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2026年 数据洞察行业需求方 调研报告 总结

调研背景

本次调研由中国信息协会市场研究业分会（CMRA）开展，旨在了解中国市场需求方在研究和洞察服务方面的现状、趋势与挑战。调研方式为在线问卷调查，调研时间为2026年4月1日-5月6日，样本涵盖购买、使用和发起研究/洞察的品牌公司、咨询公司和广告与传播咨询公司。

核心内容

洞察团队结构变化

• 传统岗位占比下降：2025年，传统定量研究人员占比下降，高阶数据战略岗位占比上升，团队正在从“执行型”向“策略驱动型”转型。
• 团队人数变化：调研显示，洞察团队人数占比呈现多样化趋势，部分企业缩减团队规模，部分则扩大。

洞察职能定位与挑战

• 需求方认可洞察价值，但仍有**14%**企业认为未来1-3年无需保留独立洞察岗位。
• 传统用研面临迭代节奏不匹配的困境，AI的快速试错和高频迭代特性使其难以匹配。
• AI无法替代的核心能力包括：
  • 深层动机挖掘
  • 模糊需求的创造性解读与结构化翻译
  • 跨文化语境下的体验敏感性判断
  • AI伦理边界的人文把控
  • 将主观体验转化为可工程化指标的专业能力

洞察预算与项目趋势

• 2025年项目数量增加的企业占比近60%，但预算增加的企业比例仅为40%，维持预算不变的企业比例较去年上升。
• 2026年项目数量预期增长的调研企业占60%，但预算增长预期仅23%，预算调整高度绑定业绩表现。
• 预算增加原因：主要为业务增长、战略调整、AI技术应用。
• 预算减少原因：主要为成本控制、业绩压力、市场波动。

内部与外部执行趋势

• 内部完成比例：近**60%**的需求方内部完成研究/洞察工作。
• 外部合作模式：以“内部主导、外部执行”的轻委托模式为主。
• 外部合作比例：约**39%**的需求方委托外部供应商或与之合作。

选择外部供应商的关键因素

• 专业服务水平
• 数据质量
• 价格

海外调研趋势

• **42%**的需求方有海外调研项目，整体需求仍在扩张。
• 北美市场依赖度下降，欧洲及东南亚、南美等新兴市场占比提升。
• 海外调研以探索性研究为主，定量验证类需求仍处于培育期。
• 线上研究仍是主流，受执行成本和地域壁垒影响。

AI应用现状

• AI应用以个人深度应用为主流（51%），近三成企业实现AI工具全员应用。
• 企业级规模化应用尚未普及，AI价值主要体现在个人效率提升。
• AI缩短工时效果显著：50%的企业认为AI可缩短**11%-30%**的工时。
• AI节省人力比例：约**50%的企业认为AI可节省50%**以上的人力。

需求方关注的核心议题

• 提高洞察成果对内部决策的影响力
• 提供洞察建议而非单纯数据
• 更加灵活敏捷的研究方式

主要观点

• 洞察团队正经历从“执行型”向“策略驱动型”的转型，高阶数据战略岗位需求上升。
• AI技术冲击传统用研，但无法替代深层洞察和独立思考能力。
• 需求方预算投入趋保守，项目数量增长预期高于预算增长预期。
• 海外调研需求扩张，企业正尝试多元化市场布局。
• AI应用以个人效率提升为主，企业级应用尚未普及。
• 洞察落地难的核心问题在于能力断层，而非流程问题。

关键信息

• 传统定量研究岗位占比下降，高阶数据战略岗位占比上升。
• AI技术在洞察领域主要提升效率，但对深度洞察和独立思考构成挑战。
• 海外调研以用户洞察、品牌认知等探索性研究为主。
• 企业预算调整与业绩表现密切相关，AI应用未显著改变预算分配趋势。
• 洞察工作的核心价值在于建立独立思考能力、深度绑定业务结果、打通落地链路。

企业反馈（VOC）

• AI冲击基础需求：问卷执行、数据清洗等基础工作可被AI替代，企业门槛降低。
• 警惕AI对独立思考能力的冲击：AI生成报告提纲可能削弱研究员的差异化观察和创新性思考。
• 洞察落地难的本质是能力断层：研究员需理解产品逻辑和营销痛点，才能有效输出有价值的结果。

结论

2026年，数据洞察行业正经历深刻变革，AI技术的快速应用正在重构需求方的调研流程和岗位价值。企业需在效率提升与深度洞察之间找到平衡，洞察岗位的核心价值在于其独立思考能力和业务落地能力，而非简单的数据处理工作。未来，洞察团队需加强策略性和跨学科整合能力，以应对AI带来的挑战和机遇。