使用者研究

CHOOSE YOUR MODE

先決定你現在是要學，還是要在專案裡做

網站負責解釋與分發工作包；真正的 Repository 掃描、缺口判斷與文件產出交給 Coding Agent。

SDLC 實作課 · 交付物練習

先理解這份文件替你消除什麼不確定

用真實證據打掉腦補假設

跳過使用者研究就動工，等於用 PM 的個人偏好賭整個 sprint 的成本。

沒有研究證據，後面的 PRD、flow、metric 全是猜的；上線後 KPI 不動，沒人知道是題目錯、設計錯、還是執行錯。

OWNER & HANDOFF

誰負責、交給誰

主責： UX（規劃方法、執行訪談、做 synthesis）

協作： PM（提供商業問題與 hypothesis）、BA（補 stakeholder 視角）

下游收件： PM（寫 PRD）、UX（畫 journey/flow）、PO（refine backlog）

WHEN TO USE

何時值得做

REQUIRED

必要時機：新題目啟動、conversion funnel 出現異常、KPI 連續兩季停滯

SKIP

不需要時： Bug fix、純技術 spike、已有近三個月內可信研究資料

CAUTION

常見誤用：只訪問內部同事當「使用者」、用問卷問偏好不問行為

看懂6 段骨架知道每段要留下哪一種判斷

看會雙版本範本先用輕量版練習，再讀完整版

做出自己的草稿手動貼到 Claude Code、Codex 或其他 Agent

01讀大綱
02比範本
03填素材
04貼提示詞
05對照驗收

Anatomy · 文件解剖

輕量版先回答 6 個核心章節

章節名稱可以因團隊調整，但每一段要求的判斷不能被省略。先讀問題，再看格式。

01
Executive Summary
範本必要章節
3-5 行：N 份訪談、top 3 finding、最 surprising 是什麼、最強 hypothesis refutation
02
Methodology & Participant Profile
範本必要章節
methodology 必須含 rationale（為何選這個方法）+ bias risks 至少 2 條；participant profile 必須含 consent + PII handling
03
Key Findings
範本必要章節
3-5 個 finding。每個必須附 ≥ 2 個 supporting quote（參與者代號 + transcript ref）；confidence < H 必須說明為何
04
Hypothesis Validation & Surprising Insights
範本必要章節
對每個既定 hypothesis 標 supported / refuted / inconclusive + evidence；surprising insight 至少 1 個
10
Decision Log（key 1-2 條）
範本必要章節
每條必含 chosen + 至少 1 個 rejected option + 拒絕原因
12
Confidence & Sources & TODO
範本必要章節
把已確認的內容、判斷依據與仍待補充的資訊清楚分開。

Study · 對照學習

同一份交付物，先練核心，再看完整深度

輕量範本適合第一次練習與 MVP；完整範本保留跨職能交棒需要的細節。兩者都要求未知事項保持可見。

SmartTrip 實例待補

這張卡目前提供已審定的輕量與完整範本；不以 AI 臨時生成的內容冒充實際案例。

LIGHT TEMPLATE

30 分鐘內先完成核心章節。

---
doc_type: "user-research"
variant: "light"
status: "draft"
owner: "<your-name>"
last_updated: "YYYY-MM-DD"
upstream:
  required: ["research-question", "interview-transcripts"]
  optional: ["hypothesis-list"]
---

# User Research Synthesis: <topic>

**Status:** Draft v0.X · **Owner:** <UX researcher name> · **Last updated:** YYYY-MM-DD

> [!IMPORTANT]
> **AI 填寫規則：** 本範本 6 段（編號 1, 2, 3, 4, 10, 12），全部必填——刻意沿用完整版章節編號讓兩版可對照。每 finding 必須附 **≥ 2 個 supporting quote**（參與者代號 + transcript ref）；每量化欄位 `[H]/[M]/[L]` confidence badge；缺資料寫 `_TODO: 需要 XXX_` 不編造受訪者數量或 theme；**不寫解法**（解決方案屬 PRD / ideation 卡）；至少列 1 條「與既定 hypothesis 衝突」訊號（找不到也要說明為何）。

---

## 1. Executive Summary

<!-- ai-fill: 3-5 行：N 份訪談、top 3 finding、最 surprising 是什麼、最強 hypothesis refutation -->

<3-5 行說明>

> **TL;DR:** <一句話：最關鍵的 finding 是 X，挑戰了 hypothesis Y>

**Research question:** <一句話 research question>
**Sample size:** N participants · **Consent:** obtained

---

## 2. Methodology & Participant Profile

<!-- ai-rule: methodology 必須含 rationale（為何選這個方法）+ bias risks 至少 2 條；participant profile 必須含 consent + PII handling -->

| Field | Value | Source |
|---|---|---|
| **Method** | depth_interview / contextual_inquiry / diary_study / usability_test | _自選_ |
| **Rationale** | <為何選這個方法> | — |
| **Sample size** | N | — |
| **Segments** | P1 (x), P2 (y) | persona §XX |
| **Recruitment** | <how participants were sourced> | — |
| **Bias risks** | sampling bias / leading questions / ... | — |
| **Consent** | obtained / pending | — |
| **PII handling** | 已去識別化（代號 P01-PNN） | — |

