AI 产品 PoC和 MVP 落地
MVP上线部署
高
种子用户和测试数据集准备
在MVP上线前，精心筛选并组建一支愿意提供深度反馈的种子用户团队，并构建一套覆盖典型和边缘场景的高质量测试数据集，为MVP的真实效果验证提供'人'和'数据'的双重保障。
持续时间
3-5天
主要角色
产品经理, 业务骨干成员, AI团队成员/数据科学家
相关资源
3 篇
种子用户和测试数据集准备
What（是什么）
“种子用户和测试数据集准备”是启动MVP验证阶段的“兵马粮草”。此实践包含两项并行且同等重要的任务：
- 种子用户准备：招募一小群符合特定画像的真实用户，他们将成为第一批体验MVP并提供宝贵反馈的“先锋队”。一份明确的“种子用户清单” 是这项任务的成果。
- 测试数据集准备：构建一套高质量的、有代表性的数据集，用于对MVP进行系统性的、可重复的评估。这份数据集不仅包含最终结果的“标准答案”，还应包含关键的“过程输出”，以便深入评估AI的思维链。
这两项准备工作的质量，直接决定了MVP验证阶段结论的有效性和可靠性。
示例输出：
种子用户和测试数据集准备示例
核心要素
- 种子用户画像：定义种子用户的特征，如业务熟练度、对新技术的接受度、表达意愿等。
- 用户沟通与激励：建立与种子用户的沟通渠道，并设立适当的激励机制以鼓励他们提供高质量反馈。
- 测试用例设计：数据集的设计应覆盖多种场景，包括最常见的使用场景（Happy Path）、已知的困难场景和潜在的边缘场景（Edge Cases）。
- 数据标注与“金标准”：由业务专家对测试数据集进行精细标注，提供无可争议的“标准答案”（Ground Truth），作为评估AI效果的基准。
When（什么时候做）
- 在MVP版本开发完成、具备可部署状态之后：此时产品已基本可用，可以开始准备进行验证。
- 在正式向种子用户开放试用之前：必须先完成用户招募和数据集构建。
- 在开发自动化评估脚本时：测试数据集是自动化评估的基础输入。
How（怎么做）
第一步：种子用户的定义与招募
- 定义用户画像：由 业务 PO/产品经理 与 业务骨干成员 合作，基于“种子用户和测试数据集模板”，清晰定义理想种子用户的特征。
- 筛选与邀请：从目标用户群体中筛选出符合画像的候选人，并进行一对一沟通，说明试用目的、期望得到的反馈以及可能的激励。
- 建立沟通渠道：建立一个专门的沟通群（如微信群、Slack频道），方便收集反馈和及时响应。
- 产出用户清单：将最终确认参与的成员信息整理成“种子用户清单”。
第二步：测试数据集的设计与构建
- 设计测试用例：由 业务 PO/产品经理 主导，与 AI 团队成员/DS 和 业务骨干成员 一起，设计需要覆盖的测试用例。
- 收集原始数据：从真实业务场景中收集或构造满足测试用例的原始输入数据。
- 进行专家标注：由 业务骨干成员（SME）对每个测试用例进行精细标注，不仅要提供最终的正确输出，还要标注出关键的中间过程结果。
- 形成数据集：将所有标注好的用例汇总，形成最终的“测试数据集（输入，过程输出，最终输出）”。
实践Tips
✅ 最佳实践
- 种子用户多样性：种子用户应尽可能代表不同类型的真实用户，避免群体过于单一。
- 建立荣誉感：让种子用户感觉到他们是产品的“共创者”，而不仅仅是“测试员”，可以极大地提升他们的参与度。
- 测试集与训练集隔离：严格确保测试数据集与用于模型训练的数据没有任何交集，保证评估的公正性。
- 关注“负样本”：测试集中应包含一些AI理应拒绝处理或无法处理的“负样本”，以测试系统的鲁棒性。
⚠️ 常见陷阱
- 随机挑选用户：随意邀请用户参与，而没有进行筛选，导致反馈质量参差不齐，甚至有很强的抵触情绪。
- 将领导作为种子用户：领导通常不是产品的典型用户，且可能不会提供真实的、批评性的反馈。
- 测试集过于“干净”：只用理想化的、完美的数据进行测试，无法反映真实世界中数据的不规范和复杂性。
- 忽略过程输出的标注：只标注最终结果，导致当AI结果错误时，无法判断是AI的哪一步“思考”出了问题。
📋 输出物清单
- 种子用户清单
- 测试数据集（输入，过程输出，最终输出）
- 种子用户沟通与激励方案
相关工具
案例参考
成功案例：AI代码审查助手MVP
背景：希望AI能辅助开发人员进行代码审查，发现潜在问题。 准备工作：
- 种子用户：招募了5名资深工程师和5名初级工程师，以获得不同经验水平的反馈。
- 测试数据集：由架构师团队精心挑选了20个真实的代码合并请求（Merge Request），并由多位专家共同标注出其中存在的各种问题（从简单的编码规范到复杂的逻辑漏洞）。 结果：通过这套高质量的数据集，团队在上线前就精准地评估出MVP在不同类型问题上的发现能力；而来自不同层级工程师的试用反馈，则为产品的交互优化提供了宝贵输入。
经验教训：智能报销单据审核MVP
问题：团队为了快速上线，只用了一批非常清晰、规范的电子发票作为测试集，并邀请了几位支持该项目的部门经理作为种子用户。 结果：MVP上线后，面对员工提交的各种褶皱、模糊、手写的真实票据时，AI的识别准确率断崖式下跌。而部门经理们因为不直接处理报销，也未能提供有价值的反馈。 启示：种子用户和测试数据集的“真实性”和“代表性”是MVP验证成功的生命线。脱离了真实场景的验证，只是自欺欺人。