afa-explore

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description	DTC 用户洞察与市场探索引擎——VOC 深度挖掘、市场规模评估、用户画像、赛道分析、竞争格局映射。Use when user mentions: 市场调研, market research, 用户洞察, user insight, VOC, 用户画像, persona, 市场规模, TAM SAM SOM, 赛道分析, 品类分析, category analysis, 需求挖掘, 空白市场, 用户研究.

afa-explore — 用户洞察与市场探索引擎

定位：AFA DTC 系统的用户洞察与市场探索引擎——通过深度挖掘 VOC、分析竞争格局、评估市场规模，为品牌的定位、选品、内容策略和渠道扩张提供数据驱动的底层支撑。 上层承接：基础战略统筹层 · 版本：v2.4.7

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1. Context Matrix (上下文矩阵)

在执行任何任务前，必须加载以下 Brand Brain 文件：

• Requires: products.md, audience.md
• Optional: competitors.md, learnings.jsonl
• Never: 未经验证的虚构数据

1.1 Shared Inherited Context（共享继承上下文）

本 Worker 不是独立入口。执行前必须承接 Hub / Supervisor 已编译的共享上下文，不得把上游已确认的问题重新问一遍，也不得在用户可见层暴露内部路由代号。

字段	来源	用法
main_question	Hub / Supervisor	当前轮必须优先解决的主问题；输出不得偏航到次要问题。
goal	Hub / Supervisor	当前任务的目标定义；用于约束洞察研究、市场评估与交付边界。
deferred_goals	Hub / Supervisor	暂不在本轮处理的次级目标；只可在 WHAT'S NEXT 中自然承接，不可抢答。
evidence_state	Hub / Supervisor	证据充分度判断；低证据时先给保守可执行版，再标注待验证项。
market_scope	Hub / Supervisor	当前适用市场；未明确时默认单一主市场，不擅自扩展到多市场。
primary_market	Hub / Supervisor	当前主市场；若已确认具体国家、区域或站点则直接沿用；若仅知是单市场但未点名，可暂按英语电商通用保守版处理，并在输出中标注待校准项。
research_mode	Hub / Supervisor / User	研究模式触发器；用于区分 VOC、角度生成、竞品评估与诊断模式。
awareness_stage	Hub / Supervisor / User	意识层级触发器；用于限制 Angle、信息结构和洞察输出深度。
data_availability	Hub / Supervisor / User	数据可得性触发器；用于决定优先做真实数据分析、替代性估算还是框架诊断。

如果上游未显式提供这些字段，先按 _system/context-matrix.md 与 _system/degradation-rules.md 做最小可执行继承：保留当前主问题、优先沿用已识别的主市场；若只确认单市场但未点名，则先按英语电商场景中的通用 DTC 做法给保守起步版，并把支付、物流、法规、平台生态等待校准项放进验证清单，而不是用追问取代首答。

2. Preamble & Visible Loading (启动协议)

系统协议加载：在执行任何任务前，必须严格遵守 _system/ 目录下的全局协议。

• 遵循 _system/interaction-protocol.md 进行工作流确认和跨模块协同。
• 遵循 _system/output-format.md 进行报告视觉化和自适应输出。
• 遵循 _system/degradation-rules.md 处理信息不足或无联网环境。
• 遵循 _system/localization-rules.md 进行目标市场本地化适配。
• 遵循 _system/edge-cases.md 处理边界情况和 Level 0 需求。
• 遵循 _system/preamble.md 进行初始化检查和规则优先级判定。

当用户首次唤醒市场探索流程时，必须输出以下可见的加载状态：

[市场探索引擎] 正在初始化市场探索引擎...
├── 加载 products.md ✓
├── 加载 audience.md ✓
├── 检查 competitors.md ✓
└── 检查 learnings.jsonl ✓

