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很多產(chǎn)品經(jīng)理（PM）做調(diào)研，往往只是為了“證明自己是對的”。 在 AI 席卷互聯(lián)網(wǎng)的今天，工具變了，效率變了，但用戶調(diào)研的本質(zhì) — “挖掘真實(shí)痛點(diǎn)”與“降低決策風(fēng)險(xiǎn)” 從未改變。 本文將結(jié)合傳統(tǒng)調(diào)研的經(jīng)典 S.O.P 與最新的 AI 提效工具，拆解一套從“找對人”到“落地執(zhí)行”的完整閉環(huán)。無論你是初級 PM 還是轉(zhuǎn)型中的 AI 操盤手，這套方法論都能幫你透過數(shù)據(jù)的迷霧，看清用戶的臉。

在談?wù)摗霸趺醋觥敝?，我們必須先談?wù)劇盀槭裁醋觥薄?/p>

我在深圳這10年，見過太多創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)死在“偽需求”上。最典型的場景就是：老板拍腦袋決定一個(gè)方向，產(chǎn)品經(jīng)理為了執(zhí)行而調(diào)研，最后拿著一堆用戶“客套”的回答回來交差。

一、打破幻覺：為什么 90% 的調(diào)研都是無效的？

別讓用戶“騙”了你

用戶調(diào)研中最大的坑，就是輕信用戶的言論 。 當(dāng)你問用戶：“如果我們做一個(gè)xx功能，你會(huì)用嗎？” 絕大多數(shù)用戶出于禮貌，或者對自己未來行為的誤判，都會(huì)說：“嗯，聽起來不錯(cuò)。” 但當(dāng)你真的把產(chǎn)品做出來，他們并不會(huì)買單。 請記?。河脩粽f的不一定是真實(shí)想法，你需要通過問題去引導(dǎo)用戶說真話，甚至通過觀察他們的行為來判斷 。

調(diào)研不是為了“證明正確”，而是為了“發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤”

如果你做調(diào)研的初衷是為了向老板證明“我的想法簡直天才”，那你從一開始就輸了。 調(diào)研的核心價(jià)值在于證偽。調(diào)研不是為了證明自己是對的，而是為了發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品哪里做錯(cuò)了，從而更好地改進(jìn)和優(yōu)化產(chǎn)品 。 如果不進(jìn)行調(diào)研，盲目地簽約用戶不喜歡的類型作者（以小說APP為例），極易造成尷尬局面，導(dǎo)致大量用戶流失 。這就是調(diào)研最功利的作用——降低決策風(fēng)險(xiǎn) 。

定量 vs 定性：數(shù)據(jù)的兩面性

很多 PM 喜歡堆砌數(shù)據(jù)。

• 定量分析告訴你“發(fā)生了什么”（What），它是客觀的指標(biāo) 。
• 定性分析告訴你“為什么發(fā)生”（Why），它包含主觀判斷，推測背后的原因 。

AI 時(shí)代的紅利在于： 以前“定性分析”很難量化，但現(xiàn)在大模型（LLM）可以幫我們處理海量的文本信息，讓“定性”也能具備“定量”的規(guī)模效應(yīng)。

二、角色重塑：AI 時(shí)代 PM 的三重境界

在傳統(tǒng)的調(diào)研筆記中，我們將 PM 在調(diào)研中的角色定義為三種 ：導(dǎo)演（準(zhǔn)備/招募階段）、樹洞（執(zhí)行階段）、翻譯官（分析/總結(jié)階段）

第一階段：準(zhǔn)備階段（Preparation）—— 此時(shí)，你是這部戲的總導(dǎo)演

很多新人的誤區(qū)： 以為調(diào)研就是拿個(gè)本子去記筆記（那叫速記員），或者拿著麥克風(fēng)去提問（那叫記者）。

真相是： 調(diào)研是一場精心策劃的“電影”。如果你在開機(jī)前沒有寫好分鏡頭腳本（大綱），沒有選對演員（樣本），哪怕你的攝影機(jī)（錄音筆）再貴，拍出來的也是爛片。

1. 為什么你是“導(dǎo)演”？（The Director Mindset）

試想這樣一個(gè)尷尬的場景：

你坐在用戶對面，問出了第一個(gè)問題：“你平時(shí)怎么買小說看？”

用戶愣了一下，說：“就……隨便買啊?！?/p>

空氣突然安靜了。你趕緊拋出第二個(gè)問題：“那你覺得現(xiàn)在的 APP 哪里不好？”

用戶撓撓頭：“還行吧，沒什么感覺。”

