惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

H
Heimdal Security Blog
A
Arctic Wolf
K
Kaspersky official blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
L
LINUX DO - 热门话题
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
Docker
爱范儿
爱范儿
T
Tenable Blog
C
Check Point Blog
B
Blog
C
Cisco Blogs
Vercel News
Vercel News
The Cloudflare Blog
T
Threatpost
NISL@THU
NISL@THU
T
Tor Project blog
V2EX - 技术
V2EX - 技术
P
Palo Alto Networks Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
T
Tailwind CSS Blog
G
GRAHAM CLULEY
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
SecWiki News
SecWiki News
博客园 - 司徒正美
S
Security @ Cisco Blogs
GbyAI
GbyAI
S
Secure Thoughts
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
The Register - Security
The Register - Security
Recorded Future
Recorded Future
Cloudbric
Cloudbric
Webroot Blog
Webroot Blog
N
News and Events Feed by Topic
Y
Y Combinator Blog
博客园_首页
T
Troy Hunt's Blog
The Hacker News
The Hacker News
雷峰网
雷峰网
Google DeepMind News
Google DeepMind News
U
Unit 42
AWS News Blog
AWS News Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
V
Visual Studio Blog
博客园 - 聂微东
有赞技术团队
有赞技术团队
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
市场调研的第一性原理:如何让你的洞察,一针见血?
Peron用户研究 · 2025-07-14 · via 人人都是产品经理

在信息唾手可得、共识迅速被稀释的今天,调研的价值早已不是“多知道一点”,而是“早一步看见别人看不见”的那一点。真正的洞察,是把散落的信号拼成未来的地图,把客户和用户都未曾言明的渴望翻译成可落地的增长路径。带着挑战共识的勇气、对人性的好奇、以及把“非共识”变成“新共识”的执行力,去挖掘下一个信息差吧——那里藏着下一个千亿市场,也藏着你不可替代的专业尊严。

最近,一段关于“人生第一性原理”的清单在网上广为流传:

  • 职场的第一准则,是价值,而不是努力;
  • 创业的第一要点,是市场需求,而不是个人喜好;
  • 投资的第一原则,是风险控制,而不是高回报;
  • 成长的第一动力,是反思,而不是经历。

……

在今天这个信息过载、处处内卷的时代,为什么“第一性原理”这个概念会如此火爆?我想,是因为我们都迫切地需要一种穿越迷雾、回归本质的思维方式。

这不禁让我这个从业多年的“调研人”陷入了沉思:拨开层层数据和方法的迷雾,我们所从事的市场调研/用户洞察,它的“第一性原理”究竟是什么?

01 调研的本质:从“信息搬运”到“信息差创造”

市场调研,常常被归入信息咨询行业的范畴。而信息咨询,从本质上说,就是一门基于信息差的生意。

在过去,信息不发达,搞定一份“全国各省市方便面口味偏好数据”,就能成为一笔不错的生意。

但今天,互联网和大数据技术让信息的获取成本无限降低,传统的信息差正在被迅速抹平。

如果我们的工作还停留在“整理和搬运客户不知道的基础信息”,那么被AI替代只是时间问题。

新时代的市场调研,必须进化。我们不再是信息的搬-运-工,而应是有效信息的创造者和提炼者。

无论宏观经济是高歌猛进还是面临下行压力,企业的根本诉求从未改变:增长。

经济繁荣时,他们想知道新的金矿在哪里;经济下行时,他们想知道如何守住自己的核心阵地。

因此,市场调研的第一性原理,就是为客户提供他们所不知道的、且能直接指向商业机会的市场与用户信息。

这个原理最终要回答两个环环相扣的问题:

  1. 机会人群是谁?(Who)
  2. 机会场景在哪里?(Where&When)

而在这两个问题的背后,都指向那个价值连城的终极问题:

用户还有哪些未被满足的、甚至连他们自己都未曾意识到的需求?(What & Why)

让我们通过几个经典的案例,来感受这种“信息差”的威力。

案例一:Lululemon如何从巨头夹缝中,找到“Super Girl”?

