作者: 施 炜
体认和把握顾客的需求是殊为不易的。“子非鱼，安知鱼之乐？”主客之间的天然鸿沟是这一难题的主要原因。
产品（服务）的价值定位与顾客需求之间的衔接，是企业营销过程中具有战略意义的“惊险一跃”。如何实现主客互通？用什么方式来理解、体认、临摹及追随顾客需求？
方法之一：抽样测试法
这是一种最常见、最流行的做法：从目标顾客群体中，抽选一部分作为样本；通过问卷、访谈、座谈、讨论、观察、写实等形式和手段了解被调查对象（样本顾客）的需求特征，如购买动机、功能偏好、情感特征、审美倾向以及行为习惯等，根据样本数据总结、归纳出一些具有普遍性和规律性的结论；或者，由样本顾客对企业预先设计的产品“卖点”“概念”进行评价，以测试产品（服务）的价值定位能否满足顾客的需求以及满足的程度。
庞大（数以万计甚至10万计）的样本规模，海量的数据，复合的模型，多维的框架，复杂的公式，具有浓郁的“理性”“科学”特色。但是，令人啼笑皆非的是，事先的调查、统计及测试结果往往与事后市场上的现实情况大相径庭，有时甚至南辕北辙——最典型的案例是可口可乐公司新配方的测试。
一些企业营销主管经常陷入尴尬：面对调查统计数据，“信”还是“不信”？
调查统计及测试法基本属于抽样研究。它存在以下不足或不易解决的难题：
第一，样本规模问题。样本规模太小，没有什么代表性；样本规模过大，投入高、效率低，往往超出了企业的组织实施能力——试问有几个企业能像可口可乐、宝洁那样操作。
第二，样本结构问题。即样本顾客内部的分布状况与整个顾客群体内部的分布状况有可能不一致（完全吻合几乎做不到）。举一个最简单的例子：整体消费群中男性比例60％，女性比例40％；如果样本消费群中的比例倒过来了，调查、测试结果显然就不可信了（因为样本分布有偏差）。
设计和选择样本时，对年龄分布、性别分布、空间分布、收入分布、文化程度分布等可以进行控制，但是对一些多角度及隐性的顾客分类标志（尤其是顾客动机、行为特征方面的标志）则很难顾及。
例如，整体消费群中有10％的人属于节俭型（假设这种分布对研究问题是必要的），事先选取样本时要做到与此吻合，存在一个关键性的“悖论”——可能并不清楚总体顾客的这一分布比例——它是选取样本的前提；而要得出这一结论，又只能采取抽样调查方法。这就是“鸡生蛋，蛋生鸡”的困境。
第三，一定信息环境下的样本顾客意见真实性问题。无论是访谈还是问卷，对被调查人来说，都是一种信息环境，都属于信息“输入”。它们无疑会引导、影响被调查人的意见（包括相反的形式）。当你询问一位顾客“是否喜欢创新”时，即使再保守的人往往也会选择积极的答案。无论什么样的调查、测试法，都是先有“框框”、先入为主的。面对问题，被调查人有时会调动理性因素进行分析、判断——常常还隐含着利害分析，其表达出的意见未必是真实意志和真切的心声。
第四，不同约束条件下的样本顾客意见真实性问题。面对调查时，被调查者是轻松的，甚至有点心不在焉，因为并不需要真正做出购买决策。这种情形，借用经济学的术语，可以称作“软约束”。而到了真要掏钱——可以称作“硬约束”——的关键时刻，他们的想法可能又变了。
第五，调查、测试的“时滞”问题。无论多么周密的调查、测试，所了解的信息都是“当下”的、“既往”的。即使顾客言称“将来会如何如何”，这也是他（她）此时此刻对未来的展望。众所周知，顾客的需求像春天的天气、少女的心思，经常会变，现在的状况和特征并不代表或并不完全代表将来。
并不否定调查、统计及测试法的价值和用途，抽样调查的结果肯定是有一定的参考价值。营销专家和心理学者也在探索能发现顾客真实意志的访谈及调查方法。这里只是提醒企业家及市场营销人员：不能迷信技术性的模型和“科学”的方法。
方法之二：感悟法
人们在反思一些企业投入巨大资源进行需求调查、测试但效果不佳的案例时，希望能有一种投入较少、简便易行而准确度较高的顾客需求认知方法。感悟法符合这种要求，作为对“科学”“理性”方法的反拨和补充，越来越呈现出独特的价值。这种方法以简单、“激进”著称：即由少数“天才”式的营销人员，通过“换位”思维和与顾客的深入接触，体验、领悟顾客的需求特征，实现与顾客的心理融通以及准确的价值定位。用中国式的语言来形容，就是通过“将心比心”，达到“心有灵犀一点通”的境界。
