Vad AI-verktyg missar när de inte skapar utrymme för community

Varje grundare som har byggt en app känner till den emotionella berg- och dalbana som är att se användarantalet växa, men tiden som tillbringas i appen stagnera. När mitt team och jag upplevde samma sak tidigare i år med vår AI-drivna app för djurskötsel, satte vi oss samman och beslutade att lansera några communitybaserade funktioner för att locka användare att stanna längre. 

Inte bara såg vi en snabb ökning av tiden som tillbringades i appen, utan observation av användaraktivitet över hela plattformen började berätta en intressant historia om de olika sätten människor interagerar med en AI-chattbot jämfört med varandra. 

Framför allt var chattboten mer ofta tillvägagångssätt med mer rå emotion som skuld, rädsla eller panik (t.ex. Misslyckas jag med min hund om jag inte kan träna honom att gå utan koppel?) när användare sökte expertis och problemlösning. Community-utrymmen, å andra sidan, var tillvägagångssätt med mer nyfikenhet driven av en önskan om community-byggande och delade upplevelser (t.ex. Skakar Chihuahuas alltid, eller är min ovanlig?).

Genom att jämföra och analysera dessa interaktioner, framkom psykografiska profiler för några olika kategorier av användare. Medan skapandet av dessa typer av profiler inte är något nytt – marknadsförare har gjort detta i decennier – har insikterna som har kommit specifikt från att jämföra AI-samtal med peer-to-peer-samtal varit särskilt upplysande. 

I själva verket har det som vi har avslöjat från detta arbete gjort det klart att kombinera AI-chattbotar med community-engagemangsfunktioner kan spela en outplånlig roll i att skapa en mer effektiv produkt, en säkrare användarupplevelse och en produkt pipeline för framtida utveckling. 

Mer Effektiv Produkt

Som VD, sättet jag ber min produktgrupp att göra något är uppenbarligen mycket annorlunda än sättet jag ber mina barn att göra något. Men det är också annorlunda än sättet jag kanske ber min fru att göra något. Varför? För att du måste känna din publik. Och ju bättre du känner din publik, desto mer kan du möta dem med den ton och språk de tar emot och förstår bäst. 

Till exempel är några av våra användare första gången djurägare som är extremt nervösa för att göra fel. De är de som upprepat frågar AI-chattboten “är det okej?” i fråga om deras eget beteende för att bekräfta att de gör rätt sak. Som alla nya föräldrar behöver de beröm och bekräftelse på att de gör ett bra jobb.

Andra, å andra sidan, är alla affärer. Vi har en annan uppsättning mer erfarna användare som söker praktiska lösningar och optimeringar. De behöver inte bekräftelse – de letar efter strukturerade svar och kontrollistor. För dessa användare skulle onödigt beröm eller överdrivet emotionella svar på deras frågor troligen vända dem av från plattformen helt. Se inte längre än den senaste reaktionen mot GPT-5:s förändring av ton som ett mycket verkligt exempel. 

Verkligen, allt handlar om att inte bara hålla användare på plattformen, utan att kommunicera på ett sätt som gör att de känner sig befästa att fatta informerade beslut. Samma sak skulle gälla för alla konsumentinriktade produkter, oavsett om det är en finansiell planeringsapp eller en hälsospårare. Skönheten i att ha både AI-chattbotar och communityfunktioner är att användare blir mer multidimensionella, vilket gör det möjligt att designa en mer emotionellt intelligent, multidimensionell produkt.

Säkrare Användarupplevelse

När det gäller AI-chattbotar kan en liten mer emotionell intelligens gå långt. Om du läser detta, tvivlar jag inte på att jag behöver uppdatera dig om rubrikerna om tillfällen då chattbotar har lett sårbara användare till farliga (även dödliga) vägar. Av denna anledning är det värt att förtydliga att att möta användare med en ton och språk de bäst förstår är inte detsamma som att blint förstärka deras varje tanke. 

