15a - AI 辅助市场调研

提示词模板（Perplexity / ChatGPT 联网模式）：

我正在调研 [产品领域] 市场。请帮我完成以下分析：

1. **直接竞品**（功能高度重叠的产品，列出 Top 10）：
   - 产品名称、官网、成立时间
   - 核心功能（3-5 个关键特性）
   - 定价模式和价格区间
   - 目标用户群体
   - 最新融资情况（如有）

2. **间接竞品**（用不同方式解决同一问题的产品，列出 5-8 个）：
   - 产品名称和替代方案描述
   - 与直接竞品的关键差异

3. **新兴玩家**（过去 12 个月内出现的新产品，列出 3-5 个）：
   - 产品名称和独特卖点
   - ProductHunt / HackerNews 上的反响

请用表格格式输出，并标注信息来源。

提示词模板（Claude）：

基于以下竞品列表 [粘贴步骤 1 的结果]，请对 Top 5 竞品做深度分析：

对每个竞品，分析以下维度：

## 竞品深度分析模板

### [竞品名称]

**产品定位**
- 一句话定位：
- 目标市场：B2B / B2C / B2B2C
- 目标用户画像：

**功能矩阵**
| 功能类别 | 具体功能 | 成熟度（1-5） | 用户评价 |
|---------|---------|-------------|---------|

**商业模式**
- 定价策略：免费增值 / 订阅 / 按量 / 一次性
- 价格锚点：最受欢迎的套餐是什么价位
- 估算 ARR（如有公开数据）：

**技术栈推测**
- 前端框架：
- 后端语言：
- AI/ML 能力：
- 基础设施：

**用户口碑分析**
- G2/Capterra 评分：
- 用户最喜欢的 3 个特性：
- 用户最不满的 3 个痛点：
- 流失原因（从负面评论中提取）：

**SWOT 分析**
- 优势：
- 劣势：
- 机会：
- 威胁：

最后，请生成一个**竞品定位地图**（用文字描述 2x2 矩阵），
横轴为 [建议维度 1]，纵轴为 [建议维度 2]。

验证清单：
□ 竞品网站月访问量是否与 AI 估算一致
□ 流量来源分布（直接/搜索/社交/推荐）
□ 用户地理分布
□ 关键词排名和 SEO 策略
□ 付费广告投放情况

提示词模板（每周/每月使用）：

请帮我追踪以下竞品在过去 [时间段] 的变化：

竞品列表：[竞品 1, 竞品 2, ...]

追踪维度：
1. **产品更新**：新功能发布、版本更新、UI 变化
2. **定价变化**：价格调整、新套餐、促销活动
3. **内容策略**：博客文章主题、社交媒体动态、新闻稿
4. **招聘动态**：新开放的职位（暗示未来方向）
5. **融资/合作**：新一轮融资、战略合作、收购
6. **用户反馈变化**：G2/ProductHunt 上的新评论趋势

