Market Customer Analysis

基于ST、APPEALS和KANO模型，系统分析市场细分、客户需求与痛点，挖掘高价值与蓝海机会，输出交互式报告。

市场与客户洞察

任务目标

对用户指定的市场 / 品类 / 产品 / 企业，按三条主线依次完成分析并综合收敛：

1. ST 分析（Segmentation 市场细分 → Targeting 目标客户 → Scenario 应用场景）
2. APPEALS 模型（七维度客户需求分析 + 回答 5 个战略问题）
3. KANO 模型（需求五类判定 + 爆款基因识别）

最终合并三大模型结论，找出高价值细分市场与尚未满足客户需求与痛点的蓝海市场，给出可供参考的战略发展建议，为下一步的创新焦点与业务设计提供准备。

主交付物：一份可在浏览器直接打开的 HTML 交互式单页报告（含 ST 细分表、客户画像卡、APPEALS 雷达图、KANO 四象限矩阵、蓝海机会气泡图）。

适用与不适用场景

适用：新市场进入评估、产品/品类需求定义、客群画像与场景洞察、需求优先级排序、蓝海机会筛查、客户需求分类与爆款基因判断。

不适用（边界声明，务必遵守）：

用户诉求	应由哪个技能处理
产品定位声明、定位三角、4P 营销组合、品牌宣言、推广语、销售话术	product-positioning-master
TAM/SAM/SOM 量化测算、行业规模上下限推演、市场进入量化模型	market-researcher
PESTEL / 波特五力 / SCP / 价值链 / GE 矩阵 / SPACE 行业环境分析	macro-meso-strategic-analysis
深度行业研究报告（含尽调、投资研究、产业链梳理）	chentai-industry-research-report / industry-chain-mapper

本技能只回答五件事：客户是谁 → 需求是什么 → 哪些需求没被满足 → 机会在哪里 → 下一步创新焦点是什么。不要越界产出定位声明与 4P 组合。

输入收集与追问策略

第一步：确认分析主体与已有资料

优先从用户输入中提取以下 8 项基础信息：

1. 分析主体（行业 / 品类 / 产品 / 企业名称）——缺失则必须先追问，不得自行假设
2. 目标地域（全国 / 某区域 / 海外）
3. 当前发展阶段（概念期 / 初创期 / 成长期 / 成熟期 / 衰退期）
4. 核心功能或卖点（至少 3 个）
5. 价格区间
6. 主要竞品（至少 2 个）
7. 已知客群信息（客户类型：个人 / 企业 / 终端；现有客户反馈、调研数据、访谈记录）
8. 用户已提供的资料（文档、表格、问卷回收、访谈纪要等）

若用户已提供覆盖上述 80% 以上的信息，直接进入工作流 P2，不反复追问。

第二步：追问缺失的关键数据

对关键决策字段（市场规模、市场增长率、客群规模、主要竞品表现）缺失时，使用 AskUserQuestion 集中追问 1–2 轮，不要挤牙膏式逐条问。

第三步：联网补全（需用户授权）

追问后仍缺失的数据，先向用户说明将检索哪些数据、请求授权，再用 WebSearch / WebFetch 检索补全。

数据纪律（硬约束）：

• 每条外部数据必须记录 来源（机构/媒体） + URL + 发布时间 + 置信度（高/中/低）
• 优先采用权威来源：政府统计部门、行业协会、知名咨询机构、上市公司财报
• 中国香港、中国台湾、中国澳门的数据单独标注
• 严禁捏造数据。任何无法获得的数值一律标注「待补充」，不得用推测值冒充事实
• 属于分析性推断（如客户心理细分特征）须显式标注「分析推断」

标准工作流

阶段	输入	动作	输出要求	门禁 / 确认点
P0 充分性检查	用户首轮输入	提取分析主体与已有资料	明确分析标的 + 资料清单	无主体则必须先追问
P1 追问	P0 结果	追问市场规模/增长率/客群特征/竞品/地域/阶段	关键字段填充或标「待补充」	需用户回复
P2 联网补全	P1 缺口	WebSearch / WebFetch 检索补全	每条数据带来源 + URL + 置信度	需用户授权联网
P3 ST 分析	全部资料	①4 维细分表 ②四因子吸引力评分 ③筛 2–3 个目标市场 ④客户画像 ⑤应用场景	细分表 + 画像卡 + 场景卡	目标市场筛选结果需用户确认
P4 APPEALS 分析	P3 输出	七维度打分（重要度 / 当前满足度）+ 关注点提取；逐题回答 5 个战略问题	七维表 + 五问回答节	无
P5 KANO 分析	P3 / P4 输出	输出问卷模板 → 判定矩阵 → Better/Worse 系数 → 五类归类 → 爆款基因四瓣标记	KANO 分类表 + 爆款基因结论	无真实问卷数据时须确认采用「定性推断」并标注
P6 蓝海机会矩阵	P3–P5	对每条未满足需求做三维打分 → 综合机会分 → 气泡图数据	机会评分表 + 气泡图坐标数据	无
P7 战略建议	P6	综合收敛 → 战略发展建议	建议清单（含优先级 + 推导依据）	无
P8 生成 HTML 报告	全部	读 templates/report.html → 注入数据 → 另存落盘	浏览器可直接打开的单页报告	无

