市場營銷市場研究公司實習(xí)報告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在一家專注于快消品行業(yè)的市場研究公司擔(dān)任實習(xí)生，主要負(fù)責(zé)消費者調(diào)研數(shù)據(jù)整理與分析工作。通過參與3個項目的深度執(zhí)行，我獨立完成112份深度訪談問卷的編碼錄入，協(xié)助團(tuán)隊完成2份行業(yè)趨勢報告的數(shù)據(jù)清洗，并運用SPSS對500組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析，最終推動報告結(jié)論準(zhǔn)確率達(dá)92%。核心工作成果包括：通過聚類分析識別出3個核心消費群體，其消費特征與市場預(yù)期偏差達(dá)15%；設(shè)計出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)校驗流程，將數(shù)據(jù)錯誤率從8%降至1.2%。專業(yè)技能方面，熟練應(yīng)用NVivo進(jìn)行定性文本挖掘，結(jié)合ExcelVBA自動化處理重復(fù)性數(shù)據(jù)任務(wù)，效率提升40%。此次實習(xí)讓我掌握市場研究中的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策方法論，并形成可復(fù)用的“問題數(shù)據(jù)洞察”分析框架，為后續(xù)項目執(zhí)行提供量化參考。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

實習(xí)目的主要是想看看市場研究這行具體是啥樣，理論能不能落地，順便練練手，為以后找工作積累點經(jīng)驗。

實習(xí)單位是一家挺有規(guī)模的市場研究公司，主要做快消品和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的消費者洞察，客戶不少是國際大牌。我去的部門是數(shù)據(jù)分析組，跟著幾個學(xué)長學(xué)姐一起干活。

實習(xí)內(nèi)容挺具體的，跟著做項目走完整個流程。剛開始是幫忙做問卷設(shè)計評審，主要是看邏輯題項是不是清晰，有沒有潛在的引導(dǎo)性問題。6月12號開始接觸第一個項目，是給一家飲料廠做年輕消費者偏好研究。我負(fù)責(zé)的是數(shù)據(jù)錄入和初步清洗。那段時間每天對著幾百份線上問卷，把開放式答案手動錄入Excel，還得核對好幾遍，確實挺枯燥的。不過也學(xué)到了怎么用Excel的VLOOKUP和條件格式批量檢查錯誤，效率高了不少。

6月20號左右，開始接觸SPSS，跟著帶我的學(xué)姐學(xué)妹用了兩天時間把前期的數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)。第一個挑戰(zhàn)是處理缺失值，有批問卷幾個關(guān)鍵問題沒填，當(dāng)時覺得直接刪掉不靠譜，就學(xué)了怎么用SPSS的均值插補和回歸插補，雖然知道可能影響結(jié)果準(zhǔn)確性，但至少知道是這么個處理邏輯。

7月1號開始參與中期分析，主要是做交叉分析。那個飲料項目里有個有趣的發(fā)現(xiàn)，原來喝奶茶的男生比女生更喜歡嘗試聯(lián)名款，比例高出19個百分點。我是通過SPSS的交叉表功能算出來的，然后幫忙把數(shù)據(jù)可視化成條形圖，給項目經(jīng)理看。后來又用了因子分析把消費者的購買動機歸類，識別出三個主要群體：追求潮流的、注重性價比的、習(xí)慣性購買的。

7月15號轉(zhuǎn)去另一個項目，是做某社交APP的用戶畫像。這個項目數(shù)據(jù)量更大，有接近兩萬條用戶行為記錄。我花了兩天時間用NVivo導(dǎo)入文本數(shù)據(jù)，練習(xí)怎么用詞頻分析和主題樹來挖掘用戶描述中的潛在需求。有個細(xì)節(jié)挺有意思的，發(fā)現(xiàn)用戶提到“隱私”的頻率比預(yù)想的要高，后來跟項目經(jīng)理溝通，他反饋說確實是個需要關(guān)注的點。

實習(xí)成果的話，獨立完成了三個項目的數(shù)據(jù)整理工作，錯誤率控制在1%以下。參與撰寫的兩份行業(yè)趨勢報告里，我負(fù)責(zé)的部分主要是數(shù)據(jù)驗證和圖表制作。最讓我有成就感的是7月底那個飲料項目，我根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果建議增加一款低糖SKU，最后反饋說市場部采納了。雖然不能直接證明是因我，但至少說明我的分析方向是對的。

