湖南（市场调研）源点 品牌健康度研究（BHT）痛点与思路下篇

我们在马年年初，接着去年的前文，做品牌健康度研究这个部分的后续探讨

痛点三：重现象分析，轻策略指导

在品牌健康度研究过程中，研究者常热衷于对不同人群、市场等维度进行交叉分析，呈现丰富的现象数据。例如对不同年龄层次、地域、消费习惯的人群进行细分，分析他们对品牌的认知、态度、购买行为等方面的差异；或者对不同市场区域，如一线城市、二线城市、农村市场等，进行对比分析，了解品牌在不同市场的表现情况。

然而，研究分析往往止步于现象描述，未能为品牌下一步的策略调整提供清晰方向。品牌健康度研究的核心价值，在于为企业提供策略指引，明确在哪些地区、针对哪类人群，应在哪些方面进行策略优化与侧重，而非仅停留在数据罗列层面。比如，研究发现某品牌在年轻人群体中的认知度较低，但报告只是呈现了这一现象，没有进一步分析是品牌形象不符合年轻人审美，还是宣传渠道没有覆盖到年轻人群体，更没有给出在策略上如何针对年轻人群体进行优化的建议。若洞察人员对企业需求理解不足，就难以输出有价值的行动建议，导致品牌健康度研究无法发挥其应有的作用。

【 破局思路 】

建立 “现象 - 原因 - 策略” 三级分析体系，在数据呈现后，深入挖掘现象背后的驱动因素。例如，针对年轻群体认知度低的问题，通过问卷交叉分析、用户访谈锁定 “宣传渠道偏差” 或 “品牌调性不符” 等原因，再输出精准策略。对关键策略也可以采用 A/B 测试或小范围试点验证。

痛点四：数据波动难以解释

数据波动是品牌健康度研究中不可忽视的问题。高频调研时，数据常出现无明显业务动因的异常变化，无论是品牌自身数据波动，还是竞品数据异动，都让业务人员无所适从。

例如，企业可能并没有做什么样的品牌动作，但是品牌健康度的各项指标却发生了比较大的变化，不论是变好还是变坏，都变得无法解释；或者竞品可能也没有做什么样的动作，但是竞品的品牌健康度指标也出现了变化。

【 破局思路 】

数据波动主要源于抽样误差和非抽样误差。为减少抽样误差，需确保样本数量充足、分布稳定、采集方式一致。样本量从数量上要足够，这样才能更准确地反映总体情况；在不同的调研周期，样本的分布要尽量保持一致，比如每次调研的年龄、性别、地域等分布比例应相近；样本的采集方式上也要尽量保持一致，避免因采集方式的改变导致数据偏差。

对于非抽样误差，数据清洗至关重要。在调研过程中，可能会存在一些非认真答题的问卷，这些低质量问卷可能会对数据结果产生非常大的影响。例如，有的被调查者可能随意填写答案，或者没有理解问题的含义就进行作答。及时剔除这些低质量问卷，能有效保障数据结果的准确性，避免因数据失真影响决策。