产品概念测试
决定产品方案之前，先弄清用户是否理解产品价值和使用场景。 向目标用户展示概念、原型或方案，AI 针对用户的理解、兴趣、顾虑继续追问，得到可回溯的推进与修改判断依据。
[ 四个关键问题 ] N.02
产品方案值不值得继续，先回答这四个问题产品方案值不值得继续，先回答这四个问题
用户是否看懂
请用户用自己的话表达对产品的理解，定位误解点，区分「展示过」和「看懂了」。
他们为什么在意或不在意
追问兴趣或无感的具体原因，判断方案对应的是真实任务还是一时好奇。
什么顾虑会阻止使用
识别价格、信任、学习成本和流程改动中的哪一类顾虑会阻止使用。
下一版应该改什么
比较多条反馈的共同原因和适用条件，把每条修改建议锚定到具体回答。
用问卷问用户喜欢或不喜欢、赞成或反对，只是收集态度，指导不了产品方案迭代。把第一反应、理解偏差、采用条件和具体顾虑连起来看，团队才能判断该保留什么、修改什么
[ 研究路径 ] N.03
从一份待测方案，到有用户证据的推进或修改判断
围绕概念理解、使用动机、采用阻力和比较标准设计问题，明确测试版本、目标人群与判断边界。
向目标用户展示同一份概念或原型，记录第一反应，并针对误解、顾虑和取舍继续追问。
把非结构化反馈按版本、人群、主题和态度条件整理，保留原始上下文，避免只统计正负评价。
输出理解偏差、价值动机、采用阻力和修改建议，每项判断都能回到具体用户回答。
用证据范围明确的 Topic Persona 预演未覆盖的问题或文案调整；推进与否的最终判断，仍由真人确认。
研究大纲设计
围绕概念理解、使用动机、采用阻力和比较标准设计问题，明确测试版本、目标人群与判断边界。
真实用户证据获取
向目标用户展示同一份概念或原型，记录第一反应，并针对误解、顾虑和取舍继续追问。
研究数据清洗
把非结构化反馈按版本、人群、主题和态度条件整理，保留原始上下文，避免只统计正负评价。
测试分析与产出
输出理解偏差、价值动机、采用阻力和修改建议，每项判断都能回到具体用户回答。
Persona 辅助检验
用证据范围明确的 Topic Persona 预演未覆盖的问题或文案调整；推进与否的最终判断，仍由真人确认。
[ 核心合作客户 ] N.04
被各行业领先企业信赖
[ 关键支撑 ] N.05
从版本呈现到取舍分析，找出产品方案该怎样改
围绕具体版本动态追问
Mizzen Moderator 可向目标用户呈现明确的概念、多媒体的产品原型或方案版本，根据复述、疑问和选择继续追问。
围绕具体版本动态追问
Mizzen Moderator 可向目标用户呈现明确的概念、多媒体的产品原型或方案版本，根据复述、疑问和选择继续追问。
比较理解、顾虑与取舍差异
Mizzen Insight OS 可按版本、人群与任务整理非结构化反馈，进行多维度的标签分类以及横纵对比分析。
比较理解、顾虑与取舍差异
Mizzen Insight OS 可按版本、人群与任务整理非结构化反馈，进行多维度的标签分类以及横纵对比分析。
在真人研究前辅助预检方案
Mizzen Persona 可用基于既有资料配置的数字用户做内部预检，提前暴露设计盲点。
在真人研究前辅助预检方案
Mizzen Persona 可用基于既有资料配置的数字用户做内部预检，提前暴露设计盲点。
[ 继续探索 ] N.06
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