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민텔 보고서 – 연구 방법

민텔 보고서를 위해 당사의 전문 분석가들이 어떻게 연구를 진행하는지 알아보세요.

1주 전에 업데이트함

이 글에서는 전문 애널리스트가 보고서를 작성하기 위해 어떤 종류의 리서치를 수행하는지 간략하게 살펴볼 수 있습니다.

💡 팁: 이 글에서 전문가 분석가들이 사용하는 분석 기법에 대해 자세히 알아보세요.

각 지역마다 고유한 특성이 있으며, Facebook은 외부 전문가와 협력하고 고유한 소비자 표본 구조를 사용하여 지역별 보고서를 작성함으로써 지역 간 차이를 설명합니다. 샘플링 구조에 대해 자세히 알아보려면 이 문서를 참조하세요: 아시아 태평양, 유럽, 미주, 글로벌 소비자.

💡 팁: 민텔 보고서 구독자는 인사이트 홈에서 보고서 콘텐츠 유형 필터를 적용하여 구독 내의 모든 보고서를 찾을 수 있습니다.


소비자 연구

거의 모든 보고서에 대해 독점적이고 독창적인 정량적 소비자 조사를 의뢰합니다. 이 연구는 중요한 주제에 대한 최신의 고유한 인사이트를 제공합니다.

소비자 조사는 일반적으로 해당 지역의 온라인 인구를 대표합니다. 조사 결과는 보고서를 통해 독점적으로 제공됩니다.

일부 국가에서는 외부 리서치 파트너와 협력하여 소비자 조사를 실시하기도 합니다.

광범위한 응답자를 확보하기 위해 Mintel은 각 연령대별로 성별에 따라 할당량을 설정합니다. 또한 지역별로도 할당량을 설정합니다.

📌 참고: 지역별 할당량에 대한 정보는 이 문서에서 확인하세요: 아시아 태평양, 유럽, 미주, 글로벌 소비자(G36).

데스크 리서치

Mintel은 내부 시장 분석가 팀이 모니터링합니다:

  • 정부 통계

  • 소비자 및 무역 협회 통계

  • 제조업체가 후원하는 보고서

  • 연간 회사 보고서 및 계정

  • 디렉토리

  • 전 세계 언론 기사

  • 온라인 데이터베이스

기타 공개된 출처의 데이터는 보고서 작성 시점의 최신 정보입니다.

이 정보는 1972년부터 생산해 온 방대한 보고서 라이브러리를 통해 보완됩니다. 매년 500개 이상의 보고서를 작성합니다. 또한 입소스의 전문 분석가들은 FMCG 제품 출시를 모니터링하는 글로벌 신제품 데이터베이스(GNPD), 다양한 시장에서 소비자 지출 및 소매 판매의 여러 분야에 대한 데이터를 담고 있는 Mintel의 시장 규모 데이터베이스, 소비자 지출 패턴에 영향을 미치는 거시 경제 및 인구 통계학적 요인에 대한 데이터를 담고 있으며 일부 시장의 시장 예측을 제공하는 Mintel의 거시 경제 데이터베이스 등의 다른 데이터베이스를 활용합니다.

연구원들은 사내 출처 외에도 때때로 외부 라이브러리를 이용하고 소매점 및 전시회 방문을 통해 정보를 수집하기도 합니다.

무역 조사

비공식

민텔은 여러 보고서를 위해 비공식 무역 조사를 실시합니다. 여기에는 자체 운영과 관련된 정보를 얻을 뿐만 아니라 현재 브랜드 및 마케팅 문제를 해결하기 위해 연구 중인 시장과 관련된 전략적 문제에 대한 설명과 견해를 얻기 위해 무역의 주요 플레이어와 접촉하는 것이 포함됩니다.

공식

민텔의 애널리스트들은 해당 분야의 주요 전문가들을 선별하여 광범위한 인터뷰를 진행합니다. 이러한 인터뷰의 목적은 시장의 주요 이슈를 평가하여 이를 고려한 연구가 수행될 수 있도록 하기 위한 것입니다. 또한 일부 보고서의 경우 경험이 풍부한 외부 연구원이 무역 조사에 참여합니다. 이는 전체 무역 인터뷰 설문지의 형태를 취하며, 해당 분야의 전문가가 직접 인용한 내용을 보고서에 포함하고 분석합니다. 이를 통해 시사적인 이슈에 대한 다양한 무역 관점에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

브랜드 및 소셜 미디어 조사

민텔은 독점적인 소비자 조사를 보완하기 위해 소셜 미디어 데이터를 추적하여 일부 보고서에 포함시킵니다. Mintel은 Infegy의 Atlas 소프트웨어를 사용하여 X(이전의 Twitter), 소비자 포럼 및 더 넓은 웹을 포함한 다양한 소셜 플랫폼에서 온라인 대화를 분석합니다.

Atlas는 인터넷에 공개적으로 게시된 댓글을 분석하여 풍부한 소비자 인사이트를 제공합니다. 이 시스템은 수백만 개의 인터넷 출처에서 포괄적이고 광범위한 데이터 수집을 수행하여 가장 광범위한 개인으로부터 충실하고 광범위한 피드백을 확보하기 위해 노력합니다. 이 데이터 세트에는 실시간으로 게시되는 댓글과 2007년으로 거슬러 올라가는 방대한 아카이브가 포함되어 있습니다.

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