是不是很熟悉？這就是典型的“劇本事故”。

作為導(dǎo)演，在喊“Action”之前，你必須完成兩件決定生死的事：寫好劇本 和 找對演員。

寫劇本（設(shè)計(jì)大綱）：不是列問題，而是設(shè)陷阱

斯皮爾伯格不會(huì)到了片場才想臺(tái)詞。同樣，你不能指望用戶的臨場發(fā)揮。

你設(shè)計(jì)的每一個(gè)問題，都應(yīng)該是一個(gè)“誘餌”，目的是引出你想要的“獵物”（真相）。

• 低級導(dǎo)演： 問“你喜歡懸疑小說嗎？”（用戶只能答是/否，劇情終結(jié)）
• 高級導(dǎo)演： 設(shè)計(jì)沖突?！吧现芪逋砩?10 點(diǎn)，你在刷劇和看小說之間，為什么選擇了看小說？”（還原場景，挖掘動(dòng)機(jī)）

選演員（定義畫像）：別讓路人甲演主角

你拍的是《速度與激情》，結(jié)果找來一個(gè)暈車的演員，這戲沒法拍。

如果你的產(chǎn)品是“付費(fèi)修仙小說”，卻找了一個(gè)“只看免費(fèi)盜版”的大學(xué)生來做訪談，他的每一個(gè)回答都是在誤導(dǎo)你的決策。

記住：寧可不拍（不調(diào)研），也不要找錯(cuò)演員。

2. AI 時(shí)代的“導(dǎo)演助手”

以前寫劇本（大綱）最痛苦的是思維枯竭，怕漏掉關(guān)鍵劇情。現(xiàn)在，讓 AI 做你的副導(dǎo)演。

AI 實(shí)戰(zhàn) Prompt：

“我現(xiàn)在是《某付費(fèi)小說 APP》的產(chǎn)品經(jīng)理，要做一場用戶調(diào)研。

我的核心困惑是：為什么很多用戶試讀了前 10 章卻不付費(fèi)？

請作為我的‘副導(dǎo)演’，幫我設(shè)計(jì)一份深度訪談劇本。

要求：

1）不要問‘你會(huì)付費(fèi)嗎’這種傻問題。

2）設(shè)計(jì) 3 個(gè)**‘行為回溯’**場景，引導(dǎo)用戶回憶上一次‘想買又放棄’的具體心理活動(dòng)。

3）設(shè)計(jì)一組**‘壓力測試’**問題，挖掘他們對價(jià)格的真實(shí)敏感度?！?/p>

通過這個(gè)過程，你不再是帶著空本子去碰運(yùn)氣，而是帶著精密的劇本去驗(yàn)證猜想。這，才叫導(dǎo)演。

第二階段：執(zhí)行階段（Execution）—— 此時(shí)，你是一個(gè)只會(huì)點(diǎn)頭的“樹洞”

很多新人的誤區(qū)： 以為訪談是“推銷大會(huì)”，或者是“答辯現(xiàn)場”。

真相是： 執(zhí)行階段最難的不是提問，而是閉嘴。

為什么你是“樹洞”？（The Tree Hole Mindset）

你有沒有經(jīng)歷過這種“至暗時(shí)刻”： 用戶指著你心愛的功能說：“這個(gè)按鈕簡直反人類，我找了半天都找不到?！?你的第一反應(yīng)是什么？是不是血壓飆升，恨不得跳起來搶過手機(jī)大喊：“它明明就在右上角！是你自己沒看見！”

停！ 在這一刻，你必須掐滅這種“防衛(wèi)本能”。 一旦你開始解釋：“其實(shí)我們設(shè)計(jì)初衷是……”、“你試試點(diǎn)這里……”，這場調(diào)研就死了。用戶會(huì)瞬間從“吐槽模式”切換回“客套模式”，為了照顧你的面子不再說真話。

做一個(gè)合格的樹洞，意味著你要能夠吸收所有的“負(fù)能量”：

• 當(dāng)用戶在這罵你的產(chǎn)品時(shí)： 你要像神父聽告解一樣，不僅不反駁，還要微笑著鼓勵(lì)：“罵得好，還有哪里讓您不爽？”
• 當(dāng)用戶操作卡住時(shí)： 你要忍住去教他的沖動(dòng)，靜靜看著他焦躁、迷茫、亂點(diǎn)。那個(gè)讓他卡住的 3 秒鐘，比你寫的一萬行代碼都有價(jià)值。

AI 時(shí)代的“全能速記員”

