行业： 美容和个护 公司规模： 成长中的美妆品牌（50+名员工） 使用功能： AI研究
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Natalie是一个新兴美妆品牌的数字营销负责人，面临着一个战略决策。到2025年，影响者营销行业将达到300亿美元，虚拟影响者（VI）提供24/7可用性和完美的品牌一致性。但她见过虚拟影响者的活动惨遭失败——观众称他们"令人毛骨悚然"和"欺骗人"。
她的品牌应该投资虚拟影响者吗，还是这项技术仍然太具有争议性？
行业案例研究显示了参差不齐的结果。有些虚拟影响者成功了；大多数彻底失败了。营销机构在没有清晰的建立信任设计原则的情况下，提议以80,000美元以上的价格开发虚拟影响者。焦点小组透露了怀疑，但无法阐述什么会使虚拟影响者值得信赖。
Natalie需要答案：什么设计原则和行为能够创造真正值得信赖的虚拟影响者？
Natalie使用atypica.AI的AI研究功能，提问："什么使虚拟影响者值得信赖，他们应该如何设计？"
该平台使用Jobs-to-be-Done和KANO模型框架促进共创会议。多样化的AI角色——营销人员、Z世代消费者、内容创作者、AI怀疑者——协作设计了值得信赖的虚拟影响者应该是什么样子、听起来怎样以及行为如何。
突破性洞察：受众反对的不是虚拟影响者——他们反对的是被欺骗。参与者希望虚拟影响者将人工性质作为透明的优势而不是隐藏的弱点来拥抱。
短期收益：
长期结果：
行业标准： 模仿人类的超逼真虚拟影响者，低信任度，试错开发 atypica.AI指导： 诚实数字虚拟影响者，利用AI超能力，根本透明，以信任为设计理念
该研究使用KANO模型对设计原则进行了分类：
必需项（失败=立即失去信任）：
性能功能（越好=越多信任）：
惊喜项（意外的积极影响）：
一个共创时刻确立了战略："如果虚拟影响者不是假装使用产品，而是成为全世界最好的真实人类使用产品体验的策划者呢？" ——Maya Chen，内容创作者角色
Natalie的团队创建了"Luna"——一个诚实的数字美妆顾问，具有以下独特特点：
透明设计： 个人简介："我是Luna，一个AI美妆顾问。我分析数千份评论和科学研究来帮助你做出明智的选择。" 视觉效果：微妙的数字光晕，未来主义美学，表明AI性质
数据驱动，从不欺骗： 内容格式："基于2,847份已验证评论和皮肤科学研究，这款精华液对油性皮肤类型显示78%的满意度。" 从不声称："当我使用这款产品时......"或"这让我的皮肤发光......"
AI超能力作为优势： 创意演示展示"成分X光视觉"——产品配方的视觉分解。数百种产品的即时比较矩阵。实时问答会议同时服务1,000+社区成员。
Luna的推出超出了所有预期。互动率达到67%——接近人类影响者基准的两倍。观众评论从怀疑转变为热情：
"终于，一个'影响者'不假装是我的朋友——只是给我我需要的数据。" "透明度非常令人耳目一新。我信任Luna比人类影响者更多，因为我确切知道她是什么。"
Luna推荐的购买转化率达到12.4%——高于名人合作。与传统影响者活动相比，每次获取成本下降了54%。
最令人惊讶的是：Luna成为了社区促进者，放大用户生成的内容，而不是替代人类声音。
"atypica.AI的共创研究揭示了'恐怖谷'不是关于视觉逼真度——它是关于行为诚实度，"Natalie反思道。"通过设计Luna拥抱她的AI性质而不是隐藏它，我们建立了信任而不是引发怀疑。"
对于探索虚拟影响者的营销领导者，atypica.AI提供了设计原则和行为框架，将值得信赖的虚拟影响者与令人毛骨悚然的失败区分开来。
尝试atypica.AI的AI研究来共创你的观众真正想要的创新。
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