痛点(挖掘小数据分析用户需求)
当大数据日渐成为分析用户需求的依赖时,马丁·林斯特龙却提出了相反的看法,他认为当营销涉及到人的习惯时,大数据通常并不准确,反而是能体现人的信仰、兴趣、习惯、情绪等内容的信息更具说服力。由于往往暗含人的共性,这些数据仅需要通过对极少数人的观察,就能凭其得出结论,进而影响营销策略,因此它们被称作小数据。林斯特龙通过大量亲身经历的案例,解读了如何以小数据理论改变营销趋势。
核心内容
在大数据风行的时代,为什么世界知名营销专家反其道而行,提出了小数据理论?什么是小数据?怎么搜集和分析小数据,并据其得出与直觉大相径庭的结论,从而使陷入困境的营销一举转变颓势?本书结合丰富的案例,详解了一套“7C法”,通过7个步骤勾画了小数据理论的应用过程。
这就是这本书的主要观点,有点反主流,但是这种逆向思维,也让这本书成为了《纽约时报》《福布斯》杂志推荐的商业必读书。这本书的作者特别厉害。他叫马丁·林斯特龙,2015年的时候,有一项涵盖了三万名营销人员的独立调研,林斯特龙被营销人员视作全球首席品牌营销专家。美国的《时代》周刊曾把他列入“全球最具影响力人物100强”,迪士尼、百事可乐、麦当劳等很多巨头,都请他做品牌顾问。作为这么一位营销大咖,他写的《痛点》这本书里,有很多来自国际知名品牌的经典营销案例。
其实,《痛点》是中文版的书名,它的英文版的原题,更能体现这本书的观点和价值——直译过来叫做《小数据:那些揭示巨大趋势的微小线索》。这个书名,大家一听就会觉得与众不同。这几年不是流行“大数据”吗?好像不管做营销、开发还是管理,都离不开大数据,而且人们已经习惯性地认为,只有大数据才能反映出商业趋势。那么为什么这位全球首席品牌营销专家,要写书来谈小数据呢?什么又是小数据呢?它为什么又能揭示大趋势呢?咱们先来看看什么是小数据。
第一部分
林斯特龙说,小数据,是能呈现我们真实内在的一些个人化的东西,比如习惯、喜好、情绪等等。
这个小,有两层含义,一个是微观,是通过对人的细节观察得到的,比如一个手势可能表现出了一种情绪,一个习惯可能暗含了一种心态——这都是一些很抽象的东西,没法通过传统意义上的数据统计来体现。小的另一层含义是样本小。大数据会搜集成千上万人的信息,但小数据可能只需要搜集十个人的信息就够了。虽然这样看上去太个性化、提供的信息数量也有限,但它经常和社会文化、社会背景有关,剖开现象看本质,深入分析分析,能发现它们其实代表了人的很多共性。
接下来咱们再说说,为什么小数据能揭示大趋势。在品牌建设的过程中,有一个经典法则,那就是:要永远和顾客的另一个自我去交流。为什么呢?因为人通常展示给别人看的,都不是最真实的自我。那么,和另一个自我交流,就是去看看顾客究竟想要什么。只有这样,才能把东西卖得更好。林斯特龙认为,小数据总是在无意中暴露顾客潜在的欲望,而且是还没有被满足的欲望,这些欲望是人们的真实内在。这一点是大数据做不到的,因为大数据只看重对信息表面的分析,不太关注信息背后所包含的情感、心态,有时就显得冷冰冰的,难以真正触及顾客的需求。所以林斯特龙认为,小数据更能揭示大趋势。
说了半天好像太理论化了,是吧?那么下面我们来听一个故事,这是林斯特龙亲身经历过的案例,发生在印度,能很好地说明小数据对商业趋势的影响。那是在2013年,有一家全球谷物生产商——林斯特龙没有提它的名字——那么这家生产商发现,他们生产的谷物早餐,正渐渐失去在印度的市场份额。他们搞不清楚究竟是怎么回事,就委托林斯特龙去印度调查,想想办法。林斯特龙走访了一些印度消费者,很快他有了一个有趣的发现,就是和购买谷物早餐这件事关系密切的,有两种人,一个是婆婆,一个是儿媳妇。为什么是这两种人呢?因为她们是整天在厨房里忙活的人,决定了家里要买什么、吃什么。于是林斯特龙有了一个想法,就是这两种人无论谁掌控着厨房的主导权,那么只要投其所好,就能影响谷物早餐的销量。于是他开始仔细研究印度的婆媳关系——你没听错,世界首席营销专家在研究婆媳关系。
