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每到年底,各个机构和平台,会有大量年终总结和新一年预测的文章,我会选取我信的过的信源,大概会看100篇左右。
从去年开始,我会用上 AI 工具去做一个交叉验证,然后从中看到一些机会,进而从里面做一些筛选,哪些机会我能进入?那问题来了,这100篇值得相信的信源怎么找,又要如何用 AI 帮助我们做交叉验证和相关分析呢?这个不是一两句能说的明白的。
本篇文章来自前端时间,阿泽来野生运营做的快闪分享:《用AI挖掘情报并辅助分析,30分钟快速了解新行业》的精华内容整理。
分享持续了一个半小时,阿泽老师手把手带练,群里好评刷起,纷纷表示:这场分享需要再听一次!本次的PPT+音频,已上传至下方,请查收。错过的一定要去回听,会对你用好AI,辅助自己做行业研究和趋势判断大有裨益!
本次分享完整PPT+音频
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人工智能的发展为我们提供了新的解决方案,但如何有效地运用AI工具进行商业研究,却很少有人系统地总结过。
今天,我将以新茶饮行业为例,带大家一步步了解如何运用AI工具开展商业情报研究,并建立起自己的研究框架和方法论。
我是阿泽,目前是一名独立商业研究员,同时也是增长智库的主理人。
在做了七年的私域数字化营销之后,我选择到上海交通大学攻读MEM工程管理硕士,希望能够在理论与实践中找到更好的结合点。
本次分享,我会围绕三个核心内容展开:
流程:我总结的AI辅助行业分析6步法
从确定研究目标到形成最终报告,每一步如何借助AI提升效率,让行业研究不再是一件耗时耗力的事。
工具:我在实践中筛选出的AI工具及其使用技巧
我会介绍几款经过实战检验的AI工具,以及如何用最简单的方式,让AI准确理解你的需求。
实践:我会用新茶饮行业作为案例,带大家完整体验整个分析过程
理论讲解后,我会通过新茶饮这个大家熟悉的行业,手把手教大家如何运用这套方法,让每个人都能快速上手。
一、掌握6步流程:AI行业分析从小白到高手
我的目标很简单:让大家看到商业情报研究其实人人都可以做。
这不是噱头,而是我的真实感受,只要掌握了正确的方法和工具,你也能做出专业的分析报告。
第一步:明确目标
在这个大数据时代,我们面对的信息实在太多。所以在开始研究之前,一定要先明确你要研究什么,为什么要研究。这就像是给自己画一个研究范畴,让后续的工作有的放矢。
第二步:数据收集
在确定了目标和研究假设后,我们需要有针对性地搜集数据。这里很多同学都遇到一个问题:如何验证数据的有效性?这个问题在实操环节我会详细讲解。
第三步:数据整理和验证
当你收集到大量数据后,需要进行初步的筛选和验证。在这个阶段,至少要找到两个甚至三个信息源去进行交叉比对。
不过如果你找到的是官方一手数据,比如上市公司的财报、招股说明书这类严肃的内容,基本就不需要再质疑其真实性了。
第四步:数据分析
随着数据量的增加,仅靠人力去识别数据、提炼洞察的难度会越来越大。这时就要充分发挥AI在数据分析中的价值。
比如说,我在研究新茶饮行业时,会同时研究十多个品牌,涉及五个维度、二十个数据指标,数据总量以百计。这种情况下,借助AI来协助分析就显得尤为重要。
第五步:研究可视化
当我们从数据中提炼出有效洞察后,需要用直观的方式呈现出来。在实操环节,我会教大家如何制作数据图表,让枯燥的数据变得生动易懂。
第六步:形成研究报告
这是把前面所有工作成果整合起来的关键一步。一份好的研究报告不仅要数据详实,还要逻辑清晰,让读者一目了然。
这六个步骤看起来很简单,但每一步都大有学问。在实操环节,我会结合具体案例,展示如何在每个环节都用好AI工具,提升工作效率。
二、数据收集的六大来源
在开展商业情报研究时,很多人会遇到这样的困惑:想研究某个领域,但不知道如何获取研究所需的数据和情报。
本次分享,我会重点带大家实践Google hacking的搜索策略,以及如何借助AI挖掘信息源。这里先简单介绍几个重要的数据来源渠道(具体操作方法,见下方具体案例分解处):
三、常见的可视化图表
在商业研究中,我们不需要过于复杂的图表。图表的本质是将数据图形化,让信息传递更直观有效。以下是六类常用的图表类型:
柱状图:最基础常见的数据展示方式
折线图:适合展示趋势变化
饼状图:可以是中空或完整形式,适合展示占比关系
气泡图:包含三个维度的数据展示,适用于多维度数据分析
雷达图:适合展示多维度指标特征的对比,如多个品牌在五个维度上的表现对比
词云图:主要用于文本频率和重要性的可视化呈现,可以做成心形、云朵等各种形状
值得注意的是,复杂的图形反而会降低信息传递的有效性。选择图表类型时,应该以清晰传达信息为首要考虑因素。
四、AI工具基础用法1、Trick法则的五个核心要素
要想高效地运用AI辅助商业情报研究,我们首先要掌握一些基础用法。最核心的就是提示词(Prompt)的使用技巧。
Trick这个词在英语里有"技巧、诡计"的含义,而我们要做的就是成为AI魔术师。
虽然现在确实有专门做提示工程的职业,但我们不需要做得那么专业,掌握基础用法就够了。
Trick法则源于五个核心要素:
Task(任务):明确目的和目标。告诉AI需要完成的具体任务,避免模糊指令。
Role(角色):设定AI的身份或视角。指定AI扮演的角色或身份,使其生成的内容符合特定语气和专业度。
Instructions(指令):细化操作步骤。清晰说明任务的执行方式或结构要求。
Context(上下文):提供充分的背景信息。补充相关背景或前置信息,使AI能更好理解任务。
Key-word(关键词):明确核心词汇或内容要点。列出希望重点包含的词或概念,确保输出内容聚焦。
这几个要素怎么理解呢?简单来说,就是根据这些关键要素来编写提示词,输入给AI大模型,让它更准确地理解我们的意图。
很多同学在使用AI时会发现一个现象:为什么同样一个模型,有的人用起来觉得非常智能,而自己用却总是答非所问,甚至是隔靴搔痒?这就是因为可能不太会结构化地输出提示词给AI。
比如在角色定义这块,有时候你只需要告诉AI"你是个哲学家"就够了,但有时候却需要详细说明"你是某某行业负责某某方面的营销专员"。为什么会这样?
