2013年被媒体称为大数据元年，几乎所有的大型组织（行政机构、研究机构、商业巨头等）都开始关注、研究、规划乃至切实地投身于这一新兴的产业领域。虽然我们还无法对这一潮流或现象的历史阶段性做出准确论断，但是身处大潮当中，任一企业或个人都不能袖手旁观，变革在所难免，不论主动或是被动。
大数据时代下，传统的汽车市场营销理论、研究方法、执行通路等都会发生巨大的变革，作为市场营销先导部分的市场研究领域，也将会顺应时代的趋势，在稳健与创新中不断前行。
阿里巴巴已经提出在平台和金融之后的第三大战略即是数据，“将数据基础层向阿里集团外部生态链开放，成为包括B2B供应商、B2B采购商、淘宝店家、阿里妈妈联盟、淘宝代运营服务提供商、物流合作伙伴等社区成员的生产运营平台，未来甚至可能向全社会开放。” 试想一下，传统的市场研究理论、模式和方法，在如此的宏大蓝图中将会如何构建自己新的生态？
新华信在参加市场研究同业组织ESOMAR举办的2013年度汽车论坛上，主办方指出未来汽车市场研究发展的趋势是“全球化+本地化、整合性预测、数据监控、非结构化、实时性、整合性洞察、研究+咨询”，这些都暗合了目前大数据时代的产业特征。
汽车市场研究的大数据化，第一个现象就是海量乃至天量的数据出现，由此带来新的研究理论、方法和模式。传统的汽车市场研究，囿于预算、时间和数据获取程度的限制，只能依靠统计学的方法由样本来推断整体，由局部来获取全貌。而这些，在汽车大数据面前都将不是问题，研究者所关心的问题将逐步由执行向模型过渡。
新华信认为，第二个现象就是整合和集成，我们将不再纠结于市场研究的项目制，我们的研究对象将不再严格地区分为汽车消费者、汽车产品、汽车品牌、汽车渠道或者其他客体，我们对数据的获取方式将会由“问卷和询问”向“数据源监控/数据质量管理/数据整合”过渡。基于整合数据的全方位观察、审视乃至洞察，形成从宏观到微观的立体决策支持，从而改变企业经营决策的传统思维方式。这个角度来看，未来市场研究和管理咨询的融合或整合，是无可避免的趋势。
第三方面，汽车市场研究将会逐步向非结构化研究倾斜。未来我们所面临的汽车数据大部分将是非结构化或半结构化的，当然目前的技术和方法还不足以从海量的非结构化数据中，探查出非常精准的结论；将非结构化数据转化为结构化数据，然后再加以探查和分析，仍是暂时的解决之道。根据新华信对目前研究技术上的跟踪，我们相信针对汽车非结构化数据（如多媒体数据）的分析方法，将会在可预期的未来取得质的突破；同时，针对汽车半结构化数据（主要是文字，尤其是复杂的中文）的分词、特征提取、语义分析乃至文本挖掘技术，也将会成为未来市场研究的普遍性技术之一。大数据时代下的汽车市场研究将呈现出智能化的趋势，这一方面体现在相关数据仓库和知识库的建立上，另一方面体现在数据提取、整合、分析和展现的实时性上，同时基于商业智能平台的数据可视化技术和智能分发/预警机制，也将是未来的亮点。进而，基于商业智能平台的汽车数据挖掘技术，也会将市场研究从描述性向预测性的高度进行提升。
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