对于Open AI估值5000亿，我只想说:请上市。

大家感恩节快乐，MkDollar网站今天内测上线啦！

网址：MkDollar.com

MkDollar的含义就是挣美刀，目前已完成的功能有：

功能1：用户可以在后台提交自己的产品，查看产品的DR值、流量趋势和分布，将来会支持监控DR变更发送通知等功能。

功能免费，提交只要输入域名，信息抓取纯自动化。

功能2：有个专门的活动产品促销页面，不定期发布搞促销活动的产品列表和它们的优惠信息。

https://mkdollar.com/deals/BF2025

刚好最近是黑色星期五，大家有产品搞黑五活动的都可以来提交，免费。将来还会新增其他节日活动，别错过。

功能3：有个页面收录了 240 多个可以提交产品的外链列表，你可以免费获取完整列表。你甚至可以免费在后台管理你的产品的外链提交状态，方便随时随地跟踪记录产品的外链提交情况。

https://mkdollar.com/backlinks

如果外链信息有误，可以私信反馈

功能4：如果你手里有个产品就是导航站，那么也可以在后台免费申请提交成为外链列表中的导航站之一，这样的话既增加了产品曝光，又可以提高导航站的收入。目前需满足条件是DR>=30，如果还不够，请先提升DR。

限时免费申请，这个功能将来可能会收费。

MkDollar是一个工具网站，网站的出发点是为了解决独立开发者或者做产品的朋友在出海搞钱过程中遇到的一些麻烦的问题和重复性的工作，帮助用户快速挣到第1笔美刀！

MkDollar是基于MkSaaS模板花了几天时间vibe coding出来的，可能会遇到一些小问题，后续逐步优化，同时也在开发一些新的更实用的功能。

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。