请用时间线格式输出，标注每个变化的潜在战略含义。

提示词模板（Claude / ChatGPT）：

请帮我估算 [产品/服务描述] 的市场规模，使用自上而下（Top-Down）方法：

**产品描述**：[一句话描述]
**目标地区**：[全球 / 中国 / 北美 / ...]
**目标客户**：[B2B 中小企业 / B2C 消费者 / ...]

请按以下框架估算：

### TAM（Total Addressable Market，总可寻址市场）
- 整个市场的总规模
- 数据来源和计算逻辑
- 年增长率（CAGR）

### SAM（Serviceable Addressable Market，可服务市场）
- 考虑地理、语言、技术限制后的市场
- 筛选条件和计算逻辑

### SOM（Serviceable Obtainable Market，可获得市场）
- 考虑竞争格局和自身能力后，3 年内可获得的市场份额
- 假设条件和计算逻辑

请标注每个数据点的来源（报告名称、发布日期），
并明确标出哪些是"硬数据"、哪些是"AI 推测"。

提示词模板（Claude / ChatGPT）：

请帮我用自下而上（Bottom-Up）方法估算 [产品描述] 的市场规模：

**已知信息**：
- 目标客户数量：[估算或已知数据]
- 客单价：[预期定价]
- 付费转化率假设：[X%]
- 客户获取渠道：[列出主要渠道]

请按以下步骤计算：

1. **潜在客户总数**
   - 计算方法：[行业企业数 × 符合条件的比例]
   - 数据来源：

2. **可触达客户数**
   - 考虑渠道覆盖能力后的数量
   - 各渠道的预期触达率

3. **预期付费客户数**
   - 转化漏斗：触达 → 试用 → 付费
   - 各阶段转化率假设（参考行业基准）

4. **年收入估算**
   - 付费客户数 × 客单价 × 12 个月
   - 考虑流失率后的净收入

5. **3 年增长预测**
   - Year 1 / Year 2 / Year 3 的预期收入
   - 增长假设和驱动因素

请同时给出乐观、基准、悲观三种场景。

提示词模板（Perplexity Pro）：

请帮我分析 [行业/领域] 在 2025-2026 年的关键趋势：

1. **技术趋势**：哪些新技术正在改变这个领域？
2. **用户行为趋势**：用户需求和使用习惯有什么变化？
3. **商业模式趋势**：定价、分发、变现方式有什么创新？
4. **监管趋势**：有哪些新的法规或政策影响？
5. **投资趋势**：VC 在这个领域的投资热点是什么？

对每个趋势，请评估：
- 成熟度：萌芽期 / 增长期 / 成熟期 / 衰退期
- 影响力：高 / 中 / 低
- 时间窗口：6 个月内 / 1-2 年 / 3-5 年

请引用具体的数据来源和报告。

提示词模板（Claude）：

基于以下竞品分析结果 [粘贴竞品分析]，请帮我发现市场空白：

1. **功能空白**：哪些用户需求没有被现有产品满足？
   - 从用户负面评论中提取未满足需求
   - 从功能对比矩阵中发现缺失项

2. **用户群空白**：哪些用户群体被忽视了？
   - 现有产品主要服务谁？
   - 谁被排除在外？为什么？

3. **价格空白**：定价区间是否有空档？
   - 是否存在"太贵"和"太简陋"之间的空白地带？
   - 是否有新的定价模式机会（如按结果付费）？

4. **地理/语言空白**：哪些市场被忽视？
   - 现有产品的地理覆盖范围
   - 哪些地区有需求但缺乏本地化产品？

5. **技术空白**：哪些新技术可以创造新的可能性？
   - AI/ML 能否解决之前无法解决的问题？
   - 新的平台或协议是否创造了新机会？

请对每个空白点评估：
- 机会大小（1-10）
- 进入难度（1-10）
- 时间窗口
- 建议的切入策略

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│              n8n 自动化市场调研 Agent                  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                     │
│  触发器：定时触发（每周一 9:00）或手动触发             │
│      ↓                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 分支 1：Reddit 数据采集              │            │
│  │ HTTP Request → Reddit API            │            │
│  │ - 搜索目标 subreddit                 │            │
│  │ - 过滤：7 天内，评论 > 5             │            │
│  │ - 提取：标题、正文、评论、投票数      │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                │                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 分支 2：ProductHunt 数据采集         │            │
│  │ HTTP Request → ProductHunt API       │            │
│  │ - 搜索相关产品类别                   │            │
│  │ - 提取：产品名、描述、评论、投票      │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                │                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 分支 3：HackerNews 数据采集          │            │
│  │ HTTP Request → HN Algolia API        │            │
│  │ - 搜索相关关键词                     │            │
│  │ - 过滤：30 天内，积分 > 10           │            │
│  │ - 提取：标题、链接、评论             │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                │                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 分支 4：Google Trends 数据           │            │
│  │ HTTP Request → SerpAPI               │            │
│  │ - 获取关键词趋势数据                 │            │
│  │ - 获取相关查询                       │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                ↓                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 数据合并节点（Merge）                │            │
│  │ - 合并所有数据源                     │            │
│  │ - 去重和格式化                       │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                ↓                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ AI Agent 节点（Claude / GPT-4o）     │            │
│  │                                     │            │
│  │ System Prompt：                      │            │
│  │ 你是一个资深市场分析师。分析以下      │            │
│  │ 多源数据，生成结构化调研报告：        │            │
│  │                                     │            │
│  │ 1. 本周热点话题（按热度排序）         │            │
│  │ 2. 用户痛点提取（按频率排序）         │            │
│  │ 3. 新产品/功能发现                   │            │
│  │ 4. 竞品动态变化                      │            │
│  │ 5. 市场情绪指标（正面/负面/中性）     │            │
│  │ 6. 行动建议（基于数据的具体建议）     │            │
│  └─────────────┬───────────────────────┘            │
│                ↓                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐            │
│  │ 输出分发（并行）                     │            │
│  │ - Slack：发送摘要到 #market-intel    │            │
│  │ - Notion：追加到调研数据库           │            │
│  │ - Email：发送完整报告给团队          │            │
│  │ - Google Sheets：更新趋势追踪表      │            │
│  └─────────────────────────────────────┘            │
│                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

