超越市場(chǎng)調研的解析

假定你是一個(gè)新型廚具的制造商，你想知道顧客對你的產(chǎn)品的看法，那么，理想的做法是對顧客做一次調查，從量化的角度有效地了解顧客。對調查的回答將是數字化的，而且選取調查人數的樣本大小將足以歸納得出結論。通過(guò)對數百名顧客的調查，你將保證可以得到一份有效的統計報告�！　《�量最好是讓顧客對廚具的不同性能按照重要程度從1到10打分，10分為最重要。調查結果可能是：烹飪速度，8.2；烹飪出的食物品質(zhì)，7.1；清潔的容易程度，6.5；占據廚房空間：4.8.　　你甚至還可以分析上述這些性能參數和價(jià)格敏感性之間的相關(guān)性。你也許會(huì )發(fā)現價(jià)格敏感性會(huì )隨著(zhù)烹飪速度重要性的上升而下降。不管怎樣，調查的最后結果會(huì )為決策提供支持。你的廚具可能會(huì )變成“快速烹飪廚具”，并且進(jìn)行相應的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)�！　∵@個(gè)假設的情景中隱含了市場(chǎng)調研的傳統思維。它的特征是：信息是最基本的，量化信息尤其受到青睞，調查樣本的容量越大，越有利于歸納出結論�！　∮檬袌�(chǎng)調研的來(lái)了解顧客，本質(zhì)上并沒(méi)有什么錯誤。量化是很有效的，數據越多，樣本容量越大，結果就越理想。但問(wèn)題是，市場(chǎng)調研的觀(guān)念不足于全面地了解顧客�！　�傳統思維掉進(jìn)了這樣一個(gè)陷阱：簡(jiǎn)單地假定隨著(zhù)可獲得信息數量的增加，對顧客的理解程度就提高；從越多的人那里得到越多的信息，市場(chǎng)調研的效果就越好，對顧客的理解就越好�！　『懿恍�，這種囿于數據、特別是樣本容量的做法是錯誤的。對顧客的理解不只是一些數據，而首先是一種解析（explanation）。要理解某件事情，就是要解析這件事是怎樣發(fā)生的，其中一部分工作是要預測將來(lái)會(huì )發(fā)生什么。但解析不僅僅是預測，而是要解釋和說(shuō)明將來(lái)事情為什么會(huì )發(fā)生和怎樣發(fā)生，比如，在前面提到的新廚具的案例中，你所尋找的就是解析顧客為什么使用和怎樣使用新廚具�！　〗馕霾粡臄祿�而來(lái)　　在尋找解析的過(guò)程中，重要的是認識到解析永遠不會(huì )存在于數據中。解析總是和數據相分離�？戳讼旅孢@個(gè)案例，你就理解這一點(diǎn)了�！　〖僭O你從事食品服務(wù)行業(yè)，你對特定的人群做了市場(chǎng)調查，發(fā)現調查人群中85%的消費者在被調查的一周內至少有4次吃雞肉。你的調查人數雖多達400人，但在統計學(xué)上并不具有代表性。于是你再做一次調查，選定2，000人做樣本，并得到同樣的結果。這樣，你就得出結論：你的調查在定量上是精確的，在統計上是有效的，這些消費者都吃雞！　　這個(gè)案例看起來(lái)就像你可能希望的那樣，理解顧客很簡(jiǎn)單。的確，從市場(chǎng)調研的角度看事情就這么簡(jiǎn)單。問(wèn)題是：解析在哪里？你可以預測這些消費者會(huì )繼續吃雞（因此，你應該在菜單上增加更多的雞肉），但是，這只是預測，而不是解析。你可以說(shuō)解析就是簡(jiǎn)單的推斷：如果現在有這么多人吃雞，那么將來(lái)很可能有很多人吃雞。但是你怎么知道你可以按這個(gè)方式來(lái)推斷呢？　　樣本統計有助于把調查樣本數據的，推廣到數目更大的本該調查卻沒(méi)有調查的總體上。但是統計學(xué)對于通過(guò)數據推斷做出預測的難題無(wú)能為力。調查結果可以表明人們在吃雞——或者說(shuō)他們（被調查人）在吃雞，但是不能由此推斷這種行為會(huì )持續到將來(lái)，雖然這種推斷有時(shí)也有效，但也不過(guò)是調查人員的信心使然，不是邏輯思維的結果�！　�從另一角度看這個(gè)問(wèn)題，其它的解釋也是可能的。也許你調查的顧客是因為關(guān)注自己的體重而選擇吃雞肉來(lái)減肥，或者他們?yōu)榱耸″X(qián)而吃雞肉。沿著(zhù)任何一個(gè)方向進(jìn)行解析，你就可以預測，當顧客已經(jīng)完成目標或者對自己的目標厭倦了之后，就不再吃雞肉了�！　∫虼�，你的數據——人們吃很多雞肉——可以導致以下兩種預測結果：人們將來(lái)會(huì )繼續吃雞肉或者會(huì )停止吃雞肉。同樣的數據可以適用于這兩種相反的預測結果。所以，預測只依賴(lài)于解析，而不是數據�！　∧敲�，解析來(lái)自哪里？從邏輯上講，解析不可能來(lái)自數據，因為解析不是開(kāi)始于數據。但如果不來(lái)源于數據，那又從哪里來(lái)呢？解析來(lái)自于創(chuàng )造力。解析是洞察消費者行為的創(chuàng )造性行為。這種創(chuàng )造力可能是由數據激發(fā)的，即通過(guò)觀(guān)察和分析數據的關(guān)系模式把握事態(tài)；或者來(lái)自其它的創(chuàng )造性沖動(dòng)，包括經(jīng)驗和直覺(jué)�！　