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定性訪談、用戶反饋、行為觀察……信息量巨大，卻難以系統(tǒng)化分析。但如果這些碎片化認(rèn)知可以被量化處理，洞察效率將發(fā)生質(zhì)變。本文作者通過(guò) AI 釘釘搭建自動(dòng)化工作流，把用戶研究中的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化洞察，不僅提升了分析效率，更讓“模糊感知”變成“可驗(yàn)證結(jié)論”。

大家好，我是一名用戶研究員，圈內(nèi)人更習(xí)慣叫我們User research。

我的工作，往簡(jiǎn)單了說(shuō)，就是“聽(tīng)實(shí)話”。聽(tīng)用戶最真實(shí)的實(shí)話，無(wú)論那是贊美、建議，還是毫不留情的吐槽。我們像偵探，又像心理醫(yī)生，在一片看似雜亂無(wú)章的聲音中，尋找能指引產(chǎn)品走向正確方向的蛛絲馬跡。這份工作充滿了挑戰(zhàn)，也充滿了價(jià)值感，尤其是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)的某個(gè)小細(xì)節(jié)最終推動(dòng)了產(chǎn)品體驗(yàn)的巨大提升時(shí)。

但在這份價(jià)值感的背后，有一種巨大的、不為人知的消耗。那就是我們與海量定性數(shù)據(jù)的搏斗。

定性數(shù)據(jù)，尤其是用戶的自發(fā)評(píng)論，也就是我們常說(shuō)的VOC（用戶之聲），是一座真正的寶藏。它不像冰冷的數(shù)字，而是充滿了活生生的情感、具體的場(chǎng)景和未被滿足的期望?？伤瑫r(shí)也是一片泥沼。每一次產(chǎn)品發(fā)布、每一次市場(chǎng)活動(dòng)，都會(huì)有成千上萬(wàn)條評(píng)論從應(yīng)用商店、社交媒體、產(chǎn)品社區(qū)等各個(gè)渠道涌來(lái)。它們格式不一，長(zhǎng)短不齊，夾雜著錯(cuò)別字、網(wǎng)絡(luò)梗，甚至是表情包。

而我們的工作，就是跳進(jìn)這片泥沼，把寶藏一點(diǎn)點(diǎn)淘出來(lái)。

我至今還清晰地記得去年的一次經(jīng)歷。當(dāng)時(shí)我們上線了一個(gè)核心功能的重大改版，反響褒貶不一。為了搞清楚狀況，我導(dǎo)出了一份接近六千條的用戶評(píng)論。那是一個(gè)周五的下午，我看著那個(gè)密密麻麻的Excel表格，深吸一口氣，開(kāi)始了我長(zhǎng)達(dá)數(shù)天的“淘金”之旅。

我的任務(wù)聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單：給每一條評(píng)論打上標(biāo)簽。A列是用戶原話，我要在B列標(biāo)記問(wèn)題類型，是功能邏輯、是性能問(wèn)題，還是UI設(shè)計(jì)；在C列判斷情感傾向，是積極、是消極，還是中立；在D列，我需要用幾個(gè)關(guān)鍵詞概括它的核心議題。

這個(gè)過(guò)程，怎么形容呢？就像一場(chǎng)沒(méi)有盡頭的、孤獨(dú)的閱讀理解考試。

我需要逐字逐句地閱讀，揣摩用戶在不同語(yǔ)境下的真實(shí)意圖?！斑@個(gè)功能好‘棒’啊”，他到底是在夸獎(jiǎng)，還是在反諷？“用起來(lái)有點(diǎn)怪”，這個(gè)“怪”具體指什么？我仿佛成了一臺(tái)臺(tái)不知疲倦的人肉打標(biāo)機(jī)，大腦在“分類、判斷、概括”的循環(huán)中飛速運(yùn)轉(zhuǎn)。一天下來(lái)，眼睛酸澀，脖子僵硬，但進(jìn)度條卻挪動(dòng)得微乎其微。

更可怕的是主觀性的困擾。周一和周三，我對(duì)同一個(gè)詞的判斷標(biāo)準(zhǔn)可能已經(jīng)發(fā)生了微妙的變化。我和同事之間的標(biāo)簽定義，也需要花費(fèi)大量時(shí)間去對(duì)齊。這導(dǎo)致我們的結(jié)論不僅產(chǎn)出得慢，其科學(xué)性和一致性也常常受到挑戰(zhàn)。我們想在語(yǔ)言的混沌中建立秩序，卻發(fā)現(xiàn)自己先被混沌耗盡了心力。

