Demografický profil - Demographic profile

Demografické profilování je forma Demografická analýza používají marketingoví pracovníci, aby mohli být co nejefektivnější s reklamními produkty nebo službami a identifikovat případné mezery v jejich marketingové strategii.^[1] Demografické profilování lze dokonce označit jako eufemismus pro průmyslová špionáž.^[2] Zaměřením na určité skupiny, u nichž je větší pravděpodobnost, že se budou zajímat o to, co se prodává, může společnost efektivně vynakládat prostředky na reklamu, aby mohly získat maximální počet prodejů.^[3] Jedná se o přímější taktiku než pouhou reklamu na základě toho, že kdokoli je potenciálním spotřebitelem produktu; i když to může být pravda, nevydělává to na zvýšených výnosech, které přinese konkrétnější marketing.^[4] Tradiční demografické profilování bylo soustředěno kolem shromažďování informací o velkých skupinách lidí za účelem identifikace společných trendů.^[5] Trendy, jako jsou mimo jiné: změny v celkové populaci a změny ve složení populace za určité časové období. Tyto trendy by mohly podporovat změnu služeb u určité části populace, u lidí, jako jsou: děti, starší lidé a populace v produktivním věku.^[1] Lze je identifikovat pomocí průzkumů, informací o nákupech v obchodech, údajů ze sčítání atd.^[3] Nové způsoby jsou také v pracích shromažďování a používání informací pro demografické profilování. Přístupy, jako je vzorkování cílů, vzorkování kvót a dokonce i screening od dveří ke dveřím.^[6]

Účinným prostředkem k sestavení komplexního demografického profilu je všelék marketingového úsilí. Znát jméno, etnickou příslušnost, pohlaví, adresu, co kupují, kde nakupují, jak platí atd., Je účinným vhledem do toho, jak jim nejlépe prodat produkt.^[5] Rozvoj tohoto profilování je cílem mnoha podniků po celém světě, které do jeho výzkumu vkládají obrovské množství peněz. Nedávný objev, který drasticky změnil způsob, jakým konstruujeme demografické profily, jsou metadata.^[7] To je digitální stopa po sobě zanechal každého, kdo používá online služby. Čím rozsáhlejší je používání uživatele, tím rozsáhlejší jsou informace o něm a jeho zájmech. Společnosti jako Google a Facebook dosahují enormních zisků generováním a zpracováním metadat, která pak mohou využít společnosti, které chtějí zefektivnit svou reklamu na ty, které jsou pro její zobrazení nejvhodnější (cílená reklama). To je to, co řídí reklamy na novinkách uživatele nebo na webových stránkách, které navštíví,^[7] a znamená to, že například vášnivý horský cyklista s větší pravděpodobností narazí na reklamy zaměřené na tento zájem. Například pro mladé dívky, které často navštěvují obchody s online nakupováním, se na místních sociálních médiích, jako je Facebook, vyskakovací reklamy pravděpodobněji budou týkat nedávných obchodů, které navštívili, nebo obchodů podobných. Metadata zahrnují informace, jako je množství času stráveného na webu, jaké weby uživatel často navštěvuje, kde / na co klikli a kolikrát, co si koupili, s kým mluvili a co si koupili. Je tak všudypřítomné, že většina z toho, co lidé dělají online, přispívá k tomu, aby o nich podniky uchovávaly informace, a přímo ovlivní to, co jim je inzerováno a zobrazeno při používání online prohlížeče, a prostřednictvím jakých médií se to děje.^[5]

