合作企业
三步，听见用户的答案
和 AI 探讨你的研究课题
用一句话说明研究目标，研究助手会追问几个细节，生成可以直接发布的访谈提纲。
AI 同时进行几百场深访
通过分享链接、名单导入或嵌入 App 邀请受访者，受访者可以用文字或语音回答。
几小时拿到报告
洞察、占比和结论自动整理，每一条都附原话；研究员确认后即可导出。
从已知出发，用结果验证
每项研究都从已有证据出发，结论上线后用业务结果检验，再回到知识库
研究闭环先查已有证据
在知识库里提问，heari 先判断已有证据是否充分。充分就直接给出带出处的回答，不必重新访谈。
设计与预演
起草访谈提纲，发布前用模拟受访者预演，检查题序、时长和诱导性措辞。
访谈与观察
AI 同时访谈几百位受访者。研究员可以实时旁听、暂停或接管，访谈结束前受访者确认要点总结。
研究员定稿
每条洞察附原话和反例，由研究员逐条审核后进入报告。
用业务结果验证
与 ThinkingAI Agentic Engine 打通，改动上线后对照行为数据，把结论标为已证实、待验证或被推翻，并写回知识库。
用各自的母语，访谈全球用户
不用按市场找当地研究员，每位受访者用母语作答，结论汇总在同一份报告里
受访者用母语作答
支持数十种语言，文字和语音都可以，AI 用同一种语言追问。
一份报告看全部市场
各语言的回答汇总进同一份报告，原话保留原文，并附你团队语言的译文。
按市场对比结论
按国家或语言拆开看，同一个问题在不同市场的答案有什么不同。
听得出语气和情绪
分析语音回答的语气和情绪，标出犹豫、停顿和明显的不满，研究员可以回听原声。
AI 会根据每个回答，自动追问
问卷只能拿到分数，heari 会顺着回答追问，直到问出具体的经历和原因
你对这次贷款申请的体验满意吗？
分数有了，原因仍然不知道。
收入证明环节是申请中途放弃的主要原因
47% · 044每一条结论，都有原话作证
没有原话支撑的结论不进报告，点开证据编号就能看到受访者的原话
追问有规则
每道题设置追问深度，追问围绕「具体哪一次」「当时怎么做」「为什么」。受访者说不清或不愿说，就不再追问。
每场都有质量评分
识别敷衍、答非所问和无效回答。评分偏低的访谈会被标出，由研究员决定是否纳入分析。
结论附原话和反例
每条洞察都标明涉及几位受访者、引用了哪几句原话，以及与之相反的说法。
研究员最终把关
AI 负责归纳，研究员负责审核。只有确认通过的洞察才会进入报告。
有孩子的家庭客户最在意后排空间
孩子的安全座椅装上去，旁边基本就坐不了人了。
我们周末常带老人出去，后排三个人太挤。
试驾的时候销售没让我们坐后排，回家才想到。
在关键时刻，自动发起访谈
与 ThinkingAI Agentic Engine 打通，用户刚流失、刚退款时，就自动发出访谈邀请
按行为设置触发条件
例如连续 7 天未登录、申请退款、查看礼包后没有付费，满足条件就自动发出邀请。
趁记忆还清楚
行为发生后很快就能访谈，问到的是这一次的具体经历，而不是几周后的模糊印象。
不打扰用户
可设频率上限和免打扰时段，同一位用户 30 天内最多邀请一次，随时可以退出。
访谈持续进行
触发条件持续生效，新的访谈陆续汇入同一项研究，变化随时可见。
让你的 Agent 也能做用户访谈
Codex、Claude Code 或你自己的 Agent 都能直接调用 heari，发起访谈、取回带原话的结论
- MCP 服务与命令行工具（CLI）
- 结构化输出
- 人工把关
- 同一套权限与额度
AI 做提案和执行，人做决策
访谈和归纳交给 AI，每一条要给决策者看的结论，都由你团队里的人确认
AI 负责
- 根据研究目标起草访谈提纲
- 主持访谈，根据回答实时追问
- 归纳主题，提炼洞察
- 为每条洞察找出原话和反例
你的团队负责
- 确认并发布访谈提纲
- 剔除不合格的访谈样本
- 逐条审核洞察：接受、修改或驳回
- 发布报告，决定下一步行动
企业级的数据安全
heari 沿用 ThinkingAI 为 1500+ 企业客户提供数据服务积累的部署与安全经验。访谈数据属于客户，部署方式由你决定。
私有化部署
可以部署在你自己的云环境或机房，访谈数据不离开你的网络。
数据存储区域可选
按业务所在地区选择数据存储位置，满足跨境数据的合规要求。
权限与审计
支持单点登录，按项目分配权限，访谈、审核和导出操作全程留痕。
数据只用于你的研究
访谈内容归客户所有，不用于训练模型；报告引用原话时只显示受访者编号。
