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置顶Hi，我是VA7，CEO of Metana & @OK_DAO 的联合发起人，做一些策展，写一些音乐和文字，UChi & WHU 校友，在这里分享日常的策展，思考，写作和音乐。
过往的策展（P1/P2）、写作（P3）和音乐创作（P4），均可以在我的个人网站（va7.notion.site）或各大主流内容平台找到。
如果以上任何内容对您有所启发，欢迎添加微信（Prithen）交流！
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回到老家，和创业前辈们一起，交流探讨如何解决 AI 在各行业的落地难题。
请了 AI 讲师培训工作流搭建，买了各种 AI 工具，但落到业务一线，还只是在用豆包和 Deepseek。
有太多值得解决的问题，有太多值得做的事！
请了 AI 讲师培训工作流搭建，买了各种 AI 工具，但落到业务一线，还只是在用豆包和 Deepseek。
有太多值得解决的问题，有太多值得做的事！
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珠海的荒土乐园真不错！
深圳开车直达，走路进来1min，旁边就有卫生间/咖啡馆，外卖也可以点到🤩，是这两年爬过的接近性最好的野抱点。
有大概20来条路线，视频是条v2，考虑到风化花岗岩的剌手程度，体感和v3差不多😓。
深圳开车直达，走路进来1min，旁边就有卫生间/咖啡馆，外卖也可以点到🤩，是这两年爬过的接近性最好的野抱点。
有大概20来条路线，视频是条v2，考虑到风化花岗岩的剌手程度，体感和v3差不多😓。
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创业第一步：先把事情做砸😆
和一位 top2 美元基金的投资人朋友聊天，他最近开始亲自创业了，说自己认知每天在飞速刷新，但执行力跟不上，因为他总想把每件事都规划清晰了才做。
这让我想起，自己刚创业的状态：每次定目标做计划，去讨论几种可能的情况，最终发生的，往往都是最差的那种。偶尔也会出现最好的情况，但大概率并不是按预料的方式出现的。
由于创业通常是在做很新的事情，所以不论事前自以为想得有多清楚，做了之后，都会发现现实和预期有很大差别。花越多的时间在做事前的假设、讨论、思考上，都越耽误了接受真实市场反馈的时间。
因此不要等有了完美的计划再做事（尤其是intj），而是先把事情做了，做依托答辩也无所谓，产品可以不断迭代。
创业第一步：先把事情做砸！只要去做，就超过绝大部分人了🔥
和一位 top2 美元基金的投资人朋友聊天，他最近开始亲自创业了，说自己认知每天在飞速刷新，但执行力跟不上，因为他总想把每件事都规划清晰了才做。
这让我想起，自己刚创业的状态：每次定目标做计划，去讨论几种可能的情况，最终发生的，往往都是最差的那种。偶尔也会出现最好的情况，但大概率并不是按预料的方式出现的。
由于创业通常是在做很新的事情，所以不论事前自以为想得有多清楚，做了之后，都会发现现实和预期有很大差别。花越多的时间在做事前的假设、讨论、思考上，都越耽误了接受真实市场反馈的时间。
因此不要等有了完美的计划再做事（尤其是intj），而是先把事情做了，做依托答辩也无所谓，产品可以不断迭代。
创业第一步：先把事情做砸！只要去做，就超过绝大部分人了🔥
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【怎么销售 ToB 的 AI 产品】
这俩月在频繁跑销售、卖我们的 AI 产品，期间最大的感悟就是：
按 SaaS 的销售逻辑去做，大概率是S路一条。与其卖 AI 技术工具，不如直接卖“用工具达到结果”的服务；与其卖这种服务，不如直接卖能达到的结果。
比如，同样是做引流，对于老板来说，花 5k 订阅一个 AI 引流工具，和花 5k 占一次直播的坑位，和花 5k 找投手投流，都是要引流，哪个效果好就用哪个。所以 AI MKT 产品的竞对，并非其他的MKT SaaS，而是其他的服务商，甚至某个同价位的 KOL 主播。
换言之，对 B 端来说，好的 AI 产品要能直接对结果负责，这个结果离钱越近越好。
一个降本增效的产品，如果其效果要很长的链路，才反映到利润上，那就很难卖。
做传统 SaaS 的出发点通常是，软件能把某项具体工作的效率，或某几个 metrics 提高 10 倍，但个别环节的效率倍增：
1/ 对整个工作流效率的影响不一定会很大。比如，这个环节并非整体工作流中最大的瓶颈，因此这项工作的效率优化只是 nice-to-have。但 nice-to-have 的产品，在经济景气、或企业规模已经很大的时候才更有人愿意付费。
2/ 不一定能直接节省对应岗位的人员开支。AI 产品无法直接 handle 某个岗位的所有工作，即便理论上能替代，老板也不会直接裁撤对应岗位。
而能够对整体工作流效率有重大影响的、直接节省人力成本的大部分事情，在这波 AI 浪潮到来前，就被很多 SaaS 产品做到了。绝大多数的 AI 效率工具，都是 nice-to-have 的。因此按 SaaS 的逻辑去销售，就会向我们一样遭遇很多困难。
销售 nice-to-have 的 AI 产品，就需要在定价、话术、产品、onboarding上做很多调整了。
这俩月在频繁跑销售、卖我们的 AI 产品，期间最大的感悟就是：
按 SaaS 的销售逻辑去做，大概率是S路一条。与其卖 AI 技术工具，不如直接卖“用工具达到结果”的服务；与其卖这种服务，不如直接卖能达到的结果。
比如，同样是做引流，对于老板来说，花 5k 订阅一个 AI 引流工具，和花 5k 占一次直播的坑位，和花 5k 找投手投流，都是要引流，哪个效果好就用哪个。所以 AI MKT 产品的竞对，并非其他的MKT SaaS，而是其他的服务商，甚至某个同价位的 KOL 主播。
换言之，对 B 端来说，好的 AI 产品要能直接对结果负责，这个结果离钱越近越好。
一个降本增效的产品，如果其效果要很长的链路，才反映到利润上，那就很难卖。
做传统 SaaS 的出发点通常是，软件能把某项具体工作的效率，或某几个 metrics 提高 10 倍，但个别环节的效率倍增：
1/ 对整个工作流效率的影响不一定会很大。比如，这个环节并非整体工作流中最大的瓶颈，因此这项工作的效率优化只是 nice-to-have。但 nice-to-have 的产品，在经济景气、或企业规模已经很大的时候才更有人愿意付费。
2/ 不一定能直接节省对应岗位的人员开支。AI 产品无法直接 handle 某个岗位的所有工作，即便理论上能替代，老板也不会直接裁撤对应岗位。
而能够对整体工作流效率有重大影响的、直接节省人力成本的大部分事情，在这波 AI 浪潮到来前，就被很多 SaaS 产品做到了。绝大多数的 AI 效率工具，都是 nice-to-have 的。因此按 SaaS 的逻辑去销售，就会向我们一样遭遇很多困难。
销售 nice-to-have 的 AI 产品，就需要在定价、话术、产品、onboarding上做很多调整了。
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