Đề tài Phân tích và đánh giá thực trạng nguồn dữ liệu thứ cấp (báo, tạp chí, tập san chuyên ngành) tại Việt Nam hiện nay

MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ 2 PHẦN MỘT: CƠ SỞ LÝ LUẬN 3 1. Tổng quan về dữ liệu 3 1.1 Các yêu cầu của việc xác định dữ liệu 3 1.2 Phân loại dữ liệu 3 2. Dữ liệu thứ cấp 6 2.1 Khái niệm dữ liệu thứ cấp 6 2.2 Phân loại dữ liệu thứ cấp 7 2.3 Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp 8 3. Ưu và nhược điểm của dữ liệu thứ cấp 8 3.1 Ưu điểm của dữ liệu thứ cấp 8 3.2 Nhược điểm của dữ liệu thứ cấp 9 PHẦN HAI: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG CỦA DỮ LIỆU THỨ CẤP Ở VIỆT NAM 10 1. Dữ liệu thứ cấp thu thập từ báo chí 10 1.1 Khái niệm 10 1.2 Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo chí 11 1.3 Thực trạng và đánh giá 12 2. Dữ liệu thứ cấp thu thập từ tập san chuyên ngành 13 2.1 Khái niệm 13 2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu từ tập san chuyên ngành 14 2.3 Thực trạng và đánh giá 14 KẾT LUẬN 18 ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm gần đây, nhiều nhân tố tác động đã làm tăng nhu cầu thông tin của doanh nghiệp cả về số lượng và chất lượng khi đưa ra các quyết định liên quan. Khi hoạt động của công ty mở rộng trên toàn quốc và trên thị trường quốc tế, thì nhu cầu thông tin cần lớn hơn vì phạm vi của thị trường đã mở rộng. Khách hàng ngày càng trở nên khó tính và phức tạp hơn thì để đưa ra các quyết định marketing, nhà quản trị phải có thông tin đa dạng hơn và tốt hơn về khách hàng. Khi đối thủ cạnh tranh trở nên mạnh hơn thì các giám đốc marketing cần có thông tin về hiệu quả của các công cụ cạnh tranh của đối thủ, hoặc khi môi trường thay đổi nhanh chóng thì họ cần những thông tin chính xác và cập nhập hơn. Để xác định nhu cầu khách hàng, qua đó xây dựng và thực hiện chiến lược các chương trình marketing nhằm thỏa mãn những nhu cầu đó, các giám đốc marketing cần nhiều thông tin về khách hàng, đối thủ cạnh tranh và các thông tin khác trên thị trường. Công việc của nghiên cứu marketing là đánh giá nhu cầu thông tin và cung cấp những phương án quản lý đối với thông tin hiện tại. Thông tin cần được thu thập một cách chính xác, hợp lý và có giá, nhất là trong môi trường cạnh tranh như ngày nay. Tính khoa học của các quyết định ngày càng cao của các công ty đòi hỏi nghiên cứu marketing phải cung cấp nguồn thông tin lành mạnh và ít sai sót. Là một bước trong quy trình nghiên cứu marketing, việc tổ chức thu thập dữ liệu giống như tìm kiếm nguyên liệu đầu vào phục vụ cho bài báo cáo. Tùy theo tính chất và đặc điểm của mỗi loại nghiên cứu mà quyết định lựa chọn phương tiện thu thập dữ liệu cho phù hợp. Trong phạm vi bài thảo luận về đề tài: “Phân tích và đánh giá thực trạng nguồn dữ liệu thứ cấp (báo, tạp chí, tập san chuyên ngành) tại Việt Nam hiện nay”, nhóm chúng tôi sẽ trình bày với các bạn về các khái niệm có liên quan, số lượng, phương pháp tiếp cận và những đánh giá về thực trạng của các nguồn dữ liệu thứ cấp đã nêu trên. PHẦN MỘT: CƠ SỞ LÝ LUẬN Tổng quan về dữ liệu Các yêu cầu của việc xác định dữ liệu Các loại dữ liệu thu thập phải được xác định rõ ràng xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu. Khi xác định dữ liệu, cần tuân thủ các yêu cầu sau: Những thông tin chứa đựng trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ mục tiêu nghiên