序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇商業數據調研范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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高校“學生街”因其普遍性及影響力逐漸向一種新型的商業模型發展。本次調研項目將選取部分洛陽高校為重點研究對象，試圖從大學生消費群體和商業投資者雙方對“學生街”的發展現狀進行合理分析。在調查分析的基礎上，對高校“學生街”的發展前景進行科學的預測，嘗試對商業投資者提出部分合理化建議。

2 調研方法、數據來源

2.1 調研方法

1）問卷調查；

2）實地調查；

3）人員訪談。

2.2 數據來源

表1 數據來源

3 項目實施計劃

3.1 階段一：資料整合，交流學習

時間：2013年1月―2月

利用圖書館及數據庫的豐富資源進行資料的收集，同時利用在校的便利機會與專業教師進行交流和學習。

3.2 階段二：前期資料整理，調研準備階段

時間：2013年2月―5月

利用寒假期間對前期搜集的資料進行具體的分析，了解其他高校學生街情況。

3.3 階段三：深入實踐，多線進行

時間：2013年5月―7月

在前期調研基礎上，在洛陽本地高校進行調研活動，包括發放調查問卷，隨機采訪，與店家交流等。

4 項目進展情況

項目立項后，按照立項計劃，我們小組開始相關文獻的查閱工作。通過查閱工作了解了當前中國學生街方面的研究動態。對其他地區高校的學生街的對比分析，利用在校的便利機會與專業教師進行交流和學習。咨詢相關專業老師的意見。

我們按照立項計劃，對學生街的店鋪和大學生進行了訪談，問卷調查，得到了第一手資料。

5 實地調研情況

項目小組成員在通過學生街發放調查問卷，并對商店老板進行采訪，調查店鋪經營情況，并在消費者中進行調查，得到了大量第一手資料，進行匯總整理后提煉如下。

5.1 學生街概況

龍翔街商業圈位于河南科技大學開元校區西大門對面，該街南北長約650米，東西長約1000米，有170多家各類店鋪組成，是河科大學生日常消費的主要場所，在為學生提供便利的同時，也創造了大量的就業機會，與此同時，龍翔街商業圈也存在著一些有待改進之處。

圖1 龍翔商業圈所處地理位置

5.2 商家特征

難過調研分析，得到商家特征如表所示。

表2 數據來源

表3 店主選擇在此經營的原因

表4 店鋪類型分布

5.3 消費者特征

表5 學生占消費者比例

表6 學生在學生街停留時間

表7 消費者消費原因

表8 學生在學生街月均消費

5.4 商業結構（圖2、圖3）

圖2

圖3

6 總結

通過問卷調查與訪談，我們對學生街存在的問題進行了總結。

6.1 學生認為學生街應該改進的地方

經過調研，學生認為學生街在購買服飾、娛樂、休閑酒吧和購買大件物品方面還存在不足，有很大的改進與提升空間。

6.2 經營者認為需要改進的地方

1）環境衛生太差；

2）道路擁堵，交通不便；

3）噪音太大；

4）經營環境不好；

5）配置設施不完善；

6）安全隱患；

篇(2)

關鍵詞：大數據；市場分析

“可能感興趣的人”“猜你喜歡”“購買此商品的人還購買了……”在你刷微博、網上購物時，經常會在相應的位置上見到如上提示。這些看似簡單的用戶體驗背后，其實正孕育著被譽為“新油田”的大數據產業。

美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。這些數據又并非單純指人們在互聯網上的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

“大數據帶給整個企業最大的好處是降低成本、實現創新。今天整個行業模式都因大數據時代的到來將被重新顛覆。”在當今數據大爆發的時代，無論是新增數據還是現有數據，都是企業的巨大財富，并為企業帶來了前所未有的商機。但只有有效運用和管理企業數據，才能實現最大化的數據投資回報。對于大多數企業CIO來講，借助大數據管理技術能夠幫助其獲得競爭優勢，而且隨著技術的不斷進步大數據正在備受到CIO的關注。從市場層面來看，大數據時代的崛起，給許多的企業帶來的機遇、挑戰，同時它又給企業提供了新的市場增長空間，越來越多的企業開始布局大數據市場。

一、大數據在市場分析中遇到的問題

雖然大數據目前在國內還處于初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益；其次，基于數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。

企業或政府單位對于數據的駕馭，從最基本的獲取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精確行動，這種全能力的建立已經比以往任何時候更為重要。

傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制于主持人的訪談技巧，以街頭攔問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以“隱形人”身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。

與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度采集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。

二、大數據時代的市場研究方法

1.基于互聯網進行市場調研

網絡調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用后只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂于參與市場調研。同時，網絡調研的互動性使得企業在新產品尚處于概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。

2.挖掘網絡社交平臺信息

臉譜、QQ、微博等社交平臺已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平臺的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬于消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。

3.移動終端

隨著3G網絡及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時采集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。

4.零售終端信息采集系統

目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描商品條形碼，消費者購買的商品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松采集。通過構建完整的零售終端信息采集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷From .cn策略。

三、大數據時代市場分析特點

1.超大容量的數據倉庫

數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據研究與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助于營業結算。

2.專業、高效的搜索引擎

旅游搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。

3.基于云計算的數學分析模型

市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基于云計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網絡應用上的消費價值觀信息、購買信息、商品評論信息等。基于云計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方云計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。

四、大數據所蘊含的市場價值

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

1.數據的豐富性和自主性

社會化媒體數據包含了消費者的購買習慣，用戶需求，品牌偏好等，且都是消費者自愿表述的對產品滿意度和質量問題的想法，充滿了情感因素，我們無需費盡心思的引導消費者參與調查問卷。

