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榮耀標識AI數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)測評一：誰能給產(chǎn)品經(jīng)理真?商業(yè)洞察？
AI數(shù)據(jù)分析工具層出不窮，但真正能為產(chǎn)品經(jīng)理提供“有用、有用、有用”的商業(yè)洞察的，到底有哪些？本文通過實戰(zhàn)測評，聚焦產(chǎn)品人最關(guān)心的9個關(guān)鍵問題，全面評估主流AI分析工具的能力邊界與使用體驗。
市面上各種AI工具吹得天花亂墜，產(chǎn)品經(jīng)理使用AI進行商業(yè)洞察也越來越普遍，但到底哪個是真能打的實干家？哪個只是個花架子？我們將用一次真實測評的系列文章來一探究竟。
單一場景的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用難免過窄，這次我們用一份完整的AI洞察報告來說話，這可不是紙上談兵，我們模擬的是真實商業(yè)場景，你就是那個要拍板做決策的產(chǎn)品總監(jiān)，給你一份AI生成的報告，你得能看懂，覺得有啟發(fā)，還能知道下一步該咋干，這三樣缺一不可。所以我們的評判標準就非常實在。
這份報告看起來專業(yè)嗎？他給我的發(fā)現(xiàn)是不是那種醍醐灌頂?shù)母杏X，而不是老生常談？最后看完報告我是不是心里有數(shù)了，知道該怎么改進產(chǎn)品了？
本次測評由資深商業(yè)分析師親自操刀，找來544條亞馬遜上美國用戶對寵物烘干箱的真實評論數(shù)據(jù)，這可不是隨便抓來的數(shù)據(jù)，都是實打?qū)嵉挠脩粜穆?，任?wù)也很明確，所有參賽的AI模型，拿到同樣的數(shù)據(jù)，用同樣的指令，直接生成一份可以直接拿給老板看的html分析報告，看看誰能在最短的時間內(nèi)把這堆原始數(shù)據(jù)變成最有價值的商業(yè)洞察。
參賽選手包括云聽AI這樣的專門研究用戶洞察的垂直領(lǐng)域模型（數(shù)闊大模型），還有像Claude、Kimi、 Gemini 這些通用大模型的組合拳，怎么評判好壞呢？我們用了個四維評估法，簡單直接。
第一，數(shù)據(jù)靠譜嗎？別給我整些胡編亂造的東西。
第二，報告長得專業(yè)不專業(yè)，結(jié)構(gòu)清不清楚，圖表好不好看，能不能讓人一眼就明白重點？
第三，也是最重要的，是洞察發(fā)現(xiàn)有沒有意思，是不是那種讓人拍大腿喲，原來如此的深刻洞察，而不是我早就知道了這種廢話。
第四，給出的建議能不能落地，看完報告能讓人知道下一步該具體做什么了嗎？是光空喊口號，還是給出了實實在在的行動指南？我們會根據(jù)這四點給每個報告打分，從優(yōu)秀到待改進。
測試之前我們需要準備好提示詞。因為云聽AI本身就是垂直大模型，所以提示詞只需要把講清楚需求即可：
我在做一款貓狗吹風機盒的產(chǎn)品，我已經(jīng)從亞馬遜找了競品并把評論數(shù)據(jù)爬了下來，文件夾中的兩個excel文件就是。 接下來，需要你基于這幾個產(chǎn)品的評論，幫我做洞察產(chǎn)品創(chuàng)新升級，對現(xiàn)有產(chǎn)品的缺點分析+用戶人群的洞察+產(chǎn)品創(chuàng)新方向。
但對其他的通用大模型，還是需要設(shè)計結(jié)構(gòu)化的提示詞才能完成數(shù)據(jù)分析要求，當然本次測試的所有模型都按照以下同一個提示詞來生成：
我在做一款貓狗吹風機盒的產(chǎn)品，我已經(jīng)從亞馬遜找了競品并把評論數(shù)據(jù)爬了下來，文件夾中的兩個 excel 文件就是。 接下來，需要你基于這幾個產(chǎn)品的評論，根據(jù)以下報告要求，幫我做洞察產(chǎn)品創(chuàng)新升級，對現(xiàn)有產(chǎn)品的缺點分析 + 用戶人群的洞察 +產(chǎn)品創(chuàng)新方向
注意不是直接看數(shù)據(jù)給結(jié)論，而是要通過python 對表格進行處理、做數(shù)據(jù)分析等，最終形成一份完整的 HTML 報告。
注意保留所有過程在文件夾中。
分析要求：
“`
# 角色與目標
你是面向管理層的「商業(yè)洞察分析師」?；诋斍拔募A的兩份 xlsx 評論數(shù)據(jù)，生成一份 **可直接交付給決策層** 的 **中文 HTML 報告**。報告必須做到：
– **看得懂（專業(yè)度）**：結(jié)構(gòu)清晰、圖文并茂、閱讀流暢。
– **有啟發(fā)（洞察力）**：不僅復(fù)述常識，還要提出“異常信號”（非顯而易見的關(guān)鍵洞察）。
