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AI 赋能的用户研究：构建更快、更准、更深的用户洞察体系
AI正在重构用户研究的底层逻辑，从项目制周期转向实时化洞察。Maze报告显示，74%的团队已应用AI工具实现数据分析、转录摘要等环节的自动化，效率提升超50%。本文深度解析AI作为执行者、副驾驶、协作者的三重角色，探讨如何通过人机协同将用户研究从支持职能升级为战略引擎。
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从“哭哭马”爆火看透：2026，品牌不再造“神”，要当“嘴替”
一个因缝纫失误诞生的“哭哭马”玩偶意外爆红，背后折射出情绪消费已成为万亿级市场的新赛道。本文通过ABC态度模型解析情绪营销的本质，拆解高唤醒度情绪的四大类型，并提供五步避坑指南与六种情绪收集方法，帮助品牌在2026年精准接住用户情绪红利。
总结：AI时代，用户研究新工作方式
当AI能够7×24小时并行处理上千场深度访谈，用户研究正从依赖个人经验的'手工作坊'转向人机协同的'系统化工程'。传统线性研究流程被彻底重构，AI承担大规模信息整理、模式归纳和动态追问等高频认知劳动，而研究员的角色正从执行者升级为判断者与系统设计者。这场变革的核心并非工具替代，而是研究范式的根本转向——人类需更精准地定义问题边界、驾驭AI能力，并在深度共情与战略洞察中重塑不可替代的专业价值。
告别低效访谈：你必须了解的用户研究“第三种范式”
传统用户研究正面临深度与效率的两难困境，而大语言模型（LLM）技术催生的智能混合研究正在打破这一僵局。本文将系统解析这一新范式如何通过AI驱动的深度对话与规模化分析能力，重塑用户研究的边界，并详细拆解AI访谈从设计到报告生成的全流程自动化实践。
AI帮你做用户研究？这两大场景超实用！
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