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【李叫獸】沒有大量預算,如何做消費者調查?

放大字體  縮小字體 發布日期:2018-05-16  來源:李叫獸  作者:一起小編  瀏覽次數:959
核心提示:關于消費者調查,這些年最流行的一個觀點就是:消費者調查沒有用,因為消費者根本不會告訴你他想要什么。這句話缺乏最基本的邏輯,這就相當于是說:戰場調查沒有用,因為敵人不會告訴你他真實的作戰意圖是什么。說這句話的人,完全是在用調查沒有用,來掩蓋自己診斷能力的缺失。實際上,大部分時候,并不是調查本身沒有用,而是大部分人使用了錯誤的方法。(就像軍隊情報機構的人收集了垃圾情報,并不是因為情
 關于消費者調查,這些年最流行的一個觀點就是:消費者調查沒有用,因為消費者根本不會告訴你他想要什么。

 

這句話缺乏最基本的邏輯,這就相當于是說:“戰場調查沒有用,因為敵人不會告訴你他真實的作戰意圖是什么。”

 

說這句話的人,完全是在用調查沒有用,來掩蓋自己診斷能力的缺失。實際上,大部分時候,并不是調查本身沒有用,而是大部分人使用了錯誤的方法。(就像軍隊情報機構的人收集了垃圾情報,并不是因為情報工作沒    價值,而是因為收集情報的方法有問題)

 

最近正好在“14天改變計劃訓練營中,有學員問我:缺乏技術和資金的項目,如何做消費者調查那么這篇文章就重新思考消費者調查這個問題。


既然說了消費者調查非常重要,可為什么大多數調查總是得不到想要的結果呢?

 

打開很多調查報告,你看到的內容是:

 

你的用戶中77%是女性;

你的品牌美譽度53%;

品牌知名度76%;

61%的消費者表示自己很看重性價比……

 

這些到底哪里不對?

 

先解釋這兩個概念:

 
數據驅動的調查VS解釋驅動的調查

 

說到調查,大部分人想到的第一個詞就是數據

 

許多營銷專業人士都很認同這種觀念——他們認為營銷調研尋求的就是一些準確的、被證實的數據驅動的結論,這是關于營銷調研的傳統觀念。

 

所以大部分時候,當我們想要調查時,我們的工作就是在預算范圍內盡可能地廣泛收集數據,獲取大量樣本,使用最新的統計方法,提供大量的分析報告。

 

這種包含大量數據的報告,你打開封面的那一秒會非常期待(瞧瞧我們這幾個月收獲了什么),接著就會愁云滿布,搞不懂到底有什么意義,然后想著改天再看。數據報告最終變成辦公室的文件夾,成為無人問津的擺設。

 

 

這就是很多數據驅動的調查——以廣泛地收集數據為方式,目的就是證實一個觀點,或者就是更加盲目地看看我們有多少北上廣消費者我們有多少女性消費者,最終得不到想要的洞察。

 

但不能因為一種方法非常通用和常見,就認為它是正確的。實際上這種調查對目前快速變化的市場上的大多數人,尤其是創業公司,參考意義非常有限。

 

而我想推薦的,是另一種消費者調查思路——解釋驅動的消費者調查

 

它并不是廣泛收集數據,而是想辦法獲取并解釋消費者的行為。

 

拿戰場收集情報舉例,數據驅動就是此次戰役,敵人傷亡率31%,撤退速度每秒1.1,而解釋驅動就是觀測發現,敵人撤退時旌旗并不亂,大概率是詐降


 

 

如果說數據驅動的消費者調查是為了證實觀點,那么解釋驅動的調查則是為了尋求新方案。

 

說起來很復雜,我講幾種簡單易行的方法你就明白了。

 

PS.為了提高可操作性,這篇文章不講任何需要耗費大量數據分析、大量資金、長時間或者需要學習數學模型才會的方法,下面這些方法都是僅僅需要常規智力而已。)

  

常用的解釋驅動的消費者調查方法:

  1. 獨特行為觀察

  2. 臨界點訪談

  3. 尋找鏡像內容

  4. 相似行為分析

 

none="shifuMouseDown('shifu_t_015')" style="margin: 5px 0px 0px; padding: 10px; max-width: 100%; letter-spacing: 0.544px; widows: 1; border-style: none none none solid; line-height: 25px; font-family: 微軟雅黑, helvetica, sans-serif; text-shadow: rgb(34, 95, 135) 0px 1px 0px; color: rgb(255, 255, 255); border-radius: 4px; box-shadow: rgb(153, 153, 153) 2px 2px 4px; border-left-width: 10px; border-left-color: rgb(253, 208, 0); display: inline-block; background-color: rgb(55, 57, 57); box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;">

1. 獨特行為觀察

 

你要研究的消費者,在你假定的場景中,經常表現出什么其他人不太會做,或者不合理的行為?

 

發現這些行為,然后進行歸因,就是獨特行為觀察法。

 

舉個例子,假設你在路上開車,本來的雙行線突然因為事故變成了單行線,很快兩邊有五六輛車相遇——兩邊排頭的分別是一輛出租車和一輛私家車,任何一方都不想退讓,導致后面的車也走不了。

 

你下車想要說服出租車司機倒車,應該怎么說?

 

大部分人會說麻煩讓一下路你不走我們也走不了啊給我個面子之類的,這當然不靠譜,因為說服的關鍵是發現別人想要什么,而不是說自己想要什么,這一點我們都知道。

 

所以你的任務很明確:你需要讓倒車這件事,和面前這個出租車司機本身想要的某個東西建立關聯,才能說服。

 

好了,這就到了消費者調查階段——如何知道出租車司機想要什么?

 

當然不能走上去直接問:你的人生追求是什么?什么能打動你?如何讓你倒車?(這種行為就像很多公司自己選不出slogan,想要讓消費者幫忙選一樣無用)

 

沒有人能夠真正告訴你他想要什么(因為他們也不知道),那怎么辦呢?

 

這時我們推薦的方法——獨特行為觀察法,就可以派上用場了。

 

現在請你回憶一下(如果想不到,你就去觀察一下),出租車司機經常表現出什么獨特行為與私家車司機不同?

 

 

比如我想到了:拒載、超車、找非主流路線抄近路、抱怨別人開車不專業、不喜歡開導航(比起滴滴快車司機)……

 

然后下一個問題:表現出這些行為,是因為他想要什么?

 

很明顯,拒載超車抄近路等,意味著他們認為自己時間寶貴,每一分鐘都是錢,所以要提高時間效率。

 

不開導航抱怨別人不專業等行為,意味著他們想追求尊嚴,體現自己開車技術好,是專業司機(我遇到過幾個死活不開導航的出租車司機,這種行為類似于牛逼的演講者不打草稿一樣),除此之外,超車”、“找非主流路線可能也存在體現專業性的動機。

 

接著說服策略就明確了,他們最想要時間效率和專業性,那么就需要把倒車的行為和兩者之一連接起來。

 

這個策略還真成功了,這是哈佛商學院談判學教授親自遇到的事,當時他嘗試百般說服都不行,最終說了這句話讓出租車司機倒車了:

 

兩輛車中,只有你是專業司機。

 

上面說的就是獨特行為觀察法的基本思路——我們很難通過詢問來知道消費者想要什么、在意什么,但是我們假設他們的行為,尤其是經常出現的行為(比如出租車司機抱怨別人),會反應一個人的真正偏好。

 

而你要做的,就是在想不出消費者想要什么的時候,先去想辦法觀察他們的獨特行為(必須是獨特行為啊,比如所有人所有時候都會喘氣,你去做推測沒有意義),然后推測出這種行為表現,一般意味著他們想要什么、喜歡什么、支持什么。

 

比如你是做女性化妝品的,你就需要問自己:女人在變美方面、買化妝品、用化妝品等方面,有什么不同于其他方面的行為?

