2024 市场调研趋势

EBOOK 2024年6个主要市场调研趋势 Introduction 最近，市场研究领域正在经历一场重大的变革，这是由技术进步、不断变化的消费者期望和其他快速变化带来的。这本电子书是我们看到的重塑市场研究方法的总体趋势的指南。随着行业继续接受这些变化 ，了解和准备新趋势非常重要。 以下页面将探讨这6种趋势，并概述您应该知道的内容，以及一些有关如何导航它们的提示。 1.市场研究中的生成AI 2.市场研究技术堆栈整合以提高效率 3.敏捷研究的兴起 4.移动优化和以视频为中心的方法 5.移情和UX 6.了解DEI的市场研究 电子书：2024市场调研趋势2 它无处不在！2023年是生成人工智能（AI）发展的重要一年。当我们冒险进入2024年时，我们不会看到它放缓。这对市场研究行业意味着什么？将生成式AI集成到市场研究实践中的趋势正在增长，有望重新定义企业收集和分析关键消费者数据的方式。人工智能有助于简化传统的研究方法，并引入曾经被认为不可能的创新方法 。 生成AI使机器能够自主生成内容，模仿人类的创造力和解决问题的能力。对于市场研究，这转化为动态创建调查，分析大量数据集，并发现可能逃避传统方法的细微见解的能力。由于大量的可用数据以及企业需要从这些丰富的信息中获取可操作的情报，因此生成AI在市场研究中受到广泛欢迎。 让我们深入研究三种关键方式生成AI将在2024年彻底改变市场研究： 自动调查生成和响应分析： 数据收集: 生成AI可用于根据特定的crite-ria或用户人口统计自动创建调查问题。这可以实现更个性化和有针对性的调查，从而提高收集数据的质量。 数据分析： 人工智能算法可以实时分析调查响应，识别模式、情绪和趋势。自然语言处理（NLP）可用于理解文本响应中的细微差别，从而为消费者的意见和偏好提供更深入的见解。在2024年燃料周期洞察状况调查中，59%的受访者表示他们在研究分析中以这样或那样的方式使用人工智能。我们预计这一数字将在整个2024年增长。 市场趋势预测分析： 在历史数据上训练生成模型： 可以在历史市场数据上训练生成模型，以识别模式并预测未来趋势。这可能涉及分析社交媒体，新闻文章和其他在线内容，以衡量消费者情绪并预测新兴市场趋势。 预期市场变化： AI的预测分析功能可以帮助企业预测市场变化，从而实现主动决策。通过基于生成性AI见解了解市场的潜在轨迹，企业可以及时调整其战略。 面向市场研究的创成式AI AI增强的客户细分： 创建精细化客户细分: 生成的人工智能算法可以通过分析各种数据，包括购买历史、在线行为和社交互动，帮助创建更精细的客户群 ，从而更准确地理解目标受众。 定制策略： 通过利用生成AI进行客户细分，企业可以更有效地针对特定群体定制营销策略。这包括个性化广告、产品推荐和其他与独特偏好产生共鸣的有针对性的方法 每个段。 燃料循环和生成AI FelCycle处于市场研究创新的最前沿，在我们持续的战略和平台更新中积极拥抱生成AI的变革力量。通过将生成AI无缝集成到研究引擎中，我们正在彻底改变从调查生成到分析和摘要的研究过程。具有FelCycle的社区可以利用AI为定量和定性项目，自动化社区审核任务，视频转录等创建执行摘要报告。 燃料循环正在使用诸如即时工程和与客户一起测试真实示例之类的技术来完善我们的方法，并确保客户能够做出自信的决策。我们对生成AI的实施是企业级的，这意味着我们已经应用了标准的安全和隐私实践来开发我们的解决方案，并确保客户端数据不用于训练AI模型。我们致力于利用人工智能的潜力，不仅提高了市场研究的效率，而且使我们的平台处于行业创新的最前沿，使企业能够以前所未有的深度和敏捷性做出dta驱动的决策。 “在两年内，生成人工智能（AI）将成为研究人员及其利益相关者的重要工具，在获取和向组织提供见解的方式上发生了巨大变化。 -RickKelly，燃料循环首席战略官 组织认识到需要简化其工具和平台，以实现更有效和有凝聚力的研究实践。