在做用戶研究時,大數(shù)據(jù)+小數(shù)據(jù)=?

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在大數(shù)據(jù)時代,大數(shù)據(jù)能夠描繪出所有用戶的清晰輪廓,但是小數(shù)據(jù)依然有著自己的優(yōu)勢。那么,在調(diào)研時能將兩者結(jié)合起來,會產(chǎn)生怎樣的效果呢?

在崇尚大數(shù)據(jù)的時代,調(diào)研所代表的小數(shù)據(jù)研究似乎正被逐漸替代,曾經(jīng)拿著用戶調(diào)研報告以為洞悉了一切的人們,慢慢認識到用戶所答并非所想,而少數(shù)用戶的聲音也很容易引出錯誤的方向。

幸好有了大數(shù)據(jù),讓我們的視野更寬廣,我們構(gòu)想著一切可能,希望能用大數(shù)據(jù)描繪出所有用戶的清晰輪廓,那么事實又是怎樣?傳統(tǒng)調(diào)研真的一無是處了么?如果能將大數(shù)據(jù)和調(diào)研結(jié)合起來,又能碰撞出怎樣的火花?

大數(shù)據(jù)真的無所不能嗎?

1.?大數(shù)據(jù)所向披靡

千人千面、個性化推薦、用戶行為偏好、用戶生命周期跟蹤、購物預測、精準廣告,暫且不提大數(shù)據(jù)在其他領(lǐng)域的應用,僅僅就用戶的研究而言,大數(shù)據(jù)可謂所向披靡,只要用戶在平臺上有足夠多的動作,就會產(chǎn)生足夠多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)碎片通過各種拼湊組合,就能描繪出用戶各個維度的畫像,從而能夠支持到更多的應用。

以個性化推薦為例,早期的豆瓣基于協(xié)同過濾的算法,通過用戶看過的電影數(shù)據(jù),為其推薦相似的電影(商品協(xié)同過濾),或者基于用戶多維度特征的相似性,為其推薦相似用戶看過的其他電影(用戶協(xié)同過濾)。

隨著機器學習技術(shù)的成熟,數(shù)據(jù)處理能力的發(fā)展,推薦系統(tǒng)也在不斷迭代,比如像今日頭條,可以基于內(nèi)容的切詞、內(nèi)容標簽、圖片及視頻流編碼、用戶實時瀏覽行為等成千上萬種數(shù)據(jù)項作為特征,以龐大的用戶數(shù)據(jù)作為訓練樣本,建立超大規(guī)模的模型,從而實現(xiàn)更精準的推薦。

大數(shù)據(jù)的量級越來越大,似乎藏著挖不盡的寶藏,只要數(shù)據(jù)維度足夠豐富,數(shù)據(jù)處理能力夠強,機器學習的技術(shù)足夠完善,未來大數(shù)據(jù)的應用就會更加廣泛和成熟。

2.?大數(shù)據(jù)的無能為力

尤瓦爾·赫拉利在《今日簡史》中預測:2050年我們將迎來數(shù)據(jù)霸權(quán)的時代,無論是醫(yī)療領(lǐng)域、娛樂行業(yè)還是汽車領(lǐng)域,到處都是人工智能的身影,算法可以預測一切,算法可以自己迭代,算法可以替代我們進行決策。

尤瓦爾·赫拉利的預測并非沒有道理,人工智能在逐漸黑盒化,機器在自主學習,我們卻不知道它做出決策的原因,因此當機器把一個結(jié)果攤在你面前時,你是否會本能地懷疑。

于是,我們開始糾結(jié)另一個概念,叫“可解釋性”,無論是基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計,還是基于機器學習算法,我們得到的都是一個結(jié)果,就算用戶行為路徑,也只是用戶的行為結(jié)果,通過大數(shù)據(jù)似乎無法解釋用戶的心理決策過程。

大數(shù)據(jù)仿佛是一個高維度的生物,機器學習是人類嘗試運用其超能力的手段,站在大數(shù)據(jù)的視角來看,能解決你們的問題不就可以了。為什么還需要我來解釋,就算把我的能力投射到低維空間,你們也仍然無法理解,而人們內(nèi)心世界,恕我無能為力,我暫時也不能理解。

大數(shù)據(jù)擅長的是理性分析,而人類的決策過程中往往摻雜著直覺與感性,所以當涉及到用戶深層的感知與動機時,大數(shù)據(jù)便顯得有些捉襟見肘。目前,大數(shù)據(jù)的應對方法是通過貼標簽將用戶進行標識,但僅有行為標簽還遠遠不夠,如何提取出感性標簽是一直困擾著大數(shù)據(jù)的難題。

用戶調(diào)研真的不靠譜嗎?

