china-demand-mining
Pass中国公域新媒体平台需求挖掘技能。从抖音、小红书、淘宝等平台抓取用户评论和反馈数据,根据需求类型(实物需求/无实物需求)智能选择数据源,特别关注小红书用户评论和电商差评,进行需求分析和分级,生成用户需求调研报告。 触发场景: - 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求" - 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨" - 用户说"看看用户对 XX 有什么不满" - 用户说"找找 XX 领域的痛点" - 用户说"调研 XX 市场机会" - 用户说"分析 XX 群体的情绪和需求"
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Skills are third-party code from public GitHub repositories. SkillHub scans for known malicious patterns but cannot guarantee safety. Review the source code before installing.
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npx skillhub install openclaw/skills/china-demand-miningInstall in current project:
npx skillhub install openclaw/skills/china-demand-mining --projectSuggested path: ~/.claude/skills/china-demand-mining/
AI Review
Instruction Quality70
Description Precision65
Usefulness64
Technical Soundness60
Scored 65 for a genuinely production-grade pipeline with 11 Python scripts and sample data, held back by minimal error handling, Unix-only design, and Chinese-market-only generality. Outstanding execution within its niche.
SKILL.md Content
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name: china-demand-mining
description: |
中国公域新媒体平台需求挖掘技能。从抖音、小红书、淘宝等平台抓取用户评论和反馈数据,根据需求类型(实物需求/无实物需求)智能选择数据源,特别关注小红书用户评论和电商差评,进行需求分析和分级,生成用户需求调研报告。
触发场景:
- 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求"
- 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨"
- 用户说"看看用户对 XX 有什么不满"
- 用户说"找找 XX 领域的痛点"
- 用户说"调研 XX 市场机会"
- 用户说"分析 XX 群体的情绪和需求"
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# 中国公域新媒体需求挖掘
从中国主流社交平台挖掘用户真实声音,发现产品需求和市场机会。
## 核心原则
### 数据量要求
- **最低要求**:每次需求挖掘必须至少抓取 **2000条** 清洗后的有效用户需求
- **越多越好**:数据量越大,需求分析越准确
- **统计置信度**:2000条数据达到95%置信度
### 智能数据源选择
根据需求类型自动选择最合适的数据源:
**实物需求**(产品/商品相关):
- **必选平台**:小红书、抖音、淘宝(优先级最高)
- **可选平台**:京东、拼多多、微博
- **数据重点**:产品评价、使用体验、差评分析
**无实物需求**(服务/内容/功能相关):
- **必选平台**:小红书、抖音、微博
- **可选平台**:视频号、知乎
- **数据重点**:用户评论、话题讨论、功能反馈
- **注意**:不去电商平台抓取数据
## 工作流程
### Step 1: 明确挖掘目标
向用户确认:
1. **挖掘对象**: 特定产品还是领域
2. **需求类型**: 实物需求还是无实物需求
3. **竞品范围**: 是否分析竞品的用户反馈
4. **时间范围**: 近期(1个月)还是更长时间
### Step 2: 判断需求类型与选择数据源
**实物需求特征**:
- 涉及具体产品或商品
- 用户关注产品质量、功能、价格
- 适合从电商平台抓取评价数据
**无实物需求特征**:
- 涉及服务、内容或功能
- 用户关注体验、效率、便捷性
- 不适合从电商平台抓取数据
**数据源分配**(总计2000+条):
| 需求类型 | 平台 | 数据量 | 权重 |
|----------|------|--------|------|
| 实物需求 | 小红书 | 600-800条 | 35% |
| 实物需求 | 抖音 | 400-600条 | 25% |
| 实物需求 | 淘宝 | 600-1000条 | 30% |
| 实物需求 | 京东 | 200-400条 | 15% |
| 无实物需求 | 小红书 | 800-1000条 | 40% |
| 无实物需求 | 抖音 | 600-800条 | 30% |
| 无实物需求 | 微博 | 400-600条 | 20% |
| 无实物需求 | 视频号 | 200-400条 | 10% |
### Step 3: 构建搜索策略
根据目标构建多维度搜索查询,参见 [SEARCH_PATTERNS.md](references/SEARCH_PATTERNS.md)。
**抱怨类关键词**:
- `[产品] 难用 / 垃圾 / 坑 / 吐槽`
- `[产品] 问题 / bug / 闪退`
- `弃用 [产品] / 从 [产品] 换到`
- `希望 [产品] 能 / [产品] 要是能`
- `[产品] 替代品 / 比 [产品] 好用`
**平台搜索策略**:
| 平台 | 搜索方式 | 特点 |
|------|----------|------|
| 小红书 | 关键词搜索笔记和评论 | 真实体验、详细反馈 |
| 抖音 | 视频关键词和评论 | 即时吐槽、情绪强烈 |
