《痛点：挖掘小数据满足用户需求》｜大数据到小数据，从解决需求到预知需求。
核心书摘
《痛点》提供了一种反趋势、反共识的营销新理论。在大数据理论日益流行之时，世界首席营销专家却反其道而行，认为大数据往往冷漠，偏离顾客的真实需求。而注重真实自我的小数据才能找准顾客的真正痛点。通过小数据，仅凭很少的样本，你也可以做好用户调研。
适合谁读
· 市场营销人员
· 想弄懂大数据的人
· 想看清用户真实需求的人
关于作者
马丁·林斯特龙，迪士尼、百事可乐、雀巢、红牛等多家著名企业的品牌顾问。他在“全球最具影响力50大商业思想家”中位列第18名。2015年，在一项涵盖三万名营销人员的独立调研中，林斯特龙被誉为全球首席品牌营销专家。
学什么？如何用小数据预测商业趋势
在如今的商业大环境中，大数据引来了犹如宗教性质般的狂热信仰。言必称大数据，它已成为分析用户需求的一种惯性路径。
然而，本书作者却认为大数据通常并不准确，反而是能体现人的信仰、兴趣、习惯、情绪等内容的小数据更具说服力。而这些数据往往暗含人的共性，只需观察少数人即可得出适用于群体的结论。
今天的文章将告诉你怎么搜集和分析这些小数据,并据其发掘客户的真实情感和隐含需求。找准用户痛点和商业趋势，不用研究几百万顾客，只需观察十个人就够了。
你还会发现：
· 为什么小数据反而能揭示大趋势；
· 为什么说大数据有时并不能准确反应用户需求；
· 有什么方法可以识别顾客最真实的欲望。
一场成功的营销要靠大数据和小数据的支持
世界知名咨询公司麦肯锡最早提出大数据时代已经到来，他们认为：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
而身处互联网时代的我们，应该对“大数据”这个词并不陌生。无论是互联网公司，还是传统企业，如果在自己的业务领域或商业模式中不加上“大数据”、“云计算”，好像都不好意思拿出来晒。
大数据的应用领域确实十分宽泛，如通过大数据，帮助政府实现市场经济调控，帮助城市实现智慧交通、预防犯罪，帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制等。而互联网公司对大数据的运用更为频繁和娴熟，Google利用用户的搜索记录挖掘数据的二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此提升销售量，洛杉矶警察局利用大数据控制全市的犯罪率等。
尽管如此，大数据也不是万能的，更不是点石成金的“魔棒”，它仍然有一定的局限性。比如如何从海量数据中捕捉到用户最真实的需求？怎样才能在海量的品牌中脱颖而出，让用户一眼看到自己？等等。
今天我们要一起拆读的这本书《痛点：挖掘小数据满足用户需求》，将从一个特殊的视角，帮助我们弥补运用大数据时的不足。这本书将通过一系列的实践和真实案例，告诉我们对小数据的观察和分析，更能挖掘出用户真实的欲望。
本书作者马丁•林斯特龙，是迪士尼、百事可乐、雀巢、红牛等多家著名企业的品牌顾问。他曾入选美国《时代周刊》评出的“全球最具影响力人物100强”。2015年，在一项涵盖三万名营销人员的独立调研中，林斯特龙被誉为全球首席品牌营销专家。
林斯特龙在科学运用大数据的前提下，总结了运用小数据理论时的可行方法——“7C研究法”。林斯特龙认为，大数据和小数据是一对合作的舞伴，是对平衡的共同追求——“只有整合大数据和小数据，才能找到最真实的自己”。因此，大数据与小数据的结合才是21世纪实现营销生存与成功的关键因素。
接下来就让我们一起从以下四个维度对这本书进行解读：
1. 大数据的局限性。