做“樹洞”是很累的，因?yàn)槟阋瑫r(shí)做三件事：提問、觀察、記錄。以前，我們?yōu)榱擞浌P記，常常不敢看用戶的眼睛，錯(cuò)過了微表情。 現(xiàn)在，把記錄交給 AI。

AI 實(shí)戰(zhàn)場景：開啟 Otter.ai 或 飛書妙記。

你的任務(wù)：全程盯著用戶的眼睛和手。

AI 的任務(wù)：

1）區(qū)分說話人，生成逐字稿。

2）會(huì)后復(fù)盤 Prompt： “請分析這段錄音中用戶的情緒變化。在哪些時(shí)間點(diǎn)，用戶的語速明顯加快或停頓？（這通常意味著痛點(diǎn)或猶豫）”

第三階段：分析階段（Analysis）—— 此時(shí)，你是破解密碼的“翻譯官”

很多新人的誤區(qū)：以為分析就是把用戶的原話抄下來，扔給研發(fā)。

真相是：用戶是永遠(yuǎn)無法直接告訴你“答案”的。他們給你的全是“密碼”，你必須負(fù)責(zé)破譯。

為什么你是“翻譯官”？（The Translator Mindset）

最經(jīng)典的翻車現(xiàn)場是這樣的： 用戶說：“我想在首頁加個(gè)搜索框?！保ㄟ@是原話） 新手 PM 記下來：“需求：首頁增加搜索入口?！保ㄟ@是傳聲筒） 上線后，用戶根本不用。

為什么？因?yàn)槟惴g錯(cuò)了。 如果你是一個(gè)高階翻譯官，你會(huì)追問，通過分析發(fā)現(xiàn)：用戶之所以要搜索框，是因?yàn)?strong>分類導(dǎo)航太亂了，他找不到想要的東西。

• 用戶的原話（Cipher）： “我要一個(gè)搜索框?！?/li>
• 翻譯后的真需求（Meaning）： “我要更高效的信息篩選機(jī)制?！?/li>
• 解決方案： 可能是重構(gòu)導(dǎo)航，而不一定是加個(gè)搜索框。

所謂的“翻譯”，就是把用戶嘴里的“解決方案”，還原成背后的“真實(shí)痛點(diǎn)”。 不要聽他要什么，要看他缺什么。

AI 時(shí)代的“解碼專家”

以前我們做這種“解碼”工作，需要要把幾百條便利貼貼滿整面墻（親和圖法），耗時(shí)幾天幾夜。 現(xiàn)在，AI 是你的暴力解碼機(jī)。

AI 實(shí)戰(zhàn) Prompt： “這里有 20 條用戶關(guān)于‘閱讀體驗(yàn)’的負(fù)面反饋（附錄）。 請不要只是總結(jié)。請作為一名資深產(chǎn)品專家，運(yùn)用**‘5Why 分析法’**幫我深度解碼：

1）將這些反饋歸類為 3 個(gè)核心痛點(diǎn)。

2）深層挖掘： 用戶抱怨‘字太小’和‘排版擠’，背后的深層訴求是什么？（是視力保護(hù)？還是閱讀時(shí)的心理壓迫感？）

3）行動(dòng)建議： 針對深層訴求，給出除‘放大字體’之外的 2 個(gè)替代方案?！?/p>

當(dāng)你開始用 AI 這樣“審問”數(shù)據(jù)時(shí)，你就完成了從“記錄員”到“產(chǎn)品操盤手”的進(jìn)化。

三、實(shí)戰(zhàn)落地：用戶調(diào)研的 S.T.A.R. 五步閉環(huán)

接下來，我們將拆解標(biāo)準(zhǔn)的 5 步流程，并加入 “AI加速器” 板塊，看如何用技術(shù)賦能每一個(gè)環(huán)節(jié)。

第一步：準(zhǔn)備階段（Preparation）—— 此時(shí)你是“導(dǎo)演”

準(zhǔn)備階段的任務(wù)是確保調(diào)研不跑偏 。如果你連目標(biāo)都沒定清楚，后面的工作全是無用功。

1）明確調(diào)研目標(biāo)：你必須清晰定義：這次調(diào)研到底要解決什么問題？

案例1：如果你是做小說 APP 的，你需要明確是想了解用戶的“閱讀偏好”，還是“付費(fèi)意愿”？是針對“男性用戶”還是“女性用戶”？

案例2：如果你是開飯店的，你需要調(diào)研用戶的“菜系偏好”、“消費(fèi)水平”以及用戶類型（是上班族還是游客？）。

結(jié)論導(dǎo)向：我們期望得出一個(gè)結(jié)論，這個(gè)結(jié)論將指導(dǎo)公司未來的方向和功能規(guī)劃 。

2）編寫調(diào)研大綱：設(shè)計(jì)開放式問題清單，注意跳轉(zhuǎn)邏輯，嚴(yán)禁誘導(dǎo)性問題 。

要問：“你平時(shí)遇到這個(gè)問題怎么解決？”

