
图片来源:Dialogue AI官网
Z Highlights
01 洞察的速度:产品在奔跑,研究不能还在走路
在任何一家公司,用户研究都是决策的底层逻辑。品牌依靠市场洞察来设计以客户为中心的产品与服务,并持续优化用户体验。超过六成(62%)的研究人员表示,“他们的公司高度依赖研究与洞察力”。
但传统市场调研往往是一个耗时数周、流程复杂、成本高昂的过程。从设计问卷、筛选受访者、安排访谈、转录内容到提炼洞察,每一个环节都充满等待并需要大量人力。找到合适的用户访谈对象本身就是一项工程,调研因此成为了只有具备充足预算与团队资源的大公司才能负担的“特权”。
对于初创公司而言,缺乏专业研究团队或最佳实践指导。即使在大公司中,研究团队也容易陷入KPI与A/B测试的泥沼。从选择市场研究供应商(vendor)到获得结果,往往要花费数月、数万甚至数十万美元——其中大部分成本被耗在了重复、低效的人工环节上:参与者招募、问卷编写、会议主持、反馈汇总、报告撰写。
更关键的是,在AI加速产业变革的当下,时间成本正在成为新的风险因子。当市场风向随时可能变化,滞后的调研结论往往失去了现实意义。企业不再需要一次性的静态研究,而是渴求持续、动态的市场洞察输入——帮助他们在变化中快速迭代、精准应对。
这就是Dialogue AI想解决的根本问题:“让洞察跟上产品节奏。”
这个价值主张背后,是一个超过1000亿美元的客户研究市场,正等待一次由AI驱动的结构性重构。
Dialogue AI希望以自动化与智能化方式,替代费时费钱的人工调研流程,让洞察真正融入企业的决策日常。通过将AI引入研究工作流,研究团队可以以更少的资源完成更多工作——让每个团队成员,无论是否专业研究员,都能快速执行高质量的用户研究。
AI正在颠覆几乎所有行业,市场研究当然也不例外。全球已有约47%的研究人员在日常研究中使用AI。Dialogue AI所代表的,是这一转变的下一个阶段。
02 从Insight到Impact:研究从慢工出细活变成实时洞察
DialogueAI是一款端到端(end-to-end)的AI原生市场研究平台,旨在让高质量的研究变得更便捷、更快速、更有趣。从专业研究员到个人创作者,每个人都能借助Dialogue,在几小时内完成原本需要数周的研究任务——而洞察的深度与质量,却丝毫不打折扣。
通过Dialogue,市场调研过程可以精简为四步:
1.研究设计:输入研究目标、文档与创意素材,Dialogue AI基于行业最佳实践自动生成研究方案,包括方法论、目标受众与访谈提纲。

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2.参与者招募:可以邀请自己的客户参与,也可以接入经过筛选的受访者网络。平台会智能地筛选、匹配并邀请最符合研究需求的参与者。

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3.AI主持访谈:AI Agent可并行执行上百次视频访谈,无需安排时间或协调流程,具备对话性与自适应能力,能挖掘更真实的用户洞察。

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4.即时洞察:AI在访谈结束后数小时内生成分析报告,包含文字记录、原话摘录、视频片段与可执行的结论建议。

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作为AI原生客户研究平台,Dialogue聚焦四大典型场景:
1.探索性研究(Discovery Research):绘制客户旅程图,挖掘尚未被满足的需求、动机与痛点。利用早期洞察引导产品方向,并在机会浮现之前提前发现它们。
2.概念测试(Concept Testing):与目标受众一起测试新的创意、功能、广告素材、品牌概念,甚至电影预告片。快速获取可执行的反馈,了解哪些内容能引起共鸣、哪些需要优化,从而在规模化之前做好调整。
3.可用性测试(Usability Testing):观察真实用户如何使用你的网站、应用或游戏。精准识别使用阻碍,验证设计决策,并在正式上线前发现提升用户体验的改进点。
4.客户之声(Voice of the Customer):持续收集真实反馈,以追踪情绪和满意度的变化趋势。将这些长期洞察转化为策略,强化产品竞争力、品牌价值与客户忠诚度。
Dialogue声称,平台可将项目周期从8-12周缩短到仅仅一两天,且深度和严谨性与最佳实践研究不相上下,得到近乎实时性的市场洞察并将其转化为可执行的进一步方案。与异步调查工具或分散的研究工作流程不同,Dialogue将定性深度与速度结合在一起。其现场人工智能面试官让参与者参与动态对话、探究、跟进并发现静态工具遗漏的见解。其垂直整合平台自动化了整个工作流程,从设计研究和招募参与者到进行实时、AI主持的访谈和提供分析。它直接与现有业务系统连接,并随着时间的推移构建纵向上下文。

