当团队通宵打造的AI功能上线后，次月留存率却断崖式下跌。用户根本不在乎炫酷的模型参数，他们只关心功能能否在特定场景下解决实际问题。本文深度剖析了AI产品设计中场景分析的关键作用，并提供了从传统PM到AI时代的场景分析升级方法论，帮助产品经理避开'技术自嗨'的陷阱。
上周五下班前，我盯着后台惨不忍睹的次月留存率，陷入了深深的自我怀疑。 我们刚上线了一个集成了最新大模型API的悬浮窗，团队甚至为了这个几十页的PRD熬了几个通宵。第一周尝鲜数据拉满，第二周直接腰斩。到现在，连研发路过我工位都在问：“这功能到底有啥用？”
用户根本不在乎你接了什么参数的模型，他们只在乎你能不能在特定的时间点，顺手帮他把麻烦解决掉。今天我们不聊虚无的AGI，只聊聊被留存率毒打后，我对产品经理安身立命之本——“场景”的重新思考。
引言：为什么你的AI功能上线后，用户根本不用？
正如红杉资本（Sequoia Capital）等顶级机构在多份AI行业调研中所揭示的一个刺骨现实：过去一年里，行业内诞生了数以万计的“AI新功能”，但绝大多数应用的次月留存率面临着严峻考验，甚至在上线三个月后DAU（日活）直接跌到了冰点。
作为一名产品经理，你最近是不是也经历过这样的“标准流程”：
老板看了一场硅谷的发布会，热血沸腾地拍大腿：“我们也要做大模型！给我们的APP加上AI对话！加上AI生成！”
于是你连夜开会，画了精美的流程图，熬夜写完了长达几十页的PRD（产品需求文档）。你接通了目前市面上最先进的API，做出了一个看起来极其炫酷的“AI助手”悬浮窗。
上线那天，团队甚至开了香槟。
然后呢？
第一周，尝鲜数据爆发；第二周，断崖式下跌；第一个月月底，你看着后台惨不忍睹的点击率，陷入了深深的自我怀疑。
问题出在哪里？是模型不够聪明吗？是UI不够好看吗？是竞品做得更好吗？
都不是。
在这个“万物皆可AI”的狂热时代，无数聪明的产品经理正在犯一个最愚蠢的错误：拿着AI这把金刚钻，满世界找虚无缥缈的钉子。
你们太懂需求，太懂竞品，太懂原型，但唯独忽略了产品设计的灵魂——“场景（Scenario）”。
给自行车装上V8发动机，它也成不了保时捷，只会让骑车的人粉身碎骨。同理，在没有真实痛点的场景里强行塞入AI，不仅无法创造价值，反而会极大地增加用户的认知负担。
记住这句警世之言：用户根本不在乎你用没用AI，用户只在乎你能不能帮他在特定的时间、特定的地点，更爽地解决他的问题。
场景分析，不仅是传统PM的基本功，更是决定AI产品能否落地的生死线。今天，我们就来彻底拆解，在AI时代，到底什么是真正的场景分析，以及产品经理应该如何用一套标准化的框架，打赢这场效率革命。
一、回归本质，到底什么是“场景”？（打地基）在讨论AI之前，我们需要先给大脑做个“格式化”。太多人把“需求”和“场景”混为一谈。
“老年人需要测血压”，这是需求。
“一位75岁、伴有老花眼和轻微手抖的独居老人，早起后需要记录当天的血压数据”，这是场景。
“晚上10点，老人家突然感到头晕目眩，用仪器一测发现高压飙到了180，而此时他的儿女正在一千公里外的北京开会加班”，这也是场景。
同样是“测血压”的需求，面对前者，你的APP根本不需要给他做多么酷炫的数据折线图，而是需要配合硬件提供超大的字号和声音洪亮的语音播报；面对后者，你不仅要能测准数据，更需要系统能在后台静默触发一套警报机制，给千里之外的子女手机发去一条带有震动的紧急推送，甚至一键呼叫在线急诊。
1. 场景的万能公式
在产品经理的语境下，我们可以把场景提炼为一个绝对严谨的公式：
场景 = 场（时间 + 物理环境 + 心理状态） + 人（特定角色） + 目标（需求/问题）
