万科网络科技

一、数据驱动：从行为痕迹中找线索

1. 网站后台数据深度分析

• 重点关注 “搜索词数据”：筛选用户在站内搜索但未找到满意结果的关键词（如 “烤箱食谱无黄油版”），这类词汇直接指向未被满足的潜在需求。
• 分析 “页面停留与跳出细节”：若用户在某篇内容的特定段落停留久但未互动（如 “跑步减脂” 文章中 “膝盖保护” 部分），或频繁跳转同类内容，可能暗示该领域需更深入、更精准的内容。
• 追踪 “转化路径断点”：比如用户多次点击 “产品选购指南” 却未完成购买，可能存在 “参数看不懂”“对比不清晰” 等潜在困惑，需补充对应内容。

2. 第三方工具与行业数据参考

• 用关键词工具（如百度指数、5118）挖掘长尾词背后的需求，比如核心词 “瑜伽入门” 的关联长尾词 “瑜伽入门膝盖疼怎么办”“在家瑜伽入门需要什么装备”，这些长尾词多对应隐性需求。
• 参考行业报告与竞品评论：行业报告可揭示用户群体共性痛点（如 “90 后租房族收纳需求增长”）；竞品的差评、评论区提问（如 “能不能出个简化版教程”），也是潜在需求的直接来源。

二、场景化洞察：代入用户视角找痛点

1. 模拟用户全流程使用场景

• 从用户 “搜索 - 浏览 - 决策 - 使用” 全链路代入，比如针对 “新手学化妆”，模拟场景：用户可能担心 “手残画不好眼线”“买错化妆品浪费钱”“不同场合妆容切换”，这些隐性痛点可转化为 “眼线容错技巧”“新手化妆品平价清单” 等内容需求。
• 关注 “极端场景” 与 “高频场景”：极端场景如 “小户型厨房收纳”“出差便携健身方案”，高频场景如 “上班族快手早餐”“学生党期末复习技巧”，这类场景下的潜在需求更具针对性。

2. 分析用户 “提问 - 反馈” 中的潜台词

• 从评论区、私信的用户提问中拆解隐性需求，比如用户问 “这个食谱能不能用空气炸锅做”，潜台词可能是 “没有烤箱，需要适配空气炸锅的同类食谱”；用户反馈 “内容太长没看完”，可能需要 “精简版要点总结” 或 “分章节音频版”。

三、直接互动：主动引导用户表达

1. 轻量化调研与问卷

• 在内容末尾或弹窗设置简短问卷（3-5 题），比如 “你还想了解哪些烘焙相关内容？”“当前内容最需要补充哪类信息？”，选项搭配 “其他” 自定义输入框，收集个性化需求。
• 用互动话题引导表达：比如在评论区发起 “你学做饭时踩过最坑的是什么？”，用户分享的经历中往往藏着未被满足的潜在需求（如 “新手炒菜火候控制不好”）。

2. 用户社群与一对一沟通

• 建立核心用户社群（如微信群、粉丝群），定期发起主题讨论，观察用户日常交流中的高频话题与困惑，比如群内频繁聊 “熬夜后护肤”，可能存在 “急救护肤方案” 的潜在需求。
• 对高活跃用户进行一对一访谈，针对性提问 “如果给这篇内容加一个补充模块，你希望是啥？”，深度挖掘个体隐性需求，再提炼共性。