1.?調(diào)研的不靠譜事跡

說起調(diào)研失敗的案例,最有名的要數(shù)可口可樂當年的口味測試。

20世紀70年代,受百事可樂的沖擊,一直位于霸主地位的可口可樂感到了極大的威脅,于是在十多個城市展開了消費者調(diào)研,調(diào)研的目的主要是了解消費者對于口味的感知,比如“如果可口可樂口味更甜一些,你是否會喜歡”,“如果可口可樂有新口味,你是否會嘗試”等等。

調(diào)研的結(jié)果一致證明,消費者愿意嘗試更柔和,味道更甜的可口可樂,于是,決策層果斷進行了口味更改,推出了全新的可口可樂。新口味上市前,可口可樂還進行了一輪盲測,盲測結(jié)果同樣顯示,消費者更喜歡新口味的可口可樂。

這一調(diào)研結(jié)果提升了決策層的信心,新口味可口可樂全面上市,廣告鋪天蓋地而來。然而,結(jié)果卻大失所望,消費者在嘗試完新口味之后,不但沒有繼續(xù)購買,反而憤怒地向可口可樂公司寄來投訴信,聲稱“放棄原配方是放棄了美國精神”。

最后,可口可樂公司不得不再次恢復沿用了100年的傳統(tǒng)配方,而這一次巨大的新品投入最終換來的卻是一場烏龍。

這次調(diào)研的失敗,某種程度上也是調(diào)研自身的缺陷,那就是調(diào)研只能研究一個點,而無法看到面??煽诳蓸芬婚_始就研究錯了方向,以致南轅北轍,因為可口可樂的消費者最關(guān)注的是品牌文化,而并非口味。

除了研究方向的誤導性以外,調(diào)研還有著場景的局限性,在某個場景下調(diào)研得出的結(jié)論可能較為特殊,最終會引導出錯誤的決策。

比如:在20世紀末,北華飲業(yè)就曾調(diào)研過消費者對于涼茶的接受度,最終發(fā)現(xiàn),60%的中國消費者不能接受涼茶。于是乎,公司腦補出消費者不能接受涼茶的各種原因,比如:中國人可能更習慣于喝熱茶,或者是中國人不喝隔夜茶等等。

但事實是,當時調(diào)研的時間正好是冬天,消費者哈著氣走到調(diào)研的地方,用冰冷的雙手拿起涼茶一飲而盡,在這種場景下,消費者的感受自然會受到極大的影響,而這錯誤的研究結(jié)果最終也使得該公司錯過了涼茶爆發(fā)的風口。

2.?調(diào)研無法被代替

無數(shù)的公司都掉入過調(diào)研的陷阱,但不得不承認,也有很多公司通過調(diào)研挖掘出了用戶的真實需求,從而指導公司做出了正確的決策。

前面講到,大數(shù)據(jù)只能呈現(xiàn)出結(jié)果,而這一結(jié)果是如何產(chǎn)生的不得而知。調(diào)研在用戶深層特性和動機的研究上仍有著一技之長,這能很好地對大數(shù)據(jù)的結(jié)果進行補充解釋。

此外,對于新生事物而言,比如:一個新產(chǎn)品或是新概念,沒有任何歷史數(shù)據(jù)可追溯,大數(shù)據(jù)也只能站在相似的周邊數(shù)據(jù)上迂回前行,卻無法直擊要害,這個時候,調(diào)研就有了其用武之地。

傳統(tǒng)調(diào)研雖有其局限性,但調(diào)研方法本身其實沒有什么問題,最難的是如何有效地進行調(diào)研,從而繞開各種陷阱。

以下列舉了幾個常見的調(diào)研雷區(qū),請務必避而遠之:

  1. 題目具有暗示性,比如“這款產(chǎn)品很多人都喜歡,你喜歡嗎?”
  2. 題目具有主觀性,比如“你為什么不關(guān)注時事政治”,對于這類問題,用戶可能不會回答真實的想法。
  3. 題目難以理解,超出用戶的認知,用戶可能會亂答。
  4. 題目太多,或是開篇的問題太難,用戶會失去耐心,除非是線下調(diào)查且獎品非常豐厚。
  5. 只在一個地點或一個時間點進行調(diào)研,可能會重蹈北華飲業(yè)涼茶調(diào)研的覆轍。

總而言之,不管是問卷還是深訪,調(diào)研的過程都要循序漸進,由淺入深,且盡量讓用戶回憶真實的場景,描述當時的感受,而不是直接問他。

三、大數(shù)據(jù)+小數(shù)據(jù)=?

不難發(fā)現(xiàn),大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)各有所長,而且他們剛好能形成能力上的互補,如果他們合力而為,是否會像賽亞人合體一樣,戰(zhàn)斗力報表?

1.?大數(shù)據(jù)讓小數(shù)據(jù)變大

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)量大,那么通過大數(shù)據(jù)可以提供大量的用戶樣本。不僅如此,還可以基于此次研究的目的,篩選出符合需求的用戶,實現(xiàn)精準的用戶定向。

有了大數(shù)據(jù),再也不用擔心樣本量不夠,回復率太低了,而且最關(guān)鍵的是,成本可以得到有效的壓縮。

這是大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)結(jié)合的第一步,如果最終的目的是要實現(xiàn)大小數(shù)據(jù)協(xié)同,那么就有必要針對線上平臺的用戶進行調(diào)研,這樣才能保證用戶線上大數(shù)據(jù)和調(diào)研小數(shù)據(jù)的一致性。

2.?大數(shù)據(jù)讓小數(shù)據(jù)變小

大數(shù)據(jù)的作用不僅限于找到用戶,其作用還在于初識用戶。

傳統(tǒng)調(diào)研在開始之前,都會先選定調(diào)研的城市,還有調(diào)研配額,比如:男女比例、用戶年齡比例等等,以保證研究的結(jié)果具有普適性,避免調(diào)研結(jié)果出現(xiàn)偏差。

不過不管是城市還是配額,一般都是研究人員拍腦袋定的,比如男女各半,一線二線各5個城市。而了解用戶的分布對大數(shù)據(jù)而言不是輕而易舉么?

因此我們可以先通過大數(shù)據(jù)了解一下平臺用戶的地域及年齡分布,然后再分層抽樣進行調(diào)研。

除此以外,從前面可口可樂的教訓中,我們知道了調(diào)研在方向上可能存在的誤導性。那么,大數(shù)據(jù)正好也能彌補這一點,在調(diào)研之前,可以先通過大數(shù)據(jù)對用戶進行初步的分析,了解用戶的行為偏好。

比如:可以通過用戶決策樹了解用戶在瀏覽或購買時最關(guān)注的產(chǎn)品屬性排序,如果用戶最關(guān)注可樂口味的話,我們再針對口味進行調(diào)研。

所以,除了能讓小數(shù)據(jù)量級變大以外,大數(shù)據(jù)還可以讓小數(shù)據(jù)的研究范圍變小,瞄準正確的方向,聚焦于探尋大數(shù)據(jù)結(jié)果出現(xiàn)的原因。

3.?小數(shù)據(jù)讓大數(shù)據(jù)變小

調(diào)研的優(yōu)勢在于更深入、更細致,因此調(diào)研小數(shù)據(jù)可以讓大數(shù)據(jù)的研究顆粒度變得更小。

大數(shù)據(jù)對于用戶的研究可能僅限于部分數(shù)據(jù)維度,而且這些數(shù)據(jù)維度一般比較粗,譬如:用戶的性別、年齡、可能從事的職業(yè)、購買力、內(nèi)容偏好等等,而調(diào)研所研究的范圍可以更小更細,更深入地輔助大數(shù)據(jù)了解用戶。

