当定性分析可以被量化: 我用AI钉钉, 攻克了用户研究中最头疼的难题

定性访谈、用户反馈、行为观察……信息量巨大，却难以系统化分析。但如果这些碎片化认知可以被量化处理，洞察效率将发生质变。本文作者通过AI钉钉搭建自动化工作流，把用户研究中的定性数据转化为结构化洞察，不仅提升了分析效率，更让“模糊感知”变成“可验证结论”。

大家好，我是一名用户研究员，圈内人更习惯叫我们Userresearch。

我的工作，往简单了说，就是“听实话”。听用户最真实的实话，无论那是赞美、建议，还是毫不留情的吐槽。我们像侦探，又像心理医生，在一片看似杂乱无章的声音中，寻找能指引产品走向正确方向的蛛丝马迹。这份工作充满了挑战，也充满了价值感，尤其是当你发现的某个小细节最终推动了产品体验的巨大提升时。

但在这份价值感的背后，有一种巨大的、不为人知的消耗。那就是我们与海量定性数据的搏斗。

定性数据，尤其是用户的自发评论，也就是我们常说的VOC（用户之声），是一座真正的宝藏。它不像冰冷的数字，而是充满了活生生的情感、具体的场景和未被满足的期望。可它同时也是一片泥沼。每一次产品发布、每一次市场活动，都会有成千上万条评论从应用商店、社交媒体、产品社区等各个渠道涌来。它们格式不一，长短不齐，夹杂着错别字、网络梗，甚至是表情包。

而我们的工作，就是跳进这片泥沼，把宝藏一点点淘出来。

我至今还清晰地记得去年的一次经历。当时我们上线了一个核心功能的重大改版，反响褒贬不一。为了搞清楚状况，我导出了一份接近六千条的用户评论。那是一个周五的下午，我看着那个密密麻麻的Excel表格，深吸一口气，开始了我长达数天的“淘金”之旅。

我的任务听起来很简单：给每一条评论打上标签。A列是用户原话，我要在B列标记问题类型，是功能逻辑、是性能问题，还是UI设计；在C列判断情感倾向，是积极、是消极，还是中立；在D列，我需要用几个关键词概括它的核心议题。

这个过程，怎么形容呢？就像一场没有尽头的、孤独的阅读理解考试。

我需要逐字逐句地阅读，揣摩用户在不同语境下的真实意图。“这个功能好‘棒’啊”，他到底是在夸奖，还是在反讽？“用起来有点怪”，这个“怪”具体指什么？我仿佛成了一台台不知疲倦的人肉打标机，大脑在“分类、判断、概括”的循环中飞速运转。一天下来，眼睛酸涩，脖子僵硬，但进度条却挪动得微乎其微。

更可怕的是主观性的困扰。周一和周三，我对同一个词的判断标准可能已经发生了微妙的变化。我和同事之间的标签定义，也需要花费大量时间去对齐。这导致我们的结论不仅产出得慢，其科学性和一致性也常常受到挑战。我们想在语言的混沌中建立秩序，却发现自己先被混沌耗尽了心力。

我们离用户那么近，近到能感受他们每一个文字背后的情绪；但我们又离洞察那么远，远到常常在数据处理的漫漫长路上就已精疲力竭。

这种“声”不由己的困境，长久以来都是我们这个岗位最真实的痛。直到几周前，我抱着试一试的心态，将这个难题交给了AI钉钉。我未曾想到，这场解放我们这些“倾听者”的革命，来得如此之快，如此彻底。

72小时内，洞察5000条改版反馈

机会，或者说挑战，来得恰到好处。

我们团队负责的产品刚刚完成了一次UI和交互的全面焕新。这是一次冒险的尝试，设计团队投入了巨大的心血，但我们谁心里都没底。上线后的72小时，是决定这次改版风评的黄金窗口期。雪花般的反馈从各大渠道涌来，CEO和产品负责人在钉钉群里一遍遍地问：现在用户到底怎么说？主要的负面反馈是什么？我们最应该先解决哪个问题？

