某中心与某机构采用Strella的AI访谈进行客户研究，这家快速增长的初创公司融资1400万美元
一年前从秘密运营模式中走出后，Strella于周四宣布已筹集1400万美元的A轮融资，以扩展其AI驱动的客户研究平台。此轮融资由Bessemer Venture Partners领投，Decibel Partners、Bain Future Back Ventures、MVP Ventures和645 Ventures跟投。当前，企业正越来越多地转向人工智能，以比传统方法更快、更深入地了解客户。
这笔投资标志着这家由Lydia Hylton和Priya Krishnan创立的初创公司进入了快速成长期。两位创始人曾是咨询顾问和产品经理，目睹了企业进行客户研究过程可能耗时长达八周的困境。自十月以来，Strella的收入增长了十倍，客户群翻了两番，达到超过40家付费企业，并通过转向服务财富500强公司，使其平均合同价值增长了两倍。
“研究往往被两个极具战略性的步骤所框定：首先，我们遇到了问题——我们应该做什么研究？其次，我们已经完成了研究——现在我们要用它做什么？”Strella的首席执行官Hylton在一次独家采访中告诉VentureBeat。“中间的所有环节往往是执行性和技能要求较低的工作。我们将Strella视为完成了中间那90%的工作。”
该平台目前服务于某中心、Duolingo、Apollo GraphQL和某机构，共同进行了数千次由AI主持的访谈。公司声称，这相比人工研究工作平均节省了90%的时间。自一月开始商业化以来，公司收入已接近100万美元，月环比增长50%，迄今为止客户流失率为零。
AI驱动的访谈如何将为期八周的研究项目压缩至数天
Strella的技术解决了一个困扰产品团队、营销人员和设计师数十年的工作流程。传统的客户研究需要编写访谈指南、招募参与者、安排通话、进行访谈、做笔记、综合发现并创建演示文稿——这个过程消耗了数周的高技能劳动力，并经常延迟关键的产品决策。
该平台通过使用AI主持类似Zoom通话的语音访谈，将时间线压缩至几天。一个人工智能代理会提出问题，对有趣的回答进行追问，并能检测参与者是否在回避或欺诈。然后系统自动综合发现，从非结构化的定性数据中创建亮点片段和图表。
“过去需要八周。现在你可以在几天内完成。”Hylton告诉VentureBeat。“核心技术是通过AI主持的访谈。就像是在Zoom通话中与AI而不是人类交谈——它完全自由形式，基于语音。”
至关重要的是，该平台还支持人类主持人加入同一通话，这反映了创始人的信念，即人类不会从研究过程中消失。“人工主持不会消失，这就是为什么我们从最初就支持人工主持。”Hylton说。
为何客户会对AI主持人说出他们不愿向人类透露的真相
Strella最令人惊讶的发现之一挑战了关于AI在定性研究中作用的假设：参与者似乎对AI主持人比对人类更诚实。当客户对传统人工主持的研究和Strella的AI方法进行头对头比较时，创始人反复发现了这一模式。
“如果你是一名设计师，与客户进行Zoom通话，然后问‘你喜欢我的设计吗？’他们总是会说喜欢。他们不想伤害你的感情，”Hylton解释道。“但这对于Strella来说根本不是问题。他们会告诉你他们的真实想法，这非常有价值。获得诚实的反馈非常困难。”
Strella的首席运营官Krishnan表示，公司最初担心使用AI会“降低质量”，但该平台“实际上发现情况恰恰相反。人们对AI主持人更加开放和诚实，因此你获得的见解水平要丰富得多，因为人们给出了未经过滤的反馈。”
这种现象具有实际的商业影响。Apollo GraphQL的高级产品设计经理Brian Santiago在一份声明中表示：“在使用Strella之前，研究需要数周。现在我们一天内就能获得见解——有时只需几个小时。而且由于参与者对AI主持人更放得开，反馈更深入、更诚实。”
该平台还解决了在线调查中普遍存在的欺诈问题，尤其是在参与者获得报酬的情况下。由于Strella访谈通过摄像头实时进行，当某人可疑地暂停过长时间时——也许是为了咨询ChatGPT——AI主持人可以检测到，并将其标记为潜在的欺诈行为。“我们具备防欺诈能力，”Hylton说，这与欺诈率可能很高的传统调查形成了对比。
利用持久性屏幕共享技术解决移动应用研究问题