{
  "AI Agent 节点配置": {
    "model": "claude-sonnet-4-20250514",
    "temperature": 0.3,
    "maxTokens": 4000,
    "systemPrompt": "你是一个资深市场分析师，专注于 SaaS 和开发者工具领域。你的任务是从多个数据源中提取有价值的市场洞察。输出必须结构化、可操作、有数据支撑。",
    "tools": [
      {
        "name": "search_web",
        "description": "搜索网络获取最新信息"
      },
      {
        "name": "analyze_sentiment",
        "description": "分析文本情感倾向"
      }
    ],
    "memory": {
      "type": "window",
      "windowSize": 10
    }
  }
}

// HTTP Request 节点配置
// URL: https://www.reddit.com/r/{{$json.subreddit}}/search.json
// 参数:
//   q: {{$json.keyword}}
//   sort: relevance
//   t: week
//   limit: 50
 
// 后处理 Code 节点
const posts = $input.all();
return posts.map(item => {
  const post = item.json.data;
  return {
    source: 'reddit',
    title: post.title,
    body: post.selftext?.substring(0, 500),
    score: post.score,
    comments: post.num_comments,
    url: `https://reddit.com${post.permalink}`,
    created: new Date(post.created_utc * 1000).toISOString(),
    subreddit: post.subreddit
  };
});

// HTTP Request 节点配置
// URL: https://hn.algolia.com/api/v1/search
// 参数:
//   query: {{$json.keyword}}
//   tags: story
//   numericFilters: created_at_i>{{$json.timestamp_7days_ago}},points>10
 
// 后处理
const stories = $input.all();
return stories.map(item => {
  const story = item.json;
  return {
    source: 'hackernews',
    title: story.title,
    url: story.url,
    points: story.points,
    comments: story.num_comments,
    created: story.created_at,
    hn_url: `https://news.ycombinator.com/item?id=${story.objectID}`
  };
});

Claude Project 设置：

项目名称：[产品名] 市场调研
项目说明：持续追踪 [领域] 的市场动态和竞品变化

项目知识库上传：
- 竞品列表和基础信息（CSV/PDF）
- 上一次调研报告
- 行业报告摘要

每周使用的提示词：

基于项目知识库中的竞品信息和上次调研报告，
请帮我更新本周的市场动态：

1. 搜索并总结 [竞品 1, 竞品 2, ...] 本周的产品更新
2. 搜索 [关键词] 在 Reddit/HN 上的最新讨论
3. 与上周报告对比，标出显著变化
4. 给出本周的 3 个关键洞察和行动建议

输出格式：Markdown，包含日期标记。

提示词模板（Perplexity / ChatGPT 联网模式）：

请帮我收集 [竞品名称] 的用户反馈，从以下渠道：

1. **G2 Reviews**：搜索该产品在 G2 上的评价
   - 提取最近 6 个月的评论趋势
   - 总结正面评价的共同主题
   - 总结负面评价的共同痛点

2. **ProductHunt**：搜索该产品的 ProductHunt 页面
   - 提取用户评论和问题
   - 关注"Cons"和"Alternatives"讨论

