产品调研标准化流程
版本: v2.0 更新时间: 2025-11-20 适用范围: 所有LemonData产品机会调研 基于: Phase 2实战经验总结
📋 流程概览
Phase 0: 快速筛选 (1小时)
↓
Phase 1: 基础验证 (2-4小时)
↓
Phase 2: 深度分析 (1-2天)
↓
Phase 3: 可行性评估 (1-2天)
↓
Phase 4: 决策与规划 (半天)总耗时: 3-5天 (单个产品) 输出文档: 完整调研报告 + 实施方案
Phase 0: 快速筛选 (1小时)
目标
快速判断产品是否值得深入调研,过滤掉明显不适合的机会。
检查清单
0.1 产品存在性验证 (15分钟)
工具: WebSearch / App Store搜索
- [ ] 产品是否仍在线? (App Store / Google Play)
- [ ] 最后更新时间? (>6个月未更新=警告)
- [ ] 是否已下架? (如下架,原因是什么?)
输出: 在线 ✅ / 下架 ❌ / 不确定 ⚠️
0.2 基础数据收集 (20分钟)
工具: WebSearch / 产品官网 / 社交媒体
收集以下数据:
- [ ] 评分: ___ 星 (___条评价)
- [ ] 下载量估算: ___
- [ ] 收入估算 (如有公开数据): $___
- [ ] 发布时间: ___
- [ ] 开发者/公司: ___
判断标准:
- 评分 < 3.0星 → 产品质量问题,慎重
- 评分 > 4.5星 → 用户满意度高,可深入
- 评论数 > 10K → 有一定用户基础
0.3 团队匹配度初判 (15分钟)
基于产品类型快速评估:
| 产品类型 | 技术难度 | 团队匹配度 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 表单追踪类 | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 强烈推荐 |
| AI工具包装 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 推荐 |
| 图像处理 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 可尝试 |
| 社交网络 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 需谨慎 |
| 游戏类 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | 不推荐 |
对于你的团队 (善用AI + 执行力强 + 无技术背景):
- ✅ 优选: ⭐⭐⭐⭐⭐ 或 ⭐⭐⭐⭐
- ⚠️ 慎选: ⭐⭐⭐
- ❌ 避免: ⭐⭐ 或 ⭐
0.4 快速决策 (10分钟)
Go / No-Go 决策矩阵:
| 条件 | 权重 | 评分 |
|---|---|---|
| 产品仍在线且活跃 | 必须 | ✅/❌ |
| 评分 ≥ 4.0 | 30% | 1-10 |
| 有公开收入数据 | 20% | 1-10 |
| 团队匹配度 ≥ ⭐⭐⭐ | 30% | 1-10 |
| 市场趋势向上 | 20% | 1-10 |
决策规则:
- 如果"产品在线"=❌ → 终止调研
- 加权总分 ≥ 7.0 → 进入Phase 1
- 加权总分 4.0-6.9 → 降低优先级,资源充足时再研究
- 加权总分 < 4.0 → 放弃
Phase 1: 基础验证 (2-4小时)
目标
验证产品的真实现状和关键数据,建立调研基线。
1.1 产品现状深度验证 (1小时)
App Store 完整检查
工具: App Store直接访问 + WebSearch
产品名称: _______________
App ID: _______________
当前版本: _______________
最后更新: _______________
大小: _______________
年龄限制: _______________评价分析:
- 总评分: ___ 星
- 评价数量: ___ 条
- 最近30天评价: ___ 条
- 趋势: 📈上升 / 📊稳定 / 📉下降
Top 5 最新评论:
- (5星/1星) "___"
- (5星/1星) "___"
- (5星/1星) "___"
- (5星/1星) "___"
- (5星/1星) "___"
关键洞察:
- 用户最喜欢: ___
- 用户最不满: ___
- 常见bug: ___
Google Play 检查 (如适用)
下载量范围: ___ 评分: ___ 星 (___ 评价) 与iOS版本对比: 相同 / 不同
官网检查
- [ ] 官网存在: 是 / 否
- [ ] URL: _______________
- [ ] 最后更新: _______________
- [ ] 流量估算 (SimilarWeb): ___
- [ ] 主要流量来源: ___
- [ ] SEO关键词: ___
