在產(chǎn)品管理工作中，分析用戶評論是一項重要且繁瑣的任務。傳統(tǒng)方法不僅耗時，還容易遺漏關鍵信息。本文將介紹如何利用飛書多維表格和DeepSeek R1的強大功能，搭建一個高效的“用戶評論分析器”，實現(xiàn)對用戶評論的批量分析和自動分類。

做產(chǎn)品經(jīng)理，有個重要又繁瑣的工作：分析用戶的評論。

無論是 B 端還是 C 端產(chǎn)品，通過分析用戶評論，我們能及時發(fā)現(xiàn)問題，挖掘用戶的潛在需求，指導我們改進產(chǎn)品。

以前，我們做 App 時，每天都要看用戶的評論，還要給評論打標簽分類，統(tǒng)計數(shù)據(jù)。這個事難度不大，但工作量不小，關鍵是繁瑣耗時。

現(xiàn)在，我用飛書多維表格搭一個「用戶評論分析器」，調(diào)用 DeepSeek R1 分析每一條評論，同時批量分析幾百條評論，自動分類，提煉出用戶的潛在需求和改進建議。

搭建這個「用戶評論分析器」，還挺簡單的，只有 5 步：創(chuàng)建飛書多維表格 → 導入用戶評論數(shù)據(jù) → 創(chuàng)建 AI 分析字段 → 提取 AI 分析結果 → 搭建數(shù)據(jù)看板。接下來，一步步演示。

1. 創(chuàng)建飛書多維表格

打開飛書云文檔網(wǎng)頁版（客戶端也行，網(wǎng)頁更簡單），在主頁點擊「新建」，選擇「多維表格」。

在彈窗中，點擊「新建多維表格」。

這樣，我們就有了一個空白的多維表格。

2. 導入用戶評論數(shù)據(jù)

接著，我們先整理好評論數(shù)據(jù)，再導入多維表格。

為了演示，我在七麥數(shù)據(jù)（https://www.qimai.cn/）平臺上，下載一份某寶 App 的評論數(shù)據(jù)。

發(fā)現(xiàn)了吧？這個神器不僅能分析自家產(chǎn)品，還能分析競品，別說我沒提醒哈。

然后，點擊多維表格左側「導入Excel」右邊的「 + 」號，導入Excel文件，得到一個填好用戶評論數(shù)據(jù)的多維表格。

3. 創(chuàng)建 AI 分析字段

有了準備分析的評論數(shù)據(jù)，來到最關鍵的一步：創(chuàng)建 AI 分析字段，調(diào)用DeepSeek R1 分析評論內(nèi)容，輸出結果。

創(chuàng)建步驟：點擊列首右側的「 + 」號，在彈窗中填好標題，鼠標移動「探索字段捷徑」，在左側彈窗頂部搜索框輸入「deepseek」，選擇「Deepseek R1」。

選完會看到，彈窗出現(xiàn)好幾個配置項：

① 關聯(lián)賬號，是關聯(lián)你用來調(diào) DeepSeek 的賬戶（后續(xù)得充值），人家部署開源大模型也是要機器和顯卡的，花點錢也應該。目前可以先不關聯(lián)，飛書給用戶提供免費 100 萬token，用完后，根據(jù)操作指南再關聯(lián)就行。

②「輸入指令」，就是填寫給 DeepSeek 的提示詞。

③「引用字段」，選擇引用哪些字段給 DeepSeek 分析。

④ 其他配置項： 直接默認全部勾選、打開就行，配置完，點擊「確定」按鈕即可。

說人話，你想讓 AI 分析哪些數(shù)據(jù)，如何分析。

這里，我直接把這個案例的提示詞開源出來，你直接拿走就能用，也可以根據(jù)需求再優(yōu)化。

你是一名資深產(chǎn)品經(jīng)理，請根據(jù)以下要求分析該產(chǎn)品的用戶評論，生成結構化分析報告（禁止添加解釋性內(nèi)容）。
【產(chǎn)品信息】
1、產(chǎn)品：騰訊元寶是依托于騰訊混元自研T1、DeepSeek R1等大模型，基于跨知識領域和自然語言理解能力的大模型AI產(chǎn)品。元寶期望通過AI能力幫助用戶在邏輯推理、職場辦公、知識學習、趣味創(chuàng)作、生活百科等多個領域提高效率和生活輔助。
2、功能：騰訊混元T1-深度推理、直連騰訊文檔、DeepSeek R1-聯(lián)網(wǎng)滿血版、臨時對話記錄無痕、收藏續(xù)創(chuàng)、騰訊混元T1、DeepSeek R1-拍圖識萬物、AI搜索智搜一觸即達、AI閱讀文檔精讀助手、AI寫作 靈感速達。
【分析內(nèi)容】
請全面分析以下用戶評論：
標題：[引用標題字段]
內(nèi)容：[引用內(nèi)容字段]
【輸出格式】
情感傾向：[正面/負面/中性/混合]
評論類型：[可多選：正向反饋/功能建議/Bug反饋/體驗問題/使用咨詢/其他]
具體問題：[總結描述用戶遇到的具體問題，如無則填”無”，30字以內(nèi)]
改進建議：[從用戶評論中提取的具體改進建議，如無則填”無”，30字以內(nèi)]
潛在需求：[分析用戶可能未直接表達但隱含的需求，30字以內(nèi)]
提及功能：[用戶評論中提到的產(chǎn)品功能點]
提及競品：[用戶評論中提到的與Get筆記功能類似、可替代的筆記或AI工具類產(chǎn)品，如無則填”無”]

