Positioning strategy

产品定位策略制定

核心原则

1. 公式化生成——使用[目标用户]+[产品名]+[核心价值]+[差异化点]定位公式
2. 3-5候选比较——生成3-5个差异化定位陈述，差异化来源/用户粒度/竞品参照各不同
3. 五项质量门——specific/differentiated/exclusive/verifiable/concise五项检查全通过才可输出
4. 不通过重试——质量检查不通过自动重试最多3次，仍不通过升级人类
5. 竞争要素用户驱动——竞争要素从用户研究中提取，非AI主观设定
6. 蓝海四动作框架——Eliminate/Reduce/Raise/Create四动作必须全部识别
7. 差异化强度量化——通过面积法计算差异化强度0-1评分，<0.5触发警告
8. 多方评分对比——我方与每个主要竞品在同一要素上评分对比，差异可视化
9. 五维度全覆盖——功能/体验/场景/商业/生态5个维度缺一不可
10. 追赶难度量化——评分标准锚定竞品追赶时间（3月/6月/12月+），拒绝模糊判断
11. 加权综合评分——各维度加权计算综合差异化强度，权重可调但必须显式
12. 最可持续推荐——不仅评估当前差异，更要推荐最可持续的差异化来源
13. 排他是战略选择——排他不是能力不足而是聚焦，每条排他必须有战略理由
14. 重叠度硬检查——排他用户与核心用户重叠≥30%时拒绝排他建议
15. 市场缩减预警——排他后潜在市场缩减≥50%时强制人类审批
16. 替代方案必提供——为排除的用户群体提供替代建议，不可只排除不指引

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
价值主张匹配结果	JSON	是	output/pm-strategy/business-value-fit/evaluation_report.json	价值主张匹配度评分
竞品分析数据	JSON	是	output/pm-discovery/market-competitor-analysis/competitor-analysis.json	竞品定位、差异化要素
用户洞察	JSON	是	user-research-user-modeling	用户画像、核心需求
价值主张	JSON	○	output/pm-strategy/business-model-canvas/bmc.json	价值主张、Pain Relievers、Gain Creators
自身能力评估	JSON	○	用户提供	技术壁垒、资源优势

执行步骤

Step 1: 定位陈述

定位要素提取

从输入数据中提取定位要素：

1. 目标用户：从用户画像中提取核心用户群体
2. 核心价值：从价值主张匹配中提取高匹配度价值
3. 差异化点：从竞品分析中提取差异化要素
4. 品类定义：定义产品所属品类

定位陈述生成

使用定位公式生成3-5个定位陈述：

定位公式：

对于 [目标用户]，[产品名] 是一个 [品类定义]，
它 [核心价值]，不同于 [竞品参照]，[差异化点]

生成策略：

1. 差异化来源变化：功能差异/体验差异/场景差异
2. 用户粒度变化：宽泛用户群/精准用户群
3. 竞品参照变化：直接竞品/间接竞品/传统方案

质量门检查

对每个定位陈述进行5项质量检查：

检查项	标准	通过条件
Specific (具体性)	目标用户和价值明确	用户群体可识别，价值可感知
Differentiated (差异化)	与竞品有明确差异	差异点可验证
Exclusive (排他性)	不是所有竞品都能说	至少1个竞品无法声称
Verifiable (可验证)	可以被事实验证	有可量化的支撑证据
Concise (简洁性)	一句话说清	≤30字核心表述

