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    AI系列三 產(chǎn)品:策略在左 {用戶體驗||}在右

    2025-08-04 02:30:38 來源:格隆匯

    當AI浪潮席卷而來,產(chǎn)品經(jīng)理們站在十字路口:一邊是戰(zhàn)略驅(qū)動的產(chǎn)品布局,一邊是體驗為王的用戶需求。在這場技術(shù)與人性的博弈中,如何找到平衡點,既不迷失在“左腦”的理性推演中,也不沉溺于“右腦”的感性想象?本篇文章將從產(chǎn)品策略與用戶體驗的雙重視角,拆解AI產(chǎn)品背后的思維邏輯,帶你看清AI時代產(chǎn)品人的新坐標。

    產(chǎn)品經(jīng)理重用戶體驗的要求早已稀松平常,今天來聊聊策略設(shè)計。

    為什么要單獨開一篇文章介紹?

    一方面是現(xiàn)今產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重,同個領(lǐng)域的產(chǎn)品無論是產(chǎn)品核心流程、設(shè)計結(jié)構(gòu)還是視覺風(fēng)格,都殊途同歸;另一方面,AI硬科技的浪潮下,僅從產(chǎn)品的外觀表現(xiàn)你很難真正了解一款產(chǎn)品,產(chǎn)品的差異不再是多么花哨的視覺和別出心裁的交互體驗,更多的是底層策略的高下之分。

    回到今天的話題,我的論斷是:大模型產(chǎn)品百花齊放的時代,產(chǎn)品策略的建設(shè)變得比過去更稀缺、更核心。究其原因,主要有以下幾點:

    首先是大模型產(chǎn)品的泛化能力,不再是即插即用,而要看你如何將特定的能力封裝成產(chǎn)品功能。這近似是一個條件優(yōu)化的問題:基于當前的大模型能力,找到一個最能產(chǎn)出價值的業(yè)務(wù)場景,選一個剛需、可控又能衡量ROI的點,先把這個點打穿。這個轉(zhuǎn)化過程強依賴產(chǎn)品經(jīng)理定義適用場景和約束邊界;

    其次是成本敏感的特征,不像傳統(tǒng)軟件服務(wù)的邊際成本趨近于0,模型的每次推理都有顯著成本,產(chǎn)品經(jīng)理得在調(diào)用頻率、外圍工程、用戶路徑之間做資源的權(quán)衡。比如,你可以定義一些工程手段,把大模型變得盡量穩(wěn)定,例如加入一些規(guī)則引擎、知識圖譜、RAG、提示詞模板、審核和兜底機制等,確保大模型的輸出是成本可控且體驗穩(wěn)定的。

    最后是反饋的不確定。即便你應(yīng)用場景找對了,工程手段也上了,但產(chǎn)品的輸出效果非線性,缺乏閉環(huán)的反饋機制,也純粹只是靜態(tài)試驗品。真實用戶的使用數(shù)據(jù)、問題記錄和滿意度反饋,得作為迭代優(yōu)化的依據(jù)。你需要設(shè)計閉環(huán)反饋和能力評估機制,這些都屬于策略性的工作。

    當需求場景已經(jīng)明確,用戶體驗和產(chǎn)品策略的設(shè)計都應(yīng)該齊頭并進。如果說,用戶體驗設(shè)計就像是在搭房子,比如設(shè)計房間布局、功能、裝修風(fēng)格;那么產(chǎn)品策略設(shè)計就是在建設(shè)水電氣暖,讓整個房子合理運轉(zhuǎn)且節(jié)能高效。二者缺一不可。

    1.策略產(chǎn)品:從業(yè)務(wù)出發(fā),用數(shù)據(jù)驅(qū)動

    先來介紹下策略產(chǎn)品。

    策略產(chǎn)品的本質(zhì)是:基于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)洞察,制定科學(xué)的產(chǎn)品策略,并通過數(shù)據(jù)體系、算法策略和能力封裝,將這些策略落地為具體可執(zhí)行的產(chǎn)品功能。

    劃重點:一個是從業(yè)務(wù)出發(fā),一個是用數(shù)據(jù)驅(qū)動。

    舉個例子,你在負責(zé)電商平臺“猜你喜歡”的推薦策略優(yōu)化,該模塊的推薦點擊率低,用戶轉(zhuǎn)化不佳,影響整體GMV。

    你的工作重心繞不開以下幾點:

    1)從業(yè)務(wù)出發(fā),識別策略機會:

    轉(zhuǎn)化率低→用戶推薦不精準→用戶興趣未被滿足,將該問題轉(zhuǎn)化為策略問題:如何讓推薦結(jié)果更貼合用戶興趣?

