深圳市场调查：大数据与移动支付方式-上书房信息咨询
深圳商圈市场调查的分类及内容-上书房信息咨询
深圳商圈市场调查的划分及内容商圈市场调查从行业角度讲，不同业种和业态的零售业者在一个相对集中的区域从事经营活动，这个区域的范围就叫商圈。
从零售业者的角度讲，商圈是指店铺能够有效吸引顾客来店的地理区域。
在许多大型项目（特别是房地产项目）的可行性论证中，商圈研究是必不可少的一个重要环节，特别是对商圈内的竞争状况、业态类型、消费者特征以及经济地理状况等深入了解是进一步确定立项和制定经营策略的重要依据。
它可以：1. 帮助客户确定商业投资选址和商圈范围；2. 协助客户进行商圈环境的分析，评估商圈的竞争格局、市场机会和发展潜力；3. 了解商圈消费群体的购买行为和购买潜力，提供市场经营战略的指导依据。
商圈的划分主要商业圈：在该商业圈的顾客占顾客总数的比率最高，每个顾客的平均购货额也最高，顾客的集中度也较高；次要商业圈：在该商业圈的顾客占顾客总数的比率较少，顾客也较为分散；边缘商业圈：在该商业圈的顾客占顾客总数的比率相当少，且非常分散。
商圈市场调查的内容商圈市场调查基本由4个方面构成：商圈范围确定、商圈调查、资料分析和商圈结论。
具体指的是运用具有针对性的市场调研方法，对商圈的人口构成、竞争环境、消费特征、购买力等进行分析研究。
具体的研究内容包括：1. 确定项目选址及商圈的范围，确定商圈型态；2. 商圈所在区域商贸状况、环境的优劣势、道路交通状况；3. 行业调查、经营业种业态、物业管理、经营模式；4. 人口数量、人口结构及常住/ 外来人口、消费特征、购买力和人文特征；5. 锁定竞争对手，了解竞争对手的经营情况及经营策略；6. 影响商圈的其他市场因素，政策、法规、城市规划等；7. 评估商圈的市场机会和发展潜力；8. 确定商业项目的战略规划方向及业务方向。
大数据与移动支付方式之间的联系-上书房信息咨询
大数据与移动支付方式之间的联系 移动支付方式1.银行卡支付银行卡支付的服务方包括：收单方（需要获得银行卡收单牌照）、卡组织（目前国内只有银联）和发卡方（银行）。
POS收单业务需要获取银行卡收单牌照。
2.NFC支付Apple Pay入华再次掀起NFC支付的热潮。
NFC支付的本质是将银行卡虚拟化，但并不改变银行卡收单业务原有的利益结构。
NFC支付的参与方可以包括银行和卡组织、移动运营商、手机生产商、设备制造商。
NFC 支付在我国推进7年进展缓慢，其原因如下：NFC产业链利益相关方较多，其标准至2012年才得以统一，而中国银联近两年受到二维码支付的威胁开始加码NFC支付NFC支付对设备的依赖度高，有赖于设备改造的普及与相关应用技术的成熟。
目前，NFC利益链条逐步梳理清晰，银联的发力和Apple Pay入华后，NFC支付有望逐步发力。
3.扫码支付扫码支付由支付宝、微信支付等背后的互联网公司推动快速发展，支付宝的角色类似于银行卡收单中发卡行和清算行的角色。
由于支付宝跟各大银行直连，通过支付宝发生的银行间交易不需要银联的清算。
公司业务可分为线上业务、线下业务公司线上业务：移动支付业务主要通过与电子商务及移动互联网企业签约合作，在合作商户APP 中安装支付控件。
消费者在使用APP 并发起移动支付时，为消费者提供支付指令数据传输渠道服务，使用户可以在支付环节通过移动客户端付款并结算。
公司通过获取每笔支付交易分润的形式实现盈利目的。
在线上移动支付领域，目前互联网第三方支付呈现了高度集中化的态势，由支付宝一家独大：用户资源丰富；强势推广所产生的迭加效应；能提供更良好的用户体验；不断扩展支付应用场景。
故支付宝在用户和商户心中的认知度和认可度都比较高。
公司线下业务：公司向商户提供线下支付解决方案，按照约定收取商户手续费收入实现盈利目的。
相比于线上交易，线下收单业务具备更高的边际成本和地域性：收单方需要拓展和对接线下客户、维持相应的销售团队。
深圳满意度调查：淘宝网顾客满意度调查-上书房信息咨询
深圳满意度调查：淘宝网顾客满意度调查随着电子商务的迅速发展，网上购物在年轻人中越来越盛行。
在淘宝商城双十一之际许多问题引发了思考，这些问题归根于对顾客满意的理解。
同时影响顾客满意的因素也是淘宝网注重环节。
一、商家诚信度不高虽淘宝商城对双11网购狂欢节“五折”商品做出明确定义，要求商家折扣做到全透明。
