工作动态

作者：晓怡（ARC数智中心）

 

全球市场研究行业 1500 亿美元的盘子里，从来不缺趋势预测，但能把 “AI 应用”“情感洞察”“数据质量” 这些风口概念落地成决策结果的，才是真赢家。

作为深耕科技创新、新消费、人居配套、公共事务评估、出海服务等领域市场研究20余年的实战派，北京艾力森中研用一套 “技术提效 + 人性扎根” 的组合拳，在营商环境优化、科技创新、户外新消费、跨境市场进入、养老社区定位、三四线城市家居消费调研等项目中，交出了“决策落地率超 90%”的成绩单。2026年市场研究的核心竞争力，从来不是懂趋势，而是能把趋势变成可执行的解决方案 —— 这正是艾力森的实战答案。

 

一、AI 不是 “替代人”，是把调研效率拉到极致的 “战友”

行业都在喊 “AI 重构市场研究”，但实战中最核心的问题是：AI 该用在什么环节？怎么避免技术空转？

艾力森在浙江某市营商环境优化项目中，给出了最直观的答案。2022 年该项目启动时，当地政务服务大厅日均接待 3000 余人次，企业投诉率居高不下。传统调研方式需要 3 个月才能完成全流程诊断，而艾力森的 AI + 实地调研组合方案，仅用 45 天就完成了问题拆解与方案输出。

具体来看，AI 的价值体现在 “重复性工作减负” 上：项目组先用艾力森自主研发的云端数据分析平台，调取近 3 年 2.3 万条投诉数据，通过 AI 主题聚类功能，1 小时内就锁定了 “流程复杂”“信息重复采集”“跨部门协作不畅” 三大核心痛点，而传统人工分类至少需要 5 个工作日。在材料审核环节，艾力森开发的智能预审系统，将企业开办材料的审核时长从平均 45 分钟压缩至 8 分钟，准确率达 99.2%—— 这让研究团队彻底从数据分拣、信息核对的繁琐工作中解放，专注于更核心的 “病灶解剖”：通过建立政务流商职模型，发现 37 处数据孤岛和 19 项冗余证明材料，最终提出 “综合窗口整合 + 政务超脑数据打通” 的改革方案。

更关键的是，AI 提效后，研究团队有了更多精力做 “人性化验证”：项目组携带隐蔽设备开展 5 天暗访，记录 127 个典型问题场景，同时完成 382 份现场问卷和 47 家重点企业深访，把 AI 识别的 “流程痛点” 转化为办事者的真实体验反馈。最终，这场改革让该市企业开办时间压缩至 0.5 个工作日，“最多跑一次” 实现率从 68% 提升至 96%，企业总体满意度从 72 分跃升至 91 分。

这正是 2026 年市场研究的核心逻辑：AI 不是替代人类，而是让研究人员从 “数据工人” 升级为 “决策顾问”，把效率红利转化为洞察深度。

 

二、情感不是 “玄学”，是藏在数据里的 “决策密码”

行业热议 “情感融入市场研究”，但实战中最容易陷入 “主观臆断” 的误区。20多年积累，艾力森的经验是：情感洞察必须落地为可测量、可验证的指标，才能真正指导决策 —— 这一点在人居消费研究领域尤为明显。

在为某企业养老社区做定位研究时，传统调研得出的结论是 “老年人最关注医疗配套和居住舒适度”。但艾力森团队发现，这个结论忽略了老年人的隐性情感需求。项目组没有停留在常规问卷，而是采用 “体验式陪伴调研 + 隐式态度测试” 的组合方法：安排研究员以志愿者身份入驻老年社区，连续 7 天记录老年人的日常互动，同时通过 “词语联想反应时” 测试，捕捉老年人潜意识中的态度偏好。

结果令人意外：数据显示，“医疗配套” 的提及率虽高，但 “与同龄人交流的便捷性”“被尊重的社交需求” 在隐式测试中的优先级，远超传统问卷结果。有位老人在体验式调研中坦言：“我不需要天天去医院，但希望下楼就能和老伙计下棋，不想被当成‘需要照顾的病人’。” 基于这一情感洞察，艾力森调整了定位方案：将 “医疗康养中心” 调整为 “活力社交 + 轻医疗配套” 模式，增加共享茶室、手工工坊等社交空间，同时优化户型设计，避免 “病房式” 的压抑感。