推荐与排序

基于质量门检查结果，推荐和排序定位陈述：

• 全部通过的排在前面
• 部分通过的标注改进建议
• 未通过的标注淘汰原因

Step 2: 价值曲线分析

竞争要素提取

从用户研究数据中提取5-8个竞争要素：

提取逻辑：

1. 从用户关注要素中提取高频关键词
2. 从价值主张中提取核心价值维度
3. 从竞品分析中提取竞品竞争维度
4. 合并和去重，形成5-8个竞争要素

要素命名规范：

• 使用用户语言（非技术术语）
• 每个要素可独立评分
• 要素之间不重叠

竞品评分

对每个竞品在竞争要素上进行1-5分评分：

评分标准：

5分：行业领先，显著优于竞品
4分：优秀，优于多数竞品
3分：行业平均水平
2分：低于行业平均
1分：明显不足

评分依据：

• 功能完整性
• 用户评价
• 定价竞争力
• 市场份额

我方评分

对我方产品在竞争要素上进行1-5分评分：

评分原则：

• 基于现有能力客观评分
• 不夸大、不低估
• 标注评分依据

蓝海四动作识别

基于价值曲线分析，识别蓝海策略的4个动作：

Eliminate（消除）：哪些竞争要素可以完全消除？

• 评分≤2的要素
• 用户不关注的要素
• 成本高但价值低的要素

Reduce（减少）：哪些竞争要素可以降低标准？

• 评分3-4但非核心的要素
• 过度投资的要素
• 用户关注度中等的要素

Raise（提升）：哪些竞争要素需要提升？

• 核心差异化要素
• 用户高度关注但评分偏低的要素
• 竞品普遍薄弱的要素

Create（创造）：哪些新的竞争要素可以创造？

• 用户未被满足的需求
• 竞品尚未提供的价值
• 创新性功能或体验

差异化强度计算

通过面积法计算差异化强度：

差异化强度 = 我方曲线与竞品平均曲线的面积差 / 最大可能面积差

• 强度 ≥ 0.7：强差异化
• 强度 0.5-0.7：中等差异化
• 强度 < 0.5：弱差异化（触发警告）

Step 3: 差异化评估

功能差异评估

评估产品功能的差异化程度：

评分	含义	说明
5分	难以复制	竞品需要12个月以上追赶
3分	中等难度	竞品需要3-6个月追赶
1分	容易复制	竞品可在3个月内复制

评估维度：

• 核心功能独特性
• 技术复杂度
• 数据积累优势

体验差异评估

评估用户体验层面的差异化：

评分	含义	说明
5分	难以追赶	用户习惯已形成，转换成本高
3分	中等难度	需要持续投入才能保持
1分	容易追赶	体验要素可快速复制

评估维度：

• 用户习惯培养程度
• 界面/交互独特性
• 使用流程效率

场景差异评估

评估垂直场景深耕程度：

评分	含义	说明
5分	深度场景	深度理解行业Know-How
3分	中度场景	覆盖主流场景
1分	浅度场景	仅有通用功能

评估维度：

• 场景覆盖深度
• 行业专业知识
• 场景解决方案完整性

商业差异评估

评估商业模式独特性：

评分	含义	说明
5分	独特模式	商业模式难以复制
3分	可复制模式	模式可学习但有壁垒
1分	同质模式	与行业普遍模式相同

评估维度：

• 收入结构独特性
• 成本结构优势
• 商业模式护城河

生态差异评估

评估生态系统的差异化强度：

评分	含义	说明
5分	强生态	多方参与，网络效应强
3分	中生态	有一定合作伙伴
1分	弱生态	单一产品

评估维度：

• 合作伙伴数量
• 网络效应强度
• 生态锁定能力

综合差异化强度计算

加权计算综合差异化强度：

综合差异化强度 = (功能差异×0.25 + 体验差异×0.20 + 场景差异×0.25 + 商业差异×0.15 + 生态差异×0.15) / 5

最可持续差异化来源推荐

基于5个维度评分，推荐最可持续的差异化来源：

1. 识别评分最高的维度
2. 分析可持续性理由
3. 给出具体行动建议

Step 4: 排除策略

AI分析 - 竞品覆盖扫描

AI扫描竞品分析数据，识别：

• 各竞品主要覆盖的用户群体
• 竞品覆盖薄弱/放弃的用户群体
• 潜在的差异化机会点

AI建议 - 排他候选生成

基于定位陈述，AI生成3-5个排他候选：

排他维度建议：

1. 用户特征维度：按人口属性排除
2. 使用场景维度：按使用场景排除
3. 需求强度维度：按需求深度排除
4. 付费能力维度：按支付意愿排除

人类决策 - 最终排他陈述

产品负责人基于AI分析建议，决定：

必须明确回答：

1. 我们明确不为哪些用户群体服务？
2. 为什么不服务这些用户？（战略原因）
3. 服务这些用户会有什么负面影响？

决策原则：

• 排他是为了聚焦，不是简单的放弃
• 每一条排他都应有明确的战略理由
• 排他决策需要与长期产品愿景一致

输出

存储路径：output/pm-strategy/positioning-strategy/

输出文件：

文件	格式	说明
positioning-strategy.json	JSON	结构化数据（包含statement + value_curve + differentiation + exclusion）
positioning-strategy.md	Markdown	完整定位策略报告

