火山引擎数据智能体 DataAgent 为您提供用户研究 Agent 能力，可基于对目标用户的行为/画像数据、业务领域知识等的深度理解，挖掘用户群体特征并有效识别用户真实意图和偏好，辅助业务归因分析、输出有效建议策略。本文为您概要介绍用户研究 Agent 的能力说明和操作指导。
能力概述
用户研究 Agent 基于火山引擎增长分析 DataFinder 的数据采集、行为流分析等能力，为您提供了AI行为研究和AI虚拟调研等细分子 Agent能力。
应用场景
用户研究 Agent 主要可用于分析某特定人群的行为特征，主要适用于对特定人群进行找特征、看路径、挖线索的业务场景。在经典用户行为分析下钻场景和强依赖行为序列的场景下的典型应用场景如下。
经典用户行为分析下钻场景 | 强依赖行为序列的场景 |
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- 功能效果评估与优化（新功能上线/AI创新功能孵化）
- 理论上用户应按特定顺序使用模块，但实际动线可能不符预期？
- 用户操作是迫不得已还是出于习惯？不清楚功能的串联和操作顺序是否合理？
- 活动效果优化（裂变/激励/开卡）
- 某阶段漏斗偏大/小，想快捷查看用户在活动内前后的行为，找出漏斗异常的原因。
- 用户在页面展示大额裂变活动前后的动线，深度发掘用户不选择活动分享的原因。
- 指标异动归因（含实验）
- 热点爆发时期或新功能上线前后，指标常出现突增或突降情况，在排除技术和埋点故障后，需从用户行为入手分析原因？
- 不同用户在广告行为上的异常分析（异常用户归因）
- 分析不同特征用户在广告行为上的差异，找到有异常广告行为的用户，分析其行为特征并进行优化以回收收益。
| - 用户意图分析/算法优化（搜索、推荐、退出等）
- 用户发起搜索的动机是什么？特别是因对首页视频垂类分布不满意而发起搜索的情况。
- 新用户承接（冷启动分析）
- 用户首次激活后不再活跃，且无转卖激活痕迹，用户首日使用有负向行为感受？
- 风险行为分析
- 直播达人动线、商户地理位置及发货收货等信息中可能存在风险点？
- 用户是否发生了刷单、灰黑产等风险行为？
- 体验与性能问题发现&归因
- 在海量用户使用 APP 行为及性能指标的行为流数据中，找出有共性的性能问题。
- 客诉问题排查/归因
- 团队正在做 AI 助手，收到用户对推荐不满的反馈？
- 用户反馈投屏失败、播放异常等问题？
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注意事项
- AI 行为研究功能：依赖火山引擎DataFinder产品，且功能当前为Beta版本，正在邀测阶段，如果您希望使用此功能，需先购买开通DataFinder产品，并联系技术支持人员申请邀测试用权限。
如果已申请开通邀测试用，使用时仍然提示无法使用“AI 群体研究”，请联系您的项目管理员开通功能权限。 - AI 虚拟调研功能：当前功能为Beta版本，正在邀测阶段，如果您希望使用此功能，需先联系技术支持人员申请邀测试用权限。
操作指导
- AI 行为研究功能：您需要根据用户行为分析目标，将用户的行为数据、用户属性数据（用户标签、画像等数据）采集上报至DataFinder，然后可对某几个用户进行深度细查，或进行用户的群体研究。操作详情可参见AI 深度细查。
- AI 虚拟调研功能：您需要基于调研目标先明确调研的目标用户画像，由AI 虚拟调研技术支持人员为您生成虚拟调研人群包，再创建调研问卷开展虚拟调研。操作详情请参见AI 虚拟调研。
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