一套面向产品探索阶段的可复用用户研究工具包。它帮助你从模糊的机会出发,完成「理解问题 → 收集证据 → 整理洞察 → 验证方向 → 清晰表达」的闭环。
原则:保持初学者心态;多听少讲;不急着给方案;用真实行为而不是主观看法做判断。
Product Research Toolkit 适用于所有需要“理解问题、发现需求、验证方向”的场景。
- 找创业方向
- 验证产品想法
- 发现真实用户痛点
- 用户访谈
- 需求分析
- 功能优先级判断
- 创新创业比赛
- 黑客松
- 科研项目选题
- AI Agent
- App Demo
- 新技术落地场景探索
- 深入理解行业
- 建立自己的知识体系
- 反思和自我提问
- 纯技术 Debug
- 查资料
- 已有明确答案的问题
一句话:
帮助你从“我觉得应该做什么”,转变为“用户真正需要什么”。
设计问题 → 提问与访谈 → 三表整理 → 问卷验证 → 输出结论与路演
| 阶段 | 目标 | 对应资源 |
|---|---|---|
| 定义 | 明确要理解的用户、场景与决策 | 设计思维 |
| 访谈 | 挖掘真实经历、行为、感受与意义 | 提问 Skills、访谈指南 |
| 整理 | 将零散对话转化为可追溯证据 | 三表调研系统 |
| 验证 | 判断模式是否更广泛存在 | 问卷工作流 |
| 表达 | 让团队理解发现及下一步 | 路演结构 |
- 先用研究简报模板写清本轮要理解的事。
- 用访谈提纲模板进行 5–8 场深访;不要照着念,跟随受访者的真实经历。
- 每场结束立刻填写访谈记录,再录入三表。
- 当出现稳定模式后,用问卷做范围验证;问卷不替代访谈。
- 使用洞察汇报模板向团队说明:证据是什么、意味着什么、下一步验证什么。
Product-Research-Toolkit/
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
├── docs/
│ ├── design-thinking.md
│ ├── three-table-research-system.md
│ ├── survey-workflow.md
│ ├── pitch-deck.md
│ └── skills/
│ ├── asking-skills.md
│ └── interview-skills.md
├── templates/
│ ├── research-brief.md
│ ├── interview-guide.md
│ ├── interview-notes.md
│ └── insight-report.md
└
一切以现实为基准。
产品研究不是依靠理论、数据或 AI 的猜测,而是建立在真实用户、真实场景和真实反馈之上。
AI 可以帮助我们:
- 提高信息整理效率
- 辅助分析用户反馈
- 提供思考角度
但 AI 无法替代:
- 真实世界中的用户观察
- 长期积累的行业经验
- 对复杂场景的判断能力
- 面对不确定性的决策能力
优秀的产品判断,来自 现实验证 + 深度思考 + 经验积累。
工具可以增强人的能力,但不能替代人与现实的连接。