 

比如你是針對健身人群的,就需要問自己:健身愛好者除了健身以外,還表現了什么行為,跟很多其他人不一樣?(類似于分析出租車司機和普通司機的區別)

 

再比如去年我遇到一個做電腦護目鏡的企業(防電腦藍光)。當時我在淘寶一搜,發現這類護目鏡一般都主打防藍光,讓眼睛面對屏幕不再刺痛流淚等。

 

這當然不太可能轉化太多新用戶——因為當一個人感覺到眼睛有點刺痛的時候,大部分選擇是直接滴眼藥水或者停下來揉揉眼睛,很難為了這么短期的不爽專門下單買個幾百塊的護目鏡。

 

 

這就意味著:產品功能和消費者想要完成的任務沒有建立關聯。

 

這時候可以用獨特行為觀察法發現消費者想要的。

 

首先,這類產品什么人群用的最多呢?一搜就發現是游戲人群。

 

然后就問:玩游戲的人,經常表現出什么獨特行為?

 

接著我就發現,一個人玩游戲的時候被打斷,經常很生氣(相比于他工作或吃飯時被打斷)。

 

這就意味著:玩游戲的人應該不喜歡被某種外部因素停止游戲。

 

而眼睛干澀就是停止他們玩游戲的一種因素——所以再拓寬到其他人群,人們用護目鏡真正的痛點應該不是治療眼睛干澀,而是可以讓他們長時間專注于某件事(比如玩游戲),而不用被眼睛干澀的負罪感打斷。

 

所以讓眼睛不刺痛流淚,就不如說:連玩12小時LOL眼睛不干澀(意味著不用被打斷)。

 

總之,不論是通過實際消費者觀察、還是通過自己回憶、小組頭腦風暴等,你都可以問自己:我的消費者表現出了什么獨特行為?然后通過這個行為去發現他們想要的——這就是獨特行為觀察法。

 

說到這里,就有人問到底什么是獨特行為?很簡單,獨特行為就是:很合理但是他們卻不做的事情。發現獨特行為,就是發現不合理行為

 

比如一個人玩游戲時比其他時候更不喜歡被打斷。比如出租車司機比其他司機更不愿意用導航等。

 

這種思路除了用來尋找消費者洞察,還可以用來開發和優化產品。

 

比如專門制造高爾夫球具的卡拉威公司,當年在美國市場份額很小,很多大公司為現有的消費者市場搶的頭破血流。這個時候它不能硬拼,所以派出了一些調查人員去進行市場調研,尋找取勝之道。

 

調研的時候,這樣一個很合理但是高爾夫愛好者們就是不做的事情:

 

很多人喜愛高爾夫,也很羨慕那些打高爾夫的人,也不缺錢,但就是不自己去打高爾夫。

 

這很奇怪。他們針對這些現象繼續訪談和觀察,發現這部分消費者抱怨過去的球桿經常讓自己打不著球,而自己練習又很困難。于是卡拉威公司抓住這個機會,對這些高爾夫羨慕者們推出了大頭球桿,讓他們不經過大量訓練也能打到球,迅速火爆。

 

 

這就是我推薦大部分沒時間、沒大量調研預算的營銷人,經常要采用的第一種方法:獨特行為觀察法。去尋找(通過觀察、回憶、小組討論等)你的目標群體在完成某個任務時,有哪些很合理但不去做的行為,并通過這些行為來推斷他們到底想要什么。

 

ps.很多人自稱閱人無數,那你只需要把這種閱人的本領用到閱群體上面就行了)

  

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2. “臨界點”訪談

 

直接從對方的話中獲取情報,是愚蠢的行為

大部分訪談直接問消費者“你覺得會喜歡什么?”、“你為什么購買?”、“你會買嗎?”
 


這些基本都是無效的,因為消費者無法預測自己的行為。

 

在07年iPhone上市的時候,優勢麥肯(UniversalMcCann)曾經做過一個大范圍的消費者調查,并以此預測:iPhone只會在墨西哥、非洲等不發達市場能夠成功,在歐美發達市場不可能成功。

 

比如有個問題是“你是否愿意用一臺便捷性設備來滿足所有需求(比如既能打電話、上網又能拍照)?”

 

發現墨西哥有79%覺得愿意,美國直郵31%,美國人對整合相機和音樂播放器的手機本身沒什么興趣。

 

這個讓人哭笑不得的調查,卻基本上符合了大部分人做訪談的方式。我們想直接通過詢問消費者得到答案(最好消費者直接告訴我們什么能打動他們),但卻忽略這個事實:任何的調查都不能直接告訴你答案,你只能用過用戶在調查中的反應,推測出答案。(比如用戶講了某個故事,反映了某種偏好)。

 

那應該怎么做呢?

