市场调研的基本步骤

一、市场调查的内容市场调查所涉及的内容非常广泛，根据研究对象的不同，可以分为市场环 境调研、行业与市场需求调研、消费者调研、营销活动调研（产品、价格、 分销、促销）。1.市场环境调研； 2.行业与市场调研； 3.消费者调研； 4.产品调研； 5.价格调研； 6.分销调研； 7.促销调研。二、市场调查的步骤 为确保市场调查的科学性、客观性与系统性，市场调查应当遵循科学 的程序与步骤。企业应该根据调研目标、实际情况确定具体的调查步骤， 通常这个步骤包括以下几个环节。（一）确定市场调查问题 （二）确定市场调查类型（根据市场调查的研究目的，分为四种类型：探索性研究、描述性研究、因果性研究与预测性研究。） （三）确定数据来源、性质与收集方法 （四）样本设计 （五）问卷与量表设计 （六）数据收集 （七）数据分析 （八）报告结论（调研报告书的类型通常有二种：1.专门性报告书纲要。2.一般性报告书纲要。）数据类型分析三、定性研究 定性研究是探索性研究经常采用的方式，市 场调查人员可以通过定性研究来定义研究问题、 对研究内容进行初步判断、提出研究假设等。定 性研究可以与后面的定量研究相结合。常见的定 性研究方法有以下几种。（一）焦点访谈会 焦点访谈会是由经过训练的主持人与一群调查对象针对研究问题进行面对面 的集体访谈。焦点访谈会是常用的一种定性研究方法，例如用来确定顾客的某种 潜在需求、对某产品或品牌的评价、对新产品功能及设计的看法等。其访谈结果 可采用录音、录像、文字等方式记录下来，用于后续的定性分析。焦点访谈会最 适合于在较短时间内了解研究对象对某个问题的看法是否存在差异，经常可以得 到意想不到的发现（二）深度访谈 深度访谈是市场调查者与调查对象之间一对一的直接面谈，一般用来挖掘 调查对象的潜在动机、信仰、态度、情感与评价。深度访谈尤其适合于调查 一些涉及隐私的问题、比较敏感的话题、容易受到其他人影响的话题、比较 复杂难以简单说清的问题，以及一些感性而富于个人情感的产品评价。 时间长度一般在两个小时以内。通常调查人员会在事先撰写访谈提纲， 并在过程中对问题措辞及提问顺序灵活应变调整，还要善于使用技巧。（三）影射法 焦点访谈会与深度访谈是一种直接的定性研究技术，即对被调查者不掩饰研究目 的。而影射法则是一种间接方法，对被调查者不暴露真实的研究目的，通过一些间接 迂回的手段来了解他们心中的潜在动机、信仰、态度或感受。比如，要求被调查者对 他人而非自己的行为做出解释或评价。影射法又包括四种具体类型。其中， 1.联想法是呈递给被调查者一个刺激物，然后要求他们回答头脑中联想到的内容； 2.完成法是呈递给被调查者一个不完整的情境（如一个不完整的句子或一段不完整 的故事），并要求他们补充完整； 3.构筑法是呈递给被调查者一些图片或漫画，要求他们对图片或漫画进行解释； 4.表达法则是呈递给被调查者一个特定场景，要求他们描述或表演在这个场景下其 他人会怎样做四、实验研究 实验研究是在控制条件下对研究问题变量进行操纵，以测量变量之间的因果 关系。推断因果关系要满足三个条件，一是前因变量出现于后果变量之前；二是 前因变量与后果变量之间一起发生变化；三是排除其他可能导致后果变量变化的 原因。根据实验人员对外部干扰因素的控制程度，实验研究还可以分为预实验、 真实验与准实验。预实验没有采取随机化步骤来控制外部干扰因素；真实验是采 用完全随机化的方式进行分组，排除外部干扰因素的影响；准实验则是则是一种 折中的结果，在无法随机分组的情况下采用部分实验操控手段。 市场调查中的实验法起源于自然科学所采用的实验法，其优点是方法科学、 可以精确操控，内部效度比较高。缺点则是不易进行大规模的实验，而且研究费 用比较昂贵，对研究人员的专业水平要求高。五、调查研究 调查研究是由调查者向被调查者提问有关动机、态度、意向、行为等方面的 问题，由被调查者进行回答。典型的调查研究所提的问题都是事先准备好的、结 构化的，回收的答案可以按标准化的模式进行输入并进行定量研究。 根据调查者与被调查者的接触工具与方式，调查方法可以分为如下几种： （一）电话访谈 （二）人员访谈 （三）邮寄调查 （四）留置问卷调查 （五）网络调查六、观察研究 观察研究是由调研者直接或者通过仪器在现场观察被调研对象的行为并加以 记录获得信息的方法。观察研究中，观察者与被调查者之间没有任何的交谈，只 是对行为等外部因素进行观察并记录，无法观察到被调研对象的内在动机、态度 与意向等内在因素。 观察既包括在自然环境中进行观察，也可以在人为的实验环境中进行观察。 观察时观察者可以掩饰调查目的，有时也可以不掩饰调查目的。观察调研既包括 结构化的观察，即观察者按照事先拟定好的观察内容进行记录，也包括非结构化 观察，即观察者不限于拟定的问题，而是对被调查者所有行为加以记录。非结构 化观察适用于探索性研究。在观察中，根据研究目的，观察者可以完全参与观察 ，即较长时间地与被调查者生活在一起，也要以不完全参与或非完全参与观察。 根据观察工具与被观察的内容，我们可以将观察调研分为以下几种类型： 1.人员观察； 2.机器观察 3.痕迹观察七、抽样方法 大多数的市场调查都是从研究对象总体中抽取一部分代表性个体进行调查， 被抽取的个体称之为样本，整个抽取过程叫做抽样。样本是研究总体的子集，样 本的特征称为统计量，统计分析就是要用统计量来推断总体的参数。 根据抽样是否遵循随机化原则，抽样的方法可以分为两大类。（一）概率抽样 概率抽样是随机化选择样本单位。这要求对研究总体有精确的定义，然后指 定样本的数量，由此可以计算出每个样本被选出的概率。概率抽样的好处是，由 于样本个体是随机选出的，因此可由样本估计值来推断总体参数的大小以及置信 区间，从而完成对总体特征的推论，并计算出抽样误差。另外，概率抽样可以完 全排除主观因素的干扰。概率抽样有四种具体方法 1. 简单随机抽样 简单随机抽样是最基本的概率抽样方法。当总体数量为N，样本数量为n， 每一个个体被抽中的概率相等，均为p=n/N。简单随机抽样需要有完整的抽样 框，每个个体被赋予唯一的编号，然后采用电脑软件、随机数表或抽签的方式进 行抽取。2. 系统抽样系统抽样包括三个步骤，首先是确定一个随机的起点；其次是计算出抽样间 距，抽样间距约等于N/n，如果从1000个总体中获取100个样本，那么抽样间距 即等于10；最后从随机的起点开始，从抽样框中每隔固定抽样间距进行样本的 抽取。3. 分层抽样分层抽样包括三个步骤，首先是按照某个特征先将研究总体分为若干子群 （层），层与层之间既不能重复也不能遗漏，同层之内的个体应尽可能同质， 而不同层的个体尽可能异质；其次是计算每层所抽取的样本个数，既可以按照 每层在总体中的比例计算每层应抽取的样本数量，也可以根据研究的需要，对 那些个体差异较大或者比较重要的分层，将抽样的比例适当调大；最后再采用 随机方法从每一层中抽取样本个体。