I själva verket kan motsatsen (och bör) vara sant – ju djupare du förstår någon, desto bättre utrustad är du att sätta nödvändiga parametrar och begränsningar för att undvika dessa typer av nödsituationer. En fördel med att använda AI-chattbotar som funktioner inom branschspecifika verktyg är att de kan bete sig på ett kategoriskt annorlunda sätt än de som är utformade för allmän umgänge. 

Även så, trots att AI är kraftfull, är den inte felfri, och misstag och felaktig information kommer alltid att vara en risk. På detta sätt kan communityfunktioner också vara en välkommen möjlighet att söka en second opinion eller fråga andra om liknande levda upplevelser. 

Till exempel, även om en AI-chattbot kan berätta att det är säkert att mata en labrador äpplen, kanske din inte gillar äpplen, och att prata med en annan lab-ägare som har upplevt samma sak kan ge nödvändig förståelse och råd. Å andra sidan, om någon i community-chatten svarar att de ofta belönar sin labrador med frusna druvor, kan detta riskfyllda råd faktakontrolleras med en AI som är utbildad på en robust uppsättning verifierad, korrekt data. 

Om nyliga chattbot-horrorhistorier och de senaste 10 åren av sociala medier har lärt oss något, så är det att hitta en balans mellan de två ytterligheterna kan fungera som en nödvändig försiktighetsåtgärd. 

Lägga Grunden För Produkt Pipeline

Varje startup som säljer programvara kan analysera hur användare beter sig på plattformen för att se vilka funktioner som är mest populära och var förbättringar kan göras. Du behöver inte en AI-chattbot eller en communityfunktion för att göra detta. Men när båda funktionerna är tillgängliga, ger de resulterande datamängderna en mer detaljerad titt på vad användare både vill och behöver. 

Psykografiska profiler, till exempel, är inte bara användbara verktyg för att personanpassa tonen i en AI-chattbot. De kan faktiskt fungera som kartor för hela användarresor. Om vi tar de två exempelprofilerna ovan, är det fullt möjligt att designa en app där den försiktiga, första gången djurägaren upplever något helt annat än den erfarna professionella som letar efter stöd med en okänd ras.

Dessutom kan trender som dyker upp över olika regioner understryka geografiskt specifik innehåll som kan gynna vissa användargrupper. Mer viktigt är att det också belyser de typer av partnerskap som skulle vara meningsfulla för communityn i framtiden, vilket ger affärsutvecklingsteamet en utgångspunkt. 

AI-startups vet att deras produkter är bara så bra som deras data, men data som skapas av användarbetende är lika värdefullt för att veta vart man ska gå härnäst. 

En Rättvis Varning: Inte Alla Communities Skapas Likadant

Idag, alla stora sociala medieplattformar – Facebook, X, YouTube, Instagram och så vidare – drivs för närvarande med både AI och community-engagemangsfunktioner. Jag är under inga illusioner att denna idé är helt ny. Men vad vi ser i dessa utrymmen är överväldigande AI-genererat innehåll som delas av användare – vad som har kommit att kallas för “AI-slop.” 

Den låga kvaliteten på detta innehåll har vänt många användare av, vilket skapar en verklig möjlighet för AI-startups att fylla tomrummet genom att lägga till community-utrymmen på sina plattformar. Men inte alla communities skapas likadant. Sociala medieplattformar är ökänt för dåligt beteende och en nylig analys visar att religiös, kön- och rasistisk hatretor fortsätter att expandera i dessa online-utrymmen. 

Att veta att både AI-chattbotar och community-utrymmen kan missbrukas av dåliga aktörer, är det viktigt att noga överväga vilka beteenden du avser att uppmuntra bland användare. I vårt fall är AI-chattboten begränsad till att svara på enskilda användarfrågor om djurhälsa och beteende. AI används inte för att generera något hälsorelaterat innehåll. 

När det gäller community-engagemang kan användare ställa frågor på forum som är utformade för deras specifika ras av djur. Detta begränsar användare till att delta i samtal där de har personlig erfarenhet och håller fokus på gemensam mark. 

Genom att vidta liknande åtgärder kan AI-plattformarna i framtiden leverera verkligt värde för både sig själva och sina användare, och få det bästa av både AI- och sociala medie-världar.