitățile economico-sociale și politice

Specialiști cu ocupații intelectuale și științifice

Tehnicieni, maistri și asimilați

Funcționari administrativi

Lucrători operativi în servicii, comerț și asimilați

Agricultori și lucrători calificați în agricultură, silvicultură și pescuit

Meșteșugari și lucrători calificați în meserii de tip artizanal, de reglare și întreținere a mașinilor și instalațiilor

Operatori la instalații și mașini și asamblori de mașini, echipamente și alte produse

Muncitori necalificați

Forțele armate.

Eurostat a clasificat grupele majore de utilizatori de calculator în 2 categorii:

TIC: Profesioniști TIC și persoane care nu sunt profesioniști TIC,

Manual: Persoane care utilizează preponderent munca fizică pentru a-și desfășura activitatea și persoanele care nu folosesc preponderent munca fizică

La nivelul U.E., conform Eurostat, în 2010, aproximativ 97% dintre specialiștii TIC utilizau calculatorul de acasă, 94% utilizau calculatorul de la serviciu, iar 38% calculatorul altor persoane. În 2008, 94% dintre specialiștii TIC utilizau calculatorul de acasă, în timp ce 92% utilizau și calculatorul de la serviciu. În România, anului 2010, 92% dintre specialiștii TIC foloseau calculatorul de acasă, 81% utilizau calculatorul de la serviciu și doar 6% utilizau calculatorul altor persoane. În Suedia și Estonia 100% dintre specialiștii ITC foloseau atât calculatorul de acasă cât și calculatorul de la serviciu. În Bulgaria 87% dintre specialiști foloseau calculatorul de acasă, în timp ce 93% foloseau calculatorul de la serviciu.

În ceea ce privește persoanele care nu sunt specialiste TIC, la nivelul UE, în 2010, 74% foloseau și calculatorul de la serviciu, 4% doar pe cel de la serviciu, 54% pe cel de acasă, iar 10% în alte locuri. În România, anului 2010, 42% din totalul populației care nu e specialistă în TIC, foloseau calculatorul de acasă, 22% pe cel de la serviciu. Nici o persoană din această categorie nu folosea calculatorul de la școală. Raportat la nivelul anului 2008, numărul persoanelor care utilizează calculatorul de acasă a crescut cu 10 puncte procentuale, în timp ce numărul celor care îl utilizează de la serviciu cu doar 3 puncte.

În 2010, 70% dintre românii din a doua categorie: Manual, subcategoria persoane care nu folosesc preponderent munca fizică, foloseau calculatorul de acasă(în scădere cu 2 puncte procentuale față de 2009), în timp ce 50% (în creștere cu 1 punct procentual față de 2009) foloseau calculatorul de la serviciu. La nivelul U.E. 84% din persoanele din categoria menționată mai sus foloseau calculatorul de acasă, iar 71% calculatorul de la serviciu.

Bulgaria, Irlanda, Polonia, România și Croația sunt țările în care persoanele care nu efectuează preponderent munca fizică, folosesc cel mai puțin calculatorul de la serviciu (≤ 60%), din păcate România este la coada acestui clasament.

Dintre persoanele care efectuează preponderent muncă fizică, în 2010, în U.E. 56% (în creștere cu 6 pct. procentuale) foloseau calculatorul de acasă, 19% (în stagnare față de 2008 și 2009) pe cel de la serviciu 2% doar pe cel de la serviciu, iar 11% calculatoarele altor persoane. Din păcate România este mult sub mediile U.E. amintite mai sus, astfel că doar 22% foloseau calculatorul de acasă, 3% și pe cel de la serviciu (cele mai mici valori din U.E. atât în funcție de indicatorul utilizarea calculatorului de la serviciu cât și cel de acasă), 1% doar pe cel de la serviciu și 5% foloseau calculatoarele altor persoane.

În privința șomerilor, la nivelul anului 2010, în U.E. 58%(în creștere cu 8 pct. procentuale față de 2008) foloseau calculatorul de acasă, în timp ce în România doar 32% îl foloseau (totuși în creștere cu 11 puncte procentuale față de 2008 și peste numărul persoanelor din Bulgaria unde doar 27% foloseau calculatorul de acasă). În U.E. 17% dintre șomeri foloseau calculatoarele altor persoane iar în România 10%.

14.3 ACCESUL GOSPODĂRIILOR LA INTERNET

În 2010, în U.E. 70% din gospodării erau conectate la internet. Cele mai puține gospodării conectate la internet erau cele din Bulgaria(33%), România(42%), Turcia(42%), Grecia(46%), Fosta republică Iugoslavă(46%).

În România,cele mai multe gospodării care au acces la internet sunt cele care aparțin persoanelor cu un venit mai mare decât 75% din populație, celor care trăiesc în localități cu peste 100 de loc/km2 și celor cu cel puțin 3 adulți(în 2010, 61% erau conectate la internet). Spre deosebire de anul 2009, când 71% dintre gospodăriilor aparținând persoanelor cei cu venituri foarte mari, în 2010, doar 68% mai erau conectate la internet (se plasează astfel pe ultimul loc în U.E. în cadrul acestei categorii). La polul opus sunt gospodăriile aparținând persoanelor cu veniturile foarte mici (în 2010 doar 12% erau conectate la internet, în Bulgaria doar 6% erau conectate la internet) și mici (27%, Bulgaria 16%), acolo unde locuiește o singură persoană (19% în 2010) și cele situate în localități cu mai puțin de 100 de loc/km2(26%, Bulgaria 21%).

Față de 2008, în 2010, în România, numărul gospodăriilor conectate la internet a crescut de la 30% la 42%, cea mai mare creștere de la 23% la 48% înregistrându-se în rândul gospodăriilor în care locuiesc părinți singuri cu copii, iar cea mai mică creștere, de la 12% la 19% s-a înregistrat în rândul gospodăriilor unde locuiesc persoanele singure.

În U.E., cele mai puține gospodării cu persoane singure conectate la internet sunt în Fosta republică Iugoslavă(8%), Bulgaria(15%), România(19%) și Croația(20%). În Turcia(42%), Bulgaria(44%) și România(48%) sunt cele mai puține gospodării în care locuiesc părinți singuri cu copii, conectate la internet.

Tabel FIRMELE ȘI ACCESUL LA INTERNET

Sursă date Eurostat

În 2009, doar 69% dintre firmele românești cu mai puțin de 50 de angajați erau conectate la internet, în timp ce media U.E. era de 94%. Dintre companiile cu mai puțin de 250 de angajați, fără a lua în considerare sectorul financiar, 99% dintre cele care utilizau calculatorul erau conectate la internet, iar companiile cu peste 250 angajați care utilizează calculatorul 100% sunt conectate la internet. 71% dintre companiile din sectorul producției, cu cel puțin 10 angajați, sunt conectate la internet, în creștere față de 2008 cu 6 puncte procentuale. A scăzut cu un punct procentual, numărul companiilor mari, cu peste 250 de angajați, conectate la internet, de la 97% la 96%. Cea mai mare creștere de 9 pct. procentuale, a numărului de firme conectate la internet s-a înregistrat în rândul companiilor ce au ca obiect de activitate comerțul cu ridicata și cu amănuntul, cu cel puțin 10 angajați.

În 2014, conform datelor preluate la data de 27.08.2015 de pe Eurostat, 97% dintre companiile cu cel puțin 10 angajați erau conectate la internet prin intermediul unui dispozitiv fix sau mobil.

14.4 PENTRU CE SE FOLOSEȘTE INTERNETUL

În România, 2010, 33% din populație, folosește internetul pentru Comunicare, 31% pentru a trimite și a primi mail-uri, 26% căută informații despre produse și servicii, 22% citesc/descarcă ziare, știri, 21% descarcă jocuri, imagini, muzică sau filme, 19% caută informații legate de sănătate, 17% postează mesaje pe site-uri de socializare, sau trimis IM, 16% pentru servicii legate de călătorii și vacanțe, 4% pentru a trimite formulare completate, 3% pentru tranzacții bancare, 1% pentru a vinde produse/servicii.

În U.E., în 2010, dacă luăm în considerare aceeași indicatori prezentanți mai sus, rezultă că populația U.E. folosește internetul pentru comunicare(63%), pentru a trimite/primi mail-uri (61%), pentru a căuta informații despre produse și servicii (56%). 34% cetățeni U.E. folosesc internetul pentru a citi/descărca ziare, știri, 28% pentru a descărca jocuri, imagini, muzică sau filme, 34% caută informații legate de sănătate, 32% postează mesaje pe site-uri de socializare, sau trimis IM, 37% pentru servicii legate de călătorii și vacanțe, 21% pentru a trimite formulare completate, 36% pentru tranzacții bancare, 13% pentru a vinde produse/servicii.

Cele mai mari diferențe (33 puncte procentuale) dintre utilizatorii de internet din România și U.E. sunt în cazul interacțiunilor cu autoritățile publice(41% din populația U.E. intercționează cu autoritățile publice, în timp ce doar 8% din români fac acest lucru) și în cazul tranzacțiilor bancare online (36% din populația U.E. realizează tranzancții în timp ce doar 3% din români fac acest lucru). Cele mai mici diferențe în utilizarea internetului apar atunci cand el este utilizat pentru a telefona sau a realiza video call-uri.(19% U.E. , 15% România).

Datele au fost preluate din baza de date Internet activities – individual. Baza de date nu a mai fost actualizată din 2010.

Angajații, antreprenorii și susținătorii de familie din U.E., în 2010, au folosit internetul pentru a comunica(74%), pentru a trimite/citi mailuri(72%) pentru a găsi informații despre bunuri și servicii(68%) și pentru a interacționa cu autoritățile publice(52). În România aceștia au folosit internetul în 2010 pentru a comunica(38%), pentru a a trimite/citi mailuri(36%), pentru a găsi informații despre bunuri și servicii și pentru a citi/downloada ziare online și știri. La polul opus sunt cei care folosesc internetul pentru tranzacții bancare online(5%) și pentru a vinde bunuri și servicii(2%).

Principala deosebire dintre angajații, antreprenorii și susținătorii de familie din U.E. și România este nivelul de utilizare a tranzacțiiilor bancare (47% în U.E. 5% în România).Sunt totuși apropiați de U.E. când utilizează internetul pentru a telefona sau a realiza video call-uri(21% în U.E. și 17% în România).

Datele au fost preluate din baza de date Internet activities – individuals. Baza de date nu a mai fost actualizată din 2010.

Tabelul de mai jos prezintă comparativ principalele 5 utilizări ale internetului în România, Bulgaria, U.E. în funcție de densitatea populației. Se constată că indiferent de numărul locuitorilor/km2 primele 2 utilizări ale internetului sunt aceleași: comunicare, trimite/primi mail-uri. În România și a 3 a principală utilizare este acceași ca și media U.E.: găsirea de informații despre bunuri și servicii. Diferă însa semnificativ față de media europeană numărul persoanelor care interacționează cu autoritățile publice prin intermediul internetului(Media U.E. 42% în zonele cu o populație cuprinsă între 100-499 loc./km2 în România 6% iar în Bulgaria 28% ).Dacă în U.E. internetul este folosit în al 4 lea rând pentru a comunica cu autoritățile în România pe locul 4 se află: Citirea de ziare și reviste(în zonele cu peste 500 loc-km2), căutarea de servicii legate de turism(28% în zonele cu populație între 100 și 499 loc/km2) sau downloadarea de jocuri, filme, poze, muzică(14% în zonele cu mai puțin de 100 loc/km2). În Bulgaria internetul este folosit foarte des pentru a telefona și a realiza video call-uri.

Tabel

În tabelul de mai jos este luat în considerare nivelul de educație. Ca și în cazul anterior, indiferent de nivelul de educație, internetul este folosit în principal pentru a comunica și pentru a trimite și primi mail-uri. Un aspect îngrijorător îl constituie nivelul redus de utilizare a internetul în rândul persoanelor cu un nivel inferior sau mediu de educație. Dacă în U.E. 42% dintre persoanele cu un nivel redus de educație foloseau, în 2010, internetul pentru a comunica, în România era folosit doar de 13%, față de 67% dintre persoanele cu un nivel mediu de educație care folosesc internetul pentru comunicare, din U.E., în România doar 33% îl foloseau pentru comunicare.

Tabel

În U.E. indiferent de job-ul avut, internetul este folosit pentru aceleași lucrui: comunicare, trimite/primi mail-uri, pentru a găsi informații despre produse și servicii, pentru a interacționa cu autoritoțile publice sau pentru tranzacții bancare online. Diferă însă numărul utilizatorilor. Numărul persoanele din U.E. care au job-uri ce nu presupun preponderent muncă fizică și folosesc internetul pentru lucrurile amintite mai sus este cu mult mai mare decât a celor care folosesc preponderent munca fizică. De exemplu, 85% dintre persoanele cu un job non manual folosesc internetul pentru comunicare față de doar 53% dintre persoanele care au un job manual.

În România, există o diferență semnificativă între persoanele care au locuri de muncă ce presupun preponderent muncă fizică față de celelalte persoane: doar 17% dintre persoanele care desfășoară activități preponderent fizice folosesc internetul pentru comunicare, față de 68%. Conform datelor, din 2010, nici o persoană care au locuri de muncă ce presupun muncă fizică nu folosea internetul pentru a trimite fișiere, pentru a downloda/trimite formulare oficiale sau pentru a vinde și cumpăra servicii, spre deosebire de Bulgaria unde există astfel de utilizări ale internetului, cu toate că nu depășesc 5%. De asemenea sub 5% interacționează cu autoritățile publice sau obțin informații de la ele, desfășoară tranzacții bancare online, își caută un job sau descarcă softuri.

România depășește media europeană cu 1 punct procentual, când vine vorba de download jocuri, filme, muzică sau poze de către persoanele din categoria non manual, cu 7 puncte procentuale numărul persoanelor din non manual, care utilizează internetul pentru a telefona sau a realiza video call-uri și cu 3 puncte procentuale încărcarea de materiale proprii. Numărul românilor din categoria Manual nu depășește pentru nici unu din cei 23 de indicatori media uniunii europene, în schimb bulgarii depășesc cu 4 pct. procentuale media la numărul persoanelor care încarcă materiale proprii.

Tabel

În 2010, doar 81% dintre studenți români și 34% dintre șomeri foloseau internetul pentru comunicare, în timp ce media U.E. era de 93%, respectiv 58%. În timp ce aproximativ 43% dintre șomerii din U.E. își căutau un loc de muncă pe interent, în România doar 19% dintre șomeri făceau acest lucru. Dacă în U.E. șomerii foloseau, în 2010, internetul pentru a comunica(58%), trimite sau primi mail-uri(54%), pentru a se documenta în legătură cu bunuri sau servicii(48%), pentru a căuta un loc de muncă, sau a trimite CV-uri(43%) sau pentru a interacționa cu autoritățile publice(37%) în România șomerii îl foloseau pentru a comunica(34%), trimite sau primi mail-uri(32%), pentru a se documenta în legătură cu bunuri sau servicii(26%), pentru a descărca jocuri(sau a juca online), filme, muzică sau poze(23%) și pentru a citi/downloada ziare online/știri(22%).

Tabel

În 2014 2% dintre români au creat bloguri sau website-uri, 5% și-au făcut o programare pentru un serviciu, 12% s-au jucat în rețea cu alte persoane, 23% au realizat apeluri audio sau video, 36% în creștere cu 10 puncte procentuale față de 2010 au căutat informații despre bunuri și servicii, 36% au accesat o rețea de socializare, în 2013 8% și-au căutat un serviciu sau au trimis o aplicație, 14% au accesat site-uri de tip wiki pentru a obține informații despre un anumit subiect.

14.5 Frecvența utilizării internetului în România

Eurostat în analiza utilizatorilor de internet, ia în considerare 76 de categorii. Aceste categorii se regăsesc în tabelul de mai jos. Pentru perioada 2008-2010, în statisticile Eurostat, România, nu figurează cu date la următoarele categorii: Employees; Individuals living in Not Objective 1 regions / 'Regional Competitiveness and Employment' Region; Individuals who are born in another EU Member State; Individuals, 15 years old or less; Individuals, 75 years old or more; Nationals of another EU-Member State; Retired Individuals; Self-employed, family workers.

Tabel

În 2010, 96% (în creștere cu 8 puncte procentuale față de 2009) dintre tinerii cu vârsta cuprinsă între 16-24 ani care aveau studii superioare precum și specialiștii TIC foloseau cel puțin o data pe săptămână internetul, în timp ce mai puțin de 10% dintre persoanele cu vârstă peste 55 de ani, pensionarii sau persoanele inactive și persoanele peste 25 de ani cu studii gimnaziale foloseau internetul cel puțin o dată pe săptămână.

În 2010, 84% dintre tinerii cu vârsta cuprinsă între 16-24 ani care aveau studii superioare, 83% dintre persoanele născute în țări Non UE, sau străini, 81% dintre specialiștii TIC foloseau internetul zilnic. Se constată faptul că sub 10% dintre persoanele cu studii gimnaziale, sau/și peste 55 ani, sau care depun preponderent muncă fizică folosesc zilnic internetul. Doar 3% dintre persoanele cu vârstă între 25 și 64 de ani pensionate sau inactive, folosesc zilnic internetul.

Dacă în 2010, 34% din români foloseau internetul săptămânal, inclusiv în fiecare zi, în 2014 numărul lor a crescut la 48%, Românii care foloseau internetul în fiecare zi în 2010 reprezentau 21% din total în timp ce în 2014 numărul lor a crescut la 32%.(vezi tabelul de la capitolul anterior)

14.6 Viziunea asupra siguranței activităților de pe internet

În 2010, aproximativ 24% dintre cetățenii U.E. și 8% dintre români se considerau foarte îngijorați de posibilitatea virusării calculatorului datorită activităților desfășurate pe internet ceea ce le-ar putea aduce pierdere de informații sau de timp. 32% dintre cetățenii U.E. și 23% dintre români se considerau oarecum îngrijorați de posibilitatea virusării calculatorului în timp ce 15% dintre cetățenii U.E. și 9% dintre români nu erau deloc îngrijorați.

Primirea de spam-uri reprezintă o mare îngrijorare pentru 21% dintre cetățenii europene, pentru 8% dintre bulgari și pentru 4% dintre români, o oarecare îngrijorare pentru 29% dintre cetățenii europene, pentru 22% dintre români și nu reprezintă nici o îngrijorare pentru 21% dintre cetățenii europene si pentru 15% dintre români.

Utilizarea abuzivă a informațiilor personale trimise pe internet reprezintă o mare îngrijorare pentru 25% dintre cetățenii U.E., 6% dintre Bulgari și pentru 3% dintre Români și nu reprezintă nici o îngrijorare pentru 20% dintre cetățenii U.E., 11% dintre Bulgari și pentru 17% dintre Români.

Posibilele pierderi financiare reprezintă o mare îngrijorare pentru 25% dintre cetățenii europeni, 4% dintre bulgari și 3% dintre români, dar nu reprezintă nici o îngrijorare pentru 25% dintre cetățenii U.E., 12% dintre bulgari și 23% dintre români.

14.7 PROBLEME LEGATE DE SECURITATEA INFORMAȚIILOR ȘI A DATELOR AVUTE DE UTILIZATORII DE INTERNET ÎN 2010

40% dintre cetățenii U.E., 25% dintre bulgari și 10% dintre români au primit în cursul anului 2010 spam-uri. 30% dintre cetățenii U.E., % dintre Bulgari, 2% dintre români în urma cumpărăturilor online au avut de aface cu una sau mai multe dintre următoarele probleme: virusarea calculatorului, primirea de spam-uri, abuzul informațiilor personale transmise pe internet și/sau alte încălcări ale vieții private, pierderi financiare ca urmare a primirii unor mail-uri frauduloase sau redirecționarea spre unele site-uri false sau utilizarea frauduloasă a cardului de credit, copiii au accesat site-uri inadecvate sau au luat legătura cu persoane posibil periculoase.

Au fost persoane care în cursul anului 2010 nu au avut nici o problemă legată de utilizarea internetului: 24% dintre cetățenii U.E., 9% dintre bulgari și 27% dintre români.

Datorită problemelor, sau teama apariției unor probleme

16% dintre cetățenii europeni, 13% dintre bulgari și doar 3% dintre români, au renunțat să cumpere produse/servicii de pe internet

15% dintre cetățenii europeni, 13% dintre bulgari și 4% dintre români, au renunțat la anumite tranzacții bancare cum ar fi administrarea contului bancar

20% dintre cetățenii europeni, 14% dintre bulgari și 1% dintre români, au renunțat să furnizeze informații personale comunităților online pentru rețele sociale sau profesionale

6% dintre cetățenii europeni, 5% dintre bulgari și 2% dintre români, au renunțat să comunice cu autoritățile publice și administrațile.

13% dintre cetățenii europeni, 6% dintre bulgari și 0% dintre români au renunțat la descărcarea de jocuri, filme, muzică sau poze.

