Maze 发布系统学习手册：构建持续研究优势的方法

越来越多的研究团队正在超越单个项目，寻找方法来随时间推移连接客户理解。他们正在构建一个共享的、实时的知识体系，涵盖组织内部所掌握的信息，从而使每一次决策都比上一次拥有更多背景信息。

在 Maze，我们将其称为学习系统（system of learning）。

该学习系统建立在五个相互关联的阶段之上——基线（baseline）、监控（monitor）、呈现（surface）、研究（research）和决策（decide）——它帮助团队随时间推移连接洞察，并将孤立的研究转化为组织可以在此基础上构建的知识。

以下是手册内容的概览。

我们首先探讨为什么基于项目的研究使组织难以随时间推移进行学习。随后，手册介绍了一个学习成熟度模型以及每个阶段加强学习能力所需的内容。最后一部分将这些理念付诸实践，提供实用步骤，帮助您利用现有的证据和工作流程开始构建学习系统。

基于项目研究的错觉

“这个项目进展很快；我们真的需要做一项研究吗？” 这是研究人员在面临重要决策时最常收到的消息之一。随后的对话同样常见：“这些发现确实很有趣。我们将按原计划推进，但下次请让我们更早介入。”

这些对话反映了当今许多组织中研究开展的方式。团队被期望快速行动（尤其是在 AI 帮助更快产生证据的情况下），而对研究的需求持续增长。在 Maze 的《2026 年用户研究未来报告》中，66% 的组织表示需求逐年增加。

更多的研究创造了更多的学习机会，但并不总能形成共享的组织知识。当团队以不同方式对待研究时，发现可能会与其原本旨在支持的决策脱节，使得在组织已有知识基础上进行构建变得更加困难。

💡 值得思考的问题：您的团队能否解释客户发生了哪些变化——或者只能说明最后一次研究发现的内容？

超越基于项目的研究，首先要了解您所在的组织目前是如何学习的。最强大的研究团队正在寻找方法，将决策背后的假设、收集的证据以及随时间做出的选择联系起来。

学习成熟度的三个层级

没有两个组织的学习方式完全相同。一些研究团队已经建立了流程和坚实的基础，而另一些则专注于让研究在整个业务中更加可见和易于获取。

同一组织内的不同团队运作方式各异也很常见。研究团队可能有一致的实践，而产品或市场团队仍然一次只针对一个项目进行研究。《学习系统手册》引入了一个学习成熟度模型，帮助团队评估当前所处位置，并确定迈向更强有力学习实践的下一步。

该模型引入了三个层级：

• 层级 1：被动响应（Reactive）
• 层级 2：系统化（Systematic）
• 层级 3：预测性（Predictive）

在阅读模型时，你可能会发现你的组织在多个层级上都有体现，这完全正常。该模型的目的是帮助团队了解当前状态，并确定可以在哪些方面加强学习的方式。

将研究专业知识融入团队的学习方式

随着更多团队开展研究，研究人员的角色也在不断演变。

AI 正在帮助团队加快速度并支持研究流程的更多环节，但研究人员在解读证据、理解用户和提出正确问题方面带来的专业知识仍然至关重要。82% 的研究人员表示，解读细微差别和情感仍然是人类的一项基本技能，而 76% 的人强调了提出正确研究问题的重要性。

这为研究人员扩大其在整个组织中的影响力创造了机会。研究人员不再仅在研究项目开始时参与，而是帮助团队建立更强的研究习惯，创建一致的工作方式，并使未来更容易应用这些学习成果。

该手册探讨了这在实践中的样子，包括构建学习系统的四个实用步骤，以及帮助团队映射假设、跟踪信号、记录决策和建立更强学习循环的模板。

💡 值得考虑的转变：随着更多团队参与研究，你的专业知识在哪里能产生最大的影响？是在执行研究和回答个别问题上，还是在帮助你的组织建立更强的学习和决策方式上？

如果你正在寻找一个实用的起点，这正是该手册旨在帮助你做的事情——提供现成的模板和框架供你使用。

更多学习。更好决策。一本新手册。

如果你正在寻找一个实用的起点，这正是该手册旨在帮助你做的事情——提供现成的模板和框架供你使用。

关于学习系统的常见问题

什么是学习系统？

学习系统是研究库吗？

学习系统意味着进行更多研究吗？

研究人员扮演什么角色？

小型研究团队可以建立学习系统吗？

AI 如何融入学习系统？