需求市場調查數據分析方法

A. 市場數據分析怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

B. 市場分析方法有哪些

市場分析是對市場供需變化的各種因素及其動態、趨勢的分析。分析過程是： 搜集有關資料和數據，採用適當的方法，分析研究、探索市場變化規律，了解消費者對產品品種、規格、質量、性能、價格的意見和要求，了解市場對某種產品的需求量和銷售趨勢，了解產品的市場佔有率和競爭企業的市場佔有情況，了解社會產品購買力和社會產品可供量的變化等，為企業產品經營決策——合理安排生產、進行市場競爭、正確調節市場、平衡產銷供應提供重要依據，同時也為從細分市場中選擇目標市場提供決策依據。匯報呈現形式如圖3-5所示。

圖3-5 細分市場行業特徵及行業發展趨

市場分析的內容和市場分析的研究對象是緊密相連的，根據市場分析的研究對象，市場分析主要表現在兩個方面：行業特徵分析、行業發展趨勢分析。

1.行業特徵分析

行業分析是公司產品分析的前提，行業特徵是決定公司是否具有投資價值的重要因素之一。如果直接進行行業細分市場決策，會影響我們對產品未來發展的預測，因為我們不知道公司所在行業的發展現狀和公司在整個行業中的位置，因此首先有必要從行業進行分析。行業特徵分析主要包括行業的市場類型、經濟周期和生命周期三個部分。

l 市場類型分析。隨著行業中企業數量、產品性質、價格制訂和其他一些因素的變化，行業的經濟結構呈現不同的特徵，根據行業的經濟結構，可將行業基本上分為四種市場類型，即完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷和完全壟斷。按照經濟效益的高低和產量的大小排列，四種市場類型依次為完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷和完全壟斷;而按照價格的高低和可能獲得的利潤的大小排列，則次序正好相反，即依次為完全壟斷、寡頭壟斷、壟斷競爭和完全競爭。

l 經濟周期分析。各行業變動時，往往呈現出明顯的、可測的增長或衰退的格局。根據這些變動與國民經濟總體周期變動的密切程度不同，可以基本將行業分為增長型行業、周期型行業和防禦型行業。

l 生命周期分析。一般而言，每個行業都要經歷一個由成長到衰退的發展演變過程，這個過程便稱為行業的生命周期。與產品生命周期類似，行業的生命周期也可分為四個階段，即起步期、成長期、成熟期和衰退期，每個階段都有不同的表現特點，識別行業生命周期所處階段的主要指標有: 需求度、市場增長率、產品品類結構、競爭者數量、技術變革、用戶購買行為、進入壁壘及退出壁壘等。通過對行業市場類型、經濟周期和生命周期的分析、判斷，可以初步判定該行業這一時期盈利水平的高低、經營的穩定狀況等特徵，對後續的產品市場細分決策，選擇目標市場起指導作用。

2.行業發展趨勢分析

行業發展趨勢是建立在目前行業發展狀況的基礎上，對行業未來發展走向的一種預測。我們將從行業歷年經營狀況、行業成長性、行業安全性和行業發展驅動力四個方面進行分析。

l 行業歷年經營狀況。行業歷年經營狀況是分析該行業在某區域入市以來銷售額、利潤等的表現情況，通過各項目數據統計，可以將結果呈現在圖表中，便於後續分析。

l 行業成長性。行業成長性是指行業在一定時期內經營能力的發展狀況，它是衡量行業發展速度與穩定性的重要指標，可利用總資產增長率、固定資產增長率、主營業務增長率、主營利潤增長率和凈利潤增長率等指標進行評價。其中最重要的參考指標是主營業務年度增長率。整合公司三年以上的財報，主營業務年收入平均增長率連續穩定在50%以上的屬於高速發展，在30%~ 50%屬於快速增長，在10%~ 20%屬於穩定增長，10%以下的屬於緩慢增長，當然還有負增長。新興行業的增長率比傳統行業高，而傳統行業的增長穩定性要比新興行業好。

l 行業安全性。行業安全性是指行業的風險抵禦能力，安全性在經濟不景氣時的影響會非常大(例如經濟危機)。判斷行業安全性有行業企業數量占行業總體規模比例、行業增長率的穩定性、行業集中度、行業社會評價和政策四個指標。

l 行業發展驅動力。行業發展的驅動力是指能促使行業向前發展的力量，具體體現在行業需求、行業供給、成本、技術水平、政策激勵等方面，每一個驅動力有若干個驅動因素，例如，行業需求受人均GDP、人均可支配收入、經濟景氣指數等因素影響。公司可以根據不同行業分析其驅動力，明確驅動因素。關注重點驅動力，可以為公司的發展創造有利條件，促進行業與公司的快速發展。

