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Stetos.co

Stetos.co是一款依托AI技术,专注于大规模定性访谈执行与结果汇总的协作平台,面向有定性内容处理需求的各类用户,提供AI智能访谈执行、结果自动结构化汇总、主题编码分析、多渠道访谈同步、数据隐私保护等核心功能

Stetos.co是一款依托AI技术,专注于大规模定性访谈执行与结果汇总的协作平台,面向有定性内容处理需求的各类用户,提供AI智能访谈执行、结果自动结构化汇总、主题编码分析、多渠道访谈同步、数据隐私保护等核心功能。可应用于大规模用户调研、学术质性研究、产品需求挖掘、消费者行为分析等多种需要处理大量定性访谈内容的场景,帮助用户处理多轮访谈信息,降低人工整理成本,提升定性研究的执行效率。

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国内可访问编辑评分 3.5免费增值,部分功能付费AI语音助手热度第 9 / 236 名官网检测异常收录证明开发者认领
官网预览官网首页:Stetos.co 界面预览(2026.09.15 截图)1 / 1
适用对象
企业市场调研团队(消费者行为研究场景)
主要功能
AI智能访谈、结构化汇总
计费方式
免费增值,部分功能付费
平台
网页
已收录
2026.09.04(56 天)
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度58
资料深度54
核验可信85

六维指标基于站内真实数据(热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等)综合评估,非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#9 / 236

累计站内点击

1

近 7 日点击

1

排名与点击为站内真实统计口径,反映 Toolifai 用户行为,非编辑评分。

Stetos.co是什么,怎么使用?

约 4 分钟

Stetos.co是一款依托AI技术,专注于大规模定性访谈执行与结果汇总的协作平台,面向有定性内容处理需求的各类用户,提供AI智能访谈执行、结果自动结构化汇总、主题编码分析、多渠道访谈同步、数据隐私保护等核心功能。可应用于大规模用户调研、学术质性研究、产品需求挖掘、消费者行为分析等多种需要处理大量定性访谈内容的场景,帮助用户处理多轮访谈信息,降低人工整理成本,提升定性研究的执行效率。

主要功能

  • AI智能访谈:用户导入预设访谈提纲后,系统可根据提纲自动发起多轮访谈对话,针对受访者的回答进行逻辑追问,无需人工全程参与。访谈过程自动记录所有对话内容,支持同步识别受访者的语气与表述重点,自动标注关键信息片段,减少前期人工记录的工作量。
  • 结构化汇总:完成所有访谈内容收集后,系统可自动将分散的多份访谈记录整理为结构化文档,按照访谈提纲的问题维度拆分归类内容,自动生成条理清晰的汇总表格。用户可直接导出整理后的文档,无需手动调整格式与分类,缩短整体整理周期。
  • 主题编码分析:系统可根据用户设置的研究主题,自动对所有访谈内容进行语义识别,提取与主题相关的核心观点,完成开放式编码与主轴编码的初步分类。用户可直接查看不同维度下的观点分布,还可以手动调整编码分类,优化分析结果,辅助后续研究结论推导。
  • 多渠道同步:平台支持通过生成专属访谈链接,通过邮件、社交平台、调研问卷网站等多种渠道分发访谈邀请,受访者无需注册账号即可直接进入访谈页面完成对话。所有渠道收集到的访谈内容会自动同步到平台后台,统一存储管理,不需要用户手动整合不同来源的数据。
  • 隐私保护机制:平台对所有访谈数据进行端到端加密存储,用户可设置团队访问权限,不同成员仅能查看对应权限内的访谈内容,敏感内容可设置单独访问密码。平台不会将用户的访谈数据用于训练自身AI模型,也不会向第三方共享用户的研究内容,保障数据安全。
  • 团队协作管理:支持创建团队项目,邀请多个协作者加入同一项目,可分配不同的操作权限,如访谈设计、内容查看、编码调整、结果导出等。所有协作者的操作记录会自动留存,可查看修改历史,支持回滚到之前的版本,方便团队成员共同推进定性研究项目。

怎么使用

  1. 第一步,打开Stetos.co官网,注册个人或团队账号,登录后进入项目管理页面,点击新建项目,填写项目名称与研究主题,完成项目创建。 第二步,进入项目详情页,添加预设访谈提纲,设置每个问题的追问规则与AI访谈逻辑,确认后生成专属的访谈分发链接。 第三步,将生成的访谈链接通过选定渠道分发,邀请目标受访者完成访谈,平台后台自动实时同步收集到的所有访谈内容。 第四步,待访谈收集完成后,开启自动结构化汇总与主题编码分析,等待AI处理完成后查看初步结果,手动调整编码分类与内容归类。 第五步,确认分析结果无误后,根据需求选择对应格式导出汇总内容与分析报告,完成整个定性访谈处理流程。

适合什么人群

  • 企业市场调研团队(消费者行为研究场景)
  • 学术研究人员(质性研究数据处理场景)
  • 用户体验设计师(产品用户反馈收集整理场景)
  • 产品经理(产品需求挖掘场景)
  • 高校社会学专业师生(访谈研究教学场景)
  • 市场咨询公司(客户行业研究场景)

