为什么你做了那么多市场调研,还是做不好一个商业项目?

前一段写了几篇文章,吐槽现在商业圈的玩概念编故事的现象。有几个朋友看了后说:老丹你这人不讲究么,老是说问题,不说解决方案。你这纯属嘴炮党!

我说商业地产是个很复杂的事情,要解决不是一句两句话的事情,前面既然一直在聊消费,那么就先聊下,怎样找到真正的客户需求。

市场调研这点儿事儿

说起消费者研究这件事情,基本上是个做营销的都会挂在嘴边。而消费者研究中,最重要的就是市场调研。特别是在菲利普-科特勒的市场营销原理进入中国以后,市场调研这件事,逐渐的体系化与规范化,并成为了一个非常重要的商业理念。

这么多年来,肯定有不少项目因为市场调研做的好而成功。但还有不少项目,市场调研做了不少,结果产品做出来还不如不做调研。我们必须明白的一件事是:

市场调研是一项非常专业的工作体系,假如用的不对,甚至会起反作用。说实话,最少在地产行业,关于市场调研的应用,大部分还停留在较为初级的阶段。比如,大部分人一说市场调研,就是调查问卷, 调查问卷,只是市场调研技术中,最基础,也是最简单的一种方式。

真正做市场调研,首先要搞清楚研究的理论基础。比如是inductiv还是deductive?

简单来说,Inductive(归纳),是一个从个性到共性的过程,既由个别或特殊的具体知识,推出一般的事物规律。Deductive(演绎)则是是从一般性的原理,推导出特定对象的个别性特征。

这两个思维模式,所代表的研究逻辑是不一样的,适用的研究场景与问题也是不一样。在很多科学研究中,这两种研究思路可以独立,也可以交叉使用,以获得更加准确的结论。

老丹学营销战略时,第一门Essey就是论证二者的区别,由于缺乏逻辑学基础再加上英文够烂,那篇文章写的真是一言难尽,估计我的导师担心我刚出国,第一门课就废了会想不开,闹出啥国际纠纷不好,捏着鼻子给了个Pass。

虽然文章够烂,但那门课给我印象最深的是: 所有的调研,都要有严谨的逻辑论证,以及研究方法设计。

演绎与归纳所代表的,是市场研究的理论基础,在这个基础下,形成了不同的市场研究的模式,定性与定量,就是不同模式的体现,并不仅仅是一个采样区间的问题。

而我们说的问卷访谈,焦点小组,实验法以及观察法等等,则是具体的调查方法。

正是因为市场调研,是一个从理论-逻辑-方法-模型的系列工作,所以一项完善的调研,必须有科学的研究设计。包括研究问题的界定、研究逻辑的分析、样本的选择方式、调研方式的组合以及成果输出的标准等。

记得当年在英国做战略方向的论文时,仅仅一个研究提纲(Proposal),就被导师打回来7次,当时心态都差点崩了。在三周的时间内,我被不停的问一个问题:

“你的研究设计,在逻辑上能不能支撑你的课题?采样是否合理?为什么?”

我蹲在研究生楼的门外,点了一根烟,深深的吸了一口:“我是谁?我在哪里?我在做什么?”。

而现在很多调研,基本都没有所谓的研究设计这个说法,即使有,也是简单的罗列下研究过程就结束了。这中间反映出的,实际上是对市场研究的理解表面化,以及研究技术的套路化。

而在实际调研中,如果调研设计就有问题,那么结论一定是不可靠的!

问卷调研,真的很简单么?

前面说过,在客户研究中,最简单,也最为大家熟知的,就是问卷调研。因为操作简便,使用场景多。

但问卷调研,真的很简单么?

一个问卷调研,有三个核心因素一定要注意:

A. 样本范围及数量

B. 投放方式

C. 问卷设计

样本范围及数量

我看过一个问卷研究,叫做‘Z’时代的消费特征。在全国十几个城市,一共做了2000多份问卷,给了一些结论。

怎么说呢,我把这些结论给我们公司95后的都看了看,基本都表示:

不好意思,看这玩意儿,我们被剔除了Z时代!