起初,林斯特龙认为,婆婆是一家之主,拥有决定权,因为每次他拜访顾客的家时,开门迎客的永远是儿媳妇,而婆婆只是坐在屋子里等着。等到客人坐下来以后,儿媳妇就默默地坐在一旁,自己不说话,就看着婆婆和客人聊天。而且有人事先告诉过林斯特龙,在印度,如果想和儿媳妇说说话,得征求婆婆同意才行。但是当进入到印度人的厨房进行观察以后,林斯特龙发现,实际情况并不全是那么回事。当他问印度人“你们家谁做饭”的时候,婆婆和儿媳妇都说是自己掌管厨房。这种回答让林斯特龙有点头大,不过他有一个本事,就是擅长从环境细节里寻找答案。他把这个叫做“潜台词研究”。于是他在厨房里转悠的时候,注意到了调料的摆放。
许多印度家庭的厨房,都会摆放五六种调料。起初林斯特龙觉得这些调料的顺序是随机的,不过后来他注意到,越靠近灶台的调料粉颜色越鲜艳,比如红红的辣椒粉或者黄色的豆蔻粉,而越远离灶台的颜色越单调。而且更有意思的是,最靠近灶台的调料粉的颜色,总是和婆婆衣服的颜色差不多。这说明什么?说明这调料粉是婆婆喜欢的啊。于是,林斯特龙明白了,在印度的厨房里,做饭的事儿,是婆婆说了算。
那么,最终决定是否买谷物早餐的人,就是这些婆婆了吗?不是。因为林斯特龙还发现了其他的一些细节。这一次,引起他注意的是气味。在调料粉的香味里,林斯特龙还闻到了另一种味道,就是洗洁精味儿,而且是带着西式花香味道的那种。而据他观察,印度的婆婆们比较传统,不太喜欢这种西式的味道,可是年轻的儿媳妇们就不一样了,她们对这种西式味道很青睐。所以林斯特龙又得出一个结论:洗洁精是儿媳妇们选的,她们在厨房里并不是没有地位,而是和婆婆分工,前者负责做饭,后者负责刷碗,在厨房的掌控权方面,她们打了个平手。林斯特龙发现,厨房是印度家庭的一个缩影,在整个家庭的监护权方面,婆婆和儿媳其实也是势均力敌的。包括在如何选择谷物早餐这件事上,两种人都有投票权。
那么这两种人的喜好一样吗?林斯特龙做了一个实验,来寻求这个答案。印度人对颜色的重视程度非同一般,几乎所有重大的仪式中,都能见到各种多彩的服饰。而人们见到印度人的第一印象,也总是他们衣服上多彩的颜色。所以林斯特龙决定从颜色入手,他让婆婆和儿媳妇们分别选出她们认为能代表“新鲜”的颜色。结果他发现,婆婆们青睐越鲜艳的颜色,这恰好和她们选择调料粉以及衣服颜色的习惯一样;而受西方观念影响的儿媳妇们认为,绿色才是天然,那些鲜艳的颜色太做作了。
这下麻烦了,遇上了价值观完全相反的两种人,那么,同一种谷物早餐,如何吸引这两种有不同喜好的人呢?对一般人来说,这种事儿是巨大的难题。但林斯特龙不是一般人,他觉得,虽然婆婆和儿媳妇对颜色的看法不一样,但对谷物早餐的看法有一个共同点,那就是得“新鲜”。新鲜代表天然、干净,对印度这个污染严重的国家来说,这是他们潜意识里想要追求的东西。于是,林斯特龙决定,结合印度人对颜色的敏感,在谷物早餐的包装上下点工夫,用色彩激发人们追求新鲜的欲望,同时去吸引婆婆和儿媳妇们的注意力。
这时他要面对最后一个问题,就是什么样的颜色设计,才能达到他想要的效果呢?别忘了,这两种人的颜色喜好完全相反啊。林斯特龙还是选择了观察小数据的方式。他在超市里观察婆婆们的购物习惯,发现由于超市顶灯和老花眼的影响,婆婆们看商品包装时,焦点更习惯于集中在包装的底部;而视力清晰的儿媳妇们,则习惯从包装的顶部去看产品。根据这个小数据,林斯特龙向生产商提出了一种包装建议,就是把包装底部三分之二的部分,设计成艳丽、明亮的颜色,而把其余三分之一设计成天然绿。这样做,能同时使婆婆和儿媳妇们感到,这个食物很新鲜,很天然。生产商最终采纳了这个建议,结果就是,以往对选择谷物早餐有严重分歧的婆婆和儿媳妇们,开始认可同一种产品了。
