上周末，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理聯(lián)合騰訊大講堂在深圳舉辦了一場「2024 AI產(chǎn)品經(jīng)理大會」，阿里巴巴高級產(chǎn)品專家@馮成蹊 老師在現(xiàn)場做了精彩分享。本文為現(xiàn)場分享精華，經(jīng)人人都是產(chǎn)品經(jīng)理整理。

很榮幸又被邀請到人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的大會，簡單介紹一下，我是親身經(jīng)歷了從PC互聯(lián)網(wǎng)到AI產(chǎn)品經(jīng)理這個過程，和大家大家分享一些我在這個領域里看到的一些產(chǎn)品現(xiàn)象和數(shù)據(jù)情況。

2010年左右友盟創(chuàng)立，2016年和阿里巴巴的幾個產(chǎn)品合并，成為現(xiàn)在的友盟+；主力產(chǎn)品一直沒有變，都是做移動互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者的工具，加上智能數(shù)據(jù)的賦能和智能數(shù)據(jù)的企業(yè)化服務。這么多年主要深耕于移動互聯(lián)網(wǎng)，幫助大家做好整個數(shù)字化應用和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。今天我從自己的角度，從自己數(shù)據(jù)上深耕了十多年的經(jīng)驗，和大家分享AI時代來臨之后，數(shù)據(jù)和AI如何做好結合，如何在用戶運營上的到一個最好的實踐。

我們先來看一些數(shù)據(jù)：

（左圖）這個數(shù)據(jù)來源于CNNIC（中國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心），整個移動互聯(lián)網(wǎng)從2013、14年到最近四年，國內(nèi)的增量在逐漸下降，慢慢到一個沒有增量的地步。這種情況下，對存量客戶的競爭越來越激烈，這也是大家現(xiàn)在比較關注的話題。

先看一下國內(nèi)整體的情況（右圖）。我們做了一個維度的切片：把APP的MAU按照大于1000萬、100到1000萬、10萬到100萬區(qū)分三個維度，根據(jù)我們拿到的數(shù)據(jù)看，最近三年呈現(xiàn)出一個非常明顯的趨勢：大量用戶被頭部的APP（MAU大于1000萬）吸走了，形成「馬太效應」。

國內(nèi)不太好做的情況下，出海怎么樣？

其實道理是一樣。

也就是最近的兩三年，除了AI應用的增長還可以，大部分應用，不論是垂直領域還是中小領域，獲客都會越來越難。甚至獲客之后，大平臺出一點點功能，也會把你的用戶吸走。

除了這個獲客難的問題，如果我們運營存量用戶，會不會有問題？

也是一樣的，不論是營銷還是自己的用戶運營，都很難做好消息推送。一個很典型的數(shù)據(jù)是APP消息推送的到達率和點擊率的變化。

我們根據(jù)現(xiàn)在比較通用的APP行業(yè)的分類，拉取了一些數(shù)據(jù)。有兩個特征：

1. 到達率的變化：半年左右的數(shù)據(jù)，整個到達率只有不到 1/3的行業(yè)是由提升，其他的都在下降。
2. 點擊率的變化：即便是到達率上去了，但點擊率也是在下降的狀態(tài)。

國內(nèi) Android 的消費通道基本上被廠商管理了，要在廠商通道里發(fā)送信息，要遵循廠商消費通道的運營規(guī)則；這個規(guī)則顆粒度很細——什么行業(yè)在什么情況下可以給你的用戶發(fā)送營銷信息。綜合這幾點，對想要在APP內(nèi)運營好自己的用戶，難度是在直線上升的。

簡單總結一下：想要運營好我們的存量用戶，方法論其實和營銷是相通的。也就是：

我要在 { 什么時間 } 給 { 什么樣的人 } 發(fā)送 { 什么樣的內(nèi)容 } ，以及發(fā)送完后，用 { 什么渠道 } 去下發(fā)消息，最后得到 { 怎樣的效果 } 。

那么，運營之后的效果如何？

我們從每一個維度碰到一個什么樣的問題說起。

企業(yè)內(nèi)部都有建立用戶畫像，每個畫像里面都有自己的精準度。比如消息更新時間、標簽更新時長等等，結合個人用戶畫像，如何通過一個好的運營體系發(fā)送給個人，以及發(fā)送完之后什么時候觸發(fā)，什么時候回收效果等。不同的企業(yè)、不同的數(shù)字化和不同團隊的能力不同，效果也不一樣。

各個公司、團隊都有自己的方法論和經(jīng)驗，但少有在整個角度上把AI結合得很好的，這也是我們今天需要討論的點。

其實，沒必要把整個體系全都做好才有效果。

我們拆開來看，其實就是回到分享主題：如何通過數(shù)據(jù)和AI打造整個用戶運營的智能體系。在不同的維度上，包括不同的人群、內(nèi)容、時機、渠道，都可以借助AI加上小的突破點進行串聯(lián)，加上整個數(shù)據(jù)回流后，就能做好智能用戶運營的最佳閉環(huán)。

