酒店與旅游業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷-基于數(shù)字化創(chuàng)新 課件 第二篇 市場(chǎng)洞察和市場(chǎng)調(diào)研-發(fā)現(xiàn)價(jià)值

第二篇

市場(chǎng)洞察和市場(chǎng)調(diào)研——發(fā)現(xiàn)價(jià)值《酒店與旅游業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷——基于數(shù)字化創(chuàng)新》本篇結(jié)構(gòu)市場(chǎng)洞察和

市場(chǎng)調(diào)研——

發(fā)現(xiàn)價(jià)值市場(chǎng)洞察01市場(chǎng)調(diào)研02市場(chǎng)洞察01PEST和PESTEL模型PEST模型Political政治Economic經(jīng)濟(jì)Social社會(huì)Technological技術(shù)PEST和PESTEL模型PESTEL模型Political政治Economic經(jīng)濟(jì)Social社會(huì)Technological技術(shù)Environmental環(huán)境Legal法律SWOT模型SWOT模型Strengths優(yōu)勢(shì)Weaknesses劣勢(shì)Threats威脅Opportunities機(jī)會(huì)SWOT模型TOWS模型TOWS模型內(nèi)部環(huán)境優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)外部環(huán)境機(jī)會(huì)SO策略WO策略威脅ST策略WT策略SO策略：利用組織的內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)來(lái)捕捉外部機(jī)會(huì)ST策略：利用組織的內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)來(lái)對(duì)抗或避免外部威脅WO策略：設(shè)法克服組織的劣勢(shì)來(lái)捕捉外部機(jī)會(huì)WT策略：指識(shí)別組織的劣勢(shì)和外部威脅，制定策略來(lái)減少或避免這些風(fēng)險(xiǎn)波特五力模型波特五力模型用戶畫(huà)像用戶畫(huà)像用戶畫(huà)像用戶畫(huà)像的生成市場(chǎng)調(diào)研用戶數(shù)據(jù)分析用戶行為觀察和追蹤社交媒體信息和行為分析用戶反饋5C分析模型5C分析模型Company企業(yè)Customers客戶Competitors競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Collaborators合作者Context背景/環(huán)境研究與分析題選擇一個(gè)酒店或旅游公司，運(yùn)用PESTEL模型分析其宏觀環(huán)境，并簡(jiǎn)要描述其主要影響。挑選一個(gè)當(dāng)?shù)氐穆糜尉包c(diǎn)，運(yùn)用SWOT模型分析，評(píng)估其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和潛在威脅。思考與討論題PESTEL模型與波特五力模型的主要差異是什么？?jī)烧邞?yīng)如何相互補(bǔ)充？在數(shù)字化和社交媒體影響下，用戶畫(huà)像中的哪些因素正在變得越來(lái)越重要？為什么？實(shí)踐應(yīng)用題選擇一個(gè)在線旅游平臺(tái)（如攜程,美團(tuán)等），使用波特五力模型評(píng)估其行業(yè)地位。運(yùn)用5C分析模型，為當(dāng)?shù)匾患揖频昊蚵糜喂驹O(shè)計(jì)一項(xiàng)新的服務(wù)或產(chǎn)品，并說(shuō)明它可以滿足市場(chǎng)需求的原因。市場(chǎng)調(diào)研02市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研是一個(gè)通過(guò)科學(xué)方法對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行深入研究的過(guò)程，目的是發(fā)掘市場(chǎng)中的機(jī)會(huì)與價(jià)值。發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)和機(jī)會(huì)降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化市場(chǎng)決策提高廣告投放精準(zhǔn)度洞察市場(chǎng)趨勢(shì)加強(qiáng)市場(chǎng)分析能力市場(chǎng)調(diào)研的重要性市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程確定調(diào)研目標(biāo)調(diào)研設(shè)計(jì)調(diào)研類型調(diào)研方法調(diào)研工具數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)處理與分析撰寫(xiě)報(bào)告并進(jìn)行匯報(bào)市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程——確定調(diào)研目標(biāo)定義問(wèn)題并陳述調(diào)研目標(biāo)團(tuán)隊(duì)溝通與參與聚焦核心問(wèn)題明確預(yù)算目標(biāo)先行探索性調(diào)研市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程——調(diào)研設(shè)計(jì)調(diào)研類型探索性研究描述性研究因果性研究調(diào)研方法和工具定量研究問(wèn)卷調(diào)查實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