执行顺序纪律：P3 → P4 → P5 → P6 必须串行，后一步的分析必须引用前一步的结论，保证跨模型逻辑一致。

三大模型强制输出结构

以下表格为强制输出，列名不可省略、不可替换同义词。

① ST 细分表（P3-S）

细分维度	细分类别	特征描述	市场规模参考
地理细分	区域/城市层级	气候、文化、消费水平差异	估算
人口统计细分	年龄/性别/收入/职业/教育	核心人群画像	估算
心理细分	生活方式/价值观/性格	消费动机、品牌偏好	描述性
行为细分	使用场景/购买频率/忠诚度	使用习惯、决策路径	描述性

四个维度均需落到具体细分类别（如「地理细分」下应列出具体城市层级与区域，而非照搬模板文字）。详见 references/st-model.md。

② 目标市场吸引力评分表（P3-T）

细分市场	市场规模(0-5)	增长潜力(0-5)	竞争强度反向分(0-5)	企业能力匹配(0-5)	综合吸引力

• 竞争强度反向分：竞争越激烈得分越低（0 = 红海血战，5 = 竞争空白）
• 综合吸引力 = 四项均值或加权和（须注明采用哪种口径）
• 据综合吸引力排序，筛出 2–3 个最具价值的目标细分市场

③ 客户画像卡（P3-T）—— 每个目标市场一份，固定 5 要素

画像名称（如「都市白领小王」）/ 背景描述（职业、年龄、收入、生活方式）/ 核心需求（要解决什么问题）/ 痛点（当前解决方案的不足）/ 购买决策因素（价格/品牌/口碑/便利性等）

④ 应用场景卡（P3-S）—— 每个目标客群 2–3 个，固定 5 要素

场景名称（如「通勤路上的碎片时间」）/ 触发条件（什么情况下用户会想到用这个产品）/ 使用流程（从接触到使用完成的完整路径）/ 期望结果（用户希望获得的最终价值）/ 替代方案（不用本产品会用什么）

⑤ APPEALS 七维表（P4）

维度	用户关注点（原话/调研所见）	重要度(1-5)	当前满足度(1-5)	差距

七维度定义与关注点清单：

维度	关注点
A Appeal 吸引力	外观、界面、品牌感、设计质感、第一印象
P Price 性价比	价格、成本、优惠、付费价值、投入产出比
P Performance 性能	速度、效率、承载力、功能强度、体验流畅度
E Ease of use 易用性	上手难度、操作步骤、学习成本、交互逻辑
A Availability 可获得性	渠道可得、随时可用、覆盖范围、获取门槛
L Reliability 可靠性	稳定性、故障率、一致性、售后保障
S Security 安全性	隐私保护、数据安全、资金安全、风险合规

差距 = 重要度 − 当前满足度；差距 ≥ 2 的维度即为需求缺口，须进入 P6 蓝海机会评分。详见 references/appeals-model.md。

⑥ APPEALS 五问回答节（P4）—— 逐题成节，不得合并

1. 机会与未满足需求：这个市场上有哪些机会？哪些客户群的需求没有得到满足？是否存在新的客户群？哪些客户群是竞争对手服务不到位的？
2. 细分标准：可以通过哪些细分标准将客户进行分类？
3. 客户战略方向与痛点：客户在未来五年的发展战略方向是什么？在客户的发展战略当中存在哪些痛点？
4. 压力挑战与 KPI 关联：客户面临的压力和挑战有哪些？哪些 KPI 跟公司有关，可以帮助客户改善？
5. 组织流程与决策因素：客户的组织和流程（决策及采购）会有大的变化吗？促使客户作出购买决定的关键因素是什么？

⑦ KANO 需求分类表（P5）

需求/功能特性	M 必备型	O 期望型	A 魅力型	I 无差异型	R 反向型	Q 可疑	判定类别	Better	Worse

• 判定依据标准矩阵（行 = 正向「具备时」的回答，列 = 反向「不具备时」的回答；详见 references/kano-model.md），非问卷数据时须标注「定性推断」
• 爆款基因四瓣标记：刚需 / 炫耀 / 痛点 / 高频，命中 ≥2 瓣为候选爆款，四瓣全中为核心爆款基因

⑧ 蓝海机会评分表（P6）

未满足需求	需求未满足度(0-5)	市场吸引力(0-5)	企业能力匹配(0-5)	综合机会分(0-100)	优先级

• 综合机会分 = ( 三维之和 / 15 ) × 100
• 阈值：≥66 高优先级 / 33–66 中优先级 / 33 以下低优先级
• 气泡图坐标：X = 市场吸引力，Y = 需求未满足度，气泡大小 = 企业能力匹配，颜色 = 优先级（高红 / 中黄 / 低灰）

