跟客户约访谈，得到的总是碎片化信息，怎么办？

在B端场景下，了解清楚完整的客户故事对于做产品设计和增长策略都是至关重要的。理想情况下，我们期待的是能约到客户的全部相关方，上至CXO，下至实际业务需求方和各类技术支持和动手的团队，然后一次性地把所有问题都聊清楚并理顺。

然而，真实情况往往是：
- 对接人只是技术，只负责开发落地，对于业务背景了解得非常模糊；
- 对接人是一线干活的，不了解实际的决策链；
- CXO太忙，总是约上不，或者因为之前项目交流过程中关系还不深，信任基础还不够，导致也聊不出太多东西。

如果是经验不够的人，这种情况下就会束手无策了，毕竟人也联系不上，事也问不出来，聊出来的全是些只言片语，拿着这些碎片信息，完全是一点用也没有嘛。

但老手就会完全不同。面对不确定性和模糊，在确实短期内无法得到更多信息的情况下，用「逻辑」和「经验」，就能把碎片信息拼成一个完整的故事。

其中，逻辑用来推演出最可能的场景，经验则用来判断哪些推论是高概率事实。然后，他们靠这两样东西，先拼一个“临时故事框架”。等有机会再跟更多角色交流，再不断地修正、补全、验证。

最强的能力，不是擅长挖掘和直接问出答案，而是“能从不完整的信息中构建出完整的逻辑”。

举个例子。

1、收集信息

你是一个SaaS公司的人，想卖给一家连锁零售品牌。
业务BP对你说了一句：“我们最近在推门店数字化，感觉手工流程太多了。”

这句话非常典型，但也非常碎。

新人听完往往会记下来：客户需求是门店数字化。再机灵一点的，会问现在的手工流程具体有哪些步骤，预期缩减到什么程度。但因为段位不够，是问不出来公司层的业务背景和战略意图的。因为他自己也没有业务操盘经验，脑子里没有业务的概念。

然后最经常发生的故事是，产品同学记录了非常多的用户想要的功能细节，然后回公司开始加班加点地做，结果做完发现根本推不动。因为根本没戳到心坎里。

而老手会立刻把碎片分两类：

1）访谈类：推数字化、手工流程太多、感觉很忙/效率不够；

2）公开信息：
- 比如公司官网新闻稿：刚开了第300家店；
- 招聘JD：重点招“数据分析师”“数字中台运营”
- 采访稿：提到今年目标是提升门店利润率
- 商业新闻：融资不顺，强调“降本增效”

2、因果链推理

推理不需要复杂，只需要关注最基本的因果链，即：发生了什么 → 为什么会发生 → 谁会被影响 （怎么影响）→ 谁会拍板。

从产品的视角，这4点就包含了业务价值、痛点、核心用户、决策者关注点，进而就有了面向销售的故事线和弹药。

我们把刚刚的碎片填进来看看：

- 发生了什么：门店扩展到了300家 -> 手工流程崩了 -> 业务推门店数字化
- 为什么会发生：门店增加 -> 信息处理需求增加 -> 意味着人员增加 -> 管理难度上涨，成本压力变大；且还有融资压力 -> 更想降本增效
- 谁被影响：门店店长、运营部门、财务
- 谁会拍板：根据招聘JD和战略方向 → 大概率是运营VP + CFO联合推动

于是完整的故事线大概是：门店扩张 → 人力成本加重 → 流程手工导致效率下滑 → 投资遇冷 → 公司刚需降本增效 → 数字化预算归运营VP和CFO。

并且，以前受限于业务经验不足，或者不了解跨行业的业务，我们可能非常费劲才能明白客户的业务。但现在有AI之后，这个工作变得轻松非常多。因为AI最擅长的，就是帮一个行业小白快速补齐到行业平均线的知识水平。

3、补全与验证

没有人能一次性完全猜对，毕竟信息是不够全面的。但有模糊也没关系，关键在于能有办法验证与修改。

这里验证的方式，既可以是进一步去找该客户求证；也可以是找同类型客户去确认。在多次交流后，基本就能拼出一个行业的真实情况了。

而只有搞清楚了这些，产品设计和营销策略，才能更加打动人，而不是自说自话。

4、总结：从“瞎子摸象”到“全息投影”

面对碎片化信息，不要慌，不要等。
- 收集： 记录每一个只言片语，把它当成证词。
- 搜证： 去官网、招聘网、新闻里找旁证。
- 推理： 用商业逻辑和AI工具，把“技术语言”翻译成“业务语言”，再升维成“战略语言”。

真正解决“信息碎片化”的，不是更多访谈，也不是更强的提问技巧。而是：把碎片当线索，把线索变推理，把推理变验证。

新人靠信息量，老手靠信息结构。

信息永远是不够的，也是永远无法穷尽的，但学会推理和验证，就能继续往前走。

这便是段位的分水岭。

GitHub - xiaoxiunique/x-kit: 一个用于抓取和分析 X (Twitter) 用户数据和推文的工具。

为什么都 2025 年了，很多人做 X 上的选题和舆情，还在手动收藏推文、截图、贴到 Notion 里慢慢整理？

我这两天在用一个开源小工具 x-kit，实测可以免费把指定用户在 X 上的推文，稳定抓下来，本地存成结构化数据，还能挂在 GitHub Actions 上定时跑，等于给自己做了一个私人版的 X 数据后台。

