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1、精品范文模板 可修改删除撰写人：_日 期：_淮安市汽车消费市场调查报告随着社会经济快速发展和人民生活水平不断提高，中国汽车化进程不断加快，汽车消费需求旺盛，汽车保有量持续快速增长。2006年至2010年的“十一五”期间，全国汽车保有量几乎翻了一番。个人买车成为汽车消费主流，成为汽车保有量快速增长的主要因素。根据公安部交管局发布的最新数据，截至2011年8月底，全国机动车保有量达到2.19亿辆。其中，摩托车占54.12%，约为1.19亿辆。汽车保有量占机动车总量的45.88%，刚刚超过1亿辆。这是中国汽车保有量首次突破1亿辆大关，仅次于美国的2.85亿辆，位居世界第二。从淮安市车辆管理所了解到的
2、最新数字，截至到2011年年底，全市私家车保有量144595辆。去年全市共有31061辆小型车（以私家车为主）上牌，比去年同期上涨了45%左右；而2010年的上牌量又比2009年上涨了44.1%。暴强的数字背后蕴含着淮安消费者对汽车消费的旺盛欲求。 当前，对于汽车消费市场的调查研究很多，但是大多都集中在大城市，如北京、上海，武汉等。各研究中心，汽车4s店，调查机构，网站都有在做这方面的调查研究。随着中小城市经济快速发展和人民生活水平不断提高，中小城市的汽车消费市场已然发生了很大的变化，然而，关于中小城市汽车消费市场的调研却很少。了解本市汽车消费者的构成、消费者购买时对汽车的关注因素等对淮安市汽
3、车产业的发展具有重要意义。本次调查的主要任务是通过市场调查、抽样分析和聚类归纳，得出淮安市汽车市场消费市场的细分状况；通过对淮安市汽车市场的消费者研究，了解消费者对汽车品牌的印象得分、买车动机及意向、购车售后行为以及二手购买行为；了解淮安市汽车市场信息渠道和消费者的媒介接触习惯和行为。本次调查的主要对象是淮安市区近一年或半年中已经购车者（称“已购买者”）和未来两年内准备购车者（称“潜在购买者”）。本次调查的数据收集方式：一是现场询问，选择几个有代表性的区域现场询问记录； 部分数据从淮安市车辆管理所获得。本次调查所采用的研究方法有聚类分析，决策树分析，回归分析等。聚类分析：是一种国际通用的分类技
4、术，它是依据研究者的理论或对变量的实际相关情况将变量分类（组），然后测量这一分类方式是否有效。分类是人类认识世界最基础的手段之一，但在传统的分类学中，人们主要是依靠经验进行分类，聚类分析则是依靠科学的定量方法进行分类，因而更精确可靠。决策树分析：决策树上的每一终端，或者说叶子节点描述了训练数据的一个特定子集，而训练资料集中的每一种情况恰好属于树上的一个终端节点。换句话说，决策树展示的任一特定数据记录只有一种可能预测。决策树的主要算法是C5.0。回归分析：对相关的两个变量间关系的具体形态的一种深入分析，它不仅分析两个变量关系的有无、大小和方向，而且要了解两个变量具体是以什么方式发生关系的。回归分
5、析是一种因果分析，它是根据两变量间关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，用来近似地表达变量间平均变化关系，这个数学模型就是回归模型。回归分析根据自变量的数目，可以分为一元回归、二元回归、多元回归等。 研究结果详述调查样本总体特征描述本次调查中男性比例较高，占总体的80以上，女性群体占20。由于本调查是淮安市市区进行的，据此我们推断，在市区对汽车感兴趣的群体中，男性比例偏高。从年龄分布来看，30到40岁之间的群体最多，其次是40到50岁之间的群体也随着年龄增加，30岁向下和50岁向上的比例则较少,而60向上就更少了。被访者以高中中专学历为主，其次为大专和初中学历的群体。这三部分人群比例总和为6
6、8%，大专以上学历比例为42%。总体上被访者的个人月收入主要集中在2000-6000元之间，1000元以下的比例较小；总体上被访者的家庭月收入主要集中在4000-8000元之间，2000元以下和8000元以上的比例较小。淮安市汽车消费市场细分及指标汽车消费群体的细分我们将淮安市汽车消费群体大体上分为两类：未购车群体和已购车群体；而在未购车群体中又分了三类：经济实用型群体，谨慎消费型群体，高端消费型群体；把已购车群体也分类三类：低端消费型群体，主流消费型群体，高端消费型群体。经济实用型（39.1%）谨慎消费型（46.5%）高端消费型（14.4%）未购车消费群体细分低端消费型（31.6%）主流消费
7、型（54.3%）高端消费型（14.1%）已购车消费群体细分汽车消费群体的细分特点及其标签化特征未购车群体(研究方法：聚类分析)经济实用群谨慎消费群高端消费群男性比例(%)92.397.583.5平均年龄4238.537 文化程度低高高个人月收入(元)3275 51207640家庭月收入（元）5685 694010500人数所占比例（%）39.146.514.4经济实用型主要是男性文化程度低职业以国有集体企业工人、自由职业者、个体商户比重较高个人月收入3275元家庭月收入5685元平均年龄在42在选择汽车方面看重的因素是油耗人数比例占39.1%谨慎消费群主要是男性文化程度高职业以行政事业单位干部
