夜雨聆风01 一个真实的场景
前段时间，我遇到一个很典型的产品问题：
用户明明有需求，也打开了 App，甚至已经加购了商品，但最后就是没有下单。
放到生鲜即时零售场景里，这个问题尤其常见。
以叮咚买菜为例，用户晚上准备做饭，打开 App 浏览了一圈，蔬菜、牛肉、水果都看过了，购物车里也加了商品，但到了结算页却退出了。
从数据上看，这只是一个“加购未支付”的用户；但从产品视角看，背后可能对应完全不同的原因：
如果只看数据，我们很容易得出一个粗暴结论：
但做产品越久，我越不相信这种单点归因。
因为生鲜买菜不是简单的电商场景，它同时涉及即时需求、品质信任、配送履约、价格感知和消费习惯。很多时候，用户行为背后的真实原因，单靠埋点和数据并不能解释。
我真正想知道的是：
• 用户会在什么场景下打开买菜 App？ • 为什么浏览、加购后却没有下单？ • 哪些因素会影响用户对生鲜品质的信任？ • 为什么首单之后没有形成稳定复购？ • 又是什么原因让用户转向盒马、美团买菜或线下菜场？
而想回答这些问题，最终还是得回到用户研究。
问题在于，传统用户研究一直很重：设计提纲、招募用户、执行访谈、整理录音、提炼洞察、输出报告，一套流程下来往往需要一到两周。
很多团队不是不知道用户研究重要，而是很难把它变成一个高频动作。
最近我体验了 Aquria.AI(悦数酷睿) 的 AI 访谈主持 Quria，正好拿这个场景完整跑了一遍。
让我感兴趣的并不是“AI 能帮我生成几个访谈问题”，而是它试图把用户研究拆解成一个完整流程：创建项目、生成提纲、AI 主持访谈、动态追问、投递图片和视频、录音录像、在线回看，以及自动生成报告和结构化分析。
它给我的第一感受不是“AI 又帮我省时间了”，而是：
用户研究这件事，可能真的要换一种工作方式了。
02 我这次做的调研：生鲜买菜 App 用户即时下单转化与复购阻碍
我这次选的调研主题是：
生鲜买菜 App 用户即时下单转化与复购阻碍深度调研。
这个场景非常适合做用户研究。
因为买菜这件事看起来简单，但背后的用户决策非常复杂。
我给 Quria 的研究主题是：
“生鲜买菜 App 用户即时下单转化与复购阻碍深度调研。
我希望它帮我回答五个问题。
第一，用户在什么场景下会打开这类买菜 App？
第二，用户从浏览到下单，中间最大的犹豫点是什么？
第三，哪些因素会影响用户对生鲜品质的信任？
第四，用户为什么首单后没有形成稳定复购？
第五，如何反推首页推荐、商品详情页、优惠券、结算页和履约体验的优化方向？
03 真正让我意外的是，它不是列问题，而是在搭研究框架
创建项目时，我原本以为它会让我填一堆表单。
比如研究名称、研究目的、目标用户、访谈时长、样本数量。
但实际体验下来，它更像是在和我一起梳理研究任务。
我输入“生鲜买菜 App 用户即时下单转化与复购阻碍调研”后，系统会基于这个目标生成一套访谈框架。
不是简单列几个问题，而是围绕用户的真实决策链路往下拆。
比如它会先问用户的买菜习惯：
接着进入下单决策和阻碍因素、复购判断：
这套问题结构本身是有层次的。
它不是上来就问“你觉得叮咚买菜好不好用”，而是先理解用户的买菜习惯，再进入具体使用场景，再拆下单决策，最后分析流失和复购阻碍。
这才像一个用户研究项目，而不是一份满意度问卷。
因为好的用户研究，不是把问题问完，而是把用户的决策链路还原出来。
04 访谈提纲里最关键的能力，是单题追问策略和追问强度
我在体验过程中，最关注的不是它能不能生成一堆问题。
这件事现在很多 AI 都能做。
我真正关注的是：
每一道题后面，它能不能继续追问。
因为用户研究最难的，从来不是提问，而是追问。
比如有一道题是：
用户可能回答：
“有，有时候觉得有点贵，就不买了。
如果只是记录“用户觉得贵”，这个结论几乎没有价值。
因为“贵”是一个非常模糊的表达。
真正有价值的是继续追问：
• 你说的贵，是商品单价贵，还是配送费贵？ • 是和线下菜场比贵，还是和其他线上平台比贵？ • 是所有商品都贵，还是某些品类让你觉得贵？ • 你是在看到商品价格时觉得贵，还是到结算页看到总价后觉得贵？ • 如果有优惠券，但需要凑单，你会觉得划算，还是觉得麻烦？
Quria 在提纲编辑时，可以针对单道题设置追问策略和追问强度。
这点我觉得非常重要。
因为不同问题的追问价值是不一样的。
有些问题只是为了确认背景，不需要追太深。
比如“你平时一周买几次菜”，问清楚就可以了。
但有些问题是研究核心，就必须提高追问强度。
比如：
• 你为什么放弃支付？ • 你为什么不复购？ • 你为什么选择其他平台？ • 你为什么不相信线上生鲜品质？ • 你为什么觉得优惠规则复杂？
这些问题背后才是真正的产品机会。
所以我会把调研中的关键问题设置为更强的追问策略，让 AI 在用户回答比较模糊时继续往下挖。
这才是 AI 访谈主持和普通问卷的区别。
问卷只能收集答案。
访谈要逼近原因。
05 单题投递图片和视频，让访谈开始接近“可用性测试”
还有一个功能，我觉得对产品经理很实用：
单道题可以给用户投递图片、视频选项。
这个功能放在生鲜买菜 App 场景里，非常自然。
因为很多用户的真实反馈，不是凭空说出来的，而是看到具体页面后才会产生。
比如我可以投递一张首页截图，然后问用户：
