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    讀取數據?解讀“人”!

    發布日期:2020-05-24 來源:優橙 瀏覽量:
    摘要: 當提到“數據”時,人們經常會想到“數字”、“圖表”、“模型”和“方程式”,這讓人害怕。事實上,“數據”的真正含義是那些藏在背后的“人”。 在市場營銷中,市場的本質在
    當提到“數據”時,人們經常會想到“數字”、“圖表”、“模型”和“方程式”,這讓人害怕。事實上,“數據”的真正含義是那些藏在背后的“人”。

    在市場營銷中,市場的本質在于需求,而需求來自人。因此,我們不應該把數字當作數字,而應該把算法當作算法。我們應該始終關注“人”,尤其是在市場研究方面。

    有些人可能會說,“人”不容易說,有時說謊,有時有偏見,真或假。但是難道沒有更簡單的想法嗎?我們自己就是“人”。作為一名市場研究員,你不必完全脫離“人”的概念,與看似客觀的立場作斗爭。

    此時,有些人可能會問,如果你增加更多自己的想法,你的研究目標是什么?

    是的,作為一名市場研究員,你必須客觀地看待事實,并提出來。但事實是什么呢,如果你總是把自己孤立在另一邊,恐怕這個所謂的事實只是一個籠罩著烏云的謎。

    在這里,我必須強調事實的重要性。正是為了看清事實,我們必須“有辦法”在某些情況下把自己看作是站在同一方的“人”,在某些情況下作為旁觀者保持獨立。

    這種“方法”正是本文試圖總結的。

    1.在用戶沒有表達任何意見或不清楚用戶的意見之前,不要有任何想法。

    我們不妨用粗俗的方式把自己比作“蛔蟲”。主人不知道。即使你是胃里的蛔蟲,你也什么都不知道。

    因此,我們需要一個開放的問卷來吸引我們的主人嘗試說出他們的想法,即使只是一點點。這就是所謂的定性階段。

    2.接受用戶的書面反饋,試著閱讀這個“人”,而不是這些“詞”。

    當問卷被退回時,我們“看到”了業主用“文字”寫下的內容。有兩個問題:

    首先,大量的開放式問卷意味著有許多不同品味的業主。

    第二,單詞的使用可能基于不同的背景或主人的個性(不同的書寫),并且由于我們自己的背景,我們“看”的方式和主人表達自己的方式也是不同的(不同的觀看),這不可避免地導致信息傳遞的缺乏(最生動的比喻是接力比劃游戲經常導致諷刺的結果)。

    這時,我們可以作為“人”出現在同一側。

    看著卷軸上的文字,想象一下“你”到底想說什么。這一次,你似乎可以閱讀一些東西。然而,必須說明的是,此時“你”只能是話語背后的人,不應該有任何影響判斷的自我存在。

    舉個簡單的例子,兩個玩家同時說你的游戲太貴了。請仔細看看他們的成績、角色、收入/職業和其他背景信息。你可能會發現一個是中級,一個是高級,一個是肉盾,一個是巫師,一個是學生,一個是藍領。

    讓我們試著去替代,如果你是一個中級肉盾,在這個游戲中你會面臨什么樣的情況?因為游戲規則,你經常和高級玩家PK。因此,你經常在PK時輸(挫敗感太強)。歸根結底,這是因為你的角色只是中級,然后你會想,“如果我練習高級,我不怕和高級玩家PK?!弊詈?,你經?;ㄥX訓練和花錢,卻發現你永遠趕不上先進。當時,一份調查問卷出現了,你毫不猶豫地說,“這個游戲太貴了?!?

    另一個角色,如果你是一個高級巫師,由于你的高水平和強大的攻擊能力,很多人組織你去做一個副本,這個副本對你來說很簡單,但是手機端的頁面總是復雜和龐大的,到了晚上,流量用了一半。從第三天晚上開始,當你的隊友打電話給你的時候,你必須使用打包外的流量來加入盟友。兩個星期后,在月底,人們發現電話費已經超過了100元。然后你收到一份調查問卷,憤怒地說,“這個游戲太貴了?!?

