假設(shè)以上是一個(gè)AI圖像識(shí)別模型不同參數(shù)下的訓(xùn)練測(cè)試結(jié)果，單從測(cè)試結(jié)果上看，全部的訓(xùn)練測(cè)試結(jié)果各項(xiàng)指標(biāo)均一致，比如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等等。

那我們現(xiàn)在完善一下訓(xùn)練中A、B、C測(cè)試對(duì)象的信息，比如

A：真實(shí)的人類(lèi)生物

B：具有人類(lèi)形象的3D實(shí)物

C：包含人形象的平面實(shí)物。

現(xiàn)在做一下測(cè)試：

根據(jù)下圖給出你的答案：

附圖一[1]

A：真實(shí)的人類(lèi)生物

B：具有人類(lèi)形象的3D實(shí)物

C：包含人形象的平面實(shí)物。

是不是有所搖擺？還是十分確定你的答案？那再來(lái)一次

根據(jù)下圖給出你的答案：

附圖二[2]

A：真實(shí)的人類(lèi)生物

B：具有人類(lèi)形象的3D實(shí)物

C：包含人形象的平面實(shí)物。

這次是不是就比較肯定了？很多人心里應(yīng)該想著“這有什么好掙扎的，肯定是B啊”！

OK，那我把使用場(chǎng)景再補(bǔ)充一下

那再把3個(gè)場(chǎng)景分別代入X、Y、Z的訓(xùn)練結(jié)果中，根據(jù)A、B、C的對(duì)應(yīng)關(guān)系，我們可以得出下面3個(gè)表

表1（場(chǎng)景1）

表2（場(chǎng)景2）

表3（場(chǎng)景3）

從上面3個(gè)表格里的用戶(hù)感受可以通過(guò)分析得出：

場(chǎng)景1（相冊(cè)自動(dòng)分類(lèi)工具）

• 模型訓(xùn)練X中，B識(shí)別為A為什么是還行？因?yàn)樵谶@個(gè)場(chǎng)景下將拍攝蠟像的圖片識(shí)別為‘人’是可以接受的，前文測(cè)試[附圖一]中的迪麗熱巴就是蠟像非真人。因?yàn)榉浅１普?，這個(gè)即使是讓真實(shí)的普通人類(lèi)進(jìn)行識(shí)別，也沒(méi)有辦法一眼分辨出來(lái)。那一個(gè)相冊(cè)自動(dòng)分類(lèi)工具，這個(gè)錯(cuò)誤是可以接受的，所以給予還行的感受；
• 模型訓(xùn)練Y中，因?yàn)闆](méi)有將真人識(shí)別出來(lái)，作為一個(gè)相冊(cè)自動(dòng)分類(lèi)工具，這樣就會(huì)讓用戶(hù)感受變得很差，感覺(jué)這個(gè)工具很笨；
• 模型訓(xùn)練Z中，沒(méi)有將平面物體識(shí)別出來(lái)，誤識(shí)別為3D物體，算是可以接受的。

場(chǎng)景2（安防系統(tǒng)中的生物識(shí)別AI）

• 模型訓(xùn)練X中，B識(shí)別為A為什么是很差呢？因?yàn)樵谶@個(gè)場(chǎng)景下將將拍攝蠟像的圖片識(shí)別為‘人’是不可接受的，這會(huì)嚴(yán)重影響這個(gè)場(chǎng)景下用戶(hù)感受；
• 模型訓(xùn)練Y中，A識(shí)別為B為什么是還行呢？因?yàn)榧偃缫驗(yàn)榻嵌炔缓线m，或者識(shí)別時(shí)戴了口罩影響檢測(cè)結(jié)果，這雖然影響一部分的用戶(hù)感受，但不是完全不可接受，如果脫去口罩后仍能識(shí)別正確，那就不算很差屬于可以接受的范圍；
• 模型訓(xùn)練Z中，沒(méi)有將平面物體識(shí)別出來(lái)，誤識(shí)別為3D物體，算是可以接受的。因?yàn)橹挥姓鎸?shí)的人類(lèi)才算是生物，該場(chǎng)景下不影響用戶(hù)的實(shí)際感受。

場(chǎng)景3（自動(dòng)駕駛里的行人防碰撞剎停系統(tǒng)）

• 模型訓(xùn)練X中，B識(shí)別為A為什么是還行呢？因?yàn)椴还苁钦嫒?，還是人形的立體實(shí)物，都會(huì)對(duì)行車(chē)安全產(chǎn)生威脅，即使識(shí)別錯(cuò)誤也會(huì)對(duì)車(chē)輛舉行剎車(chē)制動(dòng)；
• 模型訓(xùn)練Y中，A識(shí)別為B為什么是還行呢？與X模型的原因同理；
• 模型訓(xùn)練Z中，C識(shí)別為B為什么是很差呢？舉個(gè)例子，假如將路上廣告內(nèi)的人識(shí)別為具有人形的物體，在場(chǎng)景里就會(huì)誤判為需要制動(dòng)或者避讓?zhuān)菍?duì)用戶(hù)來(lái)講，觀(guān)感就會(huì)很不好。