cứu. Dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện Giá trị: dữ liệu phải lượng định được vấn đề mà cuộc nghiên cứu cần lượng định Độ tin cậy: nghĩa là nếu lập lại cùng một phương pháp phải nảy sinh ra cùng một kết quả Dữ liệu thu thập phải bảo đảm nhanh và chi phí thu thập có thể chấp nhận được Đây là 3 yêu cầu tối thiểu cần thiết để thông tin thu thập được đầy đủ và tin cậy, giúp cho nhà quản trị có đủ cơ sở chắc chắn khi ra quyết định, đồng thời căn cứ xác đáng để người nghiên cứu hình thành kế hoạch thu thập dữ liệu thích hợp. Phân loại dữ liệu Để giúp người nghiên cứu chọn lựa được đúng những dữ liệu thích hợp với mục tiêu dữ liệu cần thiết phải phân biệt 3 loại dữ liệu cơ bản. Phân loại dữ liệu theo đặc tính của dữ liệu Theo cách phân loại này có 5 loại dữ liệu: Sự kiện Bao gồm những sự lượng định hoặc đo lường về những gì thực sự đã và đang tồn tại. Sự kiện có thể hữu hình hoặc vô hình. Sự kiện hữu hình là những sự kiện có thể lượng định được. Ví dụ khi ta nói đến doanh nghiệp VMC bán được 1500 xe, hơn năm 1994 là 300 xe, thì đó là một sự kiện hữu hình. Nhưng sự kiện có thể vô hình, có nghĩa là khó hoặc không thể lượng định được. Ví dụ ý thích của khách hàng về một kiểu sản phẩm là một sự kiện vô hình rất khó định lượng. Việc định lượng một loại sự kiện chỉ là lý tưởng. Trên thực tế hầu hết các vấn đề mang tính chất bán sự kiện (quasi - fact) chỉ dựa trên những ước định hay trên những “mẫu” có độ tin cậy tương đối. Sự kiện có thể phân loại thành: Sự kiện dân số học: đó là những sự kiện được sử dụng trong marketing, mô tả đặc điểm của dân cư hay khách hàng...ví dụ: thu nhập hàng năm của hộ gia đình, số thành viên gia đình, tuổi tác, giới tính của họ... Sự kiện xã hội học: bao gồm các dữ liệu về tầng lớp xã hội của khách hàng (thượng lưu, trung lưu, hay tầng lớp bình dân...), tôn giáo,... Sự kiện tâm lý: thể hiện nhận thức, động cơ hay lối sống của một cá nhân hay một nhóm người. Sự kiện thái độ: phản ánh cách cư xử của con người trong việc lựa chọn mua hàng, nó mô tả hành vi và trạng thái ứng xử trước một sự lựa chọn về sản phẩm hay dịch vụ. Kiến thức Kiến thức – đó là loại dữ liệu phản ánh sự hiểu biết của người tiêu dùng và ý thức của họ về nhãn hiệu hàng hóa, thị trường, người bán. Ví dụ, khi quyết định mua một gói bột giặt trong số các nhãn hiệu Omo, Tide,...người tiêu dùng có một sự hiểu biết nhất định về công dụng, cách thức sử dụng bột giặt nói chung, ngoài ra còn phải biết được sự khác biệt giữa các loại bột giặt về tính năng tác dụng, những điểm đặc thù hình thành nên một nhãn hiệu để phân biệt với các loại khác ... để từ đó chọn đúng thứ bột giặt thích hợp nhất với yêu cầu của mình. Dư luận Khi người tiêu dùng chọn mua sản phẩm hay dịch vụ không chỉ dựa vào kiến thức của mình về sản phẩm, dịch vụ đó mà còn dựa vào (hay chỉ dựa vào) dư luận. Dư luận phản ánh sự cảm nhận cuả quần chúng về điều gì đó, thường là cảm nhận chung về một loại nhãn hiệu hay các tác dụng tốt hoặc tác dụng không mong muốn của sản phẩm, biểu tượng của sản phẩm và doanh nghiệp... Hình thức tiềm tàng của dư luận có khuynh hướng hình thành thái độ (attitude), là sự thiên kiến về tinh thần, hay hành động ở mức độ nào đó. Ví dụ:người mua có ý định sẵn trong đầu là không mua sản phẩm của người bán mà họ đến xem đầu tiên, mà chỉ để đọ giá hoặc tìm hiểu thêm. Một dạng khác của định kiến là ý niệm (images) của khách hàng: nhiều