2016年，美國的各大調研公司集體現了一把眼。
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在大選之前，通過調研，人們普遍得出了希拉里會入主白宮的結論，但卻是特朗普笑到了最后。我們不禁問道：平素所倚重的市場調研，會不會像美國大選這樣擺烏龍？
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市場調研，不是一個什么新鮮事物，但凡對自己負責的企業(yè)，在致力于企業(yè)關鍵指標的提升，特別是開發(fā)一款新產品之前，都會做市場調研(簡稱市調)。
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當然，在中國的市場環(huán)境下，相比做調研，拍腦袋決策是中國許多企業(yè)的常態(tài)。
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然而，一番市場調研之后，信心滿滿地做出一款產品，消費者的反應卻和調研過程中的反應完全不一樣，這又為什么呢？
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如果市調得出的結論還沒有拍腦袋來得準，那還不如拍一次腦袋更簡單？
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▼ 多數錯誤，并不是針對一個正確的問題做出了錯誤的答案，而是針對一個錯誤的問題給出了正確的答案。
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市調不管用，很多時候不是“市調－找到問題－解決問題”這個流程方法的問題，而是在市調的過程中，沒有提出正確的問題，或者說沒有找到正確的人提問。
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市調不只是任務和結論，而是在完整理性的思維方式指導下找尋事物發(fā)展客觀方向的過程。只有洞悉了人或事物的本質自然規(guī)律，才能收獲真正的價值。
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▌讓我們學會通過市調分析建立完整理性的思維方式吧。
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動機問題
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所謂動機問題，就是在市調之前就已經有了一個先入為主的觀念，進行市調，不是為了尋找答案，而是為了尋求支持。這樣的市調，結果可想而知。這樣的錯誤，最常見的領域就是公共事務決策方面。
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▼ 舉個例子，前些年休假制度改革民意調研報告中，我們看到了這樣的結論：
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約55萬張投票中，支持節(jié)假日天數增至11天的票數高達88.34%；80.48%的網民同意保留“十一”和春節(jié)；支持將春節(jié)假期起始時間提前至除夕的網民占79.31%；支持實行連休3天“小長假”的網民則占73.22%；而帶薪休假制度的支持率則為89.41%。
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我們看到，所有問題，都有著非常高的支持率，看來假日改革深得人心。但你隨便在街上找個人，問他如何看待休假制度改革，得到的往往是一大堆不如意的反饋。
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▌問卷不真實么？
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不是。那么為什么問卷和客觀現實在結論上會有如此大的差異？原因簡單，這次休假制度改革中，對人們生活影響最大的，受到關注最多的是取消“五一”長假，而在問卷中，這一問題恰恰沒有得到體現，甚至以一種已經決定了的姿態(tài)出現。那么問題就變成“五一”長假是肯定取消了，在這個前提下，你是否愿意把春節(jié)假期提前？你是否愿意增加小長假？
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這招相當有效，假如你想在推遲退休年齡的問題上得到民眾的支持，你可以問，您覺得以下哪個退休年齡是您所歡迎和喜愛的：?65；?75； ?85，那么你得出的結論一定是大家都非常歡迎65歲退休。
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除了問題設置之外，在引導回答，呈現問卷方面，可以做的文章也很多，這里就不一一列舉了。
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▲對策
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具有決策能力的人，應該遠離市調過程。決策者看到的應該是大量原始的，已經成型的調研報告，這就可以避免決策者為了自己的意見受到支持，而干擾問卷調查過程。
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2
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采樣偏差
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二戰(zhàn)時期，英美對德國發(fā)動大規(guī)模轟炸，由于德國防空炮火強大，飛機損失不少。因此，專家展開研究，統(tǒng)計返航飛機的彈孔，發(fā)現機腹上的彈孔最多，說明機腹是最容易中彈的地方，因此提出加強機腹的防護能力。
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?這個邏輯有什么問題？
