AI 全量轨迹下用户增长 + 产品工具表总结 + 从0-1的AI作品设计思考

多客科技

作者：微信文章
一、如何靠 AI “三位一体”实现全量轨迹下的用户增长？（来源：Sherryyyyy）




1. 从“局部样本”到“全量轨迹”

传统的增长依赖于抽样调查或单一维度（如年龄、地区）的标签。AI 框架下，大数据意味着全维度、全流程、实时性。相对传统增长更依赖于用户深度行为数据相互依赖关系，关注数据的集中性和全流程的数据规律总结。

2. 数据深度（深度行为）

数据深度是指：挖掘用户进入 App 后的微观轨迹（滑动热点、停留时长、功能点击顺序）。这些是预测 LTV（生命周期价值）最真实的燃料。传统的 LTV 计算往往是滞后的（Post-Factum），比如看 30 天或 90 天的实际收入。但增长需要预测（Prediction）。微观轨迹数据的价值在于它们是先导性指标（Leading Indicators），最长用的是数据来源：滑动热点追踪+页面停留时长+页面点击顺序。

1）滑动热点 (Scroll Heatmaps & Touch Heatmaps)

记录用户手指在屏幕上滑动和点击的精确位置。它揭示了用户的注意力分布和操作阻力。







例如一个电商公司如何通过滑动热点进行LTV 预测逻辑：

如果一个电商 App 用户在详情页上，手指反复在“商品参数”和“评论区”之间滑动，但迟迟不点“购买”，这预示着他是一个高意向但价格/质量敏感的用户。这种行为模式可能指向一个中等 LTV 但需要促销刺激的群体。相反，如果用户在页面上快速滑动到底部，然后退出，这可能是一个低 LTV 的“闲逛者”。




2) 停留时长 (Dwell Time & Hover Time)

精确到毫秒记录用户在某个页面、甚至某个特定元素（如一张图片、一段文字）上停留的时间。它反映了用户的兴趣深度和信息处理难度。





利用停留时长对LTV 预测逻辑：

内容类 App (如小红书/TikTok)： 一个新用户在某篇关于“高定礼服”的笔记上停留了 45 秒（远超平均的 15 秒），即使他没有点赞，这个微观停留时长也强烈暗示了他对高客单价商品的潜在兴趣，是高 LTV 用户的重要特征。工具类 App： 如果用户在“设置”页面停留过久，可能意味着他遇到了困难，这反而是流失风险的信号。

3）功能点击顺序 (Click Sequence / User Path)

用户在 App 内操作的具体步骤和先后顺序。它揭示了用户的目的性和使用习惯。





利用功能点击顺序进行LTV 预测逻辑：

路径 A（高 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 搜索特定品牌 -> 进入商品详情页 -> 收藏。这条路径显示了强烈的目的性和明确的购买意图。路径 B（低 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 点击横幅广告 -> 立即退出 App。这条路径显示了低质量流量的特征。

挖掘深度行为和微观轨迹”，本质上是利用 AI 的算力，捕捉人类肉眼无法观察到的、海量的、细微的行为模式，从而比用户自己更早地预判他们的价值。



企业案例实战：AI “三位一体”如何驱动增长

字节跳动（ByteDance / TikTok）：极致的推荐与自动化留存

字节跳动是全球公认将“算法+数据+算力”融合得最完美的增长机器。

大数据（全量轨迹）： TikTok 记录的不仅是你的点赞，还有你滑过视频的速度、在某帧的停顿、音量大小等极其细微的行为数据。算法（强化学习）： 它的推荐算法本质上是一个大规模强化学习系统。每当你滑掉一个视频，AI 就会收到一个“负反馈”，瞬间调整下一条内容的推送权重。实际增长案例： * 获客： 字节在投放时，会利用 Lookalike（相似人群扩展） 算法。它先分析 App 内最高价值的 1% 用户特征，然后利用算力在全球数十亿设备中找出最像这群人的潜在用户进行精准投放。留存： 著名的“沉默唤回”。如果一个用户 3 天没打开 App，AI 会根据其历史偏好预测哪一条内容最能吸引他点开，并在他最习惯看手机的时间点（算力预测）发送 Push。

二、大厂PM都在用的场景分析法，帮你打通产品闭环（来源：大叔拯救世界）


































三、拒绝“玩具感”：如何用商业闭环思维构建一份降维打击的AI产品作品集

（来源：大叔拯救世界）




1. 真伪需求鉴定（L1/L2分类法）

L1，“伪需求”场景。

这些场景有什么特点？确定性极高，规则非常明确。

L2，“真需求”场景。

L2场景：非结构化数据，充满了模糊性、不确定性和开放性。比如，非标合同的智能审核。每一份商业合同，措辞、条款、格式都可能不一样。复杂的代码重构建议、情感陪伴类的聊天机器人。用户的每一句话都带着情绪，意图是模糊的，话题是跳跃的。