压力给到了我这边。我必须在最短的时间内，从超过5000条的新增评论中，给团队一个清晰、准确、可执行的答案。

按照以往的经验，这几乎是不可能完成的任务。就算我通宵达旦，也顶多能整理出其中一小部分，给出一个模糊的“体感”。但这一次，我有了新的武器。

我的目标非常明确，需要回答三个核心问题：

问题全景：用户都在讨论什么？Bug反馈、功能建议、UI吐槽，各自的比例是多少？

情绪晴雨表：整体情绪是积极还是消极？不同功能点的口碑又是怎样的？

风暴中心定位：在所有的负面反馈中，哪个点被提及的次数最多？它就是我们需要立刻扑灭的“山火”。

我打开了钉钉，没有新建一个传统的Excel，而是创建了一个“多维表格”，并开启了它的AI能力。一场关乎效率与洞察的实验，就此开始。

三步唤醒AI，让它成为我的首席分析师

整个过程充满了探索的乐趣，它不像是在操作一个冰冷的工具，更像是在与一个高智商的实习生沟通，你只需要把任务清晰地布置下去。

第一步：搭建框架，为AI指明方向我首先将所有搜集到的原始评论，一股脑地粘贴进表格的第一列，我将其命名为“用户原声”。看着这五千多行混杂着喜怒哀乐的文字，我并没有感到昔日的焦虑。

接着，我像往常一样，建立了我需要的分析维度。我新建了三列，分别命名为“评论类别”、“情感倾向”和“核心主题”。这三列是空的，它们就像三个等待被填满的篮子，而接下来，AI要做的就是把第一列里的“果实”分拣进来。这个搭建分析框架的过程，其实也是在梳理我自己的研究思路，它让我明确了我究竟想从这堆数据里得到什么。

第二步：下达指令，与AI清晰对话这是整个流程中最具革命性的一步。过去，我要实现自动化，可能需要学习复杂的函数，或者编写脚本。但现在，我只需要“说话”。

我选中了所有数据，点击了AI图标，然后用最自然的语言，输入了一段指令。这段指令，几乎就是我平时给助理布置任务时的原话：

“你好，请帮我处理一下A列的用户评论。你需要完成三件事：首先，在‘评论类别’这一列，根据内容帮我判断它属于‘性能Bug’、‘功能建议’、‘UI设计反馈’还是‘内容问题’。其次，在‘情感倾向’这一列，请判断这条评论的情绪是‘正面’、‘负面’还是‘中性’。最后，也是最重要的，在‘核心主题’这一列，请用一个不超过5个字的短语，精准地提炼出用户讨论的核心问题是什么。”

我特意强调了“不超过5个字”，是为了让后续的数据透视和可视化更加干净利落。这体现了人与AI协作的关键：人负责定义规则和目标，AI负责规模化的执行。第三步：见证奇迹，一杯咖啡换来一份深度报告我点击了“运行”按钮。说实话，那一刻我的心情是忐忑的。这些评论里有口语，有错字，有反讽，AI真的能理解吗？

我没有一直盯着屏幕，而是去接了杯水，和同事聊了几句。大概五六分钟后，当我回到座位时，眼前的景象让我彻底怔住了——表格已经被工整地填充完毕。

我迫不及待地开始检验成果。

一条评论写着“新版卡死了都，首页白屏转圈圈半天”，AI精准地标记为[性能Bug|负面|首页卡顿]。

另一条写着“要是能自定义底下那几个按钮就好了，现在这个我根本用不上”，被标记为[功能建议|中性|自定义导航栏]。

还有一条“新的logo好好看！设计师大大辛苦啦！”，则被标记为[UI设计反馈|正面|喜欢新Logo]。

我快速地浏览了几百行，准确率高得惊人，甚至一些带有网络黑话和隐晦情绪的评论，它也基本判断对了。其速度、一致性和准确性，都远远超过了最资深的人类研究员。过去需要我和几位同事奋战数个工作日才能完成的枯燥劳动，在AI这里，真的只是一杯咖啡的时间。

