品牌设计 | 同学，你知道品牌调研怎么做吗？
2019-10-14
品牌是什么？很多人给出过大量不同版本的答案，这说明什么？业界对于品牌是啥这个问题没TM的终极共识啊！
品牌是符号吗？没错，首先品牌是一个区别于其他产品的标识。品牌代表高质量和高溢价吗？未必，这仅仅是品牌运作者的愿望而已。同样，品牌是否代表忠诚，也不过是一种主观意愿。
其实在我看来，品牌真正有价值的部分其实是他背后的信念、理想、情怀，以及商业模式。对于汽车行业而言，每一个品牌如果要找到他存在的理由，就一定要回归到最本质的部分，想一想市场上为什么需要自己，自己从何而来，到了这个市场上准备做什么？
只有理解了上面这一层，你才能搞清楚接下来聊品牌话题该聊什么，否则往下聊的所有内容都是套话，按照这些套话推进的研究项目必然也都是行货。
具体而言，对于几十个品牌已然占位森严的这个汽车市场，假如你是一个新加入的挑战者，你有什么理由让市场接受你？这个理由其实就是你的商业模式的根本，也就是你的品牌。
比如特斯拉，他应该是汽车行业最后一批进来的最成功的品牌了。他的商业模式就是以新能源+炫酷体验+黑科技，去颠覆传统汽车工业，他的目标就是给消费者另一种选择。目前看特斯拉的起步做得很成功，后续随着品牌文化的建立，以及中低端产品的向下辐射，特斯拉对原本死水一潭的汽车市场肯定还会带来更大的冲击。
但是，如果你不能首先理解特斯拉的商业模式，他的信念，而是直接把特斯拉品牌的各项可量化的参数拿来与传统汽车品牌，比如BBA进行对标，我想这样做只能毁掉特斯拉。
别相信品牌价值测算，脱离了商业模式，品牌就是个符号。
承接上面那个商业模式的话题，如果品牌脱离了他赖以生存的商业模式，那会怎样？
其实答案很简单：一文不值。远的例子不必举，我们就拿诺基亚说事吧。当苹果改变了手机行业的商业模式，让诺基亚那种在通讯质量和坚固程度上具有优势的品牌无路可走之后，诺基亚的品牌价值也随即消失了。
所以不要尽信那些品牌资产估值模型，那些都是以行业稳定为大前提的。如果不幸你所在的行业被淘汰，或者被边缘化了，而你又悲催得困在了里面，那么你原来的大多数品牌资产都会消失，品牌也就只剩下一个符号的含义，而且还是一个失败案例的符号。
任何品牌研究都不能是孤立事件，品牌与产品必须互动。
既然品牌背后的本质是商业模式，那么品牌就不能作为一个孤立系统存在。尤其是汽车行业，此前所有的品牌策略都需要落实到产品战略上。也就是品牌层面作出承诺，产品层面兑现则需要这些承诺。
从这一点上看，品牌和产品战略必须是统一的。还是那个老问题，作为一个汽车品牌，你一定要想清楚，自己为什么要在汽车行业里混吃混喝，为什么能够混得下去，以及长久能够混的下去的本钱是什么？所以落到最后，汽车品牌层面的所有诉求都必须凝结在产品层面或者服务层面。这就需要规划部门首先建立一套完整系统，清晰梳理这家品牌的信念，以及支撑这些信念的必要行动。
品牌研究的最大难题在于如何用量化的东西描述情感价值。
从企业自身的规划层面，品牌最核心的东西是你的愿景。而站在用户角度，他们所能够感受到的品牌则是一组感性认知的形象：风格、态度、价值观等等。上述所有这些认知都是感性的，而且是多维度的。
现在的问题是，品牌研究者想要把不同的品牌进行对比，这就意味着他们需要在多维度上，用量化的方式，对比不同品牌之间的差异。而且这里的多维还是指无限维度，也就是说，只要你创造力足够，你可以在任何可能的维度上重建一个品牌，这个维度可能与存量品牌完全无关。
多维空间的量化对比还会带来另一个逻辑挑战：究竟是在每个维度上都表现差不多的品牌更好，还是在某个维度上表现很强，但明显偏科的品牌更好？这同样是一个无解题，就如前些年大家信奉木桶原理，而这些年大家开始信奉长板原理了一样。
最后，回到一个最根本的问题上，感性认知是否可以量化？很多调研工具都是让被访者在各个形象维度上打分的，这个品牌在这个维度上，与你心目中的形象匹配度越高，你打出来的分就越高。但这些分数究竟是不是线性的，以及每个被访者在打分时坐标系是否统一，这些都是后面数据是否能用的前提条件。
