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即友_是我_
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即友_是我_
1年前
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连旭在AI创业: 早期创业如何零成本冷启动到过万用户 复盘我之前做的AI创业项目的早期增长案例，图片有限，全文见文字 我们当时做的是一个面向海外英语老师的工具，帮他们解决「课外素材难度适配」的痛点 —— 比如三年级老师在 BBC 看到一篇北京沙尘暴的文章，想教环境知识，但不知道内容对学生来说是不是太难，也不知道怎么改写。 那作为一个早期初创公司，在没有钱做付费增长的情况下，我们用 2.5 个开发 + 1.5 个产品运营，四个月内把付费用户留存率从 37% 干到 75%，用户破2万。 一、先找坑：没搞懂这 3 个问题，烧钱都是打水漂 在我加入团队之前只有两个程序员在做这个项目，他们做了近两年却只有3k注册用户，我加入后先找到团队的关键问题： 1. 用户画像全靠猜：产品早期是按 “身边老师朋友的需求” 做的，但根本不知道用户的细分画像——教什么学段、年收入多少、地域分布、核心痛点等 2. 数据全靠拍脑袋：连每日拉新、留存率、付费率这些核心指标都没有，完全不知道用户来了干嘛、哪步流失，纯靠感觉做产品 3. 盲目拉新没留客：留存率差到什么程度？DAU基本等于付费投放的拉新数量，这时候还在疯狂买流量，相当于 “漏斗底漏了个洞，却拼命往里面倒水”。 这里划个重点：很多人没做过早期创业，喜欢一上来就跑注册用户数，或者靠付费拉新来撑起DAU，在没资源的情况下千万别学大厂 “先拉新再留存”，一定要先堵住漏斗，才能有复利效应，也才是初创团队差异化竞争的机会！ 二、破局点：用 “3 个杠杆” 撬动低成本增长 我做对的第一件事，是选对了 “利基市场”。 对初创公司来说，因为团队小，没有资源，所以啊，比较取巧的方式是先找到一个细分的利基市场占住山头，然后利用我们在这个细分利基市场积累的优势（数据/用户/品牌）去切入相邻的一个更大的市场 当时分析英语教学产品市场，发现 “听、说” 赛道挤破头，却一直没有市场占有率特别高的产品，但 “读、写” 场景就相对没那么竞争 —— 尤其是针对教师端的需求，于是确立了“围绕读写场景，以语言老师为利基市场，自然裂变到学生”的战略。 为什么选老师作为切入口？因为： - ✅ 老师群体相对学生来说规模小得多，所以他们长期都一直处于被忽视的状态，并没有什么产品去特别来服务他们，而他们却有非常多的问题希望能够被解决。所以当我们做的产品专注于服务他们的情况下，用户包容度就高很多。而且他们自然裂变率也很高，一个老师觉得好用，会直接推荐给整个教研组，也会在FB、Reddit、ETS等教师社区分享他们的经验； - ✅ AI应用层产品很重要的一个壁垒就是优质数据，而语言老师也是我们早期优质数据的重要来源，能够帮我们建立这个数据的飞轮，长期建构模型的优势 我做的第二个关键动作是：把 “低频工具” 变成 “高频工作流”。 我们新用户其实只有3%的次月留存，老用户的次月留存也只有35%，真实是非常差的数据，所以当时先去做留存率的优化 那为了去提升留存率，其实我认为最关键的一个产品思路，是去做一个100个人爱不释手的产品，而不是去做一个可能1000或者1万人喜欢的产品这样子，所以当时会聚焦在付费用户的留存率上面。 确定这个方向以后，就会开始去钻研那些付费里面的高留存用户——他们的画像是怎么样的，来针对性解决他们的需求，做产品的营销还有运营。也去了解为什么他们一直会来用，以及那些付费里面留存率比较差的那些人，了解他们为什么流失掉，去做一个对比的分析。 