người có cùng một hình tượng giống nhau về một doan nghiệp hay về một nhãn hiệu nào đó. Hầu hết người tiêu dùng Việt Nam đều nhìn nhận xe máy của hãng Honda là bền và đẹp. Định kiến này rất có ý nghĩa trong nghiên cứu marketing vì nó ảnh hưởng đến cách cư xử, thái độ của nhiều người một cách dai dẳng trong quá trình mua bán. Ý định Ý định là suy nghĩ sắp sẵn trong đầu về hành động sẽ thực hiện trong tương lai, là thái độ xử sự sắp tới của đối tượng. Ý định và mức độ thay đổi về một hành vi tiêu dùng là những thông tin then chốt trong marketing. Động cơ Động cơ là lực nội sinh khiến con người cư xử theo một cách nào đó. Những người làm marketing sẵn sàng trả giá cao để để có dữ liệu về động cơ thúc đẩy tiêu dùng món hàng mà họ đưa ra. Những động cơ trực tiếp thì nói chung là rõ ràng, dễ nói ra. Nhưng những nguyên nhân cơ bản xâu xa của thái độ cư xử thì rất thì rất khó bộc lộ. Vì thế để nghiên cứu động cơ thúc đẩy, người ta phải sử dụng, một số kỷ thuật phức tạp hơn (chẳng hạn là phương pháp thử nghiệm) hoặc bằng phương pháp gián tiếp mà người đọc sẽ được giới thiệu trong phần thiết kế bảng câu hỏi. Phân loại dữ liệu theo chức năng của dữ liệu Dữ liệu phản ánh tác nhân: đây là loại dữ liệu phản ánh nguyên nhân dẫn đến một hành vi tiêu dùng. Ví dụ, Doanh nghiệp VMEP cần biết yếu tố nào là nguyên nhân chính dẫn người tiêu dùng quyết định mua một chiếc xe máy hiệu ENGEL- 80 trong số các yếu tố : giá rẻ, hình thức mua trả góp, chất lượng của xe, hay thu nhập của người tiêu dùng. kết quả của việc nghiên cứu các dữ liệu này sẽ giúp cho doanh nghiệp lựa chọn đùng các chính sách kinh doanh của mình Dữ liệu phản ánh kết quả: việc thu nhập các dữ liệu để đấnh giá kết quả của các giải pháp marketing (là nguyên nhân) để từ đó tìm ra mối quan hệ nhân quả trong hoạt động marketing là rất quan trọng. Trong ví dụ trên, việc phân tích các dữ liệu về số lượng xe, doanh thu bán ở từng cửa hàng...là những minh họa cho các dữ liêu kết quả - Dữ liệu mô tả tình huống: là loại dữ liệu dùng để nghiên cứu những đặc điểm riêng biệt hay phần tiêu biểu của đối tượng nghiên cứu, làm cơ sở đề ra các quyết định marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng. Ví dụ: đặc điểm cá nhân hay gia đình có thể ảnh hưởng đến hành động mua sắn của họ, vì thế những đặc điểm khác nhau đó cấn được khảo sát để có kết luận đùng về mối quan hệ nhân quả. - Dữ liệu làm rõ nguồn thông tin: Bao gồm các dữ liệu về tên người phỏng vấn, tên và địa chỉ của chủ thể hay vị trí thu nhập dữ liệu. Phân loại dữ liệu theo địa điểm thu nhập dữ liệu Theo cách phân loại này, địa điểm thu nhập dữ liệu bao gồm: Nơi sinh sống của đối tượng (nhà ở). Nơi đối tượng làm việc. Trên đường phố hay trong lúc di chuyển. Nếu đối tượng của nghiên cứu marketing là những người tiêu dùng thì thu thập dữ liệu tại nơi mua sắm, là nơi có mật độ người tiêu dùng cao, là hết sức tiện lợi. Ngày càng có nhiều cơ sở nghiên cứu chọn đối tượng ngẫư nhiên tại những nơi mua bán hàng hóa để tiến hành phỏng vấn cá nhân. Phân loại dữ liệu theo nguồn thu thập dữ liệu. Dữ liệu trong nghiên cứu marketing có thể thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, sau đây là các nguồn dữ liệu chính: Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu được sưu tập sẵn, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập. Dữ liệu sơ cấp Các dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, có