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的见解

如何撰写市场调研目标

我们都知道一句古老的格言:营销是一门艺术还是一门科学?

在Seer,我们认为两者都有。但不一定同时两者都有。我们认为更好的问题是:在市场营销中,艺术和科学孰先孰后?

如果你问我们这个问题,我们会告诉你这首先是科学。

“营销的科学就是利用数据和洞察来推动你的战略。营销的艺术在于你如何表达你的战略。”

既然我们从科学开始,那么这到底是什么意思呢?

嗯,还记得你在学校的时候,你必须想出自己的科学研究实验吗?还记得最先出现的是什么吗?我们的目标。为什么?因为没有目标,你就没有一个可测试的命题。没有一个可测试的命题,你就没有方向。我们都知道,当研究没有方向时,它通常不会获得任何突破性的成果。

那么,你高中的科学实验和市场研究有什么关系呢?

与传统的目标相似,一个伟大的营销研究计划始于一个强有力的目标。目标是集中的、可衡量的和有效的。没有明确的目标,你的市场调研就不会成功。

什么是市场研究目标?

根据定义,“研究目标”是一种目的陈述,概述了在特定的时间框架和可用资源内要实现的特定结果。

将这种逻辑应用到营销中,营销研究目标是一种陈述,概述了你想了解客户的情况。在开始阶段明确你的目标将帮助你避免相互冲突的期望或浪费收集不相关的数据。

如何制定市场调研目标?

从结尾开始。我知道这听起来违反直觉,但如果你以预期的结果开始,你将能够创建一个更有针对性的目标。你希望从这项研究中得到什么?你打算怎么处理这些信息?成功是什么样子的?当你进行研究和分析时,把这个目标当作你的指南针。

通常,最简单的方式就是提问。这里有几个例子。

  • 示例1:X产品的哪些特性对我们的企业客户最重要?

这个问题将为您的企业客户提供一个功能列表,按重要性排序。

  • 示例2:我们的四个客户群中有哪些不同的搜索诱因?

这个问题将导致用户搜索服务Y的公共因素列表。

当你开始看到所有的数据点、行为和调查反应时,好奇心就会产生。

大量的数据可以把你拉向多个方向,因为每个发现本身都很有趣。这时你的目标就出现了。知道你努力的最终结果,并坚持下去。

创建研究目标

一旦你得到了你想要的结果,你就会想要创建你的目标。创建语句时需要考虑以下几点:

  • 这在你们的营销策略中处于什么位置?这个目标在你更大的营销策略中处于什么位置?这不仅有助于在内部分散信息或获得支持,还使研究团队专注于与这项研究相关的更高的业务目标。这是贵公司注重品牌知名度的一部分吗?新产品发布?对竞争对手的分析?这些都是非常不同的东西。
  • 包括你的目标受众。通常情况下,很难理解每个用户群体的所有内容,所以要选择你打算分析的用户群体。是你的企业客户吗?居住在特定区域的客户?特定的人口部分?在选择参与者时,将这一点纳入你的目标将是一个有益的直觉检查。
  • 你要测量什么?你不需要列出你计划测量的所有数据点,但在你的目标中应该有一些可测量的元素。是感情用事吗?你在找频率吗?行为趋势呢?在你的目标中包括这一点将确保你选择最合适的研究方法来获得可测量的元素。
  • 一个行为。我们要研究的行为或行动是什么?导航是你的网站吗?是购买产品吗?是点击广告吗?

让我们来看一些例子:

市场调研目标

常见的营销研究目标陷阱

而创建一个目标可能似乎相对来说,它很容易出错。让我们来看看一些常见的陷阱。

目标太宽泛

现在,如果你遵循上面的大纲,这应该不是问题,因为它强迫你这么做得到颗粒状有了目标。

  • 具体的:作为我们品牌重塑的一部分,我们正在对我们的老客户进行情绪分析
  • 广泛:作为品牌重塑的一部分,我们将询问客户的感受

我们想要避免宽泛的目标,因为它们会让我们的好奇心占据上风,一个曾经看似清晰的研究项目可能会变得混乱。

不止一个目标

每一个研究项目都应该有一个目标,而且只有一个目标。同样,虽然这看起来很容易做到,但你会惊讶地发现,把这些次要和第三个目标偷偷放进你的陈述中是多么容易。

  • 一个目标:我们的目标是了解我们的客户在考虑买车时有什么问题
  • 两个目标:我们的目标是了解我们的客户在寻找和考虑一辆车时的问题

你看,客户在寻找汽车时可能会遇到的问题与他们在考虑买车时可能会遇到的问题完全不同。

做出的假设

避免把你的目标变成一个带有绝对陈述和假设的假设。你的目标应该是一个问题而不是一个预测。那以后再说。

  • 摘要目的:揭示我们目标人群的购买历程
  • 假设:揭示搜索在目标人群的购买过程中所扮演的角色

这看起来毫无疑问,但实际上,我们已经假设搜索在我们的观众的旅程中扮演了一个角色。这可能会影响研究的重点。

一旦你创建了你的目标,让它(只有它)驱动你的营销研究的开始阶段。

把它写在便利贴上,贴在你的桌子上,在你每次开会的时候写在白板上,在你继续研究的时候把它放在心上。它将作为一个指南针,帮助你避免被有趣的数据、好奇的同事和相互冲突的议程引入歧途。


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