C. 如何對需求進行分析，從哪方面對需求進行分析

需求分析就是對客戶提出的「要求」或者「需求」進行深入細致地調研和分析，准確理解用戶和項目的功能、性能、可靠性等具體要求，將用戶非形式的需求表述轉化為完整的需求定義，從而確定系統必須做什麼，為系統設計、系統完善和系統維護提供依據。

需求分析是項目計劃階段非常重要的環節，該環節決定了需要「實現什麼」，為下一步如何去「實現」提供了明確的方向。

進行需求分析需要做到以下幾點：

（一）需求獲取：在准備階段，我們首先要確定需求獲取的目標及范圍，根據你的目標來選擇對應的方式獲取需求。

（二）需求分類：一般情況下，我們會根據對象的不同，將需求分為業務需求、用戶需求、功能需求等。

（三）需求篩選：有些需求是偽需求，有些需求則不具備實現價值，我們可以通過真實性、價值性、可行性三個維度來篩選需求，過濾掉虛假的、不可行的、沒有價值、價值不大或投入產出比不理想的需求。

（四）需求提煉：對剩下的需求進行提煉，目的在於從獲取的表面需求中提煉出客戶的本質需求。找出「為什麼要做」比「做什麼」更重要。

（五）需求優先順序排序：挖掘到客戶的真實目的後，我們需要根據不同維度的需求歸類方法，如KANO模型分析法、投入產出比ROI等，對其進行歸納整理並排出優先順序，幫助產品有條理地安排開發秩序，避免盲目排序。

（六）產出需求文檔：通過以上的分析，我們需要將收集到的需求進行分析、匯總、歸類，輸出產出需求文檔，為接下來的工作做好鋪墊。

以上是對需求分析的一些理解和思路，做好需求分析工作之後，就可以對可實現的需求進行落地方案的跟進。

D. 需求分析常用方法

行為事件分析

行為事件分析是根據運營關鍵指標對用戶特定事件進行分析。通過追蹤或記錄用戶行為事件，可以快速的了解到事件的趨勢走向和用戶的完成情況。

以用戶投標的行為事件為例，出借人在完成投標過程中，所進行的注冊、認證、開戶、充值、投資等行為，都可以定義為事件，也是完成投標成功的一個完整事件。
確定投標行為事件後，我們可以根據事件屬性細分維度：用戶來源、性別、出生年月、注冊時間、綁卡時間、首次充值時間、首次投資時間、標的ID，標名、期限、利率、還款方式等。然後從中找出符合指標的規律，並制定針對性的措施。

用戶留存分析

用戶留存分析是一種用來分析用戶參與情況與活躍程度的模型。通過留存量和留存率，可以了解用戶的留存和流失狀況。比如用次日留存、周留存、月留存等指標來衡量產品的人氣或粘度。以渠道訪問的用戶留存為例，我們對APP端有過訪問行為的渠道用戶進行留存分析。用戶留存一般符合40-20-10法則，即新用戶的次日留存應該大於40%，周留存大於20%，月留存大於10%才符合業務標准。我們做用戶留存分析主要驗證是否達到既定的運營目標，進而影響下一步的產品決策。

漏斗模型分析

漏斗模型分析是用戶在使用產品過程中，描述各個階段中關鍵環節的用戶轉化和流失率情況。比如在日常活動運營中，通過確定各個環節的流失率，分析用戶怎麼流失、為什麼流失、在哪裡流失。找到需要改進的環節，要重點關注，並採取有效的措施來提升整體轉化率。

邀請人將活動專題頁分享給好友，之後進行的注冊、認證、開戶、充值到投資，用漏斗模型分析一些關鍵節點的轉化率。其中用戶注冊轉化率為68%，實名認證轉化率為45%，綁卡開戶轉化率為29%，線上充值轉化率為17%，投資標的轉化率為8%。
漏斗模型分析可以驗證整個流程的設計是否合理。經過對比發現，訪問到注冊的轉化率為68%，遠低於預期的80%。這次運營策略是用戶必須先注冊才能領取新手福利。之後採取A/B測試的方式，優化為先領取新手福利再誘導用戶注冊。經過數據對比分析，注冊轉化率提升了20%。因此，通過對各環節相關轉化率的比較，可以發現運營活動中哪些環節的轉化率沒有達到預期指標，從而發現問題所在，並找到優化方向。