前面我们从整体上分析了品牌的本质含义，以及品牌研究的主要挑战，接下来我们看一下品牌研究的一些可行思路：
既然品牌建设是一个系统工程，那就不要试图通过一个研究项目去解决这个系统的问题。但我们可以针对品牌乃至一整套商业模式的问题设立大量探索性的研究，也可以针对一个已有品牌，寻找他商业模式上的优化机会或转型机会。起个好听点的名字，我们把这类研究叫做品牌探索。
无论针对已有品牌还是全新品牌，上述这项探索的起点都是对市场格局的洞察。洞察的对象无非就以下几种：用户、产品市场、技术趋势、法规趋势以及新商业模式趋势等等。至于洞察方法，每类对象都是不同的，技术趋势和法规趋势我们不谈，先来分享一下另外三类问题的洞察方法。
用户格局：建立品牌体系，其关键是锁定自己的目标用户群。而锁定目标用户群必然是基于用户洞察的。这里最困难的部分在于用户群该如何划分：最显著的维度可以是代际（比如70后、80后、90后，或者美国的X一代等等），同样显著的维度还包括性别、所在城市/区域、文化水平、财富水平等等。然而很多研究者却认为除了这些显著的人口特征以及社会经济特征以外，驱动每个人接受某种风格的更本质因素是价值观，于是市场研究领域又引入了不易被大家直接测量的新工具：价值观研究。
从逻辑上讲，单纯的人口特征和社会经济特征的洞察确实显得有些粗浅，经常不足矣解释问题。比如两个公司同事，他们可能有着相似的背景，相近收入，但各自的消费理念却可能完全不同，如果从人群划分上他们应当是两类人。从这一点上看，价值观的研究是必要的，但现实情况是，为了让这项研究显得高大上起来，很多研究机构把价值观分析搞成了为了研究而去研究，把这个问题过度复杂化了。
比如从测试价值观的问卷上看，一个完整测试通常包含50~60个语句，让被访者逐句判断认同程度（不同的问卷，认同程度的表征方式不太一样，但基本都是打分）。这种做法貌似合理，实则根本不具备可操作性，因为他的测试语句过多，很多描述又接近废话。最终被访者不过是应付了事，得到的数据根本不具备研究价值。
反过来，那些看似粗浅的分类标准，却成就了很多历史上非常辉煌的产品或品牌。比如定位于美国Y一代的Scion，虽然如今丰田已经放弃了该品牌，但在当年他以完全不同的手法，操作了一个经典的颠覆案例。
产品市场：与用户群洞察相比，产品市场的机会洞察要容易得多，对于汽车行业的从业者而言都有很多固有工具。这里我只想给大家两点提示：
首先，从大数据领域的洞察，已经可以突破细分市场的固有界限，是洞察尺度可以拓展至市场全局，比如我们之前发布的那个全市场洞察报告，可以同时分析420款车的分布。
其次，产品市场的洞察需要站在时间序列上，并作出趋势判断，这需要融入跨行业设计师的智慧，以及结合大数据对历史演化过程的观察。
例如下图对产品要求的跨年度洞察：
新商业模式趋势：随着跨界竞争的兴起，主要是那些不安分的互联网公司和大量闲的蛋疼的投资基金的搅局，汽车行业已经不得不关注商业模式的变化趋势了。对此本坐在三天前的一篇文章《下一个十年，汽车产品战略怎么玩？》里面有过探讨，这里不再重复了。
总之，综合上述品牌探索，项目操作者需要有一个清晰的外部趋势判断：汽车市场目前怎么样、未来将往何处走？同时还要清晰地梳理自己的资源状况，看一下自己有哪些牌可以打，把这些结合起来，就要升华出一个商业模式和愿景了。
有了品牌愿景，后面需要落地的就是品牌的Core Value。此外还需要把核心价值分解到当下以及未来，这是时间序列上的步骤划分。同理还有产品和服务体系维度的使命分解，这部分主要需要判断自己将要拓展哪些细分市场、开发几款车型，以及每款车型的使命、核心诉求各是什么。当然，同样重要的还有这些车型的推出次序。这个问题本坐在《还在盯着一两个车型？你要放眼整条产品线》当中有过论述，感兴趣的同学可以在汽车数据工场公众号里往上翻。
