2011年6月，全球知名諮詢公司麥卡錫釋出了長達150餘頁的研究報告《大資料：下一個競爭、創新和生產力的前沿領域》，宣告了大資料時代的來臨。食品、菸草、酒類和飲料等快速消費品涉及廣泛的消費群體，具有使用週期短、購買頻率高、銷量大的特點，可以說快速消費品行業每天都在產生龐大的資料，但是如何蒐集、整理、分析這些海量資料則成為難題。大資料時代新的市場研究方法使“無干擾”真實還原消費過程成為可能，智慧化的資訊處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。
大資料時代的市場研究方法
1.基於網際網路進行市場調查提高了效率，降低了成本。
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其入口網站建立市場調查板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點選即可輕鬆完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調查的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調查。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2.挖掘網路社交平臺資訊成為研究消費態度及心理的新手段。
臉譜、QQ、微博、微信等社交平臺已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平臺的資訊挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類資訊屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比資訊的真實性更高。
3.移動終端提供了實時、動態的消費者資訊。
隨著3G網路及智慧手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費資訊提供了可能性，移動終端的資訊分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4.零售終端資訊採集系統幫助企業瞭解市場。
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描商品條形碼，消費者購買的商品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等資訊就可以輕鬆採集。通過構建完整的零售終端資訊採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態資訊，適時調整營銷策略。
智慧化資訊採集、儲存及分析
1.超大容量的資料倉儲。
資料倉儲具有容量大、主題明確、高度整合、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大資料研究與應用。資料倉儲可以更有效地挖掘資料資源，並可以按照日、周、月、季、年等週期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
2.專業、高效的搜尋引擎。
旅遊搜尋、部落格搜尋、購物搜尋、線上黃頁搜尋等專業搜尋引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜尋引擎，對相關的企業資訊、產品資訊、消費者評價資訊、商業服務資訊等資料進行智慧化檢索、分類及蒐集，形成高度專業化、綜合性的商業搜尋引擎。
3.基於雲端計算的數學分析模型。
市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲端計算的數學分析模型可以將碎片化資訊還原為完整的消費過程資訊鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的資訊包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上釋出的消費價值觀資訊、購買資訊、商品評論資訊等。基於雲端計算的智慧化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲端計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業資料量龐大的特性。
大資料運用中的問題
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大資料時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以“隱形人”身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大資料時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智慧化檢索及分析文字、圖形、視訊等非量化資料，二是如何防止過度採集資訊，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大資料市場研究有著無限廣闊的應用前景。
自：36大資料