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市场研究自动化/AI研究平台已有若干不同定位玩家(量化自动化、定性自动化、社交监听等),例如Quantilope、Conveo等。它们分别代表了两种方向——前者强调量化调查自动化,后者擅长视频访谈与质性分析。Dialogue AI面对的不仅是定性访谈替代的问题,还需与量化自动化平台竞争客户预算/信任。
而Dialogue AI的独特之处在于,它几乎把整条链路都自动化了:从“问什么”到“问谁”、再到“问完后说什么结论”,全由AI执行。若Dialogue AI真能将“AI主持访谈+受访者招募+速出洞察”做得流畅可靠,就有机会在“用户研究”(User Research)/“体验研究”(UX Research)/“产品团队快速反馈”这类场景抢占先机。

同时,Dialogue专注于构建纵向数据集,使企业能够追踪长期变化,拓展至新的垂直领域,并将零散的研究项目转化为持续的、由人工智能驱动的洞察。这种方法也解决了早期原生人工智能工具的局限性——这些工具大多仍依赖于第三方样本库,从而限制了质量、定价和差异化。长期来看,Dialogue希望建立一个可自我完善的研究库,不仅涵盖显性回答,还包含语气、表情等隐性信号,并随着时间积累形成数据优势。
Dialogue在成立的最初几周就与Suno、Square、Wayfair和Nextdoor等公司/产品合作——这些公司/产品都拥有遍布全球的数百万消费者,并且依赖于持续的客户反馈。每项研究可节省研究人员数小时时间,节省数千美元的研究机构费用。
Dialogue始终将人放在首位。虽然人很多AI应用都致力于将人从工作流程中移除,但团队相信真正的力量在于增强人的作用,致力于帮助企业触达前所未有的用户群体,并收集他们真实的声音、意见和反馈。因此,Dialogue目前也在探索一种Human+AI混合主持模式:AI负责大规模访谈(也可引入human-in-the-loop),人类研究员则聚焦于关键样本的深度分析。这种方式或许能在“效率”与“洞察深度”之间找到新的平衡。
03 从社交到洞察:打造理解用户的下一代团队
Dialogue AI由来自Snap、Nextdoor、Reddit、Twitter的资深产品与工程团队创立。三位联合创始人曾在Nextdoor共事,在打造服务数亿用户的消费级产品方面拥有丰富的经验,拥有独特的消费者基因和产品洞察力。据报导,目前公司员工约为10名,计划在12-18月内员工数翻倍。
Benjamin Lo(CEO)有着剑桥经济学学士、硕士及MIT MBA学位,曾在Beasts Music、Apple、Snapchat、Nextdoor等公司担任产品经理,在Snapchat领导相机套件及产品增长团队,在Nextdoor负责产品增长团队,拥有丰富的产品管理经验。2025年7月,Benjami离开Nextdoor并创立Dialogue AI。

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Justin Hoang(CPO)毕业于加拿大西安大略大学软件工程专业,曾在Twitter、Reddit、Nextdoor担任产品经理。在Twitter,Justin负责Twitter Shopping(消费者、商家工具和目录基础设施)、动态产品广告的广告投放和排名、中小企业广告产品等;在Reddit负责购物广告和电商产品管理,主导制定了整个垂直领域的多年产品战略和路线图;在Nextdoor负责信息流(用户体验、基础设施、机器学习/排名)、内容创作、本地新闻、搜索、个人资料、群组、消息、二手交易和免费市场、商家页面、信任与安全以及知识图谱。

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Hubert Chen(CTO)毕业于蒙茅斯大学软件工程专业,曾在Reddit、Nextdoor担任软件工程师,拥有多模态AI背景,负责核心对话引擎。

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04 资本的共识:在AI时代,速度就是理解力
2025年10月推完成600万美元的种子轮融资。本轮融资由Lightspeed Venture Partners领投,Seven Stars、Uncommon Projects、Tornante Company(由迪士尼前CEO Michael Eisner创立)以及知名天使投资人参与,其中包括Discord的CPO、Nextdoor的前CPO和Match Group的前CTO。这项资金将加速产品开发,加强其企业级平台,并扩大Dialogue的规模,以支持更多希望将客户声音置于决策核心的公司。

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Lightspeed投资人认为Dialogue的差异化在于AI主导自适应访谈、定价策略优化、与业务系统更深入的集成及更广泛的研究形式。未来,这种调研演变甚至可能延伸到模拟环境,届时AI Agent将取代人类小组,进一步加速测试——这让我们得以窥见自主调研如何彻底重塑决策过程的雏形。不仅在企业层面,同样的趋势也指向一个调研本身民主化的世界,使个人能够开展快速、经济的研究,从而指导各种规模的决策。
这类平台的未来方向将不仅是研究自动化,而是向模拟决策与实时理解演进——AI将在“速度即竞争力”的时代中,让理解的速度(Speed to Understand)成为新的核心差异化。
References:
https://www.businesswire.com/news/home/20251017535146/en/Dialogue-AI-Closes-%246M-Seed-Round-to-Bring-Live-AI-led-Customer-Research-to-Every-Team
https://lsvp.com/stories/the-future-of-market-research-is-autonomous-our-investment-in-dialogue/
https://dialogueai.com/blog/dialogue-seed-round-announcement
https://backlinko.com/market-research-statistics
文章来自于微信公众号 “Z Potentials”,作者 “Z Potentials”
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md