上一篇文章，我们聊了AI时代洞察个人/团队为什么要转型，以及AI时代洞察的生产力、生产模式、生产关系、产出结果的根本性变革。
这次我们来聊聊洞察个人/团队拥抱AI的实操路径，个人观点，仅供参考。

01 打造产品

我们要摒弃项目思维，不要只盯着做需求、做项目，那是过程。

我们要建设有生命力的“洞察产品”和“洞察工具产品”。

什么是“洞察产品”？

1. 企业内部专属市场与用户知识库

以前，业务方想知道用户为什么不买我们的新品，他得给你提需求单，你接单，两周后给他报告。

现在，你交付给他的是一个对话框（Chatbot）。

他通过这个对话框，把自己的商业问题告诉AI。

几秒钟后，AI 会给出如下一段回答：

“根据我们的历史竞品分析报告，用户画像报告，产品测试报告，过去6个月的5000条全网评论VOC分析报告等等，用户不买单的原因可能主要集中在‘包装廉价感’和‘赠品太少’两个点。此外，与竞品 A 相比，我们的单价其实更低，但用户感知价值不足……”

这就是洞察产品。

它把过去沉睡在网盘里的几千份洞察报告、用户访谈录音&视频，变成了一个随时可以被调用的知识库。

业务方不用再翻阅，只需要提问。

2. 合成用户（Synthetic Users）

这是我觉得AI时代最酷的洞察产品。

以前产品经理有个新点子，比如“我想把包装换成粉色”，他想验证一下，得找咱们招募用户，做访谈、座谈会，费钱又费时。

于是很多时候为了赶进度，他就不测了。

现在，我们可以交付给他一群“合成用户”。

我们把过去积累的海量用户行为数据、问卷数据、访谈语料喂给 AI，结合已有的人群细分，训练出一个个典型的合成用户：

• 合成用户A（细分人群1）：25 岁，一线城市，精致宝妈，价格不敏感。
• 合成用户B（细分人群2）：18 岁，大学生，二次元，追求性价比。

……

当产品经理又有新点子时，他可以直接把要测试的产品概念丢给这些合成用户。

这些合成用户会基于它们的历史人设数据，模拟真实的反应。

这就是我们交付的仿真测试产品。

注意，这不能完全替代真人测试，因为用户画像和需求会发生变化，需要结合真人用户画像数据更新和真人测试，不断提升合成用户测试结果的准确性。

3. 智能情报系统

以前我们做竞品分析、舆情监测，都是按月出报告。

那时候叫月报，现在看叫旧闻。

现在的产品形态，应该是基于AI的智能情报系统。

比如业务方关注“防晒霜”这个品类。我们搭建的情报系统会 7×24 小时监控全网。

一旦某个竞品上了一个新卖点，或者某个小红书博主的一篇吐槽贴突然爆火。

不需要人去写报告，系统自动生成一张情报卡片，直接推送到业务负责人的手机上。

卡片里写着：发生了什么、情绪影响有多大、建议怎么应对。

这个产品连接了全网的公域数据，它不睡觉，实时在抓取。

但它最厉害的不是抓取，而是自动化分析和解读。

总之，AI时代我们交付的洞察，很多应该作为一个产品（Insight as a Product）。

那什么是“洞察工具产品”？

指的帮助我们洞察人员从低水平、重复性劳动中解放出来的工具产品。

1. 智能脚本设计助手

在开展一个洞察项目前，面对一个空白的Word文档，你要写访谈提纲（Discussion Guide）；面对一个空白的问卷系统，你要设计题目逻辑。

你想破了头：问题该问啥？选项如何设计？逻辑跳转会不会有漏洞？

以前，这得靠老法师带新人，或者去翻以前的文件夹找模版。

现在，我们要配上智能脚本设计助手。

你只需要在智能脚本设计助手对话框里告诉AI，你的调研项目背景和目标。

很快就会为你生成一份80分的用户访谈脚本和问卷。

以前搞定一份专业的脚本和问卷，可能要磨1-2天。现在，研究员只需要花很少的时间，在这个初稿上做修改和确认。

它消灭了从0到1的痛苦，让研究员只负责从80到100的精进。

这个助手产品的实现也不难，不需要多么高深的算法创新，而是大模型（LLM）+ 专家经验（Know-How）的工程化封装即可。

简单来说分为三步：

1. 基于 Prompt Engineering（提示词工程）的 MVP 版本
2. 基于RAG（检索增强生成）的专业版
3. 基于 Agentic Workflow（智能体工作流）的终极版。