---

## 3. Key Findings

<!-- ai-rule: 3-5 個 finding。每個必須附 ≥ 2 個 supporting quote（參與者代號 + transcript ref）；confidence < H 必須說明為何 -->

### F1 · <finding 一句話>

- **Confidence:** **[H]**
- **Supporting quotes:**
  - "<原句>" — P03 §15
  - "<原句>" — P07 §22
- **Contradicts hypothesis:** H2（如有）

### F2 · <finding>

（同上格式）

### F3 · <finding>

（同上格式）

---

## 4. Hypothesis Validation & Surprising Insights

<!-- ai-rule: 對每個既定 hypothesis 標 supported / refuted / inconclusive + evidence；surprising insight 至少 1 個 -->

### Hypothesis status

| Hypothesis | Status | Evidence | Confidence |
|---|---|---|---|
| H1: <原假設> | **refuted** | F1, F3 | **[H]** |
| H2: <原假設> | supported | F2 | **[M]** |
| H3: <原假設> | inconclusive | _樣本不足_ | **[L]** |

### Surprising insights

- [INSIGHT] <insight 一句話> — **Why surprising:** <為何意外> — **Evidence:** F2 + quote P05 §8

---

## 10. Decision Log（key 1-2 條）

<!-- ai-rule: 每條必含 chosen + 至少 1 個 rejected option + 拒絕原因 -->

| Date | Decision | Options | Chosen | Rejected why | Confidence |
|---|---|---|---|---|---|
| YYYY-MM-DD | theme clustering 切法 | by_jtbd / by_pain_severity / by_persona | by_jtbd | by_pain_severity (難量化)、by_persona (跨群混淆) | **[H]** |

---

## 12. Confidence & Sources & TODO

- **整份文件最低 confidence 欄位：** <列出所有 [L] 與 [M]>
- **Fabricated assumptions（我推測但訪談未明說）：**
  - <假設 1>
- **Highest-value next input:** <下一份最該補的訪談類型 / 行為 analytics / 競品流失訪談>

### TODO（缺資料）

- _TODO: 需要 3 份 P2 訪談校準 F3 saturation_

---

> [!CAUTION]
> **輸出前 AI 自檢：**
> - [ ] 6 段 H2 章節齊全（編號 1, 2, 3, 4, 10, 12，刻意沿用完整版編號）
> - [ ] 每個 finding 至少 2 個 supporting quote（參與者代號 + transcript ref）
> - [ ] Consent + PII handling 已標明
> - [ ] 至少 1 條 surprising insight 或 hypothesis refutation
> - [ ] 沒有任何 finding 寫成解法（解決方案屬 PRD / ideation 卡）
> - [ ] Decision Log ≥ 1 條，每條有 rejected reason
> - [ ] 無 YAML / JSON schema 輸出（synthesis 是給人讀的 markdown）

Practice · 換你試做

先用自己的話交代素材，不需要先學會工程術語

確定的就寫，不確定的留白。下一步要做的是請 Agent 找缺口，不是讓它替你猜一套合理答案。

01這份文件要處理什麼

02目前已知背景

03可以採信的上游素材

04限制與不能自行改的事

05這份文件要幫誰做決定

可以先留白；複製提示詞後再到 Coding Agent 裡補充。

AI Practice · 手動三步

先問、再寫、最後審，不把整條流程鎖死

每一步都是獨立工作包。你可以停下補資料、修改限制或重做某一步，不需要服從固定的 Agent 接力流程。

STEP 01

只找阻擋文件成立的未知

先補會改變範圍、判斷或驗收結果的資訊，不急著寫文件。

我要製作「使用者研究」。先不要產出文件。

請根據我的素材，找出會影響這份文件正確性或可執行性的未知事項，一次最多問 5 題。

每題請包含：
1. 問題
2. 為什麼現在必須知道
3. 它會影響哪個章節或決定

已經回答的事不要重問；可以延後的事標成「待決策」；不要替我猜答案。

本文件的核心章節：Executive Summary、Methodology & Participant Profile、Key Findings、Hypothesis Validation & Surprising Insights、Decision Log（key 1-2 條）、Confidence & Sources & TODO

複製後，請在標示位置貼上自己的素材。

Review · 自己驗收

文件存在，不代表下一個角色真的能使用

逐條檢查 Agent 的輸出。人類負責需求、限制與驗收，也必須能說明重要結論從哪裡來。

CHECKED0 / 6

輕量範本要求的章節都存在，沒有用漂亮摘要取代必要內容。每個重要結論都能回到使用者素材、上游文件或已確認回答。資訊不足的地方明確標成 TODO、未知或待決策，沒有讓 AI 自行補完。數字、角色、範圍與條件具體到能被下一位接手者判斷。已做決定與仍可調整的內容分開，限制之間沒有互相矛盾。你能用自己的話說明這份文件最重要的三個判斷與依據。

NEXT HANDOFF

帶著這份文件，繼續到「JTBD · 任務驅動」

下一張卡會接住新的決策問題；不用一次把整條 SDLC 全做完。

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