Transformer facilement des données complexes et incomplètes en résultats précis
Les études de marché sont essentielles pour les organisations et les individus afin d’évaluer la viabilité d’une nouvelle entreprise ou d’un nouveau produit en identifiant le marché cible, en recueillant des données et en leur fournissant des informations exploitables. Par rapport aux outils de recherche traditionnels, IBM SPSS Statistics permet aux chercheurs d’améliorer la précision, l’efficacité et l’applicabilité de leurs travaux. Que votre recherche s’inscrive dans le domaine de l’éducation, des sciences politiques, de la santé, de la finance, des affaires et du marketing, de la science des données ou autres, cet outil vous aide à rationaliser l’ensemble du processus d’analyse des données et vous fournit des informations fiables et exploitables.
Applications
Utilisez les statistiques descriptives d’IBM SPSS pour analyser les données historiques du marché, telles que les données de vente, le taux de croissance des secteurs ou les fluctuations de la demande des clients, en utilisant des mesures telles que la moyenne, la médiane et l’écart-type. Cette approche permet aux entreprises d’acquérir un avantage concurrentiel en alignant leurs opérations sur les tendances émergentes du marché, en adaptant leurs inventaires, leurs efforts de marketing et leurs stratégies de tarification en conséquence. Les détaillants peuvent se préparer aux périodes de forte demande, les professionnels de santé peuvent suivre les tendances d’utilisation des services et les institutions financières peuvent observer les tendances en matière d’investissement.
Utilisez les tableaux croisés pour analyser les relations entre les variables et segmenter le marché en catégories exploitables. Cette technique analyse l’interaction entre les données démographiques et les préférences, et révèle des schémas et des relations qui permettent d’établir une segmentation, de cibler la communication et d’améliorer la prestation de services. Des secteurs tels que la santé, la vente au détail et l’hôtellerie peuvent tirer parti de ces informations pour optimiser leurs offres et leurs stratégies d’engagement.
Appliquez l’analyse factorielle d’IBM SPSS pour identifier les dimensions ou les facteurs sous-jacents qui influencent les prises de décision et les préférences des clients. Cette approche consiste essentiellement à regrouper un grand nombre de variables en facteurs clés qui représentent les attributs fondamentaux auxquels les clients accordent de la valeur. En se concentrant sur les facteurs les plus importants, les entreprises peuvent hiérarchiser les améliorations, affiner les produits et accroître la satisfaction des clients. Cette technique est particulièrement utile dans des secteurs tels que la technologie, la finance et les biens de consommation, où il est essentiel de comprendre les motivations des clients.
Combinez IBM SPSS Statistics avec R et Python pour déverrouiller des capacités analytiques avancées, telles que la modélisation prédictive, le machine learning et l’analytique personnalisée. Cette intégration open source permet aux utilisateurs d’effectuer des analyses analytiques plus approfondies tout en bénéficiant de l’interface conviviale de SPSS. Cette intégration comble également l’écart entre l’accessibilité et la puissance, ce qui permet aux analystes et aux data scientists de mener plus facilement des études avancées sans changer d’outil.