thể là người tiêu dùng, nhóm người tiêu dùng .... Nó còn được gọi là các dữ liệu gốc, chưa được xử lý. Vì vậy, các dữ liệu sơ cấp giúp người nghiên cứu đi sâu vào đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu động cơ của khách hàng, phát hiện các quan hệ trong đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp nên độ chính xác khá cao. Đảm bảo tính cập nhật nhưng lại lại mất thời gian và tốn kém chi phí để thu thập. Dữ liệu sơ cấp có thể thu thập được từ việc quan sát, ghi chép hoặc tiếp xúc trực tiếp với đối tượng điều tra; cũng có thể sử dụng các phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liêu sơ cấp. Trong các chương sau, chúng ta sẽ bàn sâu hơn về cách thức cũng như thiết kế các phương tiện để thu thập loại dữ liệu này. Dữ liệu thu thập từ các cuộc thử nghiệm Để thu thập dữ liệu, đặc biệt trong những trường hợp cần kiểm chứng các quan hệ nhân quả, hoặc cân nhắc giữa phương án để ra quyết định, người nghiên cứu có thể dùng phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu. Thử nghiệm có thể được thực nghiệm trong phòng thử nghiệm(ví dụ , thử nghiệm các đặc tính của sản phẩm...) hoặc thử nghiệm trên hiện trương (thử nghiệm việc bán sản phẩm bằng nhiều mức giá khác nhau, thử nghiệm một phương trình quảng cáo hay khuyến mãi...) Có nhiều mô hình thử nghiệm được sử dụng để thu thập dữ liệu (sẽ trình bày ở phần sau). Người nghiên cứu có thể phân tích, đánh giá để lựa chọn trong các số mô hình thử nghiệm đó một mô hình thu thập dữ liệu thích hợp. Trong một số trường hợp, việc thử nghiệm được xem là cần thiết trước khi quyết định, chẳng hạn, thử nghiệm một loại dược phẩm mới; thử nghiệm một sản phẩm mới trước khi thương mại hóa.....Chi phí để thử nghiệm thường khá lớn, nhưng dữ liệu thu thập được đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao. Dữ liệu thu thập từ các mô hình giả định Thay vì thực hiện các cuộc thử nghiệm nhằm làm rõ những vấn đề còn nằm trong giả thiết thì phải tiêu tốn mất nhiều thời gian và tiền bạc, người ta có thể lập các mô hình giả định để phân tích. Các mô hình giả định đưa ra những tình huống có thập, nó không bao gồm mọi biến cố có trên thực tế mà được đơn giản hóa hơn nhiều so với thế giới hiện thực. Đây là một kỹ thuật mới đối với những cuộc nghiên cứu xác định vấn đề nghiên cứu marketing. Những sự giả định tốt luôn luôn đòi hỏi phải dự tính được những mối quan hệ cũng như tác dụng của các yếu tố mà sau này có thể sử dụng được máy điện toán để xử lý và phân tích. Qua kinh nghiệm thực tế về lựa chọn và thu thập dữ liệu, người nghiên cứu có thể phác họa ra một số mô hình mô tả những mối quan hệ về mặt hàm số giữa các biến số để tiến hành nghiên cứu (ví dụ, quan hệ về giá cả và nhu cầu sản phẩm; quan hệ giữa trình độ nhân viên bán hàng và kết quả bán của họ,....) Những mối quan hệ này được mô tả bởi những hàm số toán học. Và dựa trên mô hình này để dự báo những biến đổi có thể xảy ra khi một yếu tố nào nào đó thay đổi. Thật ra, không phải tất cả mọi sự giả định đều định lượng được những biến đổi của thế giới thực, trong những trường hợp như vậy, các người nghiên cứu phải tự giả định ra từ những kinh nghiệm của mình. Mặc dù việc sử dụng các biến cố giả định có thể làm giảm đi giá trị của một chương trình nghiên cứu, nhưng nó vẫn là công cụ đắc lực đem lại cho người nghiên cứu khả năng tiếp thu và phân tích một lượng