因为AI模型在训练时,对"哲学家"、"工程师"这类高度凝练的词已经包含了非常丰富的语义,你反而说得太多了,它反而不容易准确识别角色定义。
写提示词不是越多越好,关键在于精准,而不是数量。就像武功的最高境界是"忘记武功",熟练之后,你不一定要严格按照这个结构来写,只要确保包含这些要素就可以了。
2、按需选用的AI大模型
在模型选择方面,总的来说国外的大模型还是要更胜一筹。不过国内的通义千问和Kimi也可以用,虽然相比ChatGPT还是有些差距。
今天为了便于大家实践,我们会使用国内的模型来演示。文本创作和数据分析用Kimi,PPT制作用通义千问。
如果时间允许,我们也会用Gemma做个PPT生成示范,让大家对比不同模型的差异。
至于豆包等其他模型,在结构化数据分析这块效果要差一些。我也对比过星火、文心一言等,有的甚至还不支持Excel表格导入,所以今天我们主要用Kimi和通义千问。
3、Markdown的常见用法
再来说说Markdown这个轻量级标记语言。大家可以直观对比:普通文本往往是一大段杂乱的内容,而用Markdown改写后,能很好地突出层次,补充重要信息。
这个真的不难,花一节课的时间就能掌握。重要的是要动手实践。不管用哪个AI大模型,最关键的是先用起来,你才能知道它能满足哪些需求,哪些满足不了。
五、实践:以新茶饮行业为例动手带练
今天的分享主要围绕如何利用 AI 工具高效开展商业情报研究展开。我将以新茶饮行业为例,通过实操带练的方式,从获取信息源到最终形成报告,详细讲解每一个步骤。希望通过这次实践,能够帮助大家掌握相关的方法和工具(强烈建议配合回放,一起学习)。
1、获取 AI 反馈筛选信息源
我们从实操开始。第一步是如何利用 AI 获取信息源并筛选有用的信息。这里我以使用 Kimi 为例,带大家理解整个流程。
首先,打开你的Kimi工具,这里我需要先呼应一下前面讲过的内容,即如何运用 TRICK 法则撰写清晰的提示词。
提示词的设计核心在于逻辑清晰,结构明确。即便之前没有频繁使用过 AI 工具,大家也不用担心,只要理解这个方法,就能够快速上手。写提示词并不难,关键是掌握方法。
我先给大家展示一个提示词的设计方法。提示词的第一部分是背景信息,也就是告诉 AI:我现在要做什么。
如果你有更详细的资料,比如已有的行业研究报告,可以直接上传附件,让 AI 更准确理解你的需求。
在这个案例中,我们的目标是对新茶饮行业的品牌进行市场调研。为了让 AI 更精准地帮助我们获取信息,可以给它设置明确的角色定位——比如“你是现制茶饮行业的资深从业者”。
这里我特别解释一下,为什么提示词中用的是“现制茶饮行业”而不是“新茶饮行业”。这是因为“现制茶饮”这个概念比“新茶饮”更广,在网络语义中的普及度也更高。
现制茶饮不仅包含了当前阶段的新茶饮,还涵盖了更早期的茶叶制品相关内容。比如,中国从 1990 年开始就有了奶茶的概念。
而新茶饮只是现制茶饮的一个子集。所以,当我们撰写提示词时,要有意识地选择更适合研究目标的特征词。
接下来,我们进一步明确研究对象和内容。我列举了四个品牌作为研究对象,研究内容则包括门店数量、城市等级分布、营收规模和用户规模。
这里还有一个特别重要的概念,“思维链”。在提示词里,我们可以明确要求 AI 按 **step-by-step** 的方式完成任务。这样AI在处理任务时会更细致、更有条理。
最后,我们给 AI 的任务是:找到研究内容所需的数据,并注明信息来源和时间。目的是确保数据的时效性,优先获取最新的信息。
2、运用搜索技巧获取数据资料
完成第一步后,我们进入第二步——运用搜索技巧获取更高质量的数据资料。这里我重点讲解了 **Google Hacking** 的方法,帮助大家精准定位一手数据。
大家可以这么理解: 普通搜索可能会返回大量泛化信息,而高级搜索则可以快速找到目标内容。 比如,当我们需要某品牌的招股书或财报时,可以使用文件格式筛选的搜索技巧。
具体来说,可以在搜索框中输入:filetype:pdf + 关键词。
比如,“filetype:pdf 奈雪 2024 中期财报”。这样,搜索结果会直接锁定PDF格式的文件。
