如何理解大数据时代下的市场营销?

1. 如何理解大数据时代下的市场营销?

亲，您好，很高兴为您解答，随着互联网的普及程度越来越高，各行各业都面临着不同的困境和机遇，尤其是在大数据环境下，带给市场营销的工作的影响非常大。本文首先针对大数据时代进行背景介绍，分析在这样的环境下，不同企业的市场营销应当如何才能够抓住机遇，转变现有的营销模式，促进企业得到良好的发展。【摘要】
如何理解大数据时代下的市场营销?【提问】
亲，您好，很高兴为您解答，随着互联网的普及程度越来越高，各行各业都面临着不同的困境和机遇，尤其是在大数据环境下，带给市场营销的工作的影响非常大。本文首先针对大数据时代进行背景介绍，分析在这样的环境下，不同企业的市场营销应当如何才能够抓住机遇，转变现有的营销模式，促进企业得到良好的发展。【回答】
以下是相关拓展，希望对您有所帮助：以往的营销方式多见于电视广告、展板等，这样的传统营销方式往往缺乏吸引力，与客户之间不存在互动xing，所以必然收不到相应的营销效果。随着互联网时代的来临，越来越多的人开始乐于游览网络上的信息，移动客户端的使用数量也在与日俱增。人们已经开始习惯在移动网络上进行交流，这几乎已经成为了时代的必然发展趋势，那么就要求我们要充分利用大数据技术，将产品展示到不同的网络营销平台上去，只有这样才能够保证企业在新的市场竞争当中保持良好的优势。【回答】

2. 大数据时代 大数据分析改变企业的营销战略

大数据时代：大数据分析改变企业的营销战略
大数据跟我们的生活息息相关，大家必须关注大数据，也分析它，实时改变企业的战略营销，改变我们的未来。2014绿公司年会在广西南宁举行，均豪集团总裁王均豪在“大数据”变革企业经营与管理论坛做演讲，解析大数据。 推荐阅读 IPO动态 发审会重启在即，已过会企业最快本周拿到IPO批文。 李克强:东部沿海建新核电项目 银行优先股政策发布 首批发行仍待细则 25省上调企业退休人员养老金 北京最高 北京楼市前4个月卖地收入逼近1000亿元 探秘个股期权模拟测试:营业部赚少亏多 新三板潜规则:PE天一投资五次联手申万 永辉超市三度举牌中百集团 打响争夺战未来大数据可以让企业从战略角度更准确的预见未来，或者从市场营销阶段，更精准的营销客服，这是大数据对我们整个企业之间息息相关的很重要的数据。拿到大数据之后，还要分析，我相信未来大数据的分析师这个职业会很火。所以大家如果要转行，赶紧往这块转，企业里面会有这个岗位出来，大数据分析师现在已经有一些明确的目标。现在这些大数据，无形当中自己的行为习惯是真实流露的，问卷调查的时候我可能讲讲话，但是今天买什么东西是真实的，这些数据绝对是准确的，最重要的就是企业如何把它精准使用，打个比方，我们把客户进行分类，看看它是如何坐飞机，打个比方，他发了一个微信、微博，均豪航空飞机平均年龄五年，我就知道他喜欢坐我们的飞机。如果真的要准确，应该把行业数据或者把政府的数据纳入进来，一起去思考。王均豪举例说，我们下面有一家公司做个人征信系统，当然这是政府授权的，把政府各个部门所有的公民信息集合起来，然后做一个征信系统，改变什么？改变中国以后诚信社会的问题，以后不诚信，马上这个数据里就体现出来了。当然，他要授权才能够调用，上海已经在做了，这个数据出来，跟我们息息相关。有些中小企业可能用不上，但是要把公共数据如何赶紧对接进去，这是必须要做的，打个比方，上海已经开始做征信系统，在上海的企业，如何把上海的消费者用征信系统，这是必须对接的。比如阿里巴巴出来的数据，我们可以通过购买拿过来用，都是可以的。王均豪强调，实际生活中我们真的离不开大数据，大数据跟我们的生活息息相关，大家必须关注大数据，也分析它，实时改变企业的战略营销，改变我们的未来。