A轮融资的一个主要重点将是扩展Strella最近推出的移动应用程序，Krishnan认为这是关键的竞争优势。该移动应用程序在访谈期间实现了持久性屏幕共享——允许研究人员在AI主持人询问用户体验时，实时观察用户如何操作移动应用程序。
“我们是市场上唯一支持移动设备屏幕共享的厂商，”Hylton说。“我想了解我的应用存在哪些痛点？为什么人们似乎找不到结账流程？为了有效地做到这一点，你希望在用户进行访谈时看到他们的屏幕。”
对于以移动端为主要客户界面的面向消费者的公司而言，这项功能开辟了全新的用例。创始人指出，“我们的几位客户以前从不做研究”，但现在围绕Strella建立了研究实践，因为该平台终于使得大规模移动研究成为可能。
该平台还支持将传统的调查问题类型直接嵌入对话式访谈中，接近Hylton所说的“与调查达到功能对等”，同时保持了自然对话的参与度优势。Strella访谈通常持续60到90分钟，完成率接近100%——而在传统的调查形式中，这样的时长会导致60-70%的参与者中途退出。
Strella如何在拥挤的AI研究初创市场中脱颖而出
Strella进入了一个乍看之下似乎很拥挤的市场，现有参与者如Qualtrics以及一波AI驱动的初创公司都承诺要变革客户研究。创始人自己最初追求的是另一种方法——合成受访者，或称使用大语言模型模拟客户视角的“数字孪生”。
“我们实际上已经从那转变了方向。那是我们最初的想法，”Hylton在谈到合成受访者时透露。“人们对这个概念非常感兴趣，但在实践中发现，目前没有付费意愿。”
最近的研究表明，公司可以使用语言模型作为客户反馈的数字孪生，这重新激发了人们对这种方法的兴趣。但Hylton仍然持怀疑态度：“在我看来，目前LLM的能力还不足以支撑一家独立的公司。现在你完全可以问ChatGPT，‘Duolingo的新用户会如何看待这条广告文案？’你可以这样做。添加一个独立的合成小组概念，有点像只是给它加了个包装。”
相反，Strella的赌注在于，真正的价值在于大规模收集专有的定性数据——正如Bessemer Venture Partners的副总裁Lindsey Li所描述的那样，在企业内部构建可能成为“所有定性见解的真理系统”。
Li在Strella脱离秘密运营仅一年后就领导了这项投资，她表示该公司对技术和团队都深信不疑。“Strella构建了高度差异化的技术，实现了持续的访谈而非调查，”Li说。“我们一次又一次地听到，与其他产品相比，客户喜欢这种产品体验。”
关于许多AI投资者关注的防御性问题，Li强调了产品执行力而非专利：“我们认为，长远的成功将取决于无数微小的产品决策，所有这些决策都必须基于对客户痛点的深刻同理心以及对如何最好地满足其需求的理解。Lydia和Priya在这方面表现得淋漓尽致。”
创始人指出了难以复制的技术深度。大多数竞争对手都是从自适应调查起步的——即用户输入答案并等待下一个问题的基于文本的界面。有些增加了语音功能，但通常是作为上传的音频片段，而非自由流动的对话。
“我们的方法从根本上更优，因为它是一种自由形式的对话，”Hylton说。“你永远不需要控制任何东西。你不需要打字，没有按钮，不需要上传和等待下一个问题。它完全是自由形式的，构建这样的产品异常困难。在我们如何提示我们的主持人、我们如何进行分析方面，有着大量的知识产权。”
该平台还会随着使用而改进，从每个客户的研究模式中学习，以微调未来的访谈指南和问题。“我们的产品会随着客户的持续使用而变得对他们更好，”Hylton说。所有研究都积累在一个中央存储库中，团队可以通过与数据聊天或从以前非结构化的定性反馈中创建可视化来产生新的见解。
创造新的研究预算，而不仅仅是自动化现有预算
比取代现有研究更重要的是扩大整个市场。Krishnan表示，增长“从根本上与我们的产品相关”，创造了原本不会发生的新研究。
“我们扩大了人们进行研究的使用场景，”Krishnan解释道。“我们的几位客户以前从不做研究，一直想做研究，但公司内部没有专门的研究员或团队负责此事，他们购买了Strella来启动和实现他们的研究实践。看到这个市场就此打开，这真的非常酷。”
这种扩张正值企业面临越来越大的压力，需要改善客户体验，而客户满意度分数却在下降。根据Forrester Research的2024年客户体验指数，客户体验质量已连续三年下降——这是一个前所未有的趋势。报告发现，39%的品牌CX质量下降，在有效性、易用性和情感连接方面均出现下滑。
