数字化时代，用户研究正迎来前所未有的机遇与挑战。每天涌进来的海量用户反馈、访谈记录和评论，是蕴藏需求的“宝藏信息库”，可传统分析方法很难扛住这份“信息量”。今天就聊聊AI大语言模型在用户研究里的实际用法，重点说短文本反馈分类、长文本分析洞察这两个核心场景，帮用户研究人员省出更多时间做关键决策。

一、短文本反馈分类：告别“人工分拣”的苦力活

给用户的主观反馈分类，是用户研究里最基础却也最磨人的内容。现在常用的两种办法都有明显短板：①纯人工分析就是“人海战术”，不仅慢，几个人判同一个反馈可能结论不一样，还容易标错，要是分类标准变更，之前的工作全白费；②技术辅助也不省心，关键词匹配只能抓表面字眼，比如用户说“登录总卡壳”，没提到“卡顿”俩字就识别不出来，还得专人维护关键词库；机器学习更不用说，得先人工标上万条数据当“教材”，还得有算法团队卷入，普通团队根本玩不转。

针对短文本分类，现在有两种主流AI解法，各有各的适用场景。

01 通用模型分类：聘请一位“聪明的临时工”

这种方式特别适合那些偶发的、数据量不算特别大的“临时任务”，或者是项目初期还在探索确立分类标准的阶段。它的操作逻辑非常直观：你可以先将一部分用户反馈连同项目背景一起扔给 AI，让它基于语意分析自动总结出合适的分类标签；待分类标准定好后，再命令它依照这些标签批量给反馈进行打标。这就好比你请了一位理解力极强的“临时工”，不仅能帮你制定分类规则，还能迅速执行繁琐的分拣任务。

这种做法的优势在于具备良好的灵活性和便捷性，你无需提前准备复杂的训练数据，甚至当发现标签不合适时，只需一句话指令即可随时增减调整，完全不需要重新训练模型。而且它的使用门槛低，利用市面上常见的对话式 AI 工具（如豆包、Deepseek、Kimi等）即可上手；若数据量庞大，只需对接一个 API 接口便能实现飞一般的处理效率。当然，这位“临时工”也有局限，当面对复杂度较高或涉及深奥行业术语的分类任务时，它可能会因为缺乏专业背景而出现判断偏差。