大数据收集数据的方法(怎么收集大数据)
上世纪90年代，美国零售巨头沃尔玛从销售数据中发现尿布和啤酒的潜在关联，使企业与品牌经营者意识到用户需求、用户消费行为数据与营销决策之间的重要关联性，收集消费体验数据也随之备受关注。
随着长期实践与技术水平的提高，各类体验数据收集方法产生并不断优化，成为企业与品牌开展用户研究与分析的重要组成部分。
本文盘点了用户研究过程中，常用的7大体验数据收集方法，由倍市得整理：
1、观察法
是研究者根据特定研究目的、研究提纲或观察表，通过感官和辅助工具直接观察被研究对象，从而获得资料的方法，具有目的性、计划性、系统性、可重复性，常用于调研初期或产品改良性设计阶段。
传说苹果手机的触屏式操作，灵感就来自于乔布斯长期观察儿童划、抓、提等精细的指尖动作。这也间接反映了观察法对于研发创新的价值——基于观察更有助于发现问题、并找到解决问题的切入点。
为了使观察更加具体化和指标化，不同的研究团队有不同的方法，常用的有如搭建POEMS框架、进行预观察：
1）POEMS框架
P-people，被观察者
O-object，观察时看到的物体
E-environment，观察内容所处的环境
M-message，被观察者事件过程中可能相关的信息
S-service，被观察者在事件中可能涉及的服务
2）预观察
对于研究初期、无法合理制定观察表的情况，预观察可以帮助制定更有针对性的观察记录表，即通过观察、观看、倾听、询问、思考、记录、观察后的整理和分析，以便为后期标准的观察提供依据。
观察法具有开放性，能突破研究者原有的知识积累、有助于创新研究与设计，特别是能够针对不能回答问题的研究对象进行观察，比如儿童、动物等；
但观察法也有一定局限性，例如它几乎是所有数据收集方法中耗时最长、人力物力成本最高的，对于参与性观察，研究者如果在观察的过程中暴露身份，反而会让被观察者觉得被欺骗，不利于真实数据的收集。
2、单人访谈法
用提问交流的方式了解用户体验的过程，访谈内容一般包括产品的使用过程、使用感受、品牌印象、个体经历等；一般可分为结构化访谈（标准化）和非结构化访谈（开放式）：
1）结构化访谈
对访谈过程高度控制的访谈方式，具有过程标准化、方便对比和量化分析等优点，但不利于做太多语言表述方面的展开；
2）非结构化访谈（开放式）
是一种较为开放的探索性访谈，对主持人访谈技巧有一定要求，需要在提问、倾听与回应以及跟进和挖掘上有更多技巧。
3、焦点小组
针对一个或多个主题、用结构化的方式揭示目标用户的经验、感受、态度、愿望，并努力客观呈现其背后理由的过程。
焦点小组的方式善于发现用户的愿望、动机、态度、理由，适用于收集用户需求与概念设计的阶段执行，也可以在验证设计与测试原型的阶段执行；但是由于是多人同时进行，访谈对象之间存在一定程度的互相影响。
4、问卷法
调查者通过统一设计的问卷来向被调查者了解情况、征询意见的一种数据收集方法，是应用面最广的数据收集方式之一。
问卷分类可分为结构问卷、无结构问卷、半结构问卷：
1）结构问卷
又称限制性问卷，由于对问题和回答有限制，因而有易于大样本研究、问卷的问题具体且回答简单省时、回收率和信度较高、易于统计分析对比等优点；但也因为限制多所以有可能回答不一定真实。
2）无结构问卷
优点是易于进行小样本研究或深入研究；不足之处在于问卷的回答无统一格式，难以进行定量分析和对比分析，有时数据与研究问题无关、影响效果。
3）半结构问卷
又可以分为代填问卷和自填问卷两种：
代填问卷（即访问问卷），由访问员根据被调查者的回答填写的问卷，有当面访问和电话访问；自填问卷，由被调查者自己填写完成问卷，比如报刊问卷、网络问卷、邮寄问卷。
通过问卷法收集数据，被调查者的数量一般遵循公式：
