本文整理自秒針系統(tǒng)洞察產(chǎn)品負(fù)責(zé)人陳羲在某次活動上分享的內(nèi)容。

秒針系統(tǒng)洞察產(chǎn)品負(fù)責(zé)人  陳羲

        擁有超過十二年以上互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與線上數(shù)據(jù)智能分析經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)拓展與產(chǎn)品戰(zhàn)略，有豐富的社媒聆聽和大數(shù)據(jù)分析行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。服務(wù)于全球五百強(qiáng)客戶，包括Burberry, Chanel, Coca-Cola, 戴爾，恒天然，Kerring, 歐萊雅，瑪氏，雀巢，耐克，通用，WGC，YUM!等品牌的市場營銷、公關(guān)、研發(fā)等各個部門。針對品牌線上資產(chǎn)、移動平臺、電商研究與執(zhí)行提供戰(zhàn)略咨詢與研究服務(wù)。與雀巢中國設(shè)計并建設(shè)了中國第一個社會化媒體聆聽控制中心。在秒針系統(tǒng)設(shè)計并實(shí)施了社媒聆聽產(chǎn)品Singer，1000萬社媒人群樣本庫Matrix等洞察產(chǎn)品。

以下是正文：

首先介紹一下秒針，我們的核心業(yè)務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)測，這個體系我們大概占了市場上七成左右的品牌與廣告曝光。我們本身擁有比較大的除了BAT以外的海量第三方數(shù)據(jù)，主要是線上的瀏覽、曝光和點(diǎn)擊行為。除了我們的核心業(yè)務(wù)之外，今天分享的主要是秒針洞察，在現(xiàn)有海量數(shù)據(jù)的情況下，如何用這些數(shù)據(jù)去幫助品牌、企業(yè)乃至個體更好地進(jìn)行分析和決策。我自己本人在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、研究公司、咨詢公司都有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，今天的分享是想基于傳統(tǒng)的方式、現(xiàn)在的方式、以及將來更加自動化的路上，怎么做洞察與決策的業(yè)務(wù)。

大象起舞：傳統(tǒng)市場研究與消費(fèi)者洞察體系

我們提到洞察的時候，核心內(nèi)容是，對事物的實(shí)際運(yùn)行機(jī)制有本質(zhì)的理解，然后同時基于這些認(rèn)知能夠產(chǎn)生下一步的行動，并且?guī)碚嬗绊懙囊粋€結(jié)果。所以我們在洞察特別是在商業(yè)上，不僅僅要知道一些東西，而是要在知道這些結(jié)果之后，能夠?qū)嶋H給我們的商業(yè)價值帶來什么影響。

現(xiàn)在正統(tǒng)的或者說傳統(tǒng)的市場研究體系是非常成熟的，基本上我們所熟知的面向消費(fèi)者的各大五百強(qiáng)品牌，都有非常完備的研究體系。在整個集團(tuán)層面有那么多的品牌或者每個品牌下有那么多產(chǎn)品線，每條線都非常需要對于市場的理解和對于消費(fèi)者的認(rèn)知，他們才能繼續(xù)這個決策。這樣的體量之下，沒有哪個企業(yè)可以僅僅通過個體的決策，去做到穩(wěn)健的發(fā)展。 

簡略地給大家講一下市場研究的基本內(nèi)容。傳統(tǒng)市場主要是在定性和定量的研究上，定量的方式往往是找到相應(yīng)的目標(biāo)受眾和需要研究的對象個體，進(jìn)行一個問卷調(diào)研，然后每個用戶都會回收一些問題的答案，我們通過這些答案來進(jìn)行分析實(shí)際消費(fèi)者的態(tài)度和特點(diǎn)。定性研究的話就會更深入地去跟一個或者多個消費(fèi)者進(jìn)行更深入的互動式研究，這里往往會在心理層面上和訴求層面上有更深的挖掘。

傳統(tǒng)市場體系通過洞察或者做研究，最后的產(chǎn)出對于企業(yè)的幫助是全方位的。包括下面這些方面：

在這里還有必要跟大家講解一下大型的企業(yè)和其內(nèi)部基本的市場體系、典型的運(yùn)作機(jī)制。在一個集團(tuán)層面，下面會有很多的事業(yè)部和子品牌。比較熟悉的像寶潔、歐萊雅、聯(lián)合利華，都是非常典型的例子。會有下面這樣的配置：

集團(tuán)層面的市場研究體系和事業(yè)部/品牌層面的市場推廣媒體投放體系的關(guān)系，有可能是從集團(tuán)層面統(tǒng)籌，有可能是下放到各個品牌，也有可能讓兩條線互相進(jìn)行協(xié)調(diào)。

