Iris, AI Deep Researcher — AtomsIris·Deep Researcher

เอเจนต์วิจัย AI ที่เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นผลิตภัณฑ์

Iris วิเคราะห์ตลาด ผู้ชม และ SERPs จากนั้นส่งบรีฟที่มีโครงสร้างให้ทีม AI ของคุณ เพื่อให้การวิจัยกลายเป็นผลิตภัณฑ์

งานวิจัยที่จบลงด้วยผลิตภัณฑ์ที่เปิดตัวจริง ไม่ใช่ไฟล์ PDF

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

ตั้งแต่พรอมป์แรกของคุณไปจนถึงผลลัพธ์ที่พร้อมใช้งาน นี่คือวิธีที่ Iris ทำงานจริง

  1. 01

    ฟังไอเดียหรือคำถามของคุณ

    Iris เปลี่ยนคำถาม "ฉันควรสร้าง X ไหม?" ให้กลายเป็นสมมติฐานที่นำไปวิจัยต่อได้ อะไรควรตรวจสอบ อะไรควรมองข้าม?

  2. 02

    ค้นหาเชิงลึกข้ามหลายแหล่งข้อมูล

    เสิร์ชเอนจิน ฟอรัม มาร์เก็ตเพลส แอปสโตร์ โซเชียล ครอบคลุมกว่าการค้นหา Google เพียงครั้งเดียว

  3. 03

    แมปสัญญาณด้านอุปสงค์และการแข่งขัน

    ปริมาณ การเติบโต เจตนา ความเต็มใจจ่าย และผู้เล่นรายเดิม — ถูกจัดวางเป็นแผนที่สัญญาณที่เปรียบเทียบกันได้

  4. 04

    จัดอันดับนิชตามเกณฑ์ไปต่อหรือไม่ไปต่อ

    ให้คะแนนโอกาส เพื่อให้คุณเห็นว่า "นิชนี้ มุมนี้ หลักฐานนี้" แทนที่จะเป็นกองข้อมูลวิจัย

  5. 05

    ส่งโอกาสที่ผ่านการยืนยันแล้วให้ Emma

    นิชที่ชนะจะกลายเป็นข้อมูลตั้งต้นสำหรับ PRD ที่โฟกัสชัดเจน งานวิจัยจะไม่ถูกทิ้งไว้ในเอกสารที่ไม่มีใครเปิดอ่าน

    Emma, AI Product Managerส่งต่อให้ 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

เวิร์กโฟลว์ที่ทำขึ้นเองแบบแมนนวลนั้นช้า ต้องทำด้วยมือ และพึ่งพาเครื่องมือจำนวนมาก วางเมาส์เหนือการ์ดใดก็ได้ เพื่อดูว่าทำไมแต่ละประโยชน์ถึงสำคัญ

ทำไมผู้สร้างถึงเลือก Iris แทนตัวเลือกอื่น?

เปรียบเทียบกับ

ย้ายมาจาก ChatGPT Deep Research ใช่ไหม? นี่คือจุดที่ Iris เหนือกว่า

01

โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบ ไม่ใช่แค่สรุป

Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะจบด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่มีโฟกัสและจุดยืนชัดเจนว่าควรเลือกนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และก้าวถัดไปคืออะไร?

02

งานวิจัยที่กลายเป็นผลิตภัณฑ์

เครื่องมือวิจัยแบบแยกเดี่ยวส่งกลับมาแค่ Google Doc เท่านั้น Iris ส่งต่อกลุ่มเฉพาะที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma ซึ่งเขียนสเปก จากนั้น Alex จึงสร้างผลิตภัณฑ์ ข้อมูลเชิงลึกของคุณจะกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ส่งมอบได้ภายในเซสชันเดียวกัน

03

สร้างมาเพื่อนักสร้าง ไม่ใช่นักวิเคราะห์

เครื่องมือวิจัยเชิงลึกส่วนใหญ่มักปรับให้เหมาะกับการอ้างอิงและความครอบคลุม Iris ปรับให้เหมาะกับการตัดสินใจแบบไปต่อหรือพอแค่นี้ "ตลาดนี้มีอยู่จริงไหม? มีหลักฐานอะไรสนับสนุนบ้าง? ผลิตภัณฑ์ที่เล็กที่สุดที่ชนะในตลาดนี้ได้คืออะไร?"

Atoms เทียบกับ Perplexity Pro: เปรียบเทียบฟีเจอร์ ราคา และความสามารถ

ฟีเจอร์
Atoms
แนะนำ
Perplexity Pro
ผลลัพธ์
โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบ
สรุปงานวิจัย
ส่งต่อไปยังสเปกผลิตภัณฑ์
ตรงไปที่ Emma
คุณคัดลอกลงในเอกสาร
การจัดอันดับเฉพาะกลุ่มพร้อมการให้คะแนนสัญญาณ
มีในตัว
เฉพาะเนื้อหาเชิงบรรยาย
เริ่มต้นโปรดักต์ภายในเซสชันเดียวกัน
ใช่
วิจัยเท่านั้น
ความกว้างของแหล่งข้อมูล
หลายแหล่งข้อมูล รวมถึงฟอรัมและมาร์เก็ตเพลส
เว็บ + ฟอรัมแบบเบา

Iris ทำงานร่วมกับทีม AI ที่เหลือของคุณอย่างไร?

Iris ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง นี่คือวิธีที่การส่งต่องานเกิดขึ้น เมื่อคุณสร้างร่วมกับทีมเต็มรูปแบบ

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

พบกับทีม AI ที่เหลือของ Iris

ไม่มีเอเจนต์คนใดทำงานลำพัง แตะเพื่อนร่วมทีมคนใดก็ได้เพื่อดูว่าพวกเขาจัดการส่วนของผลิตภัณฑ์คุณอย่างไร

ได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าจาก

คำถามที่พบบ่อย

ให้ Iris ทำงานแทนคุณ

หยุดค้นคว้าในเครื่องมือหนึ่งแล้วไปสร้างในอีกเครื่องมือหนึ่ง ให้ Iris ทำการค้นหาและส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ทีม AI ของคุณใน Atoms