2026年10月20日 · Glossary · Minds Team
什么是 Minds Pilot Project？定义与指南 Minds Pilot Project 是一项结构化的概念验证计划，供洞察和产品团队在全组织推广前测试合成研究工作流。团队借此可配置自定义受众、开展定性与定量研究，并评估工作流效率。
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Minds Pilot Project 是一项结构化的评估计划，让企业能够在特定的商业研究用例中测试目标受众模拟工作流。它使洞察、产品和营销团队能够在开展更大规模的企业级采购之前，构建自定义 Audiences、执行定性和定量 Studies，并评估方向性合成研究的能力。
Minds Pilot Project 作为分阶段的入职培训与概念验证框架运行。在试点期间，企业会确立一到两个具有代表性的研究目标，例如早期概念初筛、文案信息迭代或功能优先级排序。
搭建流程始于配置自定义 Audiences。团队使用描述性提示词、人口统计特征、客户画像文档或战略研究笔记来创建单个 Mind。这些 Mind 在工作区内被组织为结构化的 Audiences。受众建立完成后，研究人员即可设计与常规研究工具相符的 Studies。
试点的输入内容可包括原始文本声明、问卷脚本、高维度定位陈述，或在支持的情况下引入 Figma 设计原型等数字资产。底层推理与推断引擎 Minds PRISM 会在各个模拟 Mind 之间评估这些刺激物。
试点的输出包括结构化定量分布、开放式定性反馈以及 MaxDiff 得分等相对偏好指标。洞察负责人通过审查这些方向性输出，评估合成模拟如何融入其整体研究体系，并明确它在进行真实样本测试前可以在哪些环节加速迭代周期。
标准试点项目遵循四个核心操作阶段，旨在验证软件功能的同时不打乱现有的研究排期。
阶段 1：目标定义与工作区配置 试点团队明确目标研究问题并搭建团队工作区。在此阶段，管理员会邀请核心研究人员、建立工作区治理规范，并审查技术集成参数。
阶段 2：受众建模与资产导入 研究人员构建代表其消费者或业务群体的 Audiences。品牌指南、历史客户笔记或产品功能矩阵等背景资产会被添加进来，为模拟回应提供扎实的上下文依据。
阶段 3：研究设计与执行 团队执行涵盖定性和定量形式的实际 Studies。研究人员测试开放式探索提示词、评分量表、多选问卷以及强制选择练习，以全面体验各类交互模式。
阶段 4：评估与工作流整合 洞察和采购相关负责人审查研究结果。他们会评估搭建效率、工作流速度，以及如何将合成研究的发现与传统验证方法协同导入创新流程。
全面的试点项目会在模拟平台上测试多种交互类型：
定性深度挖掘：通过深度访谈和针对刺激物的开放式反馈，探索情感共鸣与感知价值。 结构化问卷：在模拟受访者样本中部署标准单选、多选和自定义评分量表。 离散选择与优先级排序：执行 MaxDiff 等定量方法，评估功能或卖点之间的权衡取舍。 UX 与刺激物测试：在支持的情况下评估用户流程、视觉资产或 Figma 原型，及早发现可用性障碍。 一家北美快消品（CPG）企业希望为其新的功能性饮料产品线测试 20 个包装卖点声明。以往，通过真人样本库进行早期卖点初筛需要数周时间和大量的招募预算。
采购部门与消费者洞察总监启动了一个 Minds Pilot Project。第一天上午，洞察经理创建了三个不同的消费者 Audiences，分别代表健康生活爱好者、忙碌的父母和运动专业人士。到了下午，他们在这些 Audiences 中启动了 MaxDiff Study 来评估卖点偏好，并针对排名前三的优选卖点补充了开放式定性跟进提问。
由此获得的方向性数据帮助品牌团队淘汰了 12 个表现较弱的声明，并在投入实际包装印刷前对剩余的 8 个进行了优化。该试点成功证明了合成研究如何在不取代最终法规审查或感官测试的前提下，大幅缩短概念开发周期。
Minds 提供了用于开展合成研究试点项目的端到端商业平台。依托专有的推理与源建模引擎 Minds PRISM，Minds 在统一的环境中兼顾了定性深度与定量结构。
在试点过程中，企业可以体验所支持的全部交互形式，从自由文本探索性追问到 MaxDiff 练习中的确定性计算。Studies 可引入多种刺激物类型，包括文案脚本、问卷文本、网页概念以及在支持时引入 Figma 文件。
试点期间生成的模拟输出具有方向性并依赖于上下文，主要用于快速探索，而非提供具有统计代表性的人口推断或临床验证。企业可以通过 Pay As You Go 模式以每次回应 $0.12 或 €0.12 的价格开始测试，也可按每用户每月 €199 升级至 Pro 方案，或根据为配置工作区评估的部署要求，考量起价每年 €15,000 的定制 Enterprise 协议。
企业采购方通常从四个主要运营维度评估试点项目：
评估维度 关注重点 试点成功指标 搭建与上手速度 构建 Audiences 和启动 Studies 所需的时间 首个研究在不到一个工作日内完成配置并执行完毕 方法论灵活性 对定性、定量和混合研究方法的支持能力 能够在单一工具内同时执行开放式提示词与 MaxDiff 迭代速度 修改刺激物并开展跟进研究的速度 概念调整与新模拟运行之间具备极短的周期时间 工作流整合 与现有产品和洞察流程的契合度 形成明确的定位，即在真人样本验证之前先行开展合成测试
Target Audience Simulation: 目标受众模拟 - 对不同的消费者或专业人士画像进行计算建模，以评估信息传达、产品和体验。 Minds PRISM: 为 Minds 所有交互类型中的画像回应提供支持的专有推理、推断与源建模引擎。 Audience in Minds: Minds 中的受众 - 配置有特定行为、人口统计或背景属性的模拟画像精选复用集合。 Synthetic Concept Testing: 合成概念测试 - 在投放市场之前，利用模拟受众评估产品描述、标题或视觉物料。 MaxDiff Simulation: MaxDiff 模拟 - 一种离散选择方法，通过强制权衡取舍来衡量多个项目之间的相对重要性或偏好度。 Directional Research: 方向性研究 - 旨在指导决策、发现盲点并淘汰劣质选项的探索性研究，而非提供绝对的统计证明。 Minds Pilot Project 为研究、产品和采购负责人提供了一条清晰的路径，用于在自身工作流中评估合成目标受众模拟技术。通过针对自定义 Audiences 测试真实概念，团队可以直观体验快速的方向性反馈如何在节省受访者招募费用的同时加速决策制定。访问 getminds.ai ，了解有关开展结构化概念验证的更多信息。
