消费者数据调研

1、确定所要调研产品属性（如果是以产品为基础的调研需要此项）；2、确定产品所对应的目标消费人群属性（性别、年龄、收入、消费习惯、主要接触媒体等）；3、确定所要调研人群范围（数量、区域等）；4、制作甄别问题（排除广告从业人员、排除在一个月内做过类似工作的调研人员、排除从事该产品的行业人员及有家属从事该行业的人员、排除有从事过调研工作经验的人员）5、确定访问形式（拦截式访问、坐谈式访问、邮件式访问、委托网络调研公司访问或其它）；6、根据访问形式确定问卷的长度及内容；7、常规问卷的问题提问技巧（提问的问题应避免直接提问，如被访者的收入、年龄（尤其为女性）等涉及至个人隐私类的话题，而这类问题应当借助其它的问题来进行推断，比如被访者的职业特性、兴趣爱好等问题去推断）；8、对问题中所涉及的产品应当避免出现产品的品牌及竞争对手的品牌这类信息，仅可提到该产品属于哪一类产品即可；9、对问题的设置上要注意尽量要避免主观题，而以选择题为主，如果是拦截式访问，问题原则上不要超过一页A4纸；10、访问结束后要准确的记录被访者的姓名、联系方式、电子邮箱等信息，以备后期回访；备注： 在问卷的制作时候，应当连同制作问卷录入表，因此需要对问卷各问题进行明细的录入编码。参考资料：本单位同事口述！

一、分析营销机会 1、管理营销信息与衡量市场需求 （1）、营销情报与调研 （2）、预测概述和需求衡量 2、评估营销环境 （1）、分析宏观环境的需要和趋势 （2）、对主要宏观环境因素的辨认和反应（包括人文统计环境、经济环境、自然环境、技术环境、政治法律环境、社会文化环境） 3、分析消费者市场和购买行为 （1）、消费者购买行为模式 （2）、影响消费者购买行为的主要因素（包括文化因素、社会因素、个人因素、心理因素等） （3）、购买过程（包括参与购买的角色，购买行为，购买决策中的各阶段） 4、分析团购市场与团购购买行为（包括团购市场与消费市场的对比，团购购买过程的参与者，机构与政府市场） 5、分析行业与竞争者 （1）、识别公司竞争者（行业竞争观念，市场竞争观念） （2）、辨别竞争对手的战略 （3）、判定竞争者的目标 （4）、评估竞争者的优势与劣势 （5）、评估竞争者的反应模式 （6）、选择竞争者以便进攻和回避 （7）、在顾客导向和竞争者导向中进行平衡 6、确定细分市场和选择目标市场 （1）、确定细分市场的层次，模式，程序，细分消费者市场的基础，细分业务市场的基础，有效细分的要求； （2）、目标市场的选定，评估细分市场，选择细分市场 二、开发营销战略 1、营销差异化与定位 （1）、产品差异化、服务差异化、渠道差异化、形象差异化 （2）、开发定位战略——推出多少差异，推出那种差异 （3）、传播公司的定位 2、开发新产品 （1）、新产品开发的挑战，包括外部环境分析（机会与威胁分析） （2）、有效的组织安排，架构设计 （3）、管理新产品开发过程，包括营销战略发展，商业分析，市场测试，商品化 3、管理生命周期战略 （1）、产品生命周期包括需求、技术生命周期，产品生命周期的各个阶段 （2）、产品生命周期中的营销战略，引入阶段、成长阶段、成熟阶段、衰退阶段，产品生命周期概念的归纳和评论 4、自身定位——为市场领先者、挑战者、追随者和补缺者设计营销战略 （1）、市场领先者战略，包括扩大总市场，保护市场份额与扩大市场份额 （2）、市场挑战者战略，确定战略目标和竞争对手，选择一个进攻战略，选择特定的进攻战略 （3）、市场追随者战略 （4）、市场补缺者战略

怎么获取消费品行业数据和消费市场数据？如果是互联网调研，我这有点建议，想知道产品的市场调研与前景预测分析报告可以从目前的市场分析来做，当然是离不开大数据分析，以往的都是人工做调研，现在互联网存在巨大的客户资源。市场调研主要包括消费者需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研三大部分。多瑞科舆情数据分析站可以针对性根据用户所关注的方向进行全网覆盖搜集信息，并按需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研等方面关键数据生成各种图文分析报告。 产品调研多瑞科舆情数据分析站系统配置关注关键词以及竞品关键词监测分析准确的市场情况，根据系统监测后的信息，可以在舆情系统服务平台中管理、导出简报、生成图表等，省掉了人力繁琐的重复操作和调试，系统只需专人负责看管，操作简单，数据量全面，轻松搞定各种报表形式。综上所述，产品调研的作用是处于产品发布后的一个初步的广泛调研，有助于了解到广大消费者对于新产品的期望值和初步满意度，当然，产品调研的最终目的也就是让产品更加受欢迎创造更大的价值。通过多瑞科舆情数据分析站调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订;为领导在会议上提供论据;提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源;验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；对于全新的产品，调研前自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

