customer-research

客户研究

使用 Hyper MCP 抓取工具包，从在线社区、评论网站、视频评论和社交平台收集并综合真实客户情报的指南。

目标始终如一：呈现客户实际说的话（用他们自己的措辞），而不是你假设他们会说的话。

不在范围内——请转交给其他技能

请求	转交给
研究竞争对手品牌（网站、广告、搜索排名）	competitor-intel
根据研究结果撰写文案	copywriting
使用 VOC 洞察优化页面	page-cro
关键词研究和 SERP 分析	seo-research

要求

• 已安装 Hyper MCP。 https://app.hyperfx.ai/mcp
• 已启用 Apify 抓取工具包，地址为 https://app.hyperfx.ai/apps — 提供 Reddit、Twitter、YouTube、TikTok 和 Instagram 抓取工具。

并非每次运行都需要启用所有抓取工具——启用与 ICP 相关的工具即可（最低要求为 Reddit 和一个评论网站）。如果工具列表中缺少某个抓取工具，请跳过该来源，继续使用其他来源。

如何运行此技能中的工具

此技能中的每个工具都以其规范工具名称命名。使用你所用界面提供的调用方式运行：

界面	查找工具	运行工具
MCP 客户端（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）	search("<what you want to do>")，然后 describe("<name>")	call("<name>", {...})
Hyper CLI	hyperai search "<what you want to do>"，然后 hyperai describe <name>	hyperai call <name> --json '{...}'

如果找不到工具，说明其集成尚未连接或未在工作区启用：请停止操作，并告知用户需要连接哪个集成。

工具列表

工具	用途
reddit_scrape	从 subreddit 或按关键词挖掘帖子和评论
x_tweets_search	使用高级运算符和互动筛选条件搜索 X/Twitter
youtube_videos_search_top	查找某个主题下热门的 YouTube 视频——用作挖掘评论的输入
youtube_comments_search	获取指定 YouTube 视频 URL 下的评论
youtube_video_transcripts_fetch	获取 YouTube 视频的完整文字稿，用于提取语言和主题
tiktok_videos_scrape	按关键词或话题标签搜索 TikTok——寻找热门讨论和评论
web_pages_scrape	抓取评论页面（G2、Capterra、Trustpilot、应用商店）
firecrawl_urls_scrape	更干净地提取包含大量 JavaScript 的评论页面内容
google_search_results_search	查找讨论串、论坛帖子，并进行 site: 搜索
instagram_posts_scrape	获取特定品牌或社区账号的近期帖子

关键规则

1. 始终记录原话。 不要改述客户引言——文案和信息传达会用到他们的确切措辞。请提取并保留原话。
2. 先抓取，再总结。 不要依赖训练数据来描述客户对某款产品的看法。请实际获取来源内容。
3. 为每条洞察标注置信度。 高 = 3 个以上独立来源，且为主动表达。中 = 2 个来源，或仅在提示后表达。低 = 单一来源。绝不要把低置信度发现作为结论呈现。
4. 留意各来源的偏差。 Reddit 内容偏技术化且持怀疑态度。评论网站的内容偏向高级用户和观点鲜明的人。支持工单则偏向问题。概括之前请考虑这些因素。
5. 不要捏造用户画像细节。 如果没有某个用户画像字段的数据，就留空，不要用假设来填充。
6. youtube_video_transcripts_fetch 速度较慢（约 15–30 秒）。 它会启动一个隔离的沙箱。只有当视频口语内容（而非评论）中的语言是研究重点时才使用。

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两种模式

大多数研究会结合这两种模式。开始之前，请先确认适用哪种模式。

模式 1 — 分析现有资料

用户提供原始材料：访谈记录、问卷回复、NPS 原话、支持工单、赢单/失单记录。无需调用工具，工作重点是提取信息并综合分析。

阅读 references/synthesis-templates.md，了解提取框架、用户画像模板和 VOC 引述库格式。然后生成所需交付成果。

模式 2 — 在线查找研究资料

用户需要从在线社区、评测网站和社交平台获取情报。此时 MCP 工具可以大显身手。

有关各来源的工具调用示例和信号提取技巧，请参阅 references/source-playbooks.md。

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模式 2 工作流

优先采取行动。 如果用户的消息中包含产品名称（或 URL）以及明确的目标（研究竞争对手、构建用户画像、了解客户流失原因、寻找 VOC 表述），就跳过提问，用一句话说明计划，然后开始第 1 步。只有在确实缺少关键信息（例如产品身份或目标细分市场）时才提问。不要还什么都没做就先问完五个问题。

