京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
商业地产调研如何筹备?怎样执行?数据如何分析
商业地产市场调研筹备工作
在调研之前的筹备工作中,有7个需要注意的关键点。
1、分析调研目标
调研筹备工作的第一个关键点是分析调研目标,很多人甚至专业人士常常省略这一点。分析调研目标之所以重要,是因为在项目的不同阶段,调研目标或调研重心是不同的。
通常而言,一个项目可分为三个阶段,具有相应的调研目标:
拿地待报规阶段
报规待建阶段
项目主体在建阶段
2、罗列重点问题
3、提炼调研核心问题
4、制定调研计划
5、设计调研表格
6、设计调研问卷
7、培训、考核调研人员
调研执行关键点
1、态度认真
调研人员在执行调研时,首先要做到态度认真。很多人由于态度不认真,败给了细节,不仅浪费了大量精力、人力、物力,还错失了把控项目的机会。一般来说,对一个大项目进行调研需要花费一个月左右的时间,在调研过程中,项目的其他工作也在同步推进,如果由于态度不够认真导致调研失败,其他工作必然也会受到阻碍。
2、数据准确
调研数据准确与否决定项目的成败。保证数据准确的关键点有2个:
经理要对下级交付的每一份表格、问卷都要及时检查审核。
经理在看完这些材料后要立刻指导,不能把工作拖到第二天。检查内容包括调研内容的完备性、填写得是否齐全、是否规范等。
3、开好调研总结会
开好调研总结会是执行调研的制度性保障。通过调研总结会,能够让调研人员准确、及时地反映客观情况,摒弃错误的内容,需要经理严格把关。
召开调研总结会要经过一定的流程:
业务员依次汇报调研过程。
突出重点。业务员要反映调研过程中发现的重点问题、核心问题,拒绝流水账。
发现问题。即反馈问题,能反映出客户对项目的了解和理解程度。
明确成果。业务员在和客户沟通的过程中,要掌握了其心理动机,发现其心理变化,抓住其相关需求。
只有做到这12个字,才能使调研总结会不浮于表面,而是深入地探讨、解决问题。
调研数据分析
分析调研数据有三个关键点:定量数据的验证作用、定性数据的论证作用、数据与结论必然性的评估。
1、定量数据的验证作用
定量数据是用来验证假设的
定量数据有三个核心工具:加法、减法和波动。通过定量数据并不能确定如何执行项目,但却能用来验证假设。假设是主观与客观的结合,客观的是现有的市场体量,主观的是假设的要做的业态的可能性,因而,假设包含一定的艺术性和技巧性。
思维的第一个层次是定义;
第二个层次是分类;
第三个层次是提炼同类中更具集中性的内容,即概括;第四个层次是在此基础上进行的推理、判断;第五个层次是进行创造性的假设,没有创造性的假设不可能有突破。定量数据能验证假设结果的错误性,而不能验证其正确性。
2、不同定量数据的验证作用不同
可以累加的定量数据用加法验证规模,不可以累加的定量数据用波动验证其范围。当然,在某些特殊情况下,某些指标可以突破这个范围,但这种突破必须建立在一定的支撑点上。
3、定性数据的论证作用
定性数据的核心作用是考察商业认同度。定性数据的论证作用有三种表现形式:推理基础、假设前提和判断证据。
推理基础
在调研过程中,如果没有调查问卷得出的定性数据,就无法进一步推理项目的可行性。因此,定性数据是调研的推理基础。
假设前提
通过定性数据,能够推出结论,而非验证结论,因而定性数据起着论证假设前提的作用。调研的样本越多,论证假设前提的准确性越高。
判断证据
通过定性数据,能够判断证据的真实性。样本越大,越能为这种判断提供支撑。
4、数据与结论必然性评估
在进行调研时,首先要了解调研数据的分类,明确其是定量数据还是定性数据。进而通过调研数据验证假设结论,比较分析后得出结论。接着,根据假设结论的逻辑性倒推数据支撑,用调研数据与倒推数据进行比较,从而得出结论。同时,还要对调研数据进行分类汇总、归纳,推导出结论,并综合项目信息验证结论。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01