在当今数字信息化和AI席卷一切的时代，AI产品经理一边连接算法模型的研究与应用，一边连接着研发团队与产品用户，必然需要其具有多项核心能力。有别于以往的互联网产品的思路，AI产品经理将有所区别和不同的能力侧重，我将通过多篇连载的方式持续更新。现在，打头炮要说的核心能力就是量化用户体验。 01 量化用户体验的作用1.直接作用1.推动算法模型进化
例如，语音助手产品通过分析用户对识别准确率的负面反馈，优化了噪声环境下的声学模型权重，使识别准确率提升12%。 2）拓展应用场景边界 用户行为数据可揭示潜在需求。 例如，智能客服系统通过分析用户高频咨询“退换货政策”，新增自助退货功能，将人工客服负载降低30%。 2.间接作用1）完善用户画像 采集用户体验数据的同时，用户画像将同步完善 2）反向从头优化整体流程 完善测试标准，增加测试集选取范围和参考标准.通过用户的反馈数据和相关分析，可以倒推测试应优化和补充的内容和对象 例如，某教育APP结合用户操作路径（如视频暂停频率）与问卷数据，构建“学习专注度”标签，实现个性化内容推荐，用户留存率提升18%。例如，我之前的AI医疗项目，也是通过反馈分析，细分了人群类别标签和角度参数，优化了测试集选取范围和标准，提升了终端用户的感知度5.2%。 测试集选取范围又会继续推动数据预清洗和处理流程的优化，甚至同步影响标注标记流程 3）建立竞争壁垒 通过量化分析形成差异化优势。 例如，导航软件通过独家“拥堵预测准确率”指标（基于用户实时上报数据），在竞品中建立技术护城河。 我这里用一个不断深入的例子来对比一下，大概就可以场景互换地代入一下‘量化用户体验能力’在实际执行中体现的具体影响了 假设以上是一个AI图像识别模型不同参数下的训练测试结果，单从测试结果上看，全部的训练测试结果各项指标均一致，比如准确率、精确率、召回率等等。 那我们现在完善一下训练中A、B、C测试对象的信息，比如 A：真实的人类生物 B：具有人类形象的3D实物 C：包含人形象的平面实物。 现在做一下测试根据下图给出你的答案：
附图一[1] 是不是有所摇摆？还是十分确定你的答案？那再来一次 根据下图给出你的答案：
附图二[2] 这次是不是就比较肯定了？很多人心里应该想着“这有什么好挣扎的，肯定是B啊” OK，那我把使用场景再补充一下
那再把3个场景分别代入X、Y、Z的训练结果中，根据A、B、C的对应关系，我们可以得出下面3个表 表1（场景1） 表2（场景2） 表3（场景3） 从上面3个表格里的用户感受可以通过分析得出： 场景1（相册自动分类工具）
场景2（安防系统中的生物识别AI）
场景3（自动驾驶里的行人防碰撞刹停系统）
综合以上分析结果，同一个模型，不同的训练下同样的测试结果，应用在不同的场景，会得出不同截然不同的用户体验。 那通过量化用户体验，就至少可以达成我上述列举的各类直接和间接作用了。 例如，推动算法模型进化。场景2中，增加不同角度和增加佩戴口罩后的识别率就是AI模型的优化方向之一了，模型测试指标和参数权重也就自然有了如何优化的具体目标了。其余的我就不一一代入举例了，大家可以自行联想。 当然，实际的应用场景环境和用户体验感受的维度非常复杂且持续在变化中，那如何有效地量化用户体验，并进行数据量化分析？作为AI产品经理又应该如何处理？我接下来就谈谈我自己的实践策略。 二、量化用户体验的步骤其中包括用户反馈采集、反馈数据转化和相关性分析三个步骤，下面我将详细展开来说说如何执行 1.用户反馈采集1）主动反馈 1.1 增加用户主动反馈流程 让用户可以有提交反馈和相互交流的场所和去处。 1.2 激励机制和视觉引导 1.2.1 设置积分兑换、专属优惠或实物礼品等激励机制 例如，滴滴采用“反馈得优惠券”策略，将用户反馈率从5%提升至23%。 1.2.2 公开致谢贡献者，赋予用户成就感 例如，更新日志中标注“感谢用户A的建议” 1.2.3 适当视觉提醒进行引导 例如，显示提示语（如“点击分享您的想法”） 2）被动反馈 2.1. A/B测试 这个细讲下来很复杂，有很多重点和注意事项。[3]如果有兴趣听我详细说明，请留言评论，我尽量提前梳理出来 比如重点有：
