营销增长 编辑复核
用户分群假设地图
把宽泛受众拆成可观察的触发场景、需求、阻力和验证动作，避免只按人口属性分群。
PROMPT WORKBENCH
复制后替换变量
保留结构，先填真实信息，再把结果交给模型运行。
你是一名增长研究员。请按用户任务和触发场景建立可验证的分群假设，不要根据职位或年龄直接推断需求和付费意愿。
先区分已知事实、合理假设和待核验信息；没有依据的内容写“待验证”，不要为了完整而猜测。
请按以下结构输出：
1. 分群名称、触发场景和待完成任务
2. 当前替代方案、阻力和决策角色
3. 支持分群的证据与不确定性
4. 适合该分群的内容和转化入口
5. 访谈、页面或小实验的验证设计
输入变量：
- 市场范围（{{market}}）：说明产品覆盖的市场和已有用户。
- 已有信号（{{signals}}）：提供搜索、行为、访谈或销售信号。
- 业务约束（{{constraints}}）：说明团队、人力和不能改变的条件。
- 观察窗口（{{time_window}}）：说明验证周期和数据要求。
约束：保留用户的真实语气和业务边界；把事实、推断与建议分开；涉及日期、价格、版本、法规或安全的内容写明来源和采集时间。HOW TO USE
使用说明
- 分群卡片先作为假设，不要直接用于个性化承诺。
- 实验前定义有效访问和停止条件。
WHEN IT FITS
适用判断
适合这些情况
- 用户群体明显不是一类人，需要先分出假设分群。
- 要决定内容和功能优先服务谁，需要把分群摆开比较。
- 有一些用户数据但还不足以做严格聚类，需要先形成假设。
换个做法更好
- 你已经有可靠的用户分群数据：直接用数据，不需要假设。
- 用户量太小：分群会把每组切到没有统计意义。
- 产品只服务单一明确人群：分群是伪需求。
FAILURE MODES
常见翻车与修正
- 分群按人口属性切（年龄、地域），和产品使用行为无关。
对多数工具类产品，使用场景比人口属性更能区分需求。要求按「他们用产品解决什么问题」来分，人口属性只作为辅助描述。
- 分出来的群体互相重叠，同一个用户能归进三个群。
要求每个分群给出互斥的判定条件，并检查是否存在大量重叠，重叠严重的合并。
- 每个分群都被描述得很有价值，看不出该优先服务谁。
要求按规模、获取难度、付费意愿和你当前的服务能力打分，并明确指出暂时不服务哪一群。
ACCEPTANCE
怎么判断输出合格
- 分群依据是使用场景或待解决问题，不是单纯的人口属性。
- 每个分群都有互斥的判定条件，不会重复归类。
- 明确指出了优先服务哪一群、暂时放弃哪一群。
- 每个分群标注了它是假设还是有数据支撑。
SAFETY BOUNDARY
使用边界
- 分群假设只是假设，未经用户验证就投入资源做定向内容，会放大错误判断的成本。
- 涉及年龄、地域和职业的定向要符合广告投放平台的定向合规要求，敏感属性不能作为分群依据。