消费品市场调研方法与技巧手册

消费品市场调研方法与技巧手册第1章消费品市场调研的概述与基础理论1.1消费品市场调研的定义与目的消费品市场调研是指通过系统性的数据收集与分析，了解消费者在购买、使用和评价消费品过程中的行为、需求和偏好，以支持企业制定市场策略和产品开发决策。根据《市场营销学》（Kotler,2016）的定义，市场调研是“对市场现象进行系统研究的过程”，其核心目标是获取消费者行为数据，为市场决策提供依据。消费品市场调研通常包括市场环境分析、消费者需求分析、竞争分析等内容，是企业制定市场策略的重要工具。例如，某品牌在推出新产品前，通过市场调研发现目标消费者对产品包装设计有较高关注，从而调整产品包装策略，提升市场接受度。市场调研的目的是帮助企业准确把握市场动态，优化资源配置，提高产品竞争力和市场占有率。1.2消费品市场调研的基本原则与方法消费品市场调研应遵循科学性、系统性、客观性、时效性等基本原则，确保数据的准确性和可靠性。常用的方法包括问卷调查、访谈、焦点小组、观察法、实验法、数据分析等，其中问卷调查是基础手段，访谈和观察法则用于深入挖掘消费者心理。问卷调查需遵循“问题明确、结构合理、样本代表性强”等原则，确保数据的有效性。例如，采用Likert量表进行消费者满意度调查，可有效衡量消费者对产品功能、价格、服务等方面的评价。实验法适用于特定产品或营销活动的测试，如A/B测试，可比较不同营销策略的效果，为决策提供依据。数据分析是市场调研的最终环节，常用统计软件（如SPSS、R、Excel）进行数据处理，通过描述性统计、相关性分析、回归分析等方法揭示变量之间的关系。1.3消费品市场调研的常用工具与技术常用的调研工具包括问卷、访谈提纲、观察记录表、焦点小组讨论记录、消费者行为日志等。问卷设计需遵循“问题清晰、选项合理、逻辑连贯”原则，避免引导性问题，确保数据的客观性。例如，采用“5点量表”（1-5分）来衡量消费者对产品满意度。焦点小组法（FocusGroupDiscussion,FGD）适用于深入了解消费者态度和行为，通过小组讨论捕捉个体差异和群体共识。观察法（ObservationalResearch）可用于研究消费者在真实环境中的购买行为，如在零售店观察消费者选购过程，获取行为数据。数据分析技术包括描述性统计、交叉分析、聚类分析、回归分析等，可帮助识别市场趋势和消费者细分。例如，通过聚类分析将消费者分为高价值、中价值、低价值群体，从而制定差异化营销策略。第2章市场需求分析与消费者行为研究2.1市场需求的识别与分类市场需求的识别是市场调研的核心环节，通常通过定量与定性方法结合进行，如问卷调查、焦点小组、深度访谈等，以获取消费者对产品或服务的潜在需求。市场需求可按用途分类为功能性需求、情感性需求和心理性需求，其中功能性需求是消费者对产品基本功能的需要，如手机的通话功能；情感性需求则涉及消费者对品牌、情感认同的追求，如对“品质生活”的向往；心理性需求则与消费者的个性、价值观相关，如对个性化服务的偏好。根据市场细分理论，市场需求可按地理、人口、心理和行为等因素进行分类，例如通过地理细分可识别不同区域消费者的购买习惯差异，通过人口统计学细分可分析年龄、性别、收入等变量对需求的影响。市场需求的识别还需结合行业趋势和竞争格局，如通过SWOT分析或PESTEL模型，判断市场潜力与增长空间，为产品定位提供依据。市场需求的分类需结合消费者行为理论，如凯恩斯主义的消费理论与消费心理的结合，以确保调研结果的科学性和实用性。2.2消费者行为理论与模型消费者行为理论是理解消费者决策过程的基础，其核心包括需求决策、购买决策、使用决策和处置决策四个阶段。依据凯尔曼的“态度形成理论”，消费者态度由认知、情感和行为三部分构成，消费者在购买前会形成初步认知，随后产生情感反应，最终做出购买行为。消费者行为模型如“消费者决策模型”（CJM）由Aaker提出，强调消费者在信息收集、评估和选择过程中的关键因素，如品牌知名度、价格敏感度和产品特性。