项目落地后，该社区的认筹率较预期提升 35%，入住后的满意度调研显示，“社交体验” 评分高达 94 分，远超同类型养老项目。这证明：情感洞察不是 “锦上添花”，而是决定产品能否击中用户痛点的关键 —— 尤其是在人居、文旅等与 “生活体验” 强相关的领域，隐性情感需求往往比显性功能需求更能影响决策。

 

三、合成数据别 “迷信”，真实样本才是 “决策底线”

近年来，合成数据成为市场研究领域的争议焦点，支持者认为其能快速填补数据空白，反对者担心其存在偏差风险。艾力森的实战态度是：合成数据可 “补充” 但绝不能 “替代” 真实样本，尤其在垂直细分领域和区域差异明显的市场。

在某三四线城市家居市场研究项目中，客户曾提出用合成数据快速完成样本采集，以节省调研成本。艾力森团队先做了一次对比测试：用大型语言模型生成 1000 份合成样本，同时采集 500 份真实样本进行验证。结果发现，合成数据在 “主流家居品牌偏好” 上的准确率达 88%，但在 “本地小众家居品牌认知”“县域消费预算差异” 上的偏差率高达 42%—— 有个县域的真实样本显示，当地消费者更青睐 “本地手工家具”，但合成数据完全未捕捉到这一区域特征。

最终，艾力森采用 “合成数据初筛 + 真实样本校准” 的方案：先用合成数据锁定主流消费趋势，再针对县域市场、小众品牌等合成数据薄弱环节，安排研究员实地面访。这种方案既节省了 30% 的调研成本，又保证了数据的准确性。项目成果为客户制定 “区域差异化供应链策略” 提供了关键支撑：在市区主推主流品牌，在县域重点布局本地手工家具合作，最终让客户的市场占有率提升 12%。

这个案例印证了一个核心原则：市场研究的本质是 “解读真实需求”，合成数据可以提高效率，但无法替代真实样本中的 “区域差异”“小众需求” 等关键信息。尤其是艾力森专注的城乡建设、乡村振兴等领域，区域发展不平衡导致的需求差异极大，依赖合成数据极易导致决策偏差 —— 这也是艾力森始终坚持 “实地面访 + 线上辅助 + 大数据校准” 三维数据采集模式的原因。

 

四、数据质量靠 “全程把控”，社区互动才是 “信任源泉”

明年，市场研究对数据质量的要求，将从 “防范欺诈”升级为 “全程质量控制”。艾力森的实战经验是：数据质量的核心不是 “技术筛查”，而是 “建立信任关系”—— 通过构建长期消费者社区，让参与者从 “被动答题” 变为 “主动分享”，才能获得更真实、更有价值的数据。

在某房企的业主满意度监测项目中，艾力森没有采用传统的 “一次性问卷” 模式，而是搭建了 “业主体验社区”：邀请 1200 位业主成为长期参与者，定期开展线上主题讨论、线下体验沙龙，同时为参与者提供 “个性化居住改进建议” 等增值服务。社区运营过程中，研究团队会实时收集业主的日常反馈，而非等到满意度调研时才集中提问。

这种模式带来了显著变化：业主的参与度从传统问卷的 28% 提升至 75%，反馈的问题也从 “房屋质量” 等显性问题，延伸到 “物业服务人员的态度”“社区活动的丰富度” 等隐性体验。有业主主动分享：“上次反映电梯异响后，物业很快解决了，还专门打电话回访，这种被重视的感觉很好，所以愿意多说说真实想法。”

更重要的是，长期社区互动有效降低了数据欺诈风险 —— 因为参与者对品牌和研究团队建立了信任，不会为了 “快速完成问卷拿奖励” 而随意作答。该项目的监测数据显示，业主反馈的问题解决率从 62% 提升至 89%，二次购房推荐率提升 27%。这证明：数据质量的关键在于 “参与者的深度参与”，而建立长期信任关系，是提升参与度和数据真实性的核心路径。

 

五、科技创新：AI 落地三大场景，让技术不止于 “概念”

艾力森的科技创新研究，始终聚焦 “技术落地场景”，拒绝空谈趋势，而是通过 “AI 工具 + 实地验证”，让技术真正服务于需求解决。

1. AI + 环保：水质监测效率提升 10 倍的实战案例

在某流域水环境治理项目中，当地面临 “监测点位少、数据滞后、污染溯源难” 的痛点。艾力森引入 “AI 水质监测中枢 + 机械臂矩阵” 技术，搭建立体监测网络：增设 234 个监测点位，包含 44 个自动采样终端和 190 个人工采样点位，实现高锰酸盐指数、氨氮等 23 项指标的自动监测。