所有產(chǎn)出都會通過市場研究和消費(fèi)者洞察的預(yù)算形成項(xiàng)目，支持到包括市場推廣、產(chǎn)品研發(fā)、公關(guān)部門、甚至投資并購和戰(zhàn)略發(fā)展，去支持他們對整個市場環(huán)境的理解。這些信息其實(shí)形成了一個完整的支撐各條業(yè)務(wù)線和功能線進(jìn)行決策的信息來源渠道。他們也會非常緊密地去跟相應(yīng)的需求部門進(jìn)行溝通，去獲得最佳的研究項(xiàng)目結(jié)果。

舉幾個例子：

1、 歐萊雅收購美即面膜

這個決策很大，也涉及到非常多的環(huán)節(jié)，最早的環(huán)節(jié)除了歐萊雅集團(tuán)的內(nèi)部人員會看到相應(yīng)市場的機(jī)會之外，同時他們也進(jìn)行了一些數(shù)據(jù)趨勢的驗(yàn)證采集，包括從社會化媒體上，從銷售渠道的線路上，這塊的數(shù)據(jù)在早期階段就已經(jīng)能形成基本的趨勢和判斷。后續(xù)又進(jìn)行了相應(yīng)的定性需求分析、定量的需求方面的調(diào)研，以及對于市場上一些品牌的資產(chǎn)情況的分析。

2、雀巢發(fā)布新品BabyNes

這款新品發(fā)布前，經(jīng)過了兩年左右的前期驗(yàn)證，從最初的產(chǎn)品創(chuàng)意到最后的成型，中間經(jīng)歷了非常多的消費(fèi)者需求的探索。從最初的創(chuàng)意上來講，雀巢想針對父母群體的一些痛點(diǎn)，解決需要在半夜起來更簡單的解決泡奶的問題。后續(xù)進(jìn)行了非常長期的用戶深度調(diào)研，包括潛在用戶群體對于使用上的便利性、健康狀況和衛(wèi)生狀況、以及整個使用體驗(yàn)的定量反饋。最后在定價策略上，這是一個非常高端的產(chǎn)品，價格相當(dāng)高而且持續(xù)使用的費(fèi)用并不低。雀巢從前期到后期都在找尋不同收入階層和消費(fèi)階層的消費(fèi)者群體，來試驗(yàn)他們應(yīng)該以什么價位賣給哪個人群，直到最終這個產(chǎn)品上市。

3、飛利浦智能臺燈

飛利浦的整個課題是想要知道怎么樣以他們的核心競爭力——燈光體系，趁著消費(fèi)升級和智能家居的大浪潮去獲得機(jī)會點(diǎn)。雖然前期找了非常多的信息，產(chǎn)生了非常多的想法，進(jìn)行了廣泛的分析，但是最后選擇了功能單一的場景來落地。它僅僅是把一個LED光源的穩(wěn)定性和智能化做了簡化和單一的應(yīng)用，但這個產(chǎn)品其實(shí)很暢銷。

這些案例都是經(jīng)過了非常完整的研究體系的。這個體系在時間和金錢上花費(fèi)都會非常高，比較大型的研究項(xiàng)目通常可能需要三到六個月，還不包括連續(xù)性的研究。所以不管是產(chǎn)品研發(fā)還是溝通策略選取，是非常長的一個過程。

那么也就導(dǎo)致現(xiàn)階段，真正有市場研究預(yù)算，真正進(jìn)行完整體系研究的公司或者使用這個服務(wù)的品牌，都是非常大型的品牌。在這個機(jī)制之下，有非常多的大型品牌很成功地完成了一些產(chǎn)品上的創(chuàng)新，完成了一些組織結(jié)構(gòu)上的創(chuàng)新，完成了他們整個對于消費(fèi)市場不斷變更的應(yīng)對。

可能大家認(rèn)為像BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)有非常海量的數(shù)據(jù)，其實(shí)他們當(dāng)中有些公司是傳統(tǒng)市場研究公司的客戶，他們也越來越多地在投入，用這條非常傳統(tǒng)的體系去更好的理解他們的目標(biāo)受眾和消費(fèi)者在哪里。然而其實(shí)還有很多的決策，并不一定要通過這樣一個完整體系來實(shí)現(xiàn)。