一旦发现商家虚抬价格再打折，将被清出双十一活动，同时消费者将获得赔偿。
但是，事后通过报到仍发现不少商家五折后价格比原来交易记录价格还要高；或者付款成功后通知您无货或无法成功发货等，这虚报库存导致。
二、物流不畅尽管各物流公司已对可能出现的物流爆仓现象进行了充分的准备，但是陡增的订单量使得淘宝出现订单积压和发货延迟、丢件、派件延迟等问题，追加了后期客户安抚工作。
三、客服无法解决实质性问题客服属于二线人员，当消费者购物中出现质疑或者问题时，客服给出的回答经常是很抱歉，这对于顾客满意出现问题时服务补救措施不及时，让顾客大大不满。
四、系统平台完善性和稳定性欠缺在前几年中的某一年双十一，淘宝商城因流量过大出现大面积的系统故障，导致部分订单无法配送，被迫取消。
很多商品出现了无尺码和颜色选择等信息，导致消费者在下单后，商家无法对其订单进行信息识别和配送，被迫全部按照无尺码订单取消配送。
这些因素都最终导致双十一活动后消费者投诉和抱怨，严重影响了消费者购后评价和顾客满意，无法实现最初的顾客价值。
那我们如何提高呢？我要调查网一、重视质量问题商品真实性、商家诚信的改进除了商家的严格自律，还需要网络服务商、工商管理部门切实履行自身的监管职责，更需要国家对网上购物进行深入、详尽的法律规范。
商家在选择物流服务提供商时，要选择规模、水平、信誉度高的企业，作为网上购物平台应该担负起为中小网络商家提供物流服务或监控物流服务的功能。
二、大力提升商家服务质量商家服务质量的提升，应该从交易前、交易中、交易后三方面进行。
纠纷处理可以通过建立相关法律法规保护顾客、商家的利益，提高违法成本，使交易纠纷处理有凭可证、有法可依。
深圳市场调查：大数据调查分析的作用-上书房信息咨询
深圳市场调查：大数据调查分析的作用随着互联网的专业化和国际化，数据分析作为网站运营的基础性工作已经显得越发重要。
特别是随着互联网的发展，数据成为衡量一个网站的各项指标，有据可查的科学评估资料。
靠传统商业模式中所谓的品牌、人脉已经不在具有说服力。
一切以数据说话，成为当今或者未来互联网发展的趋势。
但是数据分析人才的匮乏或者传统商业模式的现代化转换制约着数据分析的快速发展。
现在的网站数据监测系统已经提供了非常标准和精准的原始数据统计和分析。
网站数据分析师，核心不是数据统计，而是分析。
从基本的运营数据，比如访问量来源，用户停留时间，页面访问数，等等各项指标的综合分析得出一个科学的具有参考价值和执行力的分析报告，从而对网站的运营进行科学的指导和参考。
优秀的个人站长一般都有非常不错的数据分析能力，其实他们往往比一些专业的“数据分析”专业人才更有价值，更能为网站运营提供更有参考价值的信息和方案。
数据分析的作用有：1、对产品的运营状况进行评估分析参考指导。
2、对网站的运营状况进行评估分析参考指。
3、对网站广告的评估分析参考指导。
数据分析可以细化到一个页面，一个用户；宏观到可以为网站的未来发展及网站的运营提供科学的数据参考和指导。
数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。
1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。
测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。
位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。
数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。
2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。
测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。
标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。
离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。
深圳市场调查：数字领域焦点问题-上书房信息咨询
数字领域焦点问题随着媒体消费不断走向数字化，数字广告市场的年增长率达到了23%，这一结果并不让人意外。