AI 系统的核心价值体现在 “提速 + 精准”：单日可处理 150 组核心指标样本，其余指标处理量超 30 组，24 小时内即可出具全部数据，响应时间较传统模式缩短 50% 以上，日平均输出监测数据约 600 条。研究团队结合 AI 生成的污染物迁移轨迹图，搭配 12 次实地溯源走访，锁定了 17 个重点污染排放源，最终提出 “精细化管理单元 + 应急预警机制” 的治理方案。项目落地后，该流域水质达标率从 68% 提升至 92%，污染应急处置时间从 48 小时压缩至 6 小时。

2. AI + 医疗：基层医疗服务优化的 “数据处方”

针对某省基层医疗 “资源分配不均、患者满意度低” 的问题，艾力森采用 “AI 数据分析 + 医患深访” 组合方案。先用 AI 工具分析全省 213 家乡镇卫生院的 3 年诊疗数据，1 小时内聚类出 “慢病管理薄弱”“儿科资源短缺”“转诊流程繁琐” 三大核心痛点，而传统人工分析需 10 个工作日。

在此基础上，研究团队深入 47 家卫生院开展暗访，与 286 名患者、153 名医护人员进行一对一沟通，发现患者隐性需求：“希望在家门口就能做基础体检”“慢病复诊不用反复跑县城”。结合 AI 数据与情感洞察，艾力森提出 “AI 慢病随访系统 + 基层体检套餐 + 县域转诊绿色通道” 的优化方案。项目落地半年后，基层卫生院门诊量提升 41%，患者满意度从 65 分跃升至 88 分，慢病复诊率提升 37%。

3. AI + 养老：智能适老化的 “人性化升级”

在某企业养老社区的深化运营研究中，艾力森将 AI 技术与情感需求深度结合。通过部署智能监测设备，实时捕捉老年人的活动轨迹、睡眠质量等数据，AI 系统可自动识别 “跌倒风险”“作息异常” 等潜在问题，提前预警。但研究团队并未止步于技术监测，而是通过 7 天陪伴式调研，发现老年人对 “隐私保护” 的顾虑：“不想被设备一直盯着，感觉没有自由”。

基于这一情感洞察，艾力森优化方案：保留 AI 预警功能，但允许老年人自主开启 / 关闭监测模式，同时将监测数据与 “个性化服务” 绑定 —— 比如根据睡眠数据推荐助眠活动，根据活动轨迹增设休息驿站。调整后，老年人对智能设备的接受度从 32% 提升至 78%，社区安全事故发生率下降 63%，“隐私尊重” 相关满意度评分达 95 分。

 

六、新消费：抓准 “情感需求”，引爆户外与有机消费市场

新消费研究的核心，是从 “功能满足” 转向 “情感共鸣”。艾力森通过 “大数据趋势捕捉 + 小众群体深访”，帮助客户精准击中主流消费需求。

1. 户外新型生活方式：撬动 90% 非核心客群

某户外品牌计划拓展三四线城市市场，初期定位 “专业户外装备”，但销量不佳。艾力森通过调研发现，户外消费群体中，“核心硬核玩家” 仅占 5.1%，“活跃型” 和 “休闲型” 用户占比达 94.9%，且这两类群体的消费额占市场总额的 90%。

研究团队深入 23 个三四线城市，对 860 名户外爱好者进行访谈，发现其核心需求不是 “极限挑战”，而是 “家庭休闲”“日常健身”“社交打卡”。比如年轻父母希望 “带孩子走进自然，有安全舒适的户外装备”，上班族偏爱 “轻便易携带、可日常穿搭的户外服饰”。结合这一洞察，艾力森建议品牌调整产品策略：推出 “亲子户外套装”“日常通勤户外服”，弱化 “极限功能” 宣传，强调 “舒适、百搭、家庭互动”。同时优化销售渠道，在商场设置 “户外体验区”，提供露营场景模拟、装备试用等服务。调整后，品牌在三四线城市的市场占有率从 8% 提升至 23%，亲子类产品销量占比达 45%。

2. 有机食品：从 “信任危机” 到 “消费刚需”