感悟法的基础是共通的人性。这是“推己及人”的前提。成功的关键有四个：
第一，感悟者自身感性和知性的丰富、细腻及敏锐程度——好比拍照片，底片越好，相片质量越高。本文前面之所以提到“天才”，是因为“感悟”是一种不可言状的思维过程，依赖于非常独特、不可模仿的主体能力（这也是企业核心竞争力的组成部分）。
第二，感悟者与被感悟对象文化上的同源性。这里的文化，指顾客的价值观、理念、情感诉求、思维方式以及行为习惯等。它具有历史属性，通常经过较长时间的积淀；同时也具有区域特征，不同地区的风俗人情凝聚在其中。所谓“同源”，并不是指文化上的趋同，而是意味着感悟者与顾客有着生成文化的共同背景，如相同的生存环境、相似的人生经历等。它是营销人员感悟对方的内在依据和心理桥梁，可以使感悟者对于顾客的需求特征及其背后的原因有合乎情理的解释。
目前，一些定位于“90后”顾客的企业，启用一些和顾客年龄差不多的年轻人承担需求分析和产品定位职能，就是从文化“同源”角度考虑的。当然，也不能把“同源”绝对化。有时，一些与目标顾客有着迥异生活环境和经历的营销人员，反而能从“局外人”的角度洞悉对方的需求特征。
第三，感悟者多次试错后的经验积累。感悟顾客需求，光有“天才”还是不够的。往往需要经过长期实践尤其是多次失误、失败，才能形成这种独特的思维能力。从表面上看，“感悟”有时得来全不费功夫，实际上这种灵感思维或直觉思维，是长期经验积累的结晶，是思维能量积蓄后的迸发。无论是策划图书出版选题，还是设计时装款式，可能在千百次的比较和筛选后，才有一本图书或一种时装款式对得上顾客的“口味”。
第四，感悟者与顾客密切的联系。这是成功关键中的“关键”。不扎根于顾客中间，不和顾客有着水乳交融的关系，感悟的依据就不充分，感悟的思维材料就不丰富。因此，感悟者需与感悟的对象（顾客代表）构建结构化的关系，即稳定、规范、长期、相互融合的关系。感悟者需介入顾客的消费过程，真实还原顾客消费的场景和状态，观察和了解顾客需求发生和需求满足的过程。
在市场营销实践中，感悟法存在两大难题：一是“天才”可遇不可求，使得这种方法失去了意义；二是容易滑向误区——不是基于对顾客深入理解、有着理性积淀和基础的“感悟”，而是浮光掠影、先入为主、浅尝辄止的“感觉”。有时候，“感悟”和“感觉”很难辨别，一味强调“感悟”，可能导致粗放、随意、盲目的营销决策。
方法之三：分析演绎法
相对于“感悟法”的神秘和弹性，分析演绎法具有强大的逻辑力量。它从某些“前提”（亦可称作“假设”）出发，合乎逻辑地推演出有关结论。而结论正确与否，关键在于“前提”是否站得住脚。
那么，究竟有哪些“前提”呢？概括起来说，主要有三类：
影响顾客需求的因素很多。概要地说，有些因素属于顾客所处的客观环境，包括社会、政治、经济、文化、科技等各个方面；有些可归于顾客自身的特征和属性。对它们目前特征以及未来趋势的判断，是把握顾客需求的依据和基础。从“水资源遭受污染”的前提，不难推断出“居民饮用纯净水需求将持续增加”；依据“互联网将进一步宽带化”，可以得出“在线互动式、多媒体娱乐需求方兴未艾”；如果“全社会能源供应将长期紧张”，那么，空调、冰箱等家电产品的顾客，其需求倾向必然会以“变频节能”为焦点。
再例如，顾客平均收入提高，导致的直接后果就是需求形态升级以及产品的升级换代；随着都市里年轻中产阶级群体的扩大，休闲性的、娱乐性的、互动性的需求将会蹿升；顾客文化程度和理性化程度高，会使其更加注重产品的科技含量和内在功能；等等。
心理学等学科的专家发现，人作为一种高级智能动物，在与环境的互动中，形成了一些相对确定和稳定的行为“定律”，例如“自我价值实现是人的最高层次需求”，“人总是趋利避害的”，“少年不知愁滋味”，以及“人到中年总要怀旧的”等等。
它们大都是基于人性的经验性总结，是我们理解顾客的一把钥匙。以它们为“前提”，可以把握顾客的具体需求特点和形态。有些行为“定律”，是民族心理的沉淀，有着鲜明的地域特色。这也便于我们深入理解不同区域顾客的差异化需求。例如，乡村顾客通常讲究和注重“人情”“面子”，因此，用于礼尚往来的商品（如保健品等）存在一定的市场。
