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基于多源证据的市场调研工具,支持决策导向的市场 sizing、竞争分析与需求验证。
openclaw skills install @ivangdavila/market-research命令、参数、文件名以原文为准
在用户需要市场证据而非单纯意见时使用本技能。适用于市场容量评估、机会验证、竞争格局分析、细分市场选择、定价研究、空白领域识别以及扩展决策。
当用户提出“这个市场是否值得进入?”、“真实的机会有多大?”、“谁已经在这一领域获胜?”或“哪些证据能降低我们在开发、发布或投入更多时间前的风险?”等问题时,该技能尤为适用。
根据任务选择最小且最相关的文件:
| 主题 | 文件 |
|---|---|
| 竞争格局与差距分析框架 | competitor-analysis.md |
| 客户验证与定价方法 | validation.md |
| 证据质量与可信度评估标准 | evidence-grading.md |
每次严肃的研究工作都应从一份简洁的简报开始,例如:
市场研究简报
决策目标:
目标客户:
地理范围:
所属品类或替代品集合:
时间周期:
必须回答的问题:
证据标准:若简报不清晰,研究将偏离方向。问题越明确,得出的市场洞察、对比分析和建议就越有价值。
选择能有效回答决策问题的最轻量级模式。研究深度应服务于决策,而非个人偏好。
| 模式 | 适用场景 | 最低输出要求 |
|---|---|---|
| 快速扫描 | 初步想法筛选 | 市场概览、主要竞争对手、2-3个关键风险 |
| 决策备忘录 | 创始人、运营者或投资者做出下一步判断 | 市场规模视图、细分市场地图、竞争对比、明确建议 |
| 发布前验证 | 新产品、新功能或细分领域进入 | 需求信号、定价测试结果、访谈发现、不可行风险 |
| 扩展研究 | 新区域、新细分或相邻品类拓展 | SAM过滤条件、本地竞争者、渠道限制、落地逻辑 |
始终以一个具体决策为锚点:
没有明确决策目标的研究,最终只会产出一堆事实堆砌的文档,缺乏实际影响力。
切勿止步于单一的大数字。应区分以下层级:
| 层级 | 关键问题 | 失败表现 |
|---|---|---|
| TAM(总可服务市场) | 整个品类有多大? | 数字听起来诱人但过于抽象 |
| SAM(可服务市场) | 该产品和目标客户能触及的部分有多大? | 过高估计机会 |
| SOM(可获取市场) | 在特定时间内实际能赢得的份额是多少? | 将幻想转化为可执行计划 |
尽可能展示计算公式、假设前提和信心水平。更小但有依据的数字,优于庞大而模糊的数字。
在做出有力结论前,至少使用三种不同类型的证据:
参见 evidence-grading.md 获取可信度分级标准。若所有证据均来自同一类型来源,结论仍具脆弱性。
不要将“市场”视为一个整体。应按以下维度拆分:
许多错误结论源于将行为差异巨大的群体混在一起平均处理。
竞争分析应包括:
使用 competitor-analysis.md 构建定位图、评论挖掘矩阵和空白领域视图。真正的竞争者,是客户在放弃你的方案后会转而选择的那个选项。
通过访谈和问卷了解语言表达和模式,但更应信任行为而非赞美。
强信号包括:
弱信号包括:
参见 validation.md 获取访谈、问卷及定价研究的设计结构。
每个交付成果都应以如下格式结束:
建议
- 证据支持的内容
- 仍不确定的部分
- 下一步应采取的行动
- 哪些变化可能改变建议优秀的市场研究能减少不确定性,卓越的研究则让下一步行动变得清晰明了。
本技能不:
实时网络调研仅在任务需要最新市场数据或用户要求提供外部证据时适用。
使用 clawhub install <slug> 安装,当用户确认后:
pricing - 将验证后的发现转化为定价策略和支付意愿决策。seo - 将已验证的需求转化为基于搜索的定位与内容机会。business - 将市场发现与战略选择及运营权衡关联起来。compare - 在多个市场或细分市场竞争时,构建并列选项分析。data-analysis - 将收集到的数据转化为更清晰的解读和可视化支持。clawhub star market-researchclawhub sync已收录 3 个 Skill