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問題就在于，他們只統(tǒng)計返航的飛機。那些其他部位中彈的飛機呢？恐怕已經墜毀了，不再能夠供研究之用。
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類似的例子還有很多。
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熊不吃腐肉，所以在野外看到熊，應該躺下裝死?！谝巴庥龅叫芑钕聛淼娜?，有很多都這么說，當然，那些被熊吃掉的人也無法給出建議。
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互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)形勢一片大好，看看新聞，都是二十多歲的青年，獲得三輪融資，估值十幾億元。但那些創(chuàng)業(yè)失敗的青年又在哪里呢？你根本沒機會看見他們。
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▼ 總之，就一句話：沒到的請舉手，結果，人都到齊了。上述所有的問題，我們稱之為幸存者偏差，又叫沉默的數據，換一種說法叫“死人不會說話”。
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除了幸存者偏差之外，另一個采樣偏差是受調研者與目標消費者構成不一致。
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這個好理解，當面問卷調查，往往是年輕高學歷者占比高，因為這些人通常比較和善，愿意配合調研，而老年人拒訪率偏高，所以通常的隨機抽取調研問卷中，老年人占比都比較低。相反的情況是，如果調研員自由度比較大，他直接找了一個廣場舞團體，這時候老年人的比例就會非常高。
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▲對策
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在設計問卷目標時，應該嚴格規(guī)定采樣對象、采樣方式、采樣地點。尤其忌諱非常集中地在某一特定場所或者人群中采樣，除非他們是產品的精準目標人群。在設計采樣人群的過程中，一定要避免前置篩選的存在，如果明知存在前置篩選，則不應該把數據作為全局數據來引用，只能作為特定人群數據使用。
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樣本空間不足及對照組缺失
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十幾個，二十幾個，一百來個，相信這就是很多公司市場調研的樣本規(guī)模。也許，基于這樣的調研，你能夠拿出來多維度的分析結論，能夠拿出針對這一樣本空間的解決方案，然而，這只會讓你在錯誤的道路上走得更加堅實。
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▌真正有意義的調研又需要多少人？我們不妨先做個思想實驗。
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一袋豆子，有紅的有綠的，讓你算紅豆綠豆的比例，你怎么算？拿出倆豆子，如果一紅一綠，就說明各50%？如果都是紅的，就說明沒有綠的？當然不行。
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一個一個數？如果這袋豆子有二百斤呢？當然，大家都知道，把袋子用力晃一會兒，隨便抓一大把出來，逐個數，然后根據紅豆綠豆的比例推算，這就是市場調研。把袋子晃一晃，隨便抓，是為了保證隨機，而一大把，是為了保證數據量足夠大。抓得越多，你付出的時間成本越高，但也越準確。
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▼ 通過概率論，省略掉那些看著寫著都鬧心的公式，直接出結論：
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對相似程度很高的目標群體，如果想達到95%的置信率，需要調查的人數是384個。
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這只是理論上的，因為想達到這個數字，需要調研問卷，調研人的能力都十分完美，實際上只會要求更多（如果出現了采樣偏差，多大的樣本都沒用）。而這只是單一群體，消費者調研的過程中，往往需要更多群體的反饋，所以實際操作起來，難度會更大。
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而空白對照組解釋起來相對復雜一些。
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▼ 舉個例子，我們調研一款產品，得出的結論是消費者非常喜歡，市場前景廣大，問題是，如果我調查競爭對手的產品，是不是也會得出相同的結論呢？反過來也是如此。有的品類，消費者滿意度普遍較高，比如碳酸飲料；而有的品類，消費者滿意度普遍較低，比如低端紅酒。
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在這樣的市場中，如果不把競爭對手當作空白對比組，那么很容易在競爭層面上出現問題。
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▲對策
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在成本和時間允許的情況下，盡可能加大樣本量；并且對競爭對手的產品，也應該進行比較式調研；更重要的是，要科學管理受調人員分類。
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調研人員不負責任
