ჩანაწერი · 52 წთ · 20 აგვისტო, 2026

პროდუქტის მეტრიკები AI-ის ეპოქაში: გავზომოთ, რას იღებენ მომხმარებლები რეალურად

Nicole Weaver იმაზე, რატომ შეცდომაში შეჰყავთ გამოყენების რიცხვებს AI ფუნქციების შემთხვევაში და რომელი ხარისხის, ნდობისა და შედეგის მეტრიკები აკონტროლოთ მათ ნაცვლად.

Nicole Weaver · პროდუქტის დირექტორი Spotify-ში

ჩანაწერი52 წთ

რას ისწავლით

  • რატომ აზვიადებს დაწკაპუნებები და სესიები AI ფუნქციების ღირებულებას
  • AI მეტრიკების სამი დონე: ხარისხი, ნდობა და შედეგი
  • როგორ წაიკითხოთ ისეთი სიგნალები, როგორიცაა რედაქტირება, ხელახალი მცდელობა და მიტოვებული პასუხები
  • dashboard, რომელსაც თქვენი გუნდი ნამდვილად შეხედავს

დღის წესრიგი

  1. +0 წთ

    როცა გამოყენების მეტრიკები ტყუის

  2. +12 წთ

    ხარისხის, ნდობისა და შედეგის მეტრიკები

  3. +32 წთ

    არაპირდაპირი სიგნალების წაკითხვა

  4. +45 წთ

    dashboard-ის განხილვა და კითხვა-პასუხი

მასტერკლასის შესახებ

AI ფუნქცია, რომელსაც ხშირად ხსნიან, აუცილებლად არ ეხმარება მომხმარებელს. ინტენსიური გამოყენება შეიძლება იმას ნიშნავდეს, რომ პირველი პასუხი არასწორი იყო. Nicole ხსნის, როგორ გავზომოთ AI ფუნქციის რეალური სარგებელი და არა მხოლოდ ყურადღება, რომელსაც ის იზიდავს.

დამატებით წაიკითხეთ: პროდუქტის მეტრიკები, რომლებსაც მნიშვნელობა აქვს.

სპიკერი

Nicole Weaver

პროდუქტის დირექტორი Spotify-ში

ხშირად დასმული კითხვები

ძირითადად, დიახ. ხარისხი-ნდობა-შედეგის სტრუქტურა სასარგებლოა ნებისმიერი ფუნქციისთვის, რომლის წარმატებაც დაწკაპუნებაზე მეტია.

TechSkill

ეს მასალა მალე გამოჩნდება.

კურსებზე დაბრუნება