3. **Reddit**：搜索 r/SaaS, r/startups, r/[相关领域]
   - 提取用户对该产品的讨论
   - 关注"替代品推荐"帖子

4. **Twitter/X**：搜索产品名称相关推文
   - 提取用户抱怨和赞美
   - 关注功能请求

请将所有反馈按以下维度分类：
- 功能需求（用户想要但没有的）
- 使用痛点（用户遇到的问题）
- 满意点（用户喜欢的特性）
- 价格反馈（对定价的看法）
- 竞品对比（用户如何比较不同产品）

每个维度按提及频率排序，标注来源。

提示词模板（Claude）：

请对以下用户评论进行情感分析和主题提取：

[粘贴 20-50 条用户评论]

请输出：

1. **情感分布**
   - 正面：X%（列出关键正面词汇）
   - 中性：X%
   - 负面：X%（列出关键负面词汇）

2. **主题聚类**（按频率排序）
   | 主题 | 提及次数 | 情感倾向 | 代表性评论 |
   |------|---------|---------|-----------|

3. **NPS 推测**
   - 推荐者（9-10 分）特征：
   - 被动者（7-8 分）特征：
   - 贬损者（0-6 分）特征：
   - 推测 NPS 分数：

4. **产品改进优先级**
   | 改进项 | 影响用户数 | 紧急度 | 实现难度 | 优先级 |
   |--------|-----------|--------|---------|--------|

5. **竞品迁移风险**
   - 哪些用户最可能流失？
   - 他们可能迁移到哪个竞品？
   - 留住他们需要什么？

触发器：每日定时（早上 8:00）
    ↓
并行采集：
├── G2 RSS Feed → 新评论
├── ProductHunt API → 新评论
├── Reddit API → 新帖子（关键词匹配）
├── Twitter API → 新推文（产品名 + 竞品名）
└── App Store / Google Play → 新评论（如有移动端）
    ↓
数据清洗和格式化
    ↓
AI Agent 分析：
- 情感分类（正面/负面/中性）
- 主题标签（功能请求/bug/赞美/抱怨/竞品对比）
- 紧急度评估（需要立即响应 / 可以稍后处理 / 仅记录）
    ↓
条件路由：
├── 紧急负面反馈 → Slack 即时通知 + 创建 Linear Issue
├── 功能请求 → 追加到 Notion 功能请求数据库
├── 竞品对比 → 追加到竞品情报数据库
└── 所有反馈 → 追加到 Google Sheets 主数据库
    ↓
每周汇总：AI 生成周报 → 发送到团队邮箱

提示词模板（Claude / ChatGPT）：

基于以下市场调研结果 [粘贴调研报告]，请帮我评估这个产品想法的可行性：

**产品想法**：[一句话描述]
**目标用户**：[描述]
**核心价值主张**：[描述]

请从以下 8 个维度评估（每个维度 1-10 分）：

1. **市场需求强度**
   - 是否有真实痛点？痛点有多痛？
   - 用户现在怎么解决这个问题？
   - 评分依据：

2. **市场规模**
   - TAM/SAM/SOM 估算
   - 市场增长趋势
   - 评分依据：

3. **竞争格局**
   - 竞争激烈程度（红海/蓝海）
   - 现有竞品的护城河有多深
   - 评分依据：

4. **差异化空间**
   - 能否做出明显不同的产品？
   - 差异化是否可持续？
   - 评分依据：

5. **技术可行性**
   - 核心技术是否成熟？
   - 一个小团队能否在 3 个月内做出 MVP？
   - 评分依据：

6. **商业模式清晰度**
   - 用户是否愿意付费？
   - 定价模式是否清晰？
   - 评分依据：

7. **获客可行性**
   - 目标用户在哪里？如何触达？
   - CAC 估算是否合理？
   - 评分依据：

8. **时机判断**
   - 为什么是现在？
   - 有什么催化剂或趋势支撑？
   - 评分依据：

**综合评分**：X/10
**总体建议**：做 / 不做 / 需要调整方向
**如果做，建议的 MVP 范围**：
**最大风险和缓解措施**：

□ 痛点验证
  □ 能否找到 5 个真实用户愿意花 30 分钟聊这个问题？
  □ 用户是否已经在用"笨办法"解决这个问题？
  □ 用户是否愿意为解决方案付费？

