## 484｜AI改写用户调研流程：原来6周的活，现在6小时完成

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前两天，刘润老师在朋友圈发了一条感慨：

> “在 2025 年，有无数公司在拿着锤子找钉子。ListenLabs，用 AI 做咨询，10 个人，拿到了红杉 2700 万融资。”

他这句话里，“锤子”指的是技术，“钉子”指的是市场需求。

看到润总这句话，我对这家叫 ListenLabs 的公司产生了兴趣，简单跟大家介绍一下。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025051321/1875980216329913932/051321.png)

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我先简单说一下这家 AI 公司 ListenLabs 的核心商业模式。

它的思路是，把传统咨询项目里最花时间、最烧钱的环节——也就是“客户访谈加洞察报告”这部分，用 AI 重构成一个全新的流程。

具体来说，就是输入一个商业问题后，AI 会在几小时内完成：招募受访者、互动式提问、视频高光剪辑，最后直接生成一份 PPT 格式的洞察报告。

我在看他们的一些介绍和案例视频时，发现他们重点宣传了几个技术特点，每一点都精准打在传统咨询行业那些低效但高利润的环节上。

比如他们的 AI 访谈功能，可以同时和上千名用户进行语音或视频对话，并且能实时抓住细节继续追问。

什么叫实时追问？举个例子：

> 以前有部很火的校园电影叫《夏洛特烦恼》，假设剧方用这个产品来问我，“如果你有能力，你想穿越回高中生活吗？”我回答：“我不想。”
> 
> 它就会接着问：“你为啥不想啊？”我说：“我们河南考生是没有人愿意回到地狱的。”
> 
> 它可能还会继续问：“那如果在你的‘地狱高中生活’里，有你的初恋女友呢？”

对，这就叫跟着用户的回答进行追问。其实很多时候，正是这种追问，才能真正问出用户心里的真实想法。

如果再往深处想一层，会发现这个功能在技术底层，其实和现在一些企业用来打骚扰电话的 AI 营销系统差别不大。但因为目的不同，同样的一项技术，最终呈现出来的效果也完全不一样。

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还有一个功能是他们所谓的“自动化洞察工厂”。

他们会用 AI 对所有用户的反馈和发言进行聚类，然后对案例进行抽样分析，最后自动生成一份管理层能直接使用的汇报 PPT，里面还会嵌入用户的高光视频。

什么叫高光视频？可以理解成整个访谈过程中的高光时刻。这种内容如果由人工来提取，通常需要以“周”为单位来计算。

高光视频有点像一场 90 分钟比赛里的“进球时刻”。以前，如果一场比赛有三个进球，你需要完整看完整场录像，然后在时间轴上手动标注出这三个进球出现的时间点。

这个工作的难点，其实不是对一场比赛录像做标注，而是如果我要对全年 100 场比赛都提取进球片段，用来分析进球或失球的规律，那就完全不一样了。

这里面有两个真正的难关。第一个是量的问题：你得真的看完 9000 分钟的比赛录像，并且在里面做重点标注。当处理数量上了一个台阶，难度就会跳好几个台阶。

第二个是提炼的问题：需要资深的专业人士，凭借经验，从所有的高光片段中提炼出有价值的洞察。这个过程不是机械劳动，靠的是理解和判断。

但在咨询这个行业里，第一个难关本身就受限于用户访谈的数量。

也正因为这样，大多数商业咨询项目的收费方式，其实和技术外包差不多，按咨询师的日薪乘以工作天数来计费。

而对于很多项目来说，只要把大量的用户访谈做完整，其实不一定需要多资深的咨询师，也能从反馈中看出问题。

比如，问了 100 个老用户为什么不再光顾某家餐厅，如果其中有 80 个人都说“菜里发现了头发丝”，那这个结论就不太需要哪位商业分析大牛来解读了。

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在他们分享的一个案例中，Listen Labs 介绍说，原本一个花费 10 万美元、需要 6 周时间完成的深度访谈项目，被他们压缩到了 6 个小时内完成，最终成本只有几千美元。

他们的收费模式对整个咨询行业来说也是一种颠覆——按实际访谈的用户数量来计费。

当然，如果企业有更深度的定制化需求，也可以进行自动化的企业级配置。

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我测试了一下这个产品的核心流程，如果用一句话来总结，它更像是一个“自动化用户研究工厂”，通过 AI 实现“提问—招募—访谈—分析”这四个商业咨询环节的自动化。

不过，这个流程有一个很前置的前提：你自己必须清楚访谈的目的，并且能把这个项目讲明白。

我在创建项目时，后台会让我填写几个内容，包括：项目背景、公司介绍、产品介绍、研究目标，以及想要验证的假设。

这些信息的填写质量，会直接影响 AI 后续如何设计问题、如何与用户展开访谈。

完成前面的步骤之后，AI 就会开始生成访谈问题的初稿，并估算访谈时长，同时自动补充它认为需要深入追问的问题。

只有当整套访谈计划被人类确认通过之后，AI 才会启动下一步：招募受访者。

招募的目标群体，是根据你一开始填写的用户画像来匹配的。根据官方介绍，他们拥有数百万的受访者数据，可以通过筛选定位到目标用户。当然，如果用户自己有客户群，也可以上传已有的名单。

