2023年汽车市场营销调研与市场预测.doc

汽车营销效劳系统常用的预测方法分析 2023级交通运输专业三班辛建广 学校 佳木斯大学 专业 交通运输 班级 三班 姓名 辛建广 学号 1008044318 指导教师 马丽丽 目录 2 第一章 汽车营销调研的概念、意义与步骤 2 1.1初步分析情况 2 1.2成立工作小组 2 1.3制定调研方案和调研程序 3 1.4拟定调研题目，制定调查表格 3 1.5进行实际调查 3 1.6整理分析资料 3 第二章 市场营销预测的概念与方法 3 2.1定性预测方法 4 2.2定量预测方法 4 2.2.1时间序列预测法 4 2.2.2回归预测模型 5 2.2.3市场细分集成法 7 2.2.4类比预测模型 7 2.2.5需求弹性法 8 2.3组合预测与组合处理 9 2.3.1权重合成法 9 2.3.2区域合成法 10 第三章市场营销信息系统的组成与信息来源 10 3.1内部信息系统。 10 3.2营销环境监测系统。 11 3.3营销研究系统。 11 3.3.1咨询员工法 11 3.3.2专门收集法 11 3.3.3购置信息法 11 结论 12 参考文献: 12 汽车营销效劳系统常用的预测方法分析 营销调研就是运用科学的方法，有方案、有目的、有系统地收集、整理和研究分析有关市场营销方面的信息，并提出调研报告，总结有关结论，提出机遇与挑战，以便帮助管理者了解营销环境，发现问题与时机，并为市场预测与营销决策提供依据。 营销调研是企业经营的一项经常性工作，是企业增强经营活力的重要根底。它的作用与意义有：第一有利于企业在科学根底上制定营销战略与方案；第二有利于发现企业营销活动中的缺乏，保持同市场的紧密联系和改良营销管理；第三有利于企业进一步挖掘和开拓新市场，发挥竞争优势。 第一章 汽车营销调研的概念、意义与步骤 1.1初步分析情况 营销调研的第一步工作就是分析初步情况，明确调研目标，确定指导思想，限定调查的问题范围。企业市场营销涉及的范围很广，每次调研活动不可能面面俱到，而只能就企业经营活动的局部内容展开调研。 1.2成立工作小组 为了使调研工作有方案、有组织地进行，成立调研工作小组〔或课题研究小组〕是必要的。如果调研活动规模较大，所需工作人员较多，涉及跨部门，甚至跨企业、跨行业的合作，为保证调研活动取得有关方面的支持，还必须成立调研领导小组。调研工作小组的职能就是具体完成调研工作，其组成人员可能包括企业的市场营销、规划〔或方案〕、技术研究、经营管理、财务或投资等多方面的人才，这些人员的来源既可能是企业内部，也可能是企业以外的单位或组织〔诸如相应的研究机构等〕。而领导小组成员一般包括工作小组组长〔课题负责人〕以及主要参加部门的相应负责人。 1.3制定调研方案和调研程序 这是着手调研的第一步。调研小组应根据调研的总体目标进行目标分解，做好系统设计，制定调研方案，确立调研方法与形式，并制定工作方案与阶段目标。 1.4拟定调研题目，制定调查表格 调研目标是通过一个个问题展开的，表格是调查的形式和工具。可以说调查题目选得好坏，直接关系到调研目标是否能到达。拟定问题的水平反映了调查小组的工作水平以及调查结果的水平，拟定好调研题目非常重要。 1.5进行实际调查 这是营销调研的正式实施步骤。为了保证调查工作按方案顺利进行，如属必要应事先对有关工作人员进行培训，而且要充分估计出调研过程中可能出现的问题，并要建立报告制度。课题组应对调查进展情况了如指掌，作好控制工作，并对调查中出现的问题及时采取解决或补救措施，以免拖延调查进度。以上方面对于采取派调查人员出外调查方式更为重要。在这一步骤内，调查者还必须具体确立收集调查信息的途径，因为有些问题可以利用二手资料。当需要进行调查获取第一手资料时，应具体确定被调查对象或专家名单，对典型调查应具体确立调查地点或其它组织名单。 1.6整理分析资料 工作小组应对调查得到的资料及被调查者的回函，分门别类地整理和统计分析，应审查资料之间的偏差以及是否存在矛盾。因为被调查者的知识、专业存在差异，对同一问题的答复往往不一致，甚至截然相反，此时就应分析矛盾的原因，判断他们答复的根据是否充分等。此外，课题组还应从调查资料中优选信息，总结出几种典型观点或意见。 第二章 市场营销预测的概念与方法 所谓市场预测就是在市场调研根底上，利用科学的方法和手段，对未来一定时期内的市场需求、需求趋势和营销影响因素的变化做出判断，为营销决策效劳。 迄今为止，预测理论产生了很多预测方法，有人统计有几百种，但人们常用的方法并不多。归纳起来，预测方法大体可分为两大类：一类是定性预测方法，另一类是定量预测方法。人们在实际预测活动中，往往结合运用两种方法，即定量预测必须接受定性分析的指导。只有如此，才能更好地把握汽车市场的变动趋势。 2.1定性预测方法 定性预测主要依靠营销调研，采用少量数据和直观材料，预测人员再利用自己的知识和经验，从而对预测对象未来状况做出判断。这类方法有时也用来推算预测对象在未来的数量表现，但主要用来对预测对象未来的性质、开展趋势和开展转折点进行预测，适合于数据缺乏的预测场合，如技术开展预测，处于萌芽阶段的产业预测，长期预测等。定性预测的方法易学易用，便于普及推广，但它有赖于预测人员本身的经验、知识和技能素质。不同的预测人员对同一问题预测结论的价值，往往有着巨大差异。 