AI产品想脱颖而出？靠“品味”打造记忆点，IDATC五步法落地

抖音推荐 2025年09月30日 22:57 2 admin

前言

咱们平时选东西，总爱挑那种用着顺心、还能记住的。

就像有的咖啡店，不只是咖啡能喝，还让人觉得有格调。

AI产品其实也一样，现在技术越来越像，光堆功能没用。

想让用户记着、愿意用，关键得有“品味”。

关于产品咋靠品味出彩，其实有套实在的IDATC五步法，能帮着把想法落地。

为啥AI产品得拼“品味”？

以前AI产品刚出来时，能解决个基础问题就挺新鲜，比如帮着写点东西、答个疑问，大家也不挑。

可现在不一样了，大模型技术越来越像，你能做的功能别人也能做，想整个“能用”的AI产品太容易了。就像以前买手机，能打电话发短信就行，现在谁不看拍照、续航、系统顺不顺手啊？

这就导致一个问题：不少AI产品开始“堆功能”，觉得功能越多越好，结果用户用着反而乱，找不到重点，这就是“功能膨胀”的陷阱。

更关键的是，用户体验过好产品后，胃口也被养刁了：以前觉得“能用上”就不错，现在希望产品能“懂我”。

比如我想写篇朋友圈文案，不光要写出来，还得符合我平时说话的风格，这就是用户预期升高了。

所以现在AI产品想脱颖而出，光靠技术硬不行，得有“品味”。

这儿说的品味，可不是界面做得多花哨、按钮放得多整齐，而是你用的时候，感觉舒服、省心，甚至有点惊喜。

比如你问AI一个专业问题，它不光给答案，还会根据你的行业补充点实用建议；或者你不小心问了个它答不上来的问题，它不会冷冰冰说“不知道”，而是幽默道个歉，再给点参考方向。

这种让你心里暖洋洋的感觉，就是有品味的体现。

IDATC五步法，落地有品味AI

知道了品味重要，那具体咋做呢？给大伙拆解一套IDATC方法，每一步都挺实在，照着做不难。

第一步是“洞察（Insight）”：别光听用户说要啥，得挖他们真正需要啥。

比如用户说“想要AI帮我写报告”，表面是要个工具，实际可能是“想快点写完，还得让领导觉得专业”。

这时候就得多跟用户聊，看看他们写报告时卡在哪，是找数据慢，还是结构理不清，找到根儿了，才能给超预期的方案。

第二步是“拆解（Decomposition）”：把“品味”拆成具体能落地的点。

比如先定AI的“人设”，是严肃的专业助手，还是活泼的创意伙伴？人设定了，说话风格就跟着定；再想交互节奏，是一上来就给全答案，还是一步步引导？

界面颜色、字体也得跟人设搭，别专业助手配个花里胡哨的界面，看着就别扭。

甚至还能考虑加个虚拟形象，表情动作都得符合产品调性，这些细节凑一起，品味就出来了。

第三步是“分析（Analytics）”：别凭感觉说“这有品味”，得用数据验证。

比如改了AI的回答风格后，看看用户用这个功能的次数多没多，下次还来不用，甚至问问用户满不满意。

就像咱们改个菜的口味，得问问吃的人觉得咋样，再看看销量变没变，这样才知道改得好不好。

第四步是“协同（Team）”：品味不是一个人能搞定的。

产品经理定方向，UI设计界面，文案写AI的话术，市场找用户反馈，大家得一起商量。

比如定了AI是“职场助手”的人设，UI就得做简洁专业的界面，文案就得写干练的话，市场去职场人群里找用户试，回来反馈问题，再一起改，这样才能把品味落地。

第五步是“沉淀（Codification）”：好的做法得记下来，别下次又从零开始。

比如这次做职场AI的经验，把人设怎么定、交互怎么设计都写成文档，下次做教育类AI，就能参考这个框架，再根据新场景调整。

这样既不用重复踩坑，还能保证每次做的产品体验都稳定，效率也高。

结语

现在AI技术越来越像，你有我有大家有，想靠技术拉开差距越来越难。

这时候“品味”就成了真本事，能让用户用着舒服、记着你，甚至愿意推荐给别人，这比堆再多功能都管用。

当然，品味不是一蹴而就的，得沉下心去了解用户，团队一起琢磨，再用数据验证调整。

对于产品操盘手来说，别再光盯着技术参数了，多花点心思在“品味”上，才能让自家AI产品在一堆竞品里站得住、走得远。

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