偏好概念对比
同一问题下并列展示 Concept 1 与 Concept 2 的偏好比例，示例中一次为 80% 对 40%，另一次为 65% 对 35%，直接看出买家更倾向哪个方案。
价格价格未公布，需预约演示
平台Web
归类其他 AI 工具
收录2025-01-01
复核2025-01-01
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
Listen Labs编辑总结
Listen Labs 把客户访谈做成了可量化的洞察流水线：从真实买家口中拿到偏好、情绪和「说与做的差距」，再把回答编码成可统计的主题。定价测试页展示了 Gabor-Granger 需求曲线、自适应价格阶梯与逐条可回溯的访谈片段，能帮团队找到收益最大化的价位。合作方名单里出现 Microsoft、Anthropic、Sweetgreen 等，支持 120+ 语言。具体价格与免费额度未公布，只能预约演示，这是它最明显的门槛。
Listen Labs是什么？
Listen Labs 是一个面向企业客户洞察与市场研究的 AI 访谈平台，用真实的人类访谈回答「人们怎么想、为什么这么想、应该怎么做」。它把访谈结果整理成偏好对比、情绪指标、排序选择和「说与做的差距」等模块，方便团队直接看结论而不是翻原始录音。
从展示的界面看，一次访谈能产出 Concept 1 与 Concept 2 的偏好百分比（如 80% 对 40%）、Happiness 50%、Surprise 25% 这类情绪值、6 个选项的排序选择，以及「看到价格后迟疑 8 秒」这类微表情级别的量化和引用原话。定价测试场景下还提供 Gabor-Granger 需求曲线，每个价格点都能回溯到真实买家的原话片段。
普通用户通常从预约演示开始，让团队按场景配置访谈；品牌与产品经理用它做概念与原型测试、定价测试、多市场细分；UX 研究者和代理商把它当规模化访谈工具；投资者用它做尽调与市场判断。
Listen Labs核心功能
情绪智能度量
把访谈中的情绪拆成 Happiness 与 Surprise 等维度并给出百分比，示例中出现 Happiness 50%／75%、Surprise 25%，用于判断用户反应是喜欢还是意外。
排序选择分析
支持 5 到 6 个选项的排序题，输出第一名到第三名的排序结果，例如把「额外腿部空间」「优先登机」「头顶行李空间」按买家偏好依次排列。
迟疑时刻捕捉
记录买家在关键信息前的停顿，示例为看到产品价格时出现 8 秒迟疑、回答不喜欢某件衣服前有 3 秒停顿，用来发现定价和设计的摩擦点。
说与做的差距
把买家口头声称的偏好与实际选择对照，示例中有人声称愿为可持续本地材料多付钱却选了更便宜的，差距 42 个点，用于识别不可信的自述。
定价需求曲线
提供 Gabor-Granger 需求曲线和自适应价格阶梯，逐层找到每个买家愿意支付的最高价格，用于确定收益最大化的价位。
定价测试 ↗原话回溯
需求曲线上的每个数据点都能追溯到真实买家的原话片段，让定量结论背后有可核对的定性依据，而不是只有一堆数字。
定价测试 ↗多语言与多场景
覆盖 120+ 语言，支持定价测试、消费者旅程地图、多市场细分、品牌追踪、概念与原型测试、创意测试、可用性测试等场景。
Listen Labs值不值得用？
如果团队每季度都要做定价、概念或品牌调研，又养不起一支全天候访谈团队，Listen Labs 值得排进候选：它把几小时的访谈工作压到几分钟，还能顺手给出排序结果和真实原话。做定价测试时，Gabor-Granger 曲线加上逐点回溯的原话，比单纯发问卷更能解释「为什么这个价卖得动」。但它的具体价格未公布、只能预约演示，前期需要投入沟通和配置成本；如果只是偶发的一两次小调研，走问卷工具更省事。
建议选它的情况
- 每月都有定价或概念测试需求的产品与品牌团队
- 需要跨市场、多语言做消费者调研的跨国公司
- 要把定性访谈结论量化汇报给管理层的洞察团队
不建议选它的情况
- 一年只做一两次小规模调研、预算紧张的团队
- 只想快速发一份问卷、不需要访谈深度的个人用户
- 要求先看到明确公开报价再评估采购的团队
Listen Labs使用建议
入门先把路子走对
