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市場(chǎng)調(diào)研進(jìn)入中國(guó)已有近 40 年的歷史，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的不斷發(fā)展，市場(chǎng)調(diào)研行業(yè)一直也在順應(yīng)時(shí)代不斷完善和強(qiáng)大，大數(shù)據(jù)時(shí)代主要可以從以下幾個(gè)方面賦能市場(chǎng)調(diào)研。

01、移動(dòng)互聯(lián)，突破調(diào)研時(shí)空限制

問(wèn)卷調(diào)研最開(kāi)始通過(guò)紙質(zhì)問(wèn)卷采集數(shù)據(jù)，然后錄入電腦中進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)錄不僅耗時(shí)較長(zhǎng)，而且人工錄入存在錯(cuò)誤率。在線問(wèn)卷的出現(xiàn)使得問(wèn)卷發(fā)布者可以通過(guò)電子郵件或者網(wǎng)站回收問(wèn)卷，被試通過(guò)電腦完成問(wèn)卷并且提交數(shù)據(jù)。

2010 年開(kāi)始智能手機(jī)的快速發(fā)展與普及使移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，一方面作答者可以隨時(shí)使用智能手機(jī)完成調(diào)研，另一方面基于 LBS（LocationBasedServices）服務(wù)可以獲取作答者當(dāng)前位置，商業(yè)地產(chǎn)、社區(qū)調(diào)研等于位置相關(guān)的調(diào)研能夠獲得更多賦能。

比如通過(guò)電子圍欄選擇作答者準(zhǔn)入?yún)^(qū)域，通過(guò) LBS 服務(wù)不在該區(qū)域內(nèi)的被試將無(wú)法打開(kāi)問(wèn)卷，不僅提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量而且避免了訪員偽造數(shù)據(jù)。

02、調(diào)研流程更高效，設(shè)計(jì)、作答、支付、審核一站完成。

傳統(tǒng)的調(diào)研網(wǎng)站可以提供常規(guī)問(wèn)卷的設(shè)計(jì)和收集功能，當(dāng)問(wèn)卷內(nèi)存在邏輯時(shí)通過(guò)跳轉(zhuǎn)邏輯和顯示邏輯讓問(wèn)卷作答具有一定邏輯。

然而，當(dāng)調(diào)研邏輯更復(fù)雜時(shí)，傳統(tǒng)的邏輯控制將失效，比如經(jīng)常使用的 2x3 隨機(jī)因子實(shí)驗(yàn)，如果要使用普通的調(diào)研工具需要設(shè)計(jì) 6 個(gè)不同版本的問(wèn)卷。如果能夠?qū)?wèn)卷按照 MVC 的設(shè)計(jì)理念，使得視圖和流程分離，那么一份問(wèn)卷就可以完成。

同時(shí)，如果需要完成聯(lián)合分析這類(lèi)排列組合較多的場(chǎng)景，人工完成排列組合，不僅工作量大，而且極可能出錯(cuò)。但通過(guò)程序自動(dòng)實(shí)現(xiàn)正交因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，將快速完成問(wèn)卷的程序化生成，不用耗費(fèi)大量時(shí)間人工完成，而且效果更好。

此外，調(diào)研過(guò)程中經(jīng)常需要為被試支付報(bào)酬，但也存在被試不認(rèn)真作答的情況。因此，除了支付被試外，還需要支付報(bào)酬撤回。不僅可以避免人工轉(zhuǎn)賬耗費(fèi)大量時(shí)間，同時(shí)也能夠保障回收數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免造成損失。

03、質(zhì)量控制多樣化，讓作答者提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

市場(chǎng)調(diào)研的根本在于數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此在激勵(lì)、作答意愿一定的情況如何能夠讓作答者在一定程度上提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)就尤為重要。

通常我們可以通過(guò)限定作答數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)優(yōu)化后期數(shù)據(jù)清理和分析。此外，還能限定更多作答規(guī)范性來(lái)獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)。比如：

（1）問(wèn)卷中如果需要閱讀的圖文信息比較多，那么可以限定設(shè)備類(lèi)型為電腦。

（2）如果需要避免小團(tuán)體集中作答，可以利用 LBS 功能限定作答范圍，比如 5 公里范圍內(nèi)有人作答后，其他人將無(wú)法打開(kāi)問(wèn)卷。

