創業的第2242天，最近經常在反思，創業這麼久感覺還是個菜鳥一樣什麼都不懂，有時感覺還不如剛創業時的我。只感覺忙忙碌碌的，但也不知道在忙啥，似乎也沒有什麼實質的成績出來。說來慚愧，至今的收入還是又少又不穩定，每年的保底淨收入只有20多萬而已，連基本工資都不到。雖然每年靠著好運，接到一些案子帶來額外收入(真的是運氣接到的，沒推廣、推銷自己找上門的那種)，但內心真的挺慌的，因為不知道會不會有一年沒了這運氣。

每天好像都很忙，時間不夠用，開發著軟體、回覆著用戶的問題，但自己經常感覺像個待業人士一樣，內心充滿著焦慮、罪惡感。睡也睡不好、吃也吃不下。看著後浪一波波地冒出，還一個個的超越，內心就更急、更慌了~ 

最近冒出個想法，想以重新創業的視角，重新學習一切。也試著找回當初創業的那份感覺。

嗯....該如何創業呢?

想到的第一點是「找到人們的需求、痛點」解決它。那如何挖掘人們的需求?

嗯....問問看AI吧，大致上得到的答案是去社群看看抱怨文、求助文，從自己、周邊人的生活中，找出問題、需求。

(說點題外話，chatGPT的回應明顯好過其他的，更具有人性，內容詳盡還有針對在地化回應)

接下來花點時間去列個清單，看看有哪些可能可以做，自己是否能解決該問題，市場上是否已經有人做過(做得如何、是否已成熟、有改進之處)，市場規模有多大，能不能變現，人們願意為此付多少$，要達最小可行產品(MVP)需要多少時間、資金。

多久能營利? 尚未營利前自己的資金能撐多久?是否周轉的過來?

一個人做得到嗎? 是否需要找人?找資金?

只有一個人的話，能乘載多少的量?需要定價多少才可以? (這是我這幾年來，感受最明顯的事情，當初創業時，那時覺得可以定價便宜，在寫點操作手冊，用戶自己註冊使用，一切自動化，薄利多銷收個幾百個、上千個用戶，財富自由指日可待。但忽略了每個用戶是需要服務時間成本的，一個人一天的量能有限，根本沒辦法同時維護系統、開發新功能，還同時能服務幾百名用戶。我才明白到，我一開始的定價策略就錯了，那種平價策略來廣納用戶的方式，不是我們這種一人公司、銀彈有限的人，能使用的方式，這塊改天再展開說說，但不同行業也有所區別就是了)


