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      解讀數據?解讀“人”!

      文章出處:深圳市深度網絡有限公司作者:深度網 人氣:-發表時間:2013-01-28 14:14:00

        一提到“數據”,可能經常會想到“數字”、“圖表”、“模型”、“方程”等容易讓人怯步的詞語。其實“數據”的真正意義,是躲在背后的那些“人”。

        在營銷學中,市場的根本在于需求,需求由人而生。因此,我們不應該就數字而數字,就算法而算法,應該自始自終關注“人”,市場研究則更是如此。

        有人也許會說,“人”可不好說,有時說謊,有時偏私,真真假假。但,不是有種更簡單的想法嗎?我們自己本身就是“人”。作為市場研究者,大可不必將自己完完全全剝離在“人”這個概念以外,頂著看似客觀的立場,作困獸之斗。


        這個時候,也許有人會質疑,如果加入更多自己的想法,你的研究還客觀嗎?

        沒錯,作為市場研究者,必須客觀地看待事實,呈現事實。但事實是什么,如果總把自己孤立在另一邊,恐怕這個所謂的事實,也不過是披著云霧的謎團。

        在這里,我必須強調,事實的重要性,正是為了看清事實,我們必須“有方法”地在某些情況下,將自己看成是同一邊的“人”,某些情況下,將自己獨立為另一邊的旁觀者。

        這個“方法”,正是這篇文章試圖總結的東西。


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        1. 在用戶沒有表達任何觀點,或,還不清楚用戶的觀點之前,不要有任何想法。

        我們不妨惡俗地將自己比喻成“蛔蟲”,主人都還沒有想法,就算你是肚子里的蛔蟲,也不可能會知道些什么。

        所以,我們需要開放式問卷,引誘我們的主人試著講他們的想法,哪怕只是一點點。這就是所謂的定性階段。


        2. 拿著用戶的文字反饋,嘗試讀懂這個“人”,而不是這些“字”。

        當問卷回收了,我們“看到”主人們用“文字”寫下來的話。這就有兩個問題:

        一是,開放式問卷數量很多,意味著主人很多,口味各不相同;

        二是,文字的運用可能基于主人們的不同背景或個性有所不同(寫的不同),而由于有自己的背景,我們“看”的方式與主人們的表達方式也有所不同(看的不同),結果必然導致信息傳遞的缺失(最形象的比喻是,接力比劃游戲,結果往往啼笑皆非)。

        這個時候,我們作為同一邊的“人”,可以出現了。

        看著那些留在卷面上的文字,試想一下,那個“你”到底想說什么?這個時候仿佛可以讀懂些什么。但必須說明,這個時候的“你”只能是文字背后可能的那個人,而不應該有任何你的自我存在影響著判斷。

        舉個簡單的例子,有兩個玩家同時說,你的游戲太耗錢了。請好好看看他們的等級,他們的角色,他們的收入/職業等背景信息,你可能會發現一位是中級,一位是高級,一位是肉盾,一位是魔法師,一位是學生,一位是藍領。

        我們試著代入,如果你是中級肉盾,在這個游戲中會面臨怎樣的情境?因為游戲規則,你常常與高級玩家PK,結果是PK時常常輸掉(挫敗感過強),歸根到底是因為你的角色只是中級,然后會想“如果我練到高級了,就不怕跟高級玩家PK。”最終,頻繁花錢練級,花了錢,卻發現永遠不可能追上高級,那時正好有個問卷彈出來,你毫不猶豫地說“這個游戲太耗錢了”。

        另一個角色,如果你是高級魔法師,因為你等級高,攻擊力強,很多人組你打副本,副本對你而言很簡單,但手機端的頁面總是復雜而龐大,一晚下來,流量用了一半。第三晚開始,隊友喊你,你就得用套餐外流量去參與同盟軍。兩個禮拜之后,月結日發現話費用了100塊在超出的流量上,這時你收到一個問卷,你義憤填膺地說“這個游戲太耗錢了”。

        上面的例子是想說明,當你讀懂了文字背后的那個人,你會發現前者的“耗錢”根源很可能是玩法的成就感缺失,后者的“耗錢”根源很可能是頁面的聯網響應,二者講的可能完全不是同一回事。