一步一步教你分析消费者大数据 做过面向消费者产品解决方案的人都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。 第一步：描述性分析－What 发现问题。我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。经由这些的问题产生一系列的KPI。KPI产生的方法有以下几种：1）我们提问，客户解答2）从客户公司数据库获得信息（SQL）3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）4）竞争伙伴信息5）政策信息6）语义分析7）其他获得KPI的工具：1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）2）数据库（SQL）3）Excel4）R，Python等软件5）网站搜索资料6）自然语言学习7）其他分析这些KPI变量： 这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。通常 KPI分析的方法有：1）单变量分析（univariate）2）双变量分析（bivariate）3）多变量分析（multivariate）4）假设验证（hypothesis）5）简单建模（clustering分组）经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成：1）已有消费者人物画像2）潜在消费者人物画像3）忠诚客户画像4）消费者价值分组5）其他第二步：诊断性分析（why） 回答问题。我们同样用医生看病的例子来类比一下，当医生问完病人问题，通过问诊，X光等等，医生开始利用自己掌握的知识来对病人的病情做出诊断。放到分析法中，这一步通常我们需要：1）了解因果关系2）了解各因素间敏感性如何我们需要了解是由哪个原因，或者哪些原因造成了现在的市场现状。比如在前一个阶段，我们得到了50个非常有用的KPI，通过因果关系分析，我们确定了，其中有10个KPI起着重要的作用。结下来，我们会问，这10个因素中，每个因素单独的贡献是多少，有些可能非常高，有些可能相对较低。那这个问题，我们可以通过建模来得到每个因素的贡献大小，同时模型还能起到剔除高相关变量的作用。还有一种用到模型的原因是，当因素达到上百，上千个的时候，很难用传统方法在如此多的因素中，甄别出最有用的事那些，这种情况下，也需要用到模型来帮助选变量，最后一个原因是我们可以甄别这个因素是正向促进因素，还是反向促进因素。通过建模的结果，我们可以得到以下以下关于消费者的模型：1）忠诚度模型2）满意度模型3）价格敏感度模型4）归因模型5）客户流失模型产生这些模型背后的算法有：1）线性回归2）逻辑回归3）决策树4）时间序列5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等 第三步：预测分析 预测正确的时机，得到先发制人的营销效果。有了第一步和第二步的准备，我们需要预测一下，如果我做一些调整，将会有什么变化和影响。用到的模型有：1）意向打分模型2）品牌忠诚度打分3）购买渠道偏好模型4）触媒使用习惯6）销量预测5）生存分析模型比如： 意向打分模型 。我们发现，如果用现有的因素，消费者会转换的倾向可能是60%，但是如果我对一些因素做了一些调整，如：我给现有客户多发2个广告，客户会购买的可能性上升到65%；如果，给客户多发5个广告，客户会购买的可能性上升到85%。通过这样的调整，我能够预估，将来的广告成本，或者转化带来的收入等。又比如： 通过时间序列模型，我们可以预测到明年购买某品牌车型的消费者有10万人，这样对明年的生产计划和营销计划就能有一个前期的应对准备。 第四步：决策分析应用 1）提供战略推荐2）优化3）市场模拟4）A／B测试 第三步的例子提到多发2个广告，转化率为65%；多发5个广告转化率为85%。那么如果多发3个？多发4个广告，结果又会如何呢？学术界一直在寻找最优化完美的答案来解决这个问题：我到底发几个广告，才能让我的利润达到最大化呢？我们都知道在做回归模型的时候，有以下几个假设条件：1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间互相独立5、解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵6、随机误差项服从正态分布实际上，现实生活中很难达到这种理想的状态，而且最大化这个概念，从数学角度讲，会涉及到优化求极值的问题，很多情况下，我们实际上求到是局部优化（localoptimization）的解，而不是全局优化（globaloptimization）的解。所以在这种情况下，管理学中衍生出了市场模拟方法来决定最后方案，最有名的一个方法是沙盘模拟，但是这些模拟往往到了真正落地的时候，又会和之前的结果有差距。所以近些年来，越来越多的公司选择做A/B测试。当你对几个方案没有很大的把握，或者对预测结果不是特别自信的时候，A／B测试的出现，解决了这些顾虑。最近的一个成功的案例是Amazon通过A/B测试的方法，把“order”从账户栏，放入了主页的菜单栏，为公司带来的非常可观的营收增长。A/B测试需要注意的是：1）样本的数量2）人群的选择3）时间的跨度4）显著性统计整个决策分析法即是阶梯又是一个闭环，根据实际的市场反应，再进行进一步的分析与迭代优化。读完整个量化决策分析法后，你应该对以消费者为核心的大数据解决方案有了一定的思路框架。

大数据是研究员通过互联网获取的大样本，可以帮助研究员看的更远、更全，寻找关联性，以及趋势性的洞察。大数据可以收集一些消费者行为属于相关性的数据，比如消费者喜欢看什么节目，买什么东西。而一些关于消费者的态度和感受的精细数据，在很多情况下还是需要通过传统的调查方式来获得。

