AI 基于 12 位用户的 27 条原声归纳
新手用户放弃首日试用，主要有三个动机层面的原因——① 价值感不清晰、② 首次任务门槛过高、③ 早期缺乏正向反馈。
真实原声AI 归纳AI 推测
"我下载完根本不知道要干什么，试了两下就删了。"
U-042 · 新手 · 广州
"还要填一堆东西才能看到结果，我没耐心。"
U-017 · 新手 · 北京
多位用户在完成首个操作后，没有得到即时反馈就流失了。
12 位用户原声聚合
第 01 期 · 2026基于真实证据的用户认知用户之声
不是让 AI 扮演用户，
而是让用户的原声
成为可对话的系统。
RzAtlas 把散落在访谈、纪要与录音里的真实用户原声，沉淀为持续演化的用户认知资产—— 可检索、可归纳、可对话，每一条回答都能回到原始出处。
工作方式
从访谈素材，到可对话的认知代理。
四个步骤，全程可追溯。你随时可以从任何一条 AI 归纳， 回到具体是哪一位用户在何种场景说的那句话。
- 01导入研究素材
上传访谈录音、纪要、问卷；系统自动结构化为用户 · 场景 · 原声。
- 02提取用户原声
每条原声保留出处、身份与上下文，可检索、可引用、可复审。
- 03形成用户认知
AI 在原声之上聚合认知节点与关系，标注真实原声 · 归纳 · 推测。
- 04与认知对话
面向研究问题提问，回答附带证据链，可回到原始原声核对。
研究样本
新手用户为什么放弃首日试用？
为什么选 RzAtlas
与一般 AI 的三个根本不同。
我们不做「更聪明的用户扮演」，我们做的是让 AI 的每一句话都可以被证据追问。
基于真实证据
每条结论都能回到具体原声。真实原声 · AI 归纳 · 待验证推测被清晰区分。
持续演化的资产
研究成果沉淀为组织认知资产，随新访谈自动扩展与修正，而不是一次性交付。
清晰的边界
AI 明确标注证据是否充分，不替用户表态，不假装知道。
Who it's for
适合谁使用
01 · Research
用户研究团队
把散落各处的访谈资料，沉淀成可复用、可对话的认知知识库。
02 · Product
产品与设计团队
在讨论功能与体验时，能立刻拿到用户原声与聚合认知作为佐证。
03 · Founders
创始人 / 早期团队
把每一次用户对话变成认知资产，避免在增长过程中失去第一手感觉。
从一项真实研究，构建你的第一个
用户认知代理。
无需一次性搬完所有历史资料——从一个正在进行的研究项目开始，让 RzAtlas 与你的团队共同打磨用户认知。