偏好调研方案

如今，手机解锁进桌面的方式是越发多样了，那么大家最喜欢哪种呢？有网站做了一份调研，最终的数据来看，第一名是常见的背部指纹~如图所示，传统的指纹识别以60%无可争议的优势排在第一位，接下来是数字PIN码，再然后是屏下指纹的9%，也就是说指纹类型总共合计69%。人脸识别仅仅获得了7%的好感度，甚至不及滑动直接解锁。不过调查的网站是家安卓网站，一定程度上不对iOS用户有代表性。毕竟许多安卓的人脸识别都是2D的。这些解锁方式你正在使用的是哪个呢？近期热点●小米7发布时间推迟？ | 魅族15系列消息汇总 明天发布●国内不受影响！美国表态 不再提供中兴安卓高通●【曝光】5月发布！供应链曝光iPhoneSE2 A10处理器↓小白有品 品质二手机

调研是商业决策的前提，在互联网时代，调研更为重要，因为有更多数据，决策的即时性更强。所以，要高度重视调研，才能运筹帷幄，决胜商海。用户调研基础的三块包括用户画像、媒介接触习惯和用户满意度。用户画像用户画像本来是互联网领域的词汇，为的是将用户描绘的更准确。现在做研究都喜欢用这个词。用户画像为得是更清晰我们的目标用户。但很多人做用户画像只是为了完成任务，为了追赶流行，大家都在做，所以我也要做。做用户画像的真正目的在于细分客户，针对性营销；第二是洞察不同客户对竞争对手或竞争品类的态度，以便调整产品，或者开展营销，保留存量，吸引增量。真正的用户画像核心是用户的精准描述，重点在于对我方品牌和产品态度及行为，直接竞争对手态度和行为，间接竞争（品类竞争）对手态度和行为。具体包括：基础背景：性别、年龄、学历、职业、地域、婚否、是否有小孩等职业特点：月收入、公司性质、行业等态度倾向：对我方品牌和产品，市场上其他品牌和品类的态度和意愿等行为现状：根据行业消费周期特点，近一年或半年或三个月内购买和使用过哪些品牌及产品系列等生活方式和价值观：消费主张、网络购物、线下购物场所和周期、媒介接触等媒介接触习惯调研媒介接触习惯主要是未来开展针对性营销，选择最合适投放策略及媒体，挖掘最精准的诉求点。传统媒体接触习惯四大传统媒体，包括电视、报纸、杂志、广播；户外广告、电梯广告、地铁广告；朋友推荐；沙龙、论坛、推介会等等PC端媒体接触习惯门户网站、贴吧、论坛、QQ群、搜索引擎、直播、游戏等等移动端媒体接触习惯微博、微信、头条、抖音、手机百度等等媒介态度和行为接触率、喜爱度、忠诚度、媒介行为推广诉求点喜欢什么方面的内容，偏好什么形式的内容，比如文字、图片、视频、短视频、音频等等用户满意度调研用户满意度最重要的是为了更好地优化产品和服务，提升传播和互动的精准性。用户满意度具体包括：整体满意度：期望、差距、投诉和建议二级指标满意度：品牌、产品、价格、渠道、终端、传播满意度三级指标满意度：品牌形象、品牌知名度、美誉度、忠诚度等；产品价值、产品包装、产品卖点等；定价、性价比、活动价、会员价等；渠道便利性、渠道物流、渠道沟通、售后服务等；终端动线、终端导购、终端活动等；传播沟通、互动、信任度等。那如何执行用户调研呢？一、用户调研必须设计调研方案调研目的、调研主要内容、用户样本量及抽样、调研时间地点、调研组织、执行和预算方案。二、选择调研形式可线下调研，比如深度访谈、焦点小组座谈会、定量问卷拦截访问；也可通过在线调研问卷，在线发送给目标用户；也可以在自媒体平台设计调研问卷，回答之后可以抽奖。此外非常重要的一点是调研一定要到用户现场，了解和洞察用户购买和使用需求和特点。三、调研执行督导调研不能为了调研而调研，而要满足真实性和准确性要求。线下访问必须对访问员进行详细培训，严格要求填写规范，逻辑顺序等等，线上访问一定要有说明，必须要有问题能够甄别用户到底是不是真实填写。调研是商业最基础的活动，也是我们每个职场人士必须具备的技能，必须掌握专业的调研方法和调研工具，比如常用的统计方法和统计软件。

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

