Iris, AI Deep Researcher — AtomsIris·Deep Researcher

เอเจนต์วิจัย AI ที่เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นผลิตภัณฑ์

Iris วิเคราะห์ตลาด ผู้ชม และ SERPs จากนั้นส่งบรีฟที่มีโครงสร้างให้ทีม AI ของคุณ เพื่อให้การวิจัยกลายเป็นผลิตภัณฑ์

งานวิจัยที่จบลงด้วยผลิตภัณฑ์ที่เปิดตัวจริง ไม่ใช่ไฟล์ PDF

ได้รับความไว้วางใจจากบิลเดอร์ที่
ทีม AI ของคุณผู้เชี่ยวชาญ 8 คน เวิร์กโฟลว์เดียว

ทำไมงานวิจัยจึงไม่เคยไปถึงฐานโค้ด

  • รายงานที่ตายใน Notion

    Perplexity ให้คำตอบแก่คุณ SparkToro ให้กราฟแก่คุณ ทั้งสองอย่างจบลงเป็นเอกสารที่ใครบางคนคัดลอกไปวางใน Notion และไม่มีใครอ่านในสัปดาห์ที่ 3 Iris ส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ Emma เพื่อให้งานวิจัยกลายเป็น PRD

  • คำตอบจากแหล่งเดียวที่คุณเชื่อถือไม่ได้

    สรุปจาก LLM เดียวหรือกราฟเทรนด์เดียวไม่ใช่การอ่านตลาด Iris สังเคราะห์การค้นหา คอมมูนิตี้ ข้อมูลผู้ชม และหน้าคู่แข่งให้เป็นมุมมองเดียวที่มีแหล่งอ้างอิงซึ่งคุณสามารถตรวจสอบถามต่อได้ ไม่ใช่แค่ยอมรับมัน

  • เทรนด์ที่ดูเหมือนจริงแต่ไม่ใช่

    Exploding Topics แสดงกราฟที่กำลังพุ่งขึ้น แต่มันไม่ได้บอกคุณว่าความต้องการนั้นยั่งยืนหรือเป็นเพียงกระแส TikTok ชั่วคราว Iris ตรวจสอบความถูกต้องของเทรนด์ข้ามหลายสัญญาณก่อนที่คุณจะทุ่มหนึ่งสปรินต์เพื่อสร้างสิ่งนั้น

  • สามสัปดาห์จากคำถามสู่การตัดสินใจ

    การสำรวจ การสัมภาษณ์ การสแกนคู่แข่ง สไลด์เด็ค การทบทวนโดยผู้บริหาร ถึงเวลาที่เด็คถูกส่งถึงมือ ผู้ก่อตั้งก็เลือกทิศทางไปแล้ว Iris บีบวงจรนี้ให้เหลือเป็นรายงาน Editor ฉบับเดียวที่ทีมของคุณสามารถทักท้วงและถกเถียงได้ภายในวันเดียวกัน

หนึ่งวันกับ Iris

ตั้งแต่พรอมป์แรกของคุณไปจนถึงผลลัพธ์ที่พร้อมปล่อยใช้งาน — นี่คือวิธีที่ Iris ทำงานจริง

  1. 01

    รับฟังไอเดียหรือคำถามของคุณ

    Iris เปลี่ยนคำถาม "ฉันควรสร้าง X ไหม?" ให้กลายเป็นสมมติฐานที่นำไปวิจัยได้ — อะไรที่ควรตรวจสอบ อะไรที่ควรมองข้าม

  2. 02

    การค้นหาเชิงลึกข้ามหลายแหล่งข้อมูล

    เสิร์ชเอนจิน ฟอรัม มาร์เก็ตเพลส แอปสโตร์ โซเชียล — กว้างกว่าการค้นหา Google เพียงครั้งเดียว

  3. 03

    ทำแผนผังสัญญาณของอุปสงค์และการแข่งขัน

    ปริมาณ การเติบโต เจตนา ความยินดีจ่าย และผู้เล่นเดิม — จัดวางเป็นแผนที่สัญญาณที่เปรียบเทียบกันได้

  4. 04

    จัดอันดับนิชตามเกณฑ์ go/no-go

    ให้คะแนนโอกาส เพื่อให้คุณเห็น "นิชนี้ มุมนี้ หลักฐานนี้" แทนที่จะเป็นกองข้อมูลวิจัย

  5. 05

    ส่งโอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma

    ตลาดเฉพาะที่ชนะจะกลายเป็นข้อมูลนำเข้าสำหรับ PRD ที่มีโฟกัส — งานวิจัยจะไม่ค้างอยู่ในเอกสารที่ไม่มีใครเปิดอ่าน

    Emma, AI Product Managerส่งต่องานให้ Emma

ทุกสิ่งที่ Iris ต้องการสำหรับการวิจัยที่น่าเชื่อถือ

การสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง

ผสานผลการค้นหา สัญญาณจากชุมชน ข้อมูลผู้ชม และหน้าคู่แข่งไว้ในมุมมองแบบมีโครงสร้างเดียว

