大数据时代的市场研究方法-行业资讯

大数据时代的市场研究方法

2013-10-26 01:51 |来自: 和讯网 | 查看: 2630| 评论: 0

2011年6月，全球知名咨询公司麦卡锡发布了长达150余页的研究报告《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》，宣告了大数据时代的来临。食品、烟草、酒类和饮料等快速消费品涉及广泛的消费群体，具有使用周期短、购买频率高、销量大的特点，可以说快速消费品行业每天都在产生庞大的数据，但是如何搜集、整理、分析这些海量数据则成为难题。大数据时代新的市场研究方法使“无干扰”真实还原消费过程成为可能，智能化的信息处理技术使低成本、大样本的定量调研成为现实，这将推动消费行为及消费心理研究达到一个新的高度，帮助快速消费品企业更为精准地捕捉商机。
　　大数据时代的市场研究方法
　　1.基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本。
　　网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。
　　2.挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段。
　　脸谱、QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
　　3.移动终端提供了实时、动态的消费者信息。
　　随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
　　4.零售终端信息采集系统帮助企业了解市场。
　　目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销策略。
　　智能化信息采集、储存及分析
　　1.超大容量的数据仓库。
　　数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营销人员更有效地制定营销战略。
　　2.专业、高效的搜索引擎。
　　旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。
　　3.基于云计算的数学分析模型。
　　市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上发布的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。
　　大数据运用中的问题
　　传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦截访问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。
　　与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。

免责声明：除非特别声明，文章均为投稿或网络转载，仅代表作者观点，与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益，请发送信息至ab12-120@163.com，我们会及时删除

收藏分享邀请

上一篇：Facebook大数据技术架构的演进路线 下一篇：当下电商的突破点在哪里？