2차 시장 조사

여러분의 손끝에 엄청난 양의 정보가 있다는 것을 생각해 본 적이 있나요? 이 데이터의 대부분(특정 목적으로 수집되지는 않지만)은 계획을 세우기 전에 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. 이것을 2차 연구라고 합니다... 그런데 2차 연구란 정확히 무엇이며, 다른 연구 방법과 어떻게 다른가요? 알아 보자!

2차 연구란 무엇인가요?

2차 연구는 기존 데이터를 활용하는 기법이다. "책상 연구"라고도 합니다. 여기에는 연구 논문 및 기타 문서에 발표된 자료가 포함됩니다. 2차 연구는 1차 방법보다 훨씬 저렴합니다. 주요 연구 기관이나 기업에서는 데이터를 직접 수집해야 합니다. 또한 제3자를 통해 자신을 대신하여 정보를 수집할 수도 있습니다.

기업은 저렴하고 복잡하지 않으며 빠른 지식을 평가하기 위해 2차 조사를 수행합니다. 연구 질문을 명확히합니다. 또한 1차 연구의 초점을 더 큰 규모로 조정하는 데 도움이 됩니다. 2차 분석에는 두 가지 유형이 있습니다. 이는 내부 및 외부 보조 데이터입니다. 첫 번째 유형은 연구원의 회사 내에서 수집된 정보로 구성됩니다. 연구원들은 해당 회사 외부에서 두 번째 유형을 편집합니다.

2차 연구가 왜 중요한가요?

2차 연구는 시간을 절약해 줍니다. 연구자들은 처음부터 시작하는 대신 광범위한 기존 정보 풀을 활용할 수 있습니다. 이러한 풍부한 데이터는 기초적인 이해를 제공하여 후속 연구 방향에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

더욱이 이는 주요 제품에 비해 비용 효율적인 대안으로 작용합니다. 새로운 설문조사, 포커스 그룹 또는 인터뷰를 수행하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 따라서 이러한 방법을 탐구하기 전에 기업은 쉽게 사용할 수 있는 데이터를 평가함으로써 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 

2차 연구 역시 다양한 관점을 제공합니다. 여러 연구와 출처를 평가함으로써 연구자는 주제에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있으며 결론이 단일 관점에 국한되지 않도록 할 수 있습니다. 이러한 광범위한 관점은 주제의 다양한 측면을 설명하는 강력하고 균형 잡힌 연구를 만들어냅니다.

… 그리고 이 방법에는 다음과 같은 무시할 수 없는 다른 장점도 있습니다.

• 광범위한 데이터 스펙트럼: 이 연구는 이전에 수행된 연구를 포함하므로 연구자는 광범위한 데이터에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 문제의 주제에 대한 광범위한 시각을 확보할 수 있으며, 좁은 연구에서는 간과될 수 있는 뉘앙스와 통찰력을 제공할 수 있습니다.

• 역사적 맥락: 2차 연구는 새로운 데이터로는 달성하기 어려운 역사적 관점을 제공합니다. 시간에 따른 추세를 연구함으로써 기업은 시장 진화를 더 잘 이해하고 잠재적인 미래 변화를 예측할 수 있습니다.

• 검증 및 신뢰성: 이 연구 결과를 통합하면 연구에 검증 단계가 추가됩니다. 독립적인 출처의 결론이 일치하면 연구 결과의 신뢰성이 높아집니다.

• 벤치마킹 및 경쟁 분석: 그것 기업에 업계 평균, 경쟁사 또는 모범 사례와 성과를 비교할 수 있는 플랫폼을 제공하여 개선 영역이나 잠재적인 시장 격차를 식별하는 데 도움을 줍니다.

• 위험 완화: 기업은 기존 연구 및 분석을 활용하여 해당 산업이나 시장의 잠재적 위험을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 정보는 전략 계획 및 위험 관리에 중추적인 역할을 할 수 있습니다.

