市场调查与预测题库

㈠ 市场调研与预测案例分析题！

1、下一阶段的调研需求的重点和原因；

这个世界上，只有卖不出去产品的人，而没版有卖不出去的产品，至权少对于一个比较成熟的产品来说，事实就是如此，面对几家大型企业的挤压，生存空间太小，导致发展变得畸形，那么拓展新的思路和销售渠道，可以作为重点来考虑。
2、产品五环图，质量、外观、味道、额外附加值、包装；综合对比产品和消费者的喜好，根据不同的消费者定制不同种类的产品
3、···

㈡ 市场调查：压库造成乐观预测 经销商只要销量不要利润压力山大

近日，乘用车市场信息联席会（以下简称“乘联会”）发布月度乘用车销量数据。9月，乘用车市场零售达到191万辆，同比增长7.3%，行业快速回暖的势头明显。作为汽车市场的传统销售旺季“金九银十”，在各种利好因素的刺激下，今年更是成色十足。

与此同时，沉寂许久的汽车板块也开始活跃起来，据统计，上市的车企中9月销量普涨，仅有4家9月单月销量同比增长仍为负。

对于受到疫情影响销量大幅下滑的2020车市，眼下车市的快速回暖可谓是来之不易。对此，有媒体预测，照这个势头，年底冲量的四季度如果能保持住，2020年车市有望实现正增长。

然而，在市场回暖，销量大涨的背后，连续数月超过警戒线的库存魔咒依旧没能缓解，甚至程度再一次加深。日前，中国汽车流通协会发布的最新一期“中国汽车经销商库存预警指数调查”显示，今年9月汽车经销商库存预警指数为54%，环比上升1.2%，同比下降4.6%，库存预警指数仍位于荣枯线之上。

一边是媒体对于车市的乐观预测，一边却是终端经销商饱受压库之苦。政策上的利好刺激对于市场的确起到了一定的带动作用，但频繁的压库带来的大幅增长的销量，这其中又掺了多少“泡沫”呢？

没有尽头的压库

2018年车市遇冷，2019年市场及销量的持续低迷，使得市场整体承压能力逐渐减弱，在这种情况下，2020年的压力显然不会小。这其中，库存带来的负面作用尤其明显。

根据中国汽车流通协会此前发布的消息显示，2019年11月汽车经销商库存预警指数为62.5%，环比上升0.1个百分点，同比下降12.6个百分点，库存预警指数位于警戒线之上。对于这一数据，业内人士曾表示，如果这样的状况继续延续下去，那么无论是库存、二手车以及车辆保值率，都会受到影响，而“压迫”经销商堆库存完成的业绩，恐怕2020年开始，将进入“还债”阶段。

北京车展为今年车市最后的冲刺吹响了号角，不论是车企，还是经销商，能否完成销量，这将是最后的稻草。而9月库存的再次上升，意味着车企对于销量的执着，经销商一边为了冲量拿业绩，一边减轻库存压力，也会不遗余力地进行最后一搏。

冲量怎能少了“以价换量”？事实上，每年年底的冲量时刻，降价必然是“标配”。而今年，降价的幅度只会有增不减。

刚刚过去的9月，奥迪A6L继续领跑豪华轿车市场，而此前跃跃欲试的主要竞争对手奔驰E级，出现了销量上的明显下滑。为了冲量以及阻击奥迪A6L，不排除奔驰E级以同样大幅降价策略来阻击奥迪A6L。

曾被作为北京现代提振销量的战略车型，第十代索纳特上市以来销量表现不佳，为了提振销量，年底冲量是否会开启降价模式，也并非没有可能。

在今年车市低开高走的大背景下，抛开市场最终能否“回正”不说，对于车企及经销商而言，在今年利润严重缩水的情况下，利用年底冲量提升销量显然十分必要，眼下距离年终交卷的时间越来越短，这将是最后的机会。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈢ 市场调查与预测试卷A

