“谢谢张哥，我还有很多要学习的地方。”秦姝有些不好意思地笑了笑。

“不用谦虚，”张哥夹了一筷子青菜，“咱们做产品的，学历是敲门砖，更重要的是肯学肯干，能贴近用户，你面试的时候做的那个分析报告，李姐都给我们看过了，很有想法。”

王姐也凑过来，笑着说：“以后你画的原型图，要是有视觉上的问题，随时来找我，咱们一起优化，争取让产品又好用又好看。”

小陈则热情地给她介绍公司的福利：“咱们公司午休有咖啡区，下午困了可以去喝咖啡；周末还有健身社团、读书社团，你要是感兴趣可以加入；实习生表现优秀的话，毕业还能直接转正呢。”

一顿午饭的功夫，秦姝就和团队成员们熟络起来，心里愈发笃定，自己来对了地方。

下午两点，需求评审会在会议室准时举行，团队核心成员都参加了。会议开始后，负责这个项目的产品经理先上台，介绍了内容推荐算法优化的需求背景：“目前咱们APP的推荐算法，信息茧房问题比较突出，很多用户反馈刷来刷去都是同类内容，流失率有所上升，所以我们计划优化算法，增加探索性推荐，打破信息茧房。”

紧接着，产品经理展示了优化后的需求文档和原型图，详细说明了功能逻辑和交互细节。展示结束后，各部门成员纷纷发表自己的意见和建议。

张哥率先开口：“这个探索性推荐的功能，技术实现难度不大，但需要和现有的推荐系统做对接，还要调整算法权重，大概需要两周时间，时间上能赶得上迭代节点。”

王姐看着原型图，提出了自己的看法：“原型图里的探索性推荐入口，放在首页顶部会不会太突兀？用户可能不习惯，建议放在首页侧边栏，或者在推荐流里自然插入，这样更符合用户的使用习惯。”

小陈点点头，补充道：“功能上线后，我们运营组可以配合做一场用户调研，收集大家对探索性推荐的反馈，同时在用户社群里发起话题讨论，引导用户尝试新功能，提升使用率。”

秦姝坐在会议室的角落，手里拿着笔记本，认真地听着大家的讨论，飞快地记录着关键点。她发现，一场需求评审会，从来不是产品经理一个人的决策，而是需要研发、设计、运营等多个部门密切配合，充分沟通，从不同角度评估需求的可行性，才能确保功能落地后，既能解决用户问题，又能实现商业价值。

会议结束后，李姐走到秦姝身边，笑着问：“怎么样，第一次参加需求评审会，有没有什么收获？”

“收获太大了！”秦姝点点头，眼神里满是兴奋，“我以前只知道产品经理要画原型、写文档，今天才知道，产品工作最核心的是沟通协作，要兼顾各个部门的诉求，还要守住用户价值，真的很考验能力。”

“你能明白这一点，很不容易，”李姐满意地笑了，“产品经理不是孤立的，是连接各个部门的桥梁，既要懂用户，也要懂技术，还要懂运营，慢慢来，你会越来越熟练的。”

接下来的日子里，秦姝全身心投入到实习工作中，每天早上八点半准时到公司，晚上七点左右下班，因为旦华离得近，通勤路上不用浪费太多时间，她就能把更多精力放在工作和学习上。

李姐给她安排的第一个任务，是做一份用户调研方案，针对这次内容推荐算法优化，收集用户的反馈和建议，为算法优化提供数据支撑。接到任务后，秦姝不敢有丝毫懈怠，立刻投入到工作中。

她先仔细研究了这次算法优化的需求文档和原型图，明确了调研的核心目标：了解用户对当前推荐内容的满意度、对探索性推荐的接受度、以及对内容多样性的需求。随后，她开始设计调研问卷，问卷里不仅有选择题，还有开放性问题，涵盖了用户的基本信息、使用习惯、对现有推荐的不满、对新功能的期待等多个维度，为了保证调研的有效性，她还特意设置了逻辑校验题，筛选出认真填写的用户。

问卷设计完成后，她又制定了调研渠道：一是在星途APP内投放弹窗问卷，针对活跃用户收集反馈；二是在官方微信公众号、微博发起调研，覆盖不同圈层的用户；三是联系用户运营组，邀请20位核心用户进行深度访谈，挖掘更精准的需求。

在这个过程中，秦姝遇到了不少难题。比如问卷设计初期，问题设置得太专业，用户理解困难，甯娜得知后，特意在微信上帮她梳理逻辑，建议她用更通俗的语言表述，增加选择题的占比，减少用户填写难度；比如调研渠道选择上，她不知道如何精准触达目标用户，小陈主动帮她对接用户运营组，给她提供了核心用户的联系方式，还教她如何引导用户说出真实想法。

经过一周的打磨，秦姝终于完成了用户调研方案，提交给李姐审核。李姐看过后，满意地说：“很不错秦姝，这个方案很完整，逻辑清晰，调研维度也很全面，考虑得很周全，接下来你就负责推进这个调研项目，有什么问题随时和我沟通。”

得到李姐的认可，秦姝的信心大增，立刻按照方案推进调研工作。APP内的弹窗问卷投放后，她每天都会盯着后台数据，统计问卷回收率；核心用户访谈时，她提前做好访谈提纲，带着笔记本准时上线，耐心倾听用户的反馈，遇到用户表达不清晰的地方，就温柔引导，深入挖掘背后的需求。

有一位核心用户提到：“现在的推荐内容太单一了，我喜欢看职场内容，结果刷十条有八条都是职场，偶尔想看看美食内容，还要特意搜索，太麻烦了。”秦姝立刻把这句话记下来，追问：“如果APP给你推荐少量美食内容，你能接受吗？大概占比多少比较合适？”用户想了想，回答：“能接受，大概两三条就够了，太多了反而会反感。”

这样的细节，秦姝都一一记录在案，整理成访谈纪要。

两周后，调研工作顺利完成，秦姝共收集到1200+份有效问卷和20份深度访谈记录。接下来，她开始对调研数据进行分析，用Excel做数据统计，用图表做可视化展示，提炼出用户的核心需求：75%的用户反馈存在信息茧房问题，希望增加跨圈层内容推荐；68%的用户能接受探索性推荐，建议占比控制在20%-30%；82%的用户希望推荐内容能更贴近自己的潜在兴趣，而不是局限于过往浏览记录。

她把调研结果整理成一份详细的报告，报告里不仅有数据和图表，还有用户的真实反馈和具体的优化建议，比如探索性推荐占比控制在25%、优化用户标签体系、增加用户兴趣定制功能等。