突然腦袋冒出上面這一堆東西，每一項都能再展開，好像隱約看到點方向。果然，有時需要停下腳步看清方向，別一直盲目往前衝。


問AI的回應

ChatGPT說

挖掘人們的需求是創業、產品設計、行銷、內容創作等領域的重要基礎，以下是一些實用的方法與思維方式來幫助你深入理解、發掘潛在的需求：

✅ 一、觀察與傾聽

  1. 觀察使用者行為

    • 看他們怎麼操作現有產品，有哪些不順手或自創的解法。

    • 看看論壇、社群（如 PTT、Dcard、Reddit、FB 社團）有哪些反覆出現的抱怨或求助文。

  2. 深入訪談

    • 與目標族群進行訪談，不問「你要什麼」，而問：

      • 「你最近遇到什麼煩惱？」

      • 「平常怎麼解決 X 問題？」

      • 「你試過什麼方法？有什麼缺點？」

  3. 觀察生活中的痛點

    • 從日常中找「麻煩」、「浪費時間」、「容易出錯」的情境。

    • 例如：「開會時間總抓不準 → 自動時間協調工具」、「東西總是找不到 → 掃描型收納管理系統」。

✅ 二、數據分析與搜尋趨勢

  1. Google Trends & Keyword Tool

    • 搜尋相關關鍵字，看看熱度是否正在上升。

    • 找出大家在問的問題（例如「如何快速做簡報」、「哪個剪片 App 容易上手」）。

  2. 社群討論與留言挖掘

    • 去 YouTube、IG、Tiktok、Amazon 看評論，看看使用者常見的疑惑與需求。

  3. 競品分析

    • 看競爭對手的用戶評論、FAQ、客服回應，抓痛點與未滿足之處。

✅ 三、創造需求的視角：解決未被意識到的問題

有時候需求是「被創造出來」的：

  • 人們不知道自己需要 Uber，但痛點是叫不到計程車。

  • 人們沒說要 iPhone，但人人想更直覺地使用手機。

這種「潛在需求」的挖掘可以從：

  • 對趨勢的預判（如 AI、遠距工作、生成式內容）、

  • 結合技術與生活（技術 → 體驗上的突破）、

  • 從小族群出發（Niche 市場中常可找到需求空窗）。

✅ 四、自己就是用戶：從個人需求出發

很多成功產品來自創辦人「為自己解決問題」：

  • Notion、Figma、Obsidian、VS Code 都是這樣來的。

如果你在某個領域很有經驗，不妨想：

「我遇到過什麼問題一直沒被解決？」
「有沒有辦法幫過去的自己省下時間？」

✅ 五、建議工具與資源

  • Answer The Public / Also Asked：挖掘大家的提問關鍵字。

  • Quora / Reddit：國外版知識社群，看看用戶怎麼表達問題。

  • 用 Notion / Excel 紀錄靈感：每天記下 1~3 個觀察到的問題/需求，累積久了會看到模式。


Grok說
挖掘人們的需求需要系統性方法，以下是幾個實用的步驟和技巧，幫助你深入了解目標群體的真正需求：
  1. 觀察行為  
    • 直接觀察人們在日常生活、工作或特定情境中的行為，注意他們的習慣、困難和選擇。  
    • 例如：在咖啡店觀察顧客如何選擇飲品，可能發現他們偏好快速服務或健康選項。
  2. 深入訪談  
    • 與目標群體進行一對一對話，問開放性問題，如「你在做X時遇到的最大挑戰是什麼？」  
    • 傾聽他們的故事，挖掘隱藏的情感需求，而不僅僅是表面答案。
  3. 問卷調查  
    • 設計簡單的問卷，收集大規模數據，了解趨勢和普遍問題。  
    • 問題應具體，避免引導性，例如「你每天花多少時間處理X？」而不是「你覺得X麻煩嗎？」
  4. 同理心共鳴  
    • 站在目標群體的立場，設身處地思考他們的痛點和期望。  
    • 使用「同理心地圖」（Empathy Map），分析他們的「所見、所想、所感、所做」。
  5. 分析數據  
    • 利用現有數據（如消費記錄、網站點擊行為）找出模式。  
    • 例如，電商平台可分析哪些產品被頻繁瀏覽但未購買，推測需求未被滿足。
  6. 原型測試  
    • 製作簡單的產品或服務原型，觀察人們如何互動，收集反饋。  
    • 例如，推出一個新功能的小規模測試，根據用戶反應調整方向。
  7. 關注抱怨與願望  
    • 留意人們在社交媒體、論壇或評論區的抱怨，這些往往是未滿足需求的直接線索。  
    • 例如，X平台上用戶可能抱怨某款應用程式缺乏某功能，這就是潛在需求。
  8. 文化與趨勢洞察  
    • 研究社會、文化和技術趨勢，預測新興需求。  
    • 例如，可持續發展議題可能催生對環保產品的需求。
注意事項：  
  • 保持開放心態，避免假設你已經知道答案。  
  • 將顯性需求（人們說出來的）和隱性需求（未被表達的）結合分析。  
  • 持續迭代，需求會隨著時間和環境變化。
 gemini說
挖掘人們的需求是一個複雜但至關重要的過程，無論是在商業、產品開發、市場行銷、使用者體驗設計，甚至是人際關係中都非常重要。以下是一些常用且有效的方法來挖掘人們的需求：
1. 直接互動與質性研究 (深入理解個體)：
    

  • 深度訪談 (In-depth Interviews)：

      

    • 與目標群體進行一對一的深入對話。
      • 

    • 使用開放式問題（例如：「可以多描述一下您在...情況下的經驗嗎？」、「您覺得...最困難的部分是什麼？」），避免引導性問題。
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    • 專注於傾聽，理解對方的經驗、感受、痛點和期望。
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    • 注意觀察非語言線索（表情、肢體語言）。
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  • 使用者訪談 (User Interviews)： 專注於了解使用者與特定產品、服務或系統互動的經驗和需求。
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  • 焦點小組 (Focus Groups)：