分层抽样可以在不增加样本数量的情况下 增加精确度，使样本更具有代表性。 4. 整群抽样 整群抽样是将总体分成若干个子群，群与群之间既不能重复也不能遗漏， 然后再随机抽取一定数量的子群作为样本。与分层抽样不同，整群抽样要求同 群之内的个体应尽可能异质，群之间尽可能同质。整群抽样主要的好处是提高 抽样的效率，降低抽样的成本（二）非概率抽样 与概率抽样不同，非概率抽样主要是依靠主观判断而不同随机原则来进行样本的抽取。非概率抽样也包括四种主要方法：1.便捷抽样 便捷抽样是以方便快捷的原则，选择那些容易获得的样本。调查对象的选择 是由调查人员现场决定。例如很多在街面或商场的拦截访问，以及教师使用授课 的学生作为样本进行研究等都属于便捷抽样。便捷抽样是所有抽样技术中耗时最 少、成本最低的方法，在现实生活中被普遍采用。但是应注意的是，便捷抽样所 获得的样本具有较大的偏差，对总体的代表性差，更适合于探索性研究，而不是 描述性或者因果性研究。2.判断抽样 判断抽样也称为主观抽样，是由研究人员基于知识经验从总体中选出那些更 具有代表性的样本。判断抽样一般适用于样本量较小的情况。例如产品试销市场 的选择。3. 配额抽样配额抽样包括三个步骤。首先是将研究总体根据某种特征或变量进行分 类；其次是确定每个子类别中抽取的样本数量（即配额），通常会使各类别 的样本配额与该类别在总体中的比例相同；最后是从每个子类别中基于便捷 或主观判断进行抽样。配额抽样与概率抽样中的分层抽样比较相似，主要目 的是使样本的构成与总体更为接近，以获得更具有代表性的样本。但是配额 抽样有可能会遗漏较重要的分类特征，同时最终的抽取过程不是基于随机原 则，因此与其他非概率抽样一样，配额抽样仍无法计算抽样误差。4. 滚雪球抽样 滚雪球抽样是一种由被调查者推荐其他被调查者的抽样方法。其步骤首 先是抽取少量符合要求的样本，在访谈之后再由这些被调查者推荐其他被调 查者，这样一轮一轮推荐下去，所获得的样本数量就会像滚雪球一样越滚越 大，直到达到需要的样本数量。滚雪球抽样一般适合于招募那些难以获得的 特殊样本，比如高尔夫球的爱好者、同性恋群体等。八、问卷与量表设计方法 调查研究是市场营销调研中经常使用的重要方法，它涉及到调查问卷与量 表的设计。调查问卷是进行调查研究的载体，它是将调查者所需要的信息转 化为一组被调查者能够并且愿意回答的问题。同时，调查研究作为定量研究 ，需要将被调查对象的答案转化为数字化（或其他符号）的数据，并要求答 案与数字之间存在一一对应的关系，这就需要量表的设计。（一）问卷设计 1．确定问题的内容 2．确定问题的类型 3．确定问题的措辞 4．确定问题的顺序（二）量表设计 1．确定测量的尺度 量表的作用是将要获得的信息转化为可以计算处理的数字或其他符号，根据 数字所代表的含义以及所允许的数学运算方式，可以将将量表分为定类、定序、 定距与定比四种。2.确定量表的类型 调查量表包括比较量表和非比较量表。在比较量表中，常见的有配对比较量 表、等级顺序量表和常量和量表；而在非比较量表中，李克特量表、语义差异量 表和斯坦普尔量表使用最为普遍。李克特量表是对一组陈述的语句进行从“非常 不同意”到“非常同意”的判断；语义差异量表则是一组由意义相反的词组位于 两端供被调查者进行评价的量表；斯坦普尔量表是语义差异量表的变形，用一个 词语进行描述，由被调查者做出从负到正的不同程度的评价。 3.设计量表要考虑的其他问题#市场营销#

我们在做市场推广的时候，一般都是先针对市场进行一个市场调查。谈到这个问题，我们首先要了解的是，我们为什么要做市场调查？可能你会甩我一脸，市场调查不就是了解市场的现状及其发展趋势，为企业的决策者制定政策、进行市场预测、做出经营决策、制定计划做一个参考吗？我们知道通常，作为一个新产品，策划者在上市前会面临很多困惑。比如：它应该卖给谁，它的产品利益点是什么，这些利益点消费者是否需要，他们愿意花多少钱来买这些利益点，消费者对这个新产品有何看法，他们会不会喜欢这种包装、款式……为什么？这些问题都是需要通过市场调查得出结论的。市场调查有两种方法定性研究与定量研究了。从文字上不难看出，所谓定性研究，指的是从性质上进行研究的一种方法；而定量研究是从数量上进行研究的方法。简单粗暴的来说：这个月你卖西瓜的时候销售额下降40%（定量），于是降价卖西瓜，发现西瓜销量越来越差。你通过走访周边用户（定性）发现是因为有人造谣说西瓜有问题所以才降价的（原因）。导致大家不敢吃西瓜。当然啦，我们在市场调查的时候，往往是定量研究与定性研究相结合的。我们的市场调查的数据的要进行分类。然后确定用定量或者定性方法来研究。我们现在详细的解释一下定性与定量市场定性：是研究者用来定义问题或处理问题的途径。具体目的是深入研究对象的具体特征或行为，进一步探讨其产生的原因。简单的说定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。我们用过定性研究，我们将会了解消费者的行为习惯，消费者的个人基础属性。通过对这些数据的研究，我们作出许多的假设。市场定性的方法通常是：用户访谈、焦点小组、卡片分类、日记记录等方法市场定量：定量，就是以数据化为基础去测量。定量研究通过研究数据之间的管理变化，求出某些因素间的量的变化规律。简单来说定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。市场定量的方法通常是：问卷调查、A/B测试在实际操作中，我们常常因为有很多无关变量的影响，所以问题会更为复杂。这就需要多种研究方法组合来使用以挖掘用户真正需求。下面是我们简单用一张图来了解一下分析方法：综上所述，我们在研究用户时候，可以多采用定性和定量相结合的分析方法来进行探讨。以达到市场调研的目的。

