市场研究模型.ppt

TNS模型学习心得交流焦永刚//360茶社//3月19日//七层会议室模型简述：主要的应用领域帮助客户发现产品品类或子品牌的未来市场机会和威胁，是一种能够为客户带来附加价值的前瞻性（foresight ）分析工具，而不是专门的细分或预测模型，通常作为一种附加服务放在一个整体性的研究之中。

FutureView™快速消费品行业为主，尤其是包含很多产品品类或子品牌的快速消费品，比如食品饮料和日用品等，其次涉及电子产品、汽车、金融产品等领域。

客户所在的主要行业 3. 未来市场机会地图（FOM: Future Opportunity Map ）2. 市场机会指数（FOI: Future Opportunity Index ）是最关键的指标1. 五类人群的细分: 用新消费主义者的七个理念设计20个问题，用来细分分析工具帮助客户找到市场的未来机会，尤其是发现产品、品类、品牌的未来机会，以及帮助客户进行新产品开发等：•哪些人群是对未来市场最具有影响力的人群？最值得重视的人群？•哪些产品品类或者怎样的新产品具有更好的未来增长机会而值得重点发展？应用价值产品品类和品牌资产研究Category and Brand Equity Studies市场细分：使用行为和态度Segmentation Studies Usage & Attitude新产品概念的形成Consumer Ideation新产品概念的筛选Concept ScreeningTRI*M Competitive Analysis ：竞争优劣势分析TRI*M Grid ：识别客户维系过程中的驱动因素TRI*M Index ：测量一个企业客户维系能力的单值指数，可作全球对比。

TRI*M Typology （客户/员工类型）：传道士，唯利是图者，人质，恐怖分子。

TRI*M 包括：Measuring, Managing, Monitoring 。

是指对利益相关者（客户、员工、股东等）之间的关系进行测量分析、采取措施改进、再进行过程监测的闭环管理过程。

目录1、商圈研究 (2)2、渠道研究 (4)3、品牌研究 (5)4、新产品研究 (13)5、市场细分研究 (18)6、U＆A研究 (22)7、市场进入研究 (24)8、顾客满意度研究 (26)9、新产品价格测试模型 (31)10、SWOT分析 (34)11、BCG矩阵 (36)12、（KSF）因素分析 (39)13、营销理念的历史演变：4P-〉4C-〉4R (41)立信市场研究方法与技术1、商圈研究商圈是指导零售商家选购商品的顾客的居住范围,即门店能够吸引顾客到门店购物的有效距离.商圈按照来店顾客的地理分布的特征可分为核心商圈、次要商圈和边际商圈。

商圈研究就是运用特定的市场调研方法，通过调查分析网点商圈的构成情况、范围、特点以及引起商圈规模变化的因素等，为选择商业网点选址或制定营销策略提供科学依据。

商圈研究成为现代零售店经营管理不可或缺的必要手段而受商家普遍重视，它可以：✓帮助客户确定商业投资选址和商圈范围;✓协助客户进行商圈环境的分析，评估商圈的竞争格局、市场机会和发展潜力;✓了解商圈消费群体的购买行为和购买潜力，提供市场经营战略的指导依据连锁经营调整发展的同时，许多企业忽视了市场容量和市场属性对其的影响，造成连锁店建设的盲目性与重复性。

目前许多连锁企业处于亏损的临界点，有的企业甚至已面临破产问题，这里固然有规模不够大无法获得规模效益的原因，但连锁网点布局上缺陷和不规范也是不可忽视的重要原因。

运用特定的市场调研方法,通过调查分析商业网点上权的构成、范围和特点，以及引起商圈规模变化的因素,为商业项目可行性研究、商业网点选址或制定营销策略提供科学依据.选址的商圈分析内容与步骤：•选址评价参数✓客流——行人的数量✓车流——车辆数、车辆类型、交通拥挤程度✓停车设施——停车场的数量和质量，停车场到商店距离✓交通条件——大规模公交系统的可获性、新近主要交通干线、便于送货、公交车数✓商店构成——商店数量与规模、商店间的互补性、零售的均衡配置✓具体店址--易见性、区域内的布局、营业场地的规模与形状、场地和建筑的状况使用年限✓占用条件——自主或租用条件、劳动和维护费用、税金、区域规划的限制、自愿遵守的规则✓全面评价——商店大体位置、具体店址•分销网点布局决策思路✓分销网点布局的出发点:充分考虑企业发展方向和长远利益，处理好布点、布线与布网的关系。

在市场研究分析中常用的方法与模型1.SWOT分析：SWOT分析是一种常用的市场研究方法，它通过对企业的优势、劣势、机会和威胁进行分析，来评估企业在市场中的竞争力和发展潜力。

2.PESTEL分析：PESTEL分析是一种宏观环境分析方法，它通过对政治、经济、社会、技术、环境和法律等因素进行研究，来帮助企业了解外部环境对市场的影响，并作出相应的决策。

3.市场细分：市场细分是一种将市场划分为不同细分市场的方法，通过研究消费者的需求和行为特征，将市场细分为不同的目标客户群体，从而更好地满足客户需求和实现市场营销目标。

4.品牌定位：品牌定位是一种将产品或服务在目标市场中与竞争对手进行区分的方法，通过研究目标客户的需求和市场竞争环境，确定产品或服务在市场中的独特的定位，并进行相应的市场推广策略。

5.产品生命周期分析：产品生命周期分析是一种对产品在市场上发展过程进行分析的方法，它通过对产品销售额、利润、市场份额等指标的跟踪和分析，帮助企业了解产品的发展阶段和市场潜力，并进行相应的市场策略调整。

