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　　当然，Mizzen并不是在用户研究领域第一个吃螃蟹的那个。在太平洋彼岸的硅谷，Listen Lab获得了2700万美元的融资，这是用户研究赛道第一家AI Agent。客户可以通过Listen Lab的平台，根据人口统计信息和地理位置生成问题，找到合适的受访者，并通过音频和视频进行实时访谈。

　　首先，孙克强的推演是，用户研究是线亿美元，未来三年内会达到1000亿美元，十年内预计能到1400亿美元，每年保持大概6%的增速。在这样的增速下，头部效应却并不明显，全球最大的市场调研公司并没有满足这个行业的所有需求。因为传统的用户研究是一个劳动密集型的行业，多少服务量取决于多少人，这个行业大多数的公司都是小作坊，每年几千万的营收，天花板明显。

　　Mizzen团队在普陀的公寓内拍的照片 右二为孙克强 图片由受访者本人提供

　　他们如今的团队仅有8个人，窝在孙克强在普陀区租的房子里，8个人跑出了Mizzen的第一代产品。产品发布后，开始有大量客户找来，他们的销售额已经增长了5倍。在这个过程中，孙克强他们发现，大家的需求点和紧迫程度各不相同，为了找到目标客户，他们直接用Mizzen为自己做了个用户研究，筛选出紧迫且愿意付费的客户。

　　因为这种“AI原生”的信仰，他对PMF有不同的理解。与大部分AI应用初创公司寻找PMF的思路不同，许多人认为，只要有人愿意付费，就能验证PMF的成功。但孙克强不这么理解。“我的要求是，这个平台能够实现自我增长。”孙克强说，如果再明确一点，就是人工在里面介入的越来越少，如果未来平均花在品牌方身上的时间不超过半小时，这才是PMF的成功。

　　2023年大模型出来了，我用生成式的方法做这个项目。但另一方面，我还做人类偏好研究。生成方面我涉猎很广，3D、4D、2D还有视频领域都有涉及，基本覆盖了整个生成式技术路线。Louis（Musical.ly创始人）后来找我沟通，就是看中我在生成式方面积累的研究经验，希望负责视觉算法相关的工作。

　　孙克强：当时做那个陪伴平台核心还是解决人的孤独感，传统的陪伴要么是找现实中的朋友，要么是自己排解，我们就想做一个可互动的媒介进行互动陪伴。那个时候，有一个叫做Character.AI的公司，其实也在做类似的事，但他们只有文字陪伴，只能聊天，看不到角色形象，也没有更丰富的互动形式。所以我们做了一个能直接在移动端和这些虚拟角色语音聊天，也可以发送语音消息的AI互动陪伴。

　　孙克强：其实2024年12月，我们就已经开始意识到这个问题。当时我们的长留存虽然比同行好，但和我们自己预期的好产品、好品牌该有的长留存差距很大。举个例子，TikTok、Musical.ly这些产品能达到40%以上，游戏类产品大概60%以上，而我们只有10%，这完全不合格，这意味着我们赚钱很难，获客进来的DAU（日活用户）会快速流失，这是个很大的问题。

　　他有很多独特的观点，对我启发很大。我们之前聊过他做的Musical这个产品，大概在2014、2015年前后，Musical所处的短视频赛道是“百团大战”，竞争者非常多。我之前问过他，为什么Musical能在众多竞品中脱颖而出？他说核心原因是“前置摄像头”。当时大部分短视频产品都在用后置摄像头拍摄，而他们是第一个把前置摄像头用起来的，具体而言就是放一段背景音乐，用户对着镜头对口型，看起来就像自己在唱歌一样，这个玩法最后引爆了市场。他的观点是，要挖掘前置摄像头的生产力。其实早年前置摄像头就存在了，比如翻盖手机时代就有，但直到移动互联网发展起来后，他才把前置摄像头的这种生产力应用挖掘出来，最后让Musical成功跑了出来。

　　可能有人会问，市场这么大，全球最大的用研公司是不是已经把需求都满足了？根据我们自己的体验，实际是供不应求的状态。它能保持稳定增长，其实是因为供给侧卷起来了。传统模式靠人力提供服务，有多少人就只能产生多少服务量。举个例子，大公司里只有不到10%的项目能做用户研究，都是那些最头部、最盈利、老板最关注的项目。但其实不少大厂产品经理，手头可能堆着20个需求，根本不知道该先做哪个，基本只能靠拍脑袋或者机器分析数据。他们也想把这些需求交给运营团队做用户研究，但运营团队完全排不过期，很多边缘需求就这么被压制了。还有我们上一次创业时，接触过一些北美用户，他们做用户研究得凌晨四点起来配合。

　　更重要的是我们切入的这个场景，原本效率就非常低。如果之前这个领域已有类似效率的解决方案，那价值就不大了。之前这个行业的边际成本很高，每多接一个项目、多做一次访谈，就需要多投入1个小时的人力，尤其是主持人的成本，几乎和受访者的成本持平。接多少样本的项目，就需要对应多少人力成本，根本降不下来。

　　孙克强：最终我们会变成一个三边平台，这三方都在平台上获益，甲方就是在这个平台上以最快的速度，百倍于传统用户研究的速度获得用户洞察。而主持人在上面获得百倍于传统的访谈收入，因为你之前得访谈100个人才有100份收入，你现在访谈5个人，剩下的这些人也算你的访谈成果。另外受访者也在这里获得了收益，因为他有更多项目可以做，他可以更多地分享自己，通过分享自己的日常生活或者对一些产品的态度，来获得礼金，这就是三方共赢的局面。