时间至关重要，可用数据量持续增长 。作为回应，市场研究技术堆栈整合出现-不仅是对不断增加的研究技术的回应，而且是优化效率，促进协作并从丰富的可用数据中提取更多价值的主动策略。 以下是组织如何驾驭现代研究环境的复杂性： 统一的数据管理和分析平台： 单源数据集成： 市场研究通常涉及从各种来源收集数据，导致数据孤岛和潜在的低效率。技术堆栈整合涉及将不同的数据流集成到统一的平台中，使研究人员能够无缝地访问和分析数据。这消除了手动数据核对的需要，从而节省时间并确保更全面的研究见解。 集中式分析中心： 将分析工具整合到一个集中的中心使研究人员能够执行全面的分析，而无需在多个平台之间切换。这不仅简化了效率，还促进了数据解释的一致性，促进了对研究成果的更有凝聚力的理解。 用于研究工作流的端到端自动化： 自动化测量设计和分配： 整合的技术堆栈通常包括简化调查设计和分发过程的自动化工具。从问题创建到参与者招募，自动化减少了手动工作，使研究人员能够专注于从数据中获得有意义的见解，而不是管理所有后勤方面。 AI驱动的见解提取： 将AI整合到整合的技术堆栈中，可以从大型数据集中自动提取见解。与手动方法相比，机器学习算法可以识别模式，趋势和异常，加快分析过程，并在短时间内为研究人员提供可操作的见解。 燃料循环和优化效率 燃料循环是技术堆栈整合的关键支持者，解决了对简化研究操作的需求，包括额外的视觉业务见解。研究引擎在单一的集成空间内提供全方位的研究功能，并与最值得信赖的SaaS合作伙伴进行集成。通过将专有研究数据与外部数据源相结合，FelCycle可以通过真实的360度客户视图加速客户的决策智能。借助FelCycle，企业可以统一数据管理，自动化研究工作流程 ，并促进协作决策。 Sion-making-allunderoneroof.Asorganizationsincreasingseefficiencyandeffectivenessintheirresearchdevelopers,FuelCycleemergesasastrategically,supportingtheindustry-wideshifttowardtechstackconsolidation. 跨职能团队的协作工具： 综合通信平台： 有效的研究需要跨职能团队之间的无缝沟通。整合技术栈通常包括促进实时协作的集成通信工具。无论是讨论发现、分享见解还是协调研究活动，这些平台都能增强团队合作并减少决策延迟。 集中项目管理： 技术堆栈整合扩展到项目管理工具，为规划、跟踪和执行研究项目提供了一个集中的平台。这有助于确保所有团队成员在项目时间表、里程碑和目标上保持一致，从而有助于实现更同步和高效的研究工作流程。 业务的步伐似乎在不断加快，市场继续经历着快速的转型。因此，对市场研究敏捷性的需求比以往任何时候都更加明显。传统的详尽、耗时的研究模式正在进入一个新时代，在这个时代，公司需要迅速适应不断变化的动态、消费者行为和竞争环境。2024年，市场研究中对敏捷性的强调不仅是一种偏好，而且是一种必要性，这是由做出实时、数据知情决策的需求驱动的。能够快速收集和分析数据，迭代研究设计，并促进协作决策定位，以应对不确定性并利用机会。 以下是组织如何利用敏捷研究的力量来获得竞争优势： 实时数据收集和分析： Agile数据收集： 传统的市场研究方法通常需要很长的时间来收集数据。另一方面，敏捷的市场研究利用技术来收集实时数据 ，利用在线调查，社交媒体监控和其他动态工具。这使企业能够立即了解消费者的情绪，偏好和市场趋势 。 动态分析： 敏捷市场研究包含促进快速数据分析的工具和方法。基于云的分析、机器学习算法和数据可视化使研究人员能够快速处理大量数据集，在与传统方法相比的一小部分时间内提取可操作的见解。这种实时分析使企业能够迅速应对新出现的机遇或挑战。 