在Lululemon横空出世之前,全球运动服饰市场是耐克和阿迪达斯这两头巨兽的天下。它们的产品线如同密不透风的渔网,从专业运动员到大众健身爱好者,从跑步、篮球到足球,几乎覆盖了所有人群和场景。

在这样一个看似饱和的红海里,新品牌如何存活?

Lululemon的创始人Chip Wilson发现了一个被巨头们“忽视”的信息差。耐克和阿迪更多是从“运动竞技”的视角出发,强调“更高、更快、更强”,目标人群画像偏向男性和专业运动员。而市场上,正有一群新兴的女性消费者,她们是受过良好教育、收入颇丰的都市精英。

她们运动,但不仅仅是为了竞技和出汗。她们练瑜伽、普拉提,追求的是身心平衡、自我提升和社群归属感。她们对运动服的要求,早已超越了“功能性”,还必须包含时尚、美学、舒适和身份认同。她们,就是Lululemon定义的机会人群——“Super Girl”。

这个洞察,就是Lululemon创造的致命信息差。它没有去跟耐克抢篮球场,而是重新定义了一个人群和一个场景:一群追求品质生活的精英女性,在瑜伽馆及日常通勤等泛运动场景下的穿着需求。

于是,定价高昂却无比舒适的Align瑜伽裤诞生了。它不仅仅是一条裤子,更是“Super Girl”们的社交货币和身份标签。Lululemon通过打造KOL社群、举办线下活动,将品牌塑造成一种生活方式,成功地从巨头口中抢下了一块价值千亿的蛋糕。

案例二:影石Insta360如何用“新场景”击败GoPro?

谈到运动相机,GoPro是绕不开的王者。

但影石Insta360,这家来自中国的年轻公司,只用了短短几年,就在全景运动相机领域实现了全球出货量第一。

它的信息差又是什么?

GoPro的品牌形象一直是专业、极致,它的广告片里充满了极限大神们经过精心构图的完美镜头。这背后隐藏了一个前提:你需要像专业摄影师一样,在运动中时刻思考取景和构图。

影石Insta360敏锐地洞察到,这对于绝大多数普通玩家来说,是一个巨大的痛点。当你从雪山上高速滑下,或者在玩山地速降时,大脑的全部带宽都被用来处理平衡和应对危险,哪里还有多余的“心智带宽”去考虑镜头是否对准、构图是否完美?

于是,一个全新的机会场景被定义出来:“先运动,后取景”。

影石Insta360的全景相机,用360度无死角的拍摄,彻底将用户从“取景”的束缚中解放出来。你只需要把相机固定好,然后全身心投入到运动中。结束后,再通过App像导演一样,在360度的素材里随心所欲地剪辑、运镜,选择你想要的任何画面。

GoPro做运动相机,但不解决“无暇构图”的痛点。

三星、理光做全景相机,但没有深入“极限运动”的场景。

影石Insta360精准地捕捉到了这个“运动”与“全景”的交叉地带,用一个全新的解决方案,创造了属于自己的蓝海。

02 四道关卡,筛选“真需求”

找到了“客户不知道”的信息,我们是不是就大功告成了?还远远不够。很多时候,我们找到的可能只是一个“有趣的发现”,而非一个“有价值的洞察”。

如何判断一个信息差是否指向了真正的商业机会?我们可以构建一个“需求洞察筛选系统”,它包含两个步骤:定性分析和定量验证。

第一步:用“乔哈里视窗”定位洞察的价值区

乔哈里视窗(Johari Window)是一个经典的人际沟通模型,它将信息分为四个区域。我们可以巧妙地将其迁移到“客户”和“用户”两个维度,形成一个强大的“需求洞察视窗”:

象限一:共识区 (客户知道 – 用户知道)

描述: 行业内的普遍认知,人尽皆知。

举例: “用户希望手机电池续航更长”、“年轻人喜欢喝奶茶”。

价值: 零价值。如果在调研报告里大篇幅陈述这些,就是我们开头所说的“灾难”。

象限二:用户盲区 (客户知道 – 用户不知道)