– **能落地（商業(yè)價值）**：給出具體、可執(zhí)行、可驗證的產(chǎn)品創(chuàng)新與優(yōu)化建議。
– **數(shù)據(jù)準確性**：報告開頭提供「數(shù)據(jù)說明模塊」，全篇數(shù)字前后一致，關(guān)鍵結(jié)論可追溯到原文與元信息。
> 嚴禁編造數(shù)據(jù)或引入外部信息。所有結(jié)論均需來自我上傳的數(shù)據(jù)，并附**原文證據(jù)**（評論片段+星級+日期+品牌/ASIN）。
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# 輸出格式（重要）
– 輸出 **完整的單頁 HTML**（包含 `<html>…</html>`），**內(nèi)聯(lián) CSS**，無需外部依賴。
– 頁面需有 **目錄/錨點導(dǎo)航**（例如：概覽、表現(xiàn)分析、用戶熱點、痛點、場景關(guān)聯(lián)、洞察與建議、附錄）。
– **圖表數(shù)量 ≥ 6**（柱形/折線/堆疊條形/雷達/熱力/占比等均可），每個圖表下方**必須**有 1–2 句中文解讀。
– 頁面頂部提供 **「一頁紙高管摘要」**（Executive Summary）：3–5 個要點，涵蓋關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與行動建議。
– 統(tǒng)一文風：簡潔專業(yè)；所有關(guān)鍵名詞對應(yīng)到數(shù)據(jù)（n、占比、日期范圍）。
– 不要在主報告內(nèi)嵌 Base64 圖片或大型 SVG/JS 圖表**。所有圖表請**以 <iframe> 引用外部 HTML 圖表文件**（生成到 /charts 目錄）。主報告需要在圖表處提供 **iframe 嵌入。
– 若外部圖表文件不存在，顯示**降級占位文本**，不影響主報告閱讀。
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# 統(tǒng)一名詞與證據(jù)鏈要求
– 每條關(guān)鍵結(jié)論或建議，**必須**附 1–2 條**原文引用**（評論片段，保留英文原文或中文翻譯）和基礎(chǔ)元信息：`品牌/ASIN、星級、日期、ReviewID（如有）`。
– 在報告末尾設(shè)置 **「證據(jù)鏈與抽查區(qū)」**：集中展示 10–20 條能支撐關(guān)鍵結(jié)論的原文與元信息（便于核對）。
– 所有品牌/產(chǎn)品命名保持一致；若同一品牌多款 ASIN，需在圖表/表格中清晰區(qū)分。
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# 「異常信號」明確標準（用于提升洞察力得分）
將如下內(nèi)容標注為【洞察卡片｜異常信號】并單獨成節(jié)展示（≥3 條）：
– **低頻但高嚴重度**的問題（例如涉及安全/健康/重大體驗風險），每條卡片至少附 **2 條**原文證據(jù)。
– **跨維度關(guān)聯(lián)**才成立的發(fā)現(xiàn)（如：特定場景×特定人群×特定部件 → 異常集中）。
– **時序反轉(zhuǎn)**或口碑拐點（例如：新品版位上線后，某問題在 2 個月內(nèi)驟增）。
– **品牌/型號差異驅(qū)動**的“反?！北憩F(xiàn)（如：高價型號在“價格價值”維度反而更差）。
每條異?？ㄆ含F(xiàn)象描述 → 影響對象/場景 → 可能成因假設(shè)（基于證據(jù)）→ 建議的驗證方式（如復(fù)測、試銷、客服抽樣口徑）。
—
# 報告結(jié)構(gòu)與內(nèi)容清單
##
0. 封面與一頁紙總覽（Executive Summary）
– 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)（3–5 條，含 1–2 條異常信號）
– 關(guān)鍵指標快照：總評論數(shù)、時間范圍、品牌/ASIN覆蓋、好評率概覽
– 首要行動建議（3–5 條，短句）
## 0a. **數(shù)據(jù)說明（Data Notes｜必備）**
– **數(shù)據(jù)來源與范圍**：文件名/抓取渠道（簡述）、**時間窗**、**總樣本量 n**
– **覆蓋口徑**：涉及的品牌/ASIN 列表（可表格化）
– **預(yù)處理口徑**：去重原則、語言/翻譯處理（是否機翻）、極端/無效評論剔除規(guī)則
– **一致性聲明**：本文所有圖表與表格使用同一數(shù)據(jù)快照；數(shù)字在各章節(jié)保持一致
