大数据时代的市场调查刍议范文

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数据被称为“未来的新石油”，其战略意义已经在全世界范围内得到认可，在营销和广告领域，出现了许多依托网络的大数据展望，勾画出“利用网络数据全面立体地呈现用户群体”的蓝图，并开始了利用社会化媒体平台对消费者进行分析的尝试。看起来大数据研究方法给传统市场调查行业带来了巨大挑战，事实上大数据与传统市场调查并非互斥，而是可以互补融合的。市场调查的基石与目的——发掘营销中的因果关系并没有改变，而大数据技术的诞生则为市场调查补充了新的量化方法与研究模式。

一、市场调查

法国哲学家奥古斯特•孔德在19世纪30至40年代首次提出将自然科学的研究经验移植到社会学研究领域，其基本观念是：社会科学与自然科学存在相似性，两者的研究对象都是纯客观的，且两者的现象背后都存在着必然的因果规律。迪尔凯姆在其著作《社会学方法的规则》中提出了实证主义社会学的方法论，他定义了社会学的研究对象，并真正将实证科学的方法（统计学和数学）引入社会现象的分析，开始了具体的社会实证研究，使定量研究的方法在社会学领域逐步盛行。韦伯认为，社会规律与自然规律存在本质的不同，不应以自然科学的客观规范来研究社会个人的主观行为，研究的是给出“因果性解释”。对于社会科学而言，通过实证研究，使用定量或者定性的方法，探求因果关系一直是核心问题。市场调查基于市场营销实践需求而诞生，吸取社会科学方法中的营养，是“一种通过信息将消费者、顾客和公众与营销者连接起来的职能。这些信息用于识别和确定营销机会和问题，产生、提炼和评估营销活动，监督营销绩效，改进人们对营销过程的理解。市场调查规定了解决这些问题所需的信息，设计收集信息的方法，管理并实施信息收集过程，分析结果，最后要沟通所得的结论及其意义。”①市场调查学沿袭了“探求因果关系”的社会学方法论本质，并在实证主义方法论的基础上也适当融入了人文主义的研究方法，在20世纪初作为独立学科发展起来。有记载的最早一次大规模调查要追溯到1824年8月，美国一家报纸为预测总统大选结果而进行了民意调查；在1879年美国出现了广告商为农业机械制造商进行当地农产品生产状况的调查。市场调查作为一门独立学科发展起来，是在20世纪初。上世纪40年代初期定性研究在市场调查领域中得到广泛应用；40年代末期，随机抽样技术的广泛运用，也为市场调查发展起到了巨大的推动作用。上世纪50年代，市场调查被营销者广泛运用于研究消费动机、消费行为等各类营销实践操作中，市场调查融合了实证主义和人文主义的方法论，这两者的研究逻辑都在市场调查的操作方法中有所体现。

二、大数据和市场调查

目前主流的观点将大数据的特点归纳为4V：Vol⁃ume，大量，即数据量巨大，通常以拍字节为单位；Va⁃riety，多样，即数据的种类与来源不断扩充；Velocity，高速，各方向的数据流均实时在线，可快速处理数据；Value，价值，即商业价值高，但价值密度低。舍恩伯格认为，世界即是由数据构成的，一切事物皆可“量化”并由编码或数据来表示；他认为“社会需要放弃它对因果关系的渴求，仅需要关注相关关系……也就是说只需要知道是什么，不需要知道为什么。”换言之，大数据的方法论正是在复杂网络中寻找出A所影响到的相关事物，而对于这些事物是否由A所引发的则不在考量范围内。大数据通过对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析，找到数据之间的关联。数据的相关性（亦称关联性），可能是简单的正向相关，可能会通过进一步的研究认定是因果关系，甚至可能通过相关性发现甚至之前都不存在的新关系。从研究路径看，大数据偏向于归纳逻辑。相关分析在市场调查中并不是一个新鲜的名词，但与传统市场调查中采用的“假设——验证”的实证主义研究路径和演绎式逻辑不同，大数据不需要任何预设和模型，期望在大量无序个体的集合中.呈现出有序的趋势，对其进行归纳。大数据为市场调查带来了诸多可能性。首先，大数据条件下可以直接跨越样本数量障碍，对数据整体进行分析；其次，不介入调研对象的日常行为，呈现出调研对象真实客观的行为轨迹；再次，数据沉积为长期过程，可以进行历时研究；最后，大数据的即时性有利于监测和解决瞬息万变的市场问题。事实上，大数据的目前发展和使用还存在很多不确定性。例如数据量过大，合适的运算方法和硬件条件还不够完善；不同平台之间的数据无法做到打通；如何做到利用大数据分析消费者行为同时保护消费者的隐私不被侵犯等②。

事实上，市场调查与大数据这两种方法论之间并非互斥或取而代之的关系，而是辩证的，适用于不同场景以应对不同需求，同时又存在着互补与借鉴的整合趋势——将人们所说的与所做的结合起来，才能更好地理解人们所想的，从而根据不同的原因，在消费者未来行为的可能路径中提供他们最需要的信息。沃顿商学院营销学教授芭芭拉•卡恩（BarbaraE.Kahn）认为大数据可以帮助市场调研者更好地检测和发现消费者的消费行为和原因。她指出，最终的目标是要利用大数据跟踪消费者的整个消费轨迹——从最初的消费冲动、权衡阶段，到最终的购买阶段，再通过市场调查发现消费者之所以没有购买的原因是什么、是在哪个环节出现了问题、而营销人员又可以如何解决③。市场调查与大数据方法论之间存在明显的差异，甚至乍看之下互相对立，但通过数据分析思维的角度交叉比较两者的特点后，两者之间更多存在的是并行与互补的辩证关系。