這次實習(xí)最大的收獲是學(xué)會了怎么把定性數(shù)據(jù)定量分析，以前覺得SPSS挺難懂的，現(xiàn)在基本會用幾個常用功能。最大的挑戰(zhàn)是初期數(shù)據(jù)錄入太枯燥，后來發(fā)現(xiàn)把任務(wù)拆分成小塊，每完成一塊就獎勵自己點啥，效率反而提高了。實習(xí)也讓我意識到自己統(tǒng)計知識還有欠缺，比如多重共線性啥的，回去得重點補補。

實習(xí)單位培訓(xùn)機制其實一般，入職沒系統(tǒng)培訓(xùn)，都是靠學(xué)長學(xué)姐帶。感覺可以改進(jìn)的是能不能給實習(xí)生安排一些模擬項目，或者定期組織數(shù)據(jù)分析方法的分享會。我所在的崗位跟市場策略結(jié)合還不太緊密，要是能多接觸些策略層面的討論就好了。

三、總結(jié)與體會

這八周在市場研究公司的經(jīng)歷，讓我對課堂上學(xué)到的市場營銷理論有了全新的認(rèn)識，感覺像是把理論的大廈拆開來，親眼看看磚瓦是怎么砌的，收獲挺實在的。實習(xí)價值閉環(huán)體現(xiàn)在哪里呢？就是從一開始懵懵懂懂幫著做數(shù)據(jù)錄入，到最后能獨立完成一部分定量分析并產(chǎn)出可視化圖表，這個過程中，那些在書里看起來很酷的統(tǒng)計模型，比如因子分析、交叉分析，真真切切幫我把數(shù)據(jù)變成了能看懂的故事。6月12號到7月1號這段時間，每天處理100多份問卷，雖然累，但看到數(shù)據(jù)錯誤率從最初的3%降到實習(xí)結(jié)束時的0.8%，心里挺有成就感的。

對我職業(yè)規(guī)劃的影響也挺大的。實習(xí)前想當(dāng)品牌經(jīng)理，現(xiàn)在覺得市場研究的深度分析能力可能是我的強項。那個7月15號負(fù)責(zé)的社交APP用戶畫像項目，用NVivo分析用戶評論時，突然意識到自己其實挺喜歡挖掘數(shù)據(jù)背后的故事，這可能就是未來的方向。所以接下來打算系統(tǒng)補一下數(shù)據(jù)挖掘這塊，看看能不能考個相關(guān)的證書，比如PMP或者數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證，把實習(xí)里學(xué)的技能再深化一下。

行業(yè)趨勢這塊，我感覺現(xiàn)在大家越來越重視小數(shù)據(jù)、快反應(yīng)。實習(xí)里接觸的幾個項目，很多都是基于幾萬甚至幾千份樣本，但能快速給客戶提供決策參考。比如7月1號那個飲料項目，我們用SPSS算出年輕男性對聯(lián)名款的偏好，兩天內(nèi)就出了一份快報，這跟以前那種大樣本慢出報告的模式不一樣。這讓我覺得，未來市場研究可能更考驗實時數(shù)據(jù)處理和洞察提煉的能力。

從學(xué)生到職場人的心態(tài)轉(zhuǎn)變也挺明顯的。實習(xí)剛開始吧，遇到點數(shù)據(jù)對不上，有點急，想馬上找誰問誰。后來慢慢習(xí)慣了，先自己查查資料，或者嘗試幾種方法解決，實在不行再去找人。比如7月8號那會兒，SPSS因子分析結(jié)果不太理想，跑了好幾個模型參數(shù)都不對，當(dāng)時有點煩躁，后來靜下心來重新看數(shù)據(jù)清洗那塊，發(fā)現(xiàn)有個變量標(biāo)準(zhǔn)化沒做好，改了之后結(jié)果就好多了。這種自己琢磨出解決方案的感覺，比單純等別人教要踏實。責(zé)任感這塊，記得7月25號交報告前，我主動把所有圖表數(shù)據(jù)又核對了一遍，就怕出岔子，畢竟那關(guān)系到團(tuán)隊的臉面。這種心理，以前在學(xué)校做小組作業(yè)真沒體會過。

總的來說，這段實習(xí)就像給我的市場營銷知識打了一針強心劑，讓我知道理論怎么用在實際工作中。雖然時間不長，但那些對著電腦敲數(shù)據(jù)、分析交叉表的日日夜夜，都變成了一筆寶貴的財富?；厝ヒ煤孟褜嵙?xí)里發(fā)