产品经理 (Product Manager) 视角

1. 产品定位 (Product Positioning)

• 核心价值主张 (Core Value Proposition): “AI 驱动的科学护肤”，精准解决护肤领域的“玄学”痛点。用户不再依赖感觉或社交媒体上的泛泛之谈，而是通过个人数据来量化护肤品的效果。
• 目标用户 (Target Audience):
  • 核心用户: “成分党”、有持续性皮肤问题（如痘痘、敏感、闭口）且愿意投入时间和金钱进行改善的精致护肤人群。他们有强烈的记录、分析和优化的需求。
  • 拓展用户: 对护肤感兴趣但不知从何下手的初学者，希望通过工具获得指导。
• 市场切入点: 从“记录工具”升级为“智能决策辅助工具”。它不仅仅是一个日记本，更是一个私人皮肤顾问，通过 AI 分析建立“输入（护肤品/生活习惯）”与“输出（皮肤状态）”之间的因果关系。

2. 核心功能与用户体验 (Core Features & UX)

• AI 皮肤分析:
  • 亮点: 这是产品的核心差异化功能和最大吸引点。通过图像识别技术量化皮肤问题（如痘痘、泛红、黑头），将主观感受变为客观数据。这是整个数据驱动逻辑的基石。
  • 体验: 上传照片即可分析，操作流程简单。但关键在于 AI 的准确性、稳定性和一致性。如果用户在同一光线环境下连续拍摄，结果却波动很大，会严重损害用户信任。
• 产品与成分管理:
  • 功能: 建立个人护肤品库，并可能关联了成分数据。这是实现“输入”记录的关键一步。
  • 体验: 扫码或搜索添加产品是基础。关键在于产品库是否全面、更新是否及时。允许用户手动创建产品是必要的补充。如果能自动解析成分并进行提示（如烟酰胺与高浓度 VC 的冲突），将是极大的加分项。
• 护肤流程 (Routine) 记录:
  • 功能: 核心的“日记”功能，记录每日早晚使用的产品。
  • 体验: 这是最高频的操作，必须极致简化。例如，提供“复制昨日流程”功能、建立可复用的 Routine 模板，都能显著降低用户的记录成本，提升留存率。
• 数据可视化与洞察:
  • 功能: 将皮肤分析数据与使用的产品进行关联，通过图表（如折线图）展示皮肤状态的变化趋势。
  • 体验: 这是产品价值的最终体现。理想状态下，用户能清晰地看到：“在我开始使用 A 产品后，我的泛红指数下降了 15%”。图表必须直观、易于理解，结论必须清晰。

3. 优势与机会 (Strengths & Opportunities)

• 数据闭环: 形成了“记录 -> 分析 -> 反馈 -> 优化”的良性循环。用户沉淀的数据越多，产品对他的价值就越大，从而形成强大的用户粘性。
• 垂直领域深耕: 专注于护肤这一高价值、高消费意愿的垂直领域，用户付费意愿相对较强。
• AI 噱头与技术壁垒: “AI”本身就是一个很好的营销点。如果 AI 算法持续优化，可以建立起一定的技术壁垒。
• 社群潜力: 未来可以引入 PGC（专家内容）或 UGC（用户分享），从工具向社群转型，分享有效的护肤 Routine 和产品组合。

4. 风险与挑战 (Risks & Challenges)

• 用户记录的持续性: 任何记录类工具都面临用户“懒惰”的问题。一旦新鲜感过去，如何激励用户持续记录是最大的挑战。这是决定产品生死的核心。
• AI 准确性的信任危机: AI 分析结果是产品的生命线。任何误判或不一致都可能导致用户流失。产品需要对 AI 的能力边界有清晰的说明，管理好用户预期。
• 冷启动与产品数据库: 前期需要投入大量精力建立一个全面、准确的化妆品数据库，否则用户在第一步“添加产品”时就会受挫。
• 隐私担忧: 涉及用户面部照片，数据安全和隐私政策必须极其严格和透明。

