消费者使用评价
定性+定量调研相结合，可实现多渠道收集消费者在各个环节的产品使用、体验数据，全方位地了解消费者的真实想法、购买动机、体验感受，并针对不同的产品特性，比较消费者对本品及竞品的满意程度，驱动产品获得更有针对性的提升，增加消费者复购率和忠诚度。
企业面临的困扰
整体调研规划不合理
中小型企业往往不重视市场调研，常出现前期规划不足，临时开展调研情况。容易造成目的不清晰，调研对象与目标人群不符，调研内容多变填答混乱，导致调研效果不佳
调研问卷设计不专业
一份的问卷能使收集到的信息误差小、准确。而如何设计的问卷困扰着很多企业，由于缺乏专业知识，容易陷入逻辑混乱，理解费劲，选项歧义或不够全面，缺少足够内容满足调研目的
数据收集时间长
很多大中型企业缺少调研经验，从问卷设计到招募目标受访者到终数据分析，结论提炼，整个流程过长，导致调研项目失去时效性，失去对生意的指导作用
数据收集耗费成本高
样本量越多，代表性越好，调研误差越少。而很多企业与现有或潜在目标消费者接触无从下手，不仅响应率低，效率不高，还容易出现客诉，回收到足够量的样本量就要投入过高的花费
专业的消费者洞察分析，帮助企业在当今随需应变的全球经济中取得成功
- KuRunData拥有全国随取随用的百万级自有活跃会员Panel，帮助客户快速精准的倾听目标消费者声音，做出正确的选择。
- 同时拥有专业的研究分析团队，执行团队，提供企业级的支持服务，帮助企业完成消费者的洞察。
描绘核心优缺点，助力迭代规划
- 根据消费者对于某些产品特点的关注度及喜爱度打分，建立二维坐标图。
- 将各特点分为亮点区、缺点区、有分歧的亮点区及有分歧的缺点区。
- 实现更好的产品迭代，提升消费者体验。
描绘核心优缺点，助力迭代规划
- 根据消费者对于某些产品特点的关注度及喜爱度打分，建立二维坐标图。
- 将各特点分为亮点区、缺点区、有分歧的亮点区及有分歧的缺点区。
- 实现更好的产品迭代，提升消费者体验。
KANO模型，快速了解消费者对新功能的需求优先级
- 把不同需求划分成四种类型：期望型，魅力型，必备型，无差异型
- 针对性分析可以有效提升消费者满意度的需求，从而为产品寻找增长空间
- 适用于各行各业的产品功能规划、概念创意、产品迭代的研发工作
MaxDiff模型，快速做出产品属性组合挑选
- 用少的对比次数，获得消费者对多数产品属性的偏好
- 每种产品属性之间的对比次数相同，保证了公平与科学
- “喜欢”，“不喜欢”次数统计，直观挑选属性组合
MaxDiff模型，快速做出产品属性组合挑选
- 用少的对比次数，获得消费者对多数产品属性的偏好
- 每种产品属性之间的对比次数相同，保证了公平与科学
- “喜欢”，“不喜欢”次数统计，直观挑选属性组合
PSM价格敏感度模型，快速做出定价的决策
- 四种不同维度的价格测量，四条价格分布曲线，两两相交得到消费者心中理想价格区间
- 结合竞品的价格和市场表现，产品的定价策略，作为调整因子，修正测试偏差
- 终实现制定或调整产品的价格目的
ACSI模型，全面掌握和管理消费者满意度工具
- 消费者满意度与产品质量，产品价值，预期三个变量有关系，
- ACSI模型中的每个结构变量都不能直接测量而得，被称为隐变量，因而他们都需要通过一组相关的观测变量加权求和得到，即显变量。而显变量正是通过实际消费者调研收集数据而得。
- 可实现跨公司、跨产品、跨行业、跨时间段区别对比，指导客户更大限度地开发用户群，建立忠诚消费者网络
ACSI模型，全面掌握和管理消费者满意度工具
- 消费者满意度与产品质量，产品价值，预期三个变量有关系，
- ACSI模型中的每个结构变量都不能直接测量而得，被称为隐变量，因而他们都需要通过一组相关的观测变量加权求和得到，即显变量。而显变量正是通过实际消费者调研收集数据而得。
- 可实现跨公司、跨产品、跨行业、跨时间段区别对比，指导客户更大限度地开发用户群，建立忠诚消费者网络
NPS净推荐值模型，快速评估消费者忠诚度
- 与其它衡量忠诚度的指标（满意度、复购率、留存率）相比，NPS分值与企业盈利增长之间存在非常强的相关性
- 帮助企业迅速而精简地衡量消费者的感受与态度，直观看到与竞争对手的差距，建立更为科学的营销目标
本品及竞品对比分析，快速了解整体市场及对手信息
- 结合调研数据、市场数据和模型计算能力，帮助客户找到正确的市场竞品。
- 多渠道、多维度、多标签，满足客户多方面的竞品数据分析需求。
本品及竞品对比分析，快速了解整体市场及对手信息
- 结合调研数据、市场数据和模型计算能力，帮助客户找到正确的市场竞品。
- 多渠道、多维度、多标签，满足客户多方面的竞品数据分析需求。
我们有幸与全球的公司合作
沪公网安备31010402009819号