Shromažďování metadat se ukázalo jako kontroverzní téma, přičemž velký počet lidí na celém světě, kteří vyjadřují nepohodlí nad myšlenkou, že jejich osobní údaje jsou využívány k vytváření jejich virtuálního profilu, který mohou podniky využít.^[7] To vede k tomu, že podniky potřebují v této oblasti postupovat opatrně a nezacházet příliš daleko s tím, jak tyto informace používají. Aby se zabránilo přijetí budoucích právních předpisů, které by se snažily omezit shromažďování metadat, musí společnosti jednat eticky a mít na paměti soukromí lidí, když cílí na lidi kvůli reklamě.^[7] Příklad toho, jak by se z toho mohl stát problém, představují Vastenavondt, J., & Vos, K., & Ewing, T., & Wood, O. (2013), kteří navrhují myšlenku nákupního programu virtuální reality. V rámci tohoto programu nakupujícího přivítá virtuální obsluha, která ho zná podle jména a na základě svých minulých nákupů navrhuje řadu vhodných oděvních doplňků. Nakupujícího těší plynulá povaha tohoto zážitku z nakupování, dokud nenastane čas na nákup. Při nákupu zboží, které si zákazník vybral, se rozhodne použít svou kreditní kartu. Virtuální účastník je poté požádá, zda si je jistý, že by tuto možnost chtěl využít, protože jejich kreditní historie naznačuje, že hotovost by byla moudřejší možností a že by nechtěli splácet své platby jako v minulosti. . To zdůrazňuje potřebu diskrétnosti v rozsahu, v jakém se shromažďují informace a jak se používají.^[8]

Výpočtové metody

Demografické údaje, které tvoří profil, jsou shromažďovány několika způsoby, jako jsou sčítání lidu, průzkumy, záznamy a registry, aby bylo možné sledovat věci, jako je populace, narození, úmrtí, stav vztahů a další. Sčítání je nejdůležitějším nástrojem, pokud jde o sledování těchto údajů. Sčítání lidu Spojených států bylo poprvé zavedeno v roce 1790 a bylo prováděno každých 10 let podle ústavního práva [1]. I když se otázky v rámci amerického sčítání lidu každé desetiletí liší, cílem je najít více informací o bydlišti v jeho hranicích a jejich jedinečných charakteristikách od rodinného stavu, věku, pohlaví, rasy, stavu vzdělání, stavu zaměstnání a umístění. Přestože je americký sčítání lidu nejvíce využívaným nástrojem pro shromažďování těchto informací, stále má své nedostatky, jako je nadpočet a podpočet, který v předchozích letech vyvolal polemiku.^[9]

Světový demografický profil 2017


Světová populace	7 405 107 650 (červenec 2017)
10 nejlidnatějších zemí (V milionech)	Čína: 1379.3 Indie: 1281.93 Spojené státy: 326.6 Indonésie: 260.58 Brazílie: 207.35 Pákistán: 204.92 Nigérie: 190.63 Bangladéš: 157.83 Rusko: 142.26 Japonsko: 126.45
Věková struktura	0-14 let: 25,44% (muži 963 981 944 / ženy 898 974 458) 15-24 let: 16,16% (muži 611 311 930 / ženy 572 229 547) 25-54 let: 41,12% (muži 1 522 999 578 / ženy 1 488 011 505) 55-64 let: 8,6% (muži 307 262 939 / ženy 322 668 546) 65 let a více: 8,68% (muži 283540918 / ženy 352206092)
Poměr závislostí	poměr celkové závislosti: 52.5 poměr závislosti mládeže: 39.9 poměr závislosti starších osob: 12.6 poměr potenciální podpory: 7.9
Střední věk	celkový: 30,4 let mužský: 29,6 let ženský: 31,1 let
Porodnost	4,3 narození každou sekundu
Úmrtnost	1,8 úmrtí každou sekundu
Mateřská úmrtnost	216 úmrtí / 100 000 živě narozených
Poměr pohlaví	při narození: 1,03 muže / žen 0-14 let: 1,07 muže / žen 15-24 let: 1,07 muže / žen 25-54 let: 1,02 muže / žen 55-64 let: 0,95 muže / žen 65 let a více: 0,81 muže / žen Celková populace: 1,02 muže / žen
Délka života	Celková populace: 69 let mužský: 67 let ženský: 71,1 let
Celková míra plodnosti	2,42 narozených dětí / žena
Jazyky	Mandarinská čínština: 12.2% Španělština: 5.8% Angličtina: 4.6% Arabština: 3.6% Hindština: 3.6% Portugalština: 2.8% Bengálský: 2.6% Ruština: 2.3% Japonský: 1.7% Procenta pouze pro reproduktory „prvního jazyka“; šest jazyků OSN - arabština, čínština (mandarínština), angličtina, francouzština, ruština a španělština, které jsou mateřskými jazyky přibližně pro polovinu světové populace. Jsou také úředními jazyky ve více než polovině zemí světa s více než milionem mluvčích v prvním jazyce. Odhaduje se, že na světě hovoří 7 000 jazyků a přibližně 80% jazyků hovoří> 100 000 lidí a přibližně 130 z těchto jazyků hovoří> 10 lidí. Odhaduje se, že v Asii se mluví 2300 jazyky, v Africe 2140, v Tichomoří 1310, v Americe 1060 a v Evropě 290.
Náboženství	Křesťan: 31.4% Muslimský: 23.2% Hind: 15% Buddhista: 7.1% lidová náboženství: 5.9% Židovský: 0.2% jiný: 0.8% nepřidružený: 16.4%

