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让市场调研更有价值的 3 种方法

2019/1/24 

写在前面:


「调查研究」是在解决问题之前发现真正问题的过程,没经过调研的市场策略和执行方案,很难做到有的放矢。而其中「定性调研」和「定量调研」是市场人员经常用到的 2 个调研方法。

光涧实验室在日常工作中,无论是面对产品还是市场问题,都会先进行用户调研发现真正的问题。所以今天我们和大家分享一篇来自 HubSpot 公司用户体验研究员  Kie Watanabe 的文章,看看她是如何让调研过程更有价值的。


*HubSpot 是一家营销自动化云服务公司,公司主要平台為行銷工具「grader.com」及行銷社「inboundmarketing.com」,成立于 2006 年,并于 2014 年成功上市。


我曾被邀请做过一次分享,那是在我刚加入 HubSpot 用户体验研究组不久时。 分享的内容是在麦肯锡和 Canary、Catalant、Happie 这三家初创公司时,我们如何进行调研。


我从来没有被冠以「研究员」的正式头衔。但不管是在麦肯锡为《财富》500强企业提供咨询,还是作为 PM 和 PMM(产品营销经理)工作的那段时间,我都习惯使用定性和定量的方法进行调研并输出建议。团队的伙伴们很喜欢那次分享,让我觉得有点小惊喜,所以希望把相关内容分享给更多的朋友们。

在此我将讲述调研本身的重要性以及如何让调研变的更有价值。


为什么公司如此渴望调研?


调研能够为「公司如何利用有限的资源创造价值」产出建议。下面是三个具有代表性的常见问题:


调研1.png


没有调研的执行,本质上就是在「无的放矢」。

虽然调研非常有价值,但有很多因素会阻碍研究人员和项目进展。譬如:问题的体量,有限的时间和资源的,问题空间和解空间广度和复杂性(译者注:问题空间和解空间,即问题的集合和解的集合,也可以理解为问题的广泛程度和解决方案的多少), 以及相关人员管理上的难题。调研所需的资源可能无法被满足。 我将试着给出能够解决上述问题的一些建议。



 1. 使用结构化的方法去解决问题 


「结构」大概能够解决上述问题的一半。 从下面三个纬度,结构帮助团队梳理层次和优先级,从而实现有效协作。

  • 问题:你需要解答的问题到底是什么

  • 争议:关于这个问题,主要的争议/假设都有哪些?

  • 分析: 为了确定争议/假设需要进行那些必要的分析?

这里有两种模型可以有效帮助大家为调研搭建结构。


  • 解决问题七步法

麦肯锡的七步法模型严格使用逻辑和系统性思维,按步骤拆解解决问题的过程,由问题推导解决方案。所有麦肯锡的咨询顾问都会在入职第一周接受七步法培训,并运用到每个客户的每个项目里。我对这个模型的熟知之深可以说它已经被深深刻进了我的 DNA 序列里......我希望未来有机会更详细的讲解这个模型,现在你可以先通过这个文档学习麦肯锡解决问题七步法。


逻辑树.png


  • 逻辑树

逻辑树是一种解构问题的方法。它将问题拆解为独立且易于入手的单元,下面是示例。你可能会问,什么时候我需要创建逻辑树-通常是在七步法中的第二阶段。即便不用使用七步法,也需要养成在处理大问题的时候创建逻辑树的习惯。你可以独自一人,也可以和团队一起进行训练。在 HubSpot 工作的早期,为了集中精力解决增长团队面对的那些巨大挑战,我经历了几次逻辑树的迭代。


不要被某个架构束缚,试着找到适合自己的逻辑。如果你有兴趣自己搭建结构,要记得符合 MECE 法(枚举分析法)和二八定律(帕累托法则)。点击阅读更多关于枚举分析法和帕累托法则 的内容。

这一切都非常有价值:告诉大家,现在处于解决问题的哪个阶段?告诉大家你的计划目标?告诉人们为什么你不想解决他们希望你回答的问题。



 2. 整合多种方法和资源,让效果最大化 


我所指的方法和资源是:

方法:定性分析(用户访谈,焦点小组访谈法,特定人群法) 定量分析(调查问卷、内部数据、外部报告)

资源: 主要数据( 观察、访谈、调查、特定人群法等)次要数据(市场报告,专家访谈等)

在所有我能记得起项目里-不管是在麦肯锡还是创业公司-我们都采用并行(多管齐下)的方式去为问题寻找答案,原因是:


  • 逐步推进

针对调研阶段的不同,以及所需信息的颗粒度和准确度的不同,需要使用不同的配置(既包括方法也包括资源)。例如,现在你希望建立一个假设,目标是能够提升用户的参与度。相较于直接上手做全量调查或测试,先做一个小样本量的用户访谈会更适合。为调研制定适合的结构和计划能够有效推进研究的进展。


  • 交叉验证

正确设计的调研能够独立产出结论,但是如果能够跟其他来源的信息进行对比,产出的结果会更坚实。在麦肯锡我们会经常将调研的产出与其他来源(内部或外部)的结论进行交叉验证。 