AI如何将“数据”真正转化为“决策驱动力”

如果AI钉钉的价值仅仅是“快”，那它只是一个效率工具。但它的真正力量在于，它通过极致的效率，为深度分析和快速决策打开了全新的可能性，它实现了定性内容到定量洞察的无缝转换。

有了这个被AI结构化处理后的表格，我立刻开始进行数据透视分析。过去需要等到所有标签打完才能开始的分析工作，现在几乎是同步完成的。

1.我绘制了第一张图：问题全景饼图。结果一目了然：58%的反馈集中在UI设计，25%是性能Bug，剩下的是功能建议和其他。这个数据立刻让焦急的团队冷静下来，我们知道了，当前用户的核心矛盾点在于对新界面的不适应，而不是产品崩了。

2.我拉取了第二张表：高频负面主题Top10。通过对“核心主题”列的统计，我发现，在所有UI设计的负面反馈中，有超过一半都指向了同一个问题——“图标识别度低”。大量用户抱怨新的图标过于追求设计感，反而让他们找不到常用功能。这个发现，远比一个模糊的“用户不喜欢新UI”的结论要有价值得多。它直接为设计团队指明了最优化的方向。

3.我筛选了第三个视角：正面反馈里的机会点。在所有的正面反馈中，除了对设计的赞美，我发现了一个有趣的现象：很多用户提到了某个我们以为很边缘的“辅助功能”变得更好用了。这个意外的发现，让我们重新审视了这个功能的价值，并可能在未来的版本中投入更多资源。

当天下午，我就带着这份由AI钉钉辅助生成的、图文并茂、数据详实的VOC报告出现在了产品决策会上。我不再是凭着“体感”发言，我的每一个结论背后，都有来自成百上千名真实用户的、经过量化分析的数据在支撑。

会议开得异常高效。我们当场就确定了接下来两周的迭代计划：

P0优先级：立刻优化核心功能的图标，提升辨识度。由设计团队牵头，三天内出方案。

P1优先级：针对用户反馈最集中的几个卡顿和白屏问题，由技术团队成立专项攻坚。

P2优先级：将“自定义导航栏”和“夜间模式”这两个高频建议，正式纳入需求池进行评估。

从收到任务，到完成分析，再到驱动决策，整个过程不到8个小时。我们第一次，真正实现了对用户声音的敏捷响应。

从信息的搬运工，到洞察的转译者

这次经历，对我个人而言，是一次思想上的巨大冲击。它让我重新思考了用户研究员这个岗位的核心价值。

过去，我们很大一部分价值体现在处理原始数据的“苦活累活”上。谁能看得更多、更细、记得更牢，谁似乎就更专业。但AI的出现，将这部分“体力劳动”的价值无限压缩。

AI表格没有，也不会取代我。相反，它将我从那个深陷泥沼、疲于奔命的“数据处理员”身份中彻底解放了出来。它替我完成了最繁重、最重复的部分，让我能够将100%的宝贵精力，投入到真正无法被替代的工作中去——提出正确的分析框架、追问数据背后的原因、以及将复杂的洞察翻译成团队能听懂的、可执行的行动方案。

我的角色，从一个信息的搬运工，真正回归到了一个洞察的转译者和决策的赋能者。

工作的未来，不是人去学习和适应工具设定的复杂流程，而是工具拥有足够的智能，来理解人的自然意图。AI钉钉，用一个再简单不过的“多维表格”，生动地诠释了这个趋势。

它让“倾听”这件事，不再受限于我们有限的精力，让每一个微小的声音，都有了被听见、被理解、并最终汇入产品迭代洪流的可能。这，或许就是技术给予我们这个时代，最温柔也最强大的变革力量。