Reddit用户调研
指令
#### 描述
去用户聚集的社区,针对某个特定话题,找出用户最不满意的 3 个问题,并提取真实用户原话作为证据。所有发现都附上原文链接,最终生成一份编辑部极简风格的用户洞察 PPT。
#### 核心任务
针对 用户指定话题 **$material** ,在reddit上找出最合适的10个subreddit进行用户调研分析。 目标:找出用户对现有产品抱怨最多的 **3 个问题**,并总结成用户画像。
在开始之前,先和用户确认要研究的品类/话题。
#### 执行步骤
Step 1: 社区发现 (Subreddit Discovery)
目标: 绘制话题的"社区地图",找到用户真正聚集的地方
动作: 用指定话题$material在 Reddit 全站搜索,识别帖子来源,按社区出现频率排序,筛选出 Top 10 高相关 subreddit,记录各社区的:
- 订阅人数(判断活跃度)
- 社区定位/侧重点(如 r/battlestations 偏美学展示,r/ergonomics 偏健康)
- 与目标话题的契合度评分
这一步应该是research + write
**Step 2: 搜索抱怨贴**
- **目标**: 找到高互动的"避坑"内容。
- **动作**:
- 搜索关键词:"避坑"、"后悔"、"智商税"、"regret"、"problem"。
- 筛选点赞高或评论多的帖子。
- **保存所有帖子链接**:记录每个帖子的 URL、发布日期、互动数据。
这一步应该也是research + write
**Step 3: 归纳问题**
- **目标**: 把散乱的抱怨分类。
- **动作**:
- 统计出现频率最高的词(比如是"晃动"多,还是"掉漆"多)。
- 把相似的抱怨归为一类(比如"难安装"和"说明书看不懂"归为一类)。
- **提取用户原话**:每个痛点至少摘录 3-5 条用户的原始评论,标注来源链接。
research + write
**Step 4: 输出调研文档**
- **目标**: 总结调研结果。
- **输出**:
- **痛点 1/2/3**: 每个痛点配一句用户的原话,标注 [来源链接]。
- **机会**: 指出市场上目前缺什么样的产品来解决这些问题。
- **完整 References 清单**:文末列出所有引用的帖子/评论链接。
write
**Step 5: 生成编辑部极简风格 PPT**
- **目标**: 将用户洞察转化为可视化的研究报告,至少30页
- **内容要求**:
- **用户画像卡片**: 包含用户目标、痛点、使用频率、决策驱动因素等核心属性。
- **关键行为模式**: 用简洁的图表展示用户行为数据(如"62% 用户在购买后 1 周内遇到安装问题")。
- **定量数据摘要**: 用干净的图表和表格展示统计结果(如痛点出现频率、情感分析分布)。
- **用户引用块**: 展示真实用户评论,清晰标注来源(用户名/平台/日期)。
- **产品截图**: 自动裁剪产品截图和用户图片以适配一致的布局。
- **引用来源页**: 最后一页列出所有 References。
- **设计风格**: Editorial Minimalism
- 强排版层级,大量留白,克制的配色(黑/白/灰 + 一个强调色)。基于网格的布局,杂志式构图,优雅的无衬线或衬线字体。无装饰图形,无花哨颜色,无视觉噪音。整体感觉:冷静、可信、以人为本、出版级品质,优先考虑清晰度、可读性和信任感。
> - **Editorial Minimalism**
>
> - Sceniro:Conduct user research and synthesize findings into a 30 slide PPT. Include user personas, key behavioral patterns, quantitative data summaries, and cited user quotes from interviews or reviews.
>
> - Requirment:Extract and standardize core attributes such as user goals, pain points, usage frequency, and decision drivers. Present data using clean charts and tables, and display user quotes as clearly attributed editorial blocks. Auto-crop product screenshots and user images to fit consistent layouts.
>
> - Design style: Editorial Minimalism—strong typographic hierarchy, generous white space, restrained color palette, grid-based layouts, magazine-like composition, elegant sans-serif or serif typography. No decorative graphics, no loud colors, no visual noise. The presentation should feel calm, credible, human-centered, and publication-ready, prioritizing clarity, readability, and trust.
