एआई उत्पादों को ऑनबोर्ड करना: एआई टूल्स के लिए प्रथम-संचालन अनुभव को कैसे डिज़ाइन करें

अधिकांश AI उत्पाद ऑनबोर्डिंग में विफल हो जाते हैं क्योंकि वे किसी भी SaaS के समान ही फॉर्म-फिल फ्लो प्रदान करते हैं। AI एक अलग समस्या है। उपयोगकर्ता को पहले साठ सेकंड में ही एक अनिश्चित टूल का कार्यशील मानसिक मॉडल बनाना होता है, और फीचर स्क्रीनशॉट की कोई भी श्रृंखला यह काम नहीं कर सकती।

यह कार्यशील कार्यप्रणाली है। पहले साठ सेकंड में किए जाने वाले चार कार्य, काम करने वाले फ्लो के छह विश्लेषण, सक्रियण को विफल करने वाले तीन पैटर्न, AI के पहले रन के लिए नया मॉडल, और प्री-शिप चेकलिस्ट।

AI ऑनबोर्डिंग एक मानसिक मॉडल की समस्या है, फीचर टूर की नहीं

AI उत्पाद ऑनबोर्डिंग में विफल हो जाते हैं क्योंकि वे इसे फीचर टूर की तरह मानते हैं। उपयोगकर्ता को सुविधाओं की सूची की आवश्यकता नहीं होती है। उन्हें इस बात का कार्यशील मानसिक मॉडल चाहिए कि उत्पाद क्या कर सकता है और क्या नहीं कर सकता, उससे कैसे संवाद किया जाए, और सफलता कैसी दिखती है। इनमें से कुछ भी स्लाइड पर नहीं दिखता।

मानसिक मॉडल सिस्टम के व्यवहार के बारे में उपयोगकर्ता का निरंतर सिद्धांत है। डिटरमिनिस्टिक SaaS में, उपयोगकर्ता के क्लिक करने पर यह निष्क्रिय रूप से बनता रहता है। AI में, हर कार्य के लिए एक ही प्रॉम्प्ट बार होता है और उपयोगकर्ता के हार मानने से पहले मॉडल को सोच-समझकर बनाना पड़ता है। बेहतरीन AI ऑनबोर्डिंग देने वाली टीमें पहले साठ सेकंड को एक ही डिज़ाइन समस्या के रूप में देखती हैं, जिसमें चार काम करने होते हैं।

पहले साठ सेकंड के चार काम

हर AI के पहले रन को पहले साठ सेकंड में चार सवालों के जवाब देने होते हैं: यह क्या कर सकता है, मैं इससे कैसे बात करूँ, सफलता कैसी दिखती है, मेरा पहला प्रॉम्प्ट क्या है। अगर इन चारों का सही जवाब मिल जाए, तो उपयोगकर्ता सक्रिय हो जाता है। अगर इनमें से कोई भी सवाल छूट जाए, तो सक्रियता ठप हो जाती है।

ये चारों सवाल अनिवार्य हैं। इनका क्रम तय है। कुछ उत्पाद क्षमता सीमा से शुरू करते हैं, कुछ पहले प्रॉम्प्ट से शुरू करते हैं और आउटपुट से क्षमता सीमा का पता चलने देते हैं। इनमें से किसी भी सवाल का जवाब देने से पहले उपयोगकर्ता की भूमिका और टीम के आकार के बारे में पूछना कारगर नहीं होता।

क्षमता सीमाएँ: एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं

पहला काम है क्षमता सीमा निर्धारित करना। उपयोगकर्ता या तो अत्यधिक संदेह या अत्यधिक अपेक्षा के साथ शुरुआत करते हैं, और दोनों ही पहले प्रयास को विफल कर देते हैं। संदेह करने वाले एक ऐसे चैटबॉट की उम्मीद करते हैं जो भ्रम में हो। आशावादी एक जादुई उत्तर देने वाली मशीन की उम्मीद करते हैं। इनमें से कोई भी वास्तविक उत्पाद से मेल नहीं खाता।

इसका समाधान है क्षमता का वर्णन करने के बजाय उसे दिखाना। ChatGPT के मूल लैंडिंग पेज ने तीन-कॉलम लेआउट के साथ ऐसा किया: बाईं ओर उदाहरण, मध्य में क्षमताएँ और दाईं ओर सीमाएँ। उस एक स्क्रीन ने किसी भी टूर की तुलना में टूल के स्वरूप को तेज़ी से समझाया। अधिक प्रभावशाली दिखने के लिए सीमाओं को छिपाना गलत कदम है। उपयोगकर्ता दूसरे सत्र में वैसे भी सीमाओं का पता लगा लेते हैं, लेकिन अब वे खुद को गुमराह महसूस करते हैं।