ข้อค้นพบที่มีการอ้างอิงแหล่งที่มา

ทุกข้ออ้างสำคัญมีลิงก์แหล่งที่มารองรับ เพื่อให้คุณตรวจสอบหลักฐานได้ด้วยตัวเอง

การตรวจจับความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง

ระบุข้อร้องเรียนที่ผู้ใช้พูดถึงซ้ำ ๆ และช่องว่างของฟีเจอร์ที่คู่แข่งยังไม่ได้ตอบโจทย์

การทำแผนที่จุดอ่อนของคู่แข่ง

ทำแผนที่จุดที่ผู้เล่นในตลาดปัจจุบันยังอ่อนแอ เพื่อให้คุณรู้ว่าควรวางตำแหน่งอย่างไร

การแบ่งกลุ่มผู้ชม

แบ่งตลาดออกเป็นกลุ่มที่มีความต้องการแตกต่างกัน แทนที่จะมองเป็นผู้ใช้กลุ่มเดียวขนาดใหญ่

รายงาน Structured Editor

ข้อค้นพบจะถูกจัดลงในบล็อก Editor ที่มีส่วนต่าง ๆ ประเด็นสำคัญ และคำแนะนำ

ส่งต่อถึง PM โดยตรง

ข้อสรุปจะส่งต่อเข้า Emma โดยตรง เพื่อให้งานวิจัยกลายเป็นข้อมูลนำเข้า PRD ไม่ใช่เอกสารที่ถูกทิ้งไว้เฉย ๆ

อะไรจะเปลี่ยนไปเมื่อ Iris อยู่ในทีมของคุณ

เวิร์กโฟลว์ที่ประกอบขึ้นเองแบบแมนนวลนั้นช้า ต้องใช้แรงคน และพึ่งพาเครื่องมือมากเกินไป ลากเมาส์ไปเหนือการ์ดใดก็ได้เพื่อดูว่าทำไมแต่ละประโยชน์จึงสำคัญ

ทำไมเหล่าบิลเดอร์จึงเลือก Iris แทนตัวเลือกอื่น

เปรียบเทียบกับ

ย้ายมาจาก ChatGPT Deep Research ใช่ไหม? นี่คือจุดที่ Iris เหนือกว่า

01

โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ไม่ใช่แค่สรุป

Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะสรุปด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่เฉพาะเจาะจงและชัดเจนว่าเป็นนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และควรทำอะไรต่อไป

02

งานวิจัยที่กลายเป็นผลิตภัณฑ์

เครื่องมือวิจัยแบบแยกเดี่ยวส่งกลับมาเป็นเพียง Google Doc เท่านั้น Iris ส่งต่อกลุ่มเฉพาะที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma ซึ่งเป็นผู้เขียนสเปก จากนั้น Alex จึงสร้างผลิตภัณฑ์ขึ้นมา ข้อมูลเชิงลึกของคุณจะกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ส่งมอบได้ภายในเซสชันเดียวกัน

03

สร้างมาเพื่อคนลงมือสร้าง ไม่ใช่นักวิเคราะห์

เครื่องมือวิจัยเชิงลึกส่วนใหญ่มักปรับให้เหมาะกับการอ้างอิงและความครอบคลุม ส่วน Iris ปรับให้เหมาะกับการตัดสินใจไปต่อหรือไม่: "ตลาดนี้มีอยู่จริงไหม? มีหลักฐานอะไรสนับสนุน? ผลิตภัณฑ์ที่เล็กที่สุดซึ่งชนะได้ที่นี่คืออะไร?"

Atoms เทียบกับ Perplexity Pro: เปรียบเทียบฟีเจอร์ ราคา และความสามารถ

ฟีเจอร์
Atoms
แนะนำ
Perplexity Pro
ผลลัพธ์
โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว
สรุปงานวิจัย
ส่งต่อไปยังสเปกผลิตภัณฑ์
ส่งตรงถึง Emma
คุณคัดลอกไปใส่ในเอกสาร
การจัดอันดับนิชพร้อมการให้คะแนนสัญญาณ
มีในตัว
มีแค่คำบรรยาย
เริ่มต้นผลิตภัณฑ์ได้ภายในเซสชันเดียวกัน
ใช่
สำหรับการวิจัยเท่านั้น
ความกว้างของแหล่งข้อมูล
หลายแหล่งข้อมูล รวมถึงฟอรัมและมาร์เก็ตเพลส
เว็บ + ฟอรัมขนาดเบา

Iris ทำงานร่วมกับทีม AI ที่เหลือของคุณอย่างไร

Iris ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง นี่คือวิธีที่การส่งต่องานเกิดขึ้นเมื่อคุณสร้างร่วมกับทีมครบชุด