这种增长同时也为媒体买家和卖家带来了新的挑战和机遇。
当我们与媒体、广告主及代理公司交谈时，许多人都着重谈及正在影响其业务的普遍性的话题、趋势和问题，这些话题、趋势和问题同时也改变了他们在更广泛的媒体生态系统中评估数字媒体的方式。
1、弥合电视与数字媒体之间的鸿沟数字广告想要与电视平起平坐，其供应链必须得到净化。
随着传统与数字媒体在发行和消费上的界线不断模糊，跨平台融合已成为现实。
Useit知识库从报告发现，以往，用于衡量各种媒介的度量方法各有不同，这就要求加强统ー协调，使跨平台度量在市场上具备适用性。
数字视频处于这条鸿沟的中央地带，它结合了电视的声、画、动态与数字媒体的目标定位，既能带来专业电视内容的到达率和收视率，又能呈现为数字原生形式，如用户生成内容（UGC)或短视频内容，这类内容可能有必要以不同的方式对待处理。
Useit知识库从报告发现这些差异使我们对如何在数字视频中最有效地投放广告产生了一系列疑问：将30秒的电视广告缩减到15秒会产生什么效果？数字视频的观众是否更容易接受5-6秒的广告？前贴片广告或视频插播广告的效果是否会更好？我们如何才能确信这些广告能够被观众看到？媒体的不同使可比性指标成为了数字领域的一个问题，特別是鉴于不可见度和无效流量（IVT)的普遍存在，两者都会导致广告无法满足OTS标准。
这是造成数字领域供应链混乱的两大因素。
随着大型品牌在数字领域投入越来越多的资金，这个问题日益受到重视，他们也开始要求増加供应链的透明度。
2、高级受众数据在数字领域，高级受众数据已经在相当长时间里成为媒体库存买卖过程的一部分。
使用comScore的PlanMetrix,寻找潜在消费者的汽车品牌可以根据这类受众在网上的活动情况来规划数字媒体采购。
旅行服务提供商可以触及那些正在考虑特定度假套餐的消费者。
深圳市场调查：如何打造高性能大数据分析平台-上书房信息咨询
深圳市场调查：如何打造高性能大数据分析平台近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。
从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼；从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。
什么是大数据？百度百科对大数据的定义是这样的：大数据（big data）或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
个人认为Gartner的定义更为贴切。
“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。
这个所谓的“新处理模式”有两层含义：由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志；如果你认为大数据就等于Hadoop，那就大错特错了。
Hadoop只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。
这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。
我会在后面的案例中给大家展开。
除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。
数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。
预测和推荐，是如何实现的？目前主要的推荐算法大致可以分为两类。
一个是基于行为，一个是基于内容。
当然，针对不同的领域，不同的预测和推荐的对象，又会有十余种算法。
这就不是本文展开的内容了。
基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。
深圳市场调查：大数据在市场调查中的应用-上书房信息咨询
深圳市场调查：大数据在市场调查中的应用一、大数据用于品牌研究品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。
1）品牌认知度是品牌资产的重要组成部分，品牌认知度是衡量消费者对品牌内涵及价值的认识和理解度的标准，同时也是公司竞争力的一种体现。