– **局限性**：樣本偏倚/時間窗口/缺失字段等
– **快速核對表**（表格）：`總評論數(shù)`、`各品牌評論數(shù)`、`時間范圍`、`平均星級/好評率`等關(guān)鍵數(shù)據(jù)
##
1. 產(chǎn)品表現(xiàn)分析
– **好評率排行榜**：按品牌/產(chǎn)品展示，支持按產(chǎn)品線/價格段篩選的視角（靜態(tài) HTML 可用多張圖模擬不同切片）。
– **關(guān)鍵指標雷達圖**：維度建議（性能、外觀、體驗、易用、安全、耐用、價格價值）；**至少一個**與主競品的雷達對比。
– **生命周期追蹤（趨勢）**：最近 12 個月/可用時間窗內(nèi)的評價趨勢，標注口碑拐點或促銷期效果。
##
2. 用戶反饋熱點分析
– **喜愛點 TOP10**：從正面評價中提取最受贊譽的特性（按情感強度或提及度排序），配 “代表性原文” 證據(jù)。
– **用戶群體偏好**：按可識別的人群標簽或使用場景（多寵、長毛、敏感、洗澡后、小戶型等）給出差異化偏好解讀。
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3. 用戶痛點分析
– **吐槽點 TOP10**：從負面評價中提取高頻問題，以**嚴重度×頻次**排序（文字描述即可，不引入技術(shù)指標）。
– **問題趨勢監(jiān)控**：展示 2–3 個關(guān)鍵問題的時間變化，標注是否為“新興痛點”。
##
4. 使用場景與問題關(guān)聯(lián)
– **高風險場景 TOP5**：列出問題集中爆發(fā)的場景（示例：洗澡后、夏季高溫、多寵同烘等）。
– **場景-問題映射**：熱力/矩陣圖展示各場景對應(yīng)的具體問題分布，并配針對性建議的要點提示。
##
5. 洞察與建議（核心評分區(qū)）
– **【洞察卡片｜異常信號】≥3 條**（見“異常信號標準”），每條卡片必須附 2+ 原文證據(jù)及元信息。
– **產(chǎn)品創(chuàng)新方向**（區(qū)分層級）
– **戰(zhàn)略級（3–5 條）**：面向人群/場景的差異化方案，如結(jié)構(gòu)/安全機制/智能溫控的系統(tǒng)性升級，需給出簡短的**驗證思路**（如試產(chǎn)、A/B、口碑指標）。
– **戰(zhàn)術(shù)級（5–10 條）**：可立即執(zhí)行的優(yōu)化，如風道設(shè)計、噪音控制模式、清潔便捷度、門鎖機制等，**指向明確部件或交互**。
– **驗證與落地建議**：為關(guān)鍵建議配“可驗證要點”（如退貨理由中的相關(guān)占比下降、客服低星占比下降、測評博主正面提及數(shù)上升等），不需要復(fù)雜統(tǒng)計，僅給出驗證口徑。
##
6. 限制說明與后續(xù)數(shù)據(jù)需求
– 說明該數(shù)據(jù)的覆蓋范圍/時間窗限制；列出為進一步提升結(jié)論所需的補充數(shù)據(jù)（如售后/退貨原因、配件更換記錄等）。
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7. 證據(jù)鏈與抽查區(qū)（必備）
– 列表形式展示 10–20 條用于支撐關(guān)鍵結(jié)論的原文引用，附：品牌/ASIN、星級、日期、ReviewID（如有）。
– 將對應(yīng)的結(jié)論/圖表位置做錨點標識（如“證據(jù)用于：吐槽點#2、異常卡片#1”）。
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# 圖表與可視化規(guī)范
– **至少 6 張圖**，推薦組合：
1) 好評率排行榜（橫向條形圖）；
2) 品牌/型號雷達對比；
3) 評價數(shù)量或好評率時序折線；
4) 喜愛點 TOP10 條形；
5) 吐槽點 TOP10 條形；
6) 場景×問題 熱力/矩陣。
– 每張圖 **必須**有中文標題、數(shù)據(jù)來源說明、1–2 句“如何讀取此圖”的解讀。
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# 寫作與呈現(xiàn)要求（對應(yīng)三維評估）
– **專業(yè)度（結(jié)構(gòu)清晰）**：嚴格采用「總覽 → 證據(jù) → 結(jié)論 → 建議」的敘述節(jié)奏；段落短句化；關(guān)鍵數(shù)字加粗。
– **洞察力（異常信號）**：避免只做高頻詞復(fù)述；突出“少量但關(guān)鍵”的非顯而易見發(fā)現(xiàn)，并指出場景/人群差異。