6.市场调研：市场调研是一种通过问卷调查、访谈、观察等方法对市场中的潜在客户进行研究的方法，通过收集和分析市场数据，了解顾客需求、行为和偏好，帮助企业制定市场营销策略。

7.竞争分析：竞争分析是一种对竞争对手进行研究和分析的方法，通过对竞争对手的产品、定价、促销策略等进行研究，帮助企业了解市场竞争环境，制定相应的竞争策略。

8.BCG矩阵：BCG矩阵是一种对企业产品组合进行分类的方法，它通过将产品按市场份额和市场增长率进行分类，帮助企业了解产品的发展阶段和市场潜力，从而制定相应的产品战略。

9.需求曲线分析：需求曲线分析是一种研究产品需求与价格之间关系的方法，通过收集和分析产品的销售数据，绘制需求曲线，了解产品价格对需求的影响，从而帮助企业确定最佳的价格策略。

10.客户满意度调研：客户满意度调研是一种研究客户对产品或服务满意程度的方法，通过问卷调查或访谈等方式收集客户对产品或服务的评价和意见，了解客户的需求和改进方向，从而提高客户满意度。

常用市场研究模型市场研究模型是市场研究领域中常用的工具，用于收集和分析市场数据以了解消费者行为和市场趋势。

以下是一些常用的市场研究模型：1. SWOT分析模型：SWOT分析模型用于评估一个组织或产品的优势、劣势、机会和威胁，帮助确定组织在市场中的定位和策略。

2. PESTLE分析模型：PESTLE分析模型用于评估宏观环境对市场或行业的潜在影响。

该模型考虑政治、经济、社会、技术、法律和环境等因素，以帮助企业了解可能的挑战和机会。

3. 五力分析模型：五力分析模型是由麦肯锡咨询公司的迈克尔·波特提出的，用于评估一个行业的竞争强度和利润潜力。

该模型将竞争对手、潜在竞争、供应商、买家和替代品等五个因素纳入考虑，以帮助企业制定战略。

4. 消费者决策过程模型：消费者决策过程模型是用于理解消费者购买行为的模型。

它通常包括需求识别、信息搜索、评估选择、购买决策和后续行为等阶段，帮助企业了解消费者的需求和购买动机。

5. 品牌知觉模型：品牌知觉模型用于评估消费者对品牌的知觉和态度。

该模型通常包括品牌意识、品牌认知、品牌形象和品牌忠诚度等因素，以帮助企业了解市场对品牌的态度和认知。

这些市场研究模型可以提供有价值的信息，帮助企业了解市场环境、竞争力和消费者行为，从而更好地推动业务发展。

企业可以根据需要选择合适的模型，并根据模型的结果来制定相应的市场策略。

市场研究模型在市场营销领域中扮演着非常重要的角色。

它们提供了数据和信息，帮助企业了解市场趋势、消费者行为以及竞争环境。

在市场研究中，选择适用的模型对于制定有效的营销策略至关重要。

以下将继续介绍几个常用的市场研究模型：6. 价值主张模型：价值主张模型帮助企业了解自己的产品或服务在市场上的价值和优势。

该模型鼓励企业思考自己的产品或服务能够提供给消费者什么独特的价值，以及与竞争对手的差异之处。

通过准确定位自身的价值主张，企业能够更好地满足消费者需求，并提供更有竞争力的产品或服务。

市场需求预测模型研究一、介绍市场需求预测是企业经营的重要环节之一，是企业制定市场营销战略、确定产品定价、制定生产计划、管理库存等方面的决策基础。

而市场需求预测模型的研究，则是如何科学地应用统计学、计量经济学、数学建模、物理模拟等多种方法，来预测市场需求量和价格，进而为企业提供决策支持和服务的过程。

二、市场需求预测模型的类别市场需求预测模型主要可以分为基于时间序列的模型和基于因素分析的模型两大类。

1. 基于时间序列的模型时间序列预测模型是建立在时间因素上，通过历史市场数据建立预测模型，并在该模型的基础上进行预测。

时间序列模型包括趋势分析、季节性模型、周期性模型、自回归移动平均模型等，是最为常见和基础的预测模型。

趋势分析：趋势分析是基于某一过程或事物发展的长期趋势建立模型的一种方法。

趋势分析方法包括线性回归、指数平滑等。

季节性模型：季节性模型是为了捕捉一定时间内特定的季节性变动而建立的模型。

季节性模型的方法包括ARIMA模型等。

周期性模型：周期性模型是为了预测某一现象的呈周期波动而建立的模型。

周期性模型的方法包括周期平滑模型等。

自回归移动平均模型：自回归移动平均模型是一种广泛使用的时间序列预测方法，既包括自回归，又包括移动平均，甚至可以同时包括两者。

通常简称ARIMA模型。

2. 基于因素分析的模型基于因素分析的预测模型是基于现代统计学理论建立的。

首先，通过分析影响市场需求的各种因素，如收入、价格、广告、竞争等等，建立影响因素的数学模型；然后，将这些影响因素与市场需求之间的关系建模，并进行预测。

基于因素分析的预测模型的方法包括多元回归、神经网络、人工智能等。

三、市场需求预测模型的优缺点1. 基于时间序列的模型基于时间序列的模型可以迅速反应市场趋势变化，预测数据结果准确可靠。

但是，该类模型只能较为适用于短期预测，对长期的市场需求预测效果较差。

2. 基于因素分析的模型基于因素分析的模型可以更好地反应周围环境中影响因素的综合作用，对长期市场需求预测效果较好。