簡單、即時反饋和指導行動,造就市場研究的第二條曲線
03-02
(作者宗瑞興,雲思科技&悟空數據創始人)
弗吉尼亞.阿普伽(Virginia Apgar)是一位美國女醫生,她一生未婚,卻發明了一種挽救了千萬新生兒的方法。而這種神奇的方法是一種簡單而有效的數據工具,從這個案例上,以數據專家自居的研究人會得到哪些啟發?20世紀30年代中期,即使在美國30個新生兒就有1個出生時死亡,這個數字比起一個世紀前根本毫無起色。阿普伽,一位麻醉科大夫,在給分娩產婦實施麻醉的過程中發現很多新生兒得到的護理都不恰當或不充分。一些看起來不是非常健康的新生兒被認為不一定能存活,而被醫護人員置之不理,任其自生自滅。阿普伽覺得這樣做不對,但作為一個女性麻醉大夫又沒有足夠的權利去質疑這些傳統慣例。於是她採取了一種不那麼直接但最終更有效的方法:設計了一個評分表。以上的這三個特點是一個能夠驅動決策的數據產品所具備的優質屬性。
市場研究這種基於數據的服務,一直以一種典型的「專業服務」形態出現,嚴謹、速度慢、價格高、大量的個性化服務。但是,這種數據服務在上面的三個屬性上做的並不好。不簡單,一個研究項目需要經過複雜的競標、溝通、確認、報告撰寫,然後提交一個幾十頁的PPT報告。非即時,一個定量項目基本上需要3-4周甚至更長時間。優化空間小,研究的結果無法在業務流程中及時應用,很多研究成為管理工具而非業務優化工具。傳統研究的這些缺陷也導致這一服務只能局限在一小部分收入和利潤極高的企業中,難以向大中型企業擴展。而且目前的客戶群體對現狀也提出了挑戰。如果不改變,長期以往,市場研究這一行業將失去發展動力。是否可以重新思考市場研究?Alpha Go已經戰勝了李世石,汽車也可以自動駕駛了,機器已經擁有智慧。市場研究是否可以通過技術變得更聰明,讓研究變得更加簡單,及時,與業務更加掛鉤,讓研究成為企業的決策引擎?改變,需要拋棄固有的思維。阻礙市場研究前進的是固有的定製化服務模式,每個項目根據客戶的需求進行設計。如果每個新生兒降生就要有一套複雜的設備和測量方法,那麼只能有那些極高端的醫院中為富豪提供服務。阿普伽評分表簡單甚至有些粗糙,但只有這樣簡單的方法才可全面實施;當積累到足夠的數量,量變會變成質變,產生深入的洞察並驅動行動。並不是說所有研究都需要轉型到「簡單」模式,因為有一些策略性研究需要深入的諮詢服務。但是對於大量的測試型研究、滿意度、追蹤研究,是完全有可能發生轉化。隨著市場發展和競爭節奏的加快,數據量的不斷增加,市場研究及基於用戶、市場數據的分析服務對企業來講將是決策的核心。市場研究向「簡單、即時、指導行動」方向發展是必然趨勢,其形態也將從依賴於人的專業服務轉到雲端,成為一種基於自動化工具的雲服務(Software as a Service)。
雲思在自動化洞察領域努力了兩年,雖然取得一些成績,但是在發展市場的過程中仍舊面臨傳統理念的極大阻礙,但是整個社會在向雲端發展,不管是企業(甲方)還是數據服務方(乙方)都無法阻止這一趨勢的變化。中國市場研究已經發展了30年,曾經兩位數的增長到現在以很小的個位數增長,這個行業已經到了產品創新的「S」型曲線的平緩區間。向雲端轉移將成為市場研究的第二條「S」曲線,帶動行業向更廣闊的應用場景和市場擴展。推薦閱讀:
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