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在收集到大量的数据后,需要对数据进行清洗和整理,以确保数据的质量和可用性。
数据清洗主要是去除数据中的错误值、重复值、缺失值等异常数据,保证数据的准确性和完整性。
例如,在问卷调查数据中,可能存在一些无效问卷,如回答不完整、答案明显不合理等,需要将这些无效问卷剔除;对于数值型数据,要检查是否存在超出合理范围的异常值并进行修正。
数据整理则是对数据进行分类、编码、排序等操作,使其便于后续的分析。
对于开放式问题的回答,需要进行分类和编码,以便进行统计分析;将数据按照特定的变量进行排序,能更直观地展示数据特征和规律。
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(三)数据分析方法
1.描述性统计分析:描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述和总结,如均值、中位数、众数、标准差、频率分布等。
通过描述性统计分析,可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布特征,对数据有一个初步的认识。
例如,在分析消费者对某产品的满意度调查数据时,可以计算满意度的均值和标准差,了解消费者满意度的整体水平和离散程度。
均值能反映出满意度的平均水平,标准差则体现了数据的波动情况,标准差越大,说明消费者满意度差异越大。
2.相关性分析:相关性分析是研究两个或多个变量之间的相关关系,判断变量之间是否存在线性或非线性关系以及关系的强弱。
例如,在研究消费者的收入水平与购买能力之间的关系时,可以通过相关性分析来判断两者之间是否存在正相关关系,即收入水平越高,购买能力是否越强。
通过计算相关系数,可以量化这种关系的强度,相关系数越接近1或-1,说明变量之间的相关性越强;越接近0,则相关性越弱。
3.回归分析:回归分析是一种用于研究变量之间因果关系的统计方法,通过建立回归模型,预测因变量随自变量的变化而变化的趋势。
例如,企业可以建立销售与广告投入之间的回归模型,分析广告投入对销售的影响程度,从而为广告预算的制定提供依据。
通过回归分析,可以得到回归方程,明确自变量对因变量的影响系数,进而预测在不同广告投入水平下的销售情况。
4.聚类分析:聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的类别或簇,使同一簇内的数据对象具有较高的相似性,而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。
聚类分析可以用于市场细分、客户分类等方面。
例如,通过对消费者的购买行为、消费偏好等数据进行聚类分析,将消费者分为不同的细分市场,企业可以针对不同的细分市场制定个性化的营销策略。
对于消费能力高且偏好高端产品的消费者群体,企业可以推出高端产品线,并提供专属的增值服务。
六、市场调研为企业决策提供依据的案例分析
(一)案例一:宝洁公司的市场调研与产品创新决策
宝洁公司作为全球知名的消费品巨头,旗下汇聚了飘柔、海飞丝、潘婷等众多家喻户晓的品牌。
在长期的市场竞争中,宝洁公司始终将市场调研视为产品创新和企业决策的核心驱动力,给予了高度的重视和持续的投入。
在筹备推出一款新的洗发水产品之前,宝洁公司会启动一套严谨且全面的市场调研流程。
首先,综合运用线上线下问卷调查的方式,广泛收集全球不同地区、不同年龄层次、不同发质和头皮状况消费者对现有洗发水产品的满意度评价、未被满足的需求以及日常洗护过程中遇到的痛点问题。
同时,组织专业的调研团队深入开展深度访谈,与消费者进行面对面的交流,挖掘他们内心深处对洗发水功能、使用体验、香味偏好等方面的潜在期望。
此外,还会通过焦点小组讨论的形式,让消费者针对不同概念的洗发水产品进行讨论和反馈,获取更丰富多元的意见。
例如,通过大量的市场调研数据显示,消费者普遍反映头发存在干燥、分叉、头皮屑增多等问题,并且对洗发水的香味持久性、泡沫丰富度和细腻度也有较高的期望。
同时,宝洁公司会对竞争对手的洗发水产品展开细致入微的分析,从产品成分、功能特点、包装设计到市场定价、营销策略等各个方面进行全面对标,找出竞争对手产品的优势和不足之处。
基于全面且深入的市场调研结果,宝洁公司投入巨额研发资源,针对消费者的需求和痛点进行精准的产品创新。
为了解决头发干燥问题,研发团队深入研究头发的结构和成分,创新性地添加了特殊的保湿因子和滋养成分;为了满足消费者对香味的追求,与全球顶尖的香料公司展开深度合作,经过反复调配和测试,开发出多种独特迷人、持久留香的香味配方。
在产品包装设计上,也充分考虑消费者的使用习惯和审美需求,进行多轮市场测试和优化。
同时,通过大规模的市场调研测试新洗发水的品牌名称、价格定位等关键因素,确保产品在市场上具备强大的竞争力。
由于充分利用市场调研为决策提供依据,宝洁公司的新洗发水产品一经推出,便迅速获得了市场的广泛认可和消费者的青睐,成功满足了消费者的需求,进一步巩固和提升了市场份额,成为市场调研驱动产品创新与企业决策的经典范例。
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