【實戰應用】傳統調研與數據分析的結合方式

調研就是大數據無法攻克的堡壘

「我就是喜歡你很大，可是你干不掉我的樣子」

調研問卷嗨森的對R，Python，hadoop，Spark一眾人等做個鬼臉

話說2017年是21世紀了吧

為啥這個中世紀時代的玩意現在還活蹦亂跳啊？

你看其他人的名字都是英文了啊

你丫還叫中文，敢不敢叫MarketResearch裝一下啊？

就沒有一種大數據技術，敲個代碼搭個伺服器

把這個還在靠紙筆OOXX的玩意乾死挺挺嗎？

爺命大

俺懶得裝

你真搞不掂

寶潔還得一年3000萬養著我

騰訊還要專門養一個部門來伺候我

哈哈哈哈 ( ＾?＾)

在之前的 https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/6438 一文中

陳老師猛烈抨擊了調研的各種問題

然而確確實實，即使在2017年3月6日

調研這種方法依然難以被取代

甚至在騰訊這種大企業還被發揚光大

到底調研的獨特魅力在哪裡？

調研四大優勢

優勢一：主動性，讓死人開口

交易數據來自pos機/網站下單，

可是如果顧客不買東西怎麼辦？

曰：沒事，還有網站互動信息。

可是如果顧客不登陸了怎麼辦？

曰：額，沒事，還有社交網站信息，

可是如果顧客不上網發帖怎麼辦？

？？？

至此，大數據依賴的三大信息源全軍覆沒

這是個很現實的問題：

很多情況下，顧客都是很懶的，

他們不滿，就會默默走掉。

不但不留下一片雲彩，

連手都不揮一下，

特別是男顧客！

這時如果單純依賴數據解讀，

就會陷入經典的失蹤飛機誤區里。

抓著小問題不放，忽視大痛點。

調研則不存在這個問題，

我可以拿著用戶失聯前留下的聯繫方式，

直接找上門去問他意見。

更能用更多帶套的小問題勾引他本不想說的內容。

讓死人開口，就這麼強大。

能有多強？

陳老師接觸的最強案例：

X市想了解他們市的失足婦女（咳咳你懂的）的規模，狀況。

調研公司用了一個很神奇的角度，換著法的把這個問題給搞掂了。

這就是調研的威力（小彩蛋：本月閱讀超過1500公布結果哦）。

優勢二：直觀性，讓活人動心

彙報會上，面對市場部各位大佬質疑的眼神，分析師緊張的說：

「我們的產品定位在中高端，然而實際銷售是有偏的」

「我們目前收集的會員數據，45%集中在年收入8-12萬，年齡25-30歲，學歷……」

分析師叨叨叨一堆數據，市場部各位大佬一言不發眉頭緊皺。

陳老師見狀，在這一段彙報完後插了一句：

「簡單來說，大家想過這個群體是誰嗎？」

「就是給諸位修電腦的行政部的小張啊！」

「大家仔細想想他的年齡，收入，學歷，工作單位，哪一條不符合」

「就這一身油光光臟衣服禿地中海，煙愁汗臭小哥，我們還有24999個」

「不知道這不是不是諸位心中的期望啊」

「我嘞個去，對哦！」台下一片笑聲，吐槽聲，卧槽聲。

那一刻大家全懂了， 哈哈哈

調研的魅力，

就是能從枯燥抽象的數據中，

抽出典型鮮活的案例。

讓人們一眼看到問題所在，

強化人們對於數據的理解。

優勢三：深入性，洞察內心

雖然文本分析可以在很大程度上替代調研，

但對人性的洞察，仍然是傳統方法更好。

比如一個熱詞：「屌絲」的背後：

即可以是在校學生的心虛；

也可以是對某些人的辱罵；

還可以是低層白領的自嘲；

又可以是中層白領的套路；

總之這些深層次的含義需要去解讀。

單純依靠文本能快速捕捉這種趨勢，

但想解讀這種趨勢，就得靠研究者深入觀察。

傳統調研在這一領域有著很多深入的方法，

比如做行為日誌，做跟訪，做圖片測試，做場景模擬，

比如在座談會中故意激發矛盾，讓人們相互爭鬥，暴露真性情。

這些方法背後大多有心裡學實驗做基礎，

因此相當實用，收集素材也能多方驗證。

比單純的捕捉熱詞，或者分析行為路徑，關注內容，

要來的快速，直接，省事，深入。

優勢四：全面性，強力執行

一提到大數據就想到互聯網，

想到寬頻，WiFi，終端，伺服器。

然而沒有網路怎麼辦？

四五六七八線城市怎麼辦？

不上網的業務怎麼辦？

我就是想考察我的縣級渠道。

我就是想搞清楚社區店的貨架上到底有幾瓶我的飲料。

那是我花錢買來的面位啊，不能讓經銷商這麼糊弄過去。

大數據搞不掂，就上調研咯。

數據跑斷腿也要跑回來！

敢造假？我找兩波不同的人相互查一遍，哼！

調研如何與數據分析結合

調研在企業里一般有專人，專門組負責

職責有分工，數據分析師們不必事必躬親

五個場景下，調研項目起主導作用，數據分析輔助：

一：潛在市場，潛在用戶，新型概念的開發（總之沒有現成數據）

二：用戶主觀態度，意願，滿意度了解（用戶體驗，用戶洞察，用戶滿意度）

三：沉默用戶的了解（強行讓死人說話）

四：數據基礎較差的存量市場（縣級渠道，網點，門店）

五：競品使用情況，競品用戶情況（還是沒有數據）

當然更多的場景下

是數據分析師們利用小調研

理解自己的問題，豐富報告深度

可以從三個方面來思考，如何利用調研。

事前，快速找到感覺

拿到一個分析需求

沒有概念的時候

可以快速做一些小型市場走訪

約業務部門的人做個小訪談

迅速收集一些問題假設

建立最初的概念

需特別注意的是

有些時候老闆的問題是從一個具體事件發起的

比如他親自看到了XXX

或者業務部的某位大佬跟他講了XXX

做這種需求的時候，更需要做一些實地調研

要具體到老闆產生疑問的事件，人的身上

這樣才能解讀出老闆真正關心的問題

事中，驗證假設真偽

在看數據看的有初步想法的時候

可以直接和問題相關的部門進行溝通

驗證思路是否ok

可以帶著問題走訪市場

簡單的找一個門店，一兩個顧客快速交流

明顯的分析漏洞會直接暴露出來

同時業務部門，顧客，門店會給你很多新思路

在寫分析建議的時候會更有靈感

不至於陷入看著柱子圖

那根高就把哪根當優勢

那根低就把哪根當劣勢

的腦殘分析邏輯中去

事後，故事打動人心

已經出了分析結論，整理彙報的時候，

把調研中發現的事件，人物，場景整理出來，

結合數據發現，作為數據的補充。

可以非常好的幫助大家理解數據，

更好地幫助我們的報告獲得認可。

具體調研方法，陳老師稍後會做補充，敬請期待哦

然而你還是主要靠內部數據幹活的，所以還是得學習內部數據知識

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用戶畫像三部曲：https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/6365

讓你看清用戶畫像實戰應用

作者介紹：陳老師，在諮詢行業打拚了9年，在如何診斷經營問題、建立分析體系、解決專項問題上有超過30個大型項目積累與實戰，天善智能特邀專家。

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