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工業(yè)品市場調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

【課程編號】:NX32866

【課程名稱】:

工業(yè)品市場調(diào)查與數(shù)據(jù)分析

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:市場營銷培訓

【培訓課時】:2天

【課程關鍵字】:市場調(diào)查培訓,據(jù)分析培訓

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課程簡介

市場調(diào)查經(jīng)常被譽為企業(yè)營銷工作的“雷達”,缺乏有效的市場調(diào)查,企業(yè)的營銷運作將會陷入盲目和風險之中。本課程首先介紹市場調(diào)查的目標、流程以及工品調(diào)查的原則和難點,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)分析中的運用。

本課程內(nèi)容豐富,貼近實戰(zhàn),內(nèi)容之間聯(lián)系緊密,能夠較好地提高學員的市場調(diào)查分析能力與報告撰寫能力。

本課程全部案例數(shù)據(jù)均采用EXCEL 及相關插件講解。

課程適用對象

企業(yè)營銷副總、營銷總監(jiān)、市場調(diào)查人員、市場部經(jīng)理、營銷部經(jīng)理、營銷人員、市場研究人員

課程收獲

(1)了解市場調(diào)查的整體步驟

(2)提高學員的市場調(diào)查數(shù)據(jù)分析能力

課程教學方式

講師講授+互動+EXCEL現(xiàn)場操作

課程對學員要求

(1)有營銷實戰(zhàn)經(jīng)驗

(2)對EXCEL2007(2010、2013)有一定操作經(jīng)驗

課程大綱

第一部分:工品市調(diào)基礎

1.市調(diào)目標

(1) 聽:客戶的心聲

(2) 新:獲取創(chuàng)新的想法

(3) 變:監(jiān)控市場的變化

(4) 知:了解競爭對手,知己知彼

(5) 未:預測將來的市場情況

2.工品市場調(diào)查流程

2.1需求提出階段

綜合考慮調(diào)查的目標、預算、時間等進行調(diào)研過程的整體籌劃。

2.2調(diào)查準備階段

自己做調(diào)查還是委托專業(yè)公司去做?調(diào)查團隊如何建立?問卷如何設計?如果選擇專業(yè)公司,兩者如何分工?

2.3調(diào)查實施階段

如何收集數(shù)據(jù)?二手和一手數(shù)據(jù)的比例如何調(diào)配?如何控制調(diào)查的質(zhì)量?如果對專業(yè)調(diào)查公司以及調(diào)查過程進行有效的監(jiān)控?如何克服被訪者不愿配合或者敷衍這些障礙?

2.4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)目標對調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析?

2.5結(jié)果呈報階段

光會做調(diào)查和分析還是不夠的,還需要寫出一份圖文并茂、簡明易懂、說服力強的調(diào)查報告。

3.工品調(diào)查的一些原則

(1)一手和二手相結(jié)合

(2)定性(情報)和定量(數(shù)據(jù))相結(jié)合

(3)專業(yè)意見和普通被訪者相結(jié)合

(4)科學決策和主觀經(jīng)驗相結(jié)合

4.工品市調(diào)的難點問題

(1)被訪者數(shù)量少,較難有統(tǒng)計規(guī)律

(2)新品風險大,誰都說不好

(3)影響因素復雜多變

(4)被訪者的主觀因素

(5)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

5.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,在某種程度上,二手資料的重要性甚至要超過一手資料:

(1)市場規(guī)模過大,無法通過一手來做

(2)資料的特殊性,導致無法做一手

(3)預算、團隊等方面的限制

(4)宏觀或中觀數(shù)據(jù)無法通過一手收集

6.二手資料收集方法

二手資料的收集主要通過以下等方法收集:

(1)搜索引擎

(2)文獻

(3)年鑒

(4)行業(yè)協(xié)會

(5)人脈法

(6)數(shù)據(jù)報告購買

7.二手資料甄別整理方法

由于二手資料的來源不同等,二手資料往往存在統(tǒng)計口徑不一致、顆粒度較粗、多來源數(shù)據(jù)對不上等問題,可以考慮采用以下方面解決:

(1)跟一手資料對比反推

(2)結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗做對比印證

(3)專家德爾菲法

第三部分:工品市調(diào)-一手資料收集

8.一手資料收集方法

一手資料是我們獲取市場第一手資料的重要方法,獲取一手資料也是我們接觸市場、了解市場的過程,一手資料收集方法包括:

(1)現(xiàn)場觀察記錄法

(2)實際數(shù)據(jù)采信

(3)訪談

(4)問卷調(diào)查法

9.抽樣與反推

我們很難對全量市場進行窮舉,因此抽樣和反推就成為我們市場研究的重要方法:

(1)抽樣技術詳解

(2)反推技術詳解

(3)常見的抽樣和反推中容易出現(xiàn)的問題

大型案例:上海某潤滑油企業(yè)對全國潤滑油分區(qū)域分品類市場容量進行推測(綜合采用抽樣、聚類、相關分析等技術)

10. 如何提高問卷設計質(zhì)量?

10.1 問卷調(diào)查內(nèi)容

(1)受眾基本資料

(2)產(chǎn)品認知/認可程度

(3)受眾價格承受能力

(4)受眾消費習慣和消費流程

(5)競爭對手狀況

(6)受眾滿意度

(7)受眾期望

10.2 問卷設計常見問題分析

(1)開放式問題過少

(2)題量過大

(3)問題過于晦澀復雜

(4)問題傾向性或者誘導性過強

(5)問題涉及被訪者隱私

(6)問題不互斥

(7)問題之間邏輯混亂

(8)不相關問題較多

10.3 提高問卷質(zhì)量的幾個手段

(1)采用思維導圖工具

(2)合理的主觀題配比

(3)總量與結(jié)構(gòu)

(4)“燈籠式”提問方式

(5)問卷題目蛇形排列

案例:廈門某重工產(chǎn)品的產(chǎn)品價格調(diào)研問卷設計

第四部分:工品市調(diào)-數(shù)據(jù)處理和分析

11.調(diào)查問卷數(shù)據(jù)錄入

(1)數(shù)據(jù)錄入表的設計

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。

(2)多數(shù)據(jù)錄入員之間的協(xié)同

處理好問卷的編碼、錄入分工以及錄入結(jié)果的合并工作。

(3)單選題、多選題、排序題的錄入

(4)主觀題答案的錄入技巧

(5)嵌套題型的錄入方式

嵌套題型指一個大題目下面有多個小題型,例如“您對該食品的看法如何?”這一個大題目下面會包含對于“價格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”等多個問題的調(diào)研,這種在數(shù)據(jù)錄入時就必須標識出來,以便于后續(xù)的分析。

(6)復雜題型的錄入方式

復雜題型指對于同一個題目,同時對兩個因素進行調(diào)查,例如“價格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”的調(diào)查,同時對“價格”的“重要程度”和“滿意程度”進行調(diào)查,這種題目也要進行標識。

12.調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的整理和規(guī)范

12.1剔除廢卷的技巧

(1)根據(jù)缺失值剔除

調(diào)查問卷中受訪者不填的稱為缺失值。

(2)根據(jù)重復選項剔除

(3) 根據(jù)問題間邏輯關系剔除

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

(4)排序題反向計分

13. 單選題的分析

(1) 頻次分析和分組均值

分析單選題中各個答案的選擇情況,例如不同性別的人對于價格敏感度的差異。

(2) 交叉表

最重要的單選題的分析方式。

14.多選題和排序題的分析

(1)多重頻次分析

(2)多重交叉表

(3)排序題的處理

15. 市場調(diào)查高級分析工具

市場數(shù)據(jù)以及市場調(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調(diào)查數(shù)據(jù)分析中使用頻率較高:

(1)方差分析

采用方差分析分析多個因素對一個因素的影響關系,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)等多個方面,采用方差分析可以輕松地獲得這些因素對于員工薪酬水平的影響情況。

