为什么必须明确互联网金融调研目的？
在快速迭代的互联网金融赛道里，调研目的不清晰=预算打水漂。很多团队把“了解市场”当成万能答案，结果问卷设计发散、数据回收后无法落地。只有先回答“我们到底要解决什么商业问题”，后续的方法、样本、指标才会自动对齐。
调研目的常见的三大类型
1. 验证商业假设：从0到1的必经关卡
初创公司最常问：“用户真的愿意为×××付费吗？” 此时调研目的应聚焦在需求强度、付费意愿、价格敏感度。例如，一家数字钱包团队在上线“先用后付”功能前，用200份深访+1000份定量问卷，验证出“25-35岁白领对3期内免息接受度高达72%”，从而砍掉6个月试错周期。
2. 优化存量产品：数据驱动的迭代逻辑
成熟平台则关注：“现有用户为什么流失？” 调研目的需拆解为：
- 行为层：关键路径跳出率、停留时长
- 态度层：NPS、满意度、痛点排序
- 竞品层：功能缺口、品牌心智差距
某头部消费金融APP通过埋点+电话回访交叉验证，发现“授信被拒后缺乏二次引导”导致30%流失，上线“智能推荐低门槛产品”后次月留存提升11%。
3. 探索增量场景：寻找第二增长曲线
当MAU增速放缓，管理层会抛出：“下一个可规模化的细分场景在哪？” 调研目的需同时覆盖：
- 宏观：政策红利、技术成熟度、产业链利润池
- 微观：细分客群未被满足的痛点、渠道可达性
某互联网银行通过桌面研究+专家深访，锁定“跨境电商中小卖家”的跨境收款痛点，6个月内推出“实时结汇+提前放款”组合产品，新增放款规模破50亿。
如何制定可落地的调研目标？SMART-R模型
传统SMART原则在互联网金融场景下容易忽略风险维度(Risk)，因此升级为SMART-R：
| 维度 | 示例 |
|---|---|
| Specific | “量化Z世代对数字藏品质押借款的兴趣度”而非“了解年轻人喜好” |
| Measurable | “兴趣度≥60%且愿意抵押率≥50%” |
| Achievable | 样本量≥600，覆盖一二三线城市 |
| Relevant | 直接关联“新业务线首年放款规模≥10亿”的战略目标 |
| Time-bound | 调研周期≤4周，抢在竞品上线前完成 |
| Risk | 提前评估监管对数字藏品类金融产品的态度，设置“政策突变”终止条件 |
调研目的与方法的精准匹配
同一目的，方法不同，成本误差可达10倍。自问自答：
Q：验证“小微企业主需要随借随还的信用贷”这一假设，用问卷还是深访？
A：先用5场焦点小组挖掘“随借随还”背后的真实动机（如“避免按日计息”还是“提高资金周转率”），再用800份定量问卷验证需求比例，最后用AB测试在H5页面模拟借款按钮，观察点击率。
避开三大误区：目的跑偏的真实案例
误区1：把“领导想看什么”当目的
某P2P平台曾花费百万调研“用户对品牌IP的喜好”，结果业务崩盘时数据毫无用处。调研目的必须绑定核心KPI，而非内部政治。
误区2：混淆“调研目的”与“调研问题”
错误示范：目的写成“了解用户对区块链理财的信任度”，问题却问“你认为区块链是什么”。目的决定问题，而非相反。
误区3：忽略数据可获得性
想验证“三四线城市蓝领的信用卡代偿需求”，但当地征信数据空白，强行调研只会得出“伪需求”结论。先评估数据源，再修正目的。
---从目的到落地：一张画布搞定全流程
用“调研目的画布”把抽象目标拆成可执行模块：
[商业目标] → [调研目的] → [关键假设] → [验证指标] → [数据源] → [风险预案] 示例： 降低获客成本30% → 找到高LTV低CAC渠道 → 短视频渠道ROI>1:3 → CPM、转化率、留存率 → 巨量千川+一方数据 → 若ROI<1:2则转向私域裂变---
动态校准：调研目的不是铁板一块
互联网金融政策、技术、竞品都在变，每两周复盘一次调研目的。例如，当央行发布《金融产品网络营销管理办法》征求意见稿后，原定的“社交媒体裂变效果评估”需立即加入“合规性”维度，否则数据将失效。
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