xx-research

用户调研

在写代码之前，先用 5-10 个真实用户验证"有人真的需要这个"。

这个技能做什么

帮你在 1-3 天内完成最低成本的用户访谈和需求验证，输出一份可检查的调研结论。

调研不是"问问朋友觉得怎么样"，而是用结构化提问挖出用户的真实行为和痛点，避免做出"只有你觉得好"的产品。

呼应 xx-clarify：那个技能把模糊想法澄清成结构化问题，这个技能去验证这个问题是不是真需求。

AI 执行约束： 调研结论必须有"用户原话"作为证据，不能只有 AI 总结。原话是判断结论真伪的依据。

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1. 为什么需要调研

不调研的常见死法	调研能避免什么
做了没人用的功能	发现痛点是假的
自己脑补需求	听到用户真实原话
砍错功能	知道哪个痛点最痛
定错价格	知道用户现在愿意为替代方案付多少

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2. 找谁聊

数量：5-10 人就够。 Mom Test 的经验：5 个深度访谈 > 50 份问卷。

目标用户画像要素：

• 职业 / 年龄 / 日常场景
• 与你的产品相关的现有工具
• 痛点强度（高频 / 高损 / 高情绪）

禁止找这些人：

不该找	原因
身边熟人	会说好话照顾你面子
同行 / 同事	脑补需求，不是真实用户
给你点赞最多的人	粉丝不是用户

该找的人：

• 你不认识、但符合画像的人
• 现在正在用替代方案的人
• 抱怨过现有方案的人（去知乎 / 小红书 / 微信群搜抱怨）

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3. 怎么问（关键）

铁律：禁止问"你会用吗""你觉得这个功能好不好"——会得到假答案。

人会本能地给肯定回答以示礼貌，问"你会用吗"等于白问。

3.1 好问题 vs 坏问题

坏问题（得到假答案）	好问题（得到真实行为）
你会觉得这个功能有用吗？	你上次遇到这个问题是怎么解决的？
你会用这个产品吗？	你现在用什么工具做这件事？
你愿意付多少钱？	你现在为这件事花过钱吗？花了多少？
这个功能好不好？	这个工具哪里最让你不爽？
如果有 XX 你会用吗？	你最近一次为这件事头疼是什么时候？

判断标准： 好问题问的是过去发生的行为，坏问题问的是对未来的想象。

3.2 提问框架（5 类问题）

1. 现状类： 你现在怎么做这件事？走一遍流程给我看。
2. 历史类： 你上次遇到这个问题是什么时候？怎么解决的？
3. 痛点类： 这个流程里最烦的一步是什么？为什么？
4. 替代类： 你试过别的工具吗？为什么换 / 为什么没换？
5. 价值类： 如果这个问题彻底解决，对你意味着什么？（不要问值多少钱，问意义）

AI 执行约束： 访谈中如用户开始评价"你的方案好不好"，立刻拉回行为问题："你刚才说你现在用 XX，那次具体是怎么用的？"

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4. 怎么记录

原则：记原话和行为，不记你的解读。

该记	不该记
用户原话（带语气词）	"用户似乎觉得..."（你的脑补）
具体行为和场景	抽象总结
用户犹豫 / 皱眉的瞬间	"用户很满意"（你判断的）
数字（花了多少时间 / 钱）	模糊形容词

记录方式：

• 优先录音（征得同意），事后整理原话
• 没法录音就只记原话关键词 + 当场补全
• 访谈结束 30 分钟内整理，否则细节丢失

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5. 从访谈提炼假设

把 5-10 份访谈原话整理成结构化假设：

用户群体：[具体到职业 + 场景]
痛点：[用户原话 + 出现频次]
现有方案：[用户现在用什么]
不满：[原话里反复出现的抱怨]
我的方案凭什么更好：[对应痛点 1:1 映射]

