市场研究涉及收集和分析来自市场（即来自消费者和潜在消费者）的数据，以便提供满足其需求的商品和服务。

Primary research 初级研究

这是旨在收集初级数据的研究，也就是专门为有关研究获得的信息。它可以通过三种主要方式收集--观察、问卷调查和实验。

观察是指观察人们并监测和记录他们的行为（例如，电视观看模式、监测交通流量的摄像机、测量消费者购买哪些品牌产品的零售审计）。

问卷调查是与消费者直接接触的一种手段，可以采取多种形式。个人问卷（如上门采访）、邮政问卷、电话问卷和团体问卷（如询问一群消费者对新产品的态度）。问卷调查可能是一个非常昂贵和耗时的过程，而且在进行调查的过程中很难消除偏见的因素。重要的是，必须以同样的顺序向每个受访者提出同样的问题，不帮助或强调某些问题/回答。

实验包括将各种营销活动引入市场，然后衡量每一种活动对消费者的影响。例如，试验性营销，即在一个小的地理区域推出一个新产品，然后消费者对它的反应将决定该产品是否在全国推出。

Secondary research 二级研究

这是收集二级数据，这些数据以前由其他人收集过，不是专门为有关研究设计的，但仍然是相关的。二次数据的收集比一次数据要便宜得多，也快得多，但在研究时可能已经过时了。二手数据的主要来源是参考书、政府出版物和公司报告。

初级和二级研究将为企业提供许多与市场和消费者有关的数据。然后，这些数据可以用来描述市场的现状，试图预测市场未来会发生什么，并解释已经发生的趋势。

企业也可以使用市场研究数据来细分市场。这涉及到将市场细分为具有类似特征的不同消费者群体，以便为每个群体提供最符合其需求的产品。划分市场的主要方法是：

按消费者特征：这包括调查他们的态度、爱好、兴趣和生活方式。

按人口统计学：他们的年龄、性别、收入、房屋类型和社会经济群体。

按地点划分：国家的地区，城市与农村，等等。

有效的市场细分可以带来新的机会（即产品的市场空白），实现产品的销售潜力，提高市场份额、收入和盈利能力。

Quantitative vs Qualitative research 定量研究与定性研究

Quantitative research 定量研究

定量研究是指通过抽取人口样本并通过调查问卷向他们提出预先设定的问题（通常是200个以上的受访者）来进行市场研究，以发现不同价格水平下的可能需求水平、新产品的估计销量以及公司产品的 "典型 "购买者。这些数据是数字性的，可以用图表和统计学方法进行分析。有几种类型的样本可以用来收集定量数据：

随机抽样--这使每个公众成员都有平等的机会被纳入样本。受访者通常由计算机从电话簿或选民登记册中选择。

配额抽样--这种方法涉及将消费者分成具有某些特征（如年龄或性别）的部分。然后，采访者被告知要从每个部分选择一定数量的受访者。然而，每个部分的受访者人数通常不能代表整个人口。

集群抽样--这通常涉及到将消费者分为地理组（或 "集群"），然后在每个地方进行随机抽样。

分层抽样--根据以前对人口划分的一些知识，再次将消费者分成若干部分（或 "阶层"）。从每个 "阶层 "中选出的受访者数量与整个人口成正比。

Qualitative research 定性研究

定性研究试图深入了解促使消费者以特定方式行事的动机。它通常通过小组讨论（通常称为焦点小组）进行，以发现消费者购买的理由。小组讨论通常由一名心理学家以轻松的方式主持，这应鼓励消费者讨论他们的购物习惯和对某些产品和品牌的预想。

Forecasting 预测

这涉及到试图估计未来的结果（如销售水平）。预测可以通过多种方式进行：

外推法 - 这涉及到确定过去数据中存在的趋势，然后将其延续到未来。这通常是通过使用一个软件包为过去的数据建立一条最佳拟合线，然后简单地将这条线延伸到未来。

德尔菲技术--这涉及到使用一个商业和预测 "专家 "小组，他们讨论并同意对重要问题和事件的长期预测。

市场研究--这可以用来尝试和确定消费者的购买意图。

时间序列分析--这也试图从过去的数据中预测未来的水平。时间序列数据有4个主要组成部分：趋势、周期性波动（由于经济周期的衰退和繁荣）、季节性波动和随机波动。

显然，试图预测和预报未来会发生什么并不容易，许多变量在短期和长期内都会发生变化，这将影响预测的准确性。企业最好是使用各种预测技术来得出合适的、可接受的未来数字（如成本、收入、销售水平、利润等）。

Statistical Analysis 统计分析

企业可以使用多种技术来分析其通过市场调查方法收集的数据。

平均值--这是项目的总和除以项目的数量。

中位数--这是一组数据中的中间数字。

模式--这是一组数据中出现频率最高的数字或数值。

范围--这是一组数据中最高值和最低值之间的差异。

四分位数范围--它考虑的是一组数据的中间50%以内的范围。因此，它忽略了最高的25%和最低的25%，而且不容易被极端值所扭曲。

标准差--这是对一组数据中与平均值的偏差的测量。

置信区间--这是对样本结果可能的准确性的一种衡量。有了95%的置信区间，真实的平均值有0.95的概率会在样本认为的位置（换句话说，样本的结果在20次中有19次是正确的）。

指数 - 这是一种统计措施，旨在使一组数据（如销售数字）的变化更容易管理和解释。它涉及到给一个数据项目一个100的值（基准期），并按比例调整其他数据项目。