2. 什么是小数据？为什么小数据更能展现用户的真实欲望？
3. 小数据之所以能展现用户真实“欲望”的基础是什么？
4. 挖掘小数据,捕捉需求的“7C”法。
大数据的局限：难以激发出深刻的见解
作者林斯特龙认为，大数据的优势固然明显，但它也同时存在两大局限性，一是仅靠大数据很难激发出深刻的见解，二是大数据重分析而轻情感，冰冷的数据难以捕捉情感品质。
作者认为，大数据通常以数据库的形式存在，它最大且唯一的长板就是“大”，海量的数据——这就像那些“只会读死书，技能单一，其他几乎一概不通的书呆子”。因为存在形式的狭隘，使得“大数据”无法促成和“其他数据”间的对比分析，所以很难激发深刻的见解。
比如，一家公司研究在线顾客的“大数据”时，常常只关注线上交易量。而线上数据库通常不会追踪顾客的实体店交易，即店主的线下数据库。两个数据库也不会在对比完公司的广告投放数据后，再做分析。海量的数据运算，能得出事物背后蕴含的一般规律，却不会形成高质量的见解和观点，从而影响有创意的解决方案的形成。
大数据重分析而轻情感的局限性就更加突出。比如，《纽约时报》发表了一篇文章，它专门分析了我们登录网站的密码以及密码背后的故事。文章的结论说，“许多密码都代表生活中有意义的记忆或时刻，它可能充满痛苦、受伤，也可能是美好、甜蜜的”。的确，我们如果回想一下自己的常用密码，如银行取款密码、手机开机密码、邮箱登录密码等等，是不是每一个密码后面都有着一些故事呢：自己或爱人的生日、一则励志箴言、一句骂老板的话、一位曾经的旧爱、一次刻骨铭心的创伤、一个有特殊纪念意义的日子……等等，它们其实就是一个个“纪念密码”，就像我们内心世界的小装饰，而这些“小装饰”，是很难通过大数据找到任何意义或相关性的，可它们却往往潜藏着我们最真实的欲望。
如果说，大数据是从宏观上帮我们看到事物发展的方向或其背后的规律，那么小数据就是给我们一双慧眼，让我们找到最适合自己的道路和最真实的用户需求，下面就让我们一起来看看林斯特龙是如何理解小数据的。
小数据更能展现用户的真实欲望
随着时代的前进，人们联络感情的方式也在发生着变化。以前的朋友见面，那是真见面，聊天喝酒打麻将，互联网时代的年轻人是在网络中见面，交流的方式是在网络世界里嗨聊或者组局开黑打《王者荣耀》。所以，网上流行着这样的段子：“世界上最遥远的距离不是生与死，而是我站在你面前，你却在低头玩手机。”
大家可以试想一下，放下手机，生活中的你和网络里的你，有什么不同？网络里的你热情健谈，而现实中的你却冷漠寡言？又或者，现实中你的胆小怯懦，网络世界里的你却可以挥舞大刀，杀人如麻？细细想，你会发现网络中的你和现实生活里的你，总会存在这样或那样的不同，甚至反差极大，像变了个人。
互联网技术的出现，让每个人都至少拥有两种人格，网络人格和现实人格。很多人喜欢匿名上网，通过数字化包装轻易就创造了另一个人格，与现实中的自己相比，这个人格几乎没有任何相似之处，但这个人格反而有可能是更真实的自己。因为，人通常由两个自我构成，第一个是理想化的自我，就是我们希望别人看到的样子，另一个就是真实自我，与我们的欲望有关。而显示真实自我的线索，通常都藏在比较隐私的地方，比如衣橱、手机壳、电脑收藏夹等等。
这些“显示真实自我的线索”就是小数据。小数据是对生活细节的洞察，如手势、装饰、密码、藏在衣橱最底层从来不穿的衣服等，这些与情感相关联的小数据，恰恰暴露了我们真实的内在。所以，通过对真实生活场景的观察和分析，寻找微小线索（即小数据），从而发现人们最真实的欲望，进而满足他们未被满足的需求，这是小数据理论的操作原理。
