2.6 KiB
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| name | description |
|---|---|
| user-voice-mining | 用戶真實聲音挖掘方法論。從 Reddit、App Store、論壇等公開管道蒐集用戶痛點，整理為結構化痛點清單。 |
User Voice Mining Skill
從公開網路管道挖掘真實用戶聲音的方法論。不做假設性訪談、不捏造 Persona、不假裝做過質化研究。
搜尋策略（至少 6 次搜尋）
[產品類別] frustrations complaints site:reddit.com
[競品名稱] negative review site:reddit.com OR site:news.ycombinator.com
[產品類別] "I hate" OR "annoying" OR "wish it could" [當前年份]
[競品名稱] 1 star review
[目標用戶族群] biggest problems with [產品類別]
[產品類別] user feedback forum
搜到結果後，用 Read tool 讀取頁面取得更多原始評論內文。
痛點整理框架
格式要求
每個痛點必須包含：
- 一句話描述（具體且可觀察）
- 原文引用（保留原文語言）
- 來源平台 + URL
- 同類討論連結（如有多個來源）
範例
#### 1. [具體痛點描述]
- **原文引用**：「I've been waiting 3 minutes for the chart to load」
- **來源**：Reddit r/investing — [URL]
- **同類討論**：另見 [URL2]、[URL3]
頻率分類
按被提到的頻率分組：
- 高頻：多個獨立來源都提到（≥ 3 個來源）
- 中頻：有幾個來源提到（2 個來源）
- 低頻但值得注意：只有單一來源，但洞察具體
不要計算加權分數。直接標明「多個來源提到」或「僅一個來源提到」。
資料來源總覽表
| 來源平台 | 爬取頁面數 | 總筆痛點 |
|---------|---------|---------|
| Reddit r/[版名] | [N] 頁 | [N] 則 |
| App Store / Google Play | [N] 則評論 | [N] 則 |
| [其他] | [N] | [N] 則 |
痛點 → 功能映射
整理完痛點後，附上推論映射表（注意標明這是推論）：
| 真實痛點 | 對應可能的功能方向 |
|---------|-----------------|
| [痛點] | [功能/設計方向] |
找不到資料時
如實列出哪些面向資料不足：
### 找不到直接評論的面向
> 以下面向在公開資料中沒有足夠的用戶聲音，如有需要應透過實際用戶訪談取得：
> - [面向一]
> - [面向二]
禁止事項
- 不得使用「用戶訪談顯示」、「受訪者表示」等措辭
- 不得捏造 Persona 名字、年齡、故事
- 不得使用「根據我們的研究」這類措辭
- 不得在沒有來源的情況下說「用戶普遍反映」
- 找不到足夠資料時，如實說明