一、 谈谈你对市场调查与预测在你未来的职业选择中的作用的认识。（40）二、问卷设计（60）参考资料： 轿车经销商A在C市从事轿车代理经销多年，有一定的经营实力，商誉较好，知名度较高。但近两年来，C市又新成立了几家轿车经销商，对经销商A的经营造成了一定的冲击，轿车销售量有所下降。为了应对市场竞争，经销A急需了解C市居民私家车的市场普及率和市场需求潜力，了解居民对轿车的购买欲望、动机和行为，了解现有私家车用户有关轿车使用方面的各种信息，以便调整公司的市场营销策略。为此，经销商A要求市场调查部门组织一次关于C市居民轿车需求与用户反馈为主题的市场调查。调查的内容与项目主要包括以下几个方面： 1．被调查家庭的基本情况。主要项目包括户主的年龄、性别、文化程度、职业；家庭人口、就业人口、人均年收入、住房面积、车库面积等等。 2．居民家庭是否拥有私车。如果有则私车的类型、品牌、价位、购入时间等情况怎样。 3．用户车况与使用测评。主要包括、节油性能、加速性能、制动性能、座位及舒适度、外观造型、平稳性、车速、故障率、零配件供应、空调、内部装饰、售后服务等项目的满意度测评。 4．私车市场需求情况调查。主要包括新买式或重新购车的购买愿望、何时购买、购买何种类型、品牌、价位的轿车；购买时间、选择因素、轿车信息获取等方面的测评。 答题要求： 根据以上调查的内容与项目设计调查问卷

