市场调研进入中国已有近 40 年的历史，随着大数据时代的不断发展，市场调研行业一直也在顺应时代不断完善和强大，大数据时代主要可以从以下几个方面赋能市场调研。

01、移动互联，突破调研时空限制

问卷调研最开始通过纸质问卷采集数据，然后录入电脑中进行分析，数据转录不仅耗时较长，而且人工录入存在错误率。在线问卷的出现使得问卷发布者可以通过电子邮件或者网站回收问卷，被试通过电脑完成问卷并且提交数据。

2010 年开始智能手机的快速发展与普及使移动互联网得到了突飞猛进的发展，一方面作答者可以随时使用智能手机完成调研，另一方面基于 LBS（LocationBasedServices）服务可以获取作答者当前位置，商业地产、社区调研等于位置相关的调研能够获得更多赋能。

比如通过电子围栏选择作答者准入区域，通过 LBS 服务不在该区域内的被试将无法打开问卷，不仅提升了数据质量而且避免了访员伪造数据。

02、调研流程更高效，设计、作答、支付、审核一站完成。

传统的调研网站可以提供常规问卷的设计和收集功能，当问卷内存在逻辑时通过跳转逻辑和显示逻辑让问卷作答具有一定逻辑。

然而，当调研逻辑更复杂时，传统的逻辑控制将失效，比如经常使用的 2x3 随机因子实验，如果要使用普通的调研工具需要设计 6 个不同版本的问卷。如果能够将问卷按照 MVC 的设计理念，使得视图和流程分离，那么一份问卷就可以完成。

同时，如果需要完成联合分析这类排列组合较多的场景，人工完成排列组合，不仅工作量大，而且极可能出错。但通过程序自动实现正交因子实验设计，将快速完成问卷的程序化生成，不用耗费大量时间人工完成，而且效果更好。

此外，调研过程中经常需要为被试支付报酬，但也存在被试不认真作答的情况。因此，除了支付被试外，还需要支付报酬撤回。不仅可以避免人工转账耗费大量时间，同时也能够保障回收数据质量，避免造成损失。

03、质量控制多样化，让作答者提供高质量数据。

市场调研的根本在于数据质量，因此在激励、作答意愿一定的情况如何能够让作答者在一定程度上提供高质量数据就尤为重要。

通常我们可以通过限定作答数据类型来优化后期数据清理和分析。此外，还能限定更多作答规范性来获得高质量数据。比如：

（1）问卷中如果需要阅读的图文信息比较多，那么可以限定设备类型为电脑。

（2）如果需要避免小团体集中作答，可以利用 LBS 功能限定作答范围，比如 5 公里范围内有人作答后，其他人将无法打开问卷。

（3）可以根据被试历史记录完成问卷的次数和质量来过滤被试。

（4）问卷内容和支付体系结合，如果问卷中注意力检测的题目没有认真作答，可自动拒绝支付被试报酬。

（5）通过征信系统可以对被试的作答行为进行监管，如果被试乱填，则降低信用分，如果认真完成，则提升信用分，智能管理被试库。

04、数据类型更丰富，结构化与非结构化数据发挥数据智能。

传统的问卷调研主要收集选择、量表等结构化数据，也会收集填空类型的主观回答数据。

随着智能手机的广泛普及，被试可以在问卷作答过程中通过智能手机轻松采集类型更加丰富的数据。比如地理位置信息、拍摄照片或者上传图片、录音、视频等类型更加丰富的数据，甚至可以实时接入腕表、脑电波等人体感知信号。这样就可以收集被试的自我陈述数据和真实的认知数据，进一步提升了调研分析的数据真实性和数据洞察力。

相比于传统的结构化数据，非结构化数据还有非常丰富的信息。比如我们可以通过填空题得到被试对产品的满意度评价，但如果我们将输入文字改为录音，那么可以大大降低被试的负担，因为语音可以描述更多的评价内容，而且语音还能分析音色音调等信息，更加完善地了解被试对产品的评价。

