真實案例:人工智能(AI)產品設計覆盤

本文筆者從工作項目實踐出發,並結合具體案例分享了人工智能產品設計過程中遇到的一些問題以及具體操作方案,供大家一同參考和學習。

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

對於AI產品一直抱有好奇之心,正好前端時間負責了我廠手機系統AI產品“智慧識屏”的落地,分享一些產品設計中的所思所想,大家輕拍。

產品示意圖如下(避嫌,用友商),一種無搜索框的搜索功能,用戶可以在任何APP(應用)裡,通過單指長按目標區域的文本或者圖片,來獲取所需要的信息或服務。

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

示例中“戰狼、戰狼2、戰狼3被識別為電影”用到自然語言處理技術(NLP),故而智慧識屏被劃分為AI產品系。

AI產品是一個很好的宣傳概念,但是,用戶不會為AI技術買單,只會因AI產品能更好的解決問題才使用。AI產品還得回到產品的本質,下文從三個點展開:

  1. 智慧識屏要解決的問題;
  2. 智慧識屏提供的解決方案;
  3. AI技術特點相對應的產品設計原則。

智慧識屏要解決的問題

安卓APP是一個個可提供垂類標準化服務的信息孤島,只會支持APP內的信息服務搜索,沒有對外搜索的意願和通道,信息流轉不暢會帶來一些麻煩,舉個例子:

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

想搞明白“親愛的,熱愛的”是什麼,目前主要的操作路徑如下:

觸發文本選擇狀態——選擇相應的文本(親愛的,熱愛的)——複製 ——系統切換APP——找到目標APP(百度或者豆瓣)—— APP內搜索——回到觸發應用(微信);

可以看出“操作麻煩(光標好難操作,我的紅蘿蔔大拇指啊!)”且“操作路徑長”,類似的場景還有很多,且我們每個人每天都可能遇到類似問題。

另外一個層面,資源側,比如百度、豆瓣等,對於流量的需要是永恆的,精準的流量更是來者不拒。綜合用戶和資源角度,解決這個問題的價值就凸顯出來。

因為各APP內的信息只有系統級別可以授權獲取,手機系統變成了最適合也最應該的問題解決方,且因可以拿到更多的“搜索前”場景信息:上下文信息、環境信息和用戶信息,搜索的效率有機會優於通用搜索引擎。

智慧識屏提供的解決方案

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上文提到的例子在智慧識屏的操作路徑,so easy!

可以看出,相較於用戶當前“操作麻煩,操作路徑長”解決方法,智慧識屏是一個便捷觸達所需信息服務的搜索通道,主要從服務觸達效率和服務質量兩個層面去拉大“新舊體驗差”,兩個點:便捷觸達和服務滿足。

1. 便捷觸達

用戶使用APP時,內容瀏覽或功能使用是主訴求,搜索是低頻高級需求,因而,智慧識屏需要被用戶主動喚起。

便捷觸達是指功能喚起的方式友好,觸達想搜索信息的操作路徑短。

功能喚起的方式在比較了“手機物理鍵、單指長按、單指大面積長按、雙指長按、複製後”等方式後,選用了“單指長按”,有以下考慮:

  1. 用戶已有的解決路徑就是從“單指長按”開始,採用這個手勢,智慧識屏相當於在用戶有搜索意圖的信號時就去提醒用戶:這有一條捷徑!
  2. 單指長按是一個系統常用手勢,且可以收斂用戶目標搜索詞的區間,給用戶少但精確的選擇;
  3. 單指長按也會帶來誤觸的負面體驗,這塊可以通過一些技術手段來處理,減少負面影響。

“單指長按”指定了目標區域,但是系統還是沒辦法判斷用戶想搜索的關鍵詞或意圖,只能多拿目標區域文本(現在以段落來單位),提取相關關鍵詞及服務,讓用戶去選擇,圖片也是類似情況。

綜上,智慧識屏流程有三部分:功能喚起、服務選擇、服務瀏覽。

觸達信息的路徑要短,就要每一個部分展示儘可能多的必要信息,能在“服務選擇”卡片側給的信息就在卡片側給,比如快遞當前狀態、航班車次的出發到達信息都儘可能放在“服務選擇”的卡片側,用戶瞅一眼就結束;用戶有需要了解更多詳情時,再以“服務瀏覽”的方式去滿足。

