interview-transcript-processor

name	interview-transcript-processor
type	skill
title	加工访谈笔录Skill
description	将原始访谈笔录加工为结构化洞察，输出访谈小结（猫鼬工厂模板）和基于客户需求地图7层结构的用户心智地图（Excel表格+HTML可视化）。适用于所有消费品品类的用户研究。
date	2026-08-26

加工访谈笔录Skill

将原始访谈笔录转化为结构化洞察，输出访谈小结和用户心智地图。适用于所有消费品品类的用户访谈加工，文中示例保留行业原样仅供示范。

一、Skill概述

1.1 功能定位

本Skill用于加工消费者访谈笔录，输出三份核心内容：

输出物	格式	用途
访谈小结	Markdown/Word	快速汇报、团队共享
用户心智地图（表格版）	Excel	数据分析、量化统计
用户心智地图（可视化版）	HTML	演示汇报、直观展示

1.2 输入要求

• 输入格式：原始访谈笔录（文字稿/录音转文字）
• 访谈类型：深度访谈、焦点小组、用户观察等
• 访谈主题：消费行为、产品使用、购买决策等

1.3 处理流程

访谈笔录输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  第一步：内容清洗与结构化              │
│  - 去除口语化表达                      │
│  - 分段标记（场景/行为/感受/需求）      │
│  - 提取关键引语                        │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  第二步：生成访谈小结                  │
│  - 按模板结构填充内容                  │
│  - 提炼核心发现                        │
│  - 总结用户洞察                        │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  第三步：构建用户心智地图              │
│  - 识别行为模式                        │
│  - 提取决策因子                        │
│  - 绘制心智模型                        │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
输出：访谈小结 + Excel心智地图 + HTML可视化

二、第一步：内容清洗与结构化

2.1 清洗规则

清洗项	处理方式	示例
语气词	删除	"嗯...那个...我觉得" → "我觉得"
重复表述	合并	"就是就是" → "就是"
无关闲聊	删除	寒暄、跑题内容
时间标记	保留	[10:23] 用于定位
关键引语	标记	"原文引用"

2.2 结构化标记

使用以下标签对内容进行结构化：

• 分段标记：场景 / 行为 / 感受 / 需求
• 提取关键引语（选择最有代表性的1-3句，原文引用）

三、第二步：生成访谈小结

3.1 访谈小结模板结构（猫鼬工厂版）

• 【背景信息】用户基本信息、使用场景
• 【行为描述】具体做了什么、如何做
• 【情感表达】感受、情绪、态度
• 【需求痛点】遇到的问题、未满足的需求
• 【决策因子】影响决策的关键因素
• 【期望建议】用户的期待和改进建议

3.2 访谈小结模板全文

# 访谈小结 - [项目名称]

## 一、访谈基本信息

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈对象 | [用户类型/画像] |
| 访谈时间 | YYYY-MM-DD |
| 访谈时长 | XX分钟 |
| 访谈方式 | 面对面/电话/视频 |
| 访谈主题 | [主题描述] |
| 访谈员 | [姓名] |

## 二、我们访谈了谁（WHO）

### 2.1 基础信息
- **姓名/代号**：[用户代号，如"用户A"]
- **性别/年龄**：[如"男，32岁"]
- **职业/收入**：[如"互联网产品经理，年薪30万"]
- **家庭状况**：[如"已婚，有1个3岁孩子"]

### 2.2 用户画像标签
- [标签1：如"科技尝鲜者"]
- [标签2：如"品质生活追求者"]
- [标签3：如"价格敏感型"]

### 2.3 与产品的关系
- **使用经验**：[如"使用2年，重度用户"]
- **使用场景**：[如"日常通勤+周末家庭出行"]
- **品牌态度**：[如"忠诚用户/尝试者/观望者"]

## 三、主要信息（WHAT）

### 3.1 核心行为
- [行为1：如"每天使用APP查看车辆状态"]
- [行为2：如"每周充电2-3次"]
- [行为3：如"每月OTA升级后探索新功能"]

### 3.2 关键痛点
- [痛点1：如"充电时经常遇到排队"]
- [痛点2：如"冬季续航衰减明显"]
- [痛点3：如"语音助手识别率不高"]

### 3.3 主要需求
- [需求1：如"希望有更快的充电速度"]
- [需求2：如"期待完全自动驾驶"]
- [需求3：如"想要更智能的座舱体验"]

### 3.4 决策因子（按重要性排序）
1. [因子1：如"续航里程"]
2. [因子2：如"智能化程度"]
3. [因子3：如"品牌口碑"]

### 3.5 情感态度
- **整体满意度**：[1-5分]
- **推荐意愿**：[NPS评分]
- **品牌认知**：[描述]
- **情感关键词**：[正面/负面词汇]



| 层级 | 核心发现 | 关键引语 |
|------|---------|---------|
|  | [用户是谁] | "..." |
|  | [为什么需要] | "..." |
|  | [何时何地] | "..." |
|  | [如何选择] | "..." |
|  | [感受如何] | "..." |
|  | [得到什么] | "..." |
|  | [感官体验] | "..." |