依据“消费者行为理论”中的“替代效应”和“从众效应”，消费者在购买时会受到周围人行为的影响，如在社交环境中更倾向于选择他人购买的产品。消费者行为模型还涉及“消费者偏好”与“消费者决策过程”的关系，如通过“消费者偏好指数”（CPI）衡量消费者对不同产品属性的偏好程度。2.3消费者调研的方法与实施消费者调研通常采用定量与定性相结合的方法，定量方法如问卷调查、统计分析，定性方法如深度访谈、焦点小组讨论。问卷调查需遵循“问题清晰、选项合理、结构严谨”原则，如采用Likert五级量表，确保数据的信度与效度。焦点小组讨论可提高数据的深度，通过小组讨论激发消费者的潜在观点，如“消费者对某品牌功能的评价”可借助小组讨论获取更全面的反馈。深度访谈则适用于探索性调研，通过一对一访谈了解消费者未明说的偏好与顾虑，如“消费者对健康功能的接受度”可通过访谈挖掘其真实需求。消费者调研的实施需注意样本代表性、数据收集的时效性以及数据的处理方法，如使用SPSS或R进行数据分析，确保结果的科学性与可重复性。2.4消费者态度与偏好分析消费者态度是影响其购买行为的重要因素，通常通过态度量表（如AttitudeScale）进行测量，如采用“态度强度”与“态度倾向”两个维度。消费者偏好可采用“消费者偏好指数”（CPI）进行量化分析，如通过主成分分析（PCA）提取主要偏好维度，如“价格敏感度”、“产品功能”、“品牌忠诚度”等。消费者态度与偏好分析需结合“消费者决策模型”中的“态度-行为关系”，如消费者态度越积极，越可能产生购买行为。通过“消费者行为预测模型”（CBPM）可预测消费者在特定市场环境下可能的购买行为，如根据偏好数据预测某产品在不同价格区间的销售趋势。消费者态度与偏好分析还需结合“消费者心理”理论，如“自我决定理论”（SDT）强调消费者在决策时的自主性与内在动机，如消费者更倾向于选择自己真正需要的产品。第3章市场竞争与品牌分析3.1市场竞争格局分析市场竞争格局分析是了解行业整体竞争状态的重要手段，通常采用波特五力模型（Porter’sFiveForces）进行评估，包括潜在进入者、替代品威胁、供应商议价能力、买方议价能力以及现有竞争者的竞争强度。通过行业报告、市场调研数据及企业年报，可以获取市场份额、竞争品牌数量、价格走势等关键信息，帮助判断市场集中度与竞争态势。在竞争格局分析中，需关注行业增长趋势、技术变革、政策调控等因素，这些都会影响竞争环境的演变。例如，2023年数据显示，中国美妆行业市场规模达到2500亿元，竞争激烈，头部品牌占据约60%的市场份额，中小品牌则面临较大的市场渗透压力。通过SWOT分析，可以系统评估企业在竞争中的优势、劣势、机会与威胁，为制定战略提供依据。3.2品牌定位与市场细分品牌定位是企业在目标市场中确立自身独特价值主张的过程，通常采用“4P”理论（Product,Price,Place,Promotion）进行策略制定。市场细分是根据消费者需求、行为、地域、收入等维度将市场划分为若干个子市场，有助于精准定位目标客户。品牌定位需结合消费者心理、消费习惯及品牌差异化，例如通过品牌故事、核心价值主张、品牌个性等构建品牌认知。2022年《消费者行为研究》指出，72%的消费者更倾向于选择具有明确品牌定位的产品，品牌一致性是提升购买意愿的关键因素。在市场细分中，需注意不同细分市场的特征及潜在需求，避免“一刀切”的营销策略，以提高市场渗透效率。3.3竞品分析与市场动态监测竞品分析是识别竞争对手的优势、劣势及市场策略的重要手段，通常包括产品、价格、渠道、营销等维度的对比。通过竞品数据分析，可以了解行业趋势、消费者偏好变化及市场机会，例如竞品在社交媒体营销、渠道布局等方面的表现。市场动态监测可借助大数据工具和舆情分析，实时跟踪市场变化，如价格波动、消费者反馈、政策调整等。2023年数据显示，电商行业竞争加剧，头部平台占据近80%的市场份额，中小商家需加强数据驱动的营销策略。建议定期进行竞品分析，结合行业报告与市场调研，持续优化自身品牌策略与市场定位。