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一般來說，調研人員應該外聘。外聘員工難以監(jiān)控，但因為企業(yè)或者咨詢公司的人員有限，而且時間有限，在倉促間借助人際關系獲得的調研數據，會具有非常大的偏差，也就是說，這樣的調研，從理論上就不會合理，所以還不如外聘調研人員，至少在監(jiān)控得力的情況下，有理論上合理的可能。
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但這就給接下來的工作埋下了隱患。
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▼ ?舉個例子，讓調研員去調研這樣特征的消費者：女性，月收入8000元以上，已婚，大專以上學歷，每月至少去2次美容院，你覺得這樣的消費者能有多少？
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性別、收入、學歷、婚否大概都可以猜，去不去美容院怎么猜？就算符合條件，對方是不是愿意配合調研又是個問題。結果老實的調研員就得頻頻出擊，多數情況下，不是條件不符合就是對方不配合。
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而有的企業(yè)或者咨詢公司，為了掌握更多信息，設置了大量開放式的問題，做一次調研需要二十多分鐘，僅僅十幾元錢的禮品能夠打動受調人員么？
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所以說，一些太過精確的調研模板，導致出現了兩種情況：
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?一是大學生調研，這些人一般非常認真，辛辛苦苦地做完一次調研，拿出來的調研數據非常真實，但你再找他時，他會告訴你，還是在肯德基當服務員更輕松，不跟你玩了。
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?另一種職業(yè)調研員，要么上街隨便找?guī)讉€大媽，商量好口徑，要么干脆找一批職業(yè)調研人兼受調人。當調研需求導致調研人員太遭罪時，人性是經不起考驗的。
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▲對策
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調研其實永遠是時間、資金、可信度的相互妥協(xié)，這三方面，只能有兩方面讓人滿意，要想全方位讓人滿意，是不可能的。鑒于可信度至關重要，無法妥協(xié)，恐怕只能在時間和資金上給予妥協(xié)。要么給調研員足夠寬松的時間，要么給調研員相對有競爭力的報酬。
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不要說什么加強督導，督導人員無法跟蹤每個調研人員，即使抽查，也會因為調研人員的事先溝通而導致抽查無效，真正的問題不是督導不利，而是“又要馬兒跑又要馬兒不吃草”的期望值，迫使調研人員作假。作為企業(yè)，只有加強對調研工作重要性的認識，給予足夠多的時間和資金支持，才能獲取最真實可信的數據，要知道，一次決策失誤所付出的代價，遠遠大于一筆充足的調研費用。
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另外，關于調研人員作假，有人曾給出這樣精彩的解決方案：
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有人問一個建筑工程師，如何防范施工方偷工減料，減少鋼筋和混凝土的使用。工程師說：“這一點我們已經想到了，所以當初定指標的時候，我們就留了余量?！毕胱稣{研的企業(yè)，不妨把這段話作為參考。
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消費者表達不真實
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美國曾有這樣一個民意測驗：為了一個環(huán)保項目，你愿意出多少錢。最后得出的結論是，受調研者的參考答案是200美元。
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這下調研機構慌了，用腳后跟也想得出來，如果這項環(huán)保政策果真成為公共政策，肯定不會有人愿意出這么多錢。
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為什么？就是因為這項政策還沒有真的實行，面對事不關己的情況，人們總會表現得非常高尚。
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再比如，你到網上去調查“鍵盤俠”們，問他們一旦發(fā)生戰(zhàn)爭，愿不愿意為國捐軀，得到的答案一定是愿意做出犧牲的人數，足以讓全國的火葬場都陷入癱瘓狀態(tài)，但如果戰(zhàn)爭真的來了，實際情況恐怕遠遠沒有這么簡單。
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在消費品調研時，這樣的問題也是難免的。比如說，一款高端產品，你讓消費者估價，他們估得肯定比實際能夠接受的價格高，為什么？都高端產品了，不高估一下怎么行？怎么顯示出自己是高端消費人群？
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所以說，所有關于消費品定價的調研幾乎都會被高估。
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▲對策
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說實話，人工調研對這個問題幾乎沒有任何辦法。哪怕回避一些消費者可能說謊的敏感問題，但有些問題，比如定價之類的問題，非常難回避——尤其是高端產品的定價。這時候，決策人員所能做的，只能是在這個基礎上留出一定的余量，適當調低調研結論所揭示的定價，至于調低多少，恐怕還要憑經驗和競爭形式決定。
