前言
咱们平时选东西 ，总爱挑那种用着顺心、还能记住的 。
就像有的咖啡店 ，不只是咖啡能喝，还让人觉得有格调 。
AI产品其实也一样 ，现在技术越来越像 ，光堆功能没用。
想让用户记着 、愿意用，关键得有“品味” 。
关于产品咋靠品味出彩 ，其实有套实在的IDATC五步法 ，能帮着把想法落地 。
为啥AI产品得拼“品味 ”？
以前AI产品刚出来时，能解决个基础问题就挺新鲜 ，比如帮着写点东西 、答个疑问 ，大家也不挑。
可现在不一样了，大模型技术越来越像 ，你能做的功能别人也能做 ，想整个“能用”的AI产品太容易了 。就像以前买手机，能打电话发短信就行 ，现在谁不看拍照、续航 、系统顺不顺手啊？
这就导致一个问题：不少AI产品开始“堆功能 ” ，觉得功能越多越好，结果用户用着反而乱 ，找不到重点 ，这就是“功能膨胀 ”的陷阱 。
更关键的是，用户体验过好产品后 ，胃口也被养刁了：以前觉得“能用上”就不错 ，现在希望产品能“懂我 ”。
比如我想写篇朋友圈文案，不光要写出来 ，还得符合我平时说话的风格 ，这就是用户预期升高了。
所以现在AI产品想脱颖而出，光靠技术硬不行 ，得有“品味” 。
这儿说的品味 ，可不是界面做得多花哨 、按钮放得多整齐，而是你用的时候 ，感觉舒服、省心 ，甚至有点惊喜 。
比如你问AI一个专业问题，它不光给答案 ，还会根据你的行业补充点实用建议；或者你不小心问了个它答不上来的问题 ，它不会冷冰冰说“不知道”，而是幽默道个歉 ，再给点参考方向。
这种让你心里暖洋洋的感觉 ，就是有品味的体现 。
IDATC五步法，落地有品味AI
知道了品味重要 ，那具体咋做呢？给大伙拆解一套IDATC方法 ，每一步都挺实在，照着做不难 。
第一步是“洞察（Insight） ”：别光听用户说要啥 ，得挖他们真正需要啥。
比如用户说“想要AI帮我写报告” ，表面是要个工具，实际可能是“想快点写完 ，还得让领导觉得专业 ” 。
这时候就得多跟用户聊 ，看看他们写报告时卡在哪，是找数据慢 ，还是结构理不清 ，找到根儿了，才能给超预期的方案 。
第二步是“拆解（Decomposition）”：把“品味 ”拆成具体能落地的点。
比如先定AI的“人设 ” ，是严肃的专业助手，还是活泼的创意伙伴？人设定了，说话风格就跟着定；再想交互节奏 ，是一上来就给全答案 ，还是一步步引导？
界面颜色 、字体也得跟人设搭，别专业助手配个花里胡哨的界面 ，看着就别扭 。
甚至还能考虑加个虚拟形象 ，表情动作都得符合产品调性，这些细节凑一起 ，品味就出来了 。
第三步是“分析（Analytics） ”：别凭感觉说“这有品味 ”，得用数据验证。
比如改了AI的回答风格后 ，看看用户用这个功能的次数多没多 ，下次还来不用，甚至问问用户满不满意 。
就像咱们改个菜的口味 ，得问问吃的人觉得咋样 ，再看看销量变没变，这样才知道改得好不好 。
第四步是“协同（Team） ”：品味不是一个人能搞定的。
产品经理定方向 ，UI设计界面 ，文案写AI的话术，市场找用户反馈 ，大家得一起商量。
比如定了AI是“职场助手 ”的人设 ，UI就得做简洁专业的界面，文案就得写干练的话 ，市场去职场人群里找用户试 ，回来反馈问题，再一起改 ，这样才能把品味落地 。
第五步是“沉淀（Codification）”：好的做法得记下来，别下次又从零开始 。
比如这次做职场AI的经验 ，把人设怎么定 、交互怎么设计都写成文档 ，下次做教育类AI，就能参考这个框架，再根据新场景调整。
这样既不用重复踩坑 ，还能保证每次做的产品体验都稳定 ，效率也高 。
结语
现在AI技术越来越像 ，你有我有大家有 ，想靠技术拉开差距越来越难 。
这时候“品味 ”就成了真本事，能让用户用着舒服、记着你 ，甚至愿意推荐给别人 ，这比堆再多功能都管用。
当然，品味不是一蹴而就的 ，得沉下心去了解用户 ，团队一起琢磨，再用数据验证调整 。
对于产品操盘手来说 ，别再光盯着技术参数了 ，多花点心思在“品味”上，才能让自家AI产品在一堆竞品里站得住、走得远 。
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希望本篇文章《AI产品想脱颖而出？靠“品味”打造记忆点，IDATC五步法落地》能对你有所帮助！
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