如何从六个角度写好UA报告的定性部分

UA很重要，UA很难做。这两天在和小伙伴们讨论UA综合报告，我发现有一个误区，既然综合报告中大定量是主导，定性就是点缀，在定量旁边放一些原话，写几个辅助定量的发现，任务就完成了。以前我也是这么认为，现在我完全不能同意这种观点，今天我就分享品创UA报告撰写内部培训内容：如何从六个角度写好UA报告的定性部分。

 

 

 

首先，什么是UA研究，定量主导的UA中定性扮演什么角色？

 

UA全称是品类消费者态度和行为研究，通常1-2年做一次，核心是理解品类的消费者，包括现有和潜在，识别品类层面和品牌层面的创新机会，其实质是品类市场和用户的年度洞察，服务于产品和品牌的年度规划。通常UA研究是年度调研预算中花费最多的那个项目，因为要覆盖全品类全地域现有和潜在用户，所以定量样本要足够多，要能支持品类层面的用户细分，定性在这里的角色非常重要，不但要为定量提供丰富的假设，也要在综合报告中提供新鲜的洞察。

 

 

 

其次，好的UA报告，定性要有深度。

 

什么叫有深度？我给出的定义是，针对品类消费者关键词，要有不同维度的高饱和度理解。举个例子，我们不做调研，也知道洗发水香味很重要，定性要告诉我们的，是消费者都从哪些维度去理解香味，茉莉花玫瑰花这是香型，香味淡一点还是浓一点，留香是否要久一些，等等，在建构了香味这个品类消费者关键词的全新理解之后，我们才有可能阐述清楚消费者对香味的不同偏好的假设。到达这个层面，就是有深度。

 

 

 

第三，好的UA报告，定性要有广度。

 

听上去深度和广度是矛盾的，是的，如何平衡深度和广度，这是定性研究的艺术。我的经验是，UA综合报告中，围绕品类消费者关键词，例如品类重要的需求、购买考虑的关键要素、品牌关键属性这三个层面，定性都要尽可能有相关阐释。这也意味着定性的执行是动态的，是在不断产出这个关键词列表，不断放下饱和度够的关键词，不断拉入新发现的关键词。我们也非常欢迎客户提前和我们沟通好特别关注的议题，确保在定性挖掘过程中知道往哪里挖。

 

 

 

第四，好的UA报告，定性能呈现因果。

 

挖掘消费者产品购买和使用行为中的因果关系，是所有一号位的梦想，是用户洞察的黄金矿脉。如何找到这些金矿呢？定性因为能完整还原个体的行为链路，具有天然地构建消费者行为因果假设的优势。举个例子，一些用户的生命周期变化，例如有了宝宝，开始对家里的地面清洁有了更多的焦虑，从而购买了新的地面清洁设备。这就是一个因果关系。其实质是建立生命周期维度和地面清洁痛点维度之间的连接，对于定性来说，描述个体的因果相对容易，通过对一群人的关键维度的分析，找到共性，建立范式，这是定性分析的最高要求。有了更多的因果假设，我们就能在定量中去验证，尽管定量主要验证不同变量之间的相关性，但也能为一号位提供非常强大的决策支撑。

 

 

 

第五，好的UA报告，定性要有新意。

 

针对品类消费者关键词，我告诉小伙伴们，先在小红书知乎上看几篇相关资料，来自定性的田野发现，要能超出这些资料的内容，可以是更深入的理解，也可以是新的不同的理解，这些都叫有新意。但如果看了定性报告，还不如我在这些社交媒体上随便搜几篇资料的信息增量，那就是失败的定性，是会被未来的AI淘汰的定性，如果你不想被AI淘汰，一定要具备在AI不能做的田野调查中获得信息增量的能力，往大了说，这是未来所有人必须具备的核心能力。

 

 

 

第六，好的UA报告，定性要生动。

 

有两种生动，对于品类消费者，先分类再刻画典型用户画像，最好结合视频来展现，这是用户画像的生动；还有一种生动就是用户原话，其实，几十万字的访谈原始资料中选择那些用户原话，实质是定性资料的抽样，其呈现要考虑抽样的饱和度，例如购买考虑五个关键要素，如果我们就放了三段原话，这就是饱和度不够，当然，最怕的就是找来找去，就找到两个关键要素有定性原话支撑，这时候，放还不如不放。所以，定性生动的背后要理解资料抽样的基本要求。

 

 

 

上面这六点，都不容易，都需要研究人员花费大量的时间，不但要花费时间深入田野，也要花费时间梳理定性资料。所谓专业，就是我们要在有限的时间内一次做对。对于最难的UA，我们的成功实践是，既要把UA研究解决方案产品化模块化，也要把每个项目的难点从经验转为知识，不断在下一个项目中应用这些更新的知识产品，我相信这是抵达更好未来的必有之路。

 

 

 

这不一定是一个最佳的商业化道路，但一定是能让真正喜欢做研究的人变得更好的道路。