Tabelele Security related problems experienced through using the internet for

private purposes, Activities via internet not done because of security concerns

de pe Eurostat, tabele din care au fost preluate aceste date, nu au mai fost actualizate cu date mai noi de 2010, cu toate că ultima actualizare a datelor s-a făcut în cursul anului 2015.

14.8 ACHIZIȚII ONLINE

În Figura xy am reprezentat evoluția în perioada 2008-2010 a numărului de persoane din U.E., Bulgaria și România, care nu au achiziționat niciodată produse online, sau a trecut mai bine de un an de la ultima lor achiziție.

În România, în 2010, comparativ cu 2008 și 2009 a crescut numărul persoanelor care nu au achiziționat niciodată bunuri online de la 28% la 35%. Fără a fi furnizate alte date se poate presupune că a scăzut populația României în perioada 2008-2010 și a crescut proporția celor care nu au comandat niciodată.

Fig.

Sursă date Eurostat

Dacă în 2008, 58% dintre români nu achiziționaseră niciodată sau de mai bine de un an produse de pe internet în 2010 proporția a crescut la 74%. (Am însumat categoriile Indiviizi care nu au mai făcut achiziții online de cel puțin un an și indivizii care nu au făcut niciodată cumpărături online pentru uz personal). În 2014 a crescut procentul persoanelor care nu au mai făcut achiziții online de cel puțin un an de la 39% la 51% ,dar și a celor care nu au făcut niciodată cumpărături online pentru uz personal de la 35% la 43%.

Pe de altă parte, în 2010, media uniunii europene, în rândul populației care nu a efectuat niciodată cumpărături online a scăzut de la 30%, cât se înregistra în 2008, la 28%.

În Tabelul 45 se regăsesc principalele produse/servicii achiziționate de pe internet,în anuli 2010, și ce procent din populația Uniunii Europene și a României le-a achiziționat.

În tabelul 46 am prezentat ce au achiziționat românii în anii 2010,2014 și 2014 cu scopul de a vedea dacă lucrurile s-au îmbunățit pentru România și dacă lumea este mai interesată de achizițiile online.

Se constată că în România pentru fiecare categorie prezentată în tabel, valoarea maximă înregistrată este de 2%, în timp ce media Europeană arată că 24% dintre cetățeni cumpără filme, muzică sau cărți, reviste, materiale de e-learning, softuri, iar 19% cumpără articole de îmbrăcăminte, articole sportive, 14% au achiziționat bunuri pentru uz gospodăresc sau bilete pentru evenimente.

Tabel

Dacă în 2010 maxim 2% dintre români cumpăraseră un produs online, în 2014 s-au înregistrat câteva categorii pentru care românii au arătat un interes mai mare. Este vorba de achiziția online de haine sau articole sportive(6% față de 1% în 2010), filme muzică sau materiale online (4% în 2013 față de 2% în 2010). Un alt aspect interesant este faptul că românii preferă să cumpere de la vânzători cunoscuți din România și mai puțin din afară, fie că vorbim de cumpărături din țări UE sau non UE.

Din tabelul de mai jos se poate observa că nu există date pentru categoriile: indivizi care au cumpărat bunuri online de la retaileri cunoscuți în afara internetului în magazine sau cataloage, dar nici de la cei cunoscuți online.

Eurostat prezintă o situație a achizițiilor online în funcție de categoriile de cumpărători și de data ultimei achiziții. Din această situație rezultă, faptul că, în 2010, achizițiile cele mai recente, care nu au o vechime mai mare de 3 luni au fost realizate în special de către cetățeni români din țări non UE (44%), străini(44%), persoane născute în afara U.E. (33%), persoane născute în afara țării(33%) și persoane cu vârsta între 16-24 ani cu studii superioare (15%). Bunurile/serviciile comandate online de marea majoritate a categoriilor menționate mai sus au fost achiziționate din alte țări membre U.E. Printre achizițiile realizate de către străini și cetățenii români născuți în afara țării se numără biletele de călătorie și pachetele turistice.

Comparativ cu 2009, în 2010, numărul specialiștilor TIC, care au efectuat achiziții online nu mai vechi de 3 luni, a scăzut de la 23% la 10%.

La celelalte categorii de bunuri și servicii achiziționate online procentul persoanelor din categoriile identificate de către Eurostat se situează sub 5%.

Tabel ACHIZIȚIILE ONLINE PE REGIUNI DE DEZVOLTARE ȘI MACROREGIUNI

Sursă date Eurostat

În Regiunea București Ilfov s-au realizat în 2010 cele mai multe achiziții online, iar în Regiunea Nord-Vest cele mai puține. Anul 2009 a fost un an cu puține achiziții online astfel, in 2 din 4 macroregiuni numărul persoanelor care au făcut cumpărături online a reprezentat 1% din totalul populației. În anul 2010 s-a constat o ușoară ameliorare față de anul 2008, astfel că în 6 din cele 8 regiuni numărul persoanelor care au realizat achiziții online a rămas nemodificat sau a crescut cu până la 3 puncte procentuale. Comparativ cu anul 2009, anul 2010 a fost mai bun pentru toare regiunile și macroregiunile, înregistrându-se creșteri de până la 4 puncte procentuale.

14.9 VÂNZĂRILE ONLINE ALE FIRMELOR

Companiile din România se situau în 2009, alături de Bulgaria, pe ultimul loc în U.E. la cifra de afaceri realizată din vânzări online. Au fost luate în considerare companiile care au înregistrat cel puțin 1% din cifra de afaceri din vânzări online. În 2009, în U.E. aproximativ 12% dintre companii realizau venituri din vânzările online.

În tabelul 234 am evidențiat principalele categorii de firme românești care au realizat, în 2008 și 2009, cel puțin 1% din cifra de afaceri din vânzări online. Am marcat cu -1 acele categorii de firme pentru care nu sunt date disponibile. Se constată că proporția companiilor mari cu peste 250 de angajați, precum a celor din vânzări retail a crescut cu 2 puncte, dar a scăzut proporția firmelor din construcții cu 4 puncte și a companiilor mici, cu mai puțin de 50 de angajați, cu 2 puncte. De asemenea se constată ca numărul companiilor care realizează venituri din vânzările online este încă foarte mic.

Tabelului din care am preluat datele Enterprises selling via internet and/or networks other than internet (NACE Rev. 1.1 activity) nu i-au mai fost adăugate date pentru anii 2010-2014.

Firmele au fost clasificate în funcție de Nace 1.

Tabel

Conform Eurostat datele publicate clasificate în funcție de Nace (clasificarea statistică a activităților economice din toate țările U.E.) se referă la 36 domenii statistice. Deoarece nu toate țările membre U.E. au început în același timp utilizarea ultimei variante Nace, pentru perioada 2008-2011 se utilizează atât clasificările Nace Rev 1 cât și Nace Rev 2.

În 2010, Media U.E. indica un procent de 13% dintre companii (nu este inclus sectorul financiar) care realizau venituri din vânzările online, în timp ce în România procentul era de doar 6%. Cele mai multe firme din România, care, în 2010, realizau venituri din vânzările online, erau

structurile de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică(22%) cu cel puțin 10 angajați,

din sectorul comunicațiilor și informațiilor(cu cel puțin 10 angajați)(12%)

din sectorul transportului și depozitării bunurilor(11%)

din sectorul TIC(10%)

În 2014 din totalul companiilor, în UE 18% iar în România 8%, de asemenea 16%

(UE), respectiv 7%( România) din firmele mici cu 10-49 angajați, 25% (UE), respectiv 9%( România) din firmele medii cu 50-249 angajați, 40% (UE), respectiv 15%( România) din firmele mari cu mai mul de 250 de angajați au primit comenzi prin intermediul unei rețele de calculatoare.

Companiile care vând online și care cel puțin 1% din Cifra de afaceri a fost realizată din vânzările online, conform datelor Eurostat preluate la data de 29.08.2015, pentru anul 2014 au fost înregistrate:

în Uniunea Europeană(27 de țări membre) 15% din total companiilor, 13% dintre companiile mici, 22% din companiile medii, 35% din companiile mari, 8% din companiile care au ca obiect de activitate activități profesionale, științifice și activități tehnice cu mai mult de 10 angajați, 13% din firmele de transport și depozitare, 22% din fimele cu Comerțul cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor si motocicletelor (10 persoane angajate sau mai multe);

în România 7% din total companiilor, 7% dintre companiile mici, 8% din companiile medii, 14% din companiile mari, 7% din companiile care au ca obiect de activitate activități profesionale, științifice și activități tehnice cu mai mult de 10 angajați, 8% din firmele de transport și depozitare, 10% din fimele cu Comerțul cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor si motocicletelor (10 persoane angajate sau mai multe)

Tabel

Dacă în 2009 aproximativ 17% dintre companiile europene cu 50-249 angajați realizau venituri din vânzările online și 29% dintre marile companii europene cu peste 250 de angajați, în România doar 3% dintre companiile cu 50-249 de angajați și 5% dintre cele cu peste 250 de angajați realizau venituri din vânzările online.

Conform datelor pentru anul 2010, România stă ceva mai bine față de Bulgaria la numărul companiilor care realizează venituri din vânzările online la aproximativ 78,26,% dintre categoriile pentru care au fost furnizate date, Bulgaria, în schimb stă mai bine la numărul de firme din sectorul TIC cu cel puțin 10 angajați care realizează venituri din vânzările online. Din păcate numărul companiilor din România care realizează venituri din vânzări este sub media europeană. Cea mai mare diferență între România și media U.E. se înregistrează în rândul companiilor cu peste 250 de angajați(31% U.E. și 7% România), la polul opus se situează firmele de construcții unde diferența este de doar 1 punct procentual (U.E. 6%, iar România 5%).

Tabel

Sursă date Eurostat

În Tabelul dddd este prezentat pentru 8 categorii de firme din întreaga Uniune Europeană, câte firme realizau în 2010 venituri de cel puțin 1% din cifra de afaceri din vânzările online. Am marcat cu verde tările cu cel mai mare număr de firme care realizează venituri din vânzările online iar cu roșu țările cu cele mai puține firme. Am evidențiat de asemenea România, Bulgaria și mediile U.E. pentru a fi mai ușor de reperat în tabel dar și pentru a se determina principalele diferențe dintre ele.

În Irlanda peste 51% din firmele din domeniul informației și comunicației realizează venituri din vânzările online, în timp ce în România și Bulgaria numărul firmelor care realizează venituri din vânzările online este de doar 3% în timp ce media U.E. este de 12%. La nivelul întregii Uniuni europene categoria de firme cea mai slab reprezentată în mediul online este categoria firme cu 10 -49 angajați (fără sectorul financiar) De exemplu în Danemarca 17% dintre firmele cu 10-49 angajați realizează venituri din vânzările online, în Cipru în jur de 1% din firme în România 3% în Bulgaria 1%, iar media U.E. a fost de 5%.

La 5 din cele 8 categorii prezentate mai sus Irlanda are cele mai multe firme care realizează venituri din vânzările online, iar la 6 din 8 tipuri de crima Cipru are cele mai puține firme care realizează venituri din vânzările online.

În România, cele mai multe firme care realizează venituri din vânzările online, 6%, sunt firmele de transporturi și depozitare cu cel puțin 10 angajați dar numărul lor este mult sub europeană.

Tabel

14.10 ACHIZIȚII ONLINE ALE FIRMELOR

La nivelul Uniunii Europene aproximativ 27% dintre firmele cu cel puțin 10 angajați(fără sectorul financiar) fac achiziții online(au fost luate în considerare doar acele firme pentru care raportul achiziților online este de cel puțin 1% din total). În Suedia 53% dintre firme fac achiziții online, în timp ce în România și Bulgaria numărul lor este mult mai mic de doar 7% respectiv 4%

Cele mai multe firme(81%) care fac achiziții online sunt firmele suedeze din domeniul TIC, iar cele mai puține firme(2%) sunt firmele românești din domeniul transportului și depozitării.

Se constată că, indiferent de domeniu și marime, firmele din România și Bulgaria sunt firmele care achiziționează cele mai puține produse și servicii online.

EVOLUȚIA FIRMELOR CARE ACTIVEAZĂ PE PIAȚA TRACTOARELOR ÎN PERIOADA 2008-2014

Ultimul deceniu a adus foarte multe schimbări în organizarea și conducerea firmelor. Au fost ani cu creșteri economice foarte mari dar și ani cu scăderi economice dramatice care împreună cu un management defectuos a dus la închiderea multor firme.

Conform datelor furnizate de Banca Mondială și publicate de Googleanul 2008 a fost anul cel mai bun de după revoluție, din punct de vedere al mărimii PIB-ului, pentru economia României dar a fost urmat de o perioadă foarte proastă dar în același timp si foarte bună. A fost foarte proastă pentru că s-au pierdut printre altele multe locuri de muncă dar oamenii de afaceri au început să se implice mai mult dar și să studieze mai mult.

Cu imaginea evoluției PIB ului în minte am dorit să văd evoluția firmele de pe piața tractoarelor în perioada 2008-2014.

Piața utilajelor agricole în perioada 2009-2014 a fost una dinamică. Au fost ani care și-au pus amprenta atât în modalitatea de abordare cât și în mentalitatea persoanelor juridice dar și a persoanelor fizice care au avut tangență cu acest segement de piață.

Din păcate firmele selectate pentru analiză nu au furnizat o tendință generală de evoluție în perioada analizată astfel că pe lângă evoluția Cifrei de afaceri raportată la numărul de angațati și a profitului brut raportat la numărul de angajați am făcut și o analiză aindicilor Cifrei de Afaceri raportați la anul precedent dar și la anul de bază 2008.

Calculul indicilor s-a făcut pe baza formulelor utilizate de Institutul Național de Statistică așa cum sunt ele descrise în documentul citat în bibliografie. dar și utilizând formulele de Analiză a dinamicii Cifrei de Afaceri

Abaterile absolute cu baza fixă sau cu baza în lanț:

(1)

Unde,

abaterile absolute ale Cifrei de Afaceri cu bază fixă,

Cifra de afaceri înregistrată de o companie în anul 2008

Cifra de afaceri înregistrată de o companie în anul n, unde n reprezintă un an din intervalul 2009-2014

(2)

Unde,

reprezintă abaterile absolute ale Cifrei de Afaceri cu bază în lanț,

(3)

Unde,

reprezintă Indicele Cifrei de Afaceri cu bază fixă

(4)

Unde,

reprezintă Indicele Cifrei de Afaceri cu bază în lanț

(5)

Unde,

reprezintă Rata de creștere a Cifrei de Afaceri cu bază fixă

(6)

Unde,

reprezintă Rata de creștere a Cifrei de Afaceri cu bază în lanț

(7)

Unde,

reprezintă ritmul mediu anual de creștere.

Din Figura 1(Cifra de afaceri generată de un angajat mediu)din 25 de firme analizate 17(exceptând unii ani) (respectiv 62%) au avut constant o cifră de afaceri sub 1 milion lei în perioada 2009-2014. Angajații care au generat constant cea mai mare CA au fost angajații companiei MAP Mașini Agricole Performante, o companiei a cărui număr maxim de 63 de angajați a fost atins în 2014.

Firma cu cei mai mulți angajați IPSO avea în 2009 un număr mediu de 506 angajati iar la sfârșitul perioadei în 2014 mai avea doar 314. Este o companie care pare că a reușit să-și croiască un drum în conformitate cu noile cerințe dar și tendințe ale pieței. Da au fost pierdute aproape 200 de locuri de muncă dar rezultatele economice indică o revenire a companiei iar 2014 a fost al 4 lea an consecutiv în care numărul său mediu de angajați a crescut.

Ursa Mare Suceava și NHR Agroparterns sunt 2 firme care au reușit să-și crească în fiecare an atât cifra de afaceri generată de un angajat cât și numărul de angajați.Prima de la 15 la 22, iar a doua de la 115 la 183.

Din datele furnizate pe Ministerul Finanțelor am decis să iau pentru analiză Profitul Brut deoarece ”acesta este o măsură a rentabilității unei firme care exclude dobânda și cheltuielile de impozit pe venit”

Din datele extrase rezultă că cel mai mare profit (cca 385.000 lei) realizat de un angajat a fost înregistrat în 2013 la Valtrans Impex. Din reprezentările grafice se poate constata că nu a existat nicio companie care să înregistreze în perioada 2008 2014 o creștere constantă a profitului generat de un angajat.

Mergând mai departe cu analiza putem vedea în figura 7(Rata de creștere a Cifrei de Afaceri cu bază fixă) că din totatul de 25 de companii analizate 20% au înregistrat pe toată perioada analizată creșteri ale Cifrei de Afaceri raportat la anul de bază 2008. Anul cu cele mai slabe rezultate raportate la anul anterior nu este după cum m-aș fi așteptat 2009 ci este anul 2013.În 2013, 54.16% din firmele analizate au înregistrări creșteri ale CA de maxim 10% față cu anul 2012.

Doar 12% dintre companiile analizate au avut în perioada 2009-2014 un ritm mediu anul de creștere(fig. 6) pozitiv.

Din datele analizate nu se pot trage niște concluzii clare. Ca în orice sector de activitate există companii care se descurcă mai bine și companii care se închid.

Putem afirma cu siguranță că cele mai bune rezultate financiare le înregistrează compania cu cel mai mare număr mediu de angajați: Ipso Agricultura. Pierderile cele mai mari le-a înregistrat compania Tractoare Hoyo care de la 45 de angajați în 2012 a ajuns la 2 angajați în 2014.De asemenea, putem constata că în aproximativ 48% din companii s-au pierdut locuri de muncă. 2014 față de 2009 a fost un an sensibil mai bun: în 2009 numărul mediu de angajați era de 48.63, în 2014 numărul lor a crescut la 52.18; în 2009 CA medie era de 25.752.478,76 lei, în 2014 era de 46.764.341.35 lei adică cu cca 81.59% mai mare, iar profitul mediu brut în 2009 era 1.008.407,96 lei, iar în 2014 cu cca 180% mai mare ajungând la 2.831.632,96 lei. Dacă analizăm doar cei doi ani putem trage concluzia ca firmele analizate au crescut în perioada analizată, dar concluzia este una parțial corectă. Da cifrele sunt mai bune, dar ar trebui cuantificat și efortul depus și produsele care au generat cele mai bune rezultate. Dar aceste date nu sunt disponibilele publicului larg, iar atunci când sunt disponibile în cele mai multe cazuri sunt cosmetizate pentru a arăta mai bine.

Ultima afirmație o pot susține prezentând activitatea companiilor în mediul online, un mediu accesibil publicului larg, comparativ cu ce spun statisticile despre activitatea companiilor în mediul online, dar și intenția acestora de a folosi mediul online.

COMPANIILE ȘI MEDIUL ONLINE

DATE STATISTICE LEGATE DE ACTIVITATEA COMPANIILOR ÎN MEDIUL ONLINE

La 25 noiembrie 2014 Eurostat a publicat un raport intitulat: ”Companiile își măresc profilul pe internet utilizând social media”.

Conform definiției date de Eurostat în acel raport, Social Media se referă la utilizarea unei suite de aplicații cum ar fi rețelele sociale, blogurile, distribuirea online de conținut multimedia pe diferite site-uri, wiki-urile. Social media este utilizată de către companii pentru a-și construi imaginea pentru promovarea unui produs dar și pentru a ajunge la publicul țintăașa cum dorește acesta să fie contactat.

Un alt aspect important prezentat în document este și contextul în care s-a realizat acest studiu:”Agenda digitala pentru Europa urmărește repornirea economiei europene și ajutorarea cetățenilor europeni și a companiilor europene de obține cât mai multe avantaje din utilizarea tehnologiilor digitale. Acesta este primul dintre cele 7 inițiative inițiate din Europa 2020 pentru a furniza creștere inteligenta, sustenabilă și inclusivă.

Interesul mai larg al politicilor europene (Broad-based innovation strategy for the EU) este de a identifica oportunitățile de afaceri pentru lansarea unor servicii bazate pe activarea unor tehnologii cheie așa cum este social media. ”

În România 42%dintre companii au website (față de 73% cât este media UE), 5% (media UE: 8%) au creat politici de utilizare social media, 17%(media UE: 28%) utilizează rețelele sociale, 3%(media UE: 10%) dețin blog/microblog, 8%(media UE:11%) distribuie conținut multimedia online,2%(media UE 6%) pun la dispoziția utilizatorilor unelte wiki pentru cunoștințe de bază, 14%(media UE: 28%) dețin un website și utilizează Social Media, 13%(media UE: 15%)utilizează un singur tip de social media, 6%(media UE: 15%)utilizează două sau mai multe tipuri de social media, 19%(media UE: 30%)utilizează cel puțin un tip de social media. Astfel, companiile din România pentru toate situațiile analizate de către Eurostat a înregistrat în anul 2013 valori sub media UE.