    為此你可能需要調(diào)整推薦優(yōu)先級邏輯與召回策略。你可以定義目標場景與優(yōu)先級:提升首頁推薦點擊率+后續(xù)轉(zhuǎn)化率→優(yōu)先攻關(guān)“高活躍用戶+高客單價商品”場景。

    2)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,設(shè)計底層數(shù)據(jù)體系:

    輸入數(shù)據(jù):用戶畫像(性別、年齡、消費偏好)、瀏覽行為(近期點擊、停留時長)、商品特征(品類、價格、促銷力度);

    輸出指標:推薦點擊率(CTR)、推薦轉(zhuǎn)化率(CVR)、單位推薦位GMV貢獻;

    在此基礎(chǔ)上,你可以跟數(shù)據(jù)團隊協(xié)作,補充用戶興趣標簽字段,建立“推薦行為-轉(zhuǎn)化”的映射關(guān)系,完善數(shù)據(jù)埋點。

    3)策略模型與算法聯(lián)動:

    接著上一步,你將用戶興趣標簽作為算法的輸入,用以召回商品,再對模型打分排序。同時你需要與算法團隊共建:優(yōu)先召回近期互動頻繁品類,去做個性化的加權(quán),比如用戶的歷史消費金額*點擊偏好。

    4)制定產(chǎn)品方案,包括策略邏輯、交互設(shè)計和后臺配置能力:

    策略邏輯說明:比如,“猜你喜歡”優(yōu)先展示用戶最近3次瀏覽品類下的高轉(zhuǎn)化商品;

    交互設(shè)計:推薦位樣式不變,后臺策略調(diào)整,確保用戶在交互時無感知;

    后臺配置能力:將數(shù)據(jù)指標經(jīng)由數(shù)倉計算后落庫,再通過策略運營平臺下發(fā),形成圈選用戶的下發(fā)策略。

    5)策略協(xié)同與沖突解決:

    多條策略難免會遇到?jīng)_突場景。比如,首頁也有“限時促銷”推薦,兩個模塊都想搶流量位。

    這種情況并不罕見,此時你需要定義策略之間的協(xié)同機制,設(shè)計優(yōu)先級配置系統(tǒng),根據(jù)用戶畫像動態(tài)分配推薦位。比如,高消費用戶優(yōu)先“猜你喜歡”,低消費用戶優(yōu)先“促銷”,讓所有推薦策略進入統(tǒng)一的策略運營平臺,方便后續(xù)持續(xù)優(yōu)化。

    這是產(chǎn)品經(jīng)理在策略建設(shè)中的“數(shù)據(jù)-策略-算法-產(chǎn)品-業(yè)務(wù)”的工作閉環(huán)。

    同理,產(chǎn)品經(jīng)理在AI產(chǎn)品的策略設(shè)計中,也需要將業(yè)務(wù)場景轉(zhuǎn)化為可落地的模型策略體系,包括策略設(shè)計、數(shù)據(jù)支撐、驗證反饋與產(chǎn)品化,實現(xiàn)“業(yè)務(wù)目標→模型能力→產(chǎn)品形態(tài)”的完整鏈路。

    2.AI產(chǎn)品策略:模型能力的調(diào)優(yōu)和外圍工程的建設(shè)

    除共性之外,說說AI產(chǎn)品策略相較傳統(tǒng)產(chǎn)品策略設(shè)計的核心區(qū)別。

    仔細回想,原先所謂的產(chǎn)品策略更多是規(guī)則與數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計范式,即:人制定策略規(guī)則+系統(tǒng)執(zhí)行邏輯,比如:推薦策略、定價邏輯、排序規(guī)則、匹配機制、任務(wù)達標邏輯等。背后依賴的是:

    結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(標簽、指標、用戶行為等)

    可解釋的邏輯設(shè)計(if-then、權(quán)重模型、ABTest等)