一、智能內(nèi)容

這是一個電商領域的案例，我們的實驗始于產(chǎn)品界面后臺的一點小嘗試，利用電商行業(yè)的數(shù)據(jù)沉淀，包括不同用戶的互動歷史和消息的到達點擊率?；谶@些歷史數(shù)據(jù)，我們開發(fā)了一個AI功能，它可以根據(jù)用戶提供的商品關鍵詞和目標用戶群體，快速生成可能引發(fā)高點擊率的消息。

例如，如果我們選擇“100元以下的白酒”作為關鍵詞，并指定了核心用戶人群，AI就能幫助我們預測在過往用戶群體中，哪些消息能夠產(chǎn)生較高的點擊和下發(fā)量。這種應用場景不僅提高了營銷效率，還優(yōu)化了用戶體驗，通過精準的消息推送，我們能夠更好地滿足用戶需求，同時提升轉(zhuǎn)化率。

除了基于歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容生成，我們還探索了將消息轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r快速識別人群的方式。這種方法結合了內(nèi)容生成，允許我們根據(jù)消息內(nèi)容實時判斷并推送適合特定人群的消息。例如，我們開發(fā)了一種關懷型消息模板，該模板能夠?qū)⑻鞖鈹?shù)據(jù)融合到消息中，通過替換詞快速實現(xiàn)基于實時天氣數(shù)據(jù)的個性化推送。

我們通過增加如“forecast”這樣的標簽，自動整合當天最新的氣象數(shù)據(jù)，以及提供降溫、升溫等異常天氣提醒。這種方法不僅提升了消息的相關性，還增強了用戶的參與度和滿意度。通過利用歷史和實時環(huán)境數(shù)據(jù)，我們幫助企業(yè)快速識別本地運營中的消息需求，并實現(xiàn)差異化的消息推送。一個工具型APP通過推送與天氣相關的個性化消息，成功地將點擊率提升了255%。

在辦公領域，我們特別關注了一款主要服務于戶外工作人員的辦公型APP。這款APP的使用者，如工程師，經(jīng)常需要外出勘探工地，對實時天氣變化的敏感度極高。利用智能時機的概念，我們通過地理圍欄技術，結合用戶的實際出行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對惡劣天氣變化的實時預警。

具體來說，當用戶進入特定地理區(qū)域，系統(tǒng)能夠識別出即將到來的快速天氣變化，并及時推送預警消息。例如，通過“下雨標簽”結合空間數(shù)據(jù)技術，我們能夠在用戶即將出行的時間段內(nèi)，推送關于天氣變化的消息，提醒他們注意安全。這種方法不僅提高了消息的相關性和及時性，而且顯著提升了消息的點擊率，接近50%。

二、智能時機

在不同的數(shù)據(jù)切片上，我們分了三個維度：微觀、中觀和宏觀。

微觀狀態(tài)，我們通過自己的大數(shù)據(jù)，觀測用戶在不同時間段內(nèi)使用手機的狀態(tài)，比如是開會，還是休息，基于數(shù)據(jù)把它包裝成用戶狀態(tài)點。

基于這些用戶狀態(tài)點，我們可以更智能地決定何時進行用戶接觸。例如，如果系統(tǒng)識別出用戶正處于打游戲的狀態(tài)，我們就可以避免在此時進行電話營銷或發(fā)送推送通知，因為這很可能會干擾用戶并導致較低的轉(zhuǎn)化率。相反，如果用戶處于休息狀態(tài)，這時發(fā)送的通知或消息可能會獲得更高的關注度和響應率。

第二個用戶狀態(tài)點是空間數(shù)據(jù)。我們給予長時間的數(shù)據(jù)觀察，能預測用戶的常住區(qū)域，用戶是一個正常的上班族，還是一個經(jīng)常出差的人群，他的空間數(shù)據(jù)可能會處于一個怎樣的狀態(tài)，基于這個狀態(tài)，是否可能觸發(fā)一些營銷行為等。

結合一些更宏觀的數(shù)據(jù)，比如歷史行為狀態(tài)——用戶出現(xiàn)在某一個城市節(jié)點的時候，當前節(jié)點的狀態(tài)有沒有變化。比如我們識別出差旅人群，當出現(xiàn)在機場、高鐵站附近這些狀態(tài)點的時候，可以提前半小時、往后半小時左右給他發(fā)送一個打車、租車的優(yōu)惠券，這是一個很好的用戶場景。

另一個是瀏覽器APP的案例。

我們通過結合用戶使用習慣和當前使用狀態(tài)，進行了一系列的AB測試。該APP通過分析用戶的多元內(nèi)容偏好和使用習慣，進行了精細化的推送策略。在測試中，我們特別關注了用戶的休閑、學習和瀏覽重要內(nèi)容的狀態(tài)，并為處于這些狀態(tài)的用戶打上了相應的標簽。

