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【Re-think】
消费者调查
关于消费者调查,这些年最流行的一个观点就是:消费者调查没有用,因为消费者根本不会告诉你他想要什么。
这句话缺乏最基本的逻辑,这就相当于是说:战场调查没有用,因为敌人不会告诉你他真实的作战意图是什么。
说这句话的人,完全是在用调查没有用,来掩盖自己诊断能力的缺失。实际上,大部分时候,并不是调查本身没有用,而是大部分人使用了错误的方法。(就像军队情报机构的人收集了垃圾情报,并不是因为情报工作没 价值,而是因为收集情报的方法有问题)
最近正好在14天改变计划训练营中,有学员问我:缺乏技术和资金的项目,如何做消费者调查,那么这篇文章就重新思考消费者调查这个问题。
既然说了消费者调查非常重要,可为什么大多数调查总是得不到想要的结果呢?
打开很多调查报告,你看到的内容是:
你的用户中77%是女性;
你的品牌美誉度53%;
品牌知名度76%;
61%的消费者表示自己很看重性价比……
这些到底哪里不对?
先解释这两个概念:
说到调查,大部分人想到的第一个词就是数据。
许多营销专业人士都很认同这种观念他们认为营销调研寻求的就是一些准确的、被证实的数据驱动的结论,这是关于营销调研的传统观念。
所以大部分时候,当我们想要调查时,我们的工作就是在预算范围内尽可能地广泛收集数据,获取大量样本,使用最新的统计方法,提供大量的分析报告。
这种包含大量数据的报告,你打开封面的那一秒会非常期待(瞧瞧我们这几个月收获了什么),接着就会愁云满布,搞不懂到底有什么意义,然后想着改天再看。数据报告最终变成办公室的文件夹,成为无人问津的摆设。
这就是很多数据驱动的调查以广泛地收集数据为方式,目的就是证实一个观点,或者就是更加盲目地看看我们有多少北上广消费者、我们有多少女性消费者,最终得不到想要的洞察。
但不能因为一种方法非常通用和常见,就认为它是正确的。实际上这种调查对目前快速变化的市场上的大多数人,尤其是创业公司,参考意义非常有限。
而我想推荐的,是另一种消费者调查思路解释驱动的消费者调查。
它并不是广泛收集数据,而是想办法获取并解释消费者的行为。
拿战场收集情报举例,数据驱动就是此次战役,敌人伤亡率31%,撤退速度每秒1.1米,而解释驱动就是观测发现,敌人撤退时旌旗并不乱,大概率是诈降。
如果说数据驱动的消费者调查是为了证实观点,那么解释驱动的调查则是为了寻求新方案。
说起来很复杂,我讲几种简单易行的方法你就明白了。
(PS.为了提高可操作性,这篇文章不讲任何需要耗费大量数据分析、大量资金、长时间或者需要学习数学模型才会的方法,下面这些方法都是仅仅需要常规智力而已。)
常用的解释驱动的消费者调查方法:
独特行为观察
临界点访谈
寻找镜像内容
相似行为分析
1. 独特行为观察
你要研究的消费者,在你假定的场景中,经常表现出什么其他人不太会做,或者不合理的行为?
发现这些行为,然后进行归因,就是独特行为观察法。
举个例子,假设你在路上开车,本来的双行线突然因为事故变成了单行线,很快两边有五六辆车相遇两边排头的分别是一辆出租车和一辆私家车,任何一方都不想退让,导致后面的车也走不了。
你下车想要说服出租车司机倒车,应该怎么说?
大部分人会说麻烦让一下路、你不走我们也走不了啊、给我个面子之类的,这当然不靠谱,因为说服的关键是发现别人想要什么,而不是说自己想要什么,这一点我们都知道。
所以你的任务很明确:你需要让倒车这件事,和面前这个出租车司机本身想要的某个东西建立关联,才能说服。
好了,这就到了消费者调查阶段如何知道出租车司机想要什么?
当然不能走上去直接问:你的人生追求是什么?什么能打动你?如何让你倒车?(这种行为就像很多公司自己选不出slogan,想要让消费者帮忙选一样无用)
没有人能够真正告诉你他想要什么(因为他们也不知道),那怎么办呢?
