车型测试研究（Car Clinic），是汽车厂商在新产品正式推出之前了解市场反应的最佳方式之一。它通过组织目标消费者，对即将上市的新产品或者新产品的原型，如造型图或模型车，进行评价，从而对该产品上市后的市场反应做出相对准确的判断。
车型测试研究，这种脱胎于工业设计研究的、针对特殊产品进行的研究方法和技术，我们可以将其在国内的发展分为三个阶段。
第一阶段，数量统计模型引领。
在各个研究公司开始为汽车厂商提供车型测试研究服务之初，为了更准确地把握大量数据之间的内在联系，从而发现有价值的信息，各个研究公司开发并应用了大量的数理统计模型。
应该说，这个阶段各个研究公司开发应用的数理统计模型，对于帮助汽车厂商有效地理解消费者需求，制定有针对性的市场策略提供了巨大帮助。但是，回顾此阶段的发展，也不难发现，不论是提供服务的研究公司还是使用服务的汽车厂商，都过分强调了数理统计的作用，造成分析人员常常陷入重重的数据海洋中，“只见树木不见林”，不知道“数字游戏”的结果到底能解决什么实际问题。究其原因，市场研究公司和汽车厂商之间缺乏认识和了解，也是造成这种过分依赖数理模型导向的重要原因。
第二阶段，应用导向的阶段。
随着研究公司和汽车厂商双方了解和合作的深入，以应用为导向的车型测试研究模型应运而生。在这一阶段，市场研究人员基于对市场整体信息的分析和经验，往往会先对新产品的未来表现做基本判断，再结合汽车厂商的有效输入，设计出针对性很强的消费者测试问题。此阶段的关键是研究公司对汽车市场及不同细分市场主流产品的理解和把握。
在这种导向之下，虽然还在使用过去开发的数理模型和技术，但是不清楚模型基本原理的使用越来越多，新模型和新方法的开发越来越少。在相对缺乏数理统计技术支持的情况下，有选择性地使用数据，忽视可能有价值的数据的情况就不可避免。这对于汽车厂商来说在某种程度上也是一种浪费。
第三阶段，以应用为原则，以模型为基础的阶段。
经历了以往的两个阶段，我们现在终于发现：车型测试研究应该以应用为基本原则。例如，项目是针对设计的图片测试，还是针对营销的实车测试，不同的子类型，解决的问题是有差异的，那么在研究设计上也应该有相应的差异。即使都是实车测试，厂商的特点不同，营销组合方式的使用也不同，那么在研究设计上也需做相应的调整。这些都必须是建立在对汽车行业、市场和产品的深入了解和精准把握之上。
在研究方案的设计时充分考虑了市场和行业的情况，坚持了以应用为原则，那么在结果分析时，就必须以数理统计模型为基础。一方面，要借助高级统计方法和工具，发现数据之间的内在联系和潜在关系，寻找有可能存在的有价值的结果；另一方面要着力于借助其他学科的方法和技术，避免服务当中出现数据偏差。
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