在飞书里，用 Mizzen Insight 做一次 AI 用户调研

做产品的时候，听到最多的话是"要听用户的声音"，但真正去做一次靠谱的用户调研，门槛高得离谱。

设计访谈提纲、招募合适的受访者、逐个约时间、一场场访谈做下来、录音转文字、从几万字的对话里提炼关键信息、最后再写成一份能指导决策的报告——整个流程走完，快的两三周，慢的一个多月。

Mizzen Insight，一个用 AI 驱动的用户研究平台，在 4 月 13 日，正式接入了飞书——不用跳转外部网站，直接在飞书里就能用。

它不是只解决调研链条上的某一段。Mizzen Insight 想做的，是把从目标设定、访谈执行到洞察输出的完整链路一次跑通，全程 AI 驱动。

▍3 分钟，调研任务就绪

打开飞书，在搜索栏输入"Mizzen Insight", 搜索结果里很快就能找到该的应用入口。点击进入，直接启用，整个过程和开通一个飞书内置功能没什么区别，几乎零门槛。

进入产品主界面，就可以开始创建新访谈了。用户可以选择“导入已有大纲”“手动从零开始”或是“导入历史访谈”。再往下看，是一组预设的模板，按场景分成了六个类别，且在每个类别下还有更细分的模板卡片。这套模板设计能够帮使用者明确"这次调研属于什么类型"，再匹配对应的研究框架。对于不太有用研经验的用户来说，这些模板是一份很好的方法论指引。

为了体验真实的使用感受，我们在对话框中输入了一个比较粗糙的调研目标："了解用户对 WorkBuddy 小程序的使用意愿，为产品迭代与用户增长提供决策依据。"

在拿到调研目标后，Mizzen Insight 并没直接生成提纲。它做了一件更聪明的事：先帮用户把目标想清楚。

系统首先告知研究目标将用于"指导访谈问题的设计"和"辅助数据分析与洞察提炼"，然后抛出了三个追问来帮助细化方向：

• 您最希望通过这次研究回答什么核心问题？

• 这次研究将支持哪个具体决策？

• 产品目前处于哪个阶段？

很多时候，调研效果不好往往在于一开始目标就没定清楚——问得太泛，访谈就会散，报告也就没有决策价值。Mizzen Insight 用这种引导式追问，让使用者在动手之前先想明白三件事，这比直接生成一份"看起来专业但未必切题"的提纲要靠谱得多。

补充完善后，Mizzen Insight 接下来会对招募方式、人群以及访谈方式进行确认。确认后，一份完整的访谈提纲即刻便会生成。

我们所选的是文字访谈。仔细看了一遍，Mizzen Insight 给出的内容不是纯模板式的问卷堆砌。从欢迎语、筛选、工作场景与痛点、竞品使用体验、WorkBuddy 使用意愿到结束语，它完整搭起了一条访谈路径。

不仅流程完整，Mizzen Insight 给出的访谈顺序也是比较合理。它知道先做甄别，再进入场景，再过渡到竞品体验，最后才问新产品使用意愿，从而避免了一上来就把访谈对象带入“你会不会用我的产品”这种强诱导状态。

此外，Mizzen Insight 没有把所有问题都做成开放题，也没有把所有问题都做成选择题。在我们的访谈表中， Q1、Q2 用来筛样本，Q9、Q10 用来收集标准化态度，Q3 到 Q8 则承担洞察挖掘任务，这样既能保证信息有一定可比较性，也能保留探索型访谈最重要的细节和深度。

还有一个比较加分的地方，是它在多个开放题后面都标了“深度追问”或“轻度追问”。这一点其实很重要，因为很多 AI 工具虽然也能生成问题，但往往只停留在“把问题列出来”，没有意识到真正有价值的访谈，重点常常在后面的追问。至少从这份结果来看，Mizzen Insight 并没有把访谈当成简单的信息收集。

▍AI 主持访谈，它真的能追问吗？

如果说创建任务的体验是“系统”和“方便”，那接下来的 AI 访谈环节才是真正刷新认知的地方。

坦白说，在体验之前，对"AI 做访谈"这件事是有疑虑的。用户调研的核心往往在于对话中的深度挖掘。一个好的研究员，能从受访者一句不经意的话里抓到关键信息，顺势追问下去，挖出那些用户自己都没意识到的真实需求。

Mizzen Insight 能做到这一点吗？为了验证，我们基于之前设定的问卷和 AI 进行了视频交互，并且刻意用了几种为难它的策略。

测试一：给出模糊回答，看它会不会追问

AI 问到飞书存在的使用不便的情况时，我们故意回答了一句很敷衍的"好像没有吧"。

一般的问卷或者机械式访谈到这里就过了。但 Mizzen 的 AI 没有直接跳到下一题，相反，它追问了一句：那平时团队协作的时候，有没有哪个环节会让您觉得有点低效或者不顺畅。

这个追问不是随机的，它基于之前设定的调研目标和上下文，给出了具体的方向引导，但又没有诱导性，使得受访者可以选择其中一个方面展开。在我们给出“团队沟通”这一问题后，它会继续就“团队沟通”展开追问。

