工業(yè)品市場(chǎng)調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

工業(yè)品市場(chǎng)調(diào)查與數(shù)據(jù)分析
課程時(shí)間：2天
紀(jì)賀元
課程簡(jiǎn)介：市場(chǎng)調(diào)查經(jīng)常被譽(yù)為企業(yè)營(yíng)銷工作的“雷達(dá)”，缺乏有效的市場(chǎng)調(diào)查，企業(yè)的營(yíng)銷運(yùn)作將會(huì)陷入盲目和風(fēng)險(xiǎn)之中。本課程首先介紹市場(chǎng)調(diào)查的目標(biāo)、流程以及工品調(diào)查的原則和難點(diǎn)，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(guān)聯(lián)分析、回歸、客戶畫像等模型在市調(diào)數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)用。
本課程內(nèi)容豐富，貼近實(shí)戰(zhàn)，內(nèi)容之間聯(lián)系緊密，能夠較好地提高學(xué)員的市場(chǎng)調(diào)查分析能力與報(bào)告撰寫能力。
本課程全部案例數(shù)據(jù)均采用EXCEL 及相關(guān)插件講解。
課程適用對(duì)象：企業(yè)營(yíng)銷副總、營(yíng)銷總監(jiān)、市場(chǎng)調(diào)查人員、市場(chǎng)部經(jīng)理、營(yíng)銷部經(jīng)理、營(yíng)銷人員、市場(chǎng)研究人員
課程收獲：
了解市場(chǎng)調(diào)查的整體步驟
提高學(xué)員的市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析能力
課程教學(xué)方式：講師講授+互動(dòng)+EXCEL現(xiàn)場(chǎng)操作
課程對(duì)學(xué)員要求：
（1）有營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
（2）對(duì)EXCEL2007(2010、2013)有一定操作經(jīng)驗(yàn)
第一部分：工品市調(diào)基礎(chǔ)
市調(diào)目標(biāo)
聽(tīng)：客戶的心聲
新：獲取創(chuàng)新的想法
變：監(jiān)控市場(chǎng)的變化
知：了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，知己知彼
未：預(yù)測(cè)將來(lái)的市場(chǎng)情況
工品市場(chǎng)調(diào)查流程
需求提出階段
綜合考慮調(diào)查的目標(biāo)、預(yù)算、時(shí)間等進(jìn)行調(diào)研過(guò)程的整體籌劃。
調(diào)查準(zhǔn)備階段
自己做調(diào)查還是委托專業(yè)公司去做？調(diào)查團(tuán)隊(duì)如何建立？問(wèn)卷如何設(shè)計(jì)？如果選擇專業(yè)公司，兩者如何分工？
調(diào)查實(shí)施階段
如何收集數(shù)據(jù)？二手和一手?jǐn)?shù)據(jù)的比例如何調(diào)配？如何控制調(diào)查的質(zhì)量？如果對(duì)專業(yè)調(diào)查公司以及調(diào)查過(guò)程進(jìn)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(biāo)對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？
結(jié)果呈報(bào)階段
光會(huì)做調(diào)查和分析還是不夠的，還需要寫出一份圖文并茂、簡(jiǎn)明易懂、說(shuō)服力強(qiáng)的調(diào)查報(bào)告。
工品調(diào)查的一些原則
一手和二手相結(jié)合
定性（情報(bào)）和定量（數(shù)據(jù)）相結(jié)合
專業(yè)意見(jiàn)和普通被訪者相結(jié)合
科學(xué)決策和主觀經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合
工品市調(diào)的難點(diǎn)問(wèn)題
被訪者數(shù)量少，較難有統(tǒng)計(jì)規(guī)律
新品風(fēng)險(xiǎn)大，誰(shuí)都說(shuō)不好
影響因素復(fù)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(diào)-二手資料收集
為啥要重視二手資料收集？
二手資料是已經(jīng)存在的現(xiàn)成的資料，二手資料是所有市調(diào)的前提和基礎(chǔ)，在某種程度上，二手資料的重要性甚至要超過(guò)一手資料：
市場(chǎng)規(guī)模過(guò)大，無(wú)法通過(guò)一手來(lái)做
資料的特殊性，導(dǎo)致無(wú)法做一手
預(yù)算、團(tuán)隊(duì)等方面的限制
宏觀或中觀數(shù)據(jù)無(wú)法通過(guò)一手收集
二手資料收集方法
二手資料的收集主要通過(guò)以下等方法收集：
搜索引擎
文獻(xiàn)
年鑒
行業(yè)協(xié)會(huì)
人脈法
數(shù)據(jù)報(bào)告購(gòu)買
二手資料甄別整理方法
由于二手資料的來(lái)源不同等，二手資料往往存在統(tǒng)計(jì)口徑不一致、顆粒度較粗、多來(lái)源數(shù)據(jù)對(duì)不上等問(wèn)題，可以考慮采用以下方面解決：
跟一手資料對(duì)比反推
結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)做對(duì)比印證
專家德?tīng)柗品?br /> 第三部分：工品市調(diào)-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(chǎng)第一手資料的重要方法，獲取一手資料也是我們接觸市場(chǎng)、了解市場(chǎng)的過(guò)程，一手資料收集方法包括：
現(xiàn)場(chǎng)觀察記錄法
實(shí)際數(shù)據(jù)采信
訪談
問(wèn)卷調(diào)查法
抽樣與反推
我們很難對(duì)全量市場(chǎng)進(jìn)行窮舉，因此抽樣和反推就成為我們市場(chǎng)研究的重要方法：
