下载

5下载券

加入VIP
  • 专属下载特权
  • 现金文档折扣购买
  • VIP免费专区
  • 千万文档免费下载

上传资料

关闭

关闭

关闭

封号提示

内容

首页 市场研究中的数据分析和阐释

市场研究中的数据分析和阐释

市场研究中的数据分析和阐释

小蚊子
2007-10-07 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《市场研究中的数据分析和阐释pdf》,可适用于市场营销领域

市场研究中的数据分析和阐释DataAnalysisinMarketingResearch华南国际市场研究有限公司年月日国家统计局市场研究中数据分析的特点ƒ微观层面上的分析ƒ解决客户的实际问题ƒ强调统计方法的应用ƒ注重结论对营销策略的指导意义ƒ很多情况下,完整的数据分析是定性数据分析和定量数据分析的结合定量和定性研究结合定性定量严密的事实:定量研究可提供可靠和有可比性的数据深度的理解消费者的想法和感情:定性方法提供充足的诊断和洞察用定量和定性相结合的研究方法来达成目标最有效的支持营销决策分析和解释不是调查研究中某个阶段的独立过程它应该贯穿在项目简介到交付客户的整个项目过程的始终。研究目的包括了客户预期的研究发现结论和建议。你决不应该偏离这个目标。”(RoddyGlen)一、数据分析的基本方法二、高级数据分析方法一、基本数据分析方法确定分析框架准备出表格式数据查错和清理关于数据加权关于追加样本数据分析准备ƒ个准备工作准备分析框架准备数据出表格式检查原始数据确定分析框架分析框架明确那些数据为分析使用准备报告框架确定分析的逻辑回答客户所关心的问题数据处理过程:综述手工查错编辑抄码编码统计出表电脑查错与编辑数据分析制作码表数据输入数据处理过程:出表ƒ出表主要包括两种结果:频数分布表(FrequencyTables)和交叉表(Crosstabulations)。ƒ频数分布表是对单变量而言的它研究的是一个变量的各水平发生频率的分布状况交叉表则是针对两个或两个以上的变量而言它就是将一些变量与另一些变量进行交叉分析以表格形式展示数据间关系的过程ƒ统计表中的要素−统计指标(Criterion):分析中关注的项目一般置于表的左侧叫做SIDE−分组指标(Predictor):用以把样本分成子群的变量一般置于表的顶端叫做TOP−基数(BASE):用于计算百分比、平均数的样本量−行百分比(RowPercentage)与列百分比(ColumnPercentage)统计检验结果通常以在数字旁边标注字母表示数据处理过程:分析数据表示例(列百分比)abaMeanTotalcbc岁b岁岁c岁ab岁aa岁aa岁岁Base=所有牛奶饮用者(c)(b)(a)Z被访者年龄轻度中度重度合计bc女aa男Base=所有牛奶饮用者Z性别(c)(b)(a)轻度中度重度数据处理过程:分析数据表示例(行百分比)有包装的咖啡有包装的菊花茶等有包装的柠檬茶等运动饮料咖啡口服液有包装的果汁饮料有包装的鲜果汁乳酸饮料有包装的豆奶有包装的中国茶瓶装水甜汤/糖水/绿豆汤酸奶白酒洋酒蛋酒等用奶粉冲制而成的奶菊花茶/清凉茶/五花茶等有包装的豆浆大桶装的饮用水汽水/碳酸饮料自制的豆浆鲜牛奶/纯牛奶啤酒汤中国茶开水/煮开的自来水基数:所有饮用饮料/饮品的情况Total合计出表格式基数表头分类侧表头数据处理出表格式每个交叉表的基数描述子群分析的数据分类统计每个交叉表的目录描述出表格式的详细说明ƒ项目信息ƒ数据格式ƒ显著性检验ƒ交叉分类ƒ数据制表包括项目号和项目名称并在每页上显著标明出来如果有不同地区或小组的几套表清晰标出来标明日期可以有效区分哪套表是最近的页码号非常有用ƒ项目信息ƒ数据格式ƒ显著性检验ƒ交叉分类ƒ数据制表哪些文件格式是必需的?