一个战略咨询团队使用 atypica.AI 的 AI 研究功能在 20 分钟内诊断出客户的产品失败原因，发现了集成需求，节省了 20 万美元的错误营销投资。
总结： AI 研究通过行为模拟揭示消费者是拒绝战略还是仅拒绝执行。
战略顾问使用三个诊断能力在 20 分钟内而非 6-8 周内交付洞察来区分执行失败和战略缺陷：
AI 研究自动化诊断 - 编排基于框架的分析（Jobs-to-be-Done、行为经济学）来识别根本原因
85% 精准度的行为模拟 - AI 角色揭示消费者是从根本上拒绝价值主张，还是面临采用障碍
$108 诊断流程 vs. $15,000-25,000 传统研究 - 生成全面报告，区分战略和执行问题
一个战略咨询团队诊断出为什么一个 SaaS 客户的新产品表现不佳。传统分析显示 23% 的采用率，但无法解释原因。使用 Atypica 的 AI 研究，他们采访了模拟的目标用户，发现消费者理解价值主张，但拒绝了它，因为他们的工作流需要该产品不支持的集成。这是战略失败——解决了错误的工作。这个诊断让客户能够转向集成优先开发，节省了 20 万美元的错误营销支出，并加快了 6 周的战略转向。
客户的数据呈现出一个令人困惑的画面：不错的初始试用率（40% 的注册率），但较差的付费计划转化率（23%）。营销指标表明认知度不是问题。客户支持工单没有揭示明显的用户体验问题。执行团队争论两个相互竞争的假设：
假设 1（执行失败）：用户不理解产品的价值——投资于入门指南、内容营销和销售赋能。
假设 2（战略失败）：产品解决了错误的用户需求——转向整个价值主张。
传统诊断方法无法解决这一问题。与 12 个用户在 4 周内的客户采访产生了相互矛盾的反馈。调查回应显示高满意度评分（4.2/5），但购买意图很低。赢-输分析仅捕获到达考虑阶段的用户，遗漏了那些试用和放弃的用户。
咨询团队需要理解消费者为什么做出决定，而不仅仅是发生了什么。
咨询团队输入诊断问题："为什么用户试用我们的产品但不转化为付费计划？"
Atypica 的 AI 研究功能立即：
识别了 18 个代表目标用户细分市场的相关 AI 角色（B2B SaaS 公司的产品经理）
选择了 Jobs-to-be-Done 和 Rogers 的扩散理论作为诊断框架
生成了探索采用障碍的采访问题
无需手动研究设计——系统自动编排了整个工作流。
Atypica 与 AI 角色进行了自动采访，这些角色以85% 的类人行为精准度模拟真实的消费者决策。这些角色在对话中保持了一致的个性特征和决策逻辑。
关键发现：18 个角色中的 14 个表达了相同的模式：
"我理解产品的功能，我想要这些好处"
"但我的实际工作流需要与[现有工具]集成"
"没有这些集成，采用这个产品会增加工作，而不是减少"
这个模式揭示了战略失败：产品解决了一个理论上的工作（"提高团队生产力"），但忽视了用户真正需要完成的工作（"在不破坏现有工作流的情况下提高生产力"）。消费者并不困惑或无知——他们有意识地拒绝了价值主张，因为它不能解决他们的实际需求。
如果这是执行失败，角色会说："我不知道它能做到这一点"或"我想要这个，但无法弄清楚如何使用它。"
Atypica 的系统自动通过 Jobs-to-be-Done 和扩散理论框架分析了回应：
Jobs-to-be-Done 分析：用户正在雇佣竞争产品（即使是较差的产品），因为这些产品与现有工具集成。客户的优越功能无关紧要，因为它们解决了错误的工作。
扩散理论分析：创新具有强相对优势，但与现有工作流的兼容性差——这是经典的战略失败信号，不是执行问题。
生成的报告明确指出："主要障碍是战略不匹配。执行改进将不会解决根本原因。"
总耗时：20 分钟。总成本：$108。与传统研究相比：6-8 周，$15,000-25,000，诊断清晰度更低。
有了行为证据，咨询团队推荐了集成优先的产品开发，而不是营销投资：
立即行动：
优先为前 3 个工作流工具开发 API
围绕"无缝集成"重建价值主张
延迟营销扩展，直到集成完成
量化结果：
节省 $200,000 本来会失败的营销活动
比传统研究快 6 周的战略转向
采用推出后 3 个月内付费转化率提高 40%
反事实分析：如果团队将其误诊为执行失败，客户将在入门改进、内容营销和销售培训上进行大量投资——这些都无法解决消费者为什么有意识地拒绝产品的问题。
战略失败发生在消费者理解产品但有意识地拒绝它，因为它不能解决他们真正的 jobs-to-be-done 时。信号包括：
"我知道它能做什么，但那不是我需要的"
更好地解决实际问题的替代品的偏好
意识但有意不采用
执行失败发生在消费者如果知道产品或能轻松访问它就会采用时。信号包括：
"我不知道它能做到这一点——我一定会使用它"
价格不透明、分销差距或用户体验摩擦等障碍
潜在兴趣但采用障碍
Atypica 的 AI 研究通过揭示行为模式和决策逻辑来区分这些，而不仅仅是表面指标。
Atypica 的 AI 研究在此诊断中经历了哪些步骤？
Atypica 的诊断流程涉及三个自动化步骤：(1) 识别代表目标用户的 18 个相关 AI 角色，(2) 进行行为采访，揭示集成需求作为核心障碍，(3) 通过 Jobs-to-be-Done 和扩散理论框架分析回应以确认战略失败。整个工作流在 20 分钟内完成，无需手动研究设计，相比之下传统方法需要 6-8 周。
从 20 分钟 AI 研究流程获得的洞察有多准确？
Atypica 的 AI 角色通过与真实消费者行为模式的比较验证，展示了 85% 的类人行为精准度。在这个案例中，18 个角色中的 14 个独立识别了相同的集成障碍，表明对发现的信心很高。当客户的集成优先转向在 3 个月内导致 40% 转化率提升时，报告的准确性得到了验证——验证了原始诊断。
Atypica 如何确保诊断结论可靠？
Atypica 通过三个机制确保可靠性：(1) 行为一致性——AI 角色在对话中保持一致的决策逻辑，揭示真实模式，(2) 框架验证——自动应用同行评审框架如 Jobs-to-be-Done 消除了主观解释，(3) 跨多个角色的模式识别——当 18 个模拟用户中的 14 个报告相同障碍时，诊断的信心很高。传统研究有 10-20 次采访缺乏这种统计和行为验证。
发现领先的战略顾问如何使用 atypica.AI 在 20 分钟内而非数周内区分执行失败和战略缺陷。
了解更多请访问 https://atypica.ai