面对有机食品市场 “伪有机泛滥、消费者信任不足” 的问题，艾力森为某有机品牌提供全链条研究服务。通过对全国 12 个城市的 1500 名消费者调研，发现核心痛点：“无法验证有机真实性”“价格偏高”“不知道怎么吃”。

研究团队一方面建议品牌引入区块链溯源系统，让消费者扫码即可查看 “种植、加工、运输” 全流程数据；另一方面，结合消费场景调研结果，开发 “有机食材懒人套餐”，搭配烹饪教程，降低消费门槛。同时，艾力森协助品牌搭建 “有机体验社区”，邀请 1000 名核心消费者实地参观种植基地，参与采摘体验。系列举措落地后，品牌复购率从 27% 提升至 62%，消费者信任度评分从 58 分升至 89 分，2025 年销售额突破 3.2 亿元，同比增长 118%。

 

七、生态环境：用 “数据 + 实地”，破解土壤与水环境治理难题

生态环境研究的核心是 “精准”，艾力森坚持 “技术监测 + 实地验证”，为治理方案提供可靠依据。

1. 土壤改良：让退化耕地 “重焕生机”

针对某省耕地 “酸化、有机质流失” 问题，艾力森与农业科研机构合作，开展 “土壤检测 + 农户调研” 项目。先对 138 块耕地进行采样检测，结合 AI 工具分析土壤数据，确定不同区域的改良优先级；再深入 83 个村庄，与 267 名农户沟通，发现其隐性顾虑：“担心改良剂价格高、效果不持久”“不知道怎么科学使用”。

基于数据与需求，艾力森提出 “差异化改良方案”：针对轻度酸化土壤，推荐低成本有机改良剂；针对重度退化土壤，采用 “生物炭 + 微生物菌剂” 组合方案，并联合农技部门开展 12 场培训，手把手教农户使用方法。项目落地 1 年后，试点耕地的土壤有机质含量提升 23%，粮食产量平均增长 18%，农户投入的改良成本 6 个月即可收回，后续参与土壤改良的农户占比达 85%。

2. 水环境整治：从 “末端治理” 到 “源头防控”

在某城市黑臭水体整治项目中，艾力森摒弃 “只测不查” 的传统模式，采用 “AI 水质监测 + 沿岸走访 + 排污口溯源” 三维方案。通过 AI 系统实时监测 12 条支流的水质数据，锁定 8 个黑臭高发区域；再组织 20 人调研团队，沿河岸开展 30 天实地走访，发现生活污水直排、垃圾堆积等 6 类污染源，其中 11 个隐蔽排污口是传统监测未发现的。

结合调研结果，艾力森提出 “截污纳管 + 垃圾清运 + 生态缓冲带建设” 的综合治理方案，并建议建立 “AI 预警 + 定期巡查” 的长效机制。项目落地后，该城市黑臭水体消除率达 100%，沿岸居民满意度从 42% 提升至 91%，周边地块价值提升 28%。

八、乡村振兴：“农耕 + 文旅 + 产业” 的实战落地

乡村振兴研究的关键是 “因地制宜”，艾力森从 “消费需求” 和 “本地资源” 双向切入，打造可复制的落地方案。

1. 季节性乡村农耕度假：激活梯田的 “四季价值”

某梯田景区面临 “旅游旺季短、收入单一” 的问题，艾力森通过调研发现，85% 的亲子家庭希望获得 “沉浸式农耕体验 + 自然教育”，但 75% 的梯田景区仅提供观光服务。基于这一需求，研究团队结合当地农时，设计 “四季农耕度假产品”：春季 “播种体验套餐”（含梯田播种、农耕科普），夏季 “避暑插秧套餐”（含稻田摸鱼、夜间观星），秋季 “丰收研学套餐”（含割稻子、打谷子、农产品加工），冬季 “民俗农耕套餐”（含腊味制作、传统农具体验）。

同时配套 “亲子友好服务”：提供迷你农具、防滑设施，设置自然课堂，为每组家庭拍摄农耕纪念照。项目落地后，景区旺季从 3 个月延长至 8 个月，亲子客群占比从 23% 提升至 78%，村民人均年收入从 1.8 万元增长至 3.5 万元，景区年营业额突破 5000 万元。