1.2 商业模式验证 (1小时)
下载并体验
- [ ] 已下载并注册
- [ ] 注册流程: 简单 / 中等 / 复杂
- [ ] 新手引导: 有 / 无
- [ ] 引导质量: ___
变现模式识别
定价结构:
免费版:
- 功能限制: ___
- 使用次数: ___
- 水印/广告: ___
付费版:
□ 订阅制
- 月订阅: $___/月
- 年订阅: $___/年 (相当于 $___/月)
- 周订阅: $___/周 (如有)
□ 一次性购买
- 价格: $___
□ 内购项目
- 项目1: $___
- 项目2: $___
□ 广告变现
- 广告类型: ___
- 频率: ___转化设计分析:
- 免费试用期: ___ 天
- Paywall出现时机: ___
- 转化话术: "___"
- 紧迫感营造: ___
1.3 数据源验证 (1-2小时)
七麦数据查询 (如有API)
当前下载量 (US iOS): ___
当前排名:
- 总榜: #___
- 分类榜: #___ (类别: ___)
- 畅销榜: #___
关键词覆盖: ___ 个
Top 10关键词:
1. ___ (排名:#___)
2. ___ (排名:#___)
...
ASA投放:
- 投放关键词数: ___
- 估算广告支出: $___/天WebSearch 补充数据
搜索以下内容:
- "[产品名] revenue MRR"
- "[产品名] downloads statistics"
- "[产品名] TechCrunch founder interview"
- "[产品名] Crunchbase funding"
找到的公开数据:
来源1: ___ (可信度:⭐⭐⭐⭐⭐)
- 数据: ___
- 日期: ___
来源2: ___ (可信度:⭐⭐⭐⭐)
- 数据: ___
- 日期: ___
1.4 竞品快速扫描 (30分钟)
识别Top 3竞品:
| 竞品名 | 下载量 | 评分 | 定价 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| 1. ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
| 2. ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
| 3. ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
竞品地位:
- 该产品排名: #___ (在细分市场)
- 市场格局: 🔴红海 / 🟡竞争中 / 🟢蓝海
Phase 1 输出
基础数据表:
yaml
产品名: ___
状态: 在线/下架
评分: ___ 星 (___ 评价)
下载量估算: ___
MRR估算: $___
订阅价格: $___ /月 或 $___ /年
竞争程度: 红海/竞争中/蓝海
团队匹配度: ⭐⭐⭐⭐⭐Go / No-Go 决策:
- 进入Phase 2? ✅ / ❌
- 理由: ___
Phase 2: 深度分析 (1-2天)
目标
深入理解产品的技术实现、增长策略、用户画像,为复现做准备。
2.1 功能完整测试 (半天)
核心功能清单
功能1: ___
- 触发方式: ___
- 实现效果: ___
- 用户体验: 1-10分
- 技术难度估算: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 可替代方案: ___
功能2: ___
- 触发方式: ___
- 实现效果: ___
- 用户体验: 1-10分
- 技术难度估算: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 可替代方案: ___
功能3: ___ (...依此类推)
整体功能架构图:
[用户]
↓
[前端交互] → [核心功能A] → [API调用1]
→ [核心功能B] → [API调用2]
→ [核心功能C] → [本地处理]
↓
[数据存储] → Firebase / AWS / ...
↓
[订阅系统] → RevenueCat / Stripe / ...2.2 技术栈识别 (半天)
识别方法
方法1: 网络抓包
- 工具: Charles / Proxyman
- 识别: API endpoints, 第三方服务
方法2: 代码特征
- 界面风格 → React Native / Flutter / SwiftUI
- 动画效果 → 原生 / 跨平台
方法3: 公开信息
- 招聘JD → 技术栈描述
- 技术博客 → 实现细节
- GitHub → 开源代码 (如有)
技术栈清单
yaml
前端:
框架: ___
UI库: ___
状态管理: ___
后端:
云服务: AWS / GCP / Azure / Firebase
数据库: ___
API: ___
AI/ML:
模型: ___
API提供商: OpenAI / Replicate / ...