Zdroj: CIA World Factbook ^[10]

Demografické profily 3 nejlidnatějších zemí světa

Spojené státy	2017
Populace	326,625,791
Věková struktura	0-14 let: 18,73% (muži 31 255 995 na ženu 29 919 938) 15-24 let: 13,27% (muži 22 213 952 na ženu 21 137 826) 25-54 let: 39,45% (muži 64 528 673 na ženu 64 334 499) 55-64 let: 12,91% (muži 20 357 880 na ženy 21 821 976) 65 let a více: 15,63% (muži 22 678 235 na ženu 28 376 817)
Poměry závislostí	poměr celkové závislosti: 51.2 poměr závislosti mládeže: 29 poměr závislosti starších osob: 22.1 poměr potenciální podpory: 4.5
Míra růstu populace	0.81%
Porodnost	12,5 narození na 1 000 lidí
Úmrtnost	8,2 úmrtí na 1 000 lidí
Čistá migrace	3,9 migrantů na 1 000 lidí
Poměr pohlaví	0-14 let: 1,04 muže na ženu 15-24 let: 1,05 muže na ženu 25-54 let: 1 muž (y) na ženu 55-64 let: 0,93 muže na ženu 65 let a více: 0,79 muže na ženu Celková populace: 0,97 muže na ženu
Dětská úmrtnost	celkový: 5,8 úmrtí na 1 000 živě narozených mužský: 6,3 úmrtí na 1 000 živě narozených ženský: 5,3 úmrtí na 1 000 živě narozených
Etnické skupiny	Bílý: 72.4% Černá: 12.6% Asijský: 4.8% Američan a Aljaška: 0.9% původní havajský a další tichomořský ostrovan: 0.2% Jiný: 6.2% 'Dva nebo více závodů: 2.9%
Mateřská úmrtnost	14 úmrtí na 100 000 živě narozených
Výdaje na vzdělávání	4,9% HDP
Jazyky	Angličtina: 79% Španělština: 13% ostatní indoevropští: 3.7% Asijský a tichomořský ostrov: 3.4% Jiný: 1%
Náboženství	Protestant: 46.5% Římský katolík: 20.8% Židovský: 1.9% Mormon: 1.6% jiný křesťan: 0.9% Muslimský: 0.9% Svědek Jehovův: 0.8% Buddhista: 0.7% Hind: 0.7%: jiný: 1.8% nepřidružený: 22.8% nevím / odmítl: 0.6%
Celková míra plodnosti	Na jednu ženu se narodilo 1,87 dítěte
Očekávaná délka života při narození	Celková populace: 80 let mužský: 77,7 let ženský: 82,2 let

Zdroj: CIA World Factbook ^[11]

