尘嚣喧闹时，容易产生妄念。想起近 20 前的一部动画《最终流放》，其世界分为三个阵营，其中一个阵营是调停者，只提供飞船的引擎。而其他两国天天开战，但战舰都要依赖于调停者的飞行引擎。看似两国战舰威猛咄咄逼人，但实际上却无本质差异。

和许多朋友在讨论 AIGC 相关的产品时，也有类似的感觉。如果不能介入到技术的底层研发，那么另一种竞争优势就是对于需求的洞察，更确切地说，是挖掘组成需求背后的一连串事件是什么。

再退回到当下，随着自己的业务发展，用户群的扩展，是否已经对需求理解有所偏差？带着这个问题，重新思考何谓「理解用户需求」。

▎通过属性 - 价值链来看待需求价值

你肯定听过用户想要的不是要锤子，而是墙上的一个洞。其实也不是一个洞，而是希望能挂张画来让屋子更有生气一些。道理没错，但这样思考其实**搞混了目标客户和自身定位之间的区别。**想要装修屋子的人固然是由锤子需求的人群之一，但是作为一个锤子生产商，应该自有其定位，不应该去解决屋子内的生机问题。

为了避免陷入这种误区，可以通过「手段-目的」的链条来进行思考：手段即产品的属性，用户选择该属性的产品达到了某种效果，而这个效果满足了用户的某些价值。举个简单的例子，老爷子买足力健，因为这种老人鞋很软（属性），出去遛弯和跳操时让脚比较舒服（效果），这样能多运动下，保持身体健康（价值），也能跳操时成为广场最闪亮的老 Gai（价值）。

这种思路的好处在于，立足于已有的产品，通过追问用户效果，来理解对其价值和上下游场景。

在这一轮 AI 热潮中，和 Web3 当时很像，因为大多数团队都是利用开源的底层技术包装为「应用」，那么更重要的就是场景的挖掘，而非对于底层技术的局部优化。比如目前能看到国内许多团队做了 AI 生成图片的工具加社区，但很难说清楚满足用了多大的价值？绘画出来了梦境，然后呢？ —— 一个略显讽刺视角，前几日在头条看到一个广告，即用类似 novelai 的技术画二次元萌妹子，其对目标人群的价值反而是明确的。

所以在喧嚣之外，也能看到一些产品未必用了最先进的 AI 技术，但是却因为一个明确的场景而更有竞争力。fonter 最近推荐的 MonkeyLearn 这个 Nocode AI 文本分析工具，就让人眼前一亮。其功能在于可以利用 AI （属性）来帮你提取或分类大量客户的反馈和评价（效果），以此来节省人工成本（价值），同时促进业务发展（价值）。