“OSBP”是對在服務各行各業客戶時，通過歐賽斯方法論解決具體問題，為客戶帶來最佳實踐體驗的案例的歸納分享，旨在為各行各業提供解決問題的思路參考。

伴隨著大數據、AI、云計算、LBS定位等技術的落地，科技已經成功驅動商業形態完成一輪迭代。電商、O2O、新零售成為了新時代商業形態的主流，大數據也成為了商業決策的主要參考依據。我們知道，品牌戰略定位的前期有一個不可或缺的環節——調研。調研能夠提供奠定戰略方向的數據支撐。事到如今，依靠計算得到的大數據早已非曾經人力調研得到的數據可同日而語，那么傳統的調研得到的“小數據”還有其存在的意義嗎？

大數據的產生，簡化了人們認知世界的方式。通過將人的行為轉化成為無數個可以量化統計的數據節點，從而提供出一幅“數據畫像”。這些看似天衣無縫，極具說服力的數據，似乎為我們研究人群的習慣、特征提供了可靠的依據，但在為品牌進行決策的過程中，大數據的參考真的值得依賴嗎？

品牌的目標是占領消費者心智，能夠占領消費者心智的品牌必須樹立自己的價值觀和個性，滿足消費者獨特的價值主張，而獨特的價值主張往往來源于消費個體之間的差異性。

大數據關注的是總體和大致規律，但那和實際情況之間還夾雜著由小數據表達的細膩的事實。

無論互聯網技術如何發展，實地調研永遠是接觸真實情況最直觀的一種方式。

歐賽斯在服務客戶的過程中對速凍食品市場進行調研，這個成長速度極快的行業目前已經存在三全，安井，思念等集團化龍頭企業，如何讓品牌在這個前景廣闊但競爭激烈的行業中脫穎而出？哪個維度的競爭力在這個行業能夠發揮出最大的勢能？進行實地調研之前，歐賽斯對行業現有資料進行了解和梳理，對調研提出一些先期的預判和疑問：

1. 為何“蠔油牛柳”成為服務品牌大單品？預判：因為它的品質過硬

2. 為何速凍行業會快速增長？預判：因為解決了快節奏都市生活產生的需求

3. 頭部品牌因何脫穎而出？預判：明星代言成就了頭部品牌

通過對上海地區最具代表性的江揚市場凍品區進行走訪考察，調研組發現了幾個比較有意思的事實：

為何“蠔油牛柳”成為大單品？-“我們生產什么，你就吃什么？”

國內市場經濟發展初期，工廠是市場關系的主導，生產什么用什么，消費者沒有選擇。隨著中國市場資本化程度逐漸增高，國內市場已經進入消費者意見占據主導的時代。這樣的環境下誰能以用戶為中心研發產品，誰就能優先占領市場。通過對多家經銷商走訪，歐賽斯了解到“蠔油牛柳”在市場中并不存在競品——品類定位成功為這款產品創造了差異化的競爭區隔。輔以牛肉產品低成本與高售價之間較大的利潤空間以及代言人騰格爾與產品相對契合的氣質，“蠔油牛柳”成為品牌后續可以進行模式復制的成功單品。

為何速凍行業會快速增長？-“沒有什么問題是一頓火鍋不能解決的！”

走訪各大專柜，能夠從經銷商的口中得出最直接的結論——整個速凍行業的生意都是被火鍋愛好者帶動起來的——琳瑯滿目的丸子，烤肉串串……近年來，火鍋在消費者心中的受認可程度越來越多，火鍋行業的消費習慣也越來越向家用自制轉移，對于火鍋旺盛的需求直接帶動了速凍行業發展。客服品牌原產品線以牛肉，牛力骨，口條，排骨，豬頸肉等傳統中餐硬菜食材為主，這些動輒耗時兩天的食材為消費者增加了經濟維度之外的無形成本，需求比重正逐漸降低。得火鍋者得天下的時代，平衡產品線中“美味健康”和“快速響應”兩大現代需求的比重，是品牌優化產品線的關鍵所在。

客戶品牌因何脫穎而出？“什么是速凍市場的品牌核心競爭力？”

與先期的判斷相悖，經銷商對于品牌代言人的意見較為消極：沒有特別的作用。很少有客戶主動詢問品牌，消費判斷主要靠二級口頭引導，如果受到價格影響，客戶很容易選擇更低價格的其他替代產品。

調研發現整個B端行業分秒必爭，導購愿為單位商品付出的時間極為有限。即使顧客主動詢問產品信息，經銷商也很難對產品給出一致的表達——無論品牌層面還是產品屬性。這樣的環境下，商品在消費者眼中最明顯的識別信息就只有兩個：外觀和價格，想要通過品牌傳達出更多這些意外的信息是不切實際的。

速凍肉品的核心競爭力是什么呢？通過與經銷商的溝通我們了解到，傳統認知中的原料、營養等肉品核心價值，在這個市場的消費者心智中并不占據那么高的權重——因為速凍肉品在這些維度上根本不存在與新鮮肉類的競爭力。比起這些硬性指標，經銷商更愿意為更加具有識別性的屬性買單——例如不同產地的肉類。它們可能實際價值沒有那么的高，但在消費者心智中的影響力卻更大。這印證了歐賽斯方法論的啟示，與其追逐已有的購買理由，不如為消費者創造全新的購買理由。

總結

通過實地調研得到的小數據，雖然零碎，卻往往有著更深的研究空間。它們能夠從更深層的心理層面反映出一些市場上供需方動機的轉變，反映出一些僅從大數據表象難以得出的消費者底層共性。無論大數據還是小數據，調研的真正目的是挖掘出它們背后消費者的心理活動。大數據時代，品牌策劃依然離不開實地調研和其背后的“小數據”。