　　孙克强：有一个很经典的案例，后来被称为“口嫌体直”，索尼当时做了个音箱，他们在分析要用黑色还是亮黄色时，找了很多的受访者来，当问受访者喜欢哪个颜色时，受访者都会选择黄色，黄色更有活力、更青春，但实际上最后让大家拿走一个喜欢的，大家都选了黑色。也就是说，大家的表达和实际做的事情，可能会有很大的差别。在这里，整个提问需要很有技巧，同时这里也有很多隐性knowhow，要通过感受捕捉。

　　孙克强：我们可以回看Listen Lab现在的体系，他们一直在调开源模型，但因为没有人工引入，这个闭环没有形成，未来在产品力上将缺乏大的突破。我们将真人主持人的引入，包括“观察室”的产品设计，确保我们的模型能力不断贴近真人，从而使得我们的核心竞争力逐渐超越先发者。用户研究，其实就像用尺子来测量你的用户。品牌方很在意尺子准不准。当我们做出一把显著更准的尺子，那谁是第一个发明的，就没那么重要了。

　　我们有个很经典的案例，能很好地说明这个差异。有一个茶饮品牌客户，他们团队很困惑业绩增长乏力的原因，猜测了很多可能：比如新品推出频率太低、品控不好、价格太高、优惠力度不足、活动太少，或者竞品越来越多导致用户流失等等。要验证这些猜测，传统方式得花一个月，还得花不少钱。而且这个茶饮品牌的市场覆盖很广，铺开调研非常费劲。

　　我们帮他们在一天内就访谈了50个用户，通过快速调研，理清了核心原因：原来是价格太高了，所以用户的兴趣度下滑。同时我们也给出了正向反馈：他们的品控做得很好，用户并没有明显感受到品质下滑。我们还进一步帮他们分析，未来推出什么样的市场活动、运营活动，能让用户重新下单。所以就是这样，一天内就帮他们找到了核心问题和解决方案。

　　孙克强：是我在给我这一次创业的老股东分享的时候。当时我其实在和他分享创业的心得，我告诉他这件事情最有价值的垂类数据就是主持人的提问能力，这是我基于一两个月的时间做的客户洞察了解到的。在我们探讨未来格局的时候，我们聊到最核心的要素，是如何才可以以最快的速度积累这个数据，灵光一现，我们发现最直接的方式就是单刀直入，直达中心。既然主持人最重要，那么现在企图用AI直接替代主持人这个方式就不合理，所以我应该邀请最好的主持人到平台来，我们共创这样的三边平台。

　　孙克强：有些人觉得只要有人愿意付费，那就是PMF的成功，但我自己的要求是，我希望它实现自增长。平台级意味着人工在里面介入足够少，我在这边有一个足够小的标准，我们应该只有一个客户成功，这个客户成功不应该是跟客户泡在一起，而是帮他们解决一些技术侧的问题就够了，客户遇到一些搞不定的问题的时候，再来给他们提供服务。或者这里可能有一个比例，比如平均在一个客户身上花的时间不能超过半个小时。

　　其次是飞轮。现在增长得特别好的公司，都具备这样的飞轮，比如Cursor，他们通过最快的速度积累最高质量的数据，快速迭代，提升自己的模型，因此尽管AI for coding的赛道，随着大模型能力的提升，很多公司逐渐被吃掉，Cursor只要健康迭代，就很难被追上，这是一个关键，也是AI时代，一家AI原生公司构建的壁垒。

　　第二个原因，对京东来说，这个业务不是非做不可的；但对我们来说，这件事很重要，这个项目如果失败了，公司可能就没了，所以这是我们必须守住的战线，我们一定会全力以赴。另外，大公司内部资源调配都有流程，比如我们现在要拿几百万美元的预算投入这个业务，很快就能落地；但在京东，负责人不一定能第一时间把这些预算申请下来、全部投入进去。所以在资源投入的效率上，我们也是有优势的。

　　我们发现，现在产品迭代的效率已经有了成百上千倍的提升，尤其是互联网产品。但像硬件产品，比如3D打印相关的，还需要整合供应链，通过不断积累产品迭代数据来提升效率。唯独用户研究这一环，一直沿用非常传统的方式，效率和百年前没什么区别。之前也有公司尝试整合，但最多只能把原本需要一个月的时间缩短到八天，只是稍微减轻了一点负担，但没有形成闭环，也没有全链路打通。

　　所以我们提出了一个自己的概念叫Vibe userresearch。现在行业里大家更认同的是vibe coding，简单说就是凭感觉、凭经验，做产品。比如觉得界面不好看，就直接跟团队说要改界面，然后团队就去调整。我们未来希望用户研究也能做到这样高效。比如我是产品负责人、创始人或者市场部人员，早上到公司发现数据下滑了，我只要把“数据下滑了，想知道原因”这个需求提出来，AI会全程打通流程，去触达用户、理解用户，然后快速出一份报告，告诉你核心原因。

　　随着我们vibe user research的实现，传统产品迭代中的最重要bottleneck将被解开。整个产品有可能进入新的自迭代、自增长、自升级的范式当中。我把这个定义为“产品智能”，因为产品开始有了生命，会自动从用户侧感知环境的反馈、自动思考并决策进化链路、从而完成自我升级。这是令我们振奋不已的。

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