У сучасну цифрову епоху ми часто занадто зосереджуємося на холодних показниках даних, таких як трафік і платна конверсія. Проте справжнім ключем до перетворення короткострокового зростання на довгостроку лояльність користувачів є побудова емоційної цінності. Особливо в сфері управління ролями ШІ, ми повинні розглядати "емоційний зв'язок користувача з ШІ" як дієвий кількісний показник.

Ось набір простих і зрозумілих методів, які можуть безпосередньо керувати ітерацією продукту та комерційними рішеннями:

По-перше, сформулюйте емоційну гіпотезу, наприклад, "якийсь AI персонаж може змусити нових користувачів протягом тижня самостійно відвідати двічі і викликати позитивні емоції". Потім розбийте цю гіпотезу на кількісні сигнали:

1. Сигнали поведінки: включають кількість разів, коли користувач активно пробуджує ШІ, інтервали доступу, тривалість діалогу, а також частоту обміну або скріншотів.

2. Вираз сигналу: спостерігайте за виразами обличчя користувачів, їхньою поведінкою з лайками, схильністю дарувати подарунки або здійснювати дрібні платежі, а також за словами вдячності чи похвали, що з'являються в діалозі.

3. Залишковий сигнал: підписатися на емоційний залишок на 1-й та 7-й день (чи повертаються користувачі з позитивними емоціями) та тенденцію зміни емоцій (з негативних до нейтральних і далі до позитивних).

Експериментальний метод:

- Розробити досвід діалогу A/B тестування, наприклад, порівняти два різні вступи або шаблони емоційних відповідей, протестувавши на невеликій вибірці користувачів.

- Збір різноманітних показників: окрім традиційної кількості активних користувачів на день (DAU) та середнього доходу на користувача (ARPU), також слід ввести нові показники, такі як "коефіцієнт емоційного утримання (ER)" та "емоційна життєва цінність (eLTV)". Серед них, eLTV можна визначити, помноживши середню кількість позитивних взаємодій на середню плату за кожну взаємодію.

- Використання мікроінцентивів для верифікації: можна спробувати використовувати невелику кількість віртуальної валюти як емоційно зумовлену винагороду (наприклад, користувач отримує випадкову невелику винагороду, коли надсилає позитивний відгук), спостерігаючи, чи це може посилити позитивну поведінку користувачів.

- Сегментація користувачів: розробити цільові стратегії емоційної цінності на основі різних характеристик користувачів та моделей поведінки.

За допомогою цього методу ми можемо краще зрозуміти та оптимізувати емоційний зв'язок між AI-ролями та користувачами, що підвищить довгострокову лояльність користувачів та комерційну цінність платформи. У конкурентному AI-ринку ця стратегія управління, яка акцентує увагу на емоційній цінності, стане ключем до успіху.