最近有花不少時(shí)間在看與「Digital Products」相關(guān)的信息，今天分享一個(gè)我覺(jué)得比較有意思的案例。一方面這個(gè)案例可以將其作為一個(gè)產(chǎn)品去銷售，另一方面這個(gè)案例也可以作為我們調(diào)研需求的一個(gè)思路。

都知道以 5 美金出名的 Fiverr 吧，這個(gè)平臺(tái)不僅可以在上面找 Freelancer 來(lái)幫助自己處理任務(wù)，而且還可以在上面發(fā)布相應(yīng)的需求，來(lái)吸引其他開(kāi)發(fā)者的投標(biāo)。

那這些在平臺(tái)上「發(fā)布出來(lái)的需求」，便是一個(gè)非常棒的觀測(cè)第一手用戶需求的窗口。畢竟這些用戶發(fā)布的需求里，有他們的痛點(diǎn)。而我們需要做的，無(wú)非就是找到并明確出這些痛點(diǎn)，然后通過(guò)開(kāi)發(fā)一款產(chǎn)品去解決。

明確了思路，下一步要做的將 Fiverr 平臺(tái)上的這些「發(fā)布出來(lái)的需求」整理下來(lái)。

方法其實(shí)不難，直接使用爬蟲將信息抓取出來(lái)，過(guò)濾清洗后將數(shù)據(jù)格式化呈現(xiàn)出來(lái)便可以。

比如上圖便是這個(gè)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(guān)的標(biāo)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(diǎn)，然后分析歸納。

我看案例中的數(shù)據(jù)有近 35 萬(wàn)條，這么大的數(shù)據(jù)量，單純依靠人工去整理基本不太現(xiàn)實(shí)。于是 AI 的能力便引人進(jìn)來(lái)了，直接將這些素材投喂給 Claude，讓其按照規(guī)律整理出用戶痛點(diǎn)并輸出格式化數(shù)據(jù)。

看了一眼最終的結(jié)果，通過(guò) AI 整理后的市場(chǎng)痛點(diǎn)有近 5 萬(wàn)個(gè)。5 萬(wàn)個(gè)痛點(diǎn)，也就意味著 5 萬(wàn)個(gè)機(jī)會(huì)。如果自己有相應(yīng)的痛點(diǎn)解決能力，怎么著都能在這些痛點(diǎn)信息里，發(fā)現(xiàn)屬于自己的機(jī)會(huì)了吧。

到這里，需求調(diào)研的部分就已經(jīng)完了。這種思路，完全可以復(fù)制到其他的信息平臺(tái)，且基本沒(méi)什么難度，大家有興趣的話完全可以照著思路實(shí)操一遍。

但絕的是，在這個(gè)案例中，作者直接將這份原始數(shù)據(jù)及其痛點(diǎn)分析打包成一個(gè)產(chǎn)品，在線售賣。

比如上圖便是這個(gè)產(chǎn)品信息的一部分（我沒(méi)買），可以看到都是 Fiverr 上的信息，只不過(guò)對(duì)其進(jìn)行了加工?？吹竭@樣一些精準(zhǔn)需求的調(diào)研數(shù)據(jù)庫(kù)，如果你正打算做相關(guān)產(chǎn)品的用戶需求調(diào)研，你會(huì)下單嗎。

其實(shí)某種程度上信息并不值錢，值錢的是對(duì)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(chǎn)品，真的不要太香了。

既然人家已經(jīng)跑通了完整的從零到一的過(guò)程，那這種模式我們是不是可以完全復(fù)制出來(lái)。從「用戶」，從「場(chǎng)景」，從「需求」等這幾個(gè)維度進(jìn)行發(fā)散，是不是有著很多很多的機(jī)會(huì)。