2. PMC分析框架

P是Pain（痛点），M是Model（模型匹配度），C是Context（上下文限制）。

这个痛点影响了哪些人？是C端用户，还是B端企业的员工？这个痛（或者痒）的程度有多深？是每天都遇到，烦得要死？还是一年才碰到一次，无伤大雅？如果解决了这个痛点，能带来什么可量化的价值？是节省了多少工作时间？提升了多少转化率？减少了多少客户流失？任务的核心是理解、生成、总结，还是分类？不同的任务类型，对模型的要求是不一样的。这个任务对事实性的要求有多高？如果是医疗、金融这种领域，对“幻觉”的容忍度极低，你可能需要更强的RAG（检索增强生成）能力，或者选择在特定领域精调过的垂直模型。这个任务对实时性的要求呢？如果是实时对话，那模型的响应速度就至关重要，你可能得在效果和速度之间做权衡。数据隐私和安全。你做的合同审核工具，客户敢把他们最机密的商业合同上传到你的服务器吗？你的数据隔离和加密方案是怎么设计的？用户的使用环境。他们是在PC上用，还是在手机上用？是在安静的办公室，还是在嘈杂的户外？这些都影响你的产品形态和交互设计。法律法规和伦理风险。你的AI生成的内容，会不会有版权问题？会不会散播歧视性言论？你有没有设计相应的过滤和审核机制？

3. 方案设计——设计智能体工作流

Agent，是智能体，是自主驾驶员。 它的核心能力是理解一个高阶的目标，然后自主地进行多步推理（Chain of Thought），甚至调用外部工具（Function Calling/Tool Using）来完成这个目标。它不是被动地等你给指令，而是能主动地规划和执行。

第一步（拆解任务）第二步（调用工具）

第三步（推理和决策）第四步（生成结果）

4. 系统提示词架构（System Prompt Design）

就像是给AI员工写的一份详尽的“岗位说明书”和“操作手册”。

任务边界定义： 它的职责是什么，不能做什么。比如，“你是一个专业的法律合同审核助手，你的任务是识别合同中的风险条款。你不能提供任何法律建议，不能创造新的条款。” 这种清晰的边界定义，是控制模型行为、避免风险的第一道防线。角色与个性设定： 你希望模型以什么样的口吻和风格与用户交流？是严谨专业的律师，还是亲切耐心的老师？把这些设定写清楚，能保证产品体验的一致性。工作流程与指令拆解： 这是最重要的部分。你要把复杂的任务，拆解成一步步的具体指令。比如前面说的旅行Agent，它的System Prompt里可能就包含了类似这样的指令：“当用户提出旅行规划需求时，你必须遵循以下步骤：一，识别目的地、时间和偏好；二，调用工具查询景点和交通；三，基于预算进行筛选和组合；四，生成格式化的行程单。”路由层（Router）设计： 当你的产品需要处理多种不同类型的用户意图时，一个“路由层”就显得尤为重要。你可以设计一个前置的Prompt，它的唯一任务就是判断用户的意图属于哪一类。比如，用户输入一句话，Router Prompt先判断这是“闲聊”，还是“查询订单”，还是“技术咨询”。然后，系统再根据这个分类，调用后续专门处理该任务的Prompt和工作流。

5. 人机回环机制（HITL）

当AI搞不定的时候，怎么把问题“甩”给人类，让人来介入和兜底。

触发时机： 你是怎么判断AI“搞不定”了？可以基于模型的置信度分数。当模型返回结果的置信度低于你设定的阈值（比如70%），系统就自动触发人工介入流程。或者，当模型连续两次无法理解用户意图时，也主动请求人工帮助。优雅的求助： 系统如何向用户或后台操作人员求助？绝对不是简单地弹出一个“我不知道”。可以设计一些更友好的交互。比如，“这个问题有点复杂，我需要请我的同事（人类专家）来帮您解答，您介意稍等一下吗？” 或者，在B端系统里，直接在后台生成一个待处理工单，清晰地列出问题、AI的初步回答和不确定性在哪里，方便人工快速接手。反馈闭环： 人工介入后，这个宝贵的“人工数据”不能浪费。你要设计一个机制，让人类的正确答案能够被系统记录下来，用于未来对模型的微调（Fine-tuning）。比如，客服修改了AI的回答后，系统可以弹出一个按钮“将此作为优质答案范例”，一键入库。这个“数据飞轮”的闭环设计，是产品能持续进化的关键。

6. 工程与体验——直面“幻觉”与“延迟”的防御性设计

AI缺陷：一个是“幻觉”（Hallucination），就是一本正经地胡说八道；另一个是“延迟”。

把“好”拆解成多个可衡量的维度。比如：

准确性（Accuracy）： 模型回答的内容，事实层面是否正确？有没有出现“幻觉”？相关性（Relevance）： 回答是否切中用户问题的要点？有没有答非所问？完整性（Completeness）： 是否覆盖了用户问题的所有方面？有没有遗漏关键信息？安全性（Safety）： 回答内容是否合规？有没有包含暴力、歧视或其他不当言论？风格一致性（Style Consistency）： 回答的语气和风格，是否符合你预设的产品人设？