编者按作为深圳市食品安全智慧管理系统研发领域的重要成员之一，食安检结合线上线下，从问卷优化、精准触达、数据融合等各个环节，进行闭环式的调研系统设计。食安检携手农批市场物业，商户及消费者，累计访问上千名真实受访者，推出【数据支撑未来】系列调研报告。调研目的是通过对行业的现状问题、消费行为及未来态度预期分析，为业内很多疑难问题的解决提供新的可能。为了更好地了解消费者的采购行为，使商家和物业能够更好地制定针对性方向策略，第一期调研食安检将以消费者的行为数据为基础，从年龄、性别等众多维度综合分析，在多元化的购物模式中，提升消费者对“安全”与“便捷”意识，农批市场寻求自身应变及异业合作或“有章可循”。调研基本概述本次调研主要采用线上调研的方式，共采集了744份调研数据，其中男性占49.19%，女性占50.81%。在本次调研中，我们对调研对象的年龄占比进行了统计分析，其中以18-50岁的人为主，占总数的92.74%。而此阶段的消费者，一般都是家庭收入提供者。消费者生鲜农批产品采购渠道分析消费者的需求催生了多种购物方式形成的可能性，而购物方式的多样化也影响了大量消费者的消费行为。通过调研数据发现，仅有52.42%的消费者，以农贸市场采购为主，29.17%的消费者更多的是采用超市采购，需要注意的是，已经有18.14%的消费者主要在线上商城购买食品。由此可见消费者生鲜采购渠道虽然以多元化为主，但线下采购仍占据较高比例，然而，继续强化以批发市场为核心的供应链体系发展势在必行。批发市场的最大优势在于聚集八方资源，所以对农贸市场经营者来说，不能固守传统模式，务必要进行经营模式功能的创新。在中国零售市场颠覆性的变局下，不同渠道之间的边界将变得模糊和趋同。借助O2O的到家服务为消费者提供足不出户的便利，来满足消费者对商品选择，便利和愉悦的需求。同时，研究发现，线上商城发展空间及前景巨大。三者之间，无论是三足鼎立还是优胜劣汰，关键在于未来社会发展情况下，各个主体的运营策略如何制定与执行。消费者对农贸市场食品安全高度关注调研从农贸市场四个方面探讨了消费者关注的问题，调研显示，消费者对食品安全这一点的关注度是极高的，对食品安全和环境卫生的关注度总占比为81.18%。▲在农贸市场购物时，更关注哪些方面的问题那么作为农贸市场经营者，如果这两个问题得到解决，也就意味着超过80%的人都会有强烈的农贸市场采购意向。随着经济社会的发展，消费者在追求美好生活质量方面支出的提高，食品价格不再是影响人们购物的主要因素，更多的消费者愿意花更多的钱来换取更好的产品和服务。消费者的心智印记分析通过调研数据发现，农贸市场的优势劣势特色鲜明，扬长避短才能定位未来农贸市场发展方向。数据显示，消费者对农贸市场的选择，很大程度上是由于它的品种丰富，这说明未来农贸市场的发展方向，在租户数量、经营品种种类方面都要重点考量。除这之外，价格优惠也是农贸市场的传统优势。尤其要注意，消费者对农贸市场的短板——环境脏乱差重视度很高。因此，提高农贸市场环境，丰富商品种类，在一定程度上有利于提高农贸市场对消费者的吸引力。结语：农批市场的格局正在发生着颠覆性的变化，消费者对于个性化的需求，食品安全，便捷体验和服务的要求也越来越高。这些新的消费需求将孕育渠道和营销模式的变革，也为不同规模的市场带来新的颠覆性增长的机会。在这个时代成功转身的关键在于把握新的游戏规则中的“变和不变”，找到适合自身发展的独特增长路径。下期预告：《数据支撑未来丨基于农贸新形势下商户经营影响因素调研报告》

