很多产品经理（PM）做调研，往往只是为了“证明自己是对的” 在 AI 席卷互联网的今天，工具变了，效率变了，但用户调研的本质 — “挖掘真实痛点”与“降低决策风险” 从未改变 本文将结合传统调研的经典 S.O.P 与最新的 AI 提效工具，拆解一套从“找对人”到“落地执行”的完整闭环。

无论你是初级 PM 还是转型中的 AI 操盘手，这套方法论都能帮你透过数据的迷雾，看清用户的脸

在谈论“怎么做”之前，我们必须先谈谈“为什么做”我在深圳这10年，见过太多创业团队死在“伪需求”上最典型的场景就是：老板拍脑袋决定一个方向，产品经理为了执行而调研，最后拿着一堆用户“客套”的回答回来交差。

一、打破幻觉：为什么 90% 的调研都是无效的？别让用户“骗”了你用户调研中最大的坑，就是轻信用户的言论 当你问用户：“如果我们做一个xx功能，你会用吗？” 绝大多数用户出于礼貌，或者对自己未来行为的误判，都会说：“嗯，听起来不错。

” 但当你真的把产品做出来，他们并不会买单 请记住：用户说的不一定是真实想法，你需要通过问题去引导用户说真话，甚至通过观察他们的行为来判断 调研不是为了“证明正确”，而是为了“发现错误”如果你做调研的初衷是为了向老板证明“我的想法简直天才”，那你从一开始就输了。

调研的核心价值在于证伪调研不是为了证明自己是对的，而是为了发现产品哪里做错了，从而更好地改进和优化产品 如果不进行调研，盲目地签约用户不喜欢的类型作者（以小说APP为例），极易造成尴尬局面，导致大量用户流失 。

这就是调研最功利的作用——降低决策风险 定量 vs 定性：数据的两面性很多 PM 喜欢堆砌数据定量分析告诉你“发生了什么”（What），它是客观的指标 定性分析告诉你“为什么发生”（Why），它包含主观判断，推测背后的原因 。

AI 时代的红利在于：以前“定性分析”很难量化，但现在大模型（LLM）可以帮我们处理海量的文本信息，让“定性”也能具备“定量”的规模效应二、角色重塑：AI 时代 PM 的三重境界在传统的调研笔记中，我们将 PM 在调研中的角色定义为三种 ：。

导演（准备/招募阶段）、树洞（执行阶段）、翻译官（分析/总结阶段）第一阶段：准备阶段（Preparation）—— 此时，你是这部戏的总导演很多新人的误区：以为调研就是拿个本子去记笔记（那叫速记员），或者拿着麦克风去提问（那叫记者）。

真相是：调研是一场精心策划的“电影”如果你在开机前没有写好分镜头脚本（大纲），没有选对演员（样本），哪怕你的摄影机（录音笔）再贵，拍出来的也是烂片1. 为什么你是“导演”？（The Director Mindset）。

试想这样一个尴尬的场景：你坐在用户对面，问出了第一个问题：“你平时怎么买小说看？”用户愣了一下，说：“就……随便买啊”空气突然安静了你赶紧抛出第二个问题：“那你觉得现在的 APP 哪里不好？”用户挠挠头：“还行吧，没什么感觉。

”是不是很熟悉？这就是典型的“剧本事故”作为导演，在喊“Action”之前，你必须完成两件决定生死的事：写好剧本和找对演员写剧本（设计大纲）：不是列问题，而是设陷阱斯皮尔伯格不会到了片场才想台词同样，你不能指望用户的临场发挥。

你设计的每一个问题，都应该是一个“诱饵”，目的是引出你想要的“猎物”（真相）低级导演： 问“你喜欢悬疑小说吗？”（用户只能答是/否，剧情终结）高级导演： 设计冲突“上周五晚上 10 点，你在刷剧和看小说之间，为什么选择了看小说？”（还原场景，挖掘动机）。