（3）可以根據(jù)被試歷史記錄完成問(wèn)卷的次數(shù)和質(zhì)量來(lái)過(guò)濾被試。

（4）問(wèn)卷內(nèi)容和支付體系結(jié)合，如果問(wèn)卷中注意力檢測(cè)的題目沒(méi)有認(rèn)真作答，可自動(dòng)拒絕支付被試報(bào)酬。

（5）通過(guò)征信系統(tǒng)可以對(duì)被試的作答行為進(jìn)行監(jiān)管，如果被試亂填，則降低信用分，如果認(rèn)真完成，則提升信用分，智能管理被試庫(kù)。

04、數(shù)據(jù)類(lèi)型更豐富，結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)發(fā)揮數(shù)據(jù)智能。

傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)研主要收集選擇、量表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也會(huì)收集填空類(lèi)型的主觀回答數(shù)據(jù)。

隨著智能手機(jī)的廣泛普及，被試可以在問(wèn)卷作答過(guò)程中通過(guò)智能手機(jī)輕松采集類(lèi)型更加豐富的數(shù)據(jù)。比如地理位置信息、拍攝照片或者上傳圖片、錄音、視頻等類(lèi)型更加豐富的數(shù)據(jù)，甚至可以實(shí)時(shí)接入腕表、腦電波等人體感知信號(hào)。這樣就可以收集被試的自我陳述數(shù)據(jù)和真實(shí)的認(rèn)知數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升了調(diào)研分析的數(shù)據(jù)真實(shí)性和數(shù)據(jù)洞察力。

相比于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有非常豐富的信息。比如我們可以通過(guò)填空題得到被試對(duì)產(chǎn)品的滿意度評(píng)價(jià)，但如果我們將輸入文字改為錄音，那么可以大大降低被試的負(fù)擔(dān)，因?yàn)檎Z(yǔ)音可以描述更多的評(píng)價(jià)內(nèi)容，而且語(yǔ)音還能分析音色音調(diào)等信息，更加完善地了解被試對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)。

05、建模分析實(shí)時(shí)便捷，分析不只依賴(lài)設(shè)計(jì)，而且可以?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)。

通常調(diào)研流程主要可以分為三步：首先是設(shè)計(jì)問(wèn)卷，然后收集數(shù)據(jù)， 分析數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)論。往往在數(shù)據(jù)收集后需要導(dǎo)出數(shù)據(jù)到 SPSS、R、Python 等分析軟件分析數(shù)據(jù)，周期長(zhǎng)、復(fù)雜度高。

如果由于問(wèn)卷設(shè)計(jì)或者優(yōu)化不充分，回收完數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)分析結(jié)果由于調(diào)研設(shè)計(jì)問(wèn)題或者優(yōu)化不充分造成結(jié)論明顯違背常識(shí)。此時(shí)再去優(yōu)化調(diào)研設(shè)計(jì)，不僅造成了損失，而且又需要收集數(shù)據(jù)，導(dǎo)出到分析軟件進(jìn)行分析，項(xiàng)目周期也會(huì)大大超過(guò)計(jì)劃。

如果我們可以將問(wèn)卷設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計(jì)建模做到實(shí)時(shí)同步，那么在收集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，我們就可以看到統(tǒng)計(jì)建模分析結(jié)果，根據(jù)分析結(jié)果來(lái)分析是否與預(yù)期一致、其中是否存在問(wèn)題。即便出現(xiàn)問(wèn)題，我們可以及時(shí)對(duì)調(diào)研內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整。不僅可以及時(shí)止損，還能大大縮短項(xiàng)目周期。

06、調(diào)研不再局限為橫截面數(shù)據(jù)，也可以是時(shí)間序列和社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)都是橫截面數(shù)據(jù)，即單次對(duì)一個(gè)群體發(fā)放并回收樣本數(shù)據(jù)，然后分析橫截面數(shù)據(jù)。

但隨著智能手機(jī)的發(fā)展，如果對(duì)留存了手機(jī)或微信等信息的被試發(fā)放問(wèn)卷，可以真實(shí)定向推送到每一位被試。而且在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的加持下，回收速度和真實(shí)率都大大優(yōu)于郵件或者電話回訪。所以我們可以每天、每周或每月對(duì)同一批被試進(jìn)行定向追蹤。這樣獲得的數(shù)據(jù)自然就形成了時(shí)間序列的面板數(shù)據(jù)，而且每次調(diào)研的內(nèi)容可以相同或不同。

