Loading
加载中...
Loading
加载中...
智能设计表达课题，场景化+人格化表达策略，诊断阅读率提升6倍，落地13+案例
在不完美的智能场景下，如何"降低商户认知门槛、增加商户对算法的信任感"？近年很多业务都在尝试和推动智能场景，为了提升市场竞争力和外卖营销的商业价值。但目前算法能力尚处初级阶段，会带来一定的负面影响，需要商户数据来提升准确性。设计需要在不完美的智能场景下，降低认知门槛、增加算法信任感。
建立智能建议的可信度框架，提升商户对AI建议的信任度和采纳率，实现智能营销规模化落地。
饿了么商家（餐饮商户为主：男性72%、26-40岁主力、高中学历为主、单店居多79%、创业风险大）
营销活动数据不清晰（64%）、店铺营销活动规则不清晰（48%）、营销活动配置不便（46%）、招商活动参加规则不清晰（38%）
经营体检的优化方案效果不佳（57%）、店铺得分用途不理解（53%）、经营体检问题描述不准确（47%）、信用分规则不清晰（28%）
差评申诉及反馈通道不通畅（67%）、差评管理操作不便（45%）、评价模版极少（29%）、联系顾客不方便
商户对算法推荐缺乏信任，智能建议采纳率低，需要降低认知门槛、增加算法信任感
构建"场景化+人格化"的智能表达策略。场景化降低商户认知成本，人格化提升算法信赖感。让AI建议像"朋友推荐"一样可信。
降低商户认知成本。适时引导（感知层）、实时解读（认知层）、结果推演（决策层）、行为预判（行动层）、分析诊断（结果层）。
提升算法信赖感。RCAE模型：角色（商户的朋友）、性格（正经有逻辑）、能力（提供专业建议）、环境（智能、经营提效、短链路）。
让机器具有人性的"温度"。商户产生情感诉求（缓解情绪、满足期待）→产品引导商户情感（品牌认知、用户体验）。
餐饮商户画像调研：男性占比大（72%）、26-40岁是主力军、学历偏低、单店居多、创业风险大、83%商户尚未盈利。分析商户线上经营体验维度核心痛点。
由痛点抽象出设计场景：感知（不主动→适时引导）、认知（难理解→实时解读）、决策（缺动机→结果推演）、行动（低能力→行为预判）、结果（无效果→分析诊断）。定义RCAE人格设计模型。
设计智能表达策略模型：场景化（引导/解读/推演/预判/诊断）+ 情感连接（缓解情绪/满足期待）+ 人格化（角色/性格/能力/环境）。确定人格设定：商户的朋友、正经有逻辑、提供专业建议。
落地13+案例，包括诊断助手、活动推荐、智能设置等场景。监测阅读率、采纳率等核心指标，持续优化表达策略。
画面 01
智能表达策略模型 - 场景化+情感+人格化
画面 02
RCAE人格设计模型 - 角色/性格/能力/环境
画面 03
智能建议界面 - 场景化表达
商户经营体检数据不清晰，问题定位不准确，优化方案效果不佳。需要智能诊断帮助商户快速发现问题并提供解决方案。
通过场景化+人格化表达，让诊断建议像"朋友提醒"一样可信，提升诊断阅读率和采纳率。
人格设定：商户的朋友，正经有逻辑，提供专业建议。界面设计：Hi,已为您检测出2项任务待完成，加把劲完成吧~ 列出待完成事项，引导操作。适时引导+行为预判，降低认知成本。
模块预览 01
商户对营销活动了解不足，不知道哪些活动适合自己的店铺，活动参加规则不清晰。
通过智能推荐+结果推演，让商户清晰了解活动价值和预期效果，提升活动参与率。
界面设计：以下是我为您推荐的活动，85%的饿了么商户都已创建，建议您全部选择哦~ 展示同行数据：参与的同行全部创建后，单量增长+31%。结果推演+同行证言，强化参与意愿。
模块预览 01
商户配置活动时需要填写很多参数，不清楚如何设置最优方案，导致配置效率低、效果差。
通过智能预填+专业建议，降低配置门槛，让商户快速完成高质量的活动设置。
界面设计：Hi,已为您智能设置出资额度，顾客最高享30元补贴。展示智能计算结果，商户只需确认即可。专业建议+行为预判，操作提效。
模块预览 01
诊断阅读率提升6倍，智能建议采纳率显著提升。沉淀的智能设计表达方法论在团队内外广泛推广，落地13+案例，覆盖诊断助手、活动推荐、智能设置等场景。