2025年市场调研与分析课程考试试题及答案

2025年市场调研与分析课程考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某新能源汽车企业计划推出一款面向Z世代的智能电动车，为明确目标用户的核心需求，最适合采用的市场调研类型是（）。A.探测性调研B.描述性调研C.因果性调研D.预测性调研2.以下关于定量调研与定性调研的表述中，错误的是（）。A.定量调研侧重数据统计，定性调研侧重深度访谈B.定量调研样本量较大，定性调研样本量较小C.定量调研结论可推广，定性调研结论更具针对性D.定量调研使用结构化问卷，定性调研使用非结构化提纲3.某食品企业欲调研消费者对“低糖奶茶”的接受度，在一线城市随机抽取500名20-35岁女性样本，这种抽样方法属于（）。A.分层抽样B.系统抽样C.简单随机抽样D.便利抽样4.问卷中“您是否每月至少购买3次咖啡？①是②否”这一问题的主要缺陷是（）。A.引导性偏差B.选项不穷尽C.概念模糊D.问题冗余5.在SPSS中进行信度分析时，Cronbach’sα系数为0.65，说明量表（）。A.信度极佳B.信度可接受C.信度不足D.无法判断6.某化妆品企业通过分析社交媒体用户的评论，提取“成分安全”“包装设计”“价格”等高频词，这种数据分析方法属于（）。A.回归分析B.因子分析C.文本挖掘D.聚类分析7.市场调研中，“保护受访者隐私，不将个人信息用于调研外用途”体现的伦理原则是（）。A.自愿参与B.匿名与保密C.避免伤害D.结果透明8.某连锁超市欲分析不同区域门店的销售差异，需收集的外部二手数据是（）。A.门店近三年的客流量记录B.区域人口密度与收入水平C.员工绩效考核表D.供应商供货周期9.在消费者行为分析中，“购买有机蔬菜的消费者更关注健康”属于（）。A.行为变量B.地理变量C.心理变量D.人口变量10.预测性调研中，使用时间序列分析法时，若数据呈现季节性波动，应重点关注的因素是（）。A.长期趋势B.循环变动C.季节变动D.随机波动二、简答题（每题8分，共40分）1.简述市场调研的完整流程，并说明各阶段的核心任务。2.对比焦点小组访谈与深度访谈的适用场景及优缺点。3.列举问卷设计中常见的5类错误，并分别举例说明。4.解释“抽样误差”与“非抽样误差”的区别，简述降低非抽样误差的主要措施。5.说明市场调研报告中“结论与建议”部分的写作要求，并举出3类典型建议。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某国产运动品牌计划推出一款定价1299元的智能跑鞋，主打“运动数据监测+AI训练建议”功能。前期探测性调研显示，目标用户（25-35岁运动爱好者）对价格敏感度较高，部分消费者认为“功能实用但价格偏贵”，同时对“数据隐私”存在顾虑。要求：设计该产品上市前的描述性调研方案，需包含调研目标、调研对象、数据收集方法、问卷核心问题（至少5题）及数据分析方法。案例2：某乳制品企业2024年推出“0糖0卡酸奶”，上市3个月市场占有率仅1.2%（行业平均4.5%）。企业委托调研发现：①终端陈列位置偏僻；②消费者认为“0糖口感不如普通酸奶”；③竞品同期推出“0糖+益生菌”升级款。要求：结合调研结果，分析市场表现不佳的原因，并提出3条针对性改进建议（需说明逻辑）。四、论述题（10分）随着AI技术发展，市场调研工具不断迭代（如AI生成问卷、自动语义分析、虚拟焦点小组）。请论述AI对市场调研的影响，包括优势、潜在挑战及应对策略。参考答案一、单项选择题1.A2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.B9.C10.C二、简答题1.市场调研完整流程及核心任务：（1）确定调研问题与目标：明确企业需解决的核心问题（如“新产品市场接受度低的原因”），界定调研范围（如目标用户、地域）。（2）制定调研方案：设计调研类型（描述性/因果性）、数据来源（一手/二手）、方法（问卷/访谈）、抽样计划（样本量/抽样方法）及预算。（3）数据收集：执行问卷发放、访谈实施或二手数据整理，确保数据真实性与完整性。（4）数据处理与分析：清洗数据（处理缺失值、异常值），运用统计工具（SPSS、R）进行描述性分析（均值、频率）、推断性分析（回归、聚类）。（5）撰写提炼关键结论（如“价格是阻碍购买的主因”），提出可操作建议（如“推出促销套装”），并附数据图表支持。2.焦点小组访谈与深度访谈对比：（1）适用场景：焦点小组适合探索群体互动中的观点碰撞（如新产品概念测试）；深度访谈适合挖掘个体复杂心理（如高端产品购买动机）。（2）优点：焦点小组效率高（一次访谈获取多人观点）、可观察互动；深度访谈深入（可追问细节）、避免群体压力。（3）缺点：焦点小组易受“意见领袖”影响，结果难量化；深度访谈成本高（时间/人力），结论推广性弱。