2）而品牌形象是品牌在公众心中所表现出的个性特征，它体现公众特别是消费者对品牌的评价与认知，以及对品牌所具有的一切联想。
品牌形象分为三个层级的形象：产品或服务本身的形象、使用者的形象、产品或提供者的形象。
3）品牌满意度是消费者通过对一个品牌产品或服务的可感知效果与对比预期相比较后，所形成的愉悦或失望的状态，可以不满意、满意、满足、愉悦等四种情绪，一个拥有高满意度的品牌，其顾客的购买率及重复购买率也在相应提升，因此品牌满意度的研究也非常重要。
在传统的市场研究中，品牌认知、品牌形象和品牌满意度研究是通过市场调查的手段来实现。
在大数据时代，我们可以利用互联网大数据辅助品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究。
我们可以通过网络爬虫技术，对新闻媒体、社会化媒体等网站实时全网监测，实时掌握网民对品牌和竞品的品牌提及量、产品提及量以及提及量的趋势，掌握自己品牌和竞争的品牌形象评价；通过品牌和产品的正负面评论的监测，及时了解对品牌消费者对品牌的满意度情况，及时发现问题。
过去，进行品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的市场调研，从调查开始到报告产生，至少需要半个月到一个月，而且由于成本和操作性的限制，只能选取一些代表性的人群和地点做代表性的抽样不够全面。
利用大数据手段，我们可以实现更快更全面以及更真实的统计，这对我们及时的了解品牌认知度、品牌形象以及品牌满意度的现状和趋势非常有帮助。
二、大数据用于市场细分市场细分是按照消费者在市场需求、购买动机、购买行为和购买能力方面的差异，运用系统方法将整体市场即全部顾客和潜在顾客划分为数个不同的消费者群（子市场），以便选择确定自己的目标市场。
深圳市场调查：大数据时代企业的市场调研-上书房信息咨询
深圳市场调查：大数据时代企业的市场调研一、大数据时代企业的数据收集对于企业而言，大数据时代数据收集的主要特征包括以下几点。
（1）大数据的“大”首先在于海量数据，所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。
（2）大数据的“大”在于种类繁多，不仅包含了结构化的数据，还包含了很多半结构化和非结构化的数据。
因此大数据只有依赖于先进的信息化技术以及信息处理模式才能成为真正具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
（3）从调查的角度讲，大数据的“大”通常指的是统计总体，而非样本，即应用全面调查而非抽样调查方式进行数据收集。
这样就避免了抽样调查常见的样本代表性误差。
既然数据收集方式发生了根本性的变化，随之数据的进一步分析的方法、侧重点也有许多不同。
最有代表性的表现是，大数据对于数据的精确性并不会过多关注。
由于处理的数据十分巨大，这些在传统调研中看似应剔除的数据或者无法处理的数据反而会使大数据的结论更加贴近实际。
（4）由于信息是通过互联网直接进行抓取来获得的，在调查的过程中可以避免传统调研中登记性误差。
因此大数据本身对于企业的数据收集工作而言意义十分重大。
二、大数据时代企业的市场调研活动大数据与市场调研二者定义的角度不同，因此两者并不矛盾，而且可以相互影响，相互促进。
即使身处大数据时代，并不意味着企业不需要进行市场调研，某种程度上应该说需要更多、更广、更深入的市场调研。
原因如下。
（1）大数据的收集依赖于信息技术，特别是互联网的应用。
结合实际情况，很多地区设施并不完善，甚至还很落后，许多产品或服务的用户或潜在用户并不能通过任何设施设备将信息通过互联网进行传递。
这样的市场环境下，初期的数据收集应用传统的市场调研方式仍然必不可少，不仅如此，所收集的数据仍然可以作为企业大数据的一部分。
（2）大数据的使用对于很多企业仍然存在壁垒。
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深圳市场调查：大数据与移动支付方式移动支付方式
1.银行卡支付
银行卡支付的服务方包括：收单方（需要获得银行卡收单牌照）、卡组织（目前国内只有银联）和发卡方（银行）。
POS收单业务需要获取银行卡收单牌照。
2.NFC支付