：
 传统认知：[如"软件升级是麻烦事"]
 用户实际：[如"每次升级都充满期待，像收到礼物"]

：


：
 [洞察点1：如"软件定义汽车带来持续新鲜感"]
 [洞察点2：如"用户愿意为'惊喜'付费"]

---



：
 传统认知：
 用户实际：

：


：


---



：
 传统认知：
 用户实际：

：


：


---





：
 [机会1：如"打造'惊喜订阅'模式，定期推送新功能"]
 [机会2：如"建立用户共创机制，让用户参与功能设计"]

：
 ：[如"增加更多彩蛋功能"]
 ：[如"升级过程游戏化，增加期待感"]
 ：[如"OTA升级作为营销事件，制造话题"]

---



：


：
 ：
 ：
 ：

---



：


：
 ：
 ：
 ：

---





| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈时间 | YYYY-MM-DD |
| 访谈时长 | XX分钟 |
| 访谈方式 | 面对面/电话/视频 |
| 访谈主题 | [主题描述] |
| 访谈员 | [姓名] |


 完整笔录位置：[文件路径]
 关键时间点：[标记，如"15:30-讨论充电体验"]


 [建议1：如"下次可增加关于竞品对比的问题"]
 [建议2：如"用户对XX话题很敏感，需要更委婉的提问方式"]

---

3.3 60分钟加工流程（猫鼬工厂标准）

时间	任务	原则
0-10min	通读访谈录音/笔记，标出3个highlight	不要逐句整理
10-25min	填写「我们访谈了谁」和「主要信息」	用bullet，不用完整句子
25-40min	提炼1-3个Key Aha Moment	必须有冲突性或反直觉
40-55min	对应写出「对创新的启发」	每个Aha必须对应一个Inspiration
55-60min	快速检查，补充访谈流程调整建议	如有

3.4 填充指南

章节	填充要点	字数建议
我们访谈了谁	突出与主题相关的背景标签	100-150字
主要信息	客观描述，用bullet点	每点10-20字
Key Aha Moment	必须有冲突/反直觉，配原话	每点150-200字
对创新的启发	每个Aha对应具体创新机会	每点100-150字
关键引语	选择最有代表性的1-3句	原文引用

四、第三步：构建用户心智地图

4.1 用户心智地图框架

基于《用户行为分析》方法论——客户需求地图，心智地图包含以下7个层级：

客户需求地图（从上至下）
┌─────────────────────────────────────────┐
│  第一层：价值观（WHO）                    │
│  → 用户是谁？核心信念与追求               │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第二层：心理意义（WHY）                  │
│  → 为什么需要？产品对用户的心理价值        │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第三层：场景化任务（WHEN & WHERE）       │
│  → 何时何地？具体使用场景与任务           │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第四层：判别标准（HOW）                  │
│  → 如何判断？用户的选择标准与决策逻辑      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第五层：情绪（Emotion）                  │
│  → 感受如何？使用过程中的情绪体验          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第六层：成果（Outcome）                  │
│  → 得到什么？实际获得的结果与收益          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  第七层：五感（Sensory）                  │
│  → 感官体验？视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉      │
└─────────────────────────────────────────┘

分析逻辑：从上至下是需求拆解，从下至上体验验证。

各层级详解：

层级	核心问题	分析要点	输出形式
价值观	用户是谁？	生活方式、价值追求、身份认同	用户画像描述
心理意义	为什么需要？	产品代表什么、满足什么心理需求	价值主张映射
场景化任务	何时何地用？	具体场景、任务流程、使用频次	场景-任务矩阵
判别标准	如何选择？	决策因子、优先级、对比维度	决策权重表
情绪	感受如何？	情绪类型、触发点、强度变化	情绪曲线图
成果	得到什么？	功能成果、情感成果、社交成果	成果清单
五感	感官体验？	视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉体验	五感评分表