行為路徑分析

行為路徑分析就是分析用戶在產品使用過程中的訪問路徑。通過對行為路徑的數據分析，可以發現用戶最常用的功能和使用路徑。並從頁面的多維度分析，追蹤用戶轉化路徑，提升產品用戶體驗。

不管是產品冷啟動，還是日常活動營銷，做行為路徑分析首先要梳理用戶行為軌跡。用戶行為軌跡包括認知、熟悉、試用、使用到忠誠等。軌跡背後反映的是用戶特徵，這些特徵對產品運營有重要的參考價值。我們可以記錄用戶從注冊、認證、開戶、充值到投資的行為軌跡。通過分析用戶的這些行為軌跡數據，來驗證訪問路徑是否和預期指標的一致。

E. 市場營銷中，市場調查有哪些方法

1、根據購買商品目的不同，市場調查可分為消費者市場調查和產業市版場調查
2、根據商品權流通環節不同，可分為批發市場調查和零售市場調查
3、根據產品層次、空間層次、時間層次不同，可分為各種不同類型的市場調查
按照產品層次不同，可以分為物質產品調查和服務市場調查
對於物質產品又可區分為很多不同商品類別或商品品種的市場調查。
按照空間層次不同，可以分為國際市場調查和國內市場調查。
國內市場調查，又可再區分如城市、農村市場調查等。
按照時間層次不同，可分為經常性、一次性、定期性市場調查。
4、根據市場體系中對子體系的劃分，可分為金融、證券、期貨、人力資源、房地產、網路、技術等市場調查。
5、根據調查目的和深度不同，可以分為探索性、描述性、因果性和預測性市場調查。
6、根據調查對象范圍不同，可以分全面調查和非全面調查。
探索性調查（非正式市場調查）是為了使問題更明確而進行的小規模調查活動。
當研究的問題或范圍還不甚明確時可採用探索性調查。
描述性調查是進行事實資料的搜集、整理，把市場的客觀情況如實地加以描述和反映。
因果性調查是為了研究市場現象與影響因素之間客觀存在的聯系而進行的市場調查。

F. 數據調查的具體方法是什麼

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何

G. 產品經理做市場調研和數據分析的方法

產品經理做市場調研和數據分析的方法

產品經理，你對用戶的需求了解多少呢？你知道用戶想要什麼樣的產品嗎？你想知道用戶將會如何看待你的產品嗎？你想知道你設計的產品在用戶中的口碑如何嗎？

是的。每一個產品經理都希望在產品開始立項設計前，得到用戶最真實的需求，為自己的產品設計提供良好的支撐；每一個產品經理都希望自己的設計的產品得到用戶的認可和親睞；每一個產品經理都希望用戶能在使用產品的過程中不斷反饋對於產品改進的意見和建議……那麼，我們如何才能得到用戶的前期意見和後期反饋呢？

這個時候我們需要的是數據的支撐，只有數據才能讓一切更有說服力（前提是真實、有效的數據）、只有數據才能讓我們更清楚地了解到我們想法的可行性……

既然這樣,那數據從何而來?這自然少不了市場調研，只有通過對用戶的調研才能收集用戶最基礎的用戶數據、從最基礎的數據上進行分析，從而了解用戶的真實需求。那麼，作為產品經理，我們應該如何對市場或用戶進行調研呢？調研的方式和方法有哪些？對於調研的數據我們如何進行數據分析呢？數據分析的方法和方式有哪些呢？

一、 產品經理為什麼要做市場調研？調研的目的是什麼？

我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：我們要調研的對象，需要收集的數據，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。

1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂MRD；

2、為領導在會議上PK提供論據；

3、提高產品的銷售決策質量、解決存在於產品銷售中的問題或尋找機會等而系統地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源；

4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什麼樣的產品或服務；

5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求並且樂於滿足目標用戶的需求；

6、找准產品機會缺口，然後衡量各種因素，制定產品戰略線路；

7、調研到最後，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產品越難做，難以打開市場等；

8、對於全新的產品，調研前PM必須先自己有一個思路，然後通過調研去驗證自己的想法的可行性。

二、 市場調研的方式方法有哪些？怎樣確定調研的維度？

1、問卷調查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調研、用戶訪談、用戶日誌、入戶觀察、網上有獎調查；

2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析；

3、情況推測分析；

4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開（不同的產品從不同的層次來確定調研的維度）

三、 如何整理市場調研的數據？

PS:對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對於無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。

