企业是否还需要问卷调研，来掌握数据化时代信息？

随着社交网络、电子商务和移动互联网的发展，人类社会的数据量迅速激增，面对大数据时代，企业如何做准备，是否还需要做市场调研分析，又将怎样利用数据化时代信息呢？

1. 用户态度的研究还需要依靠调研

目前而言，大数据能部分地了解消费者行为，但要了解消费者态度，调研仍是最实用准确的方法。在可预见的未来，想要通过大数据来了解消费者态度，还有许多技术难题。

对于研究公司而言，需要对各种研究需求能够区分，哪些通过大数据分析来解决更好，哪些是未来长期仍需通过调研来解决的。

 

比如在做广告效果评估时，消费者被广告曝光后，其互动行为的变化，比如访问、搜索、到店甚至购买行为都可能通过大数据分析获得，但对品牌的认知、喜好、忠诚的提升，仍需通过调研形式去了解。

 

 

2. 通过合作开展大数据业务

想要玩转大数据，首先你得有大数据资源，还得有分析能力，包括技术上的数据处理能力和思维及方法上的分析能力，研究公司往往是强于数据分析能力，但缺乏大数据资源。

研究公司长期以来习惯了采集数据再分析的模式，现在需要改变思路，根据自身的业务范围，寻找合适的大数据拥有者，然后发挥自己的分析能力，看是否能开展合作，为市场提供延伸自己业务范围的新数据产品。

有很多大数据拥有者掌握着巨大价值的数据，但本身缺乏挖掘其价值的能力，还有些大数据拥有者自身数据处理和分析能力很强，但在某些业务上仍需要引入第三方合作，这些都是研究公司的潜在合作机会。

 

 

3. 用大数据思维来优化调研业务

现在的市场研究行业，多数人为了体现专业性，把研究模型、问卷、报告弄得越来越复杂，越来越定制，结果每个项目都是专项。而专项的调研结果，各项目间很难横向对比。

大数据思维很重要的一点是：数据是可以反复利用挖掘价值的。专项的结果数据可以说是另一种“非结构化数据”，严重影响了对数据价值的高效利用。

 

市场研究行业发展至今，宏观上的行业熟练度已经很高了，专项与专项之间，其实都存在“套路”，只不过这些“套路”藏在每个研究人员的经验中。

 

研究公司应该思考，如何将这些隐性的know how，转化为显性的知识和方法，从而将更多类型的调研都能标准化，标准化之后就可能实现自动化。

 

可将传统调研这种人工、繁复的重服务模式，转变为自动化调研产品，大大增加效率、降低成本，调研结果数据可以积累下来，增加新的知识。当一个通用的标准化研究模型开展了海量的项目之后，积累下的小数据甚至可以汇成大数据。