创新，需要倾听用户的声音（VOC），即真正地去关心用户的需求。这已成为创新的最佳实践。谷仓新国货研究院总结小米的成功之道，也将“以用户为中心（和用户做朋友）”放在第一位。[注：可参阅20220217博文《谷仓爆品模式学习笔记(二)》]
“用户参与研发”，即共创（Co-creation），正受到越来越多创新创业组织的热捧，一场场的创新工作坊以共创名义在线上线下以不同形式开展。典型地，如小米雷军身体力行地“与用户交朋友”、美妆新势力完美日记借以崛起的KOL/KOC模式。
然而，因价值观和生活方式的不同，消费者的消费观念和行为天生的存在差异。一些消费者乐意尝试新科技新产品、脑袋中总有灵光闪现的新奇想法，而一些消费者追求平和安静地生活、不愿意冒险。和用户常来往，认真听取他们的意见并着力去实现，是组织创新的成功要素；但是，在“做对事”之前，更要“找对人”。
创新扩散（Diffusion of Innovations）理论为创新研究领域的消费者分层（Consumer
hierarchy）提供了良好的理论基础。创新扩散理论由美国学者埃弗雷特·罗杰斯（E.M.
Rogers）在1962年提出，相关理论还有技术接受模型（Technology Acceptance
Model，TAM）、鸿沟理论（Crossing the
Chasm）等。按DOI理论，在高科技领域，早期市场与主流市场之间存在着轻易无法逾越的“鸿沟”，如果不能跨越，就无法完成创新的普及——这也是很多科技产品闪亮出场却黯然落幕的失败原因。
Fig2.
Crossing the Chasm
早期市场消费者，即趋势领先型消费者，包含创新者（Innovators）和早期采用者（Early
Adopters）两类，他们是（高科技）创新产品的精准“刚性客户”，对创新成功非常关键。问题是：如何找到他们？理解他们的需求，并尝试影响他们？
趋势领先型用户的群体占比约10-20%。按DOI理论的经验推断，在高科技行业，趋势领先型用户占比约为16%，其中，创新者比例仅约2.5%，早期采用者比例约13.5%。实践中，因不同品类市场的增长受创新驱动的程度存在差异，趋势领先型用户占比也不尽相同。
找到真正的趋势领先型消费者，需要首先理解他们的特质，即相对于主流市场消费者，他们具有哪些显著不同的消费理念和行为。研究发现，比较而言，趋势领先型消费者对新科技的接受度高、乐意尝试新产品、愿意与他人分享使用体验。因此，与他们互动，品牌更容易发现痛点场景和未满足需求，对创新的指导意义更强。
Fig3.
理解和识别趋势领先型消费者
实践中，学者Joseph在1977年发表论文《Scales for the measurement
of innovativeness》给出具体操作方法。
Fig4. 创新性的度量
Joseph提出的方法与DOI理论相一致，基本思路是：将上述趋势领先型消费者的特质通过语义表达进行具象化（20条正向、负向语句陈述），然后评测，用来衡量消费者的创新意识和倾向；然后，根据DOI理论的五类群体及比例，即可识别出趋势领先型消费者。
上述方法思路直观易理解，做法简单易执行。以下是一个示例。通常，我们只在意趋势领先型用户及其占比，识别出并进行后续分析，而不会区分出早期从众者、晚期从众者和落后者，他们一并作为对照组。
Fig5. [示例]筛选趋势领先型消费者
然而，上述方法在实践中至少面临以下两个疑问或应用挑战：
- 挑战1：如何甄选出语义准确且对创新性度量有足够差异化的一组陈述？以及，是否可以精简，避免冗余？
-
挑战2：20个语义陈述对创新性度量有同等的差异化吗？显然不是。那么，该如何衡量并应用各陈述的差异化效力（赋予不同权重）？
以下，介绍Kantar公司的针对此类商业问题的解决方案FutureView，来看下专业研究咨询公司是如何应对上述挑战的。
FutureView是以前瞻性（forward-looking）视角构建的一个分类模型，通过识别出品类市场的“FutureShapers”——他们对塑造市场的未来有最大影响力，来理解品类市场的未来，并提供建议如何与“FutureShapers”建立紧密联系。
FutureView同样发展了一组20个语义陈述作为消费者对创新的接受态度的测量，由此计算分值对其进行归类，核心是识别出“FutureShapers”。作为对市场的未来影响力测量的专有解决方案，FutureView发展20个语义陈述的“精挑细选”经历了一个长时间的验证（Validation）过程，即应对上述挑战1。具体地，FutureView开发阶段的验证工作至少包含以下内容：
- A. 比较备选的语义陈述对创新性度量的有效性，并最大化差异。本质上，这类似于运用驱动力分析（Driver
analysis），评估不同语义陈述对（事先已笃定的）创新性目标的自洽程度。
- B.
