摘要：募用户得等好几天，发出去的问卷回收一半都算运气好，最后分析报告写得手酸，结果还未必能落地。

咱做产品、搞市场调研的，谁没被传统用户调研坑过？招

募用户得等好几天，发出去的问卷回收一半都算运气好，最后分析报告写得手酸，结果还未必能落地。

但现在不用愁了，用Dify零代码就能搭个AI用研助理，几分钟生成几十份虚拟用户反馈，还能自动出专业报告，其实这玩意儿真能帮咱省不少事儿。

以前做调研，我跟同事试过花一周招了50个用户，光激励费用就花了两千多，最后有10个人填问卷还敷衍了事，分析的时候又熬了两个通宵。

那时候就想，要是有个能自动帮咱模拟用户的工具多好。

后来接触到Dify才发现，这想法还真能实现，而且不用写一行代码，小白也能上手。

要搭这个工具，其实不用复杂准备，就三样东西。

第一是用户画像，得写得细一点，比如“25-30岁大学生，每天刷短视频1-2小时，喜欢搞笑和学习类内容，觉得找优质学习视频太费时间”，别只写“年轻用户”，那样模拟出来的用户都没特点。

我之前试过写得太笼统，结果AI生成的回答全是套话，根本没法用，后来改细了才正常。

第二是模拟人数，想测多少人就填多少，比如30人、50人都行，不用像以前那样担心招不够。

第三是问卷内容，把要问的题目直接粘贴进去，选择题、开放题都能弄。

这三样备齐，基础就有了，接下来就是在Dify上搭流程。

打开Dify先建个新应用，选“工作流”模式。

第一步先弄“开始”节点，这节点就是设几个要填的框，让咱把刚才准备的三样东西输进去。

得加四个变量，分别是“用户画像”“模拟人数”“问卷内容”，还有个基础配置项。

填的时候注意“用户画像”选段落类型，能多写点细节。

“模拟人数”选数字类型，别填文字，不然系统识别不了。

然后拖个“LLM”节点连在后面，重命名成“生成虚拟用户”。

选模型的时候，原文推荐deepseek-chat，我试过其他模型，发现这个模型生成用户背景故事最细。

比如你写个“互联网运营”，它能加上“每天用飞书做报表到晚上9点，常用石墨文档协作”这种细节，这样后面答题才真实。

Prompt模板直接用给的，记得把变量路径换对，不然AI找不到你填的信息。

接下来是“迭代”节点，很多人刚开始搞不清这是干啥的，其实就是把前面生成的一堆虚拟用户，一个一个送到下一个环节去答题。

配置的时候要选对变量路径，就是上一步的structured_output.users，我第一次没选对，系统卡了半天没反应，后来才发现路径错了，大家可得注意。

迭代节点里面再拖个“LLM”节点，叫“模拟用户回答问卷”。

这个节点是核心，得让AI完全代入用户角色。

Prompt里要强调用“我”的视角，别写“作为XX用户”，还要结合生活场景答题。

比如问“你常用短视频什么功能”，AI得写成“我平时常用倍速播放，刷学习视频的时候能调1.5倍，省时间”，而不是干巴巴的“常用倍速播放”。

最后连个“LLM”节点叫“问卷分析”，选claude-3-opus模型，这模型分析能力强，能找出用户的共性和差异，还能提具体建议。

比如它会说“大部分用户觉得找学习视频费时间，建议加个学习内容分类标签”，不是那种空泛的“用户有需求”。

把迭代节点的所有答题结果导进来，再连到“结束”节点，配置好输出路径，点发布就能用了。

我帮一个创业公司的朋友搭过这个工具，他们测新功能“笔记多端同步”，填了30个模拟用户，5分钟就出了报告。

报告里说70%的用户希望同步频率能自己调，他们根据这个改了功能，后来真实用户反馈挺好。

但其实，这工具也不能完全替代真实用户，比如要测特别精细的体验，像按钮位置舒不舒服，还是得找真人试，AI只能帮咱先筛掉明显不行的方向，避免走弯路。

总的来说，Dify这AI用研助理对咱们这种非技术背景的人太友好了，不用学代码，跟着步骤搭就行。

以前做一次调研得一周，现在几小时就能搞定，还能反复用，换个画像和问卷就能测新需求。

毫无疑问，这能帮咱省出更多时间搞产品核心功能，不用再把精力耗在繁琐的调研流程上。

要是你也常被调研折腾，真可以试试，不难上手，效果还挺惊喜。

来源：围炉夜话