我們離用戶那么近，近到能感受他們每一個(gè)文字背后的情緒；但我們又離洞察那么遠(yuǎn)，遠(yuǎn)到常常在數(shù)據(jù)處理的漫漫長(zhǎng)路上就已精疲力竭。

這種“聲”不由己的困境，長(zhǎng)久以來(lái)都是我們這個(gè)崗位最真實(shí)的痛。直到幾周前，我抱著試一試的心態(tài)，將這個(gè)難題交給了AI釘釘。我未曾想到，這場(chǎng)解放我們這些“傾聽(tīng)者”的革命，來(lái)得如此之快，如此徹底。

72小時(shí)內(nèi)，洞察5000條改版反饋

機(jī)會(huì)，或者說(shuō)挑戰(zhàn)，來(lái)得恰到好處。

我們團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的產(chǎn)品剛剛完成了一次UI和交互的全面煥新。這是一次冒險(xiǎn)的嘗試，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)投入了巨大的心血，但我們誰(shuí)心里都沒(méi)底。上線后的72小時(shí)，是決定這次改版風(fēng)評(píng)的黃金窗口期。雪花般的反饋從各大渠道涌來(lái)，CEO和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人在釘釘群里一遍遍地問(wèn)：現(xiàn)在用戶到底怎么說(shuō)？主要的負(fù)面反饋是什么？我們最應(yīng)該先解決哪個(gè)問(wèn)題？

壓力給到了我這邊。我必須在最短的時(shí)間內(nèi)，從超過(guò)5000條的新增評(píng)論中，給團(tuán)隊(duì)一個(gè)清晰、準(zhǔn)確、可執(zhí)行的答案。

按照以往的經(jīng)驗(yàn)，這幾乎是不可能完成的任務(wù)。就算我通宵達(dá)旦，也頂多能整理出其中一小部分，給出一個(gè)模糊的“體感”。但這一次，我有了新的武器。

我的目標(biāo)非常明確，需要回答三個(gè)核心問(wèn)題：

1. 問(wèn)題全景：用戶都在討論什么？Bug反饋、功能建議、UI吐槽，各自的比例是多少？
2. 情緒晴雨表：整體情緒是積極還是消極？不同功能點(diǎn)的口碑又是怎樣的？
3. 風(fēng)暴中心定位：在所有的負(fù)面反饋中，哪個(gè)點(diǎn)被提及的次數(shù)最多？它就是我們需要立刻撲滅的“山火”。

我打開(kāi)了釘釘，沒(méi)有新建一個(gè)傳統(tǒng)的Excel，而是創(chuàng)建了一個(gè)“多維表格”，并開(kāi)啟了它的AI能力。一場(chǎng)關(guān)乎效率與洞察的實(shí)驗(yàn)，就此開(kāi)始。

三步喚醒AI，讓它成為我的首席分析師

整個(gè)過(guò)程充滿了探索的樂(lè)趣，它不像是在操作一個(gè)冰冷的工具，更像是在與一個(gè)高智商的實(shí)習(xí)生溝通，你只需要把任務(wù)清晰地布置下去。

第一步：搭建框架，為AI指明方向我首先將所有搜集到的原始評(píng)論，一股腦地粘貼進(jìn)表格的第一列，我將其命名為“用戶原聲”?？粗@五千多行混雜著喜怒哀樂(lè)的文字，我并沒(méi)有感到昔日的焦慮。

接著，我像往常一樣，建立了我需要的分析維度。我新建了三列，分別命名為“評(píng)論類別”、“情感傾向”和“核心主題”。這三列是空的，它們就像三個(gè)等待被填滿的籃子，而接下來(lái)，AI要做的就是把第一列里的“果實(shí)”分揀進(jìn)來(lái)。這個(gè)搭建分析框架的過(guò)程，其實(shí)也是在梳理我自己的研究思路，它讓我明確了我究竟想從這堆數(shù)據(jù)里得到什么。

第二步：下達(dá)指令，與AI清晰對(duì)話這是整個(gè)流程中最具革命性的一步。過(guò)去，我要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，可能需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的函數(shù)，或者編寫(xiě)腳本。但現(xiàn)在，我只需要“說(shuō)話”。

我選中了所有數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊了AI圖標(biāo)，然后用最自然的語(yǔ)言，輸入了一段指令。這段指令，幾乎就是我平時(shí)給助理布置任務(wù)時(shí)的原話：