2. 有机农业产业：打通 “种植 + 销售” 全链条

针对某乡村 “有机种植分散、销路不畅” 的问题，艾力森开展全链条研究。先调研全国有机食品消费市场，发现 Z 世代和新中产是核心客群，他们关注 “产地溯源”“产品新鲜度”“性价比”；再深入乡村调研 216 户农户，了解其种植痛点：“缺乏统一标准”“担心销路不敢扩大种植”。

结合两端需求，艾力森提出 “三大举措”：一是制定统一的有机种植标准，联合第三方机构开展认证；二是搭建 “线上直播 + 社区团购” 销售渠道，组织农户开展 “田间直播”，直观展示种植过程；三是开发 “有机农产品礼盒”，提升产品附加值。项目落地后，该村有机种植面积从 300 亩扩大至 800 亩，农产品滞销率从 41% 降至 5%，产品溢价达 60%，成功打造区域有机农业品牌。

 

九、出海服务：精准破解 “本土化” 难题，助力中国企业扬帆海外

艾力森的出海研究，核心是 “本土洞察 + 国际标准”，帮助中国企业规避文化差异风险，精准对接海外需求。

1. 环保设备出海：深耕东南亚水环境治理需求

某中国环保设备企业计划进入东南亚市场，初期因 “产品不符合本地需求” 遭遇挫折。艾力森组建本地化调研团队，深入菲律宾、越南、新加坡等 5 国，开展 “政策 + 需求 + 竞争” 三维调研。发现东南亚水环境治理的核心痛点：菲律宾关注 “海洋塑料污染治理”，越南急需 “低成本污水处理设备”，新加坡重视 “碳足迹量化”。

结合调研结果，艾力森建议企业调整产品策略：为菲律宾定制 “小型塑料回收 + 水质净化一体化设备”，为越南优化低成本污水处理方案，为新加坡产品添加碳足迹监测功能。同时协助企业获取当地环保认证，对接本地工程商资源。调整后，企业在东南亚的订单量增长 187%，市场份额从 3% 提升至 11%，成功打开海外市场。

2. 户外品牌出海：契合东南亚 “绿色生活” 潮流

某中国户外品牌出海东南亚，初期聚焦 “专业户外装备”，市场反响平淡。艾力森通过调研发现，东南亚户外消费核心趋势是 “绿色旅行 + 日常休闲”：泰国游客偏爱 “可降解户外用品”，越南年轻人将环保产品视为 “社交货币”，马来西亚消费者关注 “清真 + 环保双认证”。

基于这一洞察，艾力森建议品牌调整产品定位：推出 “绿色旅行套装”（含可降解收纳袋、太阳能充电器），采用再生材料制作户外服饰，为马来西亚市场提供清真认证产品。同时联合本地环保博主开展 “7 天零废弃挑战”，在沙滩直播产品降解实验，强化信任。调整后，品牌在东南亚的线上销量提升 230%，年轻消费群体占比达 68%，成为 TikTok Shop 环保户外品类爆款品牌。

3. 有机食品出海：对接日韩 “高品质需求”

某中国有机食品企业计划出口日韩，面临 “认证壁垒 + 消费习惯差异” 的难题。艾力森调研发现，日韩消费者对有机食品的核心要求是 “严格认证 + 精细化加工 + 溯源透明”，尤其关注 “无农药残留”“低碳运输”。

艾力森协助企业对接日韩有机认证机构，优化生产流程，建立区块链溯源系统，实现 “从田间到餐桌” 全程可查；同时根据日韩消费习惯，开发 “小包装有机食材”“即食有机料理包”。此外，通过参加日本有机食品展、韩国农产品博览会，搭建 B 端销售渠道。项目落地后，企业有机食品在日韩的溢价达 120%，年出口额突破 8000 万元，成功进入当地高端商超渠道。

 

结语：2026年市场研究，拼的是 “落地能力” 而非 “趋势解读”

从 AI 提效到情感洞察，从合成数据到社区互动，从国内深耕到海外拓展，2026 年市场研究趋势再多，最终都要落到 “帮助客户做出正确决策” 上。艾力森的实战案例证明：市场研究的核心竞争力，不是掌握多少前沿技术，而是能否将技术与业务场景深度融合，能否从数据中解读出 “人的真实需求”。

对于企业和政府部门而言，选择市场研究合作伙伴，不应只看其是否懂趋势，更要看其是否有 “把趋势转化为结果” 的实战经验 —— 毕竟，市场研究的价值，最终要靠决策效果来验证。