別問：“如果我有這個(gè)功能幫你解決，你覺得好不好？”

【AI 加速器】痛點(diǎn)： 寫大綱容易思維枯竭，想不到刁鉆的角度。

AI 玩法： 使用 ChatGPT/Claude 進(jìn)行“模擬對練”。

Prompt:

“我正在做一款A(yù)I情感陪伴產(chǎn)品。請你扮演一位25歲的城市獨(dú)居女性，性格內(nèi)向，工作壓力大。我將向你提問，請你根據(jù)你的人設(shè)給出真實(shí)的反饋。如果我的問題太寬泛或有誘導(dǎo)性，請你指出。”

通過這種模擬，你可以在見真實(shí)用戶前，把你的調(diào)研大綱打磨得滴水不漏。

第二步：招募階段（Recruitment）—— 找對人，比問對問題更重要

招募階段的任務(wù)是確保樣本的代表性。 如果你做的是高端母嬰產(chǎn)品，卻找了一群大學(xué)生做訪談，結(jié)論不僅沒用，甚至是由于“幸存者偏差”帶來的劇毒。

定義用戶畫像：基于你的產(chǎn)品假設(shè)，確定你要找誰。例如：性別、城市、收入、職業(yè)等 。

你需要篩選出典型目標(biāo)用戶進(jìn)行邀約 。

篩選與邀約：了解用戶最近的狀態(tài)（使用頻次、場景），通過篩選問卷確定其代表性 。

• 渠道： 電話、短信、社群 。
• 輸出物： 《調(diào)研預(yù)約排期表》、《用戶篩選問卷》 。

【AI 加速器】痛點(diǎn)：篩選問卷回收的數(shù)據(jù)量大，人工篩選慢。

AI 玩法：如果你是通過公開渠道招募，可以將回收的數(shù)百份篩選問卷數(shù)據(jù)（脫敏后）投喂給 AI。

Prompt:

“這是 500 份用戶的篩選問卷數(shù)據(jù)。請根據(jù)‘每天使用時(shí)長超過 1 小時(shí)’且‘對現(xiàn)有競品表示不滿’這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，篩選出最值得進(jìn)行深度訪談的 10 位用戶，并說明推薦理由?！?/p>

第三步：執(zhí)行階段（Execution）—— 此時(shí)你是“樹洞”

執(zhí)行階段的任務(wù)是獲取第一手真實(shí)反饋 。 在這個(gè)階段，初創(chuàng)公司通常是一個(gè)人錄音訪談，條件允許的話，最好配置主持人（提問）和記錄員（錄音、打標(biāo)記） 。

1）營造氛圍：開局要破冰，讓用戶放松。

關(guān)鍵話術(shù)： “本次訪談錄音僅用于內(nèi)部分析，不會(huì)泄露給第三方。如果你覺得不舒服，可以隨時(shí)叫停?！薄o予用戶知情權(quán)和安全感 ()。

2）多觀察，少引導(dǎo)（核心原則）：

• 多問： “為什么？”“具體怎么做的？”
• 嚴(yán)禁： “你難道不覺得這個(gè)功能好嗎？”
• 記錄： 不僅僅是語言，還要記錄用戶猶豫的瞬間、肢體動(dòng)作以及脫口而出的金句 ()。

3）追問的藝術(shù)：不斷追問“為什么”，拆解用戶的實(shí)際需求，避免頭痛醫(yī)腳 ()。

【AI 加速器】痛點(diǎn)：訪談時(shí)既要記錄又要思考下一題，手忙腳亂。

AI 玩法：使用 Otter.ai、通義聽悟或飛書妙記等工具進(jìn)行實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)文字。這解放了你的雙手和大腦，讓你能全神貫注地看著用戶的眼睛，觀察他的微表情。AI 甚至能區(qū)分發(fā)言人，并在結(jié)束后自動(dòng)生成“回顧摘要”。

第四步：分析階段（Analysis）—— 此時(shí)你是“翻譯官”

分析階段的任務(wù)是將碎片化的信息轉(zhuǎn)化為洞察 。 這是最見功力的環(huán)節(jié)。你需要像“剝洋蔥”一樣，一層層剝開用戶的偽裝，找到規(guī)律 。