        3. 傾聽著用戶的話語,與其跟他說話,不如聽懂他的話。

        有人可能會細心地看到,上面我用了“可能”下結論,說白了,這種代入只是“猜”,你沒有任何證據證明這個假設是對的。

        沒錯,不記得哪位名家講過“大膽假設,小心求證”。如果說前面是如何用“代入”來大膽假設,后面則是如何用“代入”來小心求證。

        有了一些粗糙的想法后,作為市場研究者,內心充滿了激動和好奇,沒有人比我們更想知道自己的假設或想法,到底對不對。這個時候,千萬注意,收起我們的激動和好奇。這種先入為主的情緒會成為我們發現事實的障礙。

        前面只有文字接觸,接下來不妨親自與用戶對話,形式是多樣的,電話,面訪,現場測試等等。用近乎苛刻的連環追問(這里有技巧,追問的代價絕不能是用戶厭煩),讓用戶自己把自己挖透徹,這個過程可能是痛苦而艱難的,所以你的“代入”變得很重要。只有讓用戶感覺到,作為同一邊的“人”的你存在,他才會愿意做挖掘自己這種艱難的活兒。

        案例分享:桌面上放著幾款不同品牌的,容量相同材質不同的奶瓶。

        請一位中低收入家庭的全職媽媽在挑選的兩個中最終選出一個,并且說出原因。兩個備選的奶瓶分別是:高端品牌PP材質、一般品牌玻璃材質。最終她選擇了一般品牌玻璃材質。她告訴我們,PP材質不知道對小孩好不好,而且自己是全職媽媽,可以照料玻璃材質的,玻璃更安全。

        幾個環節之后,我們加入這樣的內容“為了感謝您,我們額外送您一個贈品,請你隨便挑一個帶走吧。”結果,她選擇了高端品牌PP材質。

        這時,你試著代入中低收入家庭的全職媽媽角色,似乎更能讀懂她的行為,這個高端品牌可能還是值得信任的,根源可能不在材質上,而在價格上。

        有了這個想法,追問她“送人嗎?還是BB用?送人我給你包裝一下,BB用的話可能加個把手好一些。”

        這時她告訴我,“謝謝你,那幫我加個把手吧,高端品牌就是講究啊,我也給BB試試看。”(表情輕松愉悅)

        “試過如果好的話,可以回頭光顧哦!”

        她稍微用力眨了一下眼睛,揚起了嘴角“呵呵,好,我們先試試~~~”。說到這里,你懂的了。

        (話說回來,真誠建議市場研究人員也不妨修煉一下表情動作的心理投射)


        4. 與其單獨看每個數字,不如串起來讀下去,完整地讀出一個“人”。

        從開放式問卷的廣度,到與用戶對話的深度,我們一直在拼湊和補充材料,“代入”除了幫我們讀懂“人”以外,也幫我們描繪了可能存在的問題,可以通俗地理解為“準備上桌的菜”。這個菜到底能上不能上,材料是不是最終做出這個菜,還得繼續“小心求證”。

        來到定量問卷階段,將你的材料組織好,送到用戶面前,讓他們決定,他們想要什么。用戶反饋回來之后,我們進入數據清洗、分析、解讀階段。

        這里說一下“解讀”。

        送到我們面前的是一堆數字,一堆圖表,我們任務不是告訴大家這個數字是多少,而是數字代表什么。

        第一件要做的事是,將自己每種假設的相關數字聚集起來,考察它們是否可以串成鏈條(俗稱“證據鏈”),如果可以,很好,假設成立。如果不可以,研究一下,假設的漏洞在哪里,也許會發現一個新的結論。

        第二件事是,將用戶視角下的諸如行為路徑、態度軌跡、需求滿足過程等鏈條相關的數字串聯起來,看看是否能完整描繪出“人”的形象。如果可以,很好,又一個結論浮現了,如果不可以,檢查一下矛盾或缺漏點在哪里,也許會發現用戶分類方法不對,另外一個細分維度可能更有效。

        舉個簡單的例子,你有用戶對皮膚的元素、顏色、風格、主題的偏好,串聯起來,加上一個合適的細分維度對比分析,會發現年齡不同的用戶,社會沉浸經歷不同,總體風格偏好也存在差異。再類推延伸一下,會發現社會沉浸經歷可能會投射在更多其他領域的偏好上。

        有人可能會問,這里好像沒看見“代入”。其實,在你做的兩件事里面,就已經有“代入”。組織證據鏈、剖繪形象人這兩件工作,需要很好地讀懂選項占比以及填選項的人,才能做好。


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