马丁•林斯特龙曾受委托要在沙特阿拉伯设计一个购物中心。有“石油王国”之称的沙特阿拉伯经济繁荣，沙特人是名副其实富得流“油”。而沙特也拥有极其复杂的文化，比如沙特是世界上唯一不允许女性开车的国家；如果没有丈夫、父亲、兄弟等男性监护人的同意，沙特的女性不能工作、上学、旅行；甚至若没有丈夫或父亲在场，女性不允许和其他男性独处一室……因为宗教、文化或不成文的习俗，沙特女人的声音很少能在公众场合得到表达，但她们却是家庭生活用品的主要采购人和决策者。所以，要建这样一个购物中心，必须考虑沙特女人们的需求。但，她们的真实需求是什么呢？
林斯特龙经过详细调研，从沙特家庭的墙上，发现了一个小数据，那便是“水”。沙特是个沙漠广布的内陆国家，没有河流、湖泊、溪流和瀑布等天然淡水资源，主要通过淡化海水来提供日常用水。但沙特人家里的墙上，却经常出现溪流、湖泊、海洋等水的元素。林斯特龙还发现，沙特的牙刷没有灰色、黄色和橙色；儿童书籍中的插画也很少表现酷热和沙漠，反而是绿洲、农场、溪水、雪山的场景特别多；在沙特孩子的玩具中，80%以上是消防车、救护车或警务车，这个现象在其他国家也是很少见的。
在咨询过心理学家之后，林斯特龙总结他寻找到的小数据，认为沙特人的这些表现都是源自沙特人对火的强烈恐惧，尤其是女性。而生活场景里，“水”元素的出现，可以帮助他们逃避或抵消对火的恐惧。
而当时沙特其他商场是什么样子的呢？因为参与商场设计修建的大多数是男性，且开发商一般都和王室有着密切联系，所以这些商场自然而然地会反映出男性视角和王室的象征，主色调大多数都是金黄色、灰色或橙色，这种看上去就如同沙漠和火焰的色调本身就阻挡了女性的脚步，所以商场冷冷清清、生意惨淡的状况也就不足为奇了。
在获得了这些信息之后，林斯特龙和他的团队在设计商场的时候，以女性的视角及心理需求为主导，放弃传统的红、橙、黄等颜色，一切围绕 “水”进行设计：商场中几条大水渠穿行而过，并且增加了鸟鸣声和湍流的河水；不但增加了喷泉、溪流，还加入瑞士小屋、雪山和滑雪道等冬季景观，这个商场一开放就人满为患，其根本原因，就是它满足了沙特女性内心被压抑的欲望。
隐藏在生活中的细节往往体现出消费者的真实需求
马丁·林斯特龙运用小数据理论，从俄罗斯冰箱门上的磁贴中受到启发，帮助俄罗斯商人建立了一个面向俄罗斯母亲和孩子的大型电子商务网站——“妈妈的店（Mamagazin）”，这是俄罗斯第一个尊重和倾听俄罗斯女性的在线社区。还从超市烤鸡摊受到启发，改进了美国家族式超市洛斯的设计，拯救了门庭冷落、濒临危难的洛斯，大幅度提高了洛斯的业务量。当然，林斯特龙的成功案例，远不止于此,他还通过对印度女性喜欢颜色的观察，改进麦片的包装设计；通过对赛马活动的观察，挽救了一个巴西啤酒品牌；从中国卧室没有床罩这一细节中受到启发，帮助汽车制造商创建了一个中国汽车品牌……
尽管有这么多成功案例，肯定还是会有人质疑：在样本量较小的情况下，如何能保证你的发现准确代表了更大的整体呢？
林斯特龙认为，大数据寻找相关性，小数据则寻找因果关系。大数据仅仅是对于过去的分析，但它与未来无关。而小数据隐藏在看似不起眼的生活细节当中，它所体现出来的是消费者的真实需求，代表着未来。调查数据也证明了林斯特龙的理论，一个针对近十年全球100大创新项目的数据研究表明，有65%的创新是以小数据为基础的。
书中以乐高为例，讲了一个小数据改变企业经营状况的例子：
2002年，著名的玩具生产厂商乐高经营十分不景气，公司决定转型，当时他们通过大数据分析，得出一个结论：目前这一代孩子的性格特点是“即时行乐”，所以他们需要生产出能获得“即时满足感”的产品，于是依据这一结论他们停产公司传统的小微型砖块积木，转而生产巨大型的积木、投资儿童服饰、主题公园等，最终的结果是，乐高的经营状况仍然十分糟糕，到2003年底，公司已经进入破产倒计时了！
