营销师卷烟商品营销中级技能笔记市场营销.docx
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营销师卷烟商品营销中级技能笔记市场营销
营销师（卷烟商品营销）中级技能笔记（市场营销）
A、市场调研、分析与预测
一、调研数据的初步整理（技能点1——调研数据的初步整理X=P114）
市场调查所获得的原始数据，还只是粗糙的、表面的和零碎的。
现场审核人员进行过初步汇总和整理之后，它们可能有了比较明确的分类，并进行了初步统计。
比如，“XX片区共发出XX份问卷，回收XX份问卷”。
但是要进一步分析研究并得出科学的结论，需要对调查资料做进一步审核和整理。
调研信息的初步整理包括三步：
（1）审核；
（2）编码；（3）录入。
●说明：
像这样的一个鉴定点，单列出题的可能性不大，因为内容少。
一般而言应该与之后要说的几个鉴定点结合出题，出综合题，但不排除还是可能会单列的。
比如这么一道题：
⏹A烟草公司决定对X品牌进行消费者知晓率调研，共发出100份调研问卷，实际回收100份，其中有效问卷为98份。
请问，应该如何对调研的问卷进行初步整理。
⏹解析：
很简单，只要回答市场调查所获得的是原始数据，现场审核人员进行过初步汇总和整理之后，它们可能有了比较明确的分类，并进行了初步统计，调研数据的初步整理包括三步骤，分别是审核、编码、录入。
（一）调研信息的审核（技能点2——调研信息的审核X=P115）
调研信息的审核是对调研问卷进行审核和核实，检查一线访问员的工作质量，确保问卷的真实性和可用性。
在实际操作过程中，审核要点包括如下几个方面：
1、调查是否真实有效
这一步骤的目的是尽可能确保每份调查问卷都是有效问卷。
这里的“有效”是指访谈是不是按要求的方式进行，访问员有没有作假。
为了做到这一点，一般在调查问卷中都要求记录被调查者的姓名、地址及电话号码等。
这些内容对数据分析没什么用处，但提供了复核的保证。
所有调查结束后，复核人应当对每位访问员所做的调查做适当比率的复查，一般这个比率是10%-20%。
电话复查主要确认以下五方面的内容：
（1）确认此人是否接受了调查。
（2）被调查者是否符合条件。
比如，如果调查对象是烟龄超过10年的烟民，那么，复核的时候应再询问他的烟龄，确认是否超过10年。
（3）确认调查是否按要求的方式进行。
比如，指定在某个区域调查的话，复核人应确认调查确实是在该区域内完成的。
（4）确认调查是否完整。
又是否访问人可能问了一部分问题，其余问题的答案则是自己写的。
确认该项的时候，复核人可随机抽取一题至两题询问，以确认受访人确实回答过该问题。
（5）检查其他方面的问题，如访问员是否仪表整洁，是否彬彬有礼。
访问员是否明确介绍了调查目的。
被访者对访问员或调查过程有什么意见。
2、问卷信息是否完整客观
（1）审查访问员提交的问卷是否完整无遗漏，报送资料是否齐全。
（2）是否有些问题漏问，或没有记下答案。
如遇到漏填问题，复核人应尽量与受访者取得联系，并且补充询问那些漏填的问题。
否则，这份调查问卷很可能被视作无效问卷。
（3）问卷是否遵循了规定的跳跃模式。
比如，依照跳跃要求，问题2的回答如果是“不知道”，访问员应该询问问题6.审核员答对这类问题必须要进行审查。
（4）开放性问题的答案，是否存在人为判断的语句或主观猜测的成分，如果有应及时予以修正。
●说明：
这个鉴定点是调研信息的初步整理中的一个小点，但是这个点是比较重要的。
单一出来考的可能性比较大，在综合题中出这个点的可能性也不较大。
综合题我之后说，先看针对这个点，可能单一出的题。
⏹A烟草公司决定对X品牌进行消费者知晓率调研，共发出100份调研问卷，实际回收100份，随后审核人员抽取了5%的比例进行审核，发现2%的问卷出现问题，并进行了修正。