        测试二：偏离主题，看它能不能拉回来

聊到一半，我们故意把话题扯到了一个完全不相关的方向，开始抱怨最近工作太忙。AI 先是简短回应了一下：听起来工作量确实很大，然后很自然地把话题引导回了调研主线：回到飞书本身，您觉得飞书最吸引您的功能是什么？

不生硬，不突兀。它把偏离的话题转化成了一个有效的追问切入点。这个处理方式，说实话比一些初级研究员做得还圆滑。

测试三：给出负面反馈，看它会不会回避

在问答中，我们刻意说了一句 "感觉这个功能不好用"。Mizzen Insight 直接追问："最让您不满意的地方是什么？"，没有进行任何辩护或者试图说服

这一点很关键。传统访谈中，很多研究员面对负面反馈会下意识地缩短追问，或者引导受访者往积极方向走。但 AI 没有这种心理负担，它只关心一件事：把问题挖深。

当然，Mizzen Insight 访谈并非没有局限。在一些涉及复杂情感的对话里，AI 的回应还是会显得偏程式化。但对于大多数标准化的用户需求调研、功能验证、满意度追踪这类场景，它的表现已经超出预期。

▍从洞察到决策

在受访者完成了全部访谈，系统会自动总结平均每场耗时并给出的回复质量评分，同时每一位受访者的回答记录都可溯源。

看完记录后，点击洞察，Mizzen 会提供一份自动分析的报告。从展示层面看，Mizzen Insight 做得最好的地方，是把一份用户研究结果整理出了层次感。进入报告后，用户看到的是“AI 摘要 + 主题归纳 + 图表分布 + 典型反馈”的组合。也就是说，它先替你提炼，再替你分类，最后再把结果可视化呈现出来。对于产品经理、创始人、研究员来说，这种结构很友好，因为它减少了“先自己消化材料”的成本，让人一上来就能抓住重点。

另一个值得肯定的点，是它没有把自己做成“只会总结文字”的工具。从这份报告里能看到，它对定量和定性信息是一起处理的。开放题有摘要，选择题和打分题也会同步生成分布图、比例图和评分结果。这样一来，整份报告读起来就不会停留在“用户说了什么”的层面，它能进一步回答：“这个观点是不是普遍”“有多少人这么想”“意愿到底强不强”。这会让研究结果更有说服力，也更接近真实的产品决策场景。

这其实解决了一个很现实的问题：很多团队做完用户研究之后很难快速把研究结果转成内部可讨论的材料。原始问卷、访谈记录、零散摘录，这些内容本身不等于洞察。洞察必须经过压缩、整理、归纳和表达，才能进入决策流程。Mizzen Insight 正在做的，就是把这一步产品化。

从展示效果来说，它还有一个优势，就是阅读门槛低。研究报告最怕两件事：一是太散，二是太学术。前者让人抓不住重点，后者让非研究岗位的人不愿意看。Mizzen Insight 这一版输出里，大量使用了环形图、横向分布条、主题摘要和重点归纳，让整份内容更像一个“团队都能快速看懂的决策看板”。

当然，如果放在更高要求的研究场景里，它未必能替代资深研究员的判断；但如果把它看成一个“把用户研究的最后一公里做产品化”的工具，那它已经展现出了相当清晰的产品价值。

除了看报告，还能在洞察栏目进行对话，直接向 AI 追问。试了一下，输入"关于现有工具最让用户不满意的地方，做一个 PPT"，不到 几分钟就生成了一份 10 页的演示文稿——标题、结构、数据引用都已就绪，可以直接下载用于汇报。这意味着洞察是一份可以直接拿去决策的成品。

更惊喜的是视频集锦的生成。在对话框输入"做一个视频集锦，分析用户目前最看重哪些功能"，47 秒后系统就生成了一段约 4 分钟的视频——从访谈录像中自动剪辑出 7 位用户的真实表述片段，每段都带有受访者编号和时间戳，并提炼出"实时协同文档是最高频提及的功能亮点""编辑历史与版本恢复是用户自发选择飞书的核心原因"等结论。

回过头看整个流程：从创建调研任务到拿到一份带执行摘要、带 54 个分析主题、带原话引用、还能即时生成汇报 PPT 的完整报告，全程没有切换任何外部工具。深度访谈加上全部分析，过去至少需要一个研究员忙一两周的工作量，Mizzen 在一个小时内跑完了。

▍用户研究这件事，正在被彻底改变

过去一年，AI 用研工具密集涌现，从问卷生成、访谈转录到情感分析，各环节都有人在做。但大多数产品只解决了链条上的某一段，用户仍然需要在多个工具之间拼接流程。

Mizzen Insight 的不同在于，它把从需求理解到洞察输出的完整链路一次性跑通了。这带来了一个更深层的变化：用户研究正在从"专业团队的专属工作"变成"业务团队的日常动作"。 当一个产品经理自己就能在一天内完成一次有深度的用户调研，用研的频率、覆盖面和决策影响力都会完全不同。

传统调研行业不会消失，但角色会变——研究员会从执行者变为策略者，把精力放在更复杂的课题设计和深度洞察上，而高频的、标准化的调研需求将由 AI 接管。

如果说过去用户研究是"奢侈品"，那 Mizzen 这类产品正在把它变成"日用品"。而当每个团队都能随时、低成本地听到用户的真话，产品决策的质量会从根本上不一样。

在飞书搜索「Mizzen」，或访问，自己做一次调研就知道了。

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