1. 核心目标用户

  • 高三考生及家长：主要服务对象为面临志愿填报决策的高中生及其家庭，尤其关注分数处于中高段位但缺乏明确规划的群体。
  • 教育机构与学校：为学校提供批量数据分析工具，辅助教师开展升学指导工作。

    • 2. 核心功能定位

  • 数据驱动的智能推荐：基于AI与大数据分析考生分数、位次、兴趣及职业倾向，生成“冲稳保”志愿梯度方案，并结合历年录取数据动态调整推荐策略。
  • 信息整合与解读：提供院校专业库、招生简章解析、就业前景数据等，解决信息不对称问题。
  • 职业兴趣测评：引入心理学量表（如霍兰德职业测试）与AI分析工具，帮生匹配适合的专业方向。
  • 咨询服务与社区互动：对接高校招生官、职业规划师等专家，提供一对一咨询或直播答疑；搭建考生交流社区，分享填报经验。

    • 3. 差异化竞争优势

  • 技术壁垒：依托云计算与分布式数据库（如数据立方技术）处理海量录取数据，提升推荐精准度。
  • 服务延伸性：部分产品（如善择App）延伸至高校入学后的校园社交功能，增强用户粘性。
  • 政策适配能力：实时更新各省份高考政策（如“专业+院校”填报模式），确保与招录规则同步。

    • 二、调研设计的关键步骤

    1. 市场环境调研

  • 宏观分析：采用PEST模型评估政策（如新高考改革）、经济（家庭教育支出占比）、社会（学历焦虑）、技术（AI工具渗透率）对行业的影响。
  • 竞争分析：对标头部产品（如优志愿、求学宝），分析其功能模块（如智能填报算法、付费模式）、用户评价及市场占有率。

    • 2. 用户需求调研

  • 定量调研：
  • 问卷设计：覆盖考生基本信息（分数、选科）、填报痛点（如信息获取难度、调剂担忧）、付费意愿（如专家咨询费接受度）等。
  • 数据分析：通过用户行为数据（如APP内功能点击率、页面停留时长）识别高频需求。
  • 定性调研：
  • 深度访谈：选取典型用户（如高分段考生、低分段家庭）探讨决策逻辑，挖掘隐性需求（如职业规划迷茫）。
  • 焦点小组：组织家长与教师讨论服务期望，例如对“保录取”承诺的信任度及风险认知。

    • 3. 功能验证与迭代

  • 原型测试：通过A/B测试验证界面交互设计（如志愿表生成流程）的易用性，优化用户操作路径。
  • 数据反馈机制：建立用户反馈通道（如APP内评分系统），实时收集功能改进建议。

    • 三、产品落地的关键考量

    1. 数据安全与合规性：确保用户隐私保护（如志愿表加密存储），避免免费工具因数据泄露导致信任危机。

    2. 商业模式设计：

  • 分层收费：基础功能免费（如分数匹配），高级服务（如专家咨询、职业测评）按需付费。
  • B端合作：与高校合作推广招生信息，获取数据授权或广告收入。

    • 3. 政策响应能力：动态跟踪教育政策（如“阳光志愿”系统升级），提前布局功能适配。

    四、总结

    高考志愿指导服务的成功需以用户需求为核心，结合技术优势与政策导向，构建“数据+服务+生态”的闭环。调研设计中需重点关注信息不对称、职业规划缺失等痛点，并通过持续迭代提升产品的专业性与可信度。