2.減少研究的“未知”視角

市場問卷調查有其固有的局限性，那就是你必須明確你的問題是什么。問卷設計者本身有未知的方面，所以在設計問題時會忽略自己的“未知”，但這些“未知”很有可能就是消費者所需要的方面。

3.數據的實時化的特征

不同于以往的發放回收市場調研報告再解決消費者問題，如今可以使營銷人員快速發起營銷活動，第一時間測試營銷新方法，同時可以第一時間確認理解和追蹤消費者的反饋。

4.數據的低投入特征

傳統的市場調研方式費工費時，結合社會化媒體的市場調研則是低投入高回報的產業。使用正確的調研產品和方法便可以對消費者群體的用戶習慣和反饋進行透徹分析。運用社會化媒體監測軟件幫助企業在線傾聽消費者意見，評估獲取其見解。

五、總結

大數據的前景大方向是符合趨勢的，但具體產品和數據處理能力，可能是最終成敗的因素。如何獲得大量數據，數據的質量、相關性以及是否有好的處理能力和技術，最終應用的方向是商業化的關鍵。競爭的最大壓力是傳統的市場研究還沒有適應社會化媒體大數據時代的研究體系。正如Joe Tripodi （可口可樂營銷副總裁）在《哈佛商業評論》（2011年4月）上指出的，“在印象時代，通過問卷詢問方式獲取的知名度，使用率，認知度等衡量品牌健康的指標體系，在消費者表達的時代就未必適用。因此，從品牌建設效果衡量的角度，也需要一套適應消費者表達時代的指標體系。”同時，盡管對大數據的整合與分析才剛剛起步，但已經有了一系列令人耳目一新的發現和應用。無數的案例和論著都指出，大數據的整合和分析，其前景和應用不可限量。

參考文獻：

[1]趙春雷 喬治·納漢.“大數據”時代的計算機信息處理技術[J].世界科學.2012（02）.

[2]2012年云計算與大數據挑戰與機遇并存[J].硅谷.2012（04）.

[3]杜玉輝 蔣姣麗：大數據背景：高速公路收費系統數據的現狀、分析與展望[J].電腦知識與技術.2012（15）.

[4]許翠蘋：大數據駕臨[J].通訊世界.2012（05）.

[5]果 蘋：2012年大數據市場前瞻[J].通訊世界.2012（05）.

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關鍵詞：市場調研；數據分析；信息化

中圖分類號：C811 文獻標識碼：E 文章編號：1001-828X（2014）01-0-02

現代市場調研已從過去以地區為單位的小范圍采樣，逐漸朝特定高命中率目標的研究分析方式演變。這一演變是劇烈的，是以使用現代科技化方式輔助并調整調研流程完善的。在經濟活動中，周期性的研究結果揭示著需求的規律性變化。一種合適的模型必須既包括短期又包括長期。[1]同樣，市場調研方式也必須適應周期性的流程邏輯考量，該方式必須滿足兼顧短期和長期調研作業，映射到現實商業活動中，就是短期的高時效性調研項目和跟蹤項目（TrackingProject）。在國際范圍內，市場調研的核心數據及流程作業已由分布式工作方式主導，其背后的運作核心就是高度信息化。

現今，專業市場調研機構進行定性定量分析的頻次和質量是往日無法預見的，其細節以及質量控制均由調研方式保證。市場調研更依賴高科技來支撐所有數據的處理挖掘，小型調研企業正逐漸被大型調研機構兼并或蛻變成為大機構的樣本提供商，集群調研方式的規模直接決定了一家市場調研機構的市場占有率。現代調研方式在市場調研過程中扮演著怎樣的角色，值得我們研判。

一、現代市場調研的特色

以現在全球最大的市場調研機構尼爾森為例，現代市場調研有如下特色：

第一，使更復雜的調研邏輯成為可能。在引入電子化數據收集后，市場調研有了更高的可操作性，也愈加高自動化。例如，可實現實時偽隨機配平的方式，進行一定范圍的覆蓋調查。對年齡、性別和城市進行交叉分層抽樣；對某些消費傾向進行包含多于兩層的隨機邏輯子問卷等方式的調查。

第二，縮短了調研周期，降低了調研成本。由于在調研過程中廣泛使用計算機和無線網絡技術，尼爾森的調研方式已由原先的駐場工作發展成為跨國協作工作。消耗及成本較原先降低，并使短周期內跨國同步調研和分布式工作成為可能。

第三，精準度更高。現代調研機構在專業人士的成本支出方面會有所增加，但總體成本耗費和時間周期已大大縮減。例如，通過滾雪球以及電子化的追溯手段，在一般項目中QC階段（質量控制階段）的淘汰率可以控制在10%以內。在以往，同類型的廢卷率可能高達到30%。因為使用了在線全數字化工作的方式，樣本的精準度和聚攏方式也發生了根本性的改變。以一份樣本量為一千人的消費傾向報告為例，現在實際前期工作時間可縮至一周以內，在過去同類項目至少需要三周時間。

