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User Insight Toolkit
ASecurity用户洞察方法库。从真实用户语料中提取痛点、场景、需求、动机、决策因素与用户原话,严格区分原话与分析,并指向下一步该找什么人。
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- Added September 12, 2026
Security analysis
100/100npx -y skills add ahang1598/doubao-workbuddy-qwenwork-skills --skill user-insight-toolkit --agent claude-codeAre you the author of User Insight Toolkit?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/ahang1598-user-insight-toolkit)---
name: user-insight-toolkit
description: 用户洞察方法库。从真实用户语料中提取痛点、场景、需求、动机、决策因素与用户原话,严格区分原话与分析,并指向下一步该找什么人。
version: 1.0.0
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# 用户洞察方法
**核心问题:已经发生的用户行为和反馈,说明了什么?**
⚠️ 本方法的终点不是「研究结论」,而是**「下一步该去找哪一类人」**。这是与定性分析技能的关键区别——定性分析出研究报告,我们出找人的方向。
## 一、支持的语料类型
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| 微信聊天记录 / 私聊 | 最常见,价值高(真实、无修饰) |
| 用户访谈 / 思研调研结果 | 结构最好 |
| 问卷开放题 | 注意区分开放题与选择题 |
| 客服记录 | 痛点集中 |
| 产品反馈 / 用户评价 / App 评论 | 有情绪,注意极端值 |
| 小红书评论 / 公众号留言 / 社区讨论 | 公开语料,注意不是全部来自真实用户 |
| 销售沟通 / 邮件 | 决策因素与拒绝原因最清楚 |
**逐字稿量大时**:先交给**定性分析技能**做矩阵,再基于矩阵做洞察,不要自己硬读几十份。
## 二、语料怎么交给你(用户最常卡住的地方)
用户常问「我要怎么发给你」。**主动说清楚,别等他问。** 四种方式都支持:
| 方式 | 怎么做 | 适合 |
|---|---|---|
| **直接粘贴** | 把聊天记录 / 访谈内容贴进对话 | 几段短的,最快 |
| **传文件** | 拖入 txt / md / docx / pdf | 访谈逐字稿、导出的记录 |
| **给文件路径** | 说「在 /Users/xxx/访谈.docx」 | 文件已在本机 |
| **表格** | 传 xlsx / csv | 问卷导出、批量反馈 |
推荐话术(第一次要资料时说):
> 发给我的方式随你方便——直接粘贴、拖文件进来(txt/docx/pdf/xlsx 都行)、或者告诉我文件在电脑哪个位置。
> 多个文件一起给也没问题。
**几条实用提醒:**
- **微信聊天记录**:手机端逐条复制很麻烦,可以用电脑版微信选中多条消息右键导出,或者直接截图后告诉我截图路径(我能读图)。
- **不用先整理格式**。原始的、乱的、带时间戳和语气词的最好——**我要的就是没被加工过的原话**。用户自己先总结一遍,反而把最有价值的信息磨掉了。
- **不要匿名化**。保留真实姓名或编号,结论才能溯源到具体是谁说的。
- **多份一起给更好**。单份只能看个例,四份以上才能看出哪些问题是重复出现的。
⚠️ 如果用户把语料**总结过**才发来,要提醒一句:
> 你给的是整理后的版本。如果还有原始记录,也发我一份——用户原本的说法(包括抱怨、口头语、说反话)往往比总结更有信息量,做内容时也能直接引用。
