AI 高效采集全渠道用户需求的实操技巧

方案 2：无规则页面爬取（通用方案）

适用于未提供 API 的公开网页（如论坛、微博、APP 应用商店）

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# 示例：爬取应用商店评论
def collect_app_store_comments(app_url, count=500):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(app_url)
    comments = []
    while len(comments) < count:
        # 模拟滚动获取更多内容
        driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
        time.sleep(2)
        # 解析逻辑省略...
    driver.quit()
    return comments

注意事项：

• 遵守目标平台的 robots.txt 协议，避免触发反爬机制
• 对采集到的数据进行去重处理，避免重复分析

实操步骤 2：AI 驱动的需求智能清洗与分类

核心分析维度

通过 AI 对原始需求进行多维度标注，实现从杂乱文本到结构化数据的转化：

• 需求类型：功能建议、BUG 反馈、体验优化、服务投诉
• 情感倾向：正面、中性、负面
• 核心诉求：提取用户的真实意图（如希望增加暗黑模式而非 APP 太亮了）
• 用户分层：新用户、活跃用户、付费用户

AI 分析代码实现

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=openai_api_key)

def analyze_user_demand(comment_text):
    prompt = f"""
    请对以下用户评论进行结构化分析：
    评论内容：{comment_text}
    请按照以下 JSON 格式输出结果：
    {{
      "demand_type": "功能建议/BUG 反馈/体验优化/服务投诉/其他",
      "sentiment": "正面/中性/负面",
      "core_request": "提取用户的核心诉求，不超过 20 字",
      "priority": "高/中/低"
    }}
    """
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.1  # 降低随机性，保证分析结果稳定
    )
    import json
    return json.loads(response.choices.message.content)

# 示例调用
sample_comment = "APP 每次退出后重新登录都要输验证码，太麻烦了！"
analysis_result = analyze_user_demand(sample_comment)
print(analysis_result)

预期输出：

{
  "demand_type": "体验优化",
  "sentiment": "负面",
  "core_request": "取消重复登录验证码",
  "priority": "中"
}

批量处理优化

当处理万级以上数据时，使用批量请求提升效率：

def batch_analyze_demands(comment_list, batch_size=20):
    results = []
    for i in range(0, len(comment_list), batch_size):
        batch = comment_list[i:i+batch_size]
        # 构造批量分析请求
        batch_prompt = "\n".join([f"{idx+1}. {comment}" for idx, comment in enumerate(batch)])
        full_prompt = f"请对以下{len(batch)}条用户评论分别进行结构化分析，每条结果按序号对应：\n{batch_prompt}"
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo-16k",  # 使用支持长上下文的模型
            messages=[{"role": "user", "content": full_prompt}],
            temperature=0.1
        )
        # 解析批量结果
        result_text = response.choices.message.content
        results.extend([json.loads(line) for line in result_text.split("\n") if line.strip()])
    return results

实操步骤 3：AI 辅助的需求洞察与落地

需求聚合与可视化

将 AI 分析后的结构化数据导入飞书多维表格或 Tableau，通过以下维度进行聚合分析：

1. 需求类型分布：统计各类型需求的占比，判断产品迭代重点
2. 时间趋势分析：跟踪核心需求的出现频率变化，识别突发问题
3. 用户分层洞察：对比不同用户群体的需求差异，实现精准迭代

自动化需求落地

通过 Zapier 或飞书机器人实现 AI 分析 - 需求创建 - 自动派单的全流程自动化：

# 示例：自动创建 Jira 需求工单
def create_jira_ticket(demand_data):
    jira_url = "https://your-jira-instance.atlassian.net/rest/api/3/issue"
    auth = ("your_jira_email", "your_jira_api_token")
    payload = {
        "fields": {
            "project": {"key": "PROJ"},
            "summary": demand_data["core_request"],
            "description": f"用户需求原文：{demand_data['original_comment']}\nAI 分析结果：{json.dumps(demand_data, ensure_ascii=False)}",
            "issuetype": {"name": "Story" if demand_data["demand_type"] == "功能建议" else "Bug"},
            "priority": {"name": demand_data["priority"].upper()}
        }
    }
    response = requests.post(jira_url, json=payload, auth=auth)
    return response.status_code == 201

避坑指南：AI 需求采集的常见问题与解决

问题 1：AI 分析结果不准确

• 原因：prompt 描述模糊、模型选择不当、训练数据不足
• 解决方案：
  • 使用 Few-Shot Prompting，在 prompt 中提供 2-3 个示例
  • 对模型输出进行人工抽检，建立反馈机制优化 prompt
  • 针对垂直领域需求，使用微调后的行业大模型

问题 2：采集数据触发平台反爬

• 原因：请求频率过高、请求头不规范
• 解决方案：
  • 增加随机请求间隔（1-5 秒）
  • 使用代理 IP 池轮换请求 IP
  • 优先使用官方 API 而非页面爬取

问题 3：需求优先级判断偏差

• 原因：AI 无法完全理解业务场景
• 解决方案：
  • 在 prompt 中加入业务规则（如付费用户的需求优先级 +1）
  • 建立 AI 初判 + 产品经理复核的双重审核机制

总结：AI 时代需求采集的核心逻辑

AI 不是替代产品经理，而是解放产品经理的时间——让机器处理 80% 的重复劳动，让产品经理聚焦 20% 的核心决策：

1. 从被动等待需求转向主动发现需求
2. 从经验判断转向数据驱动
3. 从单点优化转向全局洞察

最终实现用户需求 - 产品迭代 - 商业价值的正向循环，让产品真正做到以用户为中心。