如SPSSQuanvert要求一个CSV文件以便在excel中操作简易如果使用了某个模型,要求使用具体的数据格式如果你有数字答案要求频率分布表出表格式的详细说明ƒ项目信息ƒ数据格式ƒ显著性检验ƒ交叉分类ƒ数据制表如果一张纸上两个数字标上星号很容易看出来比较困难是的是计算你需要的统计检验如果你要求你可以拥有适合你的表格的显著性检验出表格式的详细说明ƒ项目信息ƒ数据格式ƒ显著性检验ƒ交叉分类ƒ数据制表你想看哪个子群?比较哪些群体?思考哪些群体需要组合成更大的基数数量?思考数据将如何制图不要忘记市场细分等子群的交叉分类出表格式的详细说明ƒ项目信息ƒ数据格式ƒ显著性检验ƒ交叉分类ƒ数据制表你想出什么样的表格?(是否真正需要甄别和过滤方面的问题)你需要出平均值吗?交叉表(前测和后测)Nets(开放题品牌)平均提及次数出表格式的详细说明数据表中的信息交叉分类列显著性检验项目名称基数说明列百分比均值项目号等侧表头问题和题号表头数据检查问卷实地访问数据输入查错编辑数据处理出表因为错误可以发生在各个环节数据从实地收集回来后不会是干净的和合乎逻辑的但我们要提交的结果必须是正确无误的我们要对数据质量负最终的责任数据检查如果有些数据让你感到惊讶…如果有些数据与你要讲的故事不吻合……如果有些数据和常识不符!!这些数据可能是错的!!怎样进行数据检查?有很多的东西要检查:ƒ标题与内容是否一致?ƒ实际访问样本数是否与设计样本数相一致ƒ基数定义是否正确ƒ是否所有的配额要求都满足ƒ是否所有的样本都符合事先确定的甄别条件ƒ每个被访者是否回答了所有应该回答的问题ƒ跳问顺序是否被正确执行ƒ单选和复选是否被正确执行(单选题百分比之和等于复选题百分比之和大于)ƒ表头定义是否正确(名称与取值是否相符)ƒ“不知道”、“拒绝回答”、“其他”的比例是否过高怎样进行数据检查?有很多的东西要检查:ƒ数据前后是否一致ƒ均值、topbox,bottombox等统计量的计算是否正确ƒ追加样本是否符合规定要求ƒ多组(Multiplecell)设计的项目中各组样本间是否结构一致ƒ加权值是否被正确使用ƒ……如何减少错误:从数据处理到分析ƒ清晰的数据处理说明ƒ清晰的分析框架ƒ查错检查TOPLINE数据处理分析ƒ检查和决定如何处理异常值ƒ查表ƒSPSSexcel原始数据查错关于数据加权ƒ加权(Weighting)的目的是为了使我们在项目中选取的样本更好地反应总体的结构ƒ当人口背景资料对一种产品的认知或消费有显著影响时加权显得尤为重要ƒ通常有三种加权方法−因数加权(FactorWeighting):赋予每个群中的样本一个因数−目标加权(TargetWeighting):给定目标值把样本结果投射到总体−边缘加权(RimWeighting):给定多个人口特征指标上的目标值以叠代(Iteration)求解法来修正样本结构关于追加样本(Boostsamples)ƒ客户可能对总样本中的子群感兴趣但是这部分群体在总样本中的发生率比较小ƒ因而,随机抽样后这个子群的样本数量不足ƒ在这种情况下需要对这些子群的样本进行追加从而使研究分析有足够大的基数往主体样本中增加追加样本会使主体样本结构发生偏斜从而影响样本的代表性因此需要对追加样本进行加权使子群在总样本中占有正确的比例举例介绍二、高级数据分析方法介绍专项市场研究涉及的业务范畴不同业务范畴内的数据分析方法数据分析举例顾客客户关系管理广告宣传沟通经销商管理理解消费者品牌产品定位产品开发价格定位市场研究涉及的业务范畴顾客和员工关系employeerelationshipsCommunicationChannelManagement了解消费者BrandingInnovationƒ客户需要解决的问题:−谁是我们的消费者他们在人口统计及生活方式上有什么特点−他们的需求和动机是什么−购买决策过程是怎么样的−他们