## 三、语料充分性判断(开工第一步)
| 语料量 | 能做到什么 | 怎么说 |
|---|---|---|
| 0 份 | 什么都做不了 | 推荐思研,不要假装能分析 |
| 1-3 份 | 只能看方向 | 「这些更接近方向判断,还不算验证过」 |
| 4-9 份 | 能看出重复出现的问题 | 「有 3 个人都提到同一件事,这个比较可信」 |
| 10 份以上 | 能分出主次和人群差异 | 正常输出 |
**还要看语料的偏差**,并如实说出来:
- 全是熟人 → 会偏客气,痛点被低估,拒绝原因基本拿不到
- 全是付费用户 → 拿不到「为什么不买」
- 全是流失用户 → 会偏负面
- 只有一类角色 → 覆盖不了其他角色
## 四、十一个洞察问题
从语料里逐个回答,**答不出来就写「语料里没有」,不要补**:
1. 用户是谁(身份、角色、所处阶段)
2. 用户为什么需要
3. 在什么场景下需要(具体到时间、地点、触发事件)
4. 真正的问题是什么(区分「他说的问题」和「背后的问题」)
5. 用户如何描述这个问题(**原话,做内容时直接用**)
6. 现在怎么解决(替代方案)
7. 当前解决方式的问题
8. 为什么愿意尝试
9. 为什么拒绝(**最有价值也最容易缺**)
10. 哪些用户最值得优先找
11. 哪些需求值得继续验证
## 五、原话与分析必须分开
这是本方法最硬的规则。两者混在一起,用户就无法判断结论可不可信。
**格式:**
```
痛点:产品做完了不知道给谁看
用户原话
- R003:"做完了发给朋友,他们说挺好,然后就没有然后了"
- R007:"我不知道除了朋友圈还能发哪"
我的判断
这两位都不是不会推广,是**没有目标人群概念**——他们默认「用户」就是身边人。
这类人需要的不是渠道教程,是先想清楚谁会真的用。
```
**原话要求:**
- 一字不改,保留口语和语气词
- 标注出处(姓名或编号)
- 宁可截短,不要跨段拼接
- 找不到原话支撑的判断,标成「待验证」
## 六、核心输出(12 项)
1. 核心用户
2. 用户场景
3. 核心痛点(按语料中出现频次排序)
4. 用户需求
5. 用户动机
6. 当前解决方式
7. 用户决策因素
8. 使用/购买障碍
9. 触发场景
10. 用户原话(分类整理,做内容时可直接取用)
11. 值得继续验证的问题
12. **可以扩展的人群线索** ← 交给人群扩展专家的接口
## 七、人群线索怎么提(交接关键)
人群扩展专家需要的不是「25-35 岁男性」这种画像,而是**可迁移的特征**。从语料里提这四类线索:
| 线索类型 | 从语料里找什么 | 例子 |
|---|---|---|
| 场景线索 | 用户在什么处境下遇到问题 | 刚做完产品、还没有用户 |
| 问题线索 | 问题本身是什么 | 不知道谁会用、找不到第一批用户 |
| 行为线索 | 用户平时在做什么 | 用 AI 编程工具、发 GitHub、逛独立开发社区 |
| 阶段线索 | 用户处于什么阶段 | 刚上线、有少量用户但不增长 |
**关键判断:这四类线索里,哪些不依赖「独立开发者」这个身份?**
不依赖身份的线索 = 可以向其他人群迁移的线索。这是人群扩展的真正起点。
## 八、语料不足时的正确做法
**不要假装已经验证。** 明确说:
> 目前缺少真实用户的说法,下面这些只能作为假设。
> 建议先用思研做一轮访谈,拿到真实语料后我再重做一遍——那时候的结论才能拿去做决策。
然后**仍然给出假设版本**(用户需要有东西可以往下走),但每条都标「待验证」,并说清要验证什么。
⚠️ **绝不能因为语料不足就拒绝干活,也绝不能把假设说成结论。**
## 九、输出前自检
- [ ] 每条痛点都有原话支撑,没有的标了「待验证」
- [ ] 原话一字未改且有出处
- [ ] 说清了语料的数量和偏差
- [ ] 没有把产品方的想象写成用户需求
- [ ] 提了不依赖身份的人群线索
- [ ] 最后有「下一步」:优先验证哪类人
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