Luděk šéfuje analytickému týmu už více než pět let a za tu dobu mu pod rukama prošlo mnoho talentů! Analytické oddělení u nás funguje jako takový inkubátor. Na analytické pozici začíná mnoho studentů nebo absolventů a postupně hledají ten správný směr. Buď se z nich za pár let stanou zkušení seniorní analytici (jako náš analytik Petr Chlubna) nebo se vydají například směrem Client Service (stejně jako Tereza Friedrichová).
Luďka, mimo to že je skvělý týmový vedoucí, charakterizuje ještě několik dalších věcí. V létě ho neuvidíte do práce přijet jinak než na kole. Jeho Rambo pálivé papričky si v NMS sypeme snad na každý oběd. A pokud nemáte zrovna svůj den, věřte, že Luděk vám spraví náladu alespoň kouskem koláče.
Co tě na práci v NMS baví?
Na práci v NMS mě, i po více než pěti letech, pořád baví její neuvěřitelná rozmanitost. Ve výzkumu působím od svých pětadvaceti let a právě pestrost témat je něco, co mě drží dodnes. Každý projekt je jiný, na míru šitý klientovi, takže člověk nikdy nesklouzne do rutiny. A navíc pracujeme s daty, která vypovídají o reálném světě a výsledky naší práce tak mají smysl a dopad napříč celým trhem, od médií přes bankovní domy, obchodní řetězce a mobilní operátory až po státní a akademický sektor.
Realizujeme výzkumy v celé Evropě i mimo ni, nejčastěji v Česku, na Slovensku a v Maďarsku. Možnost srovnávat jednotlivé země a kultury je pro mě nesmírně inspirativní. Stačí porovnat Česko a Slovensko a v některých tématech, například v politické oblasti, jsou rozdíly opravdu zásadní.
Neméně důležitá je atmosféra v týmu. Máme kolem sebe dobře naladěné lidi a klidné prostředí pro práci. Každý má své starosti, ale do práce je nepřenášíme, což vytváří prostor pro soustředění i otevřenou spolupráci. Klíčová je motivace a možnost profesního růstu. Snažíme se, aby zkušenější kolegové předávali získané zkušenosti těm mladším. Tím vzniká funkční koloběh, který podporuje rozvoj celého oddělení.
A co považuješ za největší výzvu?
V poslední době zejména udržet krok s tempem změn. Metody a postupy, které byly ještě před několika lety standardem, dnes nestačí a příchod AI tento posun ještě zrychlil. Výzvou není jen naučit se nové nástroje, ale vědět, kdy jim věřit a kdy být skeptický. AI toho umí hodně, ale bez analytického úsudku za ní snadno přehlédnete chybu, která vypadá přesvědčivě. Mou rolí je mimo jiné zajistit, aby tým uměl AI využívat efektivně, ale zároveň ji nepovažoval za neomylnou.
Jaké vlastnosti a dovednosti by měl mít ideální člen tvého týmu?
Základem je samozřejmě analytické myšlení. Důležitá je ale i zvídavost, analytik, který se neptá jen „Jak to udělat?“, ale také „Proč?“ a „Dá se to udělat lépe?“. Dnes k tomu neodmyslitelně patří ochota experimentovat s AI nástroji a zároveň zdravá dávka kritičnosti vůči nim. A v neposlední řadě komunikace – v rámci týmu analytiků, směrem k obchodníkům i ke klientům. Překládat čísla do příběhů je v naší práci klíčové.
A dnes k tomu přibývá ještě jedna věc. Škola zatím moc neučí, jak pracovat s AI zodpovědně. Mladí analytici si s AI nástroji rychle padnou do oka, ale praxe je naučí, že rychlá odpověď od AI není totéž co správná odpověď. Naučit se AI řídit, nejen poslouchat, je dovednost, kterou si odnesou právě z praxe.
Jak vypadá práce v týmu Quantitative Research? Jak vypadá typický pracovní den?
Typický den většinou začíná seznámením se s plánem činností. Dopoledne se část týmu věnuje monitoringu sběru dat. Následuje analytická práce – zpracování dat, tabelace výsledků a příprava reportů, případně jiných forem výstupů. Průběžně si práci proložíme krátkými schůzkami s kolegy, se kterými na daných projektech spolupracujeme, protože jde v mnoha ohledech o týmovou práci.
Můžeš blíže popsat, jak spolupráce s ostatními týmy probíhá?
Firma je členěná do několika oddělení a bez ostatních týmů, zejména obchodního a IT, by ale naše práce v analytickém týmu vůbec nemohla fungovat.
S IT oddělením jsme v každodenním kontaktu, protože využíváme nástroje, které programátoři vyvíjejí a neustále vylepšují. Takže když klient potřebuje specifický výstup, velmi často to znamená úzkou koordinaci právě s IT.
Stejně intenzivní je spolupráce s obchodním, respektive Client Service týmem. Analytik vychází ze zadání, které přichází od kolegů, kteří jsou v kontaktu s klientem. A jeho úkolem je pak převést potřeby klienta do konkrétní analytické podoby a zajistit, že interpretace dat i finální výstupy přesně odpovídají očekávání.
V tvém týmu je mimo zkušené seniorní analytiky i mnoho studentů či absolventů vysokých škol. Co tě na práci s mladými talenty baví nejvíc?
Baví mě sledovat, jak se rychle zlepšují, a ten střet teorie s praxí. Studenti často přicházejí s dobrým teoretickým základem a ve škole je naučí je pracovat s řadou nástrojů. Už jim ovšem chybí větší míra úsudku, kdy danou metodu použít, kdy říct „tato data nestačí“ nebo jak přiznat chybu. Studenty stačí však správně nasměrovat, ukázat jim souvislosti a jejich progres je pak velmi rychlý. I proto svůj tým vnímám jako určitou líheň talentů. Příležitost dáváme už studentům na začátku vysoké školy, kdy si teprve ujasňují, kam chtějí směřovat a umožňujeme jim zjistit, jaké typy výzkumů existují, pro koho se dělají a co vlastně obnáší práce v komerční agentuře.
A dnes k tomu přibývá ještě jedna věc. Škola zatím moc neučí, jak pracovat s AI zodpovědně. Mladí analytici si s AI nástroji rychle padnou do oka, ale praxe je naučí, že rychlá odpověď od AI není totéž co správná odpověď. Naučit se AI řídit, nejen poslouchat, je dovednost, kterou si odnesou právě z praxe.
Vybavuje se ti nějaká výjimečná vzpomínka nebo zážitek, který máš s firmou spojený?
Těch zážitků byla celá řada, menších i větších, často v rámci projektů, ale i mimo ně – celofiremní setkání, garden party. Tím nejsilnějším zážitkem pro mě ale byl teambuilding v Barceloně v dubnu 2025. Najednou jsme byli stovky kilometrů od našeho zázemí, v úplně cizím, krásném prostředí a nešlo o práci, ale o společné setkání. Měli jsme geniálně připravený program formou orientačního pochodu po městě, kde jsme plnili různé úkoly. Byla to skvělá příležitost se seznámit s kolegy z Česka, Slovenska i Maďarska a zažít naprosto uvolněnou atmosféru. Věděli jsme, proč se to děje. Firma měla úspěšný předchozí rok a chtěla celofiremně poděkovat.
Jak bys jedním slovem popsal práci v NMS?
Smysluplná.
