2025年市场调研与分析考试试题及答案

2025年市场调研与分析考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某新能源汽车企业计划调研三线城市消费者对增程式电动车的接受度，为避免样本偏差，最适宜采用的抽样方法是：A.简单随机抽样B.分层抽样（按收入水平分层）C.便利抽样D.滚雪球抽样答案：B（解析：三线城市消费者收入差异可能显著影响对增程式电动车的接受度，分层抽样可按收入分层后分别抽样，降低偏差。）2.以下哪种数据属于原始数据？A.国家统计局发布的2024年社会消费品零售总额B.某电商平台用户搜索“智能手表”的关键词记录C.《2024年中国智能家居行业白皮书》中的市场规模预测D.行业协会整理的2020-2024年家电出口量统计答案：B（解析：原始数据指未经过加工的第一手数据，用户搜索记录是直接采集的行为数据，其余选项均为二手数据或加工后数据。）3.在市场调研中，若需要测量消费者对某品牌咖啡的“口感满意度”，最适合的量表是：A.语义差异量表（如“苦涩-顺滑”）B.李克特量表（1-5分，“非常不满意-非常满意”）C.瑟斯顿量表（通过专家排序确定态度语句）D.斯坦普尔量表（-5到+5分，无中性选项）答案：B（解析：口感满意度是典型的态度测量，李克特量表操作简便，能有效量化主观感受，适合大规模调研。）4.某食品企业通过问卷调研发现，“每周购买零食频率”与“家庭月收入”的相关系数为0.65（p<0.01），这表明：A.家庭月收入越高，每周购买零食频率一定越高B.家庭月收入每增加1000元，每周购买零食频率平均增加0.65次C.两者存在显著正相关关系，但无法确定因果方向D.相关系数大于0.5，说明两者具有强因果关系答案：C（解析：相关系数仅反映变量间的线性关联程度，无法证明因果关系，p<0.01说明相关性在统计上显著。）5.以下哪项不属于市场调研报告的“结论与建议”部分内容？A.建议企业针对Z世代推出低糖版零食B.验证了“价格敏感度与品牌忠诚度负相关”的假设C.指出调研样本中35岁以上消费者占比仅18%的局限性D.提出在长三角地区增设20家线下体验店的具体方案答案：C（解析：样本局限性属于“调研局限”部分，结论与建议应基于分析结果提出行动方向。）6.为分析某品牌洗发水的用户复购行为，需构建预测模型。以下变量中，最可能作为因变量的是：A.用户年龄（20-50岁）B.过去12个月复购次数（0-5次）C.每次购买金额（100-300元）D.对“去屑效果”的满意度评分（1-5分）答案：B（解析：因变量是需要预测的结果变量，复购次数直接反映复购行为，其他为自变量或影响因素。）7.焦点小组访谈中，主持人发现某参与者持续主导讨论，其他成员发言较少。此时最合理的应对措施是：A.直接打断主导者，要求其让其他人发言B.对沉默成员提问：“刚才提到的‘香味太浓’问题，您有类似体验吗？”C.记录主导者观点，后续通过深度访谈补充其他成员意见D.调整座位，将主导者与沉默成员分开就坐答案：B（解析：通过针对性提问引导沉默成员参与，既保持讨论自然，又能获取多元观点，是焦点小组主持的常用技巧。）8.某美妆品牌计划用社交媒体数据挖掘消费者对新品粉底液的评价，需重点清洗的异常数据是：A.重复发布的“新品好用”短文本（同一用户发布10次）B.包含“粉底液测评”话题的微博C.带有“油皮亲妈”“持妆12小时”等关键词的评论D.发布时间在新品上市前1个月的用户留言答案：A（解析：同一用户重复发布相同内容可能是刷评或机器操作，属于异常数据需清洗；上市前留言可能涉及竞品，也需排除，但A更典型。）9.在STP分析中，“选择30-45岁、月收入1.5万以上的职场女性作为目标市场”属于：A.市场细分（Segmentation）B.目标市场选择（Targeting）C.市场定位（Positioning）D.市场渗透（Penetration）答案：B（解析：STP中，Segmentation是划分细分市场，Targeting是选择进入的细分市场，Positioning是确定产品在目标市场中的位置。）10.以下哪种场景最适合使用实验法进行市场调研？A.分析短视频平台用户对不同长度（15秒/60秒）广告的点击率差异B.调研老年人对智能手表的功能需求C.预测2026年新能源汽车市场增长率D.了解消费者对某品牌代言人的态度答案：A（解析：实验法通过控制变量（广告长度）观察因变量（点击率），适合测试因果关系；其他场景更适合观察法、问卷法或预测模型。）二、简答题（每题8分，共40分）1.简述定量调研与定性调研的主要区别，并举例说明二者如何互补。