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鸣叫
营销研究和数据科学有一些共同点。对于想要更多地了解消费者或市场并做出更好的战略决策的企业来说，它们至关重要。
市场研究人员和数据科学家的专业活动都围绕着数据以及从中 乌拉圭 whatsapp 号码数据库 获取数据的大量数据源。两者的主要目标都是了解数据如何支持更明智、更有效的决策。两个方向在组织中执行相同的职能，是同一枚硬币的两面。
现在让我们尝试了解这些方向是否可以统一。
从市场研究到数据科学的转变
我们知道市场研究和数据科学不是一回事。那么，是什么让他们与众不同？市场研究人员和数据科学家如何使公司受益？
在回答这个问题之前，我们必须记住市场研究的目的以及数据科学是如何产生的。我们许多人已经知道市场研究是收集有关消费者需求和偏好或市场情报的信息的过程。通常，研究是使用统计方法或收集和分析数据以得出结论的技术进行的。当然，在当今的数字景观市场中，研究已经发展到可以获得更多的资源和机会。
但随着互联网的兴起和许多新型数据的出现，公司开始需要更好的手段来理解和推断信息。由于需要从新的、非结构化的庞大数据源收集、分析和推断信息，数据科学变得越来越重要。数据科学出现的另一个原因是商业中出现了新的问题，这些问题以前很难回答（例如，预测模型和预测）。虽然数据科学也包括统计技术，但这种数据的涌入比营销人员和市场研究人员所见过的任何数据都要多。因此，需要一套新的技能和工具。
数据科学和市场研究
在某些方面，数据科学超越了市场研究能力。事实上，这个部门的历史比我们想象的要早得多，始于数据库驱动的营销和数据挖掘。但这并不意味着市场研究不如数据科学。数据科学已经超越了研究范围，采用了更强大的科学和技术方法。研究工作在自己的领域内也具有一定的优势。
用于分析这些信息的数据科学技术通常包括编程、算法和机器学习。因此，数据科学家必须能够比研究人员做更多的事情，并且通常是 IT 团队的一部分。数据科学还评估更广泛的不同类型的数据：例如结构化、非结构化和半结构化数据。因此，他们的流程通常首先确定他们需要什么方法和数据类型：
设定目标和定义问题
定义假设
评估和选择数据收集方法
确定组织目的所需的数据类型
数据整合与清洗
使用数据建模、机器学习、统计建模和算法进行数据分析
评估并理解结果。向信息用户传达结果
是否需要将解决方案实施到公司的IT基础设施中
然而，这个过程通常与市场研究过程没有什么不同。因此，数据科学虽然有所不同，但在过程上仍然与市场研究相似。我们看到它们只是同一个拼图的两块。
研究科学家？
回想一下，市场研究使用更传统的方法来收集消费者数据。数据科学有时使用非常规且更复杂的方法来收集和分析数据。此外，数据科学可以收集的不仅仅是消费者数据。相反，消费者数据往往与有关公司及其外部环境的许多其他数据结合在一起，这使得在信息中发现不寻常的发现成为可能。但数据科学家也有缺点。数据科学家通常仅限于公司内部的信息或他们有权访问的信息，而且此类数据通常没有上下文。这就是连接数据科学和传统研究的机会出现的地方。这两个区域都旨在收集信息以改进决策过程。
数据科学提供了一系列多样化且创新的想法。营销研究在这些知识之间建立联系并加以完善。将结果转化为特定需求、产品开发或战略开发。
没有哪家企业仅仅通过查看报告或数据库中的数据就取得了成功。市场研究和数据科学的同时加强和交叉培育对于做出灵活、快速的决策以帮助公司蓬勃发展是必要的。对数据科学和市场研究的综合理解和应用将成为一股不可忽视的力量；寻求优势的品牌可以很好地结合和利用两者。
研究科学是一个结合了市场研究和数据科学的新术语，可以鼓励品牌回答棘手的业务问题，并开发个性化产品和优化客户旅程的框架。