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用户访谈 提示词 — 过去行为、不诱导

AI 写的访谈脚本多是变相诱导:「我们的功能对你有什么帮助?」而不是「带我重走一遍上次遇到这个问题的过程」。本提示词强制基于过去行为提问、禁止假设、配套跟进战术。

分类: research推荐模型: claude / chatgpt / any
prompt
生成 30 分钟用户访谈脚本。

访谈目标: {你想学到什么 — 要具体}
受访群体: {你要找谁 — 角色、情境、当前行为}
工作假设 (可选): {你目前相信什么是真的}

按以下结构输出脚本:

1. 暖场 (3 分钟): 关于他们当前日常的 2 个开放问题, 不提产品。
2. 过去行为 (15 分钟): 5-7 个问题, 每个锚定相关行动的最近一次实例。格式:「带我重走一遍上次你...」。
   每题列 2-3 个跟进探针, 让访谈者备用。
3. 约束 (8 分钟): 3-4 个关于他们尝试过、付过钱、失败过的问题。把真实需求和礼貌客气区分开。
4. 收尾 (4 分钟): 1 个开放的「我没问什么你希望我问的」+ 致谢。

硬性规则 (Mom Test):
1. 不许有「你会不会...」「你觉得...」开头的问题 — 都会诱导出礼貌话。
2. 不许提及自家产品或假设的解决方案。
3. 每个问题必须问出事实(他们做过什么)或付费(花了多少钱/时间), 不是意见。
4. 如果一个问题不靠想象未来就答不出, 改写成关于过去的。
5. 跟进必须钻具体: 「多频繁」、「谁付的钱」、「实际试了什么」。

只返回脚本。每个跟进标 [follow-up: ...]。末尾加一段「访谈中的警示信号」, 列出会让数据失效的征兆(例:参与者其实并不做这件事)。

什么时候用

  • 动手做任何东西之前 — 5-10 次这样的访谈替代几个月的瞎猜。
  • 指标停滞却找不到原因 — 过去行为问题暴露真实决策树。
  • 验证定价假设 — 约束部分(「你付了多少」)比「你愿意付多少」诚实得多。

模型提示

claude
最善于避免诱导问题。被请求时会把假设性问题改写成过去行为问题。
chatgpt
容易混进「你会不会」的措辞。「禁止 you would」规则最重要。
any
如果一个问题问起来很舒服, 多半是诱导。脚本应该感觉略带侵入 — 这才能拿到真实数据。

示例: 个人理财工具发现式访谈

目标: 理解 30 中段 SaaS 员工实际怎么追踪个人理财。

暖场 (3 分钟)
  - 说说你的工作 — 平时每天主要做什么?
  - 工作日早晨上班前一般是什么样?

过去行为 (15 分钟)
  Q1: 上次你坐下来打开银行账户看, 是什么时候, 触发因素是什么?
    [follow-up: 是计划好的还是临时反应?]
    [follow-up: 总共看了多久?]
  Q2: 上次你做超过 500 美元的财务决定 — 买东西、先等等、换银行 — 把这个过程走一遍。
    [follow-up: 决定前你查了什么?]
    [follow-up: 你和谁商量了?]
  ... [剩下 5 题]

约束 (8 分钟)
  Q8: 你上次实际付费的理财工具是哪个? 哪怕只 5 美元。让你停止或继续付费的原因是什么?
  ... [剩下 3 题]

收尾: 我没问什么你希望我问的?

访谈中的警示信号:
- 受访者说「我会」 — 他们其实并不做这件事。要追问最近一次真实实例; 找不到就说明这个细分可能没有这个问题。
- 数字/日期含糊(「我有时候看一下」)。含糊 = 想象行为。问「上次具体是什么时候?」来接地。

工作原理

为什么大多数 AI 访谈脚本毫无用处

默认 LLM 对「写访谈脚本」的输出是诱导问题:「特性 X 对你有什么帮助?」。Mom Test (Rob Fitzpatrick, 2014) 二十年前就证明假设性问题只能换来礼貌, 拿不到数据。真实用户会说他们觉得你想听的话。上面的脚本强制基于过去行为锚定, 这才能到达事实。

跟进探针同样重要。「带我重走一遍上次遇到这个问题的过程」默认会得到 30 秒的回答。探针(「最先查什么」、「谁付的钱」、「多久」)能把这 30 秒变成 5 分钟有用的细节。

拿到输出后怎么做

改脚本前先做 5 次访谈。3-4 次访谈后规律就显现。5 次时你就能分清哪些问题在拿真数据、哪些在拿礼貌填充 — 把礼貌填充类问题砍掉, 给好的问题加更具体的跟进。

5-7 次访谈后用研究总结提示词把它们跑一遍, 抽取主张与矛盾。组合(访谈脚本 → 结构化总结 → 主张映射)远比读完所有文字稿、靠记忆找规律快。

常见问题

›为什么不许「你会不会」?

因为当面给人描述某个功能, 大家都会说会用。假设性问题诱导礼貌, 过去行为问出事实。提升访谈质量最大的单一改进就是把所有「你会不会」从脚本里删掉。

›我的产品还不存在怎么办?

更好 — 你没东西能给人施加偏见。每个问题都关于已有的痛点和当前的解决方案。这正是发现式访谈的用武之地。

›我需要多少次访谈?

每个细分 5-12 次比较常见。5 次时规律已经听到。再多是细化规律而不是发现新东西 — 除非你研究新细分, 否则超过 10 次后边际收益递减。

›受访者跑题了怎么办?

通常是宝藏。真实痛点会让对话脱轨, 客气答案不会。让他们自由说 2-3 分钟, 做笔记, 然后桥接回来: 「再说说 X — 那是不是和你做 Y 同一时间?」

›应该提前分享假设吗?

不。用模糊的话告诉他们目标(「我在研究人们怎么处理 X」)。分享具体假设会给他们的回答带来偏见。

›可以用于可用性测试吗?

目标不同 — 可用性测试需要任务脚本, 不是发现式脚本。有重叠(不诱导、观察行为)但形式不同。可用性测试提示词将另行发布。

相关计算器

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