Phân biệt dữ liệu sơ cấp và thứ cấp trong nghiên cứu thị trường

Sự khác biệt này kéo theo các khác biệt về chi phí, thời gian, mức độ kiểm soát, tính phù hợp và khả năng kiểm chứng. Dữ liệu sơ cấp thường sát câu hỏi nghiên cứu hơn nhưng tốn nguồn lực hơn. Dữ liệu thứ cấp thường tiếp cận nhanh và tiết kiệm hơn, nhưng có thể không hoàn toàn phù hợp với đối tượng, thời điểm hoặc cách đo lường mà nghiên cứu hiện tại cần.

Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp là gì?

Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu được thu thập trực tiếp từ nguồn thông tin để phục vụ mục tiêu của nghiên cứu đang thực hiện. Trong nghiên cứu thị trường, dữ liệu này có thể đến từ khảo sát khách hàng, phỏng vấn, quan sát hành vi, nhóm thảo luận hoặc thử nghiệm.

Ví dụ, một doanh nghiệp muốn biết vì sao khách hàng bỏ sản phẩm trong giỏ hàng có thể khảo sát chính những khách hàng đã thực hiện hành vi đó. Các câu hỏi, đối tượng khảo sát và thời điểm thu thập đều được thiết kế xoay quanh vấn đề cần giải quyết.

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã được thu thập hoặc tạo ra trước đó và được sử dụng lại cho mục đích nghiên cứu hiện tại. Nguồn dữ liệu có thể bao gồm báo cáo ngành, số liệu thống kê, nghiên cứu đã công bố, dữ liệu bán hàng nội bộ, báo cáo tài chính hoặc cơ sở dữ liệu thương mại.

Một dữ liệu không trở thành sơ cấp hay thứ cấp chỉ vì nó ở dạng khảo sát, bảng số liệu hoặc báo cáo. Cách phân loại phụ thuộc vào mối quan hệ giữa quá trình thu thập dữ liệu và nghiên cứu đang thực hiện. Một bộ dữ liệu từng là dữ liệu sơ cấp đối với người thu thập ban đầu có thể trở thành dữ liệu thứ cấp khi một nhà nghiên cứu khác sử dụng lại.

Dữ liệu sơ cấp và thứ cấp khác nhau như thế nào?

Điểm quan trọng nhất không phải là loại nào “tốt hơn”, mà là loại dữ liệu nào phù hợp hơn với câu hỏi cần trả lời.

Dữ liệu sơ cấp có lợi thế khi nghiên cứu cần một biến số, nhóm khách hàng hoặc bối cảnh rất cụ thể. Ngược lại, dữ liệu thứ cấp có giá trị khi thông tin cần thiết đã tồn tại với chất lượng và phạm vi đủ dùng.

Khác biệt về nguồn và quyền kiểm soát dữ liệu

Với dữ liệu sơ cấp, nhà nghiên cứu chủ động quyết định dữ liệu nào cần được tạo ra. Họ có thể xác định đối tượng nghiên cứu, tiêu chí chọn mẫu, câu hỏi khảo sát, thang đo, thời gian thu thập và cách ghi nhận kết quả.

Khả năng kiểm soát này giúp dữ liệu phù hợp trực tiếp với vấn đề nghiên cứu. Nếu doanh nghiệp cần biết mức độ hài lòng của nhóm khách hàng mua một sản phẩm trong ba tháng gần nhất, nghiên cứu có thể được giới hạn chính xác theo nhóm này.

Tuy nhiên, việc tự thu thập không đảm bảo dữ liệu tự động có chất lượng cao. Câu hỏi dẫn dắt, mẫu không đại diện, tỷ lệ phản hồi thấp hoặc quy trình ghi nhận thiếu nhất quán vẫn có thể làm sai lệch kết quả.

Với dữ liệu thứ cấp, phần lớn quyết định về cách tạo dữ liệu đã được đưa ra từ trước. Người sử dụng sau đó không thể thay đổi cách nguồn ban đầu xác định biến số, chọn mẫu hay thu thập thông tin.