来源：金融投资报2020年上半年，全球都笼罩在新冠病毒疫情之下，对人们的出行影响甚大。但在A股市场，疫情并未改机构的调研步伐，上半年有1097家上市公司获得了2720家机构的调研，无论是调研的上市公司家数还是参与的机构数均不降反升。 线上调研成主流 今年上半年，A股市场在各种因素影响下几上几下。但在大盘涨跌间，机构调研如故，甚至调研频次还更多。 《金融投资报》记者根据数据统计发现，今年1-6月累计有1097家上市公司获得机构调研，参与调研机构达2720家，累计调研次数达到3856次。而去年同期，累计有1079家上市公司获得3369次机构调研，参与机构数为2525家。疫情之下，视频会议、网络会议成为主流，机构调研也多采取线上方式进行。 wind数据显示，今年上半年机构调研方式以线上为主，其中视频会议2094次，网络会议365次，而现场会议仅1387次，还有其他方式10次。而去年同期，调研方式还是现场会议为主，高达2799次，视频会议仅395次，网络会议175次。 参与的机构来看，今年上半年也有变化。2019年上半年，证券公司是调研的主力，调研总次数最多的10家机构悉数为证券公司，前三位分别为广发证券(港股01776)、海通证券(港股06837)和中信证券(港股06030)。而今年上半年，基金公司调研的热情明显高涨，调研总次数最多的10家机构中证券公司仅占据3席，为中信证券、中信建投和广发证券，其余均为基金公司，嘉实基金、华夏基金、富国基金等调研次数居前，上半年调研次数排名前三机构分别为中信证券、嘉实基金和中信建投。 半导体等是关注重点 A股市场瞬息万变，风口在不断变换，机构调研偏好也在发生变化。 《金融投资报》记者对比发现，今年上半年，机构调研偏好的行业仍多集中于去年热衷的半导体产品、电气部件与设备、电子设备和仪器、电子元件、工业机械、基础化工、食品加工与肉类等行业，上述热门行业获得调研的上市公司分别有29家、58家、44家、61家、80家、40家、35家。 比如，关注度较高的大族激光（002008）、利亚德（300296）、海康威视（002415）就属于电子设备和仪器行业，今年上半年它们分别被调研33次、27次和9次，参与机构达到30家、423 家和 1007 家；伊之密（300415）、中科电气（300035）、汉钟精机（002158）只属于工业机械行业，今年上半年分别被调研16次、7次、20次，参与机构168家、135家和75家。 另外，因为疫情的原因，上半年机构关注医药类上市公司也较多，其中调研的西药行业上市公司43家，中药18家。 举例而言，丽珠集团（000513）主营医药产品的生产，包括中成西药、医药原料药、中药材、中药饮片等，疫情发生后公司积极应对，进行试剂研发生产等，迅速提出能快速、准确进行病毒核酸和抗体检测的多种试剂，收到机构高度关注。上半年，公司共接待11次累计21家机构的调研。 仙琚制药（002332）在疫情下业绩仍保持快速增长，也得到机构的重点关注。上半年，公司共获得8批次共计241家机构的调研。 海鸥住工被“踏破门槛” 论及上半年机构最关注的上市公司，排名靠前的分别为海鸥住工（002084）、广汽集团(港股02238)（601238）和珠江啤酒（002461），分别被调研88次、45次和37次，参与的机构分别高达304家、146家和517家。 被“踏破门槛”的海鸥住工今年上半年绝对是市场的“宠儿”，平均每2天就要接待一次机构调研。《金融投资报》记者梳理发现，海鸥住工身上“话题”十足。随着转型战略不断推进，其卫浴+橱柜+瓷砖的产业链初见成效，2019年公司整装卫浴实现收入1.83亿元，同比增长170.22%；同时2019年公司收购雅科波罗，引入的新产品线定制橱柜实现收入1.37亿元，带动公司整体业绩的上升。今年，公司外延扩张继续，完成收购科筑集成100%股权和冠军建材孙公司信益陶瓷56.54%股权。上半年，公司还与工业富联（601138）、浙江建工等签署战略合作。 被机构强力关注的同时，海鸥住工股价也同步大幅上升。后复权来看，去年末公司股价收在16.37元/股，此后随着大盘演变，其股价多有波折，但今年5月开始，股价快速上行，截至7月2日收盘报收 25.78 元/股，半年涨幅高达57.48%。 无独有偶，被机构扎堆调研的珠江啤酒上半年股价也实现大幅上涨。后复权来看，半年涨幅近四成，十分强势。而机构对珠江啤酒的关注聚焦于销量的恢复、新品投放及行业竞争格局等。但广汽集团虽然人气高涨，机构关注度高，但还未体现在上半年的股价上。

