北京
一場典型的“數據驅動”決策會議，往往是這樣的：
市場部拿來一份詳盡的小紅書報告，數據顯示“復古風”是熱點；
運營部調出后臺數據，證明“A功能”的用戶點擊率最高；
咨詢公司提交了調研報告，顯示70%的用戶“更看重性價比”；
所有的“數據”都指向了同一個結論。
于是，你信心滿滿地立項、研發、投流……最后，產品上線，悄無聲息。
你陷入了巨大的困惑：為什么我們掌握了所有數據，卻依然抓不住用戶？
我們花了幾十萬、上百萬做用戶研究，為什么總是在“猜”用戶想要什么？我們明明是“數據驅動”，為什么感覺離用戶越來越遠？
在AI時代，這不再是一個無奈的感嘆，而是一個致命的問題。
這一次，我們邀請到范凌老師，他將分享一個關于“用AI理解用戶”的前沿實驗，以及由此誕生的產品Atypica。
范凌老師將在課程中拋出一個極具顛覆性的觀點：我們這個時代最大的迷信，就是“數據驅動”。
“洞察不是來自大數據，而是來自大猜想。”
你的公司里 養了多少“火雞科學家”？
“數據驅動”有什么問題？我們對數據的依賴，就像“火雞科學家”的歸納法。
一只火雞，在農場里生活了364天。它每天都仔細觀察，發現無論晴天雨天，主人都會在上午9點準時喂食。作為一只嚴謹的“數據科學家”，它通過364天的觀察，歸納出一個無懈可擊的結論：“主人在上午9點喂食的概率為99.7%，明天也一定會被喂食。”
它滿懷信心地迎接第365天。那一天，是感恩節。
這只火雞的錯誤，在于它錯把“歸納”當成了“真相”。
這聽起來很荒謬，但這恰恰是我們每天都在做的事。
我們分析過去364天的銷售數據，來預測第365天的爆款；我們抓取全網聲量，來判斷下一個季度的流行趨勢。我們以為自己掌握了規律，但“黑天鵝”來臨的那一刻，我們和那只火雞毫無區別。
范凌老師一針見血地指出：“歸納是謬誤。我們試著通過過去去預測未來，這是最本能，也是最偷懶的方法。”
當下的市場變化太快，商品迭代以“月”為單位，內容迭代以“日”為單位。你爬取的數據，可能是兩周前的；你拿到的調研報告，執行周期長達數月。
你花大力氣“歸納”出來的，是一個早已過時的“過去”。
“橙汁理論”： 你了解的，是“成分”還是“真相”？
如果說“火雞科學家”的謬誤在于“時效性”，那么“數據驅動”的第二個陷阱，則在于“真實性”。
范凌老師提到了另一個隱喻：“橙汁理論”。
假設有兩個研發團隊。 團隊A，致力于分析橙汁的“成分”。他們拿到了所有數據：水分、糖分、維生素C、檸檬酸的精確配比。 團隊B，只有一個目標：重現橙汁的“真相”,也就是它的色、香、味。
結果是什么？
團隊A拿著完美的“數據報告”，卻可能永遠造不出口感真實的橙汁。而團隊B的合成物，也許成分與真實橙汁完全不同，卻能100%復原“喝橙汁”的體驗。
范凌老師用這個例子，向我們提出了一個靈魂拷問：
我們今天所做的用戶洞察，究竟是在分析“成分”，還是在理解“真相”？
我們癡迷于給用戶“打標簽”：95后、女性、一線城市、高知、已婚、二胎家庭……我們掌握了用戶所有的“成分”，就像分析鉆石和石墨的“成分”都是碳元素一樣。
但我們知道這些，就等于理解用戶了嗎？
數據能告訴你“發生了什么”（What），但他無法告訴你“為什么”（Why）。
而“為什么”，才是一切商業決策的源頭。
商業的真正難題： 從“Tame Problems” 到“Wicked Problems”
當數據驅動這個舊神倒下，我們該依靠什么？
范凌老師引入了一個至關重要的概念：“Wicked Problems”（復雜問題）。
我們的商業世界，絕大多數問題都不是解方程那樣的“Tame Problems”（可解問題）。
“這群新興群體需要什么內容？”
“我們的下一個產品概念是什么？”
“進入一個新市場，當地用戶會如何反應？”
這些問題，沒有唯一的正確答案，它們難以被定義，只能被暫時改善。這就是“Wicked Problems”。
面對“Wicked Problems”，“數據歸納法”徹底失靈。
在過去，我們只能依靠高成本的試錯和模糊的直覺。但在AI時代，我們是否有了新的解法？
Atypica的實驗： 一個“主觀世界”的沙盤？
范凌老師給出的答案，是“模擬”（Simulation）。
在課程中，他將首次深度拆解他正在進行的實驗——“Generative Agent Simulation”（生成式智能體模擬），以及承載這一實驗的產品Atypica。
Atypica試圖做的，不是用AI去“爬取”小紅書上已有的數據（那是“過去時”），也不是用AI去“標記”用戶的標簽（那是“成分”）。
它試圖用AI，為你“模擬”出那個活生生的、你想要的用戶。
這是否意味著，我們可以構建一個“沙盤”：
在產品概念誕生的第一天，就邀請1000個“AI模擬用戶”來測試？
在進入一個新市場前，就和100個“AI當地消費者”聊聊他們的痛點？
它能否將用戶理解的速度提升100倍，成本降低100倍？
當你的競品還在分析上個季度的“火雞數據”時，你是否能率先模擬下個季度的“用戶猜想”？
你的“為什么”，AI能回答嗎？
Atypica的實驗，為我們打開了一個全新的視角：
AI最大的價值，也許不是幫我們“干活”，而是幫我們“理解人”。
這種“AI模擬”的準確率究竟有多高？它的邊界在哪里？
“火雞科學家”和“橙汁理論”的謬誤，在你的企業中是如何體現的？
如果我們不再迷信“數據驅動”，我們該如何建立一套“猜想驅動”的決策流程？
本周六上午9:00，鎖定范凌老師的課程直播
這堂課，將為你揭示AI時代用戶洞察的全新范式，帶你從“數據”的迷霧，走向“猜想”的清晰
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