这是林斯特龙的成功营销案例之一。我们来回顾一下,在这个案例里,他都发现了什么小数据。首先是厨房调料粉的摆放,其次是人们对颜色的喜好,这属于偏爱,然后是对包装的关注角度,这属于因为生理差异而产生的不同习惯。这些都是小数据。在它们的背后,是印度婆婆和儿媳妇对新鲜、天然的追求,这是她们潜意识里的欲望。而这些欲望,决定了她们如何选择产品。通过一些微小的线索,发现人们的欲望,满足他们未被满足的需求,这就是小数据理论的操作原理。
第二部分
林斯特龙在这本书里,为小数据理论设计了一个完整的流程,其中包含了七个步骤,每一个步骤都用一个单词来代表,由于这些单词的英文开头都是C,所以他把这个框架称为“7C法”。我们分别来看一看,每一个步骤都是什么。
先来说第一个步骤,搜集。搜集,指的是搜集信息。什么信息呢?就像刚才我们说的,是人们的兴趣、习惯甚至信仰等任何可能对品牌的接受度产生影响的东西。一定要注意的是,它们不是数字、图表,而是与人的感觉、心态有关的信息。比如说,你要为一个品牌的营销去走访一个社区的客户,就要了解他们对社区有什么看法,感觉荒凉还是热闹,安全还是恐惧?当地人和你擦肩而过时,是直视你的眼睛,还是看向别处?垃圾是定期收走,还是会滞留一段时间?可能有人觉得奇怪,这些信息有什么用呢?林斯特龙说,它们会让你看到人群的一些特征,得出对顾客群体的初步判断,而这些判断可能会影响产品最后的决策。
林斯特龙曾为沙特策划修建一个大型商场,之前他走访过一些沙特家庭,发现当他提到火的时候,沙特的女人都会表现出极其强烈的恐惧感。而孩子们的玩具中,有近八成是救护车、警车这样的应急车辆。于是,他有一个初步判断,就是沙特人怕火。而到后来,这两个信息使他明白,其实这说明沙特人内心里缺乏安全感,于是在商场的建造过程中,他让设计师们打造了一个充满水元素的绿洲,一切细节都围绕“镇静”这个词做文章,取得了很好的效果。
搜集这些初步的信息,需要一些关键的人的帮助,这些人被林斯特龙称为“当地观察者”,他们可以是理发师、邮递员、酒保——谁都行,但他们必须有两个特点,一是掌握很多当地的信息,二是能客观看待这个社会。林斯特龙每到一个地方,最喜欢找出租司机,而且这个司机最好还不是当地人,这样一来,他就能更大胆、客观地评价当地的一些信息。如果我们不知道到哪里去找可靠的当地观察者怎么办?林斯特龙有一个简单的办法,就是在社交网站上寻找那些活跃人群,他们外向、自信,是理想的观察者。
这就是7C法的第一步,搜集。接下来我们再看第二步,叫做线索。这里的线索是有特指的,就是它们要与顾客的“自我”有着密切的关系。人通常由两个自我构成,第一个是理想化的自我,就是我们希望别人看到的样子,比如说我们发布在社交媒体上的照片,就是我们想给别人看的形象。另一个就是真实自我,与我们的欲望有关。而显示真实自我的线索,通常都隐藏在比较隐私的地方,比如说冰箱、橱柜、衣橱等地方。
我们来看一个例子。丹麦被视作是地球上最幸福的国家,林斯特龙曾发现,几乎每一个丹麦家庭的起居室里,都会摆放着一套火车模型。起初他以为这是给孩子们的玩具,但后来他注意到,这些模型都很新,买了好长时间了,结果也没老化,也没破损,于是他就明白了:压根儿没人玩儿过这东西,就是个摆设。丹麦人常说一个名词,叫做社交厨房,专门指那种设备齐全,但是从来不做饭,只当宴请背景的厨房。这也是摆设,是给所谓幸福生活装门面的。很多丹麦人都承认,他们的生活就像摆设,表面看起来挺和谐,其实压力非常大,火车模型和社交厨房是他们展示出来的理想自我,真实的自我其实特别焦虑。
通过这个例子就能看出,想要获得关于真实自我的线索,就要尽可能的了解别人的私密空间,看看他们最喜欢哪件衣服,手机上的音乐播放列表里都有什么歌曲,冰箱里放着什么吃的。可以试着问问他们,什么东西对他们来说最重要,什么又让他们特别担心,你总会得到一些意外的答案,而这些答案能为产品的营销带来灵感。
