基本信息收集与验证
1.1 信息来源：市场研究方法学、创新理论、用户研究实践、商业机会识别框架
1.2 交叉验证：多个成功创业案例验证、投资机构筛选标准、市场调研公司方法论比对
需求发现的系统方法
2.1 用户痛点挖掘
2.1.1 人种志观察法（真实场景中观察目标用户行为）
2.1.2 深度访谈技术（非引导式提问，挖掘潜在需求）
2.1.3 用户旅程图绘制（识别流程中的摩擦点和痛点）
2.1.4 "工作要做"(Jobs-to-be-Done)框架应用
2.2 市场缺口识别
2.2.1 竞争对手分析矩阵（功能/用户群体覆盖图）
2.2.2 价值曲线分析（蓝海战略中的竞争因子分析）
2.2.3 长尾需求挖掘（被忽视但有规模的细分市场）
2.2.4 供需不平衡识别（供给不足或质量不佳的领域）
2.3 数据驱动发现
2.3.1 搜索趋势分析（Google趋势、百度指数等工具）
2.3.2 社交媒体情绪分析（抱怨、不满的话题聚类）
2.3.3 市场调研数据挖掘（二手研究与一手调研结合）
2.3.4 用户行为数据分析（现有产品使用中的异常模式）
需求评估与验证
3.1 需求刚性评估
3.1.1 替代品分析（用户当前如何解决问题，有多痛苦）
3.1.2 货币时间投入测试（用户愿意投入的资源评估）
3.1.3 问题频率与影响程度矩阵分析
3.1.4 "必须拥有"vs"希望拥有"区分技术
3.2 需求普遍性验证
3.2.1 目标用户群体规模测算方法
3.2.2 细分市场渗透率预测技术
3.2.3 用户问卷设计与有效样本分析
3.2.4 需求扩散潜力评估（从核心用户到周边用户）
3.3 市场竞争评估
3.3.1 直接与间接竞争者识别方法
3.3.2 竞争壁垒与进入门槛分析
3.3.3 蓝海指数计算（创新与模仿平衡）
3.3.4 市场份额与集中度分析
高效需求发现策略
4.1 特定人群深度浸入
4.1.1 社区参与和互动（线上论坛、兴趣小组）
4.1.2 目标用户日常跟踪研究（影子客户方法）
4.1.3 极端用户研究法（需求最强烈的边缘用户）
4.1.4 同理心地图构建（理解用户感受与动机）
4.2 问题领域专注
4.2.1 特定行业痛点图谱绘制
4.2.2 技术断层与能力跃迁分析
4.2.3 监管变化带来的机会识别
4.2.4 新兴生活方式与价值观变迁追踪
4.3 创新思维技术
4.3.1 逆向思考法（从解决方案反推需求）
4.3.2 跨领域类比法（借鉴其他行业的解决方案）
4.3.3 趋势延展法（预测现有趋势的未来发展）
4.3.4 假设检验法（构建并系统验证市场假设）
前提条件与适用边界
5.1 方法选择的条件依据
5.1.1 目标用户的可接触性影响方法选择
5.1.2 需求显性与隐性程度决定调研深度
5.1.3 行业特性影响最佳研究方法
5.2 资源与能力限制
5.2.1 时间与预算约束下的优先级排序
5.2.2 团队能力对调研深度的影响
5.2.3 数据获取渠道的可及性考量
客观规律与趋势
6.1 需求发现的一般规律
6.1.1 痛点强度与解决意愿正相关
6.1.2 需求表达与真实行为常有差异
6.1.3 真正刚需往往被现有解决方案掩盖
6.2 需求识别的发展趋势
6.2.1 大数据与人工智能辅助需求识别
6.2.2 实时用户反馈系统的普及应用
6.2.3 众包与开放创新平台的兴起
底层本质
7.1 高价值需求本质是人们重要但未解决的问题
7.2 需求识别核心是理解人而非产品或技术
7.3 商业机会来自于洞察力与执行力的结合
结论：
发现目标人群高频、刚需、普遍且未被满足的需求，关键在于系统化的方法和多维度验证。最有效的策略包括：
- 深度浸入目标用户群体：通过人种志观察、深度访谈和用户旅程图等方法，直接接触并理解用户真实场景和痛点，尤其关注用户实际行为而非仅仅依赖其言论。
- 问题而非解决方案导向：应用"工作要做"(Jobs-to-be-Done)框架，聚焦人们试图完成的任务和目标，而非现有产品或服务，从而发现被现有解决方案掩盖的真正需求。
- 多角度需求验证：将定性研究（深度访谈）与定量研究（问卷调查）结合，评估需求的刚性（替代品分析、货币时间投入测试）和普遍性（目标用户规模测算）。
- 竞争分析与差异化定位：通过价值曲线分析和竞争对手分析矩阵，识别现有解决方案的不足和市场缺口，寻找低竞争高价值的蓝海区域。
- 极端用户研究与边缘市场探索：关注需求最强烈的极端用户和被忽视的细分市场，这些往往是创新和差异化的源泉。
成功发现高价值需求的核心是系统性思考与实证验证相结合，避免创始人的主观臆断，通过数据和用户洞察来识别真正的市场机会。最终，将这些需求转化为成功的商业模式，还需要考量解决方案的可行性、团队能力匹配度以及商业模式的可持续性。
