Na era digital de hoje, muitas vezes nos concentramos excessivamente em frios indicadores de dados, como tráfego e taxas de conversão pagas. No entanto, a verdadeira chave para transformar o calor de curto prazo em lealdade do usuário de longo prazo reside na construção de valor emocional. Especialmente no campo da operação de papéis de IA, devemos considerar "a conexão emocional do usuário com a IA" como um indicador quantificável acionável.

A seguir está um conjunto de métodos simples e práticos que podem orientar diretamente a iteração de produtos e decisões comerciais:

Primeiro, formule uma hipótese emocional, como "um personagem de IA pode fazer com que novos usuários retornem ativamente duas vezes em uma semana e gerem emoções positivas". Em seguida, decompõe esta hipótese em sinais quantificáveis:

1. Sinais de comportamento: incluem o número de vezes que o usuário ativa ativamente a IA, o intervalo de acesso, a duração da conversa e a frequência de compartilhamento ou captura de tela.

2. Sinais de expressão: observar as expressões dos usuários, comportamentos de curtidas, tendências de enviar presentes ou pagamentos de baixo valor, bem como as palavras de agradecimento ou elogio que aparecem nas conversas.

3. Sinal de retenção: seguir a taxa de retenção emocional no 1º e 7º dia (se os usuários retornam com emoções positivas) e a tendência de mudança emocional (de negativa para neutra e depois para positiva).

Métodos experimentais:

- Projetar uma experiência de conversa A/B, como comparar duas diferentes aberturas ou modelos de resposta emocional, testando em uma amostra de usuários em pequena escala.

- Coletar indicadores diversificados: além do número tradicional de usuários ativos diários (DAU) e da receita média por usuário (ARPU), é necessário introduzir novos indicadores como "taxa de retenção emocional (ER)" e "valor do ciclo de vida emocional (eLTV)". Dentre eles, o eLTV pode ser obtido calculando o número médio de interações positivas multiplicado pelo valor médio pago por cada interação.

- Utilização de microincentivos para verificação: pode-se tentar usar uma pequena quantidade de moeda virtual como recompensa impulsionada por emoções (por exemplo, os usuários recebem recompensas pequenas aleatoriamente ao enviar feedback positivo), observando se isso pode amplificar o comportamento positivo dos usuários.

- Segmentação de grupos de usuários: desenvolver estratégias de valor emocional direcionadas com base em diferentes características e padrões de comportamento dos usuários.

Através deste método, podemos compreender melhor e otimizar a ligação emocional entre os papéis da IA e os utilizadores, aumentando assim a lealdade a longo prazo dos utilizadores e o valor comercial da plataforma. Num mercado de IA altamente competitivo, esta estratégia operacional focada no valor emocional será a chave para o sucesso.