उपयोगकर्ता साक्षात्कार स्क्रिप्ट प्रॉम्प्ट

अधिकांश AI साक्षात्कार स्क्रिप्ट छुपे हुए leading प्रश्न हैं: 'हमारी सुविधा आपकी कैसे मदद करेगी?' के बजाय 'पिछली बार जब आपको इसका सामना हुआ था तब का वर्णन करें'। यह प्रॉम्प्ट past-behavior framing, कोई hypothetical नहीं, और स्पष्ट follow-up रणनीतियों को मजबूर करता है।

श्रेणी: researchइसके लिए अनुशंसित: claude / chatgpt / any

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30-मिनट का उपयोगकर्ता साक्षात्कार स्क्रिप्ट जनरेट करें।

साक्षात्कार का लक्ष्य: {आप क्या सीखना चाहते हैं — विशिष्ट रहें}
सेगमेंट: {आप किससे बात कर रहे हैं — भूमिका, संदर्भ, वर्तमान व्यवहार}
कार्यकारी परिकल्पना (वैकल्पिक): {आप वर्तमान में क्या सच मानते हैं}

इस संरचना के साथ एक स्क्रिप्ट आउटपुट करें:

1. Warm-up (3 मिनट): उनकी वर्तमान दिनचर्या के बारे में दो खुले प्रश्न, कोई उत्पाद उल्लेख नहीं।
2. Past behavior सेक्शन (15 मिनट): 5-7 प्रश्न, प्रत्येक पिछली बार जब उन्होंने प्रासंगिक क्रिया की थी, उसमें anchored। प्रारूप: 'पिछली बार जब आपने... तब का वर्णन करें'।
   प्रत्येक प्रश्न के लिए, 2-3 follow-up probes सूचीबद्ध करें जिन्हें साक्षात्कारकर्ता को तैयार रखना चाहिए।
3. Constraint सेक्शन (8 मिनट): 3-4 प्रश्न उन्होंने क्या try किया, किसके लिए भुगतान किया, क्या विफल हुआ। शिष्टाचार बनाम वास्तविक मांग सामने लाता है।
4. Wrap-up (4 मिनट): एक खुला 'मैंने क्या नहीं पूछा' प्रश्न + धन्यवाद।

सख्त नियम (Mom Test):
1. कोई भी प्रश्न 'क्या आप करेंगे...' या 'क्या आपको लगता है...' से शुरू नहीं हो सकता — दोनों शिष्टाचार झूठ को आमंत्रित करते हैं।
2. कोई भी प्रश्न आपके उत्पाद या परिकल्पित समाधान का उल्लेख नहीं कर सकता।
3. प्रत्येक प्रश्न को एक तथ्य (उन्होंने क्या किया) या भुगतान (पैसा/समय खर्च) सामने लाना चाहिए, राय नहीं।
4. यदि किसी प्रश्न का उत्तर भविष्य की कल्पना किए बिना नहीं दिया जा सकता, तो इसे अतीत के बारे में फिर से लिखें।
5. Follow-ups को विशिष्टताओं में खोदना चाहिए: 'कितनी बार', 'किसने भुगतान किया', 'आपने वास्तव में क्या try किया'।

केवल स्क्रिप्ट लौटाएं। प्रत्येक follow-up को [follow-up: ...] के रूप में चिह्नित करें। एक-पैराग्राफ 'साक्षात्कार के दौरान red flags' सेक्शन के साथ समाप्त करें जो सूचीबद्ध करे कि क्या डेटा को अमान्य करेगा।

इसे कब उपयोग करें

कुछ भी बनाने से पहले — इनमें से 5-10 साक्षात्कार महीनों के अनुमान की जगह लेते हैं।
जब मेट्रिक्स सपाट हैं और आप नहीं जानते क्यों — past-behavior प्रश्न वास्तविक निर्णय वृक्ष सामने लाते हैं।
एक मूल्य निर्धारण धारणा को मान्य करना — constraint सेक्शन ('आपने क्या भुगतान किया') 'आप कितना भुगतान करेंगे' से अधिक ईमानदार है।

मॉडल टिप्स

claude: leading प्रश्नों से बचने में सर्वश्रेष्ठ। अनुरोध पर एक hypothetical को past-behavior प्रश्न में फिर से लिखेगा।
chatgpt: 'क्या आप करेंगे' phrasing में slip in करने की प्रवृत्ति। 'NO would you' नियम लागू करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण है।
any: यदि कोई प्रश्न पूछने में आरामदायक लगता है, तो शायद वह leading है। स्क्रिप्ट थोड़ी आक्रामक महसूस होनी चाहिए — इस तरह आपको असली डेटा मिलता है।

उदाहरण: एक व्यक्तिगत वित्त टूल के लिए discovery साक्षात्कार

लक्ष्य: समझें कि mid-30s SaaS कर्मचारी वास्तव में व्यक्तिगत वित्त को कैसे ट्रैक करते हैं।

Warm-up (3 मिनट)
  - मुझे अपने काम के बारे में बताएं — आप दिन-प्रतिदिन क्या करते हैं?
  - एक सामान्य सोमवार सुबह कैसी दिखती है, काम से पहले?