Vì vậy, trước khi sử dụng dữ liệu thứ cấp cần kiểm tra ít nhất các yếu tố như:

·         Nguồn nào đã tạo dữ liệu

·         Dữ liệu được thu thập để phục vụ mục đích gì

·         Đối tượng và phạm vi dữ liệu có phù hợp hay không

·         Phương pháp đo lường có tương thích với câu hỏi hiện tại hay không

·         Dữ liệu được thu thập vào thời điểm nào

Một báo cáo có độ tin cậy cao nhưng sử dụng nhóm đối tượng khác với thị trường mục tiêu vẫn có thể không trả lời đúng câu hỏi của doanh nghiệp.

Khác biệt về chi phí và thời gian thu thập

Dữ liệu sơ cấp thường đòi hỏi nhiều nguồn lực hơn vì dữ liệu phải được tạo mới. Doanh nghiệp có thể phải dành chi phí cho thiết kế nghiên cứu, tuyển người tham gia, công cụ khảo sát, phỏng vấn, xử lý dữ liệu và phân tích kết quả.

Thời gian cũng không chỉ nằm ở giai đoạn hỏi khách hàng. Trước khi thu thập cần xác định mẫu, thiết kế công cụ và kiểm thử; sau khi thu thập còn phải làm sạch và phân tích dữ liệu.

Dữ liệu thứ cấp thường có lợi thế về tốc độ vì quá trình tạo dữ liệu đã diễn ra. Nhà nghiên cứu có thể bắt đầu từ báo cáo, dữ liệu lịch sử hoặc nguồn thống kê sẵn có thay vì tổ chức một đợt thu thập mới.

Tuy nhiên, “dữ liệu thứ cấp rẻ hơn” không có nghĩa là luôn miễn phí hoặc không tốn công. Một số cơ sở dữ liệu phải mua quyền truy cập; dữ liệu nội bộ có thể cần chuẩn hóa; nhiều nguồn khác nhau có thể sử dụng định nghĩa không thống nhất và cần thời gian đối chiếu.

Do đó, khác biệt chính nằm ở cấu trúc chi phí: dữ liệu sơ cấp tốn nguồn lực để tạo dữ liệu mới, còn dữ liệu thứ cấp tốn nguồn lực để tìm kiếm, đánh giá, chuẩn hóa và xác định dữ liệu có đủ phù hợp để tái sử dụng hay không.

Khác biệt về mục đích và mức độ phù hợp với nghiên cứu

Dữ liệu sơ cấp được tạo ra từ câu hỏi nghiên cứu hiện tại nên nhà nghiên cứu có thể thiết kế thông tin thu thập theo đúng quyết định cần hỗ trợ.

Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp muốn biết lý do khách hàng chọn sản phẩm của đối thủ, một nghiên cứu sơ cấp có thể hỏi trực tiếp về yếu tố giá, tính năng, trải nghiệm, thương hiệu hoặc dịch vụ. Dữ liệu thu được bám sát vấn đề cần phân tích.

Dữ liệu thứ cấp thường không có mức độ tùy chỉnh như vậy. Một báo cáo ngành có thể cho biết quy mô thị trường và tốc độ tăng trưởng nhưng không giải thích vì sao khách hàng của riêng doanh nghiệp chuyển sang thương hiệu khác.

Đây là giới hạn thường gặp của dữ liệu thứ cấp: dữ liệu có thể đúng nhưng chưa đủ phù hợp.

Ngược lại, tự thu thập dữ liệu sơ cấp cho một thông tin đã được thống kê đáng tin cậy cũng có thể gây lãng phí. Nếu mục tiêu chỉ là xác định quy mô dân số, xu hướng ngành hoặc dữ liệu kinh tế vĩ mô đã có nguồn phù hợp, việc tổ chức một cuộc khảo sát riêng chưa chắc tạo thêm giá trị.

Vì vậy, mục đích nghiên cứu quyết định mức độ cần thiết của từng loại dữ liệu, chứ không phải nguyên tắc luôn ưu tiên dữ liệu sơ cấp.

Khi nào nên sử dụng dữ liệu sơ cấp và khi nào nên dùng dữ liệu thứ cấp?