我们在做一款产品的时候，首先需要进行市场调研，去验证我们想法是否与市场相符合，用户是否有这样的需求。那本文主要讲的就是我们实战的第一步——市场调研。第一次写文章，文章里面可能出现错别字和口水话，但这都属于正常现象，毕竟打小语文就不太好的我开始写文章，也仅仅是想分享保存自己的项目经历和感受。愿读者们多多包涵！！【(0-1）全系列共为六篇】ps：有的人可能做了很久的PM，但是从来没有迈出公司大门口去市场溜达一圈。面对需求被砍掉、被老板怼、被开发怼，自己却无力反驳，原因在于你没有足够的论点论据去说服别人。PM做任何事情都需要合理的依据，不是用一句：“我觉得…” 、“我认为…”、 “我想…”等等这些自我意淫去说服别人，这样只会让别人觉得你不客观，不专业。文章大纲调研分为三部分：原因：为什么做？经过：怎么去做？结果：什么样的结果？问：首先我们需要明白做市场调研的目的是什么？答：目的很简单，就是在我们在做一款产品的时候，首先需要进行市场调研，去验证我们想法是否与市场相符合，用户是否有这样的需求。市场调研的方法和方式有很多种，今天就只说一种常用的5W2H方法，在大环境和单个用户下可以通用。大环境：属于项目没开始阶段，你有了一个想法或者决定去做某个产品时去市场调研，调研大的环境，大的趋势是什么样的？结合自身资源看是否有必要去去实施这件事情。单个用户：属于产品版本迭代阶段，针对现有产品数据下滑，用户流失，或者提升产品用户体验情况；可以进行对目标用户的深度分析（常用的分为定量和定性分析）。本文主要讲：大环境。分析大纲：针对整个市场的调研再结合实际情况又把5W2H进行了一次在细分。分成了对内、对外两种情况：对外：对市场情况的调研分析；对内：对公司项目资源分析。相比于对外调研，对内调研显得比较轻松，你可以直接询问boss或该项目总负责人就可以轻松的获得答案，因此我们主要的精力还是要放在对外市场调研。对外如何调研？1. 对外【why】对外调研是需要调研你想做或者要做的产品市场所在区域是红海还是蓝海，从经济趋势角度长远地看待产品增长的趋势情况和政策策导向怎么样？对外调研分为以下几个内容：（1）市场规模 针对市场规模可以使用一个分析方法：2X2矩阵。PS：2×2矩阵可以分析很多的复杂的问题，感兴趣的话欢迎大家来骚扰我！用2X2矩阵分析就可以很清楚的看到产品市场是在哪个区域，一般都希望自己的产品是在“梦想”区域，而事实上大部分都在“梦想的隔壁”一片火海的战场上。（2）经济趋势这个主要是去分析产品在市场环境中呈现了怎么样的趋势，如下图：最理想的状态肯定是处于在爆发期，这就像所有的大佬空中说的“风口”，但是往往能抓住“风口”的创业者很少，很大一部分都属于跟风者，在差不多“饱和期”或者即将进入“饱和期”的时候进入市场。目前典型的例子就是共享单车，看到了市场的一个经济趋势，那么就离看清产品的市场情况又进了一步。（3）政策导向这个主要是去分析国家或者政府对该类产品的政策态度。如图：支持：如果项目有利于社会的发展进步，政府肯定是大力的支持，肯定会对此类的产品或者企业做相应的发展政策和推进产品快速发展。反对：如果项目的竞争发展影响了相应的社会管理秩序、社会治安，那么国家或者政府肯定会各种政策打压，这种政府或者国家的干扰是致命的。2. 对外【where】研究了大环境，现在回到自己的产品所针对的目标市场，如果是目标市场就是整个市场的话，这一步就可以不用考虑了。但是这种情况基本都是少之又少的，所以不在我们的考虑范围之内，大部分都是在整体市场里面的垂直市场做新产品。那么我们接下来就是要分析垂直市场的情况，如图：上图和【why】的图一样，只是纵坐标变了，一个是整体的市场，一个是目标市场。我们所需要了解的也是和上面【why】图的整体市场需要了解的一样，这里就不做过多的说明了。图虽然一样，但是需要了解的市场发展不一样，主要是需要去明白垂直市场的发展状况。 这样才可以更好的去为自己的产品做最理性的判断。3. 对外【what】研究完市场规模和发展情况，接下来我们需要去调研现有产品。调研现有产品的方式，如图：PS：整个系列的0-1项目都是不分软件和实体的，因为它们只是企业市场化的载体。（1）实体根据你需要去做的新产品来寻找最适合的调研方式，比如：你做一个垃圾桶设计，你不可能去侧重于线下店铺调研；你做一个旅游产品的创意设计，你肯定不能侧重于的线上的调研，肯定需要亲身去线下观察，才能发现创意点。但是这三种调研方式各有各的优缺点，我下面简单的列一下每个调研方式的优缺点：1）线下店铺缺点：能寻找到的种类数量少；优点：能真实确切的体验产品。2）搜索网站缺点：只能搜索出来产品的外观，产品的优缺点很多都没有；优点：可以搜索出来很多有创意的概念设计产品，给自己做新产品提供好的idea。3）淘宝缺点：只能搜索出来已经生产的商品；优点：能详细的看到每个产品的介绍和卖点。（2）软件通过以上几种查询方式，可以寻找到市场上大部分的产品，市场情况的话现在互联网行业也会有一些第三方数据报告可以了解他们的一个市场占有率。互联网软件产品的一些体验的方式方法和还有进入一些有门槛的产品，会在下一篇文章（0-1实战：第二步——竞品分析）中讲解。4. 对外【who】研究了整体市场、目标市场、产品概况、接下来就需要去了解目标用户的特点了。那么我们需要了解用户的哪些信息？又有哪些方法可寻呢？（1）首先我们来看需要收集用户的哪些信息。如图：疑问：有读者会觉得这不是用户体验5要素吗？你怎么说是收集用户信息表？解答：不管什么方法或者矩阵，都只是解决问题的一种工具，就看你怎么去使用了。我们需要去记录用户的这一系列的信息，最后做统计分析，最终给目标用户分类，得出用户典型的几种模型。这样我们就可以了解或者明白目标人群拥有怎样的特点，这样才能做出符合目标用户需求的产品。（2）知道需要获取哪些信息了，那么剩下的就是去寻找有效的方法去获取用户信息。下面我列了一些获取用户信息的方法，如图：PS：图是我在网站上面找的，然后从新绘制了一下，如果侵权请联系我，我及时删除。

市场调研是一种把消费者及公共部门和市场联系起来的特定活动。这些信息用于识别和界定市场营销机会和问题，产生、改进和评价营销活动，监控营销绩效，增进对营销过程的理解。本质上，市场调研其实是一项寻求市场与企业之间“共谐”的过程：1）市场营销与消费者：因为市场营销的观念意味着消费者的需求应该予以满足，所以公司内部人士一定要聆听消费者的呼声，通过市场调研，“倾听”消费者的声音。当然，营销调研信息也包括除消费者之外的其他实体的信息。2）市场调研与营销管理：市场调研对于营销管理来说其重要性犹如侦查之对于军事指挥。不做系统客观的市场调研与预测，仅凭经验或不够完备的信息，就作出种种营销决策是非常危险的，也是十分落后的行为。作为市场营销活动的重要环节，市场调研给消费者提供一个表达自己意见的机会，使他们能够把自己对产品或服务的意见、想法及时反馈给企业或供应商。通过市场调研，能够让该产品生产或提供服务的企业了解消费者对产品或服务质量的评价、期望和想法。市场调研包含不同的分类方向：按方法属性分类，包括定量研究、定性研究；按研究领域分类，分为渠道研究、零售研究、媒介和广告研究、产品研究、价格研究等；按行业属性分类，可分为商业和工业研究；此外，还有针对少数民族和特殊群体的研究、民意调查以及桌面（案面）研究等相对独立的研究。伴随着互联网的发展和新技术的应用，市场调研往往借助专业在线调查收集信息，处理数据。