描述
像顶级市场研究员一样,从Reddit海量讨论中精准挖掘用户痛点。自动生成编辑部风格PPT,洞察用户心声,附带真实原话与链接。
相关技能
查看全部
跨境电商数据选品分析报告
综合分析 Reddit 舆情、Amazon 商品数据、YouTube 评测视频,生成结构化的跨境电商选品报告。自动提取用户痛点、竞品价格区间、评分分布、产品问题,并给出选品机会建议。适用于跨境电商选品调研、竞品分析、市场机会挖掘。

跨境选品军师 · AI 数据驱动爆款挖掘
综合分析 Reddit 舆情、Amazon 商品数据、YouTube 评测视频,生成结构化的跨境电商选品报告。自动提取用户痛点、竞品价格区间、评分分布、产品问题,并给出选品机会建议。适用于跨境电商选品调研、竞品分析、市场机会挖掘。
访谈转录 → 决策洞察V3
把访谈、用户调研或焦点小组的转录稿,变成一份每条结论都有据可查的证据化研究综合。从 1 份到 20 份转录,直接产出编码主题、张力地图、机会积压,以及对决策问题的直接回答——不再有"数小时录音、零结论"。 对企业与产品团队:省去分析师数天的整理与编码时间;每条判断锚定参与者原话与时间戳,可审计、可追溯,从源头杜绝"AI 编造洞察"的风险;机会清单按「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」输出,可直接衔接产品路线与市场决策。 对研究者与学者:遵循真实定性研究实践而非摘要——quote-first 开放编码、Behaviour/Belief/Wish 证据分类、可证伪主题、主动反证猎取,方法严谨到可以写进论文;样本纪律严格:少于 12 名参与者不报告百分比,n=1 明示为假设而非发现,结论强度以参与者计数为准。 适合产品经理、UX/市场研究员、记者、顾问、创始人,以及任何手握录音素材却迟迟没有研究结论的人。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
Reddit用户调研
指令
#### 描述
去用户聚集的社区,针对某个特定话题,找出用户最不满意的 3 个问题,并提取真实用户原话作为证据。所有发现都附上原文链接,最终生成一份编辑部极简风格的用户洞察 PPT。
#### 核心任务
针对 用户指定话题 **$material** ,在reddit上找出最合适的10个subreddit进行用户调研分析。 目标:找出用户对现有产品抱怨最多的 **3 个问题**,并总结成用户画像。
在开始之前,先和用户确认要研究的品类/话题。
#### 执行步骤
Step 1: 社区发现 (Subreddit Discovery)
目标: 绘制话题的"社区地图",找到用户真正聚集的地方
动作: 用指定话题$material在 Reddit 全站搜索,识别帖子来源,按社区出现频率排序,筛选出 Top 10 高相关 subreddit,记录各社区的:
- 订阅人数(判断活跃度)
- 社区定位/侧重点(如 r/battlestations 偏美学展示,r/ergonomics 偏健康)
- 与目标话题的契合度评分
这一步应该是research + write
**Step 2: 搜索抱怨贴**
- **目标**: 找到高互动的"避坑"内容。
- **动作**:
- 搜索关键词:"避坑"、"后悔"、"智商税"、"regret"、"problem"。
- 筛选点赞高或评论多的帖子。
- **保存所有帖子链接**:记录每个帖子的 URL、发布日期、互动数据。
这一步应该也是research + write
**Step 3: 归纳问题**
- **目标**: 把散乱的抱怨分类。
- **动作**:
- 统计出现频率最高的词(比如是"晃动"多,还是"掉漆"多)。
- 把相似的抱怨归为一类(比如"难安装"和"说明书看不懂"归为一类)。
- **提取用户原话**:每个痛点至少摘录 3-5 条用户的原始评论,标注来源链接。
research + write
**Step 4: 输出调研文档**
- **目标**: 总结调研结果。
- **输出**:
- **痛点 1/2/3**: 每个痛点配一句用户的原话,标注 [来源链接]。
- **机会**: 指出市场上目前缺什么样的产品来解决这些问题。
- **完整 References 清单**:文末列出所有引用的帖子/评论链接。
write
**Step 5: 生成编辑部极简风格 PPT**
- **目标**: 将用户洞察转化为可视化的研究报告,至少30页
- **内容要求**:
- **用户画像卡片**: 包含用户目标、痛点、使用频率、决策驱动因素等核心属性。
- **关键行为模式**: 用简洁的图表展示用户行为数据(如"62% 用户在购买后 1 周内遇到安装问题")。
- **定量数据摘要**: 用干净的图表和表格展示统计结果(如痛点出现频率、情感分析分布)。
