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互联网需求挖掘主要方法 如何用AI进行需求挖掘 AI大模型辅助产品研发 AI大模型优化运营
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在互联网时代,市场需求瞬息万变,如何精准、高效地洞察用户需求,成为每个企业成功的关键。传统的需求挖掘方法,如用户访谈、问卷调查等,由于样本量有限、反馈周期长,已经难以满足互联网产品快速迭代的节奏。随着人工智能技术的发展,尤其是自然语言处理领域的突破,利用AI大模型进行市场需求挖掘,正在成为一种新的趋势和方向。
本文将以一家笔记软件创业公司为例,详细讲述如何借助AI大模型的能力,在需求挖掘、产品创新、快速研发、智能运营等环节实现全面赋能,希望能为从业者带来新的思路和启发。
一、 互联网需求挖掘的主要方法
在探讨大模型的创新应用前,我们先来回顾一下传统的互联网需求挖掘路径。这些方法尽管各有所长,但在大数据时代都或多或少面临着局限性。
1. 搜索引擎关键词分析法
搜索引擎每天记录了海量真实用户的搜索行为数据。通过抓取特定领域的高频搜索词,并对其进行聚类分析,我们可以较准确地还原用户在该领域下的主要需求和痛点。
以笔记领域为例,产品经理(下文简称PM)通常会在百度指数、爱站网、微信指数等平台,输入"学习笔记"、"笔记方法"、"电子笔记软件推荐"等关键词,获取它们的日均搜索量、迁移走势、相关联词等数据。
这些数据能初步勾勒出用户对学习笔记的需求强度、需求变化趋势。同时,相关联词往往带有一些场景化的修饰,如"大学生做笔记技巧"、"研究生文献阅读笔记攻略"等。这些细分的长尾词能帮助PM从不同角度去思考需求,找到一些特定人群的使用场景。
但搜索词分析法也有其局限性。首先,很多用户在搜索时,往往使用最直白、最简洁的关键词。他们通过搜索想表达的隐性需求,常常被淹没在这些笼统词背后,很难被准确挖掘出来。其次,搜索词反映的是用户自我驱动的主动需求,而往往忽略了他们尚不自知,但同样重要的潜在需求。这就要求PM具备敏锐的洞察力和前瞻性思维,从搜索词的字里行间去挖掘更深层次的东西。
2. 社交媒体倾听法
随着微博、知乎、小红书等社交平台的崛起,它们已俨然成为网民表达诉求、分享生活的重要场所,积累了海量用户生成内容(UGC)。这其中就隐藏了大量宝贵的用户需求信息。对于PM而言,社交倾听分析无疑是需求挖掘的重要途径。
PM通常会从微博热搜话题、知乎高赞回答、小红书笔记等UGC内容中,寻找与产品相关的讨论。看用户都在聊什么，聊得最多的是什么。他们会重点关注UGC的点赞、评论、转发等交互数据,以判断话题和观点的热度。
例如，通过搜索和分析知乎上关于"学生党做笔记"、"考研复习笔记"等高赞回答,PM能收集到一些代表性的观点,如"笔记要及时回顾复习,避免只做不看"、"高质量的笔记模板能提高做笔记效率"等。这些观点往往能反映一些共性需求。
但UGC内容鱼龙混杂,存在大量噪音。水军刷评、广告软文等虚假信息,很可能会误导PM的判断。人工梳理UGC的效率和全面性也难以保证,海量信息面前如大海捞针。更关键的是,很多深层次、隐性的用户需求,需要在"字里行间"去辨别,常规的社交倾听很难做到这一点。
3. 竞品分析法
俗话说,知己知彼,百战不殆。在瞬息万变的互联网江湖,对标竞争对手可谓刺探军情的必修课。通过追踪竞品的迭代动向和用户反响,PM可以较全面地把握业界需求图谱的阶段性呈现。同时,竞品的一举一动,也往往反映出对手在需求洞见方面的先手布局,值得警惕和借鉴。
