Trong thời đại số hiện nay, chúng ta thường quá chú trọng vào các chỉ số dữ liệu lạnh như lưu lượng truy cập và tỷ lệ chuyển đổi trả phí. Tuy nhiên, chìa khóa thực sự để biến sự nóng sốt ngắn hạn thành lòng trung thành của người dùng lâu dài nằm ở việc xây dựng giá trị cảm xúc. Đặc biệt trong lĩnh vực vận hành AI, chúng ta nên coi "mối liên kết cảm xúc của người dùng với AI" như một chỉ số định lượng có thể hành động.

Dưới đây là một bộ phương pháp đơn giản và dễ thực hiện có thể trực tiếp hướng dẫn quy trình lặp lại sản phẩm và các quyết định thương mại:

Đầu tiên, hãy đặt ra một giả thuyết cảm xúc, chẳng hạn như "Một nhân vật AI có thể khiến người dùng mới quay lại hai lần trong một tuần và tạo ra cảm xúc tích cực". Sau đó, phân tích giả thuyết này thành các tín hiệu có thể định lượng:

1. Tín hiệu hành vi: bao gồm số lần người dùng chủ động đánh thức AI, khoảng cách truy cập, thời gian cuộc trò chuyện, và tần suất chia sẻ hoặc chụp màn hình.

2. Biểu thị tín hiệu: Quan sát biểu cảm của người dùng, hành vi thích, xu hướng tặng quà hoặc thanh toán nhỏ, cũng như sự xuất hiện của các từ cảm ơn hoặc khen ngợi trong cuộc trò chuyện.

3. Tín hiệu giữ chân: theo dõi tỷ lệ giữ chân cảm xúc vào ngày 1 và ngày 7 (người dùng có trở lại với cảm xúc tích cực hay không), cũng như xu hướng biến đổi cảm xúc (từ tiêu cực sang trung tính rồi sang tích cực).

Phương pháp thí nghiệm:

- Thiết kế trải nghiệm đối thoại A/B, chẳng hạn như so sánh hai lời chào hoặc mẫu phản hồi cảm xúc khác nhau, và thử nghiệm trên một mẫu người dùng nhỏ.

- Thu thập các chỉ số đa dạng: Ngoài các chỉ số truyền thống như số người dùng hoạt động hàng ngày (DAU) và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU), cần phải đưa vào các chỉ số mới như "tỷ lệ giữ chân cảm xúc (ER)" và "giá trị vòng đời cảm xúc (eLTV)". Trong đó, eLTV có thể được tính bằng cách nhân số lần tương tác tích cực trung bình với số tiền chi trả trung bình cho mỗi lần tương tác.

- Sử dụng xác thực vi động lực: có thể thử dùng một lượng nhỏ tiền ảo làm phần thưởng dựa trên cảm xúc (chẳng hạn như người dùng nhận được phần thưởng nhỏ ngẫu nhiên khi gửi phản hồi tích cực), quan sát xem điều này có thể khuếch đại hành vi tích cực của người dùng hay không.

- Phân khúc người dùng: Dựa trên các đặc điểm và hành vi khác nhau của người dùng, xây dựng chiến lược giá trị cảm xúc phù hợp.

Thông qua phương pháp này, chúng ta có thể hiểu và tối ưu hóa mối liên hệ cảm xúc giữa vai trò AI và người dùng, từ đó nâng cao lòng trung thành lâu dài của người dùng và giá trị thương mại của nền tảng. Trong thị trường AI cạnh tranh khốc liệt, chiến lược vận hành chú trọng vào giá trị cảm xúc này sẽ trở thành chìa khóa thành công.