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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
工業(yè)品市場調(diào)查與數(shù)據(jù)分析
 
講師:紀(jì)賀元 瀏覽次數(shù):2537

課程描述INTRODUCTION

· 營銷總監(jiān)· 市場經(jīng)理

培訓(xùn)講師:紀(jì)賀元    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

工品市調(diào)培訓(xùn)

【培訓(xùn)對象】
企業(yè)營銷副總、營銷總監(jiān)、市場調(diào)查人員、市場部經(jīng)理、營銷部經(jīng)理、營銷人員、市場研究人員

【培訓(xùn)大綱】
(1)了解市場調(diào)查的整體步驟 
(2)提高學(xué)員的市場調(diào)查數(shù)據(jù)分析能力

第一部分:工品市調(diào)基礎(chǔ)
1.市調(diào)目標(biāo)
(1) 聽:客戶的心聲
(2) 新:獲取創(chuàng)新的想法
(3) 變:監(jiān)控市場的變化
(4) 知:了解競爭對手,知己知彼
(5) 未:預(yù)測將來的市場情況
2.工品市場調(diào)查流程
2.1需求提出階段
綜合考慮調(diào)查的目標(biāo)、預(yù)算、時(shí)間等進(jìn)行調(diào)研過程的整體籌劃。
2.2調(diào)查準(zhǔn)備階段
自己做調(diào)查還是委托專業(yè)公司去做?調(diào)查團(tuán)隊(duì)如何建立?問卷如何設(shè)計(jì)?如果選擇專業(yè)公司,兩者如何分工?
2.3調(diào)查實(shí)施階段
如何收集數(shù)據(jù)?二手和一手?jǐn)?shù)據(jù)的比例如何調(diào)配?如何控制調(diào)查的質(zhì)量?如果對專業(yè)調(diào)查公司以及調(diào)查過程進(jìn)行有效的監(jiān)控?如何克服被訪者不愿配合或者敷衍這些障礙?
2.4數(shù)據(jù)分析階段
如何錄入數(shù)據(jù)?如何根據(jù)自己的商業(yè)目標(biāo)對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?
2.5結(jié)果呈報(bào)階段
光會做調(diào)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(qiáng)的調(diào)查報(bào)告。
3.工品調(diào)查的一些原則
(1)一手和二手相結(jié)合
(2)定性(情報(bào))和定量(數(shù)據(jù))相結(jié)合
(3)專業(yè)意見和普通被訪者相結(jié)合
(4)科學(xué)決策和主觀經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合
4.工品市調(diào)的難點(diǎn)問題
(1)被訪者數(shù)量少,較難有統(tǒng)計(jì)規(guī)律
(2)新品風(fēng)險(xiǎn)大,誰都說不好
(3)影響因素復(fù)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(diào)-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(jīng)存在的現(xiàn)成的資料,二手資料是所有市調(diào)的前提和基礎(chǔ),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(guī)模過大,無法通過一手來做
(2)資料的特殊性,導(dǎo)致無法做一手
(3)預(yù)算、團(tuán)隊(duì)等方面的限制
(4)宏觀或中觀數(shù)據(jù)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(xiàn)
(3)年鑒
(4)行業(yè)協(xié)會
(5)人脈法
(6)數(shù)據(jù)報(bào)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(tǒng)計(jì)口徑不一致、顆粒度較粗、多來源數(shù)據(jù)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(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)做對比印證
(3)專家德爾菲法

第三部分:工品市調(diào)-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(xiàn)場觀察記錄法
(2)實(shí)際數(shù)據(jù)采信
(3)訪談
(4)問卷調(diào)查法
9.抽樣與反推
我們很難對全量市場進(jìn)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(shù)詳解
(2)反推技術(shù)詳解
(3)常見的抽樣和反推中容易出現(xiàn)的問題
大型案例:上海某潤滑油企業(yè)對全國潤滑油分區(qū)域分品類市場容量進(jìn)行推測(綜合采用抽樣、聚類、相關(guān)分析等技術(shù))
10. 如何提高問卷設(shè)計(jì)質(zhì)量?
10.1 問卷調(diào)查內(nèi)容
(1)受眾基本資料
(2)產(chǎn)品認(rèn)知/認(rèn)可程度
(3)受眾價(jià)格承受能力
(4)受眾消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)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(shè)計(jì)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(fù)雜
(4)問題傾向性或者誘導(dǎo)性過強(qiáng)
(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(guān)問題較多
10.3 提高問卷質(zhì)量的幾個(gè)手段
(1)采用思維導(dǎo)圖工具
(2)合理的主觀題配比
(3)總量與結(jié)構(gòu)
(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(chǎn)品的產(chǎn)品價(jià)格調(diào)研問卷設(shè)計(jì)

