市场调研第6课 | 消费洞察之市场和消费者细分

2022-10-18

 

 

 

今天我们具体来讲下Segmentation这种研究类型。

上一节课我们说过Segmentation的项目难度比较高、除了前期准备,问卷长度也比较长(不会比产品测试短),那就考验问卷设计的功力了:问些什么、怎么问...执行过程也比较复杂,因为大型的项目可能需要各种各样的配额和追加样本...

如果说Discover的研究类型像是一个探险家,那做Segmentation就是探险家中的侦探家一样。

因为人群能够做细分的维度非常多,最后分出来的人群是否靠谱、是否能讲出一个完整的故事来、能够落地...这些都关乎最终项目的成败。

虽然路阻且长,Segmentation这种讲究策略性的项目很有助于研究员的职业生涯成长,也不是经常会碰到的。对Agency来说,这种项目的重要性也不言而喻:① 分析维度广;② 有机会直接上升到咨询层面、战略层面;③ 建立长远客户关系。

广义上Segmentation不仅仅是指“人群细分”,也可以从产品分(product sorting),按区域分...但就像我们上节课说的那样,市场研究的出发点永远是人,客户最终也是通过人来进行精准营销,所以我们这一课说的Segmentation是人群细分。

人群细分的定义很好理解,最后分出来的人群的特征要满足:相同人群在画像、心理、行为数据..等维度同质性非常高,而组和组之间的差异最大化。

那为什么要做Segmentation?因为消费者是千人千面的,每个人都有自己的需求与考虑。面对这种情况,mass marketing年代的做法是无视消费者的需求差异,完全以产品为导向;那另一个极端是耗资甚大的one-to-one marketing。显然这两种极端都很难适用于现在了,那中间的平衡点就是:Segmentation人群细分。

Case Study:说到对零食的需求,该怎么细分人群?

方法一:基于个人对零食这个品类的整体态度来分

享受零食的人
关注健康、自律的人
虽然也吃零食,但也会纠结和内疚的人


方法二:基于场景来分

一个人早上自律性非常高,吃得很健康
下午肚子饿了,为了维持精力我需要吃零食
一天的疲惫工作后,到了晚上我需要美食来放纵下自己

 

要注意客户的不同部门(marketing, shopper, PR...)做Segmentation的用途是不同的,所以在前期准备阶段研究员要与客户进行沟通,充分考虑客户的业务需求。站在客户方的角度,他们做Segmentation一般有以下四种商业用途/目的,越往后企业企业得到的利润也越多。

 
提升营销效果
了解消费需求趋势,巩固顾客关系
产品的更新换代,挖掘市场空白点
公司战略层面的一致性(最常见的一种商业用途)

上节课就说了,大部分Segmentation的项目应用价值低的原因是无法落地:

① 太复杂,描述含糊,解释不清楚

② 不同人群间的重复性、相似性很高

③ 与客户自有的用户数据库很难衔接,细分出来的人群画像无法反推到客户的真实人群

④ 无法应用=无效工作

 
综上所述,一个成功的人群细分应该同时满足方法论(Methodological)和执行力(Actionable)两方面的要求。

方法论层面又包括了这些因素:

样本质量高
不同人群的区别性是否明显
细分出来的人群能够反推到客户的真实用户群(targetability)
关于variables变量这个问题,在准备阶段,与客户充分沟通后我们要做的第一件事就是确认这个segmentation项目的变量是什么,不同的变量最后做出来的结果会截然不同。

比如,不同人出于不同的目的对海洋生物的分类标准就完全不一样。

渔夫会按能不能吃来分,水族馆可能会考虑大小/体型的因素,海洋学家会根据生理生化特性来分类...

再比如,一样的中国地图,行政部分会按省份,计划生育部门按人口密度,气象部门按降雨量来细分地图。

回到Segmentation,我们来回顾下上节课介绍的人群细分的维度和方法非常之多。

 
而业内说到Segmentation,多数会想到的方法是从最后的"Why-需求"出发,其实在按需求细分里面,能够考虑的维度还可以再细分:

 
实际具体选择哪个维度来进行人群细分取决于:

①行业/品牌的生命周期(萌芽阶段、增长阶段、成熟阶段、萎缩阶段)

②客户的产品品类本身的属性 (比如对保险产品来说,人生阶段的划分很重要;母婴产品的occasion不那么重要)

③客户是怎么运用这个segmentation的:品牌定位/开发新产品...?

所以再次强调:项目准备阶段的沟通了解客户的业务需求非常重要,研究员在与客户沟通的过程中要扮演好consultant的角色。

将segments应用落地非常考验功力,真正能落地的都是将需求细分,再结合大数据(行为数据)和访问数据(态度数据),作为精准营销的终极商业应用。