这时我们推荐的方法独特行为观察法,就可以派上用场了。
现在请你回忆一下(如果想不到,你就去观察一下),出租车司机经常表现出什么独特行为与私家车司机不同?
比如我想到了:拒载、超车、找非主流路线抄近路、抱怨别人开车不专业、不喜欢开导航(比起滴滴快车司机)……
然后下一个问题:表现出这些行为,是因为他想要什么?
很明显,拒载、超车、抄近路等,意味着他们认为自己时间宝贵,每一分钟都是钱,所以要提高时间效率。
不开导航、抱怨别人不专业等行为,意味着他们想追求尊严,体现自己开车技术好,是专业司机(我遇到过几个死活不开导航的出租车司机,这种行为类似于牛逼的演讲者不打草稿一样),除此之外,超车、找非主流路线可能也存在体现专业性的动机。
接着说服策略就明确了,他们最想要时间效率和专业性,那么就需要把倒车的行为和两者之一连接起来。
这个策略还真成功了,这是哈佛商学院谈判学教授亲自遇到的事,当时他尝试百般说服都不行,最终说了这句话让出租车司机倒车了:
两辆车中,只有你是专业司机。
上面说的就是独特行为观察法的基本思路我们很难通过询问来知道消费者想要什么、在意什么,但是我们假设他们的行为,尤其是经常出现的行为(比如出租车司机抱怨别人),会反应一个人的真正偏好。
而你要做的,就是在想不出消费者想要什么的时候,先去想办法观察他们的独特行为(必须是独特行为啊,比如所有人所有时候都会喘气,你去做推测没有意义),然后推测出这种行为表现,一般意味着他们想要什么、喜欢什么、支持什么。
比如你是做女性化妆品的,你就需要问自己:女人在变美方面、买化妆品、用化妆品等方面,有什么不同于其他方面的行为?
比如你是针对健身人群的,就需要问自己:健身爱好者除了健身以外,还表现了什么行为,跟很多其他人不一样?(类似于分析出租车司机和普通司机的区别)
再比如去年我遇到一个做电脑护目镜的企业(防电脑蓝光)。当时我在淘宝一搜,发现这类护目镜一般都主打防蓝光,让眼睛面对屏幕不再刺痛流泪等。
这当然不太可能转化太多新用户因为当一个人感觉到眼睛有点刺痛的时候,大部分选择是直接滴眼药水或者停下来揉揉眼睛,很难为了这么短期的不爽专门下单买个几百块的护目镜。
这就意味着:产品功能和消费者想要完成的任务没有建立关联。
这时候可以用独特行为观察法发现消费者想要的。
首先,这类产品什么人群用的最多呢?一搜就发现是游戏人群。
然后就问:玩游戏的人,经常表现出什么独特行为?
接着我就发现,一个人玩游戏的时候被打断,经常很生气(相比于他工作或吃饭时被打断)。
这就意味着:玩游戏的人应该不喜欢被某种外部因素停止游戏。
而眼睛干涩就是停止他们玩游戏的一种因素所以再拓宽到其他人群,人们用护目镜真正的痛点应该不是治疗眼睛干涩,而是可以让他们长时间专注于某件事(比如玩游戏),而不用被眼睛干涩的负罪感打断。
所以让眼睛不刺痛流泪,就不如说:连玩12小时LOL眼睛不干涩(意味着不用被打断)。
总之,不论是通过实际消费者观察、还是通过自己回忆、小组头脑风暴等,你都可以问自己:我的消费者表现出了什么独特行为?然后通过这个行为去发现他们想要的这就是独特行为观察法。
说到这里,就有人问到底什么是独特行为?很简单,独特行为就是:很合理但是他们却不做的事情。发现独特行为,就是发现不合理行为。
比如一个人玩游戏时比其他时候更不喜欢被打断。比如出租车司机比其他司机更不愿意用导航等。
这种思路除了用来寻找消费者洞察,还可以用来开发和优化产品。
比如专门制造高尔夫球具的卡拉威公司,当年在美国市场份额很小,很多大公司为现有的消费者市场抢的头破血流。这个时候它不能硬拼,所以派出了一些调查人员去进行市场调研,寻找取胜之道。
调研的时候,这样一个很合理但是高尔夫爱好者们就是不做的事情:
很多人喜爱高尔夫,也很羡慕那些打高尔夫的人,也不缺钱,但就是不自己去打高尔夫。
这很奇怪。他们针对这些现象继续访谈和观察,发现这部分消费者抱怨过去的球杆经常让自己打不着球,而自己练习又很困难。于是卡拉威公司抓住这个机会,对这些高尔夫羡慕者们推出了大头球杆,让他们不经过大量训练也能打到球,迅速火爆。
这就是我推荐大部分没时间、没大量调研预算的营销人,经常要采用的第一种方法:独特行为观察法。去寻找(通过观察、回忆、小组讨论等)你的目标群体在完成某个任务时,有哪些很合理但不去做的行为,并通过这些行为来推断他们到底想要什么。
(ps.很多人自称阅人无数,那你只需要把这种阅人的本领用到阅群体上面就行了)
2. 临界点访谈
大部分访谈直接问消费者你觉得会喜欢什么?、你为什么购买?、你会买吗?