    可控可調(diào)的系統(tǒng)架構(gòu)(策略平臺、規(guī)則引擎、定時調(diào)度等)

    而AI產(chǎn)品改變了這套范式。

    一方面,大模型引入了“能力即服務(wù)”?;P停ㄈ鏕PT、Gemini、Claude)提供的是通用語言的理解+生成能力,系統(tǒng)不再依賴具體規(guī)則,而是:

    從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式(訓(xùn)練)

    通過自然語言prompt驅(qū)動行為(提示)

    通過外掛知識或模型微調(diào)提升上下文適應(yīng)能力

    底層范式轉(zhuǎn)為:構(gòu)建能力→套用能力→收集反饋→再強化能力。因此,算法團隊需主導(dǎo)對基座模型進行預(yù)訓(xùn)練,產(chǎn)品經(jīng)理則需要花更多精力在模型能力的調(diào)優(yōu)上,比如模型微調(diào),就是最常被考慮但最需要謹慎的行動點。

    另一方面,策略設(shè)計由“顯式邏輯”變成“能力配置”。傳統(tǒng)策略的輸入主要靠寫規(guī)則、配權(quán)重,現(xiàn)在會更傾向于從設(shè)計提示詞結(jié)構(gòu)、配置知識庫、判斷模型是否微調(diào)逐層分析;而在策略的迭代調(diào)整上,傳統(tǒng)產(chǎn)品以ABtest為主調(diào)整策略,AI產(chǎn)品依賴數(shù)據(jù)-反饋-能力多輪迭代去提升能力。

    是的,當模型被訓(xùn)練完成后就擁有了通用和特定領(lǐng)域的知識和推理能力,但不一定能適配到特定的業(yè)務(wù)場景。大模型雖強,可天然是不穩(wěn)定、不確定、不懂邊界的,因此要圍繞它建大量的工程體系來約束和監(jiān)控它。

    外圍工程是什么?外圍工程是指在不改變大模型本身參數(shù)和訓(xùn)練語料的前提下,通過外圍能力增強模型的實用性和可靠性,從而更好地服務(wù)于垂直業(yè)務(wù)的需求。

    換言之,真正把大模型從“能力”轉(zhuǎn)化為“生產(chǎn)力”,就必須圍繞它構(gòu)建一套完整的工程化體系,也就是所謂的外圍工程。

    一般來說,外圍工程主要覆蓋幾個方面:

    提示工程(PromptEngineering):通過設(shè)計和編寫提示文本,引導(dǎo)模型生成符合特定要求的內(nèi)容;

    知識庫系統(tǒng)(RAG):結(jié)合外部知識庫(如企業(yè)文檔、FAQ、數(shù)據(jù)庫)進行檢索和生成。比如,企業(yè)知識問答、IT技術(shù)支持、財務(wù)/法律垂類助手等;

    模型聯(lián)網(wǎng):顧名思義,讓模型通過索引網(wǎng)站或搜索引擎上的內(nèi)容,總結(jié)和引用后再輸出內(nèi)容。比如,股市信息摘要、跨境電商價格檢索等;

    插件系統(tǒng)/工具調(diào)用:為模型配置具備特定功能的插件,如搜索、計算、調(diào)用API等,使其具備“觀察-決策-行動”的能力。背后通常集成多模態(tài)輸入、外部系統(tǒng)接口、狀態(tài)管理等能力,是當前智能體(Agent)應(yīng)用的底座能力之一。

    不止這些,還有上下文管理、多模型路由和策略控制、多模態(tài)輸入和理解支持等,嚴格來說也都是工程化的一部分。

    這套工程放到現(xiàn)在,已然成了AI產(chǎn)品落地的基本盤,也是策略性工作的重點。尤其是當下的AI產(chǎn)品崗,無論你是服務(wù)于B端還是C端場景,幾乎都會涉及到這部分職責(zé)。

    那么,在模型能力調(diào)優(yōu)和外圍工程方面,產(chǎn)品經(jīng)理在其中的職責(zé)是什么,和算法、研發(fā)之間的分工如何,似乎都不太顯性。

    簡言之,在大模型產(chǎn)品的策略設(shè)計中,產(chǎn)品經(jīng)理不負責(zé)“怎么寫代碼或訓(xùn)練模型”,但必須負責(zé)“為什么要做、做哪些、怎么判斷做得好”。