对品牌的态度如何−消费者细分:市场规模、潜力、需求、相关性以及媒体偏好ƒ常用高级数据分析方法:−因子分析(FactorAnalysis)−聚类分析(ClusterAnalysis)−判别分析(DiscriminantAnalysis)−潜在重要性分析(DerivedImportance)−市场细分(Segmentation)•使用和态度研究•市场细分研究•消费者追踪研究业务问题和数据分析方法业务问题和数据分析方法顾客和员工关系employeerelationshipsChannelManagement产品开发价格定位ƒ客户需要解决的问题:−消费者对产品概念的接受度及偏好−消费者对产品概念的评价−什么才是最佳的配置组合−产品的独特卖点是什么−应该采取怎样的价格策略(考虑点:最佳上市价格,价差,避免品牌内部不同产品互相蚕食的情况)ƒ常用高级数据分析方法:−品牌价格抵补测试(BPTO)−GG价格测试法−价格敏感度测试(PSM)−联合分析(ConjointAnalysis,DCMACA)−TURF分析•实物照片•价格研究•配置研究业务问题和数据分析方法顾客和员工关系employeerelationshipsCommunicationChannelManagementƒ客户需要解决的问题:−品牌的知名度、熟悉程度以及消费者对它的偏好如何−品牌在消费者心目中的形象如何−与竞争对手相比品牌的资产价值如何对品牌健康情况的诊断−如何给品牌定位−如何管理品牌体系,制定品牌延伸策略?ƒ常用高级数据分析方法:−因子分析(FactorAnalysis)−对应分析(CorrespondenceAnalysis)−多维尺度分析(MultidimensionalScalingAnalysis)−品牌形象知觉图−拼图法(定性)(Picturecollage)−通用需求(UniversalNeeds)品牌产品定位•品牌形象研究•产品定位研究•品牌资产研究•品牌追踪业务问题和数据分析方法顾客和员工关系employeerelationshipsCommunicationChannelManagementƒ客户需要解决的问题:−根据消费者的反馈我应该推出哪支广告(广告前测)−即将推出的广告有没有什么需要改进的地方(广告前测)−自播放以来广告的效果如何(追踪研究)−主要信息是否顺利传达给了目标消费群−我的广告给消费者树立了一个怎样的品牌形象ƒ常用高级数据分析方法:−因子分析(FactorAnalysis)−对应分析(CorrespondenceAnalysis)−多维尺度分析(MultidimensionalScalingAnalysis)−品牌形象知觉图广告宣传沟通•广告评估•广告追踪业务问题和数据分析方法顾客和员工关系employeerelationshipsCommunicationChannelManagementƒ客户需要解决的问题:−销售方面的顾客满意度(CSS)−售后服务的顾客满意度(SSS)−产品的顾客满意度(PSS)−经销商维修质量检查−经销商维修服务检查ƒ常用数据分析方法:−相关分析−象限分析(满意度指标的重要性和产品表现)−满意度模型结构方程式模型(StructuralEquationModeling)经销商服务管理顾客关系管理•顾客满意度衡量•售后服务研究•神秘顾客研究举例介绍ƒ产品定位研究(因子分析)ƒ品牌形象研究(对应分析)ƒ市场细分(因子分析、聚类分析)ƒ价格研究中的数据分析谢谢!

用户评价(2)

关闭

新课改视野下建构高中语文教学实验成果报告(32KB)

抱歉,积分不足下载失败,请稍后再试!

提示

试读已结束,如需要继续阅读或者下载,敬请购买!

评分:

/36

VIP

在线
客服

免费
邮箱

爱问共享资料服务号

扫描关注领取更多福利