想開課？先用《媽媽測試》問對問題，避開禮貌性撒謊

「這個課程主題超棒，開了我一定報名！」如果你問過身邊的人想不想上你的課，大概都收過這種回答。然後你花兩個月做課，上線那天，那些說「一定報名」的人一個都沒出現。

這不是他們壞，是人性：朋友不想潑你冷水，學員不想當面說「我不會付錢」，所以他們用讚美打發你。我自己就中過——設計資安課程初期，我問潛在學員「你覺得這個主題有市場嗎」，多數人說很棒、會報名，我還把這些回饋放進簡報當驗證。實際報名轉換率不到一成。那些回饋全是禮貌性撒謊。

《The Mom Test》這本書解決的就是這件事：怎麼問問題，問到連你媽都沒辦法對你說謊。這套方法萃取自我的筆記〈[AI 讀書實驗] 001 從讚美到真相：用《媽媽測試 The Mom Test》驗證創業點子，避開「禮貌性撒謊」的陷阱〉（原文在此），這篇我把它改寫成「課程需求訪談」的操作流程。注意，這篇講的不是定位（那是上一篇〈用 AI 做課程定位〉的事），而是訪談技術本身：你已經有了假設，要怎麼問才能得到真話。

這篇文章把《媽媽測試》改寫成課程需求訪談的操作流程：三條鐵律、壞數據偵測、承諾貨幣驗收，並示範用 AI 模擬訪談把爛問題先在沙盒裡用掉。適合已經有開課假設、想在投入做課前先聽到真話的講師閱讀。

三條鐵律：談他的生活，不談你的課

訪談前先把三個原則刻在腦上。第一，談對方的學習經驗，不談你的課程點子——一旦你說「我想開一門 X 課」，對方就進入給面子模式，後面的話全部失真。第二，問過去的具體行為，不問未來的意願——「你會不會報名」是邀請對方對你樂觀撒謊，「你上次為了學這個花了什麼錢、什麼時間」才是事實。第三，少說多聽——你講得越多，學到的越少。

實際的問法對照：

• 不問「你想學 AI 嗎？」改問「你上次想用 AI 解決工作問題，是什麼情況？最後怎麼處理的？」
• 不問「這門課你會付多少錢？」改問「過去一年你買過哪些課？哪一門讓你覺得值？」
• 不問「你覺得我的課綱怎麼樣？」改問「你最近一次學東西卡關，是卡在哪？」

建立你的壞數據偵測器

訪談裡有三種回答聽起來像好消息，其實是垃圾數據，要當場攔截。

第一種是讚美：「這主題很讚！」聽到就立刻轉向：「謝謝，那你現在都怎麼處理這個問題？」第二種是未來承諾：「開了我一定買。」錨定回過去：「你上次真的付費上課是哪一門？」如果對方從來沒為這類問題花過錢、連 Google 都沒搜過，他是抱怨者，不是學員。第三種是功能請求：「課程要有實作、要有證書。」不要照單全收，追問動機：「有證書能讓你做到什麼？」

我的經驗：我曾經因為企業客戶一句「想要測驗系統」花三週開發闖關功能，追問之後才發現真實需求只是「主管要追蹤誰上完課」——一張報表就能解決的事。

訪談筆記裡只記三種東西：具體的過去行為、具體的金錢或時間支出、具體的情緒原話。其他都是雜訊。我自己用三個符號速記：閃電記痛點、錢字號記預算線索、勾號記功能請求（提醒自己回頭追問動機），事後整理時一眼就能分出訊號和客套。

先用 AI 模擬訪談，把爛問題在沙盒裡用掉

真人訪談機會珍貴，第一輪爛問題不要浪費在真人身上。先讓 AI 扮演你的目標學員，把提問練熟。可以直接抄這段：

「請扮演一位〔職稱／處境，例如：工作三年、被主管要求導入 AI 工具的行銷專員〕。我會對你做課程需求訪談。請依照這類人的真實心理回答：會給禮貌性讚美、會隨口說『有機會我會報名』、不會主動透露預算。只有當我問到具體的過去行為時，才給出真實資訊。訪談結束後，請跳出角色，指出我哪些問題只會得到客套話、哪些問題問得好。」

最後那句「跳出角色點評」是關鍵——AI 不只陪練，還當教練。跑三輪，把每輪被點名的爛問題刪掉重寫，你的問題清單會快速收斂。另外準備一個「房間裡的大象」問題：那個你最怕聽到答案的問題，例如「你們的教育訓練預算，有多少是給外部課程的？」越怕問，越要問。

AI 模擬訪談的進階版：開啟「難搞模式」

基本版練熟之後，升級成這個版本：

「請扮演一位企業教育訓練的採購窗口，特質：行程很滿、被多家廠商接觸過、習慣用『我們內部再討論看看』結束對話、不會主動透露預算，但去年確實有一筆用不完的訓練預算。我會練習訪談。請在我問出空泛問題時用延宕戰術打發我，只有當我問到具體的過去行為或預算結構時才透露真實資訊。每五個來回暫停一次，用三個維度評分：我有沒有談到他的生活而非我的課、有沒有錨定過去、有沒有推進承諾。」

