“OSBP”是对在服务各行各业客户时，通过欧赛斯方法论解决具体问题，为客户带来最佳实践体验的案例的归纳分享，旨在为各行各业提供解决问题的思路参考。

伴随着大数据、AI、云计算、LBS定位等技术的落地，科技已经成功驱动商业形态完成一轮迭代。电商、O2O、新零售成为了新时代商业形态的主流，大数据也成为了商业决策的主要参考依据。我们知道，品牌战略定位的前期有一个不可或缺的环节——调研。调研能够提供奠定战略方向的数据支撑。事到如今，依靠计算得到的大数据早已非曾经人力调研得到的数据可同日而语，那么传统的调研得到的“小数据”还有其存在的意义吗？

大数据的产生，简化了人们认知世界的方式。通过将人的行为转化成为无数个可以量化统计的数据节点，从而提供出一幅“数据画像”。这些看似天衣无缝，极具说服力的数据，似乎为我们研究人群的习惯、特征提供了可靠的依据，但在为品牌进行决策的过程中，大数据的参考真的值得依赖吗？

品牌的目标是占领消费者心智，能够占领消费者心智的品牌必须树立自己的价值观和个性，满足消费者独特的价值主张，而独特的价值主张往往来源于消费个体之间的差异性。

大数据关注的是总体和大致规律，但那和实际情况之间还夹杂着由小数据表达的细腻的事实。

无论互联网技术如何发展，实地调研永远是接触真实情况最直观的一种方式。

欧赛斯在服务客户的过程中对速冻食品市场进行调研，这个成长速度极快的行业目前已经存在三全，安井，思念等集团化龙头企业，如何让品牌在这个前景广阔但竞争激烈的行业中脱颖而出？哪个维度的竞争力在这个行业能够发挥出最大的势能？进行实地调研之前，欧赛斯对行业现有资料进行了解和梳理，对调研提出一些先期的预判和疑问：

1. 为何“蚝油牛柳”成为服务品牌大单品？预判：因为它的品质过硬

2. 为何速冻行业会快速增长？预判：因为解决了快节奏都市生活产生的需求

3. 头部品牌因何脱颖而出？预判：明星代言成就了头部品牌

通过对上海地区最具代表性的江扬市场冻品区进行走访考察，调研组发现了几个比较有意思的事实：

为何“蚝油牛柳”成为大单品？-“我们生产什么，你就吃什么？”

国内市场经济发展初期，工厂是市场关系的主导，生产什么用什么，消费者没有选择。随着中国市场资本化程度逐渐增高，国内市场已经进入消费者意见占据主导的时代。这样的环境下谁能以用户为中心研发产品，谁就能优先占领市场。通过对多家经销商走访，欧赛斯了解到“蚝油牛柳”在市场中并不存在竞品——品类定位成功为这款产品创造了差异化的竞争区隔。辅以牛肉产品低成本与高售价之间较大的利润空间以及代言人腾格尔与产品相对契合的气质，“蚝油牛柳”成为品牌后续可以进行模式复制的成功单品。

为何速冻行业会快速增长？-“没有什么问题是一顿火锅不能解决的！”

走访各大专柜，能够从经销商的口中得出最直接的结论——整个速冻行业的生意都是被火锅爱好者带动起来的——琳琅满目的丸子，烤肉串串……近年来，火锅在消费者心中的受认可程度越来越多，火锅行业的消费习惯也越来越向家用自制转移，对于火锅旺盛的需求直接带动了速冻行业发展。客服品牌原产品线以牛肉，牛力骨，口条，排骨，猪颈肉等传统中餐硬菜食材为主，这些动辄耗时两天的食材为消费者增加了经济维度之外的无形成本，需求比重正逐渐降低。得火锅者得天下的时代，平衡产品线中“美味健康”和“快速响应”两大现代需求的比重，是品牌优化产品线的关键所在。

客户品牌因何脱颖而出？“什么是速冻市场的品牌核心竞争力？”

与先期的判断相悖，经销商对于品牌代言人的意见较为消极：没有特别的作用。很少有客户主动询问品牌，消费判断主要靠二级口头引导，如果受到价格影响，客户很容易选择更低价格的其他替代产品。

调研发现整个B端行业分秒必争，导购愿为单位商品付出的时间极为有限。即使顾客主动询问产品信息，经销商也很难对产品给出一致的表达——无论品牌层面还是产品属性。这样的环境下，商品在消费者眼中最明显的识别信息就只有两个：外观和价格，想要通过品牌传达出更多这些意外的信息是不切实际的。

速冻肉品的核心竞争力是什么呢？通过与经销商的沟通我们了解到，传统认知中的原料、营养等肉品核心价值，在这个市场的消费者心智中并不占据那么高的权重——因为速冻肉品在这些维度上根本不存在与新鲜肉类的竞争力。比起这些硬性指标，经销商更愿意为更加具有识别性的属性买单——例如不同产地的肉类。它们可能实际价值没有那么的高，但在消费者心智中的影响力却更大。这印证了欧赛斯方法论的启示，与其追逐已有的购买理由，不如为消费者创造全新的购买理由。

总结

通过实地调研得到的小数据，虽然零碎，却往往有着更深的研究空间。它们能够从更深层的心理层面反映出一些市场上供需方动机的转变，反映出一些仅从大数据表象难以得出的消费者底层共性。无论大数据还是小数据，调研的真正目的是挖掘出它们背后消费者的心理活动。大数据时代，品牌策划依然离不开实地调研和其背后的“小数据”。