之所以出现这样的偏差,第一个问题就是样本数量,比如2000份样本数量够不够?这个要要取决于你调研课题的大小,以及样本差异的大小。

要是在一个大学做一个用餐方式的调研,在食堂投200份可能就够了,但要是探寻的问题,是全国范围的,那么所需要的样本量可能就需要很大。

这个研究是全国性的,,而国内的区域差异及消费消费习惯差异是非常大的。那么首先,一线城市最少要涵盖吧,这就4个,15个新一线,最少要选3-4城市(南北方)作为样本区域吧?二线城市最少也得4个吧。

那么,在完全不考虑大量的二线下及三四线城市的情况下(实际上,这批城市是目前消费的最主力群体之一,参考拼多多),也最少要10-12个以上城市。

也就是每个城市不到200份问卷。

那么我们按社会因素,做一个最基础最简单的样本切分,95-00后及00-05后,家庭收入20000以上及以下。

理论上年龄和收入就两档肯定是不客观的,但就这样交叉一下已经8个区间了,就算把200个样本精确的平均分配,能分到每个区间的都不到30个。

这点样本数量出来的结果精确度肯定不够。

而在做这种大型消费研究的时候,影响样本区间的因素,绝对不止年龄和收入这么简单,还有生活模式,学历水平等的差异也要考虑进去。这也意味着样本分层会几何指数的增加。

那么仅仅在网上投入个一两千份问卷,几乎不可能得出任何有价值的答案。除非这2000份问卷集中在一个城市,但那样出来的结果,就是上海,或者深圳的Z时代特征了,和全国没什么关系!

所以问卷的数量,取决于你调研的课题,既不是越多越好,也不能以点带面。如果是一个区域性研究,比如做一个社区商业,只要投放地点合理,200-300份就足够了,多了也是浪费。但如果你做一个全国大趋势,增加十倍都不一定合理。

投放方式

现在95%以上的类似调查,都是采用的网络问卷,理论上网络普及率高,而且便利好用。

我们曾经做过一个关于调研的调研,其中有一个题目是:你经常会在网上接受调研么?

结果发现学历越高,收入越高,愿意花费时间去回答网络问卷的可能性越低。

这也是现在很多调研最大的弊病,就是有意或无意的限制了样本范围。

为什么做定量调研,就是在选定的样本区间内,尽可能随机的获取信息,来形成对产品的知道。

比如某件产品,我们不知道他适合哪一类客群,那么就要尽可能的收集各类客群的数据,以最大限度的评估市场潜力。

也有可能,这件产品,本身就是针对特定客群服务的,比如潮牌,那么也要尽可能采集适龄客群的数据。

或者,这件产品不仅适合年轻的,还很贵,那么同样,在年轻收入较高区间内,尽可能随机采集数据。

你说我这个是年轻的,有钱的,高学历的…….总之目标客群很清楚了。

那你还做定量研究干什么?

定量研究,特别是问卷调研,本来就是为了问题不清晰时进行方向筛选的方式。

所以,并不是简简单单的设计个问卷,网上发个几百份就能做研究了。对于一些特定问题的研究,可能采用定额抽样的形式更好,但这也意味着投放形式更加复杂。

上面的例子,就是这个原因:不进行完整的调研设计,不去认真考虑置信区间与样本数量质量的关系,仅仅靠发放一些网络问卷,就想获得完善的代际消费这么宏大的命题,几乎完全不可能。

还有一点,就是对比样本的问题了!

假如你想做的课题是:“95后的消费特征有什么不同?”

那么你一定还要有75后85后的数据作为对比,而不能做一个95后就得出结论,这个是基本常识。

我们可以用一个重口味点的例子:

请问你对吃翔的态度是?

a) 无所谓,看清况吃不吃,

b) 饿的太狠了会吃。

c) 多饿也不会吃.

我相信基本都选C,那么你能得出一个结论:“95后非常坚强,无论多饿,都不会吃翔!”

但这个的潜台词是,70后和80后饿了有可能吃。

我觉得这两个年代的同学,可能不会同意这个说法!

问题设计有多重要

现在看到的很多问卷,问题设置的方式就是不对的。下面这个问题就是从一份‘知名机构’的研究报告摘取的:

问:你觉得你属于以下哪种情况:

a) 我倾向于选择我喜欢的东西,不考虑价格

b) 我更多考虑价格,喜不喜欢不重要

c) 如果产品够好,我可以支付多一些的价格。

这个问题设置,看着很全面,实际上,前面两个都是极端设置,属于很少有人选择的,那么第三项就是最佳答案,然后就可以得到一个结论:

‘研究群体愿意为喜欢的东西付更高的价格’。

但这个中间,忽略了两个个核心问题:

什么叫产品够好?汽车增加真皮座椅,叫产品够好,还是加装火箭发动机叫更好?

