客户视频访谈

要解决什么问题

客户访谈是产品和用研团队获取一手反馈的常规手段，但访谈素材大多是视频形式。从一段 30 分钟的访谈里整理出结构化结论，往往需要先转录、再人工摘录要点、最后归纳共性问题。整个流程中，真正产生洞察的时间占比很低，大量精力耗在逐字稿的搬运上。当访谈数量累积到每周十几场时，人工处理的成本会成为明显的瓶颈。

核心能力与关键步骤

@user_8d36cde0/guoyiyi-v071-lark-vc 将客户视频访谈的数据分析过程交给大模型处理，核心工作包括：

• 转写与分段：将视频中的语音内容转换为可分析的文本，并按对话轮次或话题切分
• 要点提取：从逐字稿中识别客户的核心观点、痛点和情绪表达
• 归类聚合：将分散的反馈归并到功能需求、体验问题、竞品提及等主题下
• 结论输出：生成带原始引用的摘要，方便回溯到具体片段

使用时通常按三步走：先提供访谈视频或文本输入，再指明本次分析关注的目标维度（如功能满意度、流失原因），最后接收结构化的分析结果。

适用边界与注意点

需要明确几个限制：

• 大模型的输出是统计性归纳，不能替代对关键客户的人工回访
• 涉及具体数值（如满意度评分、NPS）时，应确保输入数据本身有明确依据
• 访谈中的隐私信息（客户姓名、联系方式）应在输入前脱敏
• 分析结果建议保留原始时间戳或引用片段，方便团队交叉验证