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AI出海业务策略讨论 · 逐字稿
2026-05-29 02:20:23 CST|2小时 2分钟 8秒 关键词: 产品、流量、中国、广告、企业、客户、运营、架构、软件、商业模式、产品经理、海外市场、人工智能、用户体验、情绪价值、技术服务、市场变现、工作时间 说话人 1 00:00:06.810 你好，你们不坐？ 说话人 2 00:00:08.690 你坐你坐。 LTV 拉长到 180 天以上，我会发现它的 LTV 其实从第1天到第 180 天，它可能要多翻 6 倍甚至更多，这也是大家可能在后续订阅从场景和产品的设计逻辑上会去考虑的一个点。而对于 AI 业务来说，其实所有留存指标都会比大盘数据要弱一些，尤其是待试用的那一个，但是呢我们又谈到说待试用的那一个在收益上会有比较好的一个增长，所以其实我们是凭借不算高的一方面的定价，另一方面其实因为流失。 说话人 2 00:00:54.960 那我们觉得，就是不要一味的去做一个门店的定价，因为大家有时候可能会为了客人的转化，价格也非常低，那这一点其实可能对于刚起步的时候是可行的，但是对于长线来讲，一是会影响产品和团队甚至公司的现金流，二的话，回收周期拉得过长，其实我们也很难把眼下的收入用到新的业务里，那其实我们货量或者进一步抢到 AI 这个。然后第二点呢，就是让我们的年订阅，一周到一周左右的试用，可能迅速就会发现，整体 ROI 以及 FA 最理想的一个订阅产品的架构组合。接下来的话，我们会从，作为一个。有了这部分的认知。 说话人 2 00:01:58.510 首先基于我们的那份报告来看，其实我们的 2 万多个客户里面，基本上他收益增长的比例，其实是和他进行预测试的次数是成完全正相关的。尤其是他如果跑到 50 家以上的预测，其实可以看出来，他基本上是会有最好的CPI，包括 20 个收益。就是 AB 侧这边，其实相信他的每个大团队背后都会有商业化的一些自己的逻辑以及优化，也会有自己的一些高效的优先级的考虑，或者说一些特点的想法，自己去尝试。而我们从大盘取均值来看，其实以下几个要素可能是我们推荐 AB 测试这个维度来讲，先进测试的一些变量。 说话人 2 00:02:46.160 首先第一个就是本地化，因为本地化这个测试客观来讲其实成本就比较低，当然我们讲的本地化不仅是有文字的货币单位，以及你未来的可视化要素是否符合当地的。以及具体的文字表达是，激发味道，还是会让当地当国家地区的用户觉得是非常地道，非常本土化的一个表达，其实也是非常重要的一部分。 说话人 2 00:03:08.750 那同步呢，就是你在一个区域角度去做啊，去推广你的套餐，也是我们觉得对于 LTV 转化率带来提升比较影响的第二个要素。那第三个就是我们所有的外卖套餐，它都会有一个实验周期，这个实验周期具体的长短，其实这一条是我们看到对 LTV 的转化率也是有比较可观的影响的。其实到最后我们才会建议说去测测价格，然后给到每个系列，我只去看一些可视化的要素，或者改一改文本，改一改我按钮的位置。所以就是像我刚刚提到的，首先边测试以及去考优，这是一个常见的过程，常见过程需要在年里面持续的去进行，就是我不断的去考优，然后拿到新的数据反馈，给新的服务基底，我再去进行新的变量的调整，这就是我核心的一部分。然后第二点就是把我们在年。之前我提到的，可能是从本地化开始，一是除了成本比较低，二是见效相对来说会比较快。第三点的话，就是像我们刚刚提到的，因为有可能一年里要做 10 次的一个测试，然后去调不同的变量，然后去进行更好的数据观测。那其实在这个情况下，我的一个测试落地的速度，或者说我内部研发以及商业化团队去沟通，以及之后如何尽快把我新的商业化小实验计划去落地，其实变成了一个非常关键的点。 说话人 2 00:04:28.380 以及说可能你落地慢了，因为其他的产品它本身研发速度可能原来速度要更快一点，做动态测试，甚至有可能有一些用户会跑到其他的竞品。所以基于这一部分，我们可能得出的结论大概就是这四点。首先对于 AI 相关的 APP 来说， C 端对于这类 APP 用户其实他们的需求是真实的，因为我们肉眼直观可见的看到收益是在不断增长的，但是投入效率是非常明显的，这也是背后的一些风险。第二点就是我刚刚提到的，其实年度订阅加一个短效的试用，这个方法这个组合对于整体的转化率以及活跃的影响是相对来讲非常正面的，也建议大家如果。套餐的设置上，可能会去考虑。去做一个名字的，就我一般是直接。只有我们单一的一个运营展示，看看是否能够给你的用户，或者说用户的价值带来好的提升。 