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伍勇:市场调研模型在用户体验研究中如何应用

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伍勇:大家下午好,我是问卷星的伍勇。我一开始做技术出身,比较热爱做产品,今天我来介绍一下我们的客户怎么用市场调研模型做用户研究。


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大家现在以用户体验为中心,但以前19世纪80年代的时候属于工业社会,做一个产品出来供小于求,到了2000年进入到信息社会, 2010年以后社会上的商品供远远大于求,客户对产品的要求很苛刻,产品做的不好,体验不好客户就不会购买。对于管理者来说做的决策必须围绕着你的用户来开展,所以用户研究是很重要的事情。用一个专业和正确的研究方法,我觉得了解洞察用户的需求是非常重要的,你的产品定价如何来定,是定10块钱、20块钱,我觉得这些需要对用户的需求进行把握,只有这样才能保证业务增长,让你投出广告或者营销能够物有所值。


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今天介绍一下客户正常甬道的模型,包括产品定价模型、联合分析模型、MaxDiff模型,这些在国外用的比较多,在国内用的还不是非常普遍。对于价格模型,如果我做新的产品出来,市面上没有对标的东西,我该怎么定价?大概我知道成本是多少,我的定价肯定要高于成本,肯定有定价范围,应该说我的价格在一个范围内做取舍,这里面就会用到价格敏感度的模型,会通过这个模型得到最优的价格,太贵了顾客可能不会购买,如果价格定的过低,顾客又会觉得你的产品质量不行,所以这时候也不是把价格定的越低越好,这里面要有取舍。


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我们最优价格在曲线点上,价格太高和太低的占比,对这个价格的占比有交汇点。如果已经知道一款饮料,我定价5元,4.5元或者5.5元,这里有不同的价格点,定在哪个价格是最合适的,我们就会用到价格断链点的模型,首先给到用户目标价格,问他是否会购买。假如说我定10块钱,购买的人群有多少,最后结合销量和价格会有层级,这样可以得到我定10块钱销量可以卖100瓶,我定8块钱销量卖200瓶,这个8块钱就是我最合适的价格,因为他们带来的营收是最高的,这就是价格模型的应用场景。


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在实际生活中很常见我们要跟竞品对比,这时候就要用到品牌价格平衡模型BPTO,给你结合自己的品牌和定价,同时对比竞品的品牌和价格,看消费者如何选择,假如说我选购买汽车,我的预算是23-32万,看到市面上有宝马、奔驰、奥迪,在23万预算我选择宝马,到了25万我选择奔驰,这个BPTO模型在欧美用于定价是很频繁的模型最终可以计算每个品牌在每个价格的市场占比,这为企业如何给自己的产品定价提供非常好的参考,每个价格选择人次是多少,占比是多少,通过这个模型都是可以得出来的。


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下面要讲的模型是比较复杂的模型,联合分析模型。这是在很多大企业会用到的。以前苹果诉讼三星侵犯了他的专利权,要三星赔偿,这个赔偿可以用联合分析模型得出来,比如说滑动解锁,给三星带来的销量是多少,通过联合模型预测,知道通过苹果的专利卖了10万个手机,最后要求赔偿20多亿美金,苹果最终胜诉,法官让三星赔偿苹果10亿美金。这个模型最关键是消费者因为买一个产品会有很多属性构成,比如电脑有品牌,消费者购买电脑会关注CPU,内存以及显卡等,但价格始终是消费者最关注的属性。每个产品有五个属性,每个属性又有三个参数,他们组合起来会有200多种组合方式,最后可以得出哪一个品牌市场份额是最高的,这都会用到联合分析的模型。


我们这里做了一个模拟,消费者对大内存的电脑更有偏好,这个参数代表他的效能值越大,对消费者的吸引力是越强的,企业根据得到的需求,可能对内存最关注,我的广告营销也好,其他的定价也好,都会围绕这个去做,这样联合分析的模型在市场以及对定价的研究上我觉得都是很有帮助的。我们后面得到每一个组合效用值,效用值越高带来的市场份额越高。


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接下来讲MaxDiff模型,最大差异化度量,这里的因素需要排序,要消费者来选择位置,如果一旦因素超过10个、20个,或者100个的时候,这时候误差就会很大,把100个属性一次性看完很难,用在这种场景下得到的误差是会很大。像MaxDiff模型分成很多组合,让消费者一次看到4个属性,从中选出最重要和最不重要的两个属性,这样他可以得到对消费者来讲在他的能力范围之内最大需要注意的点。但我们要保证每个属性在每个消费者做答的频率是一致的,有个饮料厂商对8种属性偏好做排序或者调研,消费者分成6次任务,每次产生4个属性,每个属性出现的频率都是一样的,这样得到的分析结果就是合理可靠的。


刚才也提到每一次任务都要选择最重要或者最不重要的,这里得到一个分数,这个分数就是由最重要的次数比不重要次数的差值得出来的,也是代表属性的重要程度。这里有一个模型,也是基于MaxDiff模型的特殊形式,刚才说有四个属性,在很多场景基于产品的外观或者logo两个属性,两个属性进行PK,有10个logo,我要用户选出来最满意的logo,我只要用户比较五六次,每次两两组合比较,最终也可以得出来哪一个图片最受欢迎的。像脸书最早也是用类似的模型,当时做的选美的比赛,我要从女学生选出来大家认为最漂亮的女生,用的就是这样的模型,两个女生让大家选,只要参与的人数够多得到的结果就是非常可靠的。


刚才MaxDiff模型只能得出来功能或者属性哪一个是最重要,没有办法知道哪个功能或者产品是用户所期望的,还有个概念叫反向功能,向功能会导致消费者对我的产品更加不满意,做一个产品包含很多功能,哪个功能对用户来讲是最好的或者必备的,哪个功能是很有魅力的需求,提供这样的功能会给我的产品带来很大的加分,但也有可能出现画蛇添足的情况,这个功能我提供了,却导致用户对你的产品不满意,所以我们基于功能要消费者回答有这个问题,会给消费者5个选项,你是喜欢还是理所当然还是无所谓,这样会有两两组合,会得到属于用户期望的必须需求还是魅力需求。


用户如果觉得这个需求很喜欢,但是如果没有这个功能也能接受,说明没有这个需求用户也是可以的,很多需求觉得有也可以没有也可以,正常来讲这个功能是无差异的,这种可能就排在后面。还有一种反向需求,你有这个功能,用户是很不喜欢的,如果没有这个功能用户反而觉得比较好,这就是反向的需求。


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这是用在仿真实验比较常见的热力图,你要用户评价哪一个东西对你来讲最有吸引力,或者哪个是你觉得最好的,这个热力图可以模拟用户的行为,我直接知道这个图片对用户来讲很有吸引力,我们看到这些地方直接做分区,分成不同的区域,你是喜欢这个区域还是不喜欢这个区域,或者对这一块给出详细的评价,这个用在仿真的需求里我觉得是非常有价值的,包括很多消费品牌会做广告,或者广告的图案设计,对他的广告做改进很有帮助。


我们还有其他的模型,之前要去线下货架挑选商品,这对用户研究比较低效,成本也会很高,我们在线上模拟用户在虚拟的货架怎么去选择商品,你的商品的摆放怎么对用户产生实际的提升,包括元气森林他们通过这个研究,得出结论知道这个产品要摆在第几排,这样对他的产品销量是可以带来比较大的促进作用。我们还有其他的模型,现在接触最多的是满意度、经验度,包括品牌漏斗模型,我们也做了定性的产品欢迎大家使用,谢谢!