- 先约演示价格与额度没有公开，首页和定价测试页都有 Book a Demo 入口，先用它对齐自己的调研场景和样本量需求。
- 从定价测试场景入手定价测试页把需求曲线、原话回溯、情绪编码串成了一条完整链路，第一次使用从这个场景看效果最直观。
- 准备好对比概念平台的偏好对比是 Concept 1 对 Concept 2 的形式，进场前先把要测试的两个方案定清楚，出来的百分比才有意义。
进阶省时间也省钱
- 重点看说与做的差距发现自称愿意多付钱的买家实际选了便宜选项时，别按自述定价，优先参考实际选择产生的差距数据。
- 用迟疑秒数定位摩擦看到价格出现明显停顿（示例为 8 秒）说明定价或文案有阻力，结合对应原话定位是价格本身还是呈现方式的问题。
- 按行业套用模板消费品、订阅软件、电商三类场景的定价问题不同——货架价格看「每天一美元」的心理账户，订阅看月度与年度留存，电商看需求量下滑时用户是离开还是少买。
- 多市场分组看曲线借助 120+ 语言能力把不同市场的支付意愿分开看，避免用一个全球均价掩盖某些市场明显更高的接受度。
Listen Labs适合谁用？
产品经理
推荐用概念与原型测试决定功能取舍，偏好百分比和排序结果可以直接放进评审材料。
品牌与市场团队
推荐做品牌追踪、创意测试和多市场细分，用情绪指标判断素材是否引发预期反应。
UX 研究者
推荐把可用性测试规模化，用迟疑秒数和原话片段时间戳定位交互卡点。
代理商与咨询团队
推荐客户项目常需要跨市场调研，多语言覆盖能省去逐地找访谈执行方的时间。
预算敏感的小团队
有条件价格未公布，需要先约演示谈报价，短期小规模验证的成本不好预估。
Listen Labs优点和缺点
优点
- 定价测试提供 Gabor-Granger 需求曲线，每个价格点都能回溯到真实买家原话
- 把访谈中的情绪拆成 Happiness、Surprise 等可量化指标，示例中最小值 25%
- 能捕捉看到价格后 8 秒这类迟疑时刻，暴露问卷问不出的摩擦点
- 说与做的差距量化到 42 个点，帮助识别不可信的口头偏好
- 覆盖 120+ 语言，适合跨市场调研
- Microsoft、Anthropic、Sweetgreen 等出现在合作名单中
缺点
- 价格与免费额度未公布，只能预约演示后谈
- 不公开报价，预算敏感团队难以快速评估
- 官网未说明数据存储位置与合规认证细节
- 产品以企业访谈为核心，轻量问卷不在其覆盖范围
Listen Labs关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 支持语言 | 120+ | 定价测试页底部指标 |
| 情绪指标 Happiness 示例 | 50% | 首页情绪智能模块 |
| 情绪指标 Surprise 示例 | 25% | 首页情绪智能模块 |
| 说与做差距示例 | 42 Point gap | 首页 Say / Do Gap 模块 |
| 价格迟疑时长示例 | 8 Second delay | 首页 Hesitation Moment 模块 |
Listen Labs常见问题
Listen Labs 一次访谈能产出什么？＋
典型产出包括概念偏好对比（如 80% 对 40%）、Happiness 与 Surprise 等情绪百分比、5 到 6 个选项的排序结果、看到价格后 8 秒的迟疑记录，以及说与做之间 42 个点的差距。
做定价测试时它怎么算最高可接受价格？＋
定价测试用 Gabor-Granger 需求曲线配合自适应价格阶梯，逐层找到每个买家愿意支付的最高金额；曲线上的每个点都能回溯到一段真实买家的原话片段。
支持多少种语言？＋
页面明确列出 120+ Languages，适合需要在多个市场做消费者访谈、又要统一分析口径的团队。
有哪些公司在用？＋
案例研究部分列出 Anthropic、Microsoft、Sweetgreen、Cognition、Chubbies；Chubbies 的产品洞察负责人提到它把数小时工作压缩到几分钟，Microsoft 数据科学负责人提到它把研究从繁琐流程变回有趣的工作。
价格怎么算，有没有免费试用？＋
具体价格未公布，页面入口是 Book a Demo，需要预约演示后由对方提供方案与报价。