我们再来看7C法的第三步,叫做连接。到了第三步,我们可能已经掌握了六七条小数据了,那么就要开始考虑,这些线索有什么相似点没有?它们是不是指向了什么?把小数据串联起来,寻找线索的过程,就叫链接,作者认为,寻找这些线索,就是寻找顾客的情感缺口,看看他们的情感中缺少什么,富余什么。
美国有一家地区性质的连锁超市,叫做洛斯,大概有一百多家店面,从2008年经济衰退以后,洛斯超市的收入就开始下降,于是他们请林斯特龙想想办法。林斯特龙先观察了洛斯店面所在的城市,他发现,城市里没有广场,市中心空空荡荡,下午五点以后马路上就没什么人了,再仔细观察店面所在的社区,房子盖得也都很相似,社区里的人则很善良大方,大方到连冲突都没有。
这些说明了什么呢?当林斯特龙走进酒店的客房,看到封闭的窗户时,他明白了一点,这说明美国人处在了一个越来越封闭的社会里,人们开始变得孤立,连吵架这种交流都没有了,所以尽管他们生活在同一个地区,但是社区感与归属感都消失了。而洛斯超市的布置,也和他们生活的社区环境一样,太商业化,太有距离感,很难产生归属心理,而人们骨子里是不喜欢这种感觉的,当然不会去那消费。这个案例中的归属感,就是一种情感缺口,在连接的阶段,不一定要非常清晰地发现这个缺口,只要能有大致的方向,并能继续深入探索下去就可以。
连接之后,就可以进行7C法的第四步了。第四步叫做关联。小数据关注的是人的独特行为与情绪,那么这第四步所研究的,就是到底在什么时候,这些情绪或行为第一次出现?而更多的时候,就是去发现他们的情感缺口是在什么时候出现的。找到这个答案,就接近找到了商品与顾客之间的关联——说白了,就是要找一个切入点。我们来看一个关于切入点的经典案例。早在二十世纪九十年代,玩具巨头乐高就已经面临困境,他们每一次的大数据研究都表明,人们越来越追求即时满足感,所以孩子们喜欢玩儿数字化的产品,而积木已经过时了,所以乐高逐渐放弃了积木这个核心产品。不过2003年年初,乐高还是倒了大霉,销售额同比下降了三成。于是,他们向林斯特龙咨询求助。
那么林斯特龙是怎么解决问题的呢?我来告诉大家,他在一个德国男孩的运动鞋上找到了办法。这事儿听着有点不太挨着是吧?但林斯特龙的小数据研究,经常是在貌似不相关的事物之间找到共性。那个德国男孩是一个滑板运动的狂热爱好者,他有一双运动鞋,很破旧,磨损很严重,但他就是舍不得扔。因为这双鞋是他玩儿滑板获得冠军的见证,只要这双鞋在,就能证明这孩子是滑板玩儿得最好的。
林斯特龙发现,这孩子通过一双鞋获得了社会存在感,而这种存在感又是通过一种高超的技能换来的,当孩子把存在感附加到那双鞋上之后,他就会对这个产品产生很忠实的情感。于是林斯特龙和乐高都明白了,其实对孩子来说,不用管这种技能到底是什么,只要他花心思去做了,有收获了,就会铭记在心,就会催生对品牌的忠诚度。于是,从那以后,乐高重新把积木作为核心产品,设计上更注重细节,安装也更有难度,目的就是让人们在玩儿的过程中,有一种克服了困难的成就感,从而保持对产品的兴趣。十年后,乐高的改变得到了回报,他们终于成为全球最大的玩具生产商。
在这个案例中,男孩因为玩儿滑板而获得那双鞋的时间,就是他的社会存在感产生的时间,这就是切入点,也是7C法第四步所说的关联。而对乐高来说,他们重振雄风,靠的也不是大数据的调查结果,而是一个男孩提供的小数据。
下面咱们再来说说7C法的第五步:因果。在这一步里,我们面对搜集上来的种种小数据,需要问问自己,这些会激发人们什么样的情感呢?刚才乐高的案例里,鞋子的信息就激发了社会成就感。而在之前我们提到的谷物早餐的案例里,颜色的信息,激发了顾客对食品安全的追求。这就是因果。大家可能也发现了,这一步其实不是一个单独的步骤,而是对前面两步的总结和确认。
