用AI，让“用户洞察”快100倍、便宜100倍、覆盖广100倍？！

一场典型的“数据驱动”决策会议，往往是这样的：

• 市场部拿来一份详尽的小红书报告，数据显示“复古风”是热点；

• 运营部调出后台数据，证明“A功能”的用户点击率最高；

• 咨询公司提交了调研报告，显示70%的用户“更看重性价比”；

所有的“数据”都指向了同一个结论。

于是，你信心满满地立项、研发、投流……最后，产品上线，悄无声息。

你陷入了巨大的困惑：为什么我们掌握了所有数据，却依然抓不住用户？

我们花了几十万、上百万做用户研究，为什么总是在“猜”用户想要什么？我们明明是“数据驱动”，为什么感觉离用户越来越远？

在AI时代，这不再是一个无奈的感叹，而是一个致命的问题。

这一次，我们邀请到范凌老师，他将分享一个关于“用AI理解用户”的前沿实验，以及由此诞生的产品Atypica。

范凌老师将在课程中抛出一个极具颠覆性的观点：我们这个时代最大的迷信，就是“数据驱动”。

“洞察不是来自大数据，而是来自大猜想。”

你的公司里 养了多少“火鸡科学家”？

“数据驱动”有什么问题？我们对数据的依赖，就像“火鸡科学家”的归纳法。

一只火鸡，在农场里生活了364天。它每天都仔细观察，发现无论晴天雨天，主人都会在上午9点准时喂食。作为一只严谨的“数据科学家”，它通过364天的观察，归纳出一个无懈可击的结论：“主人在上午9点喂食的概率为99.7%，明天也一定会被喂食。”

它满怀信心地迎接第365天。那一天，是感恩节。

这只火鸡的错误，在于它错把“归纳”当成了“真相”。

这听起来很荒谬，但这恰恰是我们每天都在做的事。

我们分析过去364天的销售数据，来预测第365天的爆款；我们抓取全网声量，来判断下一个季度的流行趋势。我们以为自己掌握了规律，但“黑天鹅”来临的那一刻，我们和那只火鸡毫无区别。

范凌老师一针见血地指出：“归纳是谬误。我们试着通过过去去预测未来，这是最本能，也是最偷懒的方法。”

当下的市场变化太快，商品迭代以“月”为单位，内容迭代以“日”为单位。你爬取的数据，可能是两周前的；你拿到的调研报告，执行周期长达数月。

你花大力气“归纳”出来的，是一个早已过时的“过去”。

“橙汁理论”： 你了解的，是“成分”还是“真相”？

如果说“火鸡科学家”的谬误在于“时效性”，那么“数据驱动”的第二个陷阱，则在于“真实性”。

范凌老师提到了另一个隐喻：“橙汁理论”。

假设有两个研发团队。 团队A，致力于分析橙汁的“成分”。他们拿到了所有数据：水分、糖分、维生素C、柠檬酸的精确配比。 团队B，只有一个目标：重现橙汁的“真相”,也就是它的色、香、味。

结果是什么？

团队A拿着完美的“数据报告”，却可能永远造不出口感真实的橙汁。而团队B的合成物，也许成分与真实橙汁完全不同，却能100%复原“喝橙汁”的体验。

范凌老师用这个例子，向我们提出了一个灵魂拷问：

我们今天所做的用户洞察，究竟是在分析“成分”，还是在理解“真相”？

我们痴迷于给用户“打标签”：95后、女性、一线城市、高知、已婚、二胎家庭……我们掌握了用户所有的“成分”，就像分析钻石和石墨的“成分”都是碳元素一样。

但我们知道这些，就等于理解用户了吗？

数据能告诉你“发生了什么”（What），但他无法告诉你“为什么”（Why）。

而“为什么”，才是一切商业决策的源头。

商业的真正难题： 从“Tame Problems” 到“Wicked Problems”

当数据驱动这个旧神倒下，我们该依靠什么？

范凌老师引入了一个至关重要的概念：“Wicked Problems”（复杂问题）。

我们的商业世界，绝大多数问题都不是解方程那样的“Tame Problems”（可解问题）。

• “这群新兴群体需要什么内容？”

• “我们的下一个产品概念是什么？”

• “进入一个新市场，当地用户会如何反应？”

这些问题，没有唯一的正确答案，它们难以被定义，只能被暂时改善。这就是“Wicked Problems”。

面对“Wicked Problems”，“数据归纳法”彻底失灵。

在过去，我们只能依靠高成本的试错和模糊的直觉。但在AI时代，我们是否有了新的解法？

Atypica的实验： 一个“主观世界”的沙盘？

范凌老师给出的答案，是“模拟”（Simulation）。

在课程中，他将首次深度拆解他正在进行的实验——“Generative Agent Simulation”（生成式智能体模拟），以及承载这一实验的产品Atypica。

Atypica试图做的，不是用AI去“爬取”小红书上已有的数据（那是“过去时”），也不是用AI去“标记”用户的标签（那是“成分”）。

它试图用AI，为你“模拟”出那个活生生的、你想要的用户。

这是否意味着，我们可以构建一个“沙盘”：

• 在产品概念诞生的第一天，就邀请1000个“AI模拟用户”来测试？

• 在进入一个新市场前，就和100个“AI当地消费者”聊聊他们的痛点？

• 它能否将用户理解的速度提升100倍，成本降低100倍？

当你的竞品还在分析上个季度的“火鸡数据”时，你是否能率先模拟下个季度的“用户猜想”？

你的“为什么”，AI能回答吗？

Atypica的实验，为我们打开了一个全新的视角：

AI最大的价值，也许不是帮我们“干活”，而是帮我们“理解人”。

• 这种“AI模拟”的准确率究竟有多高？它的边界在哪里？

• “火鸡科学家”和“橙汁理论”的谬误，在你的企业中是如何体现的？

• 如果我们不再迷信“数据驱动”，我们该如何建立一套“猜想驱动”的决策流程？

本周六上午9:00，锁定范凌老师的课程直播

这堂课，将为你揭示AI时代用户洞察的全新范式，带你从“数据”的迷雾，走向“猜想”的清晰

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