这些基本都是无效的,因为消费者无法预测自己的行为。
在07年iPhone上市的时候,优势麦肯(Universal McCann)曾经做过一个大范围的消费者调查,并以此预测:iPhone只会在墨西哥、非洲等不发达市场能够成功,在欧美发达市场不可能成功。
比如有个问题是你是否愿意用一台便捷性设备来满足所有需求(比如既能打电话、上网又能拍照)?
发现墨西哥有79%觉得愿意,美国只有31%,美国人对整合相机和音乐播放器的手机本身没什么兴趣。
这个让人哭笑不得的调查,却基本上符合了大部分人做访谈的方式。我们想直接通过询问消费者得到答案(最好消费者直接告诉我们什么能打动他们),但却忽略这个事实:任何的调查都不能直接告诉你答案,你只能用过用户在调查中的反应,推测出答案。(比如用户讲了某个故事,反映了某种偏好)。
那应该怎么做呢?
我推荐大部分访谈应该是:临界点访谈想办法推动用户主动进入回忆故事的临界点。
假设下面这张图是访谈者和用户的对话(绿色是用户),一开始都是一些短句,用户有一搭没一搭地回答(没买过、还不错),直到某些问题激发了用户的回忆,让用户开始主动回忆具体的经历和场景这就是临界点访谈。
几个月前,我曾遇到一个智能儿童机器人项目,要在产品上市前选择官网文案的主打方向(比如默认的是主打上班时打开手机,远程看孩子,利用儿童机器人的远程视频功能),为此,需要实施一个消费者调查。
一开始的默认方法是:把头脑风暴想出来的文案,优选出5个,然后找一群年轻妈妈来访谈,问她们喜欢什么文案、什么文案能打动她们。
这当然是没有用的,消费者怎么可能知道哪个文案有效呢?(如果让消费者选的话,珍惜你身边最爱的人这句话肯定比怕上火喝加多宝要喜欢,但后者却是更有效的。)
而且这样问用户永远不可能进入访谈的临界点,主动开始回忆真实的经历和讲故事。
于是我们开始询问回忆类的问题,例如:
在带孩子的过程中,你最美妙的记忆是什么?
在带孩子的过程中,你最糟糕的一次经历是什么?
你肯定为了更方便带孩子,买过什么产品,能讲讲有什么吗?当时是怎么听说的?为啥突然想买这个?
……
结果发现,很多妈妈的故事竟然或多或少都包含了这些关键细节:
带孩子真是累啊,有时候感觉上班反而是一种解脱。
有时候反而怀念过去的单独生活,现在旅行的时候也不安生
这就意味着,消费者可能根本不想上班时随时远程看孩子主打远程看孩子,应该是一个伪需求。
再深入问,就发现果然,大部分真正想孩子的父母,更想早点下班回家。
那么对于这种临界点访谈来说,应该问什么问题?
按照营销需求,应该问这些方面的问题:
(1)相关经历回忆问题帮助你找到共鸣点
比如越野车,就需要问和越野车相关的独特经历:
开越野车的印象深刻的经历(用于寻找品牌故事相关的洞察)当时去哪里啦?为什么突然想要要开越野车?当时发生了什么?
(比如当时被上司骂了,但是也不想辞职,所以周末开越野车跑到城郊。这往往说明在追求自由和解脱的时候,可能会想到越野)
开越野车和社交相关的经历(用于寻找关系、形象方面的洞察)有和别人一起坐越野车的经历吗?最印象深刻的是什么?开越野车时,你觉得在你朋友眼中,你是什么人?你周围的朋友,很多人会买车,你觉得谁最有可能买越野车,为什么?这个人之前做过什么事,以至于你觉得他像买越野车的人?