4.2 Excel心智地图模板

基于客户需求地图的7层结构，设计4个Sheet（示例行以汽车产品访谈为示范，方法适用于所有消费品品类，按实际访谈内容填写）：

Sheet 1：客户需求地图主表

层级	维度	用户原话/观察	提炼洞察	业务启示
价值观	身份认同	"我买特斯拉是觉得有科技感"	追求科技先锋形象	强调科技属性
心理意义	情感价值	"它代表我的品味"	身份象征需求	打造品牌调性
场景化任务	具体场景	"每天上下班开，周末带娃"	通勤+家庭双重场景	场景化营销
判别标准	选择标准	"先看续航，再看智能化"	续航是首要标准	突出续航优势
情绪	情感体验	"每次OTA升级都很惊喜"	期待与惊喜感	持续迭代体验
成果	实际收益	"省油钱，还能自动驾驶"	经济+便利双重收益	量化价值呈现
五感	感官体验	"外观很未来感，静音好"	视觉+听觉优势	设计+NVH优化

Sheet 2：场景-任务-情绪矩阵

场景	任务	行为	情绪前	情绪后	痛点	期望
早晨通勤	开车上班	手机解锁上车	平常	方便	找钥匙麻烦	无感解锁
高速驾驶	长途出行	开启自动驾驶	紧张	省心	驾驶疲劳	完全自动驾驶
充电时	补充电量	找充电桩充电	焦虑	惊喜	充电慢/排队	超快充

Sheet 3：决策因子权重分析

决策因子	所属层级	权重(1-5)	提及次数	正向	负向	典型引语
品牌科技感	价值观	5	12	10	2	"特斯拉代表未来"
续航里程	判别标准	5	15	8	7	"续航是首要考虑"
智能驾驶	场景化任务	4	10	9	1	"自动驾驶很省心"
外观设计	五感-视觉	4	8	8	0	"外观很有未来感"
价格	判别标准	3	6	2	4	"价格有点贵"

Sheet 4：五感体验评分表

五感维度	具体体验点	用户描述	满意度(1-5)	重要性(1-5)	改进优先级
视觉	外观设计	"流线型，像来自未来"	5	5	P1
视觉	内饰大屏	"大屏很震撼"	4	4	P2
听觉	车内静音	"比油车安静多了"	5	4	P2
听觉	音响效果	"音响一般般"	3	3	P3
触觉	座椅舒适度	"座椅有点硬"	3	4	P2
触觉	材质质感	"塑料感有点强"	3	3	P3
嗅觉	车内气味	"新车没什么味道"	4	3	P3
味觉	-	-	-	-	-

五、HTML可视化文件

5.1 可视化结构

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>客户需求地图 - [项目名称]</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>
<style>
body { font-family: 'Microsoft YaHei', sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background: #f5f5f5; }
.container { max-width: 1400px; margin: 0 auto; }
.header { text-align: center; margin-bottom: 30px; }
.header h1 { color: #333; margin-bottom: 10px; }
.header .subtitle { color: #666; }
/* 客户需求地图 - 核心可视化 */
.needs-map { background: #1a1a2e; border-radius: 15px; padding: 30px; margin-bottom: ; : white; }
  { : center; : ; : ; }
 { : flex; : center; :  ; : ; : ; }
 { : ; : bold; : right; : ; }
 { : ; : (,,,); : ; : ; }
 { : ; } 
 { : ; } 
 { : ; } 
 { : ; } 
 { : ; } 
 { : ; } 
 { : ; } 

 { : flex; : ; : ; }
 { : (,,,); :  ; : ; : ; }

 { : grid; : fr fr; : ; : ; }
 { : white; : ; : ; :    (,,,); }
  { : ; : ; :  solid ; : ; }

 { : white; : ; : ; :    (,,,); }
 { :  solid ; : ; :  ; : italic; : ; }
 { : ; : ; : ; }






客户需求地图
基于用户访谈的深度洞察 | 访谈对象：X人 | 分析日期：YYYY-MM-DD



🗺️ 客户需求地图 - 7层结构

价值观WHO
[用户价值观描述：追求科技感、彰显品味...]


心理意义WHY
[心理价值：身份象征、自我表达...]


场景化任务WHEN&WHERE
[场景：通勤、家庭出行、商务...]


判别标准HOW
[决策标准：续航>智能>价格>品牌...]


情绪
[情绪体验：惊喜、省心、焦虑...]


成果
[实际收益：省钱、便利、舒适...]


