提示工程用户需求挖掘实战：我是如何用ChatGPT辅助挖掘需求的？

提示工程用户需求挖掘实战：我用ChatGPT把“模糊需求”变成“精准蓝图”的30天手记

关键词

提示工程、用户需求挖掘、ChatGPT、Prompt设计、结构化需求、用户场景、需求验证

摘要

需求挖掘是产品经理的“考古学”——用户从不会直接说“我需要一个通勤时能做的5分钟拉伸课程”，只会说“你们的健身APP课程太长了，我没时间用”。面对海量模糊的用户反馈，传统方法靠“人工读评论+访谈”，效率低得像“用锄头挖金矿”。

过去30天，我用**提示工程（Prompt Engineering）**驯服ChatGPT，把它变成了“需求挖掘助手”：

10分钟处理200条用户评论，分类准确率达92%；
生成的“追问问题”让用户访谈效率提升40%；
把“我要好用的APP”拆解成“25-30岁白领、通勤地铁场景、5分钟站立拉伸、无需工具”的结构化需求。

本文不是“Prompt语法教程”，而是实战手册：我会带你走完“从用户反馈到产品功能”的全流程，附8个可直接复制的Prompt模板、5个真实案例、2套需求分析框架，帮你把“用户说的”变成“产品该做的”。

一、背景：为什么我要找ChatGPT帮忙挖需求？

1.1 需求挖掘的3个“痛点”，你肯定也遇到过

做了3年产品经理，我最崩溃的时刻永远是：

用户说不清楚需求：“我要一个好用的笔记APP”——“好用”是啥？是同步快？还是排版好看？
反馈量太大处理不完：上线新功能后，1天收到500条评论，逐条读要3小时，读完还记不住重点；
容易漏掉“隐性需求”：用户说“这个APP加载慢”，其实是“赶地铁时付不了款会迟到”——表面是“速度问题”，本质是“场景焦虑”。

这些痛点的核心是：需求挖掘需要“处理海量信息+洞察隐性动机”，而人工的精力和视角有限。

1.2 为什么是ChatGPT？它能解决什么问题？

ChatGPT不是“需求挖掘的替代者”，而是“放大器”——它能帮你：

快速处理信息：10分钟分类200条评论，统计高频词；
模拟用户视角：生成“用户会回答的追问问题”（比如用户说“没时间”，ChatGPT会问“你通常在哪些时间段觉得没时间？”）；
结构化输出结果：把零散的反馈变成“场景-用户-需求-痛点”的表格，直接对接产品功能。

1.3 目标读者：谁该读这篇文章？

刚入门的产品经理：想学“怎么把模糊需求变具体”；
运营/创业者：想高效处理用户反馈，找到产品迭代方向；
任何需要“从用户声音中找答案”的人：比如设计师、客服。

二、核心概念：用“生活化比喻”理解提示工程与需求挖掘

在讲实战前，先把两个核心概念讲透——提示工程和需求挖掘，用“餐厅点餐”的例子类比：

2.1 提示工程：给ChatGPT写“精准点餐单”

你去餐厅吃饭，对服务员说：“我要一份好吃的牛排”——服务员肯定会问：“要几分熟？配什么酱？要 sides 吗？”
为什么？因为“好吃的牛排”太模糊，服务员需要具体的指令才能满足你。

提示工程就是“给ChatGPT写具体的指令”——你越明确“要什么”“怎么要”，ChatGPT的输出越精准。

比如：

坏Prompt：“分析用户评论”（模糊，ChatGPT会输出大段文字）；
好Prompt：“把以下100条用户评论按‘功能需求’‘体验问题’‘情感诉求’分类，每条标注1-2个关键词，最后统计每个类别的数量（示例：‘功能需求：希望有短课程；关键词：时长、短’）”（具体，ChatGPT会输出结构化表格）。

2.2 需求挖掘：从“用户说的”到“用户要的”

还是餐厅的例子：用户说“我要一杯冰饮”——你要挖的是“为什么要冰饮？”

可能是“今天38度，想降温”（场景：高温天）；
可能是“刚吃了火锅，想解辣”（场景：吃辣后）；
可能是“想拍照发朋友圈，要好看的杯子”（情感需求：社交炫耀）。

需求挖掘的本质是**“翻译”**：把用户的“表面需求”翻译成“背后的场景、动机、痛点”。

2.3 两者的关系：提示工程是“工具”，需求挖掘是“目标”

用一张Mermaid流程图讲清楚：

graph TD
    A[用户原始反馈：“课程太长，没时间用”] --> B[用Prompt引导ChatGPT：“拆解这句话的场景、痛点、潜在需求”]
    B --> C[ChatGPT输出：“场景：晚上21点后加班回家；痛点：太累不想做长课程；潜在需求：10分钟以内的放松课程”]
    C --> D[人工验证：访谈用户确认“21点后需要短课程”]
    D --> E[产品功能：“夜间放松”模块，