你们是如何找出用户流失原因的？

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摘要

创始人们讨论了在 PLG AI 工具中诊断用户流失的困难，传统分析手段失效，而临时用 Claude 进行调试很常见。

构建 PLG AI 工具是一种特别的痛苦。对于传统 SaaS，至少你还可以查看点击漏斗来了解用户在哪里流失。而对于 AI 代理，失败模式通常是：AI 给出了技术上正确的答案，但偏离了真实意图，用户感到沮丧，然后关闭了标签页。在我上一家公司，我们发布更新后看到互动停滞，但可观测性仪表板一切正常。你不会收到错误报告。和其他创始人交流后，我意识到每个人都在应对这些问题。有人甚至告诉我，他们的整个调试工作流就是把 Cloudflare 的追踪记录复制出来，粘贴到 Claude 里，然后一次一个对话地问“哪里出了问题？”。另一位运营 AI 销售代理公司的 CEO 向我解释说，每周发布都像是一次“直觉检验”，因为他们完全不知道提示词的小改动是提升了转化率还是毁掉了它。想问问在座的各位创始人：你们如何将代理质量与留存率等业务成果关联起来？
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