用 AI 写客户访谈问题

用 Mom Test 风格生成访谈问题——锚定真实过去行为,不是“你会不会用一个能...”这种诱导意见的问题,导致访谈记录全是礼貌的假话。

任务场景

下周排好 8 个客户访谈。这个产品 idea 你在脑子里转了两个月,今天终于说服联创”先验证再做”。第一稿问题列表是灾难——一半都是”你会不会为 X 付费?""你觉得 Y 会不会有用?“。你已经知道结局:被访者礼貌附和你建议的一切、你拿到 8 个 yes、产品做完没人用。你要的问题:显化大家上次遇到这个问题时实际做了什么——因为过去行为是唯一能预测未来购买的信号。

什么时候适合让 AI 来做

AI 在写 Mom Test 风格问题上是真的强——锚定具体过去事件、不是 hypothetical——只要 Prompt 里写明规则。它也擅长给每个问题配 2-3 个”为什么”追问,让你 12 分钟时不会跑空。AI 做不到的:跑访谈。模型写脚本;你在房间里还得连问 3 次”为什么”穿过表层答案、扛住一个硬问题后的沉默、在被访者描述你能解的痛时忍住不 pitch 自己的产品。脚本是一半,房间里的纪律是另一半。

常见失败模式:Prompt 里写了规则模型还是偶尔混进”would you”——经常伪装成”假如你…对你有多重要”。生成后逐条审。任何含 “would""could""if you had""do you think""你会不会""你觉得""如果有一个” 的句子都是 opinion bait,要重写。

需要先给 AI 的信息

  • 你在验证的产品想法或假设——不是产品描述,是你想测的具体信念
  • 基于访谈你会改变的具体决策——“如果 8 个里 6 个说 X,我就做 Y;如果 6 个说 Z,就不做”
  • 受访者——角色、公司规模、当前怎么解(什么工具、什么流程)
  • 你怀疑自己错的 2-3 个先入假设——这些会变成”暴露你盲点”的问题
  • 你最想验证的 1-2 个具体行为(如:“他们真的每天看 dashboard,还是只是嘴上说每天看?”)
  • 访谈长度——30 / 45 / 60 分钟,决定脚本能塞多少
  • 你能给的激励——什么类型(礼品卡、抢先体验、定制报告)
  • 房间里硬禁用词——会污染答案的词(“AI""平台""solution”)

可直接复制的 Prompt

按 Mom Test 原则写客户访谈脚本。

我在验证的假设:{具体信念,不是产品描述}
基于结果我会改的决策:{if X then Y}
受访者:{角色、公司规模、当前 solution + 工具}
我怀疑自己错的假设:{2-3 个}
要验证的具体行为:{1-2 个}
访谈长度:{分钟}
硬禁用词(会污染答案):{AI、平台、solution 等}

返回:
1)开场——卸压 + 框架(50 词内,不描述产品)。用"我想了解你的工作,这不是销售电话"开。
2)过去行为问题(5 条)。每条锚在具体过去事件("带我走一遍你上次...")。每条配 2 个"为什么"追问,对方给表层答案时我能用。
3)约束问题(3 条)。显化预算、时间、权限、审批流程上限。**只用过去时**。
4)回避 / 失败问题(2 条)。"你试过什么没成功?什么让你放弃了?" 答案显化问题是否真到驱动放弃过 solution。
5)收尾(50 词内)。要一个同行的引荐 + 同意之后 15 分钟原型测试电话。

硬规则:
- **零** "would you""could you""do you think""how important would it be""if you had""你会不会""你觉得""假如" 类问题。混进来就标出来重写。
- **不**描述我的产品。整个访谈第一次提我产品应该是收尾,且只在他问起时。
- 每个问题都能用一个过去事件回答,不是用意见。

短版本——单问题深挖

下面是一个被访者对这个问题的表层回答:{粘问题 + 答案}。
写 3 个"为什么"追问——能显化他**实际做了什么** vs **嘴上说的**。
然后写 1 个跟进问题——如果他答得好,能让我把他的回答和其他访谈聚成真模式。

