数据分析:解读数据?解读“人”!

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一提到“数据”,可能常常会想到“数字”、“图表”、“模型”、“方程”等容易让人怯步的词语。其实“数据”的真正意义,是躲在背后的那些“人”。

在营销学中,市场的底子在于需求,需求由人而生。因此,我们不该该就数字而数字,就算法而算法,应该自始自终重视“人”,市场研讨则更是如此。

有人也许会说,“人”可欠好说,有时说谎,有时偏私,真真假假。但,不是有种更简略的主见吗?我们自己本身就是“人”。作为市场研讨者,大可没必要将自己完完全全剥离在“人”这个概念以外,顶着看似客观的态度,作困兽之斗。

这个时分,也许有人会质疑,假如加入更多自己的主见,你的研讨还客观吗?

没错,作为市场研讨者,有必要客观地看待事实,呈现事实。但事实是什么,假如总把自己孤立在另外一边,恐怕这个所谓的事实,也不过是披着云雾的谜团。

在这里,我有必要强调,事实的重要性,正是为了看清事实,我们有必要“有方法”地在某些状况下,将自己当作是同一边的“人”,某些状况下,将自己独立为另外一边的旁观者。

这个“方法”,正是这篇文章试图总结的东西。

1. 在用户没有表达任何观念,或,还不清楚用户的观念之前,不要有任何主见。

我们无妨恶俗地将自己比喻成“蛔虫”,主人都还没有主见,就算你是肚子里的蛔虫,也不可能会知道些什么。

所以,我们需要开放式问卷,引诱我们的主人试着讲他们的主见,哪怕只是一点点。这就是所谓的定性阶段。

2. 拿着用户的文字反馈,尝试读懂这个“人”,而不是这些“字”。

当问卷回收了,我们“看到”主人们用“文字”写下来的话。这就有两个问题:

一是,开放式问卷数量很多,意味着主人很多,口味各不相同;

二是,文字的运用可能基于主人们的不同布景或个性有所不同(写的不同),而因为有自己的布景,我们“看”的方式与主人们的表达方式也有所不同(看的不同),成果必定导致信息传递的缺失(最形象的比喻是,接力比划游戏,成果往往哭笑不得)。

这个时分,我们作为同一边的“人”,可以呈现了。

看着那些留在卷面上的文字,试想一下,那个“你”究竟想说什么?这个时分似乎可以读懂些什么。但有必要说明,这个时分的“你”只能是文字背后可能的那个人,而不该该有任何你的自我存在影响着判断。

举个简略的例子,有两个玩家同时说,你的游戏太耗钱了。请好美观看他们的等级,他们的人物,他们的收入/职业等布景信息,你可能会发现一位是中级,一位是高级,一位是肉盾,一位是魔法师,一位是学生,一位是蓝领。

我们试着代入,假如你是中级肉盾,在这个游戏中会面对怎样的情境?因为游戏规则,你常常与高级玩家PK,成果是PK时常常输掉(挫败感过强),归根究竟是因为你的人物只是中级,然后会想“假如我练到高级了,就不怕跟高级玩家PK。”最终,频频花钱练级,花了钱,却发现永远不可能追上高级,那时正好有个问卷弹出来,你坚决果断地说“这个游戏太耗钱了”。

另外一个人物,假如你是高级魔法师,因为你等级高,攻击力强,很多人组你打副本,副本对你而言很简略,但手机端的页面总是杂乱而庞大,一晚下来,流量用了一半。第三晚开始,队友喊你,你就得用套餐外流量去参加同盟军。两个礼拜之后,月结日发现话费用了100块在超出的流量上,这时候你收到一个问卷,你怒发冲冠地说“这个游戏太耗钱了”。

上面的例子是想说明,当你读懂了文字背后的那个人,你会发现前者的“耗钱”本源极可能是玩法的成就感缺失,后者的“耗钱”本源极可能是页面的联网呼应,二者讲的可能完全不是同一回事。

