在AI技术迅猛发展的今天，AI产品经理的重要性愈加凸显。他们不仅需要了解技术，还要具备市场洞察力和创新能力。本文将深入探讨AI产品经理所需的核心能力，从产品构思到落地执行，为你揭示如何在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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

• 通过量化数据指引算法模型迭代方向和路线
• 优化模型测试指标和参数权重

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。

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

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。

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]

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。

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]

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。

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）

• 模型训练X中，B识别为A为什么是还行？因为在这个场景下将拍摄蜡像的图片识别为‘人’是可以接受的，前文测试[附图一]中的迪丽热巴就是蜡像非真人。因为非常逼真，这个即使是让真实的普通人类进行识别，也没有办法一眼分辨出来。那一个相册自动分类工具，这个错误是可以接受的，所以给予还行的感受；
• 模型训练Y中，因为没有将真人识别出来，作为一个相册自动分类工具，这样就会让用户感受变得很差，感觉这个工具很笨；
• 模型训练Z中，没有将平面物体识别出来，误识别为3D物体，算是可以接受的。

场景2（安防系统中的生物识别AI）

• 模型训练X中，B识别为A为什么是很差呢？因为在这个场景下将将拍摄蜡像的图片识别为‘人’是不可接受的，这会严重影响这个场景下用户感受；
• 模型训练Y中，A识别为B为什么是还行呢？因为假如因为角度不合适，或者识别时戴了口罩影响检测结果，这虽然影响一部分的用户感受，但不是完全不可接受，如果脱去口罩后仍能识别正确，那就不算很差属于可以接受的范围；
• 模型训练Z中，没有将平面物体识别出来，误识别为3D物体，算是可以接受的。因为只有真实的人类才算是生物，该场景下不影响用户的实际感受。

场景3（自动驾驶里的行人防碰撞刹停系统）

• 模型训练X中，B识别为A为什么是还行呢？因为不管是真人，还是人形的立体实物，都会对行车安全产生威胁，即使识别错误也会对车辆举行刹车制动；
• 模型训练Y中，A识别为B为什么是还行呢？与X模型的原因同理；
• 模型训练Z中，C识别为B为什么是很差呢？举个例子，假如将路上广告内的人识别为具有人形的物体，在场景里就会误判为需要制动或者避让，那对用户来讲，观感就会很不好。

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。

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

AI应用系统的用户体验数据主要涵盖了“输入、交互、反馈、性能、环境、元数据”六大维度。所以可以通过“主动反馈”和“被动反馈”两个方面着手对用户体验数据进行采集。

1）主动反馈

（1）增加用户主动反馈流程

• 设计标准化问卷或嵌入实时反馈入口
• 创建群组和论坛

知乎在答案页底部嵌入“内容质量评分”弹窗，采用1-5星评分+开放式反馈，日均回收有效数据量超10万条。

（2）激励机制和视觉引导

• 设置积分兑换、专属优惠或实物礼品等激励机制
• 公开致谢贡献者，赋予用户成就感
• 适当视觉提醒进行引导

• 滴滴采用“反馈得优惠券”策略，将用户反馈率从5%提升至23%；

• 更新日志中标注“感谢用户A的建议”；

• 显示提示语（如“点击分享您的想法”）。

2）被动反馈

A/B测试这个细讲下来很复杂，有很多重点和注意事项。[3]

重点比如有：

• 如何制定分流策略保证随机性与均匀性；
• 数据采集的完整度和准确度；
• 确定统计显著性与样本周期指标；
• 体验的一致性与周期性；
• 等等……

注意事项比如有：

• 实现方式的选择（前/后端）；
• 工具的选择；
• 数据的处理；
• 多版本的并行与干扰；
• 等等……

（1）埋点检测用户操作路径

• 明确埋点目标，定义清晰的‘事件’与‘变量’
• 埋点ID命名规则需有规律性和唯一性
• 异常监控和数据处理流程

• 电商平台埋点的话，‘添加收藏’则为事件，‘收藏类别’则为变量 ;

• 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）完善目标群的用户画像

• 多渠道多维度
• 验证假设，优化用户标签
• 杜绝数据孤岛，丰富数据来源

• 线上问卷、邮件、群组、论坛，还有电话、线下访谈等等;