Čína	2017
Populace	1,384,688,986
Věková struktura	0-14 let: 17,15% (muži 127 484 177 / ženy 109 113 241) 15-24 let: 12,78% (muži 94 215 607 na ženu 82 050 623) 25-54 let: 48,51% (muži 341 466 438 na ženu 327 661 460) 55-64 let: 10,75% (muži 74 771 050 na ženu 73 441 177) 65 let a více: 10,81% (muži 71 103 029 na ženu 77 995 969)
Poměr závislostí	poměr celkové závislosti: 37.7% poměr závislosti mládeže: 24.3% poměr závislosti starších osob: 13.3% poměr potenciální podpory: 7.5%
Populační růst	0.41%
Úmrtnost	7,8 úmrtí na 1 000 lidí
Porodnost	12,3 narození na 1 000 lidí
Poměr pohlaví	při narození: 1,15 muže na ženu 0-14 let: 1,17 muže na ženu 15-24 let: 1,14 muže na ženu 25-54 let: 1,04 muže na ženu 55-64 let: 1,02 muže na ženu 65 let a více: 0,92 muže na ženu Celková populace: 1,06 muže na ženu
Mateřská úmrtnost	27 úmrtí na 100 000 živě narozených
Dětská úmrtnost	celkový: 12 úmrtí na 1 000 živě narozených mužský: 12,3 úmrtí na 1 000 živě narozených ženský: 11,7 úmrtí na 1 000 živě narozených
Délka života	Průměrný: 75,7 let mužský: 73,6 let ženský: 78 let
Celková míra plodnosti	1,6 narozených dětí na ženu
Etnické skupiny	Han čínština: 91.6% Zhuang: 1.3%, jiný: 7,1% (Hui, Manchu, Ujgur, Miao, Yi, Tujia, Tibetan, Mongol atd.)
Náboženství	Buddhista: 18.2% Křesťan: 5.1% Muslimský: 1.8% lidové náboženství: 21.9% Hind: < 0.1% Židovský: < 0.1% jiný: 0,7% (taoista nebo taoista) nepřidružený: 52.2%
Jazyky	- Standardní čínština nebo mandarínština - Yue (kantonský) - Wu (Shanghainese) - Minbei (Fuzhou) - Minnan (hokkien-tchajwanský) - Xiang - Gane
Gramotnost	Celková populace: 96.4% mužský: 98.2% ženský: 94.5%

Zdroj: CIA World Factbook ^[12]

Indie	2017
Populace	1,281,935,911
Věková struktura	0-14 let: 27,34% (muži 186 087 665 na ženu 164 398 204) 15-24 let: 17,9% (muži 121 879 786 na ženu 107 583 437) 25-54 let: 41,08% (muži 271 744 709 / ženy 254 834 569) 55-64 let: 7,45% (muži 47 846 122 na ženu 47 632 532) 65 let a více: 6,24% (muži 37 837 801 na ženu 42 091 086)
Poměr závislostí	poměr celkové závislosti: 52.2% poměr závislosti mládeže: 43.6% poměr závislosti starších osob: 8.6% poměr potenciální podpory: 11.7%
Populační růst	1.17%
Porodnost	19 narození na 1 000 lidí
Úmrtnost	7,3 úmrtí na 1 000 lidí
Poměr pohlaví	při narození: 1,12 muže na ženu 0-14 let: 1,13 muže na ženu 15-24 let: 1,13 muže / ženy 25-54 let: 1,06 muže / žen 55-64 let: 1,01 muži / ženy 65 let a více: 0,9 muže / ženy Celková populace: 1,08 muže / žen
Dětská úmrtnost	celkový: 39,1 úmrtí na 1 000 živě narozených mužský: 38 úmrtí na 1 000 živě narozených ženský: 40,4 úmrtí na 1 000 živě narozených
Délka života	Celková populace: 68,8 let mužský: 67,6 let ženský: 70,1 let
Celková míra plodnosti	Na ženu se narodilo 2,43 dětí
Mateřská úmrtnost	174 úmrtí na 100 000 živě narozených
Etnické skupiny	Indoárijský: 72% Dravidian: 25% Jiný: 3%
Náboženství	Hind: 79.8% Muslimský: 14.2% Křesťan: 2.3% Sikh: 1.7% ostatní a blíže neurčené: 2%
Jazyky	Hindština: 41% Bengálský: 8.1% Telugština: 7.2% Maráthština: 7% Tamil: 5.9% Urdu: 5% Gudžarátština: 4.5% Kannadština: 3.7% Malabarština: 3.2% Urijština: 3.2% Punjabi: 2.8% Assamese: 1.3% Maithili: 1.2% jiný: 5.9%
Gramotnost	Celková populace: 71.2% mužský: 81.3% ženský: 60.6%