一枚硬幣總存在兩面，在現代調研帶給我們便利的同時，一些負面作用也已顯現。如在沒有訪問員進行面對面采集的調研采集中，受訪者的誠實程度受到了質疑，普遍存在劣質樣本比例隨樣本量同比增加的情況。信用是市場調研行業的基礎，市場調研的采樣直接關乎結果的真實性。像我們國家很多行業一樣，行業信用喪失所導致的結果必然是所有人都受損失。[2]因為網絡和計算機的使用，現在各類樣本變得更易采集，但需要投入較多的精力來確保樣本質量。例如，在一次涉及25個邏輯問題（未包括性別年齡等背景問題），樣本數量為350的內部邏輯問卷中，最快的用戶僅用了50秒即完成了答卷。對于此類情況，調研機構通常以2分鐘為限，剔除回答問卷短于此時間的用戶數據。

在線數據收集的風險性和較低成本優勢是同時存在的，如何平衡利弊是我們在展開調研之前就必須預估到的。我們不可能總是假設我們從網頁上或其他地方獲取的數據是“干凈”的。那會有（且時常有）許多“錯誤”數值的例子――可能因任何原因引發――并且除非我們在開始即解決這種問題，否則統計分析的結果很可能存在缺陷。[3]

二、現代與傳統市場調研運作方式的不同

現代市場調研主要方式有：街頭，神秘訪客（暗訪），上門訪問（含留滯體驗），電話調查，機頂盒收集，內部數據，在線調查。除了在線調查外，其他方式早在上世紀六、七十年代便已出現。現在，市場調研的搜集和處理方式已發生了根本性變化，這一改變是基于電子化和網絡化發展，由后臺逐漸向前端推進的。

傳統市場調研方式下，由于精準樣本用戶較難搜集，街頭是市場調研機構最主要的樣本采集方法。通常做法是由訪問員在街頭攔截路人，進行初步甄別后，將受訪者帶入街邊租用的場所以紙制方式繼續記錄。

在現代市場調研方式，這種方式的前半部分被保留。其后半部分，因為PDA（實際較少使用）和智能電話、平板電腦的普及，每個訪問員每天能接觸的受訪者比以往更多，并因為具備了高可移動性，在工作區域半徑上，訪問員已能橫跨數個街區，甚至在某些鬧市場合無需固定的辦公地點也可進行。在數據匯總時，數據的上傳又分為實時在線和先收集后于統一時間回傳兩種方式，在二三級城市先收集后回傳的方式保證了數據的保密性，在一線城市同步上傳已成為主流。

上門訪問是所有市場調研方式中最有價值的，在針對需要對高端用戶和要求極高匹配的用戶進行采樣時，通常會使用這種方式。在某些金融行業的案例中，一些高端基金和銀行會提供明確的客戶名單，邀請調研機構作為第三方對其工作質量和客戶需求進行公正的調查分析。由于在大型城市信息化的高度普及，高價值電子產品的留滯體驗也開始出現在上門訪問的調研中，內置GPS芯片和監控程序確保了高價值留滯電子產品不至于被挪用或丟失，并籍此保全了數據的真實性。用戶可以在網上預約上門訪問的時間，并且可以分別以實物體驗、網上回答的方式將感受反饋到機構。尤其在亞洲，由于文化習慣的差異，人與人面對面時所表述的感受更委婉（如在百分制的考評中，我們會給感覺很差打60分，而給很好打90分），采用網上非接觸式回答，這一調研方式確保了受訪者更自由、更直觀地表達其感受。

但同時另一現象也值得特別注意，亞洲地區的受訪者在收入方面很少真實相告。這一情況在在線訪問時經常出現，針對非惡意受訪者，機構會通過滾雪球、設置問題陷阱（例如：詢問回答家庭收入程度為中低的受訪者，是否擁有豪華品牌轎車）和多次甄別的方式，將在誠信方面有嚴重缺失的用戶進行人工核實，確保數據的真實性。

時效性是市場調研的重中之重，其中及時掌握第一手原始數據在FMCG（快速消費品）領域的新產品市場反應測試中，顯得尤為重要。

在內部數據調查方面，傳統傳統市場調研機構通常會向某一地區商家購買銷售信息，并以紙制方式謄抄商家的進出貨明細。這樣的搜集方式，不論在驗證其數據真實性（有時可能只是筆誤引起的錯誤），還是追溯其歷史銷售數據的周期規律方面都存在較大的不可靠性。為確保數據質量，市場調研機構經常會要求商家在首次提供數據之后數月內，以提供環比數據的方式，驗證其原始數據的真實性。而后以后期核算的方式，驗證數據是否存在錯誤，導致了大量后期成本消耗，且一旦原始數據產生錯誤，為修正連鎖數據所耗費的時間將無法估量，甚至報告的及時性亦會受到影響。

現在，實時記錄的方法解決了因數據錄入可能產生的錯誤。電子掃描儀已被作為一種可靠的數據搜集的工具而廣泛使用。在國外，數據供應商ACNielsen公司和InformationResources公司從商店購買POS掃描數據，經過加工處理，做出統計匯總后再出售給制造商。[4]在中國大陸地區，由于法律及商業環境所限，市場調研機構更傾向于同客戶直接簽訂數據收集協議，即在客戶授權的前提下，從客戶指定的一級及二級供貨商獲取一定時間范圍內的原始數據材料。其搜集方式也已從原先傳統的紙制謄抄轉變為在線實時收集。在約定一定數據規則的前提下，市場調研機構甚至能像客戶一樣，做到第一時間掌握最原始的銷售額數據，任何細微的填寫差錯都會實時反應在分析員的數據透視界面上。