7. 容错机制（Fail-safe）

① RAG的容错： 现在很多问答产品都用了RAG（检索增强生成），就是先从知识库里检索相关文档，再让模型基于这些文档来回答。一个常见的问题是，如果知识库里没有相关内容，怎么办？一个糟糕的设计是，模型可能会基于自己的通用知识胡编乱造，或者直接说“我不知道”。一个好的设计是，系统能明确地告诉用户：“根据我查阅的XX文档，没有找到关于您问题的直接信息。不过，根据通用知识，这个问题可能与YY有关……” 这种诚实的、有边界感的回答，能极大地提升用户的信任感。

② 风控拦截： 如果用户诱导模型输出违规内容，或者模型自己“发疯”，生成了不当言论，怎么办？你必须有一套风控拦截机制。这可能是一个前置的关键词过滤器，也可能是一个后置的、专门用于内容审核的小模型。当检测到风险时，系统应该立刻拦截输出，并给出一个预设的、安全的、模糊的回答，比如“我们换个话题聊聊吧”。在作品集里画出你的内容安全审核流程，是体现你责任感和成熟度的重要一环。



8. 延迟感知的体验设计

① 流式输出（Streaming）： 这是最基本，也最有效的策略。不要等模型生成完所有内容再一股脑地显示出来。而应该像打字机一样，一个字一个字地“流”出来。这不仅能让用户立即看到系统正在“思考”和“工作”，极大地缓解了等待的焦虑感，还能让用户在内容生成到一半时，如果发现方向不对，可以随时打断，节省了时间和计算资源。

② 骨架屏（Skeleton Screen）： 在等待模型返回结果的空白期，可以先展示一个内容的“骨架”。比如，如果用户要的是一份报告，你可以先展示出报告的标题、各个章节的标题，内容部分用灰色的占位符填充。这给了用户一个稳定的预期，让他们知道即将生成的内容大概是什么结构，体验比一个空白页面或者一个旋转的菊花好得多。

③ 预加载与乐观更新： 在某些场景下，你甚至可以预测用户的下一步行为，并提前开始加载。比如，在一个多轮对话的引导流程里，当用户选择了某个选项后，你可以“乐观地”假设他会继续下去，并提前开始为下一步生成内容。这种策略虽然有一定风险，但在特定场景下能创造出“瞬时响应”的惊艳体验。












9. 商业闭环——产品经理的终极试金石：单体经济模型

① Token成本核算

这是最基础，也是最核心的一步。你需要像写一份财务报告一样，清晰地列出你的成本构成。找一个你产品的核心使用场景，然后详细地拆解一次完整交互的Token消耗。你可以这么列：

1）输入Token（Input Tokens）：

系统提示词（System Prompt）：这是固定成本，比如2000个Token。上下文历史对话（Context History）：这是变动成本，假设保留最近5轮对话，平均每轮200个Token，就是1000个Token。检索增强内容（RAG Context）：如果用了RAG，从知识库检索出的内容，比如3000个Token。用户当轮输入（User Query）：比如50个Token。

2）输出Token（Output Tokens）：

模型生成的回答：平均长度，比如300个Token。

好了，现在算总账。一次交互的输入Token是 2000 + 1000 + 3000 + 50 = 6050 个Token。输出Token是 300 个Token。

接下来，去查一下市面上主流模型提供商的公开报价（不需要指明是哪家）。比如，某个旗舰模型的输入价格是每百万Token 5块钱，输出价格是每百万Token 15块钱。那么，这次交互的成本就是：(6050 / 1,000,000) * 5元 + (300 / 1,000,000) * 15元 = 0.03025元 + 0.0045元 ≈ 0.035元










② 权衡决策（Trade-off）

最常见的权衡就是“效果”、“速度”和“成本”这个不可能三角。比如，你可以这样设计和阐述你的模型调用策略：

“在我们的系统中，我们采用了一种分层模型策略。当用户输入一个问题时，我们首先会调用一个速度极快、成本极低的开源小模型或Mini模型。这个小模型的唯一任务，就是对用户的意图进行快速分类（比如判断是闲聊、查询还是复杂分析）。这个环节，我们追求的是速度和低成本，对智能程度要求不高。”

“一旦小模型判断出用户的意图是需要进行复杂分析的‘高价值任务’，系统才会切换到昂贵的、能力最强的旗舰大模型（比如GPT-4o这一级别的）。因为在这个环节，回答的质量和深度是第一位的，我们愿意为此支付更高的成本。而对于那些被判断为‘闲聊’的请求，系统会继续使用那个便宜的小模型来应付，从而把好钢用在刀刃上，极大地优化了整体的运营成本。”

③ ROI（投资回报率）推演