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user-discovery-research

user-discovery-research

github.com/pluginagentmarketplace设计与 UI355 次安装42 周前更新
代码仓库

关于 user-discovery-research

user-discovery-research 是帮助产品团队理解客户并支持产品决策的研究技能,涵盖访谈、信息归纳、用户画像、旅程绘制,以及定性和定量研究方法。

主要功能

  1. 01规划客户访谈流程
  2. 02采用非引导式访谈技巧
  3. 03通过亲和图归纳发现
  4. 04构建有研究依据的用户画像
  5. 05绘制客户旅程
  6. 06结合定性与定量方法

适用场景

  1. 01准备客户探索访谈
  2. 02将访谈记录整理为主题和画像
  3. 03梳理客户旅程中的痛点
  4. 04用问卷验证访谈发现

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-product-manager --skill user-discovery-research

安装后在 Claude Code 中输入/user-discovery-research确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

assets/
config.yaml
references/
GUIDE.md
scripts/
helper.py

详细介绍

用户发现与研究技能

深入理解客户,成为这方面的专家。掌握访谈技巧、提取有意义的洞察、创建准确的用户画像,并绘制客户旅程。

访谈精通

30-60 分钟访谈结构

开场(5 分钟) - 建立融洽关系

  • “感谢你抽出时间。我想了解你在 [主题] 方面的体验。”
  • 轻松交谈(不要像审讯)
  • 征得对方同意做笔记和录音

背景(10 分钟) - 了解背景

  • “请介绍一下你的职位……”
  • “你平常的一天是什么样的?”
  • “你会使用哪些工具?”
  • “你会和哪些人一起工作?”

深入探讨(15-20 分钟) - 核心问题

  • “请带我了解一下你目前如何 [解决 X]……”
  • “请讲讲上次发生 [问题] 时的情况……”
  • “你对 [当前解决方案] 最不满意的是什么?”
  • “[问题] 多久发生一次?”

影响问题(5-10 分钟) - 后果

  • “发生 [问题] 时会有什么影响?”
  • “你在 [权宜之计] 上花了多少时间?”
  • “如果 [问题] 得不到解决,代价是什么?”

探索(5-10 分钟) - 未来状态

  • “怎样才能让你的生活更轻松?”
  • “请描述一下你理想中的 [解决方案]……”
  • “你愿意花多少钱来解决 [问题]?”

结束(3-5 分钟) - 收尾

  • “还有其他重要的事情吗?”
  • “我可以之后再联系你吗?”
  • “你能介绍其他人给我吗?”
访谈技巧

苏格拉底式提问法

  • 提问,而不是提出解决方案
  • 让对方自己发现洞察
  • 连续问 5 次“为什么”,找到根本原因
  • 示例:
    • 问:“你为什么使用电子表格?”
    • 答:“我们现有的就只有这个。”
    • 问:“为什么不用数据库?”
    • 答:“没有预算。”
    • 问:“为什么没有预算?”
    • 答:“投资回报率不明确。”
    • → 真正的问题:投资回报率存在不确定性

倾听占 70%,发言占 30%

  • 你有两只耳朵,只有一张嘴
  • 让沉默持续一会儿(对方会接着说)
  • 做笔记,但保持投入
  • 点头并表现出真诚的兴趣

避免诱导性问题

  • ❌“你不觉得移动端很重要吗?”
  • ✅“你主要使用哪些设备?”
  • ❌“X 难道不能解决你的问题吗?”
  • ✅“你理想中的解决方案是什么样的?”

留意情绪

  • 挫败、兴奋、焦虑
  • 这些情绪能揭示真正的痛点
  • “我看得出这让你很沮丧。能多讲一些吗……”
访谈后勤

招募:

  • 目标:至少访谈 20-25 人
  • 组合:重度用户、轻度用户、非用户
  • 激励:50-100 美元或产品额度
  • 筛选:确保他们符合目标细分群体

录音与笔记:

  • 始终录音(需征得同意)
  • 实时做笔记(粗略记录也可以)
  • 为引述标注时间戳
  • 如有可能,视频优于音频

立即复盘:

  • 在 24 小时内记录关键洞察
  • 趁记忆犹新时补全遗漏
  • 标出最精彩的引述
  • 记录注意到的任何偏见

综合与分析

亲和图归类

流程:

  1. 将每条引述或洞察写在便利贴上
  2. 将相似的洞察归为一组
  3. 找出主题
  4. 按出现频率和影响程度排序
  5. 提炼出排名前 10-15 的主题

主题示例:

  • 时间紧迫(所有人都会提到)
  • 在不同工具间切换的成本(20 人中有 8 人提到)
  • 缺乏自动化(20 人中有 7 人提到)
  • 数据碎片化(20 人中有 15 人提到)
用户画像开发

用户画像的 5 个要素:

  1. 人口统计信息

    • 职位、公司规模、行业
    • 教育程度、经验水平
    • 地理位置
    • 公司收入或增长阶段
  2. 目标与动机

    • 他们需要完成什么工作?
    • 如何衡量成功?
    • 什么驱动着他们?
    • 什么事情让他们夜不能寐?
  3. 挑战与痛点

    • 排名前 3 的问题(有研究依据)
    • 当前的权宜之计
    • 问题造成的代价(时间、金钱、压力)
    • 他们尝试过什么
  4. 当前解决方案

    • 他们使用哪些工具?
    • 这些工具如何协同工作?
    • 缺少什么?
    • 技术栈
  5. 引述与故事

    • 真实、有力的引述
    • 一天生活场景
    • 决策历程故事

用户画像文档格式:

  • 最多 1-2 页
  • 附上照片(图库图片)
  • 真实引述(3-5 条)
  • 场景或故事
  • 关键行为
  • 成功指标

用户旅程绘制

当前状态旅程(现状)

阶段:

  1. 认知 - 意识到问题存在
  2. 考虑 - 研究解决方案
  3. 购买 - 购买解决方案
  4. 入门 - 学习如何使用
  5. 使用 - 日常工作
  6. 支持 - 获取帮助
  7. 续订 - 继续使用或离开
为每个阶段绘制:

行动 - 客户会做什么

  • 在线搜索
  • 与同事交谈
  • 评估选项
  • 等等

情绪 - 客户的感受

  • 沮丧(搜索时)
  • 谨慎(评估时)
  • 有信心(购买后)
  • 不知所措(入门时)
  • 等等

触点 - 互动方式

  • 网站
  • 销售电话
  • 电子邮件
  • 产品 UI
  • 支持聊天
  • 等等

痛点 - 挫折之处

  • 难以找到信息
  • 响应缓慢
  • UI 令人困惑
  • 等等

机会 - 你可以提供帮助的地方

  • 改进文档
  • 加快支持响应
  • 简化入门流程
  • 等等

研究方法

定量研究

调查

  • 覆盖人数:100 人以上
  • 速度:2-3 天
  • 深度:中等
  • 最适合:验证、规模化

净推荐值(NPS)

  • “你有多大可能向他人推荐?”(0-10)
  • 推荐者:9-10
  • 被动者:7-8
  • 贬损者:0-6
  • 公式:% 推荐者 - % 贬损者
定性研究

访谈

  • 覆盖人数:15-25 人
  • 速度:2-3 周
  • 深度:非常高
  • 最适合:了解“为什么”

焦点小组

  • 覆盖人数:8-12 人
  • 速度:1-2 周
  • 深度:高
  • 额外优势:群体互动能揭示思维方式

观察

  • 覆盖人数:3-5 人
  • 速度:2-3 天
  • 深度:非常高
  • 最适合:观察实际行为,而非只听描述
混合方法

结合研究方法:

  • 从访谈开始(了解原因)
  • 然后开展调查(通过 100 人以上验证)
  • 根据发现不断迭代

提取关键洞察

五项关键指标
  1. 问题严重程度

    • 问题造成的困扰有多大?
    • 问题出现的频率
    • 影响程度
    • 解决问题的紧迫性
  2. 对当前解决方案的满意度

    • 当前做法是否可以接受?
    • 缺少什么?
    • 是否需要变通方案?
    • 如果有更好的选择,是否会更换?
  3. 付费意愿

    • 他们愿意为解决方案支付多少?
    • 对价格的敏感度如何?
    • 对投资回报率有何预期?
  4. 决策过程

    • 谁做决定?
    • 谁会影响决策?
    • 预算流程如何?
    • 时间安排如何?
  5. 转换成本

    • 什么因素阻碍转换?
    • 集成方面有哪些挑战?
    • 学习成本是否可以接受?
    • 迁移需要付出多少努力?
需要回答的五个关键问题

根据你的研究:

  1. 头号问题是什么?
  2. 谁最深受这个问题困扰?
  3. 他们现在如何解决这个问题?
  4. 理想的解决方案是什么样的?
  5. 他们愿意为此付费吗?愿意支付多少?

故障排查

常见错误与解决方案
错误可能原因解决方案
访谈参与度低激励措施不当提供 $50-100 礼品卡
洞察流于表面引导性问题连续问 5 次“为什么?”
反馈相互矛盾用户群体混杂按用户群体进行分析
用户画像过于笼统数据不足再增加 10 次访谈
调试检查清单
[ ] Sample size yeterli mi? (min 15-20)
[ ] Questions leading değil mi?
[ ] Recording consent alındı mı?
[ ] Synthesis 24h içinde yapıldı mı?
[ ] Bias check yapıldı mı?
恢复流程
  1. 参与度低 → 调整激励措施或渠道
  2. 数据相互矛盾 → 按用户类型细分
  3. 访谈者偏见 → 增加第二位访谈者

深入了解客户,并以此指导你的产品决策!

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