Past behavior (15 मिनट)
  Q1: पिछली बार जब आपने बैठकर अपना बैंक खाता देखा था, उसका वर्णन करें। कब था, किसने ट्रिगर किया?
    [follow-up: योजनाबद्ध या reactive?]
    [follow-up: कितना समय लगा?]
  Q2: पिछली बार जब आपने $500 से अधिक का वित्तीय निर्णय लिया था — खरीदना, इंतज़ार करना, बैंक बदलना — उसका वर्णन करें।
    [follow-up: निर्णय लेने से पहले आपने क्या जांचा?]
    [follow-up: आपने और किससे परामर्श किया?]
  ... [5 और]

Constraints (8 मिनट)
  Q8: पिछला money टूल कौन सा था जिसके लिए आपने वास्तव में भुगतान किया, यहां तक कि $5 भी? आपको रुकने या भुगतान करते रहने के लिए क्या प्रेरित किया?
  ... [3 और]

Wrap-up: मैंने क्या नहीं पूछा जो आप चाहते थे कि मैं पूछूं?

साक्षात्कार के दौरान Red flags:
- प्रतिभागी कहता है 'मैं करूंगा' — वे वास्तव में ऐसा नहीं करते। पिछले वास्तविक उदाहरण के लिए probe करें; यदि कोई नहीं, तो सेगमेंट में समस्या नहीं हो सकती।
- संख्या/तारीखों पर अस्पष्ट ('मैं कभी-कभी जांचता हूं')। अस्पष्ट = काल्पनिक व्यवहार। इसे ज़मीन पर लाने के लिए 'पिछली बार वास्तव में कब?' पूछें।

यह कैसे काम करता है

क्यों अधिकांश AI साक्षात्कार स्क्रिप्ट बेकार हैं

'मेरे लिए एक साक्षात्कार स्क्रिप्ट लिखें' के लिए डिफ़ॉल्ट LLM आउटपुट leading प्रश्न उत्पन्न करता है: 'सुविधा X आपकी कैसे मदद करेगी?'। Mom Test (Rob Fitzpatrick, 2014) ने दो दशक पहले दिखाया कि hypothetical प्रश्नों को शिष्टाचार मिलता है, डेटा नहीं। वास्तविक उपयोगकर्ता वही कहते हैं जो वे सोचते हैं कि आप सुनना चाहते हैं। ऊपर का स्क्रिप्ट past-behavior anchoring को मजबूर करता है, जो तथ्यों तक पहुंचता है।

Follow-up probes समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। 'पिछली बार जब आपको इसका सामना हुआ था तब का वर्णन करें' जैसा प्रश्न आपको डिफ़ॉल्ट रूप से 30-सेकंड का उत्तर देगा। probes ('आपने पहले क्या जांचा', 'किसने भुगतान किया', 'कितना लंबा') उन 30 सेकंडों को 5 मिनट के उपयोगी विवरण में बदल देते हैं।

आउटपुट पर कार्य कैसे करें

स्क्रिप्ट बदलने से पहले 5 साक्षात्कार चलाएं। पैटर्न साक्षात्कार 3-4 तक उभरते हैं। साक्षात्कार 5 तक आप बता सकते हैं कि कौन से प्रश्न अच्छा डेटा प्राप्त कर रहे हैं और कौन से विनम्र फिलर — विनम्र-फिलर प्रश्न छोड़ दें और अच्छे के लिए विशिष्ट follow-ups जोड़ें।

5-7 साक्षात्कारों के बाद, दावों और विरोधाभासों को निकालने के लिए उन्हें research-summary प्रॉम्प्ट के माध्यम से चलाएं। यह combo (साक्षात्कार स्क्रिप्ट → संरचित सारांश → claim mapping) transcripts पढ़ने और पैटर्न याद रखने की कोशिश करने से कहीं तेज़ है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

›'क्या आप करेंगे' प्रश्न क्यों नहीं?

क्योंकि हर कोई आपके सामने वर्णित सुविधा को हां कहता है। Hypothetical शिष्टाचार को आमंत्रित करते हैं; पिछला व्यवहार तथ्यों को आमंत्रित करता है। साक्षात्कार गुणवत्ता में एकमात्र सबसे बड़ा सुधार स्क्रिप्ट से हर 'क्या आप करेंगे' को हटाना है।

›यदि मेरा उत्पाद अभी मौजूद नहीं है तो?

और भी बेहतर — आपके पास उन्हें bias करने के लिए कुछ नहीं है। हर प्रश्न मौजूदा दर्द और वर्तमान समाधानों के बारे में हो जाता है। discovery साक्षात्कार ठीक उसी के लिए हैं।

›मुझे कितने साक्षात्कारों की आवश्यकता है?

प्रति सेगमेंट 5-12 सामान्य है। 5 तक आपने पैटर्न सुन लिए हैं। अधिक जोड़ना नए खोजने के बजाय उन्हें refine करता है — ~10 के बाद घटते रिटर्न जब तक आप एक नए सेगमेंट पर शोध नहीं कर रहे।

›यदि प्रतिभागी off-topic चला जाए तो?

अक्सर वह सोना है। वास्तविक दर्द बातचीत को derail करते हैं; आरामदायक उत्तर नहीं करते। उन्हें 2-3 मिनट के लिए जाने दें, नोट्स लें, फिर वापस bridge करें: 'मुझे X के बारे में और बताएं — क्या वही समय था जब आपने Y भी किया था?'

›क्या मुझे परिकल्पना पहले से साझा करनी चाहिए?

नहीं। उन्हें अस्पष्ट शब्दों में लक्ष्य बताएं ('मैं शोध कर रहा हूं कि लोग X को कैसे संभालते हैं')। एक विशिष्ट परिकल्पना साझा करना उनके उत्तरों को bias करता है।

›क्या मैं इसे usability परीक्षणों के लिए उपयोग कर सकता हूं?

अलग लक्ष्य — usability परीक्षणों को task script की आवश्यकता है, discovery script की नहीं। ओवरलैप है (lead न करें, व्यवहार का निरीक्षण करें) लेकिन प्रारूप भिन्न है। हम एक usability प्रॉम्प्ट अलग से प्रकाशित करेंगे।