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样板间体验:AI 行为研究
最近更新时间:2025.10.23 15:43:23首次发布时间:2025.10.15 22:38:53
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用户研究Agent为您提供了试用体验的demo项目,本文以一个具体的示例为您演示如何快速体验用户研究Agent的主要操作流程、体验功能能力。

前提与准备

当前AI 深度细查功能依赖火山引擎DataFinder产品,您在使用 AI 深度细查功能前,需购买开通DataFinder产品,并在DataFinder上完成以下前提准备工作。

试用申请

如果您希望试用体验,可联系火山引擎技术支持人员申请试用权限,完成后您可在右上方的项目下拉框中切换至“AI用户深度研究”项目,后续可在此项目中进行试用体验。
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预置示例

用户研究Agent为您预置了几个典型分析场景的示例,您在申请试用后,可先单击以下预置示例链接,了解用户研究的分析能力,如果您希望体验操作流程和分析过程,可参考下文的 demo体验 章节进行实操体验。

细分

裂变活动优化分析

用户行为特征分析、广告投放提效

拉新用户留存分析

低失活用户激励场景体验优化分析

预置示例链接

示例1:列表活动优化分析

示例2:用户行为特征分析

示例3:拉新用户留存分析

示例4:低失活用户激励场景体验优化分析

价值体现

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  • 典型场景:分析裂变活动中,影响活动效果的原因和线索
  • 价值体现:识别活动敏感人群、对活动入口策略进行总结分析

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  • 典型场景:基于广告埋点数据,分析总结某一类用户的行为特征
  • 价值体现:用户特征分析并汇总总结、用户画像分布分析、评估广告投放效果

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  • 典型场景:新功能/新产品拉新效果分析
  • 价值体现:低留存场景的洞察与归因

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  • 典型场景:新用户体验分析
  • 价值体现:体验问题洞察与归因、助力产品体验提升

demo体验

示例场景说明

本示例以一个应用的红包裂变运营活动为例,深度分析本次活动中活跃分享红包用户的原因和线索,用于总结运营经验、优化后续红包运营活动入口策略。以下为具体的示例操作步骤。

提交细查分析任务

进入试用项目“AI用户深度研究”后,单击顶部导航 用户研究 Agent > AI 深度细查 即可进入AI深度细查页面,在页面中配置当前分析示例场景下的洞察用户UID、探查事件、待洞察的问题描述等,完成后单击任务运行按钮。
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参数

demo配置要求

洞察用户

您可以在洞察用户输入框中输入待分析洞察的用户UID。本示例可以输入以下测试体验的用户UID列表。

Demo-duanju-user_unique_id-1
Demo-duanju-user_unique_id-2
Demo-duanju-user_unique_id-3
Demo-duanju-user_unique_id-4
Demo-duanju-user_unique_id-5
Demo-duanju-user_unique_id-6
Demo-duanju-user_unique_id-7
Demo-duanju-user_unique_id-8
Demo-duanju-user_unique_id-9
Demo-duanju-user_unique_id-10

探查时间

配置基于待分析用户在哪个时间范围的行为数据进行用户深度洞察分析。本示例选择探查时间为2025年10月14日。

问题描述

  • 在问题描述输入框中输入需要洞察分析的任务详细描述,建议输入详尽的分析背景、分析洞察目标、分析要求、必要的提示信息(如必要的业务背景知识、可以尝试的分析思路)等,以保证大模型对业务的理解深度。
  • 本示例的问题描述如下。
    在红包裂变活动中,当前用户群体存在多次活动分享参与,请判断他们多次分享的原因和线索,终极目标是要继续提升活动吸引用户的特性,达到提升用户留存和持续用户的目的.
    
    额外业务知识:
    1. 该活动是指通过邀请好友完成奖励金额提现,并且宣传标语上是用户邀请的好友也可以赚到钱,是一种常见的拉新手段;该活动一般需要N个人凑齐一个金额直接提现,而不是分享一次即可立刻收益
    2. 活动分享的途径有三种,分别是点击去邀请直接APP内邀请好友,面对面扫码,以及复制邀请链接到微信中邀请好友
    

查看分析结果

您可以在左侧用户导航栏单击对应用户,查看对应用户的分析结果。

细分

示例结果

分析结果说明

画像分析结果

本示例的运行结果如下。
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AI 细查会基于预置的示例用户埋点数据、用户属性数据生成用户画像总结描述。

日志增强结果

本示例的运行结果如下。
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您可以在日志增强页面查看当前用户洞察分析过程中的核心会话链路,包括核心会话列表、各会话中的关键行为链路。

说明

日志增强功能可将冗杂、难理解的用户行为日志进一步增强总结为语义化的、精炼的用户行为流描述,一方面可大大减少模型分析过程中的上下文长度,另一方面可提高模型对用户行为数据的理解力,从而提升洞察分析结论的效率和准确性。

行为洞察

本示例的运行结果如下。
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您可以查看各个洞察分析结论及其论据;并支持下钻查看论据中的详细会话和行为流详情。