选演员（定义画像）：别让路人甲演主角你拍的是《速度与激情》，结果找来一个晕车的演员，这戏没法拍如果你的产品是“付费修仙小说”，却找了一个“只看免费盗版”的大学生来做访谈，他的每一个回答都是在误导你的决策。

记住：宁可不拍（不调研），也不要找错演员2. AI 时代的“导演助手”以前写剧本（大纲）最痛苦的是思维枯竭，怕漏掉关键剧情现在，让 AI 做你的副导演AI 实战 Prompt：“我现在是《某付费小说 APP》的产品经理，要做一场用户调研。

我的核心困惑是：为什么很多用户试读了前 10 章却不付费？请作为我的‘副导演’，帮我设计一份深度访谈剧本要求：1）不要问‘你会付费吗’这种傻问题2）设计 3 个**‘行为回溯’**场景，引导用户回忆上一次‘想买又放弃’的具体心理活动。

3）设计一组**‘压力测试’**问题，挖掘他们对价格的真实敏感度”通过这个过程，你不再是带着空本子去碰运气，而是带着精密的剧本去验证猜想这，才叫导演第二阶段：执行阶段（Execution）—— 此时，你是一个只会点头的“树洞”。

很多新人的误区：以为访谈是“推销大会”，或者是“答辩现场”真相是：执行阶段最难的不是提问，而是闭嘴为什么你是“树洞”？（The Tree Hole Mindset）你有没有经历过这种“至暗时刻”： 用户指着你心爱的功能说：“这个按钮简直反人类，我找了半天都找不到。

” 你的第一反应是什么？是不是血压飙升，恨不得跳起来抢过手机大喊：“它明明就在右上角！是你自己没看见！”停！在这一刻，你必须掐灭这种“防卫本能” 一旦你开始解释：“其实我们设计初衷是……”、“你试试点这里……”，这场调研就死了。

用户会瞬间从“吐槽模式”切换回“客套模式”，为了照顾你的面子不再说真话做一个合格的树洞，意味着你要能够吸收所有的“负能量”：当用户在这骂你的产品时：你要像神父听告解一样，不仅不反驳，还要微笑着鼓励：“骂得好，还有哪里让您不爽？”

当用户操作卡住时：你要忍住去教他的冲动，静静看着他焦躁、迷茫、乱点那个让他卡住的 3 秒钟，比你写的一万行代码都有价值AI 时代的“全能速记员”做“树洞”是很累的，因为你要同时做三件事：提问、观察、记录。

以前，我们为了记笔记，常常不敢看用户的眼睛，错过了微表情 现在，把记录交给 AIAI 实战场景：开启 Otter.ai 或 飞书妙记你的任务：全程盯着用户的眼睛和手AI 的任务：1）区分说话人，生成逐字稿。

2）会后复盘 Prompt：“请分析这段录音中用户的情绪变化在哪些时间点，用户的语速明显加快或停顿？（这通常意味着痛点或犹豫）”第三阶段：分析阶段（Analysis）—— 此时，你是破解密码的“翻译官”。

很多新人的误区：以为分析就是把用户的原话抄下来，扔给研发真相是：用户是永远无法直接告诉你“答案”的他们给你的全是“密码”，你必须负责破译为什么你是“翻译官”？（The Translator Mindset）。

最经典的翻车现场是这样的： 用户说：“我想在首页加个搜索框”（这是原话） 新手 PM 记下来：“需求：首页增加搜索入口”（这是传声筒） 上线后，用户根本不用为什么？因为你翻译错了如果你是一个高阶翻译官，你会追问，通过分析发现：用户之所以要搜索框，是因为。

分类导航太乱了，他找不到想要的东西用户的原话（Cipher）：“我要一个搜索框”翻译后的真需求（Meaning）：“我要更高效的信息筛选机制”解决方案：可能是重构导航，而不一定是加个搜索框所谓的“翻译”，就是把用户嘴里的“解决方案”，还原成背后的“真实痛点”。

