市场调研成为一门独立学科，是上个世纪五十年代的事情。今天，虽然市场调研已经成为很多咨询公司接项目的标配，但是在国内，能够把市场调研做得非常专业的公司，依然屈指可数。

市场本身是一个海量的对象，要穷尽所有对象，也就是市场调查中所谓的样本，难度之大，可想而知。即使号称无所不能的云计算、大数据，也只能对联网和在线数据进行抓取，那些线下的、无法量化的动作、行为、表情和现象，技术的天然缺陷依然无能为力。因此可以说，市场调研的误差出现，是不可能完全避免的。

对无法改变的事实，我们要学会首先臣服。在臣服的前提之下，我们再去找到面对或者叫应对的方法。换句话说，市场调研的误差无法避免，那么，找到误差的成因和缩小误差的方法，才是一条提高市场调研质量的可行之法。

 

我今天就给大家介绍，市场调研误差形成的八个成因及应对方法。

 

1、调研员的主观原因。

一个训练有素的人和一个训练无素的人，最大的差别在于：一个训练有素的人，在表达同一件事情的时候，即使是在不同的时间、不同的地点、不同的对象，他都是使用相同的逻辑和方法，进行有条理的表述；而一个训练无素的人，即使是同一时间、同一地点、同一对象，即使是在说同一件事情，他能不能把这个事情讲明白，完全取决于他的心情和状态。好的时候，他能把事情说得文采飞扬；不好的时候，既可能说错，也可能说漏。市调人员的素质，是形成市调误差的第一个原因。

比如，在针对保健品项目的调研中，针对复购率偏低，我们通常会询问调研对象，为什么没有选择二次购买？调研对象常见的反馈之一是：感觉这个产品没有什么效果，所以没有再次购买！没有调研的经验的人，要么不再进行追问，要么追问：“为什么会觉得没有效果呢？”这样的做法，在很大程度上都会遇到调研对象的抵触：没有效果就是没有效果，哪里来的为什么？

但是，如果改为问：您说的没有效果，是指的哪些方面呢？调研对象容易从个人感受阿奎是描述，比如：原来每个月都会感冒一次，现在还是每个月要感冒一次！这个时候，我们就从发现调研对象不愿意进行二次复购，转为发现调研对象是在用每个月的感冒次数衡量产品的效果。这就为我们解决问题找到了路径之一。

调研员本身的能力原因形成的误差，通常需要经过制定严格的调研计划，和统一的培训来控制误差，调研人员说什么、做什么、做到哪一步，经过调研计划者的试调研修正，以及制定规范的调研动作，都能够最大程度上缩小这样的误差。

 

2、调研员的客观原因

除了调研员的主观原因外，还有一些调研人员的客观原因会形成调研误差，而这些客观因素也是最容易被忽略的。

长得比较帅的男性调研员，在对女性用品的需求和使用意愿的调研中，女性调研对象就比较容易隐藏产品的真实用途。比如早年针对女性剃毛器使用频率的调研，很多女性受访者都会隐瞒真实的剃毛器使用频率，尤其是在面对比较帅的男性调研人员的时候。

要减少这样的误差，最好是能够针对调研的行业、问题、人群进行测试性的研究。如果缺乏这样的能力，还有一个最简单的办法，就是执行调研的人员，外貌特征越普通越好，既不要太帅，也不能太丑，扔到人群里，最好是找不出来的那种。

 

3、被访者的主观原因

受访者的主观原因，主要是指受访者的配合度。有些受访者对调研活动天然的反感，一听说是市场调研，本能的拒绝。有些人即使被迫接受调研（比如公司内部的调研），在配合度和意愿上心存抵触，这也是导致误差出现的原因之一。