• 原始資料整理：將錄音轉(zhuǎn)成文本，清理無效信息，提取關(guān)鍵詞和標(biāo)簽。
• 繪制用戶體驗(yàn)地圖：還原用戶在整個(gè)流程中的情緒起伏，找出那個(gè)最痛的“坑” 。
• 需求挖掘：根據(jù)情緒起伏和 Q&A，推導(dǎo)用戶真正想要什么 。

案例： 用戶說“我想要一匹更快的馬”（表面需求），實(shí)際他想要的是“更快的交通工具”（潛在需求）。

【AI加速器】痛點(diǎn)： 面對幾十萬字的訪談實(shí)錄，人工提取共性極其耗時(shí)，且容易帶有主觀偏見。

AI 玩法：LLM聚類分析（Clustering）。

操作步驟： 將所有訪談文本輸入支持長文本的 AI 模型（如 Claude 3 或 Kimi）。 Prompt:

“請分析這 10 位用戶的訪談?dòng)涗洝?/p>

1. 提取出出現(xiàn)頻率最高的 5 個(gè)痛點(diǎn)。

2. 針對每個(gè)痛點(diǎn)，列出 3 個(gè)用戶的原話（Quotes）作為佐證。

3. 分析用戶提到競品時(shí)的情感傾向（正面/負(fù)面/中性）?！?/p>

AI 能幫你把定性內(nèi)容瞬間結(jié)構(gòu)化，效率提升 10 倍以上。

第五步：總結(jié)階段（Conclusion）—— 此時(shí)你是“導(dǎo)演”

總結(jié)階段的任務(wù)是將調(diào)研成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品動(dòng)作 。 很多 PM 調(diào)研完了就完了，文檔躺在硬盤里吃灰。記住，沒有落地行動(dòng)的調(diào)研 = 0。

1. 撰寫調(diào)研報(bào)告：不要堆砌數(shù)據(jù)，要有結(jié)論和行動(dòng)方案 。
2. 內(nèi)部宣講：召集研發(fā)和設(shè)計(jì)師分享。與其扔給他們冷冰冰的文檔，不如講幾個(gè)“有趣的用戶故事”，激發(fā)團(tuán)隊(duì)的共鳴 。
3. 更新需求池（Backlog）：將洞察轉(zhuǎn)化為具體的 Feature，排進(jìn)開發(fā)計(jì)劃 。

四、決勝關(guān)鍵：如何寫一份老板愛看的調(diào)研報(bào)告？

調(diào)研報(bào)告不是論文，它是行動(dòng)指南。一份合格的調(diào)研報(bào)告必須包含以下五要素 ：

1 背景與目的

一句話說清楚：為什么要做這次調(diào)研？想要驗(yàn)證什么假設(shè)？

2 樣本描述

我們聊了誰？（年齡、職業(yè)、使用頻率等）。這決定了報(bào)告的可信度 。

3 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)（The Insight） —— 這是核心！

結(jié)論 + 用戶原聲（Quotes）。

必須用用戶的原話來佐證你的結(jié)論 。

錯(cuò)誤寫法： 用戶覺得我們的注冊流程很繁瑣。

正確寫法：

結(jié)論：注冊流程過長導(dǎo)致用戶流失。

用戶原聲：“我本來想買東西的，結(jié)果讓我填那么多資料，填到一半我就關(guān)掉了。”

4 問題歸類與優(yōu)先級

不要眉毛胡子一把抓。將發(fā)現(xiàn)的問題按照嚴(yán)重程度（P0, P1, P2）排列 。

5 行動(dòng)方案（Action Plan） —— 這是價(jià)值！

針對發(fā)現(xiàn)的問題，產(chǎn)品層面準(zhǔn)備怎么改？這決定了這份報(bào)告是否值錢。

Action: 下個(gè)版本簡化注冊流程，支持微信一鍵登錄。

五、最后結(jié)語

在產(chǎn)品經(jīng)理的成長路徑上，用戶調(diào)研是一道分水嶺。 初級 PM 把它當(dāng)任務(wù)，中級 PM 把它當(dāng)工具，而高級 PM 把它當(dāng)信仰。

AI 時(shí)代的到來，并沒有消滅用戶調(diào)研，反而提高了它的門檻。它淘汰了那些只會(huì)做“傳聲筒”的工具人，而獎(jiǎng)勵(lì)了那些善于利用 AI 挖掘深層人性、具備敏銳洞察力的“超級個(gè)體”。

從今天開始，別再坐在辦公室里通過“意淫”來設(shè)計(jì)產(chǎn)品了。帶上你的 AI 助手，去聽聽用戶真實(shí)的聲音吧。