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发现访谈与调查问卷

目录

• 工作流
• 常见模式
• 注意事项
• 快速参考

工作流

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Discovery Research Progress:
- [ ] Step 1: Define research objectives and hypotheses
- [ ] Step 2: Identify target participants
- [ ] Step 3: Choose research method (interviews, surveys, or both)
- [ ] Step 4: Design research instruments
- [ ] Step 5: Conduct research and collect data
- [ ] Step 6: Analyze findings and extract insights

步骤 1：明确研究目标

说明你要了解什么、要验证哪些关键假设、研究成功的标准，以及研究要为哪项决策提供依据。典型目标请参阅常见模式。

步骤 2：确定目标参与者

定义参与者条件（人口统计特征、行为、企业特征）、所需样本量、招募策略和筛选问题。有关抽样策略，请参阅 resources/methodology.md。

步骤 3：选择研究方法

根据目标和限制条件选择：

• 深入发现问题（5-15 名参与者） → 使用 resources/template.md 进行深度访谈
• 大规模测试概念（50-200+ 名参与者） → 使用 resources/template.md 进行定量验证
• JTBD 研究 → 使用 resources/methodology.md 进行转换访谈
• 混合方法 → 通过访谈进行探索，通过调查问卷进行验证

步骤 4：设计研究工具

设计访谈指南或调查问卷，并采用避免偏差的技巧。使用 resources/template.md 作为结构参考。避免诱导性问题，聚焦过去的行为，并使用“给我看看”这类请求。有关高级问题设计，请参阅 resources/methodology.md。

步骤 5：开展研究

进行访谈（征得许可后录音并做笔记）或发放调查问卷（先进行试测）。采用恰当的技巧（积极倾听、追问、留出思考的沉默时间）。重要要求请参阅注意事项。

步骤 6：分析发现

访谈：进行主题编码、亲和图分析和引文提取。调查问卷：进行统计分析、交叉表分析和开放式回答编码。创建附有证据的洞察文档。使用 resources/evaluators/rubric_discovery_interviews_surveys.json 进行自我评估。最低标准：平均分 ≥ 3.5。

常见模式

模式 1：问题发现访谈

• 目标：了解用户痛点和当前工作流
• 方法：进行 8-12 次深度访谈，提出开放式问题，重点关注过去的行为和实际解决方案
• 关键问题：“说说你上一次……的时候”“带我了解一下……的过程”“你尝试过什么？”“效果如何？”
• 产出：问题主题、频率估算、当前变通方案、改变意愿
• 示例：B2B SaaS 需求发现——访谈潜在客户，了解他们当前使用的工具和痛点

模式 2：待办任务研究

• 目标：确定用户为何“雇用”产品，以及哪些因素会促使他们转换产品
• 方法：访谈近期采用新产品或转换产品的用户，重点关注时间线和背景
• 关键问题：“是什么促使你开始寻找？”“你考虑过哪些替代方案？”“有什么因素差点让你放弃？”“现在有什么不同？”
• 产出：采用触发因素、弃用触发因素、期望结果、担忧、习惯
• 示例：SaaS 客户流失研究——访谈近期流失的用户，了解他们转用竞品的原因

模式 3：概念测试（定性）

• 目标：在发布前测试产品概念、定位或信息传达
• 方法：进行 10-15 次访谈，展示概念（模型图、落地页、描述），收集反馈
• 关键问题：“用你自己的话来说，这是什么？”“这是为谁设计的？”“你会用它来做什么？”“你预计要花多少钱？”
• 产出：理解度评分、感知价值、目标受众清晰度、定价锚点
• 示例：发布前验证——用目标受众测试落地页的信息传达

模式 4：通过调查进行定量验证

• 目标：大规模验证访谈结果或确定功能优先级
• 方法：邀请 100-500 名参与者，结合量表题（李克特量表、排序题）和开放题
• 关键问题：满意度评分（CSAT、NPS）、功能重要性/满意度（Kano）、使用频率、人口统计信息
• 产出：统计显著性、细分、优先级排序（重要性与满意度矩阵）
• 示例：产品路线图优先级排序——调查 500 名用户对功能重要性的看法

