工业品市场调查培训

你是否曾想过，如何在激烈的市场竞争中脱颖而出？如何精确洞察消费者需求，把握流行趋势？现在，工业品市场调查培训为你开启大门，带你迈向成功的商业道路！

在这个多变的时代，市场情报成为企业取胜的关键。通过系统性研究，我们能够准确判断市场的需求和趋势，进而提升产品品质、优化营销策略，从而确保企业持续发展。

我们的培训课程不仅注重理论知识的传授，更注重实践操作的训练。我们将为你提供最新的市场调查案例，帮助你学会如何制定调查计划、采集有效数据、分析市场趋势，从而快速获取对竞争力的洞察，并帮助你制定科学的商业决策。

别再被市场的风口起浪推着走，让我们带你走在时代的前沿！立即报名参加工业品市场调查培训，让你的商业之路拥有无限可能！

第 一 部分：工品市调基础

1.市调目标

（1） 听：客户的心声

（2） 新：获取创新的想法

（3） 变：监控市场的变化

（4） 知：了解竞争对手，知己知彼

（5） 未：预测将来的市场情况

2.工品市场调查流程

2.1需求提出阶段

综合考虑调查的目标、预算、时间等进行调研过程的整体筹划。

2.2调查准备阶段

自己做调查还是委托专业公司去做？调查团队如何建立？问卷如何设计？如果选择专业公司，两者如何分工？

2.3调查实施阶段

如何收集数据？二手和一手数据的比例如何调配？如何控制调查的质量？如果对专业调查公司以及调查过程进行有效的监控？如何克服被访者不愿配合或者敷衍这些障碍？

2.4数据分析阶段

如何录入数据？如何根据自己的商业目标对调查数据进行分析？

2.5结果呈报阶段

光会做调查和分析还是不够的，还需要写出一份图文并茂、简明易懂、说服力强的调查报告。

3.工品调查的一些原则

（1）一手和二手相结合

（2）定性（情报）和定量（数据）相结合

（3）专业意见和普通被访者相结合

（4）科学决策和主观经验相结合

4.工品市调的难点问题

（1）被访者数量少，较难有统计规律

（2）新品风险大，谁都说不好

（3）影响因素复杂多变

（4）被访者的主观因素

（5）从小样本反推整体的困境

第二部分：工品市调-二手资料收集

5.为啥要重视二手资料收集？

二手资料是已经存在的现成的资料，二手资料是所有市调的前提和基础，在某种程度上，二手资料的重要性甚至要超过一手资料：

（1）市场规模过大，无法通过一手来做

（2）资料的特殊性，导致无法做一手

（3）预算、团队等方面的限制

（4）宏观或中观数据无法通过一手收集

6.二手资料收集方法

二手资料的收集主要通过以下等方法收集：

（1）搜索引擎

（2）文献

（3）年鉴

（4）行业协会

（5）人脉法

（6）数据报告购买

7.二手资料甄别整理方法

由于二手资料的来源不同等，二手资料往往存在统计口径不一致、颗粒度较粗、多来源数据对不上等问题，可以考虑采用以下方面解决：

（1）跟一手资料对比反推

（2）结合行业经验做对比印证

（3）专家德尔菲法

第三部分：工品市调-一手资料收集

8.一手资料收集方法

一手资料是我们获取市场第一手资料的重要方法，获取一手资料也是我们接触市场、了解市场的过程，一手资料收集方法包括：

（1）现场观察记录法

（2）实际数据采信

（3）访谈

（4）问卷调查法

9.抽样与反推

我们很难对全量市场进行穷举，因此抽样和反推就成为我们市场研究的重要方法：

（1）抽样技术详解

（2）反推技术详解

（3）常见的抽样和反推中容易出现的问题

大型案例：上海某润滑油企业对全国润滑油分区域分品类市场容量进行推测（综合采用抽样、聚类、相关分析等技术）

10. 如何提高问卷设计质量？