在研究方法上主要有以下几种，也是「倍市得」服务客户过程中常用的市场研究方法：1）文案调研主要是二手资料的收集、整理和分析。主要的渠道来自网上资料搜索和图书馆等书籍信息搜索。2）实地调研实地调研可分为询问法、观察法和实验法三种：询问法：就是调查人员通过各种方式向被调查者发问或征求意见来搜集市场信息的一种方法。它可分为深度访谈、GI座谈会、问卷调查等方法，其中问卷调查又可分为电话访问、邮寄调查、留置问卷调查、入户访问、街头拦访等调查形式。采用此方法时的注意点：所提问题确属必要，被访问者有能力回答所提问题，访问的时间不能过长，询问的语气、措辞、态度、气氛必须合适。观察法：它是调查人员在调研现场，直接或通过仪器观察、记录被调查者行为和表情，以获取信息的一种调研方法。实验法：它是通过实际的、小规模的营销活动来调查关于某一产品或某项营销措施执行效果等市场信息的方法。实验的主要内容有产品的质量、品种、商标、外观、价格，促销方式及销售渠道等。它常用于新产品的试销和展销。3）特殊调研特殊调查有固定样本、零售店销量、消费者调查组等持续性实地调查；投影法、推测试验法、语义区别法等购买动机调查；CATI计算机调查等形式。4）竞争对手调研“知己知彼，百战不殆”，一句中国最古老的成语勾画出了竞争研究的重要性。在市场竞争日趋白热化的今天，不了解竞争市场情况，不认识竞争对手，就意味着没有胜算的机会。竞争研究的根本目标是通过一切可获得的信息来查清竞争对手的状况，包括：产品及价格策略、渠道策略、营销（销售）策略、竞争策略、研发策略、财务状况及人力资源等，发现其竞争弱势点，帮助企业制定恰如其分的进攻战略，扩大自己的市场份额；另外，对竞争对手最优势的部分，需要制定回避策略，以免发生对企业的损害事件。基于以上总结，「倍市得」数据洞察与客户体验管理平台形成一系列数据洞察方案，以多年数据服务经验为优势，助力多行业、多场景从体验数据出发、到业务场景中去，助力企业提升运用效率与精准度，为政策与营销策略的制定提供数据支撑。

本文转载自【微信公众号：Penn先生，ID：impenn】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系没有调研，就没有发言权。商业的世界，调研是一门技术活儿，但是很多情况下都被人们给忽视了，或者说，根本不会花时间精力去做。记得自己上大学的时候，学习市场调研，大部分都是停留在学术的层面，尽管很多广告策划案的第一部分，都是基于市场调研的市场分析。但是现在回想，觉得当时是那么的不专业。正好回家，把买了半年多没来得及听的《跟张弛学市场调研》，花时间学完，挑选一些观点分享出来。（一）市场调研的作用什么是调研？你可能会说，调研不就是发发问卷，开开座谈会，收集收集数据吗？这当然不是调研。上学的时候，我觉得为什么要市场调研呢，是为了了解市场，洞察客户，为了支持我接下来要做的策划方案。似乎正确，也似乎缺少掷地有声。张弛老师说，市场调研是为了决策，调研不是简单的分析数据，调研的本质就是回答决策者的问题，帮助决策者降低决策风险。电影《决战中途岛》的核心情节正好能够告诉我们，调研的作用。电影里美军发现了日军的一段密码，密码中有个关键词是AF，这代表日军即将在AF岛发动攻击。美军陷入了内部争议，有的人认为是中途岛，有的人认为是阿留申群岛，而当时的美军军力有限，不可能分兵作战，只能把有限的资源集中在一个点上，所以确定AF到底是哪里就成了影响战局的关键因素。后来，美军为了确定AF就是中途岛，故意向外放出中途岛缺少淡水，果然发现日军电报中出现AF缺淡水的信息。由此确定，AF就是中途岛，美军事先在中途岛埋伏，并取得胜利，成为整个太平洋战争的转折点。我们来看下整个过程：雷达信息采集，是调研中的收集数据发现AF，是调研中的数据分析确定AF是中途岛。这是调研里的提炼洞察埋伏中途岛，这是指导决策。所以，调研是一整套的辅助决策的行为。调研是为决策做准备的。既然是为了决策准备，决策者最关心的也就是调研最关心的。美国战地记者罗伯特·卡帕说过一句话：如果照片拍得不够好，那是因为你离炮火和苦难不够近。那么商业如战场，商业世界的炮火和苦难又是什么呢？就是那些正在发生裂变的用户需求和急需拯救的用户痛点。而调研就是要走进这些真实存在的需求和痛点。归根结底，调研不是在关注数据，而是真正的“人”。我们所有的商业行为，本质上都是在优化人的体验。在张弛老师看来，调研真正的价值是在于，帮助商业决策者在资源有限的情况下，去优化人的体验。（二）破解终局性问题商业世界里，有时候，并不是我们找不到问题的解决答案，而是问题本身就是问题，需要先掀开问题的面纱，看清问题的本来面目后，再给出解决方案。在这里，张弛老师提出了一个新概念叫作“终局性问题”。什么是终局性问题？所谓终局性问题就是只描述一个终局的状态，而没有给出问题的抓手。例如，怎么让人生更有意义，如何让年轻人喜欢我的产品，怎么才能提高自己的工作能力。这类问题都是终局性问题，看似有很多解决方案，也可以说是无解。而大多数的决策都是在问终局性的问题，怎么把产品卖得更多，这个产品如何才能更有新意，怎么让年轻人喜欢上我的产品？对于市场调研来说，就是要把这些大而泛的终局性问题转化成具体的调研问题，具体方法是：标准化的三维商业时空，即微观时空，宏观时空和时间。任何一个商业问题，都可以用这个三维商业时空来进行调研。具体到商业世界来说，所谓微观层面就是决策者的角色是什么？市场部们和研发部们的决策者关注的需求点一定是不一样的。只有先明确决策者的角色，才能确定其主要诉求是什么。而宏观层面则是决策者所处的场景是什么，也就是行业状况，快消品行业和房地产行业的决策场景肯定是千差万别。举个形象点的例子：同样一个问题，你能不能勤快点？你女朋友和你的leader跟你说，就会指向不同的解决路径。因为他们的角色和场景是完全不同的。商业世界也是一样道理。明白了决策者的角色和场景后，还有一个更重要的商业主体，那便是”产品“，任何行业都有属于自己的产品，服务也有自己的产品——服务体验。既然是产品，就会涉及到产品的生命周期，是新产品上市期，还是产品上升期，还是衰落期。这便是三维商业时空的最后一维度，产品的时间维度。同样的一个问题，出现在不同的时间点，就会有不一样的解决方案。尽管我们会经常遇见终局性问题，但是这类问题往往很难直接回答，而市场调研中使用的三维商业时空，就是一个很好的工具，帮助我们转化拆解掉大而泛的终局性问题，从而更容易的解决掉具体的商业问题。（三）一个好问题价值千金做调研，大部分的时间都是在问问题。提问题看起来谁都会，但是真相真不是谁都能拿到。因为，你和真相之间，永远有一个难题：你的调研对象会”撒谎“。为什么调研对象要撒谎，有时候还真不能怪对方有意撒谎欺骗。