고객 인터뷰에서 문제·근거·후속 질문을 뽑는 프롬프트

무엇을 해결하나

고객 인터뷰 전사에서 사용자의 실제 행동과 불편, 해석, 제품 아이디어를 분리해 리서치 노트로 만들 때 사용합니다.

준비할 정보

• 실제 적용할 환경과 대상 범위를 먼저 적습니다.
• 현재 상태와 기대 결과를 숫자나 예시로 준비합니다.
• 운영 데이터, 개인정보, secret은 제거하거나 안전한 placeholder로 바꿉니다.
• 변경 작업이라면 승인자, backup, rollback 가능 여부를 확인합니다.

복사해서 쓰는 프롬프트

다음 인터뷰 전사를 분석해줘.
연구 질문: {{RESEARCH_QUESTION}}
참여자 맥락: {{PARTICIPANT_CONTEXT}}
전사: {{TRANSCRIPT}}

표: 관찰한 행동 / 불편 / 직접 인용 요약 / 해석 / 확신도 / 후속 질문
제품 기능 요청은 underlying need와 분리해줘.

실행 순서

1. placeholder를 실제 환경 정보로 바꾸되 secret 값은 입력하지 않습니다.
2. 먼저 조회와 미리보기로 대상 범위, 권한, 현재 상태를 확인합니다.
3. 결과가 예상과 맞을 때만 가장 작은 단위로 실행하거나 초안을 생성합니다.
4. 변경 전후의 수치와 화면을 같은 조건에서 비교해 기록합니다.
5. 이상이 있으면 작업을 넓히지 말고 중단 조건과 rollback 절차를 따릅니다.

결과 확인

핵심 인사이트마다 원문 위치를 연결하고 여러 참여자에게서 반복됐는지 구분합니다. 연구자가 유도한 답과 자발적 경험을 따로 표시합니다.

검수 결과에는 확인한 사실, 아직 확인하지 못한 가정, 다음 행동을 분리해서 남깁니다. 다른 사람이 같은 입력으로 재현할 수 있도록 환경과 확인 시각도 함께 기록하면 좋습니다.

주의사항

개인 식별 정보는 가명 처리하고 한 명의 의견을 전체 시장의 요구로 일반화하지 않습니다. 짧은 인용도 공개 동의 범위를 확인합니다.

AI가 만든 설명과 명령은 초안입니다. 실제 제품 버전과 조직 정책, 공식 문서를 대조하고 영향이 있는 작업은 dev나 격리 환경에서 먼저 검증하세요.