8、、国有集体企业干部为主个人月收入5120元家庭月收入6940元平均年龄在38.5在选择汽车方面看重的因素是油耗人数比例占46.5%在选择汽车方面看重的因素是品牌和性能高端消费群主要是男性文化程度高企业高级主管个体经营者或私营企业主、高校教师科研人员占比重较大个人月收入7640元家庭月收入10500元平均年龄在37人数比例占14.4%已购车群体（研究方法：聚类分析）低端消费群主流消费群高端消费群男性比例（%）91.381.593.4平均年龄434041文化程度低中等高 个人月收入（元）340050507600家庭月收入（元）4800740010650人数所占比例（%）31.654.3 14.1
9、经济实用型主要是男性文化程度低职业以国有集体企业工人、自由职业者比重较高个人月收入3400元家庭月收入4800元平均年龄在43在选择汽车方面看重的因素是油耗人数比例占31.6%主流消费群主要是男性文化程度高个体营业主职业以行政、国有集体企业干部为主个人月收入5050元家庭月收入7400元平均年龄在40在选择汽车方面看重的因素是安全性和油耗人数比例占54.3%高端消费群主要是男性文化程度低职业以行政、国有集体企业干部、个体私营企业主为主个人月收入4215元家庭月收入5895元已婚的比例99.4%在选择汽车方面看重的因素是品牌和性能人数比例占12.9%消费者购车动机及意向分析 有车和无车消费者的决
10、策树分析 样本数 152(59.61%)有车 44.73%无车 55.26%样本数 453 (58.67%)有车 39.29%无车 60.71%总样本数 1027（100%）有车 31.74%无车 68.25%个人月收入5000元以下样本数 772 （75.17%）有车 22.54%无车 77.46%样本数 255(24.82%)有车 59.60%无车 40.40%个人月收入5000元以上专科及以上专科及以下专科及以上样本数 319 (41.32%)有车 44.83%无车 55.17%样本数 103(40.39%)有车 73.78%无车 26.22%专科及以下在众多背景变量代入分析模型后，发现
11、对“是否有车”影响最关键的是个人月收入的高低。在收入较低（5000元以下）的群体中没车的比例较高，所占比例为77.64%；在收入较高（5000元以上）的群体中有车的比例则达到了59.6%。在收入较高和较低的两个人群中，文化程度又成了关键区分变量。在收入较低的人群中，文化程度的高低对是否有车的影响并不明显；而在收入较高的人群中，文化程度较低（专科和专科以下）的群体中有车族的比例较高，达到了73.78%，而文化程度较高（专科以上）的群体中没车的比例较高，为55.26%。被访者汽车拥有情况&购车意图 约68% 的被访者目前没有汽车。其中，绝大多数被访者有意在两年内购车，24 %的被访者将在半年内购车
12、，22%的被访者不打算购车或者至少两年内没有购车意图。 绝大多数被访者购车的主要原因是为了方便出行，另外，有5.45%的被访者购车是出于业余爱好，11%的被访者把有能力购买汽车当作身份的象征。 71.76%被访者购车主要用于家庭使用，21.32%的被访者是用于商务使用，用于娱乐消遣的比例相对较小。被访者购车考虑的主要有品牌、价格、外形、安全性、油耗、内饰、空间、环保8个属性因素。其中有38%的被访者购车首要考虑品牌因素，其次是价格，第三考虑安全性。 同时，36%的被访者把价格作为第二考虑的要素，30%的人选择油耗作为第三考虑对象。 总得来说，品牌、价格、油耗和安全性是被访者购车主要考虑的因素。
13、 326名被访者选填了所拥有汽车的品牌。其中，选择大众的被访者最多，有76名，占23%，其次是拥有别克汽车的被访者，共43名，占总数的13%。其次雪弗兰，现代，丰田，起亚，奇瑞等所占比例较大。总体而言，出去个别品牌汽车，各品牌占有量相差不是很大，市场较为均衡。 由于被访者购买汽车首要考虑的因素是品牌，因为我们选取了13个汽车品牌以探求各品牌在购买者心目中的地位。 如图所示，大众汽车成为被访者的首选品牌，优势非常明显，超过30%的被访者选择它为购车对象。其次是雪弗兰、别克、丰田、现代等，差异不明显，被访者把国产品牌作为购车的首选的比较少。采用10分制给国产品牌汽车,合资品牌，进口品牌打分国产品牌汽车打分的结果： 其中外观平均得分为6.77分，质量平均得分为为6.55分，性能平均得分为6.71分，售后服务平均得分为7.48分。说明消费者对国产品牌的质量和性能评价相对较低。合资品牌汽车打分的结果： 其中外观平均得分为7.68分，质量平均得分为为7.79分，性能平均得分为7.75分，售后服务平均得分为8分。
