discover-interview-synthesis
À propos
Cette compétence synthétise les données brutes d'entretiens utilisateurs en informations structurées, modèles et recommandations actionnables. Utilisez-la après avoir mené 5 entretiens utilisateurs ou appels clients ou plus, pour transformer les observations en résultats qui orientent les décisions produit. Elle aide à identifier les modèles récurrents parmi les participants et à les relier aux besoins utilisateurs sous-jacents.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add product-on-purpose/pm-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/product-on-purpose/pm-skillsgit clone https://github.com/product-on-purpose/pm-skills.git ~/.claude/skills/discover-interview-synthesisCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Interview Synthesis
An interview synthesis transforms raw user research data into structured insights that drive product decisions. Rather than simply listing what participants said, a good synthesis identifies patterns across conversations, connects observations to underlying user needs, and translates findings into actionable recommendations.
When to Use
- After completing a round of user interviews (typically 5+ participants)
- Following customer discovery calls or sales feedback sessions
- After usability testing sessions to consolidate observations
- When stakeholders need a summary of research findings
- Before ideation sessions to ground the team in user reality
Instructions
When asked to synthesize interview findings, follow these steps:
-
Gather the Raw Material Collect all interview notes, transcripts, or recordings. Ensure you have data from at least 3 participants to identify meaningful patterns. Note the research objective and methodology used.
-
Create Participant Profiles Document each participant with relevant context: their role, segment, tenure, and any notable characteristics. This helps readers assess the representativeness of findings.
-
Identify Recurring Themes Read through all notes and tag observations by topic. Look for themes that appear across multiple participants (ideally 3+). Distinguish between frequently mentioned topics and one-off comments.
-
Extract Meaningful Quotes Capture 3-5 verbatim quotes per theme that powerfully illustrate the insight. Good quotes are specific, emotional, or particularly articulate. Always attribute quotes to participant IDs.
-
Synthesize into Insights Transform themes into insight statements. An insight goes beyond observation ("users mentioned X") to interpretation ("users need Y because of Z"). Connect what you heard to why it matters.
-
Formulate Recommendations Based on the insights, propose prioritized actions. Each recommendation should tie directly to an insight. Note confidence level based on strength of evidence.
-
Document Limitations Acknowledge what you didn't learn, sample biases, or areas needing further research. Honest limitations increase credibility.
Output Format
Use the template in references/TEMPLATE.md to structure the output.
Quality Checklist
Before finalizing, verify:
- Themes are supported by evidence from 3+ participants
- Quotes are verbatim and attributed to participant IDs
- Insights explain "why" not just "what"
- Recommendations are specific and actionable
- Participant identities are protected (no PII)
- Limitations and biases are acknowledged
Examples
See references/EXAMPLE.md for a completed example.
Dépôt GitHub
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