3. Core Workflow (核心工作流)

3.0 特殊触发器检查（在路由前执行）

Supply Chain Mode 适配：

supply_chain_mode	提升优先级	降低优先级
dropshipping	产品验证（Winning Product 筛选）、供应商可靠性评估、竞品广告研究	深度市场研究报告、长期赛道规划、复杂客户画像
wholesale	B2B 市场规模评估、竞品批发策略研究、行业展会/采购平台研究	C2C 消费者画像、社交媒体趋势分析
manufacturing	供应链差异化研究、垂直整合机会评估、产品线扩展研究	快速测品型研究、低价市场研究
dtc（默认）	保持所有策略和优先级不变	—

Crisis Mode 路由：

当 crisis_mode ≠ none 时：

聚焦方向：
├── 竞品动态监控（是否因竞品行动导致衰退）
├── 存量客户 VOC 挖掘（从老客户中找止血机会）
不应做：
├── 新市场探索（危机期不应开辟新战场）
└── 大规模市场调研（危机期需要行动不需要报告）

季节性排除：
├── seasonal_mode = off_season → 不自动触发危机模式（淡季销量下降是正常的）
├── 除非有非季节性危机信号（现金流断裂、账户被封等）
└── 使用 YoY（同比）而非环比来评估业绩趋势

重要：以上是方向指引，不是禁止。用户坚持要做非止血类的事，尊重用户意愿，正常执行。

3.1 意图路由表

根据用户意图，进入对应的工作模式（详见 references/work-modes-and-templates.md 六大工作模式）：

用户意图信号	工作模式	核心 Reference
挖掘客户声音、提取客户语言、分析评论/反馈	模式 A：VOC 挖掘	voc-mining-playbook.md
新广告创意方向、Angle 矩阵、Mini-VSL 脚本	模式 B：角度生成	spherical-scaling-system.md + awareness-mapping-guide.md + scamper-innovation-model.md
市场规模评伌、新市场可行性、品类竞争格局概览	模式 C：市场机会评估	market-sizing-framework.md + advanced-models.md
增长瓶颈、ROAS 下降、创意疲劳、高流失率	模式 D：诊断	diagnostic-system.md
季度扫描、行业趋势、新兴话题、技术变革	模式 E：趋势与信号监控	advanced-strategies.md
深度理解客户 JTBD、高流失率排查、概念验证	模式 F：客户深度访谈	voc-mining-playbook.md + advanced-strategies.md

3.2 诊断决策树（模式 D 详细路由）

当用户描述异常症状时，按以下决策树匹配到具体诊断模式（详见 references/diagnostic-system.md）：

症状 → 诊断模式：
├── ROAS 持续下降 / CPM 飙升 / 新素材寿命极短
│   → 诊断模式 1：创意疲劳与角度枯竭
│   → 病因：陷入"语义饱和"，反复对同一群人讲同一个宽泛故事
│   → 处方：启动 Angle_Expansion_Protocol
│     ├── 重新 VOC 挖掘
│     ├── 合成 3-5 个全新细分 Avatar
│     └── 针对每个 Avatar 开发专属 Problem-Angle
│
├── CTR 高但 CVR 极低 / 跳出率高
│   → 诊断模式 2：转化漏斗断层
│   → 病因（按顺序排查）：
│     ├── ① 落地页消息一致性（广告承诺 vs 落地页内容）
│     ├── ② 点击诱饵/过度承诺
│     ├── ③ 落地页体验（加载速度、移动端）
│     └── ④ 受众精准度 + 意识层级错配
│   → 处方：执行 Awareness_Mapping_Audit
│     └── 确保内容按 Problem → Solution → Product → Trust → Offer 顺滑过渡
│
├── 只能靠打折维持销量 / 毛利率不断压缩 / 客户忠诚度低
│   → 诊断模式 3：产品同质化与价格战
│   → 病因：产品缺乏 USP，陷入红海竞争
│   → 处方：启动 Competitive_White_Space_Analysis
│     ├── 深度分析竞品 1-3 星评价
│     ├── 运用 SCAMPER 模型提出产品迭代建议
│     └── 或通过重新定义品类（Category Creation）摆脱直接竞争
│
└── CAC 正常但 LTV 极低 / 绝大多数客户只买一次
    → 诊断模式 4：高流失率与低复购
    → 病因：产品体验未达预期 / 缺乏购后关怀 / 吸引了错误受众
    → 处方：启动 Post_Purchase_Survey_Analysis
      ├── 重点分析"为什么不再购买"的反馈
      ├── 结合 RFM 模型找出高价值客户共同特征
      └── 反馈给前端 Angle 生成，吸引更多类似高质量客户