㈣ 市场预测的案例分析

简介
金星中国公司为案例，运用运筹学及计算机辅助管理原理，对其生产的产品——大屏幕彩色显视器（简称彩显）在市场上的营销历史和现状进行深入研究和分析，建立数学模型并运用计算机进行科学预测，制订未来时期的经营战略。本文使用数学模型和自行开发的软件包建立了一体化的市场营销管理信息系统。该系统可以自动地从营销交易和企业环境中收集、处理和分析有用、适时、准确的信息。同时，它可以将已分类和重新组合的信息实时地向公司的管理层和各部门传递。
产品的销售概况
金星公司在世界范围内销售形势是乐观的，由于各国显示器生产厂家纷纷在中国办厂或大批向中国放货，行业中的竞争日趋激烈，该公司中国公司的销售量却增长不大，除去竞争因素外，另一个重要因素是企业内部未充分挖掘潜力，尤其是缺乏科学的战略性的市场观测，缺乏一套行之有效的经营管理信息系统，致使该公司销售形势处于一种“凭市场摆布”的局面。因此，当该公司面临不利的宏观经济环境时，便不能作出灵敏的反应，去制订有力的对策，以取得营销的主动权。
产品市场分析和营销计划系统总框架
在世界范围内，金星公司是有一定的优势的，但中国市场销售情况表明，该公司产品在中国市场销路已经潜伏着危机，为此金星中国公司提出开发一个“市场营销管理信息决策系统”，其主要功能是为该公司管理人员提供可靠及时的市场信息。
为了实现目标功能，系统包括四个功能模块：
（1）市场预测和分析
（2）计划和市场研究
（3）订货和用户服务
（4）调运和分配
本文着重对市场营销的预测分析和计划模块进行重点研究和论述。因为预测分析和计划研究是市场经营管理的首要环节，它是企业作出正确经营决策的前提和依据。
市场营销管理信息系统的数据流程
市场营销管理信息系统的主要来源有两方面：第一个来源是市场的调研人员，他们收集有关市场的情况资料，供市场预测和研究分析之用；第二个来源是用户，就是指所有要购买产品的单位和个人，它向企业提出订货要求，以及对产品质量、性能等方面的要求等。这些原始数据输入到系统后，经过适当的处理，产生各种市场信息，有的存入相应的数据库中，有的输出给有关的部门或其它子系统。
市场预测模型
一个企业要作出正确的经营决策，预测和分析起着重要的作用。通过预测和分析，将市场中的未知状态转变为科学预测的期望值状态，使企业在一定程度上规避市场风险。在认真总结以往经验的基础上，不仅要加强定性预测和分析的主导作用，而且更要重视定量预测和分析的研究工作，特别是充分发挥计算机的作用，使定性预测分析和定量预测分析密切结合起来，创造一种崭新的，更符合产品市场和公司实际的科学预测和分析方法。一方面，随着中国宏观经济的发展，大屏幕显示器市场需求量的发展具有一定的延续性。另一方面，显示器为通用产品，各种品牌竞争激烈。显示器的固定配套用户比较少，所以屏幕显示器的研制和销售也具有某种不确定因素，即较难考虑它发展的因果关系。此外，显示器的市场需求量，受兼容PC机销售的支撑，有一定的季节波动，如一、二月像冬眠期一样销售迟缓，三月形势转为明朗，随后是在缓慢下滑中的维持状态，八月销售突然转旺，是受暑期购买兼容PC机高潮的影响。根据这一情况，本人认为预测方法宜采用两种方法：即时间序列分析法中的指数平滑法和季节性变动法。前者主要对短期的销售趋势进行预测，后者则着重预测季节性变化及长期的销售变化状态，弥补了短期预测的不足。用两种预测方法相结合就可以获得较好的预测效果。 1、用改进的指数平滑法预测短期销售趋势。
利用指数平滑法可以较好地进行短期销售趋势预测。这种方法的基本原则是强调数据对预测值的作用，可以任意选择数据的权值，但是并未完全忽视远期数据的作用。指数平滑法的数学模型如下：
F[,t+1]=F[,t]+α（V[,t]-F[,t]）（3-1）
又可以写成：
F[,t+1]=αV[,t]+（1-α）F[,t]（3-2）
α——平滑系数，其值介于0与1之间（0<α<1）；
V[,t]——第t个周期（年或月）的实际值；
F[,t]——第t个周期（年或月）的预测值；
式（3-1）中的F[,t]又可写成：
F[,t]=αV[,t-1]+（1-α）F[,t-1]
而F[,t-1]=αV[,t-2]+（1-α）F[,t-2]
……如此连续推算下去，然后再将不同期的预测值代入式（3-2），展开后得：
F[,t+1]=αV[,t]+α（1-α）V[,t-1]+α（1-α）[2]V[,t-2]+…（4-3）
式中α值的大小要根据实际情况选取，如果要加强数据的作用，α值可取得大些。假设令α=0.9代入上式，得：
F[,t+1]=0.9V[,t]+0.09V[,t-1]+0.009V[,t-2]+…