3.4品牌价值与消费者认知研究品牌价值研究涉及品牌资产评估，包括品牌知名度、品牌忠诚度、品牌联想等，常用品牌忠诚度指数（BrandLoyaltyIndex）进行衡量。消费者认知研究可通过问卷调查、焦点小组、行为数据分析等方式，了解消费者对品牌的认知、态度及购买行为。品牌价值与消费者认知密切相关，良好的品牌认知能提升消费者对品牌产品的信任感与购买意愿。2022年《品牌管理》期刊指出，品牌认知度每提升10%，消费者购买转化率可提高5%-8%。在消费者认知研究中，需关注品牌口碑、社交媒体影响、广告效果等，以全面评估品牌在市场中的影响力。第4章市场数据收集与处理4.1市场数据的来源与类型市场数据的来源主要包括一手数据与二手数据，其中一手数据指直接从市场中获取的信息，如消费者问卷、访谈记录、销售现场观察等；二手数据则指通过公开渠道获取的已有的市场信息，如行业报告、政府统计数据、企业公开财报等。根据数据的性质，市场数据可分为定量数据与定性数据。定量数据以数字形式呈现，如销售额、市场份额、用户行为频率等，适用于统计分析；定性数据则以文字或非数字形式呈现，如消费者访谈内容、品牌口碑评价等，常用于深度洞察。市场数据的来源还包括第三方数据提供商，如艾瑞咨询、易观分析、Statista等，这些机构提供行业趋势、竞争格局、消费者偏好等专业分析报告。在消费品市场中，数据来源还可能包括社交媒体舆情、电商平台评论、线下销售记录等，这些渠道能够提供更全面的消费者行为和市场反馈。例如，根据《消费者行为学》（Holtzman,2018）的研究，结合线上线下多渠道数据，可以更准确地预测市场趋势和消费者需求变化。4.2数据收集的方法与技术数据收集的方法主要包括问卷调查、焦点小组、深度访谈、观察法、实验法、二手数据爬取等。问卷调查是获取定量数据的主要方式，适用于大规模市场调研；焦点小组则适合挖掘消费者深层次需求。现代数据收集技术包括大数据分析、（）工具、云计算平台等，例如使用Python的Pandas库进行数据清洗，或借助Tableau进行数据可视化。在消费品市场调研中，常采用混合研究方法，即结合定量与定性数据，以提高调研的全面性和准确性。例如，通过问卷收集消费者购买偏好，再通过访谈深入了解其背后的原因。数据采集过程中需注意样本代表性，避免样本偏差，确保数据能够真实反映目标市场情况。例如，根据《市场调研与实验设计》（Kotler,2016）的建议，样本量应足够大以保证统计显著性，同时需考虑样本的多样性与地域分布。4.3数据处理与分析工具数据处理通常包括数据清洗、数据整理、数据转换等步骤，目的是确保数据的准确性与一致性。例如，使用Excel或SPSS进行数据去重、缺失值填补、异常值检测。数据分析工具主要包括统计分析软件（如R、Python）、数据可视化工具（如Tableau、PowerBI）以及机器学习算法（如回归分析、聚类分析）。在消费品市场中，常用的数据分析方法包括描述性分析、预测性分析与因果分析。例如，通过回归分析预测产品销量，通过聚类分析识别不同消费群体特征。数据处理与分析需结合业务场景，例如在电商领域，可利用用户行为数据进行用户画像构建，指导产品推荐与营销策略制定。根据《数据科学导论》（Witten&Frank,2009）的论述，数据处理与分析应注重数据的可解释性与业务价值，确保分析结果能够指导实际决策。4.4数据质量与可靠性保障数据质量是市场调研成功的关键，包括准确性、完整性、一致性、时效性等维度。例如，确保数据采集时避免重复或错误记录，避免数据过时影响分析结果。数据可靠性指数据的稳定性与一致性，可通过重复测量、交叉验证等方式提升。例如，在消费者满意度调查中，采用分层抽样确保样本的代表性与数据的可靠性。为保障数据可靠性，需建立数据验证机制，如数据审核流程、数据校验规则、数据追溯系统等。在消费品市场中，数据质量直接影响市场策略制定与决策效果，因此需建立数据质量评估体系，定期进行数据质量审计。根据《市场调研方法与实践》（Petersen,2015）的建议，数据质量保障应贯穿数据采集、处理与分析全过程，确保数据的可信度与可用性。