10.1 问卷调查内容

(1)受众基本资料

(2)产品认知/认可程度

(3)受众价格承受能力

(4)受众消费习惯和消费流程

(5)竞争对手状况

(6)受众满意度

(7)受众期望

10.2 问卷设计常见问题分析

(1)开放式问题过少

(2)题量过大

(3)问题过于晦涩复杂

(4)问题倾向性或者诱导性过强

(5)问题涉及被访者隐私

(6)问题不互斥

(7)问题之间逻辑混乱

(8)不相关问题较多

10.3 提高问卷质量的几个手段

(1)采用思维导图工具

(2)合理的主观题配比

(3)总量与结构

(4)“灯笼式”提问方式

(5)问卷题目蛇形排列

案例：厦门某重工产品的产品价格调研问卷设计

第四部分：工品市调-数据处理和分析

11.调查问卷数据录入

（1）数据录入表的设计

采用“数据有效性”和“条件格式”有效地规范数据录入。

（2）多数据录入员之间的协同

处理好问卷的编码、录入分工以及录入结果的合并工作。

（3）单选题、多选题、排序题的录入

（4）主观题答案的录入技巧

（5）嵌套题型的录入方式

嵌套题型指一个大题目下面有多个小题型，例如“您对该食品的看法如何？”这一个大题目下面会包含对于“价格”、“口感”、“营养成分”、“包装”等多个问题的调研，这种在数据录入时就必须标识出来，以便于后续的分析。

（6）复杂题型的录入方式

复杂题型指对于同一个题目，同时对两个因素进行调查，例如“价格”、“口感”、“营养成分”、“包装”的调查，同时对“价格”的“重要程度”和“满意程度”进行调查，这种题目也要进行标识。

12.调查问卷数据的整理和规范

12.1剔除废卷的技巧

（1）根据缺失值剔除

调查问卷中受访者不填的称为缺失值。

（2）根据重复选项剔除

（3） 根据问题间逻辑关系剔除

12.2数据管理和转换

（1） 重新编码

例：将月收入在10000元以上的转换为“高”，5000-1000元的转换为“中”，3000-5000元的转换为“中下”收入，3000元以下的转换为“低”收入。

（2） 替换缺失值

介绍替换缺失值的几种方法。

（3）异常值检测

（4）排序题反向计分

13. 单选题的分析

（1） 频次分析和分组均值

分析单选题中各个答案的选择情况，例如不同性别的人对于价格敏感度的差异。

（2） 交叉表

最重要的单选题的分析方式。

14.多选题和排序题的分析

（1）多重频次分析

（2）多重交叉表

（3）排序题的处理

15. 市场调查高级分析工具

市场数据以及市场调查数据的分析本质上还是属于数据分析的范畴，以下这些方法在市场调查数据分析中使用频率较高：

（1）方差分析

采用方差分析分析多个因素对一个因素的影响关系，例如调查员工薪酬水平，可能的影响因素有性别、年龄、工作经历、职业状态等多个方面，采用方差分析可以**地获得这些因素对于员工薪酬水平的影响情况。

（2）回归

回归同样可以探讨多个因素对于一个因素的影响关系，也可以用于预测。

（3）聚类

聚类是数据分析的通用工具，也广泛地应用于市场调查数据的分析中，聚类实际上就是基于多维度多指标的分类，可以用来做客户细分或者一般的数据分类。

（4）关联分析

基于apriori算法的关联分析，广泛用于分析同一行之内数据之间的关联性，例如我们关注客户中的一个属性“拒绝高价格（即如果产品提价，就不买）”，那么用关联分析算法就可以分析客户的哪些其他因素是同“拒绝高价格”同时出现的。

（5）客户画像

超重要的数据分析方法，用来抓取某一种特征的事物的特征，例如购买我们的客户是什么特征，再例如投诉我们的客户具有哪些特征。