请问，
（1）根据案例描述，复查是否复核要求。
（2）对调研的审核要点进行详细描述。
⏹解析：
第一个问题，是否有效。
首先根据调研要求来说，复查的比例应该是10%-20%，但是案例中只对5%的问卷进行了复查，所以复查是不符合要求的。
第二个问题，就是详细描述审核的要点了。
1、调查是否真实有效（共5点）2、问卷信息是否完整客观（共4点），书上内容抄上去即可。
（二）编码（技能点3——调研数据的编码Y=P115）
编码是指对一个问题的不同回答进行分组和确定数字代码的过程。
问卷经过编码后，内容专为格式化和标准化的信息，这样就可以录入并做进一步的分析了。
一般情况下，问卷中的封闭式问题都已预先编码。
举个例子，下面是从某份问卷中选取的一道封闭式问题，该问题是第二题，因此问题编码就是“02”，相应的三个答案分别编码为“1-3”。
●2.您最喜欢吸的卷烟劲头是？
------------02
●A.大一点------------------------------1
●B.小一点------------------------------2
●C.适中------------------------------3
（备注：
封闭式问题就是可以用“是”或“不是”这种能够直观判断选择的问题。
开放式问题没有直接答案进行选择，而是寻找被调查者主观上的偏好等。
下面我举例说明）
1、您是否喜欢低焦油卷烟？
A、喜欢B、不喜欢
【】针对选择不喜欢的被调查者问第二题
2、你不喜欢的低焦油卷烟的理由是什么？
上面就是简单的封闭式问题和开放式问题，题1是封闭式问题，能直观判断。
题2是开放式问题，因为不喜欢的理由每个人都各有不同，是没有统一选项的，所以这个就是开放式问题。
●说明：
这个点一般不会单列考的，应该是在综合题里出现，不说明了。
只要搞清楚什么是编码，在综合题中如果出现一份调研问卷，看是否符合逻辑，编码是否编错就行了。
（三）数据录入与清理（技能点4——调研数据的录入与清理X=P116）
数据的录入和清理一般包括以下步骤：
1、数据录入
我们一般使用Excel软件来如入调研数据。
为此，你需要实现准备好统一的录入表格式（见表3-5、表3-6、表3-7）。
如果要进行更深入的数据统计分析，你可以将Excel文件导入到SPSS等专业统计软件中。
2、逻辑检查
虽然之前进行过数据审核和确认，但这并不能排除数据中仍有缺漏或者有些记录的答案相互矛盾。
设置一些逻辑检查条件可以帮助你找出有明显矛盾的数据，并予以剔除。
例如，询问消费者性别的问题，答案代码只能能是01或02，不应该出现其他编码。
或者，被访者职业是企业管理者，月收入却低于1500元。
这类的记录都是可以通过设置检查条件来清除的。
3、数学检查
做一个简单的数据汇总报告，可以帮助你发现那些数据有缺漏或不符合问题跳跃原则的记录，并且可以检查各题目的答案分布是否符合逻辑。
例如，总的记录数为1180，而某个答案的数据汇总不足这个数，说明记录中有数据缺漏。
●案例：
逻辑检查与数学检查
数据录入电脑后，我们需要对数据进行进一步检查，一次来筛选、修正无效数据，保证问卷调研信息的真实、可信。
逻辑及数据检查的目标就是要找出是哪些数据出错，并找到出错原因，做相应的处理：
进行数据修正或清理。
●说明：
主要掌握三个步骤即可。
这个点虽然是X点，但是一般不会独立出题，应该是综合题里面的一个小店，问你数据录入和清理一般有哪些步骤。
那么回答三点步骤并根据内容稍有扩展即可。
但是请注意一点，如果是要求你根据案例分析数据录入与清理一般有哪些步骤，那么必须要结合所给的案例。
比如案例中哪些内容是数据录入，哪些内容是逻辑检查，哪些内容是数学检查的。
必须要一一说明。
一、逻辑检查（技能点5——调研数据的逻辑检查Y=P116）
有些问卷，问题与问题直接存在明显的逻辑关系。
