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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(dòng)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(yàn)證結(jié)論”。
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喬布斯的體驗(yàn)店革命：25年后依然能“改變世界”！
2001 年 5 月 19 日，第一家 Apple Store 在弗吉尼亞州 Tyson 商場(chǎng)悄悄開業(yè)——沒有柜臺(tái)、沒有收銀臺(tái)，只有一排排可以隨便摸、隨便玩的電腦。25 年后，當(dāng)線上流量見頂、線下“體驗(yàn)”成為所有品牌的救命稻草，喬布斯當(dāng)年布下的三招魔法——極致動(dòng)線、場(chǎng)景化陳列、免費(fèi) Genius Bar——仍在被瘋狂抄襲，卻從未被真正超越。重溫那場(chǎng)體驗(yàn)店革命，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，真正改變世界的不是產(chǎn)品，而是讓人“用了就回不去”的空間魔法。
電玩城系統(tǒng)調(diào)研報(bào)告
微軟緊跟OpenAI的節(jié)奏，在同一天也親自下場(chǎng)發(fā)布了微軟自研的兩個(gè)大模型：語音模型MAI-Voice-1和通用模型MAI-1-preview。對(duì)于這位老大哥，親自下場(chǎng)做的第一個(gè)AI大模型，效果究竟怎么樣？
不是賣積木，而是賣夢(mèng)想：樂高的用戶吸引學(xué)
樂高的成功，不只是因?yàn)榉e木拼得好，而是因?yàn)樗闯隽藟?mèng)想。本文將拆解樂高如何通過品牌敘事、用戶參與與情感連接，構(gòu)建出一個(gè)“不是賣產(chǎn)品，而是賣可能性”的吸引系統(tǒng)，為產(chǎn)品人提供用戶心智經(jīng)營(yíng)的新范式。
為什么喬布斯不喜歡用戶研究？
在用戶研究幾乎成為產(chǎn)品“標(biāo)配”的今天，喬布斯卻曾公開表示反感這一方法。他到底在反對(duì)什么？是對(duì)用戶聲音的忽視，還是對(duì)創(chuàng)新路徑的重新定義？本文將從喬布斯的產(chǎn)品哲學(xué)出發(fā)，重新審視“用戶研究”的邊界與誤區(qū)。
用戶研究老鐵，你還在自己深訪嗎？AI都開始當(dāng)主持人了！
當(dāng)AI開始擔(dān)任用戶訪談的主持人，用戶研究的邊界正在被重塑。本文將拆解AI在深訪中的角色演化，從提問邏輯到情緒識(shí)別，探討“研究者身份”如何在技術(shù)浪潮中發(fā)生遷移。
用戶研究面試，反反復(fù)復(fù)就是這16個(gè)問題
用戶研究崗的面試，看似五花八門，實(shí)則套路清晰。無論你是初入行業(yè)的新手，還是準(zhǔn)備跳槽的老兵，那些反復(fù)出現(xiàn)的問題，才是通關(guān)的關(guān)鍵。本文整理了16個(gè)高頻面試題，結(jié)合答題思路與拆解邏輯，幫你在面試中不再“見招拆招”，而是“提前布局”，讓每一次對(duì)答都更有底氣。
用戶中心標(biāo)準(zhǔn)化能力設(shè)計(jì)（1）：用戶類型定義
在復(fù)雜業(yè)務(wù)中，用戶類型的定義是標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)的起點(diǎn)，也是后續(xù)權(quán)限、畫像、運(yùn)營(yíng)策略的基礎(chǔ)。本文從“用戶中心能力模型”出發(fā)，拆解用戶類型的核心維度與設(shè)計(jì)邏輯，為你構(gòu)建更清晰、更可擴(kuò)展的用戶體系打下基礎(chǔ)。
動(dòng)機(jī)庫的理論依據(jù)與應(yīng)用指南
動(dòng)機(jī)庫不是“又一個(gè)標(biāo)簽系統(tǒng)”，而是連接“用戶行為”和“產(chǎn)品決策”的橋梁。本文將帶你從底層動(dòng)因出發(fā)，構(gòu)建一套具備理論依據(jù)、結(jié)構(gòu)清晰、可持續(xù)優(yōu)化的動(dòng)機(jī)標(biāo)簽庫方法論框架。
用研揭秘：7個(gè)你會(huì)忽略的性格洞察方法
別急著做深訪、推原型——用戶性格其實(shí)藏在 7 個(gè)日常小動(dòng)作里：他怎么推門、怎么打斷對(duì)話、怎么結(jié)束一次告別。本文用心理學(xué)行為線索教你“無問卷”識(shí)人：30 秒判斷外向/內(nèi)斂、掌控/共創(chuàng)、可靠/隨性，一眼看穿訪談中的“口是心非”，讓需求洞察更快、更準(zhǔn)、更省錢。
當(dāng)AI開始直接出報(bào)告，我們用戶研究員的飯碗，還穩(wěn)嗎？
上周末，跟幾個(gè)同行老友約在一家煙火氣十足的燒烤店里。夏夜的風(fēng)帶著點(diǎn)燥熱，孜然和炭火的味道混合在一起，啤酒瓶壁上掛著細(xì)密的水珠，碰杯的聲音清脆。我們聊著最近的...
想做用戶研究？先聊聊它的前世今生
你以為用戶研究只是做訪談、跑問卷？其實(shí)它是一場(chǎng)跨越幾十年的認(rèn)知迭代：從工業(yè)思維到人本設(shè)計(jì)，從調(diào)查工具到戰(zhàn)略決策，它的“前世今生”才真正定義了你用它的邊界。這篇文章不教你怎么做用戶研究，而是先告訴你它到底是什么。