positioning-strategy.json 输出Schema：

{
  "type": "object",
  "required": ["positioning_statements", "value_curve", "differentiation_scores", "exclusion"],
  "properties": {
    "positioning_statements": {"type": "array", "description": "3-5个定位陈述候选"},
    "recommended_index": {"type": "number", "description": "推荐索引"},
    "value_curve": {"type": "object", "description": "价值曲线数据，含竞争要素评分和蓝海动作"},
    "differentiation_scores": {"type": "object", "description": "五维度差异化评分"},
    "overall_differentiation_strength": {"type": "number", "description": "综合差异化强度0-1"},
    "recommended_differentiation_source": {"type": "object", "description": "推荐最可持续差异化来源"},
    "exclusion": {"type": "object", "description": "排他决策数据"}
  }
}

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
positioning_statements	array	是	3-5个定位陈述候选
positioning_statements[].statement	string	是	定位陈述全文
positioning_statements[].target_user	string	是	目标用户
positioning_statements[].category	string	是	品类定义
positioning_statements[].core_value	string	是	核心价值
positioning_statements[].differentiation	string	是	差异化点
positioning_statements[].competitor_reference	string	是	竞品参照
positioning_statements[].quality_check.specific	boolean	是	具体性检查
positioning_statements[].quality_check.differentiated	boolean	是	差异化检查
positioning_statements[].quality_check.exclusive	boolean	是	排他性检查
positioning_statements[].quality_check.verifiable	boolean	是	可验证性检查
positioning_statements[].quality_check.concise	boolean	是	简洁性检查
positioning_statements[].quality_check.all_passed	boolean	是	全部通过标记
positioning_statements[].rank	number	是	推荐排序
recommended_index	number	是	推荐索引
value_curve.competitive_factors	array	是	5-8个竞争要素
value_curve.competitive_factors[].factor	string	是	要素名称
value_curve.competitive_factors[].our_score	number	是	我方评分1-5
value_curve.competitive_factors[].competitor_scores	object	是	各竞品评分
value_curve.blue_ocean_actions.eliminate	array	是	消除动作列表
value_curve.blue_ocean_actions.reduce	array	是	减少动作列表
value_curve.blue_ocean_actions.raise	array	是	提升动作列表
value_curve.blue_ocean_actions.create	array	是	创造动作列表
value_curve.differentiation_strength	number	是	差异化强度0-1
value_curve.differentiation_warning	boolean	是	差异化强度<0.5时为true
differentiation_scores.feature	object	是	功能差异评分，含score/description/sustainability
differentiation_scores.experience	object	是	体验差异评分
differentiation_scores.scenario	object	是	场景差异评分
differentiation_scores.business	object	是	商业差异评分
differentiation_scores.ecosystem	object	是	生态差异评分
overall_differentiation_strength	number	是	综合差异化强度0-1
recommended_differentiation_source.dimension	string	是	推荐维度
recommended_differentiation_source.reason	string	是	推荐理由
recommended_differentiation_source.action	string	是	行动建议
exclusion.exclusion_statement	string	是	排他陈述
exclusion.rationale	array	是	排他理由列表
exclusion.rationale[].excluded_audience	string	是	被排除用户群体
exclusion.rationale[].reason	string	是	战略理由
exclusion.rationale[].alternative	string	是	替代建议
exclusion.implications.revenue_impact	string	是	营收影响
exclusion.implications.resource_optimization	string	是	资源优化说明
exclusion.implications.brand_positioning	string	是	品牌定位影响
exclusion.implications.risks	array	是	潜在风险列表
exclusion.human_decision.decided_by	string	是	决策人
exclusion.human_decision.decided_at	string	是	决策时间

