← Back to document 洞察用户之声——VOC研究方法简介
Open original site →
Extracted Text
【摘要】 准确把握用户需求是汽车企业开发拳头产品、占领市场先机的重要途径。本文介绍一种从用户声音中识别、筛选、提炼用户需求的研究方法——VOC(Voice of Customers)研究,按照VOC的研究步骤和方法,可以更加深入地洞察用户之声,捕捉用户需求。【关键字】 VOC、`用户声音、需求提炼 一、引言 如何把握用户需求是汽车企业面临的永恒命题,每个企业都希望通过推出领先于竞争对手的产品来占得先机、获取市场优势地位。而用户需求的把握,惯常做法是通过定量调查、定性深访、焦点小组座谈会等方式获得,本文介绍的VOC(Voice of Customer)方法则是一种最大程度地利用用户原汁原味的声音、并从中提炼用户需求的方法。在现实生活中,用户往往基于各种动机、预期、期盼和情绪购买了产品并加以使用,必然会产生各类评价、观点、看法等种种声音,其间蕴含了用户对于未来乘用车产品新的需求点,倘若汽车企业将注意力聚焦于用户声音上,努力从中捕捉到这些关键点,则有利于企业改进现有产品或开发新的拳头产品,而VOC研究方法正是实现这一目标的有效手段。 二、如何从用户声音中洞察——VOC研究方法 VOC研究方法是市场研究中一种经典的定性资料处理方法,它能够帮助研究人员从纷繁复杂的用户声音中捕捉到用户对产品的明确要求或潜在需要,从而实现对产品发展趋势的洞察,为厂家进行产品开发和改进、标杆比较、卖点提炼等方面提供信息输入和决策支持。 VOC研究的操作流程主要包含3个步骤(如图1所示): 第一,搜集用户的“声音”。VOC的研究基础是丰富的、完全来自于用户的声音素材,这种声音素材与以往市场研究中使用传统深访方法得到的访谈资料最大的不同之处在于:VOC深访的核心原则一定要跟随用户的思路,不必强求在一个VOC访谈中覆盖每一个问题或者每一件事情,也不必强求按照访谈提纲的顺序逐个发问,尽可能地跟随用户的思路、挖掘出属于用户的真正的观点或看法,而非研究人员希望得到的答案,完成这一目标需要经过相应的VOC访谈技巧培训,如探询方法(Probing)、“踏脚石”技巧等。 第二,识别和筛选用户的“声音”。识别用户声音主要是结合用户表达,在用户声音(对话段落)中标注出“场景”和“声音”。所谓“场景”,就是那些能够帮助我们站在用户角度理解他们的使用感受的客观情况,通常包括车辆的行驶路况,车辆的作业条件,车辆的使用情形, 车辆的购买和更新等。所谓“声音”,就是那些完全来自用户的驾驶体验或感觉、用户对车辆的评价、观点或看法等,通常包括用户明确的要求,用户描述的驾驶体验,用户难以准确的描述、只能用比喻或例子来形容的体验或感受,用户针对某项功能或配置表达的评价类语言等。识别出场景和声音之后,就需要对它们进行筛选。VOC研究中使用的筛选方式是MVM多轮投票法,它是一种可以快速有效地将众多的选项(如搜集到的“声音”)缩小为具有最高优先级的较少选项的方法。MVM的投票原则主要是: (1)专家组成员围绕核心问题进行多轮投票,逐轮趋近于最能回答核心问题的选项; (2)每个人在投票时都应根据自己的判断独立进行投票,但在讨论阶段可以参考其他成员的意见,以选出越来越重要的选项; (3)根据投票的等级而不是投票数量的多寡来做出筛选,只要是能够很好地回答核心问题的、确实十分重要的声音,可以通过投票把它一直保留下。 MVM的这些原则确保在搜集到的众多声音中可以发现一些虽然微小但却可能十分重要的观点,这是实现“洞察”用户声音的技术保证。 第三,提炼和转化用户的“声音”。经过筛选得到的声音依然是用户的原始语言(对话段落),需要对其进行提炼,转化为包含用户需求或认知的、只含有一个意思的简明表述,这一过程通常使用5W1H法和联想法来完成。5W1H法是针对Who(主体是谁)、Why(为何理由)、When(何时)、What(内容)、Where(使用场景)以及How(何种方式)6个要素的系统分析方法,并且必须通过团队讨论、一致认可的结果才能作为最终的提炼结果。 针对这些提炼后的结果还可以用KJ法进行图解,以梳理它们的内在关系,更好地把握这些提炼结果的层次和关系。KJ法是将未知问题的相关事实、意见或设想之类的语言文字资料收集起来,并利用其内在的相互关系做成归类合并图,以便从复杂的现象中整理出思路,抓住实质,在VOC研究中可利用KJ法整理出不同层次的需求,从而有助于更好地理解用户需求。 综合上述步骤,可将VOC的研究思路用图1概括如下: 从上图可以发现:VOC最大的特点是融合专家智慧、系统的研究方法、遵循团队决定:首先,VOC有自己独特的访问原则,并且在声音筛选、需求提炼、需求打分等各个环节都要借助专家的力量,以保证研究结果的专业性;其次,VOC有一套系统的筛选方法,这套筛选方法的原则保证了对用户声音的尊重,因此才有可能发现虽然微小但却有可能非常重要的用户声音;最后,VOC在声音筛选、需求提炼环节需要遵循团队的决定,而非某个人的偏好,所以能够最大程度减少个人意见对研究结果的影响。 三、小结 通过上述介绍,我们相信,VOC研究方法是处理纷繁复杂用户声音的一把利器,可以从繁杂的用户声音中进行筛选、提炼,从而得到具有前瞻性和重要价值的用户需求,实现“洞察”用户之声这一目标。另一方面,VOC的研究结果作为质量功能展开(QFD)的基本输入信息,值得国内汽车厂家引起重视,认真加以研究,以使来自于用户声音的需求得到更为广泛而深入的应用。 参考文献:《Voices into Choices—Acting on the Voice of Customer》, Gary Burchill, Christina Hepner Brodie, A Joiner Publication, Fisrt printing 1997 June 信息资源开发部 李鹏、周鹏、江智杰 中心概况 工作要闻 宏观形势分析 信息化和产业研究 电子政务外网 大数据与数字中国 在线培训 工作成果 预决算公开 主办单位:国家信息中心 京ICP备05063309号/京ICP备05063309号-1 京公网安备11010202010038号 技术支持:北京中经网软件开发有限公司 地址:北京市西城区三里河路58号 邮编:100045 电话:010-68557000 信访电话:010-68558389 信访邮箱: xinfang@sic.gov.cn $(window).scroll(function () { var sc = $(window).scrollTop(); var winHeight = $(window).height(); if (sc > winHeight) { $(".backTop").css("display", "block"); } else { $(".backTop").css("display", "none"); } }) $(".backTop").click(function () { var sc = $(window).scrollTop(); $('body,html').animate({scrollTop: 0}, 500); }) $(".nav li").hover(function () { $(this).children(".menuLiList").toggle(); }); $(".nav li .menuLiList ul > li").click(function () { $(this).siblings().children(".menuLiListLi").hide(); /* $(this).siblings().css("color","#333333");*/ $(this).children(".menuLiListLi").toggle(); $(this).children("a").css("color", "#cc0001"); }); $(".nav li .menuLiList ul > li").siblings().css("color", "#333333"); $(".nav li .menuLiList ul > li .menuLiListLi ul li").hover(function () { $(this).siblings().css("color", "none"); $(this).css("color", "#cc0001"); }); $(".print").click(function () { window.print(); }); $(".typeface a").each(function () { var index = $(this).index(); $(this).click(function () { if(index == 0){ $(".articleDetailsText").css("fontSize","20px"); $(".articleDetailsText p").css("fontSize","20px"); $(".articleDetailsText p span").css("fontSize","20px"); $(".articleDetailsList li").css("fontSize","20px"); $(".articleDetailsList li p").css("fontSize","20px"); $(".articleDetailsList li p span").css("fontSize","20px"); }else if(index == 1){ $(".articleDetailsText").css("fontSize","16px"); $(".articleDetailsText p ").css("fontSize","16px"); $(".articleDetailsText p span").css("fontSize","16px"); $(".articleDetailsList li").css("fontSize","16px"); $(".articleDetailsList li p").css("fontSize","16px"); $(".articleDetailsList li span").css("fontSize","16px"); }else if(index == 2){ $(".articleDetailsText").css("fontSize","12px"); $(".articleDetailsText p").css("fontSize","12px"); $(".articleDetailsText p span").css("fontSize","12px"); $(".articleDetailsList li").css("fontSize","12px"); $(".articleDetailsList li p").css("fontSize","12px"); $(".articleDetailsList li p span").css("fontSize","12px"); }; $(this).siblings().css("color","#333333"); $(this).css("color","#cc0001"); }); }); var keyword = '' if(keyword.length>0){ getSearchResult() } function getSearchResult() { $.ajax({ url:'https://172.23.56.75/public/cms-search/es/articleSearch', type:'get', dataType: "json", async: false, data: { keyWord: keyword, siteId: '82808186-8768b9c8-0187-690869b1-0007', indexName: 'article_info', page: 1, size: 10, highlight:false }, success:function (rsp) { if(rsp.status == 1){ if(rsp.data.total > 0){ totalPage = rsp.data.pages totalCount = rsp.data.total var str='相关文章' for (var i = 0; i |/ig,""); searchtitle = searchtitle.replace(/]+>/g,""); searchtitle = searchtitle.replace(/\s*/g,""); searchtitle = searchtitle.replace(/ /ig,""); if(searchtitle.length > 65){ searchtitle = searchtitle.substring(0,65) + '...' }else{ searchtitle = rsp.data.results[i].articleTitle } // searchtitle = searchtitle.replace(searchWords,"" + searchWords + ""); str += '' + searchtitle + ''+rsp.data.results[i].publishDate.substring(0,10)+'' } str +='' $(".artiDetAbout").html(str) // $('#ShowKeyconut').html(rsp.data.total) } } }, error: function (xhr, type) {} }) }
Archived Raw HTML