白鸦：过去，SaaS功能越来越多是难以逾越的瓶颈，现在，有赞正在利用AI重塑新的用户体验
2024 一开年，Sora、Claude3 等大模型产品的发布，再次展现了大模型技术更迭之快。在恐慌情绪之余，一些创投人士却利用现有的大模型技术、甚至「纯度不高的」大模型技术赚到了钱。
此前，朱啸虎在接受腾讯科技采访时表示，AIGC 出来以后，去年很多企业服务公司增长三倍到五倍以上。今年，国内一家头部企业服务公司也向极客公园表示，今年企业服务厂商，尤其 ToB 的企业服务厂商在 Go To Market 上有很大增长。
「ToB 类 AI 应用的 PMF（产品市场匹配）并不是追求最好的大模型，而是在当下的工作流中，能利用大模型技术马上能提效。去年大家对大模型有过高的期待，处于观望状态，但今年在尝试了市面上的 AI 产品和在业务场景中使用后，反而签单率在提升」，该企业的一名销售负责人表示。
这是 2024 年真实的市场温度，ToB 企业服务正在靠 AI 技术来打开新局面，「胜者为王」正在让位于「用 AI 重塑软件」。
去年底，有赞创始人兼 CEO、体验设计工程师出身的白鸦敏锐地感知了这一转变，在《从 Adobe 放弃收购 Figma 开始说说》一文中，他表示「AI 正在改变所有软件的设计方式、『辅助驾驶』界面原型设计。相应地，AGI 一定会让 UX 行业发生翻天覆地的变化，对话式界面（LUI）将替换并融合图形界面（GUI），这是软件的新使命。」
在他看来，新一代 UX 产品小则直接根据需求生成某些界面设计、大则自动化完成所有 UX 的设计和代码。这是有赞内部正在发生尝试的新实践。
就在上周，白鸦做客得到 AI 学习圈直播间，与得到 APP 与罗辑思维联合创始人快刀青衣分享了有赞内部的实践。如果说，过去不断加功能才能满足 SaaS 用户需求，但同时带来用户体验的下降，这是一个难以跳脱的矛盾。现在，拥有很多功能但 SaaS 产品，却可以率先用 AI 重塑用户体验。
在有赞内部，AI 战略目标是什么？AI 将如何改变有赞的产品体验？白鸦又有哪些思考？
下文为本次直播的笔记摘要：
1. 计算机界面的几种形态：DOS 界面——GUI 图形界面——LUI 对话式界面——CUI 命令式界面
DOS 界面：计算机史上最早的界面是 DOS 界面，它对于用户来说门槛非常的高，需要学会 DOS 命令。
GUI 图形界面：Steve Jobs 对人类做了一个巨大的贡献，就是把 GUI 的图形界面引入到了苹果电脑上，并进行了美化。因此除了家庭电脑和智能手机，Jobs 的两大贡献是引入了图形界面，让用户界面扁平化了。
LUI 对话式界面：AIGC 出现后，它可以跟人进行对话，不再是一个窗口式的图形用户界面了，而是 LUI 对话式界面，但真正使用起来，无论是文字还是语音输入，难度都很大。
CUI 命令式界面：CUI 的核心模式是用户可以通过自然语言，或者点击界面的方式直接表达目的或需求，系统可以先理解用户意图，然后结合业务情况给出用户解决方案，在用户确认解决方案之后系统还可以自动化执行方案，并且对方案的执行进行监督和自动化归因、迭代。
2. 从导航功能看 AI 带来的产品体验变化：更简单的交互、直接获得结果
在图形用户界面中，导航是一个非常重要的元素。它可以帮助用户了解一个产品的内容分类和功能，并引导他们找到所需的内容和操作。例如，在视频号或得到 APP 上，都有导航栏。它就像导航地图一样，告诉用户这个网站或 APP 有多少内容，这些内容是如何分类的，以及如何通过分类导航引导找到所需的内容和功能。
更简单的交互：随着 AI 的到来，用户不再需要在导航栏中点击来找到所需的东西，而是可以直接通过命令式的对话告诉机器他们想要什么，机器就可以给他们提供相应的内容和功能。尤其是随着产品功能的不断强大，导航会变得越来越复杂，像迷宫一样。这时候命令式的对话就变得更加有用了。它比搜索要更加自然和直接，可以帮助用户更快地找到所需的任务和功能。
直接获得结果：过去用户通过导航到一个一个的图形用户界面，找到要完成的任务，然后进行一系列的操作，最终达到他们的目的。这是图形用户界面的典型人机交互模式。但是在 AI 的帮助下，用户可以直接得到他们想要的结果。因为 AI 可以理解用户的意图，并自动执行用户的动作，直接把执行过的结果给到用户。
