用 AI 访谈用户，
听见数据背后的原因。
AI 设计访谈提纲、同时主持几百场一对一深访，自动整理每条结论都附原话的洞察报告。与行为数据打通，用户刚流失、刚放弃付费时，就自动发起访谈。
24/7
全天候访谈
15+
访谈语言
<24h
从访谈到报告
用户访谈 Agent
访谈中洞察报告
新手首周流失原因访谈
已完成 112 / 120 场 · 平均 14 分钟
你提到第一周就没再打开，最后一次是卡在哪一步？
第三关打了好几次都没过，也不知道该怎么配装备。
追问当时有没有去找攻略或者问别人？
没有，觉得太麻烦，就先放着了，后来就忘了。
第三关难度与装备引导缺失，是首周流失的主要原因
47% ·044061118
Agent 建议：在第三关前加入装备推荐，上线后对比首周留存。
智能提纲设计
实时自动追问
母语多语言访谈
带原话的洞察报告
AI 驱动的全自动用户研究
从一个研究问题到一份带原话的结论，全链路自动化
提出研究问题
一句话说明想弄清什么
智能设计提纲
Agent 生成并预演访谈提纲
圈选受访者
按用户行为直接圈人
AI 实时访谈
几百场一对一同时进行
洞察报告
每条结论附原话与反例
从已知出发，用结果验证
从已有证据出发，用业务结果检验，验证过的结论成为下一次研究的起点。
研究闭环
先查已有证据
设计与预演
访谈与观察
研究员定稿
用业务结果验证
1
先查已有证据
在知识库里提问，先判断已有证据是否充分。充分就直接给出带出处的回答，不必重新访谈。
2
设计与预演
起草访谈提纲，发布前用模拟受访者预演，检查题序、时长和诱导性措辞。
3
访谈与观察
AI 同时访谈几百位受访者。研究员可以实时旁听、暂停或接管，访谈结束前受访者确认要点总结。
4
研究员定稿
每条洞察附原话和反例，由研究员逐条审核后进入报告。
5
用业务结果验证
与 Agentic Engine 打通，改动上线后对照行为数据，把结论标为已证实、待验证或被推翻，并写回知识库。
用各自的母语，访谈全球用户
不用按市场找当地研究员，每位受访者都用母语作答，结论汇总在同一份报告里。
受访者用母语作答
支持数十种语言，文字和语音都可以，AI 用同一种语言追问。
一份报告看全部市场
原话保留原文，并附你团队语言的译文。
按市场对比结论
按国家或语言拆开看，同一个问题在不同市场的答案有什么不同。
听得出语气和情绪
分析语音回答的语气和情绪，标出犹豫、停顿和明显的不满，研究员可以回听原声。
チュートリアルが長すぎましたMe encantó, pero es un poco caro보상이 너무 적었어요Das Tutorial war zu langJ'ai arrêté au bout d'une semaine数十种语言Tôi thích, nhưng hơi đắtAdorei o visual do jogoСлишком долго ждать说实话，价格有点贵Oyunu çok sevdim
AI 会根据每个回答，自动追问
问卷只能拿到分数，用户访谈 Agent 会顺着回答追问，直到问出具体的原因。
问卷1 个问题 · 30 秒
你对这次贷款申请的体验满意吗？
很不满意不满意一般满意很满意
平均分3.1
分数有了，原因仍然不知道。
用户访谈 Agent根据回答继续追问
你提到申请到一半就没继续，停下来时在填哪一项？
要上传收入证明。
追问当时是什么让你没有继续？
我手边没有，要去公司开，想着回头再弄，后来就忘了。
收入证明环节是申请中途放弃的主要原因
47% ·044061118
每一条结论，都有原话作证
没有原话支撑的结论不会进入报告。点开任意一个证据编号，就能看到受访者说的原话。
老玩家流失，主要因为日常任务太耗时
原话证据055101126
“
每天光清日常就要四十分钟，下班回来根本没时间玩别的。
受访者 055 · 30 天未登录 · 02:36
追问有规则
每道题设置追问深度，追问围绕「具体哪一次」「当时怎么做」「为什么」。受访者说不清或不愿说，就不再追问。
每场都有质量评分
识别敷衍、答非所问和无效回答。评分偏低的访谈会被标出，由研究员决定是否纳入分析。
结论附原话和反例
每条洞察都标明涉及几位受访者、引用了哪几句原话，以及与之相反的说法。
