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AI落地本质认知集

08 用户不需要AI,需要结果

最大的认知误区:用户想要AI。

核心洞察

最大的认知误区:用户想要AI。

真相是:用户根本不关心AI,他们只关心结果。

  • ❌ "我们用了最新的GPT-4模型"

  • ✅ "10分钟完成原本2小时的工作"

  • ❌ "我们的AI准确率达到95%"

  • ✅ "每月帮你节省200小时"

  • ❌ "我们有先进的transformer架构"

  • ✅ "让你的文章阅读量提升3倍"

停止卖AI,开始卖结果。


一、用户要的是什么

1.1 用户的真实需求

用户不会说:

"我需要一个基于GPT-4的AI写作助手"

用户会说:

"我每周要写10篇小红书,
 每篇要花1小时,太累了,
 能不能快一点?"

看到区别了吗?

用户要的不是"AI",
是"更快完成任务"。

AI只是手段,不是目的。

1.2 结果的三个维度

维度1: 节省时间

用户关心:
  "这个工具能帮我省多少时间?"

例子:
  - ❌ "AI自动生成代码"
  - ✅ "让你的开发速度提升50%"

为什么后者更好?
  - 具体(50%)
  - 相关(开发速度)
  - 可感知(用户能体会)

维度2: 提升质量

用户关心:
  "这个工具能让我的工作成果更好吗?"

例子:
  - ❌ "AI优化你的文案"
  - ✅ "让你的文案转化率提升2倍"

转化率提升 = 收入增加 = 用户愿意付费

维度3: 降低难度

用户关心:
  "这个工具能让我做原本不会做的事吗?"

例子:
  - ❌ "AI生成专业设计"
  - ✅ "不会设计也能做出刷屏海报"

降低门槛 = 扩大市场

二、如何以"结果"为导向设计产品

2.1 定义明确的结果指标

不要模糊,要具体

反例:

"提升工作效率"
  - 什么工作?
  - 提升多少?
  - 怎么衡量?

太模糊,用户无感。

正例:

"帮你在10分钟内完成周报,
 节省1.5小时,
 每周省出一个下午。"

具体,可感知,有画面感。

如何定义:

1. 选择可量化的指标
   - 时间: 从X小时降到Y分钟
   - 收入: 提升X%的转化率
   - 成本: 减少X%的支出

2. 对比有参照
   - 不是"很快",而是"比XX快X倍"
   - 不是"很好",而是"比XX好X%"

3. 用用户的语言
   - 不说"准确率95%"
   - 说"100次只错5次"

2.2 设计结果的可视化

让用户"看到"结果,而非"想象"结果

案例1: 时间节省的可视化

❌ 文字描述:
  "我们的工具能节省你50%的时间"

✅ 可视化:
  原来:  █████████████████████ (2小时)
  现在:  ██████████ (1小时)
  节省:  ██████████ (1小时,够你喝杯咖啡、刷个剧)

用户一眼就能感受到价值

案例2: 效果对比的可视化

❌ 文字描述:
  "AI优化后的文案转化率更高"

✅ 对比展示:
  原文案: 点击率 2%
  AI优化: 点击率 6%

  意味着:
    原来100人看,2人点击
    现在100人看,6人点击
    多了3倍的潜在客户!

具体数字 + 现实意义 = 用户愿意付费

案例3: 进度的可视化

不要只显示"处理中...",
要显示:
  ✅ 已完成: 数据清洗
  ✅ 已完成: 内容生成
  🔄 进行中: 格式优化
  ⏳ 待处理: 质量检查

用户知道进度,就有安全感

2.3 即时反馈,而非延迟满足

用户要的是"现在",不是"以后"

反例:

"我们的AI会学习你的风格,
 用一段时间后效果会更好。"

问题:
  - "一段时间"是多久?
  - 用户等不了

结果: 用户流失

正例:

"第一次使用,就能生成可用的内容,
 用得越多,越符合你的风格。"

区别:
  - 第一次就有价值(即时满足)
  - 之后会更好(长期价值)

