ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
Hahow 好學校
使用者設計、數據分析、數據統計、使用者體驗設計、市調分析、市調、使用者經驗設計、使用者行為、使用者分析、使用者習慣、市調研究、使用者體驗研究、大數據
大小公司皆適用的使用者輪廓調研-用數據做市調趕上顧客變化速度
市場上存在許多搜集外部非結構化數據的方法，一種是問題客製化程度高但樣本數不多的方式，例如：問卷調查、焦點訪談、碎石子調查等，另一種是問題客製化程度較低但樣本數較多的方式，例如社群監測或網紅數據庫等。
疫情一來，會看到人民的適應力和變化速度是相當快的，突然之間，大家都能居家工作，突然之間，焦點訪談也能線上化，其實，消費者的行為，改變的速度比我們想像得快，這也是為何我很偏好用數據做市場研究的原因。
當市場研究成本較高時，在數十年前，我們決定了市場研究的頻率，但當時間來到20年後，消費者速度變快、數位足跡變多的時候，為了掌握消費者意見，我們就該調整成更快速掌握洞察的頻率和工具。
SoWork 定位為一家內容數據洞察的公司，一直也在做類似的事情，透過企業外部的內容或行為數據，提供品牌快速、可反覆驗證、可高頻率進行的市場調查數據；我今天，就想聊聊外部數據可如何運用在市場調查中，內容包括應用、優點和缺點。
市場上存在許多搜集外部非結構化數據的方法，一種是問題客製化程度高但樣本數不多的方式，例如：問卷調查、焦點訪談、碎石子調查等，另一種是問題客製化程度較低但樣本數較多的方式，例如社群監測或網紅數據庫等。
前者多半是當客戶想獲得精準問題時，透過第三方設計搜集答案的方式，再進行樣本數抽樣和調查，小規模的類似焦點訪談，約莫在30人左右的規模，會是行銷人員的極限．大規模的類似線上問卷發送，約莫可到1000人的規模，但填答人的動機就成為抽樣過程中，最難判斷的一環。
後者是我專長的，市場上已有許多數據供應商按照其邏輯，搜集數據並進行初步分析後，我透過帳號密碼，登入其系統獲取自己需要的數據內容，並針對品牌的商業命題加以分析，其應用場景包括以下四種：
1. 發展商業的基礎 — 預估市場人數規模
2. 發展策略的基礎 — 分眾人物誌
3. 發展行銷任務的基礎 — 顧客歷程
4. 開發產品的基礎 — 產品需求分析
詳見原文>
0
0
14 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