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左云鹏:产品模式“中台化”,获取“短问卷、高质量”数据
发布时间:2020-06-23  访问量:69
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左云鹏:产品模式“中台化”,获取“短问卷、高质量”数据

抗“疫”专题系列之十八

受疫情影响,传统线下业务遭受到一定程度的打击,反观线上业务也不可避免的受到冲击。同时市场也并没有出现像网课和视频会议行业那种大规模的线下业务转为线上业务的现象。尤其伴随着海外疫情的进一步爆发,决策人在海外的国际客户将会进一步减少,对国内企业来说也是雪上加霜。其实除却疫情外,市场研究行业也在面临着越来越多的挑战。中小型公司需不断挖掘客户并尽可能拓宽新的思路,找到需求上的突破点

为了更全方面的了解当前疫情影响下,市场调查行业在线调研的现状与未来发展方向,本文专访了左云鹏先生。

本文观点基于专访内容整理而成。

核心观点:

1、产品模式中台化,有效提升服务等利用率;

2、自然语言处理以及机器学习等技术的发展,推动了产品功能智能化;

3、数据采集平台化,打破Panel数据来源格局


 

一、市场需要更短,用户体验更好的问卷

随着上游需求越来越着重更加复杂的定量分析,与供给端变得愈发不平衡,更多矛盾随之产生。简单来说,客户希望从一个项目中获得的信息越多越好。然而当下的调研环境中被调查者的配合度越来越低,就像20年前,消费者还可能欢迎你入户去和他谈谈产品使用的感受,当前社会中人们不太可能去配合你做一个很专业的访谈或者问卷。最后导致调查质量和对结果预期的一个不匹配。

现在很多新的调研方法,比如使用社交媒体数据和客户行为数据,或者直投广告调研,再或者像通过竞价广告一样的投放让用户即做即走的问卷,虽然这种概念很多,但归根结底其本质核心仍然是问卷质量。你的问卷能否有效的改善用户体验,能否做到更简单更有趣,将会决定调研结果质量的好坏。如果做不好这些,调研公司将不得不更多的去使用行为数据或者其他大数据来提高调研质量,通过大数据获取答案。然而,这样的成本是非常高的,他的效率远远不如一个高质量的问卷好。虽然越来越多的品牌倾向选择大数据和行为数据,然而他的获取成本、清洗成本、分析成本都远远高于问卷。

但就当下趋势而言,传统数据采集方式Panel将不再是数据的唯一主要来源,通过第三方平台合作,结合用户行为数据和社交媒体等数据按照兴趣随机投放的river方式会逐渐进入市场。同时合作媒体的投放要求及定价方式(比如按点击收费)也会倒逼问卷的设计者,产出更短,用户体验更好的问卷。


二、产品模式“中台化”高效满足客户需求

通俗来讲,中台化就是通过标准化、模块化、组件化等来提高服务等利用率。这种方式早已在其他行业广泛应用,当然也可以在用户洞察领域有所应用。通过建立业务中台、数据中台,以及将其他共性的功能模块化,在未来面对客户越来越细致的定制化需求时,企业可以更有效率的响应客户。部分公司已经在这条路上发展探索,在概念测试、宣称测试、品牌研究中应用了中台化的概念。一些共性的部分可以预先设置模块化操作,比如问卷模板,相对固定的模型算法,相对固定的报表展示等。最后根据要测试的物料和要测试的概念,可以迅速给出不同的定制化方案。

为了更好地理解中台概念,左云鹏为我们阐述了一个生活中的例子,中台就好像是一个正规饭店的厨房,大厨一定会事先准备好炒菜必备的葱姜蒜,以及各种常用的调料和酱汁等等。当顾客点某一道菜时,厨师可以快速的依照事先准备好的配菜做出所需要的菜品,而不用现去准备配菜,浪费时间。

然而这还远远不够,未来的中台化应该呈现一种更加灵活的方式。在很多项目中,客户除了通过平台服务获取调研结果,也会顺势要求提供用户画像或者这些用户消费行为的数据。其中我们会逐渐降低问卷的长度,降低问卷在整个事件中起到的角色和作用。这样问卷更加回归他的本质,比如最后问卷只会问基于这样的行为,为什么会有这样的结果这种直截了当、清晰简明的问题。然后基于行为数据和用户画像,能替代掉原来问卷中关于事实的部分,这些步骤在系统中已经慢慢的可以标准化了。比如说一款新手机上架,无论是在京东还是天猫,只要输入他的SKU商品编码,后台数据都是现成的,所有的生成用户画像的程序、所需要的路径、甚至是关于产品评论的东西,全部都是自动的。当然这些还不能满足客户最后的具体需求,但这已经向前迈进一大步了。


三、自然语言处理等核心技术将推动产品智能化

左云鹏还是以一个简单的例子作为介绍,比如在传统的数据清理过程中,大多依靠程序员个人经验和常识对数据进行清理,这有很大可能错误删除正确数据或者漏删噪音数据。现阶段,人们可以通过对历史坏数据样本进行建模以便自动判断数据质量好坏。这就是当下智能化功能的一种体现。再比如,一些问卷平台通过建模已经可以根据提出的问题和问卷整体信息,提供一份关于问卷执行时用户体验的评分,让其更好的了解问卷的效用。

所以,在这些细微标准组件上,一定会朝着智能化的方向迈进。这些智能化组建,都离不开自然语言处理以及机器学习等核心技术的发展。具体来说就是如何让机器能像人一样读懂问卷的内容,理解客户的需求,如何通过问更少的问题获得更高质量的数据。

以传统报表领域为例,未来的报表将会是基于用户需求,通过提问的方式来解决问题,这就是增强分析。比如说疫情数据,传统报表需要提前制订好展示的内容、频次、描述性统计等等。未来的智能报表,你可以随便提问,连接上语音识别系统,通过技术识别用户的需求,从而提供报表展示。将来人们不再需要打字,也不用自己在后台操作,通过语音识别把文字转换成背后的程序语言,这才是行业未来发展的方向。智能报表体系将不再应用预先设定好的统计量及展示方式,而是跟用户需求实时计算并呈现的。


总而言之,市场调研行业需迎合趋势不断创新,结合未来数据科学及其他主流技术的发展方向,不断提升产品质量和效率,更好的满足客户更加细化的需求。通过整合数据提升核心竞争力,提供更有效更智能的市场调研解决办法。


“虚拟现实、人工智能、无人驾驶汽车、基因编辑、大数据医疗、虚拟货币、区块链”等等新的技术名词、概念,接踵而至令我们目不暇接。科技的本质是从时间维度上获得叠加性进步的力量,同样地,我们期待左云鹏先生和他的中台概念可以迭代更新,打造出与行业匹配的科技复兴之旅。


采访/撰文:刘向清 姜文恒

美编/校对:俞飞 李宁


左云鹏简介:

极速洞察CEO&百分点高级副总裁

澳洲新南威尔士大学计算机硕士毕业。左云鹏在Nielsen澳洲开始他的职业生涯,在过去的18年间他一直专注于在线研究领域,国内服务多家国际研究公司。近些年对购物路径分析,社交媒体分析等通过大小数据结合来获取消费者洞察有一定心得。



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