然后，你就會看到 DeepSeek 開始干活，輸出「思考過程」和「輸出結果」兩個字段。

至此，?DeepSeek 批量分析的活就干完啦，你可能會有疑問：這密密麻麻的，怎么看呀？

往下看，馬上解決這個問題。

4. 提取 AI 分析結果

前面的提示詞中，我們讓??DeepSeek 按格式輸出分析結果，包括 7 個維度：情感傾向、評論類型、具體問題、改進建議、潛在需求、提及功能、提及競品。

接下來，再創(chuàng)建 7 個字段，分別提取這 7 個維度的分析結果，進行分類統(tǒng)計。

第 1 字段：情感傾向

點列首右邊「 + 」號新增字段，填寫標題，選擇「字段捷徑-智能標簽」，點「添加標簽」（輸入：正面/負面/中性/混合），選擇「評論分析.輸出結果」字段匹配標簽，在「自定義標簽要求」輸入框中填：「根據(jù)“情感傾向”內(nèi)容匹配標簽」，開啟「自動更新」，點擊「確定」即可。

第 2 個字段：評論類型

點列首右邊「 + 」號新增字段，填寫標題，選擇「字段捷徑-智能標簽」，點「添加標簽」（輸入：正向反饋/功能建議/Bug反饋/體驗問題/使用咨詢/其他），選擇「評論分析.輸出結果」字段匹配標簽，在「自定義標簽要求」輸入框中填：「根據(jù)“評論類型”匹配標簽」，開啟「自動更新」，點擊「確定」即可。

第 3 個字段：具體問題

點列首右邊「 + 」號新增字段，填寫標題，選擇「字段捷徑-信息提取」，選擇「評論分析.輸出結果」為提取字段，提取信息“具體問題”；開啟「自動更新」，點擊「確定」即可。

剩下 4 個字段：改進建議、潛在需求、提及功能、提及競品，創(chuàng)建步驟與「具體問題」字段相同，這里不再贅述。

全部字段配置完，你將擁有這樣一份自動分類、提煉用戶問題、潛在需求的詳細分析表格。

5. 搭建數(shù)據(jù)看板

經(jīng)過 DeepSeek 的分析，有了基礎數(shù)據(jù)，就可以用多維表格的儀表盤，搭建數(shù)據(jù)看板，統(tǒng)計評論數(shù)據(jù)，還方便深入分析重點問題。

你可以根據(jù)實際情況創(chuàng)建不同的圖表，這里演示 3 個常用的圖表。

1）評論類型分布分析用戶評論，要找出用戶反饋的重要問題，比如產(chǎn)品的Bug，要第一時間處理。

對評論進行分類統(tǒng)計，可以直觀看到這些評論的種類，快速找到重要的問題。

創(chuàng)建步驟：打開「儀表盤」頁面，點擊「添加組件」按鈕，選擇「餅圖」。

在配置彈窗中，數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)范圍保持默認；圖表類型選環(huán)形圖，扇區(qū)分組選「評論類型」，勾選「多項拆分統(tǒng)計」，扇區(qū)數(shù)值選「統(tǒng)計記錄總數(shù)」，點擊「確定」就搞定啦。

2）各版本評分分布每個版本的用戶評論數(shù)量是不一樣的，為了分析版本優(yōu)化的效果，還需要分析每個版本評分級別的分布。

創(chuàng)建步驟：點擊「添加組件」，創(chuàng)建一個「柱狀圖」。

在配置彈窗中：

1. 數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)范圍保持默認；
2. 「圖表類型」選「百分比堆積柱狀圖」；
3. 橫軸選擇「版本號」字段，下方勾選「匯總相同的類別」；
4. 縱軸選擇「統(tǒng)計記錄總數(shù)」，勾選「分組聚合」，下方選擇「評分」字段；
5. 點擊「確定」即可。

3）用戶聲音詞云用戶的評論都是文字，用詞云可以幫我們快速看到用戶反復提到的關鍵詞。

創(chuàng)建步驟：點擊「添加組件」，創(chuàng)建一個「詞云」組件。

進入配置彈窗：

1. 數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)范圍保持默認；
2. 關鍵詞字段選擇「內(nèi)容」，分詞方式默認「智能分詞」，勾選「過濾常用詞」，點擊「確定」即可。

到這里，這個「用戶評論分析器」就搭建完啦。

有這個工具，后續(xù)只需把新增的評論復制添加到這個多維表格中，分析和統(tǒng)計都是自動完成。

我們可以把更多時間和精力，用來處理用戶反饋的問題。

最后，我決定把這個「用戶評論分析器」開源出來，打開下方鏈接，點擊「使用該模板」，就能用。

https://e6dt7abvz2.feishu.cn/base/MXvUbElXPayZxKsbSKRcrIOSnyg

歡迎一起共創(chuàng)出更多有用的產(chǎn)品，期待你分享實操的感受。