单独经营企业意味着身兼数职,现在还有另一个要补充:人工智能工具管理器。但是,您如何知道您的人工智能工具是否真的为您的客户工作呢?这就是战略反馈收集的用武之地。

作为在业务中使用人工智能的个体企业家,获得有关工具性能的诚实意见不仅是件好事,而且是必不可少的。如果没有可供您使用的工程师和数据科学家团队,您需要实用的方法来改进您的人工智能产品。

准备好聪明地对待 AI 反馈了吗?您可以立即实施以下五种方法:

1. 应用内微调查

为什么有效: 简短的上下文问题会吸引用户,因为他们的体验是新鲜的。

您是否注意到在有人使用某项功能后立即获得最佳反馈?创建在关键 AI 交互之后显示的简单单问题调查:

  • “这个回答有帮助吗?”(是/否)

  • “评价这个答案的准确性”(1-5 星)

  • “这个解决方案解决了你的问题吗?”(是/部分/否)

我的一位客户实施了这些微观调查,发现 40% 的用户对特定的 AI 功能感到困惑——否则她永远不会知道这一点!

2. 准确跟踪

为什么有效: 在人工智能错误损害您的声誉之前识别它们的模式。

设置一个简单的系统来跟踪您的 AI 何时出错:

  • 创建一个标有“报告不准确”的反馈按钮

  • 让用户突出显示有问题输出的文本或屏幕截图

  • 标记常见错误类型(幻觉、过时信息、误解)

这种方法帮助一位个体企业家在短短两个月内将她的人工智能聊天机器人的准确性提高了 37%。

3. 用户行为分析

为什么有效: 事实胜于雄辩。

不是每个人都会在出现问题时告诉你,但他们的行为会:

  • 跟踪用户放弃 AI 生成流程的位置

  • 监视重复查询(表明初始答案不令人满意)

  • 请注意,当用户从 AI 切换到手动支持选项时

我认识的一位商业教练发现用户在特定步骤放弃了他的人工智能电子邮件编写工具。修复该功能后,完成率跃升了 28%。

4. 比较测试

为什么有效: 准确地向您展示什么效果更好。

在对 AI 工具进行更改时,不要猜测 - 测试:

  • 向不同的用户群体呈现两个 AI 版本

  • 比较不同版本的满意度分数

  • 注意用户更频繁地返回哪个版本

这种 A/B 测试方法是大公司完善其人工智能的方式,但您也可以在较小的规模上进行!

5. 预定入住

为什么有效: 与最有价值的用户创建结构化的反馈循环。

并非所有反馈都是自发发生的:

  • 安排每月与 3-5 位高级用户进行视频通话

  • 向您的用户群发送季度调查

  • 创建一个小型“反馈小组”,让他们可以抢先体验新的 AI 功能

与我合作的一位虚拟助手使用这种方法来确定她的客户真正重视哪些人工智能工具,使她能够将开发时间集中在重要的地方。

让反馈为您服务

收集反馈只是成功的一半。以下是将其转化为改进的方法:

  1. 确定问题的优先级 基于频率和影响

  2. 对反馈进行分类 进入主题(准确性、可用性、功能请求)

  3. 设定可衡量的目标 用于改进(例如,“将报告的不准确度减少 20%”)

  4. 创建简单的仪表板 跟踪进度

请记住,您不需要花哨的工具即可开始。一个简单的电子表格可以很好地跟踪用户报告的最常见问题。

回报:为什么这很重要

智能 AI 反馈收集为您提供:

  • 无需聘请工程师团队即可获得更好的产品

  • 更高的客户满意度和保留率

  • 明确方向将有限的时间集中在哪里

  • 与大公司的竞争优势

最好的部分?随着您的人工智能工具根据真实用户输入进行改进,它们会创建一个积极的反馈循环:更好的工具→更满意的客户→更有价值的反馈→更好的工具。

你会先尝试什么反馈方法?从小处着手,保持一致,并观察您的 AI 工具和您的业务随着每一项输入而变得更强大。

想分享您如何在业务中收集 AI 反馈吗?回复这封电子邮件,让我知道什么对你有用!

继续阅读

找不到帖子