綜合以上分析結(jié)果，同一個(gè)模型，不同的訓(xùn)練下同樣的測(cè)試結(jié)果，應(yīng)用在不同的場(chǎng)景，會(huì)得出不同截然不同的用戶(hù)體驗(yàn)。

那通過(guò)量化用戶(hù)體驗(yàn)，就至少可以達(dá)成我上述列舉的各類(lèi)直接和間接作用了。

推動(dòng)算法模型進(jìn)化。場(chǎng)景2中，增加不同角度和增加佩戴口罩后的識(shí)別率就是AI模型的優(yōu)化方向之一了，模型測(cè)試指標(biāo)和參數(shù)權(quán)重也就自然有了如何優(yōu)化的具體目標(biāo)了。其余的我就不一一代入舉例了，大家可以自行聯(lián)想。

當(dāng)然，實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景環(huán)境和用戶(hù)體驗(yàn)感受的維度非常復(fù)雜且持續(xù)在變化中，那如何有效地量化用戶(hù)體驗(yàn)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)量化分析？作為AI產(chǎn)品經(jīng)理又應(yīng)該如何處理？我接下來(lái)就談?wù)勎易约旱膶?shí)踐策略。

二、量化用戶(hù)體驗(yàn)的步驟

其中包括用戶(hù)反饋采集、反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和相關(guān)性分析三個(gè)步驟，下面我將詳細(xì)展開(kāi)來(lái)說(shuō)說(shuō)如何執(zhí)行

1. 用戶(hù)反饋采集

AI應(yīng)用系統(tǒng)的用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)主要涵蓋了“輸入、交互、反饋、性能、環(huán)境、元數(shù)據(jù)”六大維度。所以可以通過(guò)“主動(dòng)反饋”和“被動(dòng)反饋”兩個(gè)方面著手對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

1）主動(dòng)反饋

（1）增加用戶(hù)主動(dòng)反饋流程

• 設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷或嵌入實(shí)時(shí)反饋入口
• 創(chuàng)建群組和論壇

知乎在答案頁(yè)底部嵌入“內(nèi)容質(zhì)量評(píng)分”彈窗，采用1-5星評(píng)分+開(kāi)放式反饋，日均回收有效數(shù)據(jù)量超10萬(wàn)條。

（2）激勵(lì)機(jī)制和視覺(jué)引導(dǎo)

• 設(shè)置積分兌換、專(zhuān)屬優(yōu)惠或?qū)嵨锒Y品等激勵(lì)機(jī)制
• 公開(kāi)致謝貢獻(xiàn)者，賦予用戶(hù)成就感
• 適當(dāng)視覺(jué)提醒進(jìn)行引導(dǎo)

? 滴滴采用“反饋得優(yōu)惠券”策略，將用戶(hù)反饋率從5%提升至23%；

? 更新日志中標(biāo)注“感謝用戶(hù)A的建議”；

? 顯示提示語(yǔ)（如“點(diǎn)擊分享您的想法”）。

2）被動(dòng)反饋

A/B測(cè)試這個(gè)細(xì)講下來(lái)很復(fù)雜，有很多重點(diǎn)和注意事項(xiàng)。[3]

重點(diǎn)比如有：

• 如何制定分流策略保證隨機(jī)性與均勻性；
• 數(shù)據(jù)采集的完整度和準(zhǔn)確度；
• 確定統(tǒng)計(jì)顯著性與樣本周期指標(biāo)；
• 體驗(yàn)的一致性與周期性；
• 等等……

注意事項(xiàng)比如有：

• 實(shí)現(xiàn)方式的選擇（前/后端）；
• 工具的選擇；
• 數(shù)據(jù)的處理；
• 多版本的并行與干擾；
• 等等……

（1）埋點(diǎn)檢測(cè)用戶(hù)操作路徑

• 明確埋點(diǎn)目標(biāo)，定義清晰的‘事件’與‘變量’
• 埋點(diǎn)ID命名規(guī)則需有規(guī)律性和唯一性
• 異常監(jiān)控和數(shù)據(jù)處理流程

? 電商平臺(tái)埋點(diǎn)的話(huà)，‘添加收藏’則為事件，‘收藏類(lèi)別’則為變量 ;

? 異常情況會(huì)污染埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提前通過(guò)增加流程來(lái)避免。