如表3-5、表3-6以及表3-7所示，节选出来的“问卷数据录入汇总表”，框选标记的0004条记录就出错了。
即因（三）题、（四）题、（五）题之间的逻辑关系决定了（三）题若选了2，则（四）题相应的单元格应为空，而（五）题的单元格应该是有记录的（1-5）。
而案例框架标注出来的（三）题选了2，但（四）题相应的单元格不为空，由此说明除了逻辑错误。
表3-5问卷数据录入汇总表摘选
问卷问题
（一）略
（二）略
（三）如果这种新品上柜，您会考虑购买吗？
1.会
2.不会
3.看情况
（选1接着回答第4题跳过第5题；选2跳过第4题回答第5题；选3第4、5题均要回答）
（四）您会购买的原因是（多选）
1.包装风格吸引我
2.听了他人推荐
3.做促销
4.价格可接受
5.我信赖生产商
6.我就是喜欢尝试新品
7.其他原因：
（）
（五）您不会购买的原因是（多选）
1.不喜欢包装风格
2.价格无法接受
3.不喜欢这个新品名称
4.习惯了常吸的品牌，不想换
5.其他原因：
（）
0001
1
1
1
1
0002
2
3
3
4
2
0003
1
4
1
4
0004
3
3
2
2
4
0005
4
3
1
2
0006
6
1
2
3
●说明：
像上面的这个表格，如果技能题中有出现类似的，一定要判断是否存在逻辑错误，像题0004就是明显的逻辑错误。
0004中选2的应该是直接跳问第五题，第四题中不应该有答案。
有些问卷没有那么明显的逻辑关系，但是可以通过常识判断出一定的逻辑关系，比如，在表3-6第四条数据中，我们综合选项发现以下“怪异”组合：
●职业：
公务员
●学历：
小学及以下
●每月收入：
500元以下
这条数据明显不符合通常逻辑，该问卷应作为无效问卷处理。
表3-6问卷数据录入汇总表摘选
（二）
消费者基础信息
序号
（一）性别
1.男
2.女
（二）家庭地址
1.A1区
2.A2区
3.A3区
4.A4区
5.A5区
6.A6区
7.A7区
（三）年龄
1.18-25岁
2.26-35岁
3.36-45岁
4.46-60岁
5.60岁以上
（四）请问您是从事什么职业的？
1.公务员
2.事业单位人员
3.企业工作人员
4.个体户
5.工人
6.农民
7.农民工
8.军人
9.其他
（五）请问您的学历是？
1.小学及以下
2.初中
3.高中
4.中专/职高
5.专科
6.本科
7.研究生及以上
（六）请问您每月的收入是？
1.500元及以下
2.500-1000元
3.1000-2000元
4.2000-3000元
5.3000-5000元
6.5000-10000元
7.10000元及以上
1
1
5
3
6
2
2
2
1
5
4
1
6
5
3
1
5
4
1
6
5
4
1
5
5
1
1
1
5
1
5
3
4
2
6
●说明：
这是第二种逻辑错误，职业、学历与收入明显不符。
这样类似的表格在考试中也是可能出现的，这个时候就要去仔细查看，是否存在这样的饿逻辑错误，一定要看清，要将错误找出来。
具体到实际操作中，数据可能成千上万条，无需一条条信息区核对，可以通过在录入的Excel表中设立相应的“筛选”项自动搜寻到出错的数据。
二、数学检查（技能点6——调研数据的数学检查Y=P116）
数学检查就是通过数学处理，找到不符合数学逻辑的数据予以处理的过程。
具体操作如，找出数据确实的方法就是用Excel中的函数“COUNT”，“COUNT”是用于累计有数字的单元格总数，比如下面这个例子，总共有1000条数据记录，我们将每一个问题都用COUNT计算一遍，发现第一问是对的一共1000条记录，而第二问、第三问（分别总计数为998、999）就出错了，第二问少了2条记录，就说明有两份问卷数据在第二问有缺失；同理，第三问则少了1条记录。
