京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有效的运用市场调查能使一个管理团队比对手更快的了解市场的变化,因此市场调查已成为合理竞争和竞争优势的主要因素。尤其2010年风云多变的互联网大环境下,更多的获得市场占有率是我们必需严肃对待的问题。
一个最简单的道理是:只有当企业的产品或服务市场存在时,我们所在的企业才能存活。这一点显而易见,因此几乎每个企业都全面的准备建立目标市场所需要的市场分析。然而许多企业对他们的市场知之甚少,甚至一些企业在没有认清市场的时候就试图建立风险项目。
插播用户体验群里一位网友打的比喻“话说:小明做了个实验 把蚂蚱放到桌子上,冲它喊:跳。它跳了。 把蚂蚱的腿切下来,冲它喊:跳。它不动。 结论:→蚂蚱的耳朵是长在腿上的。”没有真正摸清事实真相,妄下结论会导致以下的操作具有极大的不可控风险。当然如果前期通过有效的调查研究,这种情况是可以避免的。
市场调查{marketing research}包括收集特定市场的信息并加以分析。理解市场调查的程序对数据分析人员、产品经理等在自己的岗位上收集、解释、处理市场信息很有帮助。
定义研究的目的和对象
√ 弄清潜在的用户(消费者)打算去何处购买产品或服务。
√为什么他们选择在这里购买?
√市场规模有多大,企业能占领的份额是多少?
√与竞争对手相比有无优势?
√促进行动对消费者会产生什么影响?
√潜在的消费者想得到那种类型的产品或服务?
收集二手资料
就是经过处理的材料。比如说上面的蚂蚁例子,我们真想研究他,会先找些文献或相关书籍参考。二手资料具有成本低的特征。因二手资料是已经处理过的了,能否提炼出价值还得具体情况具体分析。
收集原始资料
如果二手资料准备不充分。那么下一步工作就是收集新的也就是原始资料。当然在原始资料的积累中可以运用一些技巧。
技巧分二类,就是凡是研究过市场调查方法论都知道的“观察和询问”。
解释一下:
观察法避免了反馈而询问却不同程度地涉及这一问题。十分经济,缺陷是在描述性的研究中存在局限。
调查和测验是询问中与反馈相联系的二种方法。调查可以通过邮件、电话和个人访谈进行。当被调查者分布较广时,常采用邮件调查的方式。然而这种方式的反馈率低。
电话调查与个人访谈由于有语言沟通所以能保证较高的反馈率。个人访谈与邮件调查和电话调查相比成本较高。
这里我找到了一个很好的例子,就是网易正在进行的用户体验提升计划。
HIUED配图
HIUED分析:网易的用户调查是做的想当到位的。取得数据的途径广泛,可以得出最终的真实数据。
测验是一种市场调查的形式,重点在于找出因果关系。测验的目的是弄清独立变量对测试变量影响。 例如,价格的变化对销售有什么影响。
看看腾讯的这个例子:
上图地址:http://service.qq.com/cgi-bin/showSurvey?survey_id=602&nl=0
群内朋友觉得横排的不好,会产生误差,特标注以下竖排方式,仅供大家工作中参考。(由金山的风信子同学提供意见。非常感谢)
比较主要的调查研究方法:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22