(2)回歸

回歸同樣可以探討多個因素對于一個因素的影響關系,也可以用于預測。

(3)聚類

聚類是數(shù)據(jù)分析的通用工具,也廣泛地應用于市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析中,聚類實際上就是基于多維度多指標的分類,可以用來做客戶細分或者一般的數(shù)據(jù)分類。

(4)關聯(lián)分析

基于apriori算法的關聯(lián)分析,廣泛用于分析同一行之內(nèi)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性,例如我們關注客戶中的一個屬性“拒絕高價格(即如果產(chǎn)品提價,就不買)”,那么用關聯(lián)分析算法就可以分析客戶的哪些其他因素是同“拒絕高價格”同時出現(xiàn)的。

(5)客戶畫像

超重要的數(shù)據(jù)分析方法,用來抓取某一種特征的事物的特征,例如購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。

紀老師

本科畢業(yè)于大連理工大學計算機系,碩士和博士均畢業(yè)于復旦大學。長期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工作,為上海交通大學EDP中心、上海交通大學海外教育中心、上海交通大學繼續(xù)教育學院、中智、時代光華(北京)、肯耐珂薩(上海)、益策、華嗣、卓華等國內(nèi)知名培訓機構(gòu)開設過多次內(nèi)訓和公開課課程。立邦涂料長期合作講師,華晨寶馬長期合作講師(數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方向、三年一簽)。數(shù)據(jù)分析方面年授課量在110天左右。

紀賀元相關工作經(jīng)歷如下:

時間工作單位職位工作內(nèi)容

1993-1995上海貝爾電話設備制造有限公司交換機工程師交換機局數(shù)據(jù)生成,局數(shù)據(jù)批量數(shù)據(jù)處理及分析,IBM大型機上編程分析

1995-1999摩托羅拉上海分公司交換機工程師通信交換機軟件測試,switchmate數(shù)據(jù)整理與分析

1999-2001朗訊科技上海辦事處技術支持產(chǎn)品的技術支持,負責相應的數(shù)據(jù)處理以及產(chǎn)品newsletter的資料收集和發(fā)布

2001-2003新加坡比技公司技術市場經(jīng)理手機相關產(chǎn)品和增值業(yè)務的開發(fā)工作

2003-2007上海全成通信技術有限公司項目經(jīng)理中移動和中國電信下屬多個省公司的數(shù)據(jù)分析與挖掘方案的供應商,曾經(jīng)領導了多個“移動業(yè)務營銷支撐系統(tǒng)”及中移動省公司數(shù)據(jù)部和大客戶部的數(shù)據(jù)分析項目

2007-至今數(shù)據(jù)分析培訓師從事數(shù)據(jù)分析和挖掘方面的培訓咨詢工作 2017年出版《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn):基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐》一書,受到了業(yè)界的歡迎,https://item.jd.com/12080023.html。

現(xiàn)在第二本專著《從編程小白到python數(shù)據(jù)分析高手》已經(jīng)和機械工業(yè)出版社簽訂出版合同,書稿正在寫作中,預計2023年1月出版:

紀賀元曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作,在過去的實際工作中,本人積累了較多的在數(shù)據(jù)分析和挖掘的實戰(zhàn)經(jīng)驗, 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營數(shù)據(jù)進行分析和編程處理,1998年即開始采用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查報表的分析工作,在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領導了多項移動通信增值業(yè)務數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘項目(采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件)。

紀老師擅長的課程有:

本人也曾經(jīng)參與或主持過多項數(shù)據(jù)分析方面、市場調(diào)研等方面的咨詢項目,包括 :

2020年:

(1)基于大數(shù)據(jù)的基金購買及止盈方式回測

(2)基金隨心查項目

2018年:

(3)上海大眾2019年培訓內(nèi)部需求調(diào)研分析,問卷800多份,包括調(diào)研數(shù)據(jù)分析以及分析報告撰寫

(2)天順風能常熟工廠生產(chǎn)部及BOM運維報表系統(tǒng),用VBA編程,代碼2.3萬行

(3)思南智庫營帳系統(tǒng),用VBA編程,代碼0.9萬行

(4)寶鋼集團數(shù)據(jù)分析輪訓(9天,包括寶鋼上海下屬子公司、寶鋼國際、新疆八一鋼鐵等

2017年:某潤滑油企業(yè)市場調(diào)研數(shù)據(jù)分析

2016年:

基于百度和bing的類爬蟲軟件設計和編制

2015年:

上海張江高科科技園政府扶持企業(yè)資金投入產(chǎn)出績效分析項目(分析工具提供)(VBA實現(xiàn)DEA算法)

迪皮埃復材構(gòu)件(太倉、大豐)兩公司生產(chǎn)部報表項目(VBA實現(xiàn))

某證券私募企業(yè)股票指標數(shù)據(jù)跟蹤與分析系統(tǒng)(VBA實現(xiàn))

上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費者調(diào)研

2014年:

上海印鈔廠統(tǒng)計分析培訓專題咨詢

蘇州工業(yè)園區(qū)軟環(huán)境滿意度調(diào)研

上海某涂料公司3-5年發(fā)展規(guī)劃-市場信息檢索與利用

2013年:

(1)迪皮埃復材構(gòu)件(太倉)有限公司,生產(chǎn)部數(shù)據(jù)流程整合咨詢項目(包括VBA編碼調(diào)試)

(2)上海印鈔廠統(tǒng)計分析專題咨詢

2011年:

內(nèi)蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調(diào)研

2010年:

我國電子閱讀器市場用戶消費模式調(diào)研

2009年:

格林動力汽車尾氣凈化劑數(shù)據(jù)分析

楊浦區(qū)商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點調(diào)研

2005年:

2005年上海移動有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場調(diào)研

本人擅長數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)研等方面的培訓,包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進行營銷、生產(chǎn)制造、財務等方面的數(shù)據(jù)分析。

服務客戶(僅列知名企業(yè)):

汽車:上汽大眾鄭州、永達汽車、東風雪鐵龍、東風標致、大陸汽車、奇瑞技術中心、上汽集團、標致雪鐵龍、奇瑞汽車、大眾汽車、大眾聯(lián)合、大眾電子、重慶康明斯、寶馬發(fā)動機、華晨寶馬、優(yōu)美科(中國)、天合汽車、偉巴斯特、大連中升之星、一汽大眾、保時捷、天津殼牌、中石化殼牌

金融:浦發(fā)銀行、交行總行、平安產(chǎn)險廣州分公司、平安銀行天津分行、360金融、陸金所、西安招商銀行、深圳民生銀行、建行第二總行(上海)、富邦華一、江蘇中行、太平洋保險(2019輪訓,10天)、富邦華一銀行、平安銀行、廣東佛山中國人壽保險、平安產(chǎn)險、平安證券、匯添富基金、成都某貸款公司

醫(yī)藥保健:北京大鵬、因美納、康寶萊、廣州健之寶、賽諾菲、阿斯利康、上海醫(yī)療器械集團、國藥集團、英特格拉、貝泰妮

互聯(lián)網(wǎng):歐冶云商、寶尊電商、攜程、蘑菇街

電信:中移在線安徽分公司、臺州移動、海南移動、湖州移動、常州移動、北京移動、北京聯(lián)通、中移在線、深圳電信、中國移動集團公司、中國網(wǎng)通北京分公司、河南移動、杭州華數(shù)集團

工業(yè):中廣核、北京國投氫能、施耐德、晶科能源、西門子、上海電氣、寶武集團、南京巴斯夫、公牛電器、德賽藍微電子、三洋電池(蘇州)、博威合金、上海印鈔廠、上海造幣廠、江南造船廠、可耐福(石膏板)蕪湖、賽默飛世爾、金泰線業(yè)、迪皮埃(太倉)

航空:吉祥航空、諾翼航空

食品及廚具:賓三得利、蘇泊爾、旺旺食品

商業(yè)及超市:華聯(lián)超市、百聯(lián)

其他:上海中心、上海外聯(lián)發(fā)、廣州景興、中石化殼牌、浦東新區(qū)發(fā)改委(統(tǒng)計局)、立邦涂料、上海強生、依視路(中國)、廣東國筆、大賽璐(中國)、地中海游輪(上海)

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