投资人 (Investor) 视角

1. 市场与赛道 (Market & Niche)

• 市场规模 (Market Size): 全球美妆护肤市场是一个数千亿美元的巨大市场，且持续增长。其中，“科学护肤”、“个性化护肤”是近年来增长最快的细分赛道，符合消费升级趋势。
• 赛道吸引力:
  • 高 LTV (用户终身价值): 护肤是长期需求，一旦用户养成使用习惯，其生命周期会很长。
  • 高消费意愿: 目标用户愿意为“看得见的效果”支付溢价，无论是购买昂贵的护肤品还是购买能帮助他们做出更优决策的软件服务。
  • 数据资产价值: 随着用户规模的扩大，积累的“产品-皮肤反馈”数据将成为极具价值的资产。
• 竞争格局 (Competitive Landscape):
  • 直接竞争者: 市面上存在一些类似的护肤记录或 AI 测肤 App，但大多停留在单次测肤或简单记录，未能形成有效的“记录-反馈”闭环。
  • 间接竞争者: 小红书、美丽修行等内容/社区平台。它们拥有巨大的流量和用户分享内容，但数据结构化和个性化分析能力较弱。
  • 核心看点: Skin Diary 能否凭借其“AI + 数据闭环”的模式，在众多竞争者中建立起独特的数据和技术壁垒。

2. 商业模式 (Business Model)

• 初期：订阅制 (SaaS - Software as a Service)
  • 模式: Freemium 模式。免费用户可使用基础的手动记录功能，吸引用户沉淀数据。付费订阅用户（Pro/Premium）可解锁无限次 AI 分析、深度数据洞察报告、成分冲突检测等高级功能。
  • 可行性: 这是最直接、最健康的变现模式。对标健身 App (Keep) 和健康管理 App (Whoop) 的成功路径。
• 中期：电商导流与佣金 (E-commerce & Affiliate)
  • 模式: 基于用户的皮肤数据和产品使用反馈，智能推荐最适合他们的护肤品，并跳转至电商平台完成购买，从中抽取佣金。
  • 风险: 需要警惕“为了卖货而推荐”，这会损害产品的中立性和用户信任。必须保持推荐算法的客观公正。
• 长期：B2B 数据服务 (Data as a Service)
  • 模式: 在严格遵守隐私政策、对用户数据进行脱敏和聚合处理的前提下，向护肤品品牌方提供市场趋势分析、产品功效反馈、消费者洞察等数据报告。
  • 价值: 这是最具想象空间的变现路径。对于品牌方而言，这种真实世界的使用反馈数据是传统市场调研无法比拟的，可以指导其产品研发和精准营销。

3. 投资价值与核心关注点

• 投资亮点 (The Bull Case):
  • 数据护城河: 产品的核心资产是数据。用户越多，数据越丰富，AI 模型越精准，产品体验越好，从而吸引更多用户，形成强大的网络效应和数据壁垒。
  • 高粘性与留存潜力: 深度绑定的个人数据让用户的迁移成本极高。
  • 清晰的商业化路径: 从 SaaS 到电商再到 B2B，变现路径清晰且多样化。
• 尽职调查中的核心问题 (Key Questions):
  • 团队背景: 团队是否同时具备 AI 技术、消费品产品感和用户增长的能力？是否有皮肤科或化学成分领域的专家顾问？
  • 技术壁垒: AI 模型的独特性和领先性如何？是自研还是基于第三方 API？竞争对手复制的难度有多大？
  • 用户获取策略 (Go-to-Market Strategy): 如何低成本、高效率地获取第一批核心用户？在 Product Hunt 上发布是一个很好的起点，后续的增长计划是什么？
  • 关键指标 (Metrics): 早期会重点关注用户留存率（尤其是次周和次月留存）和核心功能渗透率（使用 AI 分析的用户比例）。如果这两项数据表现良好，说明产品切中了用户痛点，具备高增长潜力。
  • 法律与合规风险: 如何处理用户数据隐私和潜在的“医疗建议”擦边球问题？法律合规是这类产品的生命线。