结果: 用户留存

设计要点:

1. 首次体验就要有价值
   - 不要等"训练完成"
   - 不要等"数据积累"
   - 第1次就要给结果

2. 渐进式优化
   - 每次使用都比上次好一点
   - 让用户感知到"成长"

3. 里程碑奖励
   - 使用10次: 解锁XX功能
   - 使用50次: 准确率提升X%
   - 给用户持续的"惊喜"

三、常见的"卖AI"陷阱

陷阱1: 过度强调技术

错误示范:

产品介绍页:
  "基于transformer架构"
  "采用RLHF训练"
  "准确率达到95.7%"

用户反应:
  "不懂,看不懂,关掉页面"

正确示范:

产品介绍页:
  "10分钟写完周报"
  "1000个用户每周节省5小时"
  "试试看,第一次免费"

用户反应:
  "这正是我需要的,试试看"

底部可以有技术说明,但不要放首屏。


陷阱2: 功能堆砌

错误示范:

产品页面列出50个功能:
  - AI写作
  - AI翻译
  - AI总结
  - AI扩写
  - ...

用户反应:
  "功能这么多,不知道从哪里用起"
  "感觉很复杂,算了"

正确示范:

产品页面聚焦1-3个核心场景:

场景1: "每周写周报?10分钟搞定"
  → 点击进入,只有周报功能

场景2: "小红书文案?3分钟生成"
  → 点击进入,只有小红书功能

用户反应:
  "这就是我要的,简单明了"

原则: 减少选择,聚焦结果


陷阱3: 承诺过度,交付不足

错误示范:

营销文案:
  "AI帮你写出爆款文章"
  "一键生成10W+内容"

实际效果:
  - 生成的内容需要大量修改
  - 不能直接用

用户反应:
  "标题党,浪费我时间,差评"

正确示范:

营销文案:
  "AI生成文章初稿,节省你70%时间"
  "3分钟得到可修改的版本"

实际效果:
  - 确实是初稿,需要修改
  - 但确实节省了大量时间

用户反应:
  "符合预期,确实有用,续费"

原则: 少承诺,超交付


四、如何量化和传达结果

4.1 建立基线对比

用户需要对比才能感知价值

方法1: 时间对比

Before: 写一篇文章要2小时
After: 用我们的AI,20分钟

节省: 1小时40分钟(83%的时间)

每周写5篇:
  节省: 8.3小时
  相当于: 一个工作日

每月:
  节省: 33小时
  相当于: 4个工作日
  意味着: 每月多了一周的时间

方法2: 金钱对比

Before: 外包写文案,$50/篇
After: 用AI自己写,$0/篇

每月写20篇:
  节省: $1,000

我们的产品: $30/月

ROI: 33倍

方法3: 质量对比

Before: 自己写,点击率2%
After: AI优化,点击率5%

每月1000个访客:
  原来: 20人点击
  现在: 50人点击

如果转化率10%:
  原来: 2个客户
  现在: 5个客户

如果客单价$100:
  原来: $200收入
  现在: $500收入

增加: $300/月

我们的产品: $50/月

ROI: 6倍

4.2 用案例说话

不要自己说,让用户说

反例:

"我们的产品很好用"
  - 谁信?
  - 你当然会这么说

正例:

"用户A: '用了这个工具,每周节省5小时,终于有时间陪家人了'"
"用户B: '第一个月就回本了,现在每月多赚$1000'"
"用户C: '我不会写作,但用这个工具,已经发布了50篇文章'"

具体,真实,可信

案例收集:

1. 主动询问用户
   - 定期发问卷
   - 问: "我们的产品帮你节省了多少时间?"

2. 记录数据
   - 后台统计用户的使用数据
   - 如: 生成了多少内容,节省了多少时间

3. 展示对比
   - Before/After
   - 用数据说话

4. 视频见证
   - 让用户录一段话
   - 真人出镜,更可信

4.3 设计"啊哈时刻"

让用户在最短时间内体验到价值

什么是啊哈时刻?

