從傳統(tǒng)研究模式穿越到大數(shù)據(jù)“星際” 

大數(shù)據(jù)，不再只是通過傳統(tǒng)的研究方式影響世界，它所擅長的預(yù)測和探索未來趨勢的能力，成為其當(dāng)下最受熱議的話題。

大數(shù)據(jù)（Big Data）本世紀(jì)初最早作為技術(shù)術(shù)語出現(xiàn)于海量信息檢索領(lǐng)域，后續(xù)在IT領(lǐng)域逐步傳播，并在2009年后隨著云計算應(yīng)用逐步受到更多關(guān)注。IBM首先對其進(jìn)行商業(yè)化定義，并于2011年率先推出業(yè)務(wù)解決方案。此后，大數(shù)據(jù)更多作為業(yè)務(wù)概念迅速應(yīng)用到社會各領(lǐng)域，并在近兩年引發(fā)無限的價值遐想和業(yè)務(wù)熱潮。

相對層出不窮的各種商業(yè)化包裝和定義，4V（Volume-規(guī)模體量大,Variety-格式多樣,Velocity-高速處理,Value-巨大價值) 理論通過4個核心特征樸素而準(zhǔn)確地來描述了大數(shù)據(jù)。由于相關(guān)的介紹頗多，這里不再贅述，我們主要從價值開始對大數(shù)據(jù)的討論。

1 大數(shù)據(jù)下，價值法則并沒有變化

如果根據(jù)大數(shù)據(jù)的4V特性進(jìn)行暢想，當(dāng)我們以Velocity能力達(dá)到了Volume和Variety的處理需求，Value 是否就水到渠成了呢，答案并不是這樣。因為數(shù)據(jù)的價值法則并沒有變：數(shù)據(jù)只有分析后才有價值，而價值的多少取決于分析的深度和能力。

市場研究行業(yè)作為一個通過深入分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的行業(yè)，更有希望在大數(shù)據(jù)環(huán)境下獲得廣闊的發(fā)揮空間。但實際上，相對于技術(shù)性驅(qū)動的新興的跨界競爭對手（互聯(lián)網(wǎng)平臺性企業(yè)/技術(shù)性數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)等）的活躍，傳統(tǒng)市場研究公司反應(yīng)相對遲緩而被動。

針對這個問題，技術(shù)決定論認(rèn)為是研究公司技術(shù)能力短板問題；而代替論則認(rèn)為傳統(tǒng)研究方式不適用于大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)下的研究方式（如個性化/預(yù)測）將徹底代替?zhèn)鹘y(tǒng)研究方法。

筆者在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域有深入的背景，近幾年又在市場研究行業(yè)工作，對研究業(yè)務(wù)特性相對比較熟悉。因此更適合從一種綜合的角度看待這些問題。下文中，筆者將做相關(guān)的討論。

2 傳統(tǒng)市場研究與大數(shù)據(jù)研究的方法論

針對前面技術(shù)決定論的觀點，筆者作為資深I(lǐng)T人員，實際也不敢茍同。大數(shù)據(jù)業(yè)態(tài)下，技術(shù)對市場研究的推動力是大了很多，但不是包打天下：它更多提升了分析的能力，并不是深度和專業(yè)性。而研究方法替代論的觀點，則是把傳統(tǒng)研究和大數(shù)據(jù)的研究方法論置于一種對立的角度來看問題。

正如天體物理學(xué)是我們離開地球遨游新星際的理論基礎(chǔ)，研究方法論也是研究公司遨游數(shù)據(jù)空間的基本依據(jù)。如何從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)空間快速進(jìn)入大數(shù)據(jù)空間，首先我們要從研究方法論角度進(jìn)行辯證的分析

傳統(tǒng)研究方法論和大數(shù)據(jù)下的新方法論，是不是真的對立或者替代的呢？我們不妨從更高的角度（以數(shù)據(jù)為統(tǒng)一點，把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)納入一個數(shù)據(jù)時空）來看兩者的特點與關(guān)系（如下圖）

