摘要：在AI体检套餐推荐项目中，团队面临了一个两难困境：对话轮数的增加虽然提升了推荐结果的精准度，但却严重影响了用户体验。本文作者通过实际案例，分享了如何在精准推荐与用户体验之间找到平衡的策略。
在AI体检套餐推荐项目中，团队面临了一个两难困境：对话轮数的增加虽然提升了推荐结果的精准度，但却严重影响了用户体验。本文作者通过实际案例，分享了如何在精准推荐与用户体验之间找到平衡的策略。
在AI体检套餐推荐项目中，我们常常面临一个棘手的问题：随着对话轮数的增加，虽然推荐结果的精准度在不断提升，但用户体验却逐渐变差。如何在精准推荐和用户体验之间找到平衡，成为了我们团队的重要课题。
一、追溯问题的根源与价值点：精准度与体验度的博弈在AI体检套餐推荐场景中，随着对话轮数的增加，AI能够收集到更多关于用户健康状况、家族病史、生活习惯等关键信息，从而更精准地定位用户的体检需求，推荐出更具针对性的套餐。
然而，每增加一轮对话，用户的耐心和满意度就会受到考验。用户可能在面对过多问题时感到不耐烦、困惑，甚至产生抵触情绪，这不仅降低了用户对产品的满意度，还可能导致用户流失。但是没有充足的关键词的收集，又如何精准的推荐信息给用户呢？两者该如何达到一种平衡。
二、平衡的策略：以用户为中心的优化1、精简对话流程，直击核心需求
在对话设计上，我们团队引入了“意图识别按钮”，为用户提供明确的选项，如“入职体检套餐”“防癌体检怎么选？”“备孕检查”等覆盖到多种人群的询问需求。
这种方式不仅降低了用户的认知负荷，还能在一开始就快速明确用户的意图，减少无效对话轮次与浪费大模型资源。例如，我们曾对界面进行埋点分析，发现“三高筛查”按钮的点击率高达42%，而开放提问区域的使用率却不足15%。这表明，用户更倾向于通过明确的选项来表达需求，而非复杂的文字输入。
2、智能预判，减少信息重复收集
在用户进入页面时，我们设计优先会让用户选择历史体检报告，以便快速的了解用户的身体状态。针对历史报告的收集问题，我们设计了一套“三步极简流程”。进入定制体检套餐页面时弹窗询问用户是否“一键同步去年体检数据”并默认选择最新报告，自动解析异常指标并生成“今年需重点关注项”。
同时，系统为用户提供便捷的可视化对比图，清晰展示去年与今年建议项目的差异。对于未上传报告的用户，系统则会智能隐藏可能引发敏感的提问，遵循医疗伦理优先的原则，对于不同信息的敏感度进行分级。这一优化措施会使用户在同步数据时的操作步骤减少了60%，大幅提升了体验。
3、强化上下文记忆，保障对话连贯性
为了提升对话的连贯性，我们不断优化提示词的输出，让系统拥有记忆功能，减少重复的询问。此外，我们还设置了遗忘机制，30天未激活对话则清空敏感医疗数据，以符合HIPAA和GDPR的隐私法规要求。同时，系统会根据之前的对话记录，主动为用户提供建议，如“您上次提到常熬夜，建议增加肝功深度检测”。
4、多维度推荐矩阵，快速锚定需求
我们建立了“三维度推荐矩阵”，综合考虑人群画像、异常指标追踪和场景化套餐。例如，对于30岁的女性用户，系统会自动推荐妇科超声检查；对于去年有甲状腺结节记录的用户，强化推荐TI-RADS分级检查；对于程序员等久坐人群，结合行为数据推荐腰椎MRI检查。
在交互设计上，我们创新推出了“套餐扑克牌”功能，用户可以通过左右滑动来快速淘汰或保留项目，比传统的点选方式效率提升了5倍。同时，系统还设置了预算进度条，用户在拖动进度条时能够实时查看总价与覆盖项目数，方便用户根据预算进行选择。
5、微交互信号捕捉，提升响应精准度
在医疗咨询这种严肃场景，“停留时长”“滚动速度”这些埋点信息可能比电商更可靠——当用户反复查看癌症筛查说明却跳过基础项目时，系统就该主动介入询问了，这样靠行为分析就减少主动追问；当用户长时间停留在某项目说明页面时，系统触发AI医生即时问答功能，帮助用户解决疑问。
总结在医疗推荐中，我会通过“三层漏斗”实现平衡：
1、前端：
用不同的功能入口按钮供用户去选择或给出几个应对不同人群的高频需求选项，提高意图识别的效率，减少大模型的调用成本，用户进入对应的问答知识库里面，大模型可以更精准的回答比如进入体检套餐推荐里面，会优先出现选择历史报告的选项，可以跳过基础问答，一键了解用户的信息2、中端：
在医疗咨询这种严肃场景，“停留时长”“滚动速度”这些埋点信息可能比电商更可靠——当用户反复查看癌症筛查说明却跳过基础项目时，系统就该主动介入询问了，这样靠行为分析就减少主动追问在提示词中优化上下文记忆，让对话的连续性有保障，同时我们也会关注到这里面涉及了隐私法规，所以30天未激活对话则清空敏感医疗数据3、后端：
用医疗知识图谱自动补全关联信息，并给出关联项目的医学支撑，这样会更加专业，进一步得到用户信任来源：人人都是产品经理