"用戶研究"相關(guān)的文章
總結(jié)：AI時代，用戶研究新工作方式

總結(jié)：AI時代，用戶研究新工作方式

當(dāng)AI能夠7×24小時并行處理上千場深度訪談，用戶研究正從依賴個人經(jīng)驗的'手工作坊'轉(zhuǎn)向人機協(xié)同的'系統(tǒng)化工程'。傳統(tǒng)線性研究流程被徹底重構(gòu)，AI承擔(dān)大規(guī)模信息整理、模式歸納和動態(tài)追問等高頻認(rèn)知勞動，而研究員的角色正從執(zhí)行者升級為判斷者與系統(tǒng)設(shè)計者。這場變革的核心并非工具替代，而是研究范式的根本轉(zhuǎn)向——人類需更精準(zhǔn)地定義問題邊界、駕馭AI能力，并在深度共情與戰(zhàn)略洞察中重塑不可替代的專業(yè)價值。
告別低效訪談：你必須了解的用戶研究“第三種范式”

告別低效訪談：你必須了解的用戶研究“第三種范式”

傳統(tǒng)用戶研究正面臨深度與效率的兩難困境，而大語言模型（LLM）技術(shù)催生的智能混合研究正在打破這一僵局。本文將系統(tǒng)解析這一新范式如何通過AI驅(qū)動的深度對話與規(guī)?；治瞿芰?，重塑用戶研究的邊界，并詳細(xì)拆解AI訪談從設(shè)計到報告生成的全流程自動化實踐。
產(chǎn)品經(jīng)理核心能力構(gòu)建之 — 洞察力

產(chǎn)品經(jīng)理核心能力構(gòu)建之 — 洞察力

需求洞察是產(chǎn)品開發(fā)的關(guān)鍵，優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理需具備強大的洞察力，以精準(zhǔn)捕捉用戶需求，避免開發(fā)失誤，打造差異化競爭優(yōu)勢。本文將探討需求洞察的重要性、全面性及提升方法，助力產(chǎn)品經(jīng)理提升洞察力。
用戶研究
注意！！雙11優(yōu)惠大戰(zhàn)中藏著的行為學(xué)陷阱！

注意?。‰p11優(yōu)惠大戰(zhàn)中藏著的行為學(xué)陷阱！

你以為雙11只是“買買買”？其實你早就被算法和心理學(xué)“拿捏”了。從“錯失厭惡”到“錨定效應(yīng)”，從“沉沒成本”到“稀缺誘導(dǎo)”，這場優(yōu)惠大戰(zhàn)背后，是一場精密的行為學(xué)操盤。這篇文章，帶你看清那些讓你“剁手”的隱形推手。
業(yè)界動態(tài)
「i人經(jīng)濟」爆發(fā)，改造七大消費場景

「i人經(jīng)濟」爆發(fā)，改造七大消費場景

這篇文章深入探討了“i人經(jīng)濟”如何改造七大消費場景，包括無人餐廳、無人酒店、無人超市、無人自習(xí)室、無人洗寵店、自助洗車和自助服裝店。通過豐富的案例和數(shù)據(jù)，文章揭示了這些新興業(yè)態(tài)如何滿足i人的心理需求，同時也為整個消費市場帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。
交互體驗
5個讓用戶“快速決策”的設(shè)計技巧，新手也能會

5個讓用戶“快速決策”的設(shè)計技巧，新手也能會

這篇文章將為你提供五個實用的設(shè)計技巧，幫助你提升產(chǎn)品的用戶體驗和決策效率。從增加緊迫感、使用默認(rèn)選項和一鍵操作，到縮短操作路徑、提供實時反饋，再到信息整理和分步呈現(xiàn)，這些技巧都能有效降低用戶的認(rèn)知負(fù)荷，幫助他們在最短的時間內(nèi)做出最佳選擇。
用戶研究
手把手教你讀懂用戶的心：14種方法+實戰(zhàn)案例，產(chǎn)品一號位必看指南（下篇）

手把手教你讀懂用戶的心：14種方法+實戰(zhàn)案例，產(chǎn)品一號位必看指南（下篇）

理解用戶，不只是共情，更是系統(tǒng)性認(rèn)知與策略性落地。本文作為系列下篇，繼續(xù)拆解14種用戶洞察方法，并結(jié)合真實案例，幫助產(chǎn)品一號位構(gòu)建一套可復(fù)用、可協(xié)同的用戶理解體系——從感知到判斷，從判斷到?jīng)Q策，真正做到“以用戶為中心”的產(chǎn)品驅(qū)動。
手把手教你讀懂用戶的心：14種方法+實戰(zhàn)案例，產(chǎn)品一號位必看指南（上篇）

手把手教你讀懂用戶的心：14種方法+實戰(zhàn)案例，產(chǎn)品一號位必看指南（上篇）

從用戶訪談到行為分析，產(chǎn)品一號位如何真正理解用戶需求？本文系統(tǒng)梳理14種用戶洞察方法，并結(jié)合實戰(zhàn)案例，幫助你構(gòu)建更有溫度、更有洞察力的產(chǎn)品策略，是從“經(jīng)驗驅(qū)動”走向“用戶驅(qū)動”的關(guān)鍵一步。
當(dāng)定性分析可以被量化：我用AI釘釘，攻克了用戶研究中最頭疼的難題

當(dāng)定性分析可以被量化：我用AI釘釘，攻克了用戶研究中最頭疼的難題

定性訪談、用戶反饋、行為觀察……信息量巨大，卻難以系統(tǒng)化分析。但如果這些碎片化認(rèn)知可以被量化處理，洞察效率將發(fā)生質(zhì)變。本文作者通過 AI 釘釘搭建自動化工作流，把用戶研究中的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化洞察，不僅提升了分析效率，更讓“模糊感知”變成“可驗證結(jié)論”。