“你好，請(qǐng)幫我處理一下A列的用戶評(píng)論。你需要完成三件事： 首先，在‘評(píng)論類別’這一列，根據(jù)內(nèi)容幫我判斷它屬于‘性能Bug’、‘功能建議’、‘UI設(shè)計(jì)反饋’還是‘內(nèi)容問(wèn)題’。 其次，在‘情感傾向’這一列，請(qǐng)判斷這條評(píng)論的情緒是‘正面’、‘負(fù)面’還是‘中性’。 最后，也是最重要的，在‘核心主題’這一列，請(qǐng)用一個(gè)不超過(guò)5個(gè)字的短語(yǔ)，精準(zhǔn)地提煉出用戶討論的核心問(wèn)題是什么。”

我特意強(qiáng)調(diào)了“不超過(guò)5個(gè)字”，是為了讓后續(xù)的數(shù)據(jù)透視和可視化更加干凈利落。這體現(xiàn)了人與AI協(xié)作的關(guān)鍵：人負(fù)責(zé)定義規(guī)則和目標(biāo)，AI負(fù)責(zé)規(guī)?；膱?zhí)行。第三步：見(jiàn)證奇跡，一杯咖啡換來(lái)一份深度報(bào)告我點(diǎn)擊了“運(yùn)行”按鈕。說(shuō)實(shí)話，那一刻我的心情是忐忑的。這些評(píng)論里有口語(yǔ)，有錯(cuò)字，有反諷，AI真的能理解嗎？

我沒(méi)有一直盯著屏幕，而是去接了杯水，和同事聊了幾句。大概五六分鐘后，當(dāng)我回到座位時(shí)，眼前的景象讓我徹底怔住了——表格已經(jīng)被工整地填充完畢。

我迫不及待地開(kāi)始檢驗(yàn)成果。

• 一條評(píng)論寫(xiě)著“新版卡死了都，首頁(yè)白屏轉(zhuǎn)圈圈半天”，AI精準(zhǔn)地標(biāo)記為【性能Bug|負(fù)面|首頁(yè)卡頓】。
• 另一條寫(xiě)著“要是能自定義底下那幾個(gè)按鈕就好了，現(xiàn)在這個(gè)我根本用不上”，被標(biāo)記為【功能建議|中性|自定義導(dǎo)航欄】。
• 還有一條“新的logo好好看！設(shè)計(jì)師大大辛苦啦！”，則被標(biāo)記為【UI設(shè)計(jì)反饋|正面|喜歡新Logo】。

我快速地瀏覽了幾百行，準(zhǔn)確率高得驚人，甚至一些帶有網(wǎng)絡(luò)黑話和隱晦情緒的評(píng)論，它也基本判斷對(duì)了。其速度、一致性和準(zhǔn)確性，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了最資深的人類研究員。過(guò)去需要我和幾位同事奮戰(zhàn)數(shù)個(gè)工作日才能完成的枯燥勞動(dòng)，在AI這里，真的只是一杯咖啡的時(shí)間。

AI如何將“數(shù)據(jù)”真正轉(zhuǎn)化為“決策驅(qū)動(dòng)力”

如果AI釘釘?shù)膬r(jià)值僅僅是“快”，那它只是一個(gè)效率工具。但它的真正力量在于，它通過(guò)極致的效率，為深度分析和快速?zèng)Q策打開(kāi)了全新的可能性，它實(shí)現(xiàn)了定性內(nèi)容到定量洞察的無(wú)縫轉(zhuǎn)換。

有了這個(gè)被AI結(jié)構(gòu)化處理后的表格，我立刻開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析。過(guò)去需要等到所有標(biāo)簽打完才能開(kāi)始的分析工作，現(xiàn)在幾乎是同步完成的。

1. 我繪制了第一張圖：?jiǎn)栴}全景餅圖。結(jié)果一目了然：58%的反饋集中在UI設(shè)計(jì)，25%是性能Bug，剩下的是功能建議和其他。這個(gè)數(shù)據(jù)立刻讓焦急的團(tuán)隊(duì)冷靜下來(lái)，我們知道了，當(dāng)前用戶的核心矛盾點(diǎn)在于對(duì)新界面的不適應(yīng)，而不是產(chǎn)品崩了。