张弛老师归纳了三种情况：为了维护自己的形象，刻意给出了假的答案比如，一名美国黑人在竞选州长，竞选之前的民意调查显示他的支持率远远领先竞争对手，可是选举结果却是落选了。选民撒谎了。人们在面对民意调研的时候，为了不被认为是种族歧视者，为了维护自我形象，说出了支持黑人竞选。但是选民的最终行为往往不是如此。这在心理学上叫做”社会期望偏差”，也就是说 ，受访者为了满足社会期望，隐瞒了自己的真实想法。生活中这样的情况也不在少数。可能会为了礼貌说饭店的菜挺好吃，也可能为了避免别人识破自己的无知，而说自己知道某某。解决方法：尽量去除掉问题里的敏感信息。如“你听过大家都在谈论的传音手机吗？”改成“你听说过传音手机？”误解了问题，无意中给出了假的答案例如问题”你旅行时，经常住哪类的宾馆？“可能得出来只有不到5%的人说自己会住民宿。这对一个想要开民宿的人来说，看起来市场空间就不太大。但是不同的人不同的场景对宾馆的需求是不一样的，而笼统的旅行时，得出来的答案就很难具有商业价值，更难以起到决策作用。对于市场调研来说就是灾难性事件。稍微改动下问题”你和家人度假时，在旅行目的地，通常住什么宾馆？“结果可能会有超过30%的人选择民宿。你看，问题不一样，给出的答案就会出现极大的误差。问题不聚焦，就会掺杂很多复杂情况，答案的纯度也就会下降。这在我们的日常工作沟通中也会经常出现，因为信息错位，彼此的理解通道就会偏离，工作效率也就会大大下降。解决方法：用具体的描述代替模棱两可。被诱导性问题控制，不自觉给出了假的答案调研的目的是为了获取真实的情况，但是有时候，调研者本身给出的问题，已经导致了答案的失真。如”你喜欢美剧还是韩剧“，结果70%说喜欢美剧。很遗憾，用户又撒谎了。用户可能不喜欢美剧也不喜欢韩剧，但是又不得不选，就只好随便选一个了。例如律师问对方”你现在还会打儿子吗“无论回答是会还是不会，都等于默认了爱打儿子。律师的问题在一开始已经限制了答案，甚至还有点隐蔽。所谓的诱导性问题就是用不恰当的方法限制用户的回答，表现形式会多种多样，而且通常都会很隐蔽。再比如“如果有一副太阳镜可以保护你的眼睛远离太阳的有害紫外线（据说会导致失明），你愿意为这副眼睛支付多少钱？这样的定价调研，答案往往已经失真。因为过分夸大了某个因素，消费者已经从购买一副眼睛的需求无形中被转移到了要花多少钱防止失明，问题的答案还能具有参考价值吗。当然不能。这样的案例在商业世界不胜枚举，特别是经常被夸大的产品功能，调研前是爆品出世的感觉，投放市场后无人问津。解决方法：问题不预设立场，不刻意夸大某一方面，对于给出的选项问题，要给出合理的区间选择。（四）用户的需求不是需求市场工作离不开目标用户，用户的需求也是很多企业重点关注的。商业世界里，大多数情况下，我们搞不懂用户的需求，或者说，用户的真实需求往往被隐藏起来了。例如，你女朋友跟你说，下班要早点回家，表面是需要陪伴，隐形需求是什么呢？实际是需要的是被爱的感觉。所以，下班早点回家只是提供被爱的感觉的一种方法而已。对于调研者来说，很多情况下是要挖掘需求，寻找痛点，因为真实的需求，客户往往不会表现出来。这就需要我们能够通过表面行为洞察出真实的需求，进而把需求转化成产品。在张弛老师看来，准确的说，不是挖掘需求，更应该是还原需求，也即是还原出用户真实的隐形需求。通过三个方法可寻得。需求长在场景上如果你问一个消费者，你想要一款什么耳机？用户可能会说，音质更好的。音质好，算是需求吗？当然是，但是音质好是好耳机的标配，没有实现可能是受技术和成本限制。这也不是我们要找的隐形需求。大家可以回想下自己的日常，是不是经常会遇见过上述的情况，看起来不是需求的需求，被当成了如获至宝的需求，做出的商业决策自然也会以失败告终。要记着，用户永远不知道自己想要什么。如果都能够简单的说出自己的需求，那么，市场调研和用户洞察也就不会存在了。用户真实的需求长在场景里，少问为什么，多问场景和感受。所有的产品都要放在具体的场景里才能发挥作用。请人吃饭、家庭聚会和 生日宴，不同的场景，对餐食的需求也是完全不一样。还是回到耳机的问题，你可以这样来问：你都什么时候用耳机？通勤的地铁上你都听什么音乐？你在地铁上用耳机的感受是什么？“有时候觉得周围太吵了，耳机线还经常缠在一起，有时候还会挂住别人的包”慢慢的，你会发现，用户的隐形需求是安静和方便。而这一需求转化成产品就是“一款无线的降噪耳机。需求长在别人身上用户往往说不清楚自己的需求，所以，这个时候就需要借助外部工具帮助其描述出来。比如我们小时候早恋，如果父母直接问你早恋了吗？估计没人会说实话，但是如果父母问，你们班有同学早恋吗，你怎么看待他们的这种行为呢？无形中把你和那个早恋的你隔离开了，这个时候，我们可能会发表自己的看法，反正说的也不是自己嘛。这就是映射法，把对方不想说，或者说不清楚的需求，嫁接到另一个人或者场景里去还原出来。其实，日常生活中，我们自己也会经常用，比如，我有一个朋友，最近怎么怎么了。没错，那个朋友，就是你。映射法除了用第三人称，还可以用绘画、联想、归类和句子填空等方法，这些映射方法都是很好的帮助调研者还原用户需求的好工具。当然了，无论是通过场景，还是通过映射法找到隐形需求，都需要直接询问消费者，但是如果遇见，用户不是不想说，而是压根就不知道或者说不清楚，我们该怎么办？需求长在细节里互联网时代，我们可以非常清楚的获取大数据，通过大数据分析用户行为，而且这一点，在如今的互联网时代，非常容易和方便，基本也是每个互联网运营的基本功。但是，大数据有大数据的优势，也有自己的劣势。因为大数据没有同理心，很难协助理解消费者背后真实的想法。这个时候，我们也更需要小数据，就是用户真实生活里的事件、习惯、表情、穿衣打扮等等。获取小数据的方法只有一个：观察。记得之前做大学生校园市场，我可以通过各种互联网上得来的数据，分析大学生的种种行为和画像状况。但是很难直接还原出当下区域的用户需求，或者说不能准确确信。更多的情况下是，你经常去学校，和学生接触，慢慢就会发现一些他们的特点，行为习惯，市场差异等等，最终指导我做出市场策略和市场行为。站到用户的角度去观察，观察用户的一言一行，感受她对自己的期望，如果你是用户，你为什么会这么做？一旦你能和用户建立情感共鸣，也就等于和一个用户群体建立了共鸣。总之，不要轻易被用户说出来的需求所欺骗，我们更应该关注的是用户的隐形需求，而隐形需求本质上都是消费行为背后的情感述求。既然是情感诉求，无论我们采用何种还原需求工具，终极目标都是为了和用户建立情感共鸣。请铭记：情感共鸣是与用户打交道的万变不离其宗的方法。（五）企业并不关心用户满意度滴滴下车后，师傅笑容满面的说，记得给我五星好评哟。晚上点个外卖，也会提醒你要给个好评哟。说实话，我很少点这些，原因是觉得很浪费时间，除非是过程我确实觉得内心触动。你会发现，自己已经被日常生活中的满意度调研包围了。