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      大數據時代,2021年如何賦能市場調研?
      來源:昆明市場調研公司 發布時間:2021年04月07日

      市場調研進入中國已有近 40 年的歷史,隨著大數據時代的不斷發展,市場調研行業一直也在順應時代不斷完善和強大,大數據時代主要可以從以下幾個方面賦能市場調研。

      昆明市場調研公司

      01、移動互聯,突破調研時空限制

      問卷調研最開始通過紙質問卷采集數據,然后錄入電腦中進行分析,數據轉錄不僅耗時較長,而且人工錄入存在錯誤率。在線問卷的出現使得問卷發布者可以通過電子郵件或者網站回收問卷,被試通過電腦完成問卷并且提交數據。

      2010 年開始智能手機的快速發展與普及使移動互聯網得到了突飛猛進的發展,一方面作答者可以隨時使用智能手機完成調研,另一方面基于 LBS(LocationBasedServices)服務可以獲取作答者當前位置,商業地產、社區調研等于位置相關的調研能夠獲得更多賦能。

      比如通過電子圍欄選擇作答者準入區域,通過 LBS 服務不在該區域內的被試將無法打開問卷,不僅提升了數據質量而且避免了訪員偽造數據。

      02、調研流程更高效,設計、作答、支付、審核一站完成。

      傳統的調研網站可以提供常規問卷的設計和收集功能,當問卷內存在邏輯時通過跳轉邏輯和顯示邏輯讓問卷作答具有一定邏輯。

      然而,當調研邏輯更復雜時,傳統的邏輯控制將失效,比如經常使用的 2x3 隨機因子實驗,如果要使用普通的調研工具需要設計 6 個不同版本的問卷。如果能夠將問卷按照 MVC 的設計理念,使得視圖和流程分離,那么一份問卷就可以完成。

      同時,如果需要完成聯合分析這類排列組合較多的場景,人工完成排列組合,不僅工作量大,而且極可能出錯。但通過程序自動實現正交因子實驗設計,將快速完成問卷的程序化生成,不用耗費大量時間人工完成,而且效果更好。

      此外,調研過程中經常需要為被試支付報酬,但也存在被試不認真作答的情況。因此,除了支付被試外,還需要支付報酬撤回。不僅可以避免人工轉賬耗費大量時間,同時也能夠保障回收數據質量,避免造成損失。

      03、質量控制多樣化,讓作答者提供高質量數據。

      市場調研的根本在于數據質量,因此在激勵、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量數據就尤為重要。

      通常我們可以通過限定作答數據類型來優化后期數據清理和分析。此外,還能限定更多作答規范性來獲得高質量數據。比如:

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

      (2)如果需要避免小團體集中作答,可以利用 LBS 功能限定作答范圍,比如 5 公里范圍內有人作答后,其他人將無法打開問卷。

      (3)可以根據被試歷史記錄完成問卷的次數和質量來過濾被試。

      (4)問卷內容和支付體系結合,如果問卷中注意力檢測的題目沒有認真作答,可自動拒絕支付被試報酬。

      (5)通過征信系統可以對被試的作答行為進行監管,如果被試亂填,則降低信用分,如果認真完成,則提升信用分,智能管理被試庫。

      昆明市場調研公司

      04、數據類型更豐富,結構化與非結構化數據發揮數據智能。

      傳統的問卷調研主要收集選擇、量表等結構化數據,也會收集填空類型的主觀回答數據。

      隨著智能手機的廣泛普及,被試可以在問卷作答過程中通過智能手機輕松采集類型更加豐富的數據。比如地理位置信息、拍攝照片或者上傳圖片、錄音、視頻等類型更加豐富的數據,甚至可以實時接入腕表、腦電波等人體感知信號。這樣就可以收集被試的自我陳述數據和真實的認知數據,進一步提升了調研分析的數據準確性和數據洞察力。

      相比于傳統的結構化數據,非結構化數據還有非常豐富的信息。比如我們可以通過填空題得到被試對產品的滿意度評價,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擔,因為語音可以描述更多的評價內容,而且語音還能分析音色音調等信息,更加完善地了解被試對產品的評價。

