В современную цифровую эпоху мы часто чрезмерно сосредотачиваемся на холодных показателях данных, таких как трафик и коэффициент конверсии. Однако ключом к тому, чтобы превратить краткосрочную популярность в долгосрочную лояльность пользователей, является создание эмоциональной ценности. Особенно в области управления AI-ролями мы должны рассматривать "эмоциональную связь пользователей с AI" как операционный количественный показатель.

Вот простой и удобный способ, который может напрямую направлять итерацию продуктов и коммерческие решения:

Сначала сформулируйте эмоциональную гипотезу, например, "определенный AI-герой может заставить новых пользователей вернуться дважды в течение недели и вызвать положительные эмоции". Затем разбейте эту гипотезу на количественные сигналы:

1. Поведенческие сигналы: включая количество активных вызовов ИИ пользователем, интервалы доступа, продолжительность диалогов, а также частоту обмена или скриншотов.

2. Выражение сигналов: наблюдение за выражениями лиц пользователей, поведением лайков, склонностью дарить подарки или делать небольшие платежи, а также появлением слов благодарности или похвалы в диалоге.

3. Сигнал удержания: следовать за коэффициентом эмоционального удержания на 1-й и 7-й день (приходят ли пользователи с позитивными эмоциями повторно) и за тенденцией изменения эмоций (от негативных к нейтральным, затем к позитивным).

Методы эксперимента:

- Разработка диалогового опыта для A/B тестирования, например, сравнение двух различных приветствий или шаблонов эмоциональных ответов, тестирование на небольшой выборке пользователей.

- Сбор разнообразных показателей: помимо традиционного числа активных пользователей в день (DAU) и средней выручки на пользователя (ARPU), необходимо ввести новые показатели, такие как "коэффициент эмоционального удержания (ER)" и "эмоциональная жизненная ценность (eLTV)". В частности, eLTV можно рассчитать, умножив среднее количество положительных взаимодействий на среднюю сумму платежа за каждое взаимодействие.

- Использование микроинцентивов для верификации: можно попробовать использовать небольшое количество виртуальной валюты в качестве эмоционально мотивированного вознаграждения (например, случайно получать небольшие вознаграждения, когда пользователи отправляют положительные отзывы), чтобы наблюдать, сможет ли это усилить положительное поведение пользователей.

- Сегментация пользовательских групп: разработка целевых стратегий эмоциональной ценности в зависимости от различных характеристик пользователей и моделей поведения.

С помощью этого метода мы можем лучше понять и оптимизировать эмоциональную связь между ролями ИИ и пользователями, что, в свою очередь, повысит долгосрочную лояльность пользователей и коммерческую ценность платформы. В условиях жесткой конкуренции на рынке ИИ такая операционная стратегия, ориентированная на эмоциональную ценность, станет ключом к успеху.