lớn các dữ liệu mà không phải tốn nhiều công sức và tiền bạc để thu thập chúng. Dữ liệu thứ cấp Khái niệm dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu do người khác thu thập, sử dụng cho các mục dích có thể là khác với mục đích nghiên cứu của chúng ta. Dữ liệu thứ cấp có thể là dữ liệu chưa xử lý (còn gọi là dữ liệu thô) hoặc dữ liệu đã xử lý. Như vậy, dữ liệu thứ cấp không phải do người nghiên cứu trực tiếp thu thập. Có nhiều nhà nghiên cứu, sinh viên đánh giá thấp nguồn dữ liệu thứ cấp có sẵn. Vì vậy chúng ta bắt đầu xem xét sự hợp lý của nguồn dữ liệu thứ cấp đối với vấn đề nghiên cứu của chúng ta trước khi tiến hành thu thập dữ liệu của chính mình. Các cuộc điều tra về dân số, nhà ở, điều tra doanh nghiệp, điều tra mức sống dân cư, điều tra kinh tế xã hội gia đình (đa mục tiêu)... do chính phủ yêu cầu là những nguồn dữ liệu rất quan trọng cho các nghiên cứu kinh tế xã hội. Ngoài ra một số nguồn dữ liệu dưới đây có thể là quan trọng cho các nghiên cứu của chúng ta bao gồm: - Các báo cáo của chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội, ngân sách quốc gia, xuất nhập khẩu, đầu tư nước ngoài, dữ liệu của các công ty về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường... - Các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học - Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan - Tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu - Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là các bài báo cáo hay luận văn của các sinh viên khác (khóa trước) trong trường hoặc ở các trường khác. Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp là tiết kiệm tiền bạc, thời gian. Nhược điểm trong sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp là: - Số liệu thứ cấp này đã được thu thập cho các nghiên cứu với các mục đích khác và có thể hoàn toàn không hợp với vấn đề của chúng ta; khó phân loại dữ liệu; các biến số, đơn vị đo lường có thể khác nhau... - Dữ liệu thứ cấp thường đã qua xử lý nên khó đánh giá được mức độ chính xác, mức độ tin cậy của nguồn dữ liệu. Vì vậy trách nhiệm của người nghiên cứu là phải đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, phải kiểm tra xem các kết quả nghiên cứu của người khác là dựa vào dữ liệu thứ cấp hay sơ cấp. Vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra dữ liệu gốc. Phân loại dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp có đặc điểm là chỉ cung cấp các thông tin mô tả tình hình, chỉ rõ quy mô của hiện tượng chứ chưa thể hiện được bản chất hoặc các mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên cứu. Vì dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệp, nó cũng là những thông tin đã được công bố nên thiếu tính cập nhật, đôi khi thiếu chính xác và không đầy đủ. Tuy nhiên, dữ liệu thứ cấp cũng đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing do các lý do: - Các dữ liệu thứ cấp có thể giúp người quyết định đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề trong những trường hợp thực hiện những nghiên cứu mà các dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không cần thiết phải có các dữ liệu sơ cấp. Ví dụ như các nghiên cứu thăm dò hoặc nghiên cứu mô tả. - Ngay cả khi dữ liệu thứ cấp không giúp ích cho việc ra quyết định thì nó vẫn rất quan trọng vì nó giúp xác định và hình thành các giả thiết về các giải pháp cho vấn đề. Nó là cơ sở để hoạch định