“延展”“共创”付诸行动,或是“嫁接”“结盟”
一个行业,一群人的希望。
可否兑现?
亲爱的你们,可否愿意结伴同行?
1、“真数”都没有,何谈“洞察”?
3、“数据洞察”,还是“智能洞察”?
5、行业面临的问题是没有长出“核心价值
6、新技术、新需求引发“调查行业的衰退
7、市场研究需跨行业融合
8、“嫁接”、“结盟”正当时
一、“真数”都没有,何谈“洞察”
市场研究行业在中国,总的发展趋势是在下行,增速放缓。在这个行业中,人人都知道,“洞察”很重要。但是,这些年,对很多行业和领域,我们并未涌现有多少独立见解的专家或著名分析师。我认为,主要原因是,我们这个行业,30多年来,更多的是在做数据采集,也就是说,一直在打基础。
即便到现在,绝大部分做的还是数据采集生意,只是多了一点初步的粗加工而已,都谈不上“数据研究”,更何况深入的行业洞察?
无论从抽样、样本还是访问行为本身,传统调查方法已遭遇各种瓶颈和环境制约,采到好数据越来越难。而在线调查历经十几年,虽有大的发展,但价格竞争如此激烈,做好,也难。
没有好数据,洞察就很难做到。
现在业内做的比较好的,是多年深耕到某个领域,围绕重点客户,建立起了相关服务资源。
大数据搜集了很多消费者的个人信息,很多互联网公司天生有数据,所以他们不再需要调查公司为他们提供数据,嫌我们速度慢、真实性也不高。逐渐地,调查公司不再是为甲方提供数据和研究的公司,而是提供“人口”和情报的公司。例如,某著名互联网公司,就是鹅厂嘛,曾把工程师和产品经理对用户做深访、座谈会等作为倾听用户声音和反馈的固定动作,纳入考评体系,调查公司所做的,就是帮他们约人送人,俗称“口贩子”。
二、基于场景的云调查等创新技术或能助力
不是说市场研究公司就没用了。对于在一定场景中,面对面的访谈、测试、神经测量、评估等等,还是需要第三方的。
举个小项目做例子,国际车展的展台效果调查,就很难找到大数据或替代数据。大数据是虚拟空间的,数字化的,而车展是实的,物理性的。每天有大量参展者去参展,在这样的现场进行访问,能解决好样本的问题,访问员也都是带着展台的证件去拦截这些参展的人,而且也都有被访者甄别条件,样本具有真实性。现场,客户和大量工作人员都在看着访问员在干什么,而且随时能去听他们在说什么。
另一方面,在访问的质量上,因为被访问者在这个情境里,他来看车展,他对这个事情感兴趣,所以他对于配合我们做调查,是有意愿的。
在一定的场景里,访问,仍有意义。
三、“数据洞察”,还是“智能洞察”?
现在的洞察究竟叫“数据洞察”,还是“智能洞察”?
数据多了,大部分,还是利用调查行业原来的能力,收集和清洗数据,然后分析,这是数据洞察。
而人工智能,一定是基于人的智能,先得有人的智能,找出这些规律,找出这些变量,找出这些关系。比如北大刘德寰教授、哈工大李国鑫等探索的,其实也是基于长期的数据积累,做了大量研究,慢慢模型化、模板化。就如今日头条用算法去解决快速洞察和推介的问题。
“深入洞察”是可能的,我们也在努力。
洞察是肯定需要的,毋庸置疑。在数据做好的基础之上,在往里面去深挖。在一整个行业背景里,在竞争的市场环境里,去理解这些数据反映出来的问题和现象,这个绝对是需要的。
另外,洞察也得有客户有愿意买单。现在国内,好像没有建立起这方面的购买习惯,不太愿意为这类洞察买单,可以说,叫好不叫座。
我觉得,我们这个行业,在中国的发展时间还是很短,积淀和积累的底蕴还不够,所以还没培养出愿意为我们的洞察买单的客户。
四、“政府公共事业”托起调查业的区域性市场?
有一些地方区域性公司发展起来了,有超过一线城市公司的苗头。凭什么做起来?怎么做到?
这些区域性公司,现在做的还都是直接服务,大部分是服务一手客户,直接跳过上游的公司。我觉得,这些公司抓住“政府公共事业”第三方评估这一波行情,抓住这个机会了。
五、行业面临的问题是,还没长出“核心价值”
这是很多人在探索的一个话题。很多客户对我们这个行业的服务能力和价值没有判断依据,觉得这个行业里大家做的都差不多,所以,与其如此,就依靠价格衡量,谁价格低,谁中标。这样发展下来,行业出现了“低价采购”现象,很多行业也面临这个情况,例如广告行业。
市场调查像中国社会,还没有积累起来,没经历青春,就变成熟,然后衰老。小数据还没长大,就被大数据这波浪潮,被行为数据、痕迹数据等“新经济”,给冲击夭折。
“核心价值”,它还没有完全长出来,到现在,仅仅是打下一点基础,还没有完全展开绽放。我所说“延展核心价值 共创美好未来”,就是逼着这个行业去和其他领域嫁接、融合。
六、新技术、新需求引发“调查行业的衰退”?