3. AI 的进化：从"分类和归纳"到"理解和演绎"
第一代 AI：分类和归纳。Google 的搜索是第一代的人工智能，它像一个拥有 100 万个网页的图书馆，还有一万本书。当用户问「二战到底是怎么发生的」，Google 会根据点击量、受欢迎程度和关联度对这些网页进行排序，把最受欢迎、关联度最高的网页排在前面，把不太受欢迎或关联度较低的排在后面。这就是对信息的分类和归纳，当用户问它问题时，它把分好类的信息给到用户。
新一代 AI：理解和演绎。今天的人工智能则可以理解用户意图以及搜索结果的内容，并将其整理后呈现给用户。同样是提问「二战是怎么发生的？」，它会告诉你它从维基百科、美国的几大图书馆和一万个网页中发现了多少与之相关的内容。它会根据证据和普遍观点告诉你二战是如何发生的，还有一些民间野史的说法。这就是这一代的人工智能所具备的对内容的理解能力和一定的逻辑推理能力，能够将信息演绎出来并表达给你。
4. SaaS 行业的两个非常重要的产品特点：热更新+多用户
第一个特点是可以在线热更新，不像单机版软件需要在本地部署，每次更新都需要重新安装。
第二个特点是因为它是在线服务，所以会有多个用户同时使用，而不是单机版软件只有单用户使用。因此，SaaS 不可避免地需要不断改进，因为每个用户都有自己的需求，尤其是在中国，整个职业化和商业化体系还不够成熟，每个企业都觉得自己很独特，需要一些个性化的东西来体现自己的基因。
5. SaaS 的宿命：不断地加功能，才能满足用户需求，同时带来用户体验的下降
SaaS 的宿命： 需要一直不断地去加功能，在系统越强大的另一面，是它的易用性就会越差。
相比 to C 产品只要提供一个核心功能或者解决一个核心需求，SaaS 则需要给用户交付一个作业流程，要帮助用户在这个场景任务下产生结果，所以它需要形成小闭环。完成小闭环之后，再在外围增加其他功能，形成中闭环。
时间越久，SaaS 的产品功能就会越来越多，其中 90% 的功能都不是核心闭环的功能，但如果不做，5% 的用户就没法完成工作，因为公司内部是一整套作业流程，如果没有这些功能，作业流程就会卡住，工作就无法完成。
必须要为 5% 的用户不断地加功能，每加一个都在骚扰 95% 的用户。而功能越多，导航页面就会不够用，页面维护成本太高、用户操作很繁琐。
6. 有赞产品的设计思路：GUI+CUI，让产品不怕庞大
有赞在设计产品界面时将其分为两部分：左边是传统 GUI 式导航菜单，帮助用户快速找到常用功能；右边是 CUI 智能助手，通过对话和自动化执行解决用户问题。
举例：有赞微商城，6000 个基础功能，加上第三方应用提供的功能，加起来有 15000 个功能，就像一个武器库，几乎可以解决用户的所有问题。15000 个功能如何划分？
左边的 GUI 解决常见问题：80% 的用户常用的 1000 个功能，特定用户常用的 1000 个功能，放在左边的导航地图上。导航地图是按照用户的使用场景分类的，帮助用户快速找到常用的功能。
右边的 CUI 则是包含了所有功能加上自动化执行：剩下的功能，用户可以直接向 AI 智能助手提问，告诉它自己想要做什么，智能助手会告诉用户可以怎么做，并帮助用户直接执行。
GUI 加上 CUI，SaaS 公司不用再担心产品过于庞大。现在无论用户提出什么功能需求，都可以放心大胆的去为用户实现。因为当用户需要某个功能时，他们只需说出来，这个功能就会被唤起，甚至会自动执行，而不会对其他用户造成干扰。
7. AI 让 SaaS 业务的运营（最佳实践的运营）更加高效
SaaS 业务的运营的本质是运营最佳实践，把引领者的最佳实践复制给其他客户。通过运营 SaaS 这个多用户系统，让最佳实践可以不断积累、传播，并转化为产品。
存在的问题：不将这些最佳实践转化为产品，直接进行传播，无法高效的触达到每个用户；但是如果依赖产品，这个链路就会变得很长，用户不知道如何用好这些产品。
AI 帮助 SaaS 破局：让系统具备咨询能力，帮助用户更好地理解和应用最佳实践，让最佳实践的运营更加高效。
8. AI 为 SaaS 公司带来的两大变化：提升用户体验，直接交付结果
