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ChatGPTClaude

先配置再聊天,这个假设是反的

一个内测用户给我发了条消息:

复杂入门流程崩塌,简洁对话框浮现的概念插画复杂入门流程崩塌,简洁对话框浮现的概念插画

"现在的入门流程太麻烦了,我就想直接开始聊天。"

先说结果。这条消息最后让我把整个 onboarding 推翻重做,「先配置再聊天」这个最底下的假设也跟着扔了。过程大概是这样的。

我第一反应是把它当成一个 UX 问题,精简几步,加个跳过按钮,正常迭代就完了。做产品的天天收到这种反馈,一般也就这么修了。

但那阵子我刚修完 memory pipeline 的一个 bug,它悄悄坏了整整一周才被发现,我还老在想是不是还有什么东西我没看见。这条消息正好这时候来了,我就多做了一步,假装自己是第一次用的人,把入门流程从头走了一遍。

先看这个入门流程长什么样

Mio 当时的 onboarding 一共六步:

  1. 选关系模式(恋人、朋友、导师、自定义)
  2. 选交互模式(纯文字、语音、多媒体)
  3. 选关系类型(随意聊聊、深度陪伴、轻松搞笑)
  4. 写背景故事,讲你和这个 AI 伴侣是怎么「认识的」
  5. 起昵称,定 AI 伴侣怎么称呼你
  6. 自我介绍,写兴趣、沟通偏好、想要什么

每一步都要做决定,有几步还得写小作文。而这些全都得在用户跟产品说上第一句话之前做完。

这里有摩擦,我其实一直知道,只是跟自己说这是「必要摩擦」。就像约会 App 要先填资料,用户先花点时间,后面换来更精准的体验。这话听着挺合理,至少当时我觉得合理,但它得有个前提,用户要能撑到后面。可实际上大部分用户在前面就走了,压根撑不到「更精准的体验」那一步。

去查了一下数据

然后我去查了查 onboarding 摩擦的数据。Coinbase 做过实验,入门流程每多 60 秒,流失率就涨 40%。Prototypr 记过一个案例,功能不改,新东西也不加,只是把入门步骤减了减,让用户少点几下,Day-1 留存就涨了 53%。

拿这两个数往 Mio 的六步流程上一套,就算往最好了想,用户很有动力,每一步转化率都还行,算出来也有 80–95% 的用户在发第一条消息之前就走了。

更麻烦的是人在哪一步走的。Mio 的核心卖点,是一个会记住你、会跟你慢慢处出关系的 AI 伴侣。按这个流失率,几乎所有来试的人都没碰到这一点,在配置那一步就走了,从头到尾没见过自己正在配置的那个东西。所以这已经不是漏斗要优化一下的问题了,这个漏斗是在直接把产品干掉。

六步入门像漏斗,用户在每一步流失,80–95% 的人在发出第一条消息前就走了六步入门像漏斗,用户在每一步流失,80–95% 的人在发出第一条消息前就走了

用户的第二条消息

我把这些数字发给了那个用户。他又回了一条:

"这不只是入门流程的问题。这是整个产品哲学需要大改。"

我想了想,他说得对。入门流程只是症状,底下还有一个更深的假设,产品的每一层都带着它,就是用户得先把体验配置好,然后才能用上。

一条条拆开看挺离谱的。用户还不知道自己想要什么关系,就得先选关系模式;还没互动过,就得先选交互方式;伴侣还没见过面,就得先给它写背景故事。等于让用户自己填一份「我是谁」,好让 AI 装作已经认识你,可它本来应该在对话里一点一点真正了解你。了解用户本来是产品该干的活,我把它包成六个表单扔给用户自己填,方向整个反了。这事说穿了不复杂,但我之前确实没往这儿想过。

从修漏斗变成重新想产品

想明白这一层,光修漏斗就不够了,得重新想 Mio 到底是个什么东西。原来整个产品是围着「先配置」搭的。用户手里还没多少 context,就得先做一堆决定,撑过这一关才能用上产品,而且配成什么样就是什么样。现在要把这一套全拆掉,不要表格,不要问卷,直接开始聊。AI 伴侣了解你,是因为你们聊过天,聊过心情,一起经历过那些对话,不是因为你填了表。用户先尝到甜头,个性化跟在后面,在关系里慢慢长出来。

产品哲学反转:从「先配置再聊天、填表让 AI 假装认识你」翻转成「直接开始聊、了解在关系里自然涌现」产品哲学反转:从「先配置再聊天、填表让 AI 假装认识你」翻转成「直接开始聊、了解在关系里自然涌现」

现实里也没有哪段关系是从填表开始的,都是聊着聊着才熟起来。这么一想,我对 Mio 的定义也变了。我不再把它当聊天机器人 App,它是一个碰巧跑在 AI 上的关系模拟器。

改完之后

改完的入门是这样的:

  1. 点一张角色卡
  2. 点「认识一下」
  3. 角色发出第一条消息
  4. 你已经在聊了

30 秒以内就能聊上。原来那套要花 3–5 分钟,六个决定全做完才能开口,前面算出来的 80–95% 流失就是这么来的。

那六步表单原来收的信息去哪了?全改成在对话里顺手拿到。昵称,伴侣第一次聊天时自己会问「你想让我叫你什么」。沟通偏好,系统看你怎么说话,自己去适应。兴趣爱好,聊着聊着就聊出来了。关系深浅,一点一点处出来。这些信息后面交给 memory pipeline 处理,时间长了就攒下来了。反正不用提前配置任何东西,该拿的信息,在关系慢慢往前走的时候都能拿到。

第二篇会把这套产品哲学拆得更细,讲「一切从关系中涌现」落到实际里是什么样子,它又是怎么一路改到付费模型、prompt 架构这些地方的。


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