（2）完善目標(biāo)群的用戶(hù)畫(huà)像

• 多渠道多維度
• 驗(yàn)證假設(shè)，優(yōu)化用戶(hù)標(biāo)簽
• 杜絕數(shù)據(jù)孤島，豐富數(shù)據(jù)來(lái)源

? 線(xiàn)上問(wèn)卷、郵件、群組、論壇，還有電話(huà)、線(xiàn)下訪(fǎng)談等等;

?搭配A/B測(cè)試，大膽假設(shè)，小心求證；

?不過(guò)度依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)，用戶(hù)永遠(yuǎn)在變，需求和行為也會(huì)變。

2. 反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

1）整合多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理

（1）統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式

• 對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)（如不同傳感器的圖像格式、元數(shù)據(jù)字段）進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換
• 定義數(shù)據(jù)庫(kù)中的表、字段和關(guān)系，確保數(shù)據(jù)的組織方式一致

? 采用通用的數(shù)據(jù)格式（如JSON或XML）來(lái)確保不同平臺(tái)間的數(shù)據(jù)交換無(wú)障礙；

? 標(biāo)準(zhǔn)化工具如Python的Pandas庫(kù)可處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，OpenCV用于圖像格式轉(zhuǎn)換；

? 建立數(shù)據(jù)元素的通用定義，避免歧義。

（2）數(shù)據(jù)源識(shí)別

• 明確數(shù)據(jù)來(lái)源并統(tǒng)一存儲(chǔ)
• 利用工具判斷不同來(lái)源數(shù)據(jù)

? 使用（如Apache Atlas）記錄字段含義和變更歷史，將來(lái)自不同渠道的數(shù)據(jù)整合在一起；

? 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)判斷數(shù)據(jù)來(lái)源并按規(guī)則統(tǒng)一歸類(lèi)，（如“來(lái)源：移動(dòng)端App_v2.1”）、處理時(shí)間和版本號(hào)；

（3）數(shù)據(jù)清洗與無(wú)效/異常數(shù)據(jù)處理

• 去重與冗余過(guò)濾
• 異常值檢測(cè)與修復(fù)
• 缺失值處理

? 基于數(shù)據(jù)主鍵或哈希值進(jìn)行去重；

? 醫(yī)療影像系統(tǒng)清洗DICOM文件，移除體位不正確的影像，并統(tǒng)一調(diào)整尺寸

? 缺失值經(jīng)過(guò)審視后可批量刪除或插值填充（均值/眾數(shù)）；

? 通過(guò)孤立森林等算法識(shí)別異常值。

2）定量指標(biāo)轉(zhuǎn)化，細(xì)化拆解成小項(xiàng)并賦予權(quán)重值

（1）數(shù)據(jù)核心維度拆解

將主維度、子項(xiàng)指標(biāo)、量化方式和權(quán)重分配用表格分類(lèi)列舉

比如將響應(yīng)時(shí)間、操作步驟數(shù)、中途退出回話(huà)次數(shù)等等，通過(guò)分類(lèi)對(duì)應(yīng)的效率、易用率、功能放棄率等進(jìn)行一一賦值；

（2）利用多權(quán)重分配拆解小項(xiàng)

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法
• 專(zhuān)家評(píng)分法
• AHP層次分析法

? 基于歷史數(shù)據(jù)回歸分析，計(jì)算各指標(biāo)對(duì)目標(biāo)（如留存率）的影響系數(shù)來(lái)舉行拆解；

? 利用不同的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)對(duì)不同指標(biāo)重要性打分（如Delphi法），求均值后歸一化；

? 構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算指標(biāo)間相對(duì)重要性（一致性檢驗(yàn)通過(guò)后生成權(quán)重）；

3）善用AI工具協(xié)助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

Deepseek、Chatgpt這方面使用起來(lái)很方便，效率也很高。

4）保持轉(zhuǎn)化指標(biāo)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與迭代

保持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的反饋閉環(huán)

數(shù)據(jù)采集 → 實(shí)時(shí)監(jiān)控 → 分析歸因 → 策略調(diào)整 → A/B測(cè)試 → 迭代指標(biāo)

指標(biāo)權(quán)重、閾值定義、用戶(hù)分群等都需要根據(jù)持續(xù)不斷的反饋進(jìn)行優(yōu)化。

自動(dòng)化權(quán)重調(diào)整和持續(xù)實(shí)驗(yàn)機(jī)制

• 構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
• 行為聚類(lèi)和價(jià)值分層

? 將用戶(hù)停留時(shí)長(zhǎng)+轉(zhuǎn)化率由Agent自主優(yōu)化指標(biāo)組合；

? 根據(jù)用戶(hù)操作路徑（如“上傳→編輯→分享”）劃分群體；

? 按用戶(hù)LTV（生命周期價(jià)值）分配資源優(yōu)先級(jí)；

3. 相關(guān)性分析

1）大數(shù)據(jù)工具和AI進(jìn)行分析

• 百度統(tǒng)計(jì)：行為路徑分析（用戶(hù)從上傳到分享的轉(zhuǎn)化漏斗）
• Grafana：實(shí)時(shí)監(jiān)控
• Power BI：業(yè)務(wù)指標(biāo)多維分析
• TensorFlow/PyTorch：構(gòu)建用戶(hù)行為預(yù)測(cè)模型
• Mixpanel：事件追蹤（統(tǒng)計(jì)功能使用頻率與用戶(hù)流失節(jié)點(diǎn)）
• Amplitude：行為聚類(lèi)（識(shí)別高價(jià)值用戶(hù)的操作模式）

