市场调研用什么工具

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#

1.国家统计局国家统计局官网是国家统计局发布统计信息的主要渠道之一，每逢月、季、年度等统计信息发布日，在国家局官网“最新发布”栏目都会发布新闻稿。它与“国家统计信息发布日程表”一致，是公众获取最新统计数据的首选。2.移动观象台各行业的分析报告、白皮书、峰会PPT，行业报告和行业观点居多。都是可以直接下载的，唯一的缺点就是搜索不太好用，有时候并不能搜出所有关键词的报告，不过完全免费。这个小缺点我还是可以原谅的。3.DataFocus图表的制作和呈现我会选择专业的数据分析工具，但同时又要兼顾到操作简便这一需求，所以我会选择DataFocus。很大一部分原因是他的搜索式分析吸引了我，搜索式分析是基于自然语言处理（NPL）技术之上的创新，随着人工智能技术的普及，搜索式分析将成为业界主流，颠覆、取代现有的由Tableau开创的拖拽式分析方式。可以制作很美观的图片，让你的分析报告比别人更胜一筹。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

Hi，今天又是一期干货分享。之前有很多粉丝私信厂长说，作一名合格的访问员，线上调研时应该用哪些APP才能提高工作效率呢？其实不止是访问员个体，今天推荐6个有关调研的APP，所有行业都需要，毕竟数据采集和市场调研是一个企业必备的基础工作，想要企业得以发展，首先要掌握并掌控发展趋势，接下来，我们直奔主题。iSlide不管是学生群体，还是踏入职场的社会人，PPT一直是许多人都避不开的话题。如果你没有接受过珞珈老师硬核训练营的洗礼，但又想在短时间内做出好看的PPT，iSlide或许是你最好的选择。iSlide是Windows上的一款PPT插件，插件内置了多种资源，包含PPT模板、配色参考、智能图表、矢量图形和无版权图库，可以说考虑到了PPT制作的各个方面。piti我们再说Piti，它的插件内置了高质量的PPT模板库，只需要在指定的文本框中输入页面内容，就可以智能生成PPT的各个页面，如封面页、目录页、过渡页、内页和结尾页，满足制作不同风格PPT的需求。此外，Piti插件还内置了15中好看的艺术字，不同于PPT自带的“过时”艺术字，这15种艺术字符合主流审美，包含抖音字、金属字和立体字等，绝对不是五毛钱特效。SPSS有关数据统计的需要用到。SPSS是一款数据统计与数据分析工具，操作简单属于数据分析的入门工具，从描述性统计分析，到多元统计分析，到模型分钟，SPSS都可以处理。而且操作也不难，是通过窗口操作就可以了，不像Sas和R，需要编写需要来实现分析。所以，只要稍微有一些统计理论基础，都能够掌握spss的操作。想要灵活使用SPSS，需要掌握两个方面内容：数据分析相关知识、SPSS操作。在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。因此核心是拥有数据分析的思维。在学习数据分析的过程中，建议大家按照以下四个模块进行学习：一是数据分析思维的培养、二是数据间的几类关系情况、三是数据分析方法的选择、四是数据研究的撰写等。嗨探针对神秘访客任务，嗨探是一个免费吃霸王餐的餐厅暗访兼职平台，上面有很多连锁企业的美食任务。因为是暗访，比较神秘，所以没有推广，有点类似于海底捞的洞见者和大/人来也。平台会在全国各地都有任务，北上广深相对而言比较多，只要你有时间就可以执行，前提是你有能力抢到，现在平台任务越来越多了，人头多任务少，抢比较难。到店在软件上签到，离店签出，按规定时间签到后24小时或36小时提交报告，提交报告时一定要点击“送审”按钮，提交完记得查看一下不要没送审时间到了名额流出去了。他们的报告比较难写是确实的，写不了的慎入！每个考核点都需要填写且需要详细的就餐真实案例。之前看到过在公众号上通报说明过抄袭、作假禁用行为。毕竟为企业服务，暗访内容不允许在第三方平台上上传，哪怕是好的差的。既然领了任务就好好执行别坑蒙拐骗写假案例，他们要求的是当时就餐的真实体验感受，把自己看到的全详细描述出来，比如好，好在哪，差，差在哪！报酬方面，结算速度蛮快的，报告通过后第二天就会到达绑定的银行卡。他们平台是每周二周五打款隔天到账也就是周三、周六钱打到卡里。活动盒子掌握调研，首先要具备营销心理和基本常识，活动盒子是一款专注于APP活动运营服务的saas工具，可以帮助做一些运营解决方案。拥有便捷的APP活动与奖品管理系统，精准的活动投放和触发功能，实时的后台活动数据监控与用户数据管理，为企业提供活动运营的自动化营销解决方案的服务，致力于通过数据驱动来帮助客户进行精准，高效的点对点的活动，帮助企业实现快速拉新，提升用户留存的好助手。实时监控活动数据，随时随地调整；提供丰富的活动模板；奖品自动化分发，提高运营人员派发奖品效率；根据不同维度的用户属性划分用户，投放对应的活动或其他信息；基于用户实时行为进行精准活动触发，提升用户体验。当然，必定要说说调研工厂，一款功能齐全且终身免费的调研工具，多数运用场景在政府部门做环境调研、门店神秘访客、问卷、学术论文数据支撑、教育行业和企业员工培训等。支持高度灵活的项目配置管理功能，可根据项目需要对检查点位、检查指标、责任单位、案件字段进行灵活配置，还可以自定义案件拍法和流转过程，完美支撑各类明察暗访应用场景。为方便项目管理者掌握项目执行情况，向甲方展示进行可视化项目成果，“调研工厂“明察暗访功能提供了一系列管理决策功能。调研工厂通过对计算机视觉、深度学习等算法的研究，自主研发了明察暗访垂直领域人工智能算法，首次推出智慧化明察暗访功能。支持设置陷阱题、人工智能评分，、第三方质控员可在线查看、审核、回访已回收的答案数据，并支持下载答案及视频、音频、图片等媒体数据，通过多维质检保证回收质量。系统能够自动对答卷进行实时在线内容分析等。其实现在有很多类似的平台，但我想推荐它的原因是多数都不支持明察暗访，并且所！有！功！能！都！免！费！想了解更多功能与定制化服务，可以参考我们之前更详细的介绍：点击【系统定制】了解。大家还想收藏哪些宝藏工具？

