关于消费者调查，这些年最流行的一个观点就是：“消费者调查没有用，因为消费者根本不会告诉你他想要什么。”
这句话缺乏最基本的逻辑，这就相当于是说：“战场调查没有用，因为敌人不会告诉你他真实的作战意图是什么。”
说这句话的人，完全是在用“调查没有用”，来掩盖自己诊断能力的缺失。实际上，大部分时候，并不是调查本身没有用，而是大部分人使用了错误的方法。（就像军队情报机构的人收集了垃圾情报，并不是因为情报工作没价值，而是因为收集情报的方法有问题）
最近正好在“14天改变计划”训练营中，有学员问我：“缺乏技术和资金的项目，如何做消费者调查”，那么这篇文章就重新思考“消费者调查”这个问题。
既然说了“消费者调查非常重要”，可为什么大多数调查总是得不到想要的结果呢？
打开很多调查报告，你看到的内容是：
你的用户中77%是女性；
你的品牌美誉度53%；
品牌知名度76%；
61%的消费者表示自己很看重性价比……
这些到底哪里不对？
先解释这两个概念：
说到调查，大部分人想到的第一个词就是“数据”。
许多营销专业人士都很认同这种观念——他们认为营销调研寻求的就是一些准确的、被证实的数据驱动的结论，这是关于营销调研的传统观念。
所以大部分时候，当我们想要调查时，我们的工作就是在预算范围内尽可能地广泛收集数据，获取大量样本，使用最新的统计方法，提供大量的分析报告。
这种包含大量数据的报告，你打开封面的那一秒会非常期待（瞧瞧我们这几个月收获了什么），接着就会愁云满布，搞不懂到底有什么意义，然后想着改天再看。数据报告最终变成办公室的文件夹，成为无人问津的摆设。
这就是很多数据驱动的调查——以广泛地收集数据为方式，目的就是证实一个观点，或者就是更加盲目地看看“我们有多少北上广消费者”、“我们有多少女性消费者”，最终得不到想要的洞察。
但不能因为一种方法非常通用和常见，就认为它是正确的。实际上这种调查对目前快速变化的市场上的大多数人，尤其是创业公司，参考意义非常有限。
而我想推荐的，是另一种消费者调查思路——解释驱动的消费者调查。
它并不是广泛收集数据，而是想办法获取并解释消费者的行为。
拿战场收集情报举例，数据驱动就是“此次战役，敌人伤亡率31%，撤退速度每秒1.1米”，而解释驱动就是“观测发现，敌人撤退时旌旗并不乱，大概率是诈降”。
如果说数据驱动的消费者调查是为了证实观点，那么解释驱动的调查则是为了寻求新方案。
说起来很复杂，我讲几种简单易行的方法你就明白了。
（PS.为了提高可操作性，这篇文章不讲任何需要耗费大量数据分析、大量资金、长时间或者需要学习数学模型才会的方法，下面这些方法都是仅仅需要常规智力而已。）
常用的解释驱动的消费者调查方法：
独特行为观察
“临界点”访谈
寻找“镜像内容”
相似行为分析
1. 独特行为观察
你要研究的消费者，在你假定的场景中，经常表现出什么其他人不太会做，或者不合理的行为？
发现这些行为，然后进行归因，就是独特行为观察法。
举个例子，假设你在路上开车，本来的双行线突然因为事故变成了单行线，很快两边有五六辆车相遇——两边排头的分别是一辆出租车和一辆私家车，任何一方都不想退让，导致后面的车也走不了。
你下车想要说服出租车司机倒车，应该怎么说？
大部分人会说“麻烦让一下路”、“你不走我们也走不了啊”、“给我个面子”之类的，这当然不靠谱，因为说服的关键是发现别人想要什么，而不是说自己想要什么，这一点我们都知道。
所以你的任务很明确：你需要让“倒车”这件事，和面前这个出租车司机本身想要的某个东西建立关联，才能说服。
好了，这就到了消费者调查阶段——如何知道出租车司机想要什么？
当然不能走上去直接问：“你的人生追求是什么？什么能打动你？如何让你倒车？”（这种行为就像很多公司自己选不出slogan，想要让消费者帮忙选一样无用）
没有人能够真正告诉你他想要什么（因为他们也不知道），那怎么办呢？
这时我们推荐的方法——独特行为观察法，就可以派上用场了。
现在请你回忆一下（如果想不到，你就去观察一下），出租车司机经常表现出什么“独特行为”与私家车司机不同？
比如我想到了：拒载、超车、找非主流路线抄近路、抱怨别人开车不专业、不喜欢开导航（比起滴滴快车司机）……
然后下一个问题：表现出这些行为，是因为他想要什么？
很明显，“拒载”、“超车”、“抄近路”等，意味着他们认为自己时间宝贵，每一分钟都是钱，所以要提高时间效率。
“不开导航”、“抱怨别人不专业”等行为，意味着他们想追求尊严，体现自己开车技术好，是“专业司机”（我遇到过几个死活不开导航的出租车司机，这种行为类似于牛逼的演讲者不打草稿一样），除此之外，“超车”、“找非主流路线”可能也存在体现“专业性”的动机。
接着说服策略就明确了，他们最想要时间效率和专业性，那么就需要把“倒车”的行为和两者之一连接起来。
这个策略还真成功了，这是哈佛商学院谈判学教授亲自遇到的事，当时他尝试百般说服都不行，最终说了这句话让出租车司机倒车了：
“两辆车中，只有你是专业司机。”