场（时间+环境）：晚上11点的末班地铁上（拥挤、疲惫、网络信号可能不好）。人（角色）：刚结束了一天996高强度工作的初级程序员。目标（需求/问题）：想放松一下大脑，但又不想看太重度的内容。只有把这三个元素拼图扣在一起，你才能得出正确的解法：在这个场景下，给他推荐无需动脑的短视频或轻松的爽文，而不是让他去跟一个高智商的AI苏格拉底探讨人生哲学。
2. 为什么一定要做场景分析？场景分析在实际项目运转中，具有不可替代的四大作用：
具体化需求，达成团队共识：工程师是理性的，老板是感性的。当你用讲故事的方式把“场景”描述出来，所有人脑海中的画面才会统一，避免开发出来后老板说“这不是我想要的”。发现极端情况（Edge Cases）：真实的物理世界是充满意外的。没有场景分析，你就想不到用户可能会在断网时打开APP，想不到用户可能在强光下看不清屏幕。优化交互路径：最典型的例子——同样是导航，用户在办公室查路线时，可以用键盘输入；但当用户在高速公路上开车时，唯一的交互正解就是“语音反馈”。明确数据规划与埋点：通过场景推演，你能提前知道需要调用哪些数据字段（比如位置权限、麦克风权限），并为后续的埋点分析和算法迭代预留空间。二、传统PM的场景分析标准流（立框架）在引入AI变量之前，我们先复习一下作为一名合格的互联网产品经理，必须掌握的“场景分析5步标准SOP”。这是一切高级玩法的基础。
步骤一：找主角（确定角色边界）动作：提取特征标签，排除非目标群体。
很多PM喜欢把用户定义为“20-35岁的都市白领”，这等于没定义。真正的角色提取要极其刁钻。
错误示范：想要记录生活的人。正确示范：极度缺乏安全感、有信息整理强迫症、每天至少花1小时在通勤路上的内容创作者。关键技巧：必须明确“谁不是我们的用户”。要敢于做减法，避免产品为了讨好所有人而变得臃肿。步骤二：定目标（洞察人性底色）动作：区分显性目标与隐性目标，定义成功标准。
用户嘴上说的，和心里想的，往往是两码事。
显性目标：我要找人聊天，打发时间。隐性目标：我感到孤独，我需要获得被认同、被倾听的情绪反馈（这就是为什么很多陪聊软件能赚钱的原因，它们解决的不是通讯问题，是心理问题）。定义成功：你必须明确指出，用户走到哪一步，算“达成了目标”。是发出了第一条消息？还是完成了一次长达5分钟的对话？步骤三：还原场（戴上VR眼镜看世界）动作：拆解物理环境、时间与状态约束。
强迫自己闭上眼睛，代入那个瞬间：
物理环境：光线太暗（需要夜间模式）？噪音太大（语音转文字是刚需）？单手操作（按钮必须在拇指热区）？时间与状态：刚下班的疲惫期（少让他做选择）vs 睡前的感性期（容易冲动消费）；移动5G网络 vs 电梯里的弱网环境（需要离线缓存兜底）。步骤四：理路径（显微镜下的动作解剖）动作：动作分解，捕捉“前置场景”。
不要只看用户在APP里的动作。
前置场景：用户在打开你的APP前一秒在干嘛？是从微信群里复制了一个链接？还是刚在淘宝受了气？颗粒化：详细记录用户的每一个点击、滑动、输入。路径走查：寻找用户为了达成目标，不得不做的“多余动作”。每一个多余的点击，都是流失率的无底洞。步骤五：找机会（输出行动指南）动作：痛点转机会，产生 Action Plan。
比如：发现用户深夜在被窝里不想打字（痛点） -> 提供精准的语音识别或一键快捷回复（机会） -> 写入需求池，标注P0级优先级（Action Plan）。
实战工具包：场景分析执行检查表
(注：前方高能，这是决定你能否从月薪2万的画图工具人，晋升为月薪5万的AI业务架构师的核心差异。)
如果你只停留在第二部分，那你依然是个前AI时代的古典PM。
当大模型（LLM）、计算机视觉（CV）等技术成为基础设施时，产品的能力边界被彻底打破了。AI的引入，带来了非确定性的输出、黑盒化的逻辑以及对数据的极度依赖。
因此，传统的场景分析不够用了。优秀的AI产品经理，必须在传统框架之上，叠加以下 五个全新的高阶维度。
