# 企业定制
AI助手的需求调研方法及问卷模板
说实话，我在接触大量企业客户时发现一个特别有意思的现象：很多公司在决定做定制
AI助手之前，往往还没想清楚自己到底要什么。有的老板听说同行用了
AI客服省了人力成本，就着急忙慌要上线；有的产品经理看了份国外案例，觉得自家产品也得配个智能助手。结果呢？花了几十万做出来的产品，用起来驴唇不对马嘴，最后只能束之高阁。
这事儿让我愈发觉得，需求调研这件事，真是怎么强调都不为过。它不是走形式的问卷填填，不是为了应付领导而做的表面功夫，而是真正决定项目成败的关键一步。今天咱们就聊聊，怎么系统性地做企业定制AI助手的需求调研，又该怎么设计一份靠谱的问卷。
为什么需求调研这么重要
定制AI助手和买现成软件不一样。现成软件是"我有什么你用什么"，定制AI助手则是"你要什么我做什么"。但问题是，很多企业主自己也不太清楚"我要什么"。他们只知道自己遇到了什么问题，比如客服人员每天重复回答一样的问题烦不胜烦，比如新员工培训成本太高，比如想做个虚拟形象代言人提升品牌调性。但这些问题背后，真正需要AI解决的核心痛点是什么？优先级怎么排？预算和资源能支撑多复杂的方案？这些都需要通过调研来捋清楚。
做过项目的人都有体会，需求阶段没发现的问题，到开发阶段可能放大十倍。返工成本高还算是小事，最怕的是做出了一个"看起来能用但没人愿意用"的东西。我见过最可惜的案例，是某教育公司花了半年时间做了个口语陪练AI，结果因为交互体验太差，学生用了一次就卸载了。问题出在哪？调研时只问了"要不要语音交互"，没深入了解目标用户的真实使用场景和习惯。
所以，需求调研本质上是一次深度对话——和业务部门对话、和一线员工对话、和最终用户对话。只有把这些信息都收集上来，才能真正做出一个对用户有价值、对企业有帮助的AI助手。
需求调研的核心方法
我常用的调研方法可以分成几类，每类方法解决的问题不太一样，组合起来用效果最好。
深度访谈是我最推荐的方法，特别是对于复杂项目。和关键决策者、业务负责人、一线员工分别做一对一聊天，时长控制在45分钟到1小时。决策者那里你能了解战略目标和预期效果，业务负责人那里能了解现有流程和痛点，一线员工那里能了解实际操作中的细节问题。这三类人的视角完全不同，组合起来才能看到全貌。访谈时有个技巧：少问"您觉得AI应该怎么做"，多问"您现在工作中最头疼的事是什么"。前者得到的往往是假设性的回答，后者才能挖掘出真实的需求。
流程观察是另一个重要方法。去业务现场待一整天，看看员工到底怎么工作，哪些环节反复操作，哪些环节容易出错，哪些环节用户反馈最多。这比问卷和访谈都直接，因为人会说谎，但行为不会。比如某次我去看客服中心，发现问卷里写着"咨询量大处理不过来"，但观察后发现，其实大部分时间浪费在系统切换和信息查询上，真正需要回答问题的时间反而不多。如果只做问卷，很可能就错过了这个关键洞察。
竞品分析也不能少。看看行业里其他企业怎么做AI助手，成功的有哪些共同点，失败的有哪些教训。这里要注意，竞品分析不是让你照抄，而是理解不同方案背后的逻辑。同样是客服场景，为什么有的企业选择文字客服，有的选择语音客服，有的选择虚拟人客服？背后是对用户群体、使用场景、成本预算的综合考量。
小范围测试是验证假设的好方法。在正式开发前，用最简单的原型做个demo，拿到目标用户那里试试，观察他们的真实反应。很多时候，你会发现理想和现实的差距大得惊人。用户根本不会按照你预设的路径操作，他们问的问题你没想到，他们用的功能你压根没重视。
问卷设计的底层逻辑
问卷和访谈不同，它更适合收集大量结构化数据，做定量分析。但问卷设计不好，收上来的数据要么没用，要么有偏差。我总结了几个设计原则：
问题要具体，别问"您对AI助手有什么期待"这种大而空的问题，要问"当客服人员在回答产品使用方法类问题时，平均需要多长时间"、"您希望AI助手能处理多大比例的重复咨询"。具体的问题才能得到具体有用的回答。
顺序要合理。先易后难，先问事实性问题再问态度性问题。先问"您公司目前是否有使用AI相关产品"，再问"您对AI助手的信任度如何"。如果一上来就问态度性问题，回答者往往会根据最近的经历或者社会印象来回答，而不是基于自己的真实情况。
选项要平衡。不要预设答案。比如问"您认为AI助手最大的优势是什么"，选项里不要只有"效率高"、"成本低"、"24小时在线"这些正面选项，也应该有"可能不够智能"、"可能引发用户反感"这些可能的顾虑。这样才能收集到真实的想法。
数量要控制。问卷长度控制在5到8分钟能完成最好，太长了回答者会烦躁，后面的问题质量急剧下降。如果确实有很多想问的，可以分成几份问卷，或者把可选填的问题标记出来。
企业定制AI助手需求调研问卷模板
以下是一份可以直接使用或参考修改的问卷模板，针对的是计划定制对话式AI助手的企业客户。
一、企业基本情况
1. 您所在的企业规模是？
- 50人以下