三、現代市場調研的科技化、專業化傾向

同傳統市場調研流程相比，現代市場調研流程更依賴電子化，其科技化傾向明顯。實際上，在一些快消實驗項目中，現代市場調研機構已經開始進行以觀測受訪者腦部神經活躍區的方式，找到腦部所謂引導消費者沖動型消費或決定是否購買的關鍵作用。借此方式，市場調研機構可以了解到兩方面的信息。首先，消費者是如何產生消費意愿的，這是否與顏色、形態、文化習慣有關。其次，這些感覺是否與其他感覺在腦部的神經反應相同，是否有某些關鍵的反應可以相通，或相互替代。藉此類數據，調研機構可以觀察甄別用戶是否是以一種條件反射的方式而非口是心非的方式來表達消費的意愿。

現代市場調研的用工數量很少，但在專業人員配置上，形成了分析人員；程序開發人員；樣本維護人員；質控人員；數據處理人員的更深層協作模式（圖1）。其中分析人員、程序開發人員、樣本維護人員共同扮演了在傳統市場調研中分析人員的單一角色。

現實中，因為利用這種高度的專業分工和跨國協作方式，集約化管理的作用已顯現無疑。現代市場調研巨頭們已做到了全天候高度自動化地運轉，并且形成了局部流水線化的生產環境。這種高度集成的前后端并行工作方式，確保了某些跨國跨時區項目的順利進行。例如，在一些全球化的研究項目中，因需要滿足中東和亞洲的習慣，曾經數據采集經常會遭遇到跨時區和數據不同步的情況。如中東有每天禱告的習慣，亞洲的傳統節日會帶動大量消費，這些地區性的傳統皆會影響到數據的波動。如今，因為有了在線平臺，我們可以同時同步收集數據，唯一需要注意的只有確保在規定時限內有充分的樣本量來滿足最終的分析比較。

四、總結與展望

傳統市場調研流程和現代市場調研流程都著力于提高數據分析的準確性和時效性。在近幾十年的工作中，因為科技的發展，研究對象和研究工具發生了諸多轉變，其中真正起本質改變的不是分析方法，而是調研流程的邏輯結構。隨著科技尤其是計算機化的發展，市場調研流程將會更規范和可追溯，未來市場調研的準確性和可預知性將會逐步增強。

參考文獻：

[1]小羅伯特?E.盧卡斯.經濟周期理論研究[M].商務印書館，2012：27.

[2]黃厚亮."沙隨風動，魚離水死"――談訪問員與市場研究公司的關系[J].市場研究，2005，12：58-59.

[3]S. Christian Albright，Wayne L. Winston，Christopher J. Zappe. Data Analysis & Decision Making with Microsoft Excel，Revised Third Edition[M].South-Western，2009：147.

篇(4)

為了使競爭情報的工作越做越好，越做越專業，過程的積累十分重要，建立一個科學的情報體系，即情報庫（或叫知識庫），不僅能使相關從業人員能夠有較多較全的案例可以參考，也同樣為初期接觸這類工作的新手提供良好的學習平臺。

具體怎樣去建立情報庫，筆者的想法是情報庫可以先設定為四個大版塊組成：專業詞匯版塊、報告版塊、數據版塊和渠道版塊等，每個版塊的規劃具體如下：

圖片：

static8.photo.sina.com.cn/bmiddle/51070a36g6c731edf5f17&690

一、專業詞匯版塊

這一版塊的下層鋪設可以先按行業進行分類后，根據所做的報告進行歸納。如通信行業的詞匯：3G、無線寬帶、有線寬帶、流媒體、網關等；IT零配件行業：陶瓷封裝、陶瓷機座、陶瓷基片等；小家電行業：換氣扇、浴霸、新風交換機及機組、傳感器等；裝飾材料行業：熱反射鍍膜玻璃、單銀LOW-E玻璃、雙銀LOW-E玻璃、三銀LOW-E玻璃等，以上的產品都是來源于報告所需要調查的產品，所以在寫報告時會對這些產品定義和用途有一定的了解，及時把這些產品的定義記錄下來，這樣就可以不斷地為專業詞匯版塊填充新的產品。

二、報告版塊

報告版塊的下層劃分比其它幾個版塊的劃分應應更加具體，可以根據不同的行業先進行一級分類，如通信類、家電類、小家電類、IT類、醫藥類、快速消費品等類型定義后，再進行下一層的針對企業類的情報還是行業類的情報進行劃分，最后根據調查的類別進行劃分，如收購類、銷售類、人力資源類和技術類等等，將所有的競爭報告有系統地分門別類以后，作為報告的研究人員和調查人員也要結合自己相關的工作，對每一份報告小結出具體的要點重點。如研究人員應通過報告總結出企業或行業的排名、優劣勢及發展的趨勢或其它一些具有商業價值的信息；調查人員則應用簡潔的語言記錄下實調的過程及需要注意的問題、調查的難點、被調查的企業或行業的聯系人員的聯系方法等；客服人員則應記錄下客戶的調研目的和將調研的設計方案收編入冊。

三、數據版塊

這一版塊的數量可能不會太多，估計有通信類、家電類等的數據可以摘錄。其做法有：

1、對有原始數據資料的行業或產品進行分類匯總，形成表格或比例圖，如果每個月都有數據更新的話，根據更多的數據還可以形成趨勢圖等。

2、有網上對大型權威機構提供的數據信息、表格進行摘錄，但要備注出摘錄時間及發表的研究機構（如互聯網消費調研中心ZDC、麥肯錫、市場調研公司IDC等），這樣可以方便搜索查詢。

四、渠道版塊

篇(5)

大數據（big data），一個在最近三四年新起的IT行業術語，表名意思指的是數量規模巨大的數據，但是更為重要或者是具體實際意義的意思是，規模巨大的數據，對這些數據的處理，以及所蘊含的商業價值。