而第四问、第五问的数据汇总虽然少于1000，但是有可能是对的，因为第三题使用了答题跳跃。
这时候，另一个问题产生了：
根据跳跃原则，只有第二问为3的情况下，第四问和第五问才可能同时出现答案，记录4显然有问题，该记录应作废。
表3-7问卷数据录入汇总表摘选（三）
问卷问题
（一）略
（二）略
（三）如果这种新品上柜，您会考虑购买吗？
1.会
2.不会
3.看情况
（选1接着回答第4题跳过第5题；选2跳过第4题回答第5题；选3第4、5题均要回答）
（四）您会购买的原因是（多选）
1.包装风格吸引我
2.听了他人推荐
3.做促销
4.价格可接受
5.我信赖生产商
6.我就是喜欢尝试新品
7.其他原因：
（）
（五）您不会购买的原因是（多选）
1.不喜欢包装风格
2.价格无法接受
3.不喜欢这个新品名称
4.习惯了常吸的品牌，不想换
5.其他原因：
（）
0001
1
1
1
1
0002
2
3
3
4
2
0003
1
4
4
4
0004
3
3
2
2
4
0005
4
3
1
2
0006
6
1
2
3
……
……
……
……
……
……
总计
1000
998
999
768
685
还有一类属于答案错误的数学检查，即当总共就3个答案时，在问卷答案缺出现了3以上的数，这就说明问卷出错了。
比如还是上面的例子，第三问共3个答案，在第三条记录中却出现了“4”，出错了！
同样的一半还是用“筛选”来对每一列进行检查，找到错误记录。
●说明：
1、上面这样的表格，也是可能在考试中出现的。
一个是对简单的逻辑错误检查。
我们看第三问，明显这个问题应该都需要进行回答，所以总计是1000份的问卷，就不可能在第三问出现999个回答而缺一个。
这里就是错误，可能是录入上的错误，也可能是调查过程中调查员的填写错误。
第四问和第五问的总计数不足1000，但是由于第三题的问题可以跳选第四或者第五又或者两个都问，所以总计数768和685反而可能是对的。
但是记住，如果这两项的总计数出现1000，那肯定也是错误的。
2、答案错误，拿上面的那个黄色底纹的数字“4”来说明，这个问题总共只有三个选项，是怎么都不可能出现4这个回答的，这个是明显的逻辑错误。
这样的题都是可能在考试中出现的。
三、检查出错误之后的处理（技能点7——检查出错误之后的处理Y=P119）
实际操作中，可能出错的环节和相应的处理办法见表3-8，一般从第一个问题往后“排查”处理。
表3-8问卷数据出错环节及处理措施
出错环节
处理办法
1.数据录入出题（输入错；输入遗漏）
找到原始纸质问卷，修正录入数据
2.答卷者填问卷过程中出错（填错；漏填）
有没有联系方式，通过电话针对出错的问题重新访问；没有留下联系方式，做无效问卷处理
3.问卷造假
问卷作废
●说明：
这个点单一列出来出题的可能性很大，但是也不会很难。
大家可以去关注下07版以前的内容，基本也和之前的调查问卷一致，寻找问卷中的逻辑错误。
但是有一个检查出错误之后的处理，可能会是逻辑错误找出以后的第二个问题，就是根据所出现的内容，请写出处理办法。
那么这个时候就要根据表3-8这样的处理措施，首先先找到案例中有哪些出错环节，再对应的写处理办法即可。
二、调研数据分析（技能点8——调研数据分析方法的三个层次）
调研数据分析的过程应始终紧扣调研目标。
在设计调研问卷时，我们强调应首先明确调研目标，并层层分解，才能最终得到一份完美问卷。
到了数据分析阶段，则应考虑如何就问卷所展开的内容归纳出结论，解答调研之初所提出的疑问。
数据分析方法有很多，根据深入程度不同，我们将常用的分析方法汇总为如下三层：
第一层：
数据图表化，即运用图形、表格使得数据信息直观、生动、形象化。
第二层：
描述性统计，即通过分类汇总、均值、离散度等统计工具来揭示数据的分布特征和代表性。
第三层：