      

    • 邀請一小群（通常 6-10 人）背景相似的目標對象進行討論。
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    • 由主持人引導，探討特定主題、產品概念或問題。
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    • 可以觀察群體互動中產生的想法和觀點碰撞。
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  • 脈絡訪查 / 田野調查 (Contextual Inquiry / Field Studies)：

      

    • 在使用者自然所處的環境中（如家中、辦公室）觀察他們的行為。
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    • 結合觀察和訪談，了解他們如何在真實情境下完成任務、遇到什麼困難、使用哪些工具或變通方法 (workarounds)。
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2. 觀察與體驗：
    

  • 直接觀察 (Direct Observation)： 不打擾地觀察目標對象在特定情境下的行為模式、習慣和遇到的障礙。
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  • 參與式觀察 (Participant Observation)： 研究者親身參與到目標群體的活動中，更深入地體驗和理解他們的觀點與需求。
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  • 使用者測試 (Usability Testing)： 觀察使用者如何實際操作一個產品或原型，找出他們感到困惑、挫折或效率低落的地方。這能揭示設計上的問題和未被滿足的需求。
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  • 角色扮演 / 體驗模擬 (Role-playing / Simulations)： 嘗試扮演使用者的角色，親身體驗他們完成某項任務的過程，感受可能的痛點。
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3. 數據分析與量化研究 (宏觀驗證與趨勢)：
    

  • 問卷調查 (Surveys / Questionnaires)：

      

    • 向大量目標對象收集結構化的數據。
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    • 可以驗證從質性研究中得到的假設，了解需求的普遍性或優先級。
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    • 需要仔細設計問題以避免偏見。
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  • 數據分析 (Data Analysis)：

      

    • 分析現有數據，如網站分析、App 使用數據、銷售數據、搜尋關鍵字、客戶服務紀錄、社群媒體討論等。
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    • 從數據模式中尋找使用者行為的洞察、痛點（例如，在哪個步驟放棄購買）和興趣點。
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  • 市場研究 (Market Research)：

      

    • 分析市場趨勢、競爭對手產品、行業報告等。
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    • 了解市場上已有的解決方案以及尚未被滿足的缺口。
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4. 利用框架與工具：
    

  • 同理心地圖 (Empathy Map)： 結構化地整理使用者說什麼 (Says)、想什麼 (Thinks)、做什麼 (Does)、感覺什麼 (Feels)，幫助團隊建立對使用者的同理心。
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  • 顧客旅程圖 (Customer Journey Map)： 視覺化使用者為達成某個目標所經歷的步驟、接觸點、想法和情緒。這有助於識別整個過程中的痛點和機會點。
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  • 「待完成的工作」理論 (Jobs to be Done, JTBD)：

      

    • 專注於理解使用者想要「雇用」產品或服務來完成的「工作」（根本目標或進步）。
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    • 例如，人們買鑽孔機不是想要鑽孔機本身，而是想要牆上有個洞。更深層次可能是想要掛一幅畫來美化家裡。這有助於挖掘更深層次的動機和需求。
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5. 持續回饋與迭代：
    

  • 建立回饋管道 (Feedback Channels)： 提供使用者方便的管道來提供意見、建議或抱怨，如意見箱、線上表單、客服信箱/電話、社群媒體監控等。
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  • 原型設計與測試 (Prototyping & Testing)： 快速建立產品或服務的原型，讓使用者試用並收集回饋，根據回饋快速迭代修正。人們往往在看到或用到具體東西時，才能更清楚地表達自己的需求。
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  • A/B 測試： 比較不同方案的效果，看哪種更能滿足使用者的需求或引導他們完成目標。
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關鍵心態與原則：
    

