一个 AI 功能刚上线时体验人数很多，但几周后复用率很低。你会如何决定继续投入、调整方向还是下线？
考察说明
考查根据长期用户价值决定 AI 功能取舍的能力。
回答思路
- 先区分尝鲜流量和目标用户，按用户类型、任务类型及首次结果质量观察后续复用，而不是只看整体访问量。
- 分析从触发到完成的漏斗，判断低复用来自需求频率低、结果不可靠、操作成本高，还是功能没有进入用户原有工作流。
- 通过访谈和行为数据确认用户是否真正完成任务、节省时间或提高结果质量，避免把生成次数当作价值本身。
- 比较持续维护成本，包括模型调用、人工处理、知识更新和风险治理，与功能带来的留存、付费或核心任务改善。
- 如果价值存在但触达或工作流有问题，可调整入口和集成；如果只在少数场景有效，应收窄定位而不是继续承诺通用能力。
- 设定带期限的验证假设和停止条件；若核心人群仍无稳定价值或风险成本长期不可接受，应果断下线并保留用户数据迁移方案。