具體來說，大數據有三個特點：一是數據量巨大，相對三五年之前計算機上保存的數據信息量要多很多，幾十倍到幾萬倍不等。這同時也就要求需要有區別于以往的技術和方式來存儲這些數據。二是全新數據的處理和使用方法。三五年之前的主流軟件工具，均無法在有效的時間內處理這些數據，以達到某個特定的目的，必須使用完全不同的計算機技術來處理和使用這些數據。三是帶來全新的商業價值。大數據的用途與過去不同，過去計算機處理數據時，數據來源明確，目的明確，基本都是局限在某個特定的小范圍內。但是到大數據時代，這個概念完全變了，大數據的核心是預測，參與預測計算的數據來源五花八門，數量巨大。這樣成了計算機行業之外的人最為感興趣的地方。

這里我們取一個例子，來講解大數據的運用，看看大數據是如何發揮出神奇的威力。

如今的市場營銷手段已經和過去完全不同了，廣告主對營銷媒介渠道和營銷手段的認知、選擇也發生了翻天覆地的變化。在這個毫無疑問是史上最紛亂嘈雜的大時代里，消費者的行為不再是單純的接受，而是更加自主，這樣的關系模式導致了品牌不能依靠強制來獲得關注，而要以更具滲透性的方式進行傳播，這也勢必要求更透徹的“Consumer Insight”即消費者洞察。

說到如何深刻了解消費者，目前的確有幾種主流的洞察方式，除了傳統的市場調研之外，還有基于Cookie數據的洞察，以及基于搜索行為數據的洞察，每一種消費者洞察手段都有各自的適應場景。

傳統的市場調查研究對消費者進行統計分析和研究的歷史悠久，手段也相應成熟，能夠清晰的定義被訪者的年齡、性別、職業、收入等各方面特征，按照人口屬性和產品行為屬性維度進行綜合分析，標簽和維度很多，可以形成具象的典型用戶畫像。尤其是網絡市場調研打破了線下調研的瓶頸，節省大量調查費用和人力，縮短信息反饋周期，在選定的地區內，獲取相對龐大的樣本數量。但對于用戶具體行為軌跡、特定時間段數據的收集，市場調研仍有一定困難。并且，問卷調查的表達形式、提問的順序、答案的方式與方法都是已經設計好的，調研只是基于問題的資料收集，因此，調查問卷主

大數據時代的來臨，讓消費者洞察有了進一步發展的可能，數據的捕獲、存儲、解讀和利用可以提供各種尺度上的深刻見解。不用設計問卷，大數據能在不可取樣的環境、打破“無時限取樣”的限制。過往洞察手段做不到的，大數據可以做到；給不出的，大數據可以給。

大數據的真正價值不在于它的大，而在于它的全――空間維度上的多角度、多層次信息的交叉復現；時間維度上的與人或社會有機體的活動相關聯的信息的持續呈現。大數據不是為了任何一個應用產生的，大數據分析客觀要求我們根據不同的目標，使用統計、數學模型，從多層次的數據庫中抽取數據，在數據和數據的關聯和聚類分析中，尋找出有價值的信息。只要合理使用，這些龐大、多維度的數據，能夠在任何地方、從任何角度以趨勢圖表等通俗易懂、科學合理的形式呈現出來。用以分析的數據越全面，分析的結果就越接近真實，意味著企業越能夠從這些新的數據中獲取更敏銳的洞察力，并將其與已知業務的各個細節相融合。

如果有能夠掌握大數據標準、入口、匯集和整合過程的公司，能夠獲取全部網絡用戶和全部網絡服務提供商的全部網絡行為，跨網站、跨產品、跨終端、跨平臺地駕馭大數據，在此基礎上產生的數據洞察，無疑將為廣告主帶來全新的價值體驗。

在大數據的完善和運用成熟過程中，已經有優秀的公司去探索更好的擁抱大數據，借助這種新的手段服務廣告主，集奧聚合（簡稱GEO）就是這么一家公司。大數據是GEO的核心優勢，前不久，GEO剛獲得了數千萬美元級別的投資。依托高質量非Cookie的大數據，GEO通過強大的數據挖掘技術，對網民進行連續追蹤與實時分析，能夠為提供廣告主全方位的洞察服務。（見圖1）

GEO大數據洞察產品已經產生了很多優秀的行業性洞察報告，涉及多個行業、多個地區：如互聯網金融P2P行業洞察、18-25歲互聯網用戶護膚品關注洞察、2月華東區五大護膚品牌電商洞察等。同時，GEO的大數據洞察產品對于熱點事件上也有關注和研究，如去年的雙十二電商大戰熱點前瞻和戰果揭曉等。

GEO的受眾洞察報告的角度是全新的，囊括PC端和移動端，有目標用戶的年齡、性別、收入、家庭情況、興趣偏好等基本屬性，也有全網瀏覽行為數據、搜索行為數據、購物行為軌跡、觸媒習慣和受眾購物心理趨勢等行為洞察，還有競品洞察和媒體洞察。這種基于大數據產生的真實的專業性調研報告，無論是對企業管理者制定明智決策，亦或是對從業者更好了解行業發展態勢來說，都極具參考價值。

洞察報告就是在這樣的摸索中一步步完整。由于這種方式太新，加上環環相扣的問題與探索，GEO和客戶仍在摸索之中。先找到問題所在，再繼續尋找問題的癥結可能和什么有關，再繼續前進，但這不影響對大數據的研究和探討。

這就是大數據鎖發揮出來的威力，是原來的傳統數據使用模式鎖無法比擬的。

現在越來越多的大型網絡科技公司都在不斷的積累數據量，這是大數據使用的第一步。然后在大數據量的基礎上，開始針對一些客戶和領域，進行數據分析和處理。這種IT行業技術和商業趨勢已經越來越熱，相信在接下來的兩三年里，這種趨勢將被大多數人了解和認可。

參考文獻

[1] 宋亞奇，周國亮，朱永利.智能電網大數據處理技術現狀與挑戰[J].電網技術，2013，04：927-935.

