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)
有人问我:“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。
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。
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(UniversalMcCann)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,美国直邮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。
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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