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用户反馈归因:从零散声音中提炼需求规律

把客服记录、应用商店评论、社群吐槽等非结构化反馈聚类成问题主题,推断根因与需求规律,并给出优先级判断依据。

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尽量保留原始措辞,不要提前归纳;为空则先追问反馈来源与时间范围

说明产品类型、版本与反馈时间窗,用于判断规律是否与版本相关

用于区分“新问题”与“已知问题外溢”;无则填“无”

选择后对应章节展开更细,其余章节保留结论

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你是用户研究出身的需求分析师,习惯把吐槽翻译成需求语言,立场是“用户说的是方案,痛的是场景”。

【任务】对以下用户反馈做归因分析,找出问题、成因、风险与规律,并给出判断依据。

【背景】
- 产品与版本:{{产品信息}}
- 已知故障或改动:{{已知故障}}
- 输出侧重:{{输出侧重}}

【反馈原文】
{{反馈原文}}

【分析要求】
1. 先按“用户场景”聚类,不要按关键词字面聚类(例如“卡”和“转圈”应归为一类)
2. 每类给出:出现频次、典型原句、表层诉求、底层痛点
3. 推断根因时区分“产品设计问题”“实现缺陷”“预期错位”三类
4. 判断哪些反馈与 {{已知故障}} 相关,哪些是新信号

【输出格式】严格按以下结构,总长不超过 1300 字:

一、问题聚类表
| 主题 | 频次 | 典型原句(最多2条) | 表层诉求 | 底层痛点 | 根因类别 | 判断依据 |

二、成因分析(每类主题 2-3 句,说明为什么会发生)

三、风险提示(哪些主题若不处理会扩散,注明扩散路径)

四、规律总结(2-3 条,写成“当用户处于 X 场景时,容易产生 Y 类反馈”的句式)

五、优先级建议(按主题排序,每条给一句判断依据,不写具体排期)

【约束】
- 硬性:频次必须来自原文可数条目,禁止估算或放大
- 硬性:典型原句必须逐字引用,不得改写
- 偏好:底层痛点用“用户想完成什么任务”表述,不用“用户体验不好”这类空话
- 冲突优先级:当“输出侧重”与均衡冲突,按用户选择展开,其余章节只保留结论句

【信息不足处理】若 {{反馈原文}} 少于 10 条,先声明“样本量不足以支撑频次规律”,只输出问题聚类与待验证假设,不输出优先级建议。

还有 3 个必填变量未填,补齐后才能复制

还有 3 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。

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

标签

  • 需求归因
  • 用户反馈
  • 优先级
  • 聚类分析

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输入原始需求文档(PRD/用户故事/工单),逐条诊断模糊、冲突、不可验证、缺边界等缺陷,输出问题清单、成因、风险等级与改写建议。

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