互联网产品可行性分析怎么做？一句话：用数据验证痛点、用模型验证收益、用MVP验证落地。如何评估市场需求？一句话：先拆用户、再拆场景、最后拆付费意愿。
一、可行性分析到底在“分析”什么？
很多团队把可行性分析写成PPT，却没人能说清它到底解决哪三类风险：
- 技术风险：现有技术栈能否支撑核心功能？
- 商业风险：用户愿不愿意持续付费？
- 政策风险：数据合规、牌照、跨境传输是否受限？
自问自答：如果三项风险中有一项无法量化，这份可行性报告就是废纸。
二、市场需求评估的“三层漏斗”
1. 用户层：TAM-SAM-SOM 模型
TAM（总可服务市场）：全中国有健身需求的人≈3.5亿
SAM（可争取市场）：愿意线上付费健身课程的人≈6000万
SOM（短期可占领市场）：90天内能触达并转化的用户≈300万
2. 场景层：Job-To-Be-Done 访谈
与其问“你需要什么功能”，不如问“上一次你为了完成什么任务而被迫妥协”。
示例回答：“我想在家练瑜伽，但B站视频太长，跟到一半就分心。”
洞察：用户要的不是更多课程，而是“15分钟碎片化跟练+实时纠错”。
3. 付费层：价格敏感度测试（PSM）
把100个目标用户拉进微信群，发四档年费：
199元 / 399元 / 599元 / 799元
统计“太便宜会怀疑质量”与“太贵不会买”的交叉点，得出最优心理价位399元。
三、竞品拆解：别只抄功能，抄“增长飞轮”
| 维度 | Keep | 咕咚 | 本产品机会 |
|---|---|---|---|
| 获客 | 内容SEO+抖音挑战赛 | 硬件绑定送会员 | 企业微信社群裂变 |
| 留存 | 等级勋章体系 | 跑步打卡返现 | AI纠错+排行榜 |
| 变现 | 会员+电商 | 硬件+广告 | 付费训练营+营养餐订阅 |
自问自答：如果无法在单点留存指标上超过竞品20%，就不要立项。
四、技术可行性：从“能不能做”到“值不值得做”
核心功能：AI姿态识别+实时纠错
技术栈评估：
- 前端：MediaPipe+WebAssembly 实现浏览器端推理，延迟<120ms
- 后端：Python+FastAPI，单卡GPU可并发50路视频流
成本测算：
- 训练数据：需10万段15秒视频，众包标注成本≈8万元
- 服务器：1000并发需要4张A10，月租≈1.2万元
五、财务模型：把“烧钱”翻译成“单位经济模型”
收入端：
- 付费转化率5%×客单价399元×月活300万=5985万元/月
成本端：
- 内容采购：签约教练分成30%，≈1795万元/月
- 服务器+带宽：≈240万元/月
LTV/CAC：
- CAC（含裂变补贴）≈45元
- 年费用户LTV≈399×1.3（续费率）×0.7（毛利）=363元
结论：LTV/CAC=8.1，模型健康，可加大投放。
六、政策与合规：90%团队忽视的“隐形门槛”
数据出境：用户运动视频含生物识别特征，需通过网信办安全评估
算法备案：姿态识别算法需在“互联网信息服务算法备案系统”登记
预付资金：年费模式需按《单用途商业预付卡管理办法》在银行存管20%资金
七、MVP验证：用30天跑完“假设→实验→数据→迭代”
- 假设：用户愿为“AI纠错”功能付年费
- 实验：微信小程序上线15节课程，仅开放肩部纠错
- 数据：1000名种子用户，付费率7%，次日留存65%
- 迭代：增加“对比视频回放”，付费率提升至11%
自问自答：当MVP核心指标超过行业基准1.5倍时，才值得投入完整版本。
八、退出机制：提前写好“失败剧本”
如果6个月内：
- 月活<50万，或
- LTV/CAC<3，或
- 政策要求算法重新备案导致延期>60天
触发条件：立即启动“轻资产转型”方案——把AI算法SDK化，卖给线下健身房，回收至少30%研发成本。
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