  • 保持同理心 (Empathy)： 設身處地從對方的角度思考問題。
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  • 保持好奇心與開放心態 (Curiosity & Open-mindedness)： 不帶預設偏見去探索。
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  • 積極傾聽 (Active Listening)： 不僅聽對方說了什麼，更要理解背後的含義和情緒。
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  • 區分「需要 (Needs)」與「想要 (Wants)」： 使用者說出的「想要」某個功能，可能只是解決底層「需要」的一種方法。要挖掘根本的需求，而非僅滿足表面的要求。（例如，亨利福特的名言：「如果我問顧客他們想要什麼，他們會告訴我『一匹更快的馬』」，但他洞察到人們真正的需求是更快的交通方式，於是發明了汽車）。
    • 

  • 挖掘「為什麼」： 對於使用者的回答或行為，不斷追問「為什麼」，以探究更深層的原因和動機。
總結：
挖掘需求是一個持續、多面向的過程，通常需要結合多種方法。從深入的質性研究開始，了解個體經驗和痛點；接著透過量化研究驗證規模和趨勢；利用框架工具整理洞察；並透過持續的回饋和迭代來不斷優化對需求的理解和滿足方式。最重要的是，始終以使用者為中心，保持同理心和好奇心。
deepseek

挖掘人們的需求是產品開發、行銷和服務設計的核心環節。以下是系統化的方法和步驟，幫助你有效地辨識和驗證潛在需求：
1. 直接觀察與沈浸研究
使用者訪談：深度一對一交流，關注使用者行為背後的動機（例如：「為什麼你覺得這個功能很重要？」）。
實地觀察：到使用者真實場景中記錄行為（如零售業觀察顧客動線，軟體產業記錄使用者操作路徑）。
日記研究：讓使用者記錄日常行為與痛點（適用於長期需求挖掘）。
技巧：追問"5個為什麼"（豐田方法論），穿透表面需求直達本質。
2. 數據驅動的需求挖掘
行為數據分析：
工具：Google Analytics、Hotjar、Mixpanel。
關注點：功能使用頻次、頁面跳出率、轉換漏斗斷層。
文字探勘：
分析客服記錄、應用程式商店評論、社群媒體（用NLP工具如MonkeyLearn擷取高頻關鍵字）。
A/B測試：
驗證假設需求（如電商測試不同結帳流程的轉換率）。
案例：Netflix透過播放暫停率資料發現使用者需要"跳過片頭"功能。
3. 需求驗證框架
KANO模型：分類需求優先順序（基本型/期望型/興奮型需求）。
例：手機的基本需求是通話，興奮需求可能是AI攝影。
Jobs to be Done（JTBD）：聚焦使用者"僱用"產品完成的任務。
工具：製作使用者任務地圖（如"用戶買鑽頭其實需要的是牆上的洞"）。
4. 創新需求挖掘技術
影子觀察法：跟隨使用者24小時記錄全流程痛點（醫療領域常用）。
極端用戶研究：訪問超級用戶或完全拒絕使用的用戶，發現潛在需求。
類比思維：跨產業借鏡（如Uber需求挖掘參考了外送配送調度邏輯）。
5. 心理學與行為經濟學應用
認知偏誤利用：
損失厭惡：用戶更在意避免損失而非獲得收益（如"限時優惠"設計）。
選擇悖論：太多選項導致決策癱瘓（需做需求減法）。
隱喻誘引技術（ZMET）：透過圖片聯想挖掘潛意識需求。
6. 系統化需求管理工具
需求優先矩陣：依影響力/可行性排序。
使用者故事地圖：視覺化需求場景（As a...I want to...So that...）。
關鍵陷阱規避
避免自我投射：不要將自己的需求當作使用者需求。
區分需求與解決方案：使用者說"想要更快馬"時，實際需要的是更快交通（汽車）。
動態驗證：需求會隨時間變化（定期重訪使用者）。
執行步驟範例
假設生成：透過社群媒體輿情分析發現"家長抱怨輔導作業困難」。
深度訪談：訪談20位家長，發現痛點集中在"數學題講解"。
資料驗證：檢查教育類APP中數學相關功能的負評。
原型測試：開發AI解題講解功能，用MVP驗證使用率。
迭代優化：根據使用者回饋增加"錯題步驟標註"功能。
透過組合定量數據和定性洞察，持續迭代驗證，才能穿透表面需求，抓住本質痛點。需求挖掘不是一次性項目，而是需要嵌入產品生命週期的持續過程。