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            如何進行成功的市場調研

            時間:2010-08-11 22:47作者:admin 點擊:
              

                市場調研泛指所有為了獲得第一手的商業數據而專門進行的市場研究活動。根據美國市場營銷協會的定義,調研是一種借助信息,把消費者、顧客及公共部門與市場聯系起來的特定活動。這些信息將用于識別和界定市場營銷的機會和問題,產生、改進和評價營銷活動,監控營銷績效,增進對營銷過程的理解。企業需要進行市場調研的領域,一是特殊產品和營銷行為的調查,二是特殊市場的調查。一次完整的市場調研大致可以分為:策劃、設計、現場執行、數據處理、報告寫作幾個步驟。  
              策劃:按最佳性價比設計調查目標 
              在策劃階段,調研人員需要與市場人員一起分析在調研中需要涉及的具體內容。許多市場人員都有一種沖動,希望一次調研能夠覆蓋自己所關心的所有問題,同時對所有數據均有極高的精度要求。例如,一名筆記本的銷售人員可能希望了解,一個城市中居民擁有筆記本電腦的精確比例,要求相對誤差不能超過10%。要知道,如果一個城市中居民擁有的筆記本實際比例只有5%,那么要達到上述的調查精度,依據相關的統計理論可以得知,必須訪問多達7300戶居民!即使一戶居民的訪問成本只需50元,這一項目的費用也將達到36萬元以上。 
              調研人員在這一階段的介入,主要在于幫助市場人員調整調查要求,按最佳的性價比來設計一次調查的目標。同樣如上述這個筆記本電腦調查的例子,如果市場人員愿意接受一個20%的相對誤差,則樣本量可以下降到1800戶,費用自然也將得到同步的節省。在策劃階段,調研人員還需要考慮,哪些信息是可以通過其他渠道獲得的,而不必通過昂貴的市場調研來取得。此外,還有一些信息可能是無法通過市場調研獲得的,例如許多廠商最為關注的競爭對手的代理價格問題,通過常規的市場調查是不可能獲得的。 
              設計:難度不亞于一個網絡集成項目 
              一次比較常規的市場調研,往往需要涉及1000個左右的樣本,大約需要1個月左右的操作周期,其中的設計難度并不亞于一個涉及幾百臺設備的網絡集成項目。一次市場調研的設計主要包括這樣一些內容: 
             。1)調查方式設計:確定調查采用定性還是定量的方法,如果是定量,應當采用街頭攔截式訪問,還是入戶訪問。 
             。2)抽樣設計:同樣是1000個樣本的調查,如果全部集中在一個居民區進行,調查的結果不能用于推斷更大范圍內的居民行為。但如果將1000個樣本分散在1000個居民區,則無論是成本還是周期,可能都令人無法承受。如何確定樣本量及分配樣本,需要較多統計知識和實踐經驗。 
             。3)問卷設計:問卷是調查的主要工具,問卷設計與其說是一門科學,不如說是一種具有深厚實踐背景的藝術。同樣是對一次市場活動的效果的調查,市場人員在設計問題時,可能會本能地傾向于渲染,他們可能這樣問: 
              “備受關注的××活動已于×月×日在××地方隆重開幕。請問您是否聽說過這次活動?” 
              而調研人員在設計時,會顯得更中立和低調: 
              “×月×日在××地方開展了一項××活動,請問您是否聽說過?” 
              可以想象,前一種問法可能誘使一部分實際并不知情的受訪者選擇“是”,而后一種問法的調查結果可能會更真實。 
              現場執行:影響數據質量的主要環節 
              現場執行是整個調研項目中影響數據質量的主要環節,訪問員主觀上的作弊和客觀上的能力缺陷對于調查數據都是致命的威脅,惡劣的天氣、不通融的小區保安、壞脾氣的受訪者,都會給調查執行帶來無窮的麻煩。一次調查項目的主要成本,一般也都是消耗在現場環節。出色的督導隊伍和豐富的現場管理經驗,是專業調查機構存在的主要原因。許多企業往往忽視了現場的重要性,隨意地由自己的代理商或者市場人員去進行現場調查活動,結果返回來的數據往往缺陷累累,難以接受。 
              數據處理:根據需求確定復雜度 
              數據處理是調查中一個彈性非常強的環節,簡單與復雜的數據處理無論在難度、工作量和成本等方面,都相去甚遠。簡單的數據處理,只是針對問卷結果計算各項目的百分比,以及少數的一些交叉表格——統計上稱為列聯表。對于大多數描述性的市場調查來說,這樣的分析已經夠用,甚至相當一部分調查的最終目的,可能只是獲得一兩個百分比即可滿意,例如對于品牌知名度的調查,只要獲得了各品牌在消費者心目中認知、美譽、偏好、選擇等幾個重要的百分比,此調查即可認為是成功的! 
             復雜的數據處理涉及到對數據的檢驗、推斷、建模等一系列行為,涉及到統計學的幾乎所有分支學科,近年來蓬勃發展的數據挖掘理論更是將人工智能、大型數據庫技術、神經網絡等新技術匯于一身,大有將數據中的精華全部榨出之勢。不過,大多數復雜的處理對于企業的常規市場調查活動來說,顯得有些多余,畢竟數據處理是一項成本極高的工作,要從數據中構造出一個經得起推敲的模型,可能需要多達數萬元的人工投入。 
              報告寫作:調研的最后一步 
              在數據分析的基礎上,調研技術人員可以與市場人員一道,撰寫出一份有價值的研究報告,作為企業的決策參考。 

            來源:中國融資報告網
             

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