第四部分:工品市調(diào)-數(shù)據(jù)處理和分析
11.調(diào)查問卷數(shù)據(jù)錄入
(1)數(shù)據(jù)錄入表的設(shè)計(jì)
采用“數(shù)據(jù)有效性”和“條件格式”有效地規(guī)范數(shù)據(jù)錄入。
(2)多數(shù)據(jù)錄入員之間的協(xié)同
處理好問卷的編碼、錄入分工以及錄入結(jié)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(gè)大題目下面有多個(gè)小題型,例如“您對該食品的看法如何?”這一個(gè)大題目下面會包含對于“價(jià)格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”等多個(gè)問題的調(diào)研,這種在數(shù)據(jù)錄入時(shí)就必須標(biāo)識出來,以便于后續(xù)的分析。
(6)復(fù)雜題型的錄入方式
復(fù)雜題型指對于同一個(gè)題目,同時(shí)對兩個(gè)因素進(jìn)行調(diào)查,例如“價(jià)格”、“口感”、“營養(yǎng)成分”、“包裝”的調(diào)查,同時(shí)對“價(jià)格”的“重要程度”和“滿意程度”進(jìn)行調(diào)查,這種題目也要進(jìn)行標(biāo)識。
12.調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的整理和規(guī)范
12.1剔除廢卷的技巧
(1)根據(jù)缺失值剔除
調(diào)查問卷中受訪者不填的稱為缺失值。
(2)根據(jù)重復(fù)選項(xiàng)剔除
(3) 根據(jù)問題間邏輯關(guān)系剔除
12.2數(shù)據(jù)管理和轉(zhuǎn)換
(1) 重新編碼
例:將月收入在10000元以上的轉(zhuǎn)換為“高”,5000-1000元的轉(zhuǎn)換為“中”,3000-5000元的轉(zhuǎn)換為“中下”收入,3000元以下的轉(zhuǎn)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(jì)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(gè)答案的選擇情況,例如不同性別的人對于價(jià)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(diào)查高級分析工具
市場數(shù)據(jù)以及市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析本質(zhì)上還是屬于數(shù)據(jù)分析的范疇,以下這些方法在市場調(diào)查數(shù)據(jù)分析中使用頻率較高:
(1)方差分析
采用方差分析分析多個(gè)因素對一個(gè)因素的影響關(guān)系,例如調(diào)查員工薪酬水平,可能的影響因素有性別、年齡、工作經(jīng)歷、職業(yè)狀態(tài)等多個(gè)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(gè)因素對于一個(gè)因素的影響關(guān)系,也可以用于預(yù)測。
(3)聚類
聚類是數(shù)據(jù)分析的通用工具,也廣泛地應(yīng)用于市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析中,聚類實(shí)際上就是基于多維度多指標(biāo)的分類,可以用來做客戶細(xì)分或者一般的數(shù)據(jù)分類。
(4)關(guān)聯(lián)分析
基于apriori算法的關(guān)聯(lián)分析,廣泛用于分析同一行之內(nèi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,例如我們關(guān)注客戶中的一個(gè)屬性“拒絕高價(jià)格(即如果產(chǎn)品提價(jià),就不買)”,那么用關(guān)聯(lián)分析算法就可以分析客戶的哪些其他因素是同“拒絕高價(jià)格”同時(shí)出現(xiàn)的。
(5)客戶畫像
超重要的數(shù)據(jù)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。 

工品市調(diào)培訓(xùn)


轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/285591.html

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