对消费者来说，当你点击满意的时候，真的是因为很满意对方吗？并不一定是。对于企业来说，他真的关心用户满不满意吗？其实，企业根本不关心。企业只关心自己的生意能不能做好，而用户不满意会影响自己的生意，所以才关心。用户不满意会影响自己的生意，那么，用户满意，生意会不会一定就好呢？也不一定。实际上，用户满意度，只是一种情感的平衡。购买了某种产品或服务，反馈出正面感受有多少。换句话说就是，我没做这些，你会不满意，但是我做了这些，你也未必满意。满意度更多的是一种质量监督系统，它反映的是用户对产品的态度，而态度不等于行为，也就是说，你的产品很好，用户也很满意，但是不代表他会买。所以企业如果想要往前走，就要关注另外一个指标：忠诚度。这里的忠诚度，不单单是指精神的忠实程度，而是指行动上的忠诚。衡量忠诚度在国际上有一个通用的标准，叫做NPS净推荐值，也就是有多少人会把你的产品推荐给别人。当然了，NPS值高并不代表企业业绩马上升高，NPS值更多的是预测销售的未来增长情况，帮助企业识别出什么影响了用户的重复购买或推荐购买的决定，以此来促使企业及时采取增强购买行为的改善动作。所以，很多国际企业都会把NPS值作为重要的衡量工具，来关注自身未来的增长性。如果你的企业也关注这个，说明已经很了不起了。但是到这里还是不够的，满意度只能完成企业的产品或服务质量监控，忠诚度做到了客户是否重复购买，是企业未来增长性的指标，如果一家企业的目的是基业长青，终极的关注点是什么呢？企业最关注的指标是心理承诺。什么是心理承诺？就是用户是否真的爱你。特别是对竞争激烈的行业，满意度和忠诚度再高，也不能说明什么。只要用户没有心理承诺，一旦遇见了更好的选择，或者当你遇见了负面危机，就会转身离开。这是一个品牌的严重灾难。但是，很多企业都把注意力放在了满意度调研上，数据做的很漂亮，不自觉的会觉得自己和用户的关系非常好，心想自己的生意应该也会很好。这是企业满意度调研的误区，忽略了忠诚度、心理承诺，最终的市场调研也是徒劳无功的。我们再深度思考下调研的价值是什么？调研服务于企业决策，企业的唯一使命是满足用户需求，而企业的最大局限是资源有限，正如经济学上的帕累托佳境，在不额外增加资源投入的情况下，让收益变得更大，这不就是所有企业的终极商业追求吗？最后，关于市场调研，放上毛主席的名言：“没有调研，就没有发言权；没有正确的调研，同样，没有发言权。”

有效的产品管理必须建立在了解市场、了解客户、了解竞争对手以及了解自己的基础上，不能动辄“我想”，“我认为”。市场研究又称市场调研、市场调查，是对相关信息的收集、整理和分析，这也是产品管理的决策依据。下面我们就简单介绍市场研究的方法。一、收集哪些信息信息收集是市场研究的基础，没有充分的信息就无法进行市场研究。信息手机的范围不仅仅局限于市场和客户本身，还包括竞争对手和合作伙伴以及市场的变化起着影响作用的外部环境，信息收集不仅要收集企业外部信息，还要收集企业内部信息。全面的信息收集包括以下部分：1、客户信息客户是市场研究的核心。需要收集的客户信息主要包括目标客户的购买心里和行为，客户的需求，客户对品牌、产品、包装、服务、价格、促销等方面的反馈。2、市场信息需要收集的市场信息主要包括市场细分结构、市场规模、市场增长率以及市场的演化进程等。3、竞争信息需要收集的竞争信息主要包括目标市场的竞争格局、主要竞争对手的情况、主要竞争产品的情况、潜在竞争对手的情况等等。4、合作伙伴信息需要收集的合作伙伴的信息主要包括供应商情况、代理商情况、其他合作伙伴以及主要元器件、原材料的生产、供应、质量情况等。5、外部环境信息需要收集的外部环境信息主要包括政治环境、经济环境、社会与文化环境以及技术环境等方面的情况及变化趋势，6、需要收集的企业自身信息主要包括企业自身的营销、研发、生产等方面的能力以及战略、管理、文化等方面的情况。二、如何收集信息收集信息主要有资料法、专家法、访谈法、观察法、实验法等，每种方法各有其优缺点，需要依据研究的目的、对象来选择合适的市场研究方法。1、资料法资料法包括收集专业书籍、专业报刊、相关网站、行业研究报告、年鉴以及企业内部相关资料等。资料法信息收集快、收集量大、但属于二手信息。2、专家法专家法就是向专家咨询，根据专家的知识和经验对问题做出判断、评估和预测的一种方法。运用专家法要避免对权威的盲目信从。3、访谈法访谈法包括一对一访谈、电话访谈、集体座谈、调查问卷等。面对面的访谈需要调研人有较高的访谈技巧，使谈话顺利进行并能充分了解信息，但也要避免被访者在调研人的诱导下提供不真实的回答。4、观察法观察法根据观察方式分为：现场观察法，如去销售现场、使用现场、供应商生产现场等现场直接查看。痕迹观察法，即不直接观察被调查对象的行为，而是观察被观察对象所留下的痕迹。观察法的优点是被调查者在被调查的时候，并不感到自己正在被调查，因而能保持正常的活动规律。但是，观察法要避免被表面现象迷惑，要去进一步探索事情发生的真正原因和顾客的动机。5、实验法实验法是指在既定条件下，通过实验对比，对市场现象中某些变量之间的因果关系及其发展变化过程加以观察分析的一种调查方法。常见的实验法包括新产品测试、试销性实验、因果性实验等。例如，通过改变包装、改变价格、调整广告等方式观察其对销量的影响。三、如何分析信息收集信息之后，如何进行分析呢？一般采用定量分析和定性分析相结合的方法。1、定量分析将结果用数据定量表示，如市场份额、客户满意度、重复购买率等，数据分析采用统计的方法。用于定量分析的信息收集是有结构的，做好定量分析，必须建立在一定信息收集量的基础上。2、定性分析定性分析采用的是非统计的方法，主要包括比较、归纳、演绎等逻辑推理方法。分析目的是对被分析对象的动机、观念、趋势等求得一个定性的理解。如消费者对服务越来越重视了、客户满意度下降、竞争对手加大了市场推广力度等都属于定性的范畴。此外，产品经理要特别重视直觉分析，直觉分析虽然只是种感觉，但常常能够帮助人们快速发现问题所在。因此，产品经理还需要对直觉进行定性或定量论证，这样才有说服力。