• 정보에 입각한 제품 개발: 연구를 통해 시장 수요, 경쟁사 제품, 고객 선호도에 대한 통찰력을 밝혀 제품 아이디어 구상 및 개선 단계에서 비즈니스를 안내할 수 있습니다.

2차 연구는 어떻게 중요한가요?

• 이를 통해 관리자는 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 2차 조사는 관리자가 소비자의 요구를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 따라서 보다 효과적인 마케팅 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 전략을 수립하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 이 프로세스는 회사의 마케팅 노력의 성공 가능성을 높입니다.
• 이는 관리자가 새로운 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 기존 시장을 테스트하는 데에도 도움이 됩니다. 이를 사용하여 시장을 분류하고 분석할 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 최고의 목표 시장을 선택할 수도 있습니다. 그들은 회사의 성과와 평판을 조사하고 테스트할 수 있습니다. 2차 연구는 제품 포지셔닝과 신제품 개발에 도움이 될 수 있습니다.
• 이는 관리자에게 더 많은 관점을 제공합니다. 2차 연구 자료는 대중에게 공개됩니다. 많은 사람들이 정보를 검토합니다. 정부 자료, 인터넷, 도서관은 모두 2차 연구를 위한 훌륭한 소스입니다. 데이터는 광범위하며 여러 문제를 다루는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 이는 기업이 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 연구자는 연구를 설계하고 실행하는 데 비용을 들일 필요가 없습니다. 2차 연구에서는 이전에 수집된 데이터를 재사용합니다. 따라서 기본 방법보다 컴파일하는 것이 더 저렴합니다. 데이터 재사용의 문제점은 데이터가 고객이나 시장 조사자가 필요로 하는 형식이 아닐 수도 있다는 것입니다.
• 이는 기업이 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 사실적인 정보가 담긴 신뢰할 수 있는 출처를 찾는 데는 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 업계 리더나 정부 기관이 편집한 보고서를 쉽게 찾을 수 있습니다. 연구자는 인터넷에서 학술 논문과 기타 다양한 자료를 찾을 수 있습니다. 기업은 연구 결과를 공개적으로 제공한 출처를 고려해야 합니다.
• 맥락을 제공하는 데 도움이 됩니다. 많은 기업은 시장 조사에 있어 어떤 초점을 맞춰야 하는지 고려하지 않습니다. 따라서 이들 회사는 내부 조사를 수행해야 합니다. 이것이 일부 1차 시장 조사 회사가 2차 분석을 제공하는 이유 중 하나입니다. 더 비용 효율적이고 빠릅니다. 또한 고객이 주요 연구 활동을 위한 프레임워크를 구축하는 데 도움이 됩니다.

중국과 같은 일부 신흥 시장에서의 2차 연구는 여전히 제한적입니다. 이러한 한계는 관리적, 경제적, 정책적 타당성이 향상되었음에도 불구하고 지속됩니다. 이러한 정보 부족은 연구자들에게 기회가 될 수 있습니다. 그들은 다른 창의적인 방법을 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 개발도상국 시장에서는 1차 연구 비용이 저렴합니다. 따라서 연구자는 기본 방법을 사용하여 맥락을 제공할 수 있습니다.

2차 연구의 새로운 동향

디지털화와 지속적인 진화의 시대에는 2차 연구와 같은 확립된 방법론도 변화에 면역되지 않습니다. 기술의 역동성과 글로벌 연결성은 기존 데이터를 활용하기 위한 혁신적인 접근 방식과 도구를 탄생시켰습니다. 다음과 같은 새로운 트렌드를 살펴보겠습니다.

• 고급 분석 통합: 고급 분석의 통합으로 인해 연구에 변화가 일어나고 있습니다. AI와 머신러닝 도구를 통해 방대한 양의 데이터를 추출하고 해석하는 작업이 더욱 간소화되어 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 구독 기반 연구 서비스: 이용 가능한 정보의 양이 압도적으로 많기 때문에 Statista 및 MarketResearch.com과 같은 구독 기반 서비스의 인기가 높아지고 있습니다. 이들은 데이터를 선별하고 편집하여 관련성 있는 산업별 정보를 제공합니다.