- 50-200人
- 200-1000人
- 1000人以上
2. 您所在的行业是？
- 科技与互联网
- 教育培训
- 金融服务
- 医疗健康
- 电商零售
- 泛娱乐与社交
- 其他（请注明）
3. 您目前是否已有AI相关的应用？
- 完全没有，这是首次考虑
- 有简单的尝试（如客服机器人、语音助手）
- 有较为成熟的应用体系
二、业务场景与需求
4. 您希望通过AI助手解决的核心业务问题是？（可多选，最多选3项）
- 降低人力成本（客服、培训等岗位）
- 提升服务响应速度
- 标准化服务质量
- 提升用户体验和满意度
- 拓展新的业务形态（如虚拟陪伴、智能硬件）
- 品牌形象升级
- 其他（请注明）
5. AI助手主要服务于哪类用户？
- 企业内部员工
- 终端消费者/客户
- 合作伙伴/渠道商
- 以上都是
6. 以下哪些应用场景是您需要的？（可多选）
- 智能客服（回答常见问题、处理咨询）
- 口语陪练/语言学习辅导
- 虚拟陪伴/情感交互
- 智能助手（日程管理、信息查询等）
- 语音客服（电话渠道）
- 智能硬件交互（车载、音箱、机器人等）
- 其他（请注明）
7. 用户的核心使用场景是什么？（请简要描述，如"用户在App内咨询订单问题"、"学生在家进行英语口语练习"等）
（此处为开放问题，建议设置200字以内）
三、功能与技术要求
8. AI助手需要具备哪些交互能力？（可多选）
- 文字聊天
- 语音对话
- 多模态交互（支持图片、语音、视频等）
- 虚拟形象/数字人
9. 对话响应速度的期望是？
- 毫秒级响应（实时对话感）
- 1-2秒内响应
- 3-5秒内响应可接受
- 对速度无特别要求
10. 是否需要AI助手支持打断对话？
- 需要，打断响应要迅速流畅
- 需要，但响应速度要求不高
- 不需要，保持连贯对话更重要
- 不确定，需要进一步了解
11. 对话轮次和上下文理解的要求是？
- 单轮对话即可，无需记忆上下文
- 需要支持多轮对话，理解指代和省略
- 需要长期记忆，理解用户偏好和历史
12. 是否有特定的大模型或技术偏好？
- 希望有多种模型可选，根据场景灵活切换
- 希望使用业界主流的大模型
- 对技术方案无特别偏好，由服务商推荐
四、使用体验与集成
13. AI助手预计的日均对话量是？
- 1000次以内
- 1000-10000次
- 10000-100000次
- 100000次以上
14. 希望AI助手以什么形式集成到现有业务中？（可多选）
- 独立App或小程序
- 嵌入现有App/网站
- 电话语音渠道
- 智能硬件设备
- API接口调用
15. 对对话内容的合规和数据安全有什么要求？（可多选）
- 需要符合行业特定法规（如金融、医疗、教育）
- 需要私有化部署，数据不出公网
- 需要对话内容审计和风控能力
- 符合基本的数据安全规范即可
五、预期与顾虑
16. 您期望AI助手能达到什么效果？（可多选，最多选3项）
- 解决80%以上的常见问题
- 用户满意度达到特定水平
- 人力成本降低特定比例
- 服务响应时间缩短特定时间
- 其他（请注明）
17. 在考虑定制AI助手时，您最大的顾虑是？（可多选）
- 技术不成熟，体验不好
- 投入成本太高，ROI不明确
- 落地难度大，内部推广困难
- 数据安全和合规问题
- 后续运维和迭代成本
18. 您计划的启动时间和预算范围是？（如不便透露可跳过）
（开放问题，建议设置简短回答框）
19. 关于本次需求调研，您还有什么想补充的？或者希望我们重点了解哪些方面？
（开放问题，建议设置200字以内）
用好这份问卷的几个建议
问卷发出去只是开始，后续的跟进和整理同样重要。回收问卷后，建议先做一轮初步筛选，把明显敷衍或者逻辑不通的无效问卷剔除。然后做数据分析，统计各选项的分布情况，找出共识性最强的需求和分歧最大的问题。
接下来，建议挑选几个典型用户做深度回访。问卷上选择"需要语音对话"的人，真正在意的是什么？选择"对数据安全有顾虑"的人，他们的顾虑具体是什么？深度回访能帮你理解数据背后的原因。
最后，把调研结果整理成一份需求文档，和项目相关方逐一确认。这份文档应该包括：核心业务目标、目标用户画像、主要应用场景、关键功能需求、非功能性需求（性能、安全、集成等）、优先级排序、初步的验收标准。确认无误后，这份文档就是后续设计和开发的基石。
写在最后
定制AI助手这件事，说到底是为了解决真实问题、创造真实价值。调研做得扎实，后面的路才能走得稳。当然，调研只是起点，在实际落地过程中，往往会发现当初没想到的问题，这时候保持灵活调整的心态也很重要。
如果你正在考虑为企业定制AI助手，建议先想清楚三个问题：我们到底要解决什么问题？用户到底需要什么功能？我们愿意投入多少资源来做好这件事。想清楚这三个问题，再结合系统性的调研方法，相信你能做出一个真正有价值的AI助手。
