市场研究的核心问题从未改变：消费者在想什么？
全球企业为此每年投入超 1400 亿美元，催生了McKinsey、Ipsos等咨询巨头，和Qualtrics、Medallia等软件公司。
然而，2025 年，行业来到一个转折点。
- 8月5日Gartner股价单日下跌30%，创99年以来最大跌幅——资本市场公开承认：传统模式面临结构性挑战。
- McKinsey公布年度增长仅2%，两年内减员10%——脑力劳动密集型、人工驱动的研究模式增长受阻。
这些并非偶然波动，而是范式松动的征兆。
AI 不仅加速数据收集、分析，还能以“数字孪生”方式模拟用户、主持访谈、生成洞察。
研究范式正从抽样统计 → 实时模拟，从间歇项目 → 持续分析（Always-on）。
Atypica.AI就诞生在这个关口！
01. 范式演进：四个阶段，一张表看懂差异
根据 a16z、Greylock、Sequoia等投资机构的研究，我们可以把市场研究的范式演进分为如下四个阶段：
市场研究、用户洞察的“单位成本”和“边际时间”正在被改写，研究的“频率”和“覆盖”迎来指数级提升。
02. Atypica 把研究变成商业基础设施
企业的经营节奏已经切换：营销以“天”为单位，新品研发以“月”为单位；
研究与洞察不能再以“年”为节奏！
Atypica具有两大能力：
- AI 原生研究：用 AI 自动化研究流程，更高效、更快速、更大规模。
- AI 模拟用户：用多智能体建模用户的行为、价值观、情绪与决策，让“虚拟焦点小组”持续在线。
Atypica的价值主张：
当 AI 让市场研究成本降 100 倍、速度提 100 倍、覆盖用户群体增 100 倍
03. 构建三层 AI 体系：从“答案”到“主观世界”
1）用户数据层：AI 人设（AI Persona）
传统问卷记录“答案”，Atypica 建模“主观世界”。
科研进展为AI模拟人提供了坚实基础：
- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior（2023，斯坦福大学等）：记忆 + 反思 + 规划机制可让 AI 呈现接近人类的行为。
- Generative Agent Simulations of 1000 People（2024，斯坦福大学等）：85% 准确率模拟真实调研反应，为“消费者数字孪生”提供验证。
- Persona vectors: Monitoring and controlling character traits in language models（2025，Anthropic）：揭示模型如何表征与控制性格特征。
Atypica 基于此提出「主观世界建模法」，用AI建立三层人设：
- Tier 1/2 公有人设库（已建 40 万 + 10 万档），可即取即用；
- Tier 3 私有人设，沉淀为企业独有资产，可持续访谈与学习。
2）工作流程层：AI 访谈（AI Interview）
- 人 访谈 AI：直接与 AI 人设文字/多模态对话，分钟级获得洞察；
- AI 访谈 人：AI 并发主持多人访谈，自动追问与收敛；
- AI 访谈 AI：AI 组织虚拟焦点小组，定期运行、自动总结，形成“永续研究网络”。
3）分析洞察层：AI 研究（AI Research）
- 高质量语料整理：全量记录文本、情绪、观点演进；
- 跨学科分析模型：按问题自动/手动选取分析模型，得出因果与策略建议；（内置分析模型见附录1）
- 自动化生成报告：AI总结观点洞察 + 可下载/转发/回放的研究资产。
04. 有了Atypica会怎样？
当 AI 让市场研究成本降 100 倍、速度提 100 倍、覆盖用户群体增 100 倍，那么：
- 研究由“间歇项目”转为“持续分析”（Always-on）；
- 每一个经营决策，都能实时邀请更全面的用户视角；
- 付费模式从“任务/工时”转向“订阅式基础设施”——像云计算一样，让研究和洞察变成水电煤。
但请记住：当数据和研究变得更经济，真正奢侈的是“智慧”与“好猜想”。提出正确问题、建立可验证假设，才是下一阶段的竞争壁垒。
05. 谁在使用Atypica？
（Atypica使用的具体统计见附录2）
06. 欢迎使用Atypica
让研究进入 Always-on 模式，
让洞察触手可及，让每个决策与实时世界对齐。
研究已经变得更便宜、更迅速，
但唯有好问题与好猜想，才真正无价。
看完Atypica的介绍，
我知道，您一定有很多问题。
没关系，我用Atypica发起了一个访谈，
扫下面的二维码告诉我，说出你的疑问和期待！
认真完成访谈的朋友会获赠1个月免费Pro会员，我会邮件通知具体领取方式。
附录1: 关于atypica和AI市场研究的其他文章
附录2: 关于atypica的用户使用概况
本附录包含以下内容，样本来自抽样调研的 5000份真实的用户研究报告
1. WHO｜都是谁在用 atypica.AI 做研究？
2. WHAT｜不同角色的人都在用 atypica.AI 做哪些研究？
电子消费公司、快消公司、食品公司、出海新品牌、连锁茶饮品牌、B2B公司、美妆公司、咨询专家、商学院教授
3. HOW｜atypica.AI内置的分析模型、调用频率