việc thu thập các dữ liệu sơ cấp; cũng như được sử dụng để xác định tổng thể chọn mẫu và thực hiện chọn mẫu để thu thập dữ liệu sơ cấp. Dữ liệu thứ cấp bên trong Khi tìm kiếm dữ liệu thứ cấp nên bắt đầu từ các nguồn bên trong tổ chức. Hầu hết các tổ chức đều có những nguồn thông tin rất phong phú, vì vậy có những dữ liệu có thể sử dụng ngay lập tức. Chẳng hạn như dữ liệu về doanh thu bán hàng và chi phí bán hàng và chi phí bán hàng hay các chi phí khác sẽ được cung cấp đầy đủ thông qua các bảng báo cáo thu thập của doanh nghiệp. Những thông tin khác có thể tìm kiếm lâu hơn nhưng thật sự không khó khăn khi thu thập loại dữ liệu này. Có hai thuận lợi chính khi sử dụng dữ liệu thứ cấp bên trong doanh nghiệp là thu thập được một cách dễ dàng và có thể không tốn kém chi phí. Để tạo ra cơ sở dữ liệu thứ cấp bên trong, doanh nghiệp cần tổ tức cơ sở dữ liệu marketing (DataMarketing). Đó là việc sử dụng máy tính để nắm bắt và theo dõi các các hồ sơ khách hàng và chi tiết mua hàng. Thông tin thứ cấp này phục vụ như một nền tảng cho các chương trình nghiên cứu marketing hoặc như là nguồn thông tin nội bộ liên quan đến hành vi khách hàng trong nhiều doanh nghiệp. Dữ liệu thứ cấp bên ngoài Những nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã xuất bản có được từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ (NGO) , các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp ....sự phát triển của mạng thông tin toàn cầu đã tạo nên một nguồn dữ liệu vô cùng phong phú và đa dạng, đó là các dữ liệu thu thập từ internet. Trong thực tế, có rất nhiều dữ liệu thứ cấp có thể sử dụng được và có thể tìm kiếm từ nhiều nguồn khác nhau. Vì vậy, điều quan trọng là phải phân loại nguồn dữ liệu để có một phương thức tìm kiếm thích hợp. Các tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp Tính cụ thể Dữ liệu thứ cấp phải bảo đảm tính cụ thể, có nghĩa là nó phải rõ ràng, phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, có thể hỗ trợ cho việc phân tích nhận diện vấn đề hay mô tả vấn đề nghiên cứu. Tính cụ thể còn đòi hỏi sự rõ ràng về nguồn thu tập dữ liệu cũng như hiệu quả của dữ liệu (so sánh lợi ích của dữ liệu với chi phí thu thập) Tính chính xác của dữ liệu Người nghiên cứu phải xác định dữ liệu có đủ chính xác phục vụ cho việc nghiên cứu hay không. Dữ liệu thứ cấp có thể có sai số (hay không chính xác), điều này phụ thuộc vào nguồn cung cấp dữ liệu. Vì vậy, uy tín của nhà cung cấp và độ tin cập của nguồn dữ liệu những tiêu chuẩn cần xem xét khi thu thập dữ liệu thứ cấp. Tính thời sự Nghiên cứu marketing đòi hỏi dữ liệu phải có tính thời sự (dữ liệu mới) vì giá trị của dữ liệu sẽ bị giảm qua thời gian. đó cũng là lý do vì sao các doanh nghiệp nghiên cứu marketing luôn cập nhập thông tin định kỳ, tạo ra nguồn thông tin có giá trị cao. Mục đích của dữ liệu được thu thập: Dữ liệu thu thập nhằm đáp ứng một số mục tiêu nghiên cứu đã xác định và giải đáp câu hỏi “Dữ liệu cần thu thập để làm gì?” Dữ liệu được thu thập phục vụ cho mục đích nghiên cứu cụ thể, vì các dữ liệu có thể phù hợp với mục tiêu nghiên cứu này nhưng lại có thể không phù hợp với trường hợp khác. Ưu và nhược điểm của dữ liệu thứ cấp 3.1 Ưu điểm của dữ liệu thứ cấp Dễ tìm kiếm và tìm kiếm nhanh Đây là điểm ưu việt hẳn của dữ liệu thứ cấp. Thuộc tính này được quyết định bởi chỗ dũ liệu thứ cấp đã tồn tại sẵn và vấn đề chỉ đơn thuần l