Dans l'ère numérique actuelle, nous nous concentrons souvent trop sur des indicateurs de données froids, tels que le trafic et le taux de conversion payant. Cependant, la véritable clé pour transformer l'engouement à court terme en fidélité des utilisateurs à long terme réside dans la construction de la valeur émotionnelle. En particulier dans le domaine de l'exploitation des rôles de l'IA, nous devrions considérer "la connexion émotionnelle des utilisateurs avec l'IA" comme un indicateur quantifiable et opérationnel.

Voici un ensemble de méthodes simples et pratiques qui peuvent directement guider l'itération des produits et les décisions commerciales :

Tout d'abord, formulez une hypothèse émotionnelle, par exemple "un certain personnage AI peut inciter les nouveaux utilisateurs à revenir activement deux fois en une semaine et à éprouver des émotions positives". Ensuite, décomposez cette hypothèse en signaux quantifiables :

1. Signaux de comportement : inclut le nombre de fois que l'utilisateur réveille activement l'IA, les intervalles d'accès, la durée des conversations, ainsi que la fréquence des partages ou des captures d'écran.

2. Signaux d'expression : Observer les expressions utilisées par les utilisateurs, leur comportement de点赞, leur tendance à offrir des cadeaux ou des paiements de faible montant, ainsi que les mots de remerciement ou de louange apparaissant dans la conversation.

3. Signal de rétention : suivre le taux de rétention émotionnelle du 1er jour et du 7e jour (si les utilisateurs reviennent avec une émotion positive) ainsi que la tendance des émotions (de négatif à neutre puis à positif).

Méthode expérimentale :

- Concevoir une expérience de dialogue pour des tests A/B, par exemple en comparant deux différentes introductions ou modèles de réponse émotionnelle, et tester sur un petit échantillon d'utilisateurs.

- Collecte d'indicateurs diversifiés : en plus des utilisateurs actifs quotidiens (DAU) et du revenu moyen par utilisateur (ARPU) traditionnels, il est également nécessaire d'introduire de nouveaux indicateurs tels que le "taux de rétention émotionnelle (ER)" et la "valeur de cycle de vie émotionnelle (eLTV)". Parmi ceux-ci, l'eLTV peut être calculé en multipliant le nombre moyen d'interactions positives par le montant moyen payé par interaction.

- Utiliser une vérification par micro-incitations : vous pouvez essayer d'utiliser une petite quantité de cryptomonnaie comme récompense motivée par les émotions (par exemple, les utilisateurs reçoivent aléatoirement de petites récompenses lorsqu'ils envoient des retours positifs), et observer si cela peut amplifier les comportements positifs des utilisateurs.

- Segmentation des groupes d'utilisateurs : Élaborer des stratégies de valeur émotionnelle ciblées en fonction des différentes caractéristiques et comportements des utilisateurs.

Grâce à cette méthode, nous pouvons mieux comprendre et optimiser le lien émotionnel entre les rôles d'IA et les utilisateurs, ce qui permet d'améliorer la fidélité à long terme des utilisateurs et la valeur commerciale de la plateforme. Dans un marché de l'IA très concurrentiel, cette stratégie opérationnelle axée sur la valeur émotionnelle sera la clé du succès.