 

我推薦大部分訪談應該是:“臨界點”訪談——想辦法推動用戶主動進入回憶故事的臨界點。

 

假設下面這張圖是訪談者和用戶的對話(綠色是用戶),一開始都是一些短句,用戶有一搭沒一搭地回答(“沒買過”、“還不錯”),直到某些問題激發了用戶的回憶,讓用戶開始主動回憶具體的經歷和場景——這就是臨界點訪談。

  

 

幾個月前,我曾遇到一個智能兒童機器人項目,要在產品上市前選擇官網文案的主打方向(比如默認的是“主打上班時打開手機,遠程看孩子”,利用兒童機器人的遠程視頻功能),為此,需要實施一個消費者調查。

 

一開始的默認方法是:把頭腦風暴想出來的文案,優選出5個,然后找一群年輕媽媽來訪談,問她們喜歡什么文案、什么文案能打動她們。

 

這當然是沒有用的,消費者怎么可能知道哪個文案有效呢?(如果讓消費者選的話,“珍惜你身邊最愛的人”這句話肯定比“怕上火喝加多寶”要喜歡,但后者卻是更有效的。)

 

而且這樣問用戶永遠不可能進入訪談的“臨界點”,主動開始回憶真實的經歷和講故事。

 

于是我們開始詢問回憶類的問題,例如:

 

“在帶孩子的過程中,你最美妙的記憶是什么?”

 

“在帶孩子的過程中,你最糟糕的一次經歷是什么?”

 

“你肯定為了更方便帶孩子,買過什么產品,能講講有什么嗎?當時是怎么聽說的?為啥突然想買這個?”

…… 

 


 

結果發現,很多媽媽的故事竟然或多或少都包含了這些關鍵細節:

 

“帶孩子真是累啊,有時候感覺上班反而是一種解脫。”

 

“有時候反而懷念過去的單獨生活,現在旅行的時候也不安生”

 

這就意味著,消費者可能根本不想上班時隨時遠程看孩子——主打“遠程看孩子”,應該是一個偽需求。

 

再深入問,就發現果然,大部分真正想孩子的父母,更想早點下班回家。

 

那么對于這種“臨界點訪談”來說,應該問什么問題?

 

按照營銷需求,應該問這些方面的問題:

 

(1)相關經歷回憶問題——幫助你找到共鳴點

 

比如越野車,就需要問和越野車相關的獨特經歷:

 

開越野車的印象深刻的經歷(用于尋找品牌故事相關的洞察)——當時去哪里啦?為什么突然想要要開越野車?當時發生了什么?

 

(比如“當時被上司罵了,但是也不想辭職,所以周末開越野車跑到城郊。”這往往說明在追求自由和解脫的時候,可能會想到越野)

 

開越野車和社交相關的經歷(用于尋找關系、形象方面的洞察)——有和別人一起坐越野車的經歷嗎?最印象深刻的是什么?開越野車時,你覺得在你朋友眼中,你是什么人?你周圍的朋友,很多人會買車,你覺得誰最有可能買越野車,為什么?這個人之前做過什么事,以至于你覺得他像買越野車的人?

 

開越野車和實用相關的經歷(用于尋找越野車的實用需求)——什么時候,你突然覺得“要是有一輛越野車就好了”?有時候你想起來“幸好我買的是越野車”,當時發生了什么?什么時候,你覺得“要是我買的是商務車等非越野車就好了”?

 

開越野車的相似經歷(用于尋找用戶對越野車的歸類)——有人說第一次開奔馳商務車的時候,跟他第一次上臺領獎的感覺類似,那么你開越野車的時候,感覺和什么類似?買越野車的時候,和你買什么產品的沖動類似?

