利用平臺信息進行需求調研

最近有花不少時間在看與「Digital Products」相關的信息，今天分享一個我覺得比較有意思的案例。一方面這個案例可以將其作為一個產品去銷售，另一方面這個案例也可以作為我們調研需求的一個思路。

都知道以 5 美金出名的 Fiverr 吧，這個平臺不僅可以在上面找 Freelancer 來幫助自己處理任務，而且還可以在上面發布相應的需求，來吸引其他開發者的投標。

那這些在平臺上「發布出來的需求」，便是一個非常棒的觀測第一手用戶需求的窗口。畢竟這些用戶發布的需求里，有他們的痛點。而我們需要做的，無非就是找到并明確出這些痛點，然后通過開發一款產品去解決。

明確了思路，下一步要做的將 Fiverr 平臺上的這些「發布出來的需求」整理下來。

方法其實不難，直接使用爬蟲將信息抓取出來，過濾清洗后將數據格式化呈現出來便可以。

比如上圖便是這個案例中提供的 GIG 信息截圖，上面不僅有鏈接地址，還有其與之相關的標題與需求描述。那有了這些原始的信息，下一步要做的就是從這些信息中提煉出用戶痛點，然后分析歸納。

我看案例中的數據有近 35 萬條，這么大的數據量，單純依靠人工去整理基本不太現實。于是 AI 的能力便引人進來了，直接將這些素材投喂給 Claude，讓其按照規律整理出用戶痛點并輸出格式化數據。

看了一眼最終的結果，通過 AI 整理后的市場痛點有近 5 萬個。5 萬個痛點，也就意味著 5 萬個機會。如果自己有相應的痛點解決能力，怎么著都能在這些痛點信息里，發現屬于自己的機會了吧。

到這里，需求調研的部分就已經完了。這種思路，完全可以復制到其他的信息平臺，且基本沒什么難度，大家有興趣的話完全可以照著思路實操一遍。

但絕的是，在這個案例中，作者直接將這份原始數據及其痛點分析打包成一個產品，在線售賣。

比如上圖便是這個產品信息的一部分（我沒買），可以看到都是 Fiverr 上的信息，只不過對其進行了加工。看到這樣一些精準需求的調研數據庫，如果你正打算做相關產品的用戶需求調研，你會下單嗎。

其實某種程度上信息并不值錢，值錢的是對信息的加工與處理，值錢的是思路與模式。像上面這種邊際成本基本為零的產品，真的不要太香了。

既然人家已經跑通了完整的從零到一的過程，那這種模式我們是不是可以完全復制出來。從「用戶」，從「場景」，從「需求」等這幾個維度進行發散，是不是有著很多很多的機會。