În baza de date Eurostat este menționat și pentru ce foloseau în 2013 companiile (cu peste 10 angajați, fără sectorul financiar) social media:

10%(media UE: 15%) pentru a primi o opinie din partea clienților sau pentru a le răspunde opiniilor, întrebărilor sau review-urilor;

13%(media UE: 22%) pentru dezvoltarea imaginii companiei sau pentru promovarea unui produs;

7%(media UE: 9%) pentru a-și implica clienții în devzoltarea și inovarea unor produse sau servicii;

10%(media UE: 9%) pentru a colabora cu partenerii(de exemplu furnizorii) sau alte organizații (de exemplu autorități publice, organizații non guvernamentale);

7%(media UE: 9%) pentru a recruta personal.

La momentul extragerii datelor singurele date disponibile erau pentru anul 2013.

Un alt studiu intersant publicat de EYromania.ro ilustrează Impactul marketingului prin intermediul rețelelor de socializare (social media) asupra mediului de afaceri românesc.

Astfel, ” În 2014 numai 58% dintre respondenți spun că utilizează rețelele de socializare pentru promovarea companiei și plănuiesc să le utilizeze în continuare (în scădere de la 78% în 2013), în timp ce 28% dintre aceștia spun că nu le utilizează, însă plănuiesc să le utilizeze în perioada următoare (procent în creștere de la 22% în 2013).

Dacă în 2013 top 3 beneficii ale utilizării social media erau: creșterea expunerii pe piață (83%); creșterea notorietății companiei (79%) și fidelizarea clienților (52%), în 2014 noul top 3 se află: creșterea notorietății companiei (80%); creșterea expunerii pe piață (63%) și generarea de oportunități de vânzare (54%).

(31%) folosesc rețelele de socializare pentru activități de promovare în medie de 1- 2 ani, acestea fiind urmate de 24% dintre companiile respondente care spun că utilizează social media de 2-3 ani.

În 2014 numai 41% din respondenți spun că utilizează social media zilnic, cu 8% mai puțin decât in 2013

În 2014 numai 8% dintre companii au un departament special dedicat comunicării prin social media.

70% dintre companii spun că externalizează partea de design și dezvoltare, 57% externalizează partea de creare de conținut, iar 30% externalizează administrarea comunității de pe rețelele de socializare, cercetarea de piața și partea de relații publice. Partea de strategie este externalizată de numai 18% dintre companii, în timp ce actualizarea statusurilor este ținută in house de nu mai puțin de 85% din firme.

52% dintre respondenți sunt indeciși cu privire la măsurarea randamentului investițiilor în social media ale companiei .

În top 3 în funcție de tipul de conținut oferit followerilor sunt: informațiile despre produsele și serviciile companiei (77%), (69%), informațiile despre companie – istoria companiei, testimoniale ale clienților existenți, evenimente – și informații despre campanii, promoții, vânzare directă sau indirectă (62%).

Creșterea notorietății și expunerii în piață rămân cele mai importante beneficii ale utilizării rețelelor sociale; 54% dintre respondenți vorbesc despre generarea de oportunități de vânzare și 34% dintre respondenți afirmă că utilizarea mediilor sociale au produs o creștere efectivă în vânzări.

Utilizarea rețelelor de social media poate influența etape importante din procesul de vânzare. Astfel 61% dintre companii spun că se influențează partea de prospectare și identificare a oportunităților de vânzare, 38% spun ca este influențată partea de ofertare prin discuții și demonstrații online despre produsele sau serviciile ofertate, iar 37% spun că văd o influență post-vânzare, mai ales datorita informărilor periodice și aportului în gestionarea reclamațiilor.

42% dintre companiile din Romania au investit sub 1000 de euro în promovarea prin intermediul rețelelor sociale în ultimul an, 15% au investit între 1000 și 3000 de euro pentru același demers, în timp ce 23% au investit mai mult de 3000 de euro pentru promovarea în social media. Un procent important (20%) dintre respondenți au afirmat că nu știu cât au investit companiile lor în promovarea companiilor lor prin social media în ultimul an.”

ACTIVITATEA ÎN MEDIUL ONLINE A FIRMELOR ANALIZATE

Din cele 25 de companii chestionate am identificat Cont facebook pentru 16 dintre ele, cont Twitter pentru 2, cont Linkedin sau mențiuni ale angajaților pentru 17, cont Google Plus sau mențiuni ale angajaților pentru 16. Deoarece numărul conturilor dar și a conținutului a fost mai mare pe facebook am decis să analizez doar conturile de socializare de pe Facebook.

Evoluția paginilor de Facebook a companiilor analizate iulie-august 2015

Am ales pentru analiza paginilor un tool gratuit, cu versiune trial pentru 15 zile, mention.com dar care furnizeaza date doar pentru luna curenta.

Din tabelul de mai sus se poate observa că pagina cu cea mai bogată activitate este IPSO Agricultură care a avut o rată de interacțiune de 1,64% și care a generat discuții în rândul a 231 conturi de socializare facebook. Majoritatea companiilor analizate s-au limitat în a-și crea contul de facebook fără ca mai apoi să se implice în creșterea numărului de fani, de postări.

Unul dintre specialiștii în marketing online, David Merman Scott (care are pe twitter aproximativ 118000 de foloweri) consideră că o companie, în mediul online, ar trebui să informeze și să educe nu să întrerupă și să vândă.

După cum se va vedea și din datele pe care le voi prezenta în continuare, prezența online a majorității companilor analizate constă într-un site static( pe care se publică foarte puțin, a cărui design nu a fost actualizat), mențiuni în presă legate de participarea la târguri și expoziții, anunțuri de angajare sau parteneriate cu diferite instituții publice.

În tabelul 1 cu similar web am prezentat evoluția traficului estimat pentru perioda aprilie 2015-iunie 2015, poziția în clasamentul Alexa, timpul petrecut pe site, numărul paginilor vizualizate, Bounce Rate, principalele surse care au dus traficul spre site-ul companiei.

Se constată că pagina cu cel mai mare trafic a fost utilaje agricole, site care se plasează cel mai bine în topul paginilor world wide(pe locul 1.624.888) față de farmtech care e pe locul 27.143.466

Am ales clasamentul Alexa deoarece în trafic.ro nu sunt indexate toate site-urile analizate.

Cel mai mare timp mediu petrecut pe site a fost de 9':31" unde s-au vizitat în medie 3.39 pagini, iar cel mai puțin s-a stat pe site-ul valtecgroup.ro: 4s timp în care s-au accesat 1,62 pagini.

Cel mai bun bounce rate , la momentul extragerii datelor a fost înregistrat pentru site-ul http://ipso.ro/agricultura/index.php,= confirmându-mi astfel observațiile: este firma cu cea mai mare Cifra de Afaceri, dar este și cea mai activă firmă în mediile sociale.

O valoarea mică pentru bounce rate arată faptul că pornind de la pagina de aterizare pe site, vizitatorii doresc să afle tot mai multe și accesează astfel mai multe pagini ale site-ului. Bounce rate-ul trebuie corelat și cu timpul petrecut pe site.

De exemplu http://www.agrosez.ro/ro/ are un bounce rate de 84.62, timpul mediu petrecut pe site este de 37 secunde, iar numărul paginilor vizualizate: 1.54 iar tehnofavorit.ro are un bounce rate de 31.03, timpul mediu petrecut pe site: 3.39 iar numărul paginilor vizualizat este de 3.39. O perioadă scurtă petrecută pe site și un număr mare de pagini vizualizate indică faptul că vizitatorul căută o anumită informație, nu găsește altceva care să-i distragă atenția, nu găsește informația dorită și merge în altă parte. Un timp mai mare petrecut pe site indică faptul că informația căutată a fost găsită și probabil au fost găsite și alte informații interesante, informații care l-au determinat pe vizitator să petreacă mai mult timp pe site. În cazut tehnofavorit.ro, având în vedere informațiile prezente pe site și numărul mic de pagini vizualizate și că pentru a ajunge pe site s-au folosit interogări ca tehnofavorit, bontida, moara bontida, ciocanele, rigle capete duze(tabelul ssss) se poate presupune că vizitatorul căuta numărul de telefon și după ce l-a găsit a și contactat telefonic firma.

Pentru site-urile analizate în 90% din cazuri vizitatorii au ajuns pe site în urma unei căutări pe Google. O altă modalitate de aterizare pe site sunt prin introducerea directă a adresei site-ului dar și prin redirecționări sau linkuri externe găsite pe alte site-uri.

Nu se poate afirma că pentru site-urile cu un bounce rate mai bun modalitate de aterizare pe site a fost prin link direct sau că un trafic mai bun aduce și un bounce rate mai bun.

În tabelul (eeeee) se poate vedea că în principal site-urile sunt accesate din România, că numărul legăturilor externe este atât de mic încât o aplicație ca Similar Web nu o poate înregistra, că pentru companiile mai mari se caută date despre firmă, iar companiile mai mici ar putea obține un trafic mai bun dacă ar prezenta și ar vinde pe site tractoare/utilaje agricole dar și dacă ar prezenta mai multe informații legate de utilizarea produselor.

În tabelul (dddd) se pot vedea care sunt site-urile cu un conținut similar cu al site-urilor analizate. Niciunul dintre site-urile analizate nu apare ca site similar pentru vreun alt site analizat. Pentru unele site-uri analizate site-urile similare fac parte dintr-un domeniu diferit de cel al tractoarelor și utilajelor agricole.

Cele mai multe pagini indexate Google(care apar ca rezultate ale căutărilor) conform Open Seo Stats, deține utilajeagricole.ro care comercializează online utilaje agricole. Le locul doi, cu cele mai multe pagini indexate Google – 1460 se află agrosez.ro care de asemenea comercializează online utilaje agricole.

În cazul firmelor analizate se observă o tendință de utilizare a motorului de căutare Google în defavoarea altor motoare de căutare ca Bing.

Open seo stats furnizează și alte date importante în analiza unui site, cum ar fi numărul de linkuri interne și externe. Linkurile interne reprezintă numărul de pagini ale site-ului iar linkurile externe reprezintă numărul de linkuri spre alte site-uri. De exemplu agrosez.ro are 3 linkuri externe, iar pe site sunt trecute linkurile spre conturile de youtube, facebook și twitter. Lipsa linkurilor externe poate indica lipsa site-urilor de socializare sau lipsa unei politici comune în administrarea conturilor de pe retelele sociale. Un număr mare de pagini indică faptul că site-ul respectiv are pagini de prezentare și/sau comercializare pentru mai multe utilaje agricole.

Interesul românilor pentru tractoare

Google trends permite vizualizarea unor statistici legate de cei mai căutați termeni într-o anumită perioada. Perioada maximă disponibilă pentru analiză este 2004-2015. Datele prezentate de Google Trends sunt unele dinamice (dacă se ia în considerare și perioada curentă) dar sunt un indicator important al determinării interesului pentru un anumit subiect.

Pentru domeniul Agricultură și sivicultură cei mai căutați termeni din lume au fost: Farm – Field of study, Tractor – Product category, Plant – Plant, Tree – Literature Subject, Chicken – Bird, Chicken – Bird, Agriculture – Area of study, John Deere – Manufacturing company, Seed – Industry și Egg –Food. Am decis păstrarea termenilor în engleză deoarece rezultatele afișate de google trends sunt unele relative și nu sunt afișate căutările din diferite limbi pentru aceiași termeni. Conform datelor furnizate de Google Trends România se află pe locul 9 în ceea ce privește numărul de căutări pentru subiectul „Farm”(tabelul 111) și pe locul 3 în ceea ce privește numărul de căutări pentru subiectul „tractor”(tabelul ee). Tabelele menționate mai sus mai conțin două coloană: subiecte similare și cuvinte pentru subiectul „farm”, respectiv „tractor categoria produse”.

Pentru subiectul tractor categoria produse și interogarea tractor România se află pe locul 3, iar pentru subiectul farm câmp de studiu România se află pe locul 10.

În tabelul 111 am prezentat care sunt cele mai căutate expresii care conțin cuvântul tractor pe google, în România. Tabelul 112 prezintă județele care au căutat cel mai mult expresia „tractor”.

Datorită unor persoane deosebite am reușit să obtin mai multe date pentru analiza cuvântului tractor în România. Din păcate perioada extrasă este mai scurtă și se referă doar la ultimele 12 luni. Datele sunt generate de o aplicație a celor de la zelist.ro care printre altele furnizează și un serviciul de monitorizare si analiza a blogosferei, twittosferei si presei online.

Pentru termenul tractor au existat 46709 mențiuni în 63.000 de bloguri, 50.000 conturi de Twitter, 1200 surse online media, 15000 pagini publice Facebook, +3.1 mil cititori bloguri,

+3.2 mil de utilizatori Facebook în perioada august 2014- august 2015. Cele mai multe mențiuni au fost in presă și pe pe facebook unde numărul cititorilor potențiali este de 3,1 milioane în cazul presei scrise și de 8.4 milioane în cazul facebook. Cu ajutorul datelor furnizate de zelist se poate crea și un profil al cititorului potențial: bucureștean cu vârsta cuprinsă între 30-34 ani.

Figura ddd unde sunt prezentate procentual aparițiile pe tipul sursei pentru categoria tractor împreună cu figura dddd care ilustrează impactul pe tipul sursei ajută la formarea unei imagini asupra importanței social media în România.

Dacă în ceea ce privește aparițiile pe tipul sursei top 4 este format din: Presă 27.9%, Facebook 19%, Agregatoare 14.5%, Google plus 6.8%, în cazul impactului pe tipul sursei (numărul de cititori potențiali pe tipul sursei) top 4 este format din: Facebook 63,4%, Presă 23.2%, Forum 9.5% și Bloguri 1.2%. Astfel putem afirma că 1 din 5 apariții din ultimul an pentru expresia tractor are ca target potențial doar pe contul de socializare mai bine de jumătate din populația României care deține carte de identitate(8 milioane conturi Facebook conform manafu.ro în iulie 2015, respectiv 15.640.037 cetățeni români care dețin carte de identitate în iunie 2012 ).

Un alt aspect important este tendința de creștere a numărului de apariții pentru expresia tractor august 2015 față de august 2014 în principalele 3 medii analizate: presă, facebook, agregatoare.

Aparițiile în mediul online ale expresiei tractor conform persoanei care mi-a furnizat aceste grafice, Răzvan Bucur – TreeWorks, includ și rezultatele pentru cap tractor, Tractorul Brasov etc., nu se refera strict la utilajul agricol. 

Cateva exemple de rezultate:

http://www.gandul.info/stiri/operatiunea-aranjare-votului-duminica-incognito-gandul-printre-primarii-psd-pai-aia-suplimentara-au-venit-singuri-vin-singuri-vreau-duminica-150-prezenta-vot-da-pachetele-dupa-13552817

Comuna este condusă de Constantin Popescu, evident primar PSD. La ora 17 nu îl mai găsim la primărie. Este acasă, cunoscută în localitate drept casa cu tractorul în curte. Deschidem discuția cu el.

https://www.facebook.com/60005271242/posts/10153097031356243 

FOTO Rușii adună de pe câmp fructele europene călcate cu tractorul

https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=872627172806430&id=114096545326167

un banc.

Pentru a vedea dacă mențiunile pentru tractor au vreo relevanță pentru domeniul agricol am extras date privind apariția în perioada 2014-2015 și pentru expresia „utilaje agricole”.

Se constată că și în cazul expresiei „utilaje agricole” cele mai multe apariții sunt în presă, dar următoarele 3 poziții diferă de cele în cazul expresiei „tractor”. Top 4 arată astfel: Presă 46,4%, Agregatoare 20.4%, Facebook 12.8%, Forum 5.8%. Dacă în cazul expresiei „tractor” cel mai mare impact îl avea Facebook în cazul acesta impactul cel mai mare îl are Presa 64.9%, apoi Facebook 27.2% și Forum-urile 3.7%.

Cititorul potențial este în acest caz un bărbat cu vârsta între 30- 39 ani din București sau Moldova dar numărul cititorilor potențiali este mult mai mic.

Am considerat că aparițiile în presă pentru „utilaje agricole” generează mai puține rezultate irelevante(cum ar fi bancurile) dar că pot arăta interesul pentru utilajele agricole folosite în domeniul agricol.

Datele prezentate indică faptul că pentru expresia „utilaje agricole” numărul mediu de apariții pe zi este de 20, în timp ce pentru „tractor” este de 128ori/zi. Dacă corelăm aceste date cu cele furnizate de Google Trends putem concluziona că social media este printre altele și un mediu de informare. Se poate afirma că rețelele sociale ca Facebook oferă o expunere foarte mare – în sensul de numărul de cititori care pot avea acces la informație.

Consider că firmele analizate ar trebui să se implice mai mult în social media, să publice date utile pentru cititori, să ofere informații valoroase constant astfel ca cititorul potențial să se întoarcă în permanență la client(pe site, pe contul de socializare, la revistele care au furnizat articolele de presă).

Conform David Merman Scoot rețelele sociale ar trebui folosite în proporție de 85% pentru interacțiune socială, 10% pentru conținut original și doar 5% pentru promovarea și comercializarea produselor. Trebuie ținut cont de faptul că social media este în primul rând despre implicare și abia apoi o uneltă pentru promovare și vânzare..

Sursa https://www.google.ro/trends/explore#cmpt=q&cat=0-12-46&q=%22tractor%22 Sursa https://www.google.ro/trends/explore#cmpt=q&cat=0-12-6&q=%22farm%22

Sursa https://www.google.ro/trends/explore#cmpt=q&cat=0-12-46&q=%2Fm%2F013xlm

Sursa https://www.google.ro/trends/explore#cmpt=q&cat=0-12-46&q=%2Fm%2F0g8p9 Sursa https://www.google.ro/trends/explore#cat=0-12-46&cmpt=q&tz=Etc%2FGMT-3

https://www.google.ro/trends/explore#geo=RO&cmpt=q&q=tractor https://www.google.ro/trends/explore#geo=RO&cmpt=q&q=tractor

Figură 1Cifra De Afacerigenerată de angajat mediuîn perioada 2009-2014

Figură 2Profitul brut raportat la numărul de angajațiînperioada 2009-2014partea I

Figură 3Profitul BRUT raportat la numărul de angajațiîn perioada 2009-2014partea II

Figură 4 Rata de creștere a Cifrei de Afaceri cu bază in lanț

Figură 5 Ritmul mediu anual de creștere

Figură 6 Rata de creștere a Cifrei de Afaceri cu bază fixă

CAPITOLUL 15 NOI ABORDĂRI ÎN DOMENIUL MARKETINGULUI

15.1 ABORDAREA MARKETINGULUI DE CĂTRE SPECIALIȘTII ÎN SOCIAL MEDIA

Acest capitol conține opiniilor unor specialiști americani in Marketing, în cadrul unor conferințe pe tema: „Social Media”. Participanții, cei mai buni specialiști în domeniu, aveau la dispoziție 60 de secunde pentru a sintetiza răspunsul la cinci întrebări importante legate de social media:

Cum poți să fii sigur că firma și brandul reușesc să se remarce într-un mediu online complex și competitiv?

Care sunt tacticile critice și strategiile care trebuiesc implementate în mediul online în acest moment pentru a atrage cât mai mulți consumatori și a dobândi un respect mai mare din partea potențialilor clienți?

Cum să descoperi și să întreții un grup de oameni cu aceleași interese ca și tine care sprijină munca ta și te ajută să-ți crești cercul de influență?

Ce nu s-a schimbat în domeniul afacerilor în ultimii 300 de ani și care continuă să funcționeze?

Care sunt unele din cele mai frecvente greșeli făcute de aproape fiecare afacere și care le distrug din puterea lor de a pătrunde mai profund în piață și de a realiza legături mai puternice cu colaboratori sau clienți potențiali?

Menirea acestor conferințe este și acela de a convinge publicul larg de importanța social mediei. Spun publicul larg deoarece aceste opinii au fost adunate în volume distribuie gratuit pe internet. Au ales această metodă pentru a ajunge la cât mai multe persoane cât mai repede având în vedere viteza cu care s-au schimbat lucrurile în ultimul timp.

Am ales această abordare deoarece am vrut să arăt importanța Social media în viața oricărei firme, dar și cum ar putea firmele din domeniul utilajelor agricole, în special cele care produc și/sau comercializează tractoare, să-și îmbunătățească activitatea.

Scott Monty(Directorul departamenului Social Media al companiei Ford Motor) crede că viitorul marketingului, relațiilor cu publicul precum și cel al reclamei îl constituie social media. Pentru a obține un profit și o expunere cât mai mare trebuie utilizate simultan canalele media dobândite, plătite(reclamele) și cele deținute (paginile rețelelor de socializare, podcasturile, sau alte lucruri produse de companie în mediul virtual).

