用户痛点分析怎么做：从哪几个维度分析、报告怎么写

【品类】……    【样本】小红书 + 抖音公开搜索前 N 篇（剔除无关 K 篇）    【日期】YYYY-MM-DD

一、痛点（按出现在几篇里排序）
  1. 痛点名称 —— n/N 篇 · 原话：「……」（第 x 篇 · 评论区）
  2. ……
二、需求与卖点
三、购买顾虑
四、被点名的产品与价格带
五、没人回答的问题
六、搜索需求（联想词分组：选购 / 值不值 / 对比 / 价格 / 故障 / 场景）
七、机会（有人在搜、读到的内容没讲）
八、样本说明：只读了公开搜索排在前面的内容；热门内容可能有商业合作；结论随时间变化

关键是每一条都能被别人核对：写篇数不写「多数」，附原话和出处，写清楚样本。痛点雷达返回的 Markdown 就是这个结构，复制到飞书文档里可以直接用。

1. 只搜「推荐」。看到的全是好话。加一次「避雷」「缺点」「有必要买吗」，痛点才会露出来。
2. 让大模型估数。「多数用户反映……」的「多数」是模型说的。篇数要按帖子编号去数，原话要回原文找得到。
3. 不写样本。十二篇热门内容和一千条评论，结论的分量完全不同；热门内容里还可能有商业合作。

LinkDigest 的痛点雷达把上面的步骤做成一次：看搜索联想、读小红书和抖音排在前面的内容和热门评论、归类、由代码数篇数、找机会，同一个品类再跑会告诉你这段时间变了什么。 速查约 47 积分（≈ ¥6.8），通常 10–20 分钟。开发者用 POST /api/v1/radar（见中文文档）， agent 里用 ClawHub 技能 xiaohongshu-pain-point-radar。研究海外用户请看出海版。

用户痛点分析包含什么？

至少七块：痛点、需求与卖点、购买顾虑、被点名的产品与价格带、没人回答的问题、搜索需求、机会。前五块来自用户自己写的内容和评论，搜索需求来自搜索联想，机会是两者对不上的地方。

用户痛点分析一般从哪几个维度分析？

按「用户在哪一步卡住」分：选购前（搜什么、对比什么、值不值）、使用中（抱怨什么、坏在哪）、下单前（价格、信任、安装顾虑）。每个维度都要写清楚出现在几篇里，并给出原话，避免把一个人的吐槽当成普遍问题。

用户痛点分析报告怎么写？

一份好报告的每一条都可以核对：写「N/M 篇」而不是「多数用户」，附一句原话和出处，最后写样本说明（读了哪里、多少篇、哪天读的、剔除了什么）。上面的模板就是这个结构。

数据从哪里来？

小红书和抖音上公开搜索排在前面的笔记和视频：正文、图片里的字、视频口播、页面上显示的热门评论；再加百度、淘宝、Bing 的搜索联想。不登录、不爬全量评论。

十几篇的样本够吗？

够发现问题，不够下统计结论。痛点雷达的用法是：先用速查看清楚有哪些痛点和机会，重要的品类再跑标准（24 篇）或深度（48 篇），并勾上每周更新，看这些痛点是在变多还是变少。

多少钱？

速查读 12 篇，约 47 积分（≈ ¥6.8），每篇最多 5 积分，读过的内容再读 0 积分。注册送 10 积分，可以先花 1 积分只看搜索需求词；¥9.9 的 50 积分新手包（支付宝）够跑一次速查。