研究员最终把关
AI 负责归纳，研究员负责审核。只有确认通过的洞察才会进入报告。
在关键时刻，自动发起访谈
用户刚流失、刚退款时记得最清楚。行为一发生，就自动邀请这位用户访谈。
app · 触发规则
7 × 24
行为数据 · ThinkingAI Agentic Engine
10:02完成第 3 关
10:15打开首充礼包页
10:16关闭礼包页，没有付费触发访谈
能花 5 分钟聊聊刚才的礼包吗？
你的回答会帮我们把游戏做得更好。
礼包里的东西我看不懂有什么用，怕买了浪费。147
按行为设置触发条件
例如连续 7 天未登录、申请退款、查看礼包后没有付费，满足条件就自动发出邀请。
趁记忆还清楚
行为发生后很快就能访谈，问到的是这一次的具体经历，而不是几周后的模糊印象。
不打扰用户
可设频率上限和免打扰时段，同一位用户 30 天内最多邀请一次，随时可以退出。
访谈持续进行
触发条件持续生效，新的访谈陆续汇入同一项研究，变化随时可见。
和行为数据打通的用户访谈
用户访谈 Agent 与 Agentic Engine 共用一套用户数据，从选人到验证结论，都连着真实行为。
按行为圈选受访者
从未复购、加购未下单、会员沉默等行为里直接圈人，不用手工导名单。
访谈带上行为线索
AI 知道受访者买过什么、在哪一步停下，提问更有针对性。
言行对照
把受访者的说法和真实行为放在一起看，找出说的和做的不一致之处。
结论写回用户标签
研究结论写回为用户标签，运营和其他 Agent 可以直接用来分群和触达。
言行对照 · 低糖酸奶复购研究
顾客说的
「挺好喝的，就是我最近不怎么买酸奶了。」
行为数据显示
首购后 30 天没有复购，同期买了两次另一款无糖酸奶。
早餐场景嫌太甜，影响复购已证实
广告画面让人联想到健身，没联想到早餐待验证
价格是不复购的主要原因被推翻
一个 Agent，覆盖用户研究全流程
研究设计
说出研究问题，Agent 生成访谈提纲
追问目标与人群，提纲发布前先预演
研究助手会先追问背景和目标，再生成按主题组织的访谈提纲。发布前用模拟受访者预演，检查题序、时长和诱导性措辞。
- 一句话描述研究目标，自动生成提纲
- 每道题单独设置追问深度
- 可附概念图、视频与原型素材
- 模拟受访者预演，发布后版本锁定
app · 访谈提纲
提纲预演
新用户首周流失原因调研
已发布 · v1约 15 分钟 · 4 个主题 · 8 个问题
1开场 · 欢迎与说明2 分钟
2热身 · 最近一次游戏3 分钟
3核心 · 想放弃的时刻6 分钟
4结束 · 总结确认2 分钟
核心问题
第一周里，哪一刻让你想停下来？当时具体发生了什么？
同样一项研究，从几周缩短到几天
以 30 场一对一深度访谈为例，对比传统访谈和用户访谈 Agent 的完整流程。研究员的时间从约访、转写和整理，转到判断结论上。
第 1 周第 2 周第 3 周第 4 周第 5 周第 6 周
传统访谈
招募与约时间进行访谈转写与整理分析与报告
通常 4–6 周
1招募与约时间
传统访谈
逐个联系受访者、协调时间，通常 1–2 周用户访谈 Agent
发出访谈链接，受访者随时开始，不用约时间2进行访谈
传统访谈
一位研究员一天做 3–4 场，30 场约需 2 周用户访谈 Agent
几百场同时进行，不受时区限制3转写与整理
传统访谈
人工转写、整理笔记，约 1 周用户访谈 Agent
自动转写，按主题整理4分析与报告
传统访谈
研究员归纳结论、撰写报告，约 1 周用户访谈 Agent
几小时生成报告，研究员审核确认关于 heari.ai
用户访谈能力，由 heari.ai 提供
heari.ai 是 ThinkingAI 推出的 AI 用户研究平台：AI 设计调研、AI 实时访谈、AI 制作洞察报告。它可以独立使用，也可以与 Agentic Engine 打通，让行为数据和用户原话进入同一套上下文。
- 每一条结论都有原话作证
- 用各自的母语访谈全球用户
- 沿用 ThinkingAI 服务 1500+ 企业的部署与安全经验
“
每天光清日常就要四十分钟，下班回来根本没时间玩别的。
受访者 055 · 30 天未登录 · 02:36055
