Dovetail AI 的搜尋意圖通常是：「訪談資料很多，能不能快速整理出重點？」它不是一般聊天工具，而是使用者研究資料庫中的 AI 功能，適合把訪談、逐字稿、標註、摘要與洞察放在同一個地方。
根據 Dovetail 官方文件，AI 產生的 summary、insight 與其他內容會以 AI contributor 標示；如果使用者編輯 summary 或接受 highlight，也會留下使用者 avatar，方便看出哪些內容經過人類介入。
適合誰使用
| 使用者 | 適合原因 |
|---|---|
| UX researcher | 整理訪談、標註與洞察 |
| 產品經理 | 從研究資料找產品決策線索 |
| 設計團隊 | 將使用者語句轉成需求與問題 |
| 客戶成功團隊 | 匯整客戶回饋與常見痛點 |
| 創業團隊 | 建立早期使用者研究資料庫 |
如果只是要整理一份小型問卷，Hotjar 或表單工具可能就夠；如果資料包含大量訪談與研究素材，Dovetail 更適合。
Dovetail AI 可以做什麼
| 功能 | 用法 |
|---|---|
| Summary | 將訪談或資料片段整理成摘要 |
| Highlights | 協助找出可標註的重點片段 |
| Insights | 將多個 highlight 整理成洞察 |
| Natural language search | 用自然語言搜尋研究資料 |
| Chat follow-up | 對 summary 或資料進一步追問 |
| Human traceability | 標示 AI 與人類編輯痕跡 |
Dovetail 官方文件也提到，使用 Dovetail 的 AI 功能可避免把客戶資料複製到外部工具中來回貼上，降低人為錯誤風險。
建議使用流程
- 先把訪談錄音、逐字稿、問卷或客服回饋集中到 Dovetail。
- 用 AI 產生第一版摘要。
- 研究者回到原文檢查摘要是否漏掉脈絡。
- 建立 highlights，並標註主題、情緒或使用者任務。
- 將多個 highlights 整理成 insight。
- 為每個 insight 補上證據、代表性 quote 與限制。
- 在產品決策前，由研究者確認結論不是只來自 AI 摘要。
Prompt 或查詢範例
請根據這些訪談整理三個最常見的 onboarding 痛點。
請輸出：
一、痛點名稱
二、使用者原話證據
三、可能原因
四、需要進一步驗證的假設
不要把少數個案描述成普遍結論。注意事項
AI 很適合做第一輪整理，但使用者研究不能只靠摘要。研究者仍要判斷樣本來源、訪談脈絡、語氣、沉默、任務情境與產品階段。
Dovetail 官方文件表示 models aren’t learning from your data，但企業導入時仍應檢查 MSA、privacy policy、DPA 與 trust center，確認是否符合內部資料政策。