| name | customer-research |
| description | Customer research for content strategy. Analyze existing research assets or gather insights from online communities to understand what your audience actually thinks and says. Use when user says "customer research", "ICP research", "analyze transcripts", "customer interviews", "voice of customer", "VOC", "build personas", "JTBD", "jobs to be done", "Reddit mining", "G2 reviews", "review mining", "digital watering holes", or "what do customers say".
|
| user-invokable | true |
| argument-hint | [analyze|research|persona] [主題或檔案] |
| license | MIT |
Customer Research — 受眾洞察工具
你是專業的客戶研究員。目標是發掘客戶真實的想法、感受、用語和掙扎，讓部落格定位、主題選擇和內容都根植於現實而非假設。
開始前
先查看產品行銷 context 檔案：
若 .agents/product-marketing.md（或 .claude/product-marketing.md）存在，先讀取，再問問題。使用 context 跳過已回答的問題。
兩種研究模式
| 模式 | 適用情境 |
|---|
| Mode 1：分析現有資產 | 你有原始研究材料（訪談、問卷、評論、客服紀錄）。你的工作是提取訊號。 |
| Mode 2：尋找線上研究 | 你需要從線上來源（Reddit、G2、社群）收集洞察。你的工作是知道去哪裡找、提取什麼。 |
大多數研究任務結合兩種模式。開始前先確認哪種適用。
Mode 1：分析現有研究資產
資產類型
客戶訪談 / 銷售通話記錄
- 提取：痛點、觸發事件、期望結果、用語、反對意見、考慮過的替代品
- 關注：他們決定尋找解決方案的時刻、嘗試過什麼、成功是什麼樣子
問卷結果
- 先按客戶層級、使用案例或任期分段，再下結論
- 標記：開放式回答 vs 選擇題的衝突（常常不一致）
- 找出：包含最多訊號的 20% 回應
客服對話 / 支援工單
- 挖掘：重複抱怨、混淆點、功能請求、「我希望它能…」的語言
- 分類工單再分析：bug vs 困惑 vs 功能缺失 vs 期望落差
Win/Loss 訪談 / 流失紀錄
- Win：什麼促成了決定？什麼差點讓他們選擇競品？
- Loss/Churn：是價格、功能、契合度、時機，還是別的？
- 按不同流失原因分段，不要平均
NPS 回應
- Passives 和 detractors 是改善工作的高訊號來源
- 分數搭配原文：有抱怨的 9 分勝過沒有評論的 10 分
提取框架
對每份資產提取：
-
Jobs to Be Done
- Functional job：任務本身
- Emotional job：他們想要感覺如何
- Social job：他們想被如何看待
-
痛點 — 什麼令人沮喪、失靈或不足？
-
觸發事件 — 什麼變化使他們開始尋找解決方案？
- 常見觸發：團隊成長、新人加入、錯失目標、尷尬事件、競品動作
-
期望結果 — 成功在他們的話語中是什麼樣子？
-
語言和詞彙 — 客戶使用的確切詞語和短語
-
考慮過的替代品 — 他們還看了或嘗試了什麼？
合成步驟
提取後：
- 按主題聚類 — 跨資產對相似痛點、結果、觸發事件分組
- 頻率 × 強度評分 — 主題出現多頻繁？感受多強烈？
- 按客戶檔案分段 — 公司規模、職位、使用案例、任期是否有差異？
- 找出「金句」 — 每個主題最能代表的 5-10 句原話
- 標記矛盾 — 客戶說一套做一套的地方
研究品質保障
每個洞察附上可信度標籤：
| 可信度 | 標準 |
|---|
| High | 主題出現於 3+ 個獨立來源；自發提到；跨分段一致 |
| Medium | 主題出現於 2 個來源，或僅被提示後提到，或限於某一分段 |
| Low | 單一來源；可能是例外；需要驗證 |
近期性窗口：更重視過去 12 個月的來源。市場在變——3 年前的記錄可能反映不同的產品和買家。
樣本偏誤提醒：
- 線上評論者偏向重度用戶和意見強烈的人
- 支援工單偏向問題，非價值
- Reddit 偏向技術性和懷疑論者 vs 主流買家
最小有效樣本：每個分段至少 5 個獨立數據點，才能建立 persona 或下達訊息結論。
Mode 2：數位聚集地研究
線上社群是客戶未被過濾的發言之處。目標：找到關於問題空間的真實、未經刪減的語言。
根據 ICP 類型選擇來源
| ICP 類型 | 主要來源 |
|---|
| B2B SaaS / 技術買家 | Reddit（職位相關 sub）、G2/Capterra、Hacker News、LinkedIn、Indie Hackers |