從上圖可以看到：

（1） 市場研究公司的傳統(tǒng)方法論，其關(guān)注是全局/群體的特性，力求發(fā)掘現(xiàn)象原因（Why），從而去做改進(jìn)或者變化。而大數(shù)據(jù)的新方法論則更關(guān)注個體性/局部，更擅長對未來的預(yù)測（Future）。也就是說，兩者適合各自適合解決不同研究目的的問題。

（2） 傳統(tǒng)方法論與大數(shù)據(jù)方法論在數(shù)據(jù)空間可并行應(yīng)用，并不割裂。尤其是前者的分析思路仍然可以適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境，而后者是在更大數(shù)據(jù)空間下對分析方式的擴(kuò)展。

所以，兩種研究方法論，類似于物理學(xué)中牛頓經(jīng)典力學(xué)（適合宏觀低速）與狹義相對論（適合微觀高速）的辯證關(guān)系，各自更適合不同的業(yè)務(wù)場景，在大數(shù)據(jù)空間下是可以互相借鑒和補充，并不是對立或者替代。

理解了這種關(guān)系后，我們進(jìn)一步從大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的角度，來深入討論市場研究與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的模式

近兩年來，各種企業(yè)（尤以技術(shù)驅(qū)動企業(yè)為代表）推出的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品/服務(wù)層出不窮。但如果從研究產(chǎn)品核心的三個要素（數(shù)據(jù)特性、分析方法論和產(chǎn)品類型）來看，無非以下幾種模式。

模式1：大數(shù)據(jù)+傳統(tǒng)研究方法。這類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，是當(dāng)前眾多大數(shù)據(jù)研究產(chǎn)品的重要形態(tài)。比如各種基于大數(shù)據(jù)的市場份額、移動app分析、電商交易分析和用戶分組等。實際上，這是一種“舊瓶加新酒”的模式，本質(zhì)只是把數(shù)據(jù)從小規(guī)模替換為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)源，分析方法論（甚至包括思路/指標(biāo)）仍是傳統(tǒng)研究所采用的那一套體系。這個也證明了之前的觀點：傳統(tǒng)研究方法論同樣適用于大數(shù)據(jù)分析（只要選擇合適的應(yīng)用場景）。在這種模式中，研究公司的劣勢是在數(shù)據(jù)源，并不在分析方法論上。

模式2：行為類大數(shù)據(jù)+行為大數(shù)據(jù)方法論。這種模式關(guān)注的是人/消費者(這也是市場研究的重要目標(biāo)），數(shù)據(jù)源是人的行為性（如瀏覽、交易、評論和位置等）歷史。這是純大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品模式，相關(guān)的產(chǎn)品服務(wù)將會是近幾年大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點。其研究方法論與傳統(tǒng)模式不同，主要聚焦在如何進(jìn)行個體特征（如標(biāo)簽分析）+精準(zhǔn)定位+預(yù)測/推薦的思路。就當(dāng)前相關(guān)產(chǎn)品的深入分析來看，各家（無論傳統(tǒng)研究還是技術(shù)驅(qū)動企業(yè)，甚至包括學(xué)術(shù)機構(gòu)）相關(guān)的方法論和分析建模思路都還處于比較淺的階段，并未出現(xiàn)成熟而優(yōu)秀的方法體系。而消費者行為研究原本就是市場研究企業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，相對純技術(shù)驅(qū)動性企業(yè)，研究公司在新方法論相關(guān)的深度研究建模上應(yīng)該具有更大的先發(fā)優(yōu)勢。

模式3：狀態(tài)類大數(shù)據(jù)+行業(yè)性大數(shù)據(jù)方法論。這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的一種重要模式，實際業(yè)務(wù)距離市場研究當(dāng)前業(yè)務(wù)較遠(yuǎn)，這里只是作為介紹，供大家開闊思路。數(shù)據(jù)來自分析目標(biāo)的狀態(tài)信息，分析方法更加多樣并與行業(yè)特性緊密相關(guān)，分析目的集中于監(jiān)控、智能管理和優(yōu)化。所有的物聯(lián)網(wǎng)類（包括車聯(lián)網(wǎng)）、智能家居服務(wù)以及可穿戴設(shè)備（記錄人的狀態(tài)）行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大多是此類。其他更多應(yīng)用模式（如生物大數(shù)據(jù)的尋找分析），這里不再一一介紹了