总结

这是一款依托AI技术处理大规模定性访谈内容的协作平台,针对定性研究中人工整理成本高、周期长的痛点,提供从访谈执行到结果分析的全流程支持。对于需要处理数十甚至上百份访谈内容的用户来说,该平台可以替代大部分人工重复工作,自动完成内容记录、结构化整理和初步编码分析,帮助用户将更多精力放在结论推导而非内容整理上。平台支持多团队协作,适配不同规模的研究项目,从个人学术研究到企业大规模调研都可以使用。隐私保护机制完善,能够保障敏感访谈数据的安全,多渠道同步收集的功能也降低了受访者的参与门槛,提升了访谈收集的效率,是处理定性访谈数据的可用工具。

价格与免费额度

Stetos.co提供免费试用版本,免费版本支持创建3个项目,每个项目最多可收集20份访谈内容,基础的AI访谈执行与结构化汇总功能均可使用,适合个人小规模预调研使用。付费版本分为个人版与团队版,个人版每月定价约12美元,支持创建15个项目,每个项目最多可收集100份访谈内容,解锁主题编码分析与多格式导出功能;团队版按成员人数定价,每位成员每月定价约8美元,无项目数量与访谈数量限制,解锁团队协作与权限管理功能。建议个人小规模研究选择个人版,企业团队调研选择团队版。

优点与不足

优点

  • 支持全流程AI处理,从访谈执行到结果分析覆盖完整工作流
  • 受访者无需注册即可参与访谈,降低参与门槛提升回收率
  • 提供自动主题编码分析,减少人工编码的工作量
  • 端到端加密存储,用户数据不被用于模型训练,隐私保障完善
  • 支持多团队协作,权限划分清晰,适配团队项目需求
  • 支持多种常用格式导出,适配不同的后续使用场景

不足

  • 目前仅支持网页端使用,暂无移动端适配,无法随时处理内容
  • AI编码分析仅能完成初步分类,复杂主题仍需要手动调整
  • 免费版可处理的访谈数量有限,大规模项目需要开通付费
  • 暂不支持直接对接第三方通讯工具发起访谈,仅能通过链接收集

能帮你做的 8 件事

  1. 01AI智能访谈
  2. 02结构化汇总
  3. 03主题编码分析
  4. 04多渠道同步
  5. 05AI访谈工具场景的常用方案
  6. 06定性研究场景的常用方案
  7. 07企业市场调研团队(消费者行为研究场景)的日常效率工具
  8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

  • 页面资料核验与信息更新
  • Stetos.co 收录进 Toolifai 目录

常见问题

该平台支持哪些语言的访谈处理?

目前平台主流支持英语与中文两种语言的访谈内容处理,AI访谈执行、语义识别、编码分析等功能都可以适配这两种语言。对于其他小语种,平台可以完成基础的内容记录与结构化汇总,但AI编码分析的识别准确率会有所下降,因此如果是小语种的大规模定性研究,建议先使用免费版本测试效果后,再决定是否开通付费版本。

有帮助吗

受访者参与访谈需要下载软件或注册账号吗?

不需要,平台生成的访谈链接可以直接分享给受访者,受访者点击链接后即可直接进入访谈页面,按照AI引导完成对话,不需要下载额外的客户端,也不需要注册平台账号,整个参与过程仅需要浏览器即可完成,降低了受访者的参与门槛,有助于提升访谈的完成率,也减少了组织者的沟通成本。

有帮助吗

我的访谈数据会被平台用于AI训练吗?

根据平台的隐私政策,用户上传和收集的所有访谈数据,所有权均归用户所有,平台不会将用户的非公开访谈数据用于自身AI模型的训练,也不会向任何第三方共享用户的访谈内容与研究数据。所有数据均采用端到端加密存储,仅获得用户授权的团队成员可以查看,保障用户研究数据的安全与隐私。

有帮助吗

可以导入已经完成的访谈记录进行处理吗?

可以,平台除了支持自动发起AI访谈收集内容外,也支持用户上传已经完成的访谈转录文本,上传后平台同样可以对已有的访谈内容进行结构化汇总与主题编码分析,适配已经完成访谈收集仅需要后续整理分析的用户需求。上传支持批量上传多个文本文件,处理完成后统一生成汇总结果。

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团队协作支持哪些权限划分?

平台团队协作支持三种基础权限划分,分别是管理员、编辑、查看者。管理员可以创建项目、邀请成员、修改项目设置、导出结果;编辑可以调整编码分类、修改内容汇总;查看者仅能查看已经整理完成的结果,无法进行修改。项目创建者可以根据团队成员的分工,为不同成员分配对应权限,方便项目管理。

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导出的结果可以直接用于学术论文吗?

平台导出的结构化汇总与编码结果,可以作为研究素材用于学术论文,导出的内容格式符合学术研究的基础整理要求,用户可以在此基础上进行进一步的分析与结论推导。平台也支持导出原始的访谈记录,用户可以在论文中附上原始数据来源,符合学术研究的规范要求。

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