 

當年JEEP銷量下滑的時候,就曾經用過類似的方法找洞察,他們沒有問消費者想要什么越野車,而是問消費者關于越野車的經歷。

 

比如很多人提到了“去戶外的開拓地,去別人不能去的地方”、談到了“美國西部廣闊的草原”、談到了開越野車的經歷和騎馬的經歷類似等等。

 

于是JEEP找到了真正的答案——在當時的美國人眼中,越野車意味著自由,并不是冷冰冰的機器,而是和騎馬的感覺類似。

 

于是他們把方形車燈改成圓形(更加像馬),并且名字也叫“牧馬人”,結果大獲成功。

 

 

 

(2)行為歸因問題——發現產品主打訴求和痛點

 

比如兒童機器人訪談,給用戶一些樣機把玩,然后問她們:“覺得這個產品和什么比較像?買了這個可能就不買什么了?”

 

很多媽媽說,和故事機比較像,買了之后可能不會買故事機,玩具也會減少。

 

然后就可以調用順著用戶看中的屬性往下問:

 

“買這類東西,有哪些你后悔的,有哪些你覺得特別值的經歷?”

 

比如很多媽媽提到,有些故事機買了后悔,小孩玩一會就膩了。這說明,這些媽媽很在意是不是能讓小孩玩很久。

 

然后問:“為什么你在意小孩是不是玩很久呢?”

 

很多人會說:“這樣不用重復買新的”

 

這里并不是真正的洞察,還需要繼續問他們這樣做的原因。

 

“為什么你在意不用重復買新的?”

 

出人意料的是,大部分人提的并不是缺錢,而是孩子用膩的東西經常堆在家里一堆一堆的,不好處理。

 

通過這些問題,就容易發現:家長買這類兒童陪伴產品,真正的痛點應該是不想一直換一直要買新的,從而舊的堆成一堆。對他們來說,“智能”真正的意義可能并不是“操作流暢”、“像真人一樣”,而是年年升級、年年有新花樣。

 

 

總之,你可以不斷通過追問的方式,尋找消費者看中一個東西的原因:

 

“對于這個,你看重什么?”

“為什么看重這一點,它可以幫你做什么事?”

“為什么你在意這件事?”

“你覺得自己是一個什么樣的人,從而在意這件事?”

 

(3)影響來源問題——幫你發現營銷渠道和方式

 

除了上述之外,一般還需要問“影響來源問題”——消費者決策中,看了什么、聽了什么。

 

比如:

 

關于“看”——“上次買故事機,你從哪里看到的信息?你相信嗎?”

 

關于“聽”——“不知道怎么選,你聽誰的?從誰那里聽說的?還告訴了誰?”

 

這樣可以找到什么渠道(廣告、線下等)正在影響消費者。

  

 

none="shifuMouseDown('shifu_t_015')" style="margin: 5px 0px 0px; padding: 10px; max-width: 100%; letter-spacing: 0.544px; widows: 1; border-style: none none none solid; line-height: 25px; font-family: arial, helvetica, sans-serif; text-shadow: rgb(34, 95, 135) 0px 1px 0px; color: rgb(255, 255, 255); border-radius: 4px; box-shadow: rgb(153, 153, 153) 2px 2px 4px; border-left-width: 10px; border-left-color: rgb(55, 57, 57); display: inline-block; background-color: rgb(253, 208, 0); box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;">結 語 

 

  

用任何的消費者調查方法,都不要期望直接從消費者口中得到答案,而應該從他們的行為中推斷出答案(不論是行為觀察還是訪談)。

 

就像沒有醫生直接通過化驗單來得到處方單,而是通過化驗單和病人的其他行為進行推測,再得到的結論。

 

而你需要的,就是更多進行“解釋驅動的調查”而不是盲目的“數據驅動的調查”,通過消費者在場景下反應出來的行為,進行推斷。 

 

說明:

 

1,因為篇幅所限,本文僅涉及了兩種我自己常用的方法,其他方法(比如相似性比較、“鏡像行為”推斷等),以后發現有讀者需求再寫。

 

2,除了本文的方法,還有無數更加高大上的調研方法,但是操作復雜、需要大量模型、對數據要求高,連我自己大部分時候都懶得用或者沒錢沒精力用,所以沒有涉及。

 

現在講的方法,更多地是利用大部分讀者已經會的東西——比如職場上大部分人都有閱人能力,所以這些方法大部分是利用你已經積累多年的閱人能力。但大部分人都不會探索式因子分析之類的,不能利用既有能力,寫了難以執行,所以就不分享。

 
 
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