用户研究 "在野外" 可能会导致意外的发现和学习，尤其是对需要测试并拒绝或坚持假设以构建正确产品的早期创始人来说至关重要。这种实践在 Code Yam 和 Kamcord 等初创公司中经过完善，源自 GV 的设计冲刺流程和 Michael Margolis 的研究冲刺。作者使用这些方法的变体，从潜在用户那里快速获得真实反馈，以低风险的方式测试风险、假设和价值主张。与常常得不到实际结果的企业设计冲刺不同，这种方法侧重于来自小而具代表性的群体的可操作的见解。新的 AI 工具可以加速假设的锐化和测试，但作者强调它们不应取代直接的人类对话——尤其是考虑到即使是 AI 代理产品也涉及人类买家或操作员。关键使用案例包括测试新产品理念、价值主张、落地页、用户群理解、问题验证、尝试或支付的意愿以及 UI/UX 的有效性。一个反直觉的见解是，用户研究有助于创始人意识到他们未能达到目标，例如当一个想法不引起共鸣或市场太小或无法进入时。核心原则始终如一：创始人必须 "置身竞技场"，与可能成为用户或买家的真实人群交谈。