[2] 王元卓，靳小龍，程學旗.網絡大數據：現狀與展望[J].計算機學報，2013，06：1125-1138.

篇(6)

委托調研就是花錢買“事實”?

某汽車制造廠委托一家著名的市場調研公司，就將要推出的新品進行市場調研。在調研公司呈送的調研總結報告中有這樣一段話：北京地區轎車用戶在外型、安全、油耗這3個指標中，對油耗比較敏感。就是說，北京地區轎車用戶的采購敏感點是油耗。

如果讀者您是該企業市場部的人員，對這個結論您滿意嗎?而且，這可是您支付了7位數的調研費用后得到的結論。當然，您不只得到這一個結論，還有其他的，比如他們購買車輛更多的是為了滿足自己代步、旅游和交友的需要，或者為下一代考慮，為工作考慮的相對比較少。不過雖然這些結論敘述的事情與前一個不一樣了，但是有一個本質的類似，那就是陳述了事實。

作為企業市場部的人員，您希望得到的是這些結論嗎?或者，您得到這些(通常是您已經知道的)事實后，會做什么嗎?委托調研公司難道就是要知道一些事實嗎?或者，調研公司除了可以給您事實以外，難道他們沒有什么能力給您想要的其他東西嗎?

讓我們來試圖理解一下，市場部的各位經理需要得到的東西是什么?其實，有關市場中潛在客戶的反應、潛在客戶的采購行為、他們說的話、他們問銷售人員的話以及銷售人員反饋的話，都已經告訴了您一些事實，您并不需要花那么多錢，請人幫您證明一個其實您非常清楚的事實。

您需要知道的是，在這些事實的基礎上，我們的銷售人員應該有哪些變化，應該怎樣對癥下藥，應該如何選擇產品的某些特性展示給客戶從而正中客戶下懷，最終促使客戶在采購中偏向我們的銷售人員。您可能還需要知道，如何才能讓客戶信賴我們的產品?客戶不斷要求打折、贈品及降價，是不是只要降價就真的可以提高銷量了?

您需要知道的，其實都是在已知事實基礎上可以延伸出來的銷售行為、營銷對策。您最需要的，就是給一線的營銷人員、銷售人員一些有針對性的營銷傳播方式、銷售介紹內容，以及客戶內心真實的需求如何可以得到滿足等。

營銷導向VS銷售導向

如果這些推測八九不離十，那么您需要的，并不是目前市場上多數調研公司提供的市場調研。他們提供的基本上是營銷導向的市場調研，而您需要的是銷售導向的市場調研。

營銷導向的市場調研和銷售導向的市場調研是有明顯區別的。目前，企業界流行的市場調研，無論調研的方式、方法、組織過程還是報告內容等，基本上都脫胎于占主導地位的、偏重營銷導向的調研。就是說，絕大多數調研都是為營銷服務的，而不是為銷售服務的；是為營銷策略服務的，而不是為銷售過程服務的。主流營銷教科書中基于統計學規律的調研模式，是營銷導向調研的學術基石。統計學的嚴密和規范化，構成了營銷導向調研的所有統計模式、調研流程和分析方法等。

在今天競爭日益激烈的市場中，即使是高度重視客戶調研的寶潔公司，都意識到營銷導向調研的窮途末路，大量量化數據的枯燥的分析結果，并不能指導得到一個有效的營銷方案，而日益興起的銷售導向的調研，從起步到發展都遠遠超過了當初營銷導向調研的發展速度。

營銷決策包括廣告投放、廣告主題、廣告口號、大眾認知、大眾理解，常見的調研包括潛在客戶群的偏好、潛在客戶群目前使用的產品類別、客戶美譽度、客戶認知度、客戶聯想比率等，甚至還有市場占有率，這就更加是營銷導向了。

營銷導向的調研對快速消費品企業有相當強的支持力度，因為，快速消費品的一個特點就是銷售過程較短，主要依靠大眾傳播和大眾形象建立，當銷售人員面對產品時，基本上就是完成交易的過程，沒有特指的銷售過程。此類市場調研主要是定量研究，依靠數據分析、統計模型、數理排序，選擇、對比得到一些明顯的曲線，或者發展傾向，這些形式被稱為定量調研。

目前流行的調研基本上都是定量調研，而其結論對銷售的實用價值很小。許多調研公司用這些難以一目了然的大量原始數據包裝自己的專業性，然后提供這些數據給出的結論。這樣，調研公司的報告就在龐大數據的支持下，以一種看似對企業有用的定性形式出現了。

比如前面說的那個汽車廠家，調研公司給出的的確是一個定性結論，即在外型、安全、油耗3個指標中，北京的潛在客戶將油耗排在第一，所以油耗是他們采購的主要影響因素。其實，委托調研的企業自己就知道這個結論，何況僅僅給這樣一個結論，并不能解決企業進行此次調研想解決或需要解決的問題。他們需要解決的問題是：如何引導消費者在采購過程中進行不同產品比較時，能夠作出有利于我們的采購決策，而不是他們憑借什么作決策；即使知道他們憑借什么作決策，也應該進一步闡釋這個結論如何在銷售過程中使用。如果該調研公司的確在報告方案中給出了銷售過程中的建議，尤其是可操作性的、行為導向的環節控制措施，以及可測量的階段性結果，那么，這就變成了一個銷售導向的市場調研。