1.WHO｜都是谁在用 atypica.AI 做研究？
行业分布
职业角色
2.WHAT｜不同角色的人都在用 atypica.AI 做哪些研究？
具体用例：
1.某电子消费公司
- Situation：该公司多年积累了大量用户调研报告，但信息分散，难以在新产品开发中即时调用。
- Pain：产品经理在设计新一代智能耳机时，往往需要重新组织调研，周期长、成本高，反馈滞后。
- Impact：通过 Atypica 的「AI人设」，将历史调研转化为可交互的“数字孪生”，例如“高端发烧友”“中产母亲”“大学生早期用户”。团队可随时模拟提问，如“降噪功能提升30%，是否愿意多花200元？”，在数分钟内获得反馈，大幅缩短产品决策周期。
2.某快消品公司
- Situation：公司想在夏季推出新品饮料，需要洞察年轻用户的消费偏好。
- Pain：传统做法依赖线下调研和问卷，不仅耗时数周，还常常错过市场窗口期。
- Impact：利用「AI研究」分析小红书、抖音上的 VOC，发现用户关注“轻负担”“低糖”“氨基酸补给”。团队据此在两周内快速确定新品口味方向，并进行小范围社媒测试，实现研发周期的大幅缩短。
3.某食品公司
- 新品上市，需要验证不同广告文案和渠道投放效果。
- Pain：传统 A/B 测试往往需要长时间积累样本，难以及时归因，营销团队缺乏快速调整依据。
- Impact：通过「AI研究」分析广告、短视频、直播带货等渠道数据，发现“零负担零食”在小红书表现最佳，而“健康伴侣”在抖音转化率最高。AI 自动完成归因分析，帮助市场团队及时优化投放策略，ROI 提升 15%。
4.某出海新品牌
- Situation：计划进入南美市场，覆盖巴西、智利、阿根廷三国。
- Pain：传统海外调研耗费数月和高额预算，且风险高，一旦水土不服，损失巨大。
- Impact：通过「AI研究」快速模拟当地用户，发现各市场在价格敏感度和品牌认同感上的显著差异。团队据此调整定价与广告文案，避免了进入市场的失败风险。
5.某连锁茶饮品牌
- Situation：外卖渠道已成为主要增长点，公司希望优化用户体验。
- Pain：传统客户访谈费时费力，调研结果往往滞后于运营节奏。
- Impact：借助「AI访谈」与 300 位典型客户进行深度对话，仅用两小时生成报告，揭示最大痛点是“配送速度”和“包装防漏”。运营团队立即调整流程，比传统调研快了 10 倍。
6.某 B2B 公司
- Situation：销售新人在与 CTO、采购经理等高要求客户沟通时，常常缺乏经验。
- Pain：传统销售培训依赖资深同事传授，不可规模化，也难以即时练习。
- Impact：通过「AI人设」构建虚拟客户，如“挑剔的 CTO”“成本敏感的采购经理”，新人可随时模拟沟通，AI 实时反馈话术问题。培训模式由“经验传授”升级为“随时陪练”，销售效率显著提升。
7.某美妆品牌
- Situation：行业竞争激烈，需要持续监控竞品动态与用户偏好。
- Pain：人工监测广告和社媒数据成本高、滞后，难以及时捕捉趋势。
- Impact：通过「AI研究」每日跟踪竞品广告、互动和产品发布，提炼出“功效护肤”“环保包装”是最受欢迎话题。品牌方据此在新品文案中植入相关点，显著提升用户互动率。
8.某咨询专家
- Situation：进入客户项目之前，需要做大量行业与用户调研作为准备。
- Pain：传统案头研究占用 70-80% 的时间，真正深度思考与访谈空间有限。
- Impact：借助「AI研究」进行大规模信息收集与自动化整理，专家直接获得一个知识库，把 80% 的精力投入到高价值的战略思考和对话中。
9.某商学院教授
- Situation：课堂需要给学生提供贴近现实的商业案例。
- Pain：书本案例往往滞后，难以激发学生讨论，教学效果有限。
- Impact：利用「AI研究」即时模拟“出海健身产品在东南亚定价”，系统生成用户调研、竞品价格、支付习惯分析。学生现场分组讨论，形成不同策略，课堂由“纸面案例”升级为“实时案例”，学习体验大幅提升。
3.HOW｜atypica.AI内置的分析模型、调用频率
参考资料：
- Faster, Smarter, Cheaper: AI Is Reinventing Market Research（2025, a16z) https://a16z.com/ai-market-research/
- Persona vectors: Monitoring and controlling character traits in language models（2025，Anthropic）https://www.anthropic.com/research/persona-vectors
- Generative Agent Simulations of 1000 People（2024，斯坦福大学等）https://arxiv.org/abs/2411.10109
- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior（2023，斯坦福大学等）https://arxiv.org/abs/2304.03442
文章来自于微信公众号“范凌的泛谈”，作者是“范凌”。