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市場調研數據分析方法
做市場調查的，我們一定要掌握市場調研數據分析方法，以下是小編精心準備的市場調研數據分析方法，大家可以參考以下內容哦！
市場調研數據分析方法 篇1
一、產品經理為什么要做市場調研？調研的目的是什么？
我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：我們要調研的對象，需要收集的數據，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。
1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂MRD；
2、為領導在會議上PK提供論據；
3、提高產品的銷售決策質量、解決存在于產品銷售中的問題或尋找機會等而系統地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；
4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什么樣的產品或服務；
5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求并且樂于滿足目標用戶的需求；
6、找準產品機會缺口，然后衡量各種因素，制定產品戰略線路；
7、調研到最后，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產品越難做，難以打開市場等；
8、對于全新的產品，調研前PM必須先自己有一個思路，然后通過調研去驗證自己的想法的可行性。
二、市場調研的方式方法有哪些？怎樣確定調研的維度？
1、問卷調查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調研、用戶訪談、用戶日志、入戶觀察、網上有獎調查；
2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析；
3、情況推測分析；
4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開（不同的產品從不同的層次來確定調研的維度）
三、如何整理市場調研的數據？
對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對于無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。
通過市場調研，我們收集了不少的數據，這些數據都是用戶最直接的對產品的某種需求的體現。作為產品經理，我們視這些數據為寶貝，我們需要將這些數據進行整理，讓他們變為珍寶。那我們該如何整理呢？
1、將規范的數據按照維度整理、錄入，然后進行建模；不規范的數據的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規范，然后再用工具進行分析；
2、封閉性的問題，設置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然后再頭腦風暴整理出有用的東西；
3、定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事后可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數據性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據問題來歸納整理；
4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。
四、如何書寫市場調研報告？
對整理后的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的BOSS，從而獲得老板對產品的支持。
1、對市場調研的數據分析后進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現；
2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點；
3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內容；
4、根據調研的時候的思路，將報告逐一完善，將數據分析的結論圖表化，得出自己的結論總結出趨勢和規律
五、數據分析的方式方法有哪些？
1、數據分析需要掌握數據統計軟件和數據分析工具（分析工具如SPSS等）；
2、數據分析的主要方法有：
對比分析法:將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的'規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。
結構分析法:被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所占的指標。
交叉分析法:同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排列在一張表內，使各變量值成為不同變量的交叉點，一般采用二維交叉表進行分析。
分組分析法:按照數據特征，將數據進行分組進行分析的方法。
其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。
數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。
六、數據分析報告如何指導產品經理進行產品設計？
1、根據調研結論確定產品核心功能
2、把數據分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產品的迭代更新
3、評估解決方案的可行性。根據實施的結果再去評估解決方案是否真的可行？是否還需要再改進，依此類推
4、通過數據進行分析，得出用戶的行為規律，為產品提供支撐
5、日常的運營分析，及時發現產品問題
6、產品后期設定一系列的運營指標進行運營監控，然后反饋產品迭代，指標主要包括：
1、用戶的反饋；
2、產品的BUG；
3、市場的反映；
4、產品未來的發展方向；
5、點擊率、留存率等等。
市場調研數據分析方法 篇2
01、頻數分析：分析比例，掌握基礎信息
無論是哪種領域的統計分析，頻數分析都是最常用的方法。在市場調研中，頻數分析也是最基礎、使用最廣泛的方法。一般可用來統計分析樣本基本信息，統計比例，如消費者的基本信息，對產品的基本態度，是否愿意購買產品等。
02、描述分析：定量數據對比
描述分析適用于分析對比定量數據。例如對比各維度均值，了解在哪些方面得分較高，哪些方面得分較低，找出優勢項或短板項，從而制定出有針對性的改善方案。可用于分析產品滿意度、用戶需求等。
03、IPA分析：滿意度-重要性分析
IPA分析，又叫重要性表現程度分析法。是通過繪制散點圖，對比不同項目或維度的重要度和服務表現，從而直觀的識別出優勢項、劣勢項。適用于服務質量、滿意度分析、產品競爭力分析等。
04、差異分析：交叉分析，尋找個性差異
上面幾個方法一般只是初步描述研究結果，想要更深入的探究分析項之間的差異性則要進行差異分析。例如探究不同背景的消費者在“認知”，“態度”，“行為”，“原因”上的差異；是大學生還是工薪族更加喜歡我的產品？不同學歷的消費者對于產品的需求有沒有差異等等。
差異分析常見包括幾類分析方法：方差分析、t檢驗和卡方檢驗。
其實核心的區別在于：數據類型不一樣。如果是定類和定類，此時應該使用卡方分析；如果是定類和定量，此時應該使用方差或者t檢驗。
方差和T檢驗的區別在于，對于T檢驗的X來講，其只能為2個類別比如男和女。如果X為3個類別比如本科以下，本科，本科以上；此時只能使用方差分析。
三種方法都可在SPSSAU【通用方法】中使用。
05、帕累托圖：抓大放小，把握關鍵因素
帕累托圖，是“二八原則”的圖形化體現。在數據分析中二八原則可以理解為：80%的結果是由20%的因素產生的。
實際應用場景中，帕累托圖可以用來評估產品、劃分客戶、員工管理等，找出找出導致前累積80%的項，并且重點關注和分析。
SPSSAU有兩處提供了帕累托圖分析，一般可用【可視化->帕累托圖】；如果是多選題則使用【問卷研究->多選題】默認會生成帕累托圖。
重點分析累積加和占比在80%內的相關項目，頻數越靠前說明越是重要因素。
06、聚類分析：用戶分類
通過聚類分析，我們可以找到一類人群的綜合特征，并按照其特征細分成不同人群。相比用單一分類標準，聚類分析可以綜合多個指標結果，得到更加合理的類別。
不同行為的客戶有不同價值，比如可選擇消費次數、購買量、顧客滿意度、忠誠度等指標，對不同價值的客戶進行分類。
當變量較多時，可先做主成分或因子分析，得到每個維度（因子）的數據，再進行聚類。
07、對應分析：尋找市場定位
對應分析，是把一個交叉表結果通過圖形的方式展現出來，用以表達不同的`變量之間以及不同類別之間的關系。
對應分析可應用在市場細分、產品定位等領域相關中。
通過圖形可以解讀出同一變量各類別的區分程度，以及不同變量各類別間的關聯程度。
第一，考察同一變量：查看同一變量的不同類別是否被清晰區分開。
第二，考察變量間的關系：離原點越遠，意味著該點對于‘關系幅度’的表達越強，即說明該點越能體現出‘關系’；
第三，在相同區域點與點之間靠得越近，意味著它們之間關聯關系越強；點與點之間靠得越遠，意味著它們之間關聯關系越弱。
08、市場預測：回歸分析
回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間影響關系的方法。在市場調研中，回歸分析可以用來探究銷售量、顧客滿意度的影響因素、預測銷售量等。
回歸分析中，最簡單也最常用的就是線性回歸，可在SPSSAU【通用方法->線性回歸】中使用。
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