答案：定量调研以数据量化为核心，通过大样本统计分析揭示规律，如通过1000份问卷统计“价格敏感度”的均值和分布；定性调研侧重深度理解，通过小样本访谈或观察挖掘动机，如通过5组焦点小组发现“消费者拒绝高价产品的真实原因是担心智商税”。二者互补体现在：定性调研为定量设计提供假设（如“年轻妈妈更关注成分安全”），定量调研验证假设并推广结论（如统计显示25-35岁妈妈群体中82%将“成分安全”列为首要因素），最终结合形成“年轻妈妈群体需强化成分透明化宣传”的结论。2.数据清洗的主要步骤包括哪些？请结合市场调研场景举例说明。答案：数据清洗步骤：①缺失值处理（如问卷中“月收入”字段20%缺失，可删除缺失超过50%的样本，对剩余样本用均值或中位数填补）；②异常值检测（如某用户填写“月零食消费10万元”，通过Z-score法判断为异常，核查后若为录入错误则修正，否则剔除）；③重复值处理（如同一IP提交3份问卷，内容高度相似，判定为无效样本并删除）；④格式标准化（如“出生日期”字段存在“2000/1/1”“2000-01-01”等不同格式，统一为“YYYY-MM-DD”）；⑤逻辑一致性检查（如某用户填写“年龄18岁”但“职业”为“退休教师”，标记为矛盾并核实）。3.简述消费者购买决策过程的主要阶段，并说明市场调研在各阶段的应用。答案：购买决策过程包括：①需求识别（消费者意识到需要解决的问题，如“头发干枯需要护发素”）；②信息搜索（主动收集产品信息，如查看电商评论、咨询朋友）；③方案评估（比较不同品牌的功能、价格等，如对比A品牌“高保湿”与B品牌“无硅油”）；④购买决策（最终选择并完成购买）；⑤购后评价（使用后形成满意度，影响复购或口碑）。市场调研应用：需求识别阶段通过用户痛点访谈挖掘未被满足的需求；信息搜索阶段分析消费者获取信息的渠道（如短视频平台占比60%）；方案评估阶段测量关键决策因素（如“成分安全”权重40%）；购买决策阶段研究阻碍因素（如“促销活动不足导致30%消费者放弃”）；购后评价阶段跟踪满意度（如85%用户表示“效果符合预期”）并收集改进建议。4.什么是KANO模型？如何利用其进行产品功能优先级排序？答案：KANO模型将产品功能分为五类：①基本型（用户认为“必须有”，缺失会导致不满，如手机的通话功能）；②期望型（用户需求与满意度正相关，如手机续航时间越长越满意）；③兴奋型（用户未预期但带来惊喜，如手机的“卫星通信”功能）；④无差异型（用户不关心，如手机包装盒颜色）；⑤反向型（提供后可能降低满意度，如手机强制广告）。应用步骤：①通过问卷让用户对各功能回答“如果有，我会…；如果没有，我会…”（如满意/无所谓/不满）；②根据回答归类功能类型；③优先级排序：基本型功能必须满足（否则用户流失），期望型功能按重要性投入（如续航提升优先于快充速度），兴奋型功能选择性开发（提升差异化），无差异和反向型功能减少资源投入。5.简述市场趋势预测中“时间序列分析”与“因果分析”的区别，并举例说明。答案：时间序列分析基于历史数据的时间规律预测未来，假设“过去模式会延续”，如根据2019-2024年某品牌奶茶月销量数据，通过移动平均法预测2025年1月销量；因果分析则寻找影响变量的驱动因素，建立因果模型，如分析“月销量=0.8×人均可支配收入+0.5×社交媒体曝光量-0.3×竞品促销次数”，通过输入2025年预测的收入、曝光量等变量预测销量。区别：时间序列仅依赖历史数据本身，适合短期、稳定趋势预测（如季节性产品）；因果分析需识别关键驱动因素，适合解释性强、受外部变量影响大的场景（如新能源汽车销量受政策补贴影响）。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某国产运动品牌“跃动”2024年推出高端跑鞋“飞翼Pro”，定价1299元（竞品国际品牌同类产品定价1399-1599元），目标用户为25-40岁、年跑步量200公里以上的资深跑者。上市3个月后，销量仅达预期的40%，市场调研部门需找出原因。调研数据如下：-电商平台评论（抽取500条）：30%提到“鞋面材质偏硬，磨脚”；25%提到“品牌logo设计太夸张，不符合日常穿搭”；15%提到“没有看到专业跑者的实测推荐”；10%提到“线下门店试穿体验差，店员不了解产品技术参数”；剩余20%为中性或好评。-问卷调研（有效样本1000份）：目标用户中，65%认为“跃动”品牌与“高端专业”关联度低；40%表示“国际品牌的科技标签（如Zoom、Boost）更有说服力”；35%反映“飞翼Pro的缓震技术参数（如回弹率65%）未在宣传中突出”。问题：（1）结合调研数据，分析“飞翼Pro”销量未达预期的主要原因。（8分）（2）针对原因提出3条改进建议，并说明依据。