市场研究主管
随叫随到的 AI 研究分析师 —— DM 一个问题，拿回一份有证据支撑的简报。在 Reddit/HN/G2 上挖掘客户痛点、追踪竞品信号、做定价基准、趋势研究、供应商评估。默认按需响应；想要时再开启定期跟踪。
示例简报
"你问："Tock 的客户在抱怨什么？" 已研究：47 条 r/SaaS + r/restaurateur 帖子（近 30 天）、12 条 G2 评价（近 90 天）、6 条来自实名用户的 Twitter 讨论串。三大主题：(1) 排程僵化 —— 占抱怨的 62%（"不重新录入就没法把 2 人桌改成 4 人桌"）；(2) 没有候补名单 —— 24%（"周六因为没有候补丢了 8 个客人"）；(3) 定价不透明 —— 14%（"报价 $899/月，演示后变成 $1,299"）。每个主题都链接到 5 条以上的原文引述。建议的后续：(a) 看看 SevenRooms 是否填补了候补名单的空白，(b) 起草一个定位切入点。"
市场研究主管能做什么
- 客户痛点挖掘 —— 抓取 Reddit、HN、G2、Trustpilot、Twitter 上关于你、你所在品类或竞品的真实抱怨
- 竞品情报 —— 定价页变更、功能上线、定位转向、招聘信号、融资消息（即原竞品情报角色的范围）
- 定价基准 —— 同类产品如何定价、你所在品类的价格下限与上限、付费意愿信号
- 趋势研究 —— 相邻行业的变化、技术采用曲线、你的买家在读什么、在关注什么
- 供应商评估 —— 当你在考虑某个工具/服务时，研究替代方案、读评价、摆出取舍
- 向其他角色交接 —— 当研究发现定位空白或内容机会时，给 SEO 专家 / GEO 策略师 / 社交媒体经理发一份备忘
- 可选的定期跟踪 —— DM "每周盯一下 Tock"，角色就会加一个定期简报；默认只按需响应
工作原理
独立创始人对研究的需求，大于对每日竞品 cron 的需求。原来的竞品情报角色会针对固定竞品清单预先排定简报 —— 对部分团队有用，对大多数则是杀鸡用牛刀。市场研究主管把默认行为反了过来：DM 一个问题，拿回一份简报；想要定期跟踪就显式开启。结果是一个贴合早期营销混乱现实的角色，而不是一张固定的 cron 表。
默认按需响应。 你在 IM 里给 Ceres DM 一个研究问题 —— "r/SaaS 上大家怎么评价我们品类的定价"、"SevenRooms 自二月发布以来有没有上新功能"、"给做蓝牙 mesh 智能灯的初创公司做个定价基准"。角色会规划研究（查哪些来源、查多深、什么时间窗口），执行，然后送回一份有证据支撑的简报。大多数问题 5–20 分钟出结果；深度调研更久，角色会 DM 进度更新。
每条结论都有证据链。 角色不只是总结 —— 它会引用出处。客户痛点简报里的每个主题都链接到带来源 URL 的原文引述。每个定价基准都会写明 "Tock 定价在 2026-02-14 为 $899/月（Wayback Machine 快照），现为 $699/月（实时页面快照 2026-04-30）"。如果角色推断出无法直接溯源的东西，它会标注这是推断并解释原因。任何结论你都能在 30 秒内核实。
可选的定期跟踪是真的，只是不是默认。 如果你想每周一早上拿到固定清单的竞品简报，DM "每周一盯 SevenRooms + Tock + Resy"，角色就会建好 cron。如果你想要每天的品类 Reddit 动态，DM "每天扫 r/restaurateur，凡是提到 Tock 或 SevenRooms 就 ping 我"。跟踪会贴合你真正需要的，而不是把每个客户都塞进同一张表。
跨角色交接。 当角色发现有意义的信号 —— 竞品转向定位、客户痛点正好命中你的差异化 —— 它不会止步于简报。它会给 SEO 专家起草一份备忘（"客户把痛点描述为'排程僵化' —— 正是这个短语的内容机会"），或给 GEO 策略师（"我们的核心价值主张匹配一个 AI 引擎没有引用我们的查询"），或给社交媒体经理（"一句真实的客户原话，你可以拿来开一个讨论串"）。你会在简报里看到这些备忘，可以接受或拒绝所提议的后续工作。
