Dữ liệu thứ cấp trong công tác nghiên cứu thị trường


Khái niệm về dữ liệu thứ cấp (secondary data)

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã tồn tại và không phải do chúng ta thu thập, mà đã được công bố. Vì vậy, việc thu thập dữ liệu này dễ dàng, không tốn nhiều thời gian và tiền bạc. Mặc dù có nhược điểm là thiếu tính cập nhật, đôi khi không chính xác và không đầy đủ, dữ liệu thứ cấp vẫn là một nguồn thông tin quan trọng trong quá trình nghiên cứu tiếp thị và các lĩnh vực khoa học xã hội khác.

Đặc điểm của dữ liệu thứ cấp (secondary data)

Dữ liệu thứ cấp chỉ cung cấp thông tin mô tả tình hình và rõ ràng về qui mô của hiện tượng, nhưng không thể hiện được bản chất hay mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên cứu. Dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệp, đã được công bố nên thiếu tính cập nhật và đôi khi không chính xác và đầy đủ. Tuy nhiên, dữ liệu thứ cấp vẫn đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu tiếp thị vì các lý do sau đây: Loại dữ liệu này có thể giúp người ra quyết định tìm ra giải pháp cho vấn đề trong những trường hợp nghiên cứu mà việc thu thập dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không cần thông tin sơ cấp.

Có Thể Bạn Quan Tâm :   Gói S5 Viettel có 500 sms nội mạng chỉ 5000đ/7 ngày

Ứng dụng với nghiên cứu thị trường và tiếp thị

Ứng dụng cho các loại nghiên cứu thị trường

Nghiên cứu thăm dò: Loại dữ liệu này cho phép quan sát những gì đã và đang diễn ra bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Điều này giúp phát hiện và nắm bắt các vấn đề và cơ hội tiếp thị. Trong loại nghiên cứu này, dữ liệu sơ cấp ít được sử dụng.

Nghiên cứu mô tả: Dữ liệu thứ cấp cũng có rất nhiều ứng dụng, nhưng không phải là nguồn thông tin độc lập hay chủ yếu trong quá trình nghiên cứu. Loại nghiên cứu này yêu cầu sử dụng cả hai loại dữ liệu.

Dữ liệu sơ cấp được sử dụng để mô tả hành vi, nhu cầu và thói quen của người tiêu dùng, đánh giá của họ về chính sách tiếp thị của doanh nghiệp cũng như về các sản phẩm cạnh tranh.

Dữ liệu thứ cấp bao gồm các số liệu thống kê, tài liệu định tính, các bài viết lý thuyết có ý nghĩa trong việc tìm ra manh mối và phương pháp giải quyết vấn đề. Nó cũng cho phép so sánh thông tin mới và cũ để đưa ra những kết luận hoặc quyết định giải quyết vấn đề một cách chính xác.

Có Thể Bạn Quan Tâm :   Khắc Phục Lỗi ” Seller Is Not Verified Là Gì Các Bac, Why Is My Seller Center Account Not Live

Nghiên cứu nhân quả: Dữ liệu thứ cấp ít được sử dụng, chỉ đóng vai trò là nguồn tham khảo trước khi đưa ra các quyết định chính thức về các giải pháp.

Ứng dụng cho các quyết định tiếp thị

Có rất nhiều loại quyết định tiếp thị khác nhau và các quyết định này cần thông tin từ dữ liệu thứ cấp. Cách sắp xếp các loại quyết định tiếp thị có thể khác nhau.

Ví dụ: Khi đưa ra quyết định về phân đoạn thị trường, chúng ta có thể cần các dữ liệu về dân số, địa lý, hành vi, tâm lý,…

Ưu điểm và nhược điểm

Ưu điểm

  • Dễ dàng để tìm kiếm và tìm kiếm nhanh hơn so với thông tin sơ cấp vì thông tin đã tồn tại.
  • Chi phí thu thập thông tin rẻ hơn rất nhiều so với thông tin sơ cấp và đôi khi là miễn phí, như thông tin trên các trang web, ví dụ như cơ sở dữ liệu thống kê được coi là nguồn thông tin thứ cấp có giá rẻ.
  • Dữ liệu thứ cấp đã sẵn sàng và phù hợp, không tốn nhiều thời gian trong việc xử lý, phân tích và đánh giá.
  • Dữ liệu thứ cấp tăng giá trị cho dữ liệu sơ cấp. Tác dụng này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định rõ vấn đề, mục tiêu nghiên cứu và định hướng thu thập dữ liệu sơ cấp. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, công sức và nâng cao chất lượng trong quá trình thu thập dữ liệu sơ cấp.
Có Thể Bạn Quan Tâm :   Anubis - Vị thần chết Ai Cập được tôn vinh bởi 8 triệu con chó ướp xác

Nhược điểm

Do dữ liệu thứ cấp được thu thập cho một mục đích khác, nên nó không tránh khỏi những hạn chế sau:

  • Nội dung không phù hợp, thông tin thu thập trước đó không hoàn toàn phù hợp với mục tiêu nghiên cứu hiện tại.
  • Thang đo không phù hợp với mục tiêu nghiên cứu hiện tại.
  • Thông tin lạc hậu và chất lượng sử dụng kém.
  • Nó không phải là loại dữ liệu gốc nên mức độ chính xác là ít. Quá trình sao chép, phân tích và xử lý thông tin cho mục đích khác nhau có thể làm giảm độ chính xác.

Tham khảo thêm:

Dịch vụ Nghiên cứu Thị trường

Vai trò quan trọng của nghiên cứu thị trường

6 phương pháp nghiên cứu thị trường cơ bản

6 bước của quá trình nghiên cứu thị trường

10 lợi ích của nghiên cứu thị trường

8 phương pháp nghiên cứu định tính

Xu hướng nghiên cứu thị trường năm 2020

Back to top button