工业品市场调查与数据分析

工业品市场调查与数据分析
课程时间：2天
纪贺元
课程简介：市场调查经常被誉为企业营销工作的“雷达”，缺乏有效的市场调查，企业的营销运作将会陷入盲目和风险之中。本课程首先介绍市场调查的目标、流程以及工品调查的原则和难点，随后系统介绍二手资料和一手资料的收集处理方法，并按照单选题、多选题、排序题讲解分析方法，深入讲解方差分析、聚类、关联分析、回归、客户画像等模型在市调数据分析中的运用。
本课程内容丰富，贴近实战，内容之间联系紧密，能够较好地提高学员的市场调查分析能力与报告撰写能力。
本课程全部案例数据均采用EXCEL 及相关插件讲解。
课程适用对象：企业营销副总、营销总监、市场调查人员、市场部经理、营销部经理、营销人员、市场研究人员
课程收获：
了解市场调查的整体步骤
提高学员的市场调查数据分析能力
课程教学方式：讲师讲授+互动+EXCEL现场操作
课程对学员要求：
（1）有营销实战经验
（2）对EXCEL2007(2010、2013)有一定操作经验
第一部分：工品市调基础
市调目标
听：客户的心声
新：获取创新的想法
变：监控市场的变化
知：了解竞争对手，知己知彼
未：预测将来的市场情况
工品市场调查流程
需求提出阶段
综合考虑调查的目标、预算、时间等进行调研过程的整体筹划。
调查准备阶段
自己做调查还是委托专业公司去做？调查团队如何建立？问卷如何设计？如果选择专业公司，两者如何分工？
调查实施阶段
如何收集数据？二手和一手数据的比例如何调配？如何控制调查的质量？如果对专业调查公司以及调查过程进行有效的监控？如何克服被访者不愿配合或者敷衍这些障碍？
数据分析阶段
如何录入数据？如何根据自己的商业目标对调查数据进行分析？
结果呈报阶段
光会做调查和分析还是不够的，还需要写出一份图文并茂、简明易懂、说服力强的调查报告。
工品调查的一些原则
一手和二手相结合
定性（情报）和定量（数据）相结合
专业意见和普通被访者相结合
科学决策和主观经验相结合
工品市调的难点问题
被访者数量少，较难有统计规律
新品风险大，谁都说不好
影响因素复杂多变
被访者的主观因素
从小样本反推整体的困境
第二部分：工品市调-二手资料收集
为啥要重视二手资料收集？
二手资料是已经存在的现成的资料，二手资料是所有市调的前提和基础，在某种程度上，二手资料的重要性甚至要超过一手资料：
市场规模过大，无法通过一手来做
资料的特殊性，导致无法做一手
预算、团队等方面的限制
宏观或中观数据无法通过一手收集
二手资料收集方法
二手资料的收集主要通过以下等方法收集：
搜索引擎
文献
年鉴
行业协会
人脉法
数据报告购买
二手资料甄别整理方法
由于二手资料的来源不同等，二手资料往往存在统计口径不一致、颗粒度较粗、多来源数据对不上等问题，可以考虑采用以下方面解决：
跟一手资料对比反推
结合行业经验做对比印证
专家德尔菲法
第三部分：工品市调-一手资料收集
一手资料收集方法
一手资料是我们获取市场第一手资料的重要方法，获取一手资料也是我们接触市场、了解市场的过程，一手资料收集方法包括：
现场观察记录法
实际数据采信
访谈
问卷调查法
抽样与反推
我们很难对全量市场进行穷举，因此抽样和反推就成为我们市场研究的重要方法：
抽样技术详解
反推技术详解
常见的抽样和反推中容易出现的问题
大型案例：上海某润滑油企业对全国润滑油分区域分品类市场容量进行推测（综合采用抽样、聚类、相关分析等技术）
如何提高问卷设计质量？
10.1 问卷调查内容
受众基本资料
产品认知/认可程度
受众价格承受能力
受众消费习惯和消费流程
竞争对手状况
受众满意度
受众期望
10.2 问卷设计常见问题分析
开放式问题过少
题量过大
问题过于晦涩复杂
问题倾向性或者诱导性过强
问题涉及被访者隐私
问题不互斥
问题之间逻辑混乱
不相关问题较多
10.3 提高问卷质量的几个手段
采用思维导图工具
合理的主观题配比
总量与结构
“灯笼式”提问方式
问卷题目蛇形排列
案例：厦门某重工产品的产品价格调研问卷设计第四部分：工品市调-数据处理和分析
调查问卷数据录入
数据录入表的设计
采用“数据有效性”和“条件格式”有效地规范数据录入。
多数据录入员之间的协同
处理好问卷的编码、录入分工以及录入结果的合并工作。
单选题、多选题、排序题的录入
主观题答案的录入技巧
嵌套题型的录入方式
嵌套题型指一个大题目下面有多个小题型，例如“您对该食品的看法如何？”这一个大题目下面会包含对于“价格”、“口感”、“营养成分”、“包装”等多个问题的调研，这种在数据录入时就必须标识出来，以便于后续的分析。
复杂题型的录入方式
复杂题型指对于同一个题目，同时对两个因素进行调查，例如“价格”、“口感”、“营养成分”、“包装”的调查，同时对“价格”的“重要程度”和“满意程度”进行调查，这种题目也要进行标识。
调查问卷数据的整理和规范
12.1剔除废卷的技巧
根据缺失值剔除
调查问卷中受访者不填的称为缺失值。
根据重复选项剔除
根据问题间逻辑关系剔除
12.2数据管理和转换
（1） 重新编码
例：将月收入在10000元以上的转换为“高”，5000-1000元的转换为“中”，3000-5000元的转换为“中下”收入，3000元以下的转换为“低”收入。
（2） 替换缺失值
介绍替换缺失值的几种方法。
（3）异常值检测
（4）排序题反向计分
单选题的分析
（1） 频次分析和分组均值
分析单选题中各个答案的选择情况，例如不同性别的人对于价格敏感度的差异。
（2） 交叉表
最重要的单选题的分析方式。
多选题和排序题的分析
多重频次分析
多重交叉表
排序题的处理
市场调查高级分析工具
市场数据以及市场调查数据的分析本质上还是属于数据分析的范畴，以下这些方法在市场调查数据分析中使用频率较高：
方差分析
采用方差分析分析多个因素对一个因素的影响关系，例如调查员工薪酬水平，可能的影响因素有性别、年龄、工作经历、职业状态等多个方面，采用方差分析可以轻松地获得这些因素对于员工薪酬水平的影响情况。
回归
回归同样可以探讨多个因素对于一个因素的影响关系，也可以用于预测。
聚类
聚类是数据分析的通用工具，也广泛地应用于市场调查数据的分析中，聚类实际上就是基于多维度多指标的分类，可以用来做客户细分或者一般的数据分类。
关联分析
基于apriori算法的关联分析，广泛用于分析同一行之内数据之间的关联性，例如我们关注客户中的一个属性“拒绝高价格（即如果产品提价，就不买）”，那么用关联分析算法就可以分析客户的哪些其他因素是同“拒绝高价格”同时出现的。
客户画像
超重要的数据分析方法，用来抓取某一种特征的事物的特征，例如购买我们的客户是什么特征，再例如投诉我们的客户具有哪些特征。

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