舉幾個例子：

1、NextEV公司的新車發(fā)布

這家公司的創(chuàng)始人對汽車有很深的研究，有非常多年的行業(yè)積累。他們看完設(shè)計師團(tuán)隊(duì)給的稿件和樣車之后，反饋是按照他們的審美習(xí)慣做些調(diào)整。直到最后一刻他們又決定尊重整個設(shè)計團(tuán)隊(duì)原有的設(shè)計，同時再加上了一些少量他們喜歡的元素。整個外觀的設(shè)計是非常重要的一環(huán)，但其實(shí)對于這家汽車公司而言，他們整個的研究過程、設(shè)計過程會非常的漫長和不停的改動，但最后的拍板和敲定其實(shí)沒有經(jīng)過那么多復(fù)雜的消費(fèi)者測試。

2、椰樹椰汁廣告設(shè)計

很多人吐槽這個設(shè)計，也有很多人增熱點(diǎn)（我們也打個小廣告）。我并不認(rèn)為這個老板想做相應(yīng)的營銷，設(shè)計人員只是以老板的喜好和審美做出了決策，但是它達(dá)到的效果非常好，很好地提升了椰樹椰汁的整個品牌認(rèn)知，以及在消費(fèi)群體當(dāng)中的曝光度。

3、明星代言

現(xiàn)在品牌方在投入非常大的明星代言或影視投資上，其核心的要素就是小鮮肉明星。選擇了小鮮肉你就會有一定的票房保證，當(dāng)然不能最終確保你會得到非常好的數(shù)字或者一個投資回報，但是如果你不選用的話，可能整個風(fēng)險會非常大。

所以我們可以看到傳統(tǒng)的市場調(diào)研，給我們所帶來的是一個非常牢固的穩(wěn)定的保障體系。它能夠幫助我們獲取足夠多、足夠深入的決策信息，提供給相應(yīng)的職能部門做決策。當(dāng)沒有這些信息的時候也可以做決策，但失誤的幾率會提升。這對整個企業(yè)來說是一道風(fēng)險的屏障，只有確保前端的信息能夠精準(zhǔn)的進(jìn)來，才有可能讓后端的決策有更高的成功幾率。

然而對于一些初創(chuàng)型或在追求高風(fēng)險高回報的場景之下，很多時候這套研究體系反而并不適用，不管是時效性還是決策要素的達(dá)成上，其實(shí)都不足以去支撐像高風(fēng)險高回報的投入。在這個層面上，往往靠的是決策者本身對于行業(yè)的理解、對于整個大環(huán)境的理解和他的一些靈感。

新時代恐龍：海量數(shù)據(jù)時代下的洞察與決策

現(xiàn)階段海量數(shù)據(jù)時代下洞察能做什么？無論是整個網(wǎng)民的量，還是設(shè)備量，都已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了6個億以上，每天都產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù)，而且維度非常豐富。

最早比較有名的用數(shù)據(jù)來做決策的，發(fā)生在差不多十年前，Zynga也就是Facebook當(dāng)時的一個游戲合作方，他們非常直接的采用了數(shù)據(jù)式經(jīng)營。由于有10%左右的Facebook用戶在使用這款游戲，他們就會拿這些數(shù)據(jù)去測試不同的游戲配置和設(shè)置，通過向兩個類似的群體推送不同的游戲配置來確認(rèn)哪個數(shù)據(jù)效果更好。

然而這家公司在15年關(guān)閉了中國的office，整個業(yè)務(wù)線收縮得非常大。如果數(shù)據(jù)不能幫助他們?nèi)ジ兄酉聛淼姆较?，那么即使運(yùn)營優(yōu)化到極致，在一個時間點(diǎn)上也會出現(xiàn)像Zynga的失敗。

上圖是BAT各類大數(shù)據(jù)洞察的產(chǎn)出，左上角是微信今年做的用戶遷徙的信息，通過微信的地理位置數(shù)據(jù)去判斷春節(jié)期間人群的流動。這是通過真正海量的數(shù)據(jù)做出來的分析，會比任何可執(zhí)行的人口統(tǒng)計或者傳統(tǒng)意義上的研究都來的更加精準(zhǔn)。

聚石塔是另外一個典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用，從這個層面上，淘寶或者天貓品牌所提供的數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確地幫助中小企業(yè)，每個賣家都在用這些數(shù)據(jù)去分析他們應(yīng)該如何選品、如何推廣、接下來應(yīng)該有哪些服務(wù)。這是在之前傳統(tǒng)市場研究當(dāng)中完全不可能服務(wù)到的一個群體，沒有人真的有這個預(yù)算去做，也沒有一個高效的工具去采集數(shù)據(jù)。

