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還在相信傳統市調?

Log偵測
文 / 林玲瑩    
2015-08-27
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還在相信傳統市調?
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過往行銷人仰賴科學方法統計資料,電訪、市調、寫問卷等等是常用方法。但在風起雲湧的現代消費市場裡,人的決策一日百變,若還是苦等民調從問題設計到分析結果,花大錢撒網捕魚,小心曠日廢時,還撈回一堆垃圾。

你是否曾有這樣的經驗?電話響起,話筒那邊傳來:「您好,我們是某民調中心,想做一個民眾購買某產品的問卷調查,您能不能撥5分鐘的空檔,協助我們完成問卷......。」

接到這樣的電話,你會怎麼處理?是二話不說掛電話,還是大發慈悲,幫幫電話那端可憐的工讀生?

話雖如此,一旦答應後惡夢才開始。說好的5分鐘變20分鐘,前3題你還礙著禮貌耐心回答,後面只想草草結束掛電話,不管對方問什麼,不加思索亂答一通。

這樣的狀況經常在民調中發生,不論是想做市場評估、品牌調查、消費者行為或人口背景資料統計,企業仰賴民調,把想知道的資訊一網打盡,卻難以避免人為因素影響的誤差。

民調中人為因素不可控制。除了拒答率高,還會遇到沒耐心亂填答、受訪者表達能力不夠好,問A答C,或是表達不完全,講半天全是情緒性字眼,沒任何建設性內容。另外還可能會有人早猜出你想問什麼,故意提供錯誤訊息塑造某種形象。

民調時間、金錢和人力成本高、時間效度低,動輒花費1-2個月,對企業來說,等分析完結果推出行銷方案,市場早就汰舊換新。

大數據時代,行銷錯失正確時機(timing)就是失敗者。商業競爭中,反應力等於競爭力,時機不對一切免談。想了解消費者,拋開民調裡密密麻麻的數據資料,從活動日誌(log)偵測消費者行為軌跡,才是絕不失誤的精準行銷術。

民調準嗎?「log」偵測,行為軌跡一查便知

民調中,有一種常見的誤差,心理學中稱之「霍桑效應」(Hawthorne Effect)。意即當受訪者察覺自己正在被調查,會傾向預估施測者想要的結果而改變言行。

例如:遇到敏感的政治傾向問題,有人會故意亂答誤導視聽。此時施測者只能以多個問題反覆詰問才能推測出真實的想法。

但大數據時代,工程師可以在每個軟件後面附加「log」,主動偵測人的活動日誌,了解他的歷史瀏覽紀錄。像是這個人最常瀏覽哪位候選人的粉絲頁?會在哪些論壇留言,留言內容是什麼?曾在哪一位候選人的競選活動中打卡?不需言說,喜好一覽無遺。

應用在行銷中,假設某App開發商想主打一項新功能,如果他們設計電子問卷,一點入App就彈出,民眾為了趕快使用App,通常會隨便勾選,廠商也只會得到每一項都滿意的敷衍答案。

但如果埋入log偵測,直接調出數據,發現多數人其實不太使用新功能。此時廠商可以請客服出馬,主動詢問民眾,新功能哪個地方需要改進。

客服主動出擊,顧客變品牌顧問

透過無形偵測,不干擾、不介入,企業即能獲知最真實的使用者意向。

log資料一出,不同顧客遇到的不同問題:有人產品保固快到期、有人好久沒使用產品、有人似乎不太喜歡某一項功能......大數據行銷帶來客服角色的革新,對症下藥,從遇到客訴才解決問題的防守型客服,轉變成主動徵求顧客意見、給予顧客建議的攻擊型客服。

好的客服,不是一天到晚黏著顧客問東問西,而是像個偵探,在顧客有異狀時,馬上跳出來解決。舉例來說,當log顯示顧客漸行漸遠了,客服就可以直接撥電話過去說:「您很久沒有登入我們系統囉。最近有遇到什麼問題嗎?」從顧客使用軌跡開始下滑時主動關心,預防事態擴大,不但能有效地經營顧客關係,更能大幅降低負面情緒的溝通成本。

更積極地來看,主動偵測還能幫助研發人員蒐集顧客資訊,顧客變最佳研發人員。沒有什麼比讓忠誠顧客監測產品來得更好,他們的使用行為就透露他們與產品互動的結果。什麼不好用、不愛用,什麼喜歡但功能不完善......從蛛絲馬跡中得出產品改進方向與行銷策略。

即使人心百變,log卻是真實存在的證據。log不只是線上的活動紀錄,也可以是線下的交易數據。藉著數據資料精準預測消費者,就像打高爾夫球,揮桿的瞬間,看的不只是擊在球上那一點,而是長長飛行軌跡後落下的那一點。

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