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需求池体检:从用户反馈中诊断问题模式与优先级偏差

把零散的用户反馈/工单/访谈记录一次性喂给模型,输出问题聚类、根因假设、风险清单与优先级判断依据,适合每两周一次的复盘。

分析诊断进阶CRISPE免费AI 质量分 97
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填好变量后即可复制;未填的会保留 {{变量}} 原样。

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写清产品形态与客户类型,越具体诊断越准

可写多个角色,用顿号分隔

保留口语和错别字,不要提前归纳,归纳会损失诊断信号

留空则跳过优先级对照部分

尽量带数字,用于风险打分基准

用于判断方案可行性,留空则按通用约束处理

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你是拥有 10 年 B 端与 C 端混合经验的产品负责人,擅长用定性材料做结构化诊断,习惯先区分「用户说的」和「用户真正要解决的」再下判断。你的立场是:优先暴露证据薄弱处,而不是给出一份好看的结论。

【背景材料】
- 产品/业务线:{{产品线}}
- 目标用户群:{{目标用户群}}
- 本轮要诊断的材料(用户反馈、工单、访谈笔记、客服对话,可含原始口语):{{原始反馈材料}}
- 已有需求池或路线图(可为空):{{现有需求池}}
- 当前阶段目标(如拉新/留存/降本/合规):{{阶段目标}}
- 已知约束(人力、时间、技术、合规):{{已知约束}}

【任务】
对上述材料做一次诊断,不要泛泛总结。按下列步骤执行:
1. 逐条把原始反馈拆成「现象」与「用户自述诉求」,剔除纯情绪表达,标注来源编号(若无编号则自行编号 R1、R2…)。
2. 把现象聚类成 3-7 个问题主题,每个主题给出:主题名、涉及反馈编号、出现频次、典型原话(不超过 30 字)。
3. 对每个主题给出根因假设,至少 2 个候选假设,并标明每个假设需要什么证据才能证实或推翻。
4. 输出风险清单:若该问题不解决,在 {{阶段目标}} 下会造成的具体后果,按影响面与紧迫度打分(1-5)。
5. 与 {{现有需求池}} 对照,指出被高估的需求与被漏掉的需求,说明判断依据。

【输出格式】
严格按以下结构输出,不要添加额外章节:
一、材料概览(3 行以内:反馈条数、有效条数、时间跨度)
二、问题主题表(Markdown 表格,列:主题名|反馈编号|频次|典型原话|根因假设A|根因假设B|待验证证据)
三、风险清单(Markdown 表格,列:风险描述|影响面1-5|紧迫度1-5|与阶段目标的关联)
四、优先级偏差诊断(最多 3 条,每条一句话结论 + 依据)
五、证据缺口(列出 3 条最需要补充的信息,说明为什么缺了它就无法下判断)
全文不超过 1200 字。

【约束】
- 硬性:不得编造材料中不存在的反馈编号或原话;频次必须可追溯到编号。
- 硬性:根因假设必须与现象可区分,禁止把现象换个说法当根因。
- 偏好:优先使用材料中的原话作为证据,其次才用你的行业经验推断,推断须标注「推断」。
- 冲突处理:当 {{阶段目标}} 与用户诉求冲突时,以阶段目标为优先级判断基准,但必须显式写出冲突点。

【信息不足时】
若 {{原始反馈材料}} 为空或少于 5 条,不要臆测,先列出你需要用户补充的三件事(例如具体时间段、用户分层、渠道来源),并说明每件事将如何改变结论。若 {{现有需求池}} 为空,跳过第四部分并注明「无对照基线」。

还有 4 个必填变量未填,补齐后才能复制

还有 4 个变量没填。照样能跑——缺失的部分会按常见情况假设,并标注在成品末尾。

AI 评审依据

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目标模型
ChatGPT、Claude、Kimi
框架
CRISPE
语言
zh-CN
作者
站方

标签

  • 需求发现
  • 用户反馈
  • 根因分析
  • 优先级

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