创意未必是客户付钱的理由
新品不好卖的时候，他先从产品本身找原因。视觉不够好，价格太贵，这些都是做过产品的人最习惯的检查方向。
后来复盘的时候，他才重新问了自己一个问题。这个产品，究竟做给谁？
按照他的判断，原有星空灯的重要购买场景，是妈妈给女儿买。火箭造型看起来不错，却未必适合这些客户。
自己的创意，和客户愿意付钱的理由，可能是两回事。
新品想法，先打分再开模
现在魏俊在产品开发之前，先让AI帮他过一遍短视频这一关。
他把卖得好和卖得不好的产品视频放在一起，让AI分析其中的差异。AI整理出十个判断维度，情绪价值、短视频表现力、季节性、价格都在里面。再结合行业数据和购买人群的数据，形成一套产品评分规则。
有了新品想法，他先把方案交进去打分，同时让AI生成短视频脚本。
这一步相当于提前回答几个问题。产品最值得展示的是什么，哪个画面能吸引人，客户为什么会想买。
他给这套评分设了90分的目标，借着分析继续优化方案和脚本。但评分规则也需要人工修正。AI同样会出现幻觉，也会给出讨好人的答案。
等这些问题讨论清楚，再进入模具、结构、成本这些生产条件的判断，最后开立项会，让团队继续挑问题。
原本可能等到货做出来、钱花出去，才发现的卖点和人群问题，他希望在开发前就找出来。
这个做法值得做产品的老板参考。在投入生产之前，先把产品吸引客户的理由具体写出来、演出来，接受一轮检查。
AI说值得做，接下来怎么验证
但这套方法也带来了更多值得追问的问题。
拿什么视频给AI分析，才能得到有用的标准。AI打了高分，又该怎样判断它有没有在迎合自己。眼前正在热卖的产品，等几个月后做出来，还会有机会吗。
这些问题，都关系到下一笔钱该怎么花。
11月21日得到AI落地大会，我们邀请到优克拉创始人魏俊。他会结合自己做出爆款、投错产品的经历，讲他怎样借助AI判断市场机会，拿到增长的结果。
如果你也在做消费品、电商或制造业，可以带着自己的想法，来直播间听听他的具体判断过程。
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