今天，小编给大家分享CDA LEVELII考试中，哪些内容是重点这部分需要大家重点学习哦！PART 1 数据采集与处理1、数据采集方法【领会】一手数据与二手数据来源渠道优劣势分析使用注意事项【熟知】一手数据采集中的概率抽样与非概率抽样的区别与优缺点【运用】概率抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、分段抽样明确每种抽样的优缺点根据给定条件选择最可行的抽样方式计算简单随机抽样所需的样本量2、市场调研和数据录入【熟知】市场调研的基本步骤（提出问题、理论推演、收集材料、构建模型、归因分析）样本选取方式的适应性及优缺点问卷设计原理，问卷题型设置以及每类题型的数据编码及录入3、数据探索与可视化【领会】数据探索的目的与意义常用数据可视化工具软件（EXCEL BI、SPSS、PYTHON 等）数据探索与数据预处理之间的关系数据探索常用数据描述方法：集中趋势分析、离中趋势分析、数据分布关系、图分析数据探索常用数理统计方法：假设检验、方差检验、相关分析、回归分析、因子分析【应用】能够通过使用数据可视化工具（EXCEL BI、SPSS、PYTHON 等）来完成相关数据分析 项目的数据探索任务。（说明：考试中不会考核该部分工具和软件的使用方法）。4、数据预处理方法数据预处理的基本步骤，包括数据集成（不同数据源的整合）、数据探索、数据变换（标 准化）、数据归约（维度归约技术、数值归约技术），这部分内容不涉及计算，只需要根据 需求明确可选的处理技术即可。数据清洗，包括填补遗漏的数据值（根据业务场景使用常数、中位数、众数等方法，不 涉及多重查补的方法）、平滑有噪声数据（移动平均）、识别或除去异常值（单变量根据中 心标准化值，多变量使用快速聚类），以及解决不一致问题（熟知概念即可），查重（只考 核 SQL 的语句，不涉及其它语言）。PART 2 数据模型管理数据和信息的概念；数据分类中的主数据、交易数据和元数据概念数据库建模中概念、逻辑、物理模型之间的关系数据库范式的概念、数据仓库和数据集市、ETL 过程关系模型与维度模型的使用场景PART 3 标签体系与用户画像1、标签体系设计原理区分标签和指标的概念精准营销与量化风控的概念消费者决策进程客户、产品、渠道标签的核心内容分层标签和分群标签马斯洛需求层次理论与精准营销的关系2、标签的加工方式基础、统计、模型标签RFM 模型3、用户画像用户旅程分析标准用户分析与偏离度分析用户画像技术在营销获客、风险防控中的应用PART 4 统计分析1、抽样估计随机试验、随机事件、随机变量的概念总体与样本的概念抽样估计的理论基础正态分布及三大分布的函数形式和图像形式抽样的多种组织形式确定必要样本容量的原因大数定律与中心极限定理的意义与应用随机事件的概率抽样平均误差的概念与数学性质点估计与区间估计方法的特点与优缺点全体总体与样本总体参数和统计量重复抽样与不重复抽样抽样误差的概念对总体平均数、总体成数和总体方差的区间估计方法必要样本容量的影响因素随机变量及其概率分布全部可能的样本单位数目的概念及其在不同抽样方法下的确定抽样平均误差在实际数据分析中的计算方法2、假设检验假设检验的基本概念其基本思想在数据分析中的作用假设检验的基本步骤假设检验与区间估计的联系假设检验中的两类错误检验统计量、显著性水平及对应临界值（Critical Value）的基本定义P 值的含义及计算如何利用 P 值进行检验z 检验统计量t 检验统计量F检验统计量2检验统计量的函数形式和检验步骤实现单样本 t 检验两独立样本 t 检验的步骤和检验中使用的统计量与原假设两种检验应用的数据分析场景3、方差分析方差分析的相关概念单因素方差分析的原理统计量构造过程单因素方差分析的基本步骤总离差平方和（SST）的含义及计算组间离差平方和（SSA）的含义及计算组内离差平方和（SSE）的含义及计算单因素方差分析的原假设实现单因素方差分析的步骤对方差分析表的分析以及多重比较表的分析4、一元线性回归分析相关图的绘制与作用相关表的编制与作用相关系数定义公式的字母含义估计标准误差与相关系数的关系相关关系的概念与特点相关关系与函数关系的区别与联系相关关系的种类相关系数的意义以及利用相关系数的具体数值对现象相关等级的划分回归分析的概念回归分析的主要内容和特点建立一元线性回归方程的条件一元线性回归系数的最小二乘估计应用回归分析应注意的问题估计标准误差的意义及计算运用简捷法公式计算相关系数与回归系数相关分析分析中应注意的问题回归分析与相关分析的区别与联系PART 5 数据分析模型总体要求领会模型基本原理，数值模型操作流程，懂得模型应用场景，能够完成数据建模分析报告。1、主成分分析主成分分析的计算步骤主成分分析中对变量自身分布和多变量之间关系的假设以及模型设置适用于主成分分析的变量度量类型。通过分析结果，选取合适的保留主成分的个数，注意区分两种不同的分析目的（尽量压缩变量、避免共线性情况下保留更多信息）保留主成分个数的评判标准的差异。在深入理解主成分的意义的基础之上，在遇到业务问题时，有能力决定是否使用主成分分析方法；有能力决定何时采用相关系数计算方法和协方差矩阵计算方法；有能力解释主成 分得分的结果；根据变量分布情况进行函数转换。2、因子分析了解因子分析模型设置，只需要关注主成分法的计算步骤适用于因子分析的变量度量类型，通过分析结果，选取合适的因子个数。常用因子旋转的方法在遇到业务问题时，有能力决定是否使用因子分析，还是使用主成分分析方法就可以了；有能力根据原始变量在各因子上的权重明确每个因子的意义；有能力对大量变量进行维度分析，分维度打分，并比较与专家打分（德尔菲法）的区别；在聚类前对数据进行描述，发现理想的聚类方式和数量。3、回归分析线性回归的综合应用明确线性回归的6 个经典假设（线性模型、不存在共线性、残差期望为0（无内生性）、 同方差、正态性、随机抽样）独立同分布的概念明确违反上述假设后出现的问题模型是否违反经典假设的检验方法与模型纠正的方法变量筛选方法离群值、指标计算方法明晰横截面和时间序列数据在回归建模上的差异结合业务构建回归模型并且解释回归系数根据业务场景与变量分布情况进行函数转换解释变量为分类变量时的处理方法区分预测性建模与解释性建模的关系使用结果进行新样本预测进行客户价值分析的基本步骤与注意事项4、分类分析卡方检验计算公式二分类逻辑回归的计算公式分类变量是否存在相关关系的描述方法和检验方法，涉及列联表分析、卡方检验似然比与 Logit 转换二分类逻辑回归模型构建与变量筛选模型评估的方法，涉及混淆矩阵、ROC 曲线逻辑回归与多元线性回归模型的结合应用进行客户流失预测、信用评级、精准营销等模型的基本步骤与注意事项5、聚类分析多种聚类算法的特点迭代的概念与实现 【熟知】聚类方法的基本逻辑距离的计算系统聚类和K-Means聚类的基本算法和优缺点系统聚类的计算步骤，包括两点距离、两类合并的计算方法系统聚类法中选择最优聚类数量的方法 K-Means 聚类的基本算法聚类分析变量标准化的原因和计算方法变量需要进行主成分分析的原因变量进行函数转化的原因和计算方法结合客户画像、客户细分、商品聚类、离群值检验（欺诈、反洗钱）等业务运用场景， 选取合适的聚类方法与步骤。聚类事后分析，根据聚类后变量分布情况获取每类的特征。