行业现状与核心矛盾 - 用户研究领域长期面临速度与深度难以兼得的矛盾：大规模调研覆盖广但洞察浅显，深度访谈质量高但周期长达数月[1][5] - 产品迭代以周为单位推进，而传统研究频次以季度为单位，存在严重节奏错配[2] - 传统访谈项目从设计到执行需耗时1个月以上，其中问题设计1周、招募约谈数周[5] AI技术带来的变革 - 语音和推理模型突破使AI具备深度对话能力，首次实现定性访谈与问卷调查相当的执行效率[2][5] - AI访谈可异步进行、智能高效，使研究从项目制转变为嵌入开发流程的基础能力[5][36] - 参与者面对AI时比面对真人更愿意分享，且执行时间从数月压缩至数天[8][36] 市场规模与机会 - 传统用户研究市场已产生多起十亿美元级交易：Qualtrics 2021年IPO估值超270亿美元，Medallia被64亿美元收购[2][16] - 传统软件平台（Qualtrics/SurveyMonkey）和研究服务公司（Nielsen/Kantar）合计创造超250亿美元企业价值[12][17] - AI原生研究当前处于蓝海阶段，多数买家尚无法列举明确供应商[13] 产品形态创新 - 下一代平台需重构全流程：参与者招募变为API驱动基础设施，支持从CRM等内部系统直接调取用户数据[21] - AI访谈支持动态脚本调整，可执行情境访谈、原型测试、产品实测三类模式[22] - 洞察生成从静态报告变为交互式资产，支持对话式查询和跨访谈索引[9][26] 企业级需求与竞争壁垒 - 合规治理是核心门槛：需满足数据安全、隐私保护、偏见控制及审计追溯要求[29] - 大型企业采购分两种模式：资源有限团队用AI替代人力（如周访谈量从12次增至20次），大企业用于增强现有体系[18][19] - 定价模式可能围绕人力ROI设计，而非传统软件分层收费[31] 未来趋势 - 合成用户画像成为新兴方向，可模拟用户行为补充真实反馈，但当前仍处早期阶段[33] - 研究职能从中心化团队分散至产品/设计/增长等多部门，买家群体显著扩大[34] - AI使非研究人员（如产品经理）也能独立完成专业访谈，大幅降低使用门槛[36]