答：从网络消费者的群体特点看。消费者行为以及购买行为永远是营销者关注的一个热点问题，对于网络营销者也是如此。网络用户是网络营销的主要个体消费者，也是推动网络营销发展的主要动力，它的现状决定了今后网络营销的发展趋势和道路。我们要搞好网络市场营销工作，就必须对网络消费者的群体特征进行分析以便采取相应的对策。网络消费者群体主要具备以下四个方面的特征： （一）注重自我。（二）头脑冷静，擅长理性分析 （三）喜好新鲜事物，有强烈的求知欲（四）好胜，但缺乏耐心。从网络消费需求的特征看。由于互联网商务的出现，消费观念、消费方式和消费者的地位正在发生着重要的变化，互联网商用的发展促进了消费者主权地位的提高；网络营销系统巨大的信息处理能力，为消费者挑选商品提供了前所未有的选择空间，使消费者的购买行为更加理性化。从网络消费者的购买动机看。所谓动机，是指推动人进行活动的内部原动力，即激励人们行为的原因。人们的消费需要都是由购买动机而引起的。网络消费者的购买动机，是指在网络购买活动中，能使网络消费者产生购买行为的某些内在的动力。我们只有了解消费者的购买动机，才能预测消费者的购买行为，以便采取相应的促销措施。由于网络促销是一种不见面的销售，消费者的购买行为不能直接观察到，因此对网络消费者购买动机的研究，就显得尤为重要。 网络消费者的购买动机基本上可以分为两大类：需求动机和心理动机。从网络消费购买过程看。网上购物是指用户为完成购物或与之有关的任务而在网上虚拟的购物环境中浏览、搜索相关商品信息，从而为购买决策提供所需要的必要信息，并实现决策的购买的过程。电子商务的热潮使网上购物作为一种崭新的个人消费模式，日益受到人们的关注。消费者的购买决策过程，是消费者需要、购买动机、购买活动和买后使用感受的综合与统一。网络消费的购买过程可分为以下五个阶段：确认需要—→信息收集—→比较选择—→购买决策—→购后评价。为了提高企业的竞争能力，最大限度地占领市场，企业必须虚心听取顾客的反馈意见和建议。方便、快捷、便宜的电子邮件，为网络营销者收集消费者购后评价提供了得天独厚的优势。厂商在网络上收集到这些评价之后，通过计算机的分析、归纳，可以迅速找出工作中的缺陷和不足，及时了解消费者的意见和建议，制定相应对策，改进自己产品的性能和售后服务参考资料：http://www.segns.com/newsegns/question/questionReplyShow.do?questionid=29

你要的是二手数据吗？在一些数据库网站上面可以找到的，要不然可以直接找外包调研公司。你说的数据库网站是哪些啊，我看看不知道你要找什么数据，我们一般做些作业要用些别人的数据都是上【万方、维普、中国期刊全文、中国知网】这些上面找一些相关论文、数据。你试试，希望帮到你哈。如果是关于市场的数据呢？比如说消费者的消费水平、人流量等等这个啊我的专业不是这方向，但是应该类似的。如果要找某种产品市场的销售等什么数据，就搜这些相关字眼的论文、期刊，一般就有数据，也比较可靠。不过数据可能一般都是两年前左右啦。希望你找到啦，其它大神应该有更好的办法，哈哈我也在坐等别人神回复~~

汽车行业监测软件选择主要看一下几点：1、舆情监测系统监测的全面性。舆情软件监测是否是全网监测；2、监测的是否及时，舆情最注重的就是时效性，如果不能及时监测到，那么舆情监测系统就失去了使用的意义，一般现在市面上的软件监测事件均在半小时以内；3、监测是否准确，与汽车企业相关的互联网舆情仅仅一天的数据可能达到数十万甚至是数百万，但是可用的有效的舆情信息，却只有一小部分。那么这对于舆情监测系统的舆情分析能力就提出了比较高的要求。汽车舆情监测分析报告主要是包括1、舆情概况2、舆情发展趋势 3、平台分析4、属性分析5、重点话题分析6、舆情小结（舆情建议）。从深度方面来说，舆情概况应当精炼全面，不是简单的摘要。舆情发展趋势不仅包涵过去时间的走势，还应担包涵未来时间段内可能的走势。平台分析，应当包涵不同平台信息传播情况，必要的时候应当加上媒体传播排行。属性分析，对信息属性进行对比分析，分析负面舆情已经以及未来可能造成的影响，媒体、公众、业内专家等具有代表性人群的看法。重点话题分析，分析监测时间段内出现的对客户价值比较大的信息，对如何利用信息加以分析。 舆情小结（建议）可以从负面信息方面尽心分析，提出可实施建议，具有实际操作意义的解决方案。目前在国内做得比较好的公司有好几家，按月付的就多瑞科舆情数据分析站系统。

有了解过数位这家公司，通过对城市周边、商圈、竞品、市场的多维度线下大数据分析及算法，为商业地产提供前策调研、竞争格局分析、业态匹配、品牌招商、消费者洞察、客源分析等服务。