文章核心观点 - 大模型重塑用户需求调研的方式并非简单替代传统数据处理流程，而是通过构建“真实人格智能体”直接模拟用户的心智模式和决策框架，从而产生对用户需求的“好猜想”[2][3][4] - 商业洞察的关键在于从追求数据的“真实”转向理解用户动机的“真相”，大模型方法通过解释性理论构建解决了传统大数据归纳主义的根本缺陷[5][6][13][44] 商业调研范式转变 - 传统大数据方法面临四大挑战：爬取全量数据成本高达数百万/平台、数据更新频次难以实时、数据清洗困难（虚假内容/水军/广告）、从噪音中提取有效信号难度大[7][8] - 成功案例表明深度质量优于广度数量：某新消费品牌仅深度访谈30个用户（每次2小时）即准确预测细分市场爆发，半年内做到细分类目第一[9][18] 真实与真相的哲学辨析 - 提出“橙汁理论”区分两类洞察：实验室A通过精密仪器得到橙汁成分的客观“真实”，实验室B通过品鉴师体验得到主观感受的“真相”[10] - 商业世界中大数据提供“真实”（用户点击/转化率/关键词），但无法揭示“真相”（点击背后的渴望/转化动机/词语情感）[11][12][14] 大数据归纳主义的三大困境 - 逻辑层面缺陷：归纳推理存在根本谬误（如罗素火鸡案例中364天数据无法预测第365天的感恩节）[20][21][22][23] - 实践层面误区：相关性不等于因果性（典型案例显示冰淇淋销量与溺水事故高度相关，真实原因是夏季变量未被测量）[24][25] - 认识论层面局限：知识是被创造性猜想而非从数据中被动发现，商业中常见错误包括将深色界面与留存率、有机食品与长寿等相关性误判为因果关系[25][26] 好猜想的科学框架与应用 - 科学进步模式为“问题→猜想→批判→更好的猜想”，而非“观察→归纳→理论”，爱因斯坦相对论、达尔文进化论等均源于大胆猜想而非数据积累[27][28][29] - 好猜想需满足三大标准：难以篡改（如地球倾斜23.5度不可随意修改）、可检验（需冒被证伪风险）、具备解释深度（揭示现象背后的心理机制）[30][31][32] - 商业中坏猜想示例包括“用户不买因价格太高”（易篡改）vs好猜想“千禧一代因自我认知冲突拒绝抗衰老产品”（指向特定心理机制）[33] 大模型驱动商业启蒙 - AtypicaAI通过构建“真实人格智能体”实现85%准确率的人类行为决策模拟，其方法本质是将橙汁提炼为浓缩粉再用语言模型还原，模拟完整用户体验[37][39] - 案例显示传统社媒数据仅捕捉表象（如礼盒“精美包装”提及率68%），而大模型发现深层动机（消费者实为寻找“表达品味的载体”或降低送礼失败风险）[41][43] - 大模型方法实现从“用户标签”到“用户人格”、从“快照”到“电影”、从“是什么”到“为什么+如果怎样”的认知方式升级，使规模化创造性猜想成为可能[44]