“数据是新的黄金”，这句话从未像当下这般真实。
一场围绕“高质量用户数据”的革命，正在市场调研行业悄然上演。而站在这场变革前沿的，是一家正在爆发的AI原生公司——Outset.ai。
这家公司打造了一位真正能上场的AI调研员：支持视频通话，能与用户实时深度访谈，并在对话过程中自动提取要点、生成结构化洞察。
那些原本要花数千美元、耗时数月的调研项目，现在几天就能完成，成本可节省81%。
雀巢用它在1-2天内完成了数百人深度访谈，传统方法至少得耗时6周以上。
仅靠着14名员工，Outset.ai在过去一年的客户使用量激增了10倍，企业客户数量已超过50家，他们也实现了数百万美元年度经常性收入。今年6月，Outset.ai完成了1700万美元A轮融资，由8VC领投。
值得一提的是，这并不是AI调研赛道的第一次融资。就在今年4月，AI调研公司ListenLabs刚刚拿到了红杉资本领投的2700万美元融资。
红杉在其投资逻辑中指出：调研咨询是一个400亿美元的大市场，长期由昂贵的人工服务主导，而现在，整个行业正急需AI的重塑。
无论是Outset.ai还是ListenLabs，显然都在精准踩中这波趋势窗口——用AI重构调研流程，从“手工作坊”升级为“智能工厂”。
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AI以10倍速解锁市场真相，成本大降80%
当市场进入“以周为单位”迭代的时代，传统调研方式正在被现实狠狠碾压。
过去，一次标准的深度调研项目从设计到交付常常需要6-10周，25次深度访谈+人工分析流程漫长、成本高昂，还经常赶不上决策节奏。
Forrester Research研究表明：企业往往只能基于“滞后和表层”的数据做出关键判断，真正影响用户行为的深层动因却常被忽略。
而现在AI正在改写这一切。
以AI调研工具Outset.ai为例，它在不到一周内，就能完成250次访谈+全流程分析交付，速度是传统方法的8倍，成本仅为传统方案的19%，数据覆盖量更是传统方案的10倍以上。
不仅效率惊人，关键的是，它完成的不只是“更快”，而是“更深”——每一位受访者，都是与AI展开的自由式深度访谈，生成的不是预设问题的选择结果，而是真正的用户语言与情绪线索。
更严峻的是，Forrester Research研究表明，传统研究平台仍然依赖于脚本化的问卷调查、繁琐的焦点小组讨论以及手动标记定性数据。品牌往往最终根据陈旧或肤浅的数据采取行动，而忽略了客户行为背后的原因。
AI可以彻底改变了这一局面，颠覆了这个存在了十几年的传统行业。
AI调研工具Outset.ai在不到一周内，可完成250次访谈及整个项目，速度比传统方法快8倍，而成本仅为原来的19%，覆盖范围更是传统方法的10倍。
像Qualtrics和UserTesting这样的传统巨头，如今也学起了用AI，开始从“固定问卷”转向“动态交互”。
Qualtrics在2023年推出AI驱动的XM/OS2平台，能根据用户回答自动调整后续问题，实现“动态调查”；UserTesting则上线了AI Summary，可对测试视频自动生成摘要、识别用户面部情绪、标记“高摩擦点”操作；
但本质上，这些“AI升级”仍停留在原有流程表面。原因是，他们仅在原有流程中叠加AI模块，其核心依赖人工设计的问卷框架、固定的数据分析规则以及割裂的系统架构。
相比之下，创业公司有望以颠覆性方式彻底改变这一领域。
本文的主角Outset.ai就是AI原生。它不是在原流程上“加AI”，而是完全由大模型驱动。其在交互模式、即时性、主动性、洞察生成速度、分析深度、规模化成本方面，吊打传统调查企业的AI手法。
在此之前，另一家AI调研公司Listen Labs也拿到了红杉资本2700万美金的投资。
一句话总结就是，传统方案是“效率提升型工具”，而Outset.ai更像是“AI驱动型研究专家”。不仅让调研更快，也是让调研更懂人。
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500强采用，预期今年收入增长5倍
如果要形容Outset.ai的风格，它更像是一位“充满好奇心、执行力极强的产品经理”。
它不只是工具，而是一个能实时与你并肩作战的“AI研究员”——负责发问、追问、提炼、分析，甚至提前交付一份清晰可用的调研报告。
具体来说，它用GPT-4来主持深度访谈，支持语音/视频通话与屏幕共享，让AI不再只是文本助手，而是能“面对面聊天”的研究搭档。对话过程中，它能根据用户意图实时追问，确保话题不跑偏、不肤浅。
访谈进行的过程中，Outset.ai就在主动、实时地工作：自动分析内容，归类受访者的观点、提炼核心主题。谈话结束，用户就能拿到一份清晰的报告，里面包含关键的受访者原话、情绪分析，还有访谈中的精彩瞬间片段。
除了对话与自动分析方面的优势，Outset.ai更是完成了自动化闭环。Outset.ai从访谈设计、样本招募、数据收集到洞察生成全流程无需人工干预。
雀巢用它在1-2天内完成了对数百个消费者的新概念测试，而传统方式可能需要4-6周。
微软则用Outset.ai来研究用户如何与AI产品互动。用户的想法和体验非常微妙、精细，需要特别用心才能搞清楚这些细微的差别。Outset.ai利用AI研究AI产品的用户体验，从而加速并扩大了从用户反馈中学习的能力。
这背后支撑的是其企业级平台。该平台包括安全认证、管理员权限、数据隔离工作空间和访谈员定制功能。这对于财富500强之类的大型企业客户用户来说，非常重要。
Outset.ai的解决方案满足了企业对深度和速度的需求，更带来了显著的业务增长：
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四个月收入翻倍，月环比收入增长近20%，投资者预期今年收入增长超5倍。
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拥有超50家企业客户，一年客户使用量增长10倍。
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用户体验研究软件等预算总可寻址市场约1400亿美元。
如今，Outset.ai覆盖了全球主要时区，实现了5个时区、7种语言的24小时全天候运作。
这家成立于2022年的公司能取得如今的成绩，靠得是早期核心团队的支撑。更值得关注的是，其员工流动率至今仍保持为0%。
当然，AI并非万能，理解其优势与适用边界也非常重要。
人类调研员的优势在于需要建立深层关系、高度情感连接、处理极其复杂或敏感情境时。与之相比，以Outset.ai为例，其AI调研员的优势则体现在：
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永不疲倦的倾听者：无个人偏见，匿名性，使受访者易敞开心扉地深入作答
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多维度执行能手：多语言、跨时区，同时处理多项目，保持一致质量
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实时洞察挖掘机：回应实时调整问题策略，挖掘深层洞察，不遗漏重要问题
可以看出，Outset.ai这类AI在追求深度学习、重视规模与速度、且有大致明确学习目标的场景下表现最佳，例如概念测试、可用性研究、市场策略研究和纵向研究等。
Outset.ai不仅重新定义了用户洞察的速度与深度，更在悄然重塑市场调研的基因——让深度理解用户，从昂贵、高度依赖人力的知识性服务，变为可规模化驱动的核心业务引擎。
与此同时，其成功的融资印证了市场调研行业正从人力密集型向AI驱动型的转型。AI调研的普及，将使深度客户洞察融入企业日常运营，这意味着产品经理乃至一线销售都能直接获取并运用深层次的用户洞察。
文/朗朗
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（文：乌鸦智能说）