任何时代，都有特色鲜明的需求和消费潮流。以此为依据，可以推演出顾客微观的需求特征。例如，市场经济时代，我国城市“新生代”消费者具有个性化、时尚化、国际化的需求倾向。在这一前提下，他们可能更加关注产品接触界面（人机关系）的亲和性、互动性和体验性，更加关注产品外观造型的前卫感和科技感，更加关注功能的丰富性，以及产品所具有的娱乐属性。
实际上，前提和结论之间并不是一一对应关系。可能是一个前提，多个结论；也可能是多个前提，一个结论，或者是其他的对应关系。此外，从前提到结论，可能需经过若干中间推理过程和桥梁。因此，分析演绎法是一种复杂的需求认知模式。
用逻辑的方法把握顾客需求，优点是可靠性和确定性强。不足之处在于不易挖掘顾客隐性、深层的需求特点。此外，有时对“前提”是否正确，难以把握和判断。
方法之四：大数据法
前面我们所说的抽样调查法，是用样本特征推断总体特征。而大数据法以总体为测度对象。也就是说，在大数据方法下，样本等于总体。
为什么大数据法能够摆脱抽样法的“样本”制约呢？主要的原因在于全社会互联网平台上流动着海量的公开数据，范围无边、内容浩瀚，目标顾客的“总体”数据蕴含于其中；而大数据技术可以将它们分类“挖”出来并按照需要进行分析。
所谓“大数据”，不能光看其“大”。图书馆里分类排列的图书哪怕几百万册、上千万册，严格说来都算不上大数据。大数据除了“大”，还有三个重要特点：第一，形态多样，包括文字、数字、影像、声音等。第二，非结构化，即信息内容未经过整理、未做分类、未做分组，是没有逻辑的宝藏（换一个角度看则是垃圾）。第三，动态发生，即大数据是即时产生的，一直处于流动的状态，因此其数量、形态、内容等都具有不确定性。
运用大数据技术（软件）处理非结构化的动态数据，其原理有点类似于“垃圾”分拣：先做分类，然后再从中挖金。据说印度有一个职业叫作大数据“民工”，工作内容是从一幅幅影像画面中找出所需的内容——可见人工智能以及数据抓取软件目前还不是万能的。大数据技术与传统统计技术相比，有一个重要优势在于它能处理“不知真假”“亦真亦假”的数据，能从中得出可信、可靠的结论。
而传统统计技术只能处理真实数据，需以真实的数据为前提，这就大大限制了统计技术的应用。因为，问题的关键往往在于不知道数据的真伪。由于大数据技术面对的是海量、无序的信息，因此，它常常能显示不同事物、不同现象之间不明就里的相关关系。所谓“不明就里”是指复杂的因果关系难以清晰地说明和描绘。很多的“相关性”，可能凭我们已有的知识、经验基础和认知框架，觉得是匪夷所思、不可思议的，但在统计上它们都是成立的。
一是，从企业外部的互联网（移动互联网）信息中心，发现目标顾客群的行为特征和需求特征。信息的来源包括微信、微博、博客、贴吧、论坛等。比如某个品牌的辣酱，可以从互联网上的各种议论、评价中，发现顾客关注的焦点问题：是口味？是食材？是包装？还是新的食用方式？再比如，某个城市连锁便利店，可以从互联网上大家所晒各种食物图片以及各种针对食物的观点中，辨识未来会流行什么食品，或者哪类食品将受到欢迎。
二是，从企业所掌握的信息中，细致、精准地分析顾客的行为以及背后的心理因素。由于企业自己所掌握的信息非常充分（例如商超企业长期对店面状况录像，很多企业有较完备的顾客数据库），因此这种分析具有两个特点：首先，对分析的对象（顾客）可以细分至个体，即每一个人。例如，信用卡服务企业（银行等）可以从用户的刷卡记录——如总额、频次、用途、平均金额、最大（最小）金额、地点、时间、商业形态、还款状况——当中，分析出每一个用户的需求特点和行为偏好。
其次，可以选取不同性质、不同形态、不同意义的多个变量，也可以选取变量的多个选项和数值，用于多角度、多层次顾客细分和顾客画像。由于某些变量具有连续性质，因此理论上说，顾客分类和画像的角度、维度是可以无限多的。换句话，分析顾客的“颗粒度”可以无穷小。未来几乎所有的企业都会以“社群”方式联结顾客，在社群的平台上深化与顾客的关系。
再次，从企业内部、外部信息中，发现现象之间的相关性；即使在因果关系不清晰的情况下，亦可以判断顾客需求的影响因素，发现顾客内在愿望的表现方式，即需求表象——读者朋友请不要轻视“表象”，我们做需求分析时，往往最缺的就是鲜活、真实的“表象”，它们是生成结论的依据。