在实际操作中,Google 的搜索效果最好,但如果无法使用 Google,也可以尝试百度或夸克等其他搜索引擎。
这里我给大家演示了一些例子,比如直接找到奈雪 2024 年中期业绩报告的 PDF 文件。这
些报告中的数据是经过审计的,可信度非常高。通过这种方式,我们可以快速获取一手数据,包括门店数量、营收来源等信息。
当然,除了搜索引擎,还有一些其他渠道,比如上市公司的公告和财报网站。比如,我在演示中提到过一个港股网站,大家可以通过这个网站持续跟踪上市公司的最新动态。
恰巧在直播时,找到了古茗当天(12月15日)发布的最新招股书,这是用来开展情报研究真实性、时效性最好的数据源。
3、整理并验证资料有效性
获取数据后,第三步是整理和验证数据的有效性。这一步非常关键,因为即便是 AI 提供的信息,也可能存在一定的错误,因此需要我们进行人工校验。
整理数据时,我建议大家先建立一个分析模型。比如,我用的是“品牌竞争力分析模型”,包括市场扩张力、产品创新力、用户服务力、商业价值力和品牌传播力五个维度。
每个维度下再细分为具体的数据指标。根据这个模型,我们可以将数据一条条整理出来,形成结构化的表格。
在验证数据时,优先选择官方渠道,比如上市公司的财报或招股书。对于非官方来源的数据,建议至少找到两个以上的信息源进行交叉验证。通过这种方式,可以有效提升数据的可信度。
4、 导入 AI 模型分析数据
接下来,我们将整理好的数据导入到 AI 中进行分析。这一步的操作重点在于提示词的设计。
首先,仍然需要向 AI 提供背景信息,告诉它研究的品牌、维度和数据指标。然后,设置清晰的分析规则,比如“按照维度从高到低排序,并详细分析各项指标的表现”。
为了让 AI 理解我们的需求,可以采用 Markdown 格式,将数据和规则结构化。
在生成分析结果后,需要对其进行校验。如果分析结果中存在数据引用错误,可以调整提示词重新生成。整个过程可能需要多次迭代,直到生成满意的结果。
5、整理润色分析结果成文
分析完成后,我们将其转化为一篇文章。这里的关键仍然是提示词的设计。我们需要告诉 AI:结合分析结果,撰写一篇流畅的文章,并给出多个选题标题。
文章的逻辑可以采用金字塔结构,也就是结论先行,逐层展开。为了避免内容重复,可以在提示词中明确要求措辞多样化。
如果文章长度不够,还可以要求 AI 补充更多内容。通过这种方式,可以快速生成一篇可用于发布的文章。
6、生成 PPT 大纲创作内容
文章完成后,我们需要进一步将内容转化为 PPT。通过编写提示词,让AI 将分析结果整理成大纲。
有了大纲,我们就可以使用通义千问,来快速制作PPT模板,具体操作步骤如下:
1. 进入通义千问页面,选择“长文本生成 PPT”功能。
2. 将文章内容粘贴到通义千问中。
3. 根据需要调整大纲结构,并选择合适的 PPT 模板和配色方案。
4. 点击生成 PPT,工具会自动提取关键内容并形成初步框架。
生成的 PPT 可以直接下载,然后根据需要进一步调整和优化。
7、制作图表插入 PPT 生成报告
为了使 PPT 更直观,我们可以制作图表,并将其插入到对应页面。例如,我在演示中使用飞书表单制作了雷达图。
操作方法是:先选中数据范围,点击插入图表,选择雷达图样式。
生成图表后,可以直接下载为图片,然后粘贴到 PPT 中。
通过这些可视化工具,可以让报告内容更加直观、易懂。
六、分享总结
通过以上实操,我们完整演示了如何利用 AI 工具开展商业情报研究的全过程。 从获取信息源到生成报告,每一步都强调了方法和工具的结合。
希望大家通过这次实践,能够掌握这些技巧,并灵活运用于实际工作中。
商业情报研究不仅是技能,更是一种方法论。通过AI工具的辅助,我们可以大大提升信息获取和商业研究效率,让人人都能快速掌握一个新领域。
最重要的是要结合AI工具实操,建立自己的行业调研框架。
以上就是本次分享的全部内容,感兴趣可以添加嘉宾微信,进行后续更深度链接。
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