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要想把握準確，還是大數據吧，至少消費者行為是不會說謊的。
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統(tǒng)計能力問題
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▌專業(yè)調研公司和企業(yè)自主調研的區(qū)別在哪里？
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如果你看看分析報告就會得出結論。
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企業(yè)自行調研的報告里面，所有數字指標，往往只有總數、平均數兩個指標。而大型專業(yè)調研公司的調研報告里面，會有眾數：統(tǒng)計數據里面出現頻率最高的數；中位數：統(tǒng)計數據里，從高到低排在中間的數；均方差：你就知道這東西是反映統(tǒng)計數據是否足夠平均的指標就可以了；異常數據數等一系列數據。
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▌這些數據有何意義？
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先說平均數。
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張家有財一千萬元，隔壁九個窮光蛋，平均下來一測算，個個都有一百萬元。這樣的平均數，顯然沒有任何意義，這個時候眾數是0，說明這里的人絕大多數都很窮。再比如一款產品，一個消費者愿意為其支付一萬元，而其他消費者愿意支付一至二十元不等，哪怕你調研了幾百個消費者，平均數都不能反映大家對這款產品的真正心理定價。
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這時候，我們就要請出眾數和中位數了。
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當然，還有更簡單的方法，對于和其他數據相差太多的數據，直接當作異常數據剔除，去掉一個最高分，去掉一個最低分。
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▲對策
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這個最簡單，用知名公司的統(tǒng)計模板就可以了。
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分析能力問題
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這里涉及到兩個概念，因果性與相關性。
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?因果性，是能夠證明兩件事情有必然的因果關系。
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比如說，少抽煙會延長壽命，因為少抽煙會減少心腦血管及呼吸系統(tǒng)疾病的發(fā)病率，減少癌變的發(fā)生，而以上原因是死亡的最主要原因，所以存在因果關系。但不能反過來推出壽命長是因為抽煙少，沒準這個人鍛煉得比較多，飲食比較健康，家庭條件比較好。
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?相關性，則是兩件事情在數字上，漲的時候一起漲，落的時候一起落，但不能證明有因果關系。
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比如說，車禍越多的國家，人的平均壽命越長。那么，是不是為了延長人的壽命要增加車禍的發(fā)生率呢？當然不行，之所以車禍多的國家人的壽命長，明顯是因為這是一個發(fā)達國家?。?/span>
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▼ 具體到商業(yè)調研上，比如：
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一款產品主要在農村市場銷售，所以這款產品應該針對農村市場做出改進，對嗎？不好說，沒準是這款產品在農村市場的營銷網絡比較給力，競爭壓力小。
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一款產品的價格昂貴，所以主要定位于高端市場，對嗎？農村的副食品賣得比城里貴得多，不是因為農民更有錢，而是因為農民議價能力更弱。
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一款產品在北京市場，購買者以80后和90后居多，所以這款產品的主要目標人群應該是80后和90后，對嗎？別忘了，北京人口構成里面，本來80后和90后就多。全麥食品銷量提升，所以全麥面粉的市場前景廣闊，對嗎？別鬧了，吃全麥食品的人普遍懶得做飯。
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▲對策
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對待調研資料的分析，尤其是因果行動分析，應該非常謹慎。如果不能找到確定性的唯一解釋，那么就不能認為兩個數據之間存在因果性。在數據與結論之間，盡可能多用“也”，少用“因為……所以”。
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市場調研是個技術活兒，絕不是隨便找?guī)讉€人，編幾道題，到市場轉一圈就可以搞定的事情。重視程度低的調研工作，并不能提供太多指導價值，相反，重視程度高，認真投入的調研行動，會給企業(yè)帶來巨大的價值，減少決策風險。
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