要避免这样的误差，一是要尽可能罗列出受访者拒绝的原因，做好提前性的预案。比如针对“我没时间”、“我不知道”、“我不是专家”这样的托词，标准的化解方法是什么。另外一方面，在调研的时间、地点、环境、奖励设计上，要考虑行业特性。比如，针对建材零售门店的调研，周一至周五的下午，门店的老板一般有空。更确切点，周一至周五的下午四点到五点半是最佳时间。因为下午一点左右，门店的老板们在吃饭；两点到三点，很多老板又在睡午觉。

 

4、被访者的客观原因

相对于被访者的主观拒绝，被访者的客观原因，更容易导致误差的形成。所谓被访者的客观原因，是指被访者的个人色彩太强，影响了样本的均衡性，导致误差形成。

比如，在有一些消费者座谈中，或者一对一的调研拜访中，有些人因为职业和经历的原因，特别善于表达，而且因为自身表达能力很强，语言又极富特色，很容易影响、感染其他座谈的消费者，甚至是调研人员的判断。最后调研结果，成了某个人的感受，这种误差也比较常见。

所以，我们在日常的调研执行过程中，一般都会对受访者职业、甚至行业进行区分，比如受访者是不是同行，又比如受访者如果是记者、律师、培训师等这样的职业，就会进行有目的的筛选。

 

5、抽样范围不完整、不规范，导致抽样对象重复

对于调研对象，一个样本代表一种状态，原则上每个样本也只能出现一次。但是由于抽样范围和抽样方法的设计缺陷，也会带来抽样结果的偏差。

比如，如果我们用电话作为抽查索引时，就可能出现同一个人接受两次以上的调查，因为现代社会一个人拥有两个号码的情况越来越多；或者我们在进行门店调查时，采用一个门店作为一个样本的方式，同样也可能导致拥有多个门店的老板，成为反复的调查对象。

要降低这样的抽样误差，在抽查索引的设计时，就要考虑一对一的唯一性原则。比如身份证号码就能执行比较好的唯一性原则。又或者，在数据处理前，就先将调研样本进行同类项合并处理。

 

6、受访者关系控制不当，导致误差产生。

除了前面讲到的受访者职业特征导致的误差，还有一种受访者关系会影响到调研结果。在一对多的调研（比如消费者座谈）过程中，两个甚至多个受访者同时受访，而要命的是，受访者之间还是亲、朋、同、熟（亲人、朋友、同学、熟人）的关系，顾忌于面子、亲情、关系，很多受访者都不愿发表与关系人相反的言论和态度，这可能导致某些重要的调研信息丧失，也是造成调研误差的原因之一。

对于一对多方式的调研，在邀请受访样本时，就应该设置关系确认这一项。即把可能的受访对象与每位受访者进行关系确认。对于被迫进入一对多的调研时，比如正在对门店受访者进行调研，受访者的老婆走过来，对问题开始发表见解，这就可能极大程度上影响受访者的判断。这个时候，最好的办法是，提前打一个预防针，对受访者的老婆说：“我们正在进行市场调研，十分钟后我们也希望邀请您接受我们的采访，不知道您是否愿意先给我十分钟，完成对您老公的调研？”

 

7、统计方法形成的误差

稍微有些统计学基础的人都知道，任何统计方法的要义在于减小误差，而不是消灭误差。凡是涉及到抽样，误差就不可避免。比如说线性回归方程的设计，就考虑到了要减少周期性误差、季节性误差以及其他误差，很多方程的设计本身都会有一个误差范围。

所以调研人员只要知道，统计方程的设计，本身就考虑了误差的存在，所以，只要是用的统计学方法，误差就不可避免。

 

8、样本本身需要修正

承诺和行动是两回事，虽然二者在某种程度上会有一定的一致性。调研结果的本身如果不经过任何处理，拿来就用，就很容易犯以偏概全的错误。

我在《用数字解放营销人》里，就例举过一个典型的调研误差。如下：

消费者选项

消费者态度（人）

消费者比例

肯定会购买

300

20%

极有可能会购买

750

50%

可能会/可能不会购买

225

15%

极有可能不买

150

10%

肯定不会购买

75

5%

总计

1500

100%