产品创新与用户需求研究示意图演示数据
博晓通-产品创新工具的技术原理
数据层
全网商品评论数据、超过1000万商品数据
全网商品评论数据
超过 1000 万商品数据
技术层
NLP 自然语言处理技术、机器学习
NLP(自然语言处理技术）
人工智能核心机器学习技术
应用层
洞察用户痛点需求、抽取产品概念并验证表现
洞察用户痛点、需求
抽取产品概念并验证表现
目前我们积累的产品概念超过 3 万，口碑分析累积了 800 个维度
概念体系
使用场景
减肥
早餐
成分配料
A2蛋白
生牛乳
适用人群
老人
孕妇
评论体系
产品
减肥
早餐
品牌
形象
代言
服务
物流
客服
用户需求发掘：找到品类中有价值的用户痛点和需求
口味体验优于同类产品的比例演示数据
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售后服务体验优于同类产品的比例演示数据
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不同评价维度的好评率变化演示数据
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用户关注度与好评率对比演示数据
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核心数据
该品类的整体用户评价
用户的讨论点
用户的痛点（广泛性，痛度）
不同维度的交叉对比：品类，品牌，不同价格段
用户的讨论点
用户的痛点（广泛性，痛度）
不同维度的交叉对比：品类，品牌，不同价格段
从用户需求中发现品类机会
用户关注度与好评率机会矩阵演示数据
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如何确定品类机会
机会区域：用户关注度高但好评率低
刚需区域：用户关注率高且好评率高
个性区域：用户关注率低但好评率高
忽略区域：用户关注率低好评率低
刚需区域：用户关注率高且好评率高
个性区域：用户关注率低但好评率高
忽略区域：用户关注率低好评率低
发现流行趋势：通过机器学习算法呈现流行的产品概念
产品概念的品类与时间筛选演示数据
- 产品品类
- 乳制品 / 饮料 / 零食
- 价格范围
- 主流价格带
- 分析周期
- 近一个月
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流行产品概念词云演示数据
健康配方便携包装新口味使用场景需求关注体验差异潜力
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核心数据
呈现搜索概念的相关结果
呈现符合限定条件的概念结果
点击具体概念，现相关概念的市场表现
呈现符合限定条件的概念结果
点击具体概念，现相关概念的市场表现
产品概念验证：回溯产品概念的销售表现，存真去伪
产品概念销售额与商品数量概览演示数据
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指定产品概念的销售趋势演示数据
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核心数据
带有指定概念的销售表现，产品数量，关联概念等数据 分析维度，按时间，品牌，品类，价格段等
行业爆品的拆解和复盘
爆品销售额与同比增长概览演示数据
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爆品月度销售额变化演示数据
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爆品在各平台的销售分布演示数据
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爆品在各店铺类型的销售分布演示数据
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核心数据
销售表现复盘
回溯其定位和定价策略
复盘产品体验和变化趋势
拆解其产品概念
回溯其定位和定价策略
复盘产品体验和变化趋势
拆解其产品概念
产品定义与研究框架
产品创新研究
产品创新研究把销量表现、评论文本、社媒反馈、竞品属性和概念标签放在同一框架中分析，用于识别未满足需求、验证新概念和优化卖点表达。
解决什么问题
- 新概念缺少市场验证
- 用户需求分散
- 竞品卖点难沉淀
- 产品痛点难量化
数据来源
- 产品概念库
- 电商评论
- 社媒反馈
- 销售数据
- 竞品商品页
分析方法
- NLP 评论分析
- AI 概念分类
- 语义聚类
- 情感分析
- 销量交叉验证
输出结果
新品研究报告
- 概念机会库
- 用户需求地图
- 卖点建议
- 痛点清单
适用行业
- 饮料
- 食品
- 母婴
- 个护
- 保健品
落地流程
让创新从感性判断变成有证据支持的决策
从概念收集、需求归因、竞品对照到机会排序，平台把产品创新过程拆成可以验证的步骤，帮助品牌减少无效立项。- 01
收集创新线索
整合平台评论、成分概念、竞品卖点与社媒讨论，建立机会池。
- 02
识别真实需求
按痛点、功效、口味、包装与使用场景聚类，提炼高频需求。
- 03
验证概念优先级
用销量、评价和竞争状态对概念进行排序与验证。
适用业务场景
适用于新品概念筛选、卖点优化与用户需求研究
尤其适合产品、研发和市场团队在新品立项前快速验证概念，也适合上市后复盘消费者为何接受或拒绝某类产品。- 新品概念筛选
- 卖点提炼
- 包装方向评估
- 用户需求地图构建
案例结果
某个护品牌识别出 3 个高优先级新品概念并进入立项流程。
某个护品牌结合评论痛点与成分趋势，识别出更具增长潜力的创新方向，并据此调整了新品组合。原案例摘要；统计样本、基准口径和验收材料未在本页公开，具体结果需结合项目报告核验。- 概念筛选效率提升 42%
- 负面问题识别准确率提升 31%
- 新品机会池扩大 2.6 倍