定性预测方法具有很多种，其中最常用的是德尔菲法。该种方法是在40年代末期，由美国兰德公司首创并使用的。至今，这种方法已经成为国内外广为应用的预测方法，它可以用于技术预测和经济预测，短期预测和长期预测，尤其是对于缺乏统计数据的领域，需要对很多相关因素的影响做出判断的领域，以及事物的开展在很大程度上受政策影响的领域，都是非常适合的。 2.2定量预测方法 定量预测方法是依据必要的统计资料，借用数学方法特别是数理统计方法，通过建立数学模型，对预测对象的未来在数量上的表现进行预测等方法的总称。汽车市场定量预测方法有： 2.2.1时间序列预测法 时间序列预测模型有多种，这里只选择指数平滑法和“成长曲线〞两种模型。 指数平滑法的原理就是认为，最新的观察值包含了最多的未来信息，因而应赋予较大的权重，越远离现在的观察值那么应赋予越小的权重。通过这种加权的方式，平滑掉观察值序列中的随机信息，找出开展的主要趋势。指数平滑法的数学模型为： 〔5-1〕 式中，St(1)为第t期的平滑值；yt为第t期的观察值；α为加权系数。 “成长曲线〞预测模型认为，绝大多数产品都要经历出现、开展、成熟和衰亡的过程， 呈现出“S一曲线〞特点。逻辑斯谛曲线 龚帕兹曲线 上面两式中的参数k为饱和线，亦即“极限值〞。 “成长曲线〞模型包括三个参数k，a和b，因而其建模过程也就是这三个参数的求解过程。它的求解过程为： 将原始观察值序列平均分成三段〔如观察值数目不是3的整数倍，那么可通过增加或减少观察值数目的方法，划为3的整数倍〕，对各段分别求和，从而得到：Σ1Yti，Σ2Yti和Σ3Yti，其中ΣjYti中的yti是经过公式〔5-8〕或公式〔5-9〕变换后的yti值。 对逻辑斯请曲线： yti =1/ yti (5-8) 对龚帕兹曲线： yti =ln yti (5-9) 式中，yti是原始观察值序列。 将ΣjYti代入以下一组等式，即可求出k, a和b。 式中：n为每段观察值中包含的观察值数目。 运用“成长〞曲线模型进行预测时，模型的k值是否真正代表了开展的“极限〞，应当根据实际情况予以判断。由于科技进步的作用和市场潜力的进一步挖掘，“极限〞常常可以改变。 2.2.2回归预测模型 回归预测模型是基于惯性和相关理论的统计学模型，是最常用的预测模型之一。通常情况下，只选用〔准〕一元线性回归预测模型。回归预测模型的建立与检验一元线性回归预测模型的标准形式为 Y=A+BX 〔5-10〕 对标准形式，系数由以下方程组确定： 其中，Xi、yi为自变量和因变量的原始观察值，n为观察值的组数。 模型的检验通常包括；相关系数检验，模型的T检验与F检验，回归系数检验。对一元线性回归模型而言，这些检验是等价的。这里我们选择相关系数检验。 相关系数的形式是： R值越大，说明回归方程的线性程度越显著。 预测结果的点估计与区间估计 运用公式〔5-10〕得到的预测值，属于点估计。只有点估计一般是不够的，还要确定－定置信度下的区间估计。估计区间由下式确定： 式中，Y0即点估计值； tα/2　(n-2),Zα/2分别是T—分布和正态分布查表值； α是置信度，即可信水平是100〔1—α〕％； So由下式确定： 在同－置信度下，区间估计随着观察点X0距离X越远，那么区间范围越宽。在X处，区间范围最窄。 对于可划为一元线性回归的各种模型，在对原始观察值进行处理后，也可采用一元线性回归方法进行当量预测。 2.2.3市场细分集成法 这种方法的根本原理是对某商品的使用对象按其特征进行细划分类，确定出假设干细分市场一—子目标，然后对各子目标分别采用适当的方法进行测算，最后汇总集成。其模型为： 式中，Yt一第t年的预测值； Yit一第t年的第i个分量的预测值，i =1，2，...； n一子目标个数。 以轿车为例，我国轿车市场需求可以划分为县级以上企事业单位、县级以下企事业单位、等5个主要细分市场。其预测过程如表5-1所示 表5-1 轿车市场预测表 市场划分 主要影响因素 需求预测模型 县级以上企事业单位 单位配车比 〔单位数〕×〔配车比〕 县级以下企事业单位 单位配车比 〔单位数〕×〔配车比〕 乡镇企业 经济开展速度 需求量=f(乡镇企业产值) 出租旅游业 城市规模及旅游业开展 Σ〔各类城市人口〕×〔各类城市人口配车比〕 家庭私人 人均国民收入 需求弹性分析 市场细分集成预测法也叫谱系结构预测法。 2.2.4类比预测模型 该方法是以某个国家或地区为类比对象，研究预测目标与某个指标之间的数量关系，然后根据本国或本地区该指标的开展变化，测算预测目标值，从而到达预测目的。例如，某汽车公司与研究机构曾经以局部国家为类比对象，通过人均国民收入和人口数量两个指标与轿车保有量之间的关系，预测我国未来第t年的轿车保有量。其类比预测模型为： Yt=PtQ0Rt Rt =CIt/I0(1+i)n CIt= CI0(1+q)t 式中： Yt————第t年轿车保有量〔辆〕； Rt————第t年人口预测数〔千人〕； Q0——类比国人均轿车保有量〔辆/千人〕； Rt一—轿车保有量修正系数； I0一—类比国人均国民收入〔美元〕； CIt————第t年人均国民收入〔美元〕； i一—类比国平均每年的通货膨胀率； q一—人均国民收入增长率； n一—类比年份与基准年份时差。