三、大数据对市场调查未来影响

1.“全样本”与“价值中立”。市场研究多年来的统计测量都建立在抽样选取的基础上，而大数据使得直接提取母本成为了可能。这在现实层面对于减少研究周期、人力与经费有着巨大作用；在科学层面也保证了数据的多样性、代表性、完整性和客观性。大数据可以帮助市场调查克服大规模抽样调查的缺陷，与市场调查模式中的数据采集环节相对应的，是大数据模式中对全样本数据库的筛选环节。大数据通过用户计算机cookies、IP地址、浏览路径、地理位置等维度，真实客观地记录用户的行为与文本生成内容，并根据指令搜索筛选出符合要求的数据以供后续研究，这为数据采集带来了重大突破。当然，大数据的“全样本”与“客观性”目前仍是一种理想状态，首先，即使大数据模式中的筛选环节包含了数据清洗、不完全数据填补、数据纠偏和矫正，也无法完全保证样本中不存在假数据、脏数据或重复数据。其次，尽管理论上所指的大数据应该是全体数据，但在现实社会受诸多方限制，除了诸如BAT之类的互联网巨头及国家机关或许掌握了全体数据，绝大多数的第三方所拥有的都仅是局部数据。大规模局部数据并不等于大数据，其研究价值甚至远不如样本规模小得多的抽样数据。当务之急是打通各个数据方的平台渠道，通过整合产生多个案、多变量的有价值的大数据。

2.数据计算技术要求迅速提升。在传统市场调查模式下，数据的计算量较小且计算难度较低，该环节主要借助统计软件即可完成。大数据模式下，数据规模、维度和分析方法的变化对计算的要求大大加强。除了常规的统计分析方法，还需要研究大数据的实时分析、数据流算法等，专业性更强，与下一环节数据分析的结合也更密切。“许多新的计算理论成为主角，比如对网络非结构化文本数据使用自然语言处理，大数据挖掘的机器学习处理（大部分是高纬度向量计算），而社交网络计算更多是图计算。这些新的计算理论和方法，极大扩展了大数据分析洞察的能力，但也对相关人员的专业能力提出了很高的要求”④。

3、数据分析和数据可视化。相较市场调查模式的传统实证分析方法论，大数据模式下的数据分析有其独到的思维，它更关注个体标签与用户画像，并重视对未来发展做出预测与期望。在技术发展的条件下，大数据的分析结果更加即时化，立体化，呈现方式更加丰富生动。相较于线性系统（表格、图表）展示的市场调查而言，大数据的结论不再那么关注原因分析与建议，而是基于个体特征的群体体征进行标签化的描述。

四、结论

1.研究“人”的最好时代大数据时代的市场营销将是以“消费者洞察”为主导的。大数据在量化分析与相关趋势预测方面的强势，将成为市场调查研究消费者心理的最有力的后盾。市场调查将成为大数据的一部分，其相对成熟、系统的方法论也将在数据分析环节作为对大数据方法论的补充，从而完成定性与定量的合体。在搜索、电商、社交等垂直化领域，部分数据公司可以基本覆盖到“全体样本”，但在水平化领域仍以“局部样本”为主，因此市场调查中抽样的思想仍然需要。而目前能够实现“全体样本”的纵向领域与消费品行业密切重合。未来的市场调查将会基于消费者行为类大数据，更多聚焦对“人”的深度研究。数据技术人员将会与市场调查人员密切合作，前者通过大数据相关性分析法对消费者未来行为路径提出多种可能预测，后者则对消费者心理进行深入挖掘，通过观察、实验、焦点小组访谈等定性定量研究方法，判断出导致个体行为差异的不同原因，进一步完善大数据的分析缺陷，从而提高对消费者未来行为预测的精准性。

2.计算广告学的崛起和发展大数据与市场调查的整合不仅将在实践中发挥巨大威力，更将缔造新的理论体系与交叉学科。2009年2月，以哈佛大学大卫•拉泽尔（DavidLazer）为首的15位美国知名大学教授就联名在美国提出“计算社会科学”（computationalsocialscience）新领域。同社会学一样，出现了“计算广告学”领域，该领域研究的发展，将传统无法定向投放、无法度量的广告变得可度量效果⑤。随着能够收集和分析大规模的人类行为数据并从中发现个人和群体行为的模式，能够构建出更好的大数据分析产品，帮助实现市场调查的精准效果。大数据能够描绘出每一类潜在用户的画像与其行为路径；而市场调查则会充分利用这数据，深入地找出影响每一类用户路径的关键原因，从而“对症下药”，将其转化为真正的消费者。事实上从行业角度来看，如今随着大数据的发展，企业对市场调查的需求同时也呈现出一个平行的上升趋势——企业需要借助市场调查通过对“小数据”的分析来解答由“大数据”发现的疑问。

传统市场调查有着较为完整的方法论，运用了包括相关分析在内的定性、定量研究方法。市场调查的最终目标是要发现消费者需求，识别和确定营销机会和问题，传统市场调查的方法与大数据样本和分析相结合，会引发定性分析和定量分析的巨大的优势。“计算广告学”的出现是一个良好的开端，更多跨学科、交叉学科的思想碰撞将在大数据时代更加彰显，“计算调查”抑或“计算市场调查”或许将会是未来学科融合的一个新方向。随着市场调查理论和计算机技术的发展，大数据领域系统的研究逻辑等问题逐渐成熟时，会令社会科学乃至市场调查领域迎来更瞩目发展。

作者：王迪 何知非 韦薇 单位：复旦大学新闻学院广告系 美国西北大学整合营销传播硕士 普莱克斯 （中国） 投资有限公司