Stefan Tornquist director de cercetare la Econsultancy US consideră că trebuie să trecem peste obsesia legată de canale: ce canale să alegem, cum să le alegem, cum să le combinăm, optimizam, ce buget trebuie alocat. Ar trebui să vedem dincolo de canal și să identificăm acele șabloane urmate de cumpărători iar apoi să utilizăm acele soluții etichetate ca fiind generale. Utilizarea unor astfel de soluții permite o mai ușoare agregare a datelor, iar experiența cumpărătorilor ar putea astfel fi văzută ca întreg nu ca rezultat al unei singure acțiuni (primul-ultimul click). Optimizarea pe viitor va însemna utilizarea atât canale câte sunt necesare, dar în proporția corectă.

Paul McNulty, Director de Marketing la Unica (parte a IBM), îi indeamnă pe marketeri să se implice cu adevărat în marketingul interactiv. Marketingul interactiv, în opinia lui, reprezintă implicarea tuturor consumatorilor existenți și potențiali într-un dialog în timp real, despre cum se construiesc canale încrucișate (canale exterioare tradiționale: poștă, email; canale interne: website, telefon, social media) pe baza comportamentelor trecute și prezente. Prin intermediul marketingului interactiv o companie poate comunica mai eficient dar și să-și extindă relațiile cu clienții.

Anne Holland, jurnalist pe teme marketing la whichtestwon.com vorbește despre cercetările legate de sondajele cu două răspunsuri: „A/B Tests”, de pe site-urile de comerț electronic. Un astfel de sondaj rulat pe site-uri pe care nu au mai fost alte sondaje, duce la creșterea vânzărilor cu până la 20-25%, în condițiile în care traficul nu se modifică. Dacă sondajele sunt puse pe pagini netestate ale marketerilor din noua generație, aceste duc la o creștere a vânzărilor cu până la 40%, cu același trafic. Testele A/B, în cazul site-urilor cu cel puțin 10000 de vizitatori unici/lună, pot fi realizate de către departamentul de marketing, sau pot fi descărcate gratuit de pe google. Un alt avantaj al acestor teste îl reprezintă numărul încă mic al utilizărilor, 64% dintre marketeri nu folosesc încă nici un fel de test.

Chuck Martin, directorul Centrului de Cercetări Media și autorul cărții„The Third Screen” a ales să vorbească în cadrul conferinței „The future of marketing” despre importanța mobilelor. Numărul mobilele a ajuns undeva la aproximativ 5 miliarde ceea ce reprezintă aproximativ 73% din populația globului. Aproximativ 94% dintre americani au celulare dintre care aproape jumătate sunt smartphone-uri. Aceste date indică faptul că s-au schimbat legăturile dintre ofertă, cerere, timp și spațiu. Astăzi este posibil, ca în funcție de locația clientului (obținută cu ajutorul smartphone-lui), marketerii să le ofere servicii unice, realizate pe baza preferințelor clientului.

Conform lui Lee Odden, Director executiv la TopRank Marketing și Blogger Șef la marketingblog.com numărul secvențele de căutare, în noiembrie 2010, se ridicau la 88 miliarde/lună pe google și 20 miliarde/lună pe twitter, numărul utilizatorilor de Facebook crescând în 2010 cu 200 milioane, rezultând astfel pentru Facebook(conform Hitwise) un trafic web mai mare decât pentru Google. În aceste condiții, sfatul lui Lee Odden pentru marketeri, este să se orienteze spre comerțul social, aflat încă la început, deoarece social media poate servi ca un canal care poate atrage creșterea profitului.

În opinia lui Michael Stelzner de la socialmediaexaminer.com, având în vedere că oamenii nu au încredere în societățile comerciale, acestea trebuie să vină lângă client și să-și orienteze marketingul astfel încât să-l ajute. Se poate realiza asta creând un conținut de calitate care să satisfacă cerințele clienților în legătură cu „cum se face” ceva; sau prin ilustrarea pe site a persoanelor care au succes; sau fâcând recenzii la diverse cărți și produse; sau intervievând experții; și nu în ultimul rând mulțumind persoanelor care te-au ajutat. (Dacă ajuți o persoană să crească și ea te va ajuta să crești.)

În opinia Annei Handley de la MarketingProfs și co autoarea cărții “Content Rules”, conținutul trebuie să rezolve ceva sau să fie unul grozav astfel încât să merite să fie dat mai departe. Un conținut bun nu aduce mai multe vânzări dar crează valoare și ajută la poziționarea în rândul persoanelor remarcabile și valoroase care oferă informație utilă.

C.C. Chapman fondatorul Digital Dads și coautorul „Content Rules” vorbește despre cum se poate obține succesul: având o strategie detaliată pentru conținutul publicat online. Strategia trebuie să cuprindă: cum vor fi abordate subiectele, ce subiecte vor fi abordate și cum vor fi spuse poveștile astfel încât să ajungă la cât mai multe persoane iar acestea să facă două lucruri: să cumpere produsele/serviciile firmei și să transmită și altora poveștile.

Conform lui, Bonin Bough director general la „Digital Social Media” de la PepsiCo, afacerile trebuie să se transforme și să pună în centrul tuturor activităților digitalul având în vedere că nivelul conectivității ajunge în multe țări aproape la 100%.

Amber MacArthur ține discursuri despre social media, este consultant și a scris „Power Friending”. În opinia ei, companiile ar trebui să-și îndrepte atenția spre ceea ce caută oamenii în social media atunci când își planifică strategiile de marketing. Tot mai mulți oameni cer recomandări pentru diverse produse/servicii pe rețelele de socializare, iar căutările lor sunt preluate de motoare de căutare precum Google. De asemenea, companiile ar trebui să-și construiască o comunitate online care să devină ambasadorii brandurilor deținute de companie, dar comunitatea nu se poate construi fără o strategie de social media.

Steve Rubel de la „Edelman Digital” crede că principalele provocări ale marketerilor sunt: timpul, spațiul și relațiile timp-spațiu, care în prezent sunt denumite relativitate media digitală. Soluția este una simplă, matematică și ține de suprafața acoperită: cu cât poți să-ți crești mai mult aria de acoperire din locurile relevante, acolo unde oamenii își petrec timpul cu atât cresc șansele ca mesajul să ajungă la cine trebuie. Suprafața acoperită trebuie văzută din 4 unghiuri: plătită, deținută, câștigată și socială.

În condițiile în care marketingul prin email este irosit (marketing prin email înseamnă acum răspăndește și apoi roagă-te) Laurel Touby fondatoarea MediaBistro.com vede supernodurile ca fiind o modalitate mai bună de a ajunge la cei mai influenți clienți din baza de date a unei companii. Dacă supernodurile sunt atrase spre companie, atunci ele vor îndrepta atenția întregii rețele spre companie, iar mesajul transmis va avea un efect multiplicativ. Unealta care poate fi utilizată în acest scop, pentru a ajunge la supernoduri, este Flowtown, o aplicație care permite scanarea adreselor de email și returnează persoanele cele mai active pe rețele sociale.

Ben Huh, Director executiv și fondatorul firmei „the Cheezburger Network”, crede că în viitor marketingul va însemna: să le oferi oamenilor ceea ce îi interesează utilizând tehnologia, locurile unde se întâlnesc ei și chiar pețirea. Va însemna de asemena să iei un produs/serviciu și să îl potrivești unui număr bine determinat de persoane iar apoi să îi faci să le placă foarte mult produsul, serviciul respectiv. Trebuie ținut cont și de faptul că azi, mai mult ca oricând fiecare dintre noi este dispus să facă gratuit publicitate, să le povestească prietenilor despre ceea ce le place, ce nu le place, iar social media face ca împărtășirea opiniilor să fie mult mai eficientă și simplă de făcut. Poate tocmai din acest motiv marketerii își pierd din puterea avută asupra utilizatorilor finali.

În opinia lui Chris Abraham de la Abraham Harrison să ajungi la blogeri și să-ți câștigi dreptul să vorbească despre tine este mult mai ușor decât se credea. Pentru a ajunge la ei trebuie întăi făcută o listă cu cei mai importanți, apoi se ia legătura cu ei (mail, commenturi, forme speciale de contact, etc.). Trebuie ținut cont în construirea listei de: despre ce scriu și despre cine scriu de obicei. Odată ce blogării au fost atrași în comunitate, trebuie cultivată relația cu ei, indiferent de cât de mici sunt. Astfel de relații pot dura mult timp și pot fi benefice pentru ambele părți.

Cu toate că aproape toată lumea știe ce este piramida lui Abraham Maslow, Chip Conley, crede, că în multe firme, cel mai neglijat aspect este faptul că suntem oameni și că avem nevoi. În opinia lui, majoritatea firmele se concentrează pe satisfacerea nevoilor de supraviețuire ale indivizilor. Companiile de succes abordează partea din mijloc a piramidei care se referă la dorințe și succes. Însă, cele mai bune companii, precum Apple, folosesc partea superioară a piramidei – care ține de transformare și satisfac nevoi pe care indivizii nu știau că le au. Astfel, în viitor marketerii care vor folosi partea superioară a piramidei vor avea cel mai mare succes.

Experiența legată de brand, în opinia lui Jeanne Bliss de la CustomerBliss.com, ține de 5 aspecte:

Un scop clar bine definit trebuie să exprime punctul de vedere al clientului

Trebuie recunoscut, faptul că, în foarte multe situații de interacțiune cu piața, brandul firmei este reprezentant de către angajați. De aceea trebuie avută încredere în ei și educați.

Când vine vorba de comunicare trebuie adoptată o atitudine umană și reală.

Viața clienților trebuie respectată, respect dat și de forma cu care o companie li se adresează.

Termenii clienților trebuie să fie respectați, smerenia unei companii trebuie și ea cultivată astfel încât ea să își ceară scuze și să-și asume responsabilitatea pentru dezamăgirea clienților.

Rae Hoffman Director Executiv la OutSpoken Media, bazându-se pe experiența sa și pe rezultatele bune obținute de-a lungul timpului, sfătuiește marketerii să se asigure că ceea ce fac ei nu este rupt de realitate. Marketerii trebuie să arate adevărata față a companiei, iar dacă se întâmplă ca uneori să fie prezinte lucrurile într-o manieră nerealistă, oamenii sunt mult mai dispuși să ierte o companie care a fost tot timpul onestă. Chiar dacă marketerii nu reușesc să le fie, în acest fel, tuturor pe plac, celor care le este pe plac devin loiali și cred în companie.

Brian Solis autorul cărții „Engage!” vede marketingul în viitor ca fiind ceva care construiește lucruri importante, care merită susținute și nu în ultimul rând împărtășite și altora. Marketerii, crede el, vor deveni buni ascultători, vor trece de la serviciu prestat la adaptare și vor realiza produse/servicii bazate pe experiențele clienților.

Charlene Li cofondatoarea companiei „Partner of Altimeter Group” autoarea cărții „Open Ledearship” și coautoare pentru „Groundswell” arată cum trebuie construite strategiile sociale și ce trebuie avut în vedere:

Tehnologiile utilizate în domeniul social sunt utile în construirea relațiilor.

O companie nu poate controla relațiile și trebuie să se asigure că există în permanență o relație: ofer-primesc

Conversațiile nu pot fi controlate dar relațiile de marketing se dezvoltă pe baza dialogului

Când un mesaj este transmis trebuie avut în vedere cum va influența el relațiile.

Liz Strauss de la SobCon crede că singurul lucru care poate fi făcut de către marketeri pe viitor este să fie atenți la 8-12 persoane apropiate care iubesc ce fac marketerii să-i implice în activități deoarece ei vor fi sufletul comunității. Comunitățile sunt construite de către un număr redus de persoane care adoră ce fac marketerii de exemplu, și tot ele vor deveni purtători de cuvânt.

Jay Baer coautorul cărții „The Now Revolution” îndeamnă companiile să interacționeze direct cu clienții, să fie sociale. Scopul final al unei companii nu trebuie să devină acela de a fi bună la social media, ci să fie o companie bună datorita social mediei. Chiar dacă social media poate atrage mai mulți clienți, poate să-i păstreze pe cei existenți, ea poate face mai mult: poate crește numărul de închideri prin construirea unei pagini de FAQ cu cele mai frecvente 10 întrebări puse de clienți. Forma răspunsurilor trebuie să fie cât mai variată: podcasturi, videoclipuri, fotografii, webinars.

Jamie Turner director executiv la „60 Second Marketer” și este coautorul cărții „How to Make Money with Social Media”. El crede că firmele ar trebui să-și pună următoarea întrebare „îmi permit să nu fiu prezentă în social media?”. De ce? Deoarece în prezent clienții sunt prezenți în social media și este important pentru orice firmă să fie acolo unde îi sunt clienții. Pentru o firmă toate acțiunile întreprinse în social media sunt întreprinse pentru a obține profit. Companiile din Fortune 500, de exemplu, utilizează social media în 5 moduri pentru a obține profit: branding, comerț online, îndrumarea generației, reținerea clienților, cercetare. Un alt lucru pe care firmele l-ar putea face ar fi să vadă social media ca un întreg format din două părți atracții: acele lucruri care ajută la creșterea afacerii, și în distrageri –acele lucruri care nu ajută la creșterea companiei.

Chris Brogan de la „New Marketing Labs” consideră că în viitorul marketingul va implica utilizarea mai multor instrumente de ascultare a clienților. Ascultarea trebuie încorporată în cum este planificată dezvoltarea, în vânzări, în servis. Cu clienții trebuie construită o relație astfel încât ascultarea să fie eficientă și să li se poată oferi exact ce au ei nevoie, chiar dacă ei nu o cer în mod direct.

John Battelle Director Executiv și fondatorul firmei „Federated Media Publishing” vede web-ul independent ca fiind locul unde oamenii își crează mediile lor, își împărtășesc realizările, își construiesc relații și pasiuni. El crede că încă este greu să intrii în acestă parte a web-ului, portalele mari, dar că ele sunt cele care generează valoarea web-ului dependent (Facebook, Google, Yahoo,etc) iar marketerii trebuie să învețe cum să transmită mesaje în aceste medii.

Sonia Simone șefa departamentului de marketing de la „Copyblogger Media” a învățat că în prezent mesajul transmis nu mai poate fi controlat. Companiile trebuie să înțeleagă acest aspect și să acționeze în consecință. Erau firme care își permiteau luxul să uite că așa cum ele își tratau angajații, așa și angajații tratau clienții. Dar acum, reputația este mult mai fragilă iar distanța dintre companie și client este mult mai mică.

Ekaterina Walter Strateg Social Media la Intel nu mai pune atât de mult accent pe marketing de tip „business to client” sau pe „business to business”, ea își îndreaptă atenția spre marketingul „person to person”. Acest tip de marketing însemnă implicarea proactivă a fiecărui consumator. În economia socială marketingul înseamna construirea relațiilor. Socialul trebuie să devină parte integrantă din strategia de marketing și nu să fie doar un efort separat.

Rand Fishkin Director Executiv și cofondatorul firmei „SEOmoz” apreciază că pentru a avea un viitor companiile trebuie să facă 3 lucruri.

Fiecare companie să utilizeze pentru site-urile lor instrumente ca Google sau Bing care arată informații despre site-ul companiilor, permit monitorizarea și urmărirea informațiilor astfel încât să nu apară erori

Când este utilizat Tweeter-ul ar fi bine să se utilizeze „bit.ly” un instrument de urmărire care indică rata de transmisie a mesajului, sau ceva similar. Cu ajutorul acestui instrument se poate îmbunătăți mesajul transmis astfel încât numărul de accesări să crească.

Trebuie creat conținut care să merite să fie transmis mai departe.

Maya Paveza consultant social media în imobiliare utilizează, asemeni altor agenți imobiliari, codul QR.

„Codul QR (Quick Response) este un cod matrice creat in 1994 de catre compania japoneza Denso Wave. Codul a fost creat pentru decodarea rapida a informatiilor incorporate, de unde numele "răspuns rapid".QR-code-ul inmagazineaza mult mai multe informatii decat clasicele coduri de bare: text, numere de telefon, SMS, e-mail, date de contact, linkuri web, locatii geografice etc. Un QR code te trimite instantaneu prin intermediul camerei telefonului mobil la adrese URL sau alte informatii, fara a fi necesara tastarea informatiei in browser. Pentru a scana un QR code, ai nevoie doar de un telefon mobil compatibil (de tip smartphone cu acces la internet) si de un soft de citire gratuit. (http://cod.a1.ro/)”

Se folosește foarte mult acest cod deoarece clienții, în industria imobiliară, nu vor să fie contactați de către agenți. Utilizarea lui înlătură publicitatea nedorită dar satisface în același timp nevoile și dorințele de informare.

David Meerman Scott autorul cărții „Real-Time Marketing & PR” consideră că firmele greșesc când planifică campaniile pe termen lung. Comunicarea se face acum în timp real, iar companiile ar trebui să se focuseze pe prezent, să caute acele lucruri pe care le pot face în prezent. Ei trebuie să țină cont că social media sunt instrumente iar timp real este o stare de spirit.

Matthew May este autorul cărții „The Shibumi Strategy”. El a utilizat termenul „Shibumi” un concept zen ce înseamnă să obții efectul maxim cu efort minim, pentru a descrie o abordare inovativă în marketing: limitarea informației. Această strategie a fost abordată cu succes de firme precum Apple sau Coca Cola. Coca cola de exemplu a utilizat o serie de videoclipuri încărcate pe youtube pentru a promova „mașina fericirii”, dar utilizând doar youtube-ul a limitat transmiterea informației. Această limitare a dus la transformarea lor în virale, fiind accesate de aproximativ 6 milioane de ori, deoarece limitarea informației atrage oamenii.

Stephen Denny, stephendenny.com, crede că în viitor marketingul va fi despre utilizarea disciplinată și corectă a instrumentelor; despre a lua deciziile corecte bazate pe realitatea înregistrată și de a crea acea strălucire care se transformă în profit. Va însemna și recunoașterea faptului că social media aduce profit deoarece totul se poate testa și măsura pe clienți reali, astfel că produsele/ serviciile vor deveni mai atractive. Marketerii trebuie să învețe să facă mai mult cu mai puțin, trebuie să fie disciplinați, inteligenți, nu trebuie să fie delăsători indiferent cât de bune sunt instrumentele folosite.

Simon Salt autorul „Social Location Marketing: Outshining Your Competitors on Foursquare, Gowalla, Yelp & Other Location Sharing Sites” îndeamnă firmele să meargă acolo unde îi sunt clienții. Clienții deja lasă comentarii legate de produse, servicii pe site-uri, iar cineva din companie trebuie să fie acolo să le citească, să răspundă și să facă ceva, când este vorba de plângeri, pentru consumatori.

Steve Garfield ,stevegarfield.com, autorul „Get Seen: Online Video Secrets to Building Your Business” crede că în viitor marketingul va însemna să împărtășești poveștile prin intermediul videoclipurilor.

Danny Sullivan redactor șef la „searchengineland.com”, utilizează Twitter pentru a lua legătura cu persoanele care încă nu au auzit de brandul promovat de el. El preferă să monitorizeze mențiunile generice ale produsului, în loc să-și monitorizeze numele său sau al brandului. O căutare generică frecvent utilizată pe twitter are forma „anyone know” numele produsului.

Rohit Bhargava autorul cărții de marketing „Personality Not Included” consideră că pentru a fi cel mai bun în domeniu trebuie creată sinergie și convergență disruptivă. Principala problemă a marketerilor, în viziunea lui, este că nu mai au identitate, oamenii nu mai rezonează cu produsele/serviciile realizate, se ascund în spatele unor termeni pompoși. Soluția este bineînțeles să fie invers: să aibe o personalitate, să fie autentici. Personalitatea contează deoarece oamenii sunt importanți. Un prim pas în dobândirea personalității în mediul online este modificarea paginii „about” cu ceva care să exprime, într-o manieră mult mai umană, de ce există compania, care sunt pasiunile celui care o deține.

Frank Gruber de la from techcocktail.com, le atrage atenția marketerilor și le transmite că nu trebuie niciodată să înceteze să fie curioși. Curiozitatea, crede el, ne ajută să fim la curent cu trendurile în tehnologie, deoarece lumea se schimbă în fiecare zi, iar oportunități apar în fiecare moment. Fiind la curent cu ce se întâmplă, se poate profita de unele dintre aceste oportunități apărute. El își culitvă și dezvoltă curiozitatea păstrându-și zona de confort, încercând să citească și să asculte lucruri care în mod normal nu le acordă atenție; experimentează, încearcă în fiecare săptămână produse noi, observă ce fac cei din jurul său, cum utilizează tehnologia, și dău frâu liber curiozității pentru a identifica noi idei și inovații.

Scott Stratten de la un-marketing.com, a realizat că cel mai bun lucru pe care îl poate face cineva este să asculte. Iar el încearcă să-și asculte piața(competitorii, colegii, etc.), utilizând social media și setând alerte google, pe care le citește cel puțin odată pe zi. Alertele google se pot seta de la Google alerts de unde se alege o secvență de căutare, frecvența de notificare(când apar, o dată pe zi/ săptămână), adresa de mail la care să fie trimisă notificarea, unde să căuta termenii introduși(bloguri, discuții, etc.). Google centralizează datele și de pe Twitter și Facebook, permițându-ne astfel tuturor să fim la curent cu ce se spune pe o anumită temă.