五感


👁 视觉：[评分]
👂 听觉：[评分]
✋ 触觉：[评分]
👃 嗅觉：[评分]
👅 味觉：[评分]







📊 决策因子权重雷达图



📈 情绪曲线图



🎯 五感体验评分



☁️ 情感关键词云





💬 关键引语

"[用户原话引用]"
—— 关于[主题]，[用户类型]

5.2 可视化组件说明

组件	图表类型	展示内容	分析维度
客户需求地图	层级结构图	7层需求结构	从价值观到五感的完整映射
决策因子雷达图	雷达图	多维度权重对比	判别标准层可视化
情绪曲线图	折线图	场景-情绪变化	情绪层可视化
五感体验评分	柱状图	五感维度评分	五感层可视化
情感关键词云	词云图	关键词频次	情绪+心理意义层
关键引语	文本展示	代表性用户原话	全层级支撑证据

六、操作指令

6.1 使用方式

用户输入以下指令触发Skill：

请加工以下访谈笔录：
【访谈笔录内容】
[粘贴访谈笔录]
【访谈背景】
- 项目名称：
- 访谈主题：
- 目标用户：
- 访谈目的：

6.2 输出格式

Skill将输出：

1. 访谈小结（Markdown格式，可直接复制到Word）
2. Excel心智地图（CSV格式数据，可导入Excel）
3. HTML可视化文件（完整HTML代码，可保存为.html文件）

七、示例

7.1 输入示例（以照明产品研究为例）

请加工以下访谈笔录：
【访谈笔录内容】
[10:00] 访谈员：您好，感谢您参加本次访谈。首先想了解一下，您平时在什么情况下会使用照明产品？
[10:05] 用户：嗯...我主要是在晚上看书的时候用台灯，还有就是客厅的主灯。
[10:08] 访谈员：您选择照明产品时最看重什么？
[10:10] 用户：我觉得亮度要够，但是又不能刺眼。之前买过一个灯，太亮了眼睛不舒服。
[10:15] 访谈员：那您一般怎么选择照明产品呢？
[10:18] 用户：我会先看品牌，大牌子比较放心。然后看价格，太贵了也买不起。还有就是看评价，别人说好我才敢买。
...
【访谈背景】
- 项目名称：某照明企业消费者研究
- 访谈主题：家庭照明产品购买决策研究
- 目标用户：25-45岁城市白领
- 访谈目的：了解用户购买照明产品的决策过程和影响因素

7.2 输出示例（完整版，以特斯拉Model 3用户研究为示范）

# 访谈小结 - 特斯拉Model 3用户研究

## 一、我们访谈了谁（WHO）

### 1.1 基础信息
- **姓名/代号**：用户A（张先生）
- **性别/年龄**：男，32岁
- **职业/收入**：互联网产品经理，年薪35万
- **家庭状况**：已婚，有1个3岁孩子

### 1.2 用户画像标签
- 科技尝鲜者
- 品质生活追求者
- 环保意识践行者

### 1.3 与产品的关系
- **使用经验**：使用1.5年，Model 3标准续航版
- **使用场景**：日常通勤（每天50km）+ 周末家庭出行
- **品牌态度**：特斯拉忠实粉丝，已推荐3位朋友购买

---

## 二、主要信息（WHAT）

### 2.1 核心行为
- 每天使用APP查看车辆状态、提前开空调
- 每周充电2-3次，主要在超充站
- 每月OTA升级后第一时间探索新功能
- 经常使用自动驾驶辅助功能（高架/高速）

### 2.2 关键痛点
- 充电时经常遇到排队，等待时间长
- 冬季续航衰减明显，有里程焦虑
- 语音助手识别率不高，交互体验差

### 2.3 主要需求
- 希望有更快的充电速度（15分钟充80%）
- 期待完全自动驾驶（FSD）在国内落地
- 想要更智能的座舱体验（语音+手势）

### 2.4 决策因子（按重要性排序）
1. 续航里程（首要考虑）
2. 智能化程度（差异化价值）
3. 品牌科技感（身份认同）
4. 价格（预算约束）

### 2.5 客户需求地图（7层结构速览）

| 层级 | 核心发现 | 关键引语 |
|------|---------|---------|
| **价值观** | 追求科技先锋形象 | "买特斯拉是觉得有科技感" |
| **心理意义** | 身份象征，代表品味 | "它代表我的品味和生活方式" |
| **场景化任务** | 通勤+家庭双重场景 | "每天上下班开，周末带娃" |
| **判别标准** | 续航>智能>品牌>价格 | "先看续航，再看智能化" |
| **情绪** | OTA升级带来惊喜 | "每次升级都像开盲盒" |
| **成果** | 省油钱+驾驶轻松 | "省油钱，还能自动驾驶" |
|  | 外观未来感+静音好 | "流线型，像来自未来" |

