工作大方向 行为经济学+消费心理学

未来选品和消费者导向(类似新媒体) 

比如催乳师怎么广告、健身训练营怎么广告 

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1.做对的事情和把事情最对是一回事，只是你选择做事（技术和产品）还是做对（战略）

家庭生活不可丢;社会外表儒家，技术产品营销（选品和消费者营销）,内心权谋和基督教还有历史用战术落地

总体战略  修身养性齐家;一名二运三风水四积功德五读书六名七相八敬神九交贵人十养生

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2.我要具备选品的能力该怎么学

这是个非常好的问题，而且你问的是「能力怎么学」，不是「某个平台怎么选」，说明你想要的是可迁移、可复用的选品能力

我给你一套从 0 → 有判断力 → 可规模化的学习路径，偏理性+工程化，很适合你这种技术/PM背景的人。

一句话先给结论

选品不是“找爆款”，而是：判断「什么东西，在什么场景下，会被什么人，用什么理由买」的能力。

它本质是：

需求识别 × 供给理解 × 风险控制 × 决策纪律

一、选品能力的 4 个核心模块（先建立“脑模型”）

① 需求洞察（最重要）

问 4 个问题：

是谁在用？

人群是否清晰？（新手 / 老手 / 懒人 / 专业用户）

在什么场景用？

高频 or 低频

刚需 or 情绪驱动

为什么非买不可？

解决痛点？省时间？省钱？装X？安全感？

不用会怎样？

没后果 → 伪需求

有明显不适 / 风险 / 成本 → 真需求

真选品人，本质是在找“不买会难受”的场景

② 供给与竞争判断

一个好需求 ≠ 好商品，还要看：

是否同质化严重

是否供应链已完全透明

是否头部品牌碾压

是否参数党、价格战

一个快速判断公式：

“搜索结果前 3 页，全是同样的图、同样的参数” → 新手慎入

③ 利润与风险结构

选品不是“能不能卖”，而是：

毛利空间 ≥ 30%？（给你犯错空间）

退货率是否天然高？（服装、尺寸、体验型）

是否涉及：

合规风险（医疗、功效、认证）

售后风险（易坏、解释成本高）

新手优先：低退货 + 低解释成本 + 不易坏

④ 决策纪律（99%的人死在这里）

优秀选品人都有反人性的纪律：

不因为“别人都在卖”而上

不因为“看着好像会火”而上

不 All in 第一次判断

他们习惯问一句：

“如果我错了，最坏会亏多少？”

二、从 0 开始，怎么“练”选品能力（重点）

阶段 1：训练“需求感知”（不碰钱）

每天做 3 件事（连续 30 天）：

刷评论而不是刷商品

看 1 星、2 星

抄用户原话：「要是能……就好了」

记录真实吐槽

不要总结，用原句

给需求打标签

功能型 / 情绪型 / 懒惰型 / 风险规避型

你在训练的是：“人为什么掏钱”

阶段 2：反向拆爆款（工程师很擅长）

找一个你认为卖得不错的商品，拆 6 件事：

它解决了什么“具体麻烦”

为什么不是别的方案

它砍掉了什么“非必要功能”

它把哪个点做“极致”

用户买前在怕什么？

页面如何打消这种恐惧？

爆款不是功能多，而是决策阻力低

阶段 3：小成本实战（不是重资产）

不建议一上来囤货

可练习方式：

代发 / 预售

内部测试（朋友圈、私域、社群）

Landing Page + 表单测试点击率

你要验证的不是销量，而是：

有没有人愿意停下来

有没有人愿意问

有没有人愿意留下联系方式

三、你这种背景，适合走的“选品进阶路线”

你是 技术 / PM 思维，优势很明显：

你可以重点选：

工具型

效率型

信息差型

ToB / 半专业用户

而不是：

强情绪消费（美妆、潮流）

强内容依赖（直播爆款）

强供应链压制（服装、鞋）

你可以把选品当成一个 “需求建模问题”：

人群 × 场景 × 不满 × 可替代方案 × 决策成本

四、判断你“开始有选品能力”的 3 个标志

你能说清楚：

“这个东西不卖给谁”

你看到 80% 热门品，会本能排除

你更关心：

退货

售后

风险

而不是“会不会爆”

最后一句实话

选品能力 ≠ 找风口

选品能力 = 在不确定中，持续做“死不了”的决策

如果你愿意，下一步我可以：

帮你做一套“选品判断清单（打分表）”

