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市场研究

分析公司或资料数据集,以识别市场细分和模式。包含24个免费的SKILL.md技能,适用于Claude Code及兼容智能体,可用于资格审核、公司调研和列表清洗。

市场研究 是什么?

该技能旨在帮助AI智能体(如Claude Code、Cursor等兼容工具)对用户提供的公司或资料数据集进行市场分析。其核心是识别数据集中的自然细分市场、重复特征、主导类别、空白领域和新兴模式。对于希望快速理解原始抓取数据本质、发现市场机会集中区域或评估数据中隐藏模式的开发者或运营人员来说,该技能非常有用。它支持任何能够读取结构化数据集(如CSV、JSON)的平台。工作流程包括:分析数据集结构、识别重复特征、推导细分市场、识别空白和模式,最后输出包含 market_segments、recurring_characteristics、dominant_categories、gaps、emerging_patterns 和 research_limitations 的结构化分析报告。该技能强调基于数据的客观性,避免过度泛化,并明确要求报告数据来源偏差。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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文档

市场研究 是做什么的?

目的

分析公司或资料数据集,以识别市场细分和模式。

何时使用本技能

  • 理解抓取的市场数据集
  • 在大量列表中发现自然细分
  • 识别主导和未被充分服务的类别
  • 判断机会集中的规模

何时不宜使用本技能

  • 数据集太小,无法展现模式
  • 需要统计严谨的市场规模估算
  • 希望对每个记录执行操作(请使用线索列表分析)

必需输入

  • 公司或资料数据集

可选输入

  • 感兴趣的角度(行业、规模、地域)
  • 待检验的假设

规则

  1. 分析整个数据集,而非某个方便的子集。
  2. 尽可能报告计数和占比。
  3. 不要过度泛化超出数据支持的范围。
  4. 说明数据来源偏差和局限性。
  5. 将观察到的模式与推测区分开。

流程

  1. 分析数据集结构和字段。
  2. 识别重复出现的特征和类别。
  3. 推导出自然细分市场。
  4. 识别空白和新出现的模式。
  5. 说明局限性。

输出格式

返回包含以下字段的市场分析:

  • market_segments
  • recurring_characteristics
  • dominant_categories
  • gaps
  • emerging_patterns
  • research_limitations

验证

  • 确认细分市场的声明反映了数据分布。
  • 确认局限性中提到了任何抽样偏差。
  • 确认没有伪造的统计数据。

局限性

  • 分析结果描述的是所提供的数据集,并非整个市场。
  • 数据收集中的来源偏差会带入分析结果。

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