工業(yè)品市場調查與數(shù)據(jù)分析

工業(yè)品市場調查與數(shù)據(jù)分析
課程時間：2天
紀賀元
課程簡介：市場調查經常被譽為企業(yè)營銷工作的“雷達”，缺乏有效的市場調查，企業(yè)的營銷運作將會陷入盲目和風險之中。本課程首先介紹市場調查的目標、流程以及工品調查的原則和難點，隨后系統(tǒng)介紹二手資料和一手資料的收集處理方法，并按照單選題、多選題、排序題講解分析方法，深入講解方差分析、聚類、關聯(lián)分析、回歸、客戶畫像等模型在市調數(shù)據(jù)分析中的運用。
本課程內容豐富，貼近實戰(zhàn)，內容之間聯(lián)系緊密，能夠較好地提高學員的市場調查分析能力與報告撰寫能力。
本課程全部案例數(shù)據(jù)均采用EXCEL 及相關插件講解。
課程適用對象：企業(yè)營銷副總、營銷總監(jiān)、市場調查人員、市場部經理、營銷部經理、營銷人員、市場研究人員
課程收獲：
了解市場調查的整體步驟
提高學員的市場調查數(shù)據(jù)分析能力
課程教學方式：講師講授+互動+EXCEL現(xiàn)場操作
課程對學員要求：
（1）有營銷實戰(zhàn)經驗
（2）對EXCEL2007(2010、2013)有一定操作經驗
第一部分：工品市調基礎
市調目標
聽：客戶的心聲
新：獲取創(chuàng)新的想法
變：監(jiān)控市場的變化
知：了解競爭對手，知己知彼
未：預測將來的市場情況
工品市場調查流程
需求提出階段
綜合考慮調查的目標、預算、時間等進行調研過程的整體籌劃。
調查準備階段
自己做調查還是委托專業(yè)公司去做？調查團隊如何建立？問卷如何設計？如果選擇專業(yè)公司，兩者如何分工？
調查實施階段
如何收集數(shù)據(jù)？二手和一手數(shù)據(jù)的比例如何調配？如何控制調查的質量？如果對專業(yè)調查公司以及調查過程進行有效的監(jiān)控？如何克服被訪者不愿配合或者敷衍這些障礙？
數(shù)據(jù)分析階段
如何錄入數(shù)據(jù)？如何根據(jù)自己的商業(yè)目標對調查數(shù)據(jù)進行分析？
結果呈報階段
光會做調查和分析還是不夠的，還需要寫出一份圖文并茂、簡明易懂、說服力強的調查報告。
工品調查的一些原則
一手和二手相結合
定性（情報）和定量（數(shù)據(jù)）相結合
專業(yè)意見和普通被訪者相結合
科學決策和主觀經驗相結合
工品市調的難點問題
被訪者數(shù)量少，較難有統(tǒng)計規(guī)律
新品風險大，誰都說不好
影響因素復雜多變
被訪者的主觀因素
從小樣本反推整體的困境
第二部分：工品市調-二手資料收集
為啥要重視二手資料收集？
二手資料是已經存在的現(xiàn)成的資料，二手資料是所有市調的前提和基礎，在某種程度上，二手資料的重要性甚至要超過一手資料：
市場規(guī)模過大，無法通過一手來做
資料的特殊性，導致無法做一手
預算、團隊等方面的限制
宏觀或中觀數(shù)據(jù)無法通過一手收集
二手資料收集方法
二手資料的收集主要通過以下等方法收集：
搜索引擎
文獻
年鑒
行業(yè)協(xié)會
人脈法
數(shù)據(jù)報告購買
二手資料甄別整理方法
由于二手資料的來源不同等，二手資料往往存在統(tǒng)計口徑不一致、顆粒度較粗、多來源數(shù)據(jù)對不上等問題，可以考慮采用以下方面解決：
跟一手資料對比反推
結合行業(yè)經驗做對比印證
專家德爾菲法
第三部分：工品市調-一手資料收集
一手資料收集方法
一手資料是我們獲取市場第一手資料的重要方法，獲取一手資料也是我們接觸市場、了解市場的過程，一手資料收集方法包括：
現(xiàn)場觀察記錄法
實際數(shù)據(jù)采信
訪談
問卷調查法
抽樣與反推
我們很難對全量市場進行窮舉，因此抽樣和反推就成為我們市場研究的重要方法：
抽樣技術詳解
反推技術詳解
常見的抽樣和反推中容易出現(xiàn)的問題
大型案例：上海某潤滑油企業(yè)對全國潤滑油分區(qū)域分品類市場容量進行推測（綜合采用抽樣、聚類、相關分析等技術）