模式 5：持续发现

• 目标：持续学习，而非一次性项目
• 方法：每周与客户交流（15-30 分钟），团队成员轮流参与，共享笔记
• 关键问题：根据当前重点而异（新功能、引导流程、拓展、留存）
• 产出：持续的洞察反馈、及早发现问题、建立关系
• 示例：产品团队每周与 3-5 名客户通话，并将洞察记录在共享文档中

注意事项

关键要求：

1. 避免诱导性提问：以中立的方式提问，而不是暗示“正确”答案。不要问：“你不觉得我们的 UI 很难用吗？”而要问：“请带我了解一下你如何使用此功能。过程中发生了什么？”

2. 关注过去的行为，而非假设：人们的实际行为才能反映真相；他们说自己会怎么做往往并不准确。不要问：“你会使用此功能吗？”而要问：“请告诉我上次你需要执行 X 时的情况。”

3. 多用“给我看看”，少用“告诉我”：实际行为比口头描述更可靠。可以请对方共享屏幕、演示当前工作流，或展示相关材料（电子表格、工具）。

4. 招募合适的参与者：仔细筛选。参与者不合适会浪费时间。明确纳入和排除标准，并使用筛选问卷。

5. 样本量要适合研究方法：访谈：5–15 人，以便发现主题。问卷：100 人以上才具有统计显著性；若要比较，每个细分群体至少 30 人。

6. 寻找反证：主动寻找不支持你假设的证据。如果 10 次访谈中有 9 次支持该假设，就重点关注那 1 次不支持的访谈。

7. 征得许可后录音并转录：记忆并不可靠。录下访谈，并转录以便分析。同时做好笔记，以备不时之需。

8. 系统地分析：使用主题编码，统计各主题，并呈现相互矛盾的证据，而非只挑选支持性引述。

常见陷阱：

• ❌ 提问时使用“你会不会”：假设性回答并不可靠。关注“你有没有”“告诉我当时的情况”“给我看看”
• ❌ 基于小样本做统计结论：根据 5 次访谈得出“80% 的用户想要功能 X”并不成立。访谈用于发现主题，问卷用于统计
• ❌ 选择偏差：只访谈热衷者或只访谈反对者都会使结果产生偏差。应招募多样化的样本
• ❌ 忽略非语言线索：对方在“给我看看”时的犹豫、困惑和变通做法，都能揭示言语之外的真实情况
• ❌ 停留于表面回答：第一个回答往往只是合理化解释。继续追问：“请多说一些”“这为什么重要？”“还有什么？”

快速参考

关键资源：

• resources/template.md：访谈指南模板、问卷模板、JTBD 问题库、筛选问题
• resources/methodology.md：进阶技巧（JTBD 转换访谈、Kano 分析、主题编码、统计分析、持续发现）
• resources/evaluators/rubric_discovery_interviews_surveys.json：研究设计与执行的质量标准

典型工作流所需时间：

• 设计访谈指南：1-2 小时
• 进行 10 次访谈：10-15 小时（包括安排时间）
• 分析与综合：4-8 小时
• 设计问卷：2-4 小时
• 发布与收集问卷：1-2 周
• 分析问卷：2-4 小时

需要升级处理的情况：

• 大规模定量研究（1000 名以上参与者）
• 统计建模或高级细分
• 纵向研究（跟踪一段时间内的变化）
• 民族志研究（在自然环境中进行观察） → 使用 resources/methodology.md 或考虑聘请专业研究人员

所需输入：

• 研究目标：你想要了解什么
• 假设（可选）：要验证的具体观点
• 目标人物画像：要访谈或调查的对象
• 待完成的任务（可选）：具体的 JTBD 研究重点

生成的输出：

• discovery-interviews-surveys.md：完整的研究计划，包含访谈指南或问卷、招募标准、分析计划和洞察模板