Di era digital saat ini, kita sering kali terlalu fokus pada indikator data yang dingin, seperti lalu lintas dan tingkat konversi berbayar. Namun, kunci untuk mengubah popularitas jangka pendek menjadi loyalitas pengguna jangka panjang terletak pada pembangunan nilai emosional. Terutama dalam bidang operasi peran AI, kita harus menjadikan "koneksi emosional pengguna dengan AI" sebagai indikator kuantitatif yang dapat dioperasikan.

Berikut adalah serangkaian metode yang sederhana dan mudah diikuti yang dapat langsung memandu iterasi produk dan keputusan komersialisasi:

Pertama, buatlah sebuah hipotesis emosional, seperti "karakter AI tertentu dapat membuat pengguna baru mengunjungi kembali dua kali dalam satu minggu dan menghasilkan emosi positif". Kemudian, bagi hipotesis ini menjadi sinyal-sinyal yang dapat diukur:

1. Sinyal perilaku: termasuk jumlah kali pengguna secara aktif membangkitkan AI, interval akses, durasi percakapan, serta frekuensi berbagi atau menangkap layar.

2. Ekspresi sinyal: Mengamati ekspresi yang digunakan pengguna, perilaku memberi suka, kecenderungan untuk memberikan hadiah atau pembayaran kecil, serta kata-kata terima kasih atau pujian yang muncul dalam percakapan.

3. Sinyal Retensi: ikuti tingkat retensi emosi pada hari ke-1 dan ke-7 (apakah pengguna kembali dengan emosi positif), serta tren perubahan emosi (dari negatif ke netral hingga positif).

Metode eksperimen:

- Mendesain pengalaman percakapan A/B testing, misalnya membandingkan dua pembuka atau template respons emosional yang berbeda, dan mengujinya pada sampel pengguna berskala kecil.

- Mengumpulkan indikator yang beragam: Selain jumlah pengguna aktif harian (DAU) dan rata-rata pendapatan per pengguna (ARPU) yang tradisional, juga perlu memperkenalkan indikator baru seperti "tingkat retensi emosional (ER)" dan "nilai siklus hidup emosional (eLTV)". Di mana, eLTV dapat dihitung dengan mengalikan rata-rata jumlah interaksi positif dengan rata-rata jumlah pembayaran per interaksi.

- Menggunakan verifikasi mikro-incentive: Anda dapat mencoba menggunakan sejumlah kecil mata uang virtual sebagai hadiah yang didorong oleh emosi (misalnya, pengguna secara acak mendapatkan hadiah kecil saat mengirim umpan balik positif), dan mengamati apakah ini dapat memperbesar perilaku positif pengguna.

- Segmentasi kelompok pengguna: Menyusun strategi nilai emosional yang tepat berdasarkan karakteristik dan pola perilaku pengguna yang berbeda.

Dengan cara ini, kita dapat lebih baik memahami dan mengoptimalkan hubungan emosional antara peran AI dan pengguna, sehingga meningkatkan loyalitas jangka panjang pengguna dan nilai bisnis platform. Dalam pasar AI yang sangat kompetitif, strategi operasional yang menekankan nilai emosional ini akan menjadi kunci kemenangan.