資源回收市場分析精選(九篇)

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第1篇：資源回收市場分析范文

關鍵詞：大數據；市場分析

“可能感興趣的人”“猜你喜歡”“購買此商品的人還購買了……”在你刷微博、網上購物時，經常會在相應的位置上見到如上提示。這些看似簡單的用戶體驗背后，其實正孕育著被譽為“新油田”的大數據產業。

美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。這些數據又并非單純指人們在互聯網上的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

“大數據帶給整個企業最大的好處是降低成本、實現創新。今天整個行業模式都因大數據時代的到來將被重新顛覆。”在當今數據大爆發的時代，無論是新增數據還是現有數據，都是企業的巨大財富，并為企業帶來了前所未有的商機。但只有有效運用和管理企業數據，才能實現最大化的數據投資回報。對于大多數企業CIO來講，借助大數據管理技術能夠幫助其獲得競爭優勢，而且隨著技術的不斷進步大數據正在備受到CIO的關注。從市場層面來看，大數據時代的崛起，給許多的企業帶來的機遇、挑戰，同時它又給企業提供了新的市場增長空間，越來越多的企業開始布局大數據市場。

一、大數據在市場分析中遇到的問題

雖然大數據目前在國內還處于初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益；其次，基于數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。

企業或政府單位對于數據的駕馭，從最基本的獲取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精確行動，這種全能力的建立已經比以往任何時候更為重要。

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于主持人的訪談技巧，以街頭攔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，二是如何防止過度采集信息，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。

二、大數據時代的市場研究方法

1.基于互聯網進行市場調研

網絡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，消費者試用后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，也使得消費者更樂于參與市場調研。同時，網絡調研的互動性使得企業在新產品尚處于概念階段即可利用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.挖掘網絡社交平臺信息

臉譜、QQ、微博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，這類信息屬于消費者主動披露，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

隨著3G網絡及智能手機普及，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）為實時采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。

4.零售終端信息采集系統

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、購買地點等信息就可以輕松采集。通過構建完整的零售終端信息采集系統，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From .cn策略。

三、大數據時代市場分析特點

1.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研究與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助于營業結算。

2.專業、高效的搜索引擎

旅游搜索、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。

3.基于云計算的數學分析模型

市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基于云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、不同網絡應用上的消費價值觀信息、購買信息、商品評論信息等。基于云計算的智能化分析，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，另一方云計算成本低、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。

四、大數據所蘊含的市場價值

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

1.數據的豐富性和自主性

社會化媒體數據包含了消費者的購買習慣，用戶需求，品牌偏好等，且都是消費者自愿表述的對產品滿意度和質量問題的想法，充滿了情感因素，我們無需費盡心思的引導消費者參與調查問卷。

2.減少研究的“未知”視角

市場問卷調查有其固有的局限性，那就是你必須明確你的問題是什么。問卷設計者本身有未知的方面，所以在設計問題時會忽略自己的“未知”，但這些“未知”很有可能就是消費者所需要的方面。

3.數據的實時化的特征

不同于以往的發放回收市場調研報告再解決消費者問題，如今可以使營銷人員快速發起營銷活動，第一時間測試營銷新方法，同時可以第一時間確認理解和追蹤消費者的反饋。

4.數據的低投入特征

傳統的市場調研方式費工費時，結合社會化媒體的市場調研則是低投入高回報的產業。使用正確的調研產品和方法便可以對消費者群體的用戶習慣和反饋進行透徹分析。運用社會化媒體監測軟件幫助企業在線傾聽消費者意見，評估獲取其見解。

五、總結

大數據的前景大方向是符合趨勢的，但具體產品和數據處理能力，可能是最終成敗的因素。如何獲得大量數據，數據的質量、相關性以及是否有好的處理能力和技術，最終應用的方向是商業化的關鍵。競爭的最大壓力是傳統的市場研究還沒有適應社會化媒體大數據時代的研究體系。正如Joe Tripodi （可口可樂營銷副總裁）在《哈佛商業評論》（2011年4月）上指出的，“在印象時代，通過問卷詢問方式獲取的知名度，使用率，認知度等衡量品牌健康的指標體系，在消費者表達的時代就未必適用。因此，從品牌建設效果衡量的角度，也需要一套適應消費者表達時代的指標體系。”同時，盡管對大數據的整合與分析才剛剛起步，但已經有了一系列令人耳目一新的發現和應用。無數的案例和論著都指出，大數據的整合和分析，其前景和應用不可限量。

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