1、超越市場調研的解析 假定你是一個新型廚具的制造商，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。對調查問題的回答將是數(shù)字化的，而且選取調查人數(shù)的樣本大小將足以歸納得出結論。通過對數(shù)百名顧客的調查，你將保證可以得到一份有效的統(tǒng)計報告。 定量分析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，7.1；清潔的容易程度，6.5；占據(jù)廚房空間：4.8。你甚至還可以研究分析上述這些性能參數(shù)和價格敏感性之間的相關性。你也許會發(fā)現(xiàn)價格敏感性會隨著烹飪速度重要性的上升而下降。不管怎樣，調查

2、的最后結果會為決策提供支持。你的廚具可能會變成“快速烹飪廚具”，并且進行相應的市場營銷。這個假設的情景中隱含了市場調研的傳統(tǒng)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。用市場調研的方法來了解顧客，本質上并沒有什么錯誤。量化是很有效的，數(shù)據(jù)越多，樣本容量越大，結果就越理想。但問題是，市場調研的觀念不足于全面地了解顧客。傳統(tǒng)思維掉進了這樣一個陷阱：簡單地假定隨著可獲得信息數(shù)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，市場調研的效果就越好，對顧客的理解就越好。很不幸，這種囿于數(shù)據(jù)、特別是樣本容量的做法是錯誤的。對顧客的理解不只是

3、一些數(shù)據(jù)，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會發(fā)生什么。但解析不僅僅是預測，而是要解釋和說明將來事情為什么會發(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。解析不從數(shù)據(jù)而來在尋找解析的過程中，重要的是認識到解析永遠不會存在于數(shù)據(jù)中。解析總是和數(shù)據(jù)相分離?？戳讼旅孢@個案例，你就理解這一點了。假設你從事食品服務行業(yè)，你對特定的人群做了市場調查，發(fā)現(xiàn)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(shù)雖多達400人，但在統(tǒng)計學上并不具有代表性。于是你

4、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(tǒng)計上是有效的，這些消費者都吃雞！這個案例看起來就像你可能希望的那樣，理解顧客很簡單。的確，從市場調研的角度看事情就這么簡單。問題是：解析在哪里？你可以預測這些消費者會繼續(xù)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。你可以說解析就是簡單的推斷：如果現(xiàn)在有這么多人吃雞，那么將來很可能有很多人吃雞。但是你怎么知道你可以按這個方式來推斷呢？樣本統(tǒng)計有助于把調查樣本數(shù)據(jù)的規(guī)律，推廣到數(shù)目更大的本該調查卻沒有調查的總體上。但是統(tǒng)計學對于通過數(shù)據(jù)推斷做出預測的難題無能為力。

5、調查結果可以表明人們在吃雞或者說他們（被調查人）在吃雞，但是不能由此推斷這種行為會持續(xù)到將來，雖然這種推斷有時也有效，但也不過是調查人員的信心使然，不是邏輯思維的結果。從另一角度看這個問題，其它的解釋也是可能的。也許你調查的顧客是因為關注自己的體重而選擇吃雞肉來減肥，或者他們?yōu)榱耸″X而吃雞肉。沿著任何一個方向進行解析，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。因此，你的數(shù)據(jù)人們吃很多雞肉可以導致以下兩種預測結果：人們將來會繼續(xù)吃雞肉或者會停止吃雞肉。同樣的數(shù)據(jù)可以適用于這兩種相反的預測結果。所以，預測只依賴于解析，而不是數(shù)據(jù)。那么，解析來自哪里？從邏輯上講，解

6、析不可能來自數(shù)據(jù)，因為解析不是開始于數(shù)據(jù)。但如果不來源于數(shù)據(jù)，那又從哪里來呢？解析來自于創(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(shù)據(jù)激發(fā)的，即通過觀察和分析數(shù)據(jù)的關系模式把握事態(tài)；或者來自其它的創(chuàng)造性沖動，包括經(jīng)驗和直覺。當一個解析降臨你的時候，別管它從哪里來，解析本身是最根本的。你要把解析放在第一位，把數(shù)據(jù)放在第二位。數(shù)據(jù)可以評價解析如果你腦海中有了一個解析，數(shù)據(jù)可以在理解顧客的過程中發(fā)揮重要作用。數(shù)據(jù)的作用是使你對你做出的解析更加自信，或者讓你放棄它，再尋找一個更好的解析。數(shù)據(jù)是對解析做出評價的最有力的工具。讓我們回到新廚具的案例。首先，你需要重點關注解析。如果你有了數(shù)