多支付一些价格,多多少?本来100的,现在120接受,还是300也可以?

在没有一定的量化界定时,这一类问题问谁结果都差不多。根本谈不上什么特征消费,更不要说代表‘某时代’。

再举个例子,有这么一道问题:

你觉得你是?

1. 一个随波逐流的人。

2. 一个独立思考的人。

3. 一个大部分时间随波逐流,有时也可以独立思考的人。

在这个问题下,尽管大部分人,其实都是第三种,但没有人愿意承认自己是随波逐流,所以一定选2的最多。

但是,如果换一种问题形式。

1. 我尊重大多数的意见。

2. 我总是有不同的见解。

3. 大部分情况下,我尊重大多数的意见,但也经常有自己见解。

那么选择3的就会更多。

而要是把很多市场调研的问卷拿出来看下。类似的问题举不胜举。

还有一个层面,就是问卷设计的时候,要考虑问题与问题之间内在的逻辑性。

比如,我们经常会看到,在问卷设计中,有这样的问题:

你吃饭客单一般多少钱?100以下,100-300,200-500,500以上?

这个问题本身没问题。

但问题在于,人是有消费场景的,同样是吃饭,是商务社交,还是垫垫肚子,是请隔壁老王,还是心爱的姑娘,花的钱也不会一样。

正常人吃饭,从50-500客单都有,那么哪个是答案?

这就是我们说的,当问题有先决场景时,最好用递进性问题、

上面那个问题,可以首先设定一个态度测试;

 你对餐饮的态度,下面哪一个比较合适?

1我是个吃货,经常在外面吃饭,环境什么没关系,只要口味好。

2对我来说,吃饭一定要有点仪式感,环境氛围还是要好点。

3我在外面吃饭,以商务类宴请居多,所以对档次比较注重。

4我经常出去吃,商务朋友家庭都有,没有特定的选择,选餐厅关键看吃什么,和谁吃。

对于金额,则可以用设定场景:

假如你和朋友随周末聚聚,一般用餐多少客单价比较合适。

两个问题合并,就可以对一个人的餐饮消费态度与能力,有一个相对客观的了解。

所以,问卷的问题是否有逻辑性与合理性。对结果的影响是很大的。

为什么要结合定性研究

在一个完整的研究设计中,往往定量研究,要结合定性研究。

为什么这么做的原因,首先,‘消费者的现实行为与他们在调查问卷中的回答并非总是一致’(菲利普-科特勒)。

问卷调研时间短,经常是在不很舒适的环境下填写,例如街头,所以填写质量上本身就很容易误差,此外,人在填写问卷中,有时会下意识的选择自己觉得正确的答案,而不是真实的需求。

其次,定性研究是非结构测量方法,更适合研究复杂的问题,特别是社会科学方面的问题,因为很多问题,是没有量化答案的。

非结构性可以有更多的可能性,很多研究问题,比如消费需求与消费习惯,本身涉及到复杂的前提和背景。你要依靠‘是’或‘不是’的close-ended的问题,很难给出客观结论。

有次我们做一个关于近郊公寓的研究,如果仅仅根据调研数据,大部分人觉得距离一定不能太远,超过30分钟肯定不会去。

这很正常,租房子肯定以就近为主。

但这个公寓是个综合项目,无论是景观、商业还是运动设施都很齐全,而且还有很多社群的活动,更重要的是,还可以提供接驳班车。

我们从问卷客群抽取了部分客户,又做了几个小组访谈,结合场景联想以及图片展示,结果发现在充分了解客观条件下,至少40%的可以接受一小时甚至更长的路程。

十几年前,我刚进入商业地产时,曾经做过一个项目。一个大型购物中心,在开发前,请了一个外资调研公司做了客户研究。

研究公司做了上千份问卷,当时给出的结论是,本区域主要是吃喝穿类消费为主,其他需求不明显,所以这个项目当时没建电影院。

结果等到我们部门接手后,做了很多深入研究和访谈,发现由于这个区域前期商业设施档次较低,大部分居民对于基础生活配套都不满意,所以在问卷中,优先选择的都是餐饮和零售。

