科学的解析和日常的解析相反，它不代表真实客户的经验。这种解析以自己的术语来表达，而这些术语是为了得出解析而发明。
对任何一种数据，你需要在脑海中形成一种解析，它要么得到数据的支持，要么和数据相背离。在许多情况下，这种解析会是常识性的。实际上，“焦点小组会议”和“一对一访谈”得出的常识性解析经常和市场调查得到的数据相矛盾。
在厨具案例中，“技术预期”的解析很容易被驳倒。比如，以下就是在10次“一对一访谈”中的典型回答：
—“总是要花时间去准备食物。但是，我肯定将来所要做的只是给机器设置一个程序，就可以得到和妈妈做的一样美味的肉馅饼了。”
—“现在还没有速食品之类的，我打赌肯定有人会想出简单易行的办法烹调出美食，不久就会有的。”
只是10次访谈就给“技术预期”的解析——即目标顾客相信，提高食物烹饪质量在技术上的可能性要小于提高烹饪速度带来了严峻的考验。10次访谈是不是太少？100次或1,000次会不会更好呢？从样本选择的角度看，没错。
但是，请记住更广泛的问题，你必须突破市场调研的观念。如果你的解析是人们对技术有特殊的信念，但是如果你看到应当对技术有特殊信念的一类人，并没有在日常生活中表现出这种信念，那么这就足以对你的解析提出挑战。
市场调查应该和数字联系在一起，而且需要更加量化。但是，如果你所处理的是一个常识性解析，它具有很强的排他性，而且以日常用语来表达，那么利用“焦点小组会议”和“一对一访谈”得到的数据做出解析，要比利用市场调查得到的数据更容易。许多常识性解析和定性方法更匹配。而在市场调查测试中，这些信息方法往往会显得过于琐碎而被忽略。
你需要突破市场调研的视野，拓宽自己对顾客的理解。理解是一个动态的过程，而不是一堆静止的信息。综上所述，理解是一件难事，你要试图去解释人们为什么要那样做事。解析任何事情都很难，而解析人的行为就更难了。解析熟人或是和你类似的人的行为就够难的了，解析顾客的行为就更具有挑战性。
