En la era digital actual, a menudo nos preocupamos demasiado por fríos indicadores de datos, como el tráfico y la tasa de conversión pagada. Sin embargo, la clave para transformar el entusiasmo a corto plazo en lealtad a largo plazo de los usuarios radica en la construcción del valor emocional. Especialmente en el ámbito de la operación de roles de IA, deberíamos considerar "la conexión emocional del usuario con la IA" como un indicador cuantificable y operativo.

A continuación, se presenta un método simple y práctico que puede guiar directamente las iteraciones de productos y las decisiones de comercialización:

Primero, formula una hipótesis emocional, como "un personaje de IA puede hacer que los nuevos usuarios regresen activamente dos veces en una semana y generen emociones positivas". Luego, desglosa esta hipótesis en señales cuantificables:

1. Señales de comportamiento: incluyen la cantidad de veces que el usuario activa la IA, el intervalo de acceso, la duración de las conversaciones y la frecuencia de compartir o capturar pantallas.

2. Señales de expresión: observar las expresiones que utilizan los usuarios, sus comportamientos de dar 'me gusta', la tendencia a regalar o hacer pequeños pagos, así como las palabras de agradecimiento o elogio que aparecen en las conversaciones.

3. Señales de retención: seguir la tasa de retención emocional del día 1 y el día 7 (si los usuarios regresan con emociones positivas) y la tendencia de cambio emocional (de negativa a neutral y luego a positiva).

Método experimental:

- Diseñar experiencias de conversación para pruebas A/B, por ejemplo, comparar dos diferentes plantillas de apertura o respuestas emocionales, y probarlas en una muestra de usuarios a pequeña escala.

- Recopilar indicadores diversificados: además de las métricas tradicionales como el número diario de usuarios activos (DAU) y el ingreso promedio por usuario (ARPU), también se deben introducir nuevos indicadores como "tasa de retención emocional (ER)" y "valor de vida del ciclo emocional (eLTV)". Entre ellos, el eLTV se puede calcular multiplicando el número promedio de interacciones positivas por el monto promedio de pago por interacción.

- Uso de microincentivos para la verificación: se puede intentar utilizar una pequeña cantidad de criptomonedas como recompensa impulsada por emociones (por ejemplo, obtener recompensas pequeñas al azar cuando los usuarios envían comentarios positivos), para observar si esto puede amplificar el comportamiento positivo de los usuarios.

- Segmentación de usuarios: Desarrollar estrategias de valor emocional específicas según las diferentes características y patrones de comportamiento de los usuarios.

A través de este método, podemos comprender y optimizar mejor la conexión emocional entre los roles de IA y los usuarios, lo que aumenta la lealtad a largo plazo de los usuarios y el valor comercial de la plataforma. En un mercado de IA altamente competitivo, esta estrategia operativa centrada en el valor emocional se convertirá en la clave del éxito.