核心发现概览
主要结论
- PandaAI用户以半自动交易者为主，有一定策略基础但依赖人工执行
- AI工作流是最受欢迎的功能，但用户普遍反映学习曲线陡峭
- 用户对一站式量化平台的期望很高，但当前产品在易用性和稳定性方面存在挑战
- 文档教程不足和系统性能问题是用户最希望改进的方面
- 多数用户希望通过PandaAI降低量化门槛，实现从策略想法到实盘验证的全流程
第一部分：用户画像分析
1、你目前主要的交易方式？
2、你最常使用哪些量化/研究工具？
3、目前使用 PandaAI 的频率？
4、你最常使用 PandaAI 的哪些功能？
第二部分：策略与使用情况
5、你的策略主要风格是什么？
6、你希望 PandaAI 在你的交易/研究路径有什么作用？
7、你第一次使用 PandaAI 的整体感受？
8、你在哪个环节遇到困难？
9、你第一次觉得 PandaAI 最亮眼的功能是什么？
AI工作流
策略生成
仿真实盘
模块化设计
超级图表
界面美观
因子研究
一站式平台
第三部分：痛点与问题反馈
10、本周在使用中最不顺畅的点什么？
系统卡顿
加载缓慢
仿真实盘BUG
AI理解困难
缺少示例
界面复杂
流程不清晰
文档不足
11、你加入 PandaAI 的最主要目标是什么？
12、PandaAI 哪个能力对你最重要？
第四部分：用户建议与奖励选择
13、你最希望 PandaAI 立刻改进的一点是什么？
已选择 0 位用户
奖励预算: 1000 元
| 选择 |
序号 |
微信名 |
用户类型 |
使用频率 |
最希望 PandaAI 立刻改进的一点 |
建议类型 |
优先级 |
第五部分：理想与核心价值
14、在你的想象中，PandaAI 最理想的能力是什么？
一站式量化平台
自然语言交互
全流程自动化
AI自动策略生成
因子研究完善
实时策略验证
策略市场
深度学习集成
15、你认为 PandaAI 最能帮助你解决的核心问题是什么？
降低量化门槛
节省开发时间
策略快速验证
因子研究
代码自动生成
仿真实盘
机器学习集成
策略复现
产品优化建议汇总
基于用户反馈的优化优先级
- 高优先级（1-2周内解决）：修复仿真实盘BUG、解决系统卡顿问题、增加新手引导
- 中优先级（1个月内解决）：完善文档教程、优化AI工作流交互、增加示例模板
- 长期规划（1-3个月）：增强AI能力、建立策略市场、支持更多品种
用户建议分类统计
| 建议类型 |
数量 |
占比 |
代表建议 |
| 系统性能优化 |
18 |
35.3% |
解决卡顿问题，提升页面加载速度 |
| 文档教程完善 |
15 |
29.4% |
录制更多教学视频，提供详细文档 |
| 功能BUG修复 |
12 |
23.5% |
修复仿真实盘BUG，优化AI工作流 |
| 用户体验优化 |
10 |
19.6% |
简化操作界面，优化流程清晰度 |
| 新功能建议 |
8 |
15.7% |
支持股票实盘，增加案例模板 |