往期报告：特别专题｜番茄小说2020年度阅读报告媒 · 眼看｜2020年度番茄小说免费模式读者偏好调研报告（上）摘 要本调查以番茄小说APP的广大用户为对象，以抽样调查的方式，从题材、情节和人设三个方面，性别、阅读书龄与代际三个维度梳理分析了网络文学受众的阅读偏好。结果表明，网络文学类型生态总体健康，在变动中趋于丰富化；“男频”“女频”的划分被打破，想象模式的互通预示着部分两性观念的渐趋汇合；应持续重视“老白”与“小白”读者在网络文学类型生态中起到的重要作用；为探究读者与类型的“变”与“不变”，有周期性进行该类调查研究的必要性与重要性。（调查涉及用户信息已脱敏处理）四 阅读情节偏好（一）基于性别的情节偏好1. 两性读者偏好度较高且差异较小的情节类型反映了网络文学的新旧“基本套路”在两性读者中，重生、穿越、系统、扮猪吃虎、空间是两性偏好度较高且彼此差异较小的情节类型（见图 17）。其中，男性与女性读者偏好度分别为55%和71%的重生、分别为52%和67%的穿越、分别为35%和39%的的扮猪吃虎是随处可见的网文“基本套路”，也是经久不衰的经典情节类型；男性与女性读者偏好度分别为48%和32%的系统、分别为20%和35%的空间则是较晚出现的类型，但发展速度快，在网文中也有较强的覆盖度。图 17 两性读者偏好读较高且差异较小的情节类型2. 重生、穿越外，男性读者最爱系统、修真、诸天，中段情节类型丰富在男性读者中，除重生、穿越外，偏好度在40%以上的情节有系统、修真、诸天万界，偏好度在10%~30%之间的情节有洪荒、剑道、神豪、无限流、二次元、三国、大唐，偏好度在10%以下的情节有明朝、海岛、外卖。此外，对照上文数据，扮猪吃虎的偏好度在诸天与洪荒之间，空间的偏好度则在神豪与无限流之间（见图 17、图 18）。可以看到，中段情节类型比较丰富，既有剑道、神豪等较晚出现的情节类型，也有洪荒、二次元等发展时间较长的情节类型。图 18 男性读者阅读情节偏好3.重生、穿越外，女性读者最爱甜宠，偏好度远高于其他情节类型在女性读者中，除重生、穿越外，甜宠的偏好度最高，达62%；清穿偏好度最低，为10%；其余情节偏好度均匀分布于17%至35%之间，从高到低依次为空间、快穿、青春校园、种田、娱乐圈、虐文、美食。此外，对照上文数据，扮猪吃虎的偏好度稍高于空间，而系统的偏好度稍低于空间（见图 17、图 19）。可以看到，相较于男性读者，女性读者对的各类情节的偏好度普遍较高；在所有情节类型中，甜宠的偏好度远高于其他情节类型，基本符合目前女性向网文中多甜文的总体态势。图 19 女性读者阅读情节偏好4. 其他两性偏好差异不大的情节类型六种，普遍较小众作为与重生、穿越、系统等具有高偏好度与覆盖度的情节的对应，情节类型中还存在一类两性偏好差异不大，但偏好度较低的情节，有末世、盗墓、鉴宝、职场、兽世、星际等。这些情节类型在两性读者的情节偏好序列中普遍位于中后段，较为小众，如末世文的男性偏好度为20%，在男性情节偏好序列中处在中段，位于神豪与无限流之间；女性偏好度为14%，在女性情节偏好序列中处在后段，低于美食文，高于清穿文（见图 18、图 19、图 20）。图 20 其他两性偏好差异较小的情节类型（二）基于书龄的人情节偏好1.书龄较高读者与年轻读者的情节偏好更“杂食”对于阅读情节偏好，书龄在10年以上的老书迷与18-24岁的年轻读者体现出更高的杂食度。这项指标分别随书龄的增长、年龄的降低而增加，表明阅读书龄大的读者与更年轻的读者倾向于喜爱更多不同的网文情节（见图 21、图 22）。图 21 不同书龄读者的情节杂食度图 22 不同代际读者的情节杂食度2.高偏好度情节类型：老书迷偏好情节五种，系统、甜宠则更为中间层所偏好在所有情节类型中，平均书龄偏好在30%以上的高偏好度情节有重生、穿越、系统、扮猪吃虎、甜宠、修真、空间等七种。其中，随着读者书龄的增长，重生的偏好度由56%上升至72%；穿越的偏好度由53%上升至67%；扮猪吃虎的偏好度由32上升至42%；修真的偏好度由28%上升至38%；空间的偏好度由21%上升至34%。