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研究分析：文獻回顧、競品分析、市場調研、數據分析方法論

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[Market Research]

When & Why to Use This Skill

This Claude skill provides a comprehensive and systematic framework for professional research and analysis. It empowers users to conduct high-quality literature reviews, competitor benchmarking, and market trend assessments by utilizing structured methodologies. From defining research problems to extracting actionable insights through qualitative and quantitative analysis, this skill serves as a complete toolkit for strategic decision-making and academic rigor.

Use Cases

  • Competitor Benchmarking: Analyzing rival products, pricing strategies, and market positioning using structured matrices to identify competitive advantages.
  • Strategic Business Analysis: Applying frameworks like SWOT, PEST, and Porter's Five Forces to evaluate macro-environmental factors and industry dynamics.
  • User and Market Research: Designing qualitative interview guides or quantitative survey structures to capture deep consumer insights and validate market demand.
  • Evidence-Based Reporting: Synthesizing complex data through hypothesis-driven analysis and triangulation methods to produce credible research reports and action plans.
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description研究分析：文獻回顧、競品分析、市場調研、數據分析方法論
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context_penalty[code, 程式, api, frontend, backend]
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研究分析 Research Analysis

系統化的研究方法與分析框架

適用場景

  • 市場調研與競品分析
  • 文獻回顧與研究綜述
  • 用戶研究與需求分析
  • 數據分析與洞察報告

研究流程框架

1. 定義問題 → 2. 資料收集 → 3. 分析整理 → 4. 洞察提煉 → 5. 建議行動
階段 關鍵活動
定義 研究目的、關鍵問題、成功標準
收集 一手資料（訪談、問卷）、二手資料（文獻、數據庫）
分析 定性（編碼、主題歸納）、定量（統計、視覺化）
提煉 關鍵發現、模式識別、因果推論
建議 策略建議、行動方案、風險評估

競品分析框架

分析維度

維度 分析要點
產品功能 核心功能、差異化特點、功能完整度
用戶體驗 介面設計、使用流程、學習曲線
商業模式 定價策略、收入來源、獲客方式
市場定位 目標客群、價值主張、品牌形象
技術架構 技術棧、擴展性、安全性

競品矩陣模板

| 維度 | 我們 | 競品A | 競品B | 競品C |
|------|------|-------|-------|-------|
| 核心功能 | ★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★★ |
| 定價 | $99 | $149 | $49 | $79 |
| 目標客群 | SMB | Enterprise | Startup | SMB |
| 差異化 | 簡單易用 | 功能完整 | 價格低 | 整合多 |

市場調研方法

定性研究

方法 適用場景 樣本量
深度訪談 探索動機、理解脈絡 8-15 人
焦點小組 收集多元觀點、激發討論 6-10 人/組
觀察法 了解實際行為、發現痛點 視情況
日誌研究 追蹤長期行為變化 10-20 人

定量研究

方法 適用場景 樣本量
問卷調查 驗證假設、量化趨勢 100+
A/B 測試 比較方案效果 視流量
數據分析 發現模式、預測趨勢 大數據

常見分析框架

框架 用途 適用場景
SWOT 優劣勢機會威脅 策略規劃
PEST 政經社技環境 宏觀分析
Porter's 5 Forces 產業競爭力 產業分析
Jobs-to-be-Done 用戶任務動機 產品創新
Affinity Diagram 歸納整理資訊 質性分析

假說驅動分析

假說公式

IF [做 X 行動] → THEN [產生 Y 結果] → BECAUSE [基於 Z 理由]

驗證流程

  1. 建立假說 - 基於觀察提出可驗證假說
  2. 設計驗證 - 決定數據需求與收集方式
  3. 收集證據 - 收集支持或反駁的數據
  4. 分析結果 - 判斷證據是否支持假說
  5. 修正確認 - 成立則進入建議，否則修正重驗

三角驗證法

使用多種來源驗證同一結論，提高可信度：

類型 說明 範例
數據三角 多種數據來源 訪談 + 問卷 + 行為數據
方法三角 多種研究方法 質性 + 量化
研究者三角 多人獨立分析 兩位分析師編碼

問卷設計要點

結構：開頭簡單問題 → 中間核心問題 → 結尾人口統計

原則：

  • 一題只問一件事
  • 避免引導性問題
  • 提供「不適用」選項
  • 5-10 分鐘最佳（約 15-25 題）

問題類型：單選、多選、量表、矩陣、開放式、排序

數據視覺化選擇

目的 推薦圖表
比較 長條圖、折線圖、堆疊長條圖
分布 直方圖、盒鬚圖、散點圖
組成 圓餅圖（< 6 類）、樹狀圖
趨勢 折線圖、面積圖

原則：標題說明訊息、Y軸從0開始、一致顏色編碼、標註來源

研究品質標準

質性研究

標準 達成方法
可信性 三角驗證、成員查核
可轉移性 厚描述、清楚脈絡
可靠性 詳細記錄、審計軌跡
可確認性 反思日誌、同儕檢核

量化研究

標準 評估方式
內部效度 控制變項、隨機分配
外部效度 樣本代表性
信度 Cronbach's alpha
構念效度 因素分析

研究倫理

必須：知情同意、保護隱私、如實呈現、標註來源、說明限制

避免：操縱數據、選擇性呈現、未授權使用個資、誇大普適性

工具推薦

用途 工具
文獻管理 Zotero, Mendeley
質性分析 NVivo, ATLAS.ti, Dovetail
問卷調查 Typeform, SurveyMonkey
數據視覺化 Tableau, Power BI
AI 輔助 Elicit, Consensus, Claude

延伸資源

詳細模板與指南請參考 extended/ 目錄：

  • templates.md - 研究計劃、文獻回顧、報告、訪談指南模板
  • examples.md - 假說分析、三角驗證、問卷設計範例
  • checklists.md - 研究倫理、品質評估、AI 使用清單

參考資源