05、建模分析实时便捷，分析不只依赖设计，而且可以优化设计。

通常调研流程主要可以分为三步：首先是设计问卷，然后收集数据， 分析数据验证结论。往往在数据收集后需要导出数据到 SPSS、R、Python 等分析软件分析数据，周期长、复杂度高。

如果由于问卷设计或者优化不充分，回收完数据后发现分析结果由于调研设计问题或者优化不充分造成结论明显违背常识。此时再去优化调研设计，不仅造成了损失，而且又需要收集数据，导出到分析软件进行分析，项目周期也会大大超过计划。

如果我们可以将问卷设计、数据收集和统计建模做到实时同步，那么在收集数据的过程中，我们就可以看到统计建模分析结果，根据分析结果来分析是否与预期一致、其中是否存在问题。即便出现问题，我们可以及时对调研内容进行调整。不仅可以及时止损，还能大大缩短项目周期。

06、调研不再局限为横截面数据，也可以是时间序列和社会关系网络数据。

传统调研数据都是横截面数据，即单次对一个群体发放并回收样本数据，然后分析横截面数据。

但随着智能手机的发展，如果对留存了手机或微信等信息的被试发放问卷，可以真实定向推送到每一位被试。而且在移动互联网的加持下，回收速度和真实率都大大优于邮件或者电话回访。所以我们可以每天、每周或每月对同一批被试进行定向追踪。这样获得的数据自然就形成了时间序列的面板数据，而且每次调研的内容可以相同或不同。

同时，由于移动互联网很容易实现不同用户间信息转发或分享，所以也可以非常容易构造出社会关系网络，比如上级和下级之间、情侣之间、工作团队等。基于这类社会关系网络，我们可以设计更复杂的调研内容，比如团队协作影响因素、工作绩效影响因素等，能够满足更复杂的调研需求。

07、建模分析，大大降低人力和时间成本。

常规的调研工具在收集到数据之后，可以进行描述性分析，比如:均值、交叉表、直方图等，而且可以进行。

然而，如果需要对数据进行统计建模，那么需要将数据导入到分析软件进行分析，这样不仅对使用人员的技能要求更高，同时也特别消耗时间成本和人力成本。

如果获得数据之后，直接可以提供建模分析功能，比如常用的描述性分析、线性回归、逻辑回归、结构方程模型等。而不用将数据下载到本地，然后导入 SPSS、R 或 Python 等数据分析软件进行分析。不仅可以帮助研究人员省时省力，而且可以在数据收集过程中即可实时查看统计分析结果，及时对调研内容和过程进行调整。如果还能够智能对分析结果进行解读的话，市场研究公司就可以节省大量的人力成本。

08、调研上下游企业的化分工更公平，协作更紧密。

市场研究主要可以分为上游的咨询业务和下游的市调业务，比如《前半生》中贺函和罗子君分别所在的公司。

很多时候市场研究公司会同时包含咨询部门和市调部门，有时也会把数据收集的工作外包给第三方公司。承接项目的乙方公司能够在项目的咨询业务中获得较高的毛利，那么如果数据收集的工作外包给第三方公司，会造成第三方公司之间的恶意竞争，并且会造成数据质量较低。如果每个样本 A 公司报了 20 元，B 公司可能报 15 元，C 公司可能报 10 元，D 公司甚至可能报 5 元。然而，这种恶意竞争就会大大压缩数据收集过程中被试的收益，进而导致数据质量大大降低。

如果通过公开平台来收集数据就可以轻松解决这类问题，被试收益可以按照调研工作量自动定价，咨询公司和被试都可以知道完成一份问卷的报酬，同时也需要有征信系统来确保被试的作答质量，如果被试乱填的话，可以拒绝无效数据，同时征信系统也可以对不认真的被试进行惩罚和标记，提升平台被试质量。

，人工智能时代必将赋予市场调研更加强大的能力，不管是调研形式、调研方法和调研内容及分析方法都会有很大的提升，希望每位从事市场研究的同仁都能在新时代有新发展！