Dữ liệu thứ cấp trong công tác nghiên cứu thị trường

Last updated on 3 October, 2024

Khái niệm dữ liệu thứ cấp (secondary data)

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như các ngành khoa học xã hội khác. 

Đặc điểm dữ liệu thứ cấp (secondary data)

Chỉ cung cấp các thông tin mô tả tình hình, chỉ rõ qui mô của hiện tượng chứ chưa thể hiện được bản chất hoặc các mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên cứu. Vì dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệp, nó cũng là những thông tin đã được công bố nên thiếu tính cập nhật, đôi khi thiếu chính xác và không đầy đủ. Tuy nhiên, loại dữ liệu này cũng đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing do các lý do: Loại dữ liệu này có thể giúp người quyết định đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề trong những trường hợp thực hiện những nghiên cứu mà các dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không cần thiết phải có các thông tin sơ cấp.

Ứng dụng với nghiên cứu thị trường và marketing

Ứng dụng đối với các loại hình nghiên cứu thị trường

Loại hình nghiên cứu thăm dò: loại dữ liệu này cho phép quan sát được những gì đã, đang xảy ra bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Thuận tiện phát hiện các vấn đề và cơ hội marketing. Trong loại hình nghiên cứu này dữ liệu sơ cấp rất ít được sử dụng.

Loại hình nghiên cứu mô tả: dữ liệu thứ cấp cũng có rất nhiều ứng dụng nhưng nó không phải là dạng thông tin duy nhất hay chủ yếu được sử dụng. Loại hình nghiên cứu này cần cả hai dạng dữ liệu.

Dữ liệu sơ cấp phục vụ cho việc thăm dò mô tả hành vi, nhu cầu, thói quen của người tiêu dùng, đánh giá của họ về các chính sách marketing của của doanh nghiệp cũng như của các sản phẩm cạnh tranh.

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

Loại hình nghiên cứu nhân quả: dữ liệu thứ cấp ít được sử dụng, chỉ là để so sánh tham khảo trước khi đưa ra các quyết định chính thức về các giải pháp.

Ứng dụng đối với các loại quyết định marketing

Có rất nhiều các loại quyết định marketing khác nhau và các quyết định này cần có những thông tin từ các dữ liệu thứ cấp. Các loại quyết định marketing có thể được sắp xếp theo nhiều cách thức khác nhau.

Ví dụ: quyết định về phân đoạn thị trường thì có thể cần các dữ liệu như nhân khẩu, địa lý, hành vi, tâm lý,…

Ưu và nhược điểm

Ưu điểm

• Dễ tìm kiếm và tìm kiếm nhanh hơn so với thông tin sơ cấp do thông tin đã có sẵn.
• 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 niên giám thống kê được coi là nguồn dữ liệu thứ cấp giá rẻ.
• Đặc tính sẵn sàng và thích hợp (không mất thời gian nhiều trong việc xử lý phân tích, đánh giá.
• Dữ liệu thứ cấp làm tăng giá trị của thông tin sơ cấp. Tác dụng này chủ yếu trong việc giúp cho việc định hướng rõ vấn đề, mục tiêu nghiên cứu, định hướng cho việc xác định dữ liệu sơ cấp. Điều này cho phép giảm được thời gian, công sức, nâng cao chất lượng trong việc thu thập thông tin sơ cấp.

Nhược điểm

Về bản chất dữ liệu thứ cấp được thu thập vì một mục đích khác nên nó không tránh khỏi những hạn chế.

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

 Tham khảo khóa học nghiên cứu thị trường của OCD tại: Khóa đào tạo “Kỹ năng Nghiên cứu thị trường”

Tham khảo thêm:

Vai trò quan trọng của nghiên cứu thị trường 

6 phương pháp nghiên cứu thị trường cơ bản

6 bước nghiên cứu thị trường

10 lợi ích nghiên cứu thị trường

8 phương pháp nghiên cứu định tính

Xu hướng nghiên cứu thị trường 2020