这五种类型呈现较显著的老书迷偏好倾向，在新读者中偏好度也不低。另一方面，系统、甜宠则更为中间层所偏好，书龄在1到10年的读者对这两类情节的偏好度分别为41%、38%，其中系统在各书龄段的分布最均匀，甜宠在书龄较小的读者中偏好度更高（见图 23），相对于其他五类，是网文中的类型新势力。图 23 高书龄偏好度情节类型3. 其余情节类型：“老白”、“小白”，各自撑起一片天除去高偏好度情节类型后，其余情节类型中有老书迷偏好情节十六种，有种田、剑道、洪荒、末世、盗墓、美食、无限流、鉴宝、职场、兽世、大唐、星际、三国、清穿、明朝、海岛，其偏好度随书龄的上升而增高；中间层或新读者偏好的情节八种，有诸天、青春校园、快穿、虐文、娱乐圈、神豪、二次元、外卖（见图 24）。可以看到，后者有半数是较晚出现的类型（诸天、快穿、神豪、外卖）。总体而言，两类书龄人群各有更加偏好的情节类型，比如种田、鉴宝与青春校园、快穿；这些类型自然形成人气分层，在平均偏好度序列中呈交错分布的多元态势。如果以书龄区分网文读者中的“老白”与“小白”，在网文的情节类型生态中，“老白”“小白”各自撑起了一片天。图 24 其余情节类型的书龄偏好度（蓝框：老书迷偏好；绿框：中间层/新读者偏好）（三） 基于代际的情节偏好[1]1.三种读者代际偏好分布：以系统、重生、修真等为例以系统、甜宠、重生、穿越、扮猪吃虎、修真等六种平均偏好度最高的情节类型为例，系统、甜宠呈“下降型”分布，随着读者年龄的上升，其偏好度分别从55%降至13%，从40%降至18%；重生、穿越、扮猪吃虎呈“山峰型”分布，偏好度峰值位于25-40岁区间；修真呈“凹陷型”分布，偏好度基本较均匀，只在25-30岁区间有所下滑（见图 25）。图 25 不同代际读者对系统、重生、修真等情节的偏好2.“下降型”分布情节：年轻读者中偏好度越高，类型读者年轻化倾向越显著代际偏好呈“下降型”分布的情节共计十四种，其中，依据最年轻的18-24岁读者群体的偏好度，以30%和15%为界，可将这些情节类型分为三段：第一段：系统、甜宠、诸天万界、青春校园；第二段：快穿、娱乐圈、末世、洪荒、神豪、无限流、二次元；第三段：兽世、星际、外卖。第一段中，系统的代际偏好是典型的“下降型”分布，随着读者年龄的增加，偏好度从55%降至13%；第二段中，较典型的有快穿，偏好度随年龄增加从27%降至7%；第三段则普遍较平稳，偏好度基本在12%以下（见图 26）。比较这些偏好度的下降幅度可以发现，越是在年轻读者中受追捧的情节类型，其读者的年轻化倾向越显著；也正因为更切合年轻读者的阅读取向，这些类型才能在所有情节类型中脱颖而出，斩获更多受众。另一方面，从总体趋势看，“下降型”分布的情节也有折线“较陡”和“较缓”的两种，例如系统和甜宠。系统文的偏好折线很陡，与之类似的还有诸天、快穿、末世，是产生较晚、兴起较快的情节类型；较陡的还有校园、娱乐圈、二次元等，这些情节类型发展时间相对较长，但一直是面向更年轻读者的类型。甜宠文折线较缓，虽然偏好度跨度很大，但在18-40岁区间内偏好度较为稳定。与之类似的情节类型还有洪荒、神豪与兽世，均在41岁以上读者中发生较显著的偏好度下滑。图 26 “下降型”分布的情节3.“山峰型”分布情节：多为经典情节与中段代际人群偏好的小众情节类型代际偏好呈“山峰型”分布的情节共计十一种，其中，依据各区间的偏好度峰值，以40%和20%为界，可将这些情节类型分为三段（见图 27）：第一段：重生、穿越；第二段：扮猪吃虎、空间、种田；第三段：盗墓、鉴宝、职场、美食、清穿、明朝。进一步地，根据“山峰”的位置，将这些情节类型分为“偏左、居中、偏右”三类：“偏左”：在18-40岁区间偏好度更高，包括第一段的重生和穿越，以及第二段的扮猪吃虎和空间，均为长盛不衰的经典情节。其中，扮猪吃虎的高偏好代际跨度最大，仅在50岁以上区间有显著的偏好度下滑；“居中”：在25-50岁区间偏好度更高，包括第二段的种田，以及第三段的美食和清穿。