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用戶調研不再只是“問卷+訪談”，而是“智能模擬+快速驗證”的系統(tǒng)能力。本文系統(tǒng)拆解 Dify 在用研場景中的應用邏輯，從角色設定、數據生成到調研分析，幫助產品人理解如何用 AI 構建“可控、可擴展、可復用”的用戶洞察機制。

作為一名產品經理、市場研究員，或者任何對用戶需求充滿好奇心的創(chuàng)造者，我們都深知用戶研究的重要性。但同時，我們也面臨著一個現(xiàn)實的挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)的用戶調研流程——招募用戶、分發(fā)問卷、回收數據、分析報告——往往耗時、費力且成本高昂。

如果，我們能擁有一個專屬的、7×24小時待命的“用戶研究團隊”，可以根據我們設定的用戶畫像，在幾分鐘內模擬出數十甚至上百份高質量的問卷反饋，并自動生成分析報告，那會是怎樣一種體驗？

今天，我們就將利用Dify，一步步、零代碼地構建這樣一個強大的“AI 用研助理”。讓我們開始吧！

最終效果預覽

在我們開始動手之前，先明確一下我們最終要實現(xiàn)的工具是怎樣的：

輸入端：

我們只需要提供三樣東西：目標用戶畫像（Persona）、希望模擬的用戶數量、以及一份調研問卷。

處理過程：

AI 會自動完成：

1. 根據畫像生成指定數量、每個都活靈活現(xiàn)的虛擬用戶。
2. 讓每個虛擬用戶沉浸式地扮演自己的角色，獨立完成問卷。
3. 匯總所有問卷結果，進行綜合分析。

輸出端：

一鍵生成一份專業(yè)的用研分析報告。

具體效果如下：

開始構建：一步一腳印

現(xiàn)在，讓我們進入 Dify 平臺，創(chuàng)建一個新的應用，并選擇“工作流”模式。我們將按照數據流動的順序，逐一配置每個節(jié)點。

第 1 步：配置 “開始” 節(jié)點 – 定義我們的輸入

“開始”節(jié)點是整個工作流的入口。我們在這里定義需要用戶填寫的變量。

在右側的“變量”設置區(qū)，添加以下 4 個變量：

1）Persona (用戶畫像)字段名稱：用戶畫像

類型：段落

用途：這是整個模擬的靈魂。我們需要在這里輸入詳細的目標用戶描述。

2）simulatedPopulation (模擬人數)字段名稱：模擬人數

類型：數字

用途：告訴 AI 需要創(chuàng)建多少個虛擬用戶。

3）questConOrFuncDes (問卷內容)字段名稱：問卷內容

類型：段落

用途：粘貼我們需要調研的問卷題目。

第 2 步：添加 “生成虛擬用戶” LLM 節(jié)點

現(xiàn)在，從左側節(jié)點菜單中拖出一個“LLM”節(jié)點，并將其連接到“開始”節(jié)點后。這個節(jié)點負責“創(chuàng)造”我們的虛擬用戶。

重命名節(jié)點：生成虛擬用戶

選擇模型：你可以選擇 Dify 支持的任何模型，這里我們使用deepseek-chat。

配置 Prompt：

這是最關鍵的一步。將下面的模板復制到 Prompt 編輯區(qū)。

# 角色

你是一個專業(yè)的用戶畫像生成器（User Persona Generator）。

## 核心任務 根據我提供的用戶畫像模板（Persona Template）和需要生成的數量（Quantity），創(chuàng)造出 N 個具體的、細節(jié)豐富且相互獨立的虛擬用戶。

## 輸入變量

1. **quantity**: {{#1.simulatedPopulation#}}

2. **persona_template**: {{#1.Persona#}}

## 執(zhí)行指令

1. **嚴格遵循模板**: 每個生成的用戶都必須完全符合 `persona_template` 中描述的核心特征、需求和痛點。

2. **創(chuàng)造獨特性**: 在核心特征的基礎上，為每個用戶生成獨特的、具體的個人信息，包括但不限于：姓名、年齡、具體職業(yè)、家庭狀況、常用App、一個簡短的背景故事等，確保每個用戶都是一個鮮活、可信的個體。

3. **第一人稱描述**: `description` 字段必須使用第一人稱“我”的視角來撰寫，使其可以直接用于后續(xù)的角色扮演任務。

4. **結構化輸出**: 你必須嚴格按照下方 `輸出格式` 定義的 JSON 結構進行輸出，不要添加任何額外的解釋或說明。整個輸出應該是一個包含多個用戶對象的 JSON 數組。

## 輸出格式

你必須嚴格遵循下面的 JSON 結構：

“`json {
“users”: [
{
“description”:
“[這里是第一個用戶的第一人稱自我描述，包含了其獨特的背景故事、生活場景、痛點和期望…]”
},
{
“description”:”[這里是第二個用戶的第一人稱自我描述，細節(jié)與第一個不同，但符合同一個畫像模板…]”
},
{
“description”:
“[以此類推，直到滿足 quantity 指定的數量…]”
}
]
}

