全球觀察者深度出品

縱橫寰宇，洞察時(shí)代風(fēng)云

現(xiàn)在市面上的AI產(chǎn)品，十個(gè)里有六個(gè)用起來(lái)像“人工智障”。

要么喊半天沒(méi)反應(yīng)，要么答非所問(wèn)，最后還是得手動(dòng)操作。

這事兒不是技術(shù)不行，是產(chǎn)品從根上就跑偏了光顧著堆參數(shù)，忘了用戶到底要解決啥問(wèn)題。

需求分析得避開(kāi)“偽痛點(diǎn)”

做AI產(chǎn)品，第一步就得搞明白用戶在哪兒、啥狀態(tài)、要干啥。

光畫(huà)個(gè)用戶畫(huà)像寫著“25-35歲白領(lǐng)”沒(méi)用，得鉆進(jìn)場(chǎng)景里當(dāng)“替身”。

去年有家銀行做智能客服，團(tuán)隊(duì)統(tǒng)計(jì)了一堆用戶年齡職業(yè)，上線后老人家全罵街。

后來(lái)才發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)用戶里不少是菜市場(chǎng)買菜的大爺大媽，現(xiàn)場(chǎng)噪音比說(shuō)話聲還大，語(yǔ)音識(shí)別能準(zhǔn)才怪。

用戶畫(huà)像得有三維：環(huán)境、狀態(tài)、目標(biāo)。

環(huán)境是安靜還是吵，網(wǎng)絡(luò)好還是差；狀態(tài)是著急還是悠閑，是躺著還是走著；目標(biāo)是要快還是要準(zhǔn)，能接受幾步操作。

缺一個(gè)，AI就可能變成“聾子瞎子”。

就像你跟朋友，躺著打字和走路發(fā)語(yǔ)音，需求能一樣嗎？AI得把這些都想到。

場(chǎng)景拆解也得講究顆粒度，不能大而化之。

用戶說(shuō)“要便宜耳機(jī)”，背后可能是學(xué)生黨要幾十塊的，也可能是上班族要性價(jià)比高的。

有個(gè)電商平臺(tái)原來(lái)直接推薦，用戶罵“瞎推”。

后來(lái)用四象限法拆成16個(gè)場(chǎng)景，比如“意圖模糊+操作簡(jiǎn)單”就給多選引導(dǎo)，識(shí)別準(zhǔn)確率一下提上來(lái)了。

最容易踩坑的是“偽場(chǎng)景”。

有些團(tuán)隊(duì)總想覆蓋所有場(chǎng)景，結(jié)果每個(gè)都做不精。

某智能家居音箱一開(kāi)始非要做“廚房菜譜推薦”，數(shù)據(jù)出來(lái)才發(fā)現(xiàn)，用戶在廚房最愛(ài)用的是“定時(shí)提醒”燉著湯怕忘時(shí)間。

后來(lái)聚焦這個(gè)功能，用戶留存漲了不少。

做AI不是撒大網(wǎng)，是找準(zhǔn)用戶真需要的“那根針”。

AI產(chǎn)品的“實(shí)用主義”法則

技術(shù)選型最忌諱“唯參數(shù)論”。

很多團(tuán)隊(duì)上來(lái)就喊“上大模型”，好像參數(shù)越大越厲害。

其實(shí)70%的活兒小模型就能搞定，組合拳比單打獨(dú)斗靠譜。

有個(gè)教育公司做作文批改，把“錯(cuò)別字識(shí)別”交給小模型，“語(yǔ)法糾錯(cuò)”用中等模型，“創(chuàng)意評(píng)分”才上大模型。

結(jié)果成本降了八成多，響應(yīng)速度從3秒縮到0.4秒，用戶用著還更爽。

AI再聰明也得留“后路”人工兜底。

去年某政務(wù)APP做智能填表，一開(kāi)始AI自動(dòng)提取信息，看著挺方便，結(jié)果1%的關(guān)鍵信息錯(cuò)誤率，用戶投訴一堆。

后來(lái)加了個(gè)“用戶確認(rèn)頁(yè)”，讓大家自己核對(duì)一遍，錯(cuò)誤率降到0.3%。

用戶要的不是AI多神，是“這東西靠譜，我能控制”。

技術(shù)選型得跟著業(yè)務(wù)目標(biāo)走，別盲目追熱點(diǎn)。

前幾年自動(dòng)駕駛火的時(shí)候，有家公司非要沖L4級(jí)技術(shù)，結(jié)果基礎(chǔ)的自動(dòng)剎車功能都沒(méi)做好。

用戶買車是為了安全，不是看你多先進(jìn)。

最后落地時(shí)間拖了兩年，市場(chǎng)早被別人占了。

做AI產(chǎn)品，得先想“用戶愿意為什么買單”，再看“技術(shù)能不能撐起來(lái)”。

交互設(shè)計(jì)得有點(diǎn)“人情味”。

別讓用戶對(duì)著空白輸入框干瞪眼，給點(diǎn)提示，比如熱門問(wèn)題、上下文引導(dǎo)，就像教小孩說(shuō)話，得有腳手架。

有個(gè)AI助手加了這些功能后，用戶輸入效率提了一半。

情感交互更得注意細(xì)節(jié)，別老說(shuō)“我理解你的感受”，太假。

某心理APP的機(jī)器人改了話術(shù)：先沉默半秒，再用降調(diào)問(wèn)“你愿意多說(shuō)說(shuō)嗎？”，用戶留存一下高了三成多。

數(shù)據(jù)閉環(huán)是AI進(jìn)化的養(yǎng)料，但不能只看表面數(shù)據(jù)。

有個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)光統(tǒng)計(jì)“用戶點(diǎn)擊了哪個(gè)答案”，準(zhǔn)確率死活上不去。

后來(lái)加了“用戶是否修改答案”“是否追問(wèn)”等12個(gè)維度，周迭代準(zhǔn)確率從1.2%漲到4.5%。

用戶的每一個(gè)猶豫、每一次修改，都是在教AI怎么變聰明。

說(shuō)到底，AI產(chǎn)品的終極目標(biāo)不是打造“最聰明的機(jī)器”，是讓技術(shù)隱形，幫用戶把事兒辦了。

下次做產(chǎn)品前，不妨先問(wèn)自己：這東西是解決用戶痛點(diǎn)，還是在炫技？別讓60%的“人工智障”名單里，又多一個(gè)你的產(chǎn)品。