如何选择正确的市场调研方法？完整指南

许多企业主带着资金和想法热热闹闹地来了，结果却因现金流为负而陷入困境。.

然而，那些尽职尽责的人很少会遇到这样的问题。准备工作中最重要的步骤之一就是进行有效的市场调研。.

市场调研听起来很简单。您想了解您的客户或潜在客户，因此您开始进行调查、收集数据并测试产品。但是，即使做了所有这些，您可能仍然难以获得具体的、可操作的见解。.

我们并不是说这些市场调研方法无效。它们是有效的，但这并不意味着它们适合你。.

有几十种方法可以找到您需要的答案，而选择错误的方法最终会浪费您的时间、金钱和精力，而且，我们是否已经提到过 钱?

有些团队进行了长时间的调查，而他们需要的只是一个简单的访谈。还有一些团队花费数周时间进行竞争分析，而其实只需给客户打个电话就能解决问题。. 

不是他们不努力，而是他们选错了工具。.

选择正确的市场调研就是要做到 对 研究你真正需要知道的东西。.

以下是您需要了解的信息。.

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主要收获

• 市场调研方法分为两类：第一类（自己收集的数据）和第二类（已经存在的数据）。.

• 最佳方法取决于您的目标，而不是您的预算或偏好。.

• 有偏见的问题会产生有偏见的数据。如何提问与提问什么同样重要。.

• 简单、集中的研究永远胜过复杂、庞杂的研究。.

• 人工智能工具可以加快和简化从编写调查提示到展示调查结果的过程。.

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什么是市场调研方法？

市场调研方法就是收集市场信息的方法。这包括有关客户、竞争对手、行业趋势以及产品或服务需求的数据。.

有 两大类.

初级研究是您自己收集的数据，如调查、访谈、焦点小组和观察。您要设计问题、收集回答并拥有数据。.

二次研究是指别人已经收集到的数据（如行业报告、人口普查数据、竞争对手评论或已出版的研究报告）。您需要对已有数据进行解释。.

两者都不是更好，因为它们的目的不同。大多数可靠的研究计划都会混合使用这两种方法。.

第一手研究能为您提供新鲜、具体的数据，但需要花费时间和精力去收集。二次研究更快、更便宜，但它可能无法回答您的确切问题（而且可能已经过时）。.

最棘手的部分并不是理解这些类别，而是知道哪种具体方法适合您要回答的问题。这正是大多数人想得太多的地方。.

将研究与业务目标相匹配

在选择方法之前，先明确自己的目标。.

虽然这听起来很明显，但大多数人都跳过了这一步。.

问问你自己 这项研究需要支持什么决策？您是否在验证一个新的产品理念？试图了解客户流失的原因？想知道如何定价？ 每一种都需要不同的方法。.

例如，如果您要验证一个新想法，您需要进行探索性研究。访谈和开放式调查在这方面非常有效，因为它们能帮助你发现人们的真实想法和感受。.

如果您要衡量一些具体的东西，比如新功能是否提高了满意度，您就需要定量研究。使用评分表进行结构化调查，可以获得长期跟踪的数据。.

尽早做好这一步，就能避免收集大量无法回答实际问题的数据。.

有一点很有帮助，那就是在做任何事情之前，先写一个明确的研究问题。.

这听起来很基本，但它迫使你必须具体。“更好地了解客户 ”不是一个研究问题。而 “为什么首次购买的顾客不会再次购买？.

如果您正在为 撰写严密、清晰的研究问题或提示 进行调查，"无法检测的人工智能 提示生成器 这里真的很有用。.

它能帮助你以一种真正能获取有意义数据的方式来提出问题，而不是给出毫无结果的模糊答案。.

探索常见的研究方法类型

以下是您实际会用到的 B2B 市场调研方法的简要介绍。.

• 调查 是最常见的。它们易于扩展，并能快速提供量化数据。缺点是问题写得不好会产生无用的答案。问题要简短，避免诱导性问题。.
• 访谈 更深入。一对一的谈话能揭示调查所无法揭示的东西。人们会解释他们的理由，分享背景，并以揭示真正洞察力的方式打破常规。对话需要花费更多时间，但对于了解 为什么 在行为背后，没有什么能胜过它们。.
• 焦点小组 将 6 到 10 个人聚集在一起进行反应和讨论。它们非常适合测试信息、包装或早期概念。注意 团体主义 (一个响亮的声音就能让整个房间的气氛变得不和谐）。.
• 观察研究 是指观察人们的实际行为，而不是听他们说自己的行为。这两者往往大相径庭。可用性测试就是一个典型的例子。.
• 竞争分析 是战略性的二次研究。你要研究竞争对手提供什么产品，他们如何定位自己，以及客户在评论中抱怨什么。对竞争对手产品的负面评论基本上就是一个免费的焦点小组，可以准确地告诉你市场需要什么，没有得到什么。.
• 社交聆听 包括监测人们在网上对您的品牌、类别或竞争对手的评价。这虽然是被动的，但却能捕捉到真实、未经过滤的意见。在 Reddit 和评论区，人们会说一些他们在调查中永远不会说的话。.

