最近有个创业者朋友跟我吐槽：做用户访谈太费时间了，设计问题要半天，访谈完整理录音又要半天。最后发现真正有价值的洞察就那么几句话，投入产出比实在太低。
这让我想起在Qgenius的AI一人公司工作坊上学到的一个观点：AI不是要替代你，而是给你配了一支隐形的专业团队。在用户研究这个环节，这句话体现得淋漓尽致。
让我分享一个真实案例。上周我帮一个做在线教育的朋友用AI做用户访谈，整个过程效率提升了至少3倍。我们先让AI基于产品定位和目标用户画像，生成了20个核心问题，然后根据实际场景做了微调。访谈结束后，直接把录音转文字扔给AI，10分钟就输出了结构化的洞察报告。
具体怎么做？首先，设计访谈提纲时，我会给AI这样的指令：「假设你是一位资深用户研究员，要为某个在线教育产品设计用户访谈提纲。目标用户是25-35岁的职场人士，产品核心功能是职业技能提升。请从用户痛点、使用场景、付费意愿三个维度设计15-20个开放式问题。」
AI生成的提纲通常已经很专业了，但关键是要加入你的专业判断。比如我会删掉一些过于理论化的问题，增加一些能触发情感共鸣的追问。记住，AI是助理，你才是导演。
访谈后的数据处理更有意思。我会把转录的文本分段输入，让AI完成三个任务：识别关键洞察、标记用户情绪变化、提炼潜在需求。这里有个小技巧——要求AI用「用户原话+洞察解读」的格式输出，这样既能保留真实性，又能获得深度分析。
不过要提醒的是，AI在处理细微的情感表达时还不够精准。有个访谈对象说「这个功能还行吧」，AI解读为「基本满意」，但实际上从语气判断应该是「不太满意但不好意思直说」。所以最终的分析还是要靠人的直觉来把关。
在我看来，这种AI辅助的用户研究模式特别适合一人公司。你不需要组建庞大的用研团队，也不需要花大价钱外包，就能获得相当专业的用户洞察。这正好印证了保罗·贾维斯的观点：小而精完全可以是一种长期战略。
更重要的是，这种模式让你能把更多精力放在真正核心的工作上——理解用户、打磨产品。毕竟，创业最难的不是获取信息，而是从海量信息中找到那个真正值得解决的用户痛点。
下次你做用户访谈时，不妨试试让AI当你的研究助理。你会发现，原来那些繁琐的文档工作，现在都能交给这位不知疲倦的伙伴。而你，可以更专注地倾听用户的心声。