近日，火山引擎AI创新巡展武汉站“Data+AI专场闭门会”上，火山引擎正式发布Data Agent新能力：用户研究Agent。该产品基于大模型技术与字节跳动多年“数据驱动”实践，面向企业用户洞察与决策辅助，致力于更高效、客观地理解群体特征，辅助业务在分析提效与策略优化方面取得稳健改进。
Data Agent-用户研究Agent的问世，标志着用户认知从初期的“人工调研1.0时代”和“数据工具2.0时代”正式迈入“智能洞察3.0时代”，用户研究也将从企业内部少数专家的“手艺活”，降低门槛成为每个业务人员都能轻松上手的“日常工作”。
该产品的核心能力主要体现在精准用户洞察理解、高效用户评估分析、多维数据全面融合以及灵活开放快速落地四个方面。具体而言，用户研究Agent能够深度理解用户操作背后的真实意图，实现复杂转化路径分析与异常行为归因的一键报告生成；基于AI对用户理解的沉淀，企业无需组织真实用户访谈即可模拟目标人群反馈，大幅缩短验证周期与研究成本；能够打破系统壁垒，全面融合企业自有多维度数据与第三方数据，唤醒沉睡的数据资产；同时提供超过10种覆盖泛互联网、零售、金融等行业的内置场景模板，支持1小时内完成配置并生成分析报告，并可灵活集成，享有专属团队落地支持。
现场分享案例显示，某企业APP团队曾面临拉新用户留存率显著下滑的难题。传统模式下，团队需通过人工进行大量用户案例分析，包括数据看板搭建、数据分析与结论总结等复杂工作，处理超10万条数据耗时近两周。引入Data Agent-用户研究Agent后，同等分析任务仅需2人/天即可完成，效率提升近4倍。
此外，用户研究Agent不仅自动识别出“63%的新用户因画像标签不准导致推荐内容不匹配”等关键问题，还发现了人工分析忽略的“跳转链路断裂”等细节，通过策略优化最终帮助APP拉新用户留存率提升8%。
用户研究Agent在数据层面，支持企业结构化与非结构化数据、画像标签与领域知识数据的融合，内置场景模板与Prompt工程，适配业内通用大模型，支持多源数据快捷接入与极简配置。该产品适用于泛互联网、金融、汽车、大消费与公共服务等行业，典型场景涵盖体验优化、运营活动转化分析、广告投放ROI归因与优化、搜索推荐特征补充、关键指标异动归因及风险行为识别等，旨在提升企业分析效率与业务效果。
未来，用户研究Agent将继续在真实场景中迭代能力，与企业运营、产品及数据团队协同，提供更具操作性的洞察与建议，推动用户研究与业务增长的持续改进。