    基于AI產(chǎn)品最核心的三種策略手段,我們一個個來說。

    2.1提示詞工程(PromptEngineering)

    提示工程是一個成本低、無需編程能力就能做策略調(diào)優(yōu)的工作,產(chǎn)品經(jīng)理更應(yīng)該深入到提示工程優(yōu)化里面去鉆研。

    很多人都解釋過提示工程,這里再稍微澄清下。

    提示詞本質(zhì)上是一種AI交互設(shè)計語言,可以直接影響輸出質(zhì)量,目標是通過優(yōu)化輸入,讓大模型更好地“聽懂”和“回答”。

    因此,產(chǎn)品經(jīng)理需要負責(zé)提示詞的應(yīng)用場景設(shè)計,規(guī)劃提示詞的體系,再由研發(fā)團隊編寫提示詞的細節(jié),從而讓模型輸出更符合業(yè)務(wù)預(yù)期和用戶需求的結(jié)果。

    聽起來有點繞,簡單來說:產(chǎn)品經(jīng)理負責(zé)設(shè)計“怎么問”,算法負責(zé)“怎么算”。

    相比傳統(tǒng)的交互設(shè)計,提示詞工程更像是意圖層的UX設(shè)計,即:產(chǎn)品經(jīng)理需要設(shè)計「用戶意圖如何被理解」+「模型如何被引導(dǎo)輸出」的整個閉環(huán)。

    如何提升提示詞工程的設(shè)計能力?與其套用各種花式模板,我認為對產(chǎn)品經(jīng)理而言,更可行的訓(xùn)練方式是:

    把提示詞設(shè)計流程,用Figma+流程圖+表格做出來,像以前做多輪Bot對話那樣設(shè)計,即:每一輪都要考慮意圖觸發(fā)→指令拆解→內(nèi)容生成→格式輸出;

    建立Prompt組件庫,就像你以前建立組件式UI庫一樣,以便快速復(fù)用到不同的Agent或場景中,降低跨部門的協(xié)作成本;

    建議輸出結(jié)構(gòu)時,強約束格式,如JSON、Markdown、表格等,就像你曾經(jīng)設(shè)計標準返回格式一樣。輸出結(jié)構(gòu)的格式化,非常便利后續(xù)的系統(tǒng)性ab實驗,以及對失敗case的分類和歸因,形成可分析的Prompt-to-OutputMapping。

    本質(zhì)上,這是將提示詞設(shè)計上升到“產(chǎn)品工程化”的高度,讓提示詞不再只是對話玩具,或是一個唬人的心法,而是真正具備工程調(diào)用能力的接口設(shè)計。

    2.2外掛知識庫

    外圍工程里另一個核心部分是知識庫建設(shè),本質(zhì)是為了補充模型記不住、不知道、不能更新的內(nèi)容。這種情況下,研發(fā)和算法團隊會主導(dǎo)知識庫的基建開發(fā)工作,產(chǎn)品經(jīng)理負責(zé)知識庫場景定義、內(nèi)容策略、結(jié)構(gòu)和召回規(guī)則的設(shè)計,確保系統(tǒng)滿足落地需求。

    具體職責(zé)包括:

    明確哪些問題靠知識庫,哪些靠大模型生成,可通過問題類型分類表和意圖識別路由策略來實現(xiàn);

    制定知識來源標準(來源渠道、內(nèi)容標準如準確性、更新時效性、安全性等);

    設(shè)計知識庫的組織結(jié)構(gòu)(FAQ型、實體型、文檔型),比如實體型就是基于知識圖譜或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組織的可查詢實體,如酒店信息、商品數(shù)據(jù)等;

    制定知識更新機制(靜態(tài)or動態(tài)?由誰維護,是否需要人工審核,更新頻率等);

    設(shè)定知識召回策略,即:模型調(diào)用知識庫的時機和優(yōu)先級。

    舉個例子,你正在做一個支持AI智能客服的產(chǎn)品,模型回答一些標準問題經(jīng)常答不準或產(chǎn)生幻覺,你判斷:

    大模型通識能力不夠;

    提示詞的增強效果有限;

    需要外掛知識庫,采用RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)架構(gòu)。

    那么,在策略考慮上,你需要主導(dǎo)知識庫結(jié)構(gòu)設(shè)計與RAG調(diào)用邏輯方案。

    首先是知識庫結(jié)構(gòu)的整體規(guī)劃,你要思考的核心問題是:

    要注入什么知識?