不要听他要什么，要看他缺什么AI 时代的“解码专家”以前我们做这种“解码”工作，需要要把几百条便利贴贴满整面墙（亲和图法），耗时几天几夜 现在，AI 是你的暴力解码机AI 实战 Prompt：“这里有 20 条用户关于‘阅读体验’的负面反馈（附录）。

请不要只是总结请作为一名资深产品专家，运用**‘5Why 分析法’**帮我深度解码：1）将这些反馈归类为 3 个核心痛点2）深层挖掘：用户抱怨‘字太小’和‘排版挤’，背后的深层诉求是什么？（是视力保护？还是阅读时的心理压迫感？）。

3）行动建议：针对深层诉求，给出除‘放大字体’之外的 2 个替代方案”当你开始用 AI 这样“审问”数据时，你就完成了从“记录员”到“产品操盘手”的进化三、实战落地：用户调研的 S.T.A.R. 五步闭环。

接下来，我们将拆解标准的 5 步流程，并加入 “AI加速器”板块，看如何用技术赋能每一个环节第一步：准备阶段（Preparation）—— 此时你是“导演”准备阶段的任务是确保调研不跑偏如果你连目标都没定清楚，后面的工作全是无用功。

1）明确调研目标：你必须清晰定义：这次调研到底要解决什么问题？案例1：如果你是做小说 APP 的，你需要明确是想了解用户的“阅读偏好”，还是“付费意愿”？是针对“男性用户”还是“女性用户”？案例2：如果你是开饭店的，你需要调研用户的“菜系偏好”、“消费水平”以及用户类型（是上班族还是游客？）。

结论导向：我们期望得出一个结论，这个结论将指导公司未来的方向和功能规划 2）编写调研大纲：设计开放式问题清单，注意跳转逻辑，严禁诱导性问题要问：“你平时遇到这个问题怎么解决？”别问：“如果我有这个功能帮你解决，你觉得好不好？”。

【AI 加速器】痛点：写大纲容易思维枯竭，想不到刁钻的角度AI 玩法：使用 ChatGPT/Claude 进行“模拟对练”Prompt:“我正在做一款AI情感陪伴产品请你扮演一位25岁的城市独居女性，性格内向，工作压力大。

我将向你提问，请你根据你的人设给出真实的反馈如果我的问题太宽泛或有诱导性，请你指出”通过这种模拟，你可以在见真实用户前，把你的调研大纲打磨得滴水不漏第二步：招募阶段（Recruitment）—— 找对人，比问对问题更重要。

招募阶段的任务是确保样本的代表性 如果你做的是高端母婴产品，却找了一群大学生做访谈，结论不仅没用，甚至是由于“幸存者偏差”带来的剧毒定义用户画像：基于你的产品假设，确定你要找谁例如：性别、城市、收入、职业等 。

你需要筛选出典型目标用户进行邀约 筛选与邀约：了解用户最近的状态（使用频次、场景），通过筛选问卷确定其代表性 渠道：电话、短信、社群 输出物：《调研预约排期表》、《用户筛选问卷》 【AI 加速器】痛点：。

筛选问卷回收的数据量大，人工筛选慢AI 玩法：如果你是通过公开渠道招募，可以将回收的数百份筛选问卷数据（脱敏后）投喂给 AIPrompt:“这是 500 份用户的筛选问卷数据请根据‘每天使用时长超过 1 小时’且‘对现有竞品表示不满’这两个标准，筛选出最值得进行深度访谈的 10 位用户，并说明推荐理由。

”第三步：执行阶段（Execution）—— 此时你是“树洞”执行阶段的任务是获取第一手真实反馈 在这个阶段，初创公司通常是一个人录音访谈，条件允许的话，最好配置主持人（提问）和记录员（录音、打标记） 。

1）营造氛围：开局要破冰，让用户放松关键话术：“本次访谈录音仅用于内部分析，不会泄露给第三方如果你觉得不舒服，可以随时叫停”——给予用户知情权和安全感 2）多观察，少引导（核心原则）：多问：“为什么？”“具体怎么做的？”。

