2020消费者洞察的六大趋势

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当大量的企业都在谈数字化转型、CDP、数据中台等时髦词汇的时候，原本以数据为营生的消费者洞察从业者，却感受到了前所未有的压力，从前要依赖消费者研究部门和专业研究公司做的事情，在新环境下通过一些创新手段就解决了。

但是，如果没有科学的方法论支持、跨学科知识的结合以及有效的解读，数字化和大数据并不一定能够指导决策，甚至可能产生误导。在新的环境中，消费者洞察也在持续演进，在这个生态中起到他的作用。

2019年最后几天，云思科技通过问卷的方式询问了几十位业内人士，了解他们对新一年消费者洞察发展对看法。我们列出了12个选项，这12个选项基本上都是比较新的洞察技术或应用创新；同时也让受访者填写他们认为可能会发生的事情，最后有60位认真填答了我们的问卷。

我们结合受访者填写的具有建设性的想法，以及我们自己所列出的若干新趋势，总结出了下面几个已经或者在未来1-2年内可能发生的洞察领域的新趋势。

1.

基于企业私域流量的消费者洞察

数字化环境下，企业建立起来规模化的消费者触点，包括微信、CRM、会员系统、电商，以及各类线下渠道。这些触点有能力触达到大量的真实消费者，而且还可以辨别他们是用户还是非用户，是否是忠诚用户，甚至可以知道他们的内容偏好和购物习惯。这些用户是企业宝贵的用户资产，企业在对此进行大量的投资进行管理和运营，比如通过CDP对这部分数据进行管理。

但这部分体系建立起来后会有两个挑战，第一是缺少对消费者why的理解；第二是数据丰富但应用匮乏。而消费者洞察工具和能力，可以帮助企业丰富消费者数据（比如通过现有系统无法获得的态度数据），理解行为背后的原因，帮助创意发展和产品开发，评估营销投入产出。

这种研究和传统研究不同的地方有几点，首先会自然的将行为数据和态度数据相结合；其次这类用户洞察需要与企业的数字化生态打通，能够识别到个体；第三，其基本原则是收集的数据越多越好，而不是抽样调查。

在此趋势之下，传统的调研服务公司会遇到非常大的挑战。拥有洞察技术、独特的消费者理解和大小数据结合建模能力的公司将有更多机会。2019年，云思与几个客户进行了私域用户洞察的实践。我们发现在这个方向空间很大，但需要改变传统的洞察技术、分析模型和服务模式，我们和行业领先企业还在在进行积极的探索。

2.

标准化的敏捷调研

敏捷调研将成为标配。将传统调查数字化、敏捷化，是云思公司成立的初衷。2014年云思推出中国第一个自动化调查云服务，可是这五年并没有发生爆发性的增长。进入到新的十年，我们仍旧认为敏捷调研的空间巨大。

首先是标准化的需求。我们发现很多企业同一类研究项目没有标准化，这造成了两个问题：成本高和数据无法沉淀。基于此，不少公司在制定问卷和分析的标准。标准化给敏捷带来了可能。

其次是工具的发展。标准化的业务搭配上数字化平台，将发挥出巨大的作用，提高速度、减少成本、形成数字化洞察资产。

3.

职能边界模糊

这点是一位非常资深的甲方客户提出来的。虽然只有一位提出，但我们认为这个观点非常深刻，的确是正在发生且未来大概率会继续发展。目前的消费者洞察在深度的应用企业内外的各类大小数据，研究团队对消费者互动、数字化营销、大数据应用的能力越来越强。很多的消费者研究项目越来越模糊，既是消费者研究，也是一种用户互动或其他某种业务形态。更进一步，我们认为未来消费者研究背景的从业者，可能会在一些机构中主导大小数据的应用。

据云思的了解，很多企业的大数据团队是由市场研究背景的资深人士来带领，他们无一例外具有非常深厚的传统研究功底，同时对商业理解深刻。很多公司的大数据体系从建设阶段向应用阶段转化，在很多业务上，大数据体系和业务直接对接，直接驱动业务；而就大数据本身，其担负着帮助企业决策、驱动产品和营销创新的职能。这时候，靠技术背景或者某个业务背景的领导者，都很难实现从企业层面的数据采集、管理和调度。而对商业、人性、数据和技术有理解的消费者研究人才，成为驱动数据应用的最佳人选。

4.