（7分）答案：（1）主要原因：①产品体验缺陷：鞋面材质硬、磨脚（30%评论）直接影响使用满意度，降低复购和口碑；②品牌认知不足：65%目标用户认为品牌与“高端专业”关联度低，消费者对国产高端跑鞋信任度不足；③宣传策略偏差：未突出核心技术参数（回弹率65%），缺乏专业跑者实测推荐（15%评论），导致技术优势未传递；④终端服务薄弱：线下店员不了解产品技术（10%评论），影响试穿转化；⑤设计不符合场景需求：25%评论提到logo夸张，与日常穿搭需求冲突，限制了非跑步场景的使用。（2）改进建议及依据：①优化产品设计：针对鞋面材质问题，推出“飞翼Pro2.0”升级款，采用更柔软的网布材质，并在详情页标注“经过1000小时磨损测试”；依据：直接解决用户痛点（30%评论提及），提升使用体验。②强化专业背书：联合马拉松赛事合作，邀请Top100跑者发布实测视频（如“500公里实测，回弹率稳定65%”），在电商详情页增加“专业跑者推荐”标签；依据：40%用户认可国际品牌科技标签，专业背书可提升技术可信度（15%评论反映缺乏实测推荐）。③提升终端服务：对线下门店店员进行产品培训（重点讲解缓震技术、回弹率等参数），设置“技术讲解区”展示中底结构模型；依据：10%评论指出店员不专业，专业服务可增强购买信心。案例2：2025年，某食品企业计划进入“0糖0卡气泡水”市场，委托调研公司分析市场机会。调研团队通过二手数据收集、消费者问卷（2000份）、深度访谈（20人）获取以下信息：二手数据：2024年国内0糖0卡气泡水市场规模120亿元，年增长率35%；头部品牌A市占率45%（主打“白桃味+膳食纤维”），品牌B市占率20%（主打“青柠味+维生素C”），其他品牌合计35%。问卷数据：消费者选择0糖0卡气泡水的主要因素（排序）：①口感（78%）、②口味多样性（65%）、③品牌信任度（55%）、④附加功能（如添加电解质，45%）、⑤包装设计（30%）。深度访谈-年轻女性（22岁，学生）：“我喜欢换口味，但现在市面上主要是桃子、青柠、葡萄，喝腻了。”-健身男性（30岁，教练）：“我需要补充电解质，但只有少数品牌添加，而且量不够。”-家庭用户（35岁，妈妈）：“孩子喜欢喝，但我担心代糖安全，希望看到权威检测报告。”问题：（1）该市场的竞争格局与消费者需求特征是什么？（7分）（2）为该企业设计市场进入策略，需包含产品定位、差异化点及推广方向。（8分）答案：（1）竞争格局：市场高速增长（年增35%），但高度集中（前两品牌占65%），头部品牌分别以“口味+基础功能（膳食纤维/维生素C）”为核心卖点，其他品牌未形成强差异化。消费者需求特征：①核心需求：口感（78%）是首要选择因素；②多样性需求：口味单一（年轻女性反馈），期待新口味（如荔枝、杨枝甘露）；③功能升级需求：健身群体需要更高浓度电解质（45%关注附加功能）；④安全信任需求：家庭用户担忧代糖安全（需权威检测背书）；⑤品牌信任度：55%消费者重视品牌，新品牌需建立专业形象。（2）市场进入策略：①产品定位：“专业级0糖0卡气泡水，满足多元场景需求”。②差异化点：-口味创新：推出“限定季节口味”（如春季樱花味、夏季杨梅味），每月更新1款，针对“口味多样性”需求（65%消费者关注）；-功能强化：针对健身人群，推出“电解质加强版”（钠含量120mg/瓶，高于竞品80mg/瓶），并标注“运动后每瓶补充20%每日所需电解质”；-安全背书：添加“三重代糖检测报告”（SGS认证、中国营养学会认可），在包装和详情页突出“0糖0卡，安全可追溯”，解决家庭用户担忧。③推广方向：-线上：在健身APP（如Keep）投放“电解质加强版”场景广告（运动后畅饮），在小红书针对年轻女性发起“月度新口味测评”活动（用户上传试喝视频赢新品）；-线下：在连锁健身房设置试饮点（搭配运动补给知识卡），在母婴店摆放“安全检测报告”展架，联合儿科医生直播科普“代糖安全性”；-品牌信任：联合中国食品科学技术学会发布《0糖0卡气泡水消费指南》，提升专业形象（针对55%消费者的品牌信任需求）。四、论述题（10分）随着AI技术的发展，市场调研工具与方法正在发生变革。请结合具体技术（如自然语言处理NLP、计算机视觉、机器学习等），论述AI如何提升市场调研的效率与深度，并分析可能面临的挑战。答案：AI技术从数据采集、分析到应用全流程提升市场调研的效率与深度，具体体现在：1.数据采集：-计算机视觉技术可自动抓取社交媒体、电商页面的图片/视频数据（如用户晒单的产品包装、使用场景），通过图像识别提取关键信息（如“产品未拆封”“搭配咖啡饮用”），相比人工筛选效率提升80%。-NLP技术可实时分析海量文本（如微博评论、知乎回答），自动分类情感倾向（如“满意”“失望”）、提取高频关键词（如“气泡感不足”“包装好看”），传统人工标注需1周的10万条评论，AI仅需2小时完成。