•搭配A/B测试，大胆假设，小心求证；

•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

（1）统一数据格式

• 对不同来源的数据（如不同传感器的图像格式、元数据字段）进行格式转换
• 定义数据库中的表、字段和关系，确保数据的组织方式一致

• 采用通用的数据格式（如JSON或XML）来确保不同平台间的数据交换无障碍；

• 标准化工具如Python的Pandas库可处理结构化数据，OpenCV用于图像格式转换；

• 建立数据元素的通用定义，避免歧义。

（2）数据源识别

• 明确数据来源并统一存储
• 利用工具判断不同来源数据

• 使用（如Apache Atlas）记录字段含义和变更历史，将来自不同渠道的数据整合在一起；

• 利用机器学习算法自动判断数据来源并按规则统一归类，（如“来源：移动端App_v2.1”）、处理时间和版本号；

（3）数据清洗与无效/异常数据处理

• 去重与冗余过滤
• 异常值检测与修复
• 缺失值处理

• 基于数据主键或哈希值进行去重；

• 医疗影像系统清洗DICOM文件，移除体位不正确的影像，并统一调整尺寸

• 缺失值经过审视后可批量删除或插值填充（均值/众数）；

• 通过孤立森林等算法识别异常值。

2）定量指标转化，细化拆解成小项并赋予权重值

（1）数据核心维度拆解

将主维度、子项指标、量化方式和权重分配用表格分类列举

比如将响应时间、操作步骤数、中途退出回话次数等等，通过分类对应的效率、易用率、功能放弃率等进行一一赋值；

（2）利用多权重分配拆解小项

• 数据驱动法
• 专家评分法
• AHP层次分析法

• 基于历史数据回归分析，计算各指标对目标（如留存率）的影响系数来举行拆解；

• 利用不同的专家团队对不同指标重要性打分（如Delphi法），求均值后归一化；

• 构建判断矩阵，计算指标间相对重要性（一致性检验通过后生成权重）；

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

保持数据驱动的反馈闭环

数据采集 → 实时监控 → 分析归因 → 策略调整 → A/B测试 → 迭代指标

指标权重、阈值定义、用户分群等都需要根据持续不断的反馈进行优化。

自动化权重调整和持续实验机制

• 构建奖励函数
• 行为聚类和价值分层

• 将用户停留时长+转化率由Agent自主优化指标组合；

• 根据用户操作路径（如“上传→编辑→分享”）划分群体；

• 按用户LTV（生命周期价值）分配资源优先级；

3. 相关性分析

1）大数据工具和AI进行分析

• 百度统计：行为路径分析（用户从上传到分享的转化漏斗）
• Grafana：实时监控
• Power BI：业务指标多维分析
• TensorFlow/PyTorch：构建用户行为预测模型
• Mixpanel：事件追踪（统计功能使用频率与用户流失节点）
• Amplitude：行为聚类（识别高价值用户的操作模式）

2）聚类与交叉分析

• 分群后交叉分析
• 多模态数据融合

先用不同规则聚类划分用户群体，比如用K-means/DBSCAN划分行为模式，如“效率型”“探索型”用户。然后对各群体内部进行自动化聚类变量交叉分析，并通过热力图、卡方检验挖掘变量关系

通过不同模态的数据，如图像数据聚类（如用户上传图片的主题） + 行为日志交叉分析。

3）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来赋值 [4]

例如：

那如何定义用户标签并合理地进行赋值？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

2）幸存者偏差

3）影响总体项目推进

• 某社交平台曾因同时运行8个A/B测试，导致版本兼容问题，次日活下降7%；
• 在线教育产品仅关注活跃用户反馈，忽略沉默用户流失原因，错失40%改进机会；
• 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

2）敏捷迭代

• 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；
• 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：

• 实时化：借助边缘计算实现毫秒级反馈响应
• 智能化：通过因果推断模型（如DoWhy）穿透相关性迷雾
• 生态化：构建用户-数据-算法的正向增强回路

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……

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[1]：图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除

[2]：图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除

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