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第111章 信息收集与分析 企业决策的基石以市场调研为例（第4页）

例如，某化妆品企业为了测试新推出的一款护肤品的效果，选择两组消费者进行实验，一组使用新产品，另一组使用现有产品，经过一段时间后，对比两组消费者的皮肤状况，以评估新产品的效果。

实验法通过严格控制实验变量，能够准确地验证因果关系，为企业决策提供有力的依据，让企业清晰了解某一因素对产品或市场的真实影响。

但实验法也存在一些缺点，实验条件的控制较为复杂，需要投入大量的人力、物力和时间来确保实验环境的稳定性和实验变量的单一性。

实验成本较高，不仅包括实验设备、实验材料的费用，还可能涉及实验对象的招募和补偿费用。

而且实验结果可能受到实验环境和样本选择的影响，推广性有限，在实验室环境中得出的结论在实际市场环境中可能会因为各种因素的变化而有所不同。

五、市场调研数据的收集与分析

（一）数据收集

1.一手数据收集：通过问卷调查、访谈调查、观察法、实验法等方法直接从被调查者那里获取的数据称为一手数据。

一手数据具有针对性强、时效性高、能够满足企业特定需求等优点。

企业可以根据自身的调研目的和问题，量身定制数据收集方案，获取最符合自身决策需求的信息。

例如，一家企业计划推出一款新型智能家电，通过访谈调查直接与潜在消费者交流，了解他们对该产品功能、外观、价格等方面的具体期望和意见，这些一手数据能直接为产品研发和市场推广提供方向。

但一手数据收集成本较高，收集过程也较为复杂，需要投入大量的人力、物力和时间，且可能受到样本选择偏差、调查方法误差等因素影响。

2.二手数据收集：二手数据是指已经存在的、由其他机构或个人收集整理的数据，如政府统计部门发布的统计数据、行业报告、学术研究成果、企业内部的历史数据等。

二手数据的收集成本较低，获取速度快，企业可以在短时间内获取大量的行业宏观信息和市场基本数据。

比如企业在进行市场进入决策时，可以通过查阅政府发布的行业统计年鉴，了解行业的整体规模、增长趋势等信息。

但二手数据可能存在数据过时、与企业研究目的不匹配等问题。

在使用二手数据时，需要对数据的来源、可靠性、时效性等进行严格的评估和筛选，确保数据的质量和可用性。

（二）数据清洗与整理

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。

（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