• 你第一眼会看哪里？ • 你能不能快速找到今天想买的菜？ • 哪些模块对你有吸引力？ • 哪些信息你会直接忽略？ • 如果你只是想快速买晚饭食材，这个首页是否足够高效？
这件事非常关键。
因为很多产品问题不是用户“想不想买”，而是用户在具体页面里“怎么理解、怎么判断、怎么犹豫”。
如果只是问：
“你觉得这个买菜 App 好用吗？
用户很容易回答：
“还行。
但如果你给他看首页、商品详情页、结算页，他的反馈会具体很多。
这就已经不只是访谈，而是轻量级的可用性测试和概念验证。
过去我们做这种测试，可能要人工主持、共享屏幕、录屏、整理反馈。
现在这些动作可以放进一个 AI 访谈流程里。
用户看到图片或视频后，AI 可以继续追问他的理解、疑虑和下单意愿。
对产品经理来说，这个能力很关键。
因为它把“用户怎么说”和“用户看到具体方案后怎么反应”连接起来了。
06 AI 访谈过程中，我最关心的是它能不能抓住“模糊回答”
真正进入访谈后，我发现 Quria 的体验和普通 AI 对话不太一样。
普通 AI 对话通常是用户主导的。
你问什么，它答什么。
但 Quria 更像一个主持人。
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07 访谈可以实时录音录视频，结束后还能在线回看
我以前做用户访谈时，有一个很强的感受：
访谈当下，你以为自己听懂了。
但回去整理时，才发现很多关键信息漏掉了。
尤其是用户的语气、停顿、表情、犹豫，其实都很重要。
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Quria 支持访谈过程实时录音录视频，访谈结束后可以在线回看。
这对我来说不是一个锦上添花的功能，而是研究证据链的一部分。
因为用户研究最怕的是：
报告里写了很多结论，但回不到原始材料。
一旦能回看访谈过程，团队内部讨论时就不再只是“我觉得用户是这个意思”，而是可以回到原始访谈里验证。
这时候，访谈录音、视频和转写记录就非常重要。
它能让洞察有出处，让判断有证据。
这也是我判断一个 AI 用户研究产品是否成熟的关键。
Demo 型产品会告诉你“AI 可以生成报告”。
真正面向研究场景的产品，会重视原始证据、过程回溯和结论可验证。
08 访谈结束后，真正有价值的是结构化分析
访谈结束后，Quria 会生成访谈记录和分析报告，但我更关注的是它能否把非结构化访谈转化为结构化洞察。
对产品经理来说，用户原话只是起点，更重要的是识别共性问题：有多少用户提到价格、配送时效、生鲜品质、优惠规则或复购阻碍？这些问题在不同用户群体中是否存在差异？
Quria 会对访谈内容进行标签化和聚类分析，例如价格敏感、配送费顾虑、品质信任不足、优惠规则复杂、凑单压力、首页推荐不匹配等。这样得到的不只是报告结论，而是可以直接指导产品优化的输入。
例如，“品质信任不足”对应商品详情页优化，“配送时效”对应履约体验优化，“优惠规则复杂”则可能需要调整优惠展示和结算流程。
用户研究真正的价值，不是记录用户说了什么，而是把反馈转化为可执行的产品决策。
09 AI 访谈真正改变的，是 PM 做用户研究的成本结构
回到最开始那个问题：
用户明明有需求，也打开了 App，甚至已经加购了商品，但最后就是没有下单。
在没有用户研究之前，这个问题很容易被粗暴归因。
• 结算页转化率低，就去优化优惠券。 • 用户说贵，就去加大补贴。 • 复购不好，就去发召回券。 • 生鲜竞争力不足，就去强化商品品质。
这些动作不一定错，但它们都太快了。
快到我们还没真正搞清楚：用户到底为什么放弃支付。
这次用 Quria 跑完一轮 AI 访谈后，我觉得它至少帮我把这个问题拆出了一个更清晰的解决脉络。
第一步，不急着下结论，而是先还原用户的买菜决策链路。
第二步，把“加购未支付”从一个数据现象拆成多个用户阻碍。
第三步，把用户原话转成可执行的产品决策。
这也是我觉得 Quria 最有价值的地方。 Aquria 并不是直接帮我“解决转化率问题”。
它更像是帮我把一个模糊的业务问题，拆成了一条清晰的研究链路：
从数据现象出发，找到用户场景；从用户场景出发，定位决策阻碍；从决策阻碍出发，沉淀结构化标签；从结构化标签出发，反推产品优化方向。
这个链路，比直接拍脑袋做功能更重要。
因为产品经理最怕的不是没有方案，而是在问题还没被定义清楚时，就急着给方案。
Quria 这类工具提供的是新的路径：
“用更低的成本、更快的速度，完成一轮足够可靠的初步用户洞察。
但它可以让很多过去根本不会发生的用户研究，真正发生。
这件事的意义，不只是“效率提升”。
而是用户研究的成本结构变了。
过去只有大团队、重点项目、关键决策才配做用户研究。
未来，很多日常需求也可以做轻量验证。
这对产品经理的工作方式影响很大。
AI 访谈的价值，就是让这件过去很重、很慢、很难高频发生的事情，变成产品经理可以日常调用的一种能力。
所以回到这次生鲜买菜 App 的问题：
用户加购后为什么没有下单？
我的答案不再是一个单点判断，而是一组可以被验证、被追问、被拆解、被行动化的产品假设。
这才是这次体验 Aquria 后，我真正觉得有价值的地方。