因品类而不同。即，认可并检视品类之间的差异，一个品类中的“FutureShapers”，例如食品，可能并不是另一个品类中的“FutureShapers”，例如手机，因此，筛选“FutureShapers”应该在特定品类基础上（on
a category-specific
basis）行事。基于消费者对不同品类市场创新性的卷入程度，FutureView将诸多品类区分为三类：Low
involvement，如金融服务；Mid involvement，如食品；High
involvement，如科技产品。
- C.
因国家而不同。即，认可并检视不同国家/地区消费者对这些语义陈述的反应方式的差异，根据国家/地区对模型（语义陈述构成及分值计算）进行必要的校准（calibrated
to the country），这非常重要。FutureView将全球主要经济体划分为六个模块（Block
A-F）。
最终，FutureView构建了总共18个不同的版本（3 levels of
involvement * 6 blocks of the countries）。
此外，FutureView另有两个不同之处：
- 1.
采用不平衡4分测量尺度，并以明确语义来凸显差异。同时，在计算分值时，各尺度被赋予差距极大的分值，同样为了凸显差异——这与齐夫定律（Zipf's
law）主张的排序重要性（Rank matters）有相同逻辑。
Fig7.
4-point response scale and assigned values of
FutureView
2.
固定消费者分层的比例，其中，“FutureShapers”占比10%。因为在构建模型时已充分考虑了不同品类、不同国家之间的差异，这一做法是合适的。而且，要谨记，消费者分层仅是手段，FutureView的核心是识别出“FutureShapers”，由此开始的评估品类市场的未来影响力等后续分析才是重点。
Fig8.
Kantar FutureView - FutureShapers
模型的有效性，其实就是经过验证而精心甄选出的20个语义陈述对创新性测量的整体差异化效果。直观地，可以通过“FutureShapers
vs.
Non-FutureShapers”对照比较来检视，“FutureShapers”对创新产品有明显更高的积极态度，如下图。这样的对照比较，可以从消费者对创新产品的认知度（TOM/
Unaided awareness）、试用率（Trial rate）等指标来进行。
Fig9.FutureShapers
are more adventurous towards innovation
借由FutureView识别出“FutureShapers”，营销人员即可以评估品牌、新概念/新价值主张、新细分市场的成功潜力，还可以邀约“FutureShapers”进行共创，参与新产品开发、广告创意优化、品牌心智打造等。
继续上述挑战1/2的应对。在模型构建的验证阶段，既然我们可以度量出20个语义陈述对创新性差异化的相对效力大小，那么就可以据此对语义陈述进行适当地精简，保留那些最关键的，而剔除掉差异化效力较小的，需要折让的是模型整体优良性/精度。事实上，这与我们更经常实践的“开发一个分类算法（Classification
algorithm/ Typing tool）”时所遵循的原则相一致：采用尽可能少的变量（golden
questions）而达到尽可能高的准确率（accuracy
rate）——这是一个权衡（trade-off）。实践中，FutureView还开发了一个“轻量化”版本，仅采用20个标准的语义陈述其中的8个，并根据它们对创新性差异化的效力大小而赋予了不同权重，如下表所示。“轻量化”版本主要用于定性研究中招募“FutureShapers”用户。
至此，我们看到，FutureView模型构建很好地应对了上述的两个挑战。商业领域的解决方案或分析方法无“对/错”之分，本人也并非毫无保留地站队FutureView，只是想要说明和赞赏专业力量的“谨慎/本分”。专业赢得尊重，而专业体现在细节。
