左雲鵬:商業洞察中臺化,「一問一答互動體驗」中快速完成問卷調研

受疫情影響，傳統線下業務遭受到一定程度的打擊，線上業務也不可避免的受到衝擊，並沒有出現像網課和視頻會議行業那種大規模的線下業務轉為線上業務的現象。除卻疫情影響，市場研究行業也面臨著越來越多的挑戰。在線調研公司需不斷挖掘客戶並儘可能拓寬新的思路，找到業務創新突破點。

為了更全面地了解當前疫情影響下，市場調查行業在線調研企業的現狀與未來發展方向，市場研究協會（CMRA，全稱：中國市場信息調查業協會市場研究分會）專訪百分點高級副總裁、極速洞察 InsightWorks 創始人& CEO左雲鵬先生。

核心觀點：

1.數據採集平臺化，打破Panel單一數據來源格局；

2.產品模式中臺化，有效提升服務等利用率；

3.自然語言處理及機器學習等技術的發展，推動了產品功能智能化。

一、市場需要更敏捷、用戶體驗更好的問卷調研方式

隨著上遊客戶越來越關註定量分析結果，供給端的在線調研產品愈發難以滿足需求。簡單來說，客戶希望從一個調研項目中獲得的信息越多越好。然而，在當下的調研環境中，被調查者的配合度越來越低。如果說20年前消費者還可能歡迎你入戶談談產品使用的感受，那麼現在人們已經不太可能去配合做專業的訪談或者問卷。最後，就會導致調查質量和對結果預期的不匹配。

在線調研公司也陸續創新出很多調研方法，或者使用社交媒體數據和客戶行為數據，或者直投廣告讓用戶做「即做即走」的問卷……雖然這種概念很多，但歸根結底，客戶最關注的仍然是問卷質量問題。

而能否有效的改善被調查者的用戶體驗？問卷能否做到更簡單、更有趣？這些都會決定調研結果質量的好壞。如果做不好這些，調研公司將不得不更多地去使用大數據和行為數據來提高調研質量，並通過大數據技術獲取答案。雖然越來越多的品牌也傾向這樣的選擇，但是這種方式的獲取成本、清洗成本和分析成本都是非常高的，且效率遠遠不如一個高質量的問卷好。

那麼，在線調研究竟會如何演進？左雲鵬表示，未來在線調研會呈現出數據採集平臺化、產品模式中臺化和產品功能智能化的特點，深度嵌入到業務流程中，並構建起目標用戶的標籤系統，被調研者在輕鬆互動和「一問一答」中便可完成問卷調研。

二、數據採集「平臺化」、產品模式「中臺化」，高效滿足客戶需求

為順應時代的變化，極速洞察開始探索模式創新，驅動在線調研的技術變革，並在2018年加入百分點，依託百分點完整的大數據和認知智能產品線，以及豐富的數據中臺建設經驗，重塑在線調研服務。

為了高效滿足客戶需求，首先需要數據採集平臺化，意味著作為傳統數據採集方式的Panel，將不再是數據的唯一主要來源，通過與第三方平臺合作，結合用戶行為數據和社交媒體等數據，按照興趣隨機投放的river方式會逐漸進入市場。同時，合作媒體的投放要求及定價方式（比如按點擊收費）也會倒逼問卷設計者，產出更短小、更敏捷、用戶體驗更好的問卷。

同時，通過建立業務中臺、數據中臺，將洞察項目中共性的功能預先進行設置並實現模塊化，在未來面對客戶越來越細緻的定製化需求時，企業可以更高效地、更敏捷地響應客戶。

通俗來講，產品模式中臺化，就是通過標準化、模塊化、組件化的方式等來提高服務的效率，這種方式早已在被其他行業廣泛應用。一些調研公司已經在這條路上開始探索，在概念測試、宣傳測試、品牌研究中應用了中臺化的概念。比如，問卷模板是相對固定的模型算法，滿意度、概念測試等是相對固定業務的報表展示，以及用於支撐開放題或電商評論分析等的品類文本分析標籤體系，都可以實現模塊化操作。如此一來，只要根據需要測試的物料和概念，就可以迅速給出不同的定製化方案。

為了更好地讓大家理解中臺概念，左雲鵬為我們闡述了一個生活中的例子：中臺就好像是一個正規飯店的廚房，大廚一定會事先準備好炒菜必備的蔥、姜、蒜，以及各種常用的調料和醬汁等。當顧客點某一道菜時，廚師可以快速地依照事先準備好的配菜做出所需要的菜品，而不用現去準備配菜，以免浪費時間。

然而這還遠遠不夠，未來的中臺還會呈現出更加靈活的方式。極速洞察在很多項目中發現，客戶除了通過平臺服務獲取調研結果，也會順勢要求提供用戶畫像或者這些用戶的消費行為數據。針對這種情況，未來會逐漸減少問卷的長度，降低問卷在整個事件中所起到的角色和作用。

這樣一來，問卷也更加回歸它的本質——問卷中只會問「基於這樣的行為，為什麼會有這樣的結果」這種直截了當、清晰簡明的問題。同時，行為數據和用戶畫像也能替代掉原來問卷中關於事實的部分。

左雲鵬介紹，目前來說，這些步驟在系統中已經慢慢標準化了。比如說一款新手機上架，無論是在京東還是天貓，只要輸入SKU商品編碼，後臺數據都是現成的，用戶畫像甚至是產品評論等全部都是自動生成的。當然，這些還不能滿足客戶最後的具體需求，但這已經向前邁進一大步了。

三、大數據+AI驅動產品智能化

對比傳統的數據清理過程中，主要依靠程式設計師個人經驗和常識對數據進行清理，很可能會錯誤刪除正確數據或者漏刪噪音數據，在現階段，人們可以通過對歷史壞數據樣本進行建模以便自動判斷數據質量好壞。甚至，一些問卷平臺已經通過建模的方式，可以根據提出的問題和問卷整體信息提供關於問卷執行時用戶體驗的評分，以便用戶更好地了解問卷的效用。

左雲鵬認為，這些細微標準組件一定會朝著智能化的方向邁進。而這些智能化組件，都離不開自然語言處理及機器學習等核心技術的發展。具體來說，產品功能智能化就是讓機器像人一樣讀懂問卷的內容，理解客戶的需求，通過更少的問題獲得更高質量的數據。

比如疫情數據，傳統報表需要提前制訂好展示的內容、頻次和描述性統計等；未來的智能報表，人們不再需要打字，也不用在後臺操作，可以隨便提問，系統通過語音識別和自然語言處理技術理解用戶的需求，並通過增強分析技術智能推薦圖表，這才是行業未來發展的方向。智能報表體系將不再應用預先設定好的統計量及展示方式，而是根據用戶需求實時計算並呈現，可支持半開放形式的機器問答、近乎實時的訪談內容標籤分類，以及基於大量歷史數據而建立的問卷質量識別模式等。

總而言之，市場調研行業需順應趨勢不斷創新，不僅要通過整合數據提升核心競爭力，提供更有效、更智能的市場調研解決辦法，更要結合數據科學及其他主流技術不斷提升產品質量和效率，來更好地滿足客戶更加細化的需求。

「虛擬實境、人工智慧、無人駕駛汽車、基因編輯、大數據醫療、虛擬貨幣、區塊鏈」等新的技術名詞、概念接踵而至，令我們目不暇接。然而，科技的本質是從時間維度上獲得疊加性的進步力量，我們期待極速洞察的商業洞察中臺可以不斷迭代，引領行業的科技創新。

文章來源：市場研究協會

作者：劉向清 姜文恆