市场研究市场公司实习报告

市场研究市场公司实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在市场研究市场公司担任数据分析师实习生。核心工作成果包括完成3份消费者行为调研报告，分析覆盖全国25个城市、1.2万份有效样本数据，通过结构化数据清洗与SPSS建模，将用户画像精准度提升18%；运用Python自动化处理每日新增数据报告，效率较传统方法提高40%。期间深度应用问卷设计逻辑、交叉分析方法及数据可视化技术，掌握分层抽样与异常值控制的专业方法论，可直接应用于后续市场趋势预测与竞品分析工作中。

二、实习内容及过程

2023年6月5日入职后，被分配到消费者洞察团队，负责项目执行与数据分析。初期跟着导师学习定性访谈的转录规范，参与过一次小范围的城市焦点小组，大概有15位被访者，主要了解他们对某健康食品概念的初步反应。导师教我用NVivo软件做编码归类，虽然我只负责录入和检查部分访谈记录，但发现通过文本挖掘找共性挺有意思的。

6月18日接手第一个独立任务，是配合做一款美妆产品的市场测试。项目周期3周，我的工作是收集整理来自线上问卷和线下试用店的反馈。线上收了800份有效问卷，用SPSS做交叉分析时卡壳了，比如想看年龄与使用频率的关联，但数据直接看很乱。当时有点慌，问了前辈，他们教我用探索性因子分析先提炼几个维度，这样再看关联性清晰多了，效率高不少。最终报告里我用了卡方检验和T检验，结果显示25岁以下用户对香味的偏好显著高于其他群体（P值0.03）。

7月10日参与过一次竞品分析项目，研究的是国内某快消品牌的包装升级。我负责收集竞品在电商平台近半年的销售数据，用Python脚本自动抓取了天猫和京东的300多条商品评论，筛选关键词后统计了复购意愿的分布。发现原包装复购率是65%，新包装试水期提到它的评论多集中在“设计感变强”上，但直接转化成购买比例的只占42%。这让我意识到调研不能只看表面数据，得结合用户行为。

8月初独立完成一个区域市场潜力评估报告，覆盖了华东5个城市。数据来源包括统计局的零售额数据、我做的街头拦截访问（随机抽了600人）和本地商超的进销记录。在合并不同单位数据时遇到麻烦，比如统计局的年数据和企业月的流水单对不上，最后跟数据组同事学了个方法，用环比增长率做校准，误差能控制在5%以内。报告里我用了聚类分析把城市分成三类，发现二类城市（比如苏州）的年轻消费者集中度最高，但消费力不及一类城市（上海）。

遇到的最大挑战是8月那周赶一个季度报告，时间太紧。老板临时要求补充竞品动态的章节，但我手头只有自己项目积累的零散信息。没办法，熬夜在行业数据库里补了3份深度报告，还用思维导图把关键点快速串联起来，最后交上去时虽然睡眠严重不足，但内容确实比预想的完整。这事儿让我明白，市场研究就是得随时准备加班，还得学会在信息不全时做合理推断。

公司在培训上有点欠缺，比如没人系统讲过定性研究怎么写访谈提纲，都是看前辈模板学。另外数据组给我的权限太小，想调取某些历史库得层层申请，效率不高。我的建议是能不能搞个内部案例库，把经典项目的研究方案和代码放进去，新人直接参考修改，或者把常用数据的访问权限分级管理。

这8周最大的收获是知道了自己数据敏感度还差点，比如刚开始看报表容易只盯总量，后来被导师点醒要关注结构性变化。现在做分析会主动多问几个“为什么”，比如为什么某城市数据异常，会不会是抽样方法问题。职业规划上更清晰了，以前觉得市场研究什么都沾点，现在觉得数据分析这块儿得继续深耕，打算下学期报个Python进阶课。

三、总结与体会

这8周，从2023年6月5日到8月22日，在市场研究公司的经历像把理论拉直了看。最直接的价值闭环是，之前学过的描述性统计、因子分析，实际用SPSS处理我负责的那批800份线上问卷数据时才真懂。比如那次做美妆产品测试，分析年龄和购买意愿的关系时，导师教我用交叉表看比例，我调整了分组门槛才发现了25岁以下对香味的特殊偏好（P值0.03），这比课本上的例题生动多了。现在再看文献，会下意识想这个结论能怎么用实验数据验证。

职业规划上，实习前想进甲方做品牌管理，现在更倾向数据驱动岗。8月独立做那篇华东市场报告时，用聚类分析把城市分层，发现二类城市潜力被低估的结论，被团队采纳了，这让我觉得挖掘数据价值挺有成就感。下学期打算补考个数据分析师的认证，把Python脚本那块儿补齐，之前在项目里手动筛选异常值花了不少时间，要是能自动化就好了。

行业趋势上，实习里明显感受到定性研究跟风化严重，很多人只会做焦点小组，对深层访谈的编码分析、内容分析掌握不深。7月参与竞品包装升级项目时，我发现单纯看销售数据不够，必须结合用户生成内容（UGC）分析，比如爬取300条电商评论后，用情感分析发现设计好评多但转化低的现象。这提示我以后做研究得平衡定量和定性，不能只盯着报表。

心态转变是最大的体会。刚开始接活儿会想“这个怎么用”，现在会主动想“这个做完能解决什么问题”。比如8月初那周赶季度报告，老板临时加竞品章节时，我虽然熬了两个通宵，但最后提交的版本确实把历史数据和新动态串起来了，直属领导还当面说下次有需求直接找我。这种被需要的感觉，跟学校做项目完全不一样。责任感也增强了，知道数据清洗时一个错误可能让整个结论偏移，比如那次合并统计局和零售数据时，我反复核对确保误差小于5%，虽然过程痛苦，但最后报告能用上就值了。

未来打算把实习里用到的NVivo和Python库再系统学一遍，现在想起用Python自动抓取竞品评论那段，觉得要是早点会真省事。下份实习或者秋招，简历上能写清楚独立完成过哪个项目、用了什么模型、数据量多大，比空说会分析强。这8周让我明白，市场研究不是玩数据游戏，得懂业务，得能从数字里讲出人话。

四、致谢

感谢实习单位给我这个机会，让我在202