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我們(men) 目前生活在一個(ge) “顧客體(ti) 驗”的時代，你不僅(jin) 必須要有更優(you) 秀的產(chan) 品，而且還得在品牌和體(ti) 驗方麵擊敗競爭(zheng) 對手。忠誠度計劃、CRM數據、調查問卷、社會(hui) 化媒體(ti) 和網絡社區可為(wei) 各家公司提供充足的顧客數據，以了解他們(men) 內(nei) 心的想法。

到目前為(wei) 止，幾乎所有企業(ye) 都明白數據以及將這些數據轉化成洞察的價(jia) 值，然而它們(men) 卻往往陷入兩(liang) 個(ge) “極端”：

1.數據沙漠：公司有很少的數據甚至沒有數據，但渴望獲得數據。

2.數據海洋：公司麵臨(lin) 數據過多，而且對如何劃定優(you) 先級、整理數據並整合至其目前商業(ye) 計劃中毫無頭緒。

數據沙漠

數據沙漠型公司有多種形式，但他們(men) 都有起步較遲的問題。許多這類企業(ye) 都有簡單的商業(ye) 模式，與(yu) 客戶關(guan) 係密切，鮮有競爭(zheng) 對手，或者在完全不發達的市場裏運營。由於(yu) 商業(ye) 格局發生變化，顧客也在不斷變化著。即使強大的傳(chuan) 世品牌也往往會(hui) 變得脆弱不堪。對了解顧客動機和行為(wei) 的需求，無疑放之四海而皆準。但是，數據沙漠型企業(ye) 往往會(hui) 犯以下兩(liang) 種錯誤中的一種：(1)他們(men) 按兵不動，而依然我行我素;或(2)他們(men) 嚐試對一切事物進行研究，以期“迎頭趕上”，但卻沒有充分的經驗，也並未對他們(men) 需要研究完成的事項有一個(ge) 堅實的願景。

這類企業(ye) 嚐試無師自通地利用 DIY 型網絡服務或軟件型平台，結果卻發現他們(men) 的研究缺乏指導真實變化所需的廣度和分析。盡管自執行平台的財務成本確實不高，但一旦出現此類失策，時間和精力的損失也很慘重。顧客在不斷變化，競爭(zheng) 對手也同樣如此。

數據海洋

數據海洋型公司麵臨(lin) 獨特的困境：他們(men) 置身於(yu) 潮水般的數據海洋之中。數據隨處可見。由於(yu) 對該信任什麽(me) 或從(cong) 何處開始猶疑不定，研究團隊疲於(yu) 應付多個(ge) 高需求的群體(ti) ，而幾乎沒有什麽(me) 時間來分析和得出結果。數據海洋型公司並非初出茅廬的研究新手，而且並非毫無方向可循;這些企業(ye) 隻是：(1)數據過多;(2)時間緊張;或者(3)上述二者兼而有之。

具有諷刺意味的是，那些人之所以身深陷於(yu) 數據海洋之中，因為(wei) 他們(men) 本都是身經百戰的研究員。他們(men) 知道不同類型的研究，無論好壞，而且經常有人向他們(men) 征求意見。結果，他們(men) 過度勞累並且人手不足。自執行解決(jue) 方案盡管成本低廉，但最終會(hui) 奪走企業(ye) 寶貴的專(zhuan) 業(ye) 時間。

單一提供商解決(jue) 方案

有一種好的解決(jue) 方案可以避免深陷於(yu) 數據沙漠或數據海洋之中，即尋求研究機構幫助，找到平衡點。然而，服務完善的研究機構具有運行龐大計劃的思維領導力、經驗和才能並能提供真正的增值洞察，而軟件型解決(jue) 方案研究機構則可降低運營成本。那麽(me) ，選擇哪個(ge) 合作夥(huo) 伴才是明智之舉(ju) ?答案當然是選擇同時做到上述兩(liang) 點的研究機構合作!

隻有最先進的研究機構才能在以下兩(liang) 方麵做到最好：軟件側(ce) 重型解決(jue) 方案的速度和靈活性，外加業(ye) 界領先的思維領導力。這種組合可以確保可靠的研究成果，提供具行業(ye) 知識的專(zhuan) 業(ye) 觀點，並提供全麵的研究支持，使你能夠在競爭(zheng) 中獲勝。使用這種整合解決(jue) 方案的公司，將在較短的時間裏取得更優(you) 秀的商業(ye) 業(ye) 績，並節省更多的資金，而同時又不會(hui) 喪(sang) 失完全控製權或犧牲質量。