显著性分析，即运用假设—检验的方法来确定某种市场判断的正确性，或验证某种市场规律是否存在。
相比描述性统计，显著性分析的方法可以更深层次地挖掘数据内在的规律。
●案例：
图标为调研报告增“色”
（以下街区了调研报告的一小部分）
一、问卷调研开展情况
本次问卷调研根据天水卷烟消费者分布情况和各营销部客户经理数量确定了问卷调研样本的分布比例和投放量，实际回收问卷1043份，具体回收情况统计如下：
表3-9问卷回收情况统计
实际回收
有效问卷
有效性（%）
A区营销部
185
156
84.3
B区营销部
289
261
90.3
C区营销部
136
130
95.6
D区营销部
127
124
97.6
E区营销部
116
113
97.1
F区营销部
85
78
91.8
G区营销部
105
102
97.1
网络问卷
93
85
91.4
总计
1136
1049
92.3
在统计过程中，我们对1136份问卷进行了数据筛选和过滤，剔除掉其中填写不正确、有明显异常值和缺失值的样本，最后得到有效问卷1049份，有效性为92.3。
有效样本分布如图3-4至图3-7所示。
图3-4消费者样本性别分布
图3-5消费者样本职业分布
图3-6消费者样本年龄分布
图3-7消费者样本收入分布
注：
图表是根据书上的那些依样画葫芦，可能有所区别，只表达个意思而已。
。
。
●案例点评：
我们在撰写调研报告时，一定都很想让自己的报告从头到尾都能够得到读者的关注。
如何才能令一份报告显得赏心悦目，让读者愿意花更多的时间去读、去理解、去领悟你的报告呢？
最好的方法莫过于用图和表。
就好像案例中的这份报告，一看到，就让人有想接着阅读下去的欲望，图、表的广泛运用使得阅读和理解更为容易和顺利。
●说明：
这个点单列出来出题的可能性也不大，一般是综合题中的小问题。
主要就是掌握三层，可能会问你调研数据有哪些分析方法，那么解答三个层次。
当然还有另外一种可能性，就是给你一个分析，可能一开始是图表化、接着直接是显著性分析。
（或另外一种，先图表化后描述性统计）问你该分析是否合理。
那这个时候就是不合理了，应为分析要注重三层，不能有所缺失。
按后一种出题应该算是现在越来越多运用的，毕竟题目要活可能就会这么出，所以大家一定要搞清楚三层的逻辑顺序。
（一）调研结果图表化
在对数据进行初步处理之后，呈现在我们面前的是大篇的编码列表。
他们仍然繁杂，一点也不直观。
因此我们首先要做的就是将调研数据表格化和图形化。
1、调研数据表
调研数据表可以帮助你对调研结果形成总体感知，并挖掘出数据背后的事实，形成调研结论。
（1）单一答案列表（技能点9——单一答案列表X=P122）
对于单项选择题，单一答案列表能够直观地显示各个答案的选择人数和占比。
从而简洁直观地体现被访者对某一问题的总体态度。
例如，“共59%的被访者表示愿意或非常愿意尝试卷烟新品牌”，此类结论通常源自单一答案列表。
●说明：
这个点没什么东西，内容是概念，但是实际在考试中肯定是综合题中用一张图标让你判断这个是什么列表，是否是单一列表。
（2）多种答案列表分析（技能点10——多种答案列表分析X=P122）
某些问题可能允许多个答案（也就是一般意义而言的多项选择），在进行列表分析时，你可以就这一问题从不同角度分别列出单一答案列表，以便从不同侧面体现被访者对问题的态度。
例如，对于多项选择问题“你最近一周曾购买过的卷烟品牌是”，你可能最想知道各个卷烟品牌的占比。
你也可以同时探究一下，同时选择“中华”和“苏烟”的比例是否比同时选择“中华”和“黄鹤楼”的比例高，进而确定不同品牌间到底有多大程度的替代性。
●说明：
与单一列表一致。
（3）交叉分组表（技能点11——交叉分组表X=P123）
交叉分组表的基本思想是，结合其他问题的回答来考察某一问题的答案。
交叉分析可以挖掘各项因素之间的关系，通过不同的细分凸显出隐藏的事实。
