第五章产品创新中的市场调研思维导图
第五章产品创新中的市场调研知识梳理
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思维导图大纲
第五章产品创新中的市场调研思维导图模板大纲
5.1市场调研引论
通过市场调研提供关键信息，确保在整个产品创新流程中做出正确的决策，进而减少不确定性并将风险最小化。
5.1.1客户之声
5.1.2市场调研中的六个步骤
定义问题
定义结果准确度
收集数据
分析与解读数据
分析与解读数据
得出结论
实施
5.2一级与二级市场调研
5.2.1一级市场调研
定性方法
定量方法
5.2.2二级市场调研
优点：收集信息时间短，成本低；数据来源广泛；为一级市场调研打下基础。
缺点：不够具体聚焦；数据准确性可靠性不足；过时数据；部分数据受版权保护，未经授权无法使用；
价值：提供趋势信息；为一级市场调研提供基础；为非高风险或高成本决策提供信息；
5.3市场调研方法
5.3.1定性与定量数据及方法
5.3.2样本量与定量方法的统计学基础
置信区间
区间越小，所需样本量越大；
置信度
置信度越高，所需样本量越大；
方差-总体方差越大，所需样本量越大；
5.3.3抽样方法
随机抽样
系统抽样、分层抽样、整群抽样
5.4定性市场调研方法
5.4.1焦点小组
训练有素的主持人
可以观察参与者的行为
公开参与者的讨论
不适用于焦点小组以外的人群，结果不可预测
调查结果受主持人技能的影响
避免只有一个焦点小组
筛出常客
获得对市场空白的看法
尤其适用于识别显性需求
价值主张和产品改进
领先用户小组和消费者测评组
5.4.2深度访谈
更加开放，揭示隐藏关系
更私密更安全
耗时且成本高昂
必须由受过访谈技巧和主题内容专业训练的专业人士进行
存在偏见和主观解读
无法预测，不具备普遍性
市场空白、识别显性需求、价值主张、产品改进
B2C、B2B
5.4.3人种学方法
客户以及所处环境
家外调研法和家中调研法
未识别的不满意之处或隐藏问题
耗时长
取决于调研者对观察的解读
深入了解客户需求，不能或者不愿说的
使产品更易于接受的改进
5.4.4客户现场访问
B2B
能够看到产品使用中的状态，将客户需求转化为设计规格
创新团队成员合作开展，增强团队凝聚力；更好的与客户沟通，建立更牢固的客户关系；
耗时，贵；样本量非常关键
信息质量取决于向正确的人问正确的问题
受访者是决策者有影响力，且具备必要的知识；尽量在室外，直接接触产品，第一手；请客户识别问题，如有方案，耐心倾听；使用样品、视觉辅助工具等，加强沟通效果；
挖掘潜在需求，超出当前产品范围的需求；更易于接受的产品改进；
5.4.5社交媒体
直接、即时；甄选特定用户，并建立联系；
忠诚支持者与领先用户，持续生成创意的生力军
某一特定社交媒体，主观偏见
难以聚焦和控制，无法保证结果具有真的统计置信度；
社交媒体中跟风做法，导致很大的结果偏差；
方便快捷的接触到大量的目标客户；
与整体市场相关的广泛信息，信息来源实时；但数据非结构化，要谨慎解读；
采取战略措施实现可持续性，谨慎管理开放式创新，确保产品创新充分收益；
5.5定量市场调研方法
5.5.1问卷调查
向受访者提出一系列的问题；
采用足够大的样本用于调查，并选择具有某些特征的样本；
问卷调查既可以是定性方法，也可以是定量方法；
问卷设计需由专业人士进行；
5.5.2消费者测评组
未经训练的测评组
为产品改进提供偏好和建议，但未必能代表目标市场
竞品比较、方案优选
训练有序的测评组
对具体属性进行定量测评
避免让其提供偏好信息，他们无法成为目标市场代表，成为客观测量的“仪器”，用于那些无法用仪器测量的信息
纵贯研究
足够大的测评组，几年到几十年，跟踪具体指标
产品创新和改进，与问卷调查结合使用
5.5.3概念测试与概念分类
定量调研方法
评估客户对创意的接受程度
用在开发阶段之前
排序选出最优概念
5.5.4感官检验
定量调研方法
多用于消费品领域，可用于整个产品创新流程中
差异检验、快感检验
5.5.5眼动追踪
特殊的感官检验
耳机或者眼镜，度量观看位置和观看时长
5.5.6生物特征发聩
生物学特征、认知和情绪；
功能性磁共振成像技术、脑电图、心电图、面部编码分析
5.5.7大数据与众包
3V-大量、高速、多样
大数据分析BDA
成本效益性，提高了客户的间接参与度
能够获取显性和隐性需求
可用于产品创新的所有阶段
数据采集实时，生成数据速度快
以产品为中心的内部创新向围绕客户体验的创新方式的转变
组织整体数据运用方式、创新生态和数据联盟、基于公共平台的数据可能被竞争对手；
众包-庞大且相对开放的，有偿或者无偿，网站
相互投票可能导致结果失真，把众包的输入与众包以外的其他输入一起整合到创新流程中进行验证；
5.6多变量研究方法
5.6.1因子分析
减少变量的数量，再找出变量之间的关系
对关键变量进行优先级排序和分组
5.6.2多维尺度分析
潜在的市场空白
消费者认为的重要维护或者领域
30-50人，对产品组合进行相似性或可替代性评分
5.6.3联合分析
属性随机组合，30-50人评分
识别最能影响消费者决策的属性
5.6.4A/B测试
平均分配每个变量的测试样本
A/B测试不适用于对世界级新产品的概念进行深入洞察
5.6.5多元回归分析
在产品创新中比简单的线性回归更为常用
多元回归分析被广泛应用于预测、优化、支持或验证决策，以及避免风险或预防错误，并为所研究的产品变量中的隐性关系提供新的洞察。
5.6.6累计不重复触达率与频度
最大限度发挥产品线和产品平台的市场潜力
评估和优化产品组合
5.7产品使用测试
5.7.1阿尔法测试、贝塔测试和伽马测试
阿尔法-内部
贝塔-交付前由一部分最终用户完成
伽马-只改BUG
产品使用测试不同于试销，侧重于在上市前能否满足消费者需求和要求。
5.7.2虚拟现实和增强现实
5.8试销与市场测试
试销
新产品
市场测试
现有产品向新市场
销售波调研
模拟试销
受控试销
5.9产品创新各阶段的市场调研
机会识别与评估-定性为主
创意评估与早期商业分析-定性加部分定量
概念开发与测试-定性为主
原型与产品使用测试-定性加部分定量
上市前产品与市场测试-定量
上市后产品测试与市场调研-定性
5.10市场调研中的度量指标与关键绩效指标
获客投入
品牌发展指数
分销
付费意愿
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