上面说的就是“独特行为观察法”的基本思路——我们很难通过询问来知道消费者想要什么、在意什么，但是我们假设他们的行为，尤其是经常出现的行为（比如出租车司机抱怨别人），会反应一个人的真正偏好。
而你要做的，就是在想不出消费者想要什么的时候，先去想办法观察他们的独特行为（必须是独特行为啊，比如所有人所有时候都会喘气，你去做推测没有意义），然后推测出这种行为表现，一般意味着他们想要什么、喜欢什么、支持什么。
比如你是做女性化妆品的，你就需要问自己：女人在变美方面、买化妆品、用化妆品等方面，有什么不同于其他方面的行为？
这就意味着：产品功能和消费者想要完成的任务没有建立关联。
这时候可以用“独特行为观察法”发现消费者想要的。
这就是我推荐大部分没时间、没大量调研预算的营销人，经常要采用的第一种方法：独特行为观察法。去寻找（通过观察、回忆、小组讨论等）你的目标群体在完成某个任务时，有哪些很合理但不去做的行为，并通过这些行为来推断他们到底想要什么。
2. “临界点”访谈
大部分访谈直接问消费者“你觉得会喜欢什么？”、“你为什么购买？”、“你会买吗？”
这些基本都是无效的，因为消费者无法预测自己的行为。
在07年iPhone上市的时候，优势麦肯（UniversalMcCann）曾经做过一个大范围的消费者调查，并以此预测：iPhone只会在墨西哥、非洲等不发达市场能够成功，在欧美发达市场不可能成功。
比如有个问题是“你是否愿意用一台便捷性设备来满足所有需求（比如既能打电话、上网又能拍照）？”
发现墨西哥有79%觉得愿意，美国直邮31%，美国人对整合相机和音乐播放器的手机本身没什么兴趣。
这个让人哭笑不得的调查，却基本上符合了大部分人做访谈的方式。我们想直接通过询问消费者得到答案（最好消费者直接告诉我们什么能打动他们），但却忽略这个事实：任何的调查都不能直接告诉你答案，你只能用过用户在调查中的反应，推测出答案。（比如用户讲了某个故事，反映了某种偏好）。
那应该怎么做呢？
我推荐大部分访谈应该是：“临界点”访谈——想办法推动用户主动进入回忆故事的临界点。
假设下面这张图是访谈者和用户的对话（绿色是用户），一开始都是一些短句，用户有一搭没一搭地回答（“没买过”、“还不错”），直到某些问题激发了用户的回忆，让用户开始主动回忆具体的经历和场景——这就是临界点访谈。
几个月前，我曾遇到一个智能儿童机器人项目，要在产品上市前选择官网文案的主打方向（比如默认的是“主打上班时打开手机，远程看孩子”，利用儿童机器人的远程视频功能），为此，需要实施一个消费者调查。
一开始的默认方法是：把头脑风暴想出来的文案，优选出5个，然后找一群年轻妈妈来访谈，问她们喜欢什么文案、什么文案能打动她们。
这当然是没有用的，消费者怎么可能知道哪个文案有效呢？（如果让消费者选的话，“珍惜你身边最爱的人”这句话肯定比“怕上火喝加多宝”要喜欢，但后者却是更有效的。）
而且这样问用户永远不可能进入访谈的“临界点”，主动开始回忆真实的经历和讲故事。
于是我们开始询问回忆类的问题，例如：
“在带孩子的过程中，你最美妙的记忆是什么？”
“在带孩子的过程中，你最糟糕的一次经历是什么？”
“你肯定为了更方便带孩子，买过什么产品，能讲讲有什么吗？当时是怎么听说的？为啥突然想买这个？”
……
结果发现，很多妈妈的故事竟然或多或少都包含了这些关键细节：
“带孩子真是累啊，有时候感觉上班反而是一种解脱。”
“有时候反而怀念过去的单独生活，现在旅行的时候也不安生。”
这就意味着，消费者可能根本不想上班时随时远程看孩子——主打“远程看孩子”，应该是一个伪需求。
再深入问，就发现果然，大部分真正想孩子的父母，更想早点下班回家。
那么对于这种“临界点访谈”来说，应该问什么问题？
按照营销需求，应该问这些方面的问题：
（1）相关经历回忆问题——帮助你找到共鸣点
（2）行为归因问题——发现产品主打诉求和痛点
（3）影响来源问题——帮你发现营销渠道和方式
结 语
用任何的消费者调查方法，都不要期望直接从消费者口中得到答案，而应该从他们的行为中推断出答案（不论是行为观察还是访谈）。
就像没有医生直接通过化验单来得到处方单，而是通过化验单和病人的其他行为进行推测，再得到的结论。
而你需要的，就是更多进行“解释驱动的调查”而不是盲目的“数据驱动的调查”，通过消费者在场景下反应出来的行为，进行推断。
说明：
1，因为篇幅所限，本文仅涉及了两种我自己常用的方法，其他方法（比如相似性比较、“镜像行为”推断等），以后发现有读者需求再写。
2，除了本文的方法，还有无数更加高大上的调研方法，但是操作复杂、需要大量模型、对数据要求高，连我自己大部分时候都懒得用或者没钱没精力用，所以没有涉及。
现在讲的方法，更多地是利用大部分读者已经会的东西——比如职场上大部分人都有阅人能力，所以这些方法大部分是利用你已经积累多年的阅人能力。但大部分人都不会探索式因子分析之类的，不能利用既有能力，写了难以执行，所以就不分享。