析工具數(shù)據(jù)挖掘和分析結(jié)構(gòu)方程建模層次分析法定性研究深度訪談焦點(diǎn)小組觀察研究文本分析視覺(jué)分析市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程示例：旅游/酒店大數(shù)據(jù)看板從海量的旅游數(shù)據(jù)中提取出來(lái)的匯總數(shù)據(jù)，如旅游客流量、消費(fèi)金額、景點(diǎn)熱度排名等，為描述性研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)是對(duì)旅游/酒店行業(yè)的基本情況和趨勢(shì)進(jìn)行描述和總結(jié)的結(jié)果，反映了行業(yè)整體發(fā)展?fàn)顩r和客觀規(guī)律，可以為決策者提供參考，幫助了解市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)和客戶需求，從而調(diào)整旅游產(chǎn)品和服務(wù)，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程除了描述性研究，旅游/酒店大數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行預(yù)測(cè)性研究和探索性研究等，例如通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)旅游市場(chǎng)的趨勢(shì)和未來(lái)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)；通過(guò)分析旅游數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系和規(guī)律，探索旅游市場(chǎng)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程——數(shù)據(jù)收集定義數(shù)據(jù)需求選擇數(shù)據(jù)收集方法設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集工具選擇樣本實(shí)施數(shù)據(jù)收集檢查和驗(yàn)證數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)錄入和存儲(chǔ)市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程——數(shù)據(jù)處理與分析數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)編碼和錄入探索性數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)可視化解釋與解讀驗(yàn)證與敏感性分析市場(chǎng)調(diào)研的概念和過(guò)程市場(chǎng)調(diào)研的過(guò)程——撰寫(xiě)報(bào)告并進(jìn)行匯報(bào)報(bào)告封面目錄摘要或執(zhí)行總結(jié)背景介紹研究方法研究結(jié)果分析和解釋結(jié)論建議與推薦局限性和未來(lái)研究方向附錄參考文獻(xiàn)問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)問(wèn)卷設(shè)計(jì)封面信說(shuō)明“我是誰(shuí)”說(shuō)明“調(diào)查什么”說(shuō)明“為什么調(diào)查”描述如何選擇受訪者說(shuō)明調(diào)查結(jié)果的保密性預(yù)計(jì)完成時(shí)間激勵(lì)措施（如有）指導(dǎo)語(yǔ)簡(jiǎn)明地描述填寫(xiě)說(shuō)明，確保受訪者清楚知道如何回答問(wèn)題提供調(diào)查者聯(lián)系方式，以便受訪者有疑問(wèn)時(shí)能夠聯(lián)系如果問(wèn)卷涉及特定情境，確保描述詳細(xì)，以便受訪者理解正文選擇合適的題型（開(kāi)放式/封閉式/混合型問(wèn)題）注意問(wèn)題用詞、順序和清晰度，確保語(yǔ)言簡(jiǎn)潔并避免誤導(dǎo)測(cè)試問(wèn)卷結(jié)尾再次提及激勵(lì)措施確認(rèn)對(duì)受訪者的數(shù)據(jù)保密指明提交問(wèn)卷的截止日期為了獲得更多的反饋，可以在問(wèn)卷末尾增加一個(gè)開(kāi)放性的問(wèn)題問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)抽樣設(shè)計(jì)定義目標(biāo)總體選擇抽樣框確定抽樣方法確定樣本量實(shí)施抽樣處理非響應(yīng)和缺失數(shù)據(jù)考慮權(quán)重評(píng)估和調(diào)整記錄文檔數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)抽樣設(shè)計(jì)抽樣方法隨機(jī)抽樣簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣等距抽樣分層抽樣整體抽樣非隨機(jī)抽樣便利抽樣判斷抽樣配額抽樣滾雪球抽樣問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)隨機(jī)抽樣簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣等距抽樣分層抽樣整體抽樣問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)非隨機(jī)抽樣便利抽樣判斷抽樣配額抽樣滾雪球抽樣問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革：不是隨機(jī)樣本，而是所有數(shù)據(jù)；不是精確性，而是混雜性；不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。