创新，源于对市场需求的洞察。然而，洞察总是不那么显而易见，不是直接地询问广泛的市场群体即可轻松获取，“找对人，做对事”对提升创新的成功概率至关重要。已经被市场证明有效的创新扩散理论，给我们筛选对市场未来增长最具影响力的趋势领先型消费者提供了启发式思考，再凭借我们秉承的专业初心和对相关算法融会贯通的理解，即可形成最佳实践的解决方案，就像前瞻未来影响力的FutureView那样。
[后记]：本人已开通微信公众号（凯文数据分析/
AnalyticstoValue），后续关于数据分析相关观点和案例分享将转至公众号分享，欢迎关注。
创新：需要找到真正的趋势领先型消费者并理解他们
创新，需要倾听用户的声音（VOC），即真正地去关心用户的需求。这已成为创新的最佳实践。谷仓新国货研究院总结小米的成功之道，也将“以用户为中心（和用户做朋友）”放在第一位。[注：可参阅20220217博文《谷仓爆品模式学习笔记(二)》]
“用户参与研发”，即共创（Co-creation），正受到越来越多创新创业组织的热捧，一场场的创新工作坊以共创名义在线上线下以不同形式开展。典型地，如小米雷军身体力行地“与用户交朋友”、美妆新势力完美日记借以崛起的KOL/KOC模式。
然而，因价值观和生活方式的不同，消费者的消费观念和行为天生的存在差异。一些消费者乐意尝试新科技新产品、脑袋中总有灵光闪现的新奇想法，而一些消费者追求平和安静地生活、不愿意冒险。和用户常来往，认真听取他们的意见并着力去实现，是组织创新的成功要素；但是，在“做对事”之前，更要“找对人”。
创新扩散（Diffusion of Innovations）理论为创新研究领域的消费者分层（Consumer hierarchy）提供了良好的理论基础。创新扩散理论由美国学者埃弗雷特·罗杰斯（E.M. Rogers）在1962年提出，相关理论还有技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、鸿沟理论（Crossing the Chasm）等。按DOI理论，在高科技领域，早期市场与主流市场之间存在着轻易无法逾越的“鸿沟”，如果不能跨越，就无法完成创新的普及——这也是很多科技产品闪亮出场却黯然落幕的失败原因。
早期市场消费者，即趋势领先型消费者，包含创新者（Innovators）和早期采用者（Early Adopters）两类，他们是（高科技）创新产品的精准“刚性客户”，对创新成功非常关键。问题是：如何找到他们？理解他们的需求，并尝试影响他们？
趋势领先型用户的群体占比约10-20%。按DOI理论的经验推断，在高科技行业，趋势领先型用户占比约为16%，其中，创新者比例仅约2.5%，早期采用者比例约13.5%。实践中，因不同品类市场的增长受创新驱动的程度存在差异，趋势领先型用户占比也不尽相同。
找到真正的趋势领先型消费者，需要首先理解他们的特质，即相对于主流市场消费者，他们具有哪些显著不同的消费理念和行为。研究发现，比较而言，趋势领先型消费者对新科技的接受度高、乐意尝试新产品、愿意与他人分享使用体验。因此，与他们互动，品牌更容易发现痛点场景和未满足需求，对创新的指导意义更强。
实践中，学者Joseph在1977年发表论文《Scales for the measurement of innovativeness》给出具体操作方法。
Joseph提出的方法与DOI理论相一致，基本思路是：将上述趋势领先型消费者的特质通过语义表达进行具象化（20条正向、负向语句陈述），然后评测，用来衡量消费者的创新意识和倾向；然后，根据DOI理论的五类群体及比例，即可识别出趋势领先型消费者。
上述方法思路直观易理解，做法简单易执行。以下是一个示例。通常，我们只在意趋势领先型用户及其占比，识别出并进行后续分析，而不会区分出早期从众者、晚期从众者和落后者，他们一并作为对照组。
然而，上述方法在实践中至少面临以下两个疑问或应用挑战：
