在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，AI產(chǎn)品經(jīng)理的重要性愈加凸顯。他們不僅需要了解技術(shù)，還要具備市場洞察力和創(chuàng)新能力。本文將深入探討AI產(chǎn)品經(jīng)理所需的核心能力，從產(chǎn)品構(gòu)思到落地執(zhí)行，為你揭示如何在激烈的市場競爭中脫穎而出。

在當今數(shù)字信息化和AI席卷一切的時代，AI產(chǎn)品經(jīng)理一邊連接算法模型的研究與應用，一邊連接著研發(fā)團隊與產(chǎn)品用戶，必然需要其具有多項核心能力。有別于以往的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的思路，AI產(chǎn)品經(jīng)理將有所區(qū)別和不同的能力側(cè)重，我將通過多篇連載的方式持續(xù)更新。現(xiàn)在，打頭炮要說的核心能力就是量化用戶體驗。

01 量化用戶體驗的作用

1.直接作用

1.推動算法模型進化

• 通過量化數(shù)據(jù)指引算法模型迭代方向和路線
• 優(yōu)化模型測試指標和參數(shù)權(quán)重

例如，語音助手產(chǎn)品通過分析用戶對識別準確率的負面反饋，優(yōu)化了噪聲環(huán)境下的聲學模型權(quán)重，使識別準確率提升12%。

2）拓展應用場景邊界

用戶行為數(shù)據(jù)可揭示潛在需求。

例如，智能客服系統(tǒng)通過分析用戶高頻咨詢“退換貨政策”，新增自助退貨功能，將人工客服負載降低30%。

2.間接作用

1）完善用戶畫像

采集用戶體驗數(shù)據(jù)的同時，用戶畫像將同步完善

2）反向從頭優(yōu)化整體流程

完善測試標準，增加測試集選取范圍和參考標準.通過用戶的反饋數(shù)據(jù)和相關(guān)分析，可以倒推測試應優(yōu)化和補充的內(nèi)容和對象

例如，某教育APP結(jié)合用戶操作路徑（如視頻暫停頻率）與問卷數(shù)據(jù)，構(gòu)建“學習專注度”標簽，實現(xiàn)個性化內(nèi)容推薦，用戶留存率提升18%。例如，我之前的AI醫(yī)療項目，也是通過反饋分析，細分了人群類別標簽和角度參數(shù)，優(yōu)化了測試集選取范圍和標準，提升了終端用戶的感知度5.2%。

測試集選取范圍又會繼續(xù)推動數(shù)據(jù)預清洗和處理流程的優(yōu)化，甚至同步影響標注標記流程

3）建立競爭壁壘

通過量化分析形成差異化優(yōu)勢。

例如，導航軟件通過獨家“擁堵預測準確率”指標（基于用戶實時上報數(shù)據(jù)），在競品中建立技術(shù)護城河。

我這里用一個不斷深入的例子來對比一下，大概就可以場景互換地代入一下‘量化用戶體驗能力’在實際執(zhí)行中體現(xiàn)的具體影響了

假設(shè)以上是一個AI圖像識別模型不同參數(shù)下的訓練測試結(jié)果，單從測試結(jié)果上看，全部的訓練測試結(jié)果各項指標均一致，比如準確率、精確率、召回率等等。

那我們現(xiàn)在完善一下訓練中A、B、C測試對象的信息，比如

A：真實的人類生物

B：具有人類形象的3D實物

C：包含人形象的平面實物。

現(xiàn)在做一下測試

根據(jù)下圖給出你的答案：

附圖一[1]

A：真實的人類生物

B：具有人類形象的3D實物

C：包含人形象的平面實物。

是不是有所搖擺？還是十分確定你的答案？那再來一次

根據(jù)下圖給出你的答案：

附圖二[2]

A：真實的人類生物

B：具有人類形象的3D實物

C：包含人形象的平面實物。

這次是不是就比較肯定了？很多人心里應該想著“這有什么好掙扎的，肯定是B啊”

OK，那我把使用場景再補充一下

那再把3個場景分別代入X、Y、Z的訓練結(jié)果中，根據(jù)A、B、C的對應關(guān)系，我們可以得出下面3個表

表1（場景1）

表2（場景2）

表3（場景3）

從上面3個表格里的用戶感受可以通過分析得出：

場景1（相冊自動分類工具）

• 模型訓練X中，B識別為A為什么是還行？因為在這個場景下將拍攝蠟像的圖片識別為‘人’是可以接受的，前文測試[附圖一]中的迪麗熱巴就是蠟像非真人。因為非常逼真，這個即使是讓真實的普通人類進行識別，也沒有辦法一眼分辨出來。那一個相冊自動分類工具，這個錯誤是可以接受的，所以給予還行的感受；
• 模型訓練Y中，因為沒有將真人識別出來，作為一個相冊自動分類工具，這樣就會讓用戶感受變得很差，感覺這個工具很笨；
• 模型訓練Z中，沒有將平面物體識別出來，誤識別為3D物體，算是可以接受的。

