市場調研中如何做數據分析？

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整理分析數據使用什麼軟體，是否有簡明教程？

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、解決存在於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，目標用戶想要什麼樣的產品或服務；

5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求並且樂於滿足目標用戶的需求；

6、找准產品機會缺口，然後衡量各種因素，制定產品戰略線路；

7、調研到最後，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、對於全新的產品，調研前PM必須先自己有一個思路，然後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、用戶日誌、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、範圍層、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，對於無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細緻的處理、分析。

通過市場調研，我們可能已經收集了不少的數據，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？可以從以下4點入手：

1、將規範的數據按照維度整理、錄入，然後進行建模；不規範的數據的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規範，然後再用工具進行分析；

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，然後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，在事後可以形成訪談記錄；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。在此建議大家最好結合互聯網大數據來去完善數據。

四、如何書寫市場調研報告？

對整理後的數據，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，從而獲得老闆對產品的支持。

1、對市場調研的數據分析後進行的說明總結，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體和數據分析工具；

2、數據分析的主要方法有：

（1）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。

（2）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，即總體內各部分所佔的指標。

（3）交叉分析法

同時將兩個有一定聯繫的變數及其值交叉排列在一張表內，使各變數值成為不同變數的交叉點，一般採用二維交叉表進行分析。

（4）分組分析法

按照數據特徵，將數據進行分組進行分析的方法。

除了以上的4點，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、產品後期設定一系列的運營指標進行運營監控，然後反饋產品迭代（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）

數據分析首先要做的就是確認你分析的目的。

是要增加流量？還是提升轉化效率？
舉個例子，小明建了一個網站，在各大廣告平台和社交平台上推廣，然後一周下來只有500元的消費額，怎麼樣做才能提升？

1.確認用戶畫像

你的目標用戶到底是什麼樣的一群人？
如果是學生，那是什麼樣的學生？
18、19歲的高中生？還是20幾歲的大學生？
是喜歡宅在宿舍看電影電視劇的大學生？還是喜歡旅遊、攝影的大學生？
這些人的消費習慣都是不一樣的。
而分析用戶畫像，能夠幫你找到最有可能消費你產品的用戶，然後把廣告錢砸給這些人。

2.分析渠道效果

我在廣告平台A和B都砸了10000元。
A平台給我帶來1000的用戶訪問和200元的收入。
B平台給我帶來了500的用戶訪問和700元的收入。
你是選擇A還是B？（反正我都不選，怎麼投都虧-。。-）
通過調整你的投放渠道，使得ROI得到最大化。

3.逆向路徑提升轉化率

為什麼有些用戶使用了你的產品之後會進行消費活動呢？
他們在消費之前都做了什麼？有什麼共同點嗎？
比如，80%的用戶在購買你的產品之前都瀏覽了頁面A，那我們知否要將頁面A放在更容易點擊的位置？

數據分析是你進行商業目標的重要依據。

大部分情況下數據會很直觀的給你提供幫助，並不需要你去做一些統計分析，像線性擬合、聚類、分類等。它的難點在於數據的記錄和採集。

如果你是初學者，我建議你先了解統計方法和公式後，再學運用軟體分析，因此所有的軟體都很簡單，都是圍繞著統計學來的

1. 軟體只是工具，我常用的幾種是EXCEL和SPSS（包括數據分析部分和clementine數據挖掘部分）；

2. 使用什麼軟體用什麼分析方法，取決於調研目標，這個是最重要的；

3.如果不想學習和了解統計方法和公式（這些東西通常都是很煩躁的），那麼至少要了解各種分析方法或模型適用的範圍和應用的對象；

4.在2、3點的前提下，使用軟體對應的功能分析；

5.在使用軟體過程中肯定會被各種參數設置搞的頭大，這時候就涉及到簡明教程，立刻使用搜索找到答案或者對應的圖書解決即可。

1. 基本的數字統計 EXCEL

2. 多維分析 COGNOS, BO

3. 統計分析 SPSS, SAS

4. 數據挖掘 MICROSOFT, IBM

詳細參見眾意網

曾經非常羨慕一些甲方公司願意高價請專業市場調研公司開展大規模調研，也曾經羨慕專業調研公司能利用各種高端的模型或者數據分析軟體來分析市場需求。直到今天，經歷了無數場親力親為的調研，而且只是最基礎整理數據分析市場的情況下發現：真正要獲取的並不是什麼大數據或者掌握多高深的分析工具，而是探索和思考一切行為背後的「人性」。

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