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（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。
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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