数量=被调查者/（回收率*有效率）。
通常，问卷的回收率达到30%，仅能作为资料参考；达到50%左右，可以采纳建议；回收率不低于70%，可以作为研究结论的依据。
这也造成很多企业或品牌通过问卷法收集数据时，在问卷发放、回收、分析等环节面临不同程度的执行难题：比如样本数量不足、回收率低、分析效率低等。随着数字化技术的应用，这些问题已经有很完善的解决方案。
以倍市得CEM平台为例，“0代码”的问卷编辑模块有效降低了问卷设计门槛，同时系统支持问卷分发与收集、数据分析、BI报表呈现等线上化，以系统能力和研究咨询能力结合的方式为品牌收集数据最大线索提升了数据收集的快捷性、实时性等。
比如在倍市得服务的某餐饮品牌满意度调研项目中，以线上支付为触点、根据顾客消费的菜品发送餐后满意度问卷，结合实际消费场景收集到的体验数据更加真实有效，对于后续改进也更加有针对性。
5、头脑风暴法
又称智力激励法、自由思考法、畅谈会或集思会，是以收集创意为目的，将具有相关科研能力和知识素养的人集中组成小组，进行集体讨论、相互启发和激励，引起创造性设想的连锁反应，产生尽可能多的创意的过程。
头脑风暴法可有多种分类：
1）按方式划分：
有默写式头脑风暴法、卡片智力激励法、电子头脑风暴法、德尔菲法（Delphi法）；
德尔菲法属于头脑风暴法的一种变式，是将专家会议改成专家质询，通过匿名的专家反馈来形容客观全面的观测结论的方法，改善了传统风暴法易受权威影响、不利于充分发表意见，易受表达能力和心理因素限制，容易随大流等不足；
2）按目的划分：
有直接头脑风暴法，即在专家群体决策过程中可尽可能激发创造性、产生更多设想；质疑头脑风暴法，即对直接头脑风暴法的设想和方案逐一质疑，分析其在现实可行性的方法；
3）按组织形式划分：
分为自由发散型、辩论型、主持访谈型、抢答型等。
头脑风暴法有利于营造自由愉快的氛围，让所有与会者自由提出想法，相互启发、产生联想；同时，能为研究者排除折中方案，对所讨论的问题通过较为客观连续的分析，找到切实可行的方案。
但是，这种收集数据的方式，对成本控制、时间、费用等要求较高，通常要求与会者是相关领域的专家或高素质人士，因而在具体实施过程中也会有一定局限性。
6、自我陈述法
指研究者通过个体对自己使用过程和使用经历的回顾进行描述，以收集满意度、使用体验等数据材料，陈述方式可以是谈话等口头形式进行，也可以是日记、笔记、问卷等书面形式进行，一般适用于产品发布后或复杂的产品试用期。
自我陈述法的问卷虽然可适度灵活，更有利于成功引导被试者，但也会有诸如反馈时间难以控制，或者部分用户使用初期并未产生问题的情况出现，特别是一些高级复杂不常用的功能，就更不容易收集有针对性的信息。
因此自我陈述法的实施过程对被试者要求较高，在执行周期上也需要更合理规划。
7、现场试验法
又称为实地实验法，可以分为人造现场试验、场景现场试验、自然现场试验：
1）人造现场试验将根据研究问题的不同邀请相关利益的人员参加，
2）场景现场试验则是在确保商品、任务、风险和信息等都与真实世界一样，请受试者参与实验任务；
3）自然现场试验则是在受试者不知道是被实验的情况下开展，以确保与自然生成数据具有同等的接近现实性。
总结：
事实上，随着企业与品牌开始关注用户体验数据的收集与分析，用于用户研究的数据收集与分析方法也在持续迭代。
特别是在数字化转型趋势的影响下，企业不仅在用户体验数据收集效率与质量上有更高要求；而且还更加关注基于业务场景与关键触点上的体验感受，对用户体验数据收集-分析-管理的需求正在向全局性、一站式方向发展。
这也使得倍市得用户体验管理能力优势更加突显，基于研究咨询服务能力+数字化系统能力为核心，成为企业与品牌快速启用、高效低成本开展用户研究的优质伙伴。
