AI 分析
痛点：购买高价耐用品前，很难集中找到真实、可追溯的长期故障案例和可靠性数据，导致决策缺乏依据。
目标用户：购买家电、耳机、汽车等高价耐用品前做调研的消费者；潜在B端客户包括品牌、零售商、维修/延保服务商和保险机构。
证据：when you’re researching a purchase, it’s hard to find real long-term failure stories in one place. ... Would you actually use this before buying something expensive?
变现：优先做联盟营销导购、延保/维修服务线索分成；中期面向品牌或零售商提供可靠性数据API、品类报告和舆情监测等B2B服务；消费者订阅只能作为低优先级补充。
MVP：两周内聚焦一个高客单品类的50-100条公开故障报告，结构化记录型号、故障模式、使用时长、维修成本和原始来源链接，做搜索、对比和SEO落地页；不做账号体系，先用邮件订阅验证留存。
竞品：Consumer Reports、RTINGS.com、Reddit/Amazon reviews、CPSC SaferProducts.gov、BBB complaints、Wirecutter
摘要：作者上线了 AfterWarranty，一个公开的产品故障数据库，按产品/型号记录故障时间、故障模式和维修成本，并支持对比、评论和邮件提醒，且无需账号即可浏览、提交和评论。帖子在 r/SideProject 征求反馈，询问用户是否会在购买高价商品前使用，但没有给出收入、付费用户或其他人的验证数据。该方向有真实调研痛点，但消费者付费意愿弱、数据采集与审核成本高，变现更可能依赖联盟营销或B2B可靠性数据服务。