用 AI 整理市场研究:竞品拆解+访谈合成一页 brief

把 20+ 页竞品拆解和用户访谈整成清晰的竞争格局文档:细分、真实 gap、一个 kill-switch 假设——周四前交。

任务场景

手上 4 份竞品拆解、6 份用户访谈转写、一个 20 页 Notion 的评论摘录、一个画到一半的 Miro。战略委员会周四开。他们要一份清晰的格局文档——细分是什么、每个细分谁在打、真实 gap 在哪、还有那一个”如果错了就杀掉整个进场建议”的假设。不是 40 页 deck。是你 VP 15 分钟读完能拍板(批或否)的一份文档。

什么时候适合让 AI 来做

AI 擅长把一堆乱笔记综合成清晰格局——细分、竞品图、gap 候选——也擅长抓出两条访谈引用之间你没注意到的矛盾。它也擅长把”他们说定价的什么事”翻译成”6 个访谈里 3 个明确指出 per-seat 定价在 10 个座位以上就成 blocker”。AI 做不到的:校验你的定位。输入定位错了,AI 会忠实地建一份”印证错定位”的格局——细分一个个搭。明确跑一次 kill-switch:“哪个假设错了,这个建议就垮?”

经典失败模式:印证型格局——AI 给你一份漂亮的结构化格局,刚好印证你走进来时已经相信的战略。解药是要求按”客户行为而不是产品”定义细分、并强制 AI 点名你笔记里的反证证据。

需要先给 AI 的信息

  • 原始笔记——访谈转写、评论摘录、竞品拆解、定价页、应用商店评论
  • 那个唯一战略问题——“该进 X 细分吗?""哪能拿份额?""Y 的哪个子细分 incumbent 最弱?”
  • 当前公司定位——一句话,销售会怎么说出来
  • 你做研究前手里的 2-3 个假设
  • 你已经认为存在的细分(让 AI 印证或打破)
  • 周四要做的决策——kill / build / expand / hold / partner
  • 谁读这份文档——VP / board / PMM / sales——每种受众要的表层不同
  • 你笔记里那条你发现了但下意识跳过的反证

可直接复制的 Prompt

你在把市场研究综合成一份格局文档。

战略问题:{一句话——该 / 哪 / 哪一个}
公司定位(销售会怎么说出来):{粘贴}
我走进来手里的假设(让你印证或打破):{2-3 个}
要做的决策:{kill / build / expand / hold / partner}
受众:{VP / board / PMM / sales}

原始笔记(访谈、评论、竞品页):
{粘贴所有原文}

按以下方式综合:
1)市场细分——每个用"客户行为"或"jobs-to-be-done"定义,不用人口学或产品。最多 3-5 个。
2)每个细分给:2-3 个真实具名竞品(一句话定位);主流定价模式;最常见的流失或不采用原因。
3)我们可利用的 gap——具体,不是"做得比 X 好"。点名 underserved 行为或没解决的 job。
4)若进入最大风险——表述成"进场后我们要盯什么",不是空话。
5)建议——kill / build / expand / hold / partner——附一段理由。
6)Kill-switch 假设——那一个"错了就杀掉整个建议"的假设。引用我笔记里已经隐示它可能错的那一行。
7)我给你的反证证据——列出 2-3 条与我假设矛盾的笔记引用。若无,明说(这是红旗)。

规则:
- 不要编引用或竞品。事实缺就写"missing"。
- 细分按行为定义,不按 feature。
- 永远不要写"比 X 好"或"靠质量差异化"。
- Kill-switch 必给。

短版本——只要一页格局快照

从这些笔记给我一页格局快照。
问题:{一行}。定位:{一行}。
输出:3 个细分 × (Top 2 竞品 + 主流定价 + 最大 gap)。
底部:那一个 kill-switch 假设。共 250 字。
笔记:{粘贴}

输出示例

好的细分定义:“Pre-seed B2B SaaS 单人创始人(n=2 创始人、没工程师入职、跑道 <12 个月)。主导行为:他们在被某个具体痛点扎到的瞬间买工具——通常是因这个痛点丢了客户之后——并放弃 setup 超过 30 分钟的工具。他们不是’小企业主’,购买行为完全不同。”

好的 gap 表述:“Underserved 行为:pre-seed B2B 创始人需要 billing 工具但 per-seat 在只有一个创始人的情况下没法 justify,现有的’前 N 客户免费’分层第一天就把他们要的集成挡在墙后。Stripe 解决支付层但不解决 lifecycle。gap 是给单人创始人的 flat-fee、低门槛 billing 层,不是 feature 竞争。”

好的 kill-switch:“Kill-switch 假设:单人创始人跨过 10 客户后会付 $29/月 flat。如果他们继续留在 free 层,这个细分的 LTV 撑不住 CAC。笔记里支持这风险的证据:6 个访谈里 4 个说’会尽量留在 free 层’(Acme 访谈第 47 行、Beta 第 31 行、Gamma 第 12 行、Delta 第 19 行)。“

怎么改输出

  • 强制行为型细分 —— “用客户行为或 jobs-to-be-done 重新定义细分。两个细分共享同一行为就合并。某个’细分’实际是人口学就换或删。”
  • 自反驳 —— “列出我笔记里最强的 3 条与假设矛盾的引用。不要软化。如果找不到 3 条,告诉我要重做哪几个访谈。”
  • gap 要具体 —— “把’比 X 好’换成 underserved 行为或没解决的 job。引用笔记里点名它的那条。”
  • 写监测清单 —— “把’若进入最大风险’改写成进场前 6 个月要盯的 2 件事——领先指标,不是滞后。”
  • 压测 kill-switch —— “点名第二个 kill-switch 假设——我会发现第二个失败的那一个,紧跟在最明显的之后。第二个 kill-switch 经常才是真正击垮战略的那个。“

容易踩的坑

  • 不给定位让 AI 综合——它自己挑一个,通常是通用版
  • 跳过 kill-switch——格局看起来严谨,战略 6 个月后因为没人点名的原因失败
  • 用人口学(规模、地理、行业)定义细分而真实变量是行为
  • 通用竞品清单没有 per 竞品定位——“Acme、Beta、Gamma”没有一句话定位等于没信息
  • “gap”写成”比 X 好”——那不是 gap,是 brand 陈述
  • 一次性格局,进场 90 天后不再校验——活跃市场里格局老得很快
  • 让 AI 编引用或把没说过的话归给竞品——事实缺就标 missing
  • 反证证据没列出——如果笔记里没东西反驳假设,说明访谈数不够

FAQ

  • 笔记乱怎么办? —— 比”整齐但已经过滤过”好。粘原文。AI 会暴露你做笔记时压平的矛盾。
  • 要不要多模型跑? —— 高风险建议要。不同模型暴露不同 gap,对 kill-switch 意见不同也是 signal。两个模型都同意一个 kill-switch,那大概率是真的。
  • 多久 refresh? —— 活跃市场季度(新进入者、定价变动)。稳定市场半年。进场后一个季度必须重校验——验证进场的那个格局已经不是你现在在跑的那个。
  • 建议是 kill 怎么办? —— 用 kill 开头,写脆。一个有信心的 kill 能省一年。受众读”倾向 kill 但有 caveat”会四舍五入读成”build”。
  • 该分享原始转写还是摘要? —— 能给原始就给原始。摘要已经编码了你的 bias。需要的话脱敏,保留原话——反证 signal 藏在那。

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标签: #AI 写作 #数据分析 #理财 #研究 #竞品