从不太准确的数据中找到准确的答案

第一次看到这个标题，也许不少人会认为“这不可能”。
我走访过很多企业，既有本土公司，也有国际公司。无论如何，一谈到数据，大家一个普遍的反应就是：是否准确？

对，作为营销工作者、企业负责人，应该对“准确”一词有所敏感，而且，应该做到“做准确的事情，并把事情做准确”。

然而，这个“准确”的概念是相对的，就市场研究而言，可以说没有100%准确的数据。因为，市场研究的99%都是以抽样调查为主，很少有普查。

其实，这个道理一说，大家都明白。比如，在制造业做各种测试也一样，不可能做到普查。我们举个例子：

你是一家灯泡企业的老板，需要对你所生产的灯泡寿命进行测试。怎么做呢？

肯定是在你生产的一批灯泡里选出3－5个，然后对它进行不间断的亮灯测试，以测出它的寿命有多长。这是什么？这就是抽样调查。

那么，这种抽样调查的结论一定是100%准确吗？不见得。但我们有理由相信这个结论，因为同一批产品的质量应该是比较接近的。

如果你非要做普查，我们可以想象一下，这家企业的灯泡哪一个还能走上市场呢？都在厂里就结束了寿命，而且耗费了大量的电力资源。我想，天底下连傻瓜都不会这么干的。

所以，我们判断一些事物，不一定都要做普查，做抽样调查也能判断得十分准确。这就是我们要谈的“从不太准确的数据中找到准确的答案”。

有一次，我给一家客户提供分析报告时，客户说：你那个数据里所体现的我们品牌的市场份额，跟我们所掌握的不太一样。我说：差多少？“差2个百分点”，客户非常认真的回答。

我哑然一笑，告诉他们：其实，这点差距对判断一个事物似乎没有任何影响。AC监测的市场份额15%跟CTR监测的13%有本质的区别吗？没有；AC监测的增长率30%跟CTR监测的28%有本质的区别吗？也没有。

很多客户只停留在“规模”、“份额”、“增长率”等数据层面，然后围绕这些数据斤斤计较。这是没有用的。一个营销高手，更应该关注这些数据背后的驱动因素和关联因素。

比如，当你看到市场份额比去年同期下降10个百分点，你应该怎么分析呢？这个时候，你的任务不是进一步确认到底是“10个百分点”还是“8个百分点”，而是要快速找到导致这个结果的核心因素。

寻找这个因素是有方可循的，在市场研究领域早有了成熟的推导模型。比如，当你看到市场份额下降10个百分点时，你必须首先要了解“市场份额”的构成原理是什么。这样你就马上会找到切入点。 

CTR有个研究工具叫Consumer Panel，它是这样定义“市场份额”的：市场份额与三个变量有关，即目标消费者的规模、品牌消费者的忠诚度以及品牌消费者的消费程度。市场份额的上升和下降跟这三个变量有着直接的关系。

目标消费者的规模，由“相对渗透率”来表示。也就是消费你这个品类的消费群当中，消费你品牌的消费者到底有多少。这是一个户数或个数的概念。也就是说，消费者在特定时期只要消费一次，就算你的品牌已经渗透到这个消费者。这是你“市场份额”上升和下降的第一个影响因素。一般情况下，你的渗透率越高，越有助于提升“市场份额”。但实际上，光靠这一个变量还远远不行，还得看这些消费者到底多在乎你。这就是第二个变量：品牌消费者的忠诚度。

品牌消费者的忠诚度，由“需求占有率”来表示。也就是你所渗透的这些消费者消费这个品类时，有多少量（或额）是靠你品牌的产品来满足的。这个数越大，对你越有利。比如，你的消费者消费牛奶，有80%的量是靠你的产品来满足的。这就说明你的品牌忠诚度达到80%，相当的受欢迎，也说明你的品牌非常强势。所以，当你看到“市场份额”掉了10个百分点的时候，必须看这个变量是否发生变化。

第三个变量是品牌消费者的消费程度。什么意思呢？是你品牌的消费者对这个品类的平均消费量（简称A），跟品类的消费者对这个品类的平均消费量（简称B）相比，到底怎样。如果A大于B，说明你的消费者非常重度消费这个品类的产品，你应该感谢他们，并且通过各种市场活动来让他们更多选择你的产品；如果，A小于B，那说明你的产品并不是他们十分关注和青睐的产品，你得检讨了。

那么，我们理解“市场份额”的这种构成原理，就可以查找原因了。掉10个百分点的驱动因素到底是什么？假如你的消费群规模并没有下降，而下降的是忠诚度，怎么办？你继续挖掘，忠诚度为什么下降。

分析忠诚度，可以用“购买频次”和“每次购买量”来细化。假如细化的结果是“每次购买量”并没有下降，而下降的是“购买频次”，又该怎么办呢？好办。你可以通过品牌转换和得失来找出原因。

最后，你找到的核心因素，也许是一个新兴品类对你品牌的冲击很大；也许是你的竞争对手对你的替代严重。

如果是前者，问题就大了，你有可能要开拓新业务来弥补这个损失；如果是后者，你就得进一步分析为什么这个竞争对手对我的抢夺如此之大。

分析的方法还会有。比如：你可以通过数字铺货率、加权铺货率、促销活动的有效性、价格影响、媒体影响（还可以细分到产品卖点、承诺、服务等）等因素来判断到底竞争对手的哪些营销活动导致这样的结果。

如果，你这样不断的分解，不断的分析下去，相信准能找到你要找的核心因素。

如果你经历了这么系统的思考和分析，你还在乎其中的一些数据误差吗？不会的。因为这些因素有着内在的、紧密的逻辑关系，只要逻辑上行得通，就不怕那些误差了。就算存在一些误差，也不会影响你的判断。这就是“从不太准确的数据中找到准确的答案”之道理所在。

所以，希望我们的营销人员，不要天天一头扎进那些操作性工作的细枝末节中，要多腾出时间来深度研究一下你的品牌到存在哪些隐患、业务提升的关键因素到底在哪里、找到问题的方法到底是什么。

什么叫专业？这才叫专业。当你用一种系统的方法和工具武装你头脑的时候，你就会发现，其实很多让我们头疼的问题，不过是一张窗户纸，一捅即破。从此，营销也变得简单，变得更加有效。

不过，要记住：简单，一定是高手们的游戏，而不是初学者的游戏；真正的简单是通过复杂的过程而产生的真理，而不是盲目的简化。（作者：包·恩和巴图）