場景2（安防系統(tǒng)中的生物識別AI）

• 模型訓練X中，B識別為A為什么是很差呢？因為在這個場景下將將拍攝蠟像的圖片識別為‘人’是不可接受的，這會嚴重影響這個場景下用戶感受；
• 模型訓練Y中，A識別為B為什么是還行呢？因為假如因為角度不合適，或者識別時戴了口罩影響檢測結(jié)果，這雖然影響一部分的用戶感受，但不是完全不可接受，如果脫去口罩后仍能識別正確，那就不算很差屬于可以接受的范圍；
• 模型訓練Z中，沒有將平面物體識別出來，誤識別為3D物體，算是可以接受的。因為只有真實的人類才算是生物，該場景下不影響用戶的實際感受。

場景3（自動駕駛里的行人防碰撞剎停系統(tǒng)）

• 模型訓練X中，B識別為A為什么是還行呢？因為不管是真人，還是人形的立體實物，都會對行車安全產(chǎn)生威脅，即使識別錯誤也會對車輛舉行剎車制動；
• 模型訓練Y中，A識別為B為什么是還行呢？與X模型的原因同理；
• 模型訓練Z中，C識別為B為什么是很差呢？舉個例子，假如將路上廣告內(nèi)的人識別為具有人形的物體，在場景里就會誤判為需要制動或者避讓，那對用戶來講，觀感就會很不好。

綜合以上分析結(jié)果，同一個模型，不同的訓練下同樣的測試結(jié)果，應用在不同的場景，會得出不同截然不同的用戶體驗。

那通過量化用戶體驗，就至少可以達成我上述列舉的各類直接和間接作用了。

例如，推動算法模型進化。場景2中，增加不同角度和增加佩戴口罩后的識別率就是AI模型的優(yōu)化方向之一了，模型測試指標和參數(shù)權(quán)重也就自然有了如何優(yōu)化的具體目標了。其余的我就不一一代入舉例了，大家可以自行聯(lián)想。

當然，實際的應用場景環(huán)境和用戶體驗感受的維度非常復雜且持續(xù)在變化中，那如何有效地量化用戶體驗，并進行數(shù)據(jù)量化分析？作為AI產(chǎn)品經(jīng)理又應該如何處理？我接下來就談談我自己的實踐策略。

二、量化用戶體驗的步驟

其中包括用戶反饋采集、反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和相關(guān)性分析三個步驟，下面我將詳細展開來說說如何執(zhí)行

1.用戶反饋采集

1）主動反饋

1.1 增加用戶主動反饋流程

• 設(shè)計標準化問卷或嵌入實時反饋入口
• 創(chuàng)建群組和論壇

讓用戶可以有提交反饋和相互交流的場所和去處。

1.2 激勵機制和視覺引導

1.2.1 設(shè)置積分兌換、專屬優(yōu)惠或?qū)嵨锒Y品等激勵機制

例如，滴滴采用“反饋得優(yōu)惠券”策略，將用戶反饋率從5%提升至23%。

1.2.2 公開致謝貢獻者，賦予用戶成就感

例如，更新日志中標注“感謝用戶A的建議”

1.2.3 適當視覺提醒進行引導

例如，顯示提示語（如“點擊分享您的想法”）

2）被動反饋

2.1. A/B測試

這個細講下來很復雜，有很多重點和注意事項。[3]如果有興趣聽我詳細說明，請留言評論，我盡量提前梳理出來

比如重點有：

• 如何制定分流策略保證隨機性與均勻性
• 數(shù)據(jù)采集的完整度和準確度
• 確定統(tǒng)計顯著性與樣本周期指標
• 體驗的一致性與周期性

注意事項有：

• 實現(xiàn)方式的選擇（前/后端）
• 工具的選擇
• 數(shù)據(jù)的處理
• 多版本的并行與干擾

2.2. 埋點檢測用戶操作

2.2.1 明確埋點目標，定義清晰的‘事件’與‘變量’