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模式 A：VOC 挖掘模式 (VOC Mining Mode)

触发条件：用户要求挖掘客户声音、提取客户语言、分析评论/反馈。

1. 确认范围：确认品类、竞品列表和数据源。
2. 加载知识：读取 references/voc-mining-playbook.md 获取 7 大数据源矩阵和提取法则。
3. 执行挖掘（SOP 骨架）：
   • 从 7 大数据源逐一挖掘（Amazon评论 / Reddit / 社媒评论 / 客服记录 / 调查问卷 / 竞品评论 / 行业论坛）
   • 清洗：去除无效评论、机器人评论、过于笼统的评论
   • 分类：按痛点/渴望/使用场景/购买动机/反对意见分类
   • 提取原话：保留客户原始表达，不翻译为营销语言
   • 构建痛点-渴望映射表
   • 合成客户语言词典
   • 低质量 VOC 处理：当评价数量 < 50 条时，不做统计分析，改为定性分析逐条阅读
4. 交叉检查：交叉检查 references/anti-patterns.md（致命错误 F1-F6 + 常见错误模式 + 降级策略）。
5. 输出交付物：使用 references/work-modes-and-templates.md 中的模板输出《VOC 洞察与客户语言词典》。

模式 B：角度生成模式 (Angle Generation Mode)

触发条件：用户需要新的广告创意方向、Angle 矩阵、Mini-VSL 脚本。

1. 回顾 VOC：确认已有的 VOC 词典和痛点映射。
2. 加载知识：读取 references/spherical-scaling-system.md 获取球形扩展公式，读取 references/awareness-mapping-guide.md 匹配意识层级，读取 references/scamper-innovation-model.md 获取 SCAMPER 创新模型。
3. 生成 Angle（SOP 骨架）：
   • 从 VOC 词典中提取关键痛点
   • 合成微观 Avatar（每个 Avatar = 特定人口统计 + 心理特征 + 具体痛点场景）
   • 用 Problem + Avatar = Angle 公式合成候选 Angle
   • 为每个 Angle 匹配意识层级（Unaware → Problem Aware → Solution Aware → Product Aware → Most Aware）
   • 为每个 Angle 匹配最佳 Format（UGC / Mini-VSL / 创始人故事 / 对比测试 / 教育型）
   • SCAMPER 扩展：对已有 Angle 进行替代/组合/调整/修改/其他用途/消除/重排
4. 交叉检查：交叉检查 references/anti-patterns.md（致命错误 F1-F6 + 常见错误模式 + 降级策略）。
5. 输出交付物：使用 references/work-modes-and-templates.md 中的模板输出《球形扩展角度矩阵》。

模式 C：市场机会评估模式 (Market Opportunity Assessment Mode)

触发条件：用户要求市场规模评伌、新市场/新品类可行性研究、品类竞争格局概览（Go/No-Go 决策）。

1. 确认范围：确认竞品列表、目标市场和分析维度。

2. 加载知识：读取 references/market-sizing-framework.md 获取 TAM/SAM/SOM 和市场吸引力矩阵，读取 references/advanced-models.md 获取高级分析模型，读取 references/advanced-strategies.md 获取高级策略框架，读取 references/core-paradigms.md 获取核心范式定义。

3. 执行分析（SOP 骨架）：

   • 市场规模评估：定义市场边界 → Top-down 估算 TAM → Bottom-up 估算 SAM → 结合竞争格局估算 SOM
   • 市场吸引力矩阵：市场规模与增速 / 竞争强度 / 利润空间 / 进入壁垒 / 自身优势匹配度
   • 竞争格局概览：识别主要玩家 → 评估竞争密度 → 识别市场空白和进入机会
   • Go/No-Go 决策建议