从这个核心流程可以看出，AI 的确重构了整个咨询流程中最耗费时间和成本的部分，但这并不是一个完全自动化的系统。在关键的信息输入和报告输出环节，仍然需要经验丰富的专家介入把关。

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当然，瞄准“AI + 咨询”这个方向的产品其实并不少，我之所以选择介绍这个项目，还因为它的诞生过程本身也挺有意思。

在创立这个产品之前，两位创始人——阿尔弗雷德·沃尔弗斯 和 弗洛里安·荣格曼——在 2023 年曾一起开发过一款 AI 头像生成应用，名字叫 BeFake。

这个应用上线后曾短暂爆火，一天之内就吸引了两万多用户下载。不过这种类型的产品其实我们都很熟悉，有点类似去年国内火过的妙鸭相机——玩一两次挺有意思，但很难让人持续使用。

这两个创始人当时也很发愁这个问题，于是他们决定尝试用更高效的方式和大量用户对话，直接听取反馈，用来改进产品。

就在这个过程中，沃尔弗斯说：

> “我们俩都非常想知道，怎么才能让用户留下来。然后我们突然有了一个顿悟——如果能用 AI 和每个客户对话，了解他们对产品的看法，那这个需求，其他团队是不是也会有？”

这个想法直接催生了他们的早期原型：一个由 AI 驱动的虚拟访谈专员，能够和用户对话并收集反馈。

这个原型一推出就得到了很多正面反馈。于是两人很快做出决定：出售原有的 BeFake 项目，全力投入新产品的研发。不过这种转向在当时也引发了不少质疑。因为当时 AI 的追问能力还比较弱，别说做洞察了，连把问题问清楚都不容易。

但随着 AI 能力的不断提升，他们的专注最终得到了市场的认可。2025 年 4 月，他们获得了 2700 万美元的投资，并吸引了一批全球知名企业成为客户。

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这个产品的成长过程，其实对咱们每个人都有启发。他们之所以想到用 AI 来做用户访谈，是因为自己遇到了留不住用户的问题，也真的想搞清楚原因。

在现在 AI 能力越来越强的情况下，我们可以先从解决自己或身边真实存在的问题出发，而这背后，其实需要我们每个人都具备一种“创业者心态”。

我这里说的创业者心态，不一定是要辞职去创业，而是一种主动解决问题的意识。

> 举个例子，如果我是一个八年级的语文老师，我可以用 AI 视频工具把课本里的古文，制作成一系列生动、有画面的短视频。这批 AI 古文视频就是你的作品，也可能让你身上多了一个标签——比如“全国最会用 AI 做语文视频的中学老师”。

这比凭空想一个“很酷”的创业点子，可能更有价值。

回到这个产品本身。作为一名产品经理，我还记得当年“产品之神”张小龙在微信内部的一次分享中说过一句很出名的话：“不要听从产品经理个人的需求，需求只来自你对用户的了解。”

他还特别强调了几点：

这句话流传很广，也被很多人引用。但从另一个角度看，它其实也影响了不少互联网公司，让产研团队中的“用户研究”部门慢慢边缘化了。因为这个部门的工作本质，就是花大量的时间和预算，去做一件耗时又辛苦的事：跟大量真实用户一对一地聊，搞清楚他们怎么想的。

但现在 AI 出现了，能做到很多以前做不到的事。

以前做用户研究，常见的方式是“大规模定量分析加上小范围定性分析”——你可以理解成，先给一万人发一份一模一样的问卷，然后再挑出 10 个人深入聊一聊，最后形成一份报告。

而现在，AI 能实现的事情，是直接进行“大规模定性分析”，也就是在很短的时间里，和一万人都深入聊一聊。

当然，目前这个产品还处于初创阶段。但我相信，很快国内也会出现类似的创新产品。毕竟对于绝大多数面向终端消费者的产品团队来说，这都是一个强烈的需求。

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最后，再说两件咱AI学习圈的事情，第一件是【和渊老师】14讲的《给小学生家长的AI必修课》，今天正式完更了。

我在评论区看到一条特别走心的留言，想分享给你：

> 这一讲内容看了好几遍，不仅仅是用AI辅导孩子的语数外作业，家长也学到了很多。AI时代，工具很重要，更重要的是驾驭AI的思维。

这正是和渊老师做这门课的初衷：不光是为了孩子，更是让家长和孩子保持同频，一起在AI时代成长。

如果你在为孩子的教育发愁，自己没时间、没精力辅导，或者是自己也不会，没有能力好好辅导。那我推荐你一定要来学这门课，用好AI给自己减负。

第二件事是DeepSeek出来之后，很多写作类的任务，AI都能很好完成了。今晚8点，我邀请了资深公文写作教练梅俊老师来做直播，和你讲讲怎么用好DeepSeek，来辅助写工作中常用的汇报、总结、方案等。对这个话题感兴趣的同学，记得今晚8点来得到或者在我的视频号“快刀青衣学AI”收看直播。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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相关链接：

ListenLabs官网：

https://listenlabs.ai/

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