第5章市场预测与战略制定5.1市场趋势与预测方法市场趋势预测是基于历史数据和当前市场动态，通过统计分析和时间序列模型（如ARIMA、GARCH）来识别消费行为的变化规律，是制定战略的重要基础。根据Smith（2018）的研究，市场趋势预测可有效提升企业决策的前瞻性。常用的预测方法包括回归分析、指数平滑法、移动平均法等，这些方法能够帮助企业识别市场周期性变化，如需求波动、季节性特征等。例如，采用加权移动平均法（WMA）可有效处理数据的非线性变化。专家判断法（Delphi法）在缺乏大数据支持时，也是一种重要的补充方法，通过多轮问卷调查和专家意见汇总，提高预测的准确性。据Henderson（2019）指出，结合定量分析与定性判断，可显著增强预测的可靠性。机器学习算法，如随机森林、支持向量机（SVM）等，近年来在市场预测中应用广泛，尤其在处理非线性关系和高维数据时表现出色。例如，使用随机森林模型可有效预测消费者购买行为。预测结果需结合企业实际运营数据进行验证，可通过误差分析、交叉验证等方法确保预测模型的稳健性。根据Zhangetal.（2020）的研究，采用分层抽样和留出法（k-foldcross-validation）可提高预测模型的泛化能力。5.2市场容量与增长潜力分析市场容量是指某一时间段内，某一产品或服务在特定区域或整体市场的潜在销售总量。根据Gartner（2021）的报告，市场容量的计算通常采用需求函数模型，结合人口统计、收入水平、消费习惯等因素进行估算。增长潜力分析需考虑市场增长率、行业增长率、竞争格局变化等多因素。例如，采用PESTEL模型（政治、经济、社会、技术、环境、法律）可全面评估市场发展的外部环境。市场容量预测可借助消费者购买力、产品生命周期、替代品竞争等指标进行估算。如采用消费者购买力指数（CPI）和替代品指数（ASI）进行综合评估。市场容量的动态变化受宏观经济政策、行业政策、技术革新等影响，需结合宏观经济数据进行动态预测。例如，根据央行货币政策对消费信心的影响，可预测未来一段时间的市场容量变化。增长潜力分析需结合企业自身资源和市场定位，通过SWOT分析、波特五力模型等工具，评估企业在未来市场中的竞争力和扩张空间。5.3消费者需求预测与战略规划消费者需求预测是基于市场调研、销售数据、消费者行为分析等信息，预测未来某一时间段内消费者对产品或服务的需求量。根据Bryant（2017）的研究，需求预测可采用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法。需求预测需考虑消费者行为变化、市场趋势、价格波动、促销活动等因素。例如，采用消费倾向模型（CPC）和需求弹性模型（PED）可更准确地预测需求变化。消费者需求预测可结合定量分析与定性分析，如通过问卷调查、焦点小组访谈、行为观察等方式获取消费者行为数据，再结合统计模型进行预测。战略规划需根据预测结果制定相应的市场策略，如产品定位、价格策略、渠道策略等。例如，若预测某产品需求增长显著，可考虑加大市场推广力度，提升品牌认知度。需求预测的准确性直接影响战略规划的成败，需通过多轮验证和反馈机制不断优化预测模型，确保战略制定的科学性和可行性。5.4市场策略的制定与优化市场策略制定需结合市场趋势、消费者需求、竞争环境等多方面因素，形成系统化的战略框架。根据Kotler&Keller（2016）的市场营销理论，市场策略应围绕目标市场、产品、价格、渠道、促销五大要素展开。市场策略需具备灵活性和可调整性，以应对市场变化。例如，采用敏捷营销策略（AgileMarketing）可快速响应市场变化，提升市场适应能力。市场策略的优化可通过数据驱动决策，如利用大数据分析、客户细分、A/B测试等方法，持续优化营销活动和资源配置。市场策略的优化需结合企业自身资源和外部环境，如通过SWOT分析、PESTEL模型等工具，评估策略的优劣势，并制定相应的改进措施。市场策略的制定与优化需持续进行，通过定期评估和反馈机制，确保策略的动态调整与市场变化保持一致，提升整体市场竞争力。