PandaAI用户调研分析报告

核心发现概览

43.1%

半自动交易用户

90.2%

使用AI工作流功能

43.1%

认为AI工作流理解困难

58.8%

以学习量化为主要目标

            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

        

用户画像分析

用户交易方式分布

用户使用频率

用户常用量化工具（多选）

功能使用分析

PandaAI功能使用热度排名

用户策略风格分布（多选）

用户希望PandaAI扮演的角色

使用体验与痛点

首次使用整体感受

用户遇到的主要困难（多选）

本周使用中最不顺畅的点

关键词大小表示提及频率

用户目标与期望

用户加入PandaAI的主要目标（多选）

PandaAI能力重要性排序

用户最希望改进的方面

用户旅程与痛点演进

1

首次使用

(1-3天)

找不到功能入口
整体流程不清晰
界面布局不熟悉

2

初步探索

(1-2周)

AI工作流理解困难
缺乏示例模板参考
因子研究界面困惑

3

深度使用

(2-4周)

仿真实盘BUG
系统卡顿问题
策略调试困难

4

熟练使用

(1个月+)

高级功能需求
自定义策略扩展
实盘对接需求

数据详情表

问题	主要数据点	占比/频次
主要交易方式	半自动（有策略框架，但人工执行）	43.1% (22人)
使用频率	每周3-5次	35.3% (18人)
最常使用功能	AI工作流（策略/因子生成）	90.2% (46人)
策略主要风格	趋势策略	62.7% (32人)
希望PandaAI扮演的角色	一站式量化平台	31.4% (16人)
首次使用感受	基本顺畅	43.1% (22人)
遇到困难环节	AI工作流理解困难	43.1% (22人)
加入主要目标	想学习量化（入门）	58.8% (30人)
最重要能力	因子研究/数据分析	74.5% (38人)
最希望改进点	更多教学视频/详细文档	23.5% (12人)

产品优化建议

短期优化（1个月内）

增加新手引导视频和图文教程
修复仿真实盘主要BUG
优化页面加载速度，解决卡顿问题
提供更多策略和因子示例模板

中期改进（1-3个月）

完善API文档和用户手册
优化AI工作流交互，降低理解难度
增强因子研究界面的易用性
建立策略模板库和案例库

长期规划（3个月以上）

实现一站式量化平台全流程
增强AI策略生成和调试能力
建立策略市场和社区生态
支持更多品种和更复杂的策略类型