基于大平台的洞察和决策

企业越来越多的营销和销售发生在阿里、京东、字节跳动等大平台，这些平台也在通过数据产品和服务赋能于企业。未来基于这些大平台的用户洞察会越来越多，我们可以称之为“Platform insights”。

Platform insights的优势是数据深度和直接驱动决策。数据深度是指这些平台可以提供任何第三方都无法提供的用户、行为、转化或销售数据；而这些结果可能直接产出就是在这个平台上的某个具体行动，包括创意优化或精准投放。

5.

第一方的跨平台数据管理和洞察

品牌主对于和大平台的合作是又爱又恨。既要和大平台合作好，又担心平台太强绑架品牌。而且现在数字营销和销售体系内的这几个大平台的“围墙花园”现象越来越明显，相互之间数据和运营完全割裂。从甲方来说需要形成完整的用户、营销和创新视图，要结合几个大平台以及其他平台，比如线下。

我们认为未来企业以及第三方将投入更大的精力将形成第一方的数据管理和洞察能力。这个能力不是到个体级别的DMP或者CDP，而是汇集了内部大数据以及外部营销或销售平台的汇总数据管理和洞察能力。这个平台将更加接近决策，为决策层和业务输出指导决策的数据和知识。

6.

AI 在洞察领域的探索

AI技术越来越成熟，很多AI能力如同自来水，可以非常方便的获取。未来AI可能会在两个方面取得进展。一个是“新数据”，即对内容（比如文字、图片、视频）的解析来生成新的数据，帮助分析。一个是“新知识”，即知识提取，即将大量的数据、文档和素材通过智能技术根据用户的需求进行知识提取。

不过我们认为AI在洞察领域的应用至少有两个障碍，可能会在短期内比较难以有明显的落地。首先是规模化应用的场景。AI技术在某个业务场景上能够落地，需要大量的研发，如果应用场景频率低、产生的价值低，其研发投入不足以支撑产出。

比如，2019年云思帮助一个零售客户通过分析摄像头中的用户是否注视某个店内的广告牌，我们通过AI技术解析头部角度，计算广告牌注视比例，和客户自己找代理做人工判断的数值相差不到5%。但是，由于这是一个分析场景，并不需要做大量的注视分析，只需要解析几个小时的素材，AI要做大量的接口开发和建模工作，相对于人工判断的成本更高。

其次是数据准备。不管是AI解析还是知识提取的模型建立，都需要有大量数据供训练和优化。在洞察场景下，数据量往往比较少，这也给建立智能模型带来挑战。

我们认为未来1，2年AI在洞察领域会持续有探索性的成果，但如果要有成熟的应用，可能还需要形成传统研究模式之外的新的洞察应用模式。因此我们把这一点放到最后一条。

最后回顾一下这次问卷调查。这次填答的用户一共60位，其中甲方企业占25%，研究公司50%，其他还有广告代理（3%），咨询公司（7%），媒体（3%）以及其他类型（12%）。

我们在问卷中发现甲方企业和非甲方（主要是研究公司）对未来对看法存在很大的差异。我们把用户分成两类，甲方企业和非甲方企业，其中甲方15位，非甲方45位。回答者，特别是甲方数量非常少，其回答的结果不具有统计意义，不过有一个数据我们觉得还是可以拿出来分享一下。

在问卷中，我们给出云思同事们想到的12个趋势，询问受访者这12个趋势在明年发生的可能性，以五点量表打分。如果我们把12个趋势的“肯定会发生”选项的平均值定义为“创新紧迫度”，那么甲方企业的创新紧迫度要明显高于非甲方的创新紧迫度。造成这个差异的原因也许是甲方在企业内部面临更大的冲击和挑战，以及视野更加开阔。这是否意味着甲方将会引领洞察的创新呢？

本次调查还涉及到其他的很多好想法，不在文章中一一列举。本次调查样本量过小，为了不引起歧义我们不在文章中披露数据，但是我们会给留下邮箱的朋友将数据，以及开放性题目的答案发送过去供参考。但请注意，这些数据仅供参考，谨慎应用。

未来我们的这个调研还会持续。2020年云思将在官网上长期放上一个洞察趋势意见的调研，到时候大家可以到云思官网将对洞察对想法反馈给云思。

来源：云思洞察（id: cloudxink）

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