    知識以什么形式存儲?

    怎么讓模型好用?

    1)知識導(dǎo)入:

    明確知識來源,輸出《知識內(nèi)容源清單&類型歸類表》。為此你要拉通業(yè)務(wù)團隊、客服團隊、知識庫團隊,確認知識結(jié)構(gòu)包括:

    2)知識抽取:

    產(chǎn)品要負責(zé)設(shè)計知識顆粒度與分段策略:

    分段太粗,可能會導(dǎo)致召回的信息干擾多;

    分段太細,容易導(dǎo)致上下文丟失或無法覆蓋完整答案。

    常見的分段方式有:按文檔結(jié)構(gòu)分段,比如每個FAQ一段,每個操作步驟一段;按主題分段,比如按退貨、丟件、配送等主題切分;按意圖標簽組織,比如「物流查詢意圖」的標準回答集合就是一段。

    3)知識召回:

    該過程涉及到的環(huán)節(jié)較多,其中產(chǎn)品經(jīng)理要注意定義嵌入策略(Embedding),輸出知識入庫規(guī)則,再交給算法或工程團隊接入到向量存儲平臺。

    簡單來說,Embedding就是把一句話變成一串能讓計算機理解的數(shù)字(向量)。當你把知識倉庫搭建好,里面有大量的句子和文章,你希望將來別人來提問時,AI能準確找到相關(guān)的內(nèi)容并回答。而AI不懂人類的語言,它只能理解數(shù)字。因此你需要把文字變成向量,以便后續(xù)的向量召回。

    注意,你不需要寫embedding算法,但你要確定:

    分段內(nèi)容中,哪些字段需要embedding(如正文+標題)

    向量庫結(jié)構(gòu):是否需要多模態(tài)向量?多個通道?

    是否加索引字段用于召回過濾?

    其次是RAG調(diào)用邏輯的設(shè)計,核心目標是:當用戶問一句話時,該應(yīng)用能召回正確的知識段,并組織成有效的prompt,讓大模型生成可靠答案。

    1)設(shè)計檢索邏輯,明確檢索規(guī)則、召回數(shù)量和過濾機制,以確保知識的召回率。

    2)設(shè)計Prompt拼接策略,你要定義:召回的知識段,如何拼到prompt中?拼什么?拼幾段?拼的位置是哪?

    比如,知識在拼接時要講究結(jié)構(gòu)的標準化,可以定義一些格式模板。這些結(jié)構(gòu)化的知識可以拼在系統(tǒng)提示(systemprompt)中,或是用戶輸入后作為背景補充。

    此外,拼接的內(nèi)容一般都會控制長度,結(jié)合數(shù)據(jù)相關(guān)度或分類做權(quán)重排序,避免超出token限制。

    3)設(shè)計回答可信機制與兜底應(yīng)對策略。大模型仍可能輸出幻覺,因此你要定義:

    當召回失敗時:輸出「抱歉我沒找到相關(guān)信息」or其他兜底和引導(dǎo)話術(shù);

    當召回信息過多時:提示用戶細化或進一步明確問題;

    輸出結(jié)果是否附帶“參考信息”字段提升信任感(如“本回答來源于XXX知識文檔”)

    4)上線后的數(shù)據(jù)閉環(huán)。該過程在所有類型的產(chǎn)品落地時都會多次強調(diào),對知識庫而言,你需要重點關(guān)注知識的召回率與準確率,同時建立知識內(nèi)容的版本管理與動態(tài)更新機制,確保知識庫在實際應(yīng)用中的持續(xù)有效性與業(yè)務(wù)匹配度。

    這不僅是效果評估手段,更是推動知識庫持續(xù)演進與模型能力迭代的關(guān)鍵機制。

    2.3模型微調(diào)

