事实上，只要你愿意，你可以尽情练习你的提问技巧，来让ChatGPT更好地给出答案……

但是，行业研究的真正难点在于：在最开始（the very begining)， 我们应该拥有一个正确的视角和全局，找到一个稳定的坐标——

从这里开始，环顾四周，我们开始向目标进发，深深打下桩去，一步步接近真相。

但是无论如何……

你总得先有个起点！

那么，你该站在哪里呢？这偌大的世界，你往哪里跳呢？

不管你使用怎样的工具，研究工作的本质并没有改变。

当我们试图进入一个行业赛道、一个细分领域，惯常套路和既定动作是——

1. 首先从一个行业的规模（饼的大小）、增速（是天降金蛋含着金钥匙还是属于要后天努力勤奋）来大致了解「它是个什么」

2. 理解这个赛道的商业模式：它到底是如何赚钱的？

3. 了解这个赛道的主要玩家和竞争状态是怎样的

4. 确定在这个行业中，哪些企业最具代表性、最有研究意义

5. 透过最佳实践案例，折射提炼你要分析的具体问题的规律

事实上，在现实中我们最容易犯的错误就是先入为主，努力抄近路。

工作中丢给我什么问题，我就直接马上研究、马上去提问；直接忽略所有大的背景底色，径直去研究一个非常细节性的问题。

你甚至都没有停下来等3秒，反问一句——

为什么研究这个问题？为什么研究这家企业？甚至，为什么我们研究这个行业？

它够典型吗？它够有代表性吗？它能挖掘出具有启发性的结论吗？它对我们到底有什么借鉴意义？

这个灵魂拷问，是所有研究工作中最难的一步，但现实实操时，会被默默屏蔽。

等你辛苦做完了一个案例分析，最后才发现：原来所有的结论假设都是错的，甚至假设的前提都不存在！

「电梯式提问」起到了很好的收敛作用——

它会帮你非常容易地建立起正确的研究边界，并且给自己找到一个对的起点……

这个过程，有点类似于3D建模，你需要确定从哪个棱、哪条边开始往前行走。

01 什么是电梯式提问？

现在我们举个例子。

我最近看到了徐福记的爆浆软糖，得知，它是一个创造了亿元生意规模的超级大单品。

吃了一颗，口感惊人。

后来，有个同事随口一问：

它算哪个品类？

这种提问发生在咨询公司毫不意外，普通人绝不这样聊天。

于是，我将这个问题丢给了Kimi，来简单了解一下。

在功能性糖果这个品类，哪3个关键性问题是这个品类成长和品牌增长的最重要问题？为什么？哪些企业案例反馈出了这些问题，它们具体是怎么做的？

这个提问的前提是：我做了简单的公众号文章搜索，关联长文分析中提到了「功能性糖果」这个关键词。

当然，在你什么都不知情的情况下，你甚至直接可以问ChatGPT：徐福记0糖爆浆软糖属于哪个品类？

我们来看看，工具给出的这个品类最关键的3个问题——

这是一个令我非常满意的答案，因为它给出的信息密度非常大，并且结论很有指向性，我把它定义为：确定了我的研究基调。

到底什么才算是「电梯式提问」？什么才算是明确的研究基调？

如果你是投资人，手里有1000万，现在电梯里遇到几个准备融资的创业者，你如何在30秒内决定投资谁？

反向，同理：如果你是个创业者，你希望融到1000万，你在电梯里遇到了一个重要的投资人，现在你只有30秒向他介绍，你该说些什么？

我们需要打蛇打7寸，找到要害部位。而电梯式提问可以帮你做到这些。

电梯式提问必须逼近一个行业的本质，那么行业的本质由哪些东西构成，或者说，什么样的问题角度可以逼问出本质？

1. 商业模式：也就是说，这个行当靠什么赚钱、靠什么盈利？

2. 竞争：理解竞争关系是摸清整个行业生态的基石

3. 锚定研究对象：哪个案例能够充分代表这个行业？（意味着行业规律）

就像理解高端手机绝不能不研究苹果、理解企业文化与商业运作的关系不能不研究Amazon、Netflix一样……

找到正确的标杆，是研究最关键的一步。这决定了，我们所有的结论都有根基，并且站得住脚，避免走到最后一步被彻底推翻。

那么，对于功能性糖果这个品类，我该研究谁才能让我快速了解这个行业呢？徐福记到底算不算得上是最成功的一个，我是否还有别的选择呢？接下来，你可以根据前面的信息，继续往下追问。

02 提问模板：运用消失性思维进行提问

可能你会问：

“为什么你在准备研究一个行业时，会首先提出这样的问题——

3个关键性问题？

可能我要是提问，我想不到这么去问啊！”

这就是运用ChatGPT提问的专业门槛和真正的技术难度所在：没有对错，但不同的问题角度，完全决定了问题展开的方向，以及我们是否能穿透迷雾快点走出隧道。

最近，当我快速上手学习运用ChatGPT来辅助研究后，积累了很多教训。

在研究初期，我们应该保证不下沉到过细的细节中，而以最快的速度获得全貌，在顶层维度首先去定义问题——这对提问技巧有很高的要求。

现在，我提供几个非常好用、高效的提问模板文案，给你参考：

1. 如果功能性糖果这个品类（XX品牌）有一天消失了，你觉得，它将对整个糖果赛道带来哪些深刻的影响？是什么，以及为什么？

2. 如果XX品牌消失了，用户更可能因为什么而产生遗憾或者怀念？

3. XX与XX的本质不同是什么？（就你关心的特定对标问题提问）

4. XX与XX、XX、XX在解决XX问题上本质上有何异同？

5. 用一句话总结XX，你认为是什么？

在市场研究和行业分析中，我们在焦点小组（focus group）中，会常常用到假设性提问和消失型提问，来逼近问题的本质。因为当你试图了解用户到底喜欢什么、理想的产品和品牌选择是什么，他们往往回答不上来（顾客往往根本不知道自己想要什么除非你端到他嘴边），也有可能说假话……