其中，种田是典型的“中峰”分布，在18-24岁、50岁以上两个区间有显著的偏好度下滑；清穿在所有女性向朝代穿越文中“成名”最早，更受31-40岁人群喜爱；美食文在所有情节类型中折线最和缓，老少咸宜。“偏右”：在31岁以上区间偏好度更高，均分布于第三段，有盗墓、鉴宝、职场、明朝。其中，盗墓文在31-50岁两个区间偏好度较高，50岁以上读者对该类型并不感冒。这些情节均为需要一些“现实阅历”的、更切合年长人群阅读趣味的类型。图 27 “山峰型”分布的情节4.“凹陷型”分布情节：修真、剑道与娱乐圈文较典型代际偏好呈“凹陷型”分布的情节共计八种，其中，依据各区间的平均偏好度，以30%和10%为界，可将这些情节类型分为三段（见图 28）：第一段：修真；第二段：剑道、虐文、职场、娱乐圈；第三段：大唐、三国、海岛。特别地，根据折线的总体走向，娱乐圈同时属于“下降型”，职场同时属于“山峰型”。“凹陷型”分布情节的代际偏好度普遍不高，从“凹陷”的位置与显著程度看，第一段的修真与第二段的剑道和虐文比较典型，在偏好度随年龄上升而下降的总体趋势中，还于25-30岁区间有较明显的偏好度下滑。第二段的娱乐圈总体是一个读者年轻化的类型，但在50岁以上区间有小幅偏好度回升；同段的职场是唯一一个总体呈上升趋势分布的情节类型，更受年长读者的喜爱；第三段的大唐与海岛总体折线平稳，在25-40岁的两个区间偏好度稍低；同段的三国折线呈平缓的“W”形。图 28 “凹陷型”分布的情节5.重生、穿越与系统、诸天：基本想象模式的沉淀与更新分别从“下降型”和“山峰型”中取平均偏好度最高、分布最典型的各两种类型，可形成一组鲜明的对比（见图 29）。上文提及，重生和穿越是网文经久不衰的典型题材和情节，发展至今，几乎已沉淀为大部分网文的底层设定，也是网文读者与作者们最常使用的基本想象模式。另一方面，系统和诸天万界产生较晚，在类型源流上植根于重生穿越，设定上则更丰富，代际偏好分布的显著年轻化在某种程度上也是其快速崛起过程的一种佐证。从前网文的常见设定是“重生/穿越+金手指”，系统与诸天在此基础上将“金手指”以“系统”的方式体系化，将重生与穿越以“平行世界”的时空观明确化，体现出网文基本想象模式的沉淀与更新。图 29 不同代际读者对重生、穿越、系统、诸天等情节的偏好6. 甜宠与虐文：“甜”与“虐”的爽感刺激同样是总体下降的趋势，甜宠与虐文在偏好度的具体代际分布上呈现出完全不同的两种样貌（见图 30）。上文提及，甜宠在18-40岁的三个代际区间内偏好度普遍较高，而虐文虽然也是如此，在25-30岁区间却有一个偏好度的下滑。产生如此差异的原因，可能涉及类型自身的发展史、新旧读者对两种类型的看法、不同代际读者的生存境遇等，当然也可能涉及调查过程中的种种因素；要取得更有依据、更具体的解释，有待进一步的调查研究。图 30 不同代际读者对甜宠、虐文等情节的偏好7. 朝代文：各有所好的小众网文现有的朝代文标签有大唐、三国、清穿、明朝，从平均偏好度看都属于“冷门”的小众网文类型，但在具体分布的比较中，却呈现出较活跃的代际偏好：18-24岁的年轻人群偏好大唐；31-40岁区间的读者偏好清穿；41-50岁区间的读者偏好明朝；三国的代际偏好分布呈微小起伏状（见图 31）。这种差异或与不同朝代文的风格调性有关。图 31 不同代际读者对大唐、三国、清穿、明朝等情节的偏好8. 回到“现实”：中段代际人群偏好的“现实向”小众类型另一类小众情节类型如种田、盗墓、鉴宝、美食、职场和海岛，是基于“现实世界与生活”所写的网文，在代际分布上较受中段与年长人群的喜爱（见图 32）。这两类人群或随自身生活阅历的增长而更“深入”现实，或随阅读书龄的增长而从高度幻想化的类型迁移向“平平淡淡才是真”的“现实向”类型，或只是单纯把这些小众类型作为阅读调剂或“书荒”时的补充。需要解释的是，这些类型同样有追求爽感的幻想化因素，并且有的还不少；虽然是“现实向”，但并非原原本本基于现实生活本身。