营销传播广告传媒公司市场调研实习生实习报告

营销传播广告传媒公司市场调研实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家营销传播广告传媒公司担任市场调研实习生。核心工作成果包括完成3份行业分析报告，涉及5个细分领域，收集并整理超过200份有效消费者调研数据，其中2份报告被团队采纳用于客户提案。应用SPSS进行数据分析，用Tableau制作可视化图表，提升了数据解读效率20%。提炼出可复用的方法论：采用分层抽样提升调研精准度，通过A/B测试优化传播策略。这些实践加深了对市场调研工具和流程的理解，验证了课堂所学理论在真实场景中的应用价值。

二、实习内容及过程

1.实习目的

希望了解市场调研在营销传播中的实际操作，掌握调研工具，看理论怎么落地。

2.实习单位简介

公司主要做品牌策略和媒介投放，客户涵盖快消和科技行业。我所在的部门专攻消费者洞察，经常要用到定量和定性方法。

3.实习内容与过程

第12周跟着导师熟悉业务，主要是看往年的调研报告和客户brief。第3周开始独立负责一个快消品牌的消费者态度调研，用在线问卷收集数据，样本量1500份，覆盖1835岁人群。遇到问题是数据清洗太慢，几百张原始表格里乱码和无效答案多。导师教我用Python脚本自动筛选，跑了3天总算处理完。第56周参与另一个项目的媒介效果评估，用SPSS做路径分析，发现电视广告和社交媒体的协同效应比预想强30%。最后两周整理报告，用Tableau做气泡图展示关键发现。

4.实习成果与收获

完成了3份调研报告，其中1份被客户采纳，推动了他们调整传播预算分配。最大的收获是学会用统计软件处理大数据，以前只会做基础描述统计。还体会到调研要注重细节，比如问卷措辞会影响答案，这点课本上没强调。职业规划上更确定想往数据分析师方向发展了，虽然现在还很菜。

5.问题与建议

遇到的困难主要是部门培训不足，很多工具都是靠自己摸索。比如第一次用AMOS建模时，没人手把手教，差点把假设搞反了。建议公司可以搞个新人工具手册，把常用软件的操作流程写明白。另外，岗位匹配度上，初期以为主要是写问卷，其实数据处理时间占比更高，希望招聘时能明确这点。如果可以，带教老师多给些反馈也行，我那会儿改了3版报告才过关。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周像把书本知识掰开了揉碎了用。7月15号接手那个饮料品牌项目时，完全懵圈，连问卷逻辑都没理清。硬着头皮做了两周，导师扔给我套SPSS分析模板，我才明白定性洞察要怎么量化和验证。最后报告里那个品牌忠诚度模型，跑出来的相关系数0.72，比预想的还高，那一刻感觉之前熬的夜值了。原来调研不是玩数据游戏，得懂行业套路，比如快消品用户画像里年龄分层特别重要，这点在8月2号做竞品分析时深有体会。把学到的因子分析、聚类算法用在实际案例里，才真正理解了这些模型的力量。

2.职业规划联结

这段经历让我看清了数据分析师是条窄道，但特别适合我。之前想泛做营销，现在认定要专攻用户行为分析。下学期打算啃完《高级分类数据分析》，顺便考个市场研究协会的认证。8月25号做的那个社交媒体情绪监测项目，用Python爬取了100万条微博，发现话题标签的传播曲线能预测产品销量，这让我对AARRR模型有了新想法。如果明年能留在这条赛道，第一件事是系统学学因果推断，现在看文献都抓不住重点。

3.行业趋势展望

公司今年搞的那个AI辅助调研系统，效率确实高，但人工解读依然不能省。比如8月30号那个医药客户项目，算法把用户抱怨归类到“包装问题”，实际是说明书字太小。这让我意识到大模型在营销领域还是得当辅助工具。行业现在在卷数据量，但卷到最后大家会发现，调研的本质还是洞察力。导师常说“调研是门手艺活”，现在终于懂了，光会跑回归分析不够，得懂怎么把数据讲成故事。比如8月最后那周写的那个户外品牌报告，用消费者决策树图拆解购买路径，客户说比传统SWOT分析直观多了。

4.心态转变

刚来时觉得实习不就是填问卷？结果发现部门人手一台Mac，天天在终端敲R语言。8月10号第一次加班到10点，处理那个APP下载量异常数据，第二天导师还夸我反应快。现在看报表都上瘾了，连地铁广告牌都能分析用户视线停留时长。这种从被动接受知识到主动解决问题的转变，比单纯学知识更带劲。最意外的是，发现自己还挺能扛压力，那个快消品项目连续一周只睡5小时，现在回想居然没崩溃。原来所谓的职场抗压能力，就是逼着自己把不可能变成可能。

5.未来行动

下半年打算把实习攒的案例都整理成笔记，尤其是8月20号那个用结构方程模型做品牌健康度评估的案例，细节特别多。如果明年秋招，简历上必须写清楚这段经历里用Python处理过多少数据、建过多少模型。导师说现在行业缺懂数据又懂营销的“杂家”，我得朝着这个方向猛钻。现在每天睡前都会看两页《数据挖掘实战》，感觉离目标又近了一步。

四、致谢

1.

感谢公司提供这次实习机会，让我把课堂上学到的调研方法用上了。

2.

特别感谢导师，那个SPSS模型问题是他点醒我的，后来数据清洗的Python脚本也是他