最近看到一个数据：市面上90%的AI应用，用户7天留存率不到5%。作为做了20年产品的老兵，我想从产品设计角度聊聊这个问题。
现象：用户为什么用完就走？
我自己试用了50多款AI应用，发现大部分产品有个共同问题：它们只是"功能"，而不是"产品"。
典型场景
- 打开App → 看到聊天框 → 不知道问什么 → 关闭
- 生成一张图 → 觉得还行 → 保存 → 再也不打开
- 试用AI写作 → 生成内容质量一般 → 还不如自己写 → 卸载
问题的本质：用户没有形成使用习惯。
我的三个观察
观察1：缺少"Aha Moment"
好的产品要让用户在前3分钟就体验到价值。但很多AI应用：
- 注册流程太长
- 新手引导太复杂
- 没有预设的使用场景
对比案例：
- ❌ 差的做法：空白聊天框 + “请输入问题”
- ✅ 好的做法：预设3个高频场景卡片，点击直接使用
观察2：价值不够高频
很多AI应用解决的是"偶尔用一次"的需求，比如：
- AI头像生成（用1次就够了）
- AI简历优化（找工作时才用）
- AI取名（一辈子用几次？）
产品设计原则：
日活率 ∝ 使用频次 × 价值密度
要提高留存，要么：
1. 让用户每天都需要用（高频）
2. 提供不可替代的价值（高密度）
观察3：没有建立"数据护城河"
用户在你的产品上积累的数据越多，迁移成本越高，留存率越高。
举例：
- Notion：用户记录了几百条笔记，换其他产品成本很高
- 健身App：记录了半年的训练数据，不舍得放弃
- 大多数AI聊天工具：对话记录没价值，随时可以换
我会怎么设计一个高留存的AI助手？
基于以上思考，我设计了一个概念产品：“个人知识管家”。
核心理念
不是"聊天机器人"，而是"第二大脑"。
三大功能模块
1. 每日简报（Daily Brief）
- 场景：每天早上8点推送
- 内容：
- 今日日程 + AI生成的准备建议
- 行业动态摘要（根据用户兴趣定制）
- 昨日笔记复习（间隔重复算法）
为什么有效：
- 高频（每天使用）
- 有价值（节省信息筛选时间）
- 个性化（越用越懂你）
2. 智能记录（Smart Capture）
- 场景：随时记录想法、会议纪要、灵感
- AI能力：
- 自动分类打标签
- 关联相关历史笔记
- 生成知识图谱
为什么有效：
- 数据积累（记得越多，越离不开）
- 网络效应（笔记之间产生价值）
3. 深度思考助手（Deep Thinking Partner）
- 场景：每周日晚上，AI主动发起"本周回顾"
- 流程：
- AI总结本周记录的内容
- 提出3个思考问题
- 用户回答后，AI生成深度分析报告
为什么有效：
- 情感连接（用户感觉被理解）
- 长期价值（帮助成长）
产品设计的5个反直觉原则
做了这么多年产品，我总结了5个AI产品设计的反直觉原则：
- 少即是多：不要堆砌AI能力，专注1-2个核心场景
- AI要隐形：用户关心的是价值，不是"这是AI做的"
- 主动大于被动：让AI主动推送，而不是等用户来问
- 长期胜于短期：设计让用户"越用越离不开"的机制
- 数据是护城河：想方设法让用户在你的产品上积累数据
给创业者的建议
如果你在做ToC的AI应用，问自己3个问题：
- 用户为什么今天要用我？（冷启动价值）
- 用户为什么明天还要用我？（留存机制）
- 用户为什么不能换别的产品？（迁移成本）
如果答不上来，先别着急写代码，回去重新思考产品定位。
结语
AI技术很炫酷，但产品的本质没变：解决真实的问题，创造持续的价值。
希望这篇文章能给做AI产品的朋友一些启发。欢迎在评论区讨论你遇到的产品难题。
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