初创公司难以跨越的障碍:需求挖掘

本文探讨了初创公司在扩大用户群体过程中面临的需求挖掘挑战。对于希望拓展市场的初创企业来说,如何有效地吸引消费敏感阶层和消费迟钝阶层成为关键。文章介绍了针对不同用户群体的营销策略,并强调了内容营销、行业分析报告及多渠道宣传的重要性。

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需求挖掘对成长中的公司来说是一个关键的过渡环节。初创公司难以跨越的障碍:需求挖掘

编者按:对那些想要扩大用户群体的初创公司而言,需求挖掘一直是至关重要且充满挑战的一步,红点创投的著名投资人 Tomasz Tunguz 在本文讲述了如何抓住这一环节的关键所在。

对初创公司来说,需求挖掘是限制发展的主要因素。我曾在旧金山的 Heavybit 孵化器主持过一次需求挖掘的专家小组会议。在会议中我对小组成员们提问,考虑到需求挖掘是公司维系发展的核心要素,你们对这一环节有多少了解?小组成员一致反映缺乏全面的理解。

初创公司将适销对路的产品投放市场时,会有一批革新者使用他们的产品。这些用户不断学习,在早期的挑战和漏洞中不懈努力,因为他们对创业公司的理念有着深深的共鸣。有时候,创业公司的产品与市场需求极为契合,仅靠创业者的口头宣传、公司的有机增长和客户兴趣就能牢牢抓住早期采用者的大部分市场份额。

然而某一天,这些早期采用者边际量的快速增长会慢下来。面对增速下滑,初创公司只能用其他方法来创造需求。产品的下一批潜在客户可不同于这些革新者和早期采用者,因为说服他们需要有不同的营销理念。

初创公司难以跨越的障碍:需求挖掘

这究竟意味着什么呢?上面的图表是埃弗雷特·罗杰斯的新产品渗透图,展现了新兴软件出现后,用户市场在购买倾向上的理论划分。消费敏感阶层和消费迟钝阶层构成市场份额的68%,而且这些用户的消费方式与早期采用者并不一样。

占市场份额最大的那部分人群往往需要更多手把手的引导和教学,他们想看到社会案例和参考来证明产品价值,他们需要和销售人员或者客户经理建立良好关系以求舒心。为了最小化职业生涯风险,这些客户也经常会依赖于福布斯特和高德纳等行业的分析报告来决定是否进行购买。要时刻记住,你的职责是市场营销,许多公司看重的是持续创新能力。

在把产品推向消费敏感阶层和消费迟钝阶层时需要不同的策略,因为消费敏感阶层和消费迟钝阶层与早期采用者不同,他们追求的不是改变。在这一阶段存在着种种风险,可能会有部署失败、供应商选择不当和预算超支的问题。

需求挖掘的关键在于,要让那些不急于更换采购软件、协作工具或是商业智能套件的用户群体感觉更换软件是一件迫在眉睫的事情。

为什么我要考虑更换自己的软件?为什么要现在就换?围绕客户进行的内容营销、网络研讨会、客户活动、与销售人员的协商、行业分析报告、著名客户的案例分析、灯塔用户和主要分销商的热情好评,以上种种要素都能够引导客户,为他们创造出一种非买不可的紧迫感。

要把产品推广给大众需要动用多种渠道来宣传:社交媒体、行业杂志、大众传媒、搜索引擎和许多其他渠道。在这些渠道中进行组合宣传是衡量需求挖掘至关重要的步骤。

辅助回忆度和无辅助回忆度是网络广告经常用来测算知名度的方法,但是在服务性软件的需求挖掘中尚未被广泛使用。这些回忆度数据可以衡量出有多少人对经过宣传或未经宣传的特定品牌有印象。无论是通过自然搜索或是赞助搜索,品牌给人们留下的印象越深,无辅助回忆度的数值就越大。这一衡量标准常常用来测量消费者群体对品牌的认知度。

在初创公司测量品牌的认知度,并且发现认知度是在稳步提升后,创业团队就有信心专注于触发用户紧迫感了。

需求挖掘对成长中的公司来说是一个关键的过渡环节,从推广产品给早期用户和革新者,到推广给占市场绝大部分的消费敏感阶层和消费迟钝阶层,整个过程都十分重要。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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