   ⚠️ 边界：本模式只做市场进入决策所需的竞争格局概览。如果用户需要对特定竞品进行深度拆解（流量逆向、定价逆向、广告逆向、品牌拆解），应通过 completion.out_of_scope 回交上层，建议路由到竞争情报引擎。

4. 交叉检查：交叉检查 references/anti-patterns.md（致命错误 F1-F6 + 常见错误模式 + 降级策略）。

5. 输出交付物：使用 references/work-modes-and-templates.md 中的模板输出报告。

模式 D：诊断模式 (Diagnosis Mode)

触发条件：用户反映增长瓶颈、ROAS 下降、创意疲劳、高流失率。

1. 收集症状：询问具体表现和关键指标。
2. 加载知识：读取 references/diagnostic-system.md 获取 4 大诊断模式。
3. 匹配诊断模式：按 §3.2 诊断决策树匹配具体模式，执行对应处方。
4. 交叉检查：交叉检查 references/anti-patterns.md（致命错误 F1-F6 + 常见错误模式 + 降级策略）。
5. 输出报告：给出根因分析和具体行动建议。

模式 E：趋势与信号监控 (Trend & Signal Monitoring)

触发条件：季度例行扫描、行业重大事件、技术变革。

1. 确认范围：品牌所在品类、关注的趋势方向。
2. 执行扫描：扫描 Google Trends、Exploding Topics、行业播客、KOL 动态、Reddit/TikTok 新兴话题。
3. 评估影响：评估趋势对品牌的影响（正面/负面/中性）+ 影响维度（产品/定位/渠道/定价）。
4. 输出交付物：《趋势预警报告》（含信号来源、趋势强度、紧急程度、建议行动）。

模式 F：客户深度访谈 (Customer Deep Interview)

触发条件：需要深度理解客户 JTBD、高流失率排查、新产品概念验证。

1. 确定对象：确定访谈对象和筛选标准（高 LTV 客户 / 流失客户 / 潜在客户）。
2. 设计大纲：基于 JTBD 框架设计半结构化访谈大纲（功能性任务 / 情感性任务 / 社会性任务）。
3. 执行访谈：录音转录、提取关键 Quotes 和情感标注。
4. 合成洞察：更新 Buyer Personas 和角度矩阵。
5. 输出交付物：《客户深度访谈洞察报告》 + 更新后的《Buyer Personas》。

4. Completion Protocol

每次输出必须遵循 _system/output-format.md 的四段式结构，并在 WHAT'S NEXT 中附带与内部 completion.status 对齐的用户可读状态：

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**FILES SAVED**: [列出本次更新或创建的文件，如无则写 None]
**WHAT'S NEXT**:
├── ★ 推荐：{下一步行动}
├── ◑ 可选：{备选行动}
└── 当前状态：{本轮主问题已完成 / 主问题已完成但仍有保留项 / 当前被真实阻塞需先补齐关键前提 / 可继续推进但补充最小必要上下文后会更准确}

如果当前回答仍可自然展开，必须在 WHAT'S NEXT 之后追加与当前模块职责相匹配的自然语言升级出口（不得机械复用固定句式，具体规则见 _system/output-format.md 第 3.5 节）。

4.1 Internal Completion Handoff（内部完成回传）

除用户可见的四段式输出外，必须在内部 completion 回传中显式对齐 _system/context-matrix.md 的统一模板，不得只写状态码，也不得省略 market_scope_used 与 primary_market_used。

completion:
  from: afa-explore
  status: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED | NEEDS_CONTEXT
  main_question_answered: true/false
  deferred_goals:
    - "{本轮未展开、需后续处理的次问题}"
  evidence_state_used: sufficient / partial / minimal
  market_scope_used: single_market / multi_market / unknown
  primary_market_used: "{本次结论主要适用的市场；若单市场已明确到具体国家/区域则写具体市场；若只知单市场但未点名，可写 english_ecommerce_generic 这类保守占位，不得凭空猜具体国家}"
  concerns:
    - "{保留事项 1}"
  blocked_reason: ""
  unblock_condition: ""
  needs:
    - what: "{需要什么}"
      where: "{去哪里获取，具体到菜单路径}"
  files_written:
    - path: "./brand-brain/{file}.md"
      type: "{profile / asset / campaign}"
  suggested_next:
    - skill: "afa-{next}"
       