讓調研直接推進銷售

對于工業品或者耐用品來說，營銷導向的調研幾乎失去了其應有的參考意義。由于該類產品客戶采購的流程、時間較長，比如空調的平均采購時間為10天，冰箱的采購過程通常平均也要2周，汽車的采購過程可能需要3周，鋼琴的采購要5周，因此，對消費者心中印象的調研幾乎沒有什么實際意義和參考價值，潛在客戶在與銷售人員接觸時，所有通過大眾傳播、大眾營銷建立的認知都可能被重寫、被改寫，調研出來的結論，并不能左右企業的實際銷售數量。企業更加需要的，是銷售導向的市場調研。

銷售導向的市場調研會明確地給出具體的銷售建議，會在調研結果的基礎上提交銷售過程的說法、銷售人員的道具、銷售接觸的過程、銷售接觸中應該鎖定潛在客戶的哪些關鍵人物，以及鎖定關鍵人物主要依靠什么特質――是以質量為主，還是以價格為主，或者以服務為主，等等。

銷售導向調研的產生和發展，很大程度上得益于IBM公司、摩托羅拉、凱雷機械等大型設備公司。在其發展早期，有一個代號為V0c的調研模式，VOC的含義是“客戶的聲音”。

VOC調研的主要目的，是通過調研結論協助制定具體的銷售過程，輔助銷售人員在一線實際操作中透徹理解客戶的內心活動，從而采取有效的銷售步驟等。VOC調研包括：對所有可能影響銷售業績的因素進行有效分析，并針對這些因素改造企業自身的銷售流程、銷售人員、銷售展示過程，甚至影響到企業對銷售人員的聘用選擇。

比如，IBM在推廣其醫療診所的信息化解決方案設備時，就通過

VOC調研發現了一個重要的事實：在擁有20～50名醫師的小型醫療診所，該類設備的采購已經完全不是由醫生決定了，而是由專職的設備采購人員負責。而以往，IBM的解決方案的銷售人員還認為都是醫生在決策呢，因此銷售過程中總是約見醫生，無功而返。VOC調研結束后，IBM開始有計劃地調整接觸這類診所的途徑，甚至消減了在醫學雜志上針對醫生的廣告，而在設備采購專業雜志上投放了廣告；同時，調整了銷售人員的必要知識構成，以往是要求銷售人員會說一些醫學術語，現在則完全沒必要，而要會分析診所的商業模式。

一家保險機構設計了一個專門針對小商業主的醫療保險計劃，這是一個非常優秀的產品，完全考慮到了小商業主的特點――他們的收入不穩定，以及嚴重缺乏必要的醫療保險。結果卻是，小商業主們根本就不買賬。后來調研發現，這些小商業主并不理解廣告中的那些保險專業用語，也根本不通過保險人購買醫療保險，他們更加依賴具備一定規模的坐商的形式，或者比較認可銀行中那些安排他們財務的人。據此，這家保險機構對該險種的銷售過程、銷售人員、機構進行了大規模調整，從而不到半年就占據了該市場80％的份額。

目前的中國企業界，并不缺少對營銷導向調研的關注和應用，甚至可以說是過度關注和濫用；而密切關注消費者采購行為、助力企業終端銷售直接實現收益的銷售導向調研，卻一直沒有得到應有的關注和應用。一些工業品和耐用品企業，比如汽車企業、房地產企業甚至電腦企業，應該將營銷導向的調研轉換為銷售導向的調研，不應該再被大量的原始數據迷惑，被復雜的統計學公式迷惑，而應該重視定性結論，更要重視定性結論對銷售過程、銷售具體步驟的指導意義。

你到底要什么

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【關鍵詞】資源互動；校企合作

一、資源互動式校企合作模式的必要性

職業教育理論的著名學者福斯特（Phlip J.Foster）對于各國的職教發展深具影響，他在《發展規劃中的職業學校謬誤》（The

Vocational School Fallacy in Development Planning）中，提出了一個主要觀點是：“職業教育必須以勞動力就業市場的需求為出發點”。校企合作模式都存在著各種各樣的課題，而其中較突出的問題在于企業的目標難以實現。本來校企合作屬于經濟性的市場化行為，合作雙方都希望能獲得最大的效益。企業的目的除了希望提高企業職工素質，或者希望在技術革新中能獲取學校一定的支持與服務，而學校則希望能在合作中充分地鍛煉教師隊伍，同時完成培養適合企業要求的人才，從而達成互利與雙贏。但從實際看，企業的期望與利益較難實現。所以校企合作的課題集中表現為學校熱情較高，但企業較為冷漠的局勢，學校與企業雙方無法建立長期穩定、互惠互利的合作機制。作為辦學主體的職教學校，通過發揮自身的優勢，主動尋求校企合作的切入點，同時堅持工學結合，校企互動的原則，是解決校企合作存在問題的主要途徑。“資源互動式”的合作方式，是通過深入挖掘學校資源，從市場分析入手，積極對企業進行提案，與企業共同策劃，共同組織企業活動。在推進雙方合作的同時，建立起供求一致、資源共享、優勢互補、校企雙贏的合作關系。在保證培養出高質量人材的同時，也為企業提供一定的效益，是校企合作的新模式。