成本估算: $___ /千次调用
第三方服务:
- 支付: RevenueCat / Stripe
- 分析: Mixpanel / Amplitude
- 推送: OneSignal / Firebase
- 存储: Cloudflare R2 / AWS S32.3 增长策略分析 (半天)
流量来源追踪
工具:
- Facebook Ad Library
- Google Ads Transparency Center
- TikTok Creative Center
- SimilarWeb
发现的渠道:
| 渠道 | 是否投放 | 投放强度 | 素材类型 | 预算估算 |
|---|---|---|---|---|
| ASA | ✅/❌ | 高/中/低 | ___ | $___ |
| Google Ads | ✅/❌ | 高/中/低 | ___ | $___ |
| Facebook/IG | ✅/❌ | 高/中/低 | ___ | $___ |
| TikTok | ✅/❌ | 高/中/低 | ___ | $___ |
| 有机流量 | - | - | SEO/ASO | - |
增长策略识别:
- [ ] 借势之术 (争议话题)
- [ ] 借新之术 (新功能+老设备)
- [ ] 借风之术 (趋势红利)
- [ ] 接火之术 (二次爆发)
- [ ] TikTok病毒传播
- [ ] Etsy引流
- [ ] 其他: ___
ASO策略分析
App Store优化:
App名称: ___
副标题: ___
关键词策略:
- 品牌词: ___
- 品类词: ___
- 功能词: ___
- 长尾词: ___
应用截图策略:
- 第1张: ___ (最重要,吸引点击)
- 第2张: ___ (核心功能)
- 第3张: ___ (用户评价/数据)
- ...
描述文案分析:
- 开头钩子: "___"
- 痛点戳中: ___
- 功能罗列: ___
- CTA: "___"学到的技巧:
2.4 用户画像与使用场景 (半天)
用户评论深度分析
工具: App Store评论 + Reddit + Twitter
从评论中识别:
典型用户画像:
用户类型1: ___ (占比:___%)
- 年龄: ___
- 职业: ___
- 使用场景: ___
- 痛点: ___
- 期望: ___
用户类型2: ___ (占比:___%)
- 年龄: ___
- 职业: ___
- 使用场景: ___
- 痛点: ___
- 期望: ___高频使用场景:
- 场景1: ___ (频次:___)
- 场景2: ___ (频次:___)
- 场景3: ___ (频次:___)
用户旅程地图:
发现 → 下载 → 注册 → 首次使用 → 付费决策 → 持续使用 → 流失/留存
关键触点:
- 发现: ___
- 转化: ___
- 激活: ___
- 留存: ___Phase 2 输出
深度分析报告 (10-15页):
- 完整功能清单与体验评分
- 技术栈识别与实现方案
- 增长策略拆解
- 用户画像与使用场景
- 可复现性初步评估
Phase 3: 可行性评估 (1-2天)
目标
评估你的团队是否能够复现,需要多少资源,预期回报如何。
3.1 技术可行性评分 (半天)
评分框架
| 技术点 | 难度 | 团队能力 | 可行性 | 替代方案 |
|---|---|---|---|---|
| 前端开发 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ | FlutterFlow |
| 后端API | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ | Firebase |
| AI模型 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⚠️ | 调用API |
| 支付集成 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ | RevenueCat |
| ... | ... | ... | ... | ... |
评分规则:
- 难度 ≤ 团队能力 → ✅ 可行
- 难度 > 团队能力 但有替代方案 → ⚠️ 需权衡
- 难度 >> 团队能力 且无替代方案 → ❌ 不可行
综合技术可行性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5星)
关键技术难点:
- ___ (解决方案:___)
