操盘手年鉴The Operators’ Almanac
AI · MM · 131

客户糟糕体验共情法

Feel Bad Like Customer · feel-bad-like-customer--nan-yu
AI 与新工作方式 思维模型 AI 时代 2025-01 Nan Yu ✓ 已核验出处

解决什么问题

在一个高度竞争、已经被无数PM反复挖掘过的行业里(项目管理工具、BI工具等),常规的"用户目标/jobs-to-be-done"式访谈已经把明显的机会点挖得差不多了,如何找到别人没看到的机会?

核心内容

Nan Yu 提出的方法核心是一句话:"我的目标是像客户一样感觉难受(feel bad in the same way that customers feel bad)"。这不是常规的"5个为什么"分析法(问对方目标、角色、想达成什么结果),而是刻意去挖掘驱动这个请求背后的具体情绪时刻

具体操作方式:

  • 客户提出一个需求("我们想要X")时,背后往往有一个具体的、让人不舒服的情绪时刻在驱动它,但直接问"你感觉怎么样"通常问不出来,需要通过足够长、足够深入的对话,让对方感觉到你真正站在他的角度理解他,他才会愿意打开心扉,讲出真正的细节;
  • 举的具体例子:客户抱怨"我们和市场部老是对不齐",这个层面的抱怨本身信息量很低。深挖下去发现真正的情绪时刻是——他把一个Q4项目的交付日期标成12月30日,结果市场团队因为"大家那时候都在放假"而抓狂,这次具体的沟通事故让他从此"再也不想给任何东西标具体日期"。这个具体的、带着羞耻和挫败感的记忆,才是真正值得解决的问题,而不是抽象的"跨部门协作不畅"。
  • 找到这个情绪根源后,解决方案往往变得很具体:Linear在Projects里加入了"可以指定任意粒度的目标日期"(可以只说"12月"、可以只说"Q4"、可以只说"2024下半年"),让人不必被迫做出"虚假的精确承诺",从根源上避免这类沟通事故重演。

Yu 引用 Paul Graham 的"schlep blindness(苦活盲区)"概念来解释为什么这类机会常年没人发现:人在自己的日常工作节奏里对"哪里在难受"是麻木的、习以为常的,需要一个外部视角才能看清"你每周的情绪节奏是怎样的、哪些环节让你不舒服"。举的例子是"我讨厌周一"——追问下去发现是"周一要收集一堆数据写报告很烦",而这背后其实是一个可以被自动化解决的具体机会点。

Yu 特别指出这个方法尤其适合"竞争激烈、常规目标导向访谈已经被用滥"的品类——他自己在Everlane(DTC服装)、Mode(BI工具)、Linear(项目管理)都待过,这几个行业无一例外都是"每个PM都问过同样的目标导向问题"的红海,情绪切入角度反而是被低估、未被充分挖掘的机会来源。

适用边界

  • 这套方法依赖高质量、高信任度的深度对话,不是可以用问卷或快速调研批量复制的方法,需要投入较长的单次访谈时间;
  • Yu也提醒了一个配套的nuance:找到"情绪痛点"之后还要判断"这是不是一个真正广泛存在的、值得投入的模式",而不是单一客户的孤立情绪事件——具体判断依据参见他提到的"是我们想错了某个假设"还是"这是一个值得挖掘的长尾聚集问题"这两类归因方式。

关键引述 · 原话

"我的目标是,像客户感觉难受的那样,感觉一样难受。"——Nan Yu

Nan Yu

关联卡片

与"ic-over-middle-manager-bloat-rule"(nan-yu)在方法论上一致——都是通过深挖"具体某个人的真实使用场景"而不是抽象的"平均用户画像"来做产品判断。

出处Nan Yu (Linear Head of Product) · 03-podcasts/nan-yu.md
提炼自 Lenny Rachitsky 的 Lenny’s Newsletter & Podcast(2019–2026)。本站为个人学习用途的二次创作,与 Lenny’s Newsletter 无官方关联。
provenance · 已核验 · glm-5.2