简单说下工作方式和门槛

1️⃣ 需要你自己准备合法的 X 相关 token 在项目里配置好
2️⃣ 在配置文件里把你想追踪的账号写进去 比如竞品 创作者 KOL 等
3️⃣ 本地用 Bun 跑脚本 或者直接用 GitHub Actions 定时执行 把最新推文和用户信息同步到仓库里的 accounts 和 tweets 目录

所以它本质不是“某个平台的黑盒服务”而是一个你完全掌控的抓取脚本 技术栈是 Bun加TypeScript 外加 GitHub Actions 负责调度 只要你肯花一点时间配置 环境成本和使用成本几乎是零。

对创造者有什么用呢

1️⃣ 持续观察一批人 比如你关心的顶级博主和同行 把他们一个月的推文拉下来 看真正有效的内容分布 主题节奏 和引流路径
2️⃣ 做自己产品的“选题雷达” 你可以按天按人去翻数据 而不是被时间线算法牵着走
3️⃣ 以后要做简单的数据分析 或者喂给大模型做二次总结 你有完整原始数据在手 而不是散落在收藏夹和截图里

纳瓦尔说过 杠杆来自代码和媒体 这种小爬虫其实就是很典型的“代码杠杆” 你写或用一次 之后每天在后台默默帮你干活 把时间线变成数据库 把碎片阅读变成可反复研究的资产

唯一要提醒的是 这类工具一定记得在合规前提下使用 遵守平台的使用条款 不要做大规模滥用和骚扰行为这点是底线

如果你也是那种想认真对待自己信息输入的创造者 想提升对 X 的“研究能力”而不只是刷一刷时间线 可以找个周末把这个仓库跑起来 当成你个人的信息基础设施之一

GitHub 仓库在这里 👇

#出海运营秘籍👉@yunying23

今日收获：初级的创业做的是大产品，成熟的创业做的是小产品。

Work-Life Balance在任何时候都不应该成为找工作的目标。我不是说它不对，而是这个词暗含了工作是公司安排的、没有乐趣的，和生活相对立。这是非常典型的打工人思维。

相反，更适合的问题是，我能不能对自己的工作有掌控力，我能不能决定在应该休息的时候就休息。

把目标放在对工作和生活的掌控权，而不是被动的接受公司赋予的加班或平衡，这是打工人艰难成长的必经之路。

【互联网岗位鄙视链】

GitHub - cv-cat/Spider_XHS: 小红书爬虫数据采集，小红书全域运营解决方案

为什么我们在小红书辛辛苦苦写了一堆图文笔记，想做复盘的时候，还在一篇篇手动复制粘贴正文和图片呢？ 

最近在折腾小红书数据，发现一个挺成熟的开源项目 Spider_XHS，可以说是「创作者把自己内容拿回来」的工具箱了。它支持登录你自己的账号，批量把图文笔记抓下来，导出成 Excel 和本地图片视频文件夹，方便你做二次分析、备份、复用。 

简单说下玩法思路，给有技术基础的创造者一个方向：
1️⃣ 在 GitHub 上搜 Spider_XHS，把项目拉到本地，按说明装好 Python 和 Node 环境
2️⃣ 用自己的小红书登录信息完成授权，这一步本质是让程序「代替你自己」访问本来就能看到的内容
3️⃣ 选择想要抓的维度，比如自己发布的笔记、喜欢夹、收藏夹，然后一键导出到 Excel 或媒体目录

对小红书创作者来说，这意味着几件事。
1️⃣ 你终于可以像运营公众号、网站那样，系统性地回看自己哪类内容更容易被点赞收藏
2️⃣ 你可以把图文素材沉淀到本地或私有库里，后面无论做课程、电子书还是多平台分发，都有一手素材
3️⃣ 搭配你自己的 AI 工作流，用这些历史笔记去训练提示词、优化选题，而不是完全依赖平台的只读后台

这里也提醒一下，Spider_XHS 的作者在 README 里写得很清楚，只用于学习交流，任何「数据注入」和违规用途都不被允许，使用时要尊重平台规则和他人隐私，最好只抓自己账号下有权限访问的内容。 

纳瓦尔说过，真正的杠杆来自代码和媒体。对今天的小红书创作者来说，把自己生产过的内容结构化、可搜索、可分析，其实是在给自己加一层数据杠杆。

如果你本身就会一点 Python，这个项目值得你周末花两个小时折腾一下。等哪天你要做选题数据库、素材知识库，或者给自己的内容上 AI，大概率会感谢今天多走的这一步。

创造者们，如果你已经在用小红书做内容，这种把「内容资产化」的小工具，可以早点用起来。

GitHub 仓库在这里 👇

#出海运营秘籍👉@yunying23

我的 Thread 账号突然火了 🔥

突然来的流量，持续涨粉… 幸福来的如此突然，给大家沾沾喜气

难道要快进到卖课环节了（bushi）