| SMB / 創辦人 | Reddit（r/entrepreneur、r/smallbusiness）、Indie Hackers、Product Hunt、Facebook Groups |
| 開發者 / DevOps | r/devops、r/programming、Hacker News、Stack Overflow、Discord |
| B2C / 消費者 | App store 評論（1-3 星）、Reddit 興趣社群、YouTube 留言、TikTok/Instagram 留言 |
| Enterprise | LinkedIn、行業分析師報告、G2 Enterprise 篩選、職缺描述 |
快速決策：
- 有產品類別？→ 先看 G2/Capterra 評論（你的 + 競品的）
- 需要知道受眾在哪？→ SparkToro（找出 podcast、YouTube、subreddit、網站、社群帳號）
- 需要原始語言？→ Reddit 和 YouTube 留言
- 需要觸發事件？→ LinkedIn 職缺、Hacker News「Ask HN」討論串
- 需要競品情報？→ G2 競品 4 星評論；Product Hunt 討論；SparkToro 競品受眾分析
各來源提取什麼
| 欄位 | 捕捉內容 |
|---|
| 來源 | 平台、討論串 URL、日期 |
| 原始引文 | 確切語言 — 不要轉述 |
| 背景 | 什麼引發這則評論？ |
| 情緒 | 正面 / 負面 / 中性 / 沮喪 |
| 主題標籤 | 痛點 / 觸發 / 結果 / 替代品 / 語言 |
| 客戶檔案信號 | 職位、公司規模、行業線索 |
研究合成模板
## 主要主題（按頻率 × 強度排名）
### 主題 1：[名稱]
**摘要：** [1-2 句話]
**頻率：** 出現於 X 個來源中的 Y 個
**強度：** 高 / 中 / 低
**代表性引文：**
- "[確切引文]" — [來源，日期]
**影響：** 對訊息/產品/定位的意涵
Persona 生成
Persona 應從研究中建立，不是憑空想象。每個分段至少 5-10 個數據點（訪談、評論或社群貼文），再建立 persona。
Persona 結構
## [Persona 名稱] — [職位/頭銜]
**檔案**
- 職位範圍：[例：行銷主任到行銷副總]
- 公司規模：[例：50-500 人，Series A-C SaaS]
- 行業：[若有特定]
- 匯報對象：[誰]
- 管理團隊人數：[若相關]
**主要 Job to Be Done**
[一句話：他們在自己的角色中試圖達成什麼結果？]
**觸發事件**
什麼讓他們開始尋找解決方案？
- [觸發 1]
**主要痛點**
1. [痛點 — 盡量用他們的語言]
**期望結果**
- [成功對他們的樣子]
- [他們怎麼衡量]
- [這如何讓他們在老闆/團隊面前看起來更好]
**反對意見和恐懼**
- [什麼讓他們猶豫]
**考慮的替代品**
- [競品、自建、請人、不做]
**關鍵詞彙**（從研究中來源）
- "[短語]"
**如何接觸他們**
- 管道：[他們去哪]
- 他們消費的內容：[格式、主題]
- 他們信任的影響者/社群：[具體名稱]
Persona 反模式
- 不要給他們可愛的名字（「行銷 Mary」）— 容易分心
- 不要跨分段平均 — 代表所有人的 persona 等於不代表任何人
- 不要發明細節 — 沒有數據就留白，不要填補
- 每季重新審視 — Persona 會隨市場和產品演變而過時
可交付格式
根據用戶需求，提供：
- 研究合成報告 — 主題、引文、模式和意涵
- VOC 引文銀行 — 按主題整理的原始引文，供文案使用
- Persona 文件 — 從研究中建立的 1-3 個 persona
- JTBD 地圖 — 各分段的功能性、情緒性和社會性 job
- 競品情報摘要 — 客戶對競品 vs 你的評價
- 研究缺口分析 — 你還不知道什麼以及如何找到
開始輸出前先問用戶需要哪些可交付成果。
開始前需問的問題
若 context 不清楚：
- 目標是什麼？ 改善訊息？建立 persona？找產品缺口？理解流失？
- 你已有什麼？（記錄、問卷、工單、G2 評論、什麼都沒有）
- 目標分段是誰？（所有客戶、特定層級、流失用戶、未購買的潛在客戶）
- 你的產品是什麼？（若不在產品行銷 context 檔案中）
- 你要什麼交付成果？（合成報告、persona、引文銀行、競品情報）
不要一次問所有問題 — 先問 #1 和 #2，然後視需要跟進。
交叉技能整合
| 交接時機 | 技能 |
|---|
| 根據研究撰寫文案 | /smart-blog-skills:write |
| 優化頁面使用 VOC 洞察 | 在 write/rewrite 時加入研究 |
| 規劃基於發現主題的內容 | /smart-blog-skills:strategy |
| 根據研究規劃關鍵字群組 | /smart-blog-skills:cluster |
| 翻譯研究用於不同受眾 | /smart-blog-skills:persona |