    上面的例子是為了說明,當你閱讀文本背后的人,你會發現前者的“金錢消費”的來源可能是缺乏成就感,而后者的“金錢消費”的來源可能是網頁的在線反應,兩者可能會說完全不同的事情。

    3.聽用戶的話,理解他的話比和他說話更好。

    有些人可能會仔細看,我用“可能”來得出結論。坦率地說,這種替代只是“猜測”。你沒有證據證明這個假設是正確的。

    是的,我不記得有哪位名人說過“大膽假設,小心證明”。如果前面是如何用“替代”來大膽假設,后面是如何用“替代”來仔細驗證。

    在有了一些粗略的想法之后,作為一名市場研究員,我的心里充滿了興奮和好奇。沒有人比我們更想知道他的假設或想法,對不對?這時,我們必須注意,收起我們的興奮和好奇。這種先入為主的態度將成為我們發現事實的障礙。

    前面只有文字聯系,那么你也可以親自和用戶交談,通過各種形式,比如電話、面對面的采訪、現場測試等等。使用一系列近乎苛刻的提問(這里有技巧,提問的代價不能是用戶的厭煩),讓用戶徹底挖掘自己。這個過程可能是痛苦和困難的,所以你的“替代”變得非常重要。只有當用戶覺得你作為一個“人”存在于同一邊時,他們才會愿意做像挖掘自己這樣困難的工作。

    案例分享:桌子上有幾瓶容量相同、材質不同的不同品牌的瓶子。

    請讓來自中低收入家庭的全職媽媽從兩者中選擇一個,并給出原因。兩種可供選擇的奶瓶是:高端品牌的聚丙烯材料和通用品牌的玻璃材料。最后,她選擇了普通品牌的玻璃材料。她告訴我們聚丙烯材料對孩子不好,她是一個全職媽媽,可以照顧玻璃材料,這是更安全的。

    在幾個鏈接之后,我們添加了以下內容:“為了感謝您,我們將給您一份額外的禮物。請隨便拿一個?!币虼?,她選擇了高端品牌的聚丙烯材料。

    此時,你試圖在中低收入家庭中替代全職母親的角色,似乎你能更好地理解她的行為。這個高端品牌可能仍然值得信賴,根源可能不是材料,而是價格。

    有了這個想法,問她“送人了嗎?還是BB?把它給某人,我給你包起來。BB可能會添加一個句柄?!?

    這時,她告訴我,“謝謝,那幫我加一個把手。高端品牌很精致。我會試一試?!?看起來輕松愉快)

    “我試過了。如果好的話,我可以回來!”

    她使勁眨了眨眼睛,抬起了嘴“哈哈,好吧,我們先試試吧~ ~ ~。說到這里,你明白了。

    (然后,我再次真誠地建議市場研究人員不妨練習面部表情和動作的心理投射。)

    4.不要分別看每一個數字,而是連續閱讀,完整地讀出一個“人”。

    從開放式問卷的廣度到與用戶對話的深度,我們一直在拼湊和補充材料?!疤娲辈粌H幫助我們理解“人”,也幫助我們描述可能出現的問題,通??梢岳斫鉃椤皽蕚渥郎系牟恕?。這道菜能否上桌,材料是否最終做成這道菜,我們必須繼續“仔細驗證”。

    來到定量問卷階段,整理好你的材料并發給用戶,這樣他們就可以決定他們想要什么。在用戶反饋后,我們進入了數據清理、分析和解釋階段。

    讓我們來談談“解釋”。

    我們面前有一堆數字和圖表。我們的任務不是告訴每個人這個數字是什么,而是它代表什么。

    首先要做的是收集每個假設的相關數據,看看它們是否能被串成一條鏈(通常被稱為“證據鏈”),如果是這樣,假設成立。如果你不能,看看這個假設的漏洞,也許會找到一個新的結論。

    第二件事是從用戶的角度將行為路徑、態度跟蹤和需求滿足過程等相關聯的數字聯系起來,看“人”的形象是否能被完整地描繪出來。如果是的,非常好,另一個結論已經出現。如果沒有,檢查矛盾或缺失點在哪里,您可能會發現用戶分類方法是錯誤的,另一個細分維度可能更有效。

    舉個簡單的例子,你有用戶對皮膚元素、顏色、風格和主題的偏好。如果你把它們串聯起來,用適當的細分維度進行比較分析,你會發現不同年齡的不同用戶有不同的社會沉浸體驗和不同的整體風格偏好。通過類比,我們可以發現社交沉浸體驗可能會投射到更多其他領域的偏好上。

    有人可能會問,這里似乎看不到“替代”。事實上,你做的兩件事已經有了“替代”。組織證據鏈和描繪人物形象這兩項任務需要能夠理解選項比例并很好地填寫選項的人。

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