迭代研究设计与实现： 快速原型: 敏捷方法应用于研究设计阶段，允许快速创建和测试原型。这种迭代方法使研究人员能够根据持续的反馈改进他们的方法，确保研究与不断发展的业务需求和目标密切相关。 自适应采样： 敏捷市场研究不是依靠固定的样本大小，而是利用自适应抽样技术。这种方法允许研究人员根据新出现的模式调整样本大小，确保研究保持重点和相关性。这种灵活性在市场条件可以快速变化的快节奏行业中特别有价值 。 燃料循环和敏捷研究 燃料循环使组织能够在其研究方法中采用敏捷性，为快速决策提供动态和响应迅速的平台。凭借我们的尖端功能，企业可以进行实时数据收集，利用在线调查和社交媒体监控等工具来捕捉对消费者情绪和偏好的即时见解 。该平台的敏捷设计可以根据持续的反馈对研究设计进行迭代调整。燃料循环中的协作工具促进了跨职能沟通 ，使团队能够无缝共享见解并实时做出集体决策。通过利用燃料循环进行敏捷研究，组织可以通过领先于市场趋势，迅速应对新兴机遇，并以无与伦比的效率驾驭当今动态业务格局的复杂性，从而获得竞争优势。 跨职能协作和沟通： 协作工具： 敏捷市场研究强调不同团队之间的协作，包括研究人员、分析师、营销人员和决策者。利用协作工具和平台，团队可以无缝地分享见解，讨论发现，并实时做出集体决策。 连续反馈循环: 敏捷方法包含连续的反馈循环，在整个研究过程中促进开放的沟通。定期的检查和反馈会议确保研究与组织目标保持一致，并可以迅速适应业务环境的任何变化。 在数字时代，智能手机无处不在，视频内容主导着在线平台形式，市场研究的格局正在转向移动优先和以视频为中心的方法。这迫使企业重塑与受众的联系方式，并收集有价值的见解。2024年，市场研究人员必须优先考虑调查的移动优化，并接受视频的力量，这不仅仅是对不断变化的消费者行为的回应——这是对人们获取信息方式的认可。组织应该拥抱移动和视频，以捕捉数据点以外的真实消费者视角，并在不断发展的数字生态系统中保持领先地位。 随着移动和视频的持续增长，以下是一些需要考虑的关键问题： 优化移动互动调查： 响应式设计： 随着越来越多的消费者主要通过移动设备访问互联网（根据CNBC的数据，到2025年，近四分之三（ 72.6％）的互联网用户将仅通过智能手机访问互联网），市场研究人员必须优先考虑使用响应式设计来创建调查。移动优化调查确保无缝和用户友好的体验，提高参与度并降低调查放弃率。 应用程序集成： Laveragingmobileappsforsurveydistributionprovidesamoreaccablechannelforparticle-pants.Integratingsurveyintopopularmobileappsordevelopingdedicatedresearchappsiskeyforbusinessestotapintoalargeraudierandcapturefromuserswh 利用视频的力量获取见解： 视觉讲故事： 视频已成为内容消费的主要形式，市场研究人员可以利用这一趋势进行更有影响力的数据收集。将视频元素纳入调查、焦点小组和访谈中，使参与者能够更真实地表达自己，从而获得比基于文本的回答更丰富的见解。 视频日记和人种学： 鼓励参与者使用他们的移动设备创建视频日记或进行人种学研究提供了一个了解他们日常生活和经验的窗口。这种视觉方法使研究人员能够在自然背景下观察行为，偏好和挑战，从而加深对消费者观点的理解。 燃料循环和移动/视频第一 长期以来，FuelCycle一直致力于采用移动和视频优先的方法，为客户提供无缝集成移动和视频研究功能的平台。 我们致力于满足数字景观不断变化的需求，这体现在我们的移动优化解决方案中，例如定量调查，IsightReels和ResearchEgie中的移动人种学。数据显示，通过FC移动应用程序设计和交付的研究获得了更高的参与度和响应率，特别是具有诸如地理位置定位和推送通知等附