做完这一系列的工作以后，就发现我们核心用户画像是教出国读书的高中生或者大学生的英语老师，那它的教学场景主要就是project based learning的教学思路，他使用我们产品解决的问题就是去衡量他从课外找的资料的难度。大部分人流失的原因是，备课的需求频率很低，可能每1-2个月只要用一两次就够了，所以他可能当下买了那一个月，然后直接把一学期的课都备好，那自然就不会回来用了。 那怎么解决这个问题呢？ 我当时就把整个教学工作流都拉了一遍，分成课前、课中、课后这三个大的板块，通过访谈几十个用户的方式来找到高频次且愿意付费解决的痛点。 最后发现，课后练习的场景是最高频和最有需求的，于是我们就围绕练习批改的高频场景来开发核心功能需求，包括习题生成、作业批改等等—— 比如一篇难度过高的文章，老师不仅需要知道哪里难，更需要能一键生成适配的练习题，直接布置作业。 我们就围绕 “课前筛素材→课中改难度→课后生成练习” 把功能串起来，使用频率从 “月活” 变成 “周活”，留存率直接起飞。 我的第三个关键点是：优化流量漏斗 我们一开始先去建立了这个数据的平台，来做留存率分析，漏斗分析，路径分析，用户来源等很重要的数据。在这个基础上，就可以知道他的使用路径里面，哪一个环节其实是流失的最多的。于是就在高流失场景里面围绕可能的假设做需求，比如说挽留弹窗、邮件提醒、新用户承接流程以及功能教程等等，进行流失的预防。 三、零成本拉新：用 “内容 + 人网” 搭起传播链 在做的以上这些项目以后，其实就把付费用户的次月留存率从35%提升到75%的水平。对于一个工具产品来说，这个已经是非常非常显著的好信号，证明你的产品其实解决了核心用户的刚需高频的问题，且愿意为其付费。 在这种情况下，就可以开始下一步去做拉新相关的增长的动作了 于是我们开始搞拉新，没钱怎么办？重点在于观察目标用户的特性和产品核心功能，设计增长方案。我们当时主要是靠两个 “巧办法”： 1. 把工具变成 “内容生产机”：因为当时用户会经常拿我们的产品来判断网上材料的难度，甚至通过难度转换、习题生成等功能生成一个全套的教案。那我当时就想，可以把这全套的教案去放到网上做成SEO内容，这样子就能够帮助我们自动化地批量生产SEO内容，来实现规模化的增长 2. 扫街式 “撩” 博主：我们列了个清单，专门找1万粉以下的 “腰尾部教育博主”，每天私信 200 个介绍我们的产品、优势和价值，因为这些博主本身就需要去报道一些新的内容，所以当这种选题送上来的时候啊，还是有一些人是不会收取费用就直接做报道的，尤其当我们把资料整理的很好的情况下，博主不用花时间加工，直接能用。同时也用免费会员等产品权益来激励用户做自传播。 其实核心就一句话：把用户当 “传播节点”，而不是 “流量”。老师觉得你真的帮他省了时间，他自然会主动安利，甚至帮你写使用教程 —— 我们有个在马来西亚教育局的用户，自己在全国英语教学研讨会上花了20分钟直播教同行怎么用我们的难度转换功能，直接帮我们带了几百个注册用户。 最后总结 3 个必记点 1. 小团队别追大市场：先找 “被忽视的 1%”，比如我们不做学生端做老师端，不做听说做读写，反而更快建立壁垒； 2. 用 “高频场景” 带 “低频功能”：把工具嵌入用户的日常工作流，比如老师每天都要批改作业，我们的功能就跟着每天被用； 3. 把 “数据” 当放大镜：不需要多厉害的工具，Google Analytics 足够帮你找到 “最痛的那个点”，比如我们发现 35% 的用户流失在 “上传文件” 环节，优化后直接救下一批潜在客户。 早期创业没资源不可怕，怕的是 “用战术勤奋掩盖战略懒惰”。与其琢磨怎么搞流量，不如花时间把 100 个用户服务到 “尖叫”，让他们主动帮你说话 —— 这才是真正的零成本增长。

