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2017-04-《痛点:挖掘小数据满足用户需求》

2017-04-《痛点:挖掘小数据满足用户需求》

作者: 杜七 | 来源:发表于2017-04-04 22:00 被阅读1100次
    • Author:杜七
    • Date:2017.04.04

    0 | 内容摘抄

    • XVII:我的任务就是查清最模糊、最抽象的一个词:欲望。伴随欲望而来的总是故事,总是等待着被填补的空白:侵扰、扰乱和激励人类行为的有意识或者无意识向往。

    • XVIII: 人类学家、德裔美国人弗朗茨剔除了「文化眼镜」的概念。这个词是指,我们在看待自己的国家时,会待着「眼镜」。文华眼镜让我们了解自己的文化。但是,由于文化眼镜的存在,局外人一眼就看清的事实,我们却看不到。

    • XX: 如果数据和分析属于「思维」,内容、设计和产品开发属于「行动」,那么市场人员关注消费者参与和互动,就属于「感觉」范畴。他们认为,三种范畴都很有必要。简言之,线上线下数据的融合——大数据与小数据的结合——是21世纪实现营销生存与成功的关键因素。

    • XXI: <u>在我看来,只有结合线上自我和线下自我,整合大数据和小数据,才能找到最真实的自己。在交流过程中,人们90%是通过非语言信号实现的。因此,只有研究我们真实的生活、文化和国家,才能找到最真实的自我。这些「手势」、「习惯」、「喜好」、「厌恶」、「犹豫」、「装饰」、「密码」、「推文」和「演讲」,「状态更新」,就是我说的「小数据」。</u>

    • P9: 一项新业务通常源于文化失衡和夸大——某样东西太多或者太少——这意味着,在社会上,这样东西不是缺失了,就是受阻了。要找到未被满足的欲望和梦想。就这样,把小数据一点点地搜集起来,我要一个人发现需求,想想怎么满足需求。

    • P145:在做品牌设计的几年中,我意识到,男性和女性都有两个年龄:实际年龄和心理年龄。男性通常好UI掩盖年轻的自我,或把那个自我隐藏在虚拟网络中。相比之下,女性就会大方地展现年轻的自我,并通过首饰、毛绒玩具和收藏物品表现出来。与男性相比,女性拥有更多机会、通过身体展现更多东西。

    • P163: 我们对世界的看法通常是狭隘的,只是围绕我们自身、我们的社区、我们的传统和信仰。但是,是谁影响了我们买某件商品,帮我们形成某种观点,让我们爱上某个品牌——无论是面霜、手表,还是音乐派别?这不是我们经常思考的事情。当我在线上线下提起这个问题时,人们的答案都是名人。

    • P178: 国际大品牌和世界知名宗教之前的相似性,试图找出他们信仰之间的10个共同点,按照重要性排序,他们的共同点分别是:归属感、叙事性、宗教仪式、符号性、清晰的愿景、感官吸引力、敌人的力量、福音传道、神秘感和高贵感。

    • P196: 着装认知是一个科学研究领域的变体。这个领域叫具身认知,认为「人类不只用大脑思考,还用身体思考」。反过来,我们的身体会「在大脑里产生不同的抽象概念,再影响我们的行为」。比如说,如果我们带上一个写字板,通常会觉得那天做的事更加重要、更加有条理。

    • P205: 似乎在潜意识中,女孩们对一家服装店的认识,主要不是看它卖什么,而是看店里的其他女性是什么样。如果觉得女孩不够时尚或吸引人,她们通常会去别处逛。

    • P227: 我对快乐的定义?在过去的一年中,一个人难忘的天数,通常与他/她经历「转变区」的次数一致——度假、生孩子、第一次送孩子上大学、第一次骑自行车、第一次尝试滑翔。快乐不应该进行线性评估,而应该看成是「许多瞬间」的集合。

    • P249: 在品牌建设中,有一条优秀的经验法则是:永远要跟顾客的另一个自我交流。「生理年龄」 VS 「情感年龄」。

    • P262: 受到迷你库珀的启发,我让iRobot的研究团队先别管Roomba的高科技功能,尽可能找回它的感情特征和人性特征。我让他们记住一个简单的事实:Roomba可能是一件神奇的科技产品,但也是一个玩具
      一个宝宝、一只宠物、一个对话工具、主人公的另一个自我。

    • P283: <u>数字媒体和大数据造成了品牌忠诚度在全球范围内的下降。为什么呢?用亚当斯基的话说:「品牌没有把我们当成个体……品牌做营销时,还在依赖人群分割法。它已经过时了,坦白说,甚至还存在缺陷。它没有直接推销给我。」</u>

    • P291: 7C框架:

    • 「搜集」: 你的观点是如何反应在一栋房子里的
    • 「线索」:你观察到的独特情感反应是什么
    • 「连接」:情绪行为能产生什么后果
    • 「关联」:这种行为或情绪第一次出现时,是什么时候
    • 「因果」:它能激发什么情感
    • 「补偿」:还有什么欲望没被满足
    • 「理念」:针对发现的顾客欲望,能有什么「创意」补偿

    1 | 个人总结:

    • 用户数据有三类:「属性数据」、「行为数据」和「态度数据」。三类数据中,「态度数据」至关重要。其实,分析「属性数据」和「行为数据」,最终也是为了推导用户「态度」。本书提到的「小数据」,无疑就是属于「态度数据」,可想而知,这个「挖掘小数据」是多么的重要;
    • 在一般的用户调研中,会有「定性」和「定量」两个部分。「定性分析」是用户调研一个非常重要的部分。「《痛点》」中列举的案例,无非都是属于「用户定性调研」。只不过,作者不仅仅是跟「用户沟通」,还亲自到「用户家里」,通过查看「用户摆设」、「用户习惯」、「用户衣服类型」等等来判断和分析用户在「情绪」上的一些细节情况,「更深层的挖掘用户情感」,「要找到未被满足的欲望和梦想」,通过品牌的某些方式来满足「欲望和梦想」。
    • 目前非常火热的大数据,做法跟本书的方法大相径庭。就像书中提到的,「大数据没有把用户当做个体,用户的行为数据和部分态度数据,很难反应用户的真实情况」。毕竟,用户有多面性。在网络上,线下,人前,人后,都有不同的展现。

    2 | 延伸学习:

    在社会科学中,三角剖分通常是指,为了验证同一个主题的结论,在研究中至少要使用两种方法。

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