市场调研工作中最重要且最困难的一环就是原始数据的收集。为什么说它使最重要且最困难的一环呢？因为市场调研计划启动后，调研人员经常先从二手数据的收集开始，通过外部供应商、在线数据库、在线搜索引擎获取，相比于原始数据，获取二手数据的速度更快、成本更低。通过二手数据，可以帮助营销人员界定研究的问题与目标，是一种因果性调研。但是如果需要进一步进行探索性的调研，则离不开对原始数据的收集。
什么是因果性调研和探索性调研？
以红牛饮料为例，红牛除了能量饮料外，需要在其他市场中引入一种新型的功能性的饮料的生产线，类似可口可乐品牌下的维生素水，为了让这款新型功能饮料找准定位进入市场，红牛公司营销人员列了下面一些问题：
1、现有客户也购买这类功能性饮料产品么？2、这类产品与现有客户的生活方式一致么？3、新型功能饮料的定价较原产品将10%能否收到现有客户的青睐？4、功能性饮料的使用者他们需要和期望什么样的产品？5、功能性饮料客户回从哪里购买？什么时候使用，怎么使用？
在上面的5个问题中，1-3就属于因果型问题，他们先假设了一个结果，去寻找回答的肯定与否定；而4-5属于探索性问题，因为调研者也不确定答案会是什么，需要不断探索和求证。
所以，原始数据的收集更需要小心谨慎，需要保证收集到的数据具有相关性、准确性和及时性的同时，最重要的客观性。稍微带点主观的导向，就失去了其价值。
在收集原始数据的过程中，调研人员主要采用三种方法：观察法、调查法、实验法。
其中“消费者人种学”是从观察法中，结合人种学研究法，在市场调研中不断完善发展起来的一种对消费者在自然状态下的消费活动进行观察观测的一种研究方法。
我们知道，如果通过访谈调研，通过简单的问答，消费者的回答和选择往往会因为特定的环境和提问人的原因，充分调用理性的思维进行思考之后进行回答和选择。而实际上，消费者做出的消费冲动更多是感性上、日常上的考虑。
Walkman上市前，产品负责人认为机身颜色非常重要，会决定人们对这种新事物的接受程度。但是他们在红色、黄色、蓝色、白色、黑色的机身颜色中不确定。于是他们找来多名目标消费者进行测试，询问他们更喜欢哪种颜色。多数消费者都选择了红色、黄色、蓝色这类更加靓丽的颜色，认为它们最能代表新事物的个性，也最能吸引别人注目。调研人员在结束访谈后，为了对首访消费者表示感谢，允许他们在门口领走一步自己喜欢的Walkman。令人意外的，根据被领走的数量，几乎全部受访者都选择了黑色机身。
最后，Walkman以黑色机身面世，最终大卖。
为什么消费者口头上说的，和实际行动会有如此大的差异？
第一个原因是，人只愿意讲述对自己有利，或者被社会喜欢的东西，从而隐瞒对自己不利或社会不喜欢的动机。颜色亮丽被认为代表年轻、前卫，没有人愿意承认自己保守。
第二个原因是，也有可能对自己为什么做的行为动机，这个人根本就没有意识到，自然也不可能直接表达出来。比如，为了更耐用更耐脏，所以选择了黑色，没有人愿意表达自己贪图便宜的小心思。
语言可以修饰，但行动最真实。
如今的市场人员面临许多难题：消费者对产品的真实想法是什么？他们会怎样向朋友介绍产品？他们到底在现实生活中怎么使用这个产品？他们会告诉你么？他们能告诉你么？也许他们想告诉你，只是当语言一出口，就加入了修饰的成分。为了能够看得更为透彻，许多公司选择人种学研究的调查方式。开展人种学研究，需要注意以下几个方面：
1、需要为最自然的环境
人种学研究者在寻找“消费者的真理”的过程中，需要为消费者提供一个最为自然的环境，避免消费者在非自然的，或实验的环境中有意无意地隐藏自己真实的需求。在日常的消费环境中进行观察，才能获得真实的答案。如果你是卖啤酒的，请到酒吧，融入消费者的环境中。如果你是卖茶叶的，就安静地坐下来，和消费者一起喝口茶。
2、进入消费者的世界
有一些产品，不是在公共场合被进行使用的，就需要调研人员进入消费者的实际去了解和感受消费者在使用产品时的具体情况。现在有很多进入素人家庭进行生活和观察的综艺节目，非常火热，也是因为真实感和自然感。
3、观察隐秘的细节
人种学研究通常会发现一些非常隐秘的细节，而这些细节基本上不会出现在传统的调查中。但是人们做出购买与否的决定往往来源于这些不被人观察到的隐秘细节。咖啡盖从正是因为调查人员发现消费者在饮用咖啡中最困难的一个操作就是需要连捏带戳揭开盖子才能喝上一口咖啡。
4、主动仿真体验
有时候观察、进入消费者的生活成为困难的时候，人种学研究者就会根据目标消费者特殊情况制造仿真的体验道具，模仿消费者使用产品的过程。尤其是针对一些老年客户的产品，调查人员会带上眼镜来模糊视线，在鞋里放入未爆开的爆米花，手上戴着笨重的橡胶手套，通过这些来模仿眼部有疾病，走路关节疼的老年人感觉。
当然，人种学研究方法不是所有的东西都能观测到，比如感觉、态度、动机和私有行为，加上有些不频繁的行为也较难捕捉，即使观测到了，也难以被诠释，所以，研究者通常要结合其他的数据收集方法才能让观测变得更加有说服力。