6、时间序列明确趋势分解法、ARIMA 方法、时间序列回归方法的差异和适用场景明确 ARIMA 方法的计算方法趋势分解法，涉及乘法模型、加法模型ARIMA 方法的具体步骤；时间序列回归的方法结合业务（业绩预测、预警），选取合适的分析方法进行业务时间序列预测等模型的基本步骤与注意事项PART 6 数字化工作方法1、业务探查与问题定位异常事件严重度评估准则。 业务流程等事件还原工具。业务流程图的绘制。2、问题诊断近因分析的头脑风暴法与量化分析分析工具的选取。根本原因分析中的 5WHY 分析法，原因型和对策型因果图。通过帕累托分析识别要点。通过散点图、关联图、亲和图进行关联分析。通过漏斗分析、用户画像、留存分析、跟踪数字足迹进行探查。绘制原因型因果图。3、业务策略优化和指导业务目标设定原则线性规划的组成部分、标准形式。整数规划与去尾法线性规划的差异性。二次规划的组成部分、标准形式。知识库的类型和组成部分。策略库的类型和组成部分。线性规划的建模步骤。二次规划的建模步骤。流程优化的分析方法和工具。根据题目要求给出目标函数和约束条件。大数据发展的同时，也给我们带来了新的机遇。随着数据价值越来越显著，以数据分析为基础形成了一个朝阳产业，受到各界人士青睐。无论是从国家发展的战略方向，还是就业市场的巨大规模导向，都揭示了数据分析师技能的重要性，这是一个跨时代的代表性技能。

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

某服装公司，那么我们的目标客户是25——40岁的中高收入为主，他们注重生活品质，喜欢时尚，对新鲜事物接受程度高。一般企业的营销人员对客户的调研都是基于这样的分析结论，这叫市场调研吗？我们把“某服装公司”换成“某食品公司”好像也适用、换成某空气净化器公司好像也适用,那么好像谁都适用的，这对你营销决策有帮助吗？(在这里我就想问“中高收入的人”到底得罪了谁？凭什么你们都想把东西卖给他们？)我们调研的结果一定要和我们目标相关，所以，调研之前我们想要知道我们为什么要调研？调研的目标是什么?很多人都不清楚为什么要调研?调研的目的是获得帮助营销决策启发和参考。什么时候需要调研呢？第一，为了获取启发第二，为了验证假设猜想我们问任何一个懂营销的或者不懂营销“市场调查重要吗？”，我想每一个都会说市场调查重要吧？没有调查，就没有发言权。那么为什么却没什么人去调研呢？一是懒，二是不会。因为市场调研确实非常麻烦，很多人更愿意在办公室里思考整个世界的样子。即使你去调研了，你确定你做得是有效调研吗？就比如有人这样设计问题：1.你相不相信广告？——没什么人会选择相信，但是事实并不是这样2.这个价格贵吗？——我想没什么人会选择便宜吧？那么，我们到底该如何去调研呢？如果按照调研公司的方法论，如果我分享出来，我想很多人看都看不完，更加不会去执行了，执行难度太高了，所以我就不分享了，不过最重要的是因为我也不会。调研确实非常重要，我们不得不做，那么我分享五个可行并且执行容易的调研方法：第一，用最低成本设计可行性产品，在真实的用户场景进行验证猜想比如：Dropbox创始人通过自己的生活实际经常需要将文档、文件、照片储存子啊不同的设备上，并且还需要考来考去，于是诞生了一个产品想法——是否可以做一个网络储存和同步工具。于是他制作了一个视频，发到网上，这个视频发出受到了大量用户的反响，当很多人表示感兴趣的时候，他就招聘研发团队，将想法进行实现。我们看到阿里推出的buy+、付款刷脸等未来畅想视频，其实都是想用户发表自己对这样产品的看法和担忧，收集各种反馈，然后落到执行层。这样就可以尽可能避免开发出客户不满意的产品，浪费巨大的资金和人力。第二，访问行业的专家快速了解一个行业，最好的方法就是找到这个行业的专家，进行深入沟通，你会获得大量的你不知道的行业规则和本质。你会发现你认为重要的其实不一定重要，看似不起作用的因素却非常重要。一般作为普通的创业者在公司的实际经营过程，我们可能会涉及一些陌生的领域，而这些领域基本上都有成熟的的“玩法”了，如果我们自己摸索会浪费大量的精力，不过我们访问这个行业的专家，我们能大大提高工作效率。比如：创业者管理公司最常遇到的“如何平衡库存和销售”、“如何增加员工的工作积极性”等问题，我们其实都可以访问这些领域的专家寻找答案。并且一些营销问题，也是一样的。如果你不认识行业专家怎么办？第三，了解国内行业的历史，甚至世界的 所有学科都是历史学，我们需要的很多答案其实都在历史长河里出现过，那里汇集了古人的智慧、经验、教训，我们深入了解行业的历史无疑对我们的未来才更清晰。毕竟你能看到多久的过去，你才能看到多远的未来。第四，去到现场，看现场当时在发生什么肯德基的老总做调研并不是和中国的高管一样，打个电话去问问，看看手里的数据，而是亲自去到现场，长时间呆着。观察现场正在发生些什么，有点像古时候的微服私访，避免了报喜不报忧的尴尬。发现客户等餐时，需要服务员大喊，于是创造了提醒器。发现客流人多，反而会影响客户体验，于是将只需要购买冰淇淋的客户仅仅在店门外即可购买，做到了很好的分流，如果你去现场，你调研出这些吗？第五，最好的调研来自于生活积累比如：你在生活中发现·南方人喜欢吃甜食，北方人喜欢吃咸食·为什么肯德基是竖着排队的，星巴克是横着排队的·银行提款机键盘6、8磨损程度最大·欧洲人喜欢挂衣服，美国人喜欢叠衣服 “为什么…而不是…”的思考模式去积累生活中常见的现象，你会获得大量的启发感，这些都是你营销的基本。去年我一直在思考，营销的段数区别是什么？ 我认为并不是你懂的不同的营销方法或者模式，因为这些方法一听就会的，所以这不可能是核心因素，同时我们知道这个方法，我们还需要用出来。而用出来这个能力才是最重要的，那么如何才能用出来呢？是你对用户有足够的洞察。你要了解他的购买决策依据、他的未来发展情况、他的核心驱动力、他对事情的情绪等等。比如：一手拿一个一手两个，扔起两个中的一个向另一个手，球飞行到一半的时候把单手的那个扔出接抛来的这个，反复即可。（即使我背的滚瓜烂熟，我也还是不会抛）比如：我们都知道定位需要打造一个差异化优势，即使人人看过《定位》这本书，但是并不是人人都能打造出一个差异化优势。如果你对用户不够了解，你对行业不够了解，你是无法获得这个关键的启发。所以，我认为不同营销段数的区别是你对用户、行业的洞察程度。因为这是你招数用出来的内功。对于调研，这并不仅仅是我们需要时才去做的，我更加愿意变成我们生活中每天的一部分，因为他的积累程度，决定我们的营销段数。如果说营销方法是公式，我们对用户、行业的洞察程度就是公式里的参数。如果没有已知的参数，公式也无法起作用。最后，调研真的很重要，调研公司的调研方法没几个人能做并且也不一定起作用，但是我们可以通过上面五个方法，时时刻刻去更新我们的营销数据库。营销的段数取决于客户、行业的洞察程度，而洞察程度取决于平时工作、生活的发现。