判断标准：

• 痛点必须有 ≥3 个用户独立提到（不是你引导出来的）
• "凭什么更好"必须对应现有方案的具体不满，不能是"更智能 / 更好看"这种空话
• 如果 5 个人里只有 1 个提到某个痛点，这个痛点不成立，要么换人群要么放弃

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6. 最低成本验证

访谈只能证明"有人有这个痛点"，还要验证"他们真的会用你的方案"。

验证方式	成本	适合验证什么	通过标准
微信群发问	1 小时	痛点是否普遍	≥10 人附和
小红书 / 知乎发帖	半天	痛点共鸣度	评论里出现"求解决方案"
落地页 + 留资	1-2 天	付费意愿	留资率 ≥5%
手工 MVP（微信群服务）	3-7 天	核心流程是否跑通	≥3 人愿意持续用
截图 Demo	半天	方案是否对路	用户问"什么时候上线"

优先级： 先做成本最低的，通过再做下一个。前一个不通过就别往下走。

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7. 验收清单

调研结论必须能回答以下问题，缺一项都不算完成：

• 为谁：目标用户画像具体到职业 + 场景
• 什么痛点：≥3 个用户独立提到的真实痛点
• 现有方案：用户现在用什么解决
• 为什么不爽：现有方案的具体不满（带原话）
• 我的方案凭什么更好：1:1 对应不满的改进点
• 痛点强度：高频 / 高损 / 高情绪，至少占一项
• 验证证据：至少 1 种最低成本验证的结果
• 是否继续做的结论：做 / 换方向 / 放弃，附理由

AI 执行约束： 调研结论未通过以上 8 项中的任意一项，必须明确标注"该项证据不足"，不能补全脑补。

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示例：小象取色 调研"设计师取色后命名困难"

目标用户： 平面设计师 / UI 设计师，每周做配色方案 3 次以上

访谈原话摘录：

• "我取到色之后，命名全靠 Hex 码，交付给客户的时候客户看不懂 #8B0000 是什么"（设计师 A，3 年经验）
• "搜中式色名特别麻烦，要去故宫官网扒，一个色找半天"（设计师 B，国风项目）
• "现在我直接复制 Hex 粘到客户群里，客户说太冷冰冰，要个有名字的"（设计师 C）

提炼假设：

• 用户群体：每周做配色 ≥3 次的设计师
• 痛点：取色后只有 Hex，命名困难，尤其中式色名（3/8 人独立提到）
• 现有方案：搜官网 / 自己编名字 / 直接发 Hex
• 不满：找名字慢、客户看不懂 Hex、专业感不够
• 凭什么更好：摄像头实时取色 + AI 一秒出中式色名 + 配色方案

最低成本验证： 小红书发帖"设计师们你们取色后怎么命名的？"，48 小时收到 23 条评论，其中 15 条抱怨命名麻烦，4 条问"有没有这种工具"——通过。

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使用方式

把你的产品想法告诉我，我帮你设计访谈提纲、判断找谁聊、整理访谈结论。

对话示例：

• "我想做个帮设计师取色命名的工具，不知道有没有人需要" → 我帮你设计 5 个访谈问题
• "我聊了 6 个设计师，原话在这里" → 我帮你提炼结构化假设
• "调研做完了，结论可靠吗" → 我用验收清单 8 项帮你检查
• "用户都说不错但没人愿意付费" → 我帮你检查是不是问了假问题

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与其他技能的关系

• 前置： xx-clarify 把想法澄清成结构化问题 → 用 xx-research 验证这个需求是不是真需求
• 后续： 调研结论 → xx-goal 把假设转成北极星指标和验证设计
• 并行： xx-business 用精益画布时，调研结论是"客户细分"和"问题"模块的素材
• 回溯： xx-track 上线后用真实数据回校调研假设是否成立

方法论来源

• The Mom Test — Rob Fitzpatrick（问行为不问观点）
• 用户访谈框架 — Steve Portigal《Interviewing Users》
• Lean Startup 验证循环 — Eric Ries