大數據時代新的市場研究方法使“無干擾”真實還原消費過程成爲可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成爲現實，這將推動消費行爲及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更爲精準地捕捉商機。
2011年6月，全球知名諮詢公司麥卡錫發佈了長達150餘頁的研究報告《大數據：下一個競爭、創新和生產力的前沿領域》，宣告了大數據時代的來臨。大數據時代新的市場研究方法使“無干擾”真實還原消費過程成爲可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成爲現實，這將推動消費行爲及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更爲精準地捕捉商機。
大數據時代的市場研究方法
1、基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本
網絡調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕鬆完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網絡調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2、挖掘網絡社交平臺信息成爲研究消費態度及心理的新手段
臉譜、QQ、微博、微信等社交平臺已日漸成爲新生代消費羣體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有着極高的從衆性，因此針對社交平臺的信息挖掘成爲研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3、移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨着3G網絡及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）爲實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4、零售終端信息採集系統幫助企業瞭解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描商品條形碼，消費者購買的商品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕鬆採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
智能化信息採集、儲存及分析
1、超大容量的數據倉庫
數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等週期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
2、專業、高效的搜索引擎
旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及蒐集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
3、基於雲計算的數學分析模型
市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原爲完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行爲及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網絡應用上發佈的消費價值觀信息、購買信息、商品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行爲及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
大數據運用中的問題
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會爲主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問爲主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論爲基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法爲市場研究人員提供了以“隱形人”身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有着無限廣闊的應用前景。
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