3. 大数据在市场营销中的应用

下面就是大数据分析在市场营销和销售的十大应用：
1、定价策略：大数据分析让差别定价、优化定价变得可能
麦肯锡的分析发现，可以利用大数据分析更好的做定价决策，通常一家典型公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中，30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高可以带来经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
2、客户运营：大数据提升客户回应率，挖掘更深层次的客户信息
B2C的市场营销人员使用大数据提高客户的的回应率，营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息，从而策划更多的关系驱动的市场策略。
3、客户分析：大数据分析可以运用在客户分析中
根据大数据联盟的数据，客户分析是大数据在市场营销部门中的最多应用，主要用于下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。
4、情境销售：大数据将分析数据可以嵌入到情境营销中
许多公司的营销平台面临着不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的问题，这造成了许多营销部门在数据和处理上无法集成。大数据分析可以创建可扩展的系统分析，在一定程度上解决这个问题。
5、客户关系：大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功
通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员可以获得更大的客户忠诚度。
6、渠道营销：大数据分析能优化渠道营销
大部分首席营销官表示，在搜索引擎优化及营销、邮件市场营销和手机【摘要】
大数据在市场营销中的应用【提问】
您好，您咨询的这个问题我已知悉，正在整理答案，请稍等一会儿哦~【回答】
1.1个性化特点的服务和产品。在大数据环境下，产品和服务的个性化特点比较明显。应用的过程中，主要能结合大数据技术，分析消费者的消费习惯和行为，从而分析其消费心理特点，根据分析处理建立相应的消费者档案信息，把握消费者的心理，为消费者提供更符合其喜好的产品和服务，也能满足细化市场的特定需求。目前很多企业设置了专门门的营销分析职位，主要是借助科学的营销模式和系统，分析客户数据，在数据分析的基础.上，开展个性化的服务和产品的推荐，在实践中也取得了良好的效果，根据对消费者需求的大数据分析，也为企业产品和服务的开发提供了全新的思路和方法，通过大数据，分析客户的潜在需求，从而更利于特定客户目标群体的开发。1.2精准的广告活动。大数据处理和分析,生产者可以了解到消费者的潜在需求，更好地指导企业的广告活动，让消费者能看到符合自己消费需求的广告和服务。互联网可以实现广告的精准投放，借助计算机技术等，对用户数据进行分析，最终形成-个完整的数据库。目前的广告位与传统的广告位已经截然不同，传统的广告缺乏对用户的精准定位，现代广告位主要指的是具体的用户，不同的消费者，在浏览同一个网页，因消费习惯和心理特点的差异，可能出现不同的广告截面，最终确保广告精准投放模式。这种放的方式，改变了传统广告在非目标群体上浪免费咨询和精力的问题，增强了信息投放的主动性。【回答】
这多少网上现成的【提问】
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大数据分析在营销领域中的8大经典应用

康拓普
2017-05-26
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大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营、流通等各个领域大放异彩。其中，大数据分析在市场营销和销售的应用，是众多领域中最亮眼的一个，在有大数据算法和大数据分析技术的今天，为产品或服务实现市场价格优化越来越简单。康拓普TOP君，今天带你了解大数据分析在营销领域的8大经典应用。



大数据分析对市场销售的巨大贡献，体现在以下方面，包括：提高潜在客户的质量、提高销售机会数据的质量、提高目标客户开发精确性、区域规划、盈利率等。而在市场营销中，大数据同样功不可没：除了提供高转换率策略、销售前景预测、收入增长和客户生命周期外，还有可以帮助企业判断销售周期内各阶段内容的效果，以及如何改进客户关系管理。

