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客户分析与画像

客户分析与画像

数据分析 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_6113fd9f/customer-research-moways。

技能介绍

要解决什么问题

产品定位、文案和功能优先级若只凭内部假设,很容易与真实买家脱节。本技能面向客户证据类交付物:VOC 综合、原话库、JTBD、基于证据的 persona、痛点与触发事件、异议与期望结果,以及流失/转化原因——而不是市场规模或品类趋势(那部分应交给 industry-research-pro)。

技能如何工作

开始前会按 WorkBuddy 约定查找 product-marketing.md / product-marketing-context.md 或 MEMORY.md 中的产品营销上下文,已有答案则不再重复提问。

两种模式常组合使用:

  • Mode 1:分析已有资产——访谈/销售录音、问卷、客服工单、赢单/输单与流失记录、NPS 等,按 JTBD、痛点、触发、期望结果、用语、备选方案等框架抽取,再聚类、频次/强度打分、分 segment,并为每条洞察标注 High / Medium / Low 置信度。
  • Mode 2:在 Reddit、G2、论坛等「数字水源」检索原话,按 ICP 类型选渠道,记录 verbatim、来源、主题标签与样本偏差说明。

无一手评价时,persona 仅基于竞品/邻近品类评论等代理证据建立,并明确标注为假设;不得仅从评论文本推断年龄、收入等地人口属性。

边界与注意点

  • 完整行业/品类研究(规模、趋势、价格带、品牌矩阵等)不在本技能范围内。
  • 被 industry-research-pro 调用时,只返回客户/VOC 模块,并保留平台、时间窗、样本量、去重规则等元数据。
  • 每个 segment 做 persona 或 messaging 结论前,建议至少 5 个独立数据点;12 个月内的来源权重更高。

使用场景

  • 已积累客户访谈或销售录音,需抽取 JTBD、痛点与触发事件,并输出带 High/Medium/Low 置信度的综合报告
  • 产品尚无一手评价,需从竞品 G2/Capterra 与 Reddit 原话建立标注代理来源的临时 persona
  • 客服工单与 NPS verbatim 混杂,需先分类再区分 bug、认知混淆与功能缺口,供改版文案引用
  • 完成赢单/输单或流失回访后,需按价格、契合度等不同原因分段汇总,而非混成一条平均结论

适合人员

  • 负责 positioning 与 roadmap 的产品经理,希望用访谈、工单证据对齐 ICP 与 JTBD 再改 messaging
  • 写落地页与广告的增长/市场同学,需要从 detractor 原话整理按主题分组的 VOC quote bank
  • 客户成功或支持负责人,要把 recurring complaints 聚类后交给产品区分优先级与预期管理
  • 早期 B2B SaaS 创始人,缺一手评价时要用竞品评论与社群讨论验证 persona 假设而非填空白字段