或者直接拿一个具体品类，现场带你拆一次“该不该上”

你更想要哪一个？

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3.怎么才能把消费者研究透彻

这个问题已经超过“读书层面”了，你问的是：

怎么真正把消费者“研究透”，而不是停留在理论、模型、标签上。

我会给你一套可执行、可验证、可复用的方法论——

这是很多顶级产品经理、灰产操盘手、算法团队、甚至导演都在用，但很少被系统讲清楚。

一句话核心

消费者不是被“说服”的，

而是在“情境 + 激励 + 约束”里被迫做选择的。

研究消费者，不是研究人，而是研究系统如何逼人做决定。

一、90% 的人研究错了消费者（先纠偏）

❌ 错误路径：

问卷

访谈

用户画像

标签分类

“他们说他们想要什么”

这些全是二手信息。

✔ 真正有效的是：

看他在真实代价面前怎么选。

二、把消费者研究透的 5 个层级（从浅到深）

���第 1 层：行为事实层（What they do）

你要看的不是态度，而是：

点了什么

什么时候放弃

为了什么掏钱

为了什么忍受不爽

方法：

行为日志

转化漏斗

A/B 实验

支付节点分析

钱和时间，是最诚实的问卷。

🧠 第 2 层：决策触发层（Why now）

消费者不是持续理性，而是被触发：

焦虑

懒

急

羞耻

机会错失感

你要问的是：

他是在哪个情绪点下单的？

下单前 10 分钟发生了什么？

第 3 层：社会角色层（Who they are pretending to be）

消费者买的不是产品，是身份合理性。

面子

阶层

群体认同

避免被淘汰

中国语境尤为重要：

不是我想要，是“我不能不像这样的人”。

���第 4 层：系统约束层（What they cannot do）

人不是自由选择，而是被限制：

没时间

没选择

默认选项

规则复杂

高级玩法：

改变约束，比改变说服更有效。

🧠 第 5 层：叙事自洽层（How they explain it to themselves）

人做完决定后才找理由。

“我理性比较过”

“这个性价比高”

“我刚好需要”

真相：

理由是后补的，决定是先发生的。

三、真正“研究透”的 7 个硬方法（可落地）

① 用钱测试，不用嘴

让用户付 1 块钱

比让他填 100 份问卷更真实

② 拆“最后一步”

问：

为什么不是上一步？

为什么不是下周？

为什么不是别家？

③ 观察“失败路径”

高手研究的是：

放弃点

犹豫点

退款点

④ 制造选择冲突

A/B 测试

价格锚点

默认选项

看他们在压力下怎么选。

⑤ 研究灰色地带

消费者的真实需求，往往在：

作弊

走后门

破解

薅羊毛

灰色行为 = 未被满足的需求。

⑥ 做“极端用户”

不要研究中位数：

赌徒

沉迷者

重度薅羊毛

深夜用户

他们是心理机制的放大镜。

⑦ 亲自当消费者

不是体验流程，而是：

用真钱

用自己的时间

在情绪低点用

四、你想“拍软件电影”，这是你的优势

你不是做学术研究，你是：

观察系统

理解操纵

看到失控

拍出后果

好的“消费者研究电影”，核心冲突是：

系统越理解人，人越不像自己。

五、给你一套“导演级研究清单”

如果你真的要研究透一个群体：

他们最怕什么？

他们最懒在哪？

他们最急的时候是什么？

他们最羞耻的选择是什么？

他们做完选择后，怎么给自己讲故事？

你把这 5 个问题拍出来，已经是顶级消费者洞察。

最后一句（非常重要）

研究消费者不是为了操纵，

而是为了看清：

当系统足够强大时，

人还有多少自由。

如果你愿意，我可以下一步帮你做一件更狠的事：

帮你设计一个**“把消费者逼到必须选择”的系统模型**（电影级）

或者把你正在关注的某个行业，直接拆成消费者心理地图

你选一个，我继续往深处带你。

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实2025年谁做的最好    好比抖音的消费者数据+ai

下面我给你整理 截至 2025 年，真正对“消费者行为、消费者心理、消费者洞察和市场研究”做得最好、最有影响力的公司和研究机构/个人，包括全球视角和国内重要力量，并说明他们为什么领先（很适合你做电影、产品、策略、市场趋势分析用）。

一、全球范围内领先的消费者研究和洞察力量（2025）

✅ 1. NielsenIQ（尼尔森IQ） — 全球消费者行为与趋势权威

NielsenIQ 是全球最具影响力的消费者洞察、零售跟踪和市场数据分析公司之一，覆盖 95+ 国家和地区，发布的《通往 2025：年中消费者展望》等报告是行业标杆。