Dữ liệu thứ cấp thường phù hợp ở giai đoạn đầu khi nhà nghiên cứu cần hiểu bối cảnh, xác định những gì đã biết và nhận diện khoảng trống thông tin.

Nên ưu tiên khai thác dữ liệu thứ cấp khi:

·         Thông tin cần thiết đã tồn tại và có nguồn phù hợp

·         Cần có bức tranh ban đầu về thị trường

·         Cần xem xu hướng hoặc dữ liệu lịch sử

·         Nguồn lực nghiên cứu còn hạn chế

·         Cần xác định câu hỏi nào thực sự phải thu thập thêm dữ liệu

Dữ liệu sơ cấp trở nên cần thiết khi dữ liệu có sẵn không thể trả lời đủ câu hỏi nghiên cứu, đặc biệt khi cần thông tin riêng về khách hàng, hành vi, động cơ hoặc phản ứng đối với một quyết định cụ thể.

Nên thu thập dữ liệu sơ cấp khi:

·         Cần trả lời một câu hỏi rất cụ thể của doanh nghiệp

·         Dữ liệu hiện có đã cũ hoặc không đúng thị trường mục tiêu

·         Cần đo một biến chưa có trong các nguồn hiện hữu

·         Cần kiểm soát đối tượng, câu hỏi hoặc cách đo

·         Cần hiểu nguyên nhân phía sau một hành vi mà dữ liệu hiện có chỉ phản ánh kết quả

Trong thực tế, hai loại dữ liệu thường bổ sung cho nhau. Dữ liệu thứ cấp có thể giúp xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết; dữ liệu sơ cấp sau đó được dùng để kiểm tra hoặc làm rõ những khoảng trống còn lại.

Ví dụ kết hợp dữ liệu sơ cấp và thứ cấp trong nghiên cứu thị trường

Giả sử một doanh nghiệp nhận thấy doanh số của một dòng sản phẩm giảm.

Trước tiên, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu thứ cấp như lịch sử bán hàng, dữ liệu theo khu vực, báo cáo ngành và thông tin về xu hướng thị trường. Phân tích này có thể cho thấy doanh số giảm mạnh ở một nhóm khách hàng cụ thể trong khi toàn thị trường không giảm tương ứng.

Thông tin đó giúp thu hẹp vấn đề nhưng chưa giải thích nguyên nhân.

Doanh nghiệp có thể tiếp tục thu thập dữ liệu sơ cấp bằng cách phỏng vấn hoặc khảo sát nhóm khách hàng liên quan. Kết quả có thể làm rõ liệu nguyên nhân nằm ở giá, trải nghiệm sản phẩm, dịch vụ, sự xuất hiện của đối thủ hay thay đổi trong nhu cầu.

Hai loại dữ liệu lúc này thực hiện hai nhiệm vụ khác nhau: dữ liệu thứ cấp giúp nhận diện mô hình đã xảy ra, còn dữ liệu sơ cấp được thiết kế để trả lời phần thông tin còn thiếu.

Cách tiếp cận này cũng tránh hai cực đoan: thu thập dữ liệu mới khi chưa khai thác những gì đã có, hoặc dựa hoàn toàn vào dữ liệu có sẵn dù nó không đủ để giải thích vấn đề.

Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp không đối lập theo nghĩa một loại chính xác còn loại kia kém chất lượng. Dữ liệu sơ cấp khác ở việc được thu thập trực tiếp cho mục tiêu nghiên cứu hiện tại, nhờ đó có khả năng phù hợp và kiểm soát cao hơn nhưng thường cần nhiều thời gian và chi phí hơn. Dữ liệu thứ cấp đã tồn tại nên có thể giúp nghiên cứu nhanh và tiết kiệm nguồn lực, nhưng phải được kiểm tra về nguồn, thời điểm, phương pháp và mức độ tương thích.

Trong nghiên cứu thị trường, cách sử dụng hợp lý thường là kiểm tra dữ liệu thứ cấp trước để xác định những gì đã biết, sau đó chỉ thu thập dữ liệu sơ cấp cho những câu hỏi quan trọng mà dữ liệu hiện có chưa thể trả lời.