ÖsszefoglalásA kiállítások és a vásárok fogalma közötti határvonal meghúzása nehéz feladat, mivel ha nem is identifikus, de a köznyelvben szinonimaként használt fogalmakról van szó. A dolgozatban így én sem tettem különbséget a két fogalom között. Az angol „fair”, a lengyel „targi”, a német „Messe” szavak fordítását vásárként használtam, az „exhibition”, „expo” és az „Ausstellung” kiállításként szerepet, míg a „show”, a „trade show” valamint a „trade fair” kifejezéseket „kereskedelmi vásár”-ként mutattam be. A kiállítások externális gazdasági hatását vizsgálva megállítható, hogy a befogadó területek (városok) számára a kiállítások és vásárok jelentős közvetlen gazdasági hasznot eredményeznek (ezek természetesen csak nagyobb, és folyamatosan megrendezésre kerülő rendezvények esetén érvényesek). A kiállítók és látogatók (különösen, ha az adott településen kívülről érkeznek) kiadásai más régióban termelt jövedelem ideáramlását eredményezik, és így külső forrásból növelik a helyi lakosság életszínvonalát. A hazai és nemzetközi szakirodalom átnézése után a szerzők által leggyakrabban említett vásárokkal kapcsolatos funkciók a következőek voltak: üzletkötés-értékesítés, új termék bevezetése, tájékoztatás, kapcsolatépítés és -ápolás, valamint az értékesítés-ösztönzés. A vizsgálatok középpontjába négy kiállítás került: A Farmerexpo, az OMÉK, a lengyel Polagra, és az Alföldi Állattenyésztési és Hódmezőgazda Napok melyek mindegyike egyedi jelleggel bír, emiatt összehasonlíthatóvá vált a magyar viszonylatú főváros-vidék, az évenkénti rendezvény – ötévenkénti rendezvény, a magyar-lengyel viszony, az ismételt megkérdezés miatt Debrecenben az évek közötti eltérés. A kutatás módszeréül olyan eszközt kellett választanom, melyek a célkitűzéseimnek elérését biztosítják. E célkitűzésekhez: • megbízható, nagyméretű mintára volt szükség, • nyílt és zárt kérdések feltevésére egyaránt szükség volt, és • a mennyiségi és minőségi módszerek kombinálása is szükségessé vált. E célkitűzések eléréséhez legmegfelelőbb eszköznek az ismételt esettanulmánynak tekinthető kérdőíves megkérdezés bizonyult. A kiállításokon kitöltetett kérdőívekből 416 kiállítói és 3159 látogatói bizonyult végül értékelhetőnek. A látogatói és kiállítói struktúra modellezéséhez a lehetőségek áttanulmányozása után logikai modellt hoztam létre, mely összesen hét kategóriát sorolt fel, a kiállítás szervezőit is beleértve. A látogatói kérdőívek feldolgozása során legjelentősebb eredményem az egyes vásárok látogatói vonzáskörzetének meghatározása volt. Az „átlaglátogatói” profil a következő jellemzőket tartalmazza, azaz a „tipikus” agrárgazdasági vásár látogatója középkorú, felsőfokú végzettséggel rendelkező férfi, akinek 3-4 fős családja van. 150 km-nél közelebb lakik a kiállítás helyszínéhez, évente 2-3 kiállításon vesz részt, látogatásának elsődleges célja az ismeretszerzés, másodlagos célja a szórakozás. Az országos átlaghoz képest nagyobb méretű területtel rendelkezik, összjövedelméből a mezőgazdaság aránya meghaladja az 50%-ot. Az látogatói átlaghoz képest a leginkább eltérő a Polagra. Az OMÉK: látogatói járnak a legritkábban kiállításokra, elsődleges céljuk a kikapcsolódás. Itt a legalacsonyabb a mezőgazdasági jövedelemmel rendelkezők aránya; a földterülettel rendelkezők aránya a legkisebb, az átlagos farm-méret azonban a legnagyobb. A Farmerexpo látogatói érkeznek a legkisebb átlagos távolságból. Közöttük a legmagasabb a mezőgazdasági jövedelemmel rendelkezők aránya. A Hódmezőgazda látogatói kedvelik leginkább a kiállítást. A látogatói klaszter-analízist újszerű, kétlépcsős klaszter-módszerrel hajtottam végre, ami lehetővé teszi a nominális, ordinális és a metrikus ismérvek kombinálását, illetve javaslatot tesz az ideális klaszterszámra is, mely során 14 változót vettem figyelembe, melyből 8 ún. kategória-változó (nominális és ordinális) 6 pedig metrikus változó. A klaszterelemzés eredménye két klaszter volt, melyek közül a nagyobb a gazdálkodóké volt, akik a kiindulási modell „potenciális vevő” csoportjának megfeleltethetőek. A kisebb klasztert laikusoknak neveztem el. A klaszterek közötti különbség leginkább az agrárgazdasággal való kapcsolat esetében mutatkozott meg. Ezek a klaszterek hosszú távon stabilnak tekinthetőek. A kiállítói kérdőívek feldolgozását a válaszadó cégek, és a válaszadó cégképviselők adatainak bemutatásával kezdtem. A kiállításokon megjelenő cégek döntő többsége Kft. vállalkozási formában működik, tevékenységi körükbe pedig többségük esetében a mezőgazdasági gép- és alkatrész-kereskedelem tartozik, alkalmazottaik létszáma jellemzően 50 fő alatti. A kiállításokon megjelenő céges reprezentánsok több, mint háromnegyede férfi, átlagéletkoruk 38 év, beosztásuk szerint többnyire felső- és középvezetők vannak jelen, és általában diplomával rendelkeznek. Az egyes kiállítások kiállítói vonzáskörzetének különbségét – akárcsak a látogatók esetében - variancia-analízis segítségével határoztam meg, amely két, szignifikáns különbséget felmutató csoport jött létre: a magyarországi kiállításoké, és a lengyel kiállításoké. Az előbbiek átlagos kiállítói vonzáskörzete 100 és 200 km közé esik, az utóbbié 363 km. A kiállítók kiállítási motivációinak felderítésére öt tényezőt vizsgáltam, fontosságuk, és a vásáron történő megvalósíthatósági színvonaluk szerint: arculatformálás, személyes kapcsolatépítés, üzletkötés, versenytársak felmérése, és egyéb célok. A magyar kiállítók szempontjából a személyes kapcsolatépítés volt a legfontosabb, míg lengyel társaiknak a PR jellegű arculatformálás. A kiállítások marketingeszközként való megítélése során az érdemi választ adók közel 40%-a a fontos/szükség van rá/meg kell jelenni választ adta. 10% fölötti említési arányt értek el a kommunikáció/promóció, a jó/jobb/használható és a kapcsolatépítés/ -ápolás. A partnertalálási szám átlagolása során megállapítottam, hogy a kiállítók vásáronként különbözően, 5-10 potenciális partnert találnak. A kiállítók átlagosan több, mint fele rendkívüli árengedménnyel készül a kiállításra. A leggyakrabban (50% fölötti arányban) használt látogató-csalogató eszközök a prospektusok, az üzletkötők, és az ingyenes tanácsadás. A kiállításokra fordított költségek megtérülésével kapcsolatosan a kiállítók több, mint háromnegyede nyilatkozott úgy, hogy megtérül a befektetés, azonban több mint felük ezt csak hosszú távon tudja elképzelni. A kiállítói profilalkotás legérdekesebb része az egyes kiállítások közötti különbségeket jelentő vásárprofilok elemzése. Az átlaghoz képest a leginkább eltérő a Polagra, mivel az ország nagyobb méretének - és ezáltal a mezőgazdasági jelentőségének - megfelelően a vonzáskörzete a legnagyobb (363 km). Ehhez képest az OMÉK kiállítói a többi kiállításhoz képest a legkisebb távolságról érkeznek – 115 km-ről. A Farmerexpo: kiállítói közepes távolságból érkeznek (165 és 176 km). A Hódmezőgazda vonzáskörzete 182 kilométer. A látogatók elemzéséhez hasonlóan a kiállítók esetében is kétlépcsős klaszterezést alkalmaztam. Itt is 14 változót vettem figyelembe, melyből 6 ún. kategória-változó (nominális és ordinális) 8 pedig metrikus változó. A klaszterelemzés eloszlásában két csoport különült el egymástól, melyeket kicsiknek, (1. csoport) és nagyoknak (2. csoport) neveztem el. A kiállítói és látogatói eredmények szintézise során összevetettem a kiállításokkal való elégedettséget, a vonzáskörzetet, az üzletkötések, illetve a partnertalálás sikerét, valamint a tapasztalt és elvárt engedmények mértékét. A főbb eredmények a következőek voltak: az egyes kiállítások eltérő elégedettséget váltanak ki az érdekeltekből, és olykor a látogatói és kiállítói oldal véleménye ellentétes. Hasonló különbségeket tapasztalhatunk a vonzáskörzetek méretében, a látogatók és kiállítók által tapasztalt illetve adott árengedmények mértékében is. Ez mindkét érdekelt fél számára fontos, mivel a kiállítók jobb kommunikációval fokozhatnák az értékesítésük hatékonyságát, a látogatók pedig alacsonyabb áron juthatnának a kiállítók termékeihez. A klaszterezések eredményeképp pontosítani tudtam a kiindulási modellt, mely így pontosabban írja körül a kiállításokon kialakuló potenciális üzleti kapcsolatokat. A klaszterek egymáshoz való viszonyát egy R-mutatóval (R = Relationship) jellemeztem, mely az egyes szegmensek arányainak szorzatából tevődik össze, és az egyes klaszterek tagjai közt létező közös céljainak a mérőszáma. Értéke maximum 100%, mely esetben mind a látogatói, mind a kiállítói oldalon egy-egy klaszter található, melyekbe az összes elem besorolható. Ehhez a teoretikus értékhez képest azt találtam, hogy leginkább az „Üzletkötő kicsik” és a „Gazdálkodók” csoportja közötti kapcsolat létrejötte valószínű (27,3%), mivel mindkét csoport esetében a kapcsolatépítés és az üzletkötés jeleneik meg a kiállítási részvétel céljaként. A dolgozatban megfogalmazott hipotézisek a következőek voltak:

1. Hipotézis: a látogatói oldal esetében több csoport különíthető el, melyeknek egyedi látogatási céljaik vannak. Részben helytálló: A kiindulási modellben vázolt látogatói csoportok számához képest alacsonyabb a kimutatott csoportok száma. Céljaik nem különíthetőek el élesen, elsődleges az ismeretszerzés, másodlagos a kikapcsolódás.
2. Hipotézis: a kiállítói oldal egységes, azonban a kiállítási részvételnek több célja van. Részben helytálló: a klaszterelemzés két kiállítói csoportot mutatott ki, azaz a kiállítói oldal nem egységes. A kiállítási részvétellel több célt fogalmaznak meg, elsősorban kapcsolatépítési, másodsorban üzletkötési célokat.
3. Hipotézis: a vásárok regionális kiállítói és látogatói vonzáskörzettel rendelkeznek. Helytálló: az egyes kiállítások eltérő vonzáskörzettel rendelkeznek a kiállítók és a látogatók esetében, emellett egymástól is elkülönülő, regionális vonzáskörzetük van.
4. Hipotézis: a kiállítói és látogatói észlelés különbözik az azonos tényezők esetében. Helytálló: az adott kiállítások értékelése eltérő a kiállítók és a látogatók szempontjából, illetve az adott és észlelt árengedmények mértéke szintén eltérő.

