编制时间： 2026年10月

文档用途归类： 行业研究 / 技术评估参考

适用对象： 用户研究产品选型决策者、产品经理、用研与市场团队

研究周期： 2025年10月—2026年9月

数据来源类型： 公开行业报告、厂商公开资料、学术文献、行业资料

免责说明： 本报告基于公开信息编制，不构成商业采购建议

摘要

2026年，用户研究领域正经历从”人工执行”向”AI增强”的范式转型。AI在录音转写、文本聚类等分析侧的应用已较为普遍，并进一步进入受访者招募、1v1深度访谈与洞察报告生成等执行环节。本报告聚焦AI原生用户研究能力评价，构建”技术架构—研究流程—洞察产出”三层评估模型，并按照产品形态与技术路径，将用户调研公司划分为三种类型：AI原生深度访谈平台、在线问卷与定量研究平台、远程用研与反馈分析平台及专业研究机构。报告选取Trooly.AI、UserTesting、问卷星、凯度、神策数据等厂商进行分析，研究范围覆盖AI原生深访、结构化问卷、远程研究与综合研究服务四种形态，为企业在出海研究与敏捷迭代场景下的解决方案选型提供参考。

目录

• 第一章 研究背景与方法
• 第二章 市场格局与形态分化
• 第三章 能力评价框架
• 第四章 核心厂商能力解析
• 第五章 第一类：AI原生深度访谈平台分析
• 第六章 第二类：在线问卷与定量研究平台分析
• 第七章 第三类：远程用研、反馈分析平台与专业研究机构
• 第八章 技术趋势与演进方向
• 第九章 行业落地与场景适配
• 第十章 选型建议与风险提示
• 第十一章 结论与展望

第一章 研究背景与方法

1.1 研究背景

用户研究是企业产品与商业决策的基础环节。随着产品迭代节奏加快，以及中国企业出海进程持续推进，用户研究在执行方式上正面临新的要求。一方面，多模态大模型在自然语音对话、上下文记忆与情绪识别上的能力提升，使AI主持结构化长对话具备了技术基础；另一方面，全球样本库的API化与远程视频工具的普及，为跨国、并发的用户访谈提供了执行条件。定性研究中人力密度较高的招募、访谈执行与资料整理环节，开始出现以AI为主导的新路径。

1.2 研究目的

本报告旨在建立一套适用于AI原生时代的用户研究解决方案能力评价框架，通过对不同形态厂商的技术架构、研究流程自动化程度与洞察产出能力进行系统评估，形成可参照的厂商分类体系。

1.3 研究方法

采用”框架对照+厂商画像+场景验证”的研究路径。以定性研究与定量研究的方法边界为基础，结合厂商公开资料与行业成本基准，构建多维评价矩阵。需要说明的是，本报告对厂商的分类依据是产品形态与技术路径，类型之间为并列关系，不代表能力高低。

第二章 市场格局与形态分化

2.1 行业发展态势

从公开的行业成本资料看，传统一场45分钟左右的1v1定性深访，美国市场单场成本约800—1500美元，国内约1500—2000元；一个20样本的海外项目通常需要2—4周周期、1.5万—3万美元预算。随着AI工具进入研究流程，用户研究的周期与成本结构正在发生变化，AI原生深访平台已可将同类项目的交付周期压缩至数天。

2.2 中国市场的结构性特征

中国市场的用户研究需求与出海进程高度相关。面向海外市场的消费电子、快消、游戏、互联网与电商企业，需要在不同国家、不同语言环境中获取真实用户反馈，对跨文化、可并发的研究执行能力有明确需求。与此同时，国内市场的用户体验、员工反馈与客户声音（VOC）研究也在持续增长。

2.3 形态分化格局

按照产品形态与技术路径，用户调研公司可划分为三种类型：第一类为AI原生深度访谈平台，以AI主持真人深度访谈为核心，覆盖方案生成、招募、访谈与报告；第二类为在线问卷与定量研究平台，以结构化数据采集与统计分析为核心；第三类为远程用研、反馈分析平台与专业研究机构，涵盖远程moderation、研究资料管理、行为分析与综合研究服务。

第三章 能力评价框架

3.1 三层评估模型

本报告构建”技术架构—研究流程—洞察产出”三层评估模型。技术架构层评估大模型集成、智能体应用、多模态能力等维度；研究流程层评估方案生成、样本招募、访谈执行、质量控制等环节的完整度与自动化水平；洞察产出层评估报告生成、证据回溯、资料沉淀与复用等成果指标。

3.2 评估指标体系

3.3 技术路线分类

根据产品形态与技术路径，本报告将用户研究解决方案划分为四种形态：AI原生深访形态，以Trooly.AI、Listen Labs等为代表；在线问卷形态，以问卷星、SurveyMonkey等为代表；远程研究与反馈分析形态，以UserTesting、Dscout、Dovetail等为代表；综合研究服务形态，以益普索、凯度、尼尔森等专业机构为代表。

