人工智能陪聊天app的用户体验调研方法

前几天有个朋友问我，说他最近想做个AI陪聊的app，问我该怎么去做用户调研。我想了想，这事儿其实挺有意思的，因为AI陪聊这种产品和传统的社交软件或者工具类app都不一样——它是需要和用户建立情感连接的，但同时又是个技术驱动的东西。所以调研方法肯定也不能太常规，得有点讲究。

正好我最近研究了不少相关的案例，也和几家在做这块业务的团队聊过天今天就把我了解到的东西整理一下，纯属个人经验和观察，不是什么权威报告，说的不对的地方大家多担待。

为什么AI陪聊的调研方法需要特别对待

说这个问题之前，我想先聊一个更根本的事情：AI陪聊天app的用户体验到底特殊在哪里？

你想啊，一般的社交app，衡量体验好不好可能看的是消息送达速度快不快、界面流畅不流畅、功能全不全。但AI陪聊不一样，用户来这儿是为了找个"伴儿"聊天的，他可能希望这个虚拟伙伴懂他、回应他有温度、说话的方式让他觉得舒服。这就涉及到一个很关键的问题——用户的情感需求是多元的，而且往往连用户自己也说不清楚。

举个简单的例子，有个用户可能嘴上说着"我就想找个能陪我解闷的"，但实际上他更在意的是AI能不能记住他之前说过的话，能不能理解他话里的潜台词。这些隐性需求，普通的问卷调查很难问出来，得用更细腻的方法去挖。

另外还有一点，AI陪聊产品的体验是动态的，不像一个功能性的工具，用一次就知道好不好用。聊天是一个持续的过程，用户的期待会随着使用时间的拉长而变化。可能刚开始觉得挺新鲜的，用了一周就觉得"哎，怎么每次回应都差不多"，这种体验的衰减曲线也是需要关注的。

定性研究：走进用户的真实使用场景

先说定性研究这块吧，我觉得这是AI陪聊产品调研的重头戏。

深度访谈要聊出"画面感"

深度访谈在AI陪聊的调研里特别重要，但关键是怎么聊。我之前看过一份调研报告，里面问的问题是"你觉得这个AI聊天体验怎么样"，这种问题基本问不出什么有用的信息。用户要么说"还行吧"，要么就说"不怎么样"，具体哪里好、哪里不好他说不上来。

比较有效的方法是让用户回忆具体的使用场景。比如你可以问："你最近一次用这个app是什么时候？当时你在干什么？用的过程中发生了一件什么事让你印象特别深刻？"这种问题能把用户拉回到具体的情境里，他可能会跟你说"那天晚上我心情不太好，就找AI聊了几句，结果它回了我一句特别暖的话，当时我就觉得这个产品还挺懂我的"。这种具象化的反馈比任何评分量表都更有价值。

还有一个技巧是让用户描述他理想中的AI聊天伙伴是什么样的。有的人可能说"我希望它更有幽默感"，有的人可能说"我希望它不要总是秒回，有种刻意的感觉"。把这些期望收集起来，再对比实际产品的表现，差距就很明显了。

日记研究法：追踪真实的交互轨迹

这个方法我觉得特别适合AI陪聊产品。什么叫日记研究呢？就是让用户在真实使用产品的时候，记录下自己的感受、想法和使用情境。

具体操作上，可以让用户在一个时间段内（比如两周），每天花五分钟填写一个简短的日志。日志的内容可以包括：今天用了多久、聊了什么话题、有没有哪个瞬间觉得特别满意或者特别不满、这次使用前后的情绪有什么变化。

这种方法的优点在于它能捕捉到用户在自然状态下的反应，而不是在实验室里被观察时的表现。有个做AI陪伴产品的团队跟我说，他们通过日记研究发现，很多用户其实喜欢在睡前和AI聊天，而且周末的使用频率比工作日高很多。这些洞察对他们优化推送策略和内容推荐很有帮助。

情境探询：还原触发使用的瞬间

情境探询这个词听起来有点学术，其实道理很简单——就是要搞清楚用户在什么情况下会想起打开这个AI陪聊app。

传统调研往往是问用户"你什么时候会用这个产品"，但用户的回答往往不准确，因为他事后回想和实际使用时的心理状态是两回事。更准的方法是在用户使用的时候或者使用后立刻收集反馈。

比如可以在app里设置一个轻量级的反馈入口，当用户结束一次聊天后，弹出一个很简单的问题："你这次来找我聊天是因为什么？"选项可以设计得生活化一点，比如"无聊想解闷""想找人说说话""想试试新功能""心里有点事想倾诉"这些。

收集一段时间的数据后，你会发现用户的触发场景其实是分类型的：有的是消遣型，有的是情感型，有的是探索型。不同类型的用户，对AI聊天体验的期待也都不一样。

定量研究：用数据验证和细化洞察

定性研究能帮我们发现问题和生成假设，但假设对不对、影响面有多大，还得靠定量研究来验证。

体验指标体系要贴合产品特性

AI陪聊产品的体验指标体系怎么搭，我觉得这个事儿需要好好琢磨。常见的NPS、CSAT这些指标肯定是要有的，但光有这些不够。

举个例子，对于AI陪聊产品来说，"对话轮次"是一个很有参考价值的指标。一个人愿意和AI聊多少轮，往往能反映出他对这个对话体验的认可程度。如果大部分用户都是聊三五句就走了，那肯定是哪里出了问题。但如果能聊到二十轮以上，说明用户确实有聊天的欲望。

