企业家可以使用 DeepResearch 分析来自社交媒体、论坛或产品评论等公共来源的大型数据集，从而确定市场需求。例如，构建健康追踪应用程序的开发人员可以使用 DeepResearch 来抓取关于可穿戴设备的 Reddit 帖子或 Twitter 对话。通过应用自然语言处理 (NLP) 技术，该工具可以对经常出现的痛点进行聚类，例如关于电池续航时间或不准确的心率监测的投诉。此分析将突出未满足的需求，例如对更持久的设备或更精确传感器的需求。然后，企业家可以优先考虑解决这些差距的功能，确保他们的产品与实际用户需求保持一致。
对于客户反馈，DeepResearch 可以汇总和分析来自支持票证、应用商店评论或调查回复的数据。 创建 SaaS 工具的开发人员可以使用该平台来处理来自 G2 或 Capterra 等平台上的数千条客户评论。 情感分析可以将反馈分为积极、中性或消极主题，而主题建模可能会揭示具体问题，例如加载时间慢或 UI 元素令人困惑。 例如，如果 30% 的负面评论提到难以浏览仪表板，则企业家可以重新设计该组件。 这种方法将非结构化反馈转化为可操作的见解，而无需手动排序。
为了跟踪行业趋势，DeepResearch 可以监控学术论文、专利申请或新闻文章。 电动汽车 (EV) 领域的开发人员可以将该工具配置为跟踪固态电池或充电基础设施标准等新兴技术的提及。 通过分析一段时间内或地理区域内的关键字频率，企业家可以发现新兴趋势——例如欧洲对双向充电的日益关注——并调整他们的研发路线图。 此外，聚类研究摘要可能会揭示尚未充分探索的领域，例如电池回收方法，从而提供创新机会。 这种数据驱动的方法减少了预测市场变化时对猜测的依赖。