第 1 步 — 根据 ICP 类型选择来源

在调用任何工具之前，先判断哪些来源值得针对该受众使用：

ICP	必选	有时间时补充
B2B SaaS、技术买家	Reddit（角色相关子版块）+ G2/Capterra	YouTube 教程、X/Twitter
SMB / 创业者	Reddit（r/entrepreneur、r/smallbusiness）+ G2/Capterra	YouTube、X/Twitter
开发者 / DevOps	Reddit（r/devops、r/programming）+ G2/Capterra	YouTube、Hacker News
B2C / 消费者	Reddit 兴趣类子版块 + 应用商店评价（1–3 星）	YouTube 评论、TikTok
企业	G2 企业筛选 + X/Twitter	LinkedIn、YouTube

最低可行执行：Reddit + 一个评测网站。 只有在最低配置无法获得足够信号，或上述 ICP 表格另有要求时，才添加补充来源。

各平台的工具调用示例请参阅 references/source-playbooks.md。

第 2 步 — 开展定向抓取

至少从 2 个来源抓取数据。单一来源的发现结果，按定义属于低置信度。

Reddit — 对大多数 ICP 而言，信号最强的来源：

reddit_scrape(
    searches=["[product category] frustrations", "[competitor name] problems"],
    sort="top",
    time="year",
    max_items=50,
    skip_comments=False,
    search_posts=True,
    search_comments=True
)

针对特定子版块，可搭配使用 start_urls：

reddit_scrape(
    start_urls=["https://www.reddit.com/r/marketing/"],
    searches=["CRM"],
    sort="top",
    time="year",
    max_items=30
)

YouTube 评论 — 丰富的定性数据：

# Step 1: find the relevant videos
youtube_videos_search_top(query="[product category] honest review", max_results=5, sort_by="views")

# Step 2: mine comments from the top results
youtube_comments_search(
    start_urls=["https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID_1", "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID_2"],
    max_comments=100,
    comments_sort_by="0"   # "0" = top comments, "1" = newest
)

X/Twitter — 投诉、不满和小众话题讨论：

x_tweets_search(
    search_terms='"[product name]" frustrating OR broken OR switched OR canceled',
    max_items=50,
    min_faves=5
)

评测网站（G2、Capterra、Trustpilot）：

# G2 reviews for a specific product
web_pages_scrape(
    url="https://www.g2.com/products/[product-slug]/reviews",
    ai_query="Extract the top complaints and pain points from customer reviews. Include verbatim quotes.",
    use_proxy=True
)

TikTok — 消费者讨论和热门不满：

tiktok_videos_scrape(
    search_queries=["[product category] problems", "[competitor name] review"],
    results_per_page=30
)

Google 搜索发现 — 寻找尚未想到的讨论串和社区：

google_search_results_search(
    query='site:reddit.com "[product category]" "I switched" OR "I quit" OR "stopped using"',
    num_results=20
)

第 3 步 — 从原始数据中提取信号

针对每个来源，按以下结构提取信息：

字段	提取内容
原话引述	逐字引用 — 不要改述
来源	平台、URL、日期
情绪倾向	正面 / 负面 / 中性 / 不满
主题	痛点 / 触发因素 / 结果 / 替代方案 / 表述
用户画像信号	从上下文中推断的角色、公司规模、行业线索

第 4 步 — 综合分析各来源

从 3 个或更多来源抓取数据后，按照 references/synthesis-templates.md 中的研究报告格式进行综合分析。报告包括：

• 按频率 × 强度排序的主要主题
• 按主题整理的 VOC 引述库
• 为每项发现标注置信度
• 来源偏差说明

第 5 步 — 构建用户画像（可选）

只有当某个细分群体有 ≥5 个独立数据点时，才构建用户画像。如果没有，请说明这一点，并描述需要优先补充哪些研究。

用户画像模板见 references/synthesis-templates.md。

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开始前要问的问题

只询问确实缺失的信息。如果产品和目标明确，就直接开始。如果不明确，先询问以下问题——每次问一两个，不要一次问完：

1. 产品是什么？（如果上下文中不明显，提供 URL 即可）
2. 目标是什么？ 改进信息传达？构建用户画像？了解客户流失？发现产品缺口？
3. 目标细分群体是谁？（所有客户、特定套餐的客户、已流失用户、未转化的潜在客户）
4. 你已经有哪些资料？（访谈记录、调查问卷、工单，还是没有）
5. 你需要什么交付成果？（综合分析报告、引言库、用户画像、竞争对手语言对比）

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交付成果

生成前询问用户需要哪些交付成果：

交付成果	适用场景
研究综合分析报告	收集总体洞察——主题、引言、启示
VOC 引言库	文案项目——按主题整理客户原话
用户画像文档	ICP 定义工作、引导入门、销售培训
待完成任务图谱	产品优先级排序、信息架构
竞争对手语言对比	定位工作——客户如何描述你与竞争对手
研究缺口分析	用户已有部分数据，希望了解还缺少什么