    如果說,模型的預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)是通過海量的語料讓模型學(xué)習(xí)通用規(guī)律,讓模型在巨大的圖書館中自學(xué)成才,那么微調(diào)則是做模型的老師,定義標準答案,負責(zé)打磨優(yōu)質(zhì)的學(xué)生樣本出來,對其針對性輔導(dǎo),以便讓模型去學(xué)習(xí)和模仿。

    在預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié),參數(shù)量和語料的豐富多樣幾乎直接決定了預(yù)訓(xùn)練后模型的智商上限;而在微調(diào)環(huán)節(jié),樣本的質(zhì)量和多樣性決定了模型的專業(yè)度和可控性。

    舉個例子,你做了一個物流客服機器人,泛化模型回答太泛,于是你提出針對「快遞物流問題」微調(diào)一個專用模型。在微調(diào)模型的過程,涉及到具體微調(diào)的方法、訓(xùn)練調(diào)參的工作,由算法團隊支持;但關(guān)于微調(diào)場景的定義、數(shù)據(jù)策略和資源的優(yōu)先級,由產(chǎn)品經(jīng)理負責(zé)。

    第一步:明確調(diào)優(yōu)目標,輸出能力調(diào)優(yōu)的需求說明書,包含問題類型分析、失敗示例、當前能力的評估結(jié)果。

    你要正面明確以下幾個問題:

    哪類問題表現(xiàn)差?回答是否穩(wěn)定?

    提示詞優(yōu)化是否有效?

    是否值得微調(diào)?

    第二步:定義微調(diào)的數(shù)據(jù)范圍與質(zhì)量標準,輸出《標注任務(wù)說明》,包括標簽體系、數(shù)據(jù)格式、案例等,可交給數(shù)據(jù)團隊執(zhí)行。

    第三步:定義微調(diào)的策略和能力邊界,包括目標、調(diào)用邏輯、能力邊界和風(fēng)險點等。

    第四步:設(shè)計評估機制與上線驗收的標準,從業(yè)務(wù)視角定義「什么是好結(jié)果」,幫助算法明確優(yōu)化方向。

    衡量指標可以是:準確率的提升,同類問題回答的一致性,用戶的滿意度,推理成本的控制等,視具體的應(yīng)用場景去調(diào)整。

    第五步:上線后數(shù)據(jù)閉環(huán)與策略優(yōu)化,輸出《上線效果評估報告》,看是否達成目標,是否需要進一步迭代。

    和前文的外掛知識庫一樣,上線后你需要監(jiān)控模型微調(diào)后的核心指標變化,比如模型的調(diào)用次數(shù)、回答的準確率、用戶的滿意度等,并及時分析失敗case,看是否存在一些意圖識別錯誤、回答內(nèi)容偏移的問題。

    不同之處在于,模型微調(diào)的成本更高(研發(fā)投入+算力),以至于你必須把評估ROI納入到每次微調(diào)的復(fù)盤工作中,去甄別微調(diào)帶來的滿意度提升是否匹配訓(xùn)練+推理的成本投入。

    3.小結(jié)

    現(xiàn)階段市面上所謂“AI產(chǎn)品經(jīng)理”,很多其實只是用過API的“偽AI產(chǎn)品經(jīng)理”,而真正能從“業(yè)務(wù)需求→模型能力→場景設(shè)計→效果評估與優(yōu)化”的AI產(chǎn)品經(jīng)理鳳毛麟角。

    傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理大多分外關(guān)注用戶體驗路徑和產(chǎn)品功能形態(tài)的落地,這無可厚非。但除此之外,AI產(chǎn)品經(jīng)理更要重視技術(shù)上下游(算法、數(shù)據(jù)、工程團隊)的協(xié)作,需重點考慮將能力調(diào)優(yōu)和外圍工程融入產(chǎn)品設(shè)計,并通過策略制定實現(xiàn)產(chǎn)品價值的最大化。

    產(chǎn)品策略是方向盤,決定我們做對的事;用戶體驗是油門和剎車,決定我們把事做對。二者互為配合和牽制:向左走,你需要理解模型的能力邊界、業(yè)務(wù)目標和反饋機制;向右走,你需要深入用戶行為背后的動機,構(gòu)建良好的交互體驗和輸出信任。

    左右互搏的過程中,用戶體驗必須服務(wù)于產(chǎn)品的策略目標,產(chǎn)品策略也要為用戶體驗讓路。

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