第6章消费者调研的实施与案例分析6.1调研计划的制定与执行调研计划应遵循科学性、系统性和可操作性原则，通常包括目标设定、样本选择、数据收集方式、时间安排及预算规划等要素。根据《消费者行为学》（Holtzmann&etal.,2015）提出，调研计划需明确研究目的，确保研究内容与企业战略目标一致。在制定调研计划时，需考虑样本代表性与可及性，采用分层抽样或随机抽样方法，确保数据的多样性和可靠性。例如，某品牌在推出新产品前进行的消费者调研，采用分层抽样方法，覆盖不同年龄、性别、收入水平的消费者群体，以获取全面数据。调研计划的执行需遵循时间表，确保各阶段任务按时完成。同时，应建立有效的沟通机制，确保调研团队与项目负责人之间信息畅通，避免因沟通不畅导致调研进度延误。调研过程中需注意伦理问题，如知情同意、数据匿名化处理等，确保消费者权益不受侵犯。根据《消费者权益保护法》（2013）的相关规定，调研应严格遵守法律法规，避免涉及隐私泄露。调研计划的执行需结合实际进行动态调整，根据调研进展及时优化方案，如发现样本偏差或数据不全时，应及时修正问卷设计或调整样本选择策略。6.2调研过程中的问题与对策在调研过程中，常见的问题包括样本偏差、问卷回收率低、数据不完整或无效等。例如，某调研项目因样本选择不当，导致结果偏差较大，影响了后续分析的准确性。为应对样本偏差，应采用多源数据采集，如结合线上问卷与线下访谈，确保数据来源的多样性。根据《消费者调研方法》（Kotler&Keller,2016）建议，应通过交叉验证提高数据可靠性。问卷回收率低是调研中普遍存在的问题，可通过激励机制（如小礼品、抽奖机会）提高参与度。同时，问卷设计应简洁明了，避免冗长，减少受访者心理负担。数据不完整或无效可能影响分析结果，应建立数据清洗机制，剔除无效数据，确保数据质量。例如，某调研项目中，因部分受访者未填写关键信息，导致数据缺失率高达30%，需进行数据补全处理。在调研过程中，应建立问题反馈机制，及时发现并解决出现的问题，如问卷设计不合理、受访者理解偏差等，确保调研顺利进行。6.3案例分析与经验总结案例分析应结合具体数据与实际情境，如某品牌在推出新产品的调研中，通过定量与定性结合的方式，发现消费者对产品功能的满意度较高，但对价格敏感度较低，从而调整定价策略。案例分析需指出调研中的关键发现与启示，如某调研发现消费者对环保理念高度认同，但实际购买意愿不高，这提示企业在推广时需结合产品优势与消费者价值观进行策略调整。通过案例分析，可总结出调研中的成功经验与教训，如采用混合研究方法、注重数据深度挖掘、及时反馈调整等，为后续调研提供参考。案例分析应强调调研结果的可迁移性，即从具体案例中提炼出的策略或方法，可被其他类似情境所应用，提升调研的实用价值。案例分析需结合行业趋势与消费者行为变化，如某调研发现年轻消费者更倾向于线上购物，企业据此优化线上渠道布局，提升市场竞争力。6.4调研结果的呈现与应用调研结果应以清晰、直观的方式呈现，如使用图表、数据表格、问卷分析报告等，确保信息传达准确无误。根据《统计学基础》（Hogg&Craig,2018）建议，应采用可视化手段提升数据解读效率。调研结果的应用需结合企业战略目标，如通过数据分析发现消费者偏好，进而优化产品设计、定价策略或营销渠道。例如，某企业根据调研结果调整产品包装设计，提升了市场接受度。调研结果的呈现应注重可读性与专业性，避免使用过于专业的术语，同时需提供数据支撑，增强说服力。根据《市场调研与营销策略》（Kotler&Keller,2016）指出，结果应与企业决策形成有效关联。调研结果的应用需建立反馈机制，如定期复盘调研效果，评估策略调整是否有效，从而持续优化调研与决策过程。调研结果的呈现与应用应注重长期价值，如通过数据分析预测未来趋势，为企业制定长期战略提供依据，提升市场竞争力。第7章消费品市场调研的伦理与合规7.1市场调研中的伦理问题市场调研中的伦理问题主要涉及知情同意、数据真实性和公平性，确保被调查者在自愿、知情的前提下参与调研，避免侵犯其权益。