在我们公司,PM会定期浏览笔记类App如印象笔记、为知笔记等竞品,记录它们上线的新功能特点。有些竞品还会在官网上开设需求投票区,让用户对新功能创意进行点赞投票。PM会特别关注排名靠前的需求建议,分析这些创意想解决的核心问题。
同时,PM会时不时"逛逛"App Store,仔细刷一刷竞品的用户评论区。一般从评分两端入手,1星差评和5星好评往往是最有料的。通过分析用户在这些评论中吐槽最多和最喜欢的功能,再反推这些功能想满足的需求,有助于我们站在用户视角审视竞品。
比如,不少笔记类App的用户都在差评中抱怨,难以将不同来源的学习资料(如课堂讲义、图书馆文献等)汇总进笔记。这反映出学生党在"学习-笔记"全流程的无缝衔接上,还有很多需求空白有待填补。
但竞品分析法的缺点在于视野局限。过于关注竞品动向,容易受其战略牵引,反而忽视了最重要的用户心声。结果做出的需求判断就容易偏离用户导向,落入同质化、大而全的窠臼。要克服这种局限,PM还需要跳出竞品的框架,以开放的心态、前瞻的眼光去洞察用户,发现他们尚未被满足的需求。而这恰恰是大模型所擅长的。
二、如何用AI进行需求挖掘
通过上面的分析,可以看出传统需求挖掘方法或多或少都面临一些不足之处。在用户数据越来越泛滥的今天,很多宝贵的需求信息,已经淹没在了各类碎片化数据的汪洋大海中。靠人力去从浩如烟海的数据中淘金,无异于大海捞针,低效而费力。
而在AI时代,大模型的出现,正在彻底重塑我们认知世界、挖掘价值的方式。给定特定领域的文本语料,大模型能自主学习其中蕴含的知识、规律和人类态度倾向等深层特征,从而具备了"读懂"并运用该领域知识的能力。这一过程,堪比人类通过"阅读理解"积累知识的过程。但大模型以亿万计的参数规模、千万亿级别的训练量,其"理解力"已今非昔比,远非人力所能及。
回到需求挖掘的场景。当我们把学习笔记相关的海量文本"喂"给大模型,它就能从琳琅满目的碎片化表象中,透过现象看本质,高效地提炼出笔记领域用户的核心需求,其中不乏常规方法难以触及的隐性需求。这无异于给了产品经理一位全知全能的行业分析专家,而这位专家永不疲倦。
接下来,我就以公司的学生笔记产品为例,讲述如何借助大模型挖掘学生群体的核心笔记需求。操作中,主要采用了OpenAI的GPT模型。
挖掘需求的第一步,是广采优质的需求数据,这是大模型发挥智慧的基础。在学习笔记场景下,我们努力做到了对学生群体的"360度"数据采集。每个数据源,就像照进大模型大脑的一束光,共同构成了对学生真实需求的全景式观照。
1. 领域数据爬取
我们先利用网络爬虫,在知乎、小红书、豆瓣、各高校BBS等平台,大规模爬取了学生讨论学习笔记的帖子。
比如在知乎,我们以「学习笔记」、「如何做笔记」等为关键词,抓取了相关问题下的所有答案。在小红书,我们则搜索「学霸笔记术」、「笔记方法分享」等标签,采集了学生分享的笔记技巧干货。
这些原始语料,往往最能反映学生们在笔记方面的真实所思、所想、所困惑。爬取后,我们还对语料进行了人工筛选,剔除了广告、灌水等低质量内容,确保数据对大模型"食用"的安全。
2. 用户反馈收集
除了主动爬取外,我们从笔记产品内外渠道,广泛收集了用户对产品的反馈意见。
这包括:产品内部的功能投票、调研问卷;在App Store、应用宝等应用市场的用户评论；在官方QQ群、微信群等社群渠道,用户的留言互动;以及客服人员记录的用户投诉、咨询工单等。
这些反馈往往包含了用户对现有笔记产品的真实感受，既有使用过程中遇到的各种困惑、痛点，也包括用户对功能提升的建议、对未来创新模式的期待。它们虽然碎片化,但往往蕴藏着用户最直接、最本质的需求。