绝大部分的市场调研，做好交叉分析就足够得出有力的调研结论了。
如下例中，将“对卷烟新品牌的购买意愿”与“被访者性别”组成交叉分组表。
●说明：
与单一列表一致。
（4）横列表分析（技能点12——横列表X=P123）
横列表其实是一种复杂形式的交叉分组表，它将同一问题的多个影响因素分别到同一交叉列表中。
如“对卷烟新品牌的购买意愿”可以更细致地分别分析城镇和乡村中不同性别被访者的选择。
●说明：
与单一列表一致。
●案例：
三类数据表的运用
T市烟草在3月份调研了该地区消费者对一款卷烟新品的消费意愿。
在调研分析报告中T市烟草灵活运用三类调研数据表，来考察分析消费者市场对这款新品的消费反应，我们以此为例来看下三类数据表具体如何运用。
一、单一答案列表
运用单一列表来展现新品消费意愿的宏观图景（见图3-8）
图3-8新品消费意愿
二、交叉分组表
很多时候单一答案列表无法达到解释实际情况的目的，也不足以显示特征，而应用交叉分组表进行深入分析则能了解不同问题之间的联系，如图3-8中的“新品消费意愿”就结合了“地区”因素（见表3-10）
表3-10新品消费意愿的地区差异
地区类型
A.非常愿意
B.愿意
C.一般
D.不愿意
E.非常不愿意
城镇
18
45
26
9
2
乡村
6
44
40
10
0
表3-10从地区角度来考察消费者新品消费意愿的差异。
通过这个交叉列表，你可以很容易发现，城镇居民比乡村居民更愿意尝试新品。
同样的，如果加入性别因素，就可以得到消费意愿的性别差异；加入年龄因素，就可以得到不同年龄段对这款卷烟新品的消费意愿差异。
对于同一个问题——“消费者对卷烟新品的消费意愿”，运用交叉列表从不同的维度分析将有不同的结论，而这些维度的选取将因分析目标、决策需要等而异。
三、横列表
横列表是更为复杂的交叉列表，是对同一个问题的多个影响因素分别进行分解列表分析。
例如，我们在表3-10“新品消费意愿的地区差异”基础之上加入“性别”因素。
表3-11新品消费意愿的性别差异单位：
%
答案
男性
女性
A.非常愿意
19
5
B.愿意
76
13
C.一般
50
16
D.不愿意
14
5
E.非常不愿意
2
0
此次调研男女消费者的抽样比例为4:
1，通过对于新品消费意愿（不同的选项）的男女比例进行进一步计算，发现男性消费者对于卷烟新品的接受程度要高于女性。
由A-E，这个比例分别约为：
4:
1、6:
1、3:
1、3:
1、2:
0。
那么这种性别差异在不同的地区中也是如此吗？
为此，我们将三个因素汇总到一张横列表（见表3-12）来分析。
表3-12新品消费意愿的地区/性别差异单位：
%
性别
男性
女性
地区
城镇
乡村
城镇
乡村
A.非常愿意
14
5
4
1
B.愿意
36
40
9
4
C.一般
20
30
6
10
D.不愿意
7
7
2
3
E.非常不愿意
2
0
0
0
通过比例计算，我们会发现：
在乡村，新品消费意愿的性别差异远大于城镇的性别差异，即乡村的女性比城镇女性地处新品的情绪更强烈些，而相反，乡村的男性比城镇男性更乐于接受新品。
这意味着新品的女性市场在城镇的拓展和推广，较之乡村是更容易展开的。
从以上例子可以看出，横列表分析的开始就是先形成一维数据，然后把这些数据分成两个或多个类目，形成二维数据进行分析。
这种方法的成功取决于分析者选择关键因素以及根据这些因素组成的横列表的能力，如果因素选择不当，将使数据误导决策。
●说明：
上面的案例就是对几个表的说明及应用，个人认为考试的大致形式也就是这样。
可能会给你单一答案列表、多种答案列表、交叉分组表和横列表，问你每一类表格的作用。
或者直接让你判断上述的各
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