2. AI 访谈主持人

这是定性研究领域的一场革命。

以前我们做深访，太累了。

一个研究员，一天聊3个用户，脑子就木了。

现在，请大胆引入AI访谈主持人。

相比发问卷，它是真正在跟用户聊天，获取的信息更丰富、更真实。

你把设计好的提纲投喂给它，它可以同时并发1000场访谈。

用户在晚上11点有空？没问题，AI 陪聊。

用户说了一句：“那个按钮有点难用。”

如果是死板的问卷，这题就过了。

但AI会立刻追问：“具体是按下去没反应，还是位置不好找？”

这就是定性研究的定量化。

以前受限于时间和成本，我们只能深访10个人；现在我们可以深访1000个人，既有深度，又有统计学意义的广度。

3. AI数据清洗与分析助手

做调研，最痛苦的时刻是什么？

是访谈完成，问卷回收那一刻。

面对海量的信息和数据，以前人工整理分析费时又费力。

现在，这就是 AI 最擅长的领域。

你把访谈笔录和回收的原始问卷数据丢给AI数据清洗与分析助手。

一盏茶的功夫，访谈小结和数据交叉表就出来了。

这套工具，把研究员从数据民工变成了真正的分析师。

你的时间不再花在提炼总结文本和跑数上，而是花在解读数据背后的商业机会上。

02 建设三大体系

在AI 时代，作为洞察人员有必要建设三大体系：

1. 全域输入体系

以前我们主要基于调研小数据来做洞察。

AI时代，我们将建立全量的输入。

只要是公域有的信息——电商的评论、微博的吐槽、小红书的种草笔记、客服的电话录音——全部接进来。

只要是后台有的用户轨迹、行为大数据全部接进来。

不要让人去读，人读不过来，让AI去读。

AI时代，洞察人员将真正打通大数据和小数据。

2. 智能数据分析体系

当我们把公域数据（如网络舆情，电商VOC）、后台用户大数据、调研文本数据（访谈文本和视频录音）、调研问卷数据全部接入后，接下来面临的问题是如何打通和智能分析。

在打通方面，我们要建立的这套体系能自动调取不同数据源实现交叉验证。

例如：

用户虽然在调研中抨击包装（文本数据），但复购率极高（行为数据）。经过对公域舆情的比对（社媒数据），发现用户其实是觉得包装‘太丑但好用’。建议保留功能设计，仅优化视觉。

在智能分析方面，我们要建立的这套体系必须具备多模态的解析能力。

针对公域舆情（文本）：它不能只看关键词，要看情绪。

针对访谈录音（语音/视频）：它不能只转文字，要听弦外之音。用户在回答“会买吗”的时候，停顿了3 秒，语气变得犹豫。AI 会捕捉到这个犹豫，并标记为“购买意愿存疑”，而不是仅仅记录一个“会”。

针对问卷与后台（数字）：它不能只跑统计，要找隐性关联。它能瞬间发现“给差评的用户”和“晚上10点后下单的用户”有 80% 的重合度，从而挖掘出特定的场景痛点。

3. 精准触达的分发体系

以前我们的交付物是什么？是 PPT，是 PDF。我们把这些文件发到群里，或者存在网盘里。

新的分发体系，应该像今日头条一样。

它是精准推送的。

当一个产品经理正在负责“防晒霜”这个项目时，系统应该自动把他需要的防晒霜用户画像、竞品趋势、投诉热点，推送到他的手机上，推送到他的工作台里。

洞察要找人，而不是让人找洞察。