datawhale-Agent产品案例深度拆解

拆解工具

1. 搜索引擎、社交媒体本⾝
2. 搜索引擎⼯具：google trends ， 百度指数，微信指数。
3. SEO ⼯具： Semrush， similar web， ⼩红书灵犀

产品案例来源

ToB

产品发现有迹可循观察、聆听用户

1. 推荐常去看软件版的⼤众点评 G2：https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence

ToC

产品发现就像探险,你需要掌握探险⽅法与⼯具

1. YC项⽬: https://www.ycombinator.com/companies Product
2. hunt：https://www.producthunt.com/topics/artificial-intelligence
3. gravyard(AI墓地)：https://dang.ai/ai-graveyar

拆解步骤

1 寻找灵感与需求
2 探寻产品功能设计与落地方案
3 搜索运营方案与增长策略

拆解模版

1. 拆解需求
   • 是一个什么样的产品？给谁用、用来做什么的？
   • 还有哪些类似/相关的产品？他们共同点/差异点是什么？
   • 这些产品是从什么场景下诞生的？可以参考哪些洞察思维？
   • 这些产品解决了哪些痛点？有哪些商业价值？
   • 推广思考、寻找更多竞品、建立对相关行业的认知
2. 拆解产品功能设计
   • 要解决什么痛点？
   • 是谁提出来的需求？
   • 目前服务了哪些用户？
   • 用户的要求是什么样的、有哪些性能、功能需求？
   • 产品是如何实现这些需求的？
   • 产品设计了什么样的数据评估方案？如何评估的？
   • 如何确保有效的？ 设计了什么样的解决方案、技术架构？如何降低技术成本的？可以总结出哪些经验？
3. 拆解产品增长策略
   • 该产品的增长主要分为了哪几个阶段？
   • 这些增长阶段分别做了什么、 通过哪些渠道推广的？
   • 实现了什么效果？扩展了哪些受众？
   • 这些增长阶段分别实现了哪些核心功能？哪些功能被广泛叫好？
   • 同期还有哪些类似产品，或热度较高的产品，对比如何？ 可以总结哪些经验？

拆解产品举例

Figma拆解

Notion产品拆解