描述: 客户已知,但用户尚未了解的信息。比如产品的一个隐藏功能,或是一种新的品牌理念。

举例: “我们手机的新AI芯片能大幅提升夜拍效果,但用户还不知道。”

价值: 对市场洞察无价值,但对市场营销和用户教育有指导意义。这不是调研要解决的核心问题。

象限三:客户盲区 (客户未知 – 用户知道)

描述: 这是用户能够清晰感知并表达出来,但客户尚未发现或不够重视的痛点、痒点。

举例: “很多用户在社交媒体上抱怨,我们的App更新后,一个常用的小功能找不到了。”“用户普遍反映,我们的外卖包装盒很难无损撕开。”

价值: 高价值! 这是产品迭代、服务优化的直接来源,是“低垂的果实”,能快速带来体验提升。

象限四:共同盲区 (客户不知道 – 用户不知道)

描述: 这是需求的“钻石矿”,是用户自己都未曾意识到的“潜意识需求”。它们深埋在行为和习惯之下,用户无法清晰表达,直到你把解决方案摆在他面前,他才会恍然大悟:“啊!我原来需要这个!”

举例:在索尼Walkman出现前,没人会说“我需要在走路时听音乐”;在iPhone出现前,没人会说“我需要一个没有实体键盘,能上网、听歌的手机”。这些都是通过对用户生活方式的深刻洞察而挖掘出的革命性需求。

价值:极具价值! 这是战略机遇的源头,一旦被成功挖掘和满足,往往能开创一个全新的品类,带来颠覆式创新。

我们的核心工作,就是拼尽全力去探索和验证“客户盲区”和“共同盲区”里的信息。

第二步:用“三道安检门”验证需求的商业可行性

当我们从价值区域里找到了一个潜在需求,还需要通过三道“安检门”的拷问,来判断它是否能从一个“洞察”变成一门“生意”。

市场规模(TAM/SAM/SOM):这个需求的背后,池塘有多大?

一个需求再真实,如果它只存在于极小撮人之中,那它也撑不起一款产品或一项业务。

我们需要评估这个需求的潜在市场总量(TAM)、可触达市场(SAM)和初期可获得市场(SOM)。是汪洋大海,还是一个小水坑?这决定了它的商业天花板。

增长趋势:这是未来的朝阳,还是落日的余晖?

我们需要判断,这个需求是昙花一现的“风口”还是代表未来趋势的“浪潮”?是像当年的“指尖陀螺”一样,热得快凉得也快,还是像“健康轻食”一样,是不可逆转的生活方式变迁?

同时,要审视市场上是否已存在类似的解决方案。如果完全不存在,需要高度警惕:这究竟是一个被忽略的金矿,还是一个前人踩过坑的“伪需求”?

竞争格局:现在入场,是做炮灰还是能分一杯羹?

即便市场够大、趋势向好,我们也要评估竞争的激烈程度。这片市场是刺刀见红的“红海”,还是尚有可为的“蓝海”?我们的产品或服务,能否建立起足够高的壁垒(技术、品牌、成本等),以保证在竞争中能活下来,并获得足够的利润空间?

只有通过这四道关卡考验的需求,才能被称之为有效的、可行动的商业洞察。

03 新时代的破局:在“内卷”中,挖掘“深度信息差”

聊到这里,一个更严峻的问题摆在面前。

在各行各业“像素级模仿”、高度内卷的当下,传统的信息差正在被以前所未有的速度抹平。

以手机行业为例,当所有品牌都在研究“Z世代”,都在对标苹果,都在布局“拍照、游戏、商务”等传统场景时,同质化变得空前严重。

你刚推出的“一亿像素”,我下个月就能跟进;你主打的“电竞级高刷屏”,转眼就成了行业标配。

在这样的“红海绞肉机”里,市场调研的价值何在?