2）聚類(lèi)與交叉分析

• 分群后交叉分析
• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

先用不同規(guī)則聚類(lèi)劃分用戶(hù)群體，比如用K-means/DBSCAN劃分行為模式，如“效率型”“探索型”用戶(hù)。然后對(duì)各群體內(nèi)部進(jìn)行自動(dòng)化聚類(lèi)變量交叉分析，并通過(guò)熱力圖、卡方檢驗(yàn)挖掘變量關(guān)系

通過(guò)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，如圖像數(shù)據(jù)聚類(lèi)（如用戶(hù)上傳圖片的主題） + 行為日志交叉分析。

3）體驗(yàn)感（如痛點(diǎn)、爽點(diǎn)、癢點(diǎn)）與關(guān)鍵行為的數(shù)據(jù)映射

這里執(zhí)行起來(lái)比較復(fù)雜，而且需要搭配用戶(hù)畫(huà)像來(lái)賦值 [4]

例如：

那如何定義用戶(hù)標(biāo)簽并合理地進(jìn)行賦值？這里明顯是白銀會(huì)員優(yōu)先級(jí)最高，但未注冊(cè)用戶(hù)和非會(huì)員就要根據(jù)實(shí)際情況有所不同了，具體得按產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)策略和場(chǎng)景考慮和權(quán)衡后對(duì)比得出

三、執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)策略

1. 常見(jiàn)副作用

1）數(shù)據(jù)過(guò)載

2）幸存者偏差

3）影響總體項(xiàng)目推進(jìn)

• 某社交平臺(tái)曾因同時(shí)運(yùn)行8個(gè)A/B測(cè)試，導(dǎo)致版本兼容問(wèn)題，次日活下降7%；
• 在線(xiàn)教育產(chǎn)品僅關(guān)注活躍用戶(hù)反饋，忽略沉默用戶(hù)流失原因，錯(cuò)失40%改進(jìn)機(jī)會(huì)；
• 操作復(fù)雜，消耗精力較大，團(tuán)隊(duì)任務(wù)目標(biāo)緊時(shí)較難把握和平衡時(shí)機(jī)。

2. 風(fēng)險(xiǎn)控制框架

1）優(yōu)先級(jí)矩陣

2）敏捷迭代

• 按“影響范圍×實(shí)施成本”四象限評(píng)估改進(jìn)項(xiàng)，優(yōu)先處理高影響低成本需求；
• 設(shè)定兩周為數(shù)據(jù)分析周期，確保改進(jìn)方案快速落地。

四、總結(jié)與展望

在A(yíng)I產(chǎn)品進(jìn)化過(guò)程中，量化用戶(hù)體驗(yàn)已從輔助工具升級(jí)為核心驅(qū)動(dòng)力。而且我認(rèn)為未來(lái)趨勢(shì)將呈現(xiàn)三大特征：

• 實(shí)時(shí)化：借助邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)反饋?lái)憫?yīng)
• 智能化：通過(guò)因果推斷模型（如DoWhy）穿透相關(guān)性迷霧
• 生態(tài)化：構(gòu)建用戶(hù)-數(shù)據(jù)-算法的正向增強(qiáng)回路

那作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，一定要緊跟腳步，加速融入AI，同時(shí)提升自己的個(gè)人能力，才能在A(yíng)I產(chǎn)品進(jìn)化的過(guò)程中不斷發(fā)揮作用。

五、結(jié)語(yǔ)

優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理需兼具數(shù)據(jù)敏感度與人性洞察力，在理性量化與感性認(rèn)知間找到平衡點(diǎn)，量化用戶(hù)體驗(yàn)?zāi)芰?/strong>就能很好地幫助到AI產(chǎn)品經(jīng)理，使其能在智能時(shí)代打造真正“懂用戶(hù)”的產(chǎn)品。

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[1]：圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系作者刪除

[2]：圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系作者刪除

[3]: 如果有興趣聽(tīng)我詳細(xì)說(shuō)明，請(qǐng)留言評(píng)論，我盡量提前梳理出來(lái)

[4]: 如果有興趣，請(qǐng)留言討論