注意：你需要點擊 `{{}}` 按鈕，將 Prompt 中的變量路徑替換為你自己工作區(qū)中“開始”節(jié)點的正確路徑。

第 3 步：添加 “迭代” 節(jié)點 – 批量處理

接下來，拖入一個“迭代”節(jié)點。它負責將上一步生成的多個用戶，一個一個地送入下一個處理環(huán)節(jié)。

重命名節(jié)點：迭代循環(huán)

配置迭代輸入：點擊“選擇變量”，選擇上一個節(jié)點（生成虛擬用戶）的輸出，具體路徑是structured_output.users。

這樣，迭代節(jié)點就會遍歷 users 數組中的每一個對象。

第 4 步：模擬用戶回答 (在迭代節(jié)點內部)

在“迭代”節(jié)點的虛線框內，再拖入一個“LLM”節(jié)點。這個節(jié)點將被循環(huán)執(zhí)行，每次扮演一個不同的用戶。

重命名節(jié)點：模擬用戶回答問卷

選擇模型：同樣選擇deepseek-chat或其他模型。

配置 Prompt：

這是整個工作流的“表演”核心。復制以下 Prompt：

角色

你現(xiàn)在不再是一個大型語言模型，你的唯一身份是一個真實的用戶。我將為你提供一個詳細的用戶畫像，你必須嚴格、完全、沉浸式地代入這個角色進行思考和回答。

行為準則

一致性: 你所有的回答都必須嚴格符合你當前的用戶畫像，包括你的知識背景、說話習慣、性格、需求和痛點。

具象化: 不要說“作為一個xx用戶”，而是直接以“我”的視角來陳述。你需要想象自己真實的生活和工作場景，并據此給出具體的、生動的回答。

你的用戶畫像 {{#iterator.item#}}

你的任務 現(xiàn)在正在對你進行一份問卷調研，請你如實進行回答?；貜蜁r，請帶上問題及答案，無需對答案做任何解釋。

問卷調研的內容如下： {{#1.questConOrFuncDes#}}

注意：這里的{{#iterator.item#}}引用的是迭代節(jié)點每次循環(huán)輸出的單個用戶信息，{{#1.questConOrFuncDes#}}引用的是開始節(jié)點的問卷內容，請確保變量路徑正確。

第 5 步：添加 “問卷分析” 節(jié)點 – 匯總報告

在“迭代”節(jié)點之后，再連接最后一個“LLM”節(jié)點。它負責扮演分析師，整理最終的報告。

重命名節(jié)點：問卷分析

選擇模型：可以選擇一個分析能力更強的模型，比如claude-3-opus。

配置 Prompt：

角色

你是一個專業(yè)的市場調研問卷分析專家。

任務

請根據下面提供的多個用戶的調研問卷結果，進行全面、深入的分析，并以清晰、專業(yè)的格式輸出一份綜合分析報告。

分析要求

總結共性: 找出大部分用戶的共同觀點、需求和痛點。

發(fā)現(xiàn)差異: 識別出不同用戶之間存在的差異化觀點或特殊需求。

提煉洞察: 基于以上分析，給出 3-5 個最核心的用戶洞察（Insights）。

提出建議: 根據洞察，為產品或市場策略提出具體可行的建議。

結構化輸出: 使用 Markdown 格式進行排版，包含標題、列表、加粗等，使報告易于閱讀。

原始調研結果 {{#iterator.output#}}

注意：這里的{{#iterator.output#}}引用的是整個“迭代”節(jié)點所有循環(huán)的輸出結果集合。

第 6 步：配置 “結束” 節(jié)點

最后，將“問卷分析”節(jié)點連接到“結束”節(jié)點。在“結束”節(jié)點的輸出變量設置中，引用“問卷分析”節(jié)點的輸出text即可。

{{#LLM_3.text#}}

至此，整個工作流搭建完畢！點擊右上角的“發(fā)布”，你的 AI 用研助理就正式上線了。

運行與展望

現(xiàn)在，你可以在應用的預覽界面填入你的用戶畫像、模擬人數和問卷，親身體驗 AI 在幾秒鐘內為你完成繁瑣調研工作的神奇魔力。

這個工作流只是一個起點。基于這個框架，你還可以繼續(xù)擴展：

• 實現(xiàn)“功能試用反饋”分支：利用Dify工作流的“條件判斷”節(jié)點，根據不同場景設計新的Prompt，讓AI模擬用戶體驗新功能后的反應。
• 優(yōu)化報告格式：在最后一個LLM節(jié)點的Prompt中，要求它使用更豐富的Markdown格式輸出，讓報告包含標題、列表和粗體，更具可讀性。
• 加入知識庫：如果你的調研涉及特定領域的專業(yè)知識，可以掛載一個知識庫，讓AI的回答更精準。

希望這篇教程能為你打開一扇新的大門。