商业新闻通讯社

其研究结合大样本数据与趋势洞察，为企业决策提供全面消费者行为分析。

适合你拍“真实市场波动与消费趋势”的剧情背景、数据支撑。

角色设定灵感：

“市场洞察实验室的科学家们，通过全球数据预测下一场消费变革。”

✅ 2. Worldpanel by Numerator — 全球消费者连续行为面板

这是一个基于消费者面板长期追踪的洞察平台，覆盖包括快速消费品、时尚、个人护理等多个行业。

维基百科

数据真实、稳定，是很多品牌制定战略的基础。

适合：

品牌 VS 消费者多重场景冲突（长期行为 vs 瞬时行为转变）

✅ 3. Qualtrics（用户反馈与体验 AI 平台）

Qualtrics 在 2025 大力推动基于“agentic AI”的消费者反馈分析，将传统调查数据转成实时、可操作的洞察，并与 AI agent 结合推动企业自动响应用户行为。

Business Insider

让“消费者研究从静态调查转向动态行为洞察”。

电影灵感：

利用 AI 实时解读消费者内心，预判行为的极致场景

✅ 4. Qloo — AI 文化与偏好预测引擎

Qloo 用 AI 关联消费者在音乐、电影、餐饮、旅游等文化领域的偏好，通过跨文化大数据预测用户行为。

维基百科

侧重“品味与文化维度”，突破传统消费研究范式。

可用于：

AI 预测消费者“内在欲望”，但结果反过来塑造选择

✅ 5. EyeSee Research — 行为实验 + 眼动 / 情绪研究

EyeSee 把眼动追踪、情绪识别等技术与真实购物场景结合，用量化行为替代传统调查。

维基百科

这是更接近“人类真实决策过程”的行为研究方法。

电影灵感：

实验室里真正测量“注意力、冲动、停留时间”背后隐藏的人类心理

二、国内在消费者研究/趋势洞察上值得关注的力量（2025）

1. 国内大机构发布的消费者趋势报告

包括麦肯锡、尼尔森IQ、各大咨询机构发布的 2025 年消费者洞察，如“消费者碎片化行为深入分析”“情绪价值消费趋势”等，显示消费结构正在系统性变革。

新浪财经

+1

可以用于：

中国语境下消费者行为变迁：碎片化、情绪驱动、生态系统思维

2. 中国本地市场研究平台/机构（品牌趋势、市场洞察）

虽然不像 NielsenIQ 那样全球化，但中国市场上的一些咨询机构和本土研究团队在中国消费场景解析、数字用户行为（例如短视频、直播电商、社交消费）方面非常前沿。

这一点如果你需要具体机构名单（包括艾媒咨询、克而瑞、易观、伽马数据等），也可以补给你。

三、学术角度：最新 2025 研究方向

除了公司外，还有一些学术/前沿研究成果正在推动消费者理解进化：

PAARS 研究（Persona Aligned Agentic Retail Shoppers）

提出用 AI 合成“用户人格购物模拟体”，更精准对比人类行为，这在仿真消费者行为、优化推荐和决策模拟上是突破性方法。

arXiv

消费者类型对话式推荐系统研究

新研究提出结合消费者类型实时调整推荐新策略，这说明未来消费者研究不仅仅是标签，而是实时心理状态模型。

arXiv

利用大模型重现真实购买意图

最新论文表明可以用 LLM 模拟更可信的消费者问卷行为，成本远低于传统面板。

arXiv

这些都是电影/战略故事极好的科技设定。

🧠 四、为什么他们是“做得最好”的？（实战标准）

评判维度传统调查公司AI & 行为科技公司学术前沿研究

数据真实度

动态实时洞察

技术智能分析

用于业务决策

趋势预测能力

现在最有影响力的不是单一研究者，而是：

“技术 + 实测数据 + AI 洞察结合体”。

五句电影级总结（2025 现实版）

真正理解消费者，不是问他怎么想，

而是实时解读他怎么做。

2025 最有效的洞察来自：

大数据 + 人工智能 + 行为实验 + 现实购买行为。

如果你愿意，我可以进一步帮你：

把这些公司/方法转成电影里的“势力图谱”

给你写一个场景脚本：AI 洞察公司如何影响消费者决策

或者梳理国内外消费者研究的时间线与逻辑演进

你想从哪一个开始？