इंटरैक्शन मॉडल: उपयोगकर्ता को इससे कैसे बात करनी चाहिए

दूसरा काम है इनपुट पैटर्न सिखाना। चैट एकमात्र एआई इंटरफ़ेस नहीं है। उपयोगकर्ता को यह जानना होगा कि वाक्य टाइप करना है, हॉटकी दबानी है या फ़ाइल ड्रॉप करनी है। यह मान लेना कि उपयोगकर्ता पहले से ही जानता है, एआई ऑनबोर्डिंग में सबसे आम त्रुटि है।

कर्सर तीन सेकंड में इंटरैक्शन मॉडल सिखाता है। उपयोगकर्ता एक फ़ोल्डर खोलता है और एक छोटा कमांड पैलेट संकेत संपादन लागू करने का विकल्प देता है। Notion AI स्लैश मेनू के साथ यही पाठ प्रदान करता है। ट्यूटोरियल ओवरले में नहीं, बल्कि संदर्भ में ही आह्वान दिखाएँ। ट्यूटोरियल ओवरले उपयोगकर्ता को ट्यूटोरियल ओवरले को बंद करने का तरीका सिखाते हैं।

सफलता की स्थिति, पूर्ण होने का स्वरूप

तीसरा कार्य उपयोगकर्ता द्वारा कोई परिणाम देने से पहले ही सफलता का स्वरूप दिखाना है। AI आउटपुट इतने अपरिचित होते हैं कि उपयोगकर्ता संदर्भ के बिना अच्छे आउटपुट को पहचान नहीं पाते। एक खाली प्रॉम्प्ट बार सफलता की स्थिति नहीं है, यह एक ऐसा प्रश्न है जिसका उत्तर उपयोगकर्ता को नहीं पता।

Perplexity होम स्क्रीन पर वास्तविक परिणाम प्रदर्शित करके इस समस्या का समाधान करता है। किसी भी ट्रेंडिंग प्रश्न पर क्लिक करें और संदर्भों, अनुवर्ती प्रश्नों और पूर्ण आउटपुट के दृश्य स्वरूप के साथ एक पूर्ण उत्तर पृष्ठ दिखाई देता है। इसकी तुलना उस टूल से करें जो उपयोगकर्ता को अभिवादन के साथ एक खाली चैट में ले जाता है। उपयोगकर्ता को सफलता की स्थिति की कल्पना करनी होगी, और अधिकांश उपयोगकर्ता ऐसा नहीं कर पाएंगे।

पहला प्रॉम्प्ट, वह क्षणिक मूल्य जो प्रभाव दिखाता है

चौथा काम है उपयोगकर्ता को तीस सेकंड के भीतर एक वास्तविक प्रॉम्प्ट तक पहुँचाना। इसके बाद हर सेकंड मानसिक मॉडल के क्षय का कारण बनता है। तीस सेकंड वास्तविक बजट है, कोई आसान लक्ष्य नहीं।

ग्रैनोला पहले रन को इवेंट-ट्रिगर करके बजट हासिल करता है। ऑनबोर्डिंग एक स्क्रीन है, बस अपना कैलेंडर कनेक्ट करें। अगली बार जब उपयोगकर्ता कॉल में शामिल होता है, तो उत्पाद सक्रिय हो जाता है। कर्सर उपयोगकर्ता से वास्तविक कोडबेस खोलने के लिए कहकर बजट हासिल करता है। AI को पहली बार तब सक्रिय किया जाता है जब यह उपयोगी हो सकता था।

छह सफल AI ऑनबोर्डिंग प्रवाह

पैटर्न तभी मायने रखते हैं जब वे शिप किए गए उत्पादों के संपर्क में आने के बाद भी बने रहें। छह AI के पहले रन जो चारों काम सही ढंग से करते हैं।

कर्सर, कोल्ड स्टार्ट के रूप में एक वास्तविक कोडबेस खोलें

कर्सर का पहला रन आपको कर्सर नहीं दिखाता है। यह आपसे एक वास्तविक फ़ोल्डर खोलने के लिए कहता है और एडिटर कार्यभार संभाल लेता है। उपयोगकर्ता पहले से ही परिचित कोड देख रहा होता है, AI को परिचित शॉर्टकट से सक्रिय किया जाता है, और पहला उपयोगी संपादन उपयोगकर्ता के वास्तविक कार्य पर ही होता है, इसलिए मानसिक मॉडल एक मिनट से भी कम समय में तैयार हो जाता है।

