考察点
这道题出自美团 AIGC 岗社招业务面,候选人简历上有 AI 模特商品图项目,面试官顺着往需求侧挖。它考的不是「你会不会画原型」,而是 B 端 AIGC 产品最容易翻车的环节:商家嘴上说想要和实际付费使用之间隔着巨大的鸿沟,你怎么验证需求是真的。答这题要有具体动作:访谈了多少家、问了什么、数据看了什么、最后收敛出哪几个高频需求。追问方向一般是「怎么定优先级」「生成效果不好商家不买账怎么办」「怎么算这个产品的 ROI」。
参考答案
定性和定量不是先后关系,是互相校准
这个项目我们做需求分析的顺序是:先定量扫一遍盘子,再定性扎进去聊,最后再回到定量验证。定量部分先看存量数据:平台商家后台里商品图相关的操作行为——换图频率、无图商品占比(餐饮类目尤其高,不少夫妻店的菜品图就是手机随手拍)、商家使用第三方作图工具的外跳情况。这些数据告诉我们「多少商家有图的问题」,大概圈出三成活跃商家存在明显的素材缺口。但数据不会告诉你他们为什么忍着不解决,所以必须做定性。
定性访谈怎么做的
我们分了三层去聊:连锁品牌的运营(有专职设计,量大)、腰部商家(兼职运营,最纠结)、小微商家(自己就是老板,最缺素材)。一共访谈了四十多家,每家半小时以上,核心不是问「你要不要 AI 模特图」——这么问十个有九个说要——而是让他们演示最近一次上新品是怎么搞定图的,花了多少钱多少时间。这一演示,真实需求就浮出来了:外包一套模特图市场价几百到几千块、周期一周起,很多商家干脆不上图或者盗图;还有一批人是被外包坑过,修修改改两三周,最后图还是不像自己的菜。
收敛出的三个高频需求
排第一的是「低成本出能用的白底/场景图」,覆盖从服饰到餐饮的大盘需求,痛点纯粹是钱和速度。第二是「换背景/换模特但不换商品本体」——这是 AIGC 图最容易翻车的点,商家对商品细节失真零容忍,衣服的纹理、菜品的分量感一旦变了,他们宁可不用。第三是个有点意外的需求:批量一致性。连锁商家要的是同一套模特、同一套光线下出几十款商品的图,单张图再漂亮,系列感断了也没用。这三个需求的排序和当初产品同学拍脑袋的「生成更美的图」完全是两回事——商家要的是可控和稳定,不是惊艳。
需求验证和验收标准
定性收敛完之后回到定量:做了个小工具 MVP,找三十家种子商家免费试用,埋点看两个行为——生成后的采用率(生成的图有没有真的被传到商品上)和七日复用率。当时定下来的验收线是采用率过 50% 才算需求成立,第一版只有 30% 多,主要死在商品本体失真,后来把方案从「纯生成」改成「商品区域抠图保护+背景重绘」,采用率拉到 60% 以上才放量。这段经历给我最大的教训是:B 端 AIGC 的需求验证,最终只认「商家有没有把生成物用进生产环境」,点赞、夸好看都不算数。
可能的追问
- 商家说想要和付费之间的鸿沟怎么跨? 答:别问意愿,看行为。试用期的采用率和复用率是最诚实的信号;定价也别猜,拿两档价格做小范围测试,看付费转化而不是问卷。
- 生成效果不好被商家骂,怎么办? 答:先分清是模型能力问题还是预期管理问题。餐饮类对「菜必须长这样」是硬约束,技术上用商品区域保护;预期上别宣传「一键出大片」,改成「三分钟出能上架的图」,把验收标准写在明处。
- 这类工具的 ROI 怎么算? 答:商家侧省的是外包费用和时间,客单价几百块的图降到几块钱;平台侧算的是商品图文完整度提升带来的转化率提升,以及工具本身的订阅收入。两边账都要算,只算平台账容易做成自嗨工具。
- 需求优先级怎么排的? 答:用「覆盖商家数 × 单商家频次 × 痛点强度」粗排,但有一个一票否决项:技术上做不到商品保真的类目,需求再旺也先不上,砸了口碑比不做更糟。
- 市面上已有成熟的 AI 商拍工具,平台自己做的优势在哪? 答:第三方工具生成完商家还要下载再上传,且它不认识平台的商品库;平台内做可以拿到商品原始信息(菜名、规格、历史图)做保真约束,生成结果一键进商品编辑页,链路短一截。第三方工具证明的是付费意愿存在,平台要做的是把这个意愿在自家场景里接住。