第一章-市场分析(高级营销师：2006).ppt

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1、高级营销师培训国家职业资格一级第一章市场分析本章内容提要市场调研国际市场分析第一节市场调研本节主要内容做出市场预测决策市场调研决策的考虑因素；市场调研决策矩阵。制定市场预测步骤市场预测的步骤；选择市场预测方法的原则；预测误差产生的原因；预测报告的内容。进行市场预测定性预测法：五种；定量预测法：四种。市场调研决策的考虑因素是否有足够的资源。－调研资金。能否把握市场时机。制定决策所需信息是否存在。能否带来收益。－调研收益>调研成本。市场调研决策矩阵低边际利润产品高边际利润产品市场规模小成本可能大于收益。如修眼镜的螺丝刀，不需要市场调研。收益可能大于成本。如大型专业

2、化设备，可以进行市场调研。市场规模大收益可能大于成本。如某品牌冷冻食品，可以进行市场调研。收益可能大于成本。如大屏幕高清电视，可以进行市场调研。市场预测的步骤1、确定预测目标。它直接关系到资料收集、预测方法。2、搜集整理资料。资料是预测的基础。3、选择预测方法。原则－。4、建立预测模型。5、评价预测模型。6、利用模型进行预测。7、分析预测结果。预测误差产生的原因－。8、编写预测报告。报告的内容－。9、输出预测结果。选择预测方法的原则预测的目的内在联系－相关分析法；新产品的市场容量－市场因子法。预测的时间短期－平均法、平滑法；长期－直线趋势法。历史统计资料的多少

3、多－统计方法；少－定性预测方法。产品生命周期季节性－季节指数法；成长期－直线、曲线法；成熟期－平均法、平滑法。预测误差产生的原因预测方法选择不当，预测模型不合适。历史资料不完整、不真实。预测环境、影响预测对象的因素发生重大变化。预测人员的经验、分析判断能力有限。预测报告的内容预测报告是对预测工作的总结。预测报告的内容：资料搜集与处理过程选用的预测方法建立的预测模型及其评价与检验对未来条件的分析预测结果及其分析与评价其它需要说明的问题主要的预测方法定性预测法购买者意向调查法销售人员综合意见法专家意见法市场试销法市场因子推演法定量预测法回归分析法时间序列分析法直线

4、趋势法统计需求分析法购买者意向调查法适用条件（1）购买者的购买意向清晰明确；（2）购买意向会转化为购买行为；（3）购买者愿意将意向告诉调查者。适用产品产业用品；耐用消费品。主要优点（1）了解到未公开的资料；（2）体现企业对顾客的关心；（3）获得行业、地区的市场需求估计值。销售人员综合意见法主要优点（1）销售人员了解消费者，且容易接触；（2）让销售人员参与预测，激发其工作热情；（3）可以按产品、地区、顾客进行销售预测。主要不足（1）销售人员的判断容易受主观因素影响，出现人为偏差；（2）对经济发展形势或企业营销规划缺乏全面的认识；（3）缺乏足够的知识、能力与兴趣；

5、（4）出于业绩考核考虑，故意压低预测值。专家意见法专家：经销商、供应商、分销商、其它专家。专家小组法：各专家提出估计，交换意见，最后形成统一的意见。缺点：容易受到权威或多数人的影响；容易受面子的约束。德尔菲法。主要优点：（1）预测过程快、成本低；（2）可以参照各种意见；（3）可以用于缺乏数据的预测。主要缺点：（1）专家意见未必反映客观事实；（2）责任比较分散，估计值的权数相同，没有考虑专家的重要程度；（3）仅仅适用于总量预测。市场试销法市场试销法是指就某一特定的地区或消费对象到市场上进行商品实地试销，再根据试销数据对未来销售做出预测。适用情况：应用广泛－未进入

6、市场的新产品；改进的老产品。市场因子推演法市场因子是指市场中可以影响某种商品需求的相关因素。市场因子推演法是通过分析市场相关因子来推算某种商品的市场潜量（最大市场需求量）。例：P8。回归分析法相关关系是指变量之间并不完全确定、带有偶然性和随机性，但统计上又有一定内在规律的关系。回归分析法是利用预测对象和影响因素之间的因果关系，通过建立回归方程进行预测。类型：自变量多少－一元回归、多元回归；自变量与因变量的关系－线性回归、非线性回归。步骤与注意事项一元线性回归预测的步骤（1）分析变量之间的关系，确定自变量和因变量，建立预测模型y＝a＋bx；（2）根据已知的统计数

7、据，求a、b的值，确定回归方程；（3）利用R检验，进行相关分析，检验x、y之间是否存在线性关系；（4）计算方差，估算预测值的误差范围。应用回归分析法的注意事项（1）预测对象与影响因素之间必须存在相关关系，且样本量不能太少，数据点最好在20个以上；（2）自变量之间的相关关系不能太复杂；（3）不能遗漏新变量。时间序列分析法时间序列是指将各种经济统计指标数据，按照时间先后顺序排列的数列。时间序列分析法是在时间序列的基础上，运用一定的数学方法使其向外延伸，以预计未来的发展趋势，并确定市场预测值。时间序列的组成：趋势（T）；周期（C）；季节（S）；不确定因素（I）。加法

8、预测模型：Y＝T＋C＋S＋I；乘法预测