作者：韦科，新关点合伙人，引导型咨询顾问，中欧MBA，曾就职于英特尔中国、微软中国、摩根士丹利。

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大数据风潮之下，你想过你最依赖的数据，会反过来蒙骗你吗？为何我们对营销数据进行反复解读，却仍提不出提高销量的正确手段？顾客真正的需要，你洞穿了吗？

数字化时代的营销人是幸福的。因为前辈们从来没拥有过这么多的商业数据来了解客户需求。然而通过解读这些商业数据进行的创新，却让人难以满意。根据麦肯锡的最新调研，超过90%的企业家不满意其组织的创新表现。

数据为王？

问题出在哪？我们试图通过解读片段的数据，去判断复杂的消费动机。

举个例子，一个50岁的中年人，爱吃火锅，购买过大尺码定制西装，开着宝马上下班。然而这些人口属性和社会阶层数据，都没有一个是导致他关注网红咪蒙的原因。他关注咪蒙只是因为他看到咪蒙的助理月薪5万，好奇而已。

如同以上例子，我们收集了大量的人口或购买行为特征，并试图发现不同人群的特点。然而这样做却很可能无法抓住真正购买的原因。

那么真正有价值的客户洞察是什么呢？颠覆式创新之父哈佛教授克里斯滕森提出了待办任务概念。我们购买任何产品和服务，都是为了在某些具体情境下，完成某项任务。小到消磨时光，大到成就事业。如果完成得好，下一次客户可能还会用该产品。发现这些产品和服务背后的待办任务，就是真正有价值的客户洞察。

需要注意的是，待办任务常常不是我们直觉中产品和服务所解决的问题。买星巴克，可能只是想在咖啡店等待朋友，而并非是想喝杯咖啡。在公园里买份报纸，可能只是为了铺在椅子上当做垫子，而并非为了阅读。去新东方上课，可能只是想去交女朋友，而非学习英语。

搬运生活

给大家分享一个通过洞察待办任务，进行创新的例子。这个例子在哈佛商业评论2016年第9期上有提到。

创新顾问鲍勃的一项工作是帮助一家底特律的建筑公司促销新公寓。该公司的目标顾客是想换面积更小住宅的人。他们主要是些想搬出家庭的退休人士以及离异的单亲父母。公司投入了大量资源在装潢和广告上，意图吸引这群潜在客户。然而，虽然到访者不少，却转化率很低。公司召开了消费者座谈会，提及了一些细节例如飘窗等。建筑商连忙改进了细节，但销量并未增加。

公司估计销量不佳的原因可能是：恶劣天气、销售人员能力差、经济不景气、地点等。然而鲍勃并未着眼于这些原因，而是从那些已经购买的人着手，询问他们买房用来完成什么任务。汇总了大量新业主的访谈信息后，他发现除了搬到更小的住处，似乎并没有什么规律。

但这些访谈透露出一个重要线索：餐桌。这些客户反复提到了餐桌这个关键词。人们总在说，一旦我找到处理餐桌的办法，就可以搬家了。多数这种旧家具一般都被捐给慈善机构。为什么餐桌这么重要，被反复提及呢？因为每个生日、每段假期都在餐桌旁度过，餐桌就代表着家啊。因此，鲍勃猜想，让人们无法下决心搬家的真正原因，是放弃那些意义深远物品的焦虑。他们的任务不只是房屋建造，而是搬运生活。

围绕待办任务的思路，公寓做了几十个小变化。比如，建筑师减少了次卧面积，留出了拜访餐桌的空间。公司还着重解决了搬家本身引起的焦虑，提供搬家和两年储藏服务等。新洞察改变了一切。在调高价格且行业销量缩水50%的情况下，该项目还增了25%。

易懂却需反复推敲

待办任务的逻辑是直接易懂的。它其实就是回答“客户为什么需要这个产品和服务”的问题。然而，把这个概念推敲到什么程度，才真正决定了洞察的成败。

首先，它一定要与具体的场景相结合。如果认为“待办任务”就是生活更爽，工作更好，赚钱更多，这些虚的大目标，那么它将完全无用。它必须与具体场景相结合。举个例子，让生活更爽这个虚的大任务，就需要从5W方面进行细化，在何时何地，让谁的生活中的哪个方面爽。从这个角度来讲，具体场景比客户特点、产品特性、新技术或趋势都重要。在理解潜在任务前，开发商从自己角度出发关注如何让公寓变得完美，但切换到客户场景视角，问题就完全不同了。新公寓的对手不是其他的同类住宅，而是“不想搬家”这个想法本身。

其次，任务从来就不是功能这么简单。它会涉及到社会、文化和情感领域。搬运生活案例中的任务正是一个情感任务。在公寓中为餐桌留出一席之地，减少了买主的焦虑。如果他们给旧餐桌找不到下家，就可以把它带到新公寓。为期两年的储藏服务和分拣房间保证给买主在抉择物品时，拥有情感缓冲期。

还有，完成这项任务通常会涉及不止一项直接工作，而是一系列的体验，以及保证这些体验稳定输出背后的公司流程和组织能力。例如，星巴克为了应对消费者对在第三空间约见朋友的任务需求，从店面氛围、桌椅摆放、店员服务、无线网络等方方面面，打造了连贯的用户体验。

对待办任务的深入理解，能让创新时不用猜测客户的取舍是什么。创新就源自对任务的详细描述。

伟大创新者的直觉，本质上，就是他们对这些待办任务的精准理解。在消费类行业，同理心和深入的调研能帮助营销人员深化认知。而在更专业的领域，如原材料、化工、农业等，对任务的理解则来自于行业的长期经验和积累。

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