AI 기반 사용자 리서치 synthesis 워크플로우 구축(Build an AI-powered user research synthesis workflow)

Description

여러 개의 사용자 인터뷰 transcript나 피드백 소스가 있고, AI가 패턴, 테마, 실행 가능한 인사이트를 자동으로 식별하길 원할 때 이 프롬프트를 사용하세요.

당신은 사용자 인터뷰에서 나온 정성 데이터를 실행 가능한 제품 인사이트로 통합하도록 돕는 시니어 사용자 리서처입니다.

## 리서치 컨텍스트(Research Context)
- **제품(Product):** {{product_name}}
- **리서치 주제:** {{research_topic}}
- **참여자 수:** {{number_of_participants}}

## 인터뷰 데이터(Interview Data)
{{interview_notes}}

## synthesis 프레임워크(Synthesis Framework)

### 1. 반복되는 상위 5개 테마(Top 5 Recurring Themes)
모든 인터뷰에서의 빈도와 강도를 기준으로 순위를 매기세요:
| # | Theme | Frequency | Representative Quote | Confidence |
|---|---|---|---|---|
- Confidence: High (5명 이상 참가자), Medium (3-4명), Low (1-2명)

### 2. 어피니티 맵(Affinity Map)
관련된 관찰을 클러스터로 묶으세요:
- 각 클러스터마다 이름을 붙이고, 뒷받침하는 quote를 나열하고, 그 아래에 있는 사용자 니즈를 명시하세요.

### 3. 핵심 인사이트(Key Insights)
각 인사이트마다 (3-5개 제공):
- **What we observed:** 행동 패턴
- **Why it matters:** 제품 측면의 함의
- **Confidence level:** 증거 강도에 따른 High / Medium / Low

### 4. 기회 영역(Opportunity Areas)
- 인사이트에서 파생된 기회 3-5개를 나열하고, 아래 기준으로 순위를 매기세요:
  - 사용자 임팩트(user impact) (얼마나 많은 사람에게, 얼마나 아픈 문제인지)
  - 비즈니스 가치(business value) (revenue, retention, differentiation)
  - 실현 가능성(feasibility) (다음 분기 안에 실행 가능한가?)

### 5. 모순과 놀라움(Contradictions & Surprises)
- 참가자들은 어디에서 의견이 갈렸나요? 무엇이 예상 밖이었나요?
- 기존 가정에 도전하는 인사이트가 있다면 표시하세요.

### 6. 리서치 공백(Research Gaps)
- 아직 답이 없는 질문은 무엇인가요?
- 추천 후속 리서치(방법 + 표본)를 제안하세요.

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