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即友_是我_
1年前
荒诞
原动态已删除
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即友_是我_
2年前
这次的瓜又一次验证了草台班子理论。。。
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即友_是我_
2年前
今天大瓜博主早都取关了，这种人设在ip圈很正常。

我认识一个人，自称为xx博士，实际就是一个本科，然后说操盘过过亿的项目，实际就是一家已经倒闭的公司，他在里面当过一个小中层。最后就是自称服务过很多头部大客户，实际他就是其中一个运营，给人家对接sop，做做物料。

现在ip圈（知识付费割韭菜这样的）这样的太常见了，打造人设，互相导流捧臭脚，最后就是动辄上万元的课程一把给你狠狠割韭菜。

分享一个个人技巧，以前不清楚关注了一堆人，后来时间线上谁卖课取关谁，谁搞知识付费取关谁，谁搞微商取关谁。顿时安静很多。
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即友_是我_
2年前
Mark

西元Levy: 整理了一下去年AI领域对我启发和帮助最大，且今年依旧值得反复阅读的论文/演讲/播客/文章👇🏻期待即友们的补充 相比于AI1.0时代，这一波新的AI浪潮需要学习的东西也如scaling law一般在增长，新的一年要继续努力啦 Stephen Wolfram 《What is ChatGPT》https://weread.qq.com/web/bookDetail/74332a90813ab86c4g019d98?wfrom=sys&code=0110u6Ga1AwLSG0j2rJa14VzMm00u6GG&state=ok_userinfo%23wechat_redirect Andrej Karpathy《State of GPT》https://www.youtube.com/watch?v=bZQun8Y4L2A 微软GPT4论文 https://arxiv.org/abs/2311.07361 OpenAI官方提示工程教程https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering Jason Wei《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》https://arxiv.org/abs/2201.11903 《Emergent Abilities of Large Language Models》https://openreview.net/pdf?id=yzkSU5zdwD Lilian Weng《LLM Powered Automous Agents》 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ Jim Fan 《The next grand challenge for AI》https://www.ted.com/talks/jim_fan_the_next_grand_challenge_for_ai?hasSummary=true Melanie Mitchell《AI’s challenge of understanding the world》https://www.science.org/doi/10.1126/science.adm8175 黄仁勋对谈Ilya Sutskever《AI today and vision of the future》https://www.youtube.com/watch?v=ZZ0atq2yYJw&t=1262s Hinton智源大会演讲《放弃永生的凡人计算》https://mp.weixin.qq.com/s/BqyQ92BkfpnstawYt0UBmg @奇绩创坛 陆奇博士演讲《新范式 新时代 新机会》 https://mp.weixin.qq.com/s/fzYxwaANqWpqxC__1zTNDA @海外独角兽 《专访月之暗面杨植麟》https://mp.weixin.qq.com/s/UMY0qZsCGh87KnW4wjfvoA 《AI Agent的千亿美金问题：如何重构10亿知识工作职业，掀起软件生产革命？》https://mp.weixin.qq.com/s/JYu_oXWbWbasT1fcBRo-cA @曲凯 《投AI最猛的人》https://mp.weixin.qq.com/s/wOkZBO3_ZTDbDNrK21P6Bw @文兄MattWen 《什么是AI的智能涌现》https://mp.weixin.qq.com/s/B2Oo74xt6YpvGdGqXSqRpg @黄钊hanniman 《关于AIGC商业化的13个非共识认知》https://mp.weixin.qq.com/s/YU73KVWQWoBDL_l0KnDTXA @AI产品黄叔 《复盘“哄哄模拟器的复盘”：别错过这6点AI应用思考》 https://mp.weixin.qq.com/s/fKjzg4SEMS9GEln-Ffppkw 李建忠《AGI时代的技术创新思考与展望》https://mp.weixin.qq.com/s/3yKveKauw11fQPfaeImulA AI范儿 《Ilya Sutskever真正想要什么？》https://mp.weixin.qq.com/s/zQYXBj__WbAulf_RsOLWgg 科技沉思录《一个AI创业者的反思、观察和预测》https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/649003b4a5b2b405c6383ef2 道哥的黑板报《我们是KMind，志在发明个人AI计算机》https://mp.weixin.qq.com/s/XSlR2vuxcAGgJmSRg6W-Xg 朱松纯教授《浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一》https://mp.weixin.qq.com/s/-wSYLu-XvOrsST8_KEUa-Q

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即友_是我_
2年前
即友_是我_
3年前
雷布斯要造火箭啦？
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即友_是我_
3年前
即友_是我_
3年前
2008年6月，旧金山，苹果WWDC ，App Store在那一刻正式发布。乔布斯在台上说：“你们也可以像Apple自己一样来开发和发布应用”。接着，几名最早期的苹果开发者上台了。其中一个穿粉衣服的男孩引起乔布斯注意。乔布斯把这个粉衣男生叫到他阴暗的房间里聊天，这名24岁的斯坦福辍学生紧张而兴奋，后来回忆称“只看得到他（指乔布斯）反着光的两个圆圆的镜片”。当时，他在台上展示自己的App的，表达对苹果的感谢：“这是新的移动时代的开始”。
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即友_是我_
3年前
等下一个脉脉取消匿名
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