输出示例

一个有用的过去行为问题:“带我走一遍你上次需要给老板写项目 status update 的过程。你实际做了什么——先打开哪个工具、问了谁、哪部分最费时间?” 对比陷阱版:“你会不会用一个能帮你起草 status update 的 AI 工具?“——后者拿到的 yes 接触不到付费就崩。

一个有用的约束问题:“上次你买了一个影响 status-update workflow 的工具,预算审批流程是什么?谁签字、多久、差点被什么干掉?” 显化预算是否存在、谁拥有、上次尝试为什么停。

一个有用的回避问题:“过去 18 个月你尝试过、然后放弃的解 status-update 问题的东西,是什么?什么让你放弃的?” 放弃的 solution 是金子;证明问题真实(有人尝试过解),还显化竞品 solution 为什么失败。

一组好的”为什么”追问:第一答:“我就在 Slack 写。” 追问 1:“上周五你在 Slack 写了什么——能调出来读一下第一句吗?” 追问 2:“你差点写了什么、然后改了?” 追问 3:“周五那版怎么改能省 10 分钟?“

怎么改输出

  • 模型又混 hypothetical —— “审每个问题里的 ‘would”could”do you think”if you had’。每条改写成过去行为锚。改写不出来就删。”
  • 45 分钟脚本太短 —— “在我最不确定的领域加 3 条过去行为问题:{领域}。每条配 2 个’为什么’追问。”
  • 过去行为问题太抽象 —— “每条必须点名 (a) 具体事件、(b) 时间窗(‘上周”最近一次”刚接这个角色时’)、(c) 答的时候被访者能调出来的 artifact。”
  • 约束问题读起来教训人 —— “约束问题必须针对过去具体购买或决策,不是哲学。‘你上次买的工具’比’你怎么决定工具’强。”
  • 收尾在 pitch 我的产品 —— “收尾要引荐 + 同意跟进。描述我的产品,除非他问起’你在做什么’。他问就给一句话就停。“

容易踩的坑

  • 引导性问题——被访者礼貌附和你建议的,你拿 8 个假 yes 变成 8 个没人用的 feature。
  • 前 10 分钟讲你的产品——后续所有回答都围绕你的产品框架,你学不到他们不在你面前时真实怎么做。
  • 没约束问题——你知道他们想要什么、不知道他们真愿付什么;想要便宜,付费行为才是信号。
  • 跳过”为什么”追问——表层答案没价值。第三个”为什么”是真动机出现的地方,每次都是。
  • 问未来——“would""could""你觉得”都产生意见数据;唯一合法的未来时问题是”什么时候能跟进做原型测试”。
  • 收尾 pitch——收尾给引荐和跟进同意;收尾 pitch 训练被访者去评价、而不是去分享。
  • 不录音不转写——24 小时内你忘掉 60%;没转写不能跨 8 个访谈做模式匹配。
  • N=1 的样本——N=1 看起来有戏;N=3 才开始有模式;N=8 是 build / no-build 决策的下限。停在 3 就是猜。

FAQ

  • 访谈多长? —— 30-45 分钟是甜区。短于 30 穿不过表层;超过 45 双方疲劳降低质量。
  • 要录音吗? —— 要,明确同意后。转写让你跨访谈做模式聚类——看下面用户画像文章的模式匹配工作流。没转写第 8 个访谈会反向给你对第 1 个的记忆上色。
  • 怎么找受访者? —— 冷邀带 10 分钟框架(“我在了解团队怎么处理 X,想要 30 分钟——不是销售”),B2B 在 LinkedIn 上 5-10% 转化。暖介绍 50%+;第一周先用引荐再走冷。
  • 被访者要替我设计产品怎么办? —— 礼貌拉回:“这点很有用——等会儿回来。先带我走一遍你上次实际遇到这个问题。” 被访者爱设计;你要他的行为,不是他的 roadmap。
  • 什么时候停止访谈开始做? —— 下一次访谈新增信息少于上一次时——通常是 5 到 8 之间,如果你挑对了细分市场。第 8 次还在惊讶就是细分市场太宽。

相关阅读

标签: #AI 写作 #产品 #工作流 #客户访谈 #面试