根据《消费者权益保护法》和《个人信息保护法》，调研机构必须确保参与者的知情权和选择权。伦理问题还涉及调研过程中的潜在偏见，如样本偏差、数据操纵或诱导性提问，这些行为可能影响调研结果的客观性。例如，一项研究指出，问卷设计不当可能导致受访者产生“选择偏差”，影响数据的代表性。伦理问题在消费品市场调研中尤为重要，因为调研结果直接影响企业决策、产品定位及市场策略。因此，调研机构需遵循“尊重被调查者、保护隐私、确保公平”等原则，避免因调研行为引发社会争议或法律纠纷。伦理问题的解决需要建立完善的调研流程和监督机制，例如通过第三方审核、伦理委员会审查等方式，确保调研过程符合行业标准和法律法规。有学者指出，伦理问题在市场调研中应被视为“不可忽视的环节”，企业应将伦理意识融入调研的每一个阶段，以提升调研的可信度与社会接受度。7.2数据隐私与合规要求数据隐私保护是市场调研中的核心合规要求，涉及个人信息的收集、存储、使用及销毁等环节。根据《个人信息保护法》，企业需对收集的消费者数据进行分类管理，确保数据安全。在消费品市场调研中，常见的数据包括消费者偏好、购买行为、社交媒体行为等，这些数据若未经过合法授权或未进行脱敏处理，可能违反《数据安全法》和《个人信息保护法》。企业应采用加密技术、访问控制和匿名化处理等手段，确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露或被滥用。例如，某知名消费品企业曾因未对用户数据进行脱敏而面临行政处罚。合规要求还涉及数据使用的边界，企业需明确数据的用途范围，不得擅自将数据用于与调研无关的商业目的。根据《个人信息保护法》第41条，企业需向用户明确告知数据收集及使用方式，并获得其自愿同意，确保数据处理过程透明、合法。7.3调研过程中的法律风险与应对调研过程中可能涉及的法律风险包括但不限于侵犯隐私权、违反数据安全法规、未取得合法授权等。例如，未经允许收集用户信息可能构成“侵犯个人信息权益”行为。法律风险的防范需建立完善的合规体系，包括制定内部政策、培训调研人员、定期进行法律审核等。根据《民法典》第1034条，个人信息处理者需对个人信息的处理活动进行合法性、正当性、必要性评估。调研机构应避免使用诱导性语言或强制性手段，确保受访者在知情同意的基础上参与调研。例如，某调研公司曾因使用“您参与调研将获得丰厚奖励”等诱导性语言而被投诉。对于涉及敏感信息的调研，如消费者健康、金融行为等，需特别注意法律合规，避免因信息泄露引发法律责任。根据《数据安全法》第36条，企业应建立数据安全管理制度，定期进行风险评估和应急演练，以降低法律风险。7.4调研结果的保密与使用规范调研结果的保密性是保障消费者权益和社会信任的关键，企业需对调研数据进行严格保密，防止数据泄露或被滥用。根据《数据安全法》第30条，企业应采取技术措施确保数据的机密性。调研结果的使用需遵循合法合规原则，不得用于未经许可的商业目的，如商业竞争、广告投放等。根据《反不正当竞争法》，企业不得通过不正当手段获取或使用他人调研数据。调研结果的使用应明确界定权限，例如仅限于内部分析或特定项目使用，不得对外公开或用于其他未经授权的用途。企业应建立数据使用审批机制，确保调研结果的使用符合法律法规和公司内部政策。例如，某企业曾因未对调研结果使用进行审批而面临法律追责。调研结果的保密性还涉及数据的保存期限，企业应明确数据保存的期限及销毁方式，防止因数据长期保存引发法律风险。第8章消费品市场调研的成果与应用8.1调研成果的整理与分析调研数据需按照定量与定性相结合的方式进行整理，常用的方法包括数据清洗、分类编码、交叉验证等，确保数据的准确性和一致性。根据《市场调研与实验方法》（2019）中的研究，数据整理应遵循“去重、归一、归类”原则，以提高后续分析的效率。在数据分析阶段，可运用统计软件如SPSS或Excel进行描述性统计、相关性分析及回归分析，以识别变量之间的关系。例如，通过“相关系数”衡量消费者价格敏感度与购买频率之间的关联性