我自己平時做用戶需求信息挖掘時,會去用戶經常出入的地方觀察用戶的發言信息。比如論壇帖子的具體評論,或者是電商平臺的評論。

      在 AI 還沒出現之前,主要的做法就是逐條瀏覽然后將一些關鍵詞要點記錄下來,最后在做相應的數據統計。甚至有段時間,我專門針對這種分析方法,寫過相應的「詞云」分析腳本。

      但現在 AI 能力已經很發達了,完全可以將這部分工作交給 AI 來做,我們從中處理些協調相關的事情。

      比如使用工具將用戶發言信息一股腦全部抓取下來,并將相應的數據整理好。而高效處理這塊任務的方法有很多,如果是小白的話,我推薦使用瀏覽器插件的方式去做。

      比如 Instant Data Scraper 這樣的免費插件,便可以很高效處理數據挖掘與數據整理。

      有了數據這樣的第一手素材,剩下的工作就非常簡單了。無非就是設計一個針對性的 Prompt,然后將我們上一步收集到的素材投喂給 AI,讓其幫我們做用戶需求的分析,甚至是做相應的需求分析報表。

      而且現在市面上這樣的 Prompt 有很多,有興趣的話可以自己搜索了解一下,選擇一個適合自己的就好了。

      那基本的需求分析流程跑通了,剩下就是將這部分工作的體系化做出來。

      像我最近在看國內的一些平臺,里面的真實用戶需求(或者說用戶痛點)就非常多,完全適合用這種方式去做需求分析調研。

      我看到有小伙伴去某書上挖掘評用戶論區信息,痛點分析做完后再開發出針對性的產品,并順勢賣給評論區留言的那些人,也是一個不錯的思路。


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