Apple Pay入华再次掀起NFC支付的热潮。
NFC支付的本质是将银行卡虚拟化，但并不改变银行卡收单业务原有的利益结构。
NFC支付的参与方可以包括银行和卡组织、移动运营商、手机生产商、设备制造商。
NFC 支付在我国推进7年进展缓慢，其原因如下：
NFC产业链利益相关方较多，其标准至2012年才得以统一，而中国银联近两年受到二维码支付的威胁开始加码NFC支付
NFC支付对设备的依赖度高，有赖于设备改造的普及与相关应用技术的成熟。
目前，NFC利益链条逐步梳理清晰，银联的发力和Apple Pay入华后，NFC支付有望逐步发力。
3.扫码支付
扫码支付由支付宝、微信支付等背后的互联网公司推动快速发展，支付宝的角色类似于银行卡收单中发卡行和清算行的角色。
由于支付宝跟各大银行直连，通过支付宝发生的银行间交易不需要银联的清算。
公司业务可分为线上业务、线下业务
公司线上业务：
移动支付业务主要通过与电子商务及移动互联网企业签约合作，在合作商户APP 中安装支付控件。
消费者在使用APP 并发起移动支付时，为消费者提供支付指令数据传输渠道服务，使用户可以在支付环节通过移动客户端付款并结算。
公司通过获取每笔支付交易分润的形式实现盈利目的。
在线上移动支付领域，目前互联网第三方支付呈现了高度集中化的态势，由支付宝一家独大：
用户资源丰富；
强势推广所产生的迭加效应；
能提供更良好的用户体验；
不断扩展支付应用场景。
故支付宝在用户和商户心中的认知度和认可度都比较高。
公司线下业务：
公司向商户提供线下支付解决方案，按照约定收取商户手续费收入实现盈利目的。
相比于线上交易，线下收单业务具备更高的边际成本和地域性：
收单方需要拓展和对接线下客户、维持相应的销售团队。
线下收单机构还需要付出POS机、扫码枪、NFC终端等硬件成本。
目前线下移动支付领域的竞争才刚开始、格局尚未明朗：
利益分配：互联网第三方支付透过扫码的轻资产模式快速布局先声夺人，但其中支付费率的分成只有第三方支付机构与银行两方。
央行分别在2014以及2015年一度叫停扫码支付，给予了金融机构在面对快速竞争的移动支付市场中喘息的机会。
安全问题：扫码支付由于缺乏成熟的风控体系、信用体系规则没有建立，造成扫二维码丢钱的事件。
移动支付三大主体
在使用者对安全与快速便捷支付需求（技术革新）的大背景之下，移动支付正在颠覆传统支付产业的格局。
目前移动支付产业已形成三大主体：
1、金融机构向全方位转变
金融机构发展移动支付两大优势有：
属于用户金融活动中心、管理庞大的资金链，在支付清算管理上独占优势；
拥有大量客户的数据与安全信息，与用户建立了信任关系。
在移动互联网时代，各大金融机构不仅面对同业间竞争，资质牌照门槛的消失也使其受到第三方支付企业和运营商的冲击。
故发展移动支付业务、向全方位金融发展，才能使金融机构在未来竞争中获得优势。
2、运营商规避被管道化
运营商在移动支付领域的先天优势来自于对智能终端与网络的控制。
移动支付对运营商来说是个重大挑战，因此三大运营商均成立了支付业务子公司、设法摆脱当前管道化处境和网络运营效益下降的问题，抢占市场。
3、互联网第三方支付迈入金融
对于互联网第三方支付企业来说，线上互联网的优势格局已基本成形、支付闭环的构建是O2O实现的关键。
从互联网电商端转向移动端的趋势是重大机遇，互联网第三方移动支付的优势：
通过电商以及社交网络已积累的庞大活跃用户群体，能够更好地介入整个消费流程；
第三方支付能够使商户更接近消费者（如商户会员管理以及精准大数据分析等服务），帮助商户更了解其客户，此附加价值是传统以POS为核心的金融体系所无法提供的；
核心竞争力在于客户服务以及业务创新。
目前互联网第三方支付正向纵深领域渗透。
目前而言、移动支付技术早已成熟，行业发展的关键在于产业链利益博弈：Apple Pay 支持全终端方案、谷歌HCE 发力无卡支付，二维码支付则几乎完全绕开了硬件，支付入口均绕开了运营商SIM 卡环节。
银联和BAT 凭借掌握最关键的几大移动支付入口、将获取最丰富的消费者支付数据。
随着互联网第三方支付领头企业在移动支付领域的强势推进，个别体量小的机构很可能被大型第三方支付整合或并购。
反观金融机构由于不擅长于开发移动支付场景，因此采取合作方式将会是主流趋势。
而运营商在线上移动支付较不具优势，发展线下支付或为其移动支付的突破口。