2. 服務滿足

服務滿足是指根據用戶觸發關鍵詞提供的服務是精準且有價值的。

雅虎提出的搜索意圖三大分類:導航類、信息類、資源服務類,在智慧識屏中依然有用,只是會有一些手機的特殊場景,比如智慧識屏會覆蓋“淘口令、吱口令”這樣因為騰訊和阿里巴巴互相屏蔽衍生的導航類需求。

手機系統生態中,用戶會用APP來滿足頭部已標準化的需求,搜索引擎來解決中長尾的需求。

智慧識屏也是儘可能延續用戶這樣APP服務為主,搜索引擎輔助的思路。

目前智慧識屏支持的品類服務主要在下圖中第一和第四象限,以APP提供服務為第一優先級,比如電影類會提供“可瞭解詳情的豆瓣資源”和“可觀看視頻的騰訊視頻等資源”,後面會根據用戶行為分析把服務逐步擴展到第二和第三象限。

服務載體除了APP,還會更多支持“快應用”這種廠商側重推且可控體驗的載體。

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

智慧識屏提供的每一個服務都是基於用戶的興趣點,有些興趣點即時服務即可,有些需持續關注。

關注的興趣點狀態需要被展示、被管理,依賴於更多的系統產品(如負一屏、日程、用戶中心等)與智慧識屏聯動起來,這樣服務鏈路才會完整。

另外,用戶觸發時,“搜索前場景信息”能輔助“搜索意圖判斷”,比如用戶如果在“電商類”APP觸發電商類標題,意圖會是什麼呢?如果你能提供全網最低價呢?

這塊貼合場景的定向服務,會是用戶對於產品的強記憶點,持續的挖掘“功能覆蓋人群大”且“留存率高”的功能,是智慧識屏目前服務滿足的重點迭代方向。

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

最後,套用俞軍老師的用戶價值公式:用戶價值 = (新體驗 – 舊體驗)- 換用成本,智慧識屏可以通過產品設計來不斷拉大“新舊體驗差”,但是這個產品要被用戶接受;

還有“換用成本”,可以通過用戶引導來轉換,也可以通過運營、宣傳來轉換,但最核心的一個點還是需要找到“大眾、留存高”的常規功能去逐步教育用戶打開功能、使用功能、瞭解智慧識屏的核心價值!

AI技術特點相對應的產品原則

AI模型的推理能力是產品質量的最重要組成部分。推理是概率性正確,依賴於大數據和模型算法,需要不斷迭代。大部分品類,準確率和召回率達到90%,算非常不錯了。

產品側要尊重上述AI模型的現實和規律,揚長避短,總結的原則有三:

1. 數據驅動

智慧識屏核心的價值是幫用戶快速觸達服務,觸達服務的準確率是“服務滿足”的前置條件,各類別模型的準確率和召回率是最最最重要的指標,預示著當前品類用戶的滿意程度。

用戶行為日誌是用戶需求挖掘的寶地,用日誌分析當前提供服務的滿足度,以及挖掘潛在用戶需求,迭代驗證產品方案,這樣的產品閉環跑通,智慧識屏才能健康的運轉下去。

上述統計指標和用戶行為日誌分析,用數據驅動產品迭代,是AI產品中非常重要的部分,每天必備。

2. 容錯設計

模型的推理會有概率性錯誤,加上產品覆蓋類型不會一蹴而就,這會讓用戶有概率得不到服務滿足,需要有容錯設計來解決這個階段狀況。

智慧識屏的“文本”功能,每次功能觸發都穩定存在,除了滿足用戶主動的文本編輯能力之外,一個重要的角色就是容錯,承擔服務滿足不了時的託底,用戶可以通過選擇相關文本去搜索,服務鏈路不能斷。

真实案例:人工智能(AI)产品设计复盘

3. 上新的機制

受限於研發、測試等資源,AI模型的迭代速度(比如產品覆蓋品類的擴充速度)與產品可迭代的速度可能並不匹配。而時間成本對任何產品來說,都是最寶貴的資源。

所以建議,在品類上新這樣可標準化的流程裡,從產品初期就定義好產品的信息架構:可複用已有的產品樣式,也可快速服務器上新的產品樣式。

這樣不管是品類上新,運營活動,還是小流量灰度,都可以更快速的拿到產品數據,驅動產品快速迭代。

上述的產品原則是在當前的產品狀態和投產比基礎上一些思考,非絕對概念,隨時歡迎大家探討相關的話題,感謝閱讀!

作者:何其多多;公眾號:何其多多,手機行業產品汪,AI行業產品汪,歡迎來撩!

本文由 @何其多多 原創發佈於人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基於CC0協議。


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