想要做好亚马逊，一定要做好市场调研。俗话说，用户需求就是最好的产品改进意见。那么关于如何调研搜集消费者需求呢？今天小编给各位卖家一起来聊聊这5个工具，希望对各位卖家改进产品有一些帮助哦！Fit AnalyticsFit Analytics能根据顾客描述的尺寸形状找到合适的产品。借助Size Advisor工具，Fit Analytics能从多渠道收集数据并分析线上商店的所有销售记录，来给买家推荐适合产品。Target2Sell根据Target2Sell数据显示，买家每次访问跨境电商网站平均浏览15个产品。作为预测营销的专家，Target2Sell号称每月产生5亿的产品推荐量，能促进跨境电商卖家在PC、移动端站点，甚至是实体店方面的销量增长。Target2Sell有量身定制的产品推荐模块，所以跨境电商卖家能为个人和各个销售渠道提供定制化内容。Doofinder基于智能搜索引擎的Doofinder可以帮助跨境电商卖家改善网站的用户体验。访客可以通过网站上的搜索框轻松快速地找到一个产品，而不需要离开网站主页，然后还可以对搜索结果进行筛选。这有助于通过添加预定义的搜索关键词来推广热销品。SoyoozSoyooz开发了一个调查问卷工具，可以让跨境电商卖家更了解那些搜索特定产品顾客的需求。通过这个工具，跨境电商卖家可以向网站访客提出多个问题，然后根据提出的问题向访客推荐最相关的产品。Wide eyes作为时尚界的专家，Wide Eyes开发了基于图像识别的人工智能技术。用户先通过网络搜索喜欢的时尚服饰图片，之后借助Wide Eyes的图像识别技术就可以在跨境电商网站上找到类似的衣服或饰品。有了这个功能，消费者就能轻松找到想要的产品，甚至购买全套风格的商品。Wide eyes宣称，他们帮助跨境电商企业提高了40%的顾客转化率，以及平均订单金额提高30%。