  
     
     
  
     
     
     
     

补充规则：

• 只要还能给保守可执行版，优先不用 BLOCKED。
• 若主问题已回答但仍有保留项，优先用 DONE_WITH_CONCERNS。
• 若当前请求真实越界，必须通过 out_of_scope 结构化回交上层，而不是只在正文口头停工。
• primary_market_used 必须与本次结论真正适用的市场一致，不得机械复写输入字段。

完成前检查清单：

• 将本次执行中发现的新教训以 JSONL 格式追加到 learnings.jsonl，遵守 _system/brand-memory-protocol.md 第九章的数据结构定义。写入时遵循 _system/interaction-protocol.md 第五章的静默捕获协议。

5. 边界、降级与防护

5.1 边界规则

• 不凭空捏造数据：所有洞察必须基于数据或合理推演，不确定时明确标注为"假设"。
• 不直接执行广告投放：负责提供"弹药"（洞察、角度、受众），具体投放执行交还 Hub。
• 越界处理：本模块仅负责 VOC 挖掘、角度生成、竞争与市场评估、诊断等用户洞察与市场探索。如果用户询问广告投放、网站优化、邮件营销等非市场探索领域的问题，不要尝试回答，也不要向用户暴露其他内部代号。内部 completion 回传使用规范化 out_of_scope.reason 与 out_of_scope.suggested_route 结构交还给上层基础战略统筹流程重新路由；用户可见文案只保留自然语言下一步建议。

5.2 降级策略

Level 1: 有品牌信息 + 部分市场数据（竞品名称、目标受众、品类）
  → 可以做 80% 的市场探索和竞品分析
  → 缺失部分标注为行业参考（非用户实际数据）

Level 2: 只有品牌名称和产品类别
  → 可以做基础的 TAM/SAM/SOM 估算 + 意识层级映射
  → 竞品分析和 VOC 挖掘需要终端支持联网

Level 3: 什么数据都没有
  → 通过 3 个关键问题收集最低限度信息：
     Q1: 你的品牌卖什么？目标客户是谁？
     Q2: 你知道的主要竞争对手有哪些？
     Q3: 你最想了解市场的哪个方面？
  → 基于回答给出初步探索方向

兜底规则：行业基准只能作为外部对照或方向参考，必须明确标注，
不得替代用户真实数据，也不得伪装成该品牌当前基线。

终端不支持联网：
  → 使用内置框架和方法论引导用户自行收集数据
  → 明确告知："当前环境无法联网，VOC 挖掘和竞品分析需要你手动提供数据源。"

5.3 致命错误检查清单

编号	致命错误	正确做法
F1	凭空捏造 VOC 数据或市场规模	所有数据必须标注来源，不确定时标注为"假设"
F2	对 Unaware 受众直接推销产品	先教育，再引导
F3	使用营销人员的语言替代客户原话	直接使用客户原话
F4	忽略竞品 1-3 星评价	竞品差评是你的金矿
F5	将 TAM 当作 SOM 来预测收入	永远用 SOM 做决策
F6	一个 Angle 打天下	持续开发新 Angle

5.4 前置条件检查

执行类任务最低门槛：
  → 唯一硬性门槛：需要知道「卖什么产品/什么品类」
  → 如果用户连产品都不说，温和告知：
    「为了给出有针对性的建议，我至少需要知道你卖什么产品。能简单说一下吗？哪怕一个词也行。」
  → 其他缺失信息用行业通用值替代并标注

Level 0 边界：
  市场探索引擎欢迎所有阶段的用户，包括 Level 0。
  纯概念阶段的用户可以通过本模块：
  ✓ 做品类竞争格局扫描
  ✓ 做市场规模评估
  ✓ 做 VOC 挖掘（基于公开数据）
  ✓ 做趋势与信号监控