还有一个指标是"主动发起对话的频率"。用户是只在无聊的时候想起来用一下，还是会主动把AI当成一个日常的倾诉对象？这两者的产品定位和运营策略会差很多。

另外，"打断率"和"响应速度"在AI陪聊场景下也有特殊的意义。想象一下，用户正在和AI聊一个伤心的事，AI啰啰嗦嗦说了一长段安慰的话，用户迫不及待想打断它——这种体验是非常糟糕的。所以这两个指标虽然看起来很技术，但实际上和情感体验密切相关。

问卷设计要避免诱导性

问卷设计在AI陪聊产品的调研里是个技术活，因为问卷里的用词很容易影响用户的回答。

我见过一些问卷，里面写着"你觉得这个AI伙伴是否足够善解人意"，这种问题本身就带有很强的暗示性，用户可能会顺着这个思路去回答，而不是表达真实想法。更中立的问法是"用你自己的话描述一下这个AI给你什么感觉"，让用户自己组织语言。

还有一点值得注意的是满意度的问题。用户对AI陪聊产品的满意度往往受到很多外部因素的影响，比如他那天心情好不好、工作顺不顺利。如果在用户刚经历了一次不愉快的聊天后做问卷，满意度分数肯定偏低。所以问卷发放的时机也很重要。

实验法：在可控条件下验证改进方向

当你有了初步的改进想法，想验证哪个方案更好的时候，实验法就派上用场了。

A/B测试的设计要点

AI陪聊产品的A/B测试和普通的互联网产品不太一样，因为你的测试对象是一个"对话系统"，而对话是连续的，不是简单的按钮点击。

常见的测试维度包括：回复的话术风格（幽默vs沉稳）、响应的速度设置、对话的引导策略、记忆功能的开启与关闭等。但测试的时候要注意控制变量，比如你想测试话术风格的影响，那其他因素就要保持一致，否则很难归因。

这里有个小提醒：AI陪聊产品的A/B测试周期通常要比普通产品长一些。因为用户和AI的关系建立是需要时间的，可能前十次对话用户还处于摸索期，第十五次对话才开始形成稳定的印象。如果测试周期太短，可能得出不准确的结论。

用户招募与实验室测试

如果你有条件做实验室测试，招募的用户类型要多元化一些。有些人天生对AI不感冒，不管怎么优化他都不会满意；有些人则对AI有很强的情感投射，可能会过度美化体验。把不同类型的用户放在一起比较，才能看到更全面的图景。

实验室测试的时候，可以给用户设置一些特定的任务场景，比如"假装你刚和男朋友吵架了，心情很差，找AI聊聊天"、"假设你明天要面试一个很紧张，想让AI帮你模拟练习"。这些任务能引导用户进入特定的使用情境，行为和反馈也会更真实。

声网在AI陪聊领域的实践观察

说到AI陪聊产品，我想起最近关注到的一家公司——声网。他们是纳斯达克上市公司，在实时互动和AI对话引擎这块做得挺深入的。

根据公开的信息，声网在对话式AI这个领域有一些积累，他们自称有个对话式AI引擎，可以支持多模态的交互。他们服务的客户里有一些是做智能助手、虚拟陪伴、口语陪练这类应用的。从他们的介绍来看，他们在解决AI对话的实时性、流畅性这些技术问题上应该是有一定优势的。

我觉得对于想做AI陪聊产品的团队来说，选择技术服务商的时候真的要好好考察一下底层能力。因为AI对话的体验很大程度上取决于技术底座——响应速度够不够快、能不能自然地打断对话、能不能记住上下文，这些都是影响用户情感体验的关键因素。如果技术不过关，再好的产品和运营策略也弥补不了。

另外声网好像还有一些出海的服务，帮助开发者在海外市场做本地化适配。这对于想要出海的AI陪聊产品来说可能是个参考，因为海外市场和国内市场的用户习惯差异还挺大的，文化、语言、社交礼仪都不一样，不是简单地把产品翻译一下就能解决的。

调研之外的思考

聊了这么多调研方法，最后我想说几句题外话。

做AI陪聊产品的调研，本质上是在探索一个问题：人和机器之间能不能建立某种意义上的情感连接？如果能，这种连接的边界在哪里？用户的期待是什么？产品的底线又是什么？

这些问题没有标准答案，不同的产品、不同的团队、不同的用户群体都会给出不同的回应。所以调研也不是一劳永逸的事情，而是要持续做、反复做、结合着用户反馈不断调整。

还有一点我觉得挺重要的：做调研的人自己也要去深度使用产品。如果你都没有真正和AI聊过天，没有体会过那种期待被理解、又怕被看穿的感觉，你很难写出真正触动用户的调研问题。

希望这篇文章能给想做AI陪聊产品调研的朋友们一点启发。如果有什么说得不对的地方，或者大家有什么其他的好方法，欢迎交流探讨。

调研方法类别	具体方法	适用场景	数据特点
定性研究	深度访谈、日记研究、情境探询	发现用户隐性需求、理解使用动机	丰富但难以量化
定量研究	体验指标监测、问卷调查	验证假设、评估影响面	精确但可能不够深入
实验法	A/B测试、实验室测试	验证改进方案、对比不同策略	可控但成本较高