严禁：“你难道不觉得这个功能好吗？”记录：不仅仅是语言，还要记录用户犹豫的瞬间、肢体动作以及脱口而出的金句3）追问的艺术：不断追问“为什么”，拆解用户的实际需求，避免头痛医脚 【AI 加速器】痛点：访谈时既要记录又要思考下一题，手忙脚乱。

AI 玩法：使用 Otter.ai、通义听悟或飞书妙记等工具进行实时语音转文字这解放了你的双手和大脑，让你能全神贯注地看着用户的眼睛，观察他的微表情AI 甚至能区分发言人，并在结束后自动生成“回顾摘要”。

第四步：分析阶段（Analysis）—— 此时你是“翻译官”分析阶段的任务是将碎片化的信息转化为洞察 这是最见功力的环节你需要像“剥洋葱”一样，一层层剥开用户的伪装，找到规律 原始资料整理：将录音转成文本，清理无效信息，提取关键词和标签。

绘制用户体验地图：还原用户在整个流程中的情绪起伏，找出那个最痛的“坑” 需求挖掘：根据情绪起伏和 Q&A，推导用户真正想要什么 案例： 用户说“我想要一匹更快的马”（表面需求），实际他想要的是“更快的交通工具”（潜在需求）。

【AI加速器】痛点：面对几十万字的访谈实录，人工提取共性极其耗时，且容易带有主观偏见AI 玩法：LLM聚类分析（Clustering）操作步骤： 将所有访谈文本输入支持长文本的 AI 模型（如 Claude 3 或 Kimi）。

Prompt:“请分析这 10 位用户的访谈记录1. 提取出出现频率最高的 5 个痛点2. 针对每个痛点，列出 3 个用户的原话（Quotes）作为佐证3. 分析用户提到竞品时的情感倾向（正面/负面/中性）。

”AI 能帮你把定性内容瞬间结构化，效率提升 10 倍以上第五步：总结阶段（Conclusion）—— 此时你是“导演”总结阶段的任务是将调研成果转化为产品动作 很多 PM 调研完了就完了，文档躺在硬盘里吃灰。

记住，没有落地行动的调研 = 0撰写调研报告：不要堆砌数据，要有结论和行动方案 内部宣讲：召集研发和设计师分享与其扔给他们冷冰冰的文档，不如讲几个“有趣的用户故事”，激发团队的共鸣 更新需求池（Backlog）：。

将洞察转化为具体的 Feature，排进开发计划 四、决胜关键：如何写一份老板爱看的调研报告？调研报告不是论文，它是行动指南一份合格的调研报告必须包含以下五要素 ：1 背景与目的一句话说清楚：为什么要做这次调研？想要验证什么假设？。

2 样本描述我们聊了谁？（年龄、职业、使用频率等）这决定了报告的可信度 3 关键发现（The Insight） —— 这是核心！结论 + 用户原声（Quotes）必须用用户的原话来佐证你的结论 错误写法： 用户觉得我们的注册流程很繁琐。

正确写法：结论：注册流程过长导致用户流失用户原声：“我本来想买东西的，结果让我填那么多资料，填到一半我就关掉了”4 问题归类与优先级不要眉毛胡子一把抓将发现的问题按照严重程度（P0, P1, P2）排列 。

5 行动方案（Action Plan） —— 这是价值！针对发现的问题，产品层面准备怎么改？这决定了这份报告是否值钱Action: 下个版本简化注册流程，支持微信一键登录五、最后结语在产品经理的成长路径上，用户调研是一道分水岭。

初级 PM 把它当任务，中级 PM 把它当工具，而高级 PM 把它当信仰AI 时代的到来，并没有消灭用户调研，反而提高了它的门槛它淘汰了那些只会做“传声筒”的工具人，而奖励了那些善于利用 AI 挖掘深层人性、具备敏锐洞察力的“超级个体”。

从今天开始，别再坐在办公室里通过“意淫”来设计产品了带上你的 AI 助手，去听听用户真实的声音吧本文由 @世乡 原创发布于人人都是产品经理未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议