利用 JTBD 框架挖掘用户真实需求与产品机会
解决需求分析浅层化问题：通过 JTBD（Jobs-to-be-Done）框架，引导 AI 绕过表面的“功能请求”，深挖用户在特定场景下试图实现的“进度（Progress）”及其背后的心理动机。
为什么需要这个技能
很多产品经理或创业者在调研时容易陷入“功能陷阱”——用户说想要一个按钮，我们就给他们一个按钮。但功能并非动力，用户购买产品本质上是在“雇佣”它来完成某项任务（Job）。
本技能将 AI 转化为一名行为经济学家和消费者动机研究员。它不仅分析用户做了什么，更分析用户为什么在那个时刻决定更换现有方案。通过区分功能性、情感性和社交性需求，帮助团队在产品定位、营销话术和 UX 设计上精准击中用户痛点。
适用场景
- 产品定义阶段：需要理解用户为何选择你的产品而非竞争对手。
- 营销话术优化：将产品描述从“功能列表”转变为“解决具体生活/工作问题”的方案。
- 竞品分析：识别那些看似不相关但实际上在竞争同一“任务”的替代方案（如：由于需要提神，用户可能在咖啡和快走之间做选择）。
- 用户流失分析：寻找导致用户放弃当前方案的“触发点（Trigger）”。
核心工作流
- 建立上下文：定义目标人群的心理画像、核心目标以及分析的约束条件。
- 分解进度状态：描述用户在采取行动之前的状态
采取行动后的理想状态。 - 多维度拆解 Job：
- 功能性 Job：具体要完成的任务（速度、可靠性）。
- 情感性 Job：使用后希望感受到的情绪（自信、安心）。
- 社交性 Job：希望在他人眼中建立的形象（地位、认同）。
- 识别雇佣触发点：捕捉导致用户寻求改变的痛点或机会瞬间。
- 分析竞争替代方案：对比直接竞品、手动替代方案以及“维持现状”的成本。
- 定义成功标准：用用户自己的语言定义什么才是真正的“任务完成”。
下载和安装
下载 jobs-to-be-done-analyst 中文版 Skill ZIP
解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。
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