3. 倾听着用户的话语,与其跟他说话,不如听懂他的话。

有人可能会细心肠看到,上面我用了“可能”下结论,说白了,这种代入只是“猜”,你没有任何证据证明这个假设是对的。

没错,不记得哪位名家讲过“大胆假设,当心求证”。假如说前面是怎么用“代入”来大胆假设,后边则是怎么用“代入”来当心求证。

有了一些粗糙的主见后,作为市场研讨者,心里充满了激动和洽奇,没有人比我们更想知道自己的假设或主见,究竟对不对。这个时分,千万留意,收起我们的激动和洽奇。这种先入为主的情绪会成为我们发现事实的妨碍。

前面只有文字触摸,接下来无妨亲自与用户对话,形式是多样的,手机,面访,现场测试等等。用近乎苛刻的连环诘问(这里有技巧,诘问的价值绝不能是用户厌烦),让用户自己把自己挖透彻,这个过程多是苦楚而困难的,所以你的“代入”变得很重要。只有让用户感觉到,作为同一边的“人”的你存在,他才会情愿做发掘自己这种困难的活儿。

案例分享:桌面上放着几款不同品牌的,容量相同材质不同的奶瓶。

请一位中低收入家庭的全职妈妈在选择的两个中最终选出一个,并且说出原因。两个备选的奶瓶分别是:高端品牌PP材质、一般品牌玻璃材质。最终她选择了一般品牌玻璃材质。她通知我们,PP材质不知道对小孩好欠好,并且自己是全职妈妈,可以照料玻璃材质的,玻璃更安全。

几个环节之后,我们加入这样的内容“为了感谢您,我们额定送您一个赠品,请你随意挑一个带走吧。”成果,她选择了高端品牌PP材质。

这时候,你试着代入中低收入家庭的全职妈妈人物,似乎更能读懂她的行为,这个高端品牌可能仍是值得信赖的,本源可能不在材质上,而在价格上。

有了这个主见,诘问她“送人吗?仍是BB用?送人我给你包装一下,BB用的话可能加个把手好一些。”

这时候她通知我,“谢谢你,那帮我加个把手吧,高端品牌就是考究啊,我也给BB碰运气。”(表情轻松愉悦)

“试过假如好的话,可以回头莅临哦!”

她略微用力眨了一下眼睛,扬起了嘴角“呵呵,好,我们先试试~~~”。说到这里,你懂的了。

(话说回来,真诚建议市场研讨人员也无妨修炼一下表情动作的心思投射)

4. 与其单独看每一个数字,不如串起来读下去,完好地读出一个“人”。

从开放式问卷的广度,到与用户对话的深度,我们一直在拼凑和补充资料,“代入”除了帮我们读懂“人”以外,也帮我们描绘了可能存在的问题,可以通俗地舆解为“准备上桌的菜”。这个菜究竟能上不能上,资料是否是最终做出这个菜,还得继续“当心求证”。

来到定量问卷阶段,将你的资料组织好,送到用户面前,让他们抉择,他们想要什么。用户反馈回来之后,我们进入数据清洗、分析、解读阶段。

这里说一下“解读”。

送到我们面前的是一堆数字,一堆图表,我们使命不是通知我们这个数字是多少,而是数字代表什么。

第一件要做的事是,将自己每种假设的相关数字集合起来,考察它们是否可以串成链条(俗称“证据链”),假如可以,很好,假设建立。假如不可以,研讨一下,假设的缝隙在哪里,也许会发现一个新的结论。

第二件事是,将用户视角下的诸如行为途径、情绪轨迹、需求满足过程等链条相关的数字串联起来,看看是否能完好描绘出“人”的形象。假如可以,很好,又一个结论显现了,假如不可以,查看一下矛盾或缺漏点在哪里,也许会发现用户分类方法不对,另外一个细分维度可能更有用。

举个简略的例子,你有用户对皮肤的元素、色彩、风格、主题的偏好,串联起来,加上一个适宜的细分维度比照分析,会发现年纪不同的用户,社会沉溺阅历不同,整体风格偏好也存在差异。再类推迟伸一下,会发现社会沉溺阅历可能会投射在更多其他领域的偏好上。

有人可能会问,这里好像没看见“代入”。其实,在你做的两件事里边,就现已有“代入”。组织证据链、剖绘形象人这两件工作,需要很好地读懂选项占比以及填选项的人,才干做好。

来历:腾讯CDC


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