Hook model'i çoklu-ajan AI'a uygulamak.

Nir Eyal'in hook model'inden üniversiteden beri bahsediyorum. O zamanlar yaptığım neredeyse her sunumda ortaya çıkardı — dört adımlı döngüyü bir slayta çizer ve çoğu yazılım-mühendisliği çerçevesinden daha fazla şey açıkladığını savunurdum. GOGOGO LLC var olmadan çok önce hook model zaten içinden düşündüğüm merceklerden biriydi. Hooked nominal olarak tüketici-uygulama alışkanlık döngüleri hakkında — Instagram, Slack, TikTok. AI ürünleri henüz bir kategori değildi. Ama çoklu-ajan sistemleri kurmaya başladığımdan üç yıl sonra hâlâ çoklu-ajan ürününün müşteri retention'ını nasıl kazanacağını tasarlamak için bulduğum en faydalı çerçeve olduğunu düşünüyorum — ve AI'da neredeyse kimse bunu konuşmuyor.

Dört adım — tetik, eylem, değişken ödül, yatırım — neredeyse hiç çeviri olmadan uygulanıyor. Her birini dört ürünümüz için nasıl düşündüğüm.

1 · Tetik

Dış tetikler bildirimler, e-postalar, takvim uyarıları. İç tetikler duygular — sıkılma, kaygı, mevcut süreçle hafif sinirlilik. Tüketici uygulamalarında, kullanıcının telefonu kendi başına eline almasını sağlayan iç tetiktir.

B2B AI'da iç tetik aynı: kullanıcının fark etmeyi bıraktığı tekrarlanan bir sıkıntı. GoPeople için İK müdürünün akşam 7 WhatsApp triajı — 47 okunmamış mesajın yarın sabaha kadar yanıt beklemesinden gelen iç çekiş. GoVista için perakende ops müdürünün hangi ekranların hâlâ güncellenmesi gerektiğini düşünürken yorgun hissetmesi. Bu iç çekişlere haritalanan ürün giriş noktaları kuruyoruz. Bir müşteriyi onboard etmek çoğunlukla onlara iç çekişi fark etmeyi öğretmek, sonra çözen tek dokunuşluk yanıtı eline tutuşturmak.

2 · Eylem

Eylem, kullanıcının tetiği rahatlatmak için yapabileceği en küçük davranış. Sürtünme ne kadar düşükse döngü o kadar güvenilir.

AI ürünlerinin çoğu bu adımda berbat başarısız oluyor. Login, konfigürasyon, prompt engineering, model seçimi istiyorlar. Eylem çok ağır. Her sürtünme adımı dropout oranını yaklaşık 3×'le çarpıyor.

GoPeople'in eylemi WhatsApp mesajını ajan numarasına ilet. O kadar. Bir forward ötesinde sıfır tıklama. Tüm ürün o tek tuş vuruşunun akış aşağısında. Goddo benzer — dokun, bir cümle ile tarif et, dört görsel varyantı al. Kullanıcıdan model seçmesini istemiyoruz. Biz seçiyoruz. O dokunuyor.

3 · Değişken ödül

Değişken ödül döngünün dopamine'i çengele takan kısmı — bir şey oluyor ve tam olarak ne olduğunu tahmin edemiyorsun. Slot makineleri, sosyal feed'ler, push bildirimleri hepsi kullanıyor. Ödülün öngörülemezliği döngüyü bağımlılık yapan şey.

AI ürünlerinin doğal bir değişken ödülü yerleşik: bir ajanın çıktısı deterministik değil. Goddo'dan bir görsel istersen tam olarak ne alacağını bilmezsin. GoPeople'a bir mesaj iletirsen tam olarak hangi iş akışının çalışacağını bilmezsin. Değişkenlik bu mecradaki yapısal.

Bu fazla doğru yapılması en kolay adım. Varyans çok yüksekse kullanıcı güveni kaybeder ve durur. Çok düşükse döngü döngü olmayı bırakır. Goddo ekibi diffusion guidance scale'i kısmen görsel kalitesi için kısmen verimli sürpriz için ayarlıyor. Aynı dinamik.

4 · Yatırım

Yatırım, ürüne bir sonraki döngünün değerini artıracak küçük bir efor koyma eylemi. Bir kişiyi kaydetme. Bir gönderiyi beğenme. Bir takvim içe aktarma. Her eylem kullanıcının geri dönme olasılığını artırıyor çünkü artık biraz para yatırdı.

GoPeople'in yatırım döngüsü: ajanın gönderdiği her yanıt İK müdürü tarafından onaylanıyor (veya düzeltiliyor). Her düzeltme o müşterinin takımı için daha ince bir sınıflandırıcı eğitiyor. Altı hafta içinde ajanın düzeltmesiz yanıt oranı %92. Müdür o 6 haftayı yatırdı. Rakibe geçmiyorlar.

GoTrack'in yatırım döngüsü: pickup-tespitinin doğru ya da yanlış olduğunu onaylayan her kategori müdürü daha ince mağaza-bazlı bir reranker besliyor. Mağaza-özel doğrulukları yukarı tırmanırken rakibin jenerik kalıyor. Onlar da geçmiyor.

Bu eskiz olarak nasıl görünüyor

Her müşteri ilişkimiz bir hook-model döngüsü. Tetik (tekrarlanan bir sıkıntı) → Eylem (tek-tuş giriş) → Değişken ödül (deterministik olmayan ama yararlı bir ajan çıktısı) → Yatırım (bir sonraki döngüyü kişiselleştiren küçük bir eylem). Altı ay içinde, retention artık modelin ne kadar iyi olduğuyla ilgili değil — müşterinin kaç yatırım döngüsü ödediğiyle ilgili. Dördüncü döngü kilidi açan an.

“AI ürünlerinin çoğu tek-seferlik araçlar olarak inşa ediliyor. Başarılı olanlar alışkanlık olarak inşa ediliyor. Hook model, ürününü teknik özünü kaybetmeden alışkanlık olarak yeniden tasarlamanın en ucuz yolu.”

İki uyarı

Uyarı 1 — karanlık desenler sevk etme. Hook model çerçeve olarak ahlak dışı; slot makineleri ve sosyal medya için de aynı derecede çalışıyor. Değişken ödülü etkileşim dakikalarına uygulamıyoruz. Kullanıcının zaten istediği görev sonuçlarına uygulıyoruz. Kullanıcı geri geliyor çünkü ajan elle bir saat geçireceği bir şey verdi — dopamine'sini oynadığımız için değil.

Uyarı 2 — yatırım ≠ tedarikçi kilidi. Yatırım, kullanıcı eylemden birikmiş değer aldığında iyi. Yatırım, eylem onu iradesi dışında ürününde tuzaklarsa kötü. GoPeople müşterilerinin tam sınıflandırıcılarını ve mesaj log'larını talep üzerine dışa aktarmasına izin veriyoruz. Asla kullanmıyorlar çünkü döngü işliyor. Ama kullanabilirler.

Ürün döngüleri, ajan tasarımı veya Goddo, GoPeople, GoVista, GoTrack için dört döngüyü nasıl yapılandırdığımız hakkında konuşmak istersen ulaşmak kolay. atakanozalan.com ya da takma ad için ezagor.