- ___ (解决方案:___)
3.2 资源需求估算 (半天)
开发资源
人员需求:
□ 自己开发 (FlutterFlow + AI辅助)
- 学习时间: ___ 天
- 开发时间: ___ 周
- 总成本: $0-500 (工具订阅)
□ 外包开发
- 开发者类型: 印度/东欧/国内/美国
- 估算报价: $___ - $___
- 周期: ___ 周
- 分期付款: 30%-40%-30%
□ 混合模式
- 自己做: ___
- 外包: ___
- 估算成本: $___ - $___技术成本 (前6个月):
开发工具:
- FlutterFlow Pro: $30/月 × 6 = $180
- Cursor / Copilot: $20/月 × 6 = $120
- Figma: $12/月 × 6 = $72
云服务:
- Firebase: $0-100/月 = $0-600
- Cloudflare: $5/月 × 6 = $30
AI API:
- OpenAI: $100-500/月 = $600-3000
- Replicate: $50-200/月 = $300-1200
其他服务:
- RevenueCat: $0 (免费版)
- Analytics: $0 (免费版)
- 总计: $___ - $___上架成本:
- Apple Developer: $99/年
- Google Play: $25 (一次性)
- 域名: $12/年
- 总计: $136运营资源
推广预算 (前6个月):
ASO优化:
- 关键词研究: $0-500
- 截图/文案: $200-500
- A/B测试: $0 (免费工具)
付费广告:
- ASA: $1000-3000
- TikTok: $2000-5000
- Google Ads: $1000-2000
- Facebook: $1000-2000
内容营销:
- TikTok KOL: $2000-5000
- 小红书: $1000-3000
- YouTube: $500-1000
总计: $8700-22000人力投入:
开发阶段 (Month 1-2):
- 全职: 2人 × 2月 = 4人月
- 或兼职: 4人 × 2月 = 8人月
运营阶段 (Month 3-6):
- 运营: 1人 × 4月 = 4人月
- 客服: 0.5人 × 4月 = 2人月
总计: 10-14人月3.3 收益预测模型 (半天)
关键假设
yaml
定价:
月订阅: $___ /月
年订阅: $___ /年
免费试用: ___ 天
转化率:
安装→注册: ___%
注册→试用: ___%
试用→付费: ___%
整体转化率: ___%
用户获取:
CPI (Cost Per Install): $___
CAC (Customer Acquisition Cost): $___
用户留存:
Day 1: ___%
Day 7: ___%
Day 30: ___%
Month 6: ___%
LTV (Lifetime Value):
平均订阅月数: ___ 月
LTV = ARPU × 订阅月数 = $___三种场景预测
保守场景 (概率:40%):
Month 1:
- 下载: 1000
- 付费用户: 30 (3%转化)
- 收入: $300
- 成本: $5000
- 亏损: -$4700
Month 3:
- 下载: 3000
- 付费用户: 150
- MRR: $1500
- 累计亏损: -$8000
Month 6:
- 下载: 8000
- 付费用户: 500
- MRR: $5000
- 累计亏损: -$3000
- 开始盈利: Month 7
ROI (12个月): 1.2x理想场景 (概率:30%):
Month 6:
- MRR: $15000
- 累计盈利: $20000
- ROI (12个月): 3x乐观场景 (概率:10%):
Month 6:
- MRR: $40000
- 累计盈利: $80000
- ROI (12个月): 8x期望值计算:
期望ROI = 0.4 × 1.2 + 0.3 × 3 + 0.1 × 8
= 0.48 + 0.9 + 0.8
= 2.18x3.4 风险评估矩阵 (半天)
风险识别
| 风险类型 | 概率 | 影响 | 风险值 | 应对措施 |
|---|---|---|---|---|
| 技术实现失败 | 低 | 高 | 中 | 外包backup |
| 市场需求不足 | 中 | 高 | 高 | MVP快速验证 |
| 竞品降价 | 中 | 中 | 中 | 差异化功能 |