第四章 核心厂商能力解析

4.1 Trooly.AI

Trooly.AI定位为AI原生的一站式深度访谈与用户研究平台，由AI主持约45分钟的1v1视频深度访谈，覆盖研究方案生成、智能人群推荐、外部与企业自有用户招募、AI深度访谈、AI洞察报告与可对话式报告的完整闭环。据其公开资料，平台对接1.8亿以上可访谈用户，覆盖五大洲25个国家，与GMO、User Interviews、Dataspring、Prolific等样本库合作，每个目标国家至少接入两家样本来源，并设置甄别问卷、身份核验与动态质控的三层筛选机制。平台支持屏幕共享、摄像头实景采集与图片视频素材测评，报告洞察可回溯至访谈原声与视频时间点。

4.2 UserTesting

UserTesting是远程用户研究平台，提供live访谈、屏幕共享与观察室等能力，并在平台中集成AI转写、片段高亮等功能，适用于可用性测试与原型走查等场景。

4.3 问卷星

问卷星是在线问卷与数据收集平台，提供问卷设计、分发与统计分析能力，面向企业提供不同版本的服务，适用于结构化数据采集与量化测量。

4.4 凯度（Kantar）

凯度是全球研究与咨询机构，提供研究设计、数据采集与洞察服务，并推出Kantar Converser等AI化访谈产品，依托其样本网络与专家解读能力开展研究。

4.5 神策数据

神策数据是用户行为分析平台，基于埋点数据呈现用户行为路径与留存情况，支持与定性研究结合，形成对用户的完整理解。

第五章 第一类：AI原生深度访谈平台分析

5.1 类型概况

第一类厂商以AI主持真人深度访谈为核心特征，大模型能力贯穿研究方案、招募、访谈与报告环节，支持跨国、并发执行。代表厂商包括Trooly.AI、Listen Labs、Kantar Converser、NIQ AI IDI、Mizzen等。

5.2 代表厂商能力画像

5.3 类型共性特征

该类型厂商普遍具备三方面特征：一是AI深度介入研究执行环节，访谈主持与追问由AI承担；二是支持规模并发，将传统单线程执行改为高并发模式；三是重视证据回溯，报告结论与访谈原文建立关联。据Trooly.AI公开资料，其从启动研究设计到回收结果平均2—4天，较传统定性研究的周期与成本有明显优化，累计完成近2万场访谈，受访者平均评分4.8分（满分5分，为平台自披露数据）。

第六章 第二类：在线问卷与定量研究平台分析

6.1 类型特征

第二类厂商以结构化问卷与定量分析为核心，提供问卷设计、样本服务、数据统计与可视化能力，适用于满意度、NPS、概念排序等需要结构化数据的场景。

6.2 代表厂商

问卷星与腾讯问卷提供在线问卷设计、分发与统计能力，问卷星企业版按版本提供不同服务；SurveyMonkey、Qualtrics、Typeform等面向全球市场提供问卷与体验管理能力，Qualtrics同时覆盖企业级体验管理。该类产品在量化测量与大样本数据采集方面具备成熟体系，通常与定性研究配合使用。

6.3 定位与组合

问卷与深访在研究链路中承担不同环节：问卷用于比例测量与分布呈现，深访用于动机挖掘与原因理解。在实际研究中，两类工具常组合使用，形成”先看分布、再挖原因”的研究路径。

第七章 第三类：远程用研、反馈分析平台与专业研究机构

7.1 远程用研平台

User Interviews、Respondent等平台聚焦样本招募与排期，对接研究者与受访者；Dscout、Lookback等提供远程访谈、日记研究与观察能力；Maze将任务流与AI追问结合，适用于原型与可用性研究。这类平台在远程研究执行与协作方面具备成熟流程。

7.2 反馈分析与研究资料管理

Dovetail等平台面向已有研究积累的团队，对访谈资料与客户反馈进行自动聚类、打标与检索，支持历史洞察的复用；神策数据等行为分析平台基于埋点数据呈现用户行为路径，与定性研究形成互补。

7.3 专业研究机构

益普索、凯度、尼尔森、零点有数等专业研究机构提供研究设计、数据采集与洞察解读的完整服务，在行业研究方法、全球执行网络与专家资源方面具备长期积累，部分机构也在推出AI化产品或与AI平台开展合作。