• 공동 연구 플랫폼: 글로벌 팀과 국제 협력이 표준이 되면서 2차 연구를 공유할 수 있는 플랫폼이 등장하고 있습니다. 이러한 도구를 통해 팀은 데이터에 주석을 달고, 의견을 제시하고, 협업할 수 있어 연구 프로세스를 더욱 응집력 있고 효율적으로 만들 수 있습니다.

2차 연구의 과제

2차 연구에는 일련의 과제가 있습니다. 이러한 함정을 인식하는 것은 그러한 연구를 최대한 활용하려는 조직에 매우 중요합니다.

• 오래된 정보의 가능성: 2차 연구의 주요 관심사 중 하나는 데이터의 연령입니다. 트렌드, 소비자 행동, 시장 환경은 빠르게 변할 수 있습니다. 오래된 정보에 의존하면 기업이 잘못된 길을 가거나 새로운 기회를 놓칠 수 있습니다.

• 특이성 부족: 이 연구는 회사의 고유한 질문이나 목표에 맞게 조정되지 않았기 때문에 비즈니스와 관련된 구체적인 뉘앙스나 우려 사항을 다루지 못할 수도 있습니다. 이는 때때로 연구의 통찰력과 회사의 요구 사항이 일치하지 않는 결과를 가져올 수 있습니다.

• 데이터 무결성 문제: 모든 소스가 동일한 엄격함이나 표준을 유지하는 것은 아닙니다. 부정확하거나 편향된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 위험이 있으며, 이는 전략과 결과에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다.

• 지나친 의존과 안주: 2차 연구의 용이성과 접근성으로 인해 기업은 때때로 1차 연구의 가치를 무시하고 이에 지나치게 의존하게 될 수 있습니다. 이로 인해 새로운 통찰력이 부족하거나 현재 시장 흐름과 단절될 수 있습니다.

• 잠재적인 비용 영향: 이 연구는 일반적으로 1차 연구보다 저렴하지만 프리미엄 데이터베이스, 보고서 또는 연구에 액세스하는 데 여전히 상당한 비용이 발생할 수 있습니다.

2차 연구의 향후 전망

비즈니스 전략을 안내하는 2차 연구의 역할은 여러 가지 혁신적인 방식으로 발전할 준비가 되어 있습니다. 다음은 2차 연구와 관련하여 가까운 미래에 예상되는 추세 중 일부입니다.

• 동적 실시간 데이터: 미래에는 정적, 과거 데이터 세트에서 실시간 데이터 스트림으로 전환될 수 있습니다. 이는 IoT 장치, 온라인 플랫폼 및 실시간 분석 도구의 확산에 의해 촉진될 것입니다. 실시간 데이터에 대한 액세스를 통해 기업은 시기적절한 결정을 내리고 빠르게 변화하는 시장에서 민첩성을 유지할 수 있습니다.

• 맞춤형 연구 플랫폼: 미래에는 일반적인 보고서 대신 기업이 연구 문의를 맞춤화하고 필요한 정확한 유형의 데이터와 통찰력을 선택할 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있습니다. 이러한 사용자 정의는 일반적인 보조 데이터와 특정 비즈니스 질문 간의 격차를 해소합니다.

• 더 큰 공동 연구 기회: 오픈 소스 플랫폼과 공동 연구 커뮤니티는 2차 연구를 재정의할 수 있습니다. 기업은 잠재적으로 통찰력을 크라우드소싱하거나 공유된 업계 과제에 대해 협력하여 보다 협력적이고 전체적인 연구 환경을 조성할 수 있습니다.

• 학제간 접근: 2차 연구는 행동 과학, 신경학, 심지어 양자 컴퓨팅과 같은 다양한 분야의 통찰력을 통합하여 더욱 학제간 연구로 발전할 가능성이 높습니다. 이러한 다각적인 접근 방식을 통해 더욱 풍부하고 전체적인 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.