마케팅 리서치의 개념, 과정 및 수요예측

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1. 마케팅 리서치의 정의 및 발전 원인

마케팅 리서치는 개인, 기업, 공공기관, 정부 등 모든 조직체에 관한 정보를 얻기 위한 노력으로, 소비자에 대한 정보 획득을 통해 더 나은 의사결정을 하는 과정입니다. 발전 원인으로는 소비자 중심의 시장 출현, 경쟁 심화, 위험 최소화 욕구, 정보기술 진보, 변화의 가속도 등이 있습니다. 고객 파악, 시장 분석, 제품 구매 현황 파악 등을 통해 향후 실패에 대한 위험을 최소화합니다.
2. 마케팅 리서치의 과정

마케팅 리서치 과정은 네 단계로 구성됩니다. 첫째, 문제와 조사목적 설정 단계에서 탐색적, 기술적, 인과적 조사를 수행합니다. 둘째, 조사계획 수립 단계에서 필요정보 결정, 2차 자료 조사, 1차 자료 수집계획을 세웁니다. 셋째, 조사계획 집행 단계에서 자료를 수집하고 분석합니다. 넷째, 결과 해석과 보고 단계에서 결론을 내려 경영자에게 보고합니다.
3. 조사방법 및 접촉방법

조사방법은 관찰조사, 질문조사, 실험조사로 나뉩니다. 질문조사는 체계적 또는 비체계적으로 진행되며, 접촉방법은 우편, 전화, 대인면접이 있습니다. 우편은 비용이 적지만 응답률이 낮고, 전화는 빠르지만 사적 질문을 꺼립니다. 대인면접은 포커스 그룹과 개별면접으로 나뉘며, 포커스 그룹은 소비자의 사고와 감정에 대한 통찰력을 얻는 주요 수단입니다.
4. 수요 예측 방법

수요 예측은 주관적 방법과 객관적 방법으로 나뉩니다. 주관적 방법은 최고경영자 판단, 델파이 방법, 판매원 의견통합법, 구매의도 조사법이 있습니다. 객관적 방법은 시계열 분석(단순예측법, 이동평균법, 계절적조정, 지수평활법, Box Jenkins)과 통계적 분석(회귀분석)이 있습니다. 회귀분석은 판매량을 종속변수로, 소득, 인구, 가격 등을 독립변수로 사용합니다.

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1. 마케팅 리서치의 정의 및 발전 원인

마케팅 리서치는 기업이 시장에서 성공하기 위한 필수적인 도구입니다. 소비자의 니즈와 시장 동향을 체계적으로 파악함으로써 기업은 더 나은 의사결정을 할 수 있습니다. 발전 원인으로는 시장 경쟁의 심화, 소비자 행동의 복잡성 증가, 그리고 데이터 기술의 발전을 들 수 있습니다. 특히 디지털 시대에 접어들면서 빅데이터와 AI 기술의 활용으로 마케팅 리서치는 더욱 정교하고 실시간적인 인사이트를 제공하게 되었습니다. 이는 기업의 경쟁력 강화와 고객 만족도 향상에 직결되므로 현대 경영에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.
2. 마케팅 리서치의 과정

마케팅 리서치 과정은 체계적이고 단계적인 접근이 필수적입니다. 문제 정의에서 시작하여 리서치 설계, 자료 수집, 분석, 그리고 보고서 작성까지의 전 과정이 상호 연관되어 있습니다. 각 단계에서의 정확성과 신뢰성이 최종 결과의 품질을 결정하므로 세심한 주의가 필요합니다. 특히 문제 정의 단계에서 명확한 리서치 목표를 설정하는 것이 중요하며, 이를 통해 불필요한 비용과 시간 낭비를 줄일 수 있습니다. 또한 각 단계마다 품질 관리를 실시하여 데이터의 신뢰성을 확보하는 것이 성공적인 마케팅 리서치의 핵심입니다.
3. 조사방법 및 접촉방법

조사방법은 정성적 조사와 정량적 조사로 나뉘며, 각각의 장단점을 고려하여 선택해야 합니다. 정성적 조사는 심층적인 인사이트를 제공하고, 정량적 조사는 통계적 신뢰성을 보장합니다. 접촉방법으로는 면접, 전화, 온라인, 우편 등 다양한 방식이 있으며, 현대에는 온라인 조사의 비중이 증가하고 있습니다. 온라인 조사는 비용 효율성과 신속성 면에서 우수하지만, 표본 편향의 위험이 있습니다. 따라서 연구 목표와 대상 집단의 특성을 고려하여 가장 적절한 방법을 선택하고, 필요시 여러 방법을 병행하는 혼합 방법론의 활용이 권장됩니다.
4. 수요 예측 방법

수요 예측은 기업의 생산 계획과 재고 관리에 직결되는 중요한 활동입니다. 정성적 예측 방법과 정량적 예측 방법이 있으며, 각각의 상황에 맞게 활용되어야 합니다. 시계열 분석, 회귀분석, 인과관계 분석 등의 정량적 방법은 과거 데이터를 기반으로 하므로 안정적인 시장 환경에서 효과적입니다. 반면 전문가 의견법이나 델파이 기법 같은 정성적 방법은 새로운 제품이나 불확실한 시장 상황에서 유용합니다. 현대에는 머신러닝과 AI 기술을 활용한 고급 예측 모델이 등장하여 더욱 정확한 수요 예측이 가능해졌으며, 이는 기업의 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있습니다.

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