Porter Gale de la „Virgin America” a învățat că pe drumul de marketare a produselor, brandului nu trebuie uitată inovația. Cei de la Virgin America au încercat să modifice toate aspectele afacerii astfel încât să le ofere clienților lucruri de care nici măcar nu știau că au nevoie: mâncare la cerere, alegerea luminii, wi-fi în toate avioanele, prize la fiecare scaun etc, lucruri care în viziunea lor le-a adus succes. Dar au avut grija să utilizeze inovația și în social media urmărind ce se întâmplă în tehnologie, ce se întâmplă cu ipad-urile, atrăgând și păstrând contactul cu oamenii în rețelele sociale.

Mitch Joel de la „Twist Image”, autor și bloger la „Six Pixels of Separation” crede ca în viitor marketingul va însemna anonimitate. Chiar dacă trăim într-o lume în care oamenii lasă multe informații personale despre ei pe Facebook, Twitter, LinkedIn, etc., crede el, încă mai sunt multe persoane care au lucruri importante de spus dar vor să rămână anonimi din diverse motive. O mare provocare va fi în viitor acceptarea faptului că un conținut anonim poate fi la fel de bun ca un conținut scris de o persoană care și-a declarat identitatea.

Guy Kawasaki cofondatorul „alltop.com” și autorul cărții „Enchantment” a fost pus în situața de a alege crearea unui nou website sau utilizarea unei pagini Facebook pentru a-și promova cartea „Enchantment”. După ce a realizat o listă cu plusuri și minusuri pentru fiecare opțiune, a ales, în final, Facebook, deoarece el avea la acea dată peste 350 milioane de utilizatori, avea toate instrumentele necesare înglobate și în plus, exista deja o comunitate construită pe pagina sa personală de pe Facebook. Sfatul lui este ca atunci când se dorește lansarea unui bun sau serviciu cea mai avantajoasă modalitate de promovare este crearea unei pagini pe Facebook.

Kevin Clark președintele și cofondatorul unei federații de firme, „Content Evolution”, afirmă că cel mai bun lucru care se poate face astăzi este ca în fiecare relație să facem ceea ce am promis. El și compania lui reușesc să urmeze acest principiu deoarece ei caută în fiecare zi să găsească o modalitate de a transforma în realitate, pentru clienți, intențiile companiei. De asemenea, au eliminat pași care erau în plus, atunci când făceau afaceri, au redus barierele și au dat o mai mare importanță conexiunilor relevante pentru afaceri. El ne sfătuiește ca timp de 30 de zile să adunăm 30 de idei noi pentru dezvoltarea afacerii apoi la sfărșitul perioadei să împărțim ideile în 3 categorii: ce putem face noi personal, ce se poate face relativ repede cu o echipă mică și în ce este nevoie de proiect și finanțare. Apoi, trebuie alese 3 idei, câte una din fiecare categorie, expuse și puse în aplicare.

Josh Bernoff este vicepreședinte senior la Forrester Research și coautorul cărților despre social media „Groundswell” și „Empowered”. El crede că pe viitor marketingul va însemna tratarea clienților drept canal de marketing, deoarece, oamenii lasă anual în social media aproximativ 500 miliarde de impresii despre un produs sau serviciu. Oamenii, după ce au devenit clienți ar trebui transformați în mesagerii buni ai companiei. Pentru a reuși se poate aplica principiul „IDEA” unde I vine de la identificarea acelor persoane din piață care reușesc să influențează masele, D –dezvoltarea unui service, E – eliminarea barierelor în utilizarea informațiile mobile; A – amplificarea activităților fanilor.

Bob Gilbreath șeful departamentului de marketing la „Bridge Worlwide” și autorul cărții „The Next Evolution of Marketing” crede că vechile modele de marketing nu mai funcționează în piața actuală. În opinia lui ar trebui să se treacă la marketing cu semnificații. Acest tip de marketing este format din două părți:

Marketingul în care oamenii se implică (deoarece nu se mai cumpără impresiile și speranțele transmise prin intermediul mesajului ci se cumpără acele lucruri pe care se bazează și pentru care optează încă de la început)

Publicitatea ea singură poate îmbunătăți viețile oamenilor. În loc să întrerupem oamenii pentru a face publicitate să încercăm să-i ajutăm(Charmin ajută oamenii să găsească într-o vecinătate băi curate; Abbot Diabetes Care a creat resurse online pentru ca oamenii să învețe cum să lupte cu boala lor; Cliff Bar oferă materiale de curs pentru maratoniști etc)

Michael Margolis președintele „getstoried.com” afirmă faptul că există o nouă valoare culturală: fiecare persoană este un povestitor. În contextul în care suntem obligați ca oameni să spunem povești și în contextul în care și o afacere înseamna să spui o poveste, social media vine să augmenteze acest proces. Oamenii nu cumpără un produs, un serviciu, o soluție, sau o idee ei cumpără o poveste atașată produsului/ serviciului etc, o poveste care spune ceva despre cine sunt ei și ce reprezintă pentru ei produsul/serviciul respectiv. În aceste condiții, atunci când brandul însemnă mai mult decât un accesoriu poți invita oamenii să identifice semnnificația lui profundă. Iar atunci când compania reușește să spună o poveste astfel încât oamenii să creadă ca este a lor dispare nevoia de a convinge sau de a vinde ceva acelei persoane. Ei identificându-se cu povestea vor cumpăra fără a mai sta pe gânduri.

În concepția lui Tim Sanders, sanderssays.com, dacă clienților li se dă un scop atunci ei vor cumpăra. Scopul poate fi dat de povestea din spatele produsului/serviciului. De exemplu: ce face compania este sustenabil, angajează tineri talentați din zonă, când un client cumpără un produs, acel produs merită, face diferența. În această lume responsabilă social, în care trăim, a face diferența atunci când îți cheltuiești banii redefinește conceptul: cumperi unul și al doilea este gratis(compania TOMS Shoes pentru fiecare pereche de încălțăminte vândută donează una oamenilor din Africa). Atunci când oamenii cred că fac afaceri cu o companie bună ei simt că au mai multe beneficii. Deci, o firmă trebuie să livreze o poveste autentică la fiecare pas de la brand până la vânzare consum sau distribuție.

Alex Bogusky, fearlessrevolution.com, care crede că tuturor ne place să ne credem insurgenți, în noua revoluție a consumului, a trecut de la a pleda pentru brand la a pleda pentru client. Nu consideră această trecere ca fiind o tranziție radicală deoarece cele mai inteligente branduri s-au transformat în avocații consumatorilor. Colaborarea este noua competiție și pe măsură ce controlul trece dinspre vânzător spre cumpărător noua oportunitate este transparența totală, deoarece transparența nu este o opțiune. Singura opțiune este: alegi să devii transparent sau aștepți să o facă alții pentru tine. Cu cât un brand alege mai târziu să devină transparent cu atât este mai rău pentru dezvoltarea lui. Chiar dacă este vorba despre lucruri neplăcute, ele se pot transforma într-un avantaj pentru companie dacă sunt implicați și clienții în destănuirea lor, deoarece ei sunt nerăbdători să facă parte din companie dacă sunt lăsați.

Sandy Carter vicepreședinte la IBM și autoarea bestselling-ului „Marketing 2.0” vede pentru viitorul marketingului 3 lucruri.

Marketingul va deveni mult mai automatizat, mai ales în zona de cerere, va implica mai puțină artă și mai multă știință

Marketingul va fi condus de comunitățile virtuale(astăzi mai bine de 25% din rezultatele returnate de motoarele de căutare pentru un brand cunoscut sunt realizate de către utilizatorii brandului respectiv)

Cultura „distrează-mă” va fi singura cale de urmat pentru marketeri de a ajunge la clienți. Marketerii trebuie să fie gata să folosească: jocuri, 3-D, vizualizarea, etc.

Nick Bilton este autorul cărții „I Live in the Future & Here’s How it Works” și realizează articole pentru „The New York Times Bits Blog”. El crede că în următorii ani tehnologia va avansa atât de mult încât fiecare lucru va fi hyper personalizat. Acest lucru deja se întâmplă cu google atunci când utilizează în căutare și conturile noastre de pe rețelele de socializare. El returnează rezultate în funcție de cine sunt prietenii noștrii, ce fac ei pe Twitter, sau ce materiale au încărcat. El crede că până și un ziar precum „New York Times” va ajunge să fie personalizat în funcție de cine consumă știrile și unde este diseminat.

Tony Hsieh Director Executiv la Zappos și autorul cărții „Delivering Happiness” crede că cel mai important lucru pe care trebuie să îl realizăm despre marketing este că în următorii ani Cultura organizațională și Brandul companiei vor fi doar două părți ale unei monede. Brandul, nu este altceva decăt un indicator mai întârziat al culturii organizaționale.

Todd Defren de la „SHIFT Communications” crede că se pune prea mult accent pe abordarea unui conținut cu un anumit specific încât se pune creativitatea la începutul fiecărui lucru. El crede că relațiile, în această era a social mediei, ar trebui să fie în centrul tuturor activităților. Ar trebui să se țină cont de ceea ce îi interesează pe cei care au sau pot avea legătură cu compania, ceea ce vorbesc sau care le sunt dorințele. Atunci, compania va avea un impact mai mare în toate activitățile întreprinse, va fi mai creativă, va manageria mai bine comunitățile. Un exemplu, în acest sens este Home Depot care a construit o comunitate în care oamenii învață cum să facă singuri. Home Depot realizează materiale zilnice în funcție de ce vorbesc în fiecare zi utilizatorii nu în funcție de promoțiile lor. Acest tip de abordare este una centrată pe relație și reprezintă un model pentru orice companie.

Jimmy Wales fondatorul Wikipedia și cofondatorul wikia.com crede că cel mai important trend din marketing este creșterea importanței transmiterii informației din gură în gură. De exemplu, Wikipedia, a ajuns de la 0 la 400 milioane de vizitatori lunari, în mai puțin de 10 ani, fără să cheltuie un ban pe publicitate. Acest trend, marketingul din gură în gură, este aplicat de tot mai multe companii. Marele său avantaj este costul redus. Astăzi companii precum Coca Cola și Pepsi pot fi ajunse repede din urmă de către o companie dacă are un produs excepțional și o poveste bună de spus mai departe.

Barry Schwartz este autorul cărții „The Paradox of Choice”. El spune că greșim catalogându-i pe clienți mai buni atunci când au mai multe opțiunii. Atunci când oamenii au prea multe opțiuni se întâmplă 3 lucruri rele.

Ei paralizează, nu se eliberează și în final aleg altceva

Ei iau decizii mai proaste atunci când își depășesc starea de paralizie

Chiar și când iau decizii bune, după ce își depășesc starea de paralizie, nu sunt satisfăcuți de alegerea făcută deoarece sunt convinși că altceva ar fi fost mai bun.

Barry Schwartz crede că pentru a avea clienți satisfăcuți, o firmă trebuie să scoată în evidență, pentru produsul sau serviciul comercializat, acel ceva care să poată fi ales de aproape oricine, dar să nu ofere nici prea multe opțiuni pentru a nu deruta oamenii.

Pete Krainik este Director Executiv și fondatorul „CMO Clug” o comunitate globală care cuprinde peste 700 de șefi ai departamentelor de marketing. Sfatul pe care el l-ar da tuturor marketerilor este: „Focus și angajamentul pe faptul că angajații voștrii sunt precum clienții voștrii”. De exemplu, HP, AON, IBM s-au concentrat pe branduirea internă a organizației și au realizat spot-uri de 30 de secunde, sau alte campanii, doar pentru angajați. Accentul trebuie pus pe angajați, astfel încât ei să poată cu adevărat să vândă, să influențeze clientul sau să susțină brandul.

Denise Lee Yohn a lucrat ca vicepreședinte/ manager general pentru brand și strategie la Sony Electronis Inc, a realizat campanii publicitare pentru Burger King, Land Rover și Unilever.( http://deniseleeyohn.com/about). Pe blogul personal a realizat o analiză a conferinței prezentate mai sus. Consider că sinteza realizată de ea este foarte bine structurată și că ea reușește să scoată în evidență cele mai importante aspecte abordate de-a lungul celor 60 de minute.

Tipurile de discuții abordate se împart după cum urmează:

25% focusate pe social(social media, comerț social, cercetări sociale): Amber MacArthur, Ekaterina Walter, etc

20% au vorbit despre un aspect mai cuprinzător al unei afaceri dincolo de marketing: totul se rezumă la marketing(Sonia Simone), au scos în evidență acele nevoi despre care clienții nu știau că le au(Porter Gale)

10% au vorbit despre conținut și importanța unui conținut de calitate Victoria Harres, Michael Stelzner, etc

Iar restul de 31% au vorbit despre diverse tactici de marketing și diverse abordări: mobil, cumpărăror de marketing, email marketing, etc. Doar 3 persoane s-au axat doar pe client și doar 3 persoane văd viitorul marketingului ca fiind brandul.

Numărul redus de experți în marketing care pun în centru clientul sau brandul este îngrijorător, în timp ce aproape jumătate se orientează spre social sau diverse tactici de marketing deoarece par a uita fundamentele marketingului. Dar, Denise Lee Yohn, încearcă să vadă lucrurile și din prisma vorbitorilor: clienții și brandul sunt concepte fundamentale pentru marketing, chiar mai mult sunt sufletul disciplinei, iar importanța lor a rămas aceeași de-a lungul timpului, cu toate că este posibil ca tacticile și instrumentele folosite să fie cele care se schimbă, iar vorbitorii să se îndrepte grăbiți spre noua eră din marketing.

15.2 NOILE TENDINȚE ÎN MARKETING ÎN VIZIUNEA LUI KOTLER

În cele ce urmează voi prezenta câteva extrase traduse de mine, din cartea lui Kotler – varianta în engleză

În 2010 în cartea „Marketing 3.0 De la produs la consumator și la spiritul uman” vorbesc despre evoluția marketingului în ultimii 60 de ani. În viziunea lor, marketingul a evoluat de la Marketing 1.0 la Marketing 3.0

Marketingul 1.0 a fost specific epocii industriale când orientarea companiilor era spre produs, compania vânzând astfel produsele oricui le cumpăra. În această perioadă produsele erau unele de bază și erau concepute astfel încât să servească maselor. Obiectivul companiilor era standardizarea și optimizarea(reducerea) costurilor de producție.

Marketing 2.0 specific epocii informației este caracterizat prin orientarea spre client. În această perioadă oamenii erau mult mai bine informați și puteau compara mult mai ușor mai multe oferte similare iar valoarea produsului era definită de către consumator. Omul de marketing trebuia să segmenteze piața, să ajute la dezvoltarea unor produse superioare pentru un anumit segment țintă și să încerce prin campaniile desfășurate să se adreseze inteligenței și sufletului consumatorului. Omul de marketing, făcea în această perioadă a greșeală: pleca de la prezumția că se adresează unui consumator pasiv.

Marketingul 3.0 a fost pentru prima dată definit în 2005 de către un grup de consultanți de la compania MarketPlus. Se caracterizează prin atitudinea față de consumator. În această epocă el este văzut ca o ființă umană, cu inimă și spirit care caută soluții la dorința lui de a transforma piața globală într-un loc mai bun și de a dobândi împlinirea spirituală. În final marketingul 3.0 poate fi văzut ca o epocă a participației.

Această epocă a participației este definită printr-o social media expresivă: bloguri, Twitter, Youtube, photosharing; colaborare medie: Wikipedia, Rotten Tomatoes, Foursquare, etc.

Tot mai multe companii au început să încurajeze angajații să-și creeze bloguri, dar la realizarea lor să respecte codurile de conduită realizate special pentru social media.

În viziunea lui Kotler social media este ieftină, fără prejudecăți și implică colaborarea maselor. Aceste elemente pot ajuta companiile să fie mai aproape de clienți care la rândul lor să-i ajute la dezvoltarea produselor, în advertising, în comunicare. De ce pot ajuta clienții companiile? Pentru că ei sunt mai informați, fac parte din cel puțin o rețea socială, sunt mult mai activi și mai dispuși să furnizeze feedbackul.

Tot în aceeași carte Kotler vorbește despre importanța comunicării reale, care este un element de sprijin pentru membrii unei comunități. Companiile trebuie să fie conștiente că într-o piață globalizată, în care toată lumea este conectată cu toată lumea, în final adevărul iese la iveală, chiar dacă companiile încearcă să-l coloreze. Iar dacă companiile au încercat să trișeze să-și mintă clienții, când se va afla adevărul ei vor pierde întreaga rețea de clienți.

Când vine vorba de relațiile cu clienții companiile trebuie să furnizeze exact ce se angajează că vor furniza, dacă de exemplu în reclama la detergent se spune că poate curăța pata X atunci chiar asta să facă când este folosit corespunzător de consumator.Mai mult companiile trebuie să evolueze și să înceapă să vadă omul ca având 4 componente constituente: corp, minte(omul este capabil să gândească singur, să facă analize), inimă(poate simții emoții), spirit.

Al Ries și Jack Trout în cartea ”Positioning” sunt primii care vorbesc despre cât de important este pentru o companie ca acțiunile întreprinse să fie relevante pentru mintea consumatorului. Companiile trebui să scoată în evidență acele elemente unice ale produsului și în același timp relevante pentru clienții targetați. Cu alte cuvinte companiile trebuie să utilizeze marketingul emoțional astfel încât să arate că înțeleg anxietățile, dorințele clienților iar acțiunile întreprinse reușesc să atingă inima consumatorului. În prezent, tot mai multe companii folosesc marketingul emoțional. Cele mai bune exemple sunt : Starbucks care au ca slogan : ”al treilea loc de băut cafea”; Branson of Virgin – utilizează marketingul neconvențional; Apple care se promovează ca fiind o companie cu imaginație creativă.

Kotler definește marketingul 3.0 printr-un triunghi în care elemente de bază sunt: brandul, poziționarea și diferențierea, iar brandul ca fiind definit prin 3i: identitatea, integritatea și imaginea brandului.

Strategiile de marketing ale companiilor ar trebui să fie legate de definirea misiunilor brandului astfel încât ele să se adreseze consumatorului. De ce? Deoarece atunci când misiunea brandului este implementată cu succes în mintea, inima și spiritul consumatorului atunci consumatorul este cel care deține brandul și se implică activ în promovarea lui. (Exemple de astfel de companii: Coca Cola, Ikea).

Un brand cu misiuni bine definite se caracterizează

Prin faptul că se introduce o nouă perspectivă pentru afacere, o perspectivă care poate contribui decisiv la transformarea calității vieții în bine a consumatorului.

Prin simplitate, flexibilitate

Prin abordarea unor teme care promovează schimbările și transformările

În spatele unei misiuni bine definite stă o poveste bună, care se transmite singură din gură în gură, la care consumatorii participă, liderii sunt deschiși spre noi descoperiri, vigilenți, alerți, foarte motivați, proactivi. Poveștile bune sunt acelea care implică oamenii atât la nivelul intelectual cât și la nivelul emoțional și în care sunt bine definite personajele, intrigile și sunt implicate metafore.Consumatorii trebuie să fie implicați în acțiunile întreprinse de către companie deaorece ei reprezintă elementul esențial în atingerea obiectivelor companiei. Pentru a fi implicați trebuie să li se dea sentimentul că brandul le aparține, că ei sunt responsabili cu atingerea obiectivelor. Într-adevăr consumatorul singur are o putere aproape nulă, dar comunitatea din care face parte are o putere mult mai mare decât orice firmă. De ce? Deoarece fiecare membrul al unei comunități are o rețea cu care și în care comunică, discută și îi ascultă pe ceilalți membrii. Discuțiile pot fi recenzii ale unor produse. Iar un produs cu o recenzie bună făcută de un membru al rețelei, în care ceilalți au încredere, îi poate determina și pe alți membrii să achiziționeze produsul respectiv. Atunci când recenzia nu este una reală membrii își vor da seama într-un final de adevăr și fie nu vor mai cumpăra produsul, dacă vor afla după achiziționare, fie nu îl vor achiziționa deloc.Recomandările bune de pe rețele aduc companiilor, conform unui studiu realizat de către ”Wetpaint and Altimer Group ” o creștere a veniturilor de până la 18%.

Un alt aspect care poate trebuie luat în considerare este implicarea angajaților în promovarea companiei și a produselor/serviciilor, deoarece angajații sunt cei mai apropiați consumatori ai companiei. Pentru a putea promova produsele angajații trebuie să cunoască foarte bine și să respecte practicile companiei. Iar, pentru a putea fi implicați în procesul de promovare, lor trebuie să li se spună aceleași povești folosite clienților. Marele dezavantaj este acela că angajații pot detecta mult mai ușor dacă nu se spune adevărul în întregime, sau sunt inadecvențe, iar în momentul în care detectează erori în povești ei vor refuza să mai cumpere produsul și să promoveze compania. Cei mai buni consumatori pentru companie sunt angajații, iar pierderea lor duce și la pierderea altor clienți, deoarece clienții judecă autenticitatea companiei judecând angajații. Nu este suficient ca angajații să cumpere produsele, ei trebuie să aiba și o productivitate a muncii cât mai mare. Productivitatea crește atunci când ei sunt fericiți, când cred în obiectivele companiei, deoarece ei se implică atunci cu mintea, inima și sufletul.

