用户访谈是产品经理挖掘需求的核心技能，但许多人常常陷入“不知该问什么”或“被用户带偏”的困境。如何通过场景化提问框架快速抓住关键信息？这篇文章将从实战出发，为你提供一套可直接套用的方法论，助你提升访谈效率，挖掘用户真正的需求。

作为产品经理，用户访谈是挖掘需求的核心技能，但很多人卡在“不知该问什么”或“被用户带偏”。其实只要掌握场景化提问框架，就能快速抓住关键信息。以下从实战出发，总结一套可直接套用的方法论。

一、先明确目标：不同阶段问不同问题

用户访谈的核心是“带着目标聊”，根据产品阶段选择提问重心：

二、需求探索型访谈：5类问题挖出真痛点

当你想寻找新机会时，避免直接问“你需要什么”，而要通过行为回溯+情感挖掘引导用户表达。

提问框架（STAR模型）

1）Situation（场景）：

“你最近一次遇到【某问题】是在什么情况下？”

（例：最近一次想健身却放弃的具体场景？）

2）Task（目标）：

“当时你希望达成什么结果？”

（例：想通过健身解决什么问题？减脂/增肌/缓解压力？）

3）Action（行动）：

“你尝试了哪些方法？用过什么工具？”

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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（例：下载过Keep还是去健身房？为什么选这种方式？）

4）Result（结果）：

“最终效果如何？哪些地方让你不满意？”

（例：为什么用了3次就卸载APP？）

5）情感追问（关键！）：

“那个过程中最让你烦躁/困惑的瞬间是什么？”

“如果有一个魔法按钮可以解决这个问题，你希望它做什么？”

案例：Keep早期发现用户放弃健身的核心痛点不是“缺乏计划”，而是“独自锻炼缺乏动力”，由此推出直播课和社区打卡功能。

三、体验优化型访谈：聚焦“行为-感受”断层

当用户吐槽现有功能时，重点找到“行为背后的认知偏差”。

提问框架（4步定位问题）

1）行为还原：

“能演示一下你平时怎么用这个功能的吗？”

（观察用户操作路径，注意停顿/犹豫处）

2）预期对比：

“点击这个按钮时期望发生什么？实际发生了什么？”

（例：用户以为“分享”是给好友，实际跳转到微博）

3）归因挖掘：

“你觉得哪里出了问题？如果是你设计会怎么改？”

（警惕“虚假建议”，关注吐槽而非解决方案）

4）优先级排序：

“如果只能解决一个痛点，你选哪个？为什么？”

案例：滴滴发现用户取消订单的主因不是“等太久”，而是“不确定司机是否接单”，由此增加接单震动提醒和预计到达倒计时。

四、决策验证型访谈：用假设反推需求真伪

当需要验证方案时，避免引导式提问（如“这个功能好吗？”），而要用对抗性测试。

提问框架（真假需求过滤器）

1）代价测试：

“如果这个功能需要付费/看广告才能用，你愿意吗？”

“你会推荐给什么人群使用？理由是什么？”

2）场景具象化：

“你在什么情况下会高频使用这个功能？”

（如果用户需要思考超过5秒，可能需求不刚性）

3）竞品对比：

“如果用XX产品（竞品）也能解决，为什么选我们？”

案例：腾讯文档在推出“多人协作”前，通过测试发现用户更在意“历史版本追溯”而非实时协作，因此优先开发版本管理功能。

五、3个立刻可用的提问技巧

1. 沉默压迫法：用户回答后等待3秒，往往能等出更真实的补充信息。
2. 反常识追问：当用户说“我从来不看广告”，可问“昨天用APP时点了哪里？”（具体行为＞主观表达）
3. 类比投射：让用户给产品功能打分（1-10分），再问“如果要提升1分，哪里必须改？”

附：用户访谈清单模板（可直接复制）

【需求探索型】

1. 描述最近一次遇到XX问题的具体场景（时间/地点/人物）

2. 你尝试过哪些解决方法？为什么选择这些方式？

3. 哪个环节让你感到最沮丧？当时情绪如何？

4. 如果有一个工具能解决这个问题，你希望它优先做什么？

【体验优化型】

1. 请演示你平时如何使用XX功能（观察操作路径）

2. 哪一步觉得不符合预期？你原本希望发生什么？

3. 如果这个功能突然消失，对你的影响有多大？（1-10分）

4. 你会用什么词向朋友描述这个功能？（收集心智关键词）

【决策验证型】

1. 在什么情况下你会优先使用这个新功能？

2. 如果开发这个功能需要延迟其他需求，你支持吗？

3. 如果用三个关键词描述它，会是什么？

总结：别让用户教你做产品，而要让他们帮你发现问题

用户访谈不是需求投票，而是通过行为数据+情感动机还原真相。记住两个原则：

1. 用户是问题专家，你是解决方案专家（别问“怎么设计”，要问“哪里疼”）
2. 极端案例比平均数更有价值（流失用户＞活跃用户）

下次访谈前，拿出这份框架，至少提升50%信息密度。

（注：部分案例参考《腾讯用户研究白皮书》、阿里UES访谈方法论）