      05、建模分析實時便捷,分析不只依賴設計,而且可以優化設計。

      通常調研流程主要可以分為三步:首先是設計問卷,然后收集數據,最后分析數據驗證結論。往往在數據收集后需要導出數據到 SPSS、R、Python 等分析軟件分析數據,周期長、復雜度高。

      如果由于問卷設計或者優化不充分,回收完數據后發現分析結果由于調研設計問題或者優化不充分造成結論明顯違背常識。此時再去優化調研設計,不僅造成了損失,而且又需要收集數據,導出到分析軟件進行分析,項目周期也會大大超過計劃。

      如果我們可以將問卷設計、數據收集和統計建模做到實時同步,那么在收集數據的過程中,我們就可以看到統計建模分析結果,根據分析結果來分析是否與預期一致、其中是否存在問題。即便出現問題,我們可以及時對調研內容進行調整。不僅可以及時止損,還能大大縮短項目周期。

      06、調研不再局限為橫截面數據,也可以是時間序列和社會關系網絡數據。

      傳統調研數據都是橫截面數據,即單次對一個群體發放并回收樣本數據,然后分析橫截面數據。

      但隨著智能手機的發展,如果對留存了手機或微信等信息的被試發放問卷,可以準確定向推送到每一位被試。而且在移動互聯網的加持下,回收速度和準確率都大大優于郵件或者電話回訪。所以我們可以每天、每周或每月對同一批被試進行定向追蹤調查。這樣獲得的數據自然就形成了時間序列的面板數據,而且每次調研的內容可以相同或不同。

      同時,由于移動互聯網很容易實現不同用戶間信息轉發或分享,所以也可以非常容易構造出社會關系網絡,比如領導和下級之間、情侶之間、工作團隊等?;谶@類社會關系網絡,我們可以設計更復雜的調研內容,比如團隊協作影響因素、工作績效影響因素等,能夠滿足更復雜的調研需求。

      07、建模分析更專業,大大降低人力和時間成本。

      常規的調研工具在收集到數據之后,可以進行描述性分析,比如最大、最小、均值、交叉表、直方圖等,而且可以進行。

      然而,如果需要對數據進行統計建模,那么需要將數據導入到分析軟件進行分析,這樣不僅對使用人員的專業技能要求更高,同時也特別消耗時間成本和人力成本。

      如果獲得數據之后,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、結構方程模型等。而不用將數據下載到本地,然后導入 SPSS、R 或 Python 等數據分析軟件進行分析。不僅可以幫助研究人員省時省力,而且可以在數據收集過程中即可實時查看統計分析結果,及時對調研內容和過程進行調整。如果還能夠智能對分析結果進行解讀的話,市場研究公司就可以節省大量的人力成本。

      08、調研上下游企業的專業化分工更公平,協作更緊密。

      市場研究主要可以分為上游的咨詢業務和下游的市調業務,比如《前半生》中賀函和羅子君分別所在的公司。

      很多時候市場研究公司會同時包含咨詢部門和市調部門,有時也會把數據收集的工作外包給第三方公司。承接項目的乙方公司能夠在項目的咨詢業務中獲得較高的毛利,那么如果數據收集的工作外包給第三方公司,會造成第三方公司之間的惡意競爭,并且會造成最終數據質量較低。如果每個樣本 A 公司報了 20 元,B 公司可能報 15 元,C 公司可能報 10 元,D 公司甚至可能報 5 元。然而,這種惡意競爭就會大大壓縮數據收集過程中被試的收益,進而導致數據質量大大降低。

      如果通過公開平臺來收集數據就可以輕松解決這類問題,被試收益可以按照調研工作量自動定價,咨詢公司和被試都可以知道完成一份問卷的報酬,同時也需要有征信系統來確保被試的作答質量,如果被試亂填的話,可以拒絕無效數據,同時征信系統也可以對不認真的被試進行懲罰和標記,提升平臺被試質量。

      最后,人工智能時代必將賦予市場調研更加強大的能力,不管是調研形式、調研方法和調研內容及分析方法都會有很大的提升,希望每位從事市場研究的同仁都能在新時代有新發展!

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