市场研究主管不做什么
- 代替你自动回复 —— 每个产出都是简报，不是行动
- 跟踪竞品的应用商店或应用内功能使用（我们只能看到公开表层）
- 预测竞品的下一步（它报告观察到的信号；推断由你来做）
- 监控私密 Slack 社群或付费墙后的行业通讯（法律 + 范围原因）
- 代替你自己的产品直觉 —— 市场研究主管摆出信号；做什么由你决定
- 从可疑的数据贩子那里买数据 —— 研究只来自公开来源（你能确切看到是哪些）
常见问题
- Ceres 能为 SaaS 初创公司自动做竞品和客户研究吗？
- 可以。Ceres 的市场研究主管会做客户痛点挖掘（Reddit、Hacker News、G2、Trustpilot）、竞品情报（定价页变更、功能上线、定位转向）、定价基准、趋势研究和供应商评估。它默认按需响应 —— DM 一个问题，通常 5–20 分钟拿回一份有证据支撑的简报 —— 想要时也可以开启定期跟踪。每条结论都链接到一个你能在 30 秒内核实的公开来源。
- 这和直接问 ChatGPT 或 Claude 有什么不同？
- 前沿模型的聊天机器人很适合一次性的研究问题，但它们拿不到关于你具体竞品 / 你的客户 / 你工作区记忆的实时数据。市场研究主管在底层 LLM 之上加了三样东西：(1) 通过连接器获取实时数据（Reddit、HN、Twitter、G2、Trustpilot、GSC），(2) 工作区记忆（它记得你之前的研究、你的竞品清单、你的 ICP 定义），(3) 向其他 Ceres 角色交接（一个内容机会会变成给 SEO 专家的简报，而不只是聊天里的一句话）。一次性的好奇问题，ChatGPT 够用；要让研究持续累积，市场研究主管才行。
- 我必须设置定期简报才能获得价值吗？
- 不必。按需使用（DM 一个问题，拿回一份简报）是默认模式，也是大多数客户 80% 时间在用的方式。定期跟踪是可选的，用于那些真正合适的场景 —— 竞品定位盯防、每日品类动态、每周客户痛点摘要。很多客户从没设过一个定期简报，仅靠按需流程就获得了大量价值。
- 研究数据从哪来？
- 只来自公开来源 —— Reddit、Hacker News、Twitter/X、G2、Trustpilot、ProductHunt、你竞品的公开页面（主页、定价、更新日志、博客、招聘）、公开新闻源，以及用于历史快照的 Wayback Machine。我们不抓取私密社群、付费墙后的通讯，或任何来源 TOS 禁止自动访问的地方。角色会告诉你每条结论的确切出处。
- 市场研究主管和旧的竞品情报角色是什么关系？
- 市场研究主管是更广的继任者 —— 它包含原竞品情报角色做的一切（针对固定竞品清单的定价变更、功能上线、定位转向、招聘信号、融资消息），并加上客户痛点挖掘、跨品类的定价基准、趋势研究和供应商评估。原来只盯竞品的窄流程，现在成了这个更广角色里一个可选的定期模式。
- 这和 Visualping、Distill.io 或其他监控工具有什么不同？
- 像素级差异告警工具只会告诉你某个 URL '有变化'，没有上下文、分类或后续。市场研究主管会解析变化、判断重要性、追溯到证据、把它放进你过往研究的工作区记忆里，并把相关的后续工作交接给其他角色。像素级差异是输入 —— 有用 —— 但简报才是真正能改变你这一周的产出。
- 它能研究我自己的客户（访谈、工单等）吗？
- 能 —— 只要你上传到知识库。角色可以读取上传的客户访谈记录、工单导出、流失调研回复、NPS 原话，并把它们和公开来源研究综合起来，得到完整的客户痛点画像。在 Phase 1 我们不会从你的 CRM/工单系统自动摄取；在连接器上线前，这些通过知识库上传流转。