百度也同樣用他有的數(shù)據(jù)提供了非常多的平臺，這里只看到司南是他們做數(shù)據(jù)商業(yè)化的一個嘗試，包括對人群的畫像、輿情的分析、代言人的選擇，這個場景畫得很貼合品牌的實(shí)際需求，但最終效果并不好，百度并不能非常好地去用這個數(shù)據(jù)進(jìn)行長尾的商業(yè)化，去服務(wù)到中小企業(yè)和品牌。這里的核心在于數(shù)據(jù)本身的價值，百度在這里用的數(shù)據(jù)僅僅是自己的搜索數(shù)據(jù)，不管這個數(shù)據(jù)的顆粒度有多么細(xì)，因?yàn)槭亲约旱脑紨?shù)據(jù)，仍然缺乏必要的其他層面的數(shù)據(jù)來更好地支持不同層面的應(yīng)用。

從這些場景中，我們看到的問題是，單一數(shù)據(jù)源可以很好地幫助我們在特定的運(yùn)營層面做優(yōu)化，不管是淘寶，還是司南做SEM，這都是有可能執(zhí)行的。所以數(shù)據(jù)的分析和反饋在垂直的目標(biāo)明確的優(yōu)化的應(yīng)用下，在現(xiàn)階段是能實(shí)現(xiàn)的。而當(dāng)我們想要去實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)意義上更復(fù)雜的研究，它的洞察深度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

我們在做洞察產(chǎn)品時候，發(fā)現(xiàn)信息量越來越大，整個決策周期在跟著變長。如果能夠在信息量增大的情況下，在DT時代把整個決策效率提升上去，這中間所產(chǎn)生的價值就是我們認(rèn)為數(shù)據(jù)洞察的商業(yè)價值。而這個行業(yè)并不僅僅只是為了接下來更快地去服務(wù)品牌方，雖然品牌會為此買單，同時，我們希望整個數(shù)據(jù)洞察和數(shù)據(jù)支持的決策能夠讓中小企業(yè)，甚至個體層面都能很低成本地去訪問、去提高整個社會的運(yùn)行效率，這塊的藍(lán)海會是接下來增長非常大的領(lǐng)域。

在目前階段，大家在數(shù)據(jù)產(chǎn)生洞察或者數(shù)據(jù)優(yōu)化層面，最典型直接的就是幫助投放。這是錢最集中的地方，也是有了洞察之后或者有了一些策略之后，最容易產(chǎn)生收益、評估收益的地方。下圖可以看到有這么多的公司和不同的角色，就會知道這塊市場有多大。

當(dāng)我們想用大型數(shù)據(jù)或者海量數(shù)據(jù)結(jié)合分析模型，真正做到第一個部分所提到的面向消費(fèi)者洞察，我們發(fā)現(xiàn)單一數(shù)據(jù)源是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。我們除了需要大型的數(shù)據(jù)，包括市面上用戶的分享、運(yùn)營商的數(shù)據(jù)、App的數(shù)據(jù)，同時也需要結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)去獲得一個更完整的概念。在這個過程當(dāng)中，大家會發(fā)現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)可以覆蓋不同的需求，關(guān)鍵就是把這兩組數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合起來，進(jìn)行交叉分析。下面是秒針平常在做消費(fèi)者洞察或研究常用的數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)通過打通和處理之后會形成優(yōu)勢互補(bǔ)，可以真正去克服一些傳統(tǒng)研究上的障礙。

舉一個簡單的例子，比如說我們在運(yùn)用數(shù)據(jù)去試圖理解消費(fèi)的群體是誰的時候。如果客戶需要找到店內(nèi)的用戶進(jìn)行訪談，我們現(xiàn)在主要的途徑是通過店里的探針去判斷哪些用戶真正到店，用戶到底屬于什么群體，從下圖能明顯看到他是屬于在這附近的居民、上班的群體還是偶然路過。

這要經(jīng)歷比較多數(shù)據(jù)清洗的過程，同樣要能夠完整獲取用戶不同的位置，這里會涉及到App的數(shù)據(jù)和運(yùn)營商的數(shù)據(jù)。當(dāng)我們把到店的用戶分成幾個不同的群體之后，再來具體看這些用戶的特征的時候，后面幾部分更能產(chǎn)生真正意義上洞察，再去理解應(yīng)該怎么樣去投放或者在店內(nèi)跟用戶進(jìn)行更多互動。比如說可以結(jié)合wifi的數(shù)據(jù)和運(yùn)營商的數(shù)據(jù)，去判斷在這個時間點(diǎn)到店的客戶坐在店里多少時長，這個時間段用哪些App等，這些會對移動端的投放策略或內(nèi)容上合作等有相應(yīng)的指導(dǎo)。

這些仍然是完備的品牌體系可以做的，但其實(shí)很多時候如果只是想快速獲得一些數(shù)據(jù)做驗(yàn)證，是有一些多快好省的方式，或者說多快省但不一定好。