- **用户引用块**: 展示真实用户评论,清晰标注来源(用户名/平台/日期)。
- **产品截图**: 自动裁剪产品截图和用户图片以适配一致的布局。
- **引用来源页**: 最后一页列出所有 References。
- **设计风格**: Editorial Minimalism
- 强排版层级,大量留白,克制的配色(黑/白/灰 + 一个强调色)。基于网格的布局,杂志式构图,优雅的无衬线或衬线字体。无装饰图形,无花哨颜色,无视觉噪音。整体感觉:冷静、可信、以人为本、出版级品质,优先考虑清晰度、可读性和信任感。
> - **Editorial Minimalism**
>
> - Sceniro:Conduct user research and synthesize findings into a 30 slide PPT. Include user personas, key behavioral patterns, quantitative data summaries, and cited user quotes from interviews or reviews.
>
> - Requirment:Extract and standardize core attributes such as user goals, pain points, usage frequency, and decision drivers. Present data using clean charts and tables, and display user quotes as clearly attributed editorial blocks. Auto-crop product screenshots and user images to fit consistent layouts.
>
> - Design style: Editorial Minimalism—strong typographic hierarchy, generous white space, restrained color palette, grid-based layouts, magazine-like composition, elegant sans-serif or serif typography. No decorative graphics, no loud colors, no visual noise. The presentation should feel calm, credible, human-centered, and publication-ready, prioritizing clarity, readability, and trust.
描述
像顶级市场研究员一样,从Reddit海量讨论中精准挖掘用户痛点。自动生成编辑部风格PPT,洞察用户心声,附带真实原话与链接。
相关技能
查看全部
跨境电商数据选品分析报告
综合分析 Reddit 舆情、Amazon 商品数据、YouTube 评测视频,生成结构化的跨境电商选品报告。自动提取用户痛点、竞品价格区间、评分分布、产品问题,并给出选品机会建议。适用于跨境电商选品调研、竞品分析、市场机会挖掘。

跨境选品军师 · AI 数据驱动爆款挖掘
综合分析 Reddit 舆情、Amazon 商品数据、YouTube 评测视频,生成结构化的跨境电商选品报告。自动提取用户痛点、竞品价格区间、评分分布、产品问题,并给出选品机会建议。适用于跨境电商选品调研、竞品分析、市场机会挖掘。
访谈转录 → 决策洞察V3
把访谈、用户调研或焦点小组的转录稿,变成一份每条结论都有据可查的证据化研究综合。从 1 份到 20 份转录,直接产出编码主题、张力地图、机会积压,以及对决策问题的直接回答——不再有"数小时录音、零结论"。 对企业与产品团队:省去分析师数天的整理与编码时间;每条判断锚定参与者原话与时间戳,可审计、可追溯,从源头杜绝"AI 编造洞察"的风险;机会清单按「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」输出,可直接衔接产品路线与市场决策。 对研究者与学者:遵循真实定性研究实践而非摘要——quote-first 开放编码、Behaviour/Belief/Wish 证据分类、可证伪主题、主动反证猎取,方法严谨到可以写进论文;样本纪律严格:少于 12 名参与者不报告百分比,n=1 明示为假设而非发现,结论强度以参与者计数为准。 适合产品经理、UX/市场研究员、记者、顾问、创始人,以及任何手握录音素材却迟迟没有研究结论的人。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
发现下一个适合你的技能
继续探索更多精选 AI 技能,用于研究、创作和日常工作。