每种方法都有利弊。访谈内容丰富，但速度慢；调查速度快，但一不小心就会浅尝辄止；竞争分析可能很便宜，但很间接。.

收集到数据后，如何清晰地展示数据本身就是一项挑战。用密集的分析性语言撰写的研究成果很快就会失去读者。.

检测不到的人工智能 人工智能隐形作家 在这个阶段是有帮助的。它需要 研究摘要 并将其改写成自然、易读的解释，让非技术利益相关者能够真正参与其中。.

将研究成果转化为明智决策

决策不是由数据做出的。做决定的是人。. 

研究只是提高这些决策的质量。.

收集数据后，要寻找模式，不要只报告受访者说了什么。解读数据。它对你的业务意味着什么？您应该采取哪些不同的做法？我们的目标是找到一条更清晰的前进道路。.

在这方面，一些习惯会有所帮助：

1. 对调查结果进行三角测量： 如果您的调查数据、访谈记录和社交聆听都指向同一件事，这就是一个强烈的信号。如果它们有冲突，在得出结论之前，请深入挖掘。.
2. 将事实与假设分开： 阅读数据很容易看到你已经相信的东西。对自己的解释保持怀疑，并与没有参与收集数据的人分享发现。.
3. 确定行动的优先次序： 放在文件夹里的研究对任何人都没有帮助。问吧这些数据告诉我们现在应该做什么？从这里开始。.

避免研究规划中的错误

大多数研究错误都发生在收集一个数据点之前，而且发生在计划阶段。.

识别有偏见或不完整的数据

偏见会悄无声息地潜入研究中，引导受访者回答特定的问题。对错误的群体进行取样，得出的数据无法反映实际市场。.

因此，询问假设行为是不可靠的，因为人们不知道他们实际上会怎么做。.

关注 确认偏见, 也是如此。如果你只想寻找支持你现有想法的证据，你就会找到它（不管它是真是假）。.

最后，数据不完整本身就是一个问题。对于一个重要的产品决策，仅有 20 个响应的调查是不够的。在开始收集之前，请了解您的结论需要多大的样本量。.

防止过于复杂的研究设置

更多的研究并不一定是更好的研究。一个 60 个问题的调查会被半途而废。一个有 15 人参加的焦点小组也只是一片混乱。.

一个同时采用五种方法的研究计划会产生相互矛盾的数据，令人头疼。.

从简单的一个明确的问题和一种适合的方法开始。如有需要，可在此基础上扩展。.

结果不明时调整方法

有时，你完成了一轮研究，却仍然没有一个明确的答案。.

如果调查回答五花八门，可能意味着问题不明确。进行一轮小型访谈以了解原因。.

如果访谈反馈与定量数据不符，请直接找出差距，并要求受访者解释他们的答案。.

在无法察觉的人工智能支持下开展更智能的研究

人工智能工具真正改变了小型团队的研究工作。你不再需要专门的研究部门就能获得有用、可靠的见解。.

以下是人工智能检测技术（Undetectable AI）自然融入流程的几个地方。.

如果您正在进行市场验证并探索品牌或产品命名，Undetectable AI 的 企业名称生成器 可帮助您集思广益，快速对名称进行压力测试。.

您可以 生成选项列表 并将它们直接用于研究。将它们展示给客户，衡量他们的反应，然后拨打有数据支持的电话。.

一旦研究完成，到了分享研究成果的时候，精炼的沟通比大多数人想象的更重要。充满要点和原始数据的报告无法说服利益相关者。.

检测不到的人工智能 人工智能人性化设计器 确保您的研究成果读起来自然、清晰。无论是演示文稿、执行摘要还是面向客户的文件，它都能将您的内容从临床转化为引人注目的内容。.

只有采取行动，研究才有价值，因此，能帮助您更快采取行动的工具值得一用。.

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停止像收集神奇宝贝那样收集数据

没有一种最好的市场调研方法。. 

只有一种方法最适合您想要了解的内容。.

首先要明确自己的目标，写出重点突出的研究问题。选择与之匹配的方法。认真收集资料并如实解释。最后，以人们可以实际使用的方式传达您的研究结果。.

在这方面做得好的团队并不是拥有最多研究预算的团队。他们专注于研究，避免研究过于复杂化，并能真正利用研究成果。他们将研究视为一种习惯，而非一次性活动。.

养成这种习惯。保持好奇心。不要让数据束之高阁。.

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