抽樣技術(shù)詳解
反推技術(shù)詳解
常見(jiàn)的抽樣和反推中容易出現(xiàn)的問(wèn)題
大型案例：上海某潤(rùn)滑油企業(yè)對(duì)全國(guó)潤(rùn)滑油分區(qū)域分品類市場(chǎng)容量進(jìn)行推測(cè)（綜合采用抽樣、聚類、相關(guān)分析等技術(shù)）
如何提高問(wèn)卷設(shè)計(jì)質(zhì)量？
10.1 問(wèn)卷調(diào)查內(nèi)容
受眾基本資料
產(chǎn)品認(rèn)知/認(rèn)可程度
受眾價(jià)格承受能力
受眾消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)流程
競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手狀況
受眾滿意度
受眾期望
10.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)常見(jiàn)問(wèn)題分析
開放式問(wèn)題過(guò)少
題量過(guò)大
問(wèn)題過(guò)于晦澀復(fù)雜
問(wèn)題傾向性或者誘導(dǎo)性過(guò)強(qiáng)
問(wèn)題涉及被訪者隱私
問(wèn)題不互斥
問(wèn)題之間邏輯混亂
不相關(guān)問(wèn)題較多
10.3 提高問(wèn)卷質(zhì)量的幾個(gè)手段
采用思維導(dǎo)圖工具
合理的主觀題配比
總量與結(jié)構(gòu)
“燈籠式”提問(wèn)方式
問(wèn)卷題目蛇形排列
案例：廈門某重工產(chǎn)品的產(chǎn)品價(jià)格調(diào)研問(wèn)卷設(shè)計(jì)第四部分：工品市調(diào)-數(shù)據(jù)處理和分析
調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)錄入
數(shù)據(jù)錄入表的設(shè)計(jì)
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(wèn)卷的編碼、錄入分工以及錄入結(jié)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(gè)大題目下面有多個(gè)小題型，例如“您對(duì)該食品的看法如何？”這一個(gè)大題目下面會(huì)包含對(duì)于“價(jià)格”、“口感”、“營(yíng)養(yǎng)成分”、“包裝”等多個(gè)問(wèn)題的調(diào)研，這種在數(shù)據(jù)錄入時(shí)就必須標(biāo)識(shí)出來(lái)，以便于后續(xù)的分析。
復(fù)雜題型的錄入方式
復(fù)雜題型指對(duì)于同一個(gè)題目，同時(shí)對(duì)兩個(gè)因素進(jìn)行調(diào)查，例如“價(jià)格”、“口感”、“營(yíng)養(yǎng)成分”、“包裝”的調(diào)查，同時(shí)對(duì)“價(jià)格”的“重要程度”和“滿意程度”進(jìn)行調(diào)查，這種題目也要進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
調(diào)查問(wèn)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(diào)查問(wèn)卷中受訪者不填的稱為缺失值。
根據(jù)重復(fù)選項(xiàng)剔除
根據(jù)問(wèn)題間邏輯關(guān)系剔除
12.2數(shù)據(jù)管理和轉(zhuǎn)換
（1） 重新編碼
例：將月收入在10000元以上的轉(zhuǎn)換為“高”，5000-1000元的轉(zhuǎn)換為“中”，3000-5000元的轉(zhuǎn)換為“中下”收入，3000元以下的轉(zhuǎn)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(cè)
（4）排序題反向計(jì)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(gè)答案的選擇情況，例如不同性別的人對(duì)于價(jià)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(chǎng)調(diào)查高級(jí)分析工具
市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析本質(zhì)上還是屬于數(shù)據(jù)分析的范疇，以下這些方法在市場(chǎng)調(diào)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(gè)因素對(duì)一個(gè)因素的影響關(guān)系，例如調(diào)查員工薪酬水平，可能的影響因素有性別、年齡、工作經(jīng)歷、職業(yè)狀態(tài)等多個(gè)方面，采用方差分析可以輕松地獲得這些因素對(duì)于員工薪酬水平的影響情況。
回歸
回歸同樣可以探討多個(gè)因素對(duì)于一個(gè)因素的影響關(guān)系，也可以用于預(yù)測(cè)。
聚類
聚類是數(shù)據(jù)分析的通用工具，也廣泛地應(yīng)用于市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析中，聚類實(shí)際上就是基于多維度多指標(biāo)的分類，可以用來(lái)做客戶細(xì)分或者一般的數(shù)據(jù)分類。
關(guān)聯(lián)分析
基于apriori算法的關(guān)聯(lián)分析，廣泛用于分析同一行之內(nèi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，例如我們關(guān)注客戶中的一個(gè)屬性“拒絕高價(jià)格（即如果產(chǎn)品提價(jià)，就不買）”，那么用關(guān)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(jià)格”同時(shí)出現(xiàn)的。
客戶畫像
超重要的數(shù)據(jù)分析方法，用來(lái)抓取某一種特征的事物的特征，例如購(gòu)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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