第13章

用户共创：在AI创新中倾听客户之声

把客户从“给点改进意见”变成“和我们一起设计产品”的合作者，是让 AI 方案始终紧贴业务、快速进化的真正发动机。以前我们往往等到功能上线才收集反馈，等问题浮出水面再返工，成本高、机会易流失；现在一旦把客户请进设计、开发到发布的每一个环节，他们会即时指出场景里的阻力和机会，需求偏差往往直接砍半。更难得的是洞察深度的提升──与其单纯做问卷或 NPS 打分，不如拉着关键用户开展 JTBD 访谈、举行共创工作坊；在共同还原业务流程的过程中，我们常能用三倍速度捕捉到那些隐藏最深的“卡点”，例如客服机器人项目里，一线坐席和消费者一起绘出体验旅程图，当场就锁定“等待回复太久”这根痛点。客户角色发生质变后，情感黏性也自然升温：他们眼看自己的创意落成代码，便更乐意持续试用、主动推荐，产品口碑于是自带传播力，迭代节奏与市场声量形成正向飞轮，共创真正把“用户价值”从口号变成持续涌动的生产线。

共创流程框架

在共创循环里，首先要与客户一起“挖痛点”。项目伊始，我们邀请高频使用者面对面聊业务场景，配合 JTBD 访谈法、体验地图和数仓日志，让数据与故事相互印证。输出的往往是一份按业务价值和紧迫度排序的痛点清单，并在过程中更新出更加立体的用户画像。这样进入下一环节时，团队与客户都能对“先解决什么”心里有数。

接下来进入共创设计。我们在工作坊里把核心用户、AI 产品经理、设计师与数据科学家放在同一张白板前，一起画场景分镜脚本，再用 Figma 或轻量 Prompt 原型把想法摁进可点可试的界面。与此同时，邀请财务伙伴一起核算收益，把理想中的 KPI 路径和北极星指标写在墙上，让每一笔投入都能对齐到实际价值。

原型打磨到用户愿意上手时，就进入“共测”阶段。我们把新功能放进封闭 beta 社区或者私域群组，观察激活、留存、转化等关键指标，并设置“灯塔用户”收集第一手体验反馈。数据若显示亮点，就迅速复盘问题，继续迭代；若表现一般，也能及时止损，重新梳理假设。

当验证通过并找到增长撬点后，就放大规模。功能上线上线，同步开放“路线图投票”，把用户真正想要的特性排进下一版迭代。每个月还会举办一次“共创日”，把最新发布与优化清单摆在“你提＝我改”榜上，邀请提出建议的用户来分享感受。下一轮痛点也往往在这样的对话中自然浮现，于是循环又回到挖掘阶段，让产品始终贴着真实场景进化。

核心指标仪表盘

要看“共创”到底有没有效果，我们给自己装了三支温度计。第一支测速度：新用户从第一次试用到把产品当成工作习惯，平均不能超过 30 天。也就是说，今天有位客服主管注册，下个月她就该顺手点开我们的功能，如果没做到，就说明引导或体验还有卡点。

第二支量感情：每个季度我们都会问这批深度用户“你愿不愿意把这款产品推荐给同行？”打分要持续保持在 60 分以上。分数高，说明他们真觉得产品有用；分数低，就得回头查哪里没做到位。

第三支看新功能准不准：一个功能上线 90 天，如果超过四分之三的用户常用，证明命中了痛点；要是用得少，就必须拉用户一起复盘，找出假设偏差，再改进。通过这三支温度计不断追踪，共创就从一次活动变成了可度量、可持续改进的长期机制。

90 天共创落地蓝图

启动共创的前三个月，我们按“找人-画原型-小范围试用”三个节奏往前推进。

第一个月，团队深入行业群和客户一线，挑出二三十位天天用产品、肯说实话的种子用户。我们挨个做深度访谈，再把他们的反馈和后台使用数据放在一起对照，最终得出一张按“痛得最厉害、解决最紧急”排序的问题清单，为下一步指明方向。

第二个月，这批种子用户全程在线参与设计。我们与他们围坐白板前，用故事方式把真实工作流程一步步画出来，当场改成页面草图；财务同事同时算账，看投入产出合不合适。结果是一份低保真演示版和一组明确可衡量的目标，所有人都知道下一个迭代要验证什么价值。

第三个月，新功能灰度上线到小范围体验区，只让这批核心用户先用。系统记录每一次点击和评论，并用对照试验找出最能提升激活率与留存率的版本。当数据和用户满意度都达标，团队就写出总结报告和大规模推广计划，把行之有效的方案推向更大的用户池，同时开启下一轮问题挖掘。

常见陷阱与对策

共创并不是一剂万能药，如果方法不当，往往会掉进三大坑。第一坑是样本失真：团队只和极度热爱产品的“超级用户”聊天，这些人需求浓度高却代表性不足，结果做出的功能冷启动用户根本用不上。破解之道是在人群画像里做分层抽样，把新手、潜在流失用户也请进访谈池，让痛点排序更客观。

第二坑是把共创等同于“谁声音大听谁的”。如果过度迎合个别意见，方向可能被带偏。正确做法是在听到想法后，回头用数仓日志找数据支撑，再通过小规模 A/B 实验验证，确保每一次决策都有事实依据，而非拍脑袋。

第三坑是反馈淹没：共创社区常会涌现大量建议，团队如果只收不回，用户热情很快被浇灭。我们把所有反馈先打上标签，自动流入 Issue Tracker，再公开上架到 Roadmap，让每条建议的处理进度都可见。有回应，才有持续的共创动能。

工具箱

痛点挖掘访谈脚本

用途：用“工作待完成”方法 (JTBD) 深挖业务痛点，结合数仓日志验证

示例：最大阻力——“等待客服回复太久”；记录→平均等待 3 分钟

共创工作坊规划

用途：把核心用户、PM、设计师与数据科学家拉到同一白板上共绘场景分镜

示例：预期 KPI——客户等待时长 ≤30 秒

共测评分卡

用途：灰度上线给种子用户，跟踪激活、留存、转化等关键指标

示例：激活率目标 40%，当前 32%，差距 8% → 需优化 Onboarding

核心指标仪表盘

用途：三支“温度计”持续监控共创成效：速度、情感、精准度

示例：激活周期目标 ≤30 天

反馈分流与路线图板

用途：对共创社区的海量建议打标签、流入 Issue Tracker，再公开上架 Roadmap

示例：#245 | Onboarding | 高 | 进行中 | v1.3 | PM