通过数据：利用市场调研来判断产品的未来
虽然市场预测在每个行业都很重要，但在单个产品生产和库存成本很高的市场中，市场预测尤其有价值。当产品因技术创新而迅速过时时，市场预测尤其重要。然而，通过利用市场研究，公司可以建立更严格的长期需求预测，最大限度地减少库存残留并优化生产计划。以下是一家公司如何利用市场研究在新产品发布之前帮助确定市场机会的示例。
家领先的服务器制造商需要预测其下一代高端服务器产品的需求。鉴于每台服务器的成本高昂，以及采购必要组件所需的准备时间，预测和量化产品需求至关重要。该制造商还想了解新操作系统的推出将如何影响购买新服务器的决策。最后，从营销角度来看，他们有兴趣了解各种产品、服务和价格属性的重要性。
鉴于所考虑产品的性质
随机抽样一般企业人群并不合适。专有技术数据库包含北美和欧洲企业的技术信息和公司信息，用于隔离可能在高端服务器 市场中的企业，以及能够就此类产品做出决策的联系人。调查开始时的筛选问题确认了所联系的公司要么安装了类似的产品，要么他们将在未来几年内进入此类产品市场。额外的筛选问题确认了联系人做出或影响了购买该产品的决定。
利用重要的市场数据 越南数据 释放您在越南的商业潜力！全面的数据是任何成功进入市场的关键，因为它可以让你了解当地消费者的行为、偏好和趋势。我们的竞争数据解决方案提供了广泛的人口统计、购买习惯和竞争格局信息。它将为您提供宝贵的见解，让您了解如何定位您的营销策略，以便您的产品或服务更有效地接触目标受众——越南消费者。
调查工具主要收集以下信息
当前安装的服务器（品牌、台数、购买日期）；未来四年购买服务器的计划（品牌、台数、时间范围）；引入新操作系统的影响；各种产品和服务属性的重要性；以及可能导致购买的期望产品属性。通过使用专有数据库，已经可以获得每家公司的其他技术和公司信息。在北美和欧洲成功完成了 380 多次电话采访。
作为交付成果的一部分，我们提供了详细的季度增长预测。这些预测结合了直接来自调查的信息，包括产品替换率、扩展和升级估计以及采用率。制造商将这些估计值与其内部需求预测相结合，以规划其在美国和欧洲的新服务器产品的生产。这些数据还使客户能够预测市场份额的变化，并预测如果引入新的操作系统，预期的采用率。
为了解释各种服务器
属性的重要性，根据调查结果改进了满意度评级，并将其用作统计模型中已安装服务器总体满意度的预测指标。各种属性被分 算就这样直接摆烂到月份开学的计划只持续 为三组，即系统性能属性（如 CPU 性能、可扩展性、分区等）、非硬件属性（如服务、易于管理、价格等）和容错属性（如集群、多系统可用性等）。非硬件属性被发现是最重要的，其次是系统性能属性和容错属性。服务被确定为推动满意度的最重要的单一属性。这些信息随后被用于推动营销活动，并为未来的产品开发提供信息。
关于此类研究的重要经验
- 虽然二次研究对于了解市场的整体趋势非常有价值，但通常需要进行一次研究来确定对特定产品的需求，并了解与特定产品相关的细微差别。
- 找到正确的提问方式对于获得有效反馈至关重要。在本例中，营销人员没有简单地要求参与者评估每个产品属性对购买决策的“重要性”，而是使用间接方法，根据每个属性与总体满意度之间的隐含联系来衡量其重要性。例如，价格是大多数购买者单独评定为“非常重要”的属性，但当与该特定产品类别的其他属性相结合时，其对满意度的影响远小于服务和性能等属性。
- 通过一次调查了解多个领域是明智之举，尤其是在接触目标受众时。本次调查通过电话采访进行，平均时长仅为 15 到 20 分钟，但收集了多个领域的详细信息，推动了从生产规划到营销活动的决策。
这里的集体努力为
制造商向市场推出新产 台灣資料庫 品提供了宝贵的数据。市场研究可以帮助公司了解客户的需求，优化资源，并有效地瞄准市场——这在不确定的经济环境中尤为重要。
总体而言，重复实验表明任意一致性是存在的。该研究在一定程度上是重复的。对于最不感兴趣的商品（百利甜酒和爱尔兰泉 12 瓶装），它的效果并不好，这表明还有其他因素在起作用。对于每个人都知道价格便宜的廉价商品（例如肥皂），它根本不起作用。因此，要检验的假设是，当我们对某件商品的价格有很高的不确定性时，任意一致性是有效的，但当我们评估价格大致已知的商品时，任意一致性的效果就不那么好了——我们不受随机数的影响。
如果已知的
不相关的背景对回答有明确的影响，那么至少应该让编写问卷的人知道这一点。可能有办法解决这个问题。想到的一种方法是在问卷中平衡、轮换或随机化相关问题的部分，以及在适当的部分继续使用这些方法的标准方法。显然，问卷的每个部分都不是可移动的，因为流程不能简化为胡言乱语，但可能有许多可互换的部分，设计者不会想到要互换，因为他们认为没有理由这样做。
同样至少对于最
重要的项目来说，多种采访方式可能是个好主意些采访在线进行，一些通过电话进行，一些亲自进行。如果结果相似，它就会消除或减少对某些不可知的背景效应的担忧。曾经，这被认为是荒谬的，只是因为增加了费用。现在，我们知道有一个原因：已知完全不相关的背景可能会产生影响！
