用AI准备用户访谈：把“为什么不来”拆成能聊的问题
“用户为什么不来？”听起来像一个研究问题，其实藏了好几个未经检验的判断：对方知道服务、需要服务，而且本来应该来。把这句话直接交给AI，容易得到一份解释得很圆的原因清单。我更愿意先让AI拆问题，帮访谈者找到能问出口、又不急着下结论的起点。
先把抱怨拆成未知
设想一个虚构案例：小岚经营周末陶艺体验，发现一些咨询过的人没有预约。她原本想问“是不是价格太贵”，但这已经把价格推到了对方面前。现在她把目标改成：了解一次咨询发生前后，对方想做什么、比较了什么，以及后来怎样安排周末。
我建议先请AI列出“尚不知道的事”，而不是“可能的原因”。例如，对方是否真的在安排活动，咨询时最关心什么，最后有没有参加别的活动。这样得到的是访谈路线，尚未形成结论，也不会把所有没预约的人当成同一种人。
AI生成概念配图
沿着最近一次经历发问
GOV.UK的深度访谈指南建议使用开放、中立的问题，并围绕故事和真实例子展开。以下问法是基于这一原则设计的练习，并非指南中的现成问卷：
开场：最近一次考虑周末活动时，你当时想怎样安排？
进入过程：你从哪里开始寻找？接下来做了什么？
聚焦咨询：你当时想从咨询中弄清楚哪些事？
追问选择：后来你怎样决定？还有哪些安排进入了考虑？
补足细节：你刚才说“不太方便”，能讲讲那次具体发生了什么吗？
这些问题不需要全部照读。如果对方没比较其他活动，就不追着问“哪个更好”；如果已经说清楚最后没有出门，也不要继续把聊天推向竞争者。问题的顺序只是扶手，真正的路线由对方的经历决定。
让AI检查问法中的预设
可复用提示模板：我正在了解【一类人】最近一次【行为】的过程，研究目标是【待了解的事情】。下面是我的访谈问题：【粘贴问题】。请逐条指出其中的暗示、预设，以及把两件事塞在一起的地方。将每题改成一个开放问题，并给出一个紧贴真实经历的追问。不要替受访者回答，不要推导用户需求，不要写解决方案。最后按自然聊天顺序排出六个主问题。
拿到结果后，可以找同事试聊十分钟。这里练的是问题是否清楚、顺序是否顺畅，不把同事的回答算进正式发现。小岚也可以把“你为什么没有预约”移到后半段，等具体过程出现后，再问哪个环节让计划发生了变化。
答案必须来自真实的人
在这个虚构案例中，一位受访者可能说自己只是替朋友询价，另一位可能已经选好日期，却后来临时改了安排。这些是假设性的示例，不能写成研究发现。AI生成的“典型用户回答”同样只能用于检查问卷有没有遗漏，不能代替真实受访者，也不能作为需求证据。
访谈后的判断仍要克制：一个人的故事提供线索，不说明这种情况有多普遍；“以后会来”也不等于实际预约。把原话、发生过的行为和自己的解释分开，再决定下一轮问谁、追什么。AI最有价值的帮助，是让我们少问带答案的问题，多留一点空间听见意料之外的经历。