通過市場調研，我們收集了不少的數據，這些數據都是用戶最直接的對產品的某種需求的體現。作為產品經理，我們視這些數據為寶貝，我們需要將這些數據進行整理，讓他們變為珍寶。那我們該如何整理呢？

1、將規范的數據按照維度整理、錄入，然後進行建模；不規范的數據的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規范，然後再用工具進行分析；

2、封閉性的問題，設置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然後再頭腦風暴整理出有用的東西；

3定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事後可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數據性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據問題來歸納整理；

4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。

四、 如何書寫市場調研報告？

對整理後的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的BOSS，從而獲得老闆對產品的支持。

1、對市場調研的數據分析後進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現；

2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點；

3、報告的組成有研究背景、研究目的、研究方法、研究結論等相關內容；

4、根據調研的時候的思路，將報告逐一完善，將數據分析的結論圖表化，得出自己的結論總結出趨勢和規律

五、 數據分析的方式方法有哪些？

1、數據分析需要掌握數據統計軟體和數據分析工具（分析工具如SPSS等）；

2、數據分析的主要方法有：

對比分析法:將兩個或兩個以上的數據進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發展變化的規律和情況。對比分為橫向對比和縱向對比。結構分析法:被分析研究總體內各部分與總體之間進行對比分析的方法，即總體內各部分所佔的指標。交叉分析法:同時將兩個有一定聯系的變數及其值交叉排列在一張表內，使各變數值成為不同變數的交叉點，一般採用二維交叉表進行分析。分組分析法:按照數據特徵，將數據進行分組進行分析的方法。其他還有比如漏斗圖分析法、杜邦分析法、矩陣關聯分析法等等。

（數據分析方法可以參考：《誰說菜鳥不會數據分析》一書）

PS:數據分析的方法有很多種，在進行數據分析的時候，選擇有效的數據分析方法，能達到事半功倍的效果。

六、 數據分析報告如何指導產品經理進行產品設計？

1、根據調研結論 確定產品核心功能

2、把數據分析的結果加入到整個迭代設計的過程中加速產品的迭代更新

3、評估解決方案的可行性。根據實施的結果再去評估解決方案是否真的可行？是否還需要再改進，依此類推

4、通過數據進行分析，得出用戶的行為規律，為產品提供支撐

5、日常的運營分析，及時發現產品問題

6、產品後期設定一系列的運營指標進行運營監控，然後反饋產品迭代（指標主要包括：1、用戶的反饋、2、產品的BUG、3、市場的反映、4、產品未來的發展方向、5、點擊率、留存率等等）

以上是小編為大家分享的關於產品經理做市場調研和數據分析的方法的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

H. 怎麼做市場調研分析

市場調研調查問卷怎麼寫？

答復：如何製作一份市場調研調查問卷？

著重歸納總結以下幾點：

第一、在市場調研過程中，以結合實際說明情況和以往歷史調查數據分析，作出抽樣對比的分析數據表格，並以調研事件、調研性質、調研類型、調研對象作出事務工作的可行性主題調研報告。

第二、在市場調研過程中，以調研人員實地考察市場產品的優勢與劣勢分析論證，以及產品的市場行業效用價值評估方案，以全面實行市場產品信息化與終端平台化，以市場營銷的份額採取網格圖表調查數據表明情況，以有效提高市場產品的動態管理，以市場產品的高品質讓消費者認可，以售後服務質量保障提升市場產品的公信力與信譽度。

第三、在市場調研過程中，以採取分類調查的形式，能夠讓形式多元化與多樣化，復雜化與簡單化，在設計調查問卷過程中，以設置提問形式分別對調查問卷結果採取合格與否格式打分評定，這些問題以直接影響到評估分數是否合格與達標。

第四、在市場調研過程中，對於設計問卷問題的差異化，以標准制式的問題及類型，以進行重復修改和完善，對於設置這些問題內容可以簡潔化，以消費者動機或需求為目的，並作出這些方面的提問或解答，這樣，以全面的反映了設計問卷的重要性，以實時了解這些問題的關鍵為突破口。

第五、在市場調研過程中，以全面的整理這些設計問卷書稿，以檢查修改文件定稿後，以按文書格式用心的藤寫設計問卷調查報告，以正式擬定書稿製作成一份市場調研調查問卷。

謝謝！

I. 如何通過大數據分析做市場調研

大數據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，智能化的信息處理技術使低成本、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。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，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門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。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. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台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，因此針對社交平台的信息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，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及，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）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、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. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描產品條形碼，消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
環顧四周，在每個行業中，大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣，大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、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數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索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索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，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，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
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。而大數據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，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。