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課程簡介

市場調查經常被譽為企業營銷工作的“雷達”，缺乏有效的市場調查，企業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查的目標、流程以及工品調查的原則和難點，隨后系統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、關聯分析、回歸、客戶畫像等模型在市調數據分析中的運用。

本課程內容豐富，貼近實戰，內容之間聯系緊密，能夠較好地提高學員的市場調查分析能力與報告撰寫能力。

本課程全部案例數據均采用EXCEL 及相關插件講解。

課程適用對象

企業營銷副總、營銷總監、市場調查人員、市場部經理、營銷部經理、營銷人員、市場研究人員

課程收獲

（1）了解市場調查的整體步驟

（2）提高學員的市場調查數據分析能力

課程教學方式

講師講授+互動+EXCEL現場操作

課程對學員要求

（1）有營銷實戰經驗

（2）對EXCEL2007(2010、2013)有一定操作經驗

課程大綱

第一部分：工品市調基礎

1.市調目標

（1） 聽：客戶的心聲

（2） 新：獲取創新的想法

（3） 變：監控市場的變化

（4） 知：了解競爭對手，知己知彼

（5） 未：預測將來的市場情況

2.工品市場調查流程

2.1需求提出階段

綜合考慮調查的目標、預算、時間等進行調研過程的整體籌劃。

2.2調查準備階段

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

2.3調查實施階段

如何收集數據？二手和一手數據的比例如何調配？如何控制調查的質量？如果對專業調查公司以及調查過程進行有效的監控？如何克服被訪者不愿配合或者敷衍這些障礙？

2.4數據分析階段

如何錄入數據？如何根據自己的商業目標對調查數據進行分析？

2.5結果呈報階段

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

3.工品調查的一些原則

（1）一手和二手相結合

（2）定性（情報）和定量（數據）相結合

（3）專業意見和普通被訪者相結合

（4）科學決策和主觀經驗相結合

4.工品市調的難點問題

（1）被訪者數量少，較難有統計規律

（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-二手資料收集

5.為啥要重視二手資料收集？

二手資料是已經存在的現成的資料，二手資料是所有市調的前提和基礎，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）宏觀或中觀數據無法通過一手收集

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）行業協會

（5）人脈法

（6）數據報告購買

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計口徑不一致、顆粒度較粗、多來源數據對不上等問題，可以考慮采用以下方面解決：

（1）跟一手資料對比反推

（2）結合行業經驗做對比印證

（3）專家德爾菲法

第三部分：工品市調-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）現場觀察記錄法

（2）實際數據采信

（3）訪談

（4）問卷調查法

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的問題

大型案例：上海某潤滑油企業對全國潤滑油分區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量？

10.1 問卷調查內容

(1)受眾基本資料

(2)產品認知/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)總量與結構

(4)“燈籠式”提問方式

(5)問卷題目蛇形排列

案例：廈門某重工產品的產品價格調研問卷設計

第四部分：工品市調-數據處理和分析

11.調查問卷數據錄入

（1）數據錄入表的設計

采用“數據有效性”和“條件格式”有效地規范數據錄入。

（2）多數據錄入員之間的協同

處理好問卷的編碼、錄入分工以及錄入結果的合并工作。

（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”、“營養成分”、“包裝”等多個問題的調研，這種在數據錄入時就必須標識出來，以便于后續的分析。

（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查，例如“價格”、“口感”、“營養成分”、“包裝”的調查，同時對“價格”的“重要程度”和“滿意程度”進行調查，這種題目也要進行標識。

12.調查問卷數據的整理和規范

12.1剔除廢卷的技巧

（1）根據缺失值剔除

調查問卷中受訪者不填的稱為缺失值。

（2）根據重復選項剔除

（3） 根據問題間邏輯關系剔除

12.2數據管理和轉換

（1） 重新編碼

例：將月收入在10000元以上的轉換為“高”，5000-1000元的轉換為“中”，3000-5000元的轉換為“中下”收入，3000元以下的轉換為“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. 市場調查高級分析工具

市場數據以及市場調查數據的分析本質上還是屬于數據分析的范疇，以下這些方法在市場調查數據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，例如調查員工薪酬水平，可能的影響因素有性別、年齡、工作經歷、職業狀態等多個方面，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

聚類是數據分析的通用工具，也廣泛地應用于市場調查數據的分析中，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據分類。

（4）關聯分析

基于apriori算法的關聯分析，廣泛用于分析同一行之內數據之間的關聯性，例如我們關注客戶中的一個屬性“拒絕高價格（即如果產品提價，就不買）”，那么用關聯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”同時出現的。

（5）客戶畫像

超重要的數據分析方法，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

本科畢業于大連理工大學計算機系，碩士和博士均畢業于復旦大學。長期從事數據分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數據、數字化轉型、市場調查、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、卓華等國內知名培訓機構開設過多次內訓和公開課課程。立邦涂料長期合作講師，華晨寶馬長期合作講師（數據統計分析方向、三年一簽）。數據分析方面年授課量在110天左右。

紀賀元相關工作經歷如下：

時間工作單位職位工作內容

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據生成，局數據批量數據處理及分析，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數據整理與分析

1999-2001朗訊科技上海辦事處技術支持產品的技術支持，負責相應的數據處理以及產品newsletter的資料收集和發布

2001-2003新加坡比技公司技術市場經理手機相關產品和增值業務的開發工作

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

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

現在第二本專著《從編程小白到python數據分析高手》已經和機械工業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據分析和挖掘的實戰經驗， 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營數據進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數據分析和市場調查報表的分析工作，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務數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業報表軟件和CLEMENTINE軟件）。

紀老師擅長的課程有：

本人也曾經參與或主持過多項數據分析方面、市場調研等方面的咨詢項目，包括 ：

2020年：

（1）基于大數據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年培訓內部需求調研分析，問卷800多份，包括調研數據分析以及分析報告撰寫

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

（3）思南智庫營帳系統，用VBA編程，代碼0.9萬行

（4）寶鋼集團數據分析輪訓（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：某潤滑油企業市場調研數據分析

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資金投入產出績效分析項目（分析工具提供）（VBA實現DEA算法）

迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產部報表項目（VBA實現）

某證券私募企業股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實現）

上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費者調研

2014年:

上海印鈔廠統計分析培訓專題咨詢

蘇州工業園區軟環境滿意度調研

上海某涂料公司3-5年發展規劃-市場信息檢索與利用

2013年：

（1）迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產部數據流程整合咨詢項目（包括VBA編碼調試）

（2）上海印鈔廠統計分析專題咨詢

2011年：

內蒙古杏仁露產品上市前調研

2010年：

我國電子閱讀器市場用戶消費模式調研

2009年：

格林動力汽車尾氣凈化劑數據分析

楊浦區商管公司下屬商業網點調研

2005年：

2005年上海移動有限公司新產品發展模式市場調研

本人擅長數據分析和市場調研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進行營銷、生產制造、財務等方面的數據分析。

服務客戶（僅列知名企業）：

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、大眾聯合、大眾電子、重慶康明斯、寶馬發動機、華晨寶馬、優美科（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：浦發銀行、交行總行、平安產險廣州分公司、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、平安產險、平安證券、匯添富基金、成都某貸款公司

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

互聯網：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、北京聯通、中移在線、深圳電信、中國移動集團公司、中國網通北京分公司、河南移動、杭州華數集團

工業：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、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

商業及超市：華聯超市、百聯

其他：上海中心、上海外聯發、廣州景興、中石化殼牌、浦東新區發改委（統計局）、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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