美国的在线影片（视频）运营服务商Netflix在决定拍摄电视剧《纸牌屋》之前，曾运用大数据技术分析目标顾客——“中年”“男性”“中产阶级”——的需求特点，发现有一个“相关性”：喜欢Kevin Spacy（凯文·史派西，美国演员）的人，同时喜欢David Fincher（大卫·芬奇，美国导演）。那好，就请大卫·芬奇导演、凯文·史派西主演吧，收视会有一定的保证。当然这种“相关性”背后的理由基本上还是清楚的（这两个人的艺术风格或许有一致性），未来我们也许发现更多“风马牛不相及”的“相关性”。在电子商务及线下商超领域，它们是交叉推荐销售的基础和依据。
由于“数据”是实实在在发生的，以此为基础的顾客需求分析，意义不言而喻。数据库法的局限性是显而易见的：第一，大部分行业和企业缺乏完整的顾客数据（搜集的难度很大），因此，它的适用面较窄；第二，所有已发生的数据，主要说明“过去”，不能完全代表“将来”；第三，大数据体现的是顾客在既定选择对象和选择条件下的需求特征；一旦改变了前提，后者往往会随之变化。Netflix公司至今也没有拍出第二部《纸牌屋》来。
顺便说一下，基于大数据技术的销售推荐以及精准营销，目前才刚刚起步；随着人工智能的发展，未来将会有长足的进步。但无论如何，“智能”程度最高的机器人也不能替代人的直觉、人的情感、人的智慧。
方法之五：实验法
目前，研究顾客需求最精细、最复杂、最科学的方法是实验法。即在特定的实验条件下，观察和了解实验对象（顾客代表）的行为及需求特征。实验法的特点是可重复性和可控制性。前者是指实验过程是可以复制的，后者是指实验的条件是可以调控和改变的。只有通过实验过程的重复，才能使实验结果真正具有确定性和可信性；只有实验条件的可控制，才能清晰地辨认条件（影响顾客需求的因素、原因）与结果（需求特点）之间的关系。
例如，一个快餐店，在菜式、价格、环境、服务不变的情况下，一段时间（如三个月）内的同一时刻（如中午时分），重复记录、观察同一消费群（可以是快餐店周边的公司“白领”，也可以是附近中学的学生）的消费行为特点：他们爱吃什么菜，通常花多少钱；是商量着决策，还是个体分别决策等等。从中可以发现需求规律和趋势。若将某个或某几个“变量”改变——推出新的菜式或撤下原来的菜式，或价格变动，或环境调整，则可考察实验对象的需求特征有没有变化以及变化的程度。如果再复杂一些，可以将就餐的顾客分为若干类，分别进行试验。
实验法的难题在于：影响顾客需求的因素太多，而且它们又属于开放及动态系统，体验时如何一一顾及且安排、控制。有时为了在体验中突显某些变量的作用和影响，会将其他变量省略掉或者将它们作为常量，但这样会影响实验的真实性和可信度。
同时，实验的对象是人不是物，面对的是能动的主体，存在一定的不确定性。参与实验的人数总是有限的，存在“样本”过小的缺陷。此外，操作难度较大，未必适合所有的行业及企业。尽管如此，这种源于属于实验心理学的方法，仍是一种精细化把握顾客需求的有效途径。
方法之六：“领导者”观察法
顾客群体中，总有这样一些人：他们富有激情，对新事物充满兴趣；他们追逐时尚，总是站在消费潮流的前沿；他们个性独特，喜欢标新立异，显示自己的卓尔不群。“春江水暖鸭先知”，这些人的需求特征，有着未来的意义；目前尚属前卫，将来很可能蔚然成风，成为主流。理解了他们，也就理解了需求的方向。他们是顾客中的“领导者”。
“领导者”观察法由此产生。市场营销人员可以选择一些符合“领导者”要求的顾客代表，对其进行较长时期的近距离观察，记录他们的言行，考量他们的心理，与其深入沟通与互动；有了新的创意和产品“概念”，可以请他们事先评估，有了新产品，可以请他们预先试用。这样，创新有了依据和方向。在统计学中，这种方法称作“典型调查法”。
“领导者”观察法和“实验法”有几分类似，但它不像“实验法”那样有严格的实验条件规定，更加易于操作。关键在于选准观察的对象。如果选出的观察对象不具“领导者”素质和气质，很可能观察的结论滞后于市场的需求潮流；如果选出的观察对象太过前卫和激进——这属于“伪领导者”，结论很可能偏离市场主流很远。