大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的問題

雖然大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)有著無限的未來空間，但從研究領(lǐng)域的角度看，有幾個基礎(chǔ)性問題仍然需要注意。

（1）數(shù)據(jù)分布的缺陷仍然存在

大數(shù)據(jù)仍然存在著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布缺陷，只是表現(xiàn)形式不同。雖然其極大了擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的空間，但大數(shù)據(jù)仍然不是全數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存在的抽樣性的缺陷是降低了，但并沒有完全解決。更重要的是，數(shù)據(jù)覆蓋的提升更多是在垂直維度，而水平化的缺陷仍然存在，并且難以彌補。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)都只是數(shù)據(jù)在某個應(yīng)用場景的深度上不斷增加。以消費者的互聯(lián)網(wǎng)行為為例，特定場景的行為數(shù)據(jù)（百度的搜索數(shù)據(jù)、阿里的電商數(shù)據(jù)、騰訊的社交數(shù)據(jù)）被極大化，但所有行為場景的橫向數(shù)據(jù)的融合，實際更有價值，由于商業(yè)利益等原因，卻更難以做到了。阿里系通過投資各類互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)（高德、新浪微博、優(yōu)酷、陌陌、神馬…），在為打通消費者全場景行為大數(shù)據(jù)做布局，也實際無法解決這個問題。從這點講，未來垂直類場景的大數(shù)據(jù)的交換服務(wù)會成為一個新的巨大的空間。

（2）大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)方法論模型仍然存在不足

相比傳統(tǒng)研究的方法論，大數(shù)據(jù)主要優(yōu)勢是在個性化和預(yù)測方面，但相關(guān)的理論模型，還在迅速發(fā)展和變化，并未達(dá)到成熟期。而且大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)有效期的不同，使得傳統(tǒng)研究中相對容易的模型驗證也變得困難許多。這導(dǎo)致了很多大數(shù)據(jù)預(yù)測出現(xiàn)問題。遠(yuǎn)的不說美國大選的兩周預(yù)測結(jié)果，就是近期百度電影《黃金時代》票房預(yù)測的失敗就是最好的例子。這說明相關(guān)分析模型還有很多的改進(jìn)空間，也意味著市場研究企業(yè)未來能夠在相關(guān)領(lǐng)域有更多的專業(yè)發(fā)揮空間。

（3）特定群體的研究仍然存在困難

研究業(yè)務(wù)中，大量任務(wù)是需要對特定群體的行為進(jìn)行研究。傳統(tǒng)研究中，當(dāng)目標(biāo)群體比較小或者特殊時，研究困難會比較大。在大數(shù)據(jù)下這些是否迎刃而解呢？根據(jù)HCR實際經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)并不是這樣。首先，由于大數(shù)據(jù)分布的缺陷問題仍然存在，在大數(shù)據(jù)中尋找這個群體往往也很不容易。其次，對這個群體的行為記錄數(shù)據(jù)，也未必更有效的能夠表征其特征。最后，如何基于這些數(shù)據(jù)量化描述群體，也缺乏令客戶信服的解釋理論。此時，傳統(tǒng)的方式（比如定性座談會），往往比大數(shù)據(jù)方法更快，效果也更好。

市場研究行業(yè)如何擁抱大數(shù)據(jù)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，市場研究企業(yè)面臨更多跨界型對手的競爭，表面上看好像毫無優(yōu)勢。實際上，就大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心競爭力—分析能力方面，從前面的分析可以知道，研究公司無論是傳統(tǒng)研究方法，還是大數(shù)據(jù)分析方法，都具有相應(yīng)能力或者潛在優(yōu)勢。關(guān)鍵是如何揚長避短，構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)競爭優(yōu)勢。以下是幾個建議：

（1）傳統(tǒng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)研究是最重要的目標(biāo)戰(zhàn)場。