可以看出，数据在上式中起着主要作用，其余各项历史数据的作用按等比级数（公比为1-α）的权值迅速下降。因此，这种方法是加权滑动平均法的一种改进型，它可以通过α值的选择，改变权值调节数据的作用，同时也考虑到远期数据的作用。在实际运用中α值的选择，可根据经验来定，如果数据波动不大，图线较为平稳时，α值应取得小一点；如果数据波动较大，α值应取大一点，可令α=0.7～0.8。这样使预测值对实际值的变化能得到迅速的反应，从而减小预测值与实际值的偏差。现以显示器历年销售的历史数据为例，应用指数平滑法，分别按α=0.1和0.9计算1990—1996各年的预测值，如表3—1所示。
指数平滑的预测值：
实际值预测值
周期(年)(百万元)a=0.1a=0.9
19871494.01494.01494.0
19881476.61494.01494.0
19891673.01492.01478.3
19901777.81506.71621.1
19911738.61533.81762.1
19922028.51554.31741.0
19932071.91601.71999.7
19942252.01648.82064.7
19952825.01709.12233.3
19962439.01820.72765.8
图3—1所示为指数平滑法α取值不同的两条预测图线。可以看出：由于实际数据不稳定，波动较大，在这种情况下当α=0.9时，预测值图线比较接近于实际值；当α=0.1时，预测值图线只反映出数据变化趋势，与实际值偏差较大。指数平滑法是通过人工对α值的调节来加强不同时期的数据作用，能适应比较复杂的变化情况。要求历史数据也较少。指数平滑法是一种时间序列分析方法。时间序列是一个受随机因素影响而变化的序列。因此，它的预测不可能没有偏差。因此需要说明预测的精度问题，以便在选择预测方法时有一个比较的标准。如何来确定预测的精度？不能以某一次预测的准确与否作为评价预测方法的标准，而应从统计观点用平均值的办法来判断。现用平均绝对偏差和均方差两种衡量预测精度的方法予以说明之。
两种方法的数学表达式如下：
平均绝对偏差（MAD）：
1n
MAD=──（ΣㄧV[,t]-F[,t]ㄧ）（i=1,2,3,…,n）（3-4）
ni=1
均方差（MSE）：
1n
MSE=─[Σ(V[,t]-F[,t])[2]（i=1,2,3,…,n）（3-5）
ni=1
现以这两个标准，对表3—1中的指数平滑法相同数据选用两种α值（α=0.1和α=0.9）预测结果进行误差分析对比。如表3—2所示。从表3—2中采用两种标准计算的结果看，在该组实际数据的情况下，选用α=0.9的预测结果比α=0.1的预测结果精确。误差分析对比：
实际值指数平滑法
周期(年)(百万元)a=0.1平均绝对偏差均方差a=0.9平均绝对偏差
19871494.01494.00.00.01494.00.0
19881476.61494.017.4302.81494.017.4
19891637.01492.3144,720938.11478.3158.7
19901777.81506.7271.073441.01621.1156.7
19911738.61533.8204.741902.11762.123.5
19922028.51554.3474.1224770.81741.0287.5
19932071.91601.7470.1220994.01999.772.1
19942252.01648.8603.2363850.22064.7187.3
19952825.01709.11115.91245232.82233.3591.7
19962439.01820.7618.3382294.92765.8326.8
总计3919.42573726.71821.7
总平均绝对差391.9182.2
均方差1257372.7
指数平滑法：
周期(年)均方差
19870.0
1988302.8
198925185.7
199024554.9
1991552.3
199282656.3
19935198.4
199435081.3
1995350108.9
1996106790.2
总计630430.8
总平均绝对差
均方差163043.1
2、用季节性变动法预测季节性需求变化
指数平滑法虽能较好地反映短期的销售趋势，但不适用于长期预测。作为对短期预测方法的补充，我们采用季节性变动法预测大屏幕显示器季节性需求变化及长期的销售变化状态。大屏幕显示器容易受兼容PC机销量及其它诸因素的影响，其市场需求量呈季节性或周期性变动。为搞好均衡生产和适时供应，很有必要掌握其变动规律。大屏幕显示器需求的季节性变动有时候较为复杂，它既包括有趋势性变化（如需求量逐年增长），也可能包括有季节性变化，或者还有其它偶然性的变化（如国家政治、经济形势的突然变化）。因此，对这种变化状态的分析和预测，需要应用多种可行的方法进行综合分析。现仍以金星公司1995、1996年各月销售量为依据，如表3—3所示来预测后两年某时期的销售量。