3. 学生访谈实录
除了线上触达,我们还深入高校开展了近百场用户访谈,与学生面对面交流使用学习笔记软件的体验。
在访谈中,我们设置了「学习痛点」、「提效诉求」、「竞品体验」、「创新构想」等多个话题模块,引导学生畅所欲言,全面抒发在学习笔记方面的感受。整个访谈过程全程录音,以完整记录学生的每一句发言。
数据采集完成后，我们先对所有的文本、音频等非结构化数据进行了加工处理。将音频转写成文字,图片提取关键信息转为文本等,确保万事俱备,只等大模型开始"学习"。
4. 主题挖掘与聚类
拥有了文本语料,我们开始借助大模型的语义理解能力,对其进行更深层次、更全面系统的挖掘。
首先,通过大模型强大的文本表征能力,将每段笔记相关的文本都转化为易于计算的向量表示。文本语义越相似,它们的向量就越接近。这为后续按主题归类、提取关键词等分析环节打下了基础。
接下来,我们运用LDA主题模型算法,对向量化后的文本进行无监督聚类。该算法能自动将语义相近的一组文本归为一个主题类,并提取该主题下权重最高的关键词。
比如,其中一个主题类的高频关键词包括「英语、高频词汇、记忆、遗忘」等,我们将其归纳为「高效记忆单词」的需求主题。而另一个主题类涵盖了「考研、重点笔记、模板」等关键词,对应着「考研笔记攻略」的需求主题。
就这样,在机器视角下,一个个散落的文本单元逐渐连点成线,勾勒出学生群体做笔记的主要需求脉络。这一方法不仅比人工归类更快、更全面,挖掘出的主题维度也更有广度和深度。
最终,LDA模型从上万条文本语料中浮现出近20个有代表性的需求主题,囊括了学生做笔记的方方面面。从功能层面,包括「自动生成目录」「多端同步」「手写识别」等;从内容层面,则有「考研笔记范例」「课堂笔记技巧」「论文阅读笔记术」等;还有从场景、心理层面总结的「高效记忆」「美化笔记」「激励打卡」等需求主题。
这一结果,为我们后续产品规划指明了清晰的方向。PM再也不必对着产品看板上冗长的需求清单发愁,而是聚焦于这20个主题,去思考笔记产品的升级突破口。
5. 需求关联挖掘
主题模型揭示了学生笔记需求的"是什么",但更有价值的是洞察这些需求"为什么"。每一个看似简单的需求,背后往往有复杂的心理因素、使用场景、学科特点等因素交织。
比如,为什么考研党格外青睐重点笔记模板？是因为模板化的梳理能在最短时间内帮他们抓住关键,直击考点。三两个月的冲刺备考,容不得旁枝末节。
又比如,很多人想美化电子笔记,并非单纯为了赏心悦目。而是精美的版式和配色,能在视觉上唤起做笔记的动力。就像写日记会专门挑好看的本子,颜值即正义。
这些洞见,单纯靠主题词统计、频次排序是很难得出的。它需要在不同主题、不同语料的字里行间找关联、连线索,进行更高阶的推理判断。
幸运的是,我们还可以进一步发挥大模型的长文本语境学习能力,让它去主动探索不同需求主题之间的内在联系。
具体而言,我们将多个需求主题的文本放在一起,请教大模型:这些主题之间有什么关联?存在什么因果逻辑?背后反映了什么共性特征?
大模型在海量文本中学习积累的"阅读理解"功力,使其善于捕捉词语之外的弦外之音。给定几个看似割裂的话题,它就能以更宏观的视角去分析背后的关联。
比如,在一堆涉及「时间记录」「日期标注」「待办清单」「限时任务」等主题的文本中,大模型敏锐地嗅出了一个更高阶的需求:笔记软件要兼具学习管理功能,帮助学生更好地规划碎片化时间。
这一洞见一下触及了学生做笔记的本质:笔记不是目的,只是高效学习的手段。学生对笔记软件的终极期望,是帮助他们在学业中游刃有余、轻松驾驭各项任务。
