我們做數(shù)據(jù)服務(wù)是AI的落地,將數(shù)據(jù)能力在企業(yè)組織架構(gòu)中向下釋放,只不過順手干了分析師的活兒。
——快決測
之前還在奇怪,幾乎所有的媒體圈朋友在介紹自己的時(shí)候都不是XXX報(bào)記者,XXX網(wǎng)記者,而是XXX分析師,莫非在媒體圈分析師擴(kuò)招時(shí)代已經(jīng)到來?原來真相是,AI已經(jīng)可以自己寫文章,但還寫不了報(bào)告,記者集體避難分析師崗位,畢竟同宗同源,危難時(shí)應(yīng)當(dāng)互相照拂。萬萬沒想到,分析師地位也即將不保……
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與后驗(yàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)碰撞
隨著大數(shù)據(jù)、AI的不斷繁榮,馬云的預(yù)言再次成為現(xiàn)實(shí)——數(shù)據(jù)將是新能源,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新產(chǎn)業(yè)模式正不斷顛覆傳統(tǒng)行業(yè)。自AlphaGo擊敗人力智力巔峰游戲——圍棋以來,很多以智力、知識服務(wù)為護(hù)城河的職業(yè)也不再堅(jiān)固,很多IT媒體已經(jīng)利用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)了快訊新聞80%的內(nèi)容構(gòu)建,利用框架算法的數(shù)據(jù)可視化也不再局限于數(shù)據(jù)分析師的技能壁障,真正應(yīng)了那句話:“打敗你的不是專業(yè),很可能是跨界?!?/p>
過去我們敬畏Nielsen、Kantar、Ipsos等世界知名市場調(diào)研機(jī)構(gòu),其市場調(diào)研模型之曼妙、分析師經(jīng)驗(yàn)之老到、數(shù)據(jù)之精準(zhǔn)、結(jié)果之震撼,這是從事某行業(yè)多年以來對產(chǎn)業(yè)集大成的思考與歷練才得出的研究分析結(jié)果。一個(gè)產(chǎn)業(yè)市場的預(yù)測和分析不無凝結(jié)著一個(gè)資深分析師背后數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)積累。
我們通??吹降暮芏嘈袠I(yè)分析報(bào)告都是根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算出來的后驗(yàn)性數(shù)據(jù)(包括尼爾森/坎塔/零點(diǎn)咨詢等出品的大部分國內(nèi)外的調(diào)研報(bào)告,都是使用經(jīng)典的貝葉斯后驗(yàn)定理與預(yù)測)。在國外這種數(shù)據(jù)驗(yàn)證的服務(wù)應(yīng)用超過百年,在國內(nèi)最早商業(yè)化的咨詢機(jī)構(gòu)使用這一方法也有27年歷史。
市場調(diào)研、咨詢公司其實(shí)是一個(gè)顯得很高大上但又頑固不化的老行業(yè)。
這幾年在國內(nèi)市場,傳統(tǒng)市場調(diào)研/咨詢公司沒有以前紅了。Talkingdata/GrowingIO等用戶實(shí)時(shí)行為大數(shù)據(jù)服務(wù)公司強(qiáng)勢崛起,這些公司重新定義了數(shù)據(jù)的采集、分析、結(jié)果呈現(xiàn)的效率,它們更強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的結(jié)果與分析,并增加關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的多維交叉分析,指導(dǎo)決策團(tuán)隊(duì)快速調(diào)整運(yùn)營。一言蔽之,以動(dòng)態(tài)化的數(shù)據(jù)指導(dǎo)并改進(jìn)產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營,本質(zhì)是——極大地提高企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用率,縮短了數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)時(shí)間,把數(shù)據(jù)的沉沒成本、時(shí)間成本降低以溢出數(shù)據(jù)價(jià)值。
在數(shù)據(jù)井噴的時(shí)代,信息差的生意已成為過去,數(shù)據(jù)效率生意才是數(shù)據(jù)服務(wù)的商業(yè)化內(nèi)核,看不透這一點(diǎn)的傳統(tǒng)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)都將會(huì)被替代。