就在这危机存亡之际，与一个11岁德国男孩的交谈挽救了乐高。当时的情况是，乐高决定进军欧洲家庭市场，一个偶然的机会，他们见到了一个正在玩滑板的11岁的德国男孩，在孩子休息的时候，林斯特龙与孩子聊了起来，他问小男孩：“你最为得意的事情是什么呀？”那孩子举起自己已经穿得破旧的阿迪运动鞋，自豪地回答说：“是这双运动鞋。”这双鞋子的一面穿破了，右鞋帮磨坏了，鞋跟也明显磨平了。然后，孩子说出了他的理由。他说：“知道么，这双鞋证明我是城里最好的滑板选手，因为只有优秀的滑板选手才会把鞋磨成这样。只要我滑下滑板，那么我就是第一名，而这就是我的证据。”与男孩的对话，给了林斯特龙和乐高公司高层很多启发，他们认识到，所谓的“即时满足理论”似乎并不是那么准确，因为通过这个孩子的表达，他们发现，孩子们都想在同龄人中获得更高的社会存在感，所以他们更愿意花时间和经历去练就一种高超的技能，而不是像“即时满足理论”描述的一样满足于简单的即时成就。于是，乐高重新回归自己的核心产品，在产品设计上投入更多，不仅把积木重新设定为标准尺寸，积木更注重细节，安装手册更精确，游戏挑战更有难度。到2014年，乐高销售额上升11%，达到20亿美元，首次超过美泰成为全球最大的玩具生产商。
所以，林斯特龙认为，想要转变一个品牌或一家企业，不需要研究几百万顾客，研究十几个人的生活就够了——也就是说，去观察经典生活场景，搜集线索，做基于本质的推理，才能找到目标人群最真实的欲望。
用“7C法”挖掘小数据、捕捉需求
经过反复的实践总结，林斯特龙将小数据理论的实践方法归纳为7步，即“7C研究法”。现在，这个方法已成为新产品研发、创意创新和品牌规划不可分割的一部分。
“7C法”的框架是：搜集（collecting）、线索（clues）、连接（connecting）、关联（correlation）、因果（causation）、补偿（compensation）和理念（concept）。下面我们分别介绍一下这七个C的内涵。
1、搜集资料
初到某个地方，先要从宏观和微观上建立导航点。通常可以通过这几类人获得信息——比如“文化观察者”，即初到此地的新人，问问他们对这个地方的印象：这个地方看起来怎么样，有什么感觉？街道荒凉吗？人们友好吗？垃圾会定时清理吗？又或者找当地最基层的人，比如理发师、邮递员、社区领导等等，当然，现在互联网发达，登录社交媒体搜集当地的资料，也是一条捷径。
总之，在搜集阶段，要尽可能从更多的可信资源中，获得不同的观点。这样，才能在进入顾客家里前，通过“观察者”搜集完导航点，进而形成最初的假设。
2、寻找线索
这个阶段的你就像一名研究者或侦察员，要学会将顾客身上不同的“自我”分离开来，而顾客真实的需求，往往就存在于理想自我与真实自我不一致的地方。这些地方通常比较隐私，比如冰箱、衣橱，男人的车库、女人的手包，网络文件……总之，要留意一切可能和独特情感反应有关的小线索。
3、连接线索
把手上掌握的小数据进行有机的串连，需要问自己：搜集到的线索有什么相似的地方？这些线索偏向某个方向吗？需要验证最初的假设吗？线索不仅是物质方面的，也可能是情感方面的，要从这些线索中寻找情感缺口。所谓的情感缺口，体现在行为上，通常是两种极端表现：要么展现得太过于突出，要么就太过于低调。这两种表现都是情感上有所缺失的外在体现。
4、关联