किसी AI टूल के लिए सही कोल्ड स्टार्ट उपयोगकर्ता का वास्तविक वातावरण होता है। एक स्कैफोल्डेड सैंडबॉक्स लॉन्च करने के लिए अधिक सुरक्षित लगता है, लेकिन यह इस बारे में कुछ नहीं सिखाता कि टूल वास्तव में महत्वपूर्ण कार्य पर कैसे व्यवहार करेगा।

Claude.ai, उदाहरण प्रॉम्प्ट डेमो के रूप में

Claude.ai पहली बार लोड होने पर उदाहरण प्रॉम्प्ट का एक होमपेज दिखाता है। किसी एक पर क्लिक करने से उपयोगकर्ता बिना किसी सेटअप, टूर या कैरोसेल के सीधे एक कार्यशील वार्तालाप में पहुँच जाता है। उपयोगकर्ता को पाँच सेकंड के भीतर वास्तविक आउटपुट मिल जाता है।

उदाहरण प्रॉम्प्ट एक फीचर सूची की तुलना में बेहतर डेमो हैं। प्रत्येक उदाहरण में क्षमता सीमा, इंटरैक्शन मॉडल और सफलता की स्थिति एक साथ होती है। उपयोगकर्ता इसे पढ़ता है, क्लिक करता है, और एक ही बार में मानसिक मॉडल तैयार हो जाता है।

Linear AI, मौजूदा प्रवाह के भीतर प्रगतिशील प्रकटीकरण

Linear AI अपने AI फ़ीचर्स के लिए अलग से ऑनबोर्डिंग नहीं देता है। AI उन कार्यों के भीतर दिखाई देता है जो उपयोगकर्ता पहले से ही कर रहा होता है। किसी समस्या का मसौदा तैयार करते समय, AI उसका परिष्कृत विवरण प्रदान करता है। लंबित कार्यों का प्रबंधन करते समय, यह क्रमबद्धता का सुझाव देता है। प्रत्येक चरण एक क्लिक और एक स्वीकृति पर निर्भर करता है।

मौजूदा उत्पाद में एम्बेडेड AI के लिए किसी अलग ऑनबोर्डिंग की आवश्यकता नहीं होती है। सही तरीका है उपयोगकर्ता द्वारा पहले से ज्ञात प्रवाहों के भीतर प्रगतिशील प्रकटीकरण। उपयोगकर्ता द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे उत्पाद में अलग से AI ऑनबोर्डिंग एक अतिरिक्त लागत है।

ग्रैनोला, अगली कॉल में शामिल हों - ट्रिगर के रूप में

ग्रैनोला की ऑनबोर्डिंग एक वाक्य में है: अपना कैलेंडर कनेक्ट करें। अगली बार जब उपयोगकर्ता कॉल में शामिल होता है, तो उत्पाद सक्रिय हो जाता है। उपयोगकर्ता को उत्पाद का उपयोग करने के लिए याद रखने की आवश्यकता नहीं है। उत्पाद उनके लिए याद रखता है।

किसी भी AI उत्पाद के लिए जो बार-बार होने वाले उपयोगकर्ता व्यवहार से जुड़ा होता है, इवेंट-ट्रिगर किए गए पहले रन, सेशन-ट्रिगर किए गए पहले रन से बेहतर होते हैं। पहला प्रॉम्प्ट उपयोगकर्ता की अगली वास्तविक मीटिंग, अगला वास्तविक कमिट, अगला वास्तविक दस्तावेज़ खोलने का संकेत देता है। उपयोगकर्ता को ऐप दोबारा खोले बिना ही उपयोगी जानकारी मिल जाती है।

Perplexity, प्रॉम्प्ट सुझाव एक आधार के रूप में

Perplexity की होम स्क्रीन एक प्रॉम्प्ट इनपुट है जिसके नीचे पाँच सुझाए गए प्रश्न हैं। सुझाव इतने अच्छे हैं कि पहला प्रश्न बीस सेकंड के भीतर हल हो जाता है। उपयोगकर्ता को प्रश्न बनाने की आवश्यकता नहीं है, वे एक प्रश्न चुनते हैं और उत्तर पृष्ठ बाकी प्रश्नों के उत्तर देता है।