开越野车和实用相关的经历(用于寻找越野车的实用需求)什么时候,你突然觉得要是有一辆越野车就好了?有时候你想起来幸好我买的是越野车,当时发生了什么?什么时候,你觉得要是我买的是商务车等非越野车就好了?
开越野车的相似经历(用于寻找用户对越野车的归类)有人说第一次开奔驰商务车的时候,跟他第一次上台领奖的感觉类似,那么你开越野车的时候,感觉和什么类似?买越野车的时候,和你买什么产品的冲动类似?
当年JEEP销量下滑的时候,就曾经用过类似的方法找洞察,他们没有问消费者想要什么越野车,而是问消费者关于越野车的经历。
比如很多人提到了去户外的开拓地,去别人不能去的地方、谈到了美国西部广阔的草原、谈到了开越野车的经历和骑马的经历类似等等。
于是JEEP找到了真正的答案在当时的美国人眼中,越野车意味着自由,并不是冷冰冰的机器,而是和骑马的感觉类似。
于是他们把方形车灯改成圆形(更加像马),并且名字也叫牧马人,结果大获成功。
(2)行为归因问题发现产品主打诉求和痛点
比如儿童机器人访谈,给用户一些样机把玩,然后问她们:觉得这个产品和什么比较像?买了这个可能就不买什么了?
很多妈妈说,和故事机比较像,买了之后可能不会买故事机,玩具也会减少。
然后就可以调用顺着用户看中的属性往下问:
买这类东西,有哪些你后悔的,有哪些你觉得特别值的经历?
比如很多妈妈提到,有些故事机买了后悔,小孩玩一会就腻了。这说明,这些妈妈很在意是不是能让小孩玩很久。
然后问:为什么你在意小孩是不是玩很久呢?
很多人会说:这样不用重复买新的。
这里并不是真正的洞察,还需要继续问他们这样做的原因。
为什么你在意不用重复买新的?
出人意料的是,大部分人提的并不是缺钱,而是孩子用腻的东西经常堆在家里一堆一堆的,不好处理。
通过这些问题,就容易发现:家长买这类儿童陪伴产品,真正的痛点应该是不想一直换一直要买新的,从而旧的堆成一堆。对他们来说,智能真正的意义可能并不是操作流畅、像真人一样,而是年年升级、年年有新花样。
总之,你可以不断通过追问的方式,寻找消费者看中一个东西的原因:
对于这个,你看重什么?
为什么看重这一点,它可以帮你做什么事?
为什么你在意这件事?
你觉得自己是一个什么样的人,从而在意这件事?
(3)影响来源问题帮你发现营销渠道和方式
除了上述之外,一般还需要问影响来源问题消费者决策中,看了什么、听了什么。
比如:
关于看上次买故事机,你从哪里看到的信息?你相信吗?
关于听不知道怎么选,你听谁的?从谁那里听说的?还告诉了谁?
这样可以找到什么渠道(广告、线下等)正在影响消费者。
结 语
用任何的消费者调查方法,都不要期望直接从消费者口中得到答案,而应该从他们的行为中推断出答案(不论是行为观察还是访谈)。
就像没有医生直接通过化验单来得到处方单,而是通过化验单和病人的其他行为进行推测,再得到的结论。
而你需要的,就是更多进行解释驱动的调查而不是盲目的数据驱动的调查,通过消费者在场景下反应出来的行为,进行推断。
说明:
1,因为篇幅所限,本文仅涉及了两种我自己常用的方法,其他方法(比如相似性比较、镜像行为推断等),以后发现有读者需求再写。
2,除了本文的方法,还有无数更加高大上的调研方法,但是操作复杂、需要大量模型、对数据要求高,连我自己大部分时候都懒得用或者没钱没精力用,所以没有涉及。
现在讲的方法,更多地是利用大部分读者已经会的东西比如职场上大部分人都有阅人能力,所以这些方法大部分是利用你已经积累多年的阅人能力。但大部分人都不会探索式因子分析之类的,不能利用既有能力,写了难以执行,所以就不分享。
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