2. 我拉取了第二張表：高頻負(fù)面主題Top 10。通過(guò)對(duì)“核心主題”列的統(tǒng)計(jì)，我發(fā)現(xiàn)，在所有UI設(shè)計(jì)的負(fù)面反饋中，有超過(guò)一半都指向了同一個(gè)問(wèn)題——“圖標(biāo)識(shí)別度低”。大量用戶抱怨新的圖標(biāo)過(guò)于追求設(shè)計(jì)感，反而讓他們找不到常用功能。這個(gè)發(fā)現(xiàn)，遠(yuǎn)比一個(gè)模糊的“用戶不喜歡新UI”的結(jié)論要有價(jià)值得多。它直接為設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)指明了最優(yōu)化的方向。

3. 我篩選了第三個(gè)視角：正面反饋里的機(jī)會(huì)點(diǎn)。在所有的正面反饋中，除了對(duì)設(shè)計(jì)的贊美，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：很多用戶提到了某個(gè)我們以為很邊緣的“輔助功能”變得更好用了。這個(gè)意外的發(fā)現(xiàn)，讓我們重新審視了這個(gè)功能的價(jià)值，并可能在未來(lái)的版本中投入更多資源。

當(dāng)天下午，我就帶著這份由AI釘釘輔助生成的、圖文并茂、數(shù)據(jù)詳實(shí)的VOC報(bào)告出現(xiàn)在了產(chǎn)品決策會(huì)上。我不再是憑著“體感”發(fā)言，我的每一個(gè)結(jié)論背后，都有來(lái)自成百上千名真實(shí)用戶的、經(jīng)過(guò)量化分析的數(shù)據(jù)在支撐。

會(huì)議開(kāi)得異常高效。我們當(dāng)場(chǎng)就確定了接下來(lái)兩周的迭代計(jì)劃：

• P0優(yōu)先級(jí)：立刻優(yōu)化核心功能的圖標(biāo)，提升辨識(shí)度。由設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)牽頭，三天內(nèi)出方案。
• P1優(yōu)先級(jí)：針對(duì)用戶反饋?zhàn)罴械膸讉€(gè)卡頓和白屏問(wèn)題，由技術(shù)團(tuán)隊(duì)成立專項(xiàng)攻堅(jiān)。
• P2優(yōu)先級(jí)：將“自定義導(dǎo)航欄”和“夜間模式”這兩個(gè)高頻建議，正式納入需求池進(jìn)行評(píng)估。

從收到任務(wù)，到完成分析，再到驅(qū)動(dòng)決策，整個(gè)過(guò)程不到8個(gè)小時(shí)。我們第一次，真正實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶聲音的敏捷響應(yīng)。

從信息的搬運(yùn)工，到洞察的轉(zhuǎn)譯者

這次經(jīng)歷，對(duì)我個(gè)人而言，是一次思想上的巨大沖擊。它讓我重新思考了用戶研究員這個(gè)崗位的核心價(jià)值。

過(guò)去，我們很大一部分價(jià)值體現(xiàn)在處理原始數(shù)據(jù)的“苦活累活”上。誰(shuí)能看得更多、更細(xì)、記得更牢，誰(shuí)似乎就更專業(yè)。但AI的出現(xiàn)，將這部分“體力勞動(dòng)”的價(jià)值無(wú)限壓縮。

AI表格沒(méi)有，也不會(huì)取代我。相反，它將我從那個(gè)深陷泥沼、疲于奔命的“數(shù)據(jù)處理員”身份中徹底解放了出來(lái)。它替我完成了最繁重、最重復(fù)的部分，讓我能夠?qū)?00%的寶貴精力，投入到真正無(wú)法被替代的工作中去——提出正確的分析框架、追問(wèn)數(shù)據(jù)背后的原因、以及將復(fù)雜的洞察翻譯成團(tuán)隊(duì)能聽(tīng)懂的、可執(zhí)行的行動(dòng)方案。

我的角色，從一個(gè)信息的搬運(yùn)工，真正回歸到了一個(gè)洞察的轉(zhuǎn)譯者和決策的賦能者。

工作的未來(lái)，不是人去學(xué)習(xí)和適應(yīng)工具設(shè)定的復(fù)雜流程，而是工具擁有足夠的智能，來(lái)理解人的自然意圖。AI釘釘，用一個(gè)再簡(jiǎn)單不過(guò)的“多維表格”，生動(dòng)地詮釋了這個(gè)趨勢(shì)。

它讓“傾聽(tīng)”這件事，不再受限于我們有限的精力，讓每一個(gè)微小的聲音，都有了被聽(tīng)見(jiàn)、被理解、并最終匯入產(chǎn)品迭代洪流的可能。這，或許就是技術(shù)給予我們這個(gè)時(shí)代，最溫柔也最強(qiáng)大的變革力量。