市场调研第4课 | 市场研究的未来发展方向

2019-01-18

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半个世纪前,麦卡锡、明斯基等一众科学家们提出了“人工智能”的理念;

30 年前,约翰·盖奇首次提出了类似“云计算”的理念;

10年前,“大数据”的概念应运而生;

现在,由人工智能(AI)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)组成的ABC已经成为了众口传唱的科技热点...


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前段时间微博上有关某打车软件看人下菜碟的定价事件引发网友热论:同样的出发地点和目的地使用不同账号,甚至同样的路线价格却不一样,甚至苹果机和安卓机生成的价格也不尽相同。


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此前《科技日报》报道了一位网友的经历:这位网友经常通过某旅行服务网站订一个出差常住的酒店,价格长年在380元到400元左右,偶然一次他通过前台了解到该酒店淡季的价格实际在300元上下。他用朋友的账号查询后发现果然是300元,但用自己的账号去查,还是380元。


这些所谓大数据杀熟的案例第一次让我等平民近距离感受到大数据并不是束之高阁,它的实际存在能切实影响每个人的生活。


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利用大数据来分析/洞察用户,以此实现利润最大化早已是互联网的常态。Google、Facebook、微博、微信、今日头条、百度的广告甚至内容业务都是建立在用户产生的数据之上。在这些科技大佬面前,每个人是无数标签的集合:你喜欢看什么、买什么、有多大的消费能力……

覆巢之下,焉有完卵。在互联网技术发展和迭代前所未有之快的今天,客户不缺数据,可能数据多得不知道怎么分析,数据→信息→结论/insight的需求不变,那么市场研究在大数据浪潮下会受到什么样的冲击,机遇与危机在何处。

这是培训第一个模块的最后一课我们要探讨的话题。


媒体/广告监测

挑战一 Define


关于媒体和广告监测的挑战之处在于在中国获取信息的渠道太多了,中国网络环境之复杂从下面的网络广告生态链图谱上管中窥豹,可见一斑。

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从广告主到媒体,中间有媒体代理、创意代理、第三方广告监测、DMP数据管理平台、广告交易方平台、需方平台、供应方平台、移动广告联盟、市场研究公司……等机构扮演不同角色。作为研究员的我们也需要对其中涉及的一些概念熟稔于心,比如DSP/SSP/DMP是什么意思...


渠道监测

挑战二 Deploy


从生产者到消费者,国内电商之繁荣错杂也是绝无仅有:垂直性、综合性、跨境...各种电商也让数据源变得繁复。


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当然大数据肯定不止列举的“广告+电商”这两类,如果让你将生活中充斥的各种数据进行分类,你会怎样分?


宋老师提供了三个思考方向


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POE

Paid:付费的数据源,比如广告、软文、PR...

Owned:自己拥有的数据,比如官网、公众号、店铺...

Earned:额外赚取的,比如舆情、消费者自发的病毒营销...


02


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3S

搜索信息(不只是搜索引擎)、社交媒体、电商


03


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按载体来看,由左往右的进阶恰也符合马斯洛需求理论。


综合以上考虑,数据挖掘这门科学是大数据、微时代下的新兴产物:它结合了数据仓库、统计学、数据可视化、机器化学习、数据可视化、云计算等学科知识…

大数据的价值不在于“大”,而在于可以看到微观信息。企业的数字营销创新必须建立在对大数据的解构(结构性/非结构性)与深度理解的基础上进行结构性存储、科学性分类、灵活性共享,通过对真实用户的“微”关系链和知识图谱进行标签化用户、智能化建模、机器化学习,帮助营销人员提供可视化分析、场景化应用,从而实现与用户 “无时无刻、无所不在”的互动。


回到市场研究行业本身,我们一直强调客户要insight这个需求不变,甚至延伸至预测性(predictive)和前瞻性(foresights)。因此我们必须与时并进,提升数据多元化和自动化能力,才能给企业提供更快更好的决策依据,完全依赖访问数据获取洞察的做法开始变得不足。


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总结一下大数据影响下消费者洞察的新变化:

  • 打通数据、打破信息孤岛,讲出一个完整的故事

  • 加强(大数据和AI)技术支持

  • 实时、自动化、可视化

  • 加大对新的技术和调研平台的投入

  • 灵活应用新的研究方法


说到这,其实从应对大数据和数字网络对行业冲击的角度讲,传统的研究公司在历史数据的承接和可比性上有其历史包袱,转型的成本较大、动力不足;反而是新型公司没有这种历史包袱,也更有探索前沿技术的兴致与能力。


极速洞察认为态度性的研究和品牌形象、广告偏好、用户体验等偏感知的课题需要与事实/行为性的结果结合分析,才能真正产生可执行的洞察解决方案,这就是我们一直在追求的大小数据结合的智能洞察


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Edwin

(极速洞察执行副总裁,商业策略)

Edwin在市场研究领域拥有20多年的丰富履历,曾先后在尼尔森负责客户开发和艾德惠研担任总经理管理上海业务,之后分别在思纬/益普索大中华区统管产品管理和帮助明路设立和开发中国区业务。


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乐调查是一家以技术驱动来提供消费者洞察的数据服务商,专注于用digital的方式,提供大小数据结合的市场调研解决方案


乐调查自有358万+用户的消费者调研社区,触及遍布全国的被访者,样本库和会员活跃度都是业内领先。同时,作为京东金牌战略合作伙伴,乐调查支持通过消费者购物行为,结合用户属性标签,去精准定位目标人群,实现大小数据(消费行为分析+调研访问数据)的相结合的调研方式,实现问卷精准投放


我们服务于国内外超过10万家企业客户,如腾讯、联合利华、欧莱雅、星巴克、百事、美的、顺丰、Ipsos、GfK、CTR、日本乐天、荷兰壳牌集团等。



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PowerTest万能测——概念测试专项调研工具

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Social Quest——利用大数据和文本分析,语义分析等技术,可监测分析全网品牌口碑评价,为品牌提供消费者态度研究洞察


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