प्रॉम्प्ट सुझाव एआई ऑनबोर्डिंग में सबसे सस्ता आधार हैं। इन्हें लॉन्च करने में लगभग कोई लागत नहीं आती और पहले आउटपुट तक पहुँचने में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है। खाली प्रॉम्प्ट बार वाले प्रत्येक एआई उत्पाद को तब तक सुझाव दिखाने चाहिए जब तक उपयोगकर्ता अपना स्वयं का प्रॉम्प्ट तैयार न कर ले।

ChatGPT, आप क्या कर सकते हैं एक शुरुआती बिंदु के रूप में

ChatGPT के पहले रन में, अपने मूल रूप में, एक ही स्क्रीन पर उदाहरण, क्षमताएं और सीमाएं दिखाई गईं। तीन-स्तंभ वाला लैंडिंग पेज आज भी सबसे सरल और क्षमता-आधारित ऑनबोर्डिंग का सबसे अच्छा उदाहरण है जिसे बड़े पैमाने पर लागू किया जाता है। प्रत्येक स्तंभ सरल शब्दों में चार कार्यों में से एक को पूरा करता है।

एक स्पष्ट और क्षमता-आधारित लैंडिंग पेज ट्यूटोरियल की दीवार से कहीं बेहतर होता है। सीमाएं और क्षमताएं एक ही स्क्रीन पर होनी चाहिए। अधिक प्रभावशाली दिखने के लिए सीमाओं को छिपाना वह कदम है जो दूसरे दिन ही विश्वास को कम कर देता है।

क्या आप ऐसा AI उत्पाद चाहते हैं जो पहले साठ सेकंड में ही अपना मानसिक मॉडल स्थापित कर दे? Brainy को किराए पर लें। UXBrainy पहले चरण के ऑडिट और ऑनबोर्डिंग रीडिज़ाइन प्रदान करता है, AppBrainy पूर्ण AI उत्पाद डिलीवरी प्रदान करता है, और ClaudeBrainy प्रॉम्प्ट और स्किल लेयर प्रदान करता है जो क्षमता प्रदर्शन को किफायती बनाता है। इसे एआई एजेंट यूआई डिज़ाइन पैटर्न कार्य के साथ जोड़ें ताकि एजेंट लेयर भी उसी स्तर पर उपलब्ध हो सके।

तीन असफल AI ऑनबोर्डिंग पैटर्न

अधिकांश AI उत्पाद जो सक्रियण में संघर्ष करते हैं, वे तीन असफल पैटर्नों के संयोजन का उपयोग करते हैं: ट्यूटोरियल की दीवारें, मॉडल कैरोसेल, फॉर्म गेट। इनमें से प्रत्येक पहले वास्तविक आउटपुट में देरी करता है, और प्रत्येक उतना नहीं सिखाता जितना कि पहला प्रॉम्प्ट मुफ्त में सिखा सकता था।

ट्यूटोरियल वॉल पहले प्रॉम्प्ट को अवरुद्ध करती हैं

उपयोगकर्ता के कुछ भी टाइप करने से पहले चलने वाला बहु-चरणीय ट्यूटोरियल AI ऑनबोर्डिंग में सबसे महंगी गलती है। तीन चरण बहुत अधिक हैं। पाँच चरण तो और भी हानिकारक हैं। उपयोगकर्ता बिना पढ़े ही क्लिक करता जाता है और बिना कुछ सीखे प्रॉम्प्ट बार पर पहुँच जाता है।

ट्यूटोरियल को हटा दें। इसके स्थान पर एक भरी हुई होम स्क्रीन, एक वास्तविक उदाहरण या एक इवेंट ट्रिगर जोड़ें। ट्यूटोरियल हमेशा आत्मविश्वास का विकल्प रहा है।

मॉडल कैरोसेल उन सुविधाओं को समझाते हैं जिनका उपयोगकर्ता अभी उपयोग नहीं कर सकता

उपयोगकर्ता द्वारा कोई आउटपुट देने से पहले AI की सुविधाओं को सूचीबद्ध करने वाला मॉडल कैरोसेल, क्षमता प्रदर्शन के बिना सुविधा स्पष्टीकरण है। उपयोगकर्ता प्रत्येक स्क्रीन को पढ़ता है, अनदेखा करता है और भूल जाता है। सुविधा सूचियाँ मानसिक मॉडल नहीं बनातीं। वास्तविक आउटपुट बनाते हैं।