3.问卷设计常见错误及示例：（1）引导性问题：“大多数消费者认为A品牌更安全，您是否同意？”（暗示倾向）。（2）双主题问题：“您是否因价格低或品牌信任购买该产品？”（同时询问两个原因）。（3）选项不穷尽：“您的月收入：①5000元以下②10000元以上”（缺失5000-10000元区间）。（4）专业术语：“您是否使用过OAuth2.0认证服务？”（普通用户难以理解）。（5）敏感性问题直接提问：“您每年偷逃税款的金额是？”（易引发拒答）。4.抽样误差与非抽样误差区别及措施：（1）区别：抽样误差由样本与总体差异引起，不可避免但可通过增大样本量降低；非抽样误差由调研设计、执行或数据处理错误导致（如问卷设计偏差、访问员记录错误），可通过优化流程控制。（2）降低非抽样误差措施：①严格培训访问员；②预调研测试问卷；③设置逻辑校验题（如“年龄25岁”与“工龄10年”矛盾）；④交叉核对数据（如电话回访部分受访者）。5.结论与建议写作要求及典型建议：（1）要求：结论需基于数据（如“62%的受访者因价格放弃购买”），避免主观推断；建议需具体可行（含实施主体、时间），与结论直接关联。（2）典型建议：①产品改进（如“将智能跑鞋续航从5天提升至7天”）；②营销策略（如“针对学生群体推出分期购方案”）；③渠道优化（如“在运动APP首页增加产品弹窗”）。三、案例分析题案例1：智能跑鞋描述性调研方案设计（1）调研目标：明确25-35岁运动爱好者对智能跑鞋的功能需求优先级、价格接受区间及数据隐私顾虑点。（2）调研对象：核心群体（过去1年购买过2双以上跑鞋的消费者，n=800）；潜在群体（每周运动≥3次的非跑鞋用户，n=200）。（3）数据收集方法：线上问卷（覆盖全国，通过运动APP推送）+线下深度访谈（在北上广选取20名高净值用户）。（4）问卷核心问题：①您每月运动频率是？（①1-2次②3-5次③6次以上）②您购买跑鞋时最关注的3个因素是？（功能、价格、品牌、舒适度、数据监测准确性…）③您能接受的智能跑鞋最高价格是？（①800元以下②800-1200元③1200-1500元④1500元以上）④您是否担心运动数据被泄露？（①非常担心②担心③不担心）⑤若产品提供“数据本地存储”功能，您的购买意愿会？（①显著提升②略有提升③无变化）（5）数据分析方法：交叉分析（如不同运动频率用户的价格接受度差异）、因子分析（提炼功能需求的核心因子）、T检验（对比核心群体与潜在群体的隐私顾虑程度）。案例2：0糖酸奶市场表现不佳原因及改进建议（1）原因分析：①终端陈列问题：位置偏僻导致消费者触达率低（购买决策中70%的选择发生在终端，陈列影响首次试用）。②产品体验缺陷：“0糖口感差”直接降低复购率（调研显示，65%的消费者因口感放弃二次购买）。③竞品压力：竞品“0糖+益生菌”升级款满足了“健康+功能”双重需求，形成差异化优势（消费者对“益生菌”的关注度较“0糖”高23%）。（2）改进建议：①陈列优化：与超市合作，将产品放置于冷藏柜入口处（黄金视线高度），设置“0糖酸奶”独立堆头（逻辑：提升可见性，增加随机购买）。②产品改良：添加天然甜味剂（如赤藓糖醇）改善口感，并在包装标注“0糖但更清甜”（逻辑：解决核心痛点，传递产品升级信息）。③差异化营销：推出“0糖+100亿活性益生菌”联名款，强调“双重健康”（逻辑：对标竞品，强化功能优势，吸引注重肠道健康的消费者）。四、论述题AI对市场调研的影响分析（1）优势：①效率提升：AI生成问卷可在5分钟内根据调研目标自动设计题目（传统需2-3天），并通过自然语言处理（NLP）识别敏感问题；自动语义分析能实时处理百万条社交媒体评论，提取情感倾向（如“满意”“失望”）及关键词（传统人工标注需数周）。②精准度提高：虚拟焦点小组通过AI模拟真实用户对话，避免“群体压力”干扰，捕捉潜意识需求（如用户可能不愿当面承认“因外观购买”）；AI预测模型结合历史数据与实时行为（如搜索关键词、浏览时长），预测准确率较传统回归模型提升15%-20%。③成本降低：AI工具减少人工访问员需求（如自动电话调研），虚拟样本库可重复使用，整体调研成本下降30%-50%。（2）潜在挑战：①数据偏差风险：AI依赖历史数据训练，若样本覆盖不全（如忽略下沉市场用户），可能导致结论失真；社交媒体数据多为“活跃用户”发声，沉默群体（如中老年消费者）需求易被忽视。②伦理争议：AI收集用户行为数据（如定位、浏览记录）可能侵犯隐私，虚拟焦点小组的“模拟用户”是否需告知真实身份存在法律争议。③人机协同障碍：部分调研场景（如高端产品的情感需求挖掘）仍需人工深度访谈，AI无法替代人际互动中的共情与追问能力。（3）应对策略：①数据质量控制：建立多源数据融合机制（如结合问卷、社交媒体、企业CRM数据），引入人工审核环节（抽取5%样本验证AI分析结果）；扩大训练样本覆盖范围（如增加不