通過對這些狀態(tài)標簽的分析，我們觀察了兩個關鍵指標：首啟率和點擊率。結果顯示，引入狀態(tài)標簽后，這兩個指標都有了顯著提升，超過了100%。

三、智能算法

前面我們已經(jīng)通過AI生成了一些智能內(nèi)容，但還不確定用戶的標簽是否正確，以及消息推送后的效果是否符合預期。

接下來，我們結合一些已有的智能算法。

我們當時是結合了通義的AI算法，把前面涉及到的不同內(nèi)容、不同人群，測試時下發(fā)5-10條，根據(jù)數(shù)據(jù)快速調(diào)整，根據(jù)實時的點擊數(shù)據(jù)回流，觀測點擊率是否符合預期；如果不行就快速調(diào)整：換一個AI策略或者動態(tài)調(diào)整人群標簽。從阿里內(nèi)部大促電商的角度來看，這一套算法已經(jīng)比較成熟，整體效果能做到平均34%的點擊率提升。

四、智能通道

Android當前有兩個通道：

1. 廠商設備的消息通道
2. 第三方的消息通道

隨著廠商也開始提供付費消息通道，以及各種不同的消息體和用戶界面位置，智能通道選擇變得更加復雜和多樣化。

我們的智能通道策略基于數(shù)據(jù)回流，能夠細分出多種策略玩法。我們可以根據(jù)用戶在不同通道下的使用行為習慣，選擇最合適的消息下發(fā)方式。同時，我們還能通過數(shù)據(jù)策略了解用戶對消息通知的敏感度，以及他們對消息頻次和量級的接受程度，從而避免觸發(fā)用戶的逆反心理。

我們注意到用戶對消息通知的敏感度不同，以及他們對消息頻次和量級的接受程度各異。為了避免觸發(fā)用戶的逆反心理，我們采取了智能化策略，根據(jù)用戶的行為習慣和偏好選擇最合適的消息下發(fā)方式。

我們實施的一個具體策略是關于消息通知開關的。我們發(fā)現(xiàn)，用戶關閉消息通知開關后，傳統(tǒng)的消息推送方式便不再有效。為了解決這一問題，我們首先分析了這部分用戶的行為習慣，然后快速向企業(yè)提供了用戶畫像，并給出了具體的操作建議。例如，我們建議在特定情況下觸發(fā)補發(fā)一個短信，或者轉(zhuǎn)為應用內(nèi)消息。此外，我們還考慮了這個消息通知開關在其他行業(yè)是否是打開的，以及用戶希望收到什么樣的消息。

基于這些分析，我們能夠更精準地營銷用戶，尤其是在消息通知開關關閉的情況下，通過其他方式下發(fā)消息，能夠顯著提升到達率。這種方法不僅提升了消息的發(fā)送效率，還避免了對那些關閉了應用內(nèi)通知的用戶造成打擾，從而保持了用戶體驗的連貫性和滿意度。

例如，我們曾在一個新聞行業(yè)的APP中實施了這一策略。通過分析發(fā)現(xiàn)，在關閉消息通知開關的用戶中，有一部分用戶在其他行業(yè)的消息通知開關是打開的。我們根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)，調(diào)整了消息下發(fā)策略，只在關閉消息通知開關的用戶中，通過其他方式下發(fā)消息，結果發(fā)現(xiàn)用戶參與度有了顯著提升。

在實際操作中，我們通過數(shù)據(jù)分析，能夠識別出哪些消息適合通過設備消息通道下發(fā)，哪些適合轉(zhuǎn)為應用內(nèi)消息。這樣的智能化策略，結合了用戶行為和AI的快速判斷，幫助企業(yè)更精準地進行消息運營。

五、回到主題

回到演講的主題，我們強調(diào)了用戶運營智能的重要性，這涉及到將數(shù)據(jù)與AI技術相結合，從人群、內(nèi)容、時機和渠道等多個維度進行全方位的運營。我們的理念是，通過對每個維度的細致打磨和優(yōu)化，即便是小的改進也能在整個用戶運營體系中產(chǎn)生顯著的增長效果。

在AI技術日益成熟的今天，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在發(fā)生變化。我們建議AI產(chǎn)品經(jīng)理應該深入理解并學習AI技術，將其應用到自己的工作場景和流程中，以實現(xiàn)直接的小步提升。這種提升可以體現(xiàn)在工作效率、成本降低或工作流的銜接性能上。

我們認為，AI產(chǎn)品經(jīng)理應該關注以下幾個方面：

1. 識別AI工具的潛在價值：在產(chǎn)品的工作流程中找到AI工具可能帶來提升的環(huán)節(jié)。
2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策：將工作流程中的數(shù)據(jù)輸入到AI系統(tǒng)中，利用AI快速建立反饋機制。
3. 尋找落地節(jié)點：在整個工作流程中找到不同的小的落地點，無論是通過AI原生方式還是通過Agent方式，都能在用戶場景下的不同工作流程中實現(xiàn)提效。

拆解好不同的工作流之后，用工作AI的方式幫他去做好提效。這個提效可以是工作效率上的提效，可以是成本降低的提效，也可以是整個工作流銜接之間的績效。這本身其實就是一個AI產(chǎn)品經(jīng)理在這個節(jié)點里面非常好的一個工作落地的節(jié)點。