यह एंटरप्राइज़ SaaS में किसी मौजूदा उत्पाद में AI को जोड़ने में सबसे आम विफलता है। टीम AI सुविधाओं के स्क्रीनशॉट के साथ 'व्हाट्स न्यू' मॉडल भेजती है और इसे ऑनबोर्डिंग कहती है। सक्रियण आगे नहीं बढ़ता क्योंकि उपयोगकर्ता सफल आउटपुट को पहचान नहीं पाता और उसके पास वापस आने का कोई कारण नहीं होता।

फॉर्म गेट्स वैल्यू देने से पहले संदर्भ मांगते हैं

किसी भी AI आउटपुट से पहले उपयोगकर्ता से टीम प्रोफ़ाइल, भूमिका और उपयोग का मामला भरने के लिए कहना एक फॉर्म गेट है। विशेष रूप से AI उत्पादों में फॉर्म गेट्स सक्रियता को बाधित करते हैं। उपयोगकर्ता ने यह देखने के लिए साइन अप किया कि AI क्या कर सकता है, और फॉर्म उनके और उत्तर के बीच एक बाधा है।

पहले वैल्यू दें और संदर्भ बाद में इकट्ठा करें। पहले प्रॉम्प्ट में उपयोगकर्ता की टीम के आकार की आवश्यकता नहीं है। फॉर्म को एक सेटिंग स्क्रीन पर ले जाएं जिसे उपयोगकर्ता उत्पाद को रखने योग्य समझने के बाद भरता है।

AI ऑनबोर्डिंग का नया मॉडल

नया मॉडल तीन नियमों पर आधारित है। फ़ीचर स्पष्टीकरण के बजाय क्षमता प्रदर्शन। तीस सेकंड के भीतर पहला प्रॉम्प्ट। दो मिनट के भीतर सफलता की स्थिति दिखाई देना। वर्तमान में सक्रियता में सफल होने वाले सभी AI उत्पाद इन्हीं सीमाओं के भीतर काम करते हैं।

तीनों नियम इस प्रकार हैं: एक उत्पाद जो क्षमता प्रदर्शन तो देता है लेकिन पहले प्रॉम्प्ट में तीन मिनट लेता है, वह अभी भी सक्रियता बजट में विफल हो रहा है। एक उत्पाद जो पहला प्रॉम्प्ट जल्दी दिखाता है लेकिन कभी भी तैयार आउटपुट नहीं दिखाता है, वह अभी भी सफलता की स्थिति में विफल हो रहा है। या तो तीनों या कोई नहीं।

AI ऑनबोर्डिंग प्री-शिप चेकलिस्ट

किसी भी AI को शिप करने से पहले उसके पहले रन पर इसे चलाएँ। बारह जाँचें, सभी मापने योग्य।

1. उपयोगकर्ता परीक्षण में आगमन से पहले प्रॉम्प्ट तक का समय तीस सेकंड से कम है।

2. आगमन से पहले पूर्ण आउटपुट तक का समय दो मिनट से कम है।

3. क्षमता सतह पहली स्क्रीन पर दिखाई देती है, न कि सहायता केंद्र में छिपी हुई।

4. सीमाएँ क्षमताओं के साथ ही स्क्रीन पर दिखाई देती हैं।

5. इंटरैक्शन मॉडल को संदर्भ में सिखाया जाता है, न कि ट्यूटोरियल ओवरले में।

6. होम स्क्रीन पर एक भरा हुआ उदाहरण, सुझाव या इवेंट ट्रिगर दिखाई देता है।

7. प्रॉम्प्ट बार से पहले कोई ट्यूटोरियल वॉल नहीं है।

8. पहले आउटपुट से पहले सुविधाओं को सूचीबद्ध करने वाला कोई मॉडल कैरोसेल नहीं है।

9. पहले AI आउटपुट से पहले कोई फॉर्म गेट नहीं है।

10. सफलता की स्थिति उपयोगकर्ता को उसके द्वारा आउटपुट तैयार करने से पहले ही दिखाई देती है।

11. एम्बेडेड AI सुविधाएँ मौजूदा प्रवाहों के भीतर ही शिप की जाती हैं, न कि किसी अलग टूर में।

12. पहला प्रॉम्प्ट किसी परिचित शॉर्टकट, मेनू या इवेंट से शुरू होता है।

यह सूची डिज़ाइन समीक्षा टेम्पलेट में रहती है और हर बार चलाने पर तेज़ होती जाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI उत्पाद ऑनबोर्डिंग में सबसे महत्वपूर्ण क्षण क्या है?

