数据驱动决策

AI 产品的指标体系

AI 产品需要在传统产品指标之上，增加 AI 特有的评估维度。

核心指标

质量指标

准确率：AI 输出正确结果的比例
相关性：输出与用户意图的匹配度
一致性：相同输入下输出的稳定性

效率指标

响应时间：从请求到返回结果的时间
任务完成率：用户通过 AI 成功完成任务的比例
人工干预率：需要人工修正 AI 结果的比例

用户体验指标

用户满意度：对 AI 结果的评价（如点赞/点踩）
功能采纳率：用户主动使用 AI 功能的比例
留存率：用户持续使用 AI 功能的比例

数据飞轮

用户使用 → 收集反馈 → 改进模型 → 更好体验 → 更多使用

构建数据飞轮的关键

设计反馈机制：让用户方便地评价 AI 结果
收集高质量数据：筛选有价值的反馈数据
快速迭代：短周期优化 Prompt 或模型
量化改进：每次迭代都有明确的指标提升

评估方法

A/B 测试

对比 AI 方案和基线方案的效果差异。

离线评估

使用标注数据集在上线前评估模型效果。

用户调研

定性了解用户对 AI 功能的真实感受和使用习惯。