需求測試的案例

昨天在看視頻的時候，發現一個挺不錯的需求測試案例，今天這篇文章簡單展開下。

我平時上網的時候有個習慣，就是喜歡點那些在頁面上展示出來的廣告，然后順道看看并了解下人家到底在干嘛。

比如昨天我在某視頻網站上看球賽的時候，中途彈出來一個視頻廣告（見下圖），講述的主要內容就是怎么通過在亞馬遜上發布電子書來賺被動收入。

其實這個玩法現在已經很透明了，直接調研 NICHE 并做出相應的內容結構大綱，然后利用 AI 來協助補充各個節點中的內容。等用戶做完之后，再去申請發布的到亞馬遜平臺。

所以看到這個廣告時，我以為他們在推廣的是一個做電子書的效率工具，或者是相應的視頻課程。然后就順便點擊鏈接，進到了具體的廣告落地頁。

沒想到落地頁上除了一個信息提交表單外，基本沒什么內容。沒有我以為的做電子書的效率工具，也沒有什么做電子書相應的課程。

有的僅僅只是一個信息填寫表單，你可以通過填寫自己的電子郵件地址來獲取相應的信息資料。

所以這個廣告案例，我就覺得做得非常不錯。快速通過買量來測試用戶對于電子書玩法的態度，然后再根據用戶的喜好去開發相應的內容。

如果用戶是想要課程相關的內容，那后續可以去開發一套怎么做電子書的課程。如果用戶需要的是工具，那后續再去開發相應的工具也不遲。

相較于那種把所有東西都做出來后再去投流做轉化，這種直接投放落地頁的方式，其性價比會高很多，且更能把控用戶需求脈搏。

其實，這種思路我之前也在文章里介紹過，在自己的星球里也反復分享過相應的資料。

邏輯就是非常簡單，調研需求并快速測試來驗證需求是否真實存在。

如果通過測試，發現轉化數據不好且用戶反饋不佳，那直接放棄換下一次測試便好了。而一旦需求真實且尚未滿足，那不妨下場去把相應產品的 MVP 做出來。

這里的 MVP，我的理解是做出那個最打動用戶付費轉化的功能點，而不是什么其他亂七八糟的花哨功能。

比如我現在測試出「怎么使用 AI 工具來翻譯文章」這個需求真實且存在，并且通過前期的投流測試已經積累了一部分付費種子用戶。

那我下一步需要做的其實就很簡單，直接做一份課程去教會我的種子用戶，怎么使用 AI 翻譯文章便好了。

等最痛點的需求滿足完后，我可能便會繼續去延伸這個需求滿足的鏈條，比如開發一個完善的操作 SOP，或者開發一個在線工具。

總之，我們做內容或者做產品，千萬不要臆測用戶需求是否真實，我覺得最佳的做法還是親自下場去收集第一手的用戶數據，用數據說話。

而這個收集數據的過程，最好還是選擇一些性價比比較高的方式。