但由于区域有大量新建的中高端住宅逐渐入住,在基本的生活配套满足后,必然会有精神方面的诉求,所以对于休闲娱乐的潜在需求会逐步释放的,包括电影院。

当时提交了结果,可项目已经报规了,改不了了,后来在开业后,我们连续做了三年的客户调研,每次认为还应该增加的业态中,电影院都是第一位的。

大家一定要记住,商业地产与一般的快消品研究,还是有很大区别的,商业地产往往具备非常强烈的个案特征性,例如经济水平,居民质量,商业竞争等区域性因素,都会对商业方向形成巨大的影响。

而“定量研究中,关注点往往不是去解释某一个个案,而是关注某个自变量在总体中的平均效应,至于该自变量,是否会在某个特殊观测项上施加通常效应,一般不在考虑范围。“(社会科学中的定性与定量研究,加里*格尔茨,詹姆斯*马奥尼)

一个完整的客户调研,一般应该是定量与定性结合的。如果是发展大方向比较清晰的,也可以只做定性研究。

但单纯依靠定量,很多时候结果都不够精确。

大数据的应用与不足

这几年,大数据越来越火,在一些宣传中,已经成为了解救商业地产的灵丹妙药,似乎只要数据够大,就可以解决所有问题。

不可否认,大数据确实是一个很有效便利的工具,能够从宏观层面,对商业发展提出一定的建议。

但随着商业地产的越来越个性化的市场细分,我们对客户数据要有更深入更细致的了解与认知,这时单纯依靠大数据,就很难获得更精准的答案。

简单的说,大数据可以告诉你WHO和WHERE,就是谁来消费?从哪里来?

如果数据全面且准确,还可以告诉你HOW?,也就是你的客户怎么消费。

但很难告诉你的是:

WHY?

他们为什么来?或者为什么不来?

其根本原因,还是大数据是一种定量的研究方式。

我们曾看过一份报告,数据挖掘的比较详细,仅仅从数据看,周边哪栋写字楼哪个小区来消费的人都比较清晰。通过会员数据,也能知道主要的消费群体,都花多少钱,主要消费什么。

但是这个商业中心,营业额就是上不去。

数据能读的出来的是:很多客户,来了逛一圈,喝杯饮料就走了。

还有的,来了几次就不来了。

原因呢?

这个不能靠猜吧?

后来我们用定性研究的方式,做了大量的焦点客户与商户访谈。

最后发现,因为这个商业整体的品牌组合相对较老了,但周边经过几次拆迁,大部分入住的都是新居住移民,消费明显呈年轻化趋势。而曾经的主力80后消费层,由于结婚生子,消费明显向孩子转移,而这个年龄段的女性,服装与化妆品又大幅度的电商化。

根据这个结果,是不是我们把商业调整为家庭亲子方向就可以了?

理论上可以,但这个项目一共才4万多平米,近几年,周边连续开了两个10万以上的商业中心,都是定位儿童业态和家庭消费,市场卷的一塌糊涂,我们的项目根本没有优势。

于是,后面我们又做了一个分层的消费测试,发现虽然周边的市场很卷,但有几个层面,客户还是有明显的需求。

第一:周边商业虽然业态很丰富,但总体定位还是传统的购物中心,而这个区域有一批收入学历还不错的新生代消费群,对整体的消费氛围与格调有比较高的要求。

第二,由于周边商业体量较大,所以品牌配置也比较杂,往往一个项目中,零售快时尚和传统品牌占据了主要比例,潮牌也有,穿插其中。但对于很多特定消费群来说,他们的购物已经有明显的品牌倾向了,过多的品牌不仅谈不上对消费有促进,甚至在很多情况下,对购物体验是一种繁琐与负担。

第三,在一些细分业态上有特定需求,例如轻社交类的餐饮,更有品质的咖啡甜品,以及一些中高端杂品等。

后来根据这些研究的内容,以及对当地品牌运营情况的了解,建议调整下现有方向,包括环境、空间、业态以及品牌等,和周边的商业形成差异。

在这个例子中,大数据给出了非常好的研究基础,但商业地产是一个及其复杂的体系,仅靠堆数据,堆不出好的项目。

数据分析,可能比数据采集更重要

无论采取怎样的调研方式,得到的都是原始数据,也就是常说的RAW DATA,而要得出精确的结论,数据的整理与分析是最重要的一环。

现在很多研究,都是拉一些派图和柱状图就结束了,能做一些交叉变量分析,就算的上研究很深入。

但实际上,数据分析是一个很复杂的事情,在做数据分析前,首先要明白你的研究的核心是什么。

举个例子,如果我们有一个简单的研究问题:周边不同潜在客群,晚餐习惯于吃什么?