下面就是大数据分析在市场营销和销售的十大应用：

1、定价策略：大数据分析让差别定价、优化定价变得可能

麦肯锡的分析发现，可以利用大数据分析更好的做定价决策，通常一家典型公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中，30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高可以带来经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
2、客户运营：大数据提升客户回应率，挖掘更深层次的客户信息
B2C的市场营销人员使用大数据提高客户的的回应率，营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息，从而策划更多的关系驱动的市场策略。
3、客户分析：大数据分析可以运用在客户分析中
根据大数据联盟的数据，客户分析是大数据在市场营销部门中的最多应用，主要用于下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。
4、情境销售：大数据将分析数据可以嵌入到情境营销中
许多公司的营销平台面临着不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的问题，这造成了许多营销部门在数据和处理上无法集成。大数据分析可以创建可扩展的系统分析，在一定程度上解决这个问题。
5、客户关系：大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功
通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员可以获得更大的客户忠诚度。【回答】
下面就是大数据分析在市场营销和销售的十大应用：
1、定价策略：大数据分析让差别定价、优化定价变得可能
麦肯锡的分析发现，可以利用大数据分析更好的做定价决策，通常一家典型公司75%的收入来源于其标准产品，在每年这成百上千种定价标准产品的决策中，30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少，1%的价格提高可以带来经营利润8.7%的增加，定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
2、客户运营：大数据提升客户回应率，挖掘更深层次的客户信息
B2C的市场营销人员使用大数据提高客户的的回应率，营销人员运用数据分析和数据挖掘，获取更多的深层客户信息，从而策划更多的关系驱动的市场策略。
3、客户分析：大数据分析可以运用在客户分析中
根据大数据联盟的数据，客户分析是大数据在市场营销部门中的最多应用，主要用于下面四个关键策略：增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。
4、情境销售：大数据将分析数据可以嵌入到情境营销中
许多公司的营销平台面临着不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的问题，这造成了许多营销部门在数据和处理上无法集成。大数据分析可以创建可扩展的系统分析，在一定程度上解决这个问题。
5、客户关系：大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功
通过大数据分析，定义和指导客户发展，营销人员可以获得更大的客户忠诚度。
6、渠道营销：大数据分析能优化渠道营销
大部分首席营销官表示，在搜索引擎优化及营销、邮件市场营销和手机【回答】
这个应用的话，自己口述描述跟网上的大用小异【回答】
其实都是差不多的【回答】
好【提问】

4. 大数据时代市场营销策略

    　　大数据时代市场营销策略        　　1、利用大数据改进企业广告投放策略 
       　　广告圈里一句名言:我知道我的广告浪费了一半,但我不知道浪费了哪一半。当前,越来越多的企业在大数据思维指导下进行广告投放，广告能通过对人群的定向, 投放给准确的目标顾客。特别是互联网广告现在能够做到根据不同的人向其发布最适合其的广告，同时谁看了广告，看了多少次广告,都可以通过数据化的形式来了解、监测, 以使得企业更好地评测广告效果,从而也使得企业的广告投放策略更加有效。
        　　2、基于大数据的精准推广策略 
       　　没有目标消费者的精准定位，盲目推广,是很多企业开展营销推广没有效果或者效果甚微的主要原因。大数据时代一个重要的特点是,能够实时全面地收集、分析消费者的相关信息数据,从而根据其不同的偏好、兴趣以及购买习惯等特征有针对性、准确地向他们推销最合适他们的产品或服务。另一方面,可以通过适时、动态地更新、丰富消费者的数据信息, 并利用数据挖掘等技术及早预测消费者下一步或更深层次的需求,进而进一步加大推广力度,最终达到极大增加企业利润的目标。
        　　3、规模个性化产品策略的实施 
       　　传统市场营销产品策略主要是，同样包装同等质量的产品卖给所有的该企业客户,或同一个品牌，若干不同包装不同质量层次的产品卖给若干相对大群客户,这使得很多企业的很多产品越来越失去对消费者的吸引力, 越来越不能满足消费者的个性化需求。
       　　近年来,随着科技和互联网的发展,社会的生产制造向生产“智”造转变,同时大数据通过相关性分析，将客户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,并推出与消费者个性相匹配的产品。
          　　4、大数据使得营销渠道效能的潜力得以充分挖掘 
       　　以前的市场营销的.渠道大多采取代理制, 或者是购销制, 企业与代理商或经销商之间存在一种利益博弈关系，相互之间的信息常常是不共享的, 也经常会发生利益冲突。在大数据环境下, 企业只有与各方合作者一起建立起大数据营销系统平台,才能集中体现大数据、物联网、云计算、移动电子商务的优势, 从而不断拓展企业营销渠道的外延与内涵。
       　　通过营销渠道各方协调一致增强消费者对产品品牌、服务的良好体验,进而引发顾客更加强烈的购买欲，促进客户与企业品牌的亲合度更加紧密, 提升企业的利润空间。
        　　5、利用企业大数据集成系统制定科学的价格体系策略 
       　　现在，很多企业都构建了基于大数据技术的大数据营销平台,实现了海量、不同类型的数据的收集, 并跨越多种不同的系统，比如，不同的渠道平台(网络销售平台,以及实体批发、零售平台);不同的客户需求;不同的细分市场;以及不同的但可以区隔的市场区域。
       　　这样就可以帮助企业迅速搜集消费者的海量数据,分析洞察和预测消费者的偏好,消费者价格接受度;分析各种渠道形式的测试销售数据;以及消费者对企业所规划的各种产品组合的价格段的反应。使之能够利用大数据技术以了解客户行为和反馈，深刻理解客户的需求、关注客户行为，进而高效分析信息并做出预测,不断调整产品的功能方向，验证产品的商业价值，制定科学的价格策略。