當(dāng)前的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品更多基于線上/互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)引發(fā)相關(guān)分析。實際上，研究公司所服務(wù)的大量傳統(tǒng)/線下企業(yè)，其自身業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)（尤其業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)積累產(chǎn)生的內(nèi)部大數(shù)據(jù)）的分析和價值挖掘，對企業(yè)價值更大，是企業(yè)更為關(guān)注和迫切需要解決的。而大部分的企業(yè)受條件所限，不可能構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)資源和團(tuán)隊，需要專業(yè)的第三方服務(wù)型企業(yè)來完成。所以，面向企業(yè)內(nèi)外業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究分析，將是研究公司未來大數(shù)據(jù)服務(wù)的重要領(lǐng)域。

（2）堅持研究的深度。

針對市面上各種純技術(shù)驅(qū)動競爭對手的大數(shù)據(jù)研究產(chǎn)品，如果仔細(xì)分析后會發(fā)現(xiàn)，這些產(chǎn)品往往受企業(yè)基因的影響，其研究的深度和角度都不能令人滿意，傳統(tǒng)企業(yè)研究的客戶常會反饋其業(yè)務(wù)價值并不大。而研究洞察的深度和專業(yè)性，是企業(yè)客戶對研究服務(wù)首要關(guān)注的能力，這是當(dāng)前技術(shù)驅(qū)動類企業(yè)的不足，卻正是市場研究公司所擅長的重要競爭優(yōu)勢。

（3）聚焦消費者研究

大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域眾多，基于消費者行為類大數(shù)據(jù)的研究，是市場研究公司具有背景優(yōu)勢且能夠在未來產(chǎn)生巨大價值的主要領(lǐng)域（不限于快消行業(yè)）。市場研究公司應(yīng)該積極學(xué)習(xí)掌握現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)研究的思想，并從消費者研究角度提出更好的分析方法論模型，樹立相對于競爭對手的分析優(yōu)勢。同時，由于人性的復(fù)雜和大數(shù)據(jù)的分布覆蓋仍存在缺陷，研究公司擅長的一些傳統(tǒng)研究方法（如調(diào)研和定性座談會），仍是一種快速、有效的方式。

（4）注意數(shù)據(jù)源的構(gòu)建

數(shù)據(jù)是研究分析的基礎(chǔ)和首要環(huán)節(jié)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)源的重要性迅速提升成為業(yè)務(wù)鏈條中基礎(chǔ)一環(huán)。從產(chǎn)品模式1可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前市場研究公司由于數(shù)據(jù)源相關(guān)資源的缺乏，導(dǎo)致產(chǎn)品方面受到很大限制。如何構(gòu)建數(shù)據(jù)源資源，是研究公司需要考慮的重要問題。

（5）建立適合大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)流程和支持體系

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，在實際業(yè)務(wù)處理流程和操作過程中，具體實現(xiàn)方法和模式與傳統(tǒng)方式有了較大的變化。如果不能夠積極改變和適應(yīng)這些變化，將無法有效完成大數(shù)據(jù)的相關(guān)產(chǎn)品業(yè)務(wù)。有關(guān)市場研究在大數(shù)據(jù)下業(yè)務(wù)流程變化的相關(guān)分析，后續(xù)將另外撰文進(jìn)行說明。

（6）重視和加強大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)能力

如今，研究公司普遍認(rèn)識到大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系（技術(shù)人員與平臺）的缺乏，是其與跨界競爭對手的最大短板，需要后續(xù)亟待加強。但同時要注意到另一個問題：很多研究公司中IT人員（如DP）常被定位為研究業(yè)務(wù)的輔助支持。但在大數(shù)據(jù)時代，技術(shù)人員將與研究人員具有同樣的重要性（甚至有些環(huán)節(jié)要超過），如果還是之前的定位和配合方式，那難以有效發(fā)揮他們在大數(shù)據(jù)研究業(yè)務(wù)中的作用。

面對新的大數(shù)據(jù)星際，市場研究公司并非只能躑躅不前，數(shù)據(jù)價值法則說明大數(shù)據(jù)價值所需的分析深度正是其最大的優(yōu)勢。只要在傳統(tǒng)的研究模式上，積極學(xué)習(xí)和拓展新的大數(shù)據(jù)方法論，以專業(yè)研究優(yōu)勢結(jié)合技術(shù)能力作為自身的動力，一樣能自如穿越廣闊的大數(shù)據(jù)星際，發(fā)現(xiàn)更多的迷人寶藏。