与此同时，德勤的2025年技术、媒体和电信预测报告预测，到2025年，使用生成式AI的企业中有25%将部署AI代理，到2027年将增长至50%。该报告特别强调，如果实施得当，AI有可能将客户满意度提高15-20%，同时将服务成本降低20-30%。
高德纳将Strella所属的对话式用户界面类别列为到2028年有望改变客户服务的三大技术之一，并指出“客户越来越期望能够以自然的方式与他们使用的应用程序互动。”
在这种背景下，Li看到了巨大的增长空间。“用户体验研究是1400多亿美元全球市场研究行业的一个细分领域，”Li说。“这包括历史上软件层面（约4.3亿美元）和专业服务支出（用于用户体验研究、设计、产品战略等），保守估计每年约为64亿美元以上。随着由Strella引领的这一垂直领域的软件变得更加强大，我们相信总可寻址市场将继续显著扩大。”
让客户反馈在整个企业内可访问，而不仅仅是研究团队
创始人将其使命描述为“民主化访问客户的途径”——让组织中的任何人都有可能了解客户的视角，而无需等待专门的研究团队完成长达数月的研究。
“组织中很多很多职位都希望获得客户反馈，但目前太难了，”Hylton说。她解释说，通过Strella，人们可以“登录Strella，通过聊天创建任何你想要的亮点片段，并根据已经完成的研究，实际看到客户用自己的语言回答你的问题。”
这种以视频为先的研究存储库方法改变了围绕客户反馈的组织动态。“然后你可以说，‘好吧，工程团队，我们需要构建这个功能。这是客户实际说的话，’”Hylton继续说道。“‘这不是我说的。这不是办公室政治。这里有七位客户说他们找不到结账按钮。’我们是一个非常基于视频的平台，这确实让我们能够快速、轻松地做到这一点。”
该公司已果断转向高端市场。据Krishnan称，合同价值现在通常在五位数范围内，并且已经签署了“几份六位数的合同”。定价策略反映了其高端定位：“我们的产品非常好，非常高端。我们是根据它为客户提供的价值来收费的，”Krishnan说，而不是仅仅在成本上竞争。
这种方法似乎是有效的。该公司报告称，从试点项目到付费合同的转化率为100%，其40-45名客户的流失率为零，月环比收入增长率为50%。
发展路线图：计算机视觉、代理AI与人机协作
A轮融资将主要用于扩展产品和市场推广团队。“我们非常有信心我们已经实现了产品市场契合，”Hylton说。“现在的问题是执行力，我们想聘请许多非常有才华的人来帮助我们执行。”
在产品路线图上，Hylton强调继续关注参与者体验，将其作为赢得市场的关键。“其他一切都源于愉快的参与者体验，”她说，包括“洞察质量、你为进行访谈需要支付给人们的费用，以及你的客户对公司的感受。”
近期优先事项包括增加视觉功能，以便AI主持人能够对表情和其他非语言线索做出反应，并在人类研究人员和AI主持人之间构建更复杂的协作功能。“也许你想在AI主持人进行通话时旁听，并且你可能希望能够随时插入具体问题，”Hylton说。“或者你想自己主持一次访谈，但你希望主持人在场作为后备或协助你。”
这些功能正朝着行业所谓的“代理AI”迈进——能够更自主地行动，同时仍与人类协作的系统。创始人将这种人与AI的协作，而非完全自动化，视为可持续的前进道路。
“我们认为，公司所做的许多真正具有战略性的工作将继续由人类主持，”Hylton说。“你仍然可以通过Strella做到这一点，并在那些情况下只使用我们进行综合。”
对于Li和Bessemer来说，押注在于理解这种细微差别的创始人。“Lydia和Priya展现了我们期待长期合作的创始人确切的典型特征——以客户为中心、透明、深思熟虑，并一心一意追求本垒打式的成功，”她说。
公司拒绝透露具体的收入数据或估值。加上新的融资，Strella目前总共筹集了1800万美元，其中包括去年10月宣布的由Decibel Partners领投的400万美元种子轮融资。
随着Strella的扩张，创始人仍然专注于一个愿景：技术增强而非取代人类判断——工程团队不仅仅是阅读研究报告，而是观看七位客户努力寻找同一个按钮；产品经理可以在几秒钟内查询数月累积的访谈记录；公司无需在速度和深度之间做出选择，而是两者兼得。
“业务中有趣的部分实际上是收集那些专有数据集，大规模收集定性研究，”Hylton在描述她认为Strella的长期护城河时说。不是取代研究员，而是让公司里的每个人都成为研究员。
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