利用平台信息进行需求调研

最近有花不少时间在看与「Digital Products」相关的信息，今天分享一个我觉得比较有意思的案例。一方面这个案例可以将其作为一个产品去销售，另一方面这个案例也可以作为我们调研需求的一个思路。

都知道以 5 美金出名的 Fiverr 吧，这个平台不仅可以在上面找 Freelancer 来帮助自己处理任务，而且还可以在上面发布相应的需求，来吸引其他开发者的投标。

那这些在平台上「发布出来的需求」，便是一个非常棒的观测第一手用户需求的窗口。毕竟这些用户发布的需求里，有他们的痛点。而我们需要做的，无非就是找到并明确出这些痛点，然后通过开发一款产品去解决。

明确了思路，下一步要做的将 Fiverr 平台上的这些「发布出来的需求」整理下来。

方法其实不难，直接使用爬虫将信息抓取出来，过滤清洗后将数据格式化呈现出来便可以。

比如上图便是这个案例中提供的 GIG 信息截图，上面不仅有链接地址，还有其与之相关的标题与需求描述。那有了这些原始的信息，下一步要做的就是从这些信息中提炼出用户痛点，然后分析归纳。

我看案例中的数据有近 35 万条，这么大的数据量，单纯依靠人工去整理基本不太现实。于是 AI 的能力便引人进来了，直接将这些素材投喂给 Claude，让其按照规律整理出用户痛点并输出格式化数据。

看了一眼最终的结果，通过 AI 整理后的市场痛点有近 5 万个。5 万个痛点，也就意味着 5 万个机会。如果自己有相应的痛点解决能力，怎么着都能在这些痛点信息里，发现属于自己的机会了吧。

到这里，需求调研的部分就已经完了。这种思路，完全可以复制到其他的信息平台，且基本没什么难度，大家有兴趣的话完全可以照着思路实操一遍。

但绝的是，在这个案例中，作者直接将这份原始数据及其痛点分析打包成一个产品，在线售卖。

比如上图便是这个产品信息的一部分（我没买），可以看到都是 Fiverr 上的信息，只不过对其进行了加工。看到这样一些精准需求的调研数据库，如果你正打算做相关产品的用户需求调研，你会下单吗。

其实某种程度上信息并不值钱，值钱的是对信息的加工与处理，值钱的是思路与模式。像上面这种边际成本基本为零的产品，真的不要太香了。

既然人家已经跑通了完整的从零到一的过程，那这种模式我们是不是可以完全复制出来。从「用户」，从「场景」，从「需求」等这几个维度进行发散，是不是有着很多很多的机会。