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信天研报 | GTM工具系列之一：产品与用户调研平台UserLeap

信天创投

2021-08-11

导读：UserLeap可以理解成Qualtrics在SaaS产品领域的垂直版本。

作者：信天创投管理合伙人蒋宇捷

专注于企业服务投资，已投资企业包括美味不用等、法大大、司库立方、链上科技、云柚货运、飞榴科技、径硕科技等。

前言：

这个系列我们将讨论几家还未成为独角兽的初创企业，分别服务于SaaS企业内部的销售、研发、产品职能，帮助SaaS企业更好的进入市场。

我们曾经非常深入的讨论过客户体验管理（信天研报 | 美国 SaaS 市场研究：Medallia 与客户体验管理），UserLeap可以理解为是将客户的SaaS产品与问卷、调研、体验管理深度融合的产品，也可以理解成Qualtrics在SaaS产品领域的垂直版本。

2021年6月17日，UserLeap获得了A16Z、First Round Capital、Accel等3800万美金的B轮融资。2020年底，它曾经获得Accel领投的1600万A轮系列及400万美金的种子轮融资。UserLeap目前的员工数为40人。

市场背景

用户体验监控市场规模庞大且不断增长，预计将从2019年的15亿美元攀升至到2023年的37亿美元。在用户体验上投入的每1美元可以获得100美元的净回报。Forrester的报告称，无摩擦用户体验设计可以将客户转化率提高400%。

快速产品开发的主要挑战之一是定量数据与定性数据的比率不相等。从用户调查中获得结果可能需要数周甚至数月的时间，而这只有在用户真正做出回应的情况下才能实现。根据UserLeap的数据，电子邮件调查的平均回复率在3%到5%之间。更令人头痛的是，项目经理和数据团队通常必须解析这些信息并手动组织。

创业初心

UserLeap由资深产品经理Ryan Glasgow于2018年创办。

Glasgow曾经分享过他职业生涯中的三堂课和创业初心。

第一课：不可能弄懂客户的想法

在创办UserLeap之前，Glasgow曾经在五家不同的初创公司担任创始产品经理。

2011年12月，他成为“下一代搜索引擎”Vurb（2016年Vurb被Snapchat以超过1.1亿美金的价格收购）的第一个产品经理。他当时根据内部的分析和假设，发送调查来获取用户反馈。通过客户调研他发现客户告诉了他们一些从未想过的事情，很多都在他们意料范围之外。例如Vurb最初想把自身打造成一个搜索产品，但是客户告诉他们实际上更看重内容的管理（类似于Pinterest）。在一次又一次的听到类似的回应后，他们开始将新的用户体验定位于寻找其他用户的内容，而不是自己去发现内容，并由此带来了用户留存率74%的提升。

第二课：分析大量定性数据很难

2014年，Glasgow离开Vurb，加入Weebly（2018年Square以3.65亿美元收购Weebly）成为第一个产品经理。他已经知道了定性数据的重要性，但是Weebly 5000万的用户让他意识到收集和分析所有客户的定性数据非常困难。

所以他们只能猜测或者听取某个最响亮的意见。例如一个叫做肖恩的免费超级用户，他甚至向Glasgow的Facebook发送了功能请求，但是他的观点并不代表付费用户，付费用户想要一个截然不同的功能。

第三课：客户研究工具没有跟上现代产品经理的需求

Glasgow感觉非常沮丧。产品经理在许多方面都有适合的工具，例如分析、AB测试、热力图。

但是分析无法告诉产品经理客户为什么要这么做，而传统的用户研究和调查要花很长时间，依赖于个别客户的反馈很快会把团队引向错误的方向。

在与其他PM和UX研究人员进行了无数次的交流之后，Glasgow发现这是共性问题。

2018年离开Weebly，创办UserLeap

Glasgow开始尝试创建现代研究工具，主要特点包括：

1、实现简单，使用方便

2、可以在产品体验中调查客户

3、会分析定性反应和反馈可操作性的见解

如何在规模上产生定性的见解？Glasgow知道需要使用AI并建立一个机器学习模型，他说服了数据科学家Kevin Mandich加入团队，使用深度神经网络来考虑整个上下文，使得模型可以从定性调查的回答中识别主题相似性。随着人工智能和机器学习模型的完整，几个月后他们终于完成了整个产品。

用户可以在网站和App上安装UserLeap SDK，启动第一次调查，并在几个小时内开始收集用户的数据。如果不知道该问什么，用户可以使用50个免费的微调查模板。

Glasgow称UserLeap为“永远在线”的研究平台（Continuous Research Platform）。

解决方案

UserLeap为产品团队提供了在产品中插入一小行代码的能力，然后向产品中的用户提供上下文行为的微调查（微调查是简短、有针对性和及时的问题，可以得到及时而准确的反馈，从而实现更快的迭代和优化。微调查的更多内容请查阅这里（https://userleap.com/post/why-contextual-micro-surveys-should-be-the-only-types-of-surveys-for-your-team.html））。UserLeap表示，这些微调查通常会有20%到30%的回复率，有时甚至会达到90%。

此外，UserLeap仪表板处理受访者的自然语言并组织数据。例如，如果一个用户提到价格，另一个用户提到成本，则这些内容将被合并在一起。由于调查直接构建在产品中，针对特定的操作或流程，并且数据经过解析和自动排序，产品团队通常可以在几个小时内访问这些数据。

通过结合上下文“微调查”、基于人工智能的文本分析和超过75个研究模板，UserLeap旨在帮助研发团队了解他们的受众，改进他们的产品，构建他们的路线图，并解决复杂的商业问题。

“UserLeap的机器学习能力是允许公司大规模分析定性数据的关键，” Glasgow说，“我们构建的每个机器学习应用都旨在提高项目经理和研究人员的影响力。我们的主题聚类算法自动化了将调查响应分组为可操作主题的过程，这项任务以前可能需要数小时或数天的时间在电子表格中手动排序。我们的情绪反应和主题提取应用程序提供了另一种将定性数据转换为定量数据的方法。这使我们的客户能够跟踪定性体验数据的细微趋势，这在UserLeap之前是不可能的。”

Glasgow说，UserLeap的模型是在数百万个不同的数据点上训练的，随着更多的数据变得可用，这些数据会不断地进行微调。训练数据集由外部和内部来源组成，Glasgow声称人类专家会审查所有模型预测的一个子集，以确保高质量的数据，这些数据被反馈到模型中以供进一步培训。

UserLeap根据跟踪的最终用户数量加上每月发送的调查数量收取费用，将这些调查分为五组进行分级。Glasgow表示，与SurveyMonkey或TypeForm等竞品相比，这是一个有点与众不同的优势。Glasgow说：“我们采用基于用量的定价模式，竞争对手通常采用基于席位的定价模式。” 换句话说，从UserLeap收集到的见解可以在整个组织内共享和使用，而不会影响定价。

“当然有一些工具可以让你在客户与产品交互几天后发送电子邮件调查，跟踪用户在应用程序或网站中的点击位置，或者尝试从客户那里获取评级。然而，UserLeap是唯一一个将本地微调查与复杂的目标定位和细分以及可操作的主题分析相结合的平台，使产品研究能够以产品团队自身的速度进行，” Glasgow说。“随着产品团队完成其开发周期并推出新产品，更重要的是要深入了解为什么客户可能会采取某些行动，或者不迁移，或者完全放弃，以便他们能够快速迭代并适应我们新的方案。”