再說明一下昨天的那個案例，后臺有朋友留言說沒怎么看懂。

首先那個作者利用爬蟲軟件，將 Fiverr 上的所有 Gig 信息抓取下來，至于抓取使用到的程序、抓取的所花費的時間、難度，等等維度的信息，咱先別管。將信息抓取下來后，就是對數據進行清洗整理，完成后投喂給 AI 工具，讓其通過這些素材總結其中的用戶需求。

至此，數據的加工環節便完成了，下一步自然就是如何利用數據了。

一方面，作者可以自己利用這份數據來調研用戶需求，發現未被滿足的用戶痛點，從而開發出相應產品。另一方面，可以直接將這份整理好的數據，做出一個數據庫，向有相關調研需求的人直接賣數據庫的使用權。

別懷疑這種數據有沒有市場，直接看結果就知道了（見下圖）。

所以我想表達的便是，通過圍繞這種「大平臺」來尋找相應的衍生需求，或者直接加工「大平臺」的數據做成虛擬產品，不失為一種極佳的產品開發思路。

畢竟用戶已經培育好了，相應的痛點需求調研也不是很難（分析用戶痛點），需要我們做的就是找準定位，然后開發出 MVP 后做精準的定向營銷。當然，“Build in Public”這種宣傳思路也是可行的。

其實，除了這種圍繞單一「大平臺」進行需求調研外，還有另一種思路，就是圍繞兩個或者多個「大平臺」進行需求調研。

拿我們生活中的一個工作場景舉例，比如有些小伙伴喜歡用 WPS 這款 Office 辦公軟件，也有些小伙伴喜歡用老牌的 Microsoft Office。但是這兩個軟件之間存在一定的格式壁壘，即 WPS 的文檔保存格式，在 Office 里面是打不開的。

如果平臺官方沒有提供相應的解決方案的話，那這種非常真實的痛點，便可以作為我們產品開發的一個方向。就是做出一款產品，能夠將 WPS 的文檔格式無損轉化為 Microsoft Office 可以讀寫的格式（即 docx）。

類似這樣的需求有很多，尤其是在那些競爭非常充分的領域。比如你現在去谷歌一下“下載器”、“轉換器”之類的關鍵詞，基本都是圍繞這種思路進行產品開發的。

至于相應的調研方式，真的沒有什么捷徑，都是以谷歌搜索引擎為主，一個關鍵詞一個關鍵詞的過，可能過程中可以再配合一點其他的數據調研工具。但無論如何，都是需要下功夫研究用戶痛點的，這件事并不是那么輕松。

最后總結一下，圍繞平臺發掘需求的兩種思路。其一是尋找平臺用戶的痛點，然后針對性做產品開發。其二是尋找平臺與平臺之間的種種壁壘（格式壁壘、下載上傳壁壘等等），開發出能幫助用戶解決麻煩的產品。