1、调查覆盖面和调查进度的取舍

客户往往希望在一次调查中，花较少的钱，办更多的事。预算有限，怎么办？这个时候，很多调查公司为了达成合作，往往在保证覆盖面的前提下，减少每个子调查项目的有效样本量。问题是，每一项统计工具都有一个精度问题，为了保证一个最低可以达到的精度，样本量往往需要保持到一定的数量。无原则的降低样本量，往往导致调查分析结果的精度太低，偏差太大，基于这些分析结果来测评客户满意度、评测企业绩效或者指导企业行动，只会误倒企业，浪费资源。客户往往缺乏统计常识，这个时候就需要市场研究公司的人员主动指出来相应的厉害关系。

2、保证抽取样本的代表性

抽样的方法很多，往往是容易实施的抽样方法，成本低，但是代表性也就差。实施难度大的抽样方法，成本高，但是代表性强。如何在两者之间取舍，是客户和调查公司经常遇到的问题。其实，这也是一个成本和精度的问题。比如，要调查某品牌电器的满意度，这个满意度需要覆盖消费者购买、安装、学习、使用、接受售后服务、处置等的全过程。这个调查如何实施？常见的研究可以把调查分为下列三个环节：

环节1：涉及购买、送货安装调试服务的售前售中服务环节；

环节2：涉及消费者学习、使用电器的全面体验，包括质量、功能、耗电、噪音、操作等多个方面；

环节3：售后维修服务环节，该环节只有那些产品除了故障的消费者才有体验。每个环节的样本如何抽取？首先我们要明确的是，有效的调查样本应该是在近期内对该环节的体验仍然“记忆犹新”的客户。在这个原则下，相应的有效样本可以确定如下：

环节1：近期（1个月、2个月等）购买了电器的用户，需要亲自参与了购买全过程的消费者参与该环节的调查。

环节2：电器的主要使用者。对这部分受访者可以有进一步的限定，比如最近半年购买过电器的用户等。

环节3：近期（比如1个月内）接受过售后维修服务的消费者。调查的内容将覆盖打电话保修到售后服务完毕后的电话回访全过程。受访者至少需要在售后服务人员上门服务时在场。如果对电话保修过程或者电话回访过程没有体验，则他们在接受调查时，对这些环节的评价就会出现缺省。

3、对调查中缺省值的处理

在调查中，会出现受访者对某些问题无法回答，也就是说在调查数据中出现缺省回答。这些缺省值如何处理，是统计分析中常见的问题。在使用多元回归、结构方程模型等分析方法中，一个常见的取舍是：当某个问题的缺省率超过10％（最多不超过20％）的时候，该问题对应的变量就不应该纳入模型进行分析计算，而应该单独分析。

4、建立的统计模型是否通过相应的统计检验？

在市场研究过程中，研究公司将会用到非常多的数据模型。但是这些模型能否使用，一般都有前提条件，必须符合这些前提条件，通过这些模型计算出来的结果才有统计意义，否则就是完全的数字游戏。比如，回归系数是否通过t检验，回归方程是否通过F检验，结构方程模型构建过程中的各因子是否通过阿尔法信度检验，拟合优度指标是否达到要求，比如RMSEA是否小于0.08，GFI是否大于0.85等。

5、项目小组的实力

一个项目成功与否，项目经理往往起到关键的作用。好的、能干的项目经理，往往能够有效的指挥手下人干活，并且和研究公司其它部门关系良好，能够准确了解委托方的目标意图。在中小型市场研究公司里，项目经理往往是全能，对调查设计、调查实施、数据处理和分析、报告撰写都熟悉。在大型市场研究公司里，则存在分工，比如市场、调查实施、数据处理都有专门的部门。如果项目经理没有能力，或者不能尽职尽责的对待某个项目，那么在项目调查执行环节，或者数据处理分析环节，就可能出现问题，导致最终的调研结果不能反映实际情况，不能帮助委托方解决问题。所以，委托方必须和项目经理进行沟通，了解他过往的项目经验，询问他对整个项目实施全过程的熟悉程度。如果经验不足，或者对项目全过程不熟悉，最好要求研究公司选派合格的项目经理主持该项目。

总结：随着现行市场的到来，企业在市场研究上投入的资金越来越多，市场调研也越来越受到各大企业和行业的重视，市场调研对于企业的重要性更是突出，影响着企业的决策，关系着企业未来的发展方向和宏图。所以，企业应更加重视在市场调研方面地学习，加大对企业市场发展的投入，促进企业的发展。