营销界有一个词叫“切入点”，是指身份认知受到挑战，或身份转变的时刻——包括结婚、离婚、怀孕、买房子、职业转换、第一次当父母、儿女长大离家等。从切入点中也可以发现隐藏信息。所以，在关联阶段，要学会寻找顾客的“切入点”。变化是发生在什么时候？又有哪些“切入点”或个性转变的行为出现？
5、因果关系
这一阶段，需要整合所有的发现，开始挖掘小数据。这时，我们要站在被采访者的角度看问题，如果你是他，你会怎么想？你会想要什么？这些线索会激发他什么情感？从而找出这些线索的共同特征，理清因果关系。
6、补偿
验证完因果关系，这一步要开始提取欲望了。还有什么欲望没被满足？满足欲望的最佳方式是什么？情感满足和真实生活是两个极点，在这两个极点之间，我们会找到欲望。找到欲望后，再回过头来思考，你发现的“欲望”，能补偿文化观察、当地观察和你在应答者家里找到的线索吗？
7、观念
最后一步，就是带着你的发现，针对顾客没被满足的欲望，提出有“创造力”的补偿方式。什么是“创造力”？林斯特龙认为，创造力就是用全新的方式，把两件普通的东西组合起来。比如乐高机器人，就是把乐高积木与电脑芯片相结合；优步是把私人用车服务与社交网络结合起来。
上面讲的7C研究法可能比较生涩，我们举个大家都熟悉的例子。侦探小说《福尔摩斯》中有这样一个场景，华生第一次与福尔摩斯见面。福尔摩斯热情地握住华生的手，眼睛快速转动，不过1秒，脱口而出：“您去过阿富汗”。华生一时怔住，缓过神后便问：“您是怎么知道的”。福尔摩斯将自己的推理过程告诉华生：“你有医务工作者的气质，但身形动作却像军人，据此判断你应该是一名军医。其次，脸比较黝黑，可是手腕处的皮肤黑白分明，说明你原来并不黑，那就一定经过暴晒，应该刚从热带地区回来。面容憔悴，说明大病初愈。左臂受过伤，因为肢体动作有些僵硬不自然。从上面的推理来看，一个英国军医在热带地方历尽艰辛，肩部还负过伤，这是什么地方呢？只能是阿富汗”。
其实，福尔摩斯的推理过程就是7C法的一种运用。大脑是福尔摩斯的资料库，华生的外貌、举动是破案的线索，将这些线索进行组合、分析，判断出他是一名军医、受过伤、并在热带地区待过，而这些线索最终指向一个结果，那就是华生曾在阿富汗待过。可见，7C研究法就是从我们习以为常的场景入手，最终发现令人惊讶的结论，或者找到产品的创意。所以不要小看小数据，当你积微成巨，可能会获得更有价值的商业洞察。
总结
随着社会经济关系从“卖方市场”转变为“买方市场”后，商品营销逻辑也要从“我能为用户提供什么？”转变为“用户需要什么？”。此时，能否挖掘到用户最真实的需求，显得尤为重要。
虽然大数据的作用广泛，能量巨大，但大数据没有把用户当成个体，随着用户不同场合不同身份的切换，用户的行为数据和态度数据，很难反应用户的真实心理。而且，大数据有其自身的局限性——难以激发深刻见解；难以捕捉到用户的真实欲望。而小数据恰恰能够弥补这些不足。相较于大数据看中对信息表面的分析，小数据更加关注信息背后所包含的情感和心态，更能真正触及用户的真实心理。所以，大数据之外，还需要运用“7C法”对经典生活场景进行观察，挖掘用户没有得到满足的欲望，并对此进行有创意的补偿，这便是成功营销的奥秘。
恭喜你，与今今乐道读书会一起读完了生命中的第 624 本书，希望今天的内容能给你有益的启发。（拆书人：木知）
《痛点：挖掘小数据满足用户需求》金句：只有整合大数据和小数据，才能找到最真实的自己。
当大家都在谈论大数据，甚至像信仰宗教一样信仰大数据时，本书却给出了另一个视角。点击右下方“分享”按钮，把小数据思维送给身边做营销的朋友，毕竟这帮他能省下一大笔用户调研费。
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