例如，電商平臺埋點的話，‘添加收藏’則為事件，‘收藏類別’則為變量

2.2.2 埋點ID命名規(guī)則需有規(guī)律性和唯一性

可避免重復統(tǒng)計或遺漏

2.2.3 異常監(jiān)控和數(shù)據(jù)處理流程

異常情況會污染埋點數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提前通過增加流程來避免

2.3. 完善目標群的用戶畫像

2.3.1 多渠道多維度

例如，線上問卷、郵件、群組、論壇，還有電話、線下訪談等等

2.3.2 驗證假設(shè)，優(yōu)化用戶標簽

例如，搭配A/B測試，大膽假設(shè)，小心求證

2.3.3 杜絕數(shù)據(jù)孤島，豐富數(shù)據(jù)來源

不過度依賴歷史數(shù)據(jù)，用戶永遠在變，需求和行為也會變

2. 反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

1）整合多源數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗和預處理

確保數(shù)據(jù)格式標準化和關(guān)聯(lián)性通過清洗和預處理減少無效和異常數(shù)據(jù)

2.定量指標轉(zhuǎn)化，細化拆解成小項并賦予權(quán)重值

確保數(shù)據(jù)格式標準化和關(guān)聯(lián)性通過清洗和預處理減少無效和異常數(shù)據(jù)

3.善用AI工具協(xié)助進行數(shù)據(jù)分析

Deepseek、Chatgpt這方面使用起來很方便，效率也很高

4.保持轉(zhuǎn)化指標的動態(tài)優(yōu)化與迭代

通過持續(xù)地假設(shè)和驗證，制定詳細迭代規(guī)則并及時同步至相關(guān)人員以追求關(guān)聯(lián)性為主要目標，不盲目要求絕對的準確度和精確度

3. 相關(guān)性分析

1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

可以利用大數(shù)據(jù)和AI進行分析

例如，常用的Apriori算法可以發(fā)現(xiàn)使用“智能修圖”功能的用戶，購買會員的概率提升3.8倍（支持度>0.2，置信度>0.65）

4. 聚類與交叉分析

通過將用戶按不同規(guī)則和條件分群后的數(shù)據(jù)進行交叉分析其中的共性和特性，再賦予權(quán)重和量化值

體驗感（如痛點、爽點、癢點）與關(guān)鍵行為的數(shù)據(jù)映射

這里執(zhí)行起來比較復雜，而且需要搭配用戶畫像標簽來賦值。[4]

如何定義用戶標簽并進行賦值？這里明顯是白銀會員優(yōu)先級最高，但未注冊用戶和非會員就要根據(jù)實際情況有所不同了，具體得按產(chǎn)品運營策略和場景考慮和權(quán)衡后對比得出。

三、執(zhí)行風險與應對策略

1. 常見副作用

1）數(shù)據(jù)過載

ChatGPT就曾被指控未經(jīng)用戶明確同意，通過多種渠道大規(guī)模收集用戶敏感信息，導致數(shù)據(jù)濫用和隱私泄露風險，還導致系統(tǒng)崩潰。

2）幸存者偏差

僅關(guān)注活躍用戶反饋，容易忽略沉默用戶的流失原因，錯失改進機會。

3）影響總體項目推進

操作復雜，消耗精力較大，團隊任務目標緊時較難把握和平衡時機

2. 風險控制框架

1）優(yōu)先級矩陣

按“影響范圍×實施成本”四象限評估改進項，優(yōu)先處理高影響低成本需求。

2）敏捷迭代機制

設(shè)定兩周為數(shù)據(jù)分析周期，確保改進方案快速落地。

四、總結(jié)與展望

在AI產(chǎn)品進化過程中，量化用戶體驗已從輔助工具升級為核心驅(qū)動力。而且我認為未來趨勢將呈現(xiàn)三大特征：

• 實時化：借助邊緣計算實現(xiàn)毫秒級反饋響應
• 智能化：通過因果推斷模型（如DoWhy）穿透相關(guān)性迷霧
• 生態(tài)化：構(gòu)建用戶-數(shù)據(jù)-算法的正向增強回路

那作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，一定要緊跟腳步，加速融入AI，同時提升自己的個人能力，才能在AI產(chǎn)品進化的過程中不斷發(fā)揮作用。

五、結(jié)語

優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理需兼具數(shù)據(jù)敏感度與人性洞察力，在理性量化與感性認知間找到平衡點，量化用戶體驗能力就能很好地幫助到AI產(chǎn)品經(jīng)理，使其能在智能時代打造真正“懂用戶”的產(chǎn)品。

下一篇，將針對另外一個AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力進行展開說明，敬請期待……

[1]：圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系作者刪除

[2]：圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系作者刪除

[3]: 如果有興趣聽我詳細說明，請留言評論，我盡量提前梳理出來

[4]: 如果有興趣，請留言討論