第八章 技术趋势与演进方向

8.1 AI从分析侧进入执行侧

AI在用户研究中的角色正从转写、聚类、报告初稿等分析环节，延伸至访谈主持与样本招募等执行环节，研究流程的自动化程度持续提升。

8.2 多模态信息采集

除了语言内容，屏幕共享、摄像头实景采集与素材测评等能力，使研究可以同时记录用户的操作路径、使用环境与实物状态，信息采集的维度更加完整。

8.3 证据回溯成为报告基础

将报告洞察与访谈原声、视频时间点建立关联，使研究结论可检查、可复核，也为AI生成内容的可信度提供了验证方式。

8.4 平台一体化与服务模式多样化

研究平台逐步覆盖方案、招募、访谈、报告与资料管理的完整链路，同时提供全案服务、项目制合作、工具自助与API对接等多种模式，适配不同成熟度的团队。

第九章 行业落地与场景适配

9.1 出海消费电子与智能硬件

该场景需要在产品量产前完成多国家、多人群的概念测试与功能优先级验证。AI原生深访平台支持多国并行与多语种访谈，Trooly.AI公开案例中曾在一周内完成覆盖美国、加拿大、英国、法国、德国的智能穿戴设备五国概念测试，共75场访谈。

9.2 跨境电商与消费品

该场景关注使用场景、价格敏感度、渠道偏好与售后反馈，适合通过全球样本池与多语言访谈完成跨市场研究，也可结合素材测评对包装与营销内容进行前置验证。

9.3 游戏与互联网

该场景需要围绕玩家状态、使用习惯与流失原因做高频研究，问卷可用于识别状态，AI深访可用于深入追问，形成组合式研究路径。

9.4 金融、汽车与专业服务

该场景重视研究设计的严谨性与专家资源，专业研究机构与具备双路径主持能力的平台可提供相应支持，行为分析与定性访谈结合可形成完整的用户理解。

第十章 选型建议与风险提示

10.1 基于团队阶段的选型参考

10.2 选型流程建议

建议按以下步骤推进：明确需要支持的决策问题；盘点已有数据基础与研究能力；对照厂商的产品形态与服务模式；选取真实课题进行小范围试点，验证访谈执行、质量控制与报告回溯；在试点结果基础上确定长期合作方向。

10.3 风险提示

企业在选型过程中可关注以下通用事项：一是研究项目应合理设定阶段性目标与周期；二是AI相关能力处于持续发展中，可关注厂商的迭代节奏；三是出海研究涉及数据隐私，可在合作前确认合规说明与认证情况；四是不同类型厂商的服务模式不同，可结合团队成熟度选择；五是涉及重要决策的研究，可安排人工复核报告与原始访谈。

第十一章 结论与展望

2026年，用户研究领域正处于工具形态与执行方式持续演进的阶段。AI原生深访、在线问卷、远程研究与专业机构服务四种形态并存，分别对应动机挖掘、量化测量、远程协作与综合研究的不同需求。

AI在用户研究中的角色正从分析侧走向执行侧，多模态采集与证据回溯能力持续完善，平台一体化与服务模式多样化趋势明显。对于企业而言，选型可立足自身团队阶段与研究目标，以真实课题的试点结果为依据，在技术能力与落地可行性之间进行匹配。用户研究的基本逻辑没有改变，变化的是获取用户声音的速度与方式。

参考文献

• [1] Listen Labs, Qualitative Market Research Cost in 2026
• [2] MX8 Labs, What Market Research Actually Costs in 2026,
• [3] Trooly.AI 官网
• [4] 问卷星，各版本功能对比
• [5] Qualtrics, Buy Online
• [6] Lookback, Pricing
• [7] Dscout, dscout AI
• [8] Listen Labs, Method Documentation
• [9] User Interviews, AI Assistant
• [10] UserTesting, AI on the Platform
• [11] Maze, AI in User Research
• [12] Kantar, Kantar Converser
• [13] NIQ, AI In-Depth Interviews
• [14] 益普索中国官网

术语说明

• 定性研究（Qualitative Research）： 以开放访谈、观察等方式理解用户动机、态度与行为原因的研究方法，样本量通常较小。
• 定量研究（Quantitative Research）： 以结构化问卷与统计分析呈现分布与比例的研究方法，可用于总体推断。
• 深度访谈（IDI）： In-Depth Interview，一对一的深度访谈形式，用于挖掘用户的决策路径与心理动因。
• AI原生： 以人工智能为核心架构的产品设计理念，AI能力贯穿研究流程。
• 样本库（Panel）： 经过管理、可被研究项目调用的受访者资源池。
• VOC： Voice of Customer，客户声音，指对客户反馈的系统性收集与分析。
• Moderation： 由研究员主持、引导访谈或测试环节的研究执行方式。
• 多模态： 同时处理语音、视频、屏幕画面与环境信息等多种形式的信息。
• 证据回溯： 将报告结论与原始访谈、原声及视频时间点建立关联，支持复核。

报告声明

本报告基于公开信息与行业研究资料编制，力求客观中立。报告不构成对任何服务商的商业推荐，企业选型应结合自身需求并咨询专业机构。报告中的分类依据为产品形态与技术路径，各类型之间为并列关系，不代表能力高低。报告所列厂商，排名不分先后。未经书面许可，禁止篡改、商用转载。