7、據(jù)，就會給為你找到解析提供靈感。在這個案例中，你可能想到這樣一種解析：人們對速度的重視程度高于質量。人們在準備食物時越來越匆忙，所以愿意犧牲食物質量只求食物更快地擺到飯桌上。然后你可以用數(shù)據(jù)來評價這個解析。首先，你手頭的消費者調查數(shù)據(jù)是否和該解析相吻合？結果表明吻合：從評分看，烹飪速度比食物質量更重要。這個發(fā)現(xiàn)讓你對該解析感到更加滿意。但是，盡管樣本容量大，調查結果本身也不應令你太自信。原因是，這個調查結果也會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，公司利用技術很容易就能提高速度，而質量卻更難提高。由此，解析就會圍繞消費者對技術可能性及其現(xiàn)實重要性的期望而展開。所有的解析都是不

8、同的，它們按照兩類不同的維度進行劃分。其中一類可以稱為“特殊普遍”，特殊的解析只對特定的條件適用，也就是說，這種解析只適用于特定時間和空間內特定的人。很明顯，這種特性或多或少地存在。另外一種維度是“日?？茖W”。日常的解析是從該解析所適用情景中的當事人的角度來闡述。這種解析可能是當事人對自身行為的一種解釋，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言替他表達出來。廚具案例的解析是通過人們自身的經(jīng)驗表達出來的，所以就是日常的解析。案例中關于“滿意/犧牲”的解析，也許正是人們自己可能表達出來的?？茖W的解析和日常的解析相反，它不代表真實客戶的經(jīng)驗。這種解析以自己的術語來表達，而這些術語

9、是為了得出解析而發(fā)明。對任何一種數(shù)據(jù)，你需要在腦海中形成一種解析，它要么得到數(shù)據(jù)的支持，要么和數(shù)據(jù)相背離。在許多情況下，這種解析會是常識性的。實際上，“焦點小組會議”和“一對一訪談”得出的常識性解析經(jīng)常和市場調查得到的數(shù)據(jù)相矛盾。在廚具案例中，“技術預期”的解析很容易被駁倒。比如，以下就是在10次“一對一訪談”中的典型回答：“總是要花時間去準備食物。但是，我肯定將來所要做的只是給機器設置一個程序，就可以得到和媽媽做的一樣美味的肉餡餅了?！薄艾F(xiàn)在還沒有速食品之類的，我打賭肯定有人會想出簡單易行的辦法烹調出美食，不久就會有的?！敝皇?0次訪談就給“技術預期”的解析即目標顧客相信，提高食物烹飪質量在

10、技術上的可能性要小于提高烹飪速度帶來了嚴峻的考驗。10次訪談是不是太少？100次或1,000次會不會更好呢？從樣本選擇的角度看，沒錯。但是，請記住更廣泛的問題，你必須突破市場調研的觀念。如果你的解析是人們對技術有特殊的信念，但是如果你看到應當對技術有特殊信念的一類人，并沒有在日常生活中表現(xiàn)出這種信念，那么這就足以對你的解析提出挑戰(zhàn)。市場調查應該和數(shù)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常識性解析，它具有很強的排他性，而且以日常用語來表達，那么利用“焦點小組會議”和“一對一訪談”得到的數(shù)據(jù)做出解析，要比利用市場調查得到的數(shù)據(jù)更容易。許多常識性解析和定性方法更匹配。而在市場調查

11、測試中，這些信息方法往往會顯得過于瑣碎而被忽略。你需要突破市場調研的視野，拓寬自己對顧客的理解。理解是一個動態(tài)的過程，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菢幼鍪隆＝馕鋈魏问虑槎己茈y，而解析人的行為就更難了。解析熟人或是和你類似的人的行為就夠難的了，解析顧客的行為就更具有挑戰(zhàn)性。 DATE M.d.yyyy 9.17.2022 DATE HH:mm DATE M.d.yyyy 9.17.2022 DATE HH:mm 03:03 DATE HH:mm:ss 03:03:10 TIME yy.M.d 22.9.d TIME h時m分 3時3分 TIME h時m分s秒 3時3分