□ 市场验证
  □ Google Trends 显示相关关键词是上升趋势吗？
  □ 竞品是否在增长（流量、融资、招聘）？
  □ 是否有行业报告支持市场规模估算？

□ 技术验证
  □ 核心功能的技术方案是否明确？
  □ 是否有开源组件可以加速开发？
  □ MVP 是否可以在 4-6 周内完成？

□ 商业验证
  □ 是否有 3 个以上的潜在付费用户表示兴趣？
  □ 定价是否在用户可接受范围内？
  □ 获客渠道是否明确且可执行？

输入：我想做一个 AI 驱动的代码审查工具，面向中小团队（5-50 人）

AI 输出摘要：

直接竞品（Top 5）：
| 竞品 | 定价 | 特点 | 弱点 |
|------|------|------|------|
| CodeRabbit | $12/用户/月 | AI PR 审查，多语言支持 | 配置复杂，大型 PR 分析慢 |
| Sourcery | $14/用户/月 | Python 专注，实时建议 | 语言支持有限 |
| Codacy | $15/用户/月 | 全面的代码质量平台 | 学习曲线陡峭，误报率高 |
| SonarQube | 免费（社区版）/ $150+/月 | 行业标准，规则丰富 | 配置复杂，AI 能力弱 |
| DeepSource | $12/用户/月 | 自动修复，快速扫描 | 自定义规则有限 |

关键发现：

市场空白：
- 大多数工具面向大企业，中小团队觉得太贵太复杂
- 缺乏"零配置"体验——安装即用
- 不理解业务上下文——只做通用代码检查
- Rust/Go 等新兴语言支持不足

用户痛点（从 G2/Reddit 提取）：
1. "配置花了我一整天" — 配置复杂度是最大抱怨
2. "误报太多，团队开始忽略警告" — 信噪比问题
3. "不理解我们的业务逻辑" — 缺乏上下文感知
4. "PR 审查太慢，影响开发节奏" — 性能问题
5. "价格按人头算，团队扩张成本高" — 定价模式不友好

TAM：全球代码审查工具市场 ~$2.5B（2026 年预测）
SAM：面向中小团队（5-50 人）的 AI 代码审查 ~$400M
SOM：专注 Rust/Go 语言，3 年内可获得 ~$8M

增长驱动力：
- AI 编码工具普及 → 代码产出量增加 → 审查需求增加
- 中小团队数量持续增长
- 开发者对 AI 辅助工具的接受度提高

综合评分：7.5/10

维度评分：
- 市场需求强度：8/10（痛点真实且普遍）
- 市场规模：7/10（细分市场足够大）
- 竞争格局：6/10（竞争激烈但有空白）
- 差异化空间：8/10（零配置 + 语言专注 + 上下文感知）
- 技术可行性：8/10（LLM API 成熟，可快速构建）
- 商业模式：7/10（SaaS 订阅模式清晰）
- 获客可行性：7/10（开发者社区可触达）
- 时机判断：8/10（AI 编码工具爆发期）

建议：做！
MVP 范围：专注 Rust 语言，GitHub 集成，零配置安装，AI PR 审查
最大风险：大厂（GitHub Copilot）可能内置类似功能
缓解措施：专注细分语言，做深而非做广

工作流配置：

1. 每周一自动执行
2. 采集 5 个竞品的：
   - 官网变化（使用 Diffbot 或自定义爬虫）
   - 博客新文章（RSS Feed）
   - 社交媒体动态（Twitter API）
   - 招聘信息变化（LinkedIn Jobs API）
   - 定价页面变化（网页快照对比）

3. Claude 分析节点生成：
   - 竞品周报（每个竞品 3-5 条关键变化）
   - 战略解读（变化背后的可能意图）
   - 行动建议（我们应该如何应对）

4. 输出到 Notion 竞品数据库 + Slack #competitive-intel 频道

成本：
- n8n 自托管：$0（服务器成本 ~$10/月）
- Claude API：~$5-10/月（取决于分析量）
- 总计：~$15-20/月（vs Crayon $12,500+/年）