那么首先就要想,回答这个问题,最少要考虑客户的几个变量?

我们能想到的,是年龄、收入、子女情况、学历等等。

那么具体采用那些变量?有两种模式:

一种可以凭借经验,餐饮类可能与年龄、收入和家庭结构影响比较大,那么就用这三种,但这种可能有误差。

还有一种可以通过做双变量交叉分析,看差异性大不大,差异大的元素就挑出来做为基准,差异小的就可以忽略。

变量多,就意味着生成结果比较复杂,特别是到三变量四变量交叉时,会形成非常多的分析组合,那么如果仅做一个罗列,很难对项目的发展有指导作用。

这就需要对数据结论进行二次处理与筛选。

在下面的一个项目中,我们曾经给某个项目做了个客群的分类研究,选取了年龄,收入与家庭结构为主要变量,得出了48个分类,每一个分类,都有自己的一些消费特征。

为什么你做了那么多市场调研,还是做不好一个商业项目?

但真正做定位时,不可能仅面对其中一类,那样的话市场太小,也不能胡子眉毛一把抓,什么人都想照顾到。那么具体面对哪些核心客群,就要做消费近似性的分析与合并,并选出最有消费潜力的客群,然后,还要根据周边的商业竞争以及发展,做出潜力与竞争矩阵,最后才可能知道哪些客群对于我们的项目更加有效。

为什么你做了那么多市场调研,还是做不好一个商业项目?

数据分析比较难的一点,就是很多数据分析时没有典型性与差异性的。所以可能做了很多组交叉测试,但并给不出什么实际意义的指向。

比如做客户的消费特征分析,可以关联的变量有年龄、收入、家庭结构、子女年龄等等要素,那么到底哪一类对消费差异的影响最大,还是几类合并起来形成主要影响,这中间有太多的可能性。

我们曾经做过的一个社区商业方面的研究,当时调研了上千组客户,选择了十几个关联要素进行回归研究后,发现生活模式的影响,远远大于年龄阶段的影响。这和一直以来以年龄段划分需求的方式,其实是有差异的。

为什么你做了那么多市场调研,还是做不好一个商业项目?

做这个分析时,中间的各种变量交叉测试,以及分析,其实做了十几页。

而这十几页,其实大部分都没有典型意义,最后有研究价值的,就这一张图。

所以对于研究来讲,数据采集仅仅是第一步,分析才是核心。

市场调研到底有没有用

前面说的问卷调查以及焦点小组,只是定量与定性研究方法中,最常用的两类。其他还有实验法,投射技术,专家访谈等等。

抛开这些技术,现在市场层面,经常有一个争论:

客户调研到底还有没有用了?

正方是克劳特的信徒,认为没有完备的客户调研,就没有精准的市场定位。

反方则是乔布斯的拥趸,因为他说过:“消费者并不知道自己需要什么,直到我们拿出自己的产品,他们就发现,这是我要的东西!”

对此,我只有一个忠告:

你不是乔布斯!

做为奠定了现代商业基础的市场营销原理,以及相关技术,还远远没有到过时的时候。

之所以优势你觉得调研用处不大,是因为你的方法不对。

另外,所有的调研,都不能直看表像,要更注重数据后面反应的原理与实质。

有个很有名的鸡汤故事。

说当年福特做调研,发现很多人都需要一匹更快的马。

但他经过深入了解,发现人们市需要更迅速便捷的出行。

于是发明了汽车。

这个故事的真实性有待商榷,毕竟用机械代理畜力,是人类发展史上一直以来的设想,诸葛亮的‘木牛流马’,就是一种尝试了。福特到2000年后才反应过来,未免过于迟钝。

但故事的原理不错,客户研究,要能够透过表象发现本质。

前面谈到的一些市场调研的方式,其实还属于比较浅的范畴,由于大部分研究人员,可能都没有受过严格的统计及逻辑学的训练,所以这些调研方式,基本上可以应对一般的商业研究了。

但要是连这些都做不到,那么调研基本上就是个形式,

市场调研,是一个不会过时的概念。

关键是,随着技术的进步,以及商业形势的变化,要不断的更新调研技术。

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