决策规则

条件	决策
质量门5项全通过	定位陈述可输出
质量门不通过	自动重试最多3次，仍不通过升级人类
差异化强度<0.5	触发警告，建议调整策略
蓝海动作	需人类审批确认
竞争要素	需人类校准
各维度评分	需人类校准主观维度
综合推荐	需人类最终判断确认
争议点	升级人类决策
排他用户群体与核心用户重叠度≥30%	拒绝排他建议，标记"排他范围与核心用户冲突"
排他用户群体与核心用户重叠度<30%	生成排他建议，标记为"AI建议，需人类审批"
排他后潜在市场缩减≥50%	标记高风险，强制人类审批
排他后潜在市场缩减<50%	正常流程，人类审批确认
竞品已覆盖该排他用户群体	标记"竞品已覆盖，排他需差异化理由"
排他理由缺乏数据支撑（0个数据点）	退回补充数据，不可提交审批
排他理由有≥2个数据支撑	可提交人类审批
争议决策（2个以上Stakeholder反对）	升级为多方评审

质量检查

• 3-5个定位陈述已生成
• 每个陈述使用定位公式
• 5项质量检查已完成
• 推荐排序合理
• 差异化来源多样化
• 5-8个竞争要素已提取
• 我方和竞品评分已完成
• 蓝海四动作已识别
• 差异化强度已计算
• 评分依据已标注
• 5个维度都已评估，无遗漏
• 评分有数据支撑，避免主观偏见
• 推荐理由与评分逻辑一致
• 行动建议可转化为产品策略
• 排他决策与产品愿景一致
• 有清晰的排除理由
• 排他陈述可向团队清晰传达
• 为排除的用户提供替代建议

---

降级策略

当上游文件不存在时，本Skill仍可独立执行：

缺失的上游输入	降级方案	输出影响
evaluation_report.json（价值主张匹配）	用户提供产品价值描述 → 生成定位陈述	缺乏价值匹配数据，核心价值可能不够精准
competitor-analysis.json（竞品分析）	用户提供产品价值描述 → 生成定位陈述	缺乏竞品数据，差异化点和竞品参照缺乏依据
evaluation_report.json + competitor-analysis.json	用户提供产品价值描述 → 生成定位陈述	整体置信度降低，定位陈述缺乏数据锚定
所有上游文件均缺失	提示用户先执行前序阶段，或基于用户提供的产品价值描述生成定位陈述	整体置信度显著降低，定位陈述仅为假设推断
用户洞察数据	若用户洞察数据缺失，提示用户提供或跳过该输入相关步骤	目标用户定义可能不够精准
bmc.json	用户提供竞品信息 → 绘制价值曲线	缺乏BMC数据，我方评分缺乏价值主张锚定
自身能力评估（用户提供）	若用户未提供自身能力评估，提示用户提供或跳过该输入相关步骤	功能和场景差异评估缺乏内部数据支撑

数据获取说明

本Skill需要价值主张匹配和竞品分析数据，请通过以下方式之一提供：

1. 直接描述产品价值、目标用户和竞品差异
2. 上传evaluation_report.json / competitor-analysis.json文件
3. 提供数据文件路径

• AI不负责外部数据采集，仅负责分析

上游变更响应

上游变更影响表

上游变更	影响范围	响应策略
evaluation_report价值主张匹配变更	核心价值提取	重新执行Step 1，更新定位陈述
competitor-analysis竞品分析更新	差异化点和竞品参照	重新执行Step 1-2，更新差异化要素
persona用户画像更新	目标用户定义	重新执行Step 1，更新目标用户
competitor-analysis竞品数据更新	竞品评分和蓝海动作	重新执行Step 2，更新竞品评分
persona/voice-analysis用户洞察更新	竞争要素提取	重新执行Step 2，更新竞争要素
bmc.json价值主张变更	我方评分和蓝海动作	重新执行Step 2，更新我方评分

下游通知机制表

变更类型	影响范围	通知方式
定位陈述变更	business-strategy-report、planning-roadmap	输出文件版本号+变更摘要
差异化评分变更	business-strategy-report	输出文件版本号+变更摘要
排他决策变更	business-strategy-report、business-pricing	输出文件版本号+变更摘要
市场缩减评估变更	business-pricing	输出文件版本号+变更摘要

变更记录

• v3.0: 合并positioning-statement、positioning-value-curve、positioning-differentiation、positioning-exclusion为产品定位策略制定Skill，整合定位陈述、价值曲线分析、差异化评估和排除策略为四步Pipeline