接下来我们再看7C法的第六步,叫做补偿。前面我们提到过,小数据的本质,是要指出人们有什么欲望没有得到满足,然后对此进行补偿。我们在社会生活中总是扮演着某种角色,而这个角色通常是被要求的,并不是我们的欲望想要表达的。欲望得不到满足的时候,就会想要找到渠道发泄出来,促使我们去扮演另外的某种角色,一般来说,那都是被社会禁止扮演的角色。林斯特龙把这个发泄的过程叫做“打破常规”,而观察打破常规的过程,就能发现人们的潜在欲望。
比如说在日本,有些日本人在午休的时候,会穿上卡通服装聚在一起吃饭,吃完了再换上西装继续工作。穿西装是社会要求他们扮演的角色,而卡通角色是他们打破常规的反映,说明他们想对抗现实生活的压力,想摆脱刻板形象。他们内心的欲望,是追求一种可爱、轻快的形象,抓住“可爱”这个关键词,就能找到他们的消费心理。
说到可爱,美国曾经有一款能定时清扫的智能机器人,名字叫做 Roomba ,一度特别受市场欢迎,但是后来陷入了销量下降的境地。于是生产商也向林斯特龙求助。林斯特龙发现 Roomba 这个小家伙在撞到墙的时候,会发出“啊哦”这样的声音。而他走访 Roomba 用户的时候又发现,这些人其实不太在意机器人的扫地功能,而是觉得 Roomba 能说话,挺可爱,想把它当成一个宠物来养着,或者想用它去吸引客人的注意。这说明在购买者的心里,其实住着一个没长大的自己,他们想通过这个挺可爱的小家伙,去找回自己的童年世界。
然而生产商以为人们更在意的是清洁技术,觉得说话功能多余,一度给去掉了,这就减少了它的可爱劲儿。人们的欲望是找一个伴儿,不是想找一个不会沟通的机器,这样只会放大生活的无聊程度,那当然就不买了。所以,林斯特龙建议生产商增加机器人的人性特征,帮助他们恢复了品牌的影响力。这个案例就是典型的找到欲望并进行补偿。
最后,我们再来看看7C法的最终一步:观念。需要说明的是,这一步里的观念,指的其实是创意。当我们发现顾客的欲望,想要进行补偿时,通常需要创意去制造惊喜感。我们再来看一个案例。在瑞士有一个时尚品牌,叫塔丽唯尔,在瑞士还挺顶尖的,但是在欧洲其他国家的知名度并不高。为什么呢?好多女孩都不喜欢去这家的店面,觉得环境不好,更何况现在都在网上买衣服,谁还去逛商店?塔丽唯尔请林斯特龙做了品牌顾问。林斯特龙和女孩子们聊天时发现,她们一天里有相当多的时间在想要穿什么,早晨起来会自拍十几张照片发到网络上。这样做是为什么呢?是为了和朋友们交换意见,看看穿什么好,也省得撞衫!这个习惯给了林斯特龙很大启发,于是他给了塔丽唯尔一个创意,在实体店的试衣间里,放一个能联网的落地镜,只要用手一点,就能把镜子变成电脑屏幕,然后可以登录 Facebook ,通过摄像头把自己试衣服的效果展示给朋友们看。这种即时投票一样的做法,让女孩们蜂拥而至。这就是7C法最后一步所强调的,有创意的观念。
总结
我们再来回顾一下7C法的七个步骤:第一是搜集,就是搜集和顾客有关的习惯、兴趣、感受等信息;第二是线索,就是寻找能呈现顾客真实自我的细节;第三步是连接,是寻找到顾客大致的情感缺口是什么;第四步是关联,是去发现顾客的情感缺口第一次出现,是在什么时候,是由于什么事物引起的;第五步是因果,就是确认小数据促使顾客产生了什么样的情感;第六步是补偿,指的是从顾客的情感中,发现他们没有被满足的欲望,对此进行补偿;第七步是观念,用创意设计出可以操作的补偿办法,来满足顾客的欲望。
这就是如何使用小数据理论的7C法。需要强调的是,林斯特龙虽然认为大数据不能把握人的习惯、心态,但是他仍然认为,把小数据与大数据结合起来,去研究顾客的心理,是有启发性的做法。毕竟我们生活在互联网时代,线上的数字化自我,与线下的真实自我,都需要我们仔细认知,通过两者的对比与结合,我们就能知道自己是谁以及究竟想要什么。对于21世纪的营销来说,这是至为关键的两个问题。