‘斠粋�(gè)解析降臨你的時(shí)候，別管它從哪里來(lái)，解析本身是最根本的。你要把解析放在第一位，把數據放在第二位�！　�數據可以評價(jià)解析　　如果你腦海中有了一個(gè)解析，數據可以在理解顧客的過(guò)程中發(fā)揮重要作用。數據的作用是使你對你做出的解析更加自信，或者讓你放棄它，再尋找一個(gè)更好的解析。數據是對解析做出評價(jià)的最有力的工具�！　∽屛覀兓氐叫聫N具的案例。首先，你需要重點(diǎn)關(guān)注解析。如果你有了數據，就會(huì )給為你找到解析提供靈感。在這個(gè)案例中，你可能想到這樣一種解析：人們對速度的重視程度高于質(zhì)量。人們在準備食物時(shí)越來(lái)越匆忙，所以愿意犧牲食物質(zhì)量只求食物更快地擺到飯桌上�！　∪缓竽憧梢杂脭祿�來(lái)評價(jià)這個(gè)解析。首先，你手頭的消費者調查數據是否和該解析相吻合？結果表明吻合：從評分看，烹飪速度比食物質(zhì)量更重要。這個(gè)發(fā)現讓你對該解析感到更加滿(mǎn)意�！　〉�是，盡管樣本容量大，調查結果本身也不應令你太自信。原因是，這個(gè)調查結果也會(huì )和其它許多看重烹飪速度的解析相一致。例如消費者可能認為，公司利用技術(shù)很容易就能提高速度，而質(zhì)量卻更難提高。由此，解析就會(huì )圍繞消費者對技術(shù)可能性及其現實(shí)重要性的期望而展開(kāi)�！　∷�有的解析都是不同的，它們按照兩類(lèi)不同的維度進(jìn)行劃分。其中一類(lèi)可以稱(chēng)為“特殊—普遍”，特殊的解析只對特定的條件適用，也就是說(shuō)，這種解析只適用于特定時(shí)間和空間內特定的人。很明顯，這種特性或多或少地存在�！　×硗庖环N維度是“日�！�”。日常的解析是從該解析所適用情景中的當事人的角度來(lái)闡述。這種解析可能是當事人對自身行為的一種解釋?zhuān)�或者是當事人不能明確地表達自己，你于是可以使用他所熟悉的語(yǔ)言替他表達出來(lái)。廚具案例的解析是通過(guò)人們自身的經(jīng)驗表達出來(lái)的，所以就是日常的解析。案例中關(guān)于“滿(mǎn)意/犧牲”的解析，也許正是人們自己可能表達出來(lái)的�！　】茖W(xué)的解析和日常的解析相反，它不代表真實(shí)客戶(hù)的經(jīng)驗。這種解析以自己的術(shù)語(yǔ)來(lái)表達，而這些術(shù)語(yǔ)是為了得出解析而發(fā)明�！　�對任何一種數據，你需要在腦海中形成一種解析，它要么得到數據的支持，要么和數據相背離。在許多情況下，這種解析會(huì )是常識性的。實(shí)際上，“焦點(diǎn)小組會(huì )議”和“一對一訪(fǎng)談”得出的常識性解析經(jīng)常和市場(chǎng)調查得到的數據相矛盾�！　≡趶N具案例中，“技術(shù)預期”的解析很容易被駁倒。比如，以下就是在10次“一對一訪(fǎng)談”中的典型回答：　　—“總是要花時(shí)間去準備食物。但是，我肯定將來(lái)所要做的只是給機器設置一個(gè)程序，就可以得到和媽媽做的一樣美味的肉餡餅了�！薄　　�“現在還沒(méi)有速食品之類(lèi)的，我打賭肯定有人會(huì )想出簡(jiǎn)單易行的辦法烹調出美食，不久就會(huì )有的�！薄　≈皇�10次訪(fǎng)談就給“技術(shù)預期”的解析——即目標顧客相信，提高食物烹飪質(zhì)量在技術(shù)上的可能性要小于提高烹飪速度帶來(lái)了嚴峻的考驗。10次訪(fǎng)談是不是太少？100次或1，000次會(huì )不會(huì )更好呢？從樣本選擇的角度看，沒(méi)錯�！　〉�是，請記住更廣泛的，你必須突破市場(chǎng)調研的觀(guān)念。如果你的解析是人們對技術(shù)有特殊的信念，但是如果你看到應當對技術(shù)有特殊信念的一類(lèi)人，并沒(méi)有在日常生活中表現出這種信念，那么這就足以對你的解析提出挑戰�！　∈袌�(chǎng)調查應該和數字聯(lián)系在一起，而且需要更加量化。但是，如果你所處理的是一個(gè)常識性解析，它具有很強的排他性，而且以日常用語(yǔ)來(lái)表達，那么利用“焦點(diǎn)小組會(huì )議”和“一對一訪(fǎng)談”得到的數據做出解析，要比利用市場(chǎng)調查得到的數據更容易。許多常識性解析和定性更匹配。而在市場(chǎng)調查測試中，這些信息方法往往會(huì )顯得過(guò)于瑣碎而被忽略�！　∧阈枰�突破市場(chǎng)調研的視野，拓寬自己對顧客的理解。理解是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，而不是一堆靜止的信息。綜上所述，理解是一件難事，你要試圖去解釋人們?yōu)槭裁匆�那樣做事。解析任何事情都很難，而解析人的行為就更難了。解析熟人或是和你類(lèi)似的人的行為就夠難的了，解析顧客的行為就更具有挑戰性。

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