维度一：能力-场景匹配分析（不是什么破事都要AI）不要问“我们要加什么AI功能”，要问“在这个痛点场景里，现在的AI能力到底能做到什么程度？”
以银发经济中的大健康产品为例。起初，我们很容易陷入“套壳AI”的陷阱：想着老人家独居孤单，不如搞个高智商的AI语音助手陪他们拉家常，顺便提醒吃药。但真实场景推演下，老人家普通话不标准、对复杂的对话框极其抗拒。这根本不是一个适合“主动AI对话”的场景。
那么，这个业务里适合AI介入的黄金场景到底在哪？在于**“静默打通”与“适度干预”**。我们把重心放在了适老化硬件的接入上。老人家只需要像平时一样用仪器测血压、测血糖，系统在后台静默收集数据。AI根本不需要跑出来尬聊，它只在后台默默吃进这些指标，生成一份极简的AI健康报告。而当数据异常时，AI的触达对象不是老人，而是精准推送到异地子女的手机上，甚至附带就医建议。这，才是真正的场景能力匹配。
适合 AI 介入的黄金场景信号：
正向的 ROI（投资回报率）：每次触发该场景的 Token/算力调用成本，必须明确低于它为用户带来的商业价值或为公司节省的人力成本。规律性强、可从数据中学习：比如个性化内容推荐、电商商品标签自动生成。人工处理成本极高、速度极慢：比如从长达3小时的会议录音中提取核心纪要。用户对“不完美结果”有较高的容忍度：比如AI帮你写一首打油诗，押韵不完美也没关系；AI生成的创意海报，有一点瑕疵反而有艺术感。有充沛的训练数据：且数据获取不违反合规原则。不适合当前阶段 AI 介入的毒药信号：
试图在“零容错”领域让AI直接拍板：医疗影像确诊、高金额的法律合同签署。在这些一旦犯错就会带来灾难性后果的场景中，绝不能让“AI主导（Autopilot）”，而只能将其降级为“AI辅助（Copilot）”。数据极度稀缺或隐私高度敏感：比如要求用户上传身份证和银行流水来做AI财务分析，用户的第一反应是“你要诈骗我”。决策需要强烈的“责任归属（Accountability）”：出了事故谁负责？用户天然不信任机器做出生死攸关的决定。维度二：错误场景分析（Failure Scenario）——为AI的翻车做设计
这是99%的普通产品经理最容易忽视的死角。还是以大健康为例：
传统软件是确定性的，但大模型存在幻觉。在大健康这种对准确率要求极高的赛道，错误场景预演是生死线。如果AI根据错误的血糖数据胡乱给出了用药建议，后果不堪设想。 兜底机制（Graceful Degradation）必须是强制性的：一旦涉及医疗诊断或处方建议，AI必须降级，提供明显的免责声明，并强制要求引入人工（医生）复核机制。
风险敞口评估：如果模型在这个场景下胡说八道，会给用户带来什么实际损失？（是只是觉得好笑，还是导致他发错邮件丢了工作？）错误感知机制：用户如何发现AI出错了？能否直观地看出来？兜底机制（Graceful Degradation）：降级方案：AI生成失败时，是否能无缝切换回传统搜索或模板？人工干预（Human-in-the-loop）：是否提供了方便的修改、重新生成、或者“踩/顶”反馈按钮？置信度展示：当AI不确定时，是否在UI上明确标出（例如：“AI生成结果仅供参考”或对某些事实性数据标红让用户核对）。维度三：重新划定“人机协作边界”（谁才是老大？）不同业务场景，人机协作的边界截然不同。在上述的健康监测场景里，AI只能是“Copilot（辅助）”，最终决策权必须在医生或家属手里。但如果你做的是一款AI塔罗牌占卜应用，在抽牌和解牌阶段，AI的“幻觉”在某种程度上反而能转化为占卜的神秘感，这时候让AI做“Autopilot（主导）”就完全没有问题。摸清业务的容错率，才能定好AI的权责。
警示：在很多B端场景中，强推“AI主导”会引起用户的抵触（怕被替代）。聪明的做法是先从“AI辅助”做起，建立信任。