如何提高問卷設計質量？
10.1 問卷調查內容
受眾基本資料
產品認知/認可程度
受眾價格承受能力
受眾消費習慣和消費流程
競爭對手狀況
受眾滿意度
受眾期望
10.2 問卷設計常見問題分析
開放式問題過少
題量過大
問題過于晦澀復雜
問題傾向性或者誘導性過強
問題涉及被訪者隱私
問題不互斥
問題之間邏輯混亂
不相關問題較多
10.3 提高問卷質量的幾個手段
采用思維導圖工具
合理的主觀題配比
總量與結構
“燈籠式”提問方式
問卷題目蛇形排列
案例：廈門某重工產品的產品價格調研問卷設計第四部分：工品市調-數(shù)據(jù)處理和分析
調查問卷數(shù)據(jù)錄入
數(shù)據(jù)錄入表的設計
采用“數(shù)據(jù)有效性”和“條件格式”有效地規(guī)范數(shù)據(jù)錄入。
多數(shù)據(jù)錄入員之間的協(xié)同
處理好問卷的編碼、錄入分工以及錄入結果的合并工作。
單選題、多選題、排序題的錄入
主觀題答案的錄入技巧
嵌套題型的錄入方式
嵌套題型指一個大題目下面有多個小題型，例如“您對該食品的看法如何？”這一個大題目下面會包含對于“價格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”等多個問題的調研，這種在數(shù)據(jù)錄入時就必須標識出來，以便于后續(xù)的分析。
復雜題型的錄入方式
復雜題型指對于同一個題目，同時對兩個因素進行調查，例如“價格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”的調查，同時對“價格”的“重要程度”和“滿意程度”進行調查，這種題目也要進行標識。
調查問卷數(shù)據(jù)的整理和規(guī)范
12.1剔除廢卷的技巧
根據(jù)缺失值剔除
調查問卷中受訪者不填的稱為缺失值。
根據(jù)重復選項剔除
根據(jù)問題間邏輯關系剔除
12.2數(shù)據(jù)管理和轉換
（1） 重新編碼
例：將月收入在10000元以上的轉換為“高”，5000-1000元的轉換為“中”，3000-5000元的轉換為“中下”收入，3000元以下的轉換為“低”收入。
（2） 替換缺失值
介紹替換缺失值的幾種方法。
（3）異常值檢測
（4）排序題反向計分
單選題的分析
（1） 頻次分析和分組均值
分析單選題中各個答案的選擇情況，例如不同性別的人對于價格敏感度的差異。
（2） 交叉表
最重要的單選題的分析方式。
多選題和排序題的分析
多重頻次分析
多重交叉表
排序題的處理
市場調查高級分析工具
市場數(shù)據(jù)以及市場調查數(shù)據(jù)的分析本質上還是屬于數(shù)據(jù)分析的范疇，以下這些方法在市場調查數(shù)據(jù)分析中使用頻率較高：
方差分析
采用方差分析分析多個因素對一個因素的影響關系，例如調查員工薪酬水平，可能的影響因素有性別、年齡、工作經歷、職業(yè)狀態(tài)等多個方面，采用方差分析可以輕松地獲得這些因素對于員工薪酬水平的影響情況。
回歸
回歸同樣可以探討多個因素對于一個因素的影響關系，也可以用于預測。
聚類
聚類是數(shù)據(jù)分析的通用工具，也廣泛地應用于市場調查數(shù)據(jù)的分析中，聚類實際上就是基于多維度多指標的分類，可以用來做客戶細分或者一般的數(shù)據(jù)分類。
關聯(lián)分析
基于apriori算法的關聯(lián)分析，廣泛用于分析同一行之內數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，例如我們關注客戶中的一個屬性“拒絕高價格（即如果產品提價，就不買）”，那么用關聯(lián)分析算法就可以分析客戶的哪些其他因素是同“拒絕高價格”同時出現(xiàn)的。
客戶畫像
超重要的數(shù)據(jù)分析方法，用來抓取某一種特征的事物的特征，例如購買我們的客戶是什么特征，再例如投訴我們的客戶具有哪些特征。

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