提升用户体验：让系统变得更好用，操作更加简便，让用户能够真正地用好系统，避免在复杂的系统中迷路。
直接交付结果：帮助用户分析问题、提供建议并自动化执行。不再是给用户提供一个包含 2 万个功能的系统，而是咨询师一样与用户探讨如何制定策略，并为用户提供可选择的解决方案，在用户确定解决方案后，系统能够自动执行，为用户直接交付结果。
9. 有赞 AI 设计的 6 个原则
原则一：控制模型含量。大模型只应用于输入和输出环节，中间需要控制其联想能力，以确保产生结果的可用性。
原则二：回到纯文本逻辑思考。一个 GUI 操作界面，界面由操作表单加图文结合，用户点击确定就可以完成操作。但如果要开发 AI 产品，就要忘掉这个图形用户界面，先回到思考的底层逻辑上，要先确保底层逻辑能通过纯文本上说清楚，而不是想着用什么样的人机交互来让用户更好地理解产品。
原则三：能选择就不录入。录入是一个复杂的过程，当能够询问用户是或否时，就给出是或否的选项，而不是让用户打字，这个过程很累；如果能让用户点头或摇头，就尽量让他们点头或摇头；如果不能让用户点头或摇头，就让他们选择默认选项，并且默认选项不能超过四个；如果既不能让用户点头摇头，也不能让他们选择 ABCD，那就让他们填空。实在不能填空了，再让用户输入。
原则四：直接呈现答案，再做解释。如果 GPT 回答的时候先重复一下问题，分析一下这个问题背后可以这么解，然后给出一套逻辑，最后才给出答案，这样的体验非常考验用户耐心。所以有赞 AI 设计的第四个原则就是尽早给出答案，再说其他的。
衡量标准：找有阅读恐惧的人来测试。输出的编排逻辑一定要让阅读恐惧症患者在阅读时感到舒适，这样才是好的。
原则五：给用户交付可用的结果。AIGC 主要提供创意供给，用户需要在大量创意中进行选择和修改，最终才能获得可用的结果。但 SaaS 产品需要给用户提供确定性的结果，而不仅仅是创意。在内容行业等领域，创意的供给是有价值的，但在 SaaS 或企业级应用中，用户更需要正确的结果。
原则六：让人类来按下「回车」键。决策不只是「客观」就够了，潜意识、情绪、偏见里面固然有不客观，但是也有梦想、喜欢、爱，有了这些才是完美的决策。
10. AI 的 4 种能力对于有赞的优先级
这一轮的 AI 提供了 4 种能力，对于有赞来说这 4 种能力的优先级依次是：
第一是 Copilot，助手能力。它能够帮助客户更高效地使用产品，更好地使用的产品。
第二是 Agent，自动化的能力。自动化的发报告，自动化的预警，自动化的去完成很多事情。
第三是 Insight，洞察建议能力。它能够总结周报，告诉你做得好不好，给你建议，你可以怎么改善。
最后才是 AIGC，生成创意的能力。
11. 2024 年有赞在 AI 上的计划
2024 年白鸦将把超过 80% 的精力投入在 AI 上，有赞 50% 的研发项目要与 AI 相关，10% 的运营人员在整理训练语料，同时通过智能化运营将销售费用率降低 10%，能带来 10% 的净利润。
12. 有赞业务的核心：帮助商家做好深度消费者运营，把复购率翻倍
有赞的业务的核心是帮助商家和品牌商做好顾客运营。今天中国已经有 14 亿网民，一天已经有 7 个小时的上网时间，已经没有再去抓流量的机会，也不会再有过去那样靠供给就能赚到钱的机会。现在的生意只能运营人，深度运营消费者是重要，也是最划算的事，有赞在干的事就是帮助商家运营好消费者，把复购率翻倍。
13. 不要 All in AI，关键要让 3.5% 的人真诚参与
要不要 All in AI？在没有认知基础和认识共识的基础的情况下，All in AI 不现实。正确的做法是先让 3.5% 的人真诚地参与，再带动其他人
有赞的做法：从 2023 年 4 月开始做 AI，圈了一个会议室，以项目制的方式来做这件事。当时全职做 AI 的人只有两个，剩下的人都是通过项目参与进来。不到 20 个人就推动了整个公司的 AI 变化。
一些技巧：1、创造一些有价值的东西，让一部分人看到好的结果，积极地参与进来。比如最早让客服用 AI 来训练智能客服，80% 的问题都不需要人工客服上了，这样的效果很好，之后很多人都参与进来；2、AI 是需要通过日常的工作、习惯一点点地渗透的，比如有赞现在的官网，里边的绝大部分图片都是 AI 生的。