因此，相较于其他人群，中段与年长人群之所以更喜爱这些类型，应当是由于这些类型所改造出的环境与生活样貌更契合他们的爽感想象，也更贴合他们的个人阅读史以及生存境遇。图 32 不同代际读者对种田、盗墓、鉴宝、美食、职场、海岛等情节的偏好注释[1] 在题材、情节与人设三种类型标签中，情节是运用最灵活、分类也较细的一类标签；另一方面，代际是划分最细的分众依据，基于代际产生的分析结果往往更多样化，有较强的区分度。于是，情节类型与代际读者的交叉分析结果具有很强的多样性。因此，除了仿照代际题材偏好的处理方式做分布类型的区分，本节（以及后文“基于代际的人设偏好”一节）还将部分题材组成系列做简单的比较研究。编辑｜雷思雨

所谓市场调研就是对某一目标，收集、整理、分析有关信息，通过对数据或信息的分析，得到相应结论，从而为企业决策提供参考，实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分，在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天SPSSAU就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法，以及如何在SPSSAU使用这些方法。01 频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常用的方法。在市场调研中，频数分析也是最基础、使用最广泛的方法。一般可用来统计分析样本基本信息，统计比例，如消费者的基本信息，对产品的基本态度，是否愿意购买产品等。SPSSAU频数分析频数分析结果用图表展示能够更加清晰对比各项比例，SPSSAU频数分析默认提供饼图、圆环图、柱状图、条形图可选择。注：多选题统计频数或比例用【问卷研究->多选题】。02 描述分析：定量数据对比描述分析适用于分析对比定量数据。例如对比各维度均值，了解在哪些方面得分较高，哪些方面得分较低，找出优势项或短板项，从而制定出有针对性的改善方案。可用于分析产品满意度、用户需求等。SPSSAU描述分析描述分析结果如果有多个题要对比平均值，可通过折线图、柱形图、雷达图来展示。03 IPA分析：满意度-重要性分析IPA分析，又叫重要性表现程度分析法。是通过绘制散点图，对比不同项目或维度的重要度和服务表现，从而直观的识别出优势项、劣势项。适用于服务质量、满意度分析、产品竞争力分析等。SPSSAU象限图指标在不同的象限中分别对应不同的解释，针对不同象限可以建立针对性的优化措施。在第一象限的指标顾客重视度高并且实际满意度也很高，说明是优势项可以重点突出或保持。第二象限指标顾客较重视，但实现感知满意度不高，说明需要重点加强改善。第三象限重要性及满意度都不高，可以作为次重点改进。第四象限满意度大于重要性，可以适当减少对这些指标的关注。04 差异分析：交叉分析，寻找个性差异上面几个方法一般只是初步描述研究结果，想要更深入的探究分析项之间的差异性则要进行差异分析。例如探究不同背景的消费者在“认知”，“态度”，“行为”，“原因”上的差异；是大学生还是工薪族更加喜欢我的产品？不同学历的消费者对于产品的需求有没有差异等等。差异分析常见包括几类分析方法：方差分析、t 检验和卡方检验。其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者t 检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。三种方法都可在SPSSAU【通用方法】中使用。05 帕累托图：抓大放小，把握关键因素帕累托图，是“二八原则”的图形化体现。在数据分析中二八原则可以理解为：80%的结果是由20%的因素产生的。实际应用场景中，帕累托图可以用来评估产品、划分客户、员工管理等，找出找出导致前累积80%的项，并且重点关注和分析。