| 微博 | 话题搜索 | 深度讨论、观点鲜明 |
| 淘宝 | 商品评价和差评 | 真实购买、差评价值高 |
| 视频号 | 视频评论 | 成熟用户、内容务实 |
### Step 4: 执行数据抓取与清洗
**数据抓取要求**:
- 原始数据抓取量:至少 **3000-5000条**
- 清洗后有效数据:至少 **2000条**
- 优先抓取负面反馈和差评(占比不低于40%)
**数据清洗步骤**:
1. 去重:去除重复内容(相似度>80%视为重复)
2. 过滤无效:删除广告、垃圾信息、字数少于5字的评论
3. 文本清洗:去除表情符号和特殊字符
4. 数据标注:情感倾向、需求类型、紧急程度
### Step 5: 分析与分类
将收集的用户声音按维度分类,参见 [ANALYSIS_FRAMEWORK.md](references/ANALYSIS_FRAMEWORK.md)。
**分类体系**:
1. **功能缺失** - 用户想要但产品没有的功能
2. **体验问题** - 使用中的摩擦和痛点
3. **性能问题** - 速度、稳定性、兼容性
4. **定价问题** - 价格、性价比、付费模式(实物需求)
5. **内容问题** - 内容质量、数量问题(无实物需求)
6. **竞品对比** - 用户为什么选择/离开
**评估维度**:
| 维度 | 等级 | 标准 |
|------|------|------|
| 频次 | 高频 | 50+ 条独立反馈 |
| 频次 | 中频 | 20-50 条独立反馈 |
| 频次 | 低频 | <20 条独立反馈 |
| 情绪强度 | 强烈 | 垃圾、坑死、崩溃 |
| 情绪强度 | 中等 | 难用、失望、烦 |
| 情绪强度 | 轻微 | 希望、建议、期待 |
| 可操作性 | 高 | 可直接转化为产品任务 |
| 可操作性 | 中 | 需进一步调研 |
| 可操作性 | 低 | 过于模糊或主观 |
### Step 6: 需求分级与优先级
根据频次 × 情绪强度 × 可操作性 确定优先级:
**P0级(紧急重要)**:
- 出现频率 > 100次(占比 > 5%)
- 负面比例 > 50%
- 影响核心功能使用
**P1级(重要不紧急)**:
- 出现频率 50-100次(占比 2.5-5%)
- 负面比例 30%-50%
- 影响用户体验
**P2级(紧急不重要)**:
- 出现频率 20-50次(占比 1-2.5%)
- 负面比例 < 30%
- 边缘功能问题
**P3级(不紧急不重要)**:
- 出现频率 < 20次(占比 < 1%)
- 个性化需求
- 长期优化建议
### Step 7: 生成报告
输出结构化 Markdown 报告,参见 [REPORT_TEMPLATE.md](references/REPORT_TEMPLATE.md)。
## 输出格式
### 需求挖掘报告
```markdown
# [产品/领域] 需求挖掘报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD
**需求类型**: 实物需求 / 无实物需求
**数据来源**: 小红书, 抖音, 微博, ...
**样本量**: 分析了 N 条用户反馈
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## 执行摘要
> 3-5 句话总结核心发现
### 关键数字
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 分析反馈总数 | N |
| 高频痛点数量 | N |
| 发现的产品机会 | N |
| 强烈不满占比 | X% |
---
## 一、Top 5 用户痛点
| 排名 | 痛点 | 分类 | 频次 | 情绪 | 典型声音 |
|------|------|------|------|------|----------|
| 1 | [痛点描述] | 功能缺失 | 高 | 强烈 | "..." |
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## 二、产品机会矩阵
| 机会点 | 用户需求本质 | 现有方案不足 | 建议方向 | 优先级 |
|--------|--------------|--------------|----------|--------|
| [机会1] | [需求] | [不足] | [建议] | P0 |
---
## 三、详细分析
### 3.1 功能缺失类
#### 3.1.1 [功能需求名称]
**频次**: 高/中/低 | **情绪**: 强烈/中等/轻微 | **可操作性**: 高/中/低
**用户原声:**
> "引用用户原话..." — [平台] | [时间] | 👍 123
**需求分析:**
用户真正想要的是...背后的本质需求是...
**产品建议:**
1. 短期:...
2. 长期:...
---
## 四、行动建议
### 立即可做(Quick Wins)
1. **[建议1]**: [具体说明]
### 中期规划(1-3个月)
1. **[建议1]**: [具体说明]
### 需要进一步调研
1. **[问题1]**: [为什么需要更多调研]
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## 五、数据来源明细
| 平台 | 搜索关键词 | 有效反馈 | 链接汇总 |
|------|------------|----------|----------|
| 小红书 | [keywords] | N | [查看](#) |
| 抖音 | [keywords] | N | [查看](#) |
```
## 最佳实践
1. **数据量保证**: 必须确保清洗后至少2000条有效数据
2. **平台选择**: 根据需求类型选择合适的数据源
3. **原文引用**: 保留用户原话,避免过度解读
4. **注明来源**: 每条发现都标注出处
5. **量化呈现**: 用频次、比例说明问题普遍性
6. **可操作性**: 将痛点转化为具体产品建议
## 参考资料
- [ANALYSIS_FRAMEWORK.md](references/ANALYSIS_FRAMEWORK.md) - 完整分析框架和分类标准
- [REPORT_TEMPLATE.md](references/REPORT_TEMPLATE.md) - 报告模板详细说明
- [SEARCH_PATTERNS.md](references/SEARCH_PATTERNS.md) - 中国平台搜索关键词模式
- [PLATFORM_SELECTION.md](references/PLATFORM_SELECTION.md) - 平台选择策略