但這種實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析和服務(wù)也存在局限性:其數(shù)據(jù)噪聲之大一個(gè)服務(wù)器裝不下;真實(shí)性——必須接受的虛假(網(wǎng)絡(luò)虛假信息的不可消除);永不可能的全樣本(不依賴樣本的隨機(jī)性);數(shù)據(jù)廣度與深度的缺失;行為數(shù)據(jù)/狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)效性差異;過去預(yù)測未來的局限性(實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系)等等一系列問題還未能很好解決(此文不做過多分析)。
實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)分析善于調(diào)整和優(yōu)化過去,而后驗(yàn)性數(shù)據(jù)調(diào)研長于精準(zhǔn)預(yù)測和判斷未來,因此傳統(tǒng)咨詢/研究機(jī)構(gòu)依然還有一線生機(jī)。
但別高興……傳統(tǒng)調(diào)研行業(yè)最大的悲哀就是看多了其他行業(yè)的新老更替,卻參不透自我創(chuàng)新的桎梏。
一種新的市場調(diào)研業(yè)態(tài)正在浮現(xiàn)
將“市場研究”產(chǎn)品化思考的公司不計(jì)其數(shù),尤其是各大市場調(diào)研機(jī)構(gòu)和咨詢公司,苦苦思索而終無所獲,最終變成了一場堆人的游戲。傳統(tǒng)市場調(diào)研最大的問題是用市場調(diào)研思維做產(chǎn)品,無法跳出市場調(diào)研的細(xì)節(jié)和結(jié)果,而直面調(diào)研對象與最終效果。簡而言之,就是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪^程邏輯思維與最終結(jié)果解釋合理性往往會(huì)阻礙分析師看穿市場調(diào)研的商業(yè)本質(zhì),大多數(shù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)做出的所謂技術(shù)產(chǎn)品不過是傳統(tǒng)調(diào)研的線上化。
從始至終,這樣的產(chǎn)品都無法解決前文提到的數(shù)據(jù)效率化問題,沒有充分使用云、大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)能力最大化釋放數(shù)據(jù)和分析師人效。
傳統(tǒng)市場調(diào)研的老問題:
時(shí)間周期長——一個(gè)完整的傳統(tǒng)專項(xiàng)調(diào)研周期快則1個(gè)月,慢則三個(gè)月。
項(xiàng)目費(fèi)用高——專項(xiàng)研究項(xiàng)目報(bào)價(jià)少則十幾萬、多則幾十萬,大量的費(fèi)用其實(shí)是樣本和分析師人工。
需要專人專項(xiàng)(一個(gè)頂級分析師最多同時(shí)也只能focus三個(gè)項(xiàng)目)——一個(gè)精力充沛的分析師同時(shí)運(yùn)作項(xiàng)目數(shù)量上限是3個(gè),當(dāng)然那些非要把只負(fù)責(zé)最后校驗(yàn)和框架建議也算自己核心項(xiàng)目的“杠精”除外。
調(diào)研門檻高——需專業(yè)分析師進(jìn)行調(diào)研項(xiàng)目設(shè)計(jì)與執(zhí)行。
數(shù)據(jù)真實(shí)性驗(yàn)證時(shí)間周期長——大量的傳統(tǒng)調(diào)研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)真實(shí)性驗(yàn)證無法做到“當(dāng)日驗(yàn)”,這是由于樣本問題、數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)處理能力以及一些業(yè)內(nèi)不可說的秘密等問題的綜合結(jié)果。
……(其他問題不一一例舉)
傳統(tǒng)市場調(diào)研多年無法解決的老問題,在這個(gè)技術(shù)亂法的時(shí)代似乎正在被解決,不過很可能是讓“外人”來解決。
又一次提到“打敗你的很可能是跨界“,三個(gè)寶潔系高管用產(chǎn)品化思維去做了市場調(diào)研這件事——快決測(這是一段顯而易見但不無聊的軟廣),調(diào)研的世道要變天了……
新的市場調(diào)研正在出現(xiàn),通過智能商業(yè)洞察中臺(數(shù)據(jù)調(diào)研中臺:SaaS化的調(diào)研系統(tǒng)+調(diào)研智庫能力),如千人千面的非傳統(tǒng)調(diào)研問卷、1對N的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析視頻化定性調(diào)研,讓傳統(tǒng)問卷調(diào)研更類似大數(shù)據(jù)的應(yīng)用體驗(yàn),成倍縮短調(diào)研時(shí)間并得到結(jié)果,讓數(shù)據(jù)分析難度進(jìn)一步下降,數(shù)據(jù)結(jié)果人人可見、人人可懂,且維度更加豐滿。