Compania trebuie să-și educe angajații, prin intermediul cursurilor formale și informale și să folosească la cursuri profesori, traineri cât mai buni, care să-i determine pe angajați să participe activ la cursuri. Este important ca profesorii să reprezinte un model pentru angajați, în viața de zi cu zi din interiorul companiei deoarece în caz contrat oamenii vor știi că li se predă doar cuvinte goale și vor devenii pasivi iar în final scopul de educare al cursurilor nu va fi atins.

Angajații, în viziunea lui Erickson, Dychtwald și Morrison se împart în 6 categorii:

Cei care au obligații puține iar venitul se obține ușor – sunt angații care caută câștiguri rapide

Suport flexibil – angajații acționează schimbător deoarece jobul nu este o prioritate pentru ei

Riscă și vei fi recompensat – angajații care văd jobul ca fiind o oportunitate de a progresa

Expertiza individuală și succesul echipei – angajații cărora le place munca în echipă, le place să colaboreze și știu că succesul echipei este și succesul lor

Progres sigur – angajații care doresc să facă carieră

Moștenire elocventă – angajații care văd jobul ca pe o oportunitate de a crea un impact durabil asupra companiei.

Înțelegerea acestei clasificări a angajaților de către companie îi dă acestea puterea și inspirația necesară de a realiza o experiență remarcabilă pentru fiecare categorie în parte dar și de a-și selecta mai bine angajații.

O experiență remarcabilă, este în marketing 3.0 o experiență care implică colaborarea, cultura și creativitatea.

Din ce în ce mai mult în ultimii ani piața se polarizează și dispare piața de mijloc. Rezultatul direct pentru companii este că ele nu mai pot evita aspectul social și condițiile de mediu care afectează profund piața de jos și care reprezintă o grijă pentru piețele superioare.

Piața de jos începe să se maturizeze iar consumatorii care fac parte din piața superioară devin din ce în ce mai îngrijorați, dar și interesați de sustenabilitatea acțiunilor întreprinse.

Primele companii care au luat în considerare sustenabilitatea acțiunilor au tarife mai mari dar reușesc să își păstreze loiali consumatorii deoarece aceștia sunt dispuși să plătească mai mult pentru practicile legate de sustenabilitate ale companiei.

Pe de altă parte oamenii săraci reprezintă o oportunitate de viitor pentru noi piețe de desfacere, iar marketingul social poate fi folosit pentru a scoate cât mai mulți oameni din sărăcie. Companiile care doresc să se adreseze piețelor sărace trebuie să furnizeze soluții de eliminare a barierelor legate de acces și venit.

Dacă în anii 80, pe măsură ce sectorul de producție creștea interesul era reducerea poluării rezultată din emisiile generate de procesul de producție, în anii 90 accentul se punea pe dezvoltarea de produse prietenoase cu mediul, iar astăzi când resursele naturale sunt tot mai puține o mare parte dintre companii încearcă să conserve resursele și energia pentru a putea răspunde provocărilor ridicate de mediu. Cele care reușesc să administreze cel mai bine resursele vor fi marii câștigători și vor deține un avantaj competitiv în fața celorlalte.

În final, Kotler, în cartea sa identifică 3 stadii în dezvoltarea relației dintre piață și valori:

Când piața și valorile sunt polarizate.

Echilibrarea.

Integrarea.

și 10 credințe care integrează valorile companiei de marketing

Iubește-ți consumatorii și respectă-ți concurența

Fii sensibil la mișcările din mediu și fii pregătit să te transformi

Păzește-ți numele și definește clar cine ești

Clienții sunt diferiți: du-te tu primul la cei care pot avea cele mai mari beneficii din produsele tale

Ofera întotdeauna un pachet bun la un preț corect

Fii tot timpul disponibil să-ți împărtășești veștile bune

Câștigă-ți clienții, consumatorii; păstrază-i și creștele numărul

Indiferent de obiectul de activitate ceea ce vei oferii va fi un serviciu

Întotdeauna redefinește-ți afacerea în termeni de calitate cost și distribuție

Adună informațiile relevante dar fii înțelept când iei decizia finală.

Philip Kotler afirma în a 13 a ediție a cărții Management și Marketing că „un marketing bun nu este un accident ci rezultatul unei planificări și execuție atent realizată. Este atât artă cât și știință dar există o tensiune permanentă între latura formală și cea creativă.

15.3 SOCIAL MEDIA ÎN ROMÂNIA ANULUI 2011

Pentru a realiza tabelul X am utilizat trafic.ro, sati.ro, google.com/adplannner (date preluate în august 2011), wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_social_networking_websites), http://www.dstanca.ro/2010/despre-retele-sociale-la-realitatea-tv.html. Tabelul ilustrează cele mai populare rețele din România, câte persoane le utilizează( nu toți utilizatorii sunt și membrii ai comunității), și gradul de acoperire în rândul utilizatorilor de internet.

Datele prezentate sunt preluate din google ad planner care, conform trafic.ro, „ te ajută să identifici site-urile cu public similar celui dorit de tine ca să poți lua cele mai bune decizii pentru planificarea ta media online. Dacă vrei să te asiguri că te promovezi eficient, vei avea la dispoziție acele site-uri cu vizitatori ce corespund profilului campaniilor tale publicitare. Datele din trafic AdPlanner provin din mai multe surse iar informațiile suportă un proces riguros de evaluare statistică prin care se elimină acele date considerate irelevante”.

Audience Reach – reprezintă un procent estimativ al numărului de utilizatori de rețele sociale din totalul utilizatorilor de internet în luna iunie 2011din România.

Country UV (users) – Userii reprezintă numărul de vizitatori unici estimați statistic pentru un site determinat cu ajutorul cookie-urilor (wikipedia: „text special, deseori codificat, trimis de un server unui navigator web și apoi trimis înapoi (nemodificat) de către navigator, de fiecare dată când accesează acel server. Cookie-urile sunt folosite pentru autentificare precum și pentru urmărirea comportamentului utilizatorilor; aplicații tipice sunt reținerea preferințelor utilizatorilor și implementarea sistemului de „coș de cumpărături”.”).

Country Reach – diferă de Audience Reach deoarece ia în considerare și numărul de utilizatori prezenți pe site.

Country PV – reprezintă numărul de pagini vizualizate pe o rețea socială de către vizitatorii unici.

Audiența atinsă împreună de site-urile prezentate în tabelul de mai jos a ajuns în cursul lunii iunie 2011 la 84.9% din numărul total de utilizatori de internet, reprezentând circa 6.9 milioane de vizitatori unici în cursul unei singure luni care au vizualizat 4,9 miliarde de pagini.(Date preluate din AdPlanner)

Am luat în considerare doar acele rețele care au atins o audiență de cel puțin 2% din numărul total de utilizatori.

Google Ad Planner nu furnizează informații legate de rețeaua de socializare google+, dar se știe că a depășit la nivel mondial 20 milioane de utilizatori într-o singură lună.

Yahoo a lansat Yahoo Mesenger 11 care permite conectarea simultană pe mai multe rețele sociale și postarea unui status unic pe acestea. În România numărul utilizatorilor unici Yahoo este de cca 8.2 milioane, adică aproximativ 81% din totalul utilizatorilor de internet.

Tabel

Conform Google Adplanner cei care accesează facebook accesează și netlog.com(afinitatea de 1.4), wikipedia(1.3), wordpress.com(1.3), scribd.com(1.3). Utilizatorii au ca principale domenii de interes: programarea, comunități online și calculatoarele și electronicele. În medie utilizatorii accesează rețeaua de 11 ori pe lună unde petrec aproximativ 21:40 minute și vizitează cca 4 miliarde de pagini lunar. Comparativ cu aprilie 2010 numărul zilnic al vizitatorilor s-a dublat ajungând la cca 1,4 milioane.

Afinitatea reprezintă, conform trafic.ro „un indicator care arată cât de concentrată este audiența de interes de pe un anumit site față de audiența generală din România. Indicele mediu are valoarea de 100. Dacă afinitatea depășește această valoare, înseamnă că audiența este mai concentrată pe acel site. Invers, dacă valoarea este mai mică de 100, audiența este mai puțin concentrată pe acel site. Ex.: Dacă definim audiența după sex și căutăm vizitatori ‘bărbați’, pe un site cu o afinitate de 200 există șanse să găsim de două ori mai mulți vizitatori bărbați decât în medie pe alte site-uri. Dacă site-ul are o afinitate de 50, sunt șanse de două ori mai mici să găsim vizitatori bărbați pe acel site.”

Exceptând neogen.ro toate rețele de socializare prezentate în tabelul de mai sus au afinitățile pentru alte site-uri accesate și pentru domeniile de interes de sub 10%,ceea ce înseamnă că probabilitatea de a găsi o anumită categorie de persoane, selectate de noi, pe un alt site decât cel curent este destul de mică. Din păcate google ad planner nu furnizează date demografice pentru România astfel că datele prezentate în tabelul de mai sus se referă la totalitatea utilizatorilor de internet din România. Există, în schimb site-uri românești specializate pe una sau mai multe rețele de socializare care prezintă și date demografice.

Blogspot.com, conform google adplanner,în luna iulie 2011, era vizitat zilnic de cca 350.000 de persoane, în ușoară scădere față de aprilie 2010, care petreceau în medie 6:40 minute pe site. Numărul vizitatorilor unici în luna iulie 2011 s-a ridicat la aproximativ 3.5 milioane, reușind astfel să ajungă la 43,8% dintre utilizatorii de internet. Cei care au accesat site-ul au mai vizitat și wordpress.com, site-uri culinare, tpu și wikipedia și aveau ca principale domenii de interes mâncarea, băutura, cărți și literatură, gătitul.

În luna iunie 2011, conform barometrului blogosferei lunii iunie realizat de către zelist, pe blogspot.com au fost postate cca 64000 articole, dublu față de wordpress.com. Persoanele înregistrate pe wordpress și care au postat cel puțin un articol în luna iunie 2011, 30% aveau între 19 și 24 ani, 20.3% între 25 și 29 ani și 17.2% între 30 și 34 ani, 43.5% erau din București, 15.9% din Transilvania iar 11.6% din Moldova, iar 57.6% erau bărbați.

Conform site-ului „zelist.ro”, un site care înregistrază activitatea a „7,179,025 posturi, 5,699,459 comentarii, 25,180,075 twittere si 5,457,799 articole din presa online” (la data de 26 iulie 2011) în perioada 18-24 iulie au fost 7034 bloguri active (cu cel puțin 1 post), în scădere cu 2.7% față de săptămâna anterioară din care 1668 (în scădere cu 1%) bloguri cu minim 5 posturi, numărul total de bloguri a crescut cu 0.1% ajungând la 62868. În săptămâna 18-24 iulie s-au publicat 41336 de posturi și s-au înregistrat 22490( în creștere cu 0,9%) comentarii. Marți și miercuri sunt zilele în care s-au înregistrat cele mai multe comentarii și cele mai multe posturi.

Numărul conturilor românești de pe Twitter a ajuns la 56357 cu aproximativ 240819 twitturi publicate și 29027 re-twitturi.

„Twitter a anuntat, în cursul lunii iulie, depășirea primului milion de aplicații, după ce în urmă cu un an de zile număra 150.000 de aplicații înregistrate. Ecosistemul este aprovizionat de către cei peste 750.000 de dezvoltatori ce lansează o aplicație la fiecare 1.5 secunde, formându-se o industrie ce a înghițit până în prezent 1,5 miliarde dolari.”

În România deținătorii de conturi pe twitter sunt din București(49.9%), sunt bărbați(54.7%) și au sub 30 de ani(71.1%). Aceștia accesează și tumblr.com, linkedin.com, amazon.com și myspace.com. Ei sunt interesați de blogging, web desing& development, web service și nu în ultimul rând de software.

Un studiu Regus, publicat de capital.ro indică faptul că „jumătate din managerii companiilor românești au afirmat că s-au folosit de rețelele sociale pentru a atrage noi clienți în 2010”. Majoritatea campaniilor de succes îmbină blogurile cu rețelele sociale, bazându-se și pe extensia acestora în rețelele sociale“. Același studiu indică faptul că doar 35% dintre companiile românești își încurajează personalul să se înregistreze pe rețelele sociale, față de 52% la nivel mondial (studiul Regus s-a desfășurat în 80 de țări, pe 17000 de manageri). Wall-street.ro mai notează că mai puțin de jumătate dintre companii românești accesează web-ul pentru a lua legătură cu clienții și doar 35% dintre companiile românești alocă o sumă mai importantă( până la 20% din bugetul de marketing) pentru activități pe rețelele sociale de afaceri: Cu toate acestea 70% dintre companiile românești recunosc faptul că „fără activitate în mediile sociale, strategiile de marketing nu mai pot avea un succes garantat”, dar 57% „subliniază faptul că trebuie să existe un echilibru între mijloacele de marketing, iar tehnicile tradiționale trebuie îmbinate cu cele digitale pentru a avea succes campaniile de marketing”.

Din cele cca 3.6 milioane de conturi de pe facebook mai puțin de 14000 aparțin brandurilor înscrise pe facebrands(la data de 27 iulie 2011), site de monitorizare a activității facebook-ului în România. Pe twitter din cele cca 50000 de conturi doar 50 de firme au activitate constantă.

Gabriel Dombri, consultant în strategie și marketing online, consideră că numărul firmelor active în social media este încă mic, iar campaniile desfășurate nu sunt foarte eficiente deoarece se încearcă mai mult copierea campaniilor existente decât o abordare sistematică. G. Dobrini consideră că firmele ar trebui să dea mult mai multă importanță poziției de social media manager, deoarece beneficiile campaniilor media pot fi foarte mari. De exemplu, o companie de protecție și pază „Nei Guard”, a reușit în 6 luni, alocând doar 2% din bugetul general de marketing și comunicare să-și crească cu 20% numărul de clienți.

Din păcate însă companiile autohtone nu reușesc să se impună în fața companiilor multinaționale din punct de vedere al campaniilor de marketing. Astfel, conform curierulnațional.ro, cele mai cunoscute 10 branduri ce desfășoară campanii de promovare în social media sunt: AVON, Coca-Cola (cu Bicicleta Roșie), ambele fiind apreciate de 35% vizibilitate fiecare, din eșantionul intervievat de compania Daedalus Millward Brown, BCR, are 34%,Orange 28%, Cosmote 26%, ING cu 24%, Vodafone 23%, BRD 20%, Nokia 18%, și Doncafe, tot cu 18% vizibilitate.

Conform datelor prezentate de Daedalus Millward Brown, campaniile desfășurate de către companiile mai sus menționate au fost eficiente deoarece:

14% din cei intervievați și-au schimbat părerea în bine față de Coca-Cola,

10% văd mai bine compania AVON.

BCR și-a îmbunătățit imaginea cu 8%

Vodafone, Orange, Doncafe și Nivea, au câștigat fiecare, încrederea a încă 7% dintre respondenți.

Firmele din România, și nu numai, au acum la dispoziție un instrument realizat de români, care le permite să monitorizeze eficiența investiției în social media. Aplicația se numește „Zurf” și este o aplicație dezvoltată la nivel international de către uberVU și localizată pentru România de către Kaleidoscope, care deține și drepturile exclusive de utilizare, conform businesscover.ro, obținerea unei „imaginea de ansamblu, dar și de detaliu, asupra modului în care consumatorii reacționează la mesajele brandului, asupra preocupărilor principale legale de brand și a tonului în care utilizatorii din România își exprimă opiniile pe diverse subiecte de interes.” În plus, rezultatele returnate de aplicație pot indica, în funcție de reacția consumatorilor la mesaje dacă este necesară adaptarea dialogului cu aceștia. „ZURF oferă și posibilitatea de a găsi cele mai populare povestiri din social media în ultimele 3 luni, cu toate opțiunile de analiză necesare, punctând, astfel, evoluția sentimentului din jurul unui brand și, implicit, a impactului campaniilor de comunicare.”

Aplicația este utilă deoarece tot mai mulți români accesează rețele sociale, iar marketing-ul si investitiile de publicitate pe Facebook cresc și ele constant în România.

Mai mult, conform unui studiu Digital Factbook, realizat de HyperActive „userii care ajung pe un site de companie de pe o pagina Facebook a brand-ului sunt mai înclinați să achiziționeze (șanse de 4-5 ori mai mari) decât utilizatorii care vin din alte surse.

Piața online a crescut în trimestru 1 2010, față de trimestrul 1, 2009 cu 65%, se menționează în studiul Digital FactBook, care preia date dintr-un raport IAB/PwC. Creșterea s-a făcut însă în detrimentul pieței de media print și outdoor.

Piata de digital marketing românească se învârte, în 2011, în jurul cifrei de 50 milioane de euro, cu o creștere de cca 20% față de 2010, când s-au înregistrat investiții de cca 36-38 milioane de euro. .

Conform wall-stret.ro „în această sumă intră veniturile din display, performance, creative și mobile.”

De asemenea wall-street, preluând date de tip „educated guess” (a ghici pe baze stiintifice – n.r.), din studiul Digital FactBook menționează că veniturile generate de Google AdWords, Yahoo.com și Facebook în România s-ar ridica la o valoare totală de circa 7,5-8,5 milioane de euro pe an.

Capitolul 16 PROPUNERI ȘI CONCLUZII

Legăturile dintre variabilele, neanalizate încă în acest capitol mai scot la iveală următoarele:

Pe măsură ce viziunea asupra modului în care este implementat sistemul de management în România, comparativ cu UE, crește legătura Dintre nivelul de pregătire și apariția erorilor scade astfel că e posibil ca furnizorii să fie mai bine selectați, firma să fie mai bine informată, relațiile cu furnizorii să se îmbunătățească deoarece o firmă care are un sistem de management al calității certificat prezintă mult mai multă încredre decât o alta care nu are.

Pe măsură ce se îmbunătățesc relațiile cu furnizorii și cu personalul de la stat, îmbunătățindu-se și atitudinea lor, se îmbunătățesc și relațiile cu clienți. Firmele care au o relație bună cu furnizorii pot dineri produse și servicii mult mai bune și mai bine. O relație mai bună cu personalul de la stat înseamnă o firmă cu rezultate economice tot mai bune, cu taxele la zi, mai bine informată. In final, relațiile bune cu furnizorii și personalul de la stat au un impact pozitiv asupra clienților care au tot mai multă încredre în firmă. Având încredere în firmă este probabil să prefere bunurile comercializate de ea și nu de alta. Aceste relații sunt corelate și interdependente.

Un lucru interesant obținut este relație negativă între relație clienți și nivel de pregătire. Cu cât firma au o relație mai bună cu clienți cu atât aceștia sunt mai prost pregătiți și informați. Persoanele care nu știu foarte multe despre tractoare, în această situație, încearcă să obțină cât mai multe informații de la firmă și apelează mai degrabă la serviciile ei și în rezolvarea altor probleme adiacente exploatării utilajului. Un client bine informat și pregătit are un acces mai mare la informație, astfel că el va încerca să obțină cât mai multe beneficii fie forțănd mâna firmei fie apelând la serviciile altei firme, ceea ce duce la o relație mai proastă cu firma

Atitudinea clienților este direct proporțional legată de relația cu clienții. Clienții care au o atitudine foarte bună cu firma au și o atitudine foarte bună.

Pe măsură ce se îmbunătățesc relațiile cu clienții și cu furnizorii, crește și durata întârzierii unui utilaj datorită lipsei de specialiști. Firmele care au relații bune și foarte bune cu clienții vor încerca să rezolve cât mai bine defecțiunea apărută la utilaj, chiar dacă asta înseamnă mai mult timp. Datorită costurilor foarte mari ale acestor utilaje, clientul preferă să aștepte să îi fie rezolvată bine defecțiunea, decât să aibă alte probleme cu utilajul, cauzate de o reparare de mântuială. O relație bună cu furnizorii trebuie tot timpul menținută, mai ales prin tratarea serioasă a problemelor. Întârzierile la repararea utilajului din cauza lipsei de specialiști la care se adaugă o lipsă reală a specialiștilor în domeniu reprezintă o notă de prdinesionalism în rezolvarea unei probleme

Pe măsură ce se îmbunătățesc relațiile cu furnizorii crește și gradul de informare și pregătire al clienților se îmbunătățesște și atitudinea față de firmă, semn că firma începe să își selecteze clienții. Un grad de informare și pregătire mai ridicat indică, cel puțin în mediul rural, un nivel de venituri mai mari. Venituri mai mari înseamnă pentru firmă plăți mai bune. Încasările la timp îi dă posibilitatea firmei să își plătească furnizorii mai bine. O plată mai bună duce și la o relație mai bună.