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

亚马逊是全球最大的电商平台，目前在全球有18个站点，其中12个站点向中国开放，亚马逊最大的站点包括北美站、欧洲站和日本站，这三个站点的市场体量大，而且消费水平较高，使得客单价较高，亚马逊品牌知名度越来越大。一、亚马逊的品类有哪些亚马逊的品类及其丰富，丰富的品类来源于亚马逊全球卖家的贡献，每个品类都有固定的客户需求，亚马逊卖家开店的第一步就是选品，选品之难难于上青天，接下来介绍亚马逊主要的各个大品类。（1）电子产品电子产品是亚马逊上的第二大类别，拥有超过1020万件产品。电子产品在亚马逊上通常很受欢迎，因为人们总是想要跟上新的潮流趋势。（2）玩具和游戏儿童是这个市场的主要消费者，玩具和游戏是亚马逊上较为畅销的类别。玩具和游戏是亚马逊上经久不衰的畅销商品之一，在节日期间更受欢迎。（3）服饰服饰是高需求产品，每年都被人们消费，是亚马逊比较大的一个品类。（4）珠宝珠宝的单价比较高，由于利润率超过50%，此类产品的竞争非常激烈。（5）家电行业家电产品创新较大，产品迭代非常快，而且超智能化方向发展，需求量也在逐步增加。（6）母婴用品母婴用品也是一个大的品类，随着新生代的人口消费水平增高，母婴用品的交易规模也在增加。（7）箱包箱包是一个大众品类，是高增长需求的品类。建议卖家可就腰包、公文包、旅行配件以及化妆包等重点潜力品类进行打造；原有的背包、钱包、手提包等品类需注意精细化运营，以此来增值。二、亚马逊的listing权重比数据亚马逊的listing权重是考察亚马逊上卖家产品的热卖程度，亚马逊A9根据权重来分配平台流量，好评和销量好的产品往往排名靠前和曝光量较大，亚马逊的listing权重分别有产品创新度、订单销量、好评度、物流效率，这四个维度得分在5-10分的listing都是热卖产品。三、亚马逊品类市场调研工具有哪些亚马逊平台有很多需要学习的地方，平台政策更新较快，要想在亚马逊平台大卖，卖家必须掌握产品趋势，要知道怎么去做选品、怎么分析市场趋势、怎么去做关键词优化、怎么做产品定价，这一系列的问题需要专业的工具来解决，亚马逊除了能够提供销售产品的渠道，更多可以提供市场分析数据，想要获得各个品类的数据，势必经过一番周折，不过市场上有很多便利化的市场调研工具，比如品类分析工具Google tends、Google keyword planner、Facebook analytics、定价工具Xsellco、Pricinglab、Alpha repricer等。（来源：天天跨境）以上内容属作者个人观点，不代表雨果网立场！本文经原作者授权转载，转载需经原作者授权同意。

市场调查的方法多种多样，使用哪一种方法取决于调查的目的，行业以及被调查的对象的特点等。在创业初期的市场调查中，往往要综合应用多种方法，市场调查的方法大致有以下四种！第一种：个体访问法是调查者面对面询问被调查对象有关问题，调查对象的回答可以作为当场记录的调查方法。这里的调查对象多是相互之间没有关联的个体。据事先拟订的询问表或调查提纲发起提问，也可以使用自由的方式进行交谈。调查方式可以使用走出去，请进来或召开会议的形式，进行一次或多次的调查。第二种：分组访问法是指建立一个包括各部门人员的专门小组面对面地向被调查对象询问有关问题，要求调查者相互配合的一种方法。比如，组织设计、工艺、情报、质量、设备和销售人员的用户访问小组。这种调查的方法能取得全方位的资料，效果比较好。第三种：电话访问法是调查者经过充分的准备后，使用电话向被调查对象询问并收集资料的一种方法。主要优点是收集资料速度快，成本最低，可以按照事先准备好的问卷发起询问，方便资料的统一处理。缺点是被调查对象只限于有电话的用户，调查总的来说不怎么完善。还有就是调查的深度不够，调查的质量与被调查对象当时的心情和调查气氛都有关系。第四种：书信访问法主要是将设计好的调查询问表、书信、订货单等通过邮局寄给被调查者，请其填好后寄回的方法。这种方法的优点是：调查范围广，凡是邮政所能够到达的地方都可列入调查范围。被调查者会有充分的时间来回答，调查成本较低，调查资料比较真实可靠。其缺点就是得到反馈的数量不是很理想，回收时间比较长，往往因调查对象不能全面配合而导致调查质量不高。至于在调查中到底选用哪种方法，主要应根据调查问题的性质和要求决定一种，或是多种方法而结合使用。没有固定说必须选用哪一种方法。小伙伴们都有些什么不一样的方法呢？欢迎评论区交流！