पहला प्रॉम्प्ट। बाकी सभी क्षण उपयोगकर्ता को यथाशीघ्र वास्तविक आउटपुट तक पहुँचाने के लिए होते हैं। तीस सेकंड का समय निर्धारित है।

क्या AI ऑनबोर्डिंग में टूर शामिल होना चाहिए?

नहीं। टूर उत्पाद में विश्वास का विकल्प है। एक भरी हुई होम स्क्रीन, एक उदाहरण प्रॉम्प्ट या एक इवेंट ट्रिगर बिना किसी देरी के वही शिक्षण कार्य करते हैं।

AI ऑनबोर्डिंग SaaS ऑनबोर्डिंग से कैसे भिन्न है?

AI ऑनबोर्डिंग को साठ सेकंड में एक गैर-निर्धारित टूल का मानसिक मॉडल बनाना होता है। SaaS उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित सुविधाओं को खोजने के लिए क्लिक करने पर निर्भर कर सकता है। SaaS पैटर्न को अपनाना इस श्रेणी में सबसे आम गलती है।

किसी AI उत्पाद की सीमाओं को सिखाने का सही तरीका क्या है?

क्षमताओं के साथ ही उन्हें भी एक ही स्क्रीन पर दिखाएँ। सीमाओं को छिपाने से दूसरे दिन ही भरोसा टूट जाता है। पहले प्रयास में ईमानदारी ही दूसरे प्रयास की कुंजी है।

क्या AI उत्पादों को पहले प्रॉम्प्ट से पहले उपयोगकर्ता खातों की आवश्यकता होती है?

लगभग कभी नहीं। जब भी लागत अनुमति दे, पहला प्रॉम्प्ट बिना खाते के ही चलना चाहिए। हर खाता-बाधा एक सक्रियण शुल्क है।

AI ऑनबोर्डिंग से वास्तव में क्या बदलाव आता है

एक सफल पहले प्रयास वाला AI उत्पाद वह उत्पाद नहीं है जिसमें केवल एक टूर हो। यह वह उत्पाद है जो मानसिक मॉडल और मूल्य दोनों को एक साथ, साठ सेकंड से भी कम समय में, बिना किसी रुकावट के स्थापित करता है। जो उत्पाद अभी सफल हो रहे हैं, वे इसे एक ही डिज़ाइन समस्या के रूप में देखते हैं, न कि स्क्रीन की एक श्रृंखला के रूप में।

अधिकांश AI उत्पाद अभी भी SaaS की कार्यप्रणाली से ऑनबोर्डिंग प्रदान करते हैं। फॉर्म गेट, फीचर कैरोसेल, सक्सेस मॉडल, ब्लिंकिंग कर्सर। यह प्रवाह SaaS के लिए भी औसत दर्जे का था और AI के लिए तो यह पूरी तरह से विफल है। आगे बढ़ने वाली टीमें फॉर्म गेट को हटा देती हैं, कैरोसेल को एक वास्तविक उदाहरण से बदल देती हैं, और सुझावों के साथ प्रॉम्प्ट बार को पहली स्क्रीन पर रख देती हैं।

यदि पहला प्रॉम्प्ट तीस सेकंड में और पहला आउटपुट दो मिनट में दिखाई देता है, तो उपयोगकर्ता सक्रिय हो जाता है। यदि इनमें से किसी भी समय में देरी होती है, तो उपयोगकर्ता सेवा छोड़ देता है। इस कार्य को एआई-आधारित उत्पाद डिजाइन के साथ जोड़ें, उदाहरण प्रॉम्प्ट को किफायती बनाने के लिए Claude कौशल का उपयोग करें, और पहली स्क्रीन को स्कैन करने योग्य बनाए रखने के लिए दृश्य पदानुक्रम का सहारा लें।

यदि आप एक ऐसा AI उत्पाद चाहते हैं जो साठ सेकंड में अपना मानसिक मॉडल तैयार कर ले, तो किराया Brainy का उपयोग करें। UXBrainy पहले चरण के ऑडिट और ऑनबोर्डिंग रीडिज़ाइन प्रदान करता है, AppBrainy पूर्ण AI उत्पाद डिलीवरी प्रदान करता है, और ClaudeBrainy प्रॉम्प्ट और स्किल लेयर प्रदान करता है जो क्षमता प्रदर्शन को किफायती बनाता है।