Pe măsură ce se îmbunătățesc relțiile cu furnizorii se îmbunătățește și atitudinea personalului de la stat față de firmă. Întrebarea e de ce există această legătură ?

Pe măsură ce crește nivelul de pregătire și informare al clienților cres și defecțiunile cauzate de calitatea lucrărilor de reparații anterioare

Pe măsură ce crește gradul de informare și pregătire al clienților se îmbunătățește și atitudinea lor, semn că firma dineră servicii de calitate și că interesul clientului este să păstreze o relație de durată cu firma

Creșterea gradului de informare și pregătire al personalului de la stat duce și la creșterea întârzierilor la repațiile utilajelor ca urmare a distanței față de producător. O posibilă explicație ar fi punerea la dispoziția firmelor a unor informații care să le permită o viziune mai bună asupra pieței. O mai bună informare și pregătire a personalului de la stat poate însemna și o mai bună cunoaștere a legii, a reglemntărilor din Uniunea Europeană și ulterior o mai bună informare a firmelor. Cu această ocazie, firmele pot identifica scutiri de taxe și impozite de exemplu, la producători de utilaje din UE, care să le determine să apeleze la serviciilor lor. Alegerea unor astfel de producători mărește distanța fizică firmă producător dar poate îmbunătății rezultatele economice ale firmei.

Legătură pozitivă defecțiuni cauzate de calitate piese de schimb și atitudinea furnizorilor. O atitudine foarte bună a furnizorilor maschează în acest caz incompetență și calitate proastă a bunurilor și serviciilor.

În acest referat voi prezenta datele obținute în urma prelucrării datelor obținute cu ajutorul a două tipuri de chestionare: chestionar student și chestionar client.

Chestionarul student conține 29 de întrebări. Scopul acestui chestionar este măsurarea percepției studenților în ceea ce privește sistemul de management al calității și identificarea posibilelor cauze care împiedică implementarea unui sistem de management al calității.

Am plecat de la ipoteza că în România implementarea sistemului de management al calității în domeniul producerii, comercializării și utilizării de tractoare se face deficitar. Dar pentru a proba această ipoteză trebuie să identific cauzele posibile.

Evident, principala cauză este lipsa banilor, dar problema e mult mai complexă. De ce nu au oamenii bani, ce ar trebui să dețină în plus sau din contră le prisoște?

În cazul chestionarului student am dorit să văd care este viziunea din afara sistemului asupra sistemului. Cu acest scop am introdus câteva întrebări care mi-au permis să identific măsura în care ei au de-a face cu tractoarele: primele 5 întrebări.

În viziunea mea un sistem de management al calității trebuie să fie unul cât mai complet, care să includă furnizori, clienți și alți actori de pe piață. Consider că un SMC la nivel de ramură ar putea fi mai eficient decât unul la nivelul fiecărei firme. Chestionarul conține întrebări legate de beneficiile aduse de implementarea unui sistem de management al calității și motivele pentru care o firmă și-ar implementa un SMC.

Apoi am dorit să văd care sunt relațiile dintre principalii actori și cum se comportă unii cu ceilalți. O altă întrebare la care au răspuns studenții a fost existența unei legături între nivelul de pregătire informare al actorilor de pe piață și frecvența apariției problemelor. Doream să văd dacă este sau nu importantă pregătirea și dacă pregătirea este legată de erori.

La întrebarea 23 studenții trebuiau să identifice principalele cauze ale defectării utilajelor, iar la următoarea întrebare cum sunt remediate defecțiunile și în cazul în care apar întârzieri ce le cauzează (26).

Cu ajutorul chestionarului am dorit de asemenea să identific dimensiunea fermelor din punct de vedere al suprafeței deținute și din punct de vedere al numărului de angajați.

Un aspect important din punctul meu de vedere este: cât de repede după achiziționare se defectează un tractor nou?

Studenții au avut la dispoziție în chestionar și 3 întrebări deschise, care doreau să permită furnizarea de soluții în remedierea anumitor probleme de către studenți.

În cazul chestionarului client am dorit să văd care este viziunea din interiorul sistemului asupra sistemului. Cu acest scop am introdus câteva întrebări care mi-au permis să

identific importanța lor pe piață: ce dimensiune are ferma lor și de ce natură e, câți angajați au, ce funcție dețin, ce studii au în domeniu, ce experiență au în agricultură, ce vechime au utilajele lor.

Și acest chestionar conține întrebări legate de beneficiile aduse de implementarea unui sistem de management al calității dacă el există și motivele pentru care o firmă și-ar sau și-a implementat un SMC, iar dacă există un certificat cât de vechi este el.

Am dorit să identific principalele firme de certificare, din păcate răspunsurile primite nu au fost suficiente pentru a putea găsi un răspuns.

Apoi am dorit să văd care sunt relațiile cu principalii actori și cum se comportă față de ei. O altă întrebare la care au răspuns clienții ( utilizatorii de tractoare) a fost dacă există legături între nivelul de pregătire informare al actorilor de pe piață și frecvența apariției problemelor. Doream să văd dacă este sau nu importantă pregătirea din punctul lor de vedere și dacă pregătirea este legată de erori.

Am dorit să văd dacă clienții dețin o bază de date, pentru a vedea cât de utilă este crearea unei baze de date online.

La întrebarea 25 clienții au identificat principalele cauze ale defectării utilajelor lor, iar la următoarea întrebare cum sunt remediate defecțiunile de către firmele de service.

Chestionarul clienți are 26 de întrebări.

Pentru interpretarea chestionarului am folosit softul SPSS versiunea 17.01 cu toate modulele adiționale. Pentru chestionarul student am obținut un număr de 91 de chestionare, iar pentru chestionarul clienți 43.

Aplicarea de chestionare este consumatoare de timp și pentru respondent. Fiind bombardați periodic cu o gamă variată de chestionare, care din punctul nostru de vedere, nu ne aduc nici un beneficiu concret, ajungem într-un punct în care efectiv refuzăm să mai „ajutăm”. Astfel, colectarea de date a devenit mult mai dificilă și mai greu de realizat.

Pentru a diminua aceste două dezavantaje am decis ca rezultatele acestui studiu să le fac cunoscute tuturor repondenților, abordare care de altfel mi-a adus și o serie de beneficii. Am cunoscut oameni deosebiți, profesioniști, care m-au sprijinit foarte mult pe parcursul acestui studiu și nu sunt singurii.

De asemenea, am căutat să utilizez teste cât mai puternice, care să dea rezultate cu o eroare cât mai mică și pentru care presupunerile inițiale să fie cât mai puține.

În acest scop am utilizat pachetul SPSS teste exacte creat și pentru analiza datelor categoriale, cum este cazul acestor chestionare.

Din totalitatea instrumentelor folosite am utilizat Crosstabs și Teste Nonparametrice. Acestea au predefinit metoda asimptotică, adică valoarea lui p este estimată pornind de la ipoteza că pentru interpretare avem suficiente date, care urmează o anumită distribuție. Dar din păcate nu era și cazul datelor obținute, astfel că am mers mai departe și am folosit

Testele exacte pentru a estima nivelul de semnificație bazat pe distribuția exactă a testului statistic, fapt ce îmi permite să obțin valori precise ale lui p fără a-mi mai face griji că presupunurile făcute nu au loc.

16.1 PROFILUL STUDENȚILOR DIN CLUJ NAPOCA

Studenții din Cluj Napoca sunt toți în anul 2, cea mai mare parte locuiesc la oraș

(57,9%), nu dețin tractoare(68,4%). Studenții care dețin tractoare le utilizează în

agricultură, acestea au peste 5 ani vechime.

Marea majoritate a studenților (78,9%) nu au membrii ai familiei care să lucreze în

comerțul cu tractoare. Studenții (84,2%) consideră că sistemul de management al

calității integrează furnizori. Despre sistemul de management consideră că în

proporție de peste 50% este bine implementat. Ei consideră relația firmelor cu clienții

ca fiind una bună(68,4%), la fel și cea cu furnizorii(57,9%), iar cu personalul de la

stat cel puțin satisfăcătoare(68,4%). Pe de altă parte consideră relația clienților cu

firmele ca fiind una bună(78,9%) la fel și cea cu furnizorii (84,2%) iar cu personalul de la

stat cel puțin satisfăcătoare(73,7%). Despre gradul de informare și pregătire al

clienților cred că este cel mult satisfăcător, al firmelor la fel, cel mult

satisfăcător(63,2%), al furnizorilor este considerat satisfăcător spre bun(63,1%), iar al

personalului de la stat tinde să fie satisfăcător.

Atitudinea clienților față de firmă pare a fi una spre bună(68,4%), cum este de alfel și

cea a furnizorilor față de firmă(78,9%), din păcate în proporție de 68,4% atitudinea

pesonalului de la stat este proastă spre satisfăcătoare.

Studenții au fost întrebați dacă consideră că există legătură între nivelul de pregătire și

informare și frecvența apariției erorilor(problemelor) la: clienții firmelor care

comercializează tractoare, furnizorii acestor firme precum și a personalului de la stat. În toate cazurile consideră că există, dar se pare că la nivelul angajaților de la stat legătura este una mai slabă.

52,6% dintre studenți consideră că fermele au o dimensiune medie de 11 până la 100 de angajați, că suprafața este de peste 100 de ha. Ei consideră că aproape 5 din 10 tractoare se defectează în primii 3 ani de exploatare.

57,9% dintre studenți consideră că defecțiunile tractoarelor sunt cauzate de vechimea acestora și că în multe situații(55,6%) ele nu pot fi reparate din cauza lipsei pieselor de schimb.

Studenții clujeni(42,1%) că o certificarea o SMC trebuie să vină ca un răspuns la cerințele clienților

În general studenții din Cluj au o părere bună despre acest segment de piață. Lucrurile care ar trebui remediate sunt:

Nivelul de pregătire și informare al personalului de la stat precum și atitudinea acestora

Nu doar la personalul de la stat trebuie îmbunătățită pregătirea ci și la clienții și angajații firmelor de profil

Se impune înființarea unor asociații de fermieri care să permită creșterea suprafețelor exploatate, implicit și a veniturilor realizate astfel încât să se poată reînnoirii parcului de tractoare.

1 din 3 tractoare se defectează din cauza pieselor de schimb. Propun realizarea unui site. Fiecare persoană să poată să descrie defecțiunile apărute din cauza pieselor de schimb, dar să poată vorbi de asemena și despre piesele de schimb de o calitate superioară.

16.2 PROFILUL FERMIERILOR

Persoanele fizice analizate nu au mai mult de 2 sedii , au mai puțin de 10 angajați(87.1%), nu dețin o funcție, sau ocupă funcția din baza ierarhiei(66,7%), se ocupă de agricultură și folosesc tractorul în gospodărie. Dețin mai puțin de 50 ha și lucrează de aproximativ 18 ani în agricultură, au cel mult studii postliceale(51,8%) și tractoarele utilizate au aproximativ 12 ani vechime. Nu dețin un sistem de management al calității certificat (92,6%) și nu știu dacă SMC include furnizori sau clienți(81,5%). Ei ar dori să se certifice pentru a-și eficientiza activitatea(57,7%) și pentru a se extinde (26,9%). Dar 2 din 3 persoane consideră că în prezent implementarea se face foarte prost și prost. Fermierii declară că au o relație bună cu clienții(62,5%), cu furnizorii(63%) dar proastă sau cel mult satisfăcătoare cu personalul de la stat (51,8%). Consideră că nivelul de pregătire al clienților este satisfăcător spre bun (87,5%), al furnizorilor satisfăcător spre bun (85,1%), iar al personalului de la stat între foarte prost și satisfăcător(70%).

În ceea ce privește atitudinea, fermierii consideră că în cazul clienților ea este bună (70,8%), în cazul furnizorilor bună și chiar foarte bună (70,4%), iar a personalului de la satisfăcătoare spre bună (51,9%).

Ei cred că există legătură între nivelul de pregătire al clienților și frecvența apariției problemelor (75%), cred același lucru și despre furnizori (77,8%) și despre personalul de la stat (84,6%).

Aproape 70% dintre repondenți nu dețin o bază de date cu clienții sau cu furnizorii.

Principalele cauze ale defecțiunii la tractoare sunt vechimea(64%) și calitatea pieselor de schimb (48%), aceleași cauze identificate și de către studenți.

Viziunea studenților legate de relațiile dintre clienți firme, furnizori și personalul de la stat este confirmată de către micii fermieri.

16.3 CONCLUZII ȘI PROPUNERI

Principale probleme care se ridică în cazul fermierilor sunt:

vechimea tractoarelor

suprafața redusă de teren deținută

numărul redus de persoane angajate

calitatea proastă a pieselor de schimb existente pe piață

scurtcircuitări în relațiile cu reprezentanții statului

lipsa unei baze de date care să le ofere un acces mai facil la informație

lipsa încrederii în capacitatea românilor de a implementa și certifica un sistem de management al calității ceea ce este în strânsă legătură cu absența unui sistem de management certificat

lipsa cunoștiințelor în domeniul managementului calității, dar conștientizează faptul că implementarea le-ar aduce eficientizarea activității și le dă posibiliatea să se extindă

Pentru a remedia aceste probleme așa cum spuneam și mai devreme propun realizarea

unui site care să permită:

realizarea unei baze de date online, la care să își poată aduce toată lumea contribuția

cele mai ieftine modalități de obținere de finanțare în vederea achiziționării unui tractor nou

avantajele și dezavantajele implementării unui sistem de management al calității precum și cine face certificarea și la ce preț

informații la zi cu documentația necesară statului de la utilizatorii de tractoare

avantajele și dezavantajele asocierii cu alți utilizatori de tractoare din zonă

realizarea unui forum care să permită ulterior asocierea

realizarea unei piețe online, astfel încât firmele să își poată distribui mult mai ușor produsele.

Asocierea utilizatorilor de tractoare le poate permite să își scadă costurile, să își mărească profitul și să aibă un acces mai ridicat la informație. Exită piețe online care asigură transportul gratuit indiferent de cantitatea comandată. Nu militez pentru o asemenea politică, dar se poate ajunge la o formulă cât mai bună.

BIBLIOGRAFIE

AXINTE E, Elemente de asigurare a calității în Ingineria Industrial

BOBOC,D. Managementul calității produselor agroalimentare, biblioteca virtuală ASE

CIOBANU, M. Sistemul de management al calității, Universitatea Ștefan Cel Mare, Suceava

CIOBOTARU VIRGINIA, ANGELESCU ANCA, VISAN SANDA Progres tehnic, calitate, standardizare biblioteca virtuală ASE

CHERCIU MARIA, Teoria Calității biblioteca virtuală regielive

CUTLER, A. N. ,2001, Biography of Walter A Shewhart http://www.sigma-engineering.co.uk/light/shewhartbiog.htm

DRUMEANU, A.,C. Ingineria calității, Universitatea de Petrol și Gaze Ploiești biblioteca virtuală regielive

EDBAL CONSULT SRL & GP PROIECT SRL ,2008, Curs Specialist Managementul Calității & Auditor Intern

FĂLTICEANU, I. Legislatia Calității în Uniunea Europeană, biblioteca virtuală regielive

DRĂGULENESCU, N., 2000 Contribuția Dr. Joseph Juran la dezvoltarea managementului calității, http://www.ndragulanescu.ro/publicatii/JP28.pdf, Ed Q-Media nr. 6, pp 10-15

DRĂGULENESCU, N., 2006 Joseph Juran despre calitate în fostele tări socialiste, inclusive în România, http://www.ndragulanescu.ro/publicatii/JP38.pdf, Ed.ARC, Calitatea, București, nr. 3, pp.3-5

PARASCHIVESCU, A.O., 2008, Managementul Calității, Ed Tehnopress, Iași

POP CECILIA, 2008, Managemetul Calității, Ed. Alfa, Iași

ROBERTA RUSSELL & TAYLOR, B., 2009 Operations Management Creating Value Along the Supply Chain- 6th Edition, Ed BookHolders, MD, USA

STANCIU, C. Managementul calității – Analiza reflectării calității produselor în performanțele economico-financiare ale întreprinderii

ȚENCHEA, P., 2009, Fără calitate nu există afacere – o incursiune în gândirea celor cinci guru ai calității http://www.agir.ro/buletine/444.pdf pp 5-9, Ed Agir, Buletinul AGIR nr. 2-3/2009, aprilie-septembrie

Food: from farm to fork statistics, 2008, http://ec.europa.eu/eurostat

Legea 245 / 2004

Legea 608 / 2001

www.aeroq.ro

www.afer.ro

http://www.biblioteca-digitala.ase.ro/biblioteca

http://bcs.wiley.com/he-bcs/Books?action=index&itemId=0470095156&bcsId=4149

www.certind.ro

www.certrom.ro

www.coduricaen.com

http://www.comforex-impex.ro/shop/index.php?aux_page=aux1

http://deming.org/index.cfm?content=66

www.eag.ro

http://ec.europa.eu/eurostat

http://www.efirme.ro/firmaagricola/contact

www.insse.ro

www.moody-group.com

www.mrco.ro

www.listafirme.ro

http://www.mfinante.ro/contribuabili/link.jsp?body=/contribuabili/agenti_nr.htm

www.profilfirme.com

http://recom.onrc.ro

www.regielive.ro

www.renar.ro

www.qualitas.ro

www.qualitycert.ro

AUERBACH, C., SILVERSTEIN, L., 2003, QUALITATIVE DATA An Introduction to Coding and Analysis Ed New York University Press

BERG. B., L.,2001, QUALITATIVE RESEARCH METHODS FOR THE SOCIAL SCIENCES, Ed. California State University, Long Beach, A Pearson Education Company

COSTEA, R. I., 2009, ISO/TC 234, Fisheries and Aquaculture. AACL Bioflux 2(1):51-56

COSTEA, R. I., 2009, THE TOURISM IN THE MIDDLE OF THE GLOBAL CRISIS, Revista de turism, 7/2009

COSTEA, R. I.,2009, Quality management certification on Farms Machineries Market, AAB.Bioflux 1(2), 59-63, http://www.aab.bioflux.com.ro/docs/2009.1.59-63.pdf

DEY, I., 2005, QUALITATIVE DATA ANALZSIS – A User – Friendly Guide for Social Scientists ED Routledge Taylor & Francis e-Library

FIELD A, 2005, Discovering statistics Using SPSS, 2nd edition, Ed. Sage Publications

HEATON, J., 2004, Reworking Qualitative Data, Ed. Sage Publications

Ministerul finanțelor, www.mfinante.ro, ultima vizualizare 14.08 .2015

R I T C H I E, J., L E W I S, J, 2003, QUALITATIVE RESEARCH PRACTICE A Guide for Social Science Students and Researchers, Ed. Sage Publications

SCHNEIDER, D., 2005, Qualitative Data Analysis, TECFA, University of Geneva

SEIDEL, J.,1998, Qualitative Data Analysis Qualis Research, www.qualisresearch.com

SPSS Inc., 2008 SPSS Categories™ 17.0,

SPSS 17.0 help

STATGRAPHICS CENTURION XVI, help

http://www.inimm.ro/index.php?page=34

www.listafirme.ro

www.recom.onrc.ro

http://statisticasociala.tripod.com/regresie.htm

http://thor.info.uaic.ro/~val/statistica/StatWork_8.pdf

http://www.univermed-cdgm.ro/dwl/Curs_6_Teste_Dg.pGd libertate

www.youtube.com:

Correlation Coefficients in SPSS/PASW http://www.youtube.com/watch?v=loFLqZmvfzU&feature=PlayList&p=4430CBDFDB8EC7E8&index=0&playnext=1

Calculating Correlation http://www.youtube.com/watch?v=DVQ1kA1Mj_w&feature=related

Categorical data Analysis: Regression refresher http://www.youtube.com/watch?v=thBQaWbvYko&NR=1

Categorical data example: labour force particiption http://www.youtube.com/watch?v=NHcIDUGR-Qk

Correlation and Simple Linear Regression Analysis 1 of 4

Extramarital affairs_part 1: data http://www.youtube.com/watch?v=Uyi2eYKjxwk&feature=related

Extramarital affairs_part 2: descriptives http://www.youtube.com/watch?v=XeVRj-4MF08&feature=related

Extramarital affairs_part 3: OLS and Binomial logit http://www.youtube.com/watch?v=HItM9yROnYk&feature=related

Extramarital affairs_part 4: Multinomial and Binomial logit http://www.youtube.com/watch?v=9Vbyv3o5EFU&feature=related

Gretl 4 – Regresión Lineal Múltiple http://www.youtube.com/watch?v=3fZcsQZXQGM&feature=related

Identify Independent and Dependent Variables http://www.youtube.com/watch?v=yWjoyeICoZg