5. 浅析大数据时代下市场研究方法

浅析大数据时代下市场研究方法
大数据时代新的市场研究方法使“无干扰”真实还原消费过程成为可能，智能化的信息处理技术使低成本、大样本的定量调研成为现实，这将推动消费行为及消费心理研究达到一个新的高度，帮助快速消费品企业更为精准地捕捉商机。 大数据时代的市场研究方法 1、基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本 网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。 2、挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段 脸谱、QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。 3、移动终端提供了实时、动态的消费者信息 随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。 4、零售终端信息采集系统帮助企业了解市场 目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销策略。 智能化信息采集、储存及分析 1、超大容量的数据仓库 数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据分析与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营销人员更有效地制定营销战略。 2、专业、高效的搜索引擎 旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。 3、基于云计算的数学分析模型 市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上发布的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。 大数据运用中的问题 传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦截访问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。 与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。
以上是小编为大家分享的关于浅析大数据时代下市场研究方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

6. 大数据时代给企业营销带来了什么影响

大数据时代来了，会影响到哪些方面呢？

7. 大数据时代如何做好市场营销

    　　大数据时代下，如何做好市场营销的推广工作?下面我为大家整理了在大数据时代，做好市场营销推广工作的要点和技巧，欢迎大家阅读参考!
           　　如何做好市场营销  
        　　大数据对用户行为与特征分析 
       　　显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。
        　　过大数据支撑精准营销信息推送 
       　　过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
        　　大数据让营销活动更能投其所好 
       　　如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
        　　大数据帮助企业筛选重点客户 
       　　许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的'各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
        　　大数据分析消费者的特点 
       　　面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。
       　　大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
       　　在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计;F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计;O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。
       　　今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。
       　　但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。
       　　好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。
       　　成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。
        　　基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注： 
       　　1、通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。
       　　2、通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。
       　　3、通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。
   

8. 大数据时代的市场研究方法

大数据时代的市场研究方法
大数据时代新的市场研究方法使“无干扰”真实还原消费过程成为可能，智能化的信息处理技术使低成本、大样本的定量调研成为现实，这将推动消费行为及消费心理研究达到一个新的高度，帮助快速消费品企业更为精准地捕捉商机。
   大数据时代的市场研究方法
   1.基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本。
    网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。
    2.挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段。
    脸谱、QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
   3.移动终端提供了实时、动态的消费者信息。
    随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
   智能化信息采集、储存及分析
   1.超大容量的数据仓库。
   数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营销人员更有效地制定营销战略。
    2.专业、高效的搜索引擎。
    旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。
   3.基于云计算的数学分析模型。
    市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上发布的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。
   大数据运用中的问题
    传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦截访问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。
    与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。