做数据分析我们一般从两个方面来看，一个是侧重分析预测，另外一个则是大数据的可视化方面，那么其实综合来看，主要分为一些特殊的使用场景。对于可视化分析和大数据平台，自己做过一些关于这方面 的产品调研和分析，固与各位分享下。EChartsECharts 提供了常规的折线图、柱状图等；用于地理数据可视化的图；用于关系数据可视化的图表；还有用于 BI的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。除了已经内置的包含了丰富功能的图表，ECharts 还提供了自定义系列，只需要传入一个renderItem函数，就可以从数据映射到任何你想要的图形。TableauTableau将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。Power BIPower BI 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大，是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。阿里DataV天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。DataFocusDataFocus是第一个中文搜索式数据分析系统。DataFocus通过引入自然语言技术，将传统的必须依靠专业程序员和工程师的数据分析工作，转化成通过自然语言提问的方式，将使用门槛进一步降低，使得普通业务人员也能熟练的进行分析工作。搜索框内输入关键语句，系统即时返回结果，并智能适配图表，什么样的数据，最合适什么样的图表，系统会告诉你。因为DataFocus智通搜索，并且适配图表，无需你再做其他复杂的配置，也不要任何的代码、SQL语句等等，系统全部会在后台自动处理好，而你只需要等待结果就行。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