二、“資源互動式”校企合作的探討

（1）基本構想。“資源互動式”校企合作模式就是利用以教師及學生為主的資源，通過網絡等科學技術建立起相關的數據庫后，再針對數據庫采用相應的模糊數學分析等手段，從而取得針對個性化企業的數據信息，之后與企業一起整理策劃案，共同進行商業活動的資源互動式的合作方式。通過學校所提供的市場調研、分析提案及技術支持等活動，可以大大提高企業參與合作的積極性，將企業由被動合作變為主動合作。同時通過讓學生主動參與企業活動，可以促進學生的被動受教育變為主動參與教育，從而提高學生的創造性，學習及工作能力，培養出企業期望型人才。

通過“資源互動式”校企合作模式，從基礎理論知識，專業知識和專業實踐教育三個教育層面，對學生進行全方位的培養。其基本流程是學校組織的資源與企業組織的資源相互連攜，從市場調研的最初階段入手，經歷數據整理、分析、策劃、直到最后的商業活動實施。這種合作模式更適合于以零售業為主的商業企業與相關職教學校的合作。（2）實施及管理方法。“資源互動式”校企合作是可以貫穿學生的整個學業生涯，基本上可以把學生的職教生活分為三個階段有規劃，有組織地進行。第一階段：結合基礎理論學習的市場調研階段；第二階段：結合專業知識學習的提案策劃階段；第三階段：結合專業實踐活動的企業策劃及商業活動實施階段。一是市場調研階段，此階段一般在本科一、二年級，專科一年級。在組織好基礎知識學習的同時，在此階段，需要對學生的整體學業進行規劃，在總的目標下，針對每一個階段設定分目標。同時市場調研的方法要充分利用現代的科學技術，如建立不同對象的QQ群，利用各論壇進行信息收集。在總結分析的基礎上再集中利用傳統的面對面直接獲得調研數據的方法，整理數據，形成市場數據庫。針對與我院專業對口的零售業，利用學校優勢的資源，主要對大、中、小學及幼兒園進行數據調查及收集。對同一消費群體，也會對不同的消費商品及消費習慣等進行分門別類地調查。目前我院已經部分形成了大連地區大學生的消費數據庫。二是提案策劃階段，此階段一般在本科三年級，專科二年級。對于市場調研階段所整理的數據，通過數學模擬的方法進行市場分析，可以得出不同消費群體的消費結構、集中區域、消費能力及消費習慣等，結合所學習的專業知識，在聽取企業市場營銷意見的前提下，進行市場營銷活動提案的制作。之后再通過企業的評審，取得企業的初步認可。三是企業策劃及商業活動實施階段，最后的階段一般在本科四年級，專科三年級。在對營銷環境進行充分的調查分析后，再根據企業可用的資源，比如相應的資金、人員、場地等制定出系統的、具有創新性的、可操作的企業策劃案，并把策劃案有效地實施下去，并形成最終的績效，是“資源互動式”校企合作模式的目標之一。那么在企業策劃案的制作過程中，要反復進行研討，分析并且與企業達成共識，以便校企合作在保證人力、物力、財力的基礎上確保每一項任務的落實和有效地執行。并且把實施過程中所出現的各種經驗，教訓及總結都反饋到職教學校的資料庫及數據庫中，為以后的工作提供更有利的參考。（3）績效評估及考核。資源互動式校企合作模式下的教學評價制度更注重學生專業能力的培養。一是通過數據庫中所反映出來的已經量化的市場調研結果進行評估。這些定量的數據可以成為評價學生成績的重要指標，同時也可以透過數據的分析看清學生對知識掌握及運用的程度，從而及時發現問題和調整措施。二是通過提交給企業的提案及企業策劃案的質量進行評估。由企業提供評判標準和評判結果，而這些評判結果可以在最終結果中占有一定的百分比。從而讓評估的標準與結果更接近企業對于人才的實際要求。進而可以促進學生在校期間就努力去掌握企業人才所需要的專業知識。三是通過商業實踐活動的績效來進行評估。商業實踐活動一方面可以比較全面地檢驗了學生對于理論知識的掌握程度，另一方面實踐活動也可以更好地檢驗學生的創造力、合作精神、解決問題能力等多方面的素質，而這些恰恰是學生需要在學校加強培養的能力。

三、校企合作發展的總結與建議

（1）在分析企業個性化需求的基礎之上，高職院校要善于充分挖掘場地、技術、設備、人力等方面的資源優勢，在保證人才培養工作的前提下，積極開拓，放寬視野，在尋求企業支持及參與教學工作的同時，要能為企業提供一定的技術支持及服務，只有實現利益“雙贏”的合作才是長久的、穩定的。（2）學校自身也要形成一定的技術優勢，而不僅僅是單純地向企業學習優秀經驗，校企合作在講合作的同時，首先是給予而不能是單方面的需求，建立基于互惠多贏的利益驅動機制，是市場經濟條件下推動校企合作發展的動力和維系校企合作良性運轉的紐帶。（3）要深化校企合作的著眼點，不但要尋求全面的校企合作，更要尋求深入的校企合作，尋求合理的合作點，使企業的被動應付變為主動積極，從而調動企業積極性，開展深層次的企業參與，使校企合作起到真正的意義，同時可以培養出全面的高素質人才。

參 考 文 獻

[1]屠志戀.校企合作新模式探索與實踐[J].管理方略研究.2012（10）

[2]程方啟等.高職校企合作辦學模式淺探[J].中國職業技術教育.2010（5）