– **可落地（行動方案）**：所有建議必須能直接進入評審；建議落到“具體部件/交互/機制”，并附簡單的驗證口徑。
—
# 自檢清單（生成前最后一步）
請在 HTML 尾部以隱藏注釋 `<!-
– checklist –>` 形式自檢并寫入：
– 圖表是否 ≥6？每個是否有解讀？
– 是否有 ≥3 條「異常信號」且各有 2+ 條原文證據(jù)與元信息？
– 一頁紙摘要是否覆蓋關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與行動建議？
– 結(jié)論與圖表、證據(jù)鏈是否一一對應(yīng)？
– 是否完全基于我上傳的數(shù)據(jù)，未引入任何外部事實？
> 若以上任一項不滿足，請自動補齊或調(diào)整后再輸出最終 HTML。
“`
這個提示詞要求AI扮演一個面向管理層的商業(yè)洞察分析師，報告必須做到看得懂、有啟發(fā)、能落地、數(shù)據(jù)準確。特別強調(diào)了不能編造數(shù)據(jù)，所有結(jié)論都得從我們上傳的數(shù)據(jù)里來，并且要提供證據(jù)。輸出格式也規(guī)定好了，必須是完整的html報告，包含目錄圖表，還得有證據(jù)鏈，方便核對，這樣大家就在同一起跑線上了。
為了讓報告更有價值，我們特別強調(diào)了異常信號的挖掘。啥叫異常信號？就是那些不那么常見，但一旦出現(xiàn)就可能很嚴重的問題。比如涉及到安全或者健康的風險，或者是那種跨維度的發(fā)現(xiàn)，比如某個特定場景下的某類人群，在某個部件上集中吐槽，還有就是時間上的反常，比如新品剛上線，某個問題突然暴增，或者某個高價型號在性價比方面反而評價更低，這些異常信號往往藏著巨大的商業(yè)機會或風險。
每條異常信號都要有現(xiàn)象描述，影響對象、可能原因和驗證方法，這樣才能真正體現(xiàn)洞察力。一份合格的報告結(jié)構(gòu)的完整，我們要求報告必須包含封面一頁紙的高管摘要，讓你快速抓住重點，然后是詳細的數(shù)據(jù)說明，確保透明可追溯。主體部分要涵蓋產(chǎn)品表現(xiàn)、用戶反饋熱點、用戶痛點、使用場景與問題關(guān)聯(lián)。最關(guān)鍵的是第五部分洞察與建議，這里會集中展示我們前面說的異常信號和具體的創(chuàng)新建議。
最后還有限制說明和證據(jù)鏈，讓你了解報告的局限性和支撐結(jié)論的原始數(shù)據(jù)。這樣的框架保證了報告的全面性和嚴謹性，光有文字還不夠，數(shù)據(jù)可視化很重要。我們要求報告里至少要有6張圖表，比如好評率排行榜、品牌對比雷達圖、好評率變化趨勢圖、用戶喜歡的TOP10功能、吐槽最多的TOP10問題，以及場景和問題的熱力圖。每張圖都要有清晰的標題、數(shù)據(jù)來源說明以及一兩句解讀，告訴你怎么看懂這張圖。寫作上也要講究，結(jié)構(gòu)要清晰，敘述要有節(jié)奏感，關(guān)鍵是突出那些異常信號，而不是簡單重復(fù)評論里出現(xiàn)頻率高的詞。提出的建議必須具體，比如針對哪個部件、哪種交互方式進行優(yōu)化，并且給出簡單的驗證方法。
在生成最終報告之前，我們還設(shè)計了一個自檢清單，讓AI自己檢查一下有沒有漏掉什么，比如圖表數(shù)量夠不夠，有沒有找到至少3條有價值的異常信號？摘要里有沒有包含關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)和行動建議，所有的結(jié)論和圖表證據(jù)是不是都能對得上？最重要的一點是不是完全基于我們上傳的數(shù)據(jù)，沒有摻雜任何外部信息，只有通過這些檢查才能保證報告的質(zhì)量。
好了，規(guī)則講完了，現(xiàn)在開始實戰(zhàn)各路AI模型。那544條評論數(shù)據(jù)生成報告結(jié)果怎么樣呢？
有點戲劇性，qwen3 coder，本來以為是個選手，結(jié)果直接循環(huán)報錯，任務(wù)沒完成不說，還倒扣了錢，真是讓人哭笑不得。
還有Gemini 2.5和Gemini Cli和Qwen3 ，總是報錯，修復(fù)完還是有問題。估計是壓力太大，直接就放棄了提前出局?？磥砻鎸@種復(fù)雜的真實數(shù)據(jù)分析任務(wù)，不是所有模型都能hold住啊。
經(jīng)過一番折騰，剩下的Claude 4、Kimi K2以及我們前面提到的云聽AI 他們生成的報告整體看起來都不錯。下一期我們將來進行逐項對比，看看誰將更勝一籌。
本文由 @小闊號 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)
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