在大模型看来,影响学生笔记效率的关键,除了记录速度、检索难度等表层因素,更在于学习的计划性和自我管理能力。这一发现,恰好呼应了另一组主题文本反复提及的高频词:「拖延」「deadline」「自控力」。
于是,在机器的独特视角下,一个全新的需求方向跃然而出:笔记软件要从工具思维升级为平台思维,兼顾学习全流程,与时间管理工具深度融合,以智能化的任务规划和监督,为学生撑起一张高效学习的保护伞。
这一洞见,堪称需求挖掘过程中的神来之笔。它不仅填补了单一主题分析的视野盲区,更反映了大模型在宏观关联分析、需求本质洞察方面的独特优势。
6. 从需求到创意
经过一系列的语料挖掘、主题提炼、关联分析,我们手中已经掌握了一张学生笔记需求的"藏宝图"。从「课堂同步」「考研备考」到「学习自控」「时间管理」,一个个闪耀的宝藏指引着产品创新的方向。
但需求终归只是"点",要将点连成面、化为可落地的功能模块,还得发挥人的想象力和创造力。一款优秀的笔记产品,不能只满足学生的现有需求,更要创造出他们意想不到的惊喜体验。
而这正是大模型所擅长的。在GPT-3、DALL-E等大模型的加持下,我们将每个需求点用一句话进行抽象描述,再请教大模型:围绕该需求,你能想到哪些有创意的功能点或交互方式?尽情畅想,不要有任何限制。
接下来,大模型便如同一台智能创意机,以每秒数十次的速度输出着天马行空的灵感和点子,涵盖功能、内容、交互、视觉呈现等各个层面。让人目不暇接、应接不暇。
比如,针对「考研笔记」这个需求,大模型提出了这些脑洞大开的创意:
建立全国各高校的考研真题资料库,考生在做笔记时可一键检索答案解析。做到"题目不离笔记,笔记不离考点"。 推出「考研笔记小助手」,基于用户的目标院校、专业,智能推荐匹配度最高的往年学长学姐笔记,并加入社交元素,促进校友间的经验交流。 联合权威机构,制作适配不同考研阶段的笔记模板。从冲刺期的知识点框架图,到基础期的题海训练卡,再到早期的英语单词本,一站满足从入门到精通的不同需求。
而对于「学习自控」的需求,大模型则建议:
将番茄工作法与笔记场景深度融合。用户cada设置学习任务和时长,笔记APP自动帮其计时打卡、数据统计,增强用户的仪式感和学习动力。 开发虚拟学习助手,实时分析用户的学习数据。在检测到学习状态不佳时,自动推送鼓励提示。真人教练式的陪伴,为用户保驾护航。 设置笔记学习周报。回顾一周的笔记内容,哪些做得好、哪些有欠缺,有无知识盲区。更清晰地了解自己的学习情况,调整优化。
这些天马行空的创意,有的聚焦于内容生产,有的更多在乎效率提升,有的则注重形式创新。
大模型并不拘泥于传统笔记的载体和场景,反而试图打破次元壁,让笔记渗透、连接到学习和生活的方方面面。游戏化打卡、智能学习助理、沉浸式学习空间......它所勾勒的,是一个个超越纸笔或键盘的笔记新物种。
如果说,人类的创意往往受限于过往的成功范式,容易流于"亦步亦趋""循规蹈矩",那么大模型这位"来自未来的用户代表",则更善于打破思维定式,让创意在更广阔、更超前的维度上遨游。
7. 功能评估与规划
在大模型激发的数百条创意点子中,不免鱼龙混杂、良莠不齐。有的脑洞清奇,有的过于理想化。所以最终我们还是发挥人类智慧,对创意进行了层层筛选和评判。
要让创意真正落地,变为可用、好用的功能,既要有想象力,更得讲求现实性。我们着重从三个维度对创意进行评估:
其一,创意是否切中需求本质,为用户带来实质性价值?
其二,创意在技术上是否具备可行性?需要投入多大的研发资源?
其三,创意能否形成产品差异化优势?是否容易被竞争对手复制?