但当你问他，“有一天这个品牌消失了，你会是怎样的心情和情绪，你最怀念或者遗憾的是什么？”

我们能打探出很多灵魂深处的答案——这些答案不会作假，又会让你有很多惊人的发现。

同理，我们也将这种提问角度投喂给Kimi（GPT的工具有很多，你可以进行选择使用，不同工具擅长的也有所不同）。

对本质、一句话总结类的提问，会避免信息过载，又能简洁地让你快速了解一个赛道……而如果你已经有了一些假设性预判（基于过往你的经验、常识和商业理解），你甚至可以发散性的将几个不同行业、完全不同商业模式、可能不具对比性的企业放在一起，看看在特定问题上，不同的企业是不是具有对标性。

这种创造性的、假设性的试探提问，很有可能产生很多爆炸式的灵感，Kimi自身会加速，给到你想象不到的惊喜。

当然，我们常规在询问一个行业、一个赛道的基础问题，你同样可以按流程走完。

假设，现在有人告诉我：说0糖爆浆软糖完全是靠头部KOL直播打爆的……

也就是说，我的研究命题可能会定位在：

0糖爆浆软糖是如何以及怎样依赖直播（或潜在的XX几种手段）实现冷启动的？

但是，到现在为止，我还没有触及问题的核心，我仍然停留在对「功能性糖果」这个品类的基础理解上。

但是不用着急。在真正进入深水区之前，前面的所有动作，利用ChatGPT仅仅需要一两个小时，你就可以快速形成概貌，然后，你就可以沿着这个具体命题进行提问和研究了……

准备动作充分且准确，是为了保证这个研究立论能够成立，并且拥有稳定的根基。

因为，在理解徐福记0糖这个产品本身的增长逻辑、具体运营的增长手段和工具（直播等）之前，最终业务命题的解释必须建立在一个企业所属的行业、一个新的（或者焕新的）品类之上……

否则，你将无法建立真正的闭环。

所以，如果你在生活中看到任何你感兴趣的话题，你都可以「百事问GPT」，但前提是，你应该把持好「度」，知道自己现在在什么位置，问题应该问到何时就算中止，而何时还应该继续，以及，你是否应该移步到下一个阶段了？

03 电梯式提问——闭环验证核心结论

血的经验和教训告诉我：哪怕是再熟练的研究人员也容易先入为主，埋头苦干，马上进入细节问题……

所以，推倒重来的研究工作，不在少数。

我最近在研究高科技企业市场细分问题，就是在第一时间针对具体品牌案例提问无数，但回过头来看我才发现——

我缺少了这非常关键的一步——花一点点时间，思考这个行业赛道的本质，提出「高质量的有限的几个问题」，来塑造自己对这个行业的理解。

现在，我假设自己是从0开始研究这一问题，令人惊喜的是，这个问题几乎与我现在已经研究完成的案例关键结论，几乎一致——

好的提问，意味着已经找到了一半的答案。

令我犹豫、困惑的没有解开的问题和关键点，似乎也迎刃而解了……站在整个行业趋势上，我可以运用Kimi给出的答案、学术观点和实战案例，再一次进行交叉验证，这会加速我的研究进程，并且进一步帮我验证答案。

在B2B企业市场细分中，技术驱动的市场细分是一个非常大的趋势，所以，我的案例分析也必然应该回应这种趋势，或者去验证——它在某个企业里，具体是怎么做的，怎么发生的，是不是真的成功了？

随着提问技巧的熟练度提升，积攒更丰富的经验……你的研究会很快进入主题。

这正是一个非常好的进步过程。

04 如果ChatGPT是行业大佬，你会问他什么问题？

真实世界中，如果你想了解一个行业，最好是能找到这个行业中举足轻重的大佬，跟他交流一下：聊天10分钟，胜过人间三五年。

那么，就算真的有这种泼天的幸运，你真的能利用好吗？

如果只给你10分钟，让你问出3个问题，你该问什么？

这正是我们在行业研究中最难的部分——

什么问题才是这个行业的掣肘，至关重要？

电梯式提问：最关键的3个问题，最大的挑战和瓶颈……都是很好的提问角度。

更重要的是：即使你不做市场研究或行业分析，你的岗位与此毫无关联，但是，在现实中，你每天都要解决问题，每天都要聚焦定义问题……

只要你「需要解决问题」，那么，这种提问技巧你就需要具备。

本质上，它是一只收敛性思维：快速聚焦，快速锚定，快速限定边界。

现在开始，你可以运用生活中任何信息练习提问，试试自己如何能把问题圈定出来。这是个非常赞的过程，当你和GPT工具交互更多、更频繁，慢慢积攒提问角度+ 文案结构，你就能掌握一套分析问题的方法：工具会慢慢告诉你，该如何正确打开它，它能理解的句子结构和你提问的文案是不是能够匹配。

对于任何职场人来说，行业分析绝对不是一个“狭窄专业”的事，而是一个人必备的能力！