——維克托?邁爾-舍恩伯格《大數(shù)據(jù)時(shí)代》問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的全樣本思維VS抽樣從研究樣本總體中抽取一部分樣本單位進(jìn)行分析，通過(guò)研究結(jié)果來(lái)估計(jì)和推斷全部樣品特性。抽樣研究結(jié)果和真實(shí)值之間存在誤差?！案Q一斑而知全豹”大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)可以搜集全面而完整的數(shù)據(jù)，獲得接近于總體樣本的數(shù)據(jù)，能夠分析的樣本數(shù)據(jù)等于總體數(shù)量，大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。著眼于全體數(shù)據(jù)的總體性思維方式大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)又稱網(wǎng)絡(luò)蜘蛛、網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，是一種按照預(yù)設(shè)的規(guī)則，自動(dòng)瀏覽和抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序?；诰W(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的市場(chǎng)調(diào)研就是運(yùn)用爬蟲(chóng)來(lái)自動(dòng)搜集并組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行市場(chǎng)研究。這種研究方式充分利用了自動(dòng)化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，能在極短的時(shí)間內(nèi)整合大規(guī)模的數(shù)據(jù)，為研究者揭示市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者習(xí)慣以及競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等關(guān)鍵信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的基本原理大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的工作流程爬取網(wǎng)頁(yè)即獲取網(wǎng)頁(yè)的源代碼。解析網(wǎng)頁(yè)根據(jù)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，分析網(wǎng)頁(yè)源代碼，從中提取想要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)將提取到的數(shù)據(jù)保存起來(lái)以便后續(xù)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用原理爬蟲(chóng)采集回來(lái)的HTML文件數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗文本特征提取大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用從清洗后的文本內(nèi)容中挖掘有價(jià)值的關(guān)鍵信息對(duì)后續(xù)市場(chǎng)分析尤為重要。利用文本特征提取技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵詞的提取。文本特征提取的目的是從文本中提取特征詞并進(jìn)行量化以標(biāo)識(shí)文本信息，從而將一個(gè)無(wú)結(jié)構(gòu)的原始文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的、計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和處理的信息。TF-IDF算法TextRank算法文本特征提取常用算法大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用TF-IDF算法（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，詞頻-逆文檔頻率）一個(gè)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的方法，用于衡量一個(gè)詞在特定文檔中相對(duì)于整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的重要程度，它結(jié)合了兩種指標(biāo)：TF-IDF=TF×IDF

詞頻TF逆文檔頻率IDFTF-IDF值越大，表示該詞對(duì)于文檔的重要性越高大數(shù)據(jù)技術(shù)在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用TextRank算法基于圖模型的關(guān)鍵詞提取和文檔摘要生成方法。TextRank算法的核心理念可以歸納為：文檔可以分解為各種基本元素（例如單詞或句子），并在圖模型中表示。在這個(gè)圖模型中，元素之間的關(guān)系將決定它們的重要性。和TF-IDF算法相比，TextRank算法進(jìn)一步探索了詞匯的上下文語(yǔ)義關(guān)系。ABCDE研究與分析題請(qǐng)對(duì)某個(gè)成功的市場(chǎng)調(diào)研案例進(jìn)行描述，并分析其調(diào)研方法、工具和最終的決策結(jié)果。針對(duì)TF-IDF和TextRank兩種文本分析算法，分析并比較其優(yōu)點(diǎn)與局限性。思考與討論題在大數(shù)據(jù)時(shí)代，全樣本研究思維和傳統(tǒng)的隨機(jī)抽樣方法之間有何