经过激烈的讨论和论证，我们敲定了两大类创新功能方向:智能学习规划、多媒体学习素材库。前者旨在用AI技术，为学生量身定制个性化学习提示和任务管理,形成从学习到笔记的闭环。后者则是要丰富笔记载体和形式,用声音、视频等多感官体验,增强学生的记忆吸收。
这两大功能一个聚焦学习效率的提升,一个强调形式的创新,可谓软硬兼施。它们不仅针对性地回应了学生在学习自控、记忆力等方面的痛点,同时也和当下在线教育、碎片化学习的大趋势合拍。加上独特创新的设计,有望让我们的笔记产品在红海中脱颖而出。
三、AI大模型辅助产品研发
传统软件研发往往需要漫长的从0到1过程。PM要花大量时间搜集需求、编写文档,再反复与开发、测试等团队讨论确认。中间经常发生需求理解偏差,导致返工、延期频出。
而大模型的加入,正在为这一"痛点频出"的流程带来革命性的改变。它在文档撰写、原型设计、编码协助等各环节大幅提效,让产品从创意到落地的周期极大缩短。
1. PRD文档自动生成
以往PM手动编写PRD(Product Requirement Document)时,一个最大的难题是如何将抽象的需求转化为具体、细化的功能点描述。这需要PM在脑中反复推演每个功能的使用场景,再用准确、简洁的文字表达出来。稍有疏漏,就可能给后续研发带来理解偏差。
而现在,我们只需将需求关键词输入大模型,再给出功能描述的模板,它就能自动生成一份覆盖全面、逻辑清晰的PRD初稿。这得益于大模型强大的场景构建和语言表述能力。给定指令,它能自动在海量知识库中匹配相关信息,组织成连贯的场景描述。
以智能复习功能为例,我们只需向GPT提供如下prompt:
"请你以一名产品经理的视角,根据以下<场景故事>,撰写该功能的完整需求文档。
**<场景故事>**：小明是一名英语专业学生。每天课后,他都会在笔记本上记录课堂笔记和重点单词。但由于单词量太大,他时常感到记不住、容易遗忘。他希望笔记软件能根据他的学习进度和记忆周期,智能安排单词复习任务,在他遗忘之前就及时提醒他复习。这样可以大大提高背单词的效率。"
不到3秒,GPT就输出了一份千余字的PRD文档初稿,涵盖目标用户、使用场景、功能列表、交互流程等章节。文档语言专业、结构缜密,足以乱真。PM再在此基础上简单润色、补充细节,一份高质量的需求文档便新鲜出炉。
这种人机协作的文档撰写方式,不仅将PM从繁琐的"体力劳动"中解放出来,也让PRD内容更加全面和标准化。PM不必再绞尽脑汁思考该怎么写、写哪些内容,从而把更多精力聚焦在对需求的思考和把控上。
2. 快速原型和UI生成
PRD再好,也难免有理解偏差。它毕竟只是静态的文字,而真正的"活文档"应该是原型。PM只有将功能视觉化、实例化,才能让团队成员对需求有更直观、更一致的认知。这也是确保研发不跑偏的关键。
以往制作原型,少不了专业的UX/UI设计师参与。从Axure界面图到Sketch视觉稿，每一步都需要反复沟通、修改，十分耗时。但如今，在AI的加持下，PM可以独立solo出原型demo,极大提升了协作效率。
还是以智能复习功能为例。我们将PRD文档转化为prompt,同时喂给GPT、DALL-E等多模态大模型，让其分别负责界面描述、视觉呈现等原型要素的自动生成。
我们先让GPT从PRD文档中提取功能信息,生成对应的Axure界面草图。给它如下指令:
"请根据<智能复习PRD>,生成Axure界面图。要求:
1. 图中需包含：
显示该组单词学习进度、已复习次数等整体数据的统计区; 正在复习的单词卡片,包含单词、音标、释义、例句等要素; 用户标记单词掌握程度(完全掌握、模糊、还需巩固)的操作区; 根据艾宾浩斯记忆曲线,显示单词下一次建议复习时间的卡片。
注意界面布局要合理,主次分明。需体现出单词、例句是最重要的信息。 界面要素的尺寸、间距设置要符合人机交互准则。"
几秒后,GPT便生成了一段对应的Axure界面描述代码。代码严格按照指令要求,将功能分区、层级、布局等属性用参数形式详细定义,可读性很强。
接下来,我们让DALL-E模型读取Axure代码,将其可视化为一张张高保真UI图:
"请参考<Axure代码>,生成该功能的高保真界面图。要求:
参考内容:
统计区: 学习进度90%,已复习3次; 单词卡片:display,英[dɪ'sple],v.显示;陈列;To display goods on the counter. 在柜台上陈列商品; 掌握程度标记:3个单选按钮,选项分别为完全掌握、略有印象、完全忘记; 下一次复习提示:根据你上次复习结果,建议明天早上8:30再复习这组单词。
视觉风格要求:
色彩以蓝绿色系为主,体现专注、理性的氛围; 字体选用无衬线体,现代简洁; 版式疏朗有序,布局要突出重点,让用户一目了然; 图标选用扁平化风格,不要用拟物化图标。"
DALL-E读懂了界面描述后,开始发挥它的视觉想象力。很快,一张张栩栩如生的UI图渲染出来:色彩清新雅致,字体醒目易读,图标简约时尚,版式疏朗有致......它以惊人的视觉敏锐力,将冷冰冰的代码解译为了酷炫动人的UI。
有了原型图和UI图,PM与研发同学沟通需求时就有了直观的参照。设计师也可在此基础上快速出高保真视觉稿,从而将设计到开发的周期压缩到最短。
当然,大模型辅助原型设计也并非全无局限。毕竟它只能"亦步亦趋"地根据我们的指令组装已有知识,很难做到革命性的交互模式创新。它更多是一个"无所不能"的视觉化工具,而非设计思维的源泉。
所以在实际使用中,PM、UX还需发挥人的想象力,为大模型提供足够丰富和创新的prompt灵感。唯有创新性的设计思路+AI工具的快速成图能力,才能碰撞出更惊艳的产品体验。
四、AI大模型优化运营
产品上线不是结束,而是智能化运营的开始。如何利用人工智能持续挖掘用户使用数据价值,优化用户体验,将是未来的产品竞争制胜法宝。而大模型,正是这一法宝的"王炸"。
我们的智能学习笔记产品上线一个月后,来自用户的反馈数据如潮水般涌来。它们中既有称赞声也不乏槽点,要做到"众口难调""一个都不能少",必须拥抱人工智能的力量。
首先,我们把所有用户文本反馈,如App Store评论、社区留言、反馈邮件等,一股脑儿导入BERT等语言模型进行情感分类。它能自动判别每条反馈背后的感情色彩,并打上"正面""负面""中性"的标签。
接着,我们用命名实体识别、关键词提取等NLP技术,自动找出反馈中的功能特征词,并据此生成功能口碑榜。比如"智能复习"功能的用户好评度最高,体现了它强大的学习辅助能力;"多平台同步"的差评率偏高,app在跨端体验上还有提升空间。
这样的统计结果,让产品改进方向一目了然。它不仅省却了PM肉眼扫千遍的苦功,更能全面而细致地定位产品的优缺点。连一些非重点功能的隐性问题,都能被大数据"无情"揪出来,可谓全方位无死角。
但大模型在运营优化中的价值远不止于此。它更大的妙用在于能读懂用户行为数据,从而洞悉用户的深层偏好,为每个人私人 订制最佳的运营策略。
比如,针对某用户在app内30天的详细行为序列,包括学习时长、笔记词量、复习频次、互动情况等,我们可以请教大模型:这个用户在学习笔记方面有哪些使用习惯和心理特点?
大模型在海量用户数据中训练出的"用户画像"能力,使它轻而易举地总结出这位用户的行为特征:
"这名用户有以下使用特点:
每天使用app记笔记的时间集中在晚上8点到10点,一次记录约30-50个单词; 笔记内容以四六级、考研英语单词为主,占比达80%; 对智能复习功能使用频繁,平均每组单词要复习3次以上; 较少使用笔记分享和协作功能,更倾向于独立学习; 偶尔会浏览其他用户分享的优质笔记,但很少点赞互动。"
基于这些洞察,我们可以为这名用户量身打造个性化的运营策略:
首先,在每晚8点前,适时推送当天待复习的单词数量提醒,巩固用户的使用习惯;
其次,主动为他罗列专四专八、考研英语等精品词汇笔记,满足其学习场景所需;
再次,针对新录入的单词,在恰当时机触发智能复习弹窗,提高单词记忆率;
此外,适度曝光优质学习笔记,帮他发现更多价值内容...
这样一套"千人千面"的个性化运营方案,往往能一击即中用户痛点,比"广撒网"的群发运营多出几倍的点击率和留存。背后的原理,就在于大模型对用户行为数据的"洞若观火",以及由此延伸出的同理心和"知心"能力。
从这个意义上说,借助大模型优化运营,并非只是锦上添花,而是从用户思维出发重塑运营理念。那些曾经被埋没的小众需求、被忽视的使用痛点,如今在算法面前无所遁形。而运营同学们也从"吆喝推销"的角色,升级为以数据驱动、智能分析、高度个性化为特点的"用户增长官"。
