Segmentation of esports audience and its marketing implications
Thesis title: | Segmentation of esports audience and its marketing implications |
---|---|
Author: | Sagl, Dominik |
Thesis type: | Diploma thesis |
Supervisor: | Mareš, Jan |
Opponents: | Andera, Michal |
Thesis language: | English |
Abstract: | This thesis provides a detailed segmentation of the esports audience. From a theoretical view, the study gives a complex overview of esports as a global phenomenon. The practical part focuses on the segmentation in which a survey was conducted gathering 373 responses that were afterwards used in the clustering analysis. The clustering was conducted using a number of clustering methods, and the optimal method was then selected based on statistical and subjective evaluations. K-Means was selected as the optimal approach for creating clusters, which were then examined from an interpretation standpoint. Two clusters were found by K-means which were significantly different based on psychographic, demographic, and behavior data from the survey. These segments were thoroughly explained to provide a comprehensive picture of the clusters. In addition, a series of suggestions that should considerably boost a company's esports success was developed based on the study's findings and theoretical research. |
Keywords: | segmentation; esports; marketing |
Thesis title: | Segmentace esportového publika a její marketingové důsledky |
---|---|
Author: | Sagl, Dominik |
Thesis type: | Diplomová práce |
Supervisor: | Mareš, Jan |
Opponents: | Andera, Michal |
Thesis language: | English |
Abstract: | Tato práce poskytuje podrobnou segmentaci publika esportu. Z teoretického hlediska studie podává komplexní přehled o esportu jako o globálním fenoménu. Praktická část se zaměřuje na segmentaci, v níž byl proveden průzkum, v němž bylo shromážděno 373 odpovědí, které byly následně použity při shlukové analýze. Shlukování bylo provedeno pomocí několika metod a na základě statistických a subjektivních hodnocení byla následně vybrána optimální metoda. Jako optimální metoda pro vytvoření shluků byla vybrána metoda K-Means, která byla následně zkoumána z hlediska interpretace. Pomocí metody K-means byly nalezeny dva shluky, které se významně lišily na základě psychografických, demografických a behaviorálních údajů z průzkumu. Tyto segmenty byly důkladně vysvětleny, aby poskytly ucelený obraz o segmentech. Kromě toho byla na základě výsledků studie a teoretického výzkumu vypracována řada návrhů, které by měly výrazně zvýšit úspěch společnostem přemýšlející o vstupu do esportu. |
Keywords: | marketing; esport; segmentace |
Information about study
Study programme: | International Management |
---|---|
Type of study programme: | Magisterský studijní program |
Assigned degree: | Ing. |
Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Faculty: | Faculty of Business Administration |
Department: | Department of Entrepreneurship |
Information on submission and defense
Date of assignment: | 13. 10. 2021 |
---|---|
Date of submission: | 11. 5. 2022 |
Date of defense: | 31. 5. 2022 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/79164/podrobnosti |