答案是:放弃在表层寻找信息差,必须走向深水区,挖掘那些更隐蔽、更底层的“深度信息差”。

具体来说,有两个可行的破局方向:

方向一:重构定义 —— 跳出旧框架,开辟新维度

当旧的分类体系失效时,最好的方法不是在旧体系里修修补补,而是创造一个全新的体系。

从“人口属性”到“价值圈层”的跃迁

传统的用户分层,依赖于年龄、性别、收入、城市级别等人口统计学标签(Demographics),比如“一线城市25-35岁高收入女性”。

这种划分方式在今天越来越粗糙。一个25岁的北京女孩,可能是追求精致生活的“都市丽人”,也可能是热衷户外的“硬核玩家”,她们的需求天差地别。

未来的洞察,必须转向基于生活方式、价值观、兴趣圈层的划分。例如,我们不再研究“中产”,而是去研究“装备党”、“成分党”、“城市漫游者(City-Walker)”这些更鲜活的圈层。

他们的消费决策,更多地由圈层内的文化和身份认同驱动,而非收入水平。

从“产品功能”到“待办任务(JTBD)”的跃迁

哈佛商学院的克里斯坦森教授提出了一个深刻的理论:Jobs to be Done(JTBD)。其核心思想是:用户不是购买产品,而是“雇佣”产品来完成某项“任务”。

比如,人们“雇佣”一杯奶茶的任务可能是什么?可能是“缓解下午的困倦和饥饿”(生理任务),可能是“发朋友圈的社交道具”(社交任务),也可能是“犒劳自己辛苦工作的情绪慰藉”(情感任务)。

当我们从JTBD的视角出发,创新的可能性就被极大地打开了。我们不再问“用户想要什么口味的奶茶?”,而是问“除了奶茶,还有什么能更好地完成用户的‘情绪慰藉’任务?”答案可能是甜品、一次按摩,甚至是一款解压小游戏。这,才是真正的降维打击。

方向二:纵向深潜 —— 在旧框架内,做更精细的切割

如果暂时无法创造新框架,那么在旧的框架内,进行极致的纵向深挖,也能找到被忽略的缝隙市场。

对“主流人群”的再细分

还是以手机为例。所有厂商都在关注“资深中产”,但这个群体是铁板一块吗?显然不是。其中,可能存在A类:追求极致技术参数和效率的“科技极客”;B类:注重设计美学和品牌故事的“生活家”;C类:看重稳定耐用和家庭共享的“务实派”。他们对手机的价值判断完全不同,这背后就隐藏着产品差异化的机会。

对“主流场景”的再细分

大家都知道“游戏场景”是手机的核心战场。但主流的设计几乎都在迎合男性玩家:硬核的性能、酷炫的灯效、激进的散热。然而,女性玩家早已撑起了手游市场的半边天。她们的游戏场景和需求是什么?可能是更轻薄的机身(长时间握持不累)、更柔和的美学设计、针对她们常玩的游戏(如消除、模拟经营类)的专项优化、更好的前置摄像头用于游戏直播或社交分享等等。这个被“主流”所遮蔽的“女性游戏场景”,是否蕴藏着巨大的机会呢?

写在最后

回到我们最初的问题:市场调研的第一性原理是什么?

现在,答案已经清晰。

它不是交付一份堆砌着数据的厚重报告,也不是罗列一堆人尽皆知的“正确废话”。

它的第一性原理是:永不满足于已知,永远以商业增长为最终目的,去执着地探寻那个“客户不知道,但却至关重要”的有效信息差。

这考验的,早已不只是我们的问卷设计能力或访谈技巧,更是我们挑战行业共识的勇气、洞察人性深处的好奇心,以及将零散信息串联成商业逻辑的战略思考能力。

在这个信息爆炸、共识泛滥的时代,真正的稀缺品,不再是信息本身,而是发现“非共识”的独特视角。

而这,正是我们市场研究者,最不可替代的价值所在。

本文由人人都是产品经理作者【Peron用户研究】,微信公众号:【Peron用户研究】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。