Iris วิจัยอะไรให้กับผู้สร้าง

คำถามวิจัยที่เป็นรูปธรรมซึ่ง Iris ตอบได้ด้วยหลักฐานและเส้นทางสู่ผลิตภัณฑ์

  1. การสแกนหาโอกาสในตลาด

    ค้นหาช่องว่างในตลาดที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง ก่อนตัดสินใจลงมือสร้างสิ่งใด ๆ

    สแกนตลาด
  2. การวิเคราะห์คู่แข่งเชิงลึก

    ทำแผนที่การวางตำแหน่งของคู่แข่ง จุดอ่อน และรูปแบบการตั้งราคาไว้ในรายงานฉบับเดียว

    เจาะลึกคู่แข่ง
  3. การวิจัยเพอร์โซนาของกลุ่มเป้าหมาย

    ทำความเข้าใจว่าผู้ใช้คือใคร พวกเขาอยู่ที่ไหน และจริง ๆ แล้วพวกเขาบ่นเรื่องอะไร

    สร้างโปรไฟล์กลุ่มเป้าหมาย
  4. การยืนยันแนวโน้ม

    ทดสอบว่าแนวโน้มหนึ่งเป็นเรื่องจริงและยั่งยืนหรือไม่ ก่อนนำไปต่อยอดสร้างสิ่งต่าง ๆ

    ยืนยันแนวโน้ม
  5. การเปรียบเทียบราคามาตรฐาน

    ดูว่าคู่แข่งตั้งราคา จัดแพ็กเกจ และทำบันเดิลอย่างไร เพื่อให้การตัดสินใจด้านราคาของคุณมีข้อมูลอ้างอิงพื้นฐาน

    เปรียบเทียบราคา
  6. การค้นหาข้อมูลก่อนเขียน PRD

    ทำงานด้านการค้นหาข้อมูลให้เสร็จก่อนเขียน PRD เพื่อให้ Emma สร้างบนข้อมูลเชิงลึกจริง ไม่ใช่การคาดเดา

    เริ่มการค้นหาข้อมูล

ลองใช้พรอมต์เหล่านี้กับ Iris

สแกนตลาดเพื่อหาช่องว่างที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง

@Iris ค้นหาช่องว่างที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองในตลาดแอปการเงินส่วนบุคคลสำหรับ Gen Z ในสหรัฐฯ โดยดึงข้อมูลจากการค้นหา Reddit และผู้เล่นรายใหญ่ 10 อันดับแรก ระบุ 3 ช่องว่างพร้อมหลักฐาน และส่งต่อช่องว่างที่ดีที่สุดให้ Emma เพื่อนำไปกำหนดขอบเขต

เจาะลึกคู่แข่งรายเดียว

@Iris เจาะลึก Notion วิเคราะห์ราคา การวางตำแหน่ง การเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์ล่าสุด ความรู้สึกของชุมชน และจุดที่ผู้ใช้ระดับสูงของพวกเขากำลังหลุดออกไป อ้างอิงทุกข้อกล่าวอ้างและระบุจุดอ่อน 2 ข้อที่เราสามารถใช้เป็นโอกาสได้

ตรวจสอบเทรนด์ก่อนที่เราจะลงมือสร้าง

@Iris "AI agent for accountants" เป็นเทรนด์จริงที่ยั่งยืน หรือเป็นแค่กระแส hype ระยะ 6 เดือน? ตรวจสอบความเร็วของปริมาณการค้นหา การสนทนาในชุมชน สัญญาณด้านเงินทุน และความเคลื่อนไหวของผู้เล่นรายใหญ่ บอกฉันว่าคุ้มค่าหรือไม่ที่ Emma จะเขียน PRD สำหรับเรื่องนี้

สร้างโปรไฟล์กลุ่มเป้าหมายก่อนเปิดตัว

@Iris สร้างโปรไฟล์นักออกแบบอิสระในสหรัฐฯ ที่มีรายได้ $80k-$200k/ปี พวกเขาอยู่รวมตัวกันที่ไหน เกลียดเครื่องมืออะไร และบ่นเรื่องอะไร? ส่งต่อ persona ให้ Emma เพื่อให้ PRD สะท้อนผู้ใช้จริง ไม่ใช่แค่สมมติฐาน

พบกับสมาชิกทีม AI คนอื่น ๆ ของ Iris

ไม่มีเอเจนต์คนไหนทำงานลำพัง แตะเพื่อนร่วมทีมคนใดก็ได้เพื่อดูว่าพวกเขาจัดการส่วนของผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร

คำถามที่พบบ่อย

ให้ Iris ทำงานแทนคุณ

หยุดค้นคว้าในเครื่องมือหนึ่งแล้วไปสร้างในอีกเครื่องมือหนึ่ง ให้ Iris ทำการค้นหาและส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ทีม AI ของคุณใน Atoms