| App被拒审 | 低 | 高 | 中 | 提前咨询 |
| 获客成本过高 | 高 | 中 | 高 | 有机流量 |
| 用户留存低 | 中 | 高 | 高 | 产品打磨 |
| 资金链断裂 | 低 | 极高 | 中 | 分阶段投入 |
| 政策风险 | 低 | 极高 | 中 | 合规审查 |
风险值计算: 概率 × 影响
Top 3 关键风险:
- 市场需求不足 (应对:___)
- 用户留存低 (应对:___)
- 获客成本过高 (应对:___)
Phase 3 输出
可行性评估报告 (8-10页):
- 技术可行性评分与替代方案
- 完整资源需求清单与成本预算
- 三种场景下的财务预测
- 风险矩阵与应对措施
- Go/No-Go建议
Phase 4: 决策与规划 (半天)
目标
基于前三个阶段的分析,做出明确决策并制定行动计划。
4.1 综合评分 (1小时)
评分表
| 维度 | 权重 | 评分(1-10) | 加权分 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 市场机会 | 30% | ___ | ___ | 市场规模、增长趋势 |
| 技术可行性 | 25% | ___ | ___ | 团队能力匹配度 |
| 资源匹配度 | 20% | ___ | ___ | 预算、人力、时间 |
| 风险可控性 | 15% | ___ | ___ | 风险识别与应对 |
| 竞争优势 | 10% | ___ | ___ | 差异化空间 |
| 总分 | 100% | - | ___ | - |
决策标准:
- ≥ 8.0: 🟢 立即执行 - 优先级最高
- 7.0-7.9: 🟡 值得尝试 - 资源允许时执行
- 6.0-6.9: 🟡 继续观察 - 需要更多验证
- 5.0-5.9: 🟠 暂不建议 - 风险大于机会
- < 5.0: 🔴 放弃 - 不建议投入
4.2 SWOT分析 (30分钟)
Strengths (优势):
1. ___
2. ___
3. ___
Weaknesses (劣势):
1. ___
2. ___
3. ___
Opportunities (机会):
1. ___
2. ___
3. ___
Threats (威胁):
1. ___
2. ___
3. ___4.3 决策建议 (30分钟)
最终建议
决策: 🟢执行 / 🟡观察 / 🔴放弃
理由 (Top 3):
如果选择"观察", 触发条件:
- [ ] 条件1达成 (如:竞品下架)
- [ ] 条件2达成 (如:技术成本降低50%)
- [ ] 条件3达成 (如:市场需求上升)
如果选择"执行", 见下方计划。
4.4 执行路线图 (1小时)
8周冲刺计划
Week 1-2: 准备阶段
□ 完成PRD文档
□ 设计UI/UX (Figma)
□ 确定技术方案
□ 注册Apple Developer
□ 准备开发环境
□ 如需外包,签订合同
关键交付:
- PRD (10页)
- 设计稿 (20屏)
- 技术方案 (3页)
成本: $___ - $___Week 3-5: 开发阶段
□ 搭建基础框架
□ 开发核心功能1
□ 开发核心功能2
□ 开发核心功能3
□ 集成第三方服务
□ 本地测试
关键交付:
- MVP可运行版本
- 内部测试通过
成本: $___ - $___Week 6-7: 测试优化
□ Beta用户招募 (20人)
□ TestFlight内测
□ 收集反馈
□ Bug修复
□ 性能优化
□ 准备上架素材
关键交付:
- Bug < 5个
- 崩溃率 < 1%
- 应用截图 (10张)
- App描述文案
成本: $___ - $___Week 8: 上架准备
□ 提交App Store审核
□ 制定ASO策略
□ 准备推广素材
□ 设置分析工具
□ 准备客服响应
关键交付:
- App上架成功
- 监控dashboard就绪
- 推广计划 (10页)
成本: $___ - $___6个月增长计划
Month 1-2: 冷启动
目标:
- 1000下载
- 50付费用户
- MRR $500
策略:
- ASO优化
- 朋友圈传播
- Product Hunt发布
- 小范围测试广告
预算: $2000Month 3-4: 增长验证
目标:
- 5000下载
- 300付费用户
- MRR $3000
策略:
- 扩大ASA投放
- TikTok内容营销
- KOL合作测试
- 优化转化漏斗
预算: $5000Month 5-6: 规模化
目标:
- 15000下载
- 1000付费用户