而且,小數(shù)據(jù)聚焦于用戶個體,我們可以通過深訪了解用戶的生活場景、特征偏好,這有利于我們直觀地描繪出這個人的形象。

下次演示報告時,我們可以說:“產(chǎn)品經(jīng)理小王一天的生活是,早上10點來到公司,先沖泡一杯咖啡,然后元氣滿滿地投入一天的工作…”而不僅僅是,“有30%的用戶會在早上上班的時候喝咖啡”。

對于聽眾而言,加上用戶自身的描述能更加清晰直觀,且比數(shù)字更富有感染力,這也算是利用“可得性偏見”的一種報告演示技巧。

此外,大數(shù)據(jù)中的用戶標簽多是通過算法模型判斷得出的,不能保證100%的準確性,而調(diào)研所獲取的小數(shù)據(jù)基本都是真實的。因此,小數(shù)據(jù)還能對大數(shù)據(jù)的標簽進行反向驗證,使得標簽的誤差變得更小。

4.?小數(shù)據(jù)讓大數(shù)據(jù)變大

在上述三種情況下,大小數(shù)據(jù)都是各司其職,分步協(xié)作,先由大數(shù)據(jù)進行初步分析,再由小數(shù)據(jù)負責補充研究,似乎都沒有實現(xiàn)真正的“合體”。

那么如何才能由小數(shù)據(jù)最終落回到大數(shù)據(jù),形成閉環(huán),實現(xiàn)真正的“合體”呢?

下面為大家提供一個思考方向,目前通過爬蟲很難抓取到關(guān)于對品牌形象描述的詞,而市面上有很多負責品牌調(diào)研的公司,他們主要的工作就是研究品牌的價值、品牌形象和品牌健康度等等。那么,通過調(diào)研獲取的用戶對于品牌形象的認知,是否可以應用到大數(shù)據(jù)中呢?

例如:針對服飾而言,我們可以收集各個品牌的品牌形象詞,于是我們可以建立起一套品牌形象詞詞庫,之后我們對詞進行歸類編碼或是通過因子分析進行降維處理,從而得到了n個詞,比如:小資情調(diào)、成熟穩(wěn)重、青春活力等等。

接著,我們再把這n個詞作為標簽打到各個品牌上,比如A品牌的標簽有四個,分別是:小資情調(diào)、成熟穩(wěn)重、青春活力、簡約有設(shè)計感;B品牌可能有三個標簽,分別是青春活力、酷炫有型、色彩繽紛,各個品牌標簽都是并列關(guān)系,不分先后。

以此方法,每個品牌都有了自己的標簽,那么通過用戶與各個品牌的交互行為(瀏覽、關(guān)注、購買等),我們可以建立一套算法將品牌標簽打到用戶身上。這樣,我們便可以知道用戶對于服飾的品牌風格偏好。

當用戶有了標簽之后,我們可以反過來再把用戶的標簽打到品牌身上,這樣一來,我們可以識別出各個品牌下,不同形象詞標簽的重要性,同時還可能會有新的形象詞標簽被打到品牌上。

此外,我們還可以通過對某個產(chǎn)品的用戶標簽進行計算,從而將用戶的標簽打到每一個產(chǎn)品上,實現(xiàn)標簽的細化。

由于涉及部分機密,在此不做詳述??傊?,通過類似的方法,小數(shù)據(jù)的結(jié)果也可以被應用到大數(shù)據(jù)中,將大數(shù)據(jù)的標簽庫擴大,實現(xiàn)標簽的拓展。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代的到來,并不意味著小數(shù)據(jù)時代的結(jié)束,大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)是對立的,但終將也是統(tǒng)一的。

  • 對于小數(shù)據(jù)而言,大數(shù)據(jù)帶來的是一場革命,是一次否定之否定的曲折式上升機會,唯有借其真氣,才能沖開任督。
  • 對于大數(shù)據(jù)而言,小數(shù)據(jù)提供的是內(nèi)力的積淀,吸其精華,方能九天攬月。

 

作者:Mr.墨嘰,公眾號:墨嘰說數(shù)據(jù)產(chǎn)品

本文由 @Mr.墨嘰? 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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