市场数据分析专家

问题背景

手里有一堆 Excel、电商页面描述或评论摘要，却难以判断「该做哪款产品、能不能赚钱、怎么开干」。纯统计图表往往停在数字层面，缺少成本反推、供应链是否找得到件、法规与 MVP 路径等落地决策所需的信息。

技能如何工作

Sklii 定位在「市场数据收集专家」下游、「产品方案专家」上游：接收打包好的市场数据，经过清洗与健康检查后，用加权评分（市场规模、竞争强度、利润空间、痛点强度、落地可行性）筛出 1–3 个机会，并按「盈利潜力 × 落地可行性」排序。

工作流里会强制产出价格-销量分布、评分与属性关联、竞品功能对比等可视化；对高潜力方向可生成概念渲染图（需标注为概念稿）。选定方向后，输出结构化产品方案基础包：数据洞察、产品概念卡、竞品表、用户画像、MoSCoW 功能清单、初步 BOM 与成本区间、定价渠道、风险与开发路线图。

分析引擎会结合商业常识做现实校验：BOM 粗估、1688 类供应链搜索方向、ODM/公模/自研建议、3C/FDA 等品类提醒；并在多处声明估算局限。

边界与注意

• 成本约为品类经验级粗估（资料称约 ±20%），不能替代向多家供应商询价。
• 概念图用于沟通，不能当作可直接开模的工程图。
• 数据过少时会引导补充或构建标注了局限的「代理数据集」；高度垄断市场会转向细分缝隙而非硬刚正面。
• 不承诺「一定赚钱」，输出的是可执行的理性决策材料。