行业衰退趋势不是中国单一的,美国欧洲都一样。日本和欧洲相对来说慢一点,因为他们的社会本来就慢,所以已经固化了。中美是变化最快的,而且应当说是能够代表全球的走向。在美国,与同行交流,谈的全是新东西、新方法,例如爬虫、语义分析、相应的软件,还有更多学习计算机科学的人,进到这个行业来做。
我们常说的“市场调查”,美国整个叫“数据科学”,“data science”,Facebook,google等,把做市场研究的人叫data scientist,而不是researcher了。他们也在用一些小数据去做一些分析,也是一些学统计学的,社会学的,心理学,计算机科学的人在做。
在我们这里,一线城市做到顶了,说市场调查,招不来人才了。一说市场调查,年轻人没感觉。
这个行业在一些应用比较多的领域,例如非耐用消费品、医药、互联网娱乐广告、汽车等等,所做就是获得数据,然后用相应的统计分析建模去发现和预测,帮企业做快速决策。这个,可能仍然是核心价值。
房地产行业,曾经也是市场调查行业用的比较多的,但是房地产行业这波行情过去了。我不知道公共事务评估这波行情何时过去,现在还是不错的。
现在要求做决策的过程是越来越快,容不得一个调查做半年几个月,调查结束就给出数据是好的,进一步,实时的,才是大好人。要求越来越快。例如今日头条,速度非常快,完全是用人工智能去做辨别,辨别每一个用户的习惯,它只是把这个辨别变成实时的,而且推送也变成实时的。利用互联网语言进行用户画像,用标签去描述,这相当于原来市场研究员的另一套语言体系。所以说,互联网公司对数据的理解是另一套概念体系,速率高,规模大,不需要复杂抽样,用一个简单的AB测试就可以了,他们不需要再借助市场研究公司。
我们原来建立起来的能力,现在释放到了其它行业,比如像政府,现在各地都有很多这种第三方评估项目,即“第三方评估”。比如说去检查这个社区是不是按照相应的标准去建设的,有没有什么问题,是不是有乱扔垃圾、乱贴小广告、乱停车等等的。这些,对于经受过市场调查严格训练的公司,简直是容易了,是把原来的方法平移到另外的领域上去应用。
行业应当是按模型化、模板化的套路来走的。例如,一些成功的国际性市场研究公司,比较成功的地方就是解决了“模型化”的问题。通过搜集信息,基于模板,做出诊断、报告,规模化生产和输出信息/知识。
七、市场研究需跨行业融合
随着技术释放,技术能力加上人的分析能力,才行。决策过程的百分之七八十,通过人工智能来完成。这样的话,很多行业危险了。
我去年参加东京广告周,看到听到,包括这种创意,都已经有人工智能软件来做。
媒介排期这种活,很容易被机器替代。只要你有需求,媒介排期系统会给你做出一堆的选择,所以你看广告投放里面的DSP,各种数都在里面,投放都是自动的投放,你把你的要求输入,投放自动。
自动决策的趋势是不可避免的。虽然目前还有各种问题,比如说数据作假,但从趋势看,从技术发展看,都能解决。
我们这个行业好多人去了互联网公司,科技公司,这本身是一种对接,人和行业的互动也基于人和人的互动。比如益派集团的总裁陈华峰博士,他也是行业的老兵了,早早看到这样的趋势,去中间化。市场调查这种中间化的服务,大部分,应当被去掉,因为现在确实做不好了,又耗人工。
我自己很悲伤,上大学就学这个干这个,毕业后干了8年其他事情后,回到这个行业,一干又是20多年。但如果说有这样的技术,这个行业还存在,只是换一种方式,我还能继续努力下去。
你看,甲方或者说很多人或者很多机构,他们直接自己去做调查,编问卷发问卷,你管他做的有多深?他们在水平上,可能比我们行业经过那么多年训练的人要弱一些,但是这个知识差距是很快能弥补的。
因此啊,无所谓谁死谁活,人工智能和市场研究结合才行。数字营销也好,智能营销也好,这波浪潮,我们行业和他们结合,拉近距离,共荣吧。
八、“嫁接”、“结盟”正当时
我们有些中小企业在做原创的技术,比如益派的云调查平台,可以提供技术解决方案。因此,我觉得当下一线城市和二三线城市的嫁接、合作的机会到了,合纵连横的机会到了。结盟,有做技术的,有做销售的,有做分析的,有做数据采集的。
结盟,要么靠资本的纽带,要么通过彼此的利益共享。益派已经有五家公司了,希望有更多的公司跟我们走在一起,我们来输出调查自动化技术和数据采集解决方案,大家各有分工,各挣各的钱。
去中心化的抱团取暖,互相取长补短,这样才能活下来,进而,可能活的好些。