第四章：用户故事与场景分析

好，咱们进入第四章。这一章，我个人认为是整个需求文档里最“接地气”的部分。你想想看，AI产品最终是给人用的。如果连用户是谁、在什么场景下用、遇到什么痛点都搞不清楚，那模型再强也是白搭。

我见过太多团队，一上来就急着调模型、跑数据。结果呢？做出来的功能用户根本不用。为什么？因为没搞清楚“谁在用”和“为什么用”。所以，咱们今天就把这三件事聊透：用户画像、用户故事、用户旅程地图。

用户画像，说白了就是给你的目标用户“画个像”。不是画长相，而是画他的行为、动机、痛点。

我习惯把用户画像拆成三个维度：

举个例子。我之前做一个人工智能客服项目，目标用户是电商平台的客服主管。你猜怎么着？他们最在意的根本不是“AI回答得有多准”，而是“AI能不能减少我被客户投诉”。你看，痛点不一样，产品设计的方向就完全不同。

核心原则：AI用户画像要突出“人机协作”的边界。用户什么时候需要AI帮忙？什么时候必须人工介入？这个分界线，就是画像里最重要的信息。

这里我给出一个模板，你可以直接套用：

我的小技巧：画完像之后，给这个用户起个名字。比如“张经理”或者“李老师”。下次开会讨论功能时，直接说“张经理会不会喜欢这个？”比抽象讨论有效得多。

用户画像有了，接下来就是用户故事。标准格式大家都知道：

作为<角色>，我想要<功能>，以便<价值>

但AI产品的用户故事，有个特殊的地方。我建议你加上一个“AI介入点”的描述。为什么呢？因为AI不是万能的。你得说清楚，这个功能里AI负责哪一段，人负责哪一段。

举个例子，改造后的格式：

作为客服主管张经理，
我想要AI自动识别并回复“退换货流程”类问题，
以便我的团队能集中精力处理复杂投诉。
AI介入点：当用户问题命中“退换货”关键词时，AI直接生成回复草稿，
人工只需点击“发送”或“修改”。

你看，这样写出来，开发和测试都知道边界在哪里。不会出现“AI该不该自己发出去”这种争议。

我曾经踩过的坑：有一次写用户故事，只写了“AI自动回复”，没写“人工确认”这一步。结果开发做成了全自动，上线第一天就出了事故。从那以后，我每个用户故事都必须写清楚“AI介入点”和“人工兜底策略”。

写用户故事时，还有几个要点：

用户旅程地图，就是把用户从“发现问题”到“解决问题”的全过程画出来。对于AI产品，这张图尤其重要。因为它能帮你找到“AI最适合插一脚的地方”。

我一般把旅程分成五个阶段：

每个阶段，你都要问自己三个问题：

下面我用一个SVG图来展示典型的用户旅程：

你看，在这个旅程里，用户在“求助”阶段情绪最低落。为什么？因为他自己搞不定，又不知道找谁。这时候AI介入，自动识别问题并推荐答案，就能把用户的情绪拉回来。

关键洞察：AI介入点往往选在“用户情绪最低点”或者“操作最繁琐点”。别想着在每个环节都塞AI，那样反而会让用户觉得烦。

最后，咱们聊聊怎么识别AI介入点。说白了，就是找到“人做不好、AI做得了”的事情。

我总结了一个简单的判断框架：

举个例子。我之前做的一个文档审核系统。用户需要审核大量合同，找出条款冲突。这个任务重复性高、规则明确、数据量大——完美适合AI介入。但最后签字确认那一步，我坚持留给人来做。为什么？因为错误容忍度低，签错了要赔钱的。

我的经验：识别AI介入点时，多问一句“如果AI做错了，后果是什么？”如果后果用户能接受，那就大胆上。如果不能，那就让AI做辅助，人做决策。

好了，这一章的内容就这些。总结一下：

下一章，咱们聊聊怎么把需求转化成具体的功能列表。到时候见。