提及数据分析工具相信小伙伴们都不陌生，但是很多人都会有个疑惑？数据分析工具这么多，它们有什么区别？哪个更好？哪个更强？我应该学习哪个？虽然这个问题有点俗套，但是很重要，我也一直努力在追求这个终极问题的答案。如果大家在网上去搜索这方面相关的信息，你又很难看到一个公平的观点。因为评价某一个工具的好坏评论者都可能站在不同的角度，带上一些个人的感情色彩。今天我们抛开这些个人色彩的东西，力求客观地与大家浅谈一下我个人对市面上几款数据分析工具的看法，供大家参考。我共选了三类工具：ExcelBI工具R、Python等编程类语言下面我一一来介绍：Excel如果说BI工具是战斗机，R语言、Python是轰炸机，那么Excel就是数据分析里的航空母舰，表格制作、数据透视表、VBA等等功能强大，Excel的体系庞大到没有任何一个分析工具能够超过它，保证人们能够按照需求进行分析。当然也有人认为自己非常精通计算机编程语言，不屑于使用Excel这种工具，因为Excel不能处理大数据。但换个思维想想，我们在日常中用到的数据是否超过了大数据这个极限呢？在我看来，Excel属于万能型的选手，解决小数据当然最适合，加上插件也可以处理百万级的数据。总结一下，基于Excel的强大的功能和它的用户规模，我的看法是，它是必备工具，你要是想学数据分析Excel绝对是首选，而且是必选！BI工具BI也就是商业智能，这是为了数据分析而生的，它诞生的起点就非常高，目标是把从业务数据到经营决策的时间缩短，如何利用数据来影响决策。而我们看Excel的产品目标不是这样的，Excel可以做很多事情，你用Excel可以画一张课程表，做一份调查问卷，当作计算器来算数，甚至还可以用来画画，用VBA写个小游戏，这些其实都不是数据分析功能。但是术业有专攻，BI是专攻数据分析的。就拿现在市面上比较常见的powerBI、FineBI、tableau这些BI工具来说，你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的，先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策。这些是数据分析的必经之路，同时这个流程里面也存在着从业者的一些痛点：比如清洗数据这种重复性、低附加值的工作，可以用BI工具简单化；做数据透视分析，由于数据量很大，传统Excel工具就很吃力，卡掉、死机；做图形展现，用Excel可能会花费很多时间编辑图表，包括颜色、字体的设定；这些痛点都是BI工具能够给我们带来改变和增值的地方。那么再来谈谈PowerBI、FineBI、Tableau等BI工具之间的对比：1、Tableau：Tableau的核心本质其实就是excel的数据透视表和数据透视图，可以说它敏锐地发觉了Excel的这个数据透视特性，较早地切入了BI市场，把这个核心价值发扬光大了。从发展历史和当前的市场的反馈情况看，Tablueau在可视化方面更胜一筹。这个优势我认为并不是图表有多炫酷，而是它的设计、色彩、操作界面给人一种简单，清新的感觉。这一点的确是像Tableau自己所宣传的，投入了很多学术性精力研究人们喜欢什么样的图表，怎样在操作和视觉上给使用者带来极致的体验。此外，Tableau也在日趋完善，比如加入数据清洗功能和更多智能分析功能。这也都是Tableau可预计的产品发展优势。2、Power BIpower bi胜在微软的商业模式和产品的数据分析功能：PowerBI之前是以Excel插件作为产品，受限于Excel本身这个航母，发展情况并不理想，于是从Excel的插件中剥离出来，独立成一门派，脱胎换骨。但作为后来者，每个月都有迭代跟新，追赶速度非常快。powerBI的商业模式是软件免费，这样你不用担心盗版、破解版的问题，因为正版都是免费的，这一点相比Tableau的动辄几千元的售价实在是很有诱惑力；另一方面是数据分析功能，就是PowerPivot，DAX语言，它可以让我用类似Excel写公式的方式，实现很多非常复杂的高级分析。3、Fine BI再说Fine BI，它的独到之处就在于自助式BI更适合企业级用户。比如取数，业务人员一会一个需求，这里数据不对、那里报表格式不对，效率很低。像有些企业是没有数据分析师这样的岗位，FineBI的自助化就能够实现在权限内自己取数分析，不再让业务和IT互相扯皮。传统的BI方式可能会需要ETL架构师或者是数据建模师等，但是自助式BI所需要的就很少了，基本上是可以完成人工的解放，尽可能地去减少成本。还有一个比较重要的点是，FineBI是通过拖拽字段的方式，实现数据透视分析的，可以一键生成图表，入门门槛比较低，对于数据分析新手来说，比powerBI和tableau要好学一点。R语言和python第三类工具，这是最难的回答的。虽然像Excel，Bi工具这些软件的设计已经尽最大努力考虑到大部分数据分析的应用场景，但本质上他们都是定制化的，如果没有设计某一项功能，或者开发某项功能的按钮，很有可能你就不能完成你的工作。对于这一点，编程语言就不一样了，语言是非常强大非常灵活的，你可以随心所欲地写代码执行你想要的东西。比如R和Python语言，作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，这绝对是高于Excel、BI工具的。那么有哪些应用场景，R、Python 可以做，而Excel和BI工具比较难实现呢？1、专业的统计分析以R语言来讲，它最擅长的是统计型分析，比如求正态分布，利用算法归类聚群，回归分析等。这种分析就好比把数据当做一种实验品，它能够帮助我们回答的问题：比如数据的分布情况，是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？是否在我们想要达到的统计可控范围内呢？不同参数对结果的影响的量级是多少？以及假设性模拟分析，如果某一参数变化，会带来多大的影响？2、个体预测分析比如我们想要预测一位消费者的行为，他会在我们的店里停留多长时间，消费多少，或者通过一个人的淘宝消费记录判断他的个人信用情况，制定贷款额度；再或者根据你在网页上的浏览记录，推送不同的商品。这也是涉及到目前比较火的机器学习、人工智能概念。 总结以上的对比说明了几个软件的差别，我想总结的是，存在即合理。ExcelBI编程语言，这些工具在应用上有交叉重叠的地方，也有互补的地方。对于重叠的地方，无论是哪种工具，只要你能利用它解决你遇到的问题，它就是最棒的。选择哪个工具，首先要了解你自己的工作，是否会用到我刚才提到的那些应用场景。或者想想你的从业方向，是朝着偏重数据的数据科学方向发展，还是偏业务的商业分析方向。