---





：
 传统认知：软件升级是麻烦事，需要专门花时间
 用户实际：每次升级都充满期待，像收到礼物一样兴奋

：


：
 软件定义汽车带来持续新鲜感，延长产品生命周期
 用户愿意为"惊喜"和"期待感"付费，而非单纯功能
 OTA升级成为用户与品牌持续互动的触点

---



：
 传统认知：充电等待是痛点，浪费时间
 用户实际：部分用户把充电时间当作难得的独处/放松时间

：


：
 充电场景可转化为"第三空间"体验
 用户需要的不只是快，还有充电过程中的体验
 充电站可升级为休闲/办公/社交空间

---



：
 传统认知：驾驶是技能，需要专注和掌控感
 用户实际：把驾驶交给系统后，反而更享受出行

：


：
 自动驾驶改变的不只是便利性，更是出行体验的本质
 用户愿意为"省心"和"自由"支付溢价
 未来汽车的核心价值可能是"移动空间"而非"驾驶工具"

---





：
 打造"惊喜订阅"模式，定期推送彩蛋功能
 建立用户共创机制，让用户投票选择新功能
 开发"功能盲盒"，随机解锁隐藏功能

：
 ：增加更多彩蛋功能（游戏、主题、音效）
 ：升级过程游戏化，增加期待感和仪式感
 ：OTA升级作为营销事件，制造话题和社交传播

---



：
 充电站升级为"第三空间"，提供休闲/办公设施
 开发"充电时光"服务（按摩椅、VR体验、咖啡吧）
 推出"充电社交"功能，连接附近车主

：
 ：车内增加娱乐/办公功能（大屏、投屏、会议模式）
 ：充电过程可预约服务（按摩、洗车、购物）
 ：充电站品牌化，打造车主社群空间

---



：
 开发"移动空间"模式，根据场景自动调整座舱
 推出"出行即服务"，车内集成办公/娱乐/休息功能
 建立"无驾驶"体验标准，重新定义出行品质

：
 ：自动驾驶+座舱场景模式（办公/娱乐/休息）
 ：无缝切换驾驶/乘坐模式，零焦虑出行
 ：主打"解放时间"而非"自动驾驶技术"

---





| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 访谈时间 | 2026-06-01 |
| 访谈时长 | 45分钟 |
| 访谈方式 | 面对面 |
| 访谈主题 | 特斯拉Model 3使用体验研究 |
| 访谈员 | 研究员 |


 完整笔录位置：内部访谈笔录文件（示例）
 关键时间点：12:30（OTA升级讨论）、28:45（充电体验）、35:20（自动驾驶）


 下次可增加关于"竞品对比"的问题，了解用户为何没选其他品牌
 用户对"价格"话题较敏感，需要更委婉的提问方式

---

Excel数据（CSV格式）：

层级,维度,用户原话,提炼洞察,业务启示
价值观,身份认同,"买特斯拉是觉得有科技感",追求科技先锋形象,强调科技属性
心理意义,情感价值,"它代表我的品味",身份象征需求,打造品牌调性
场景化任务,通勤场景,"每天上下班开",高频使用场景,优化日常体验
判别标准,续航,"先看续航",续航是首要标准,突出续航优势
情绪,惊喜,"每次升级都像开盲盒",期待与惊喜感,持续迭代体验
成果,经济收益,"省油钱",实际经济利益,量化价值呈现
五感,视觉,"流线型，像来自未来",视觉优势,设计优化

八、质量检查清单

8.1 访谈小结检查

• 是否包含访谈基本信息？
• 受访者背景描述是否完整？
• 核心发现是否有证据支持？
• 关键引语是否准确标注？
• 洞察是否有业务启示？

8.2 心智地图检查（基于客户需求地图7层结构）

• 语言是否客观中立？
• 价值观层：是否提炼用户核心信念与追求？
• 心理意义层：是否明确产品对用户的心理价值？
• 场景化任务层：是否覆盖关键使用场景与任务？
• 判别标准层：是否识别决策因子并排序权重？
• 情绪层：是否描述情绪体验与触发点？
• 成果层：是否明确实际获得的功能/情感/社交成果？
• 五感层：是否评估视觉/听觉/触觉/嗅觉/味觉体验？
• 各层级之间是否有逻辑关联（从上至下拆解，从下至上验证）？
• 数据是否有引语支持？
• 可视化是否清晰展示7层结构？

九、关联资源

• JTBD访谈 - 需求挖掘方法论
• 用户旅程地图 - 用户行为可视化
• Kano模型 - 需求分类方法
• 价值主张设计 - 用户需求转化为产品价值

---

Skill版本: v1.0 | 创建日期: 2026-06-03 | 维护人: 用户研究团队 2026-08-26 全品类通用化更新，示例保留行业原样仅供示范