同時(shí)，由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)很容易實(shí)現(xiàn)不同用戶間信息轉(zhuǎn)發(fā)或分享，所以也可以非常容易構(gòu)造出社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，比如上級(jí)和下級(jí)之間、情侶之間、工作團(tuán)隊(duì)等?；谶@類(lèi)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，我們可以設(shè)計(jì)更復(fù)雜的調(diào)研內(nèi)容，比如團(tuán)隊(duì)協(xié)作影響因素、工作績(jī)效影響因素等，能夠滿足更復(fù)雜的調(diào)研需求。

07、建模分析，大大降低人力和時(shí)間成本。

常規(guī)的調(diào)研工具在收集到數(shù)據(jù)之后，可以進(jìn)行描述性分析，比如:均值、交叉表、直方圖等，而且可以進(jìn)行。

然而，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，那么需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到分析軟件進(jìn)行分析，這樣不僅對(duì)使用人員的技能要求更高，同時(shí)也特別消耗時(shí)間成本和人力成本。

如果獲得數(shù)據(jù)之后，直接可以提供建模分析功能，比如常用的描述性分析、線性回歸、邏輯回歸、結(jié)構(gòu)方程模型等。而不用將數(shù)據(jù)下載到本地，然后導(dǎo)入 SPSS、R 或 Python 等數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行分析。不僅可以幫助研究人員省時(shí)省力，而且可以在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中即可實(shí)時(shí)查看統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，及時(shí)對(duì)調(diào)研內(nèi)容和過(guò)程進(jìn)行調(diào)整。如果還能夠智能對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解讀的話，市場(chǎng)研究公司就可以節(jié)省大量的人力成本。

08、調(diào)研上下游企業(yè)的化分工更公平，協(xié)作更緊密。

市場(chǎng)研究主要可以分為上游的咨詢(xún)業(yè)務(wù)和下游的市調(diào)業(yè)務(wù)，比如《前半生》中賀函和羅子君分別所在的公司。

很多時(shí)候市場(chǎng)研究公司會(huì)同時(shí)包含咨詢(xún)部門(mén)和市調(diào)部門(mén)，有時(shí)也會(huì)把數(shù)據(jù)收集的工作外包給第三方公司。承接項(xiàng)目的乙方公司能夠在項(xiàng)目的咨詢(xún)業(yè)務(wù)中獲得較高的毛利，那么如果數(shù)據(jù)收集的工作外包給第三方公司，會(huì)造成第三方公司之間的惡意競(jìng)爭(zhēng)，并且會(huì)造成數(shù)據(jù)質(zhì)量較低。如果每個(gè)樣本 A 公司報(bào)了 20 元，B 公司可能報(bào) 15 元，C 公司可能報(bào) 10 元，D 公司甚至可能報(bào) 5 元。然而，這種惡意競(jìng)爭(zhēng)就會(huì)大大壓縮數(shù)據(jù)收集過(guò)程中被試的收益，進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量大大降低。

如果通過(guò)公開(kāi)平臺(tái)來(lái)收集數(shù)據(jù)就可以輕松解決這類(lèi)問(wèn)題，被試收益可以按照調(diào)研工作量自動(dòng)定價(jià)，咨詢(xún)公司和被試都可以知道完成一份問(wèn)卷的報(bào)酬，同時(shí)也需要有征信系統(tǒng)來(lái)確保被試的作答質(zhì)量，如果被試亂填的話，可以拒絕無(wú)效數(shù)據(jù)，同時(shí)征信系統(tǒng)也可以對(duì)不認(rèn)真的被試進(jìn)行懲罰和標(biāo)記，提升平臺(tái)被試質(zhì)量。

，人工智能時(shí)代必將賦予市場(chǎng)調(diào)研更加強(qiáng)大的能力，不管是調(diào)研形式、調(diào)研方法和調(diào)研內(nèi)容及分析方法都會(huì)有很大的提升，希望每位從事市場(chǎng)研究的同仁都能在新時(shí)代有新發(fā)展！