步骤 2：综合收敛与战略建议

三大模型完成后，按以下四步收敛（方法详见 references/blue-ocean-strategy.md）：

1. 交叉比对：把 ST 的目标市场 × APPEALS 的需求缺口 × KANO 的类别与爆款基因三者对齐，找出三者共同指向的聚焦区
2. 蓝海判定：在蓝海机会评分表中，甄别同时满足「需求未满足度高 + 市场吸引力高 + 企业能力可匹配」的机会点，即为蓝海市场候选
3. 规避红海：明确标注属于反向型（R）与无差异型（I）的需求，这些是不应投入的伪需求
4. 输出战略发展建议：每条建议须包含「建议内容 + 推导依据（指向哪个模型哪条结论）+ 优先级 + 可执行的下一步动作」，并为创新焦点与业务设计列出待决策清单

HTML 报告生成规范

1. 使用 Read 工具读取 templates/report.html
2. 将分析结果填入模板顶部的数据对象：

js

const DATA = {
  meta:      { subject, scope, date, author },
  summary:   { points: [] },          // 执行摘要要点
  st:        [ { dimension, category, feature, marketSize } ],
  attraction:[ { segment, size, growth, competition, fit, total, selected } ],
  personas:  [ { name, background, needs, pains, decisionFactors } ],
  scenarios: [ { persona, name, trigger, flow, expected, alternative } ],
  appeals:   [ { dim, key, importance, satisfaction, gap } ],
  questions: [ { no, title, answer } ],   // APPEALS 五问
  kano:      [ { need, A, O, M, I, R, Q, category, better, worse, petals: [] } ],
  blueocean: [ { need, unmet, attraction, fit, score, priority } ],
  strategy:  [ { title, content, basis, priority, next } ],
  sources:   [ { item, value, source, url, date, confidence } ]
};

3. 用 Write 工具将填充后的完整 HTML 另存为报告文件，命名规则： [主体名称]_市场与客户分析_[YYYY-MM-DD].html（保存在当前工作目录）
4. 若模板中存在未启用的数据字段，保留其空数组结构，不要删除字段名。不要修改 DATA 的键名。
5. 完成后用 present_files 呈现报告。

质量校验清单

交付前逐条自检：

• 分析主体、地域、阶段、竞品等基础信息已确认，未做无依据假设
• 所有市场规模与增长率均带来源 + URL + 置信度；缺失处已标「待补充」；零捏造
• ST 细分表四个维度均已落到具体细分类别，列名与规范一致
• 目标市场为 2–3 个且经四因子评分筛选，评分口径已注明
• 每个目标市场均有客户画像且含全部 5 要素；每个客群有 2–3 个场景且含全部 5 要素
• APPEALS 七维度全覆盖，每维度落到用户关注点原话，差距 ≥2 的维度已进入 P6
• APPEALS 5 个战略问题逐题成节回答，无合并、无遗漏
• KANO 按标准矩阵判定，Better/Worse 公式正确，爆款基因四瓣有明确结论
• 蓝海机会评分表数据齐全，阈值与优先级标注正确
• 战略建议每条含推导依据与下一步动作，未越界产出定位声明 / 4P
• HTML 单文件、无外部依赖、浏览器打开无报错、交互与响应式正常
• 报告落盘命名符合 [主体名称]_市场与客户分析_[YYYY-MM-DD].html

注意事项

• 先问后做：信息不足时先追问再开工，不要用通用模板填充
• 跨模型一致：KANO 的必备型需求应与 APPEALS 中高重要度低满足度的维度对应；ST 的目标市场应与 P6 高优先级机会对应；出现矛盾必须回头修正并说明
• 区分事实与推断：外部数据标来源，分析推断标「分析推断」，二者不得混写
• 不越界：需求洞察做完即止，定位与 4P 留给 product-positioning-master
• 可视化：HTML 报告为强制交付；分析过程中如需即时展示，可用 read_me + show_widget 内联渲染 KANO 四象限矩阵或 APPEALS 雷达图作为辅助

使用示例

• 示例 1：「帮我分析一下国内智能健身镜的市场和客户」→ 执行 P0–P8 全流程，输出完整 HTML 报告
• 示例 2：「我们的厨具产品客户需求没抓准，用 APPEALS 和 KANO 帮我看看」→ 重点执行 P1–P2、P4–P7，输出需求洞察报告
• 示例 3：「这个行业还有什么蓝海机会？」→ 执行 P3–P7，以蓝海机会矩阵与战略建议为核心输出

资源索引

资源	内容	何时读取
references/st-model.md	ST 三阶段方法论、4 维细分标准表、四因子吸引力评分细则、画像与场景要素规范	执行 P3 之前
references/appeals-model.md	APPEALS 七维度定义与关注点清单、需求缺口判读、5 个战略问题回答模板、雷达图数据口径	执行 P4 之前
references/kano-model.md	KANO 问卷模板、判定矩阵、Better/Worse 系数公式、爆款基因四瓣判定规则、图示绘制要点	执行 P5 之前
references/blue-ocean-strategy.md	三模型交叉收敛逻辑、蓝海三维评分模型、气泡图坐标定义、战略建议输出模板	执行 P6 / P7 之前
templates/report.html	HTML 交互式单页报告模板（含 DATA 注入点）	执行 P8 时