SPSSAU有两处提供了帕累托图分析，一般可用【可视化->帕累托图】；如果是多选题则使用【问卷研究->多选题】默认会生成帕累托图。重点分析累积加和占比在80%内的相关项目，频数越靠前说明越是重要因素。06 聚类分析：用户分类通过聚类分析，我们可以找到一类人群的综合特征，并按照其特征细分成不同人群。相比用单一分类标准，聚类分析可以综合多个指标结果，得到更加合理的类别。SPSSAU聚类不同行为的客户有不同价值，比如可选择消费次数、购买量、顾客满意度、忠诚度等指标，对不同价值的客户进行分类。当变量较多时，可先做主成分或因子分析，得到每个维度（因子）的数据，再进行聚类。SPSSAU因子分析07 对应分析：寻找市场定位对应分析，是把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同的变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析可应用在市场细分、产品定位等领域相关中。SPSSAU对应分析对应分析图通过图形可以解读出同一变量各类别的区分程度，以及不同变量各类别间的关联程度。第一，考察同一变量：查看同一变量的不同类别是否被清晰区分开。第二，考察变量间的关系：离原点越远，意味着该点对于‘关系幅度’的表达越强，即说明该点越能体现出‘关系’；第三，在相同区域点与点之间靠得越近，意味着它们之间关联关系越强；点与点之间靠得越远，意味着它们之间关联关系越弱。08 市场预测：回归分析回归分析是确定两种或两种以上变量间影响关系的方法。在市场调研中，回归分析可以用来探究销售量、顾客满意度的影响因素、预测销售量等。回归分析中，最简单也最常用的就是线性回归，可在SPSSAU【通用方法->线性回归】中使用。SPSSAU线性回归当因变量为定类数据，比如研究消费者对于酒精饮料和非酒精饮料的选择偏好及影响因素时，可以使用SPSSAU进阶方法里的二元logit回归。SPSSAU二元logit如果是时间序列数据，可以使用【计量经济->ARIMA预测】来预测未来预期销售量，SPSSAU默认自动找出最佳模型输出预测结果。ARIMA预测ARIMA模型拟合图

西方政府对华为的强烈抵抗，触及了中国国内的爱国情绪，该品牌在中国消费者心中的喜好度及其智能手机的销量正在急剧上升。根据FT《投资参考》（FT Confidential Research） 在1月份进行的调查显示，当询问中国消费者下次打算购买哪一个品牌的智能手机，华为占所有回复的40％，比去年11月和去年同期都增长了30％。hljshwyf1来自美国买华为不买苹果是因为华为本身产品要比苹果好，性价比就更高了，其次是爱国。越光来自江苏省南京市华为手机用着还可以，性价比高，无关爱国情绪针对美国对华为的举动，华为轮值主席徐直军表示，美国国务卿蓬佩奥就使用华为设备向东欧国家发出的警告，是美国动用政府机器对付该公司的最新例证。华为(Huawei)猛烈抨击美国企图引导其盟友拒绝使用该公司的设备，指控唐纳德特朗普(Donald Trump)政府对这家中国电信设备制造商发起协调、战术性的政治运动。华为三位轮值主席之一徐直军(Eric Xu)昨日表示，本周美国国务卿迈克蓬佩奥(Mike Pompeo)就使用华为设备向东欧国家发出的警告，是华盛顿方面动用政府机器对付一家弱小的芝麻公司的最新例证。

著名的“费斯汀格法则”告诉我们：生活中的10%由发生在你身上的事情组成。而另外的90%则是由我们对事情的反应所决定。岁月静好，谢谢点赞和转发，祝您幸福，一切都好。今天分享的是如何写一份化妆品、护肤品市场调研方案？市场营销问卷调查计划书。一.调查时间XXXX年5月4日～20日二.调查目的1.测试本公司品牌化妆品、护肤品的消费情况。2.测试消费者对新化妆品、护肤品的接受程度。3.为本公司新化妆品、护肤品的市场定位、营销方式提供参考信息。4.了解被调查区域的经济发展情况，把握消费者的购买方式和消费习惯。三.调查对象和范围（一）调查对象