如果某个品牌已经具备了清晰的愿景规划，确立了明确的核心价值，那么匹配这些愿景和核心价值，就可以建立一整套量化评估系统和跟踪工具。这种量化评估与泛泛而谈的品牌诊断是完全不同的，因为你所有的量化描述都是针对目标而言的，而不是针对不同品牌多维度对标而言的。
工具A-品牌漏斗：这里业内最常用的测量工具就是品牌漏斗，当然品牌漏斗本身仍然是一个多品牌横向对比工具，只不过他的量化基准是线性的，没有前文说的那种定性问题强制量化的逻辑漏洞。另外对于稳定市场而言，品牌漏斗确实是挖掘营销机会的一个非常有价值的工具。
当然，品牌漏斗研究同样有其缺点：他对数据结构本身的工整程度要求极高，而且数据需要按照实际市场份额重新加权。这需要问卷设计严密无漏洞。而实际上所有研究品牌漏斗的问卷都或多或少存在一些逻辑瑕疵，导致某个漏斗层级数据失真。
品牌漏斗的第二个缺陷是，不同层级的识别标准并非刚性的，需要在设计调查量表时尽量明确，例如需要界定什么是喜欢、什么是考虑，最好指向用户的实际行动。
工具B-品牌溢价&价值指数：研究产品物理属性相同（功能价值相同）的前提下，悬挂不同品牌（Logo）带给消费者的价值感差异。溢价能力研究通常指向品牌定价问题或品牌盈利能力问题。
研究溢价能力最重要的缺陷或者挑战是市场调研的失真度很高，基本上被访者理解不了问题的全部内涵，或者说即便理解了，普通被访者的计算能力也是不足的。因此基于调研获得的品牌溢价差异通常远远小于市场真实水平，尤其是自主品牌与合资品牌的差距。因此老中医建议品牌溢价研究仅作为一个参考模块。
但另外一个角度，溢价管理又是品牌管理的一个重要组成。VW品牌拥有一套Price Index的价格指数管理工具，作为自身溢价管理的动态监测指标，从产品定价阶段便应用这一指数。
简要概括一下Price Index的方法：他是针对自身某个具体车型（产品型号），圈定该车型的一篮子竞品，然后通过用户感知价值（实际英文是costumes’ value，或用户价值，不知道国内什么时候加了感知两个字）消除配置、动力参数、尺寸等方面的差异，然后将自身车型的定价设定在一篮子竞品均值的某个比例上，例如110%。
Price Index有一套复杂的计算公式，看似逻辑严密，但产品消除差异化那个步骤很多价值赋值过程都有些武断，比如轴距增加10mm等于多少钱之类的。
工具C-市场热度、舆论好感度监测：这是基于大数据做的动态监测指标，目前市场中有很多类似产品，包括百度指数，包括汽车之家的销售线索统计等等。当然汽车数据工场也有相关的车型或品牌景气指数。这部分内容相当于把品牌漏斗简化，用一两个更为简约的指数在时间序列上持续跟踪品牌绩效的变化。应当说目前这些指数还各有千秋，但具体优劣势还需要更长的体验时间才能判断。我们的目标是让这些指数最终成为各品牌市场表现的前置指标，让指数具有预测能力，这样指数的使用者就可以及时调整策略了。
很多品牌都在做一年一度的品牌形象度检查（BIC），然而这个调研本身就是违反刚刚所说的“特定目的性”的，因为他是针对全市场的，而且有限维度的形象检查，基于这个数据很容易被结论误导，把品牌建设引入全面平铺的误区里。
这里我们更加建议使用的是一个全开放的形象评价系统，例如我们基于大数据做的品牌形象识别。我们跟踪采集用户在网络评论中对各品牌的描述，挖掘每个品牌的形象标签。通过这些评价我们可以更加准确地找到用户的诉求。与传统品牌调研不同，这里跟踪到的既有褒义评价，也有贬义评价，还有纯开放式的诉求表达。
除此以外，我们也可以在传统调研领域，引入类似方法。只不过需要把封闭式的调研问卷变成纯开发式的用户访谈或者开放式问卷。让用户自有评价每个他熟悉的品牌以及他心目中最理想的品牌。我们通过构建一个多维空间，找到用户最终的理想车定位以及每个品牌的定位。
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