我很欣赏在创业领域里的一些「突破性」方法,也认同可以通过快速迭代进行结论验证,但我仍坚信,如果要依据调研结论进行投资,尤其是关系到投资金额或说是投入的赌注的大小的时候,预先去做交叉验证是非常值得的一件事。


  • 构思

构思是收缩和发散的共同过程。通常我们都认可「数据驱动」是一种能够找到答案(收缩)的正确方法,我认为汇总数据同样能够激发灵感(发散),这种方法可以得到更具创造性的假设与解决方案。

之前在 Canary 工作时,我负责一个国际市场机会评估的项目。我邀请了公司各个部门的同事共同进行「Gallery Walk」(译者注:一种把项目贴在墙上进行小组轮流欣赏,在欣赏过程中,写下自己的问题、意见或建议的方法)。我们一起分析市场发展和技术趋势,分享公司在产品分发和 BD 策略的进展,用户体验和产品使用的数据。这次头脑风暴产出了非常多新创意,帮助我们去改进用户体验和市场进入策略。


  •  利益相关者目标对齐

为什么我们要把不同的观点汇总到一起?这么做的目的之一是加深各位利益相关人的彼此理解。

我最难忘的一个项目是在麦肯锡工作时,我曾负责的某消费品公司的项目。我们成立了一个创意工作坊,汇总了来自消费者(用户),市场和技术等不同「视角」的数据。 项目参与者来自公司各个部门-产品,市场,开发,运营和财务。这些数据汇总到一起,让观点不同的人之间建立起共识,帮助团队一起去定义问题和发现机会。这种沟通具备令人难以置信的强大力量。



 3. 产出明确的建议的并推动实施 


不要让任何付出(包括洞察,金钱和自豪感)付诸东流。不管过程有多出色,没有最后产出,研究和发现都没有最终价值。

以下是一些关于制定建议和推动实施的建议:


  • 沟通的时候使用金字塔原理

金字塔原理能够让视觉和语言的表达变得高效,是一种很有价值的表述框架。金字塔结构意味着信息传递要遵循自上而下的顺序。从结论出发,在结论下方构建支撑顶部的论据模块。金字塔原理的简单运用是在 PowerPoint 幻灯片或书面文档中建立层次。 


在 PPT 里,遵循「一张幻灯片一个要点」的原则,确保所有的内容都与幻灯片的标题一致。按照金字塔原则构建了文档的结构和层次,输出内容会变得非常简单。你所要做的就是从上到下,从上一张幻灯片读到下一张幻灯片。


金字塔原理.png


  • 给出可行性建议

有太多的实例证明,调研中充满有趣的事实,很大程度上它们满足了我的好奇心,让我在调研过程中保持兴奋。但是这又如何?这种好奇和兴奋对团队和公司有什么意义?往前多迈一步,给出可行性的建议和分析,对公司和团队才具有实际意义和价值。


  • 给出实施路线图示例

面对调研产出的建议和结论,团队应该如何推进。如果你希望进一步去推进后续的进展,就先做一个草图,概括说明主要的行动,里程碑,负责人和利益相关人。对于习惯按部就班的团队来说,自主构建新的行为模式是一件不怎么容易的事情。


  • 让正确的利益相关人员参与并获得他们的支持

理想状态下,利益相关人员应当参与调研的整个过程(如果使用了七步法那么应该是在每个环节中他们都有参与到)。 为了确保注意力一直聚焦正确的问题,需要在项目的早期就让利益相关人员参与进来。如果希望团队能够接受你的建议并采取行动,那么在调研后期需要他们更深入的参与。

在麦肯锡的过往项目中,我能记得的最成功的项目都是那些让客户每一步都参与其中的项目而不是仅仅听项目讲解走过场的项目。 另外会让我觉得不幸的是,我并不确定我在 Catalant 做的一些调研最终的结果是什么样,一方面是因为我在 Catalant 的时间比较短,但更多可能是因为没有让对的人参与其中。


  • 坚定的信念

最后是关于如何输出研究成果和建议的 Tips。虽然调研人员可以使用数据支持观点,但在我看来,希望推动变革的领导者的必备特质之一就是要有坚定的信念。团队期望变革,面对不确定的恐惧会是推进变革的关键障碍。具有坚定信念的领导者能够帮助他的团队克服这种心态,让他们能够专注于执行方案。 


我在 Happie 工作的时候,曾经提出一系列建议,修改技术支持的运营方式和内部产品设计。 在我提出建议的时候,不仅打包了足以支持观点的数据,并且努力确保在给执行团队输出信息的时候具备足够的说服力。 

多做一点工作,制定切实可行的建议,为你的洞察能够付诸实践打下基础。



 快速回顾文章 


  • 调研能够帮助公司解决问题;研究员带来外部视角并推动变革。

  • 用结构化的方法解决问题

  • 整合多种方法和资源,让效果最大化

  • 提出明确的建议并推动建议的实施


原文:https://medium.com/hubspot-product/3-ways-to-make-your-research-better-today-fa85d3ecbaa8

标题:3 Ways to Make Your Research Better Today 

作者:Kie Watanabe,Hubspot 用户体验研究

翻译:金玉(光涧实验室)


光涧实验室分发渠道尾版.jpg



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