Ezek alapján a következő javaslatokat fogalmazom meg a kiállítók számára:

1. A potenciális vásárlók meghívása a rendezvényre.
2. Az elérhető árengedmények jobb kommunikációja.
3. Minél több kiállítási kommunikációs eszköz használata.
4. Látogatói adatbázis készítése. A látogatók részére:
5. Üzletkötés.
6. Megjelenés.
7. A látogatási célok hierarchiájának előzetes felállítása.
8. Előzetes kapcsolat. A kiállítás-szervezőknek– ugyan nem képezi a kutatás tárgyát, de az aktuális nemzetközi trendek alapján – a következőt tudom ajánlani: a kiállítások mellé kísérőrendezvényeket kell szervezni, mely a szakmai színvonalat emeli, és teret nyit az akadémiai együttműködéshez is. SummarySeparating completely the definitions of “exhibition” and “fair” is difficult since these words are not identical, but euphemistic in the all-day language. In this study, I did not make any difference between these two definitions. The English „fair”, the Polish „targi”, the German „Messe” were translated into Hungarian as „vásár”; the „exhibition”, „expo” and the „Ausstellung” were used as „kiállítás” while „show”, „trade show” and „trade fair” were presented as „kereskedelmi vásár”. Large and periodical fairs and expos have an economic significance in their region, including external economic effect. Exhibitors and visitors coming from other settlements mean constant flow of resources into the target region, what raises the living standards of the local population. National and international literature concerning fairs, focuses on the following functions: sales, introduction of new products, publishing information, relationship-management and sales promotion. The present research focused on four agricultural exhibitions: FARMEREXPO (HUN), OMÉK (HUN), POLAGRA (POL), and HÓDMEZŐGAZDA Days (HUN). These fairs have special characteristics but the similar methodological approach resulted comparable data. I have taken into consideration the aim and objectives of this study during the planning of research methods. Completing this task I needed:

• numerous samples,
• open and closed questions,
• quantitative and qualitative methods. The most appropriate method was the questionnaire, what means also a repeated case study regarding the upper mentioned fairs. Alltogether, we (with the help of supporting workforce) collected 416 exhibitor questionnaires and 3159 visitor questionnaires, which were appropriate for further data analysis. I have created a logical model with seven categories (including the event organizers) in order to clarify the structure of the visitors and exhibitors. The main results of the visitor’s questionnaires were the visitor radius of the different fairs and the profiling of the “average visitor”. The “typical” visitor is a middle-aged man, with a diploma degree, who has a family with 3-4 members, and lives within a radius of 150 km. He visits 2-3 exhibitions in a year, the primary objective of his visit is gaining knowledge about the topic of the fair, the secondary objective is the entertainment. He owes a larger farm, compared to the country’s average, and the share of agriculture in his income exceeds 50%. The main difference (as it could be expected) is represented by the POLAGRA, including larger radius, different size of farms, etc. Concerning visitors, OMÉK is less professional compared to FARMEREXPO. FARMEREXPO can be characterized as the most regional fair, since its visitor-radius is the lowest one. Hódmezőgazda is the most appreciated fair by the visitors (and as later can be seen, by the exhibitors too). The visitors’ questionnaires were processed through a novel clustering technique: TWO-step clustering. This method of clustering allows the combination of nominal, ordinal, and metric variables, without a previous standardization, and also gives automatically a recommendation for the optimal cluster number. By running of this method I chose 8 categorical variables, and 6 metric variables. The cluster method resulted in an optimal 2 cluster-structure, whereas I named the larger group “Farmers” who can be identified as the “Potential buyer” of the starting model. The smaller group gained a name of “Laymen”, since the main difference among the two groups was the connection to agriculture and agribusiness. The cluster structure is stable also on the long run. Results of the exhibitor questionnaires have to be started with the description of the represented firms. The majority of the exhibitor firms are operating as Ltd. Their activity is mainly agrimachine trade, with a number of employed people less than 50 persons. The representatives are basically men, with age-average of 38 years, and are senior managers and top managers with diploma degree. The differences of the radiuses were measured also by ANOVA – just like by the one of visitors’. There were two significant different groups: Hungarian and Polish origin. The previous ones had a radius between 100 and 200 km, while the Polish fair has a radius of 363 km. The exhibitors were asked with determined questions for the main purposes of exhibiting, which also demonstrated a difference between the countries: Hungarian exhibitors prefer personal relationship management, while their Polish colleagues use PR instead. The exhibition, as a marketing-measure, was described by opened questions. The results were (40%) “important”, “needed”, “must be there”. The average exhibitor makes 5-10 potential business at a fair. Half of them are supported by special fair discounts. The most widely used methods were prospects, experts at the booths and free consulting. More than three quarters of the exhibitors think that the fairs are cost-effective, but the majority of these optimistic interviewed persons are convinced that fairs are benefic only on long run. Profiling the exhibitors also showed that international differences are the strongest ones, and it begins by the size of the country, which affects the exhibitor radius too (as it is described above). By the segmentation of the exhibitors, I also used the same two-step clustering method, as by the visitors. Also 14 variables were incorporated, including 6 categorical variables and 8 metric ones. The clustering methods resulted in two clusters, which were named “Minor Companies” and “Major Companies”. By the common part of the visitor and exhibitor questionnaires, I was able to compare the opinion of the different stakeholder groups, which resulted different radius and different view of special discounts. This gives a possibility for a better communication, what could increase the sales of the exhibiting companies and at the same time – a lower price for the visitors. As a last result the different clusters were investigated, I created an R (Relationship) – index, which describes the chances of the different clusters to meet the others’ expectations. The formal hypotheses of the study were:

Hypothesis 1: the visitor side is fragmented, and these subgroups have special interests. Partly confirmed. There are two clusters, but less, than expected, special interests are rare, gaining knowledge and entertainment are the most common ones.

Hypothesis 2: the exhibitor side creates one segment only, but the segment has more objectives at a fair. Partly confirmed. There are two clusters, but there are also more objectives.

Hypothesis 3: The fairs have different radius. Confirmed. The largest radius was characteristic for the observed polish fair, also by the visitors and the exhibitors case.

Hypothesis 4: The visitors’ and exhibitors’ perception are different concerning the same objective. Confirmed. The exhibitors and the visitors have different view of special discounts.

Based on the experiences the following points can be suggested, for the exhibitors.

1. Inviting potential customers to the events.
2. Better communication of special discounts.
3. Use of more exhibition-connected communication methods.
4. Creating database about the visitors.

For the visitors:

1. Closing contracts by special discounts..
2. Representing the buyer-status.
3. Creating a visiting-plan, with a clear hierarchy of visits.
4. Pre-contact the exhibitors.

At last - even if it was not the objective of the research – the expo organizers should organize special expert congresses, where the praxis and the academic field can be also represented. This would raise the niveau of an event, and would open a gate for long-term cooperation.