Daniel & Friends / Blog / Marketingová věda
Co mě na marketingu upřímně štve (a co s tím dělat)
Josef Havelka nedávno sepsal, co ho na marketingu štve, a trefil se do žlučníku celé branži. Dovolím si na jeho manifest navázat po svém: s trochou jedu, se špetkou květnatosti a hlavně s tím, co o většině těch nešvarů říká seriózní věda. Protože nadávat umí každý kverulant. Odkázat na důkaz už je vzácnější.
Daniel Votruba · 24. července 2026 · 4 minuty čtení
Chceme být jiní. A benchmarkujeme se k nerozeznání
Nejoblíbenější věta na strategickém workshopu zní „chceme se odlišit". Hned druhá zní „pošlete mi, jak to dělá konkurence". Ta kombinace je půvabná asi jako veganský řízek: vypadá skoro jako to pravé, chutná po kompromisu. Když se každý poměřuje s nejlepším v kategorii, celá kategorie se sbíhá k jednomu unylému průměru, kde se loga liší jen odstínem modré.
Byron Sharp a Ehrenberg-Bass Institute to říkají bez obalu: značky rostou distinktivními aktivy a mentální dostupností, tedy tím, že jsou svoje a snadno vybavitelné, nikoli tím, že se povedeně mimikují do davu. Benchmark je dobrý sluha a mizerný pán. Užitečná mapa terénu, katastrofální cíl cesty.
Ctíme data. A pak se rozhodneme podle pocitu
Firmy dnes hromadí data se sběratelskou vášní filatelisty. Dashboardů plné obrazovky, atribuční modely na tři monitory. A finální rozhodnutí? To padne v úterý po obědě, protože „mně se ta žlutá prostě líbí víc". Data se nestala kompasem, stala se alibi. Vytáhnou se, když potvrzují, co už jsme si usmysleli, a decentně zamlčí, když se pletou do plánu.
Nejsem proti intuici, naopak. Rory Sutherland v Alchemy přesvědčivě hájí, že přehnaná racionalizace zabíjí kouzlo a že nejlepší nápady vypadají zpočátku jako nesmysl. Jenže intuice a data si nemají hrát na schovávanou. Buď rozhodujeme podle čísel, nebo podle sentimentu, ale pak to aspoň řekněme nahlas a nedělejme z ekonometrie fíkový list.
AI se tváří jako revoluce. Zatím hlavně zrychluje průměrnost
Miluju AI a používám ji denně. Právě proto mě dráždí, jak se z ní stalo zaklínadlo. Ve většině firem zatím neumí nic revolučního, jen chrlí víc obsahu rychleji. A když do stroje pošlete průměrné zadání, dostanete průměrnost v průmyslovém množství, dřív a levněji. AI je násobič, a násobit umí i nulu.
Hodnotu dostane teprve ve chvíli, kdy převezme rutinu a lidem uvolní ruce na to, co stroj neudělá: názor, vkus, odvahu a rozhodnutí, za které někdo ponese kůži. Reporty od McKinsey i Gartneru opakovaně ukazují propast mezi tím, kolik firem AI „nasadilo", a tím, kolik z ní vytěžilo měřitelnou hodnotu. Nástroj není strategie. Nikdy nebyl.
Milujeme frameworky. A topíme se v prezentacích
Existuje kolem čtyř set marketingových konceptů a drtivá většina slibuje totéž: že složité zjednoduší. V praxi z toho vznikne stočtyřicetislidová prezentace, kterou nikdo nedočte, a matice tak barevná, že by ji záviděl i Kandinskij. Framework má být lešení, po kterém se leze k rozhodnutí. Ne katedrála, kterou obdivujeme místo toho, abychom v ní něco postavili.
Chceme experimentovat. Ale jen když výsledek známe předem
„Buďme odvážní" je věta, po které v korporátu obvykle následuje schvalovací kolečko dlouhé jako splácení hypotéky. Experiment se posvětí teprve tehdy, když je jistý, což je ovšem contradictio in adjecto: jistý experiment není experiment, je to jen opis známého. Skutečná kultura testování počítá s tím, že polovina hypotéz padne. To není plýtvání, to je cena za poznání, které konkurent nemá.
Pleteme si měřitelné s důležitým
Tady mě to štve nejvíc, protože je to nejzákeřnější. Změříme, co se měří snadno, a prohlásíme to za to podstatné. Jerry Z. Muller to v knize The Tyranny of Metrics pojmenoval přesně: posedlost ukazateli deformuje samotnou práci, protože lidé začnou optimalizovat číslo místo věci za ním. A pak přichází Goodhartův zákon jako účet po flámu: jakmile se z měřítka stane cíl, přestává být dobrým měřítkem.
Proto se s klienty bavíme o čtyřech metrikách, které mají oporu ve výsledovce, ne o lajcích a dojezdech videí. Penetrace, market share, tržby, zisk. Zbytek je pomocný přístroj, užitečný na ladění, zhoubný jako severka.
Co si z toho vzít (TL;DR)
- Benchmark je mapa, ne cíl. Odlišení staví na distinktivních aktivech (Ehrenberg-Bass), ne na kopírování konkurence.
- Data i intuice jsou legitimní, ale nesmí sloužit jako alibi jedno pro druhé. Přiznejme, podle čeho se rozhodujeme.
- AI je násobič: bez strategie a názoru jen levněji škáluje průměrnost. Hodnotu dá, až převezme rutinu.
- Neplést měřitelné s důležitým (Muller, Goodhart). Řiďte se čtyřmi metrikami, které unese výsledovka.
Časté otázky
Proč benchmarkování zabíjí odlišení značky?
Když se všichni měří s nejlepším v kategorii, sbíhají se k témuž průměru. Ehrenberg-Bass i Byron Sharp ukazují, že značky rostou distinktivními aktivy a mentální dostupností, ne mimikry. Benchmark je užitečná mapa, ale mizerný cíl.
Znamená měřitelné totéž co důležité?
Ne. Je to záměna, kterou pojmenoval Jerry Z. Muller v The Tyranny of Metrics: optimalizujeme, co jde snadno spočítat, a přehlížíme, na čem záleží. Platí i Goodhartův zákon: z ukazatele udělaného cílem se stává špatný ukazatel.
Opravdu AI jen zrychluje průměrnost?
Sama o sobě ano. Bez strategie chrlí víc obsahu, ne lepší. Hodnotu přinese, až převezme rutinu a lidem uvolní prostor na rozhodnutí, která stroj neudělá. AI je násobič, a násobí i nulu.
Inspirace & zdroje: podnětem byl esej Josefa Havelky „Co mě štve na marketingu" (The Other View, 2026). Opora: Byron Sharp, How Brands Grow (Ehrenberg-Bass Institute) · Les Binet & Peter Field, The Long and the Short of It (IPA) · Rory Sutherland, Alchemy (2019) · Jerry Z. Muller, The Tyranny of Metrics (Princeton University Press, 2018) · Charles Goodhart (Goodhartův zákon, 1975) · McKinsey State of AI.
Souzní vám to, nebo vás to naopak zvedá ze židle? Obojí beru jako dobrý začátek. Napište nám, první názor dostanete zdarma.