- MRR $10000
策略:
- 多渠道投放
- 病毒传播机制
- 推荐奖励系统
- PR和媒体曝光
预算: $10000Phase 4 输出
最终交付物:
调研报告总结 (5页)
- 执行摘要
- 综合评分
- 决策建议
- SWOT分析
实施计划 (15页)
- 8周开发计划
- 6个月增长计划
- 预算分配表
- 里程碑定义
- 风险应对预案
快速参考卡 (1页)
- 关键数据一览
- Go/No-Go决策
- Top 3行动项
- 紧急联系人
📊 质量检查清单
在提交调研报告前,确保:
数据完整性
- [ ] 所有数据都有来源标注
- [ ] 估算数据标注了"估算"
- [ ] 矛盾数据已reconcile
- [ ] 数据时效性 < 30天
分析深度
- [ ] 不只是数据堆砌,有洞察
- [ ] 每个结论都有支撑证据
- [ ] 风险都有应对措施
- [ ] 假设都明确标注
可执行性
- [ ] 计划具体到周
- [ ] 成本精确到美元
- [ ] 责任人明确
- [ ] 交付物清晰
文档质量
- [ ] 无错别字
- [ ] 格式统一
- [ ] 图表清晰
- [ ] 易于阅读
🛠️ 工具箱
Phase 0-1 工具
- WebSearch: 快速信息收集
- App Store: 产品验证
- SimilarWeb: 网站流量
- Crunchbase: 融资信息
Phase 2 工具
- Charles Proxy: 网络抓包
- Facebook Ad Library: 广告分析
- Google Ads Transparency Center: 广告分析
- TikTok Creative Center: 创意研究
- Reddit/Twitter: 用户反馈
Phase 3-4 工具
- Excel/Google Sheets: 财务建模
- Figma: 原型设计
- Notion: 项目管理
- ChatGPT/Claude: AI辅助分析
数据分析工具
- 七麦数据: App Store数据
- App Annie/Sensor Tower: 市场数据
- SerpAPI: App Store API
- Ahrefs/SEMrush: SEO分析
📝 模板库
快速调用模板
产品调研参考:
- 社群实战案例库 - 28个真实案例
- 产品数据库-高收入产品类 - 9层分析模板
- AI工具深度分析 - 详细分析示例
实战案例参考:
- 高收入产品分析 - S级产品深度分析
- Batch4-6核心洞察报告 - 综合案例研究
🔄 持续改进
调研后复盘
每次调研完成后,花30分钟回答:
What Went Well:
- 哪些方法特别有效?
- 发现了哪些意外价值?
- 哪些工具最好用?
What Went Wrong:
- 哪些时间浪费了?
- 哪些数据没找到?
- 哪些分析有偏差?
What to Improve:
- 下次如何更快?
- 需要补充哪些工具?
- 流程哪里可以优化?
流程版本管理
v1.0 (2025-11-18): 初版,基于经验总结
v2.0 (2025-11-20): Phase 2实战后优化
v2.1 (预计): 增加七麦API集成
v3.0 (预计): 增加自动化脚本💡 最佳实践
效率提升技巧
- 并行处理: Phase 1可以同时调研2-3个产品
- 模板复用: 用好模板,减少重复工作
- AI辅助: 让ChatGPT帮你分析用户评论
- 数据复用: 竞品分析做一次,多个产品复用
常见错误避免
❌ 错误1: 过度分析,迟迟不决策 ✅ 正确: 设置时间限制,快速试错
❌ 错误2: 只看数据,不实际体验产品 ✅ 正确: 必须下载使用,亲自感受
❌ 错误3: 盲目乐观,忽视风险 ✅ 正确: 悲观预期,乐观行动
❌ 错误4: 追求完美,MVP做太重 ✅ 正确: 先60分MVP,快速上线
📞 需要帮助?
如果在调研过程中遇到困难:
- 查阅案例: 参考社群实战案例库中的成功案例
- 使用模板: 参考产品数据库-高收入产品类中的9层分析框架
- AI辅助: 向ChatGPT/Claude描述问题
- 社区讨论: LemonData社群交流
文档版本: v2.0 创建日期: 2025-11-20 最后更新: 2025-11-20 下次更新: 根据实战反馈持续优化
changelog:
- v2.0 (2025-11-20): 基于Phase 2实战经验全面重写
- v1.0 (2025-11-18): 初版创建
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