Zdroj: CIA World Factbook ^[13]

Viz také

Reference

^ ^A ^b „Lekce 3: Vytvoření demografického profilu“. Hodnocení opatření.
^ Hudson, John (1. prosince 2002). „Demografické profilování“. Všudypřítomnost. 2002 (Prosinec): 1. doi:10.1145/764008.763951.
^ ^A ^b FitzGerald, Maureen; Arnott, David (srpen 1996). „Pochopení demografických dopadů na marketingovou komunikaci ve službách“. International Journal of Service Industry Management. 7 (3): 31–45. doi:10.1108/09564239610122947. ProQuest 233640609.
^ Jothi, A. L. (2015). „Studie o vlivu demografických faktorů na preference zákazníků před kosmetickými výrobky“. Sumedha Journal of Management. 4 (4): 39–48. ProQuest 1776777815.
^ ^A ^b ^C „Tech Trends 2016: Understanding the hnací síly stojící za připojeným spotřebitelem“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}
^ Treiman, Donald J .; Lu, Yao; Qi, Yaqiang (8. prosince 2014). „Nové přístupy ke shromažďování demografických údajů“. Čínský sociologický přehled. 44 (3): 56–92. doi:10.2753 / csa2162-0555440303. PMC 3704565. PMID 23844330.
^ ^A ^b ^C ^d „Proč jsou velká data malá myšlenka: A proč byste se neměli tolik trápit“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}
^ „Nic necítit, nic nedělat: Odemknutí emocionálního tajemství online výdajů“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}
^ https://www.census.gov/prod/2001pubs/censr01-2.pdf^{[úplná citace nutná ]}
^ „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.
^ „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.
^ „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.
^ „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.

[measureevaluation-1] A ^b „Lekce 3: Vytvoření demografického profilu“. Hodnocení opatření.

[Hudson,_J._2002-2] Hudson, John (1. prosince 2002). „Demografické profilování“. Všudypřítomnost. 2002 (Prosinec): 1. doi:10.1145/764008.763951.

[Arnott,_D.,_&_FitzGerald,_M._1996-3] A ^b FitzGerald, Maureen; Arnott, David (srpen 1996). „Pochopení demografických dopadů na marketingovou komunikaci ve službách“. International Journal of Service Industry Management. 7 (3): 31–45. doi:10.1108/09564239610122947. ProQuest 233640609.

[Jothi,_A._L._2015-4] Jothi, A. L. (2015). „Studie o vlivu demografických faktorů na preference zákazníků před kosmetickými výrobky“. Sumedha Journal of Management. 4 (4): 39–48. ProQuest 1776777815.

[GfK._2016-5] A ^b ^C „Tech Trends 2016: Understanding the hnací síly stojící za připojeným spotřebitelem“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}

[6] Treiman, Donald J .; Lu, Yao; Qi, Yaqiang (8. prosince 2014). „Nové přístupy ke shromažďování demografických údajů“. Čínský sociologický přehled. 44 (3): 56–92. doi:10.2753 / csa2162-0555440303. PMC 3704565. PMID 23844330.

[Needel,_S._2013-7] A ^b ^C ^d „Proč jsou velká data malá myšlenka: A proč byste se neměli tolik trápit“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}

[Vastenavondt,_J.,_&_Vos,_K.,_&_Ewing,_T.,_&_Wood,_O._2013-8] „Nic necítit, nic nedělat: Odemknutí emocionálního tajemství online výdajů“. WARC.^{[nespolehlivý zdroj? ]}

[9] ttps://www.census.gov/prod/2001pubs/censr01-2.pdf^{[úplná citace nutná ]}

[10] „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.

[11] „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.

[12] „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.

[13] „The World Factbook - Central Intelligence Agency“.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]