分析師(或市場分析員/產(chǎn)品經(jīng)理)通過視頻調(diào)研(定性分析)一次面對成百上千的受訪者,通過NLP實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,靈活調(diào)整調(diào)研方向;并發(fā)圖形化+文字的千人千面問卷調(diào)研(定量分析);不培養(yǎng)樣本池、當(dāng)日數(shù)據(jù)當(dāng)日反饋確保數(shù)據(jù)真實(shí)性;完成一個(gè)包含結(jié)果輸出的專項(xiàng)調(diào)研可能只用1-2周時(shí)間。
調(diào)研時(shí)間縮短3/4,單位時(shí)間人大幅效提升,兩相加成帶來的調(diào)研費(fèi)用支出減少,這個(gè)貨幣計(jì)量的差值足夠企業(yè)雇傭一個(gè)行業(yè)資深分析師(或者上一套SaaS調(diào)研系統(tǒng)+一年2個(gè)月帶薪休假)——真香。
用技術(shù)化的思維來做調(diào)研產(chǎn)品,是對傳統(tǒng)市場調(diào)研產(chǎn)業(yè)的一次暴擊,用新姿勢拱傳統(tǒng)的路,拱的傳統(tǒng)無路可走。
這樣的暴擊不僅會(huì)革了傳統(tǒng)調(diào)研三板斧的命,更將后驗(yàn)性數(shù)據(jù)調(diào)研的能力下放到企業(yè)的中層管理及以下。企業(yè)以往使用大數(shù)據(jù)來做產(chǎn)品、服務(wù)、運(yùn)營的快速調(diào)整,用后驗(yàn)性數(shù)據(jù)來做市場的預(yù)判和戰(zhàn)略的制定,但后驗(yàn)性數(shù)據(jù)時(shí)間周期與大數(shù)據(jù)秒級的時(shí)間相比太過漫長,這樣的數(shù)據(jù)特征一直使得企業(yè)的數(shù)據(jù)決策無法由下而上的反饋。
數(shù)據(jù)調(diào)研中臺的出現(xiàn)利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)調(diào)研的效果,把后驗(yàn)性數(shù)據(jù)能力從高到低釋放,數(shù)據(jù)調(diào)研時(shí)間向大數(shù)據(jù)服務(wù)看齊,把后驗(yàn)性數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)由基層到?jīng)Q策層的傳遞,真正把市場調(diào)研的敏捷度做到“讓一線呼喚數(shù)據(jù)“。
企業(yè)都在追求數(shù)字化,數(shù)字化的前面是信息化,信息化的路上叫數(shù)據(jù)化,而現(xiàn)階段讓每一個(gè)企業(yè)員工都理解數(shù)據(jù)化不現(xiàn)實(shí),但讓基層管理者具備數(shù)據(jù)化意識和能力可以開始嘗試,快決測現(xiàn)在做的數(shù)據(jù)服務(wù)就像其自身產(chǎn)品一樣,用后驗(yàn)性數(shù)據(jù)做一門預(yù)判未來的生意。
后記
記得若干年前,國內(nèi)一家知名度頗高的市場調(diào)研公司“XX100”,創(chuàng)業(yè)12年沖擊IPO失敗,融資對賭到期,創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)傷筋動(dòng)骨大出血,當(dāng)時(shí)這家機(jī)構(gòu)只要完成1億RMB營收就能完成對賭而續(xù)命,最終倒在了8000萬的關(guān)口,雖然最終蹉跎兩年再次IPO并成功,但江湖已經(jīng)不再是它的時(shí)代。
快決測,Pre—A輪融資數(shù)數(shù)千萬RMB,創(chuàng)業(yè)僅2年的公司年銷售額達(dá)3000萬,在疫情期間更是逆勢增長,首季度實(shí)現(xiàn)營收100%增長,根據(jù)快決測董事長李韶輝的預(yù)測,完成對國內(nèi)大型企業(yè)的市場滲透,快決測能夠達(dá)到年銷售額6-7億人民幣。
同樣是做市場調(diào)研的業(yè)務(wù),前者用人來規(guī)?;笳哂弥信_來規(guī)?;?,卻有不一樣的過程和效果。
中臺在以往被理解成解決企業(yè)信息化+業(yè)務(wù)+管理+運(yùn)營+數(shù)據(jù)的平臺級解決方案,但隨著中臺概念的日益清晰,在各種被包裝的中臺敗走麥城后,獨(dú)有數(shù)據(jù)中臺依舊如日中天,企業(yè)圍繞數(shù)據(jù)做業(yè)務(wù)是不會(huì)錯(cuò)的選擇。
(依賴分析師經(jīng)驗(yàn)及連續(xù)性數(shù)據(jù)的沉淀,ToB行業(yè)調(diào)研的護(hù)城河依舊穩(wěn)固;但ToC市場調(diào)研肯定會(huì)迎來一波巨變,包括頭部的尼爾森、坎塔、益普索等公司,初級分析師及不做桌面調(diào)研的數(shù)據(jù)分析師都會(huì)面臨被取代的風(fēng)險(xiǎn))
文 | 吳 勇
出品 | T客匯
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