用户使用产品后,
第一次感受到"哇,太棒了!"的瞬间。

例子:
  - Dropbox: 文件在多台设备自动同步
  - Instagram: 滤镜让照片变美
  - Uber: 车到了,比打车快多了

这个时刻决定了用户会不会继续使用。

如何设计AI产品的啊哈时刻?

案例1: AI写作工具

啊哈时刻: 第一次生成的文章"竟然能用"

设计:
  1. 新用户注册后,直接进入生成页面
  2. 预设一个简单场景(如自我介绍)
  3. 点击生成,3秒出结果
  4. 结果质量超出预期

时间: 30秒内

用户感受: "这真的有用!"

案例2: AI设计工具

啊哈时刻: 看到自己的设计"竟然这么专业"

设计:
  1. 上传一张普通照片
  2. 点击"生成海报"
  3. 5秒后,专业级海报出现
  4. 下载,可以直接用

时间: 30秒内

用户感受: "我也能做出这样的设计!"

要点:

1. 快(不超过1分钟)
2. 简单(不需要学习)
3. 结果超预期(比想象的好)
4. 可分享(愿意告诉别人)

五、从结果导向优化产品

5.1 结果驱动的产品迭代

不要问"我们能做什么功能", 要问"用户需要什么结果"

传统产品迭代:

工程师: "我们可以加一个XX功能"
产品: "好,加上"
结果: 功能越来越多,用户越来越迷茫

结果导向的迭代:

产品: "用户说需要XX结果"
工程师: "要实现这个结果,可以有3种方案"
产品: "选最简单、最快见效的"
结果: 功能精简,用户满意度高

案例: Instagram的选择

早期:
  - 可以做的功能很多: 签到、游戏、社交...
  - 但聚焦于一个结果: "让你的照片变美"

策略:
  - 只做滤镜和分享
  - 其他功能全砍掉

结果:
  - 产品简单,用户增长快
  - 后来被Facebook 10亿美金收购

5.2 结果的可衡量性

如果不能衡量,就不能优化

AI产品应该追踪的结果指标:

指标1: 用户节省的时间

追踪:
  - 用户完成任务的平均时间
  - 对比行业平均时间
  - 计算节省比例

展示:
  "你已经节省了XX小时"

指标2: 用户创造的价值

追踪:
  - 生成的内容数量
  - 内容的实际效果(点击、转化)
  - 用户的收入增长

展示:
  "你的内容获得了XX次阅读,XX个点赞"

指标3: 用户的成长

追踪:
  - 用户的技能提升
  - 首次成功到持续成功的时间
  - 用户的自信心增长(主观评分)

展示:
  "你已经从新手成长为熟手"

六、自检清单

评估你的产品是"卖AI"还是"卖结果":

营销层面

  • 首页文案聚焦结果,而非技术
  • 有明确的数字对比(节省X%时间)
  • 有真实的用户案例
  • 强调用户的收益,而非功能

产品层面

  • 新用户30秒内能体验到价值
  • 有明确的结果指标追踪
  • 用户能看到自己的进步
  • 每个功能都能回答"这给用户什么结果"

定价层面

  • 定价基于价值,而非成本
  • 用户能清晰计算ROI
  • 有免费试用,让用户先体验结果

如果以上大部分打勾,你在卖结果。 如果大部分没打勾,你在卖AI,该调整了。


七、金句总结

  1. 用户不要AI,要结果
  2. 停止卖技术,开始卖价值
  3. 具体数字比模糊承诺更有说服力
  4. 让用户30秒内体验到价值
  5. 少承诺,超交付,建立信任
  6. 功能越少越好,聚焦核心结果
  7. 用案例说话,而非自吹自擂
  8. 设计啊哈时刻,让用户"哇"的一声
  9. 追踪结果指标,而非使用指标
  10. 问"用户要什么结果",而非"我们能做什么"

记住: 在AI时代,所有人都能获得AI能力,你的差异化不是AI本身,而是你能给用户带来什么结果。卖结果,而非卖AI。

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