维度四：数据场景闭环（没有数据的AI就是人工智障）场景和数据是鸡生蛋、蛋生鸡的关系。在做场景分析时，必须提前规划数据的流动。
冷启动窘境：新产品上线，没有任何用户数据，你设想的场景怎么转起来？（买数据？用规则引擎兜底？还是设计游戏化机制诱导用户先输入？）反哺飞轮（Data Flywheel）：用户在这个场景里的每一次点击、修改、停留，如何被系统收集起来？如何清洗后用于补充RAG（检索增强生成）的专属知识库，或者用于模型的轻量级微调（SFT）与提示词（Prompt）动态迭代？如果你设计的场景只消耗模型能力，却不能收集高质量的数据反哺模型，这个产品注定没有护城河。维度五：场景的动态演化（用未来的眼光看现在）AI模型的能力是指数级进化的。今天做不到的事情，半年后也许就是基操。AI PM需要具备“看三步走一步”的演化视角：
MVP 场景（当前模型能力）：只能做到文字摘要总结。扩展 场景（模型能力提升后）：能做到多模态，直接从摘要生成汇报PPT。深度 场景（用户习惯养成后）：AI不仅做摘要，还能根据历史会议记录，自动给未参会的成员派发具体的跟进任务。第四部分：一页纸工具包，把复杂留给框架（实战交付）讲了这么多理论，遇到实际项目到底该怎么下手？
我为你准备了一份可以直接带入工作的**《AI产品场景分析一页纸画布》**。下次接到老板的AI需求，先别急着画原型，花一个小时和团队一起填满这张表。
️ 【AI产品场景分析画布（实战版）】场景名称：___________________________ (例：销售拜访后的会议纪要整理)
触发条件：用户在_________________________下，想要_________________________
用户状态：________________________
物理环境：_____________________
心理状态/时间压力：_____________________
期望最终结果：___________________________
AI 介入模式：
-AI主导 (自动执行) /
-AI辅助 (提供建议) /
-人主导 (信息提供)
模型能力依赖：需要哪种核心能力？(如 NLP文本抽取 / CV图像识别 / 多模态推理…)
数据来源及合规性：___________________________ (数据从哪来？是否涉及隐私风险？)
容错率评估 (准确率要求)：
失败场景预演 (Failure Scenario)：如果 AI 产生幻觉或出错，用户会遭遇什么后果：_____________________
兜底方案 (必备)：__________________________________________ (如：提供人工修改入口、展示原文对照)
数据反哺设计：用户的哪些行为将被记录以优化模型？_____________________
核心成功指标 (Metrics)：___________________________ (不仅是DAU，更是任务完成率、采纳率，以及Token成本投入产出比)
杀手锏对比：为什么你必须完成转型？回顾过去做过大健康项目，我最大的感受是：技术永远在迭代，大模型的参数会越来越大，但人性的诉求、恐惧和软弱是不变的。
场景分析，就是帮我们把“为了用AI而用AI”的伪需求剔除出去的过滤器。等用户顺手用完，甚至感觉不到AI的存在，只会发自内心地说一句：“这东西，真好用。” 这才是我们该干的事。
本文由 @梁家豪 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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