Introduction to Categorical Data Analysis http://www.youtube.com/watch?v=lEiTCXICgGc

Multiple Linear Regression Model (SPSS output) Part 1 of 4 http://www.youtube.com/watch?v=P_ljQpyxPw8&feature=related

Multiple Linear Regression Model (SPSS output) Part 2 of 4 http://www.youtube.com/watch?v=OEAzuk2a56o&feature=related

Multiple Linear Regression Model (SPSS output) Part 3 of 4 http://www.youtube.com/watch?v=cPVSYeE8dX4&NR=1

Multiple Linear Regression Model (SPSS output) Part 4 of 4 http://www.youtube.com/watch?v=XWeQjKxIAHU&NR=1

Multiple regression http://www.youtube.com/watch?v=-jpgYDLwMWo&feature=related

Multiple Regression and Hypothesis Testing http://www.youtube.com/watch?v=vtQyqqn3Vxc&feature=related

Multiple Regression in SPSS/PASW (The Simple Way) http://www.youtube.com/watch?v=4EFXic4sGdE

What Is Regression? http://www.youtube.com/watch?v=lXsKES6ycMk&feature=related

– 99 au număr de telefon fix disponibil Fig. 1 dsfsdfsdfsdfsdfsf 9

Fig. 2 Certificare Iso Iso Certification Sursă www.aeroq.ro 10

Fig. 3 Exploatațiile agricole în UE. Agricultural Holding in UE 12

Fig. 4 Valoarea adăugată de-a lungul lanțului alimentar Value added generated by each stage in the food chain 13

Fig. 5Fig . 7 Suprafața utilizată/fermă. Utilised agricultural area 15

Fig. 6 Distribuția suprafeței agicole în România Fig. 7 Distribuția suprafaței agricole în UE – 27 16

Fig. 8 Teren arabil în UE Fig. 9 Suprafața agricolă în UE 17

Fig. 10 Pășuni în UE Fig. 11 Fânețe în UE 17

Fig. 12 Dimensiunea Exploatațiilor agricole agricole în UE 18

Fig. 13 Consumul de bunuri, servicii utilizate în agricultură 19

Fig. 14 Parcul de tractoare în UE 19

Fig. 15 Evoluția parcului de tractoare 1995-2006 20

Fig. 16 Parcul de tractoare pe regiuni de dezvoltare 21

Fig. 33 Distribuție firme analizate 35

Fig. 34 Respondenți care au indicat direcții de îmbunătățire Fig. 35 Situația certificării 38

Fig. 36 Cifra de afaceri vs Profit. Perioada 2006-2008 38

Fig. 37 Cifra de afaceri în euro 39

Fig. 38 Data înregistrării 40

Fig. 39 Distribuție număr de angajați 41

Fig. 40 Distribuția firmelor în funcție de tip 41

Fig. 41 Distribuția chestionarelor după direcții de îmbunătățire după certificare 42

Fig. 42 Motivare alegere cerficare 43

Fig. 43 Tipul de certificat 43

Fig. 44 Grad de pregătire informare clienți 45

Fig. 45 Grad de pregătire informare furnizori 45

Figura 14 Fig. 46 Nivel de pregătire informare personal de la stat 46

Figura 16Fig. 47Atitudine clienți în funcție de tipul de firmă Figura 17 Fig. 48 Atitudine furnizori în funcție de tipul de firmă 47

Figura 17 Fig. 49 Atitudine personal stat în funcție de tipul de firmă 47

Figura 18 Fig. 50 Principalele cauze ale defecțiunilor 50

Figura 19 Fig. 51 Diagramă Pareto Cauzele întârzierii reparațiilor 51

Figura 20Fig. 52 Relații cu clienți în funcție de direcții îmbunătăți Figura 21 Fig. 53 Relații cu furnizori în funcție de direcții îmbunătăți 54

Figura 22 Fig. 54 Relații cu personalul de la stat în funcție de direcții îmbunătăți 54

Figura 23Fig. 55 Atitudinea clienților vs direcții îmbunătățiri Figura 24 Fig. 56 Atitudinea furnizorilor vs direcții îmbunătățiri 56

Figura 25 Fig. 57 Atitudinea personalului de la stat vs direcții îmbunătățiri 57

Figura 26 Fig. 58 Repartiția în funție de frecvența erorilor apărute ca urmare a nivelului de pregătire al colaboratorilor 58

Figura 27 Fig. 59 Distribuția cauzelor defectării utilajelor în funcție de direcții îmbunătățiri 60

Figura 28 Fig. 60 Grad de informare pregătire în funcție de necesitatea SMCC 65

Figura 29 Fig. 61 Relații în funcție de necesitatea SMCC 66

Figura 30(1-9) Fig. 62 Relațiile cu fiecare categorie de colaboratori versus atitudinea fiecărui colaborator 71

Figura 31 Fig. 63 Relațiile cu colaboratorii în funcție de cauzele defecțiunilor 73

Figura 32 Fig. 64 Relațiile cu clienții în funcție de cauzele întârzierilor Figura 33 Fig. 65 Relațiile cu furnizorii funcție de cauzele întârzierilor 74

Fig. 66 fig 32 Relațiile cu personalul de la stat în funcție de cauzele întârzierilor 75

Figura 33 Fig. 67 Informare clienți frecventă erori cauzate de pregătireFigura 34 Fig. 68 Informare furnizori frecventă erori cauzate de pregătire 78

Figura 1 Fig. 69Caracteristici ale studenților chestionați 139

Figura 2 Fig. 70 Destinația tractorului 140

Figura 3 Fig. 71 Motive pentru a fi certificat un sistem de management al calității 140

Figura 4 Fig. 72 Distribuția studenților în funcție de universitate și de posesia de tractoare respective atitudinea angajaților service 141

Figura 5 Fig. 73 Perioada medie de apariție a defecțiunilor, Suprafața medie a fermelor versus locația universităților 142

Figura 6 Fig. 74 Cum sunt reparate tractoarele și ce vechime au 142

Figura 7 Fig. 75 Distribuția studenților în funcție de anul de studiu și atitudinea angajaților de la service 143

Figura 8 Fig. 76 Opinia studenților în ceea ce privește atitudine service-urilor ți suprafața medie a fermelor 143

Figura 9 Fig. 77 Destinația tractorului, vechimea și atitudinea service-urilor 144

Fig. 78Sursă date Eurostat 174

Fig. 79Sursă date Eurostat 175

Fig. 80Sursă date Eurostat 176

Fig. 81 192

Tabel 1 Valoarea adăugată. Value added 14

Tabel 2 Suprafața utilizată în agricultură Utilised agricultural area 15

Tabel 4 Tractoare agricole fizice/fermă 20

Tabel 5 Suprafața agricolă utilizată 22

Tabel 10 Diferențe studii cantitative- calitative 25

Tabel 11 Validitate date 35

Tabel 12 Distribuție Sistem de management al calității certificat în funcție de numărul de angajați 35

Tabel 13 Rezultate Test Chi2 37

Tabel 14 Indici de regresie 37

Tabel 15 Medii Cifra de afaceri și Profit 2006-2008 40

Tabel 6 Tabel 16Principalele direcții de îmbunătățire repartizate în funcție de tipul de firmă 44

Tabel 7: Tabel 17 Tipfirmă*INFORMARE 46

Tabel 8 Tabel 18 Tipfirmă*atitudine 48

Tabel 9 Tabel 19 Tipfirmă* CAUZE ERORI 49

Tabel 10 Tabel 20 Tip firmă*Cauze Defecțiuni 50

Tabel 10 Tabel 21 Tip firmă* Cauze întârziere reparații 51

Tabel 11 Tabel 22 Direcții îmbunătățiri* Necesitatea unui sistem de management al calității 53

Tabel 12 Tabel 23 Principalele direcții de îmbunătățiri*Relațiile firmei cu principalii actori de pe piață 54

Tabel 13 Tabel 24 Îmbunătățiri*INFORMARE 55

Tabel 15 Tabel 25 Îmbunătățiri * CAUZE ERORI 58

Tabel 16 Tabel 26 Îmbunătățiri*Cauze defecțiuni 60

Tabel 17 Tabel 27 îmbunătățiri*Întârzieri reparații 61

Tabel 18 Tabel 28 Necesitate SMCC* Cauze Întărzieri Reparații 62

Tabel 19 Tabel 29 Necesitate Sistem de Management al Calității Certificat* Atitudine 63

Tabel 20 Tabel 30 Necesitatea Sistemului de Management al Calității Certificat*Informare 65

Tabel 21 Tabel 31Necesitate Sistem de Management al Calității Certificat * Relații 66

Tabel 32 Necesitate Certificare sistem de management al calității*principalele cauze ale defecțiunilor la utilajele agricole 66

Tabel 23 Tabel 33 Necesitate Sistem de management Certificat și legătură nivel de pregătire erori 67

Tabel 24 Tabel 34 Relații*Informare 69

Tabel 25 Tabel 35 Relații*Atitudine 71

Tabel 36 Tabel 26 Relații*Cauze erori 71

Tabel 27 Tabel 37 Relații*Cauze defecțiuni 74

Tabel 28 Tabel 38 Relații*Întărzieri reparații 75

Tabel 29 Tabel 39 INFORMARE*Întărzieri reparații 76

Tabel 30 Tabel 40 INFORMARE*CAUZE DEFECȚIUNI 77

Tabel 31 Tabel 41 INFORMARE*CAUZE ERORI 80

Tabel 32 Tabel 42 INFORMARE*Atitudine 81

Tabel 33 Tabel 43 Atitudine*Întărzieri reparații 82

Tabel 34 Tabel 44 Atitudine*CAUZE DEFECȚIUNI 83

Tabel 35 Tabel 45 Atitudine*CAUZE ERORI 84

Tabel 36Tabel 46 CAUZE ERORI*Întărzieri reparații 85

Tabel 37 Tabel 47 Cauze erori* Cauze defecțiuni 86

Tabel 39 Tabel 48 CAUZE DEFECȚIUNI*Întărzieri reparații 87

Tabel 40 Tabel 49 Legătură nivel de pregătire și frecvența apariției problemelor 88

Tabel 41 Tabel 50 Interdependențe variabile 90

Tabel 42 Tabel 51 coeficienți de regresie SMCC* cauze defecțiuni 90

Tabel 42 Tabel 52 Corelații variabile cauze defecțiuni 90

Tabel 43 Tabel 53 Coeficienții de standardizare cauze defecțiuni 91

Tabel 44 Tabel 54 Corelații și toleranță cause defecțiuni firma deține SMCC 93

Tabel 45 Tabel 55 Coeficienți de regresie Elemenete SMC * Atitudine 94

Tabel 46 Tabel 56 Corelații variabile atitudine colaboratori 94

Tabel 47 Tabel 57 Coeficienți de standardizare atitudine colaborator pentru SMC elemente 94

Tabel 48 Tabel 58 Corelații și toleranță atitudine clienți * SMC elemente 95

Tabel 49 Tabel 59 Coeficienți de regresie Organizare tip firmă 96

Tabel 50 Tabel 60 Corelații variabile tip firmă 96

Tabel 51 Tabel 61 Coeficienți de standardizare Tip firmă pentru descrierea variabilei Organizare 97

Tabel 52 Tabel 62 Corelații și toleranță Tip firmă pentru descriere organizare 97

Tabel 53 Tabel 63 Coeficienți de regresie Cerințe europene * Cauze întârziere reparații 98

Tabel 54 Tabel 64 Coeralții variabile Cauze întârziere reparații 98

Tabel 55 Tabel 65 Coeficienți de standardizare Cauze întârziere reparații 98

Tabel 56 Tabel 66 Corelații și toleranță cauze defecțiuni * Cerințe europene 99

Tabel 57 Tabel 67 Coeficienți de regresie cerinte clienți * grad de informare și pregătire 100

Tabel 58 Tabel 68 Corelații variabile grad de informare pregătire 100

Tabel 59 Tabel 69 Coeficienți de standardizare grad de informare pregătire 101

Tabel 60 Tabel 70 Corelații și toleranță Grad de informare pregătire 102

Tabel 61 Tabel 71 Coeficienți de regresie cerințe clienți * Direcții îmbunătățire 102

Tabel 62 Tabel 72 Corelații variabile direcții îmbunătățire 103

Tabel 63 Tabel 73 Coeficient de standardizare direcții îmbunătățire pentru descriere cerințe clienți 103

Tabel 64 Tabel 74 Coeficient de regresie redus 104

Tabel 65 Tabel 75 Corelații variabile Direcțiii îmbunătățire model redus 104

Tabel 66 Tabel 76 Coeficienți de standardizare direcții îmbunătățire – model redus 105

Tabel 67 Tabel 77 Corelații și toleranță model redus direcții îmbunătățiri descriere clienți 105

Tabel 68 Tabel 78 Coeficienți de regresie Eficientizare activitate * Tip firmă 105

Tabel 69 Tabel 79 Corelații variabile tip firmă 106

Tabel 70 Tabel 80 Coeficienți de standardizare Tip firmă pentru descriere Eficientizare activitate 106

Tabel 71 Tabel 81 Corelații și toleranță tipuri producător pentru descriere eficientizare activitate 107

Tabel 72 Tabel 82 Coeficineți de regresie Relație clienți * tip firmă 107

Tabel 73 Tabel 83 Corelații variabile tip firmă 107

Tabel 74 Tabel 84 Coeficient de standardizare Tip firma descriere relații firma cu clienți 108

Tabel 75 Tabel 85 Corelație și toleranță tip firmă descirere relație clienți 108

Tabel 76 Tabel 86 Coeficienți de regresie relație furnizori tip firmă 109

Tabel 77 Tabel 87 Corelație și toleranță tip firmă descire relații furnizori 109

Tabel 78 Tabel 88 Coeficienți de standardizare tip firmă relație furnizori 109

Tabel 79 Tabel 89 Corelații și toleranță Tip firmă relații descrie relație furnizori 110

Tabel 80 Tabel 90 Coeficient de regresie relație firmei cu furnizorii * atitudine 110

Tabel 81 Tabel 91 Corelații variabile atitudine colaboratori 110

Tabel 82 Tabel 92 Coeficienți de standardizare Atitudine descriu relația cu furnizorii 111

Tabel 83 Tabel 93 Corelații și toleranță Atitudine colaboratori descriu relații furnizori 111

Tabel 94 Tabel 84 Corelații variabile atitudine 112

Tabel 85 Tabel 95 Coeficienți de regresie Atitudine descriu pregătire/informare clienți 112

Tabel 86 Tabel 96 Coefienți de standardizare Atitudine descrie pregătire/informare clienți 112

Tabel 87 Tabel 97 Corelații și toleranță atitudine descriu grad de informare pregătire clienți 112

Tabel 88 Tabel 98 Corelații variabile relații colaboratori 112

Tabel 89 Tabel 99 Coeficienți regresie Relații * Aitudine clienți 113

Tabel 90 Tabel 100 Coeficienți de standardizare Relație colaboratori descriu atitudine clienți 113

Tabel 91 Tabel 101 Corelații și toleranță Relații colaboratori atidudine clienți 113

Tabel 92 Tabel 102 Coeficienți de corelație vechime utilaje tip firmă 113

Tabel 93 Tabel 103 Corelații variabile tip firmă 113

Tabel 94 Tabel 104 Coeficienți de standardizare Tip firmă descriu vechime utilaje 114

Tabel 95 Tabel 105 Corelații și toleranță tip firmă descriu vechime utilaje 114

Tabel 96 Tabel 106 Coeficienți de regresie direcții îmbunătățiri calitate consumabile 114

Tabel 97 Tabel 107 Coeficienți de regresie și corelații variabile 115

Tabel 98 Tabel 108 Coeficienți de regresie Calitate piese de schimb * Atitudine 115

Tabel 99 Tabel 109 Corelații variabile Atitudine 115

Tabel 100 Tabel 110 Coeficienți de standardizare Calitate piese de schimb 116

Tabel 101 Tabel 111 Coeficienți de regresie, model redus 116

Tabel 102 Tabel 112 Coeficienți de standardizare atitudine descriu calitate piese de schimb 116

Tabel 103 Tabel 113 Coeficienți de regresie lipsă specialiști * relații 117

Tabel 104 Tabel 114 Corelații variabile Relații 117

Tabel 105 Tabel 115 Coeficienți de standardizare Relații descriu lipsa specialiștilor 117

Tabel 106 Tabel 116 Coeficienți de regresie redus Relații 118

Tabel 107 Tabel 117 Coeficienți de standardizare Relații furnizori 118

Tabel 108 Tabel 118 Coeficienți de regresie grad informare* distanță clienți Tabel 119 Tabel 109 Coeficienți de regresie,model redus distanță clienți 118

Tabel 110 Tabel 120 Anova model complet Tabel 111 Tabel 121 Anova model redus 118

Tabel 112Tabel 122 Descirere model redus 2 Tabel 113 Tabel 123 Anova model redus 2 119

Tabel 114Tabel 124 Descirere model redus 3 Tabel 115 Tabel 125 Anova model redus 3 119

Tabel 116 Tabel 126 Coeficienți de standardizare grad informare furnizori distanță clienți 120

Tabel 117Tabel 127 Descirere model redus 4 120

Tabel 118 Tabel 128 Anova model redus 4 121

Tabel 119 Tabel 129 Coeficienți de standardizare Grad de informare pregătire clienți * Distanță Clienți 121

Tabel 120 Tabel 130 Descriere model cu ajutorul coeficienților de regresiei și analizei de variație 123

Tabel 121 Tabel 131 Analiză semnificație coeficienți 123

Tabel 132 Tabel 122 Analiză semnificație model 124

Tabel 133 Tabel 123 Anilză semnificație coeficienți 124

Tabel 134 Tabel 124 Coeficienți de regresie 124

Tabel 135 Tabel 125 Analiză coeficienți 125

Tabel 136 Tabel 126 Analiză corelații variabile 125

Tabel 127 Tabel 137 Coeficienți de regresie 125

Tabel 128 Tabel 138 Corelații variabile 125

Tabel 129 Tabel 139 Coeficienți de standardizare 126

Tabel 130 Tabel 140 Coeficienți de regresie origine * preț 126

Tabel 131 Tabel 141 Coeficienți de standardizare Orgine * Preț 126

Tabel 132 Tabel 142 Coeficienți de regresie reducere costuri * origine produse 126

Tabel 133 Tabel 143 Coeficienți de standardizare Origine produse * Costuri 127

Tabel 134 Tabel 144 Analiză relevanță model 127

Tabel 145 Tabel 135 Analiză relevanță model 128

Tabel 146 Tabel 136 Analiză relevanță model 128

Tabel 147 Tabel 137 Analiză relevanță model 129

Tabel 138 Tabel 148 Analiză relevanță model 129

Tabel 139 Tabel 149 Analiză relevanță model 130

Tabel 150 Tabel 140 Analiză relevanță model 131

Tabel 151 Tabel 141 Analiză relevanță model 132

Tabel 152 Tabel 142 Analiză relevanță model 132

Tabel 153 Tabel 143 Analiză relevanță model 133

Tabel 154 Tabel 144 Analiză relevanță model 133

Tabel 155 Tabel 145 Analiză relevanță model 134

Tabel 156 Tabel 146 Analiză relevanță model 134

Tabel Tabel 157 147 Analiză relevanță model 134

Tabel 148 Tabel 158 Analiză relevanță model 135

Tabel 149 Tabel 159 Analiză relevanță model 136

Tabel 150 Tabel 160 Analiză relevanță model 136

Tabel 151 Tabel 161 Analiză relevanță model 137

Tabel 152 Tabel 162 Analiză relevanță model 138

Tabel 163 146

Tabel 164 146

Tabel 3Tabel 165 Distribuția rangurilor Tabel 4 Tabel 166 Rezultatele testului KW pentru vechime tractor 148

Tabel 5Tabel 167 Distribuție Rangurilor pentru implementarea SMC în RO Tabel 6 Tabel 168 Testul WL pentru implementare SMC 150

Tabel 7Tabel 169 Distribuția rangurilor pentru relație cu clienți Tabel 8 Tabel 170 Testul WL pentru relația firmei cu clienții 151

Tabel 9 Tabel 171 Testul WL pentru relația firmei cu furnizorii 151

Tabel 10 Tabel 172 Distribuție ranguri pentru relația firmei cu furnizorii 152

Tabel 11 Tabel 173 Distribuția rangurilor pt relația cu personal stat Tabel 12 Tabel 174 Testul WL pentru relația cu personalul de la stat 153

Tabel 175 FIRMELE ȘI ACCESUL LA INTERNET 181

Tabel 177 184

Tabel 178 185

Tabel 179 186

Tabel 180 187

Tabel 181 189

Tabel 182 193

Tabel 183 ACHIZIȚIILE ONLINE PE REGIUNI DE DEZVOLTARE ȘI MACROREGIUNI 195

Tabel 184 196

Tabel 185 198

Tabel 186 199

Tabel 187 200

Tabel 188 250