Études de marché
Les concurrents font quoi ? Où va le marché ? Les données répondent
La pire partie des études de marché
Tu veux comprendre ce que font les concurrents, tu dois checker les sites web, lire les rapports financiers, scroll les réseaux, chercher les reviews… une dizaine de sources partout, juste la collecte ça te prend une demi-journée.
Tant bien que mal tu trouves quelques rapports d'industrie, mais c'est cent pages chacun. Tu lis jusqu'à page 30, les yeux te font mal, tu as toujours pas la conclusion. Pire : deux rapports donnent des chiffres différents — l'un dit le marché fait 500 milliards, l'autre 800. Lequel tu crois ?
Les études d'utilisateurs c'est pareil. Questionnaire envoyé à 300 personnes, interviews faites 20 fois, les données à la pelle en Excel et fichiers audio, qui fait l'analyse ? Finalement le produit manager se dit juste "personas" en regardant les données, tout le monde a des doutes.
La stratégie OpenClaw c'est simple : d'abord cherche online les infos concurrents les plus fraîches, data industrie, avis utilisateurs, ensuite fait une analyse profonde localement, finalement crache un rapport structuré.
Phase de recherche :Tu dis quels concurrents comparer, il scrape auto les sites, pages tarifs, changelogs produits, commentaires utilisateurs, une dizaine de canaux d'infos en une fois.
Phase d'analyse :Balance-lui plusieurs rapports, il extrait data clé, compare les chiffres de différentes sources, marque où les données disent des trucs opposés.
Phase de sortie :Générer tableaux comparatifs, analyses SWOT, personas utilisateurs, graphiques tendance — direct présentable en réunion.
Les infos tu as 3 jours pour les collector ? Il en a besoin que d'une demi-heure. Un rapport de 100 pages te prend 1 jour à lire ? Il en sort un résumé en 3 min.
3 Prompts d'études de marché, copie-colle directement
Analyse concurrents, décorticage rapports, personas utilisateurs — les trois piliers des études de marché.
Fais un rapport d'analyse concurrents 2026 pour l'industrie des shorts vidéo, comparaison 4 plateformes :
1. TikTok
2. Kwai
3. Little Red
4. Bilibili
Dimensions :
- MAU (latest data)
- Durée d'usage quotidienne moyenne
- Portrait utilisateur core (âge, tier ville, pouvoir d'achat)
- Politiques support créateurs et comment monétiser
- Grands pivots stratégiques 2025-2026
- Déploiement e-commerce et GMV growth
- Spécificités algo recommandation
Format sortie :
1. Tableau comparatif data core (un coup d'œil complet)
2. Analyse SWOT par plateforme
3. Matrice positionnement concurrence (X axe size user, Y axe commercialisation)
4. Conclusion : où sont les opportunités, comment rentrerEn attaché : 5 rapports d'industrie (PDF), aide-moi :
1. Extrait data clé de chaque :
- Taille marché et taux de croissance
- Joueurs principaux et parts de marché
- Jugements tendance clé
- Data prédictions core
2. Organise en tableau comparatif :
- Colonnes : source des 5 rapports
- Lignes : chaque dimension data ci-dessus
- Marque en rouge où les rapports disent des trucs opposés (différence > 20%)
3. Analyse synthétique :
- Conclusions que plusieurs rapports reconnaissent d'accord (cred élevée)
- Data où il y a désaccord, pourquoi peut-être
- Ton jugement après avoir lu tout
Fichiers :
[Drag PDF files]En attaché : nos données d'étude utilisateur :
- Data questionnaire (300 réponses) : [chemin fichier]
- Interviews utilisateurs (20) : [chemin fichier]
Aide-moi à construire des personas :
1. D'abord analyse clustering des questions, trouve 3-4 groupes utilisateurs typiques
2. Pour chaque groupe, persona :
- Surnom (quelque chose de mémorable genre "Zhang l'expert en productivité")
- Âge / métier / revenu
- Besoin core (quoi c'est le problème qu'il veut résoudre)
- Comportement usage (fréquence, context, ce qui influence la décision)
- Frustrations actuelles (pourquoi les solutions existantes ça suce)
- Volonté de payer (combien il mettrait, quelles features il paierait)
3. Enrichis chaque persona avec vraies citations des interviews
4. Finalement : pour chaque type de persona, quoi comme stratégie produitÉtudes de marché : OpenClaw vs cabinets de conseil tradio
C'est pas qu'ils sont pas bons, c'est que certaines études coûtent cher pour rien.
- Rapport comparatif concurrent sorti en 10 min, tu peux updater quand tu veux
- Coût quasi zéro, pas besoin de process d'achat
- Tu veux analyzer quoi comme tu veux, pas besoin de faire une demande 2 semaines avant
- Data interne aussi tu peux analyser : questionnaires, interviews, logs, tous d'un coup
- Format sortie flexible : tableaux, graphiques, contenu PPT, tu demandes
- Équipes pros qui font étude sérieuse, méthodologies éprouvées, confiance haute
- Un projet c'est des dizaines de milliers au minimum, PME risque pas de se le permettre
- Temps du projet 4-8 semaines, quand le rapport sort ta fenêtre de décision est passée
- Tu veux changer la scope d'analyse après ? Deuxième devis
- Certaines data exclusive et contacts industrie, l'IA peut pas se substituer