以下，介绍Kantar公司的针对此类商业问题的解决方案FutureView，来看下专业研究咨询公司是如何应对上述挑战的。
FutureView是以前瞻性（forward-looking）视角构建的一个分类模型，通过识别出品类市场的“FutureShapers”——他们对塑造市场的未来有最大影响力，来理解品类市场的未来，并提供建议如何与“FutureShapers”建立紧密联系。
FutureView同样发展了一组20个语义陈述作为消费者对创新的接受态度的测量，由此计算分值对其进行归类，核心是识别出“FutureShapers”。作为对市场的未来影响力测量的专有解决方案，FutureView发展20个语义陈述的“精挑细选”经历了一个长时间的验证（Validation）过程，即应对上述挑战1。具体地，FutureView开发阶段的验证工作至少包含以下内容：
最终，FutureView构建了总共18个不同的版本（3 levels of involvement * 6 blocks of the countries）。
此外，FutureView另有两个不同之处：
2. 固定消费者分层的比例，其中，“FutureShapers”占比10%。因为在构建模型时已充分考虑了不同品类、不同国家之间的差异，这一做法是合适的。而且，要谨记，消费者分层仅是手段，FutureView的核心是识别出“FutureShapers”，由此开始的评估品类市场的未来影响力等后续分析才是重点。
模型的有效性，其实就是经过验证而精心甄选出的20个语义陈述对创新性测量的整体差异化效果。直观地，可以通过“FutureShapers vs. Non-FutureShapers”对照比较来检视，“FutureShapers”对创新产品有明显更高的积极态度，如下图。这样的对照比较，可以从消费者对创新产品的认知度（TOM/ Unaided awareness）、试用率（Trial rate）等指标来进行。
借由FutureView识别出“FutureShapers”，营销人员即可以评估品牌、新概念/新价值主张、新细分市场的成功潜力，还可以邀约“FutureShapers”进行共创，参与新产品开发、广告创意优化、品牌心智打造等。
继续上述挑战1/2的应对。在模型构建的验证阶段，既然我们可以度量出20个语义陈述对创新性差异化的相对效力大小，那么就可以据此对语义陈述进行适当地精简，保留那些最关键的，而剔除掉差异化效力较小的，需要折让的是模型整体优良性/精度。事实上，这与我们更经常实践的“开发一个分类算法（Classification algorithm/ Typing tool）”时所遵循的原则相一致：采用尽可能少的变量（golden questions）而达到尽可能高的准确率（accuracy rate）——这是一个权衡（trade-off）。实践中，FutureView还开发了一个“轻量化”版本，仅采用20个标准的语义陈述其中的8个，并根据它们对创新性差异化的效力大小而赋予了不同权重，如下表所示。“轻量化”版本主要用于定性研究中招募“FutureShapers”用户。
至此，我们看到，FutureView模型构建很好地应对了上述的两个挑战。商业领域的解决方案或分析方法无“对/错”之分，本人也并非毫无保留地站队FutureView，只是想要说明和赞赏专业力量的“谨慎/本分”。专业赢得尊重，而专业体现在细节。
创新，源于对市场需求的洞察。然而，洞察总是不那么显而易见，不是直接地询问广泛的市场群体即可轻松获取，“找对人，做对事”对提升创新的成功概率至关重要。已经被市场证明有效的创新扩散理论，给我们筛选对市场未来增长最具影响力的趋势领先型消费者提供了启发式思考，再凭借我们秉承的专业初心和对相关算法融会贯通的理解，即可形成最佳实践的解决方案，就像前瞻未来影响力的FutureView那样。
[后记]：本人已开通微信公众号（凯文数据分析/ AnalyticstoValue），后续关于数据分析相关观点和案例分享将转至公众号分享，欢迎关注。