實際輸出大概長這樣：你問「貴公司重視資安教育嗎」，AI 回「重視啊，不過這要看年度規劃，我們內部再討論」；你改問「去年那筆訓練預算最後花在哪」，AI 才開始給具體答案。暫停點評時它會直接點名：「第三個問題是在推銷你的課綱，對方已經進入敷衍模式。」被 AI 打發的挫折感很真實，但在沙盒裡被打發，成本是零。

用承諾貨幣驗收，沒有承諾的訪談等於失敗

訪談結尾不能停在「聊得很愉快」。真實需求的證據是對方願意付出代價，代價有三種貨幣：時間（願意排下一次深聊、願意看你的試教內容並給回饋）、名譽（願意把你介紹給同事或主管）、金錢（願意預購早鳥、付訂金）。

每場訪談結束前推一步：「我接下來會做一個 90 分鐘的試教場，你願意來嗎？」「這個問題你們部門誰最有感？方便幫我引薦嗎？」對方推託，這個訊號跟讚美一樣有價值——它告訴你需求沒那麼痛。

重點：五場訪談裡如果拿不到任何一種承諾，先別做課，回頭修定位。

流程總覽

一場訪談的完整實錄：從客套話挖到真實預算

把前面的原則串起來，看一場我實際跑過的 B2B 訪談長什麼樣。對象是一位透過 LinkedIn 聯繫上的企業人資主管，我的訊息不是「我想介紹我的資安課」，而是「想請教你們部門最近怎麼安排員工資安教育？用內部課還是外部廠商？」——輕量、談他的現況、十分鐘就好。

對話開場，對方先給了標準的禮貌回應：「資安教育很重要，你們做這塊很有意義。」讚美，攔截，轉向：「謝謝。那你們去年實際是怎麼處理的？」對方說去年買過一次外部的年度教育訓練。這是過去行為，是真數據。我接著追：「那次訓練之後，內部有什麼回饋？」對方停了一下，說：「老實講，主管問過我們，有沒有辦法知道誰真的上完課。」

注意，這句話就是金礦。如果我停在前面的讚美，我會帶著「市場肯定我」的錯覺回家；多追兩層，挖到的是「管理可見性」這個真實痛點——跟「課程內容好不好」一點關係都沒有。

最後是大象問題，我問了最怕的那題：「你們去年的教育預算裡，有多少是給長期課程，而不是一次性的年度稽核專案？」答案不漂亮——大部分預算綁在稽核需求上。但這個不漂亮的答案，比十句「你們課程很棒」值錢：它告訴我提案要掛在稽核場景上走，而不是賣「持續學習」的願景。收尾推承諾：「這個追蹤完課的需求，方便幫我引薦你們的法遵或資訊主管聊十分鐘嗎？」對方答應了。時間加名譽兩種貨幣到手，這場訪談才算數。

常見翻車現場

訪談講到一半變成推銷。對方一句「所以你想做什麼」，你就忍不住開始介紹課程——從這秒起，後面的回答全部失真。撐住，回一句「還在研究問題本身」，繼續問他的經驗。

回饋極度不一致，卻急著改課綱。五個人說五種需求，問題通常是受訪者切得不夠細。「想學資安的人」太寬，切到「誰＋在哪裡」——例如「金融業、三年內要過稽核的資安承辦」——痛點才會收斂。

大象問題問了，卻不敢追問。問出「預算多少給外部課程」之後，對方含糊帶過，你鬆一口氣換話題。錯。模糊的答案要再追一層，否則等於沒問。

把 AI 模擬當成驗證本身。AI 練的是你的提問技術，不是市場需求。模擬十輪不能取代一場真人訪談，它只是讓你別把真人浪費在爛問題上。

只記結論，不記原話。「他覺得有需求」是你的詮釋，不是數據。記下他的原話「主管問我們誰上完課」，三個月後做課程設計時，這句話比你所有筆記都有用。

三十天驗證節奏

給你一個可直接執行的排程，每週都有明確的驗收標準：

• 第一週：用 AI 模擬訪談磨問題清單。驗收標準是清單裡沒有任何「你覺得／你會不會」開頭的問題，且至少有一題大象問題。
• 第二週：約五場 10 分鐘的輕量對話（不要叫它訪談，說「想請教你的經驗」）。驗收標準是每場至少記到一個具體的過去行為和一句情緒原話。
• 第三週：整理共同痛點。出現至少三次的留下，只出現一次的刪掉——不管那個痛點你多喜歡。驗收標準是收斂出一到兩個痛點，外加明確的「誰＋在哪裡」。
• 第四週：做一頁課程說明或試教報名頁，實測承諾貨幣。驗收標準不是按讚數，是有多少人留下 Email、答應出席、或願意引薦。

問問題的方式，決定你能不能聽到真相。定位幫你猜對方向，訪談幫你確認方向——兩件事都做完，再開始做課，你浪費的每一小時都會少很多。想把整套開課驗證流程系統性練起來的話，我會在後續的課程設計系列文章和課程裡，把每一段拆給你看。