有了大数据，咨询业的定性研究还有价值吗？

　　“大数据”这个领域一直有不少夸夸而谈者，他们在商业计划书或日常忽悠中随意挥舞这个概念，但这几年我们也看到越来越多的踏实的实践者，一步步完善着各行业其实还很薄弱的数据基础设施，探索着严谨的数据分析方式。我们的新合作伙伴CBNData就是这样一个组织，在和他们的交流中，最让我欣赏的往往是他们谈论数据的局限性的时候。我们是产品创新的解决方案提供者，用户洞察一直是我们核心竞争力之一，自大数据这个概念出现之后，一直有人宣称我们常用的定性加定量的研究方式将被颠覆，但我们看到这里面既有挑战也有机遇，大数据要在“从0到1”的创新中发挥作用，既需要像CBNData这样善于获得数据和分析数据的组织，也需要我们这样善于深入观察和解读人们行为，对商业机会敏感，善于试错迭代的组织。

　　经常有人把数据和深入采访所捕捉到的人的故事对立起来，似乎数据一定是客观的，而故事一定是主观的。但其实在获取和梳理数据过程中，有很多环节都需要分析者依据行业经验作出主观假设。比如在这次线上儿童营养品消费的调研中，我们把6岁作为年龄段上的分水岭，其实CBNData的已有电商数据中并没有这样细的年龄标签，关注6岁这个节点是由于我们定性调研中发现学龄前和学龄后儿童的生活方式存在显著不同。这种基于定性研究的假设形成了在庞大的淘宝数据中抓取和梳理信息的基本框架，没有这种框架数据研究就无从着手，而这种框架是可以基于初步数据呈现的结果不断调整的。在定性研究中，我们经常从人们向我们叙述的故事中去解读人们的动机和内在需求，故事里有人们行为所发生的场景所伴随的感受，这些是创造新产品新体验的灵感来源，而这些正是单纯的数据所缺乏的。

　　CBNData有别家艳羡的阿里系的数据，但即使是它们的数据也有不完整性，比如我们只能说看到了人们在电商平台上的消费偏好，而人们在线下甚至微商上的消费偏好是否类似，这个我们无法确定。在定性和传统定量研究中都有一个选择样本的问题，但有些大数据神化者声称他们的数据是全样本，事实是在使用大数据时同样要关注样本的局限性和选择样本的方式。而在我们以创新为目标的调研中，我们会特别重视“领先用户”，他们往往不是代表大多数人的行为模式，但他们是意见领袖，也许引领着未来的潮流，对创新特别有启示意义。过去我们看到很多新产品，都是从一部分领先用户喜欢的小众产品，逐渐变成了主流的大众产品，Apple、Bluebottle Coffee、无印良品都经过这样的历程。这意味着，对于创新来说，数据不是一味求大，有针对性地选择研究对象同样重要。

　　数据要发挥价值，还需要和人的故事结合，还原人的行为场景。全样本当然好，但对于创新来说，小样本的领先用户也很重要。数据的预测能力是有局限性的，还需要通过迭代来不断调整完善。

　　和CBNData合作，我们的目标决不仅是出一些研究报告。人们对大数据的热情往往是来自于对掌控未来的渴望，虽然数据能一定程度上帮助我们预测未来的趋势，但在预测和落地的产品之间有着太多的变量，我们不能说依据研究报告所创造出来的产品就一定能获得市场上的成功。在我们的展望中，研究后面还有产品接受市场检验，不断收集反馈、不断迭代的过程，在收集反馈这个环节大数据又可以有用武之地，而我们积累的快速设计、试错迭代的经验也至关重要。这个过程究竟是怎样，我们也只是刚刚开始探索，但这把大数据融入产品创新流程的第一步已经让我们兴奋不已。

　　金葛

　　S.LAB指南创新实验室联合创始人兼CEO。 前IDEO上海设计主管。拥有丰富的创业和咨询经验，任清华大学icenter创客空间、南京大学创新创业学院创新教育导师。