注意事项有：
2.2. 埋点检测用户操作 2.2.1 明确埋点目标，定义清晰的‘事件’与‘变量’ 例如，电商平台埋点的话，‘添加收藏’则为事件，‘收藏类别’则为变量 2.2.2 埋点ID命名规则需有规律性和唯一性 可避免重复统计或遗漏 2.2.3 异常监控和数据处理流程 异常情况会污染埋点数据的质量，提前通过增加流程来避免 2.3. 完善目标群的用户画像 2.3.1 多渠道多维度 例如，线上问卷、邮件、群组、论坛，还有电话、线下访谈等等 2.3.2 验证假设，优化用户标签 例如，搭配A/B测试，大胆假设，小心求证 2.3.3 杜绝数据孤岛，丰富数据来源 不过度依赖历史数据，用户永远在变，需求和行为也会变 2. 反馈数据转化1）整合多源数据，并进行数据清洗和预处理 确保数据格式标准化和关联性通过清洗和预处理减少无效和异常数据 2.定量指标转化，细化拆解成小项并赋予权重值 确保数据格式标准化和关联性通过清洗和预处理减少无效和异常数据 3.善用AI工具协助进行数据分析 Deepseek、Chatgpt这方面使用起来很方便，效率也很高 4.保持转化指标的动态优化与迭代 通过持续地假设和验证，制定详细迭代规则并及时同步至相关人员以追求关联性为主要目标，不盲目要求绝对的准确度和精确度 3. 相关性分析1）关联规则挖掘 可以利用大数据和AI进行分析 例如，常用的Apriori算法可以发现使用“智能修图”功能的用户，购买会员的概率提升3.8倍（支持度>0.2，置信度>0.65） 4. 聚类与交叉分析通过将用户按不同规则和条件分群后的数据进行交叉分析其中的共性和特性，再赋予权重和量化值 体验感（如痛点、爽点、痒点）与关键行为的数据映射 这里执行起来比较复杂，而且需要搭配用户画像标签来赋值。[4]
如何定义用户标签并进行赋值？这里明显是白银会员优先级最高，但未注册用户和非会员就要根据实际情况有所不同了，具体得按产品运营策略和场景考虑和权衡后对比得出。 三、执行风险与应对策略1. 常见副作用1）数据过载 ChatGPT就曾被指控未经用户明确同意，通过多种渠道大规模收集用户敏感信息，导致数据滥用和隐私泄露风险，还导致系统崩溃。 2）幸存者偏差 仅关注活跃用户反馈，容易忽略沉默用户的流失原因，错失改进机会。 3）影响总体项目推进 操作复杂，消耗精力较大，团队任务目标紧时较难把握和平衡时机 2. 风险控制框架1）优先级矩阵 按“影响范围×实施成本”四象限评估改进项，优先处理高影响低成本需求。 2）敏捷迭代机制 设定两周为数据分析周期，确保改进方案快速落地。 四、总结与展望在AI产品进化过程中，量化用户体验已从辅助工具升级为核心驱动力。而且我认为未来趋势将呈现三大特征：
那作为AI产品经理，一定要紧跟脚步，加速融入AI，同时提升自己的个人能力，才能在AI产品进化的过程中不断发挥作用。 五、结语优秀的AI产品经理需兼具数据敏感度与人性洞察力，在理性量化与感性认知间找到平衡点，量化用户体验能力就能很好地帮助到AI产品经理，使其能在智能时代打造真正“懂用户”的产品。 下一篇，将针对另外一个AI产品经理的核心能力进行展开说明，敬请期待……
[3]: 如果有兴趣听我详细说明，请留言评论，我尽量提前梳理出来 [4]: 如果有兴趣，请留言讨论 作者：薰阙的产品思考 公众号：薰阙的产品思考 本文由 @薰阙的产品思考 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务 |