预测步骤：
（1）标出数据点的分布图，确定变动的形式如图3—2所示，这组数据显示两种变动，一是具有较强烈的季节性变动，夏秋两季需求量大，冬春两季需求量小；一是趋势变动，产品需求量呈增长趋势。
（2）确定长期趋势变动
增长趋势变动的确定有两种方法
（i）利用月平均增长率定点画出直线
附图{图}
根据表3—3的数据分别求出1995和1996年的月平均销售量：
1688
95年月平均销售量=——=140.7百万元
12
2370
96年月平均销售量=———=197.5百万元
12
197.5-140.7
每月的平均增长量=———————=4.73百万元/月
12
这个4.73百万元/月即为长期趋势变动。如果把月平均销售量算为年中（六月份）的销售量，则可在图3—3中给出A、B两点。其中A点为1995年6月，坐标Y值为140.7；B点为1996年6月，坐标Y值为197.5。连接AB直线即为长期趋势变动。
（ii）应用最小二乘法，列出直线回归方程：
假设直线方程为：
Y=a+bx式中：
回归系数nΣX·Y-ΣX·ΣY
b=──────────
nΣX[2]-（ΣX）[2]
ΣY－bΣX
a=──────
n
将表3—3数据代入上两式得：
24×55200-300×4058
b=———————————=3.89
24×4900-300[2]
4058-3.89×300
a=————————=120.46
24
则趋势数学模型为：
Y=120.46+3.89x（3-6）
（3）计算趋势线的各月趋势值
将各个月份值代入趋势模型式（3-6），得到各个月份的趋势值。全部计算值列入表3-3的（3）项。各个月份的趋势值是供计算季节性系数用的。
（4）确定季节性系数
季节性系数是用表3-3的（2）项被（3）项除所得的商。列出一月份季节性系数的算法为：
30÷124.4=0.24
其余类推。表中有24个月的季节性系数，是两个完整循环周期，因此应将每年对应的月份季节性系数进行平均，取其平均值，则各月的季节性系数值，如表3-4所示。
表3—4季节性系数
季节性系数
月份1995年1996年平均值
10.240.560.40
20.390.930.66
31.441.111.28
41.221.481.35
51.271.191.23
60.991.311.15
71.880.961.42
80.981.101.04
91.231.521.38
100.811.271.04
110.640.500.57
120.480.430.45
（5）建立预测模型进行预测
假设S[,t]为第t月的季节性系数，则第t月预测值为
Y[,t]=（a+bX[,t]）S[,t]（3-7）
若欲求1997年7月的需求量预测值，则有：
X[,t]=24+7=31
S[,t]=1.42
所以：Y[,t]=（120.46+3.89×31）×1.42=342.29百万元
又，若求1998年1月的需求预测值，则有：
X[,t]=24+12+1=37
S[,t]=0.4
Y[,t]=（120.46+3.89×37）×0.4=105.76万元
以上论述的是指数平滑和季节变动两种预测方法的数学模型及其应用实例。需要指出的是：运用计算机进行预测主要在于数学模型的使用和改善预测的精度。使用计算机进行预测的优点在于它能准确地处理大量数据，能及时根据变化的条件经常修改模型，同时它还可以和其它系统相联，强化信息通讯。用计算机预测市场需求时应收集需求数据。一般来说统计数据越多越好，不太重要的情况下找七点即可，重要情况下至少找十二点，观察季节性需求形态至少要两年的数据。数据的时间跨度对预测是有影响的，跨度过长，季节性波动被掩盖。
对于指数平滑法，输入计算机的是时间序列数据。输出的是通过指数平滑法计算后的下一周期的预测值。计算机程序应提供一预测表（ATABLEOFFORECASTS）。平滑系数α的变范围自0.1至0.9；另一方面，程序可以用最小平方法选择较佳的平滑系数，同时，还可以根据使用者指定的周期数来计算加权平均，这将有利于敏感性分析的进行。对于季节性变动预测法，输入计算的亦是时间序列数据，输出的是今后时期的季节性变化趋势。当市场需求情况出现峰和谷时，就要考虑季节性需求，一般来说季节性需求行为要求峰值在各个周期的同一时期出现，并且高峰需求必须超过平均需求的MAD/2（平均绝对偏差），季节性需求估值在计算机中以趋势线和季节系数来表达。
市场研究和营销计划
市场研究和营销计划的目的是进行充分的市场调查，制订合理的销售计划，从而在最大的限度上减少企业所承担的风险。市场研究和营销计划模块要完成以下三项工作：
（1）、市场调查资料的分析，一般根据大屏幕显示器的竞争状况以及采用统计分析的方法来研究市场问题；
（2）、利用销售预测的结果来制订销售计划。
（3）、广告分析，以便于制订广告策略。