AI

Handbook

AI落地本质认知集

14 用户留存的真相:习惯>功能

AI产品最反直觉的真相:功能更强的产品,留存率可能更低。

核心洞察

AI产品最反直觉的真相:功能更强的产品,留存率可能更低。

错误认知:

功能越多 → 用户越喜欢 → 留存率越高

残酷现实:

功能越多 → 学习成本越高 → 用户越困惑 → 留存率越低

真正的留存公式:

留存率 = 习惯养成 × 替代成本

其中:
  习惯养成 >> 功能强大
  替代成本 >> 功能数量

判断标准:

如果用户说"功能很强大",但不常用, 说明你在做功能,没在做习惯。

如果用户说"功能一般",但每天用, 说明你做对了,习惯已形成。


一、为什么功能≠留存

1.1 功能多样性的陷阱

案例对比:

产品A: 全能AI工具

功能:
  - AI写作
  - AI翻译
  - AI总结
  - AI绘图
  - AI编程
  - AI分析
  - ...共50+功能

数据:
  - 注册用户: 100,000
  - Day 7留存: 15%
  - Day 30留存: 5%
  - 平均使用功能数: 1.2个

问题:
  ❌ 用户不知道该用哪个功能
  ❌ 每个功能都浅尝辄止
  ❌ 没有形成使用习惯
  ❌ 觉得"功能很多,但用不上"

产品B: 单一场景AI工具

功能:
  - 只做"每日晨间日记AI助手"
  - 功能专一

数据:
  - 注册用户: 10,000
  - Day 7留存: 60%
  - Day 30留存: 45%
  - 平均每周使用: 6次

原因:
  ✅ 场景清晰:每天早上写日记
  ✅ 习惯固定:时间+行为绑定
  ✅ 简单易用:不需要思考
  ✅ 形成仪式感

结果: 留存率是产品A的9倍

启示:

功能多不代表有用, 场景清晰、习惯可养成,才是关键。


1.2 选择悖论

心理学原理:

选择越多 → 决策越难 → 焦虑感越强 → 放弃使用

研究:
  24种果酱 vs 6种果酱
  - 24种:吸引人多,购买率3%
  - 6种:吸引人少,购买率30%

结论: 选择过多导致决策瘫痪

在AI产品中:

用户打开产品:

50个功能按钮:
  "我该用哪个?"
  "这个和那个有什么区别?"
  "算了,太复杂,关掉吧"

3个核心场景:
  "哦,就是这个,开始"
  立即使用,形成习惯

设计原则:

不要:
  首页展示所有功能

而是:
  1. 识别用户意图
  2. 只展示相关功能
  3. 隐藏其他功能

或者:
  1. 新用户:只展示1个核心场景
  2. 用户熟悉后:逐步解锁其他功能
  3. 渐进式复杂度

1.3 认知负荷

人的认知资源有限

案例: AI写作工具对比

工具A: 参数丰富型

界面:
  - 语气选择:正式/轻松/幽默/讽刺...
  - 长度控制:简短/中等/详细
  - 目标受众:专业人士/大众/学生...
  - 风格参考:参考A/参考B/参考C...
  - 创意程度:保守/中等/激进
  - ...共20+参数

用户反应:
  "我只想写个东西,
   为什么要做这么多选择?
   太累了,不用了"

留存率: 18%

工具B: 默认智能型

界面:
  - 输入框: "你想写什么?"
  - 一个按钮: "生成"
  - 智能默认:AI自动判断语气/长度/风格

用户反应:
  "太简单了,直接就能用"
  "默认的就挺好"

留存率: 52%

高级用户怎么办?

设计:
  - 默认:简单模式(90%用户)
  - 高级:点击"高级选项"展开(10%用户)

满足两类用户:
  - 新手:简单直接
  - 专家:可深度定制

不要一开始就复杂化

二、习惯养成的三要素

2.1 触发(Trigger)

习惯=触发+行动+奖励

内部触发 vs 外部触发

外部触发(主动设计):

时间触发:
  - 每天早上9点:推送"写今日计划"
  - 每周五下午:推送"生成周报"
  - 固定时间=习惯培养

地点触发:
  - 打开电脑:自动启动AI助手
  - 进入办公室:提醒今日任务

情境触发:
  - 新建文档:AI提示"需要帮助吗?"
  - 打开邮件:AI总结未读邮件

内部触发(终极目标):

情绪触发:
  - 感到焦虑 → 想用AI整理思路
  - 感到无聊 → 想用AI找灵感
  - 遇到问题 → 第一反应是问AI

这是最强的触发,
但需要长期培养

产品设计:

早期: 强化外部触发
  - 推送提醒
  - 固定场景
  - 降低启动门槛

中期: 场景绑定
  - 特定场景自动启动
  - 减少用户思考

后期: 内部触发形成
  - 用户主动想到你
  - 习惯已养成

2.2 行动(Action)

行动要足够简单

Fogg行为模型:

行为 = 动机 × 能力 × 触发

当能力不足(太难):
  即使动机强,也不会行动

当动机不足:
  必须让行为极其简单

最佳: 简单 × 高频 = 习惯

案例对比:

复杂的行动(难养成习惯):

AI数据分析工具:

步骤:
  1. 上传CSV文件
  2. 选择分析类型
  3. 配置参数
  4. 选择图表类型
  5. 生成报告
  6. 导出

问题:
  - 步骤多(6步)
  - 需要思考(选择多)
  - 门槛高(要懂数据)

结果: 偶尔用,不成习惯

简单的行动(易养成习惯):

AI日记助手:

步骤:
  1. 打开APP
  2. 看到今日问题:"今天最开心的事?"
  3. 说话/打字
  4. 完成

问题:
  - 步骤少(3步)
  - 不需思考(问题已给出)
  - 门槛低(说话就行)

结果: 每天用,成为习惯

简化行动的策略:

1. 减少步骤
   5步 → 3步 → 1步

2. 减少输入
   填写表单 → 选择选项 → 语音输入

3. 智能默认
   用户不选择,AI选择
   90%场景用默认即可

4. 记住偏好
   用户设置一次,以后自动应用

5. 快捷入口
   一键启动最常用功能

2.3 奖励(Reward)

即时奖励 vs 延迟奖励

即时奖励(更有效):

AI健身助手:

每次锻炼完:
  ✅ 立即显示:今日消耗卡路里
  ✅ 立即奖励:解锁新徽章
  ✅ 立即反馈:身体变化可视化

用户感受:
  "爽!马上看到效果"
  "明天继续练"

习惯易养成

延迟奖励(效果差):

AI学习助手:

学习1个月后:
  才能看到进步
  才有成就感

用户感受:
  "坚持不下去"
  "看不到效果"

习惯难养成

产品设计:

设计即时奖励:

1. 进度可视化
   - 今日完成X任务
   - 本周使用X次
   - 已坚持X天

2. 成就系统
   - 连续使用7天:解锁勋章
   - 完成100个任务:升级
   - 游戏化设计

3. 社交认可
   - 分享成果到社交平台
   - 获得点赞/评论
   - 社交奖励

4. 意外惊喜
   - 随机奖励(不定期)
   - 比固定奖励更有效(赌博心理)

可变奖励(最强):

心理学:
  可预测的奖励 → 习惯性
  不可预测的奖励 → 上瘾

例子:
  - 老虎机:不知道下一次会中奖
  - 刷社交媒体:不知道下一条内容是什么
  - 抽卡游戏:不知道会抽到什么

AI产品应用:
  - AI生成的内容每次不同
  - 偶尔有"惊喜"结果
  - 让用户期待"这次会生成什么"

但注意: 不要过度游戏化,导致内容质量下降

三、习惯设计的实战策略

策略1: 21天习惯养成计划

原理:

21天(3周):
  - 第1周:陌生,需要提醒
  - 第2周:开始适应
  - 第3周:初步形成习惯

90天(3个月):
  - 习惯稳固

产品设计:

第1-7天: 强引导

每天:
  - 推送提醒
  - 给出具体任务
  - 完成后立即奖励

例子(AI写作):
  Day 1: "写一个自我介绍"
  Day 2: "写一封感谢邮件"
  Day 3: "写一个产品描述"
  ...

目标: 让用户每天都用

第8-21天: 减少引导

每2-3天:
  - 提醒一次
  - 任务自选
  - 奖励继续

目标: 用户开始主动使用

第22-90天: 自主使用

偶尔:
  - 推送新功能
  - 庆祝里程碑(使用30天)

目标: 习惯已形成,用户不用提醒也会用

策略2: Streak(连续天数)机制

心理学:

已经连续X天,
不想"断掉",
继续保持。

损失厌恶 > 获得激励

产品设计:

显著展示:
  🔥 连续使用 15 天

快断掉时提醒:
  "你已经连续14天了,
   今天继续,明天就是重要的15天里程碑!"

断掉后鼓励:
  "连续记录重置了,
   但你已经证明自己能坚持15天,
   再来一次?"

案例: Duolingo

连续学习天数:
  - 用户最在乎的指标
  - 很多人为了保持连续,每天都学

甚至:
  - 付费"冻结连续天数"(1天没学也不断)
  - 变现点!

AI产品可以借鉴

策略3: 固定场景+固定时间

习惯公式:

当[场景/时间],我就[行动]

例子:
  - 当早上起床,我就刷牙
  - 当坐到办公桌,我就查邮件
  - 当吃完饭,我就散步

AI产品应用:

场景绑定:

AI写作工具:
  "当你新建文档,我就出现"

AI会议助手:
  "当你开启Zoom,我就自动记录"

AI邮件助手:
  "当你收到邮件,我就总结"

不需要用户记得"去用AI",
而是在自然场景下自动出现

时间绑定:

AI计划助手:
  "每天早上8点,我问你今天计划"

AI总结助手:
  "每天晚上9点,我总结你今天的工作"

AI周报助手:
  "每周五下午5点,我生成本周报告"

固定时间 = 固定习惯

策略4: 社交压力

人是社交动物,在乎他人看法

公开承诺:

AI健身助手:
  "分享你的健身目标到朋友圈,
   让朋友监督你"

心理:
  - 说出口了,要做到(面子)
  - 不做到,会被嘲笑(压力)

结果: 坚持率提升

群组氛围:

AI学习助手:
  "加入学习小组,
   看到其他人每天都在学,
   你也会坚持"

从众心理:
  - 别人都在做,我也要做
  - 不想落后

结果: 习惯更易养成

排行榜:

显示:
  - 你的使用天数: 15天
  - 你的排名: 第126位
  - 超过67%的用户

竞争心理:
  - 想爬排名
  - 不想被超越

结果: 持续使用

四、替代成本的设计

不只是养成习惯,还要提高迁移成本

替代成本的三个层次:

Level 1: 数据沉淀

用户在你的产品里积累了:
  - 历史记录
  - 个人设置
  - 创作内容

迁移到其他产品:
  - 数据要导出(麻烦)
  - 重新导入(可能格式不兼容)
  - 丢失部分数据(风险)

心理:
  "算了,继续用原来的吧"

Level 2: 个性化学习

AI产品用得越久:
  - 越了解用户
  - 生成的内容越符合用户风格
  - 准确率越高

切换到其他产品:
  - 一切从头开始
  - AI不了解你
  - 准确率下降

心理:
  "换了还不如现在的,不换了"

Level 3: 生态锁定

产品与其他工具深度集成:
  - 数据自动同步
  - 工作流自动化
  - 成为工作的中心

切换:
  - 要重新配置所有集成
  - 工作流中断
  - 其他工具也要调整

心理:
  "太麻烦了,根本换不了"

五、常见错误

错误1: 功能至上

表现:

团队讨论:
  "竞品有XX功能,我们也要加"
  "用户反馈希望有YY功能,马上做"
  "我们的功能要比竞品多"

结果:
  - 功能越来越多
  - 产品越来越复杂
  - 留存率越来越低

正确做法:

每次加功能前,问:
  1. 这个功能会让用户更常用吗?
  2. 这个功能会让产品更简单还是更复杂?
  3. 这个功能是核心场景需要,还是边缘需求?

只加"提高使用频次"的功能,
砍掉"增加复杂度"的功能

错误2: 忽视新用户体验

表现:

产品对老用户很好:
  - 熟悉了,知道怎么用

但新用户:
  - 打开就懵
  - 不知道从哪里开始
  - 很快流失

数据:
  - Day 1留存: 30%(很差)
  - Day 30留存: 60%(还行)

问题: 新用户过不了第一关

正确做法:

新用户体验:
  1. Onboarding流程(引导教程)
  2. 默认显示最核心的1个场景
  3. 提供示例(让用户立即体验价值)
  4. 前3次使用,持续引导

老用户体验:
  1. 可以跳过引导
  2. 可以使用高级功能
  3. 可以定制界面

分层设计,不能只照顾老用户

错误3: 推送过度

表现:

为了提高留存,疯狂推送:
  - 每天推送3-5次
  - 各种提醒、营销、活动

结果:
  - 用户反感
  - 关闭推送
  - 甚至卸载

适得其反

正确做法:

推送策略:
  - 频率:每天最多1次
  - 时间:固定时间(培养习惯)
  - 内容:有价值(不是营销)
  - 可关闭:用户有控制权

质量 > 数量

六、自检清单

评估你的产品是否在做"习惯",而非只做"功能":

习惯养成机制

  • 有明确的使用场景(不是"什么都能做")
  • 有固定的触发机制(时间/场景绑定)
  • 行动足够简单(3步以内完成核心任务)
  • 有即时奖励(完成后立即反馈)

留存设计

  • 有Streak机制或类似的持续激励
  • 新用户有引导流程
  • Day 1留存>40%
  • Day 7留存>30%
  • Day 30留存>20%

替代成本

  • 用户有数据沉淀
  • AI会个性化学习用户
  • 有与其他工具的集成
  • 用户切换成本>1小时

产品哲学

  • 团队讨论"如何提高使用频次"多于"如何增加功能"
  • 定期砍掉低使用率功能
  • 新功能上线前评估"会增加复杂度吗"

如果习惯养成部分少于3项打勾,留存率很难提升。 如果替代成本部分少于2项打勾,用户容易流失。


七、金句总结

  1. 功能更强的产品,留存率可能更低
  2. 留存 = 习惯养成 × 替代成本
  3. 选择越多,决策越难,放弃越快
  4. 简单 × 高频 = 习惯
  5. 习惯 = 触发 + 行动 + 奖励
  6. 固定场景 + 固定时间 = 固定习惯
  7. 即时奖励比延迟奖励更有效
  8. 数据沉淀 + 个性化学习 = 替代成本
  9. 不要只照顾老用户,新用户体验决定增长
  10. 每次加功能前问:会让用户更常用吗?

记住:用户留存不是靠功能多,是靠习惯养成。设计产品时,不要问"我们能做什么功能",要问"用户会养成什么习惯"。简单、高频、有奖励,才是留存的关键。

On this page