说话人 2 00:05:24.560 那第三点就是因为同质化或者同功能的 app 太多了，所以其实你如何在用户第一次会话就把他消费或者他需求的这个锚点很直观的抛出来，定向的把对应的付费在最合适的时间推送给最合适的用户，其实结合他打开 app 之后的一些引导，这一部分其实是建议大家尽快在 app 里面去做落实。 说话人 2 00:05:47.400 然后第最后一点，刚提到的内测试这边。长线持续的，就是说要考虑优先级，就我们建议的，从本地化先开始。最后我们就是结合刚刚讲到的这个运营赛，大家再说一下，就是我们单点的一些核心功能或者价值。就我们前面提到的所有的飞书，然后付费才能调整，以及说本地化价格的调整，还有产品的调整，以及说我对每一个独立用户精细的分层。这里精细分层，这边我举一个例子啊，这个例子大家相对比较好理解，比如说我是做一个教育类的，语言教育类的，然后我可能买了一些AIC，如果做。关键词，有一个用户，他是通过学西班牙语这个关键词下载的文案。那其实如果我在开之后给我推的付费场是一个很大体，很general，所有人看到都一样，就是，哎，在你这里你有什么要求？其实我会觉得无法满足我的需求。但是如果我看到了我所有的付费场，他直接就是说在一些实际的案例中，或者说聚焦在西班牙语学习上，那我会觉得他其实是符合我最早搜索 AI 的核心意图的。那这个其实就是我们所谓的千人千面，然后定。定向到用户分层，对精准的用户去做精准的投放，这个也是我们产品能够帮助大家实现的一个核心价值。 说话人 2 00:07:01.160 然后的话，像我们提到在做的测试做的尺度，我们也需要有一些自己的观测，我们也有一个比较成熟的这个 SP 平台，直接使用的BI，这一部分其实就是我们今天想跟大家介绍的。最后的话，刚刚和大家提到过很多次，我们 202026 年的计划报告，这个报告有一个好处，它不会很死板，就让你一页一页的翻，它对它的可定制化程度会比较高，你可以把自己的产品的商业。链接推进来，我们会直接从这边拉取数据，然后拿咱们自己的案和我们大盘的数据去做一系列对比，也帮助大家明确说，可能在哪些环节上，我的转化比大盘要好的，就是保持，哪些环节我可能有些不足，我有投入的空间，也希望这个报告能给大家带来一些新的启发。然后另外的话，我们在 V11 展馆也有位置，如果大家对于这个报告，或者说 AD 这个产品想进一步做更深的了解，我会在那里等大家，谢谢。 说话人 1 00:07:59.250 哈喽，大家有什么问题要问？可以举手来问，现在他还，他他一直在这里啊，就是大家如果有问题的话可以随时举手来问。刚刚酷派讲的过程有非常多的数据，我看很多也在拍，大家可以扫码加群，然后就在群里面去跟主办方要派，所以希望大家。多多的跟大家沟通沟通。接下来一个上场的是李信，他呢，是一个 MCN 的创始人，他可以给大家介绍未来的 AI 出海的应用里面有多少变现的方式，除了简单的大的服务以外，下面时间交给李信。 说话人 3 00:08:56.050 喂，广交会的朋友们大家好，还是一样的，我想在开始之前先做一个小暖场。大家面对日新月异的AI，目前的情绪是什么样的呢？感到兴奋的请举手。感到焦虑的请举手。感到迷茫的请举手。没什么感觉的请举手。那感觉大家还是没什么感觉的比较多一些。关系，希望这次我的分享结束之后，大家都可以获得一些收获。首先呢，正式的做一下自我介绍，我叫李希，是 Lynx 琳琅智选的总经理。我们公司呢，是一个 AI 自动化赋能的MCN，也就是海外的达人网红机构。我们公司呢有两个标签，一个标签是AI，我们可能是 TikTok 海外这个领域里面 AI 含量最高的一家MCN。首先呢，我们公司是鬼故事，没有，已经没有活人在跟我们的达人网红聊天了，全部都是 AI agent。去进行智能的建联和合作的推进。其次呢，其实是我们公司每个月会有超过 100 万美金的纯 AI 内容订单，都是做给中国的企业去做出海的 AI 带货视频。所以这个就是我们的标签一AI。 说话人 3 00:10:27.050 第二个标签呢，叫UGC，也就是 User Generated Content。我们呢，可能是 TikTok 领域的最大的一家MCN，也是签约的网红人数最多的一家MCN，我们大概签了，在海外签了 1 万多个网红。其实就是拍视频带货，其中有很多呢也是我们的，我们广交会会场上面会有的中国的出海企业。我们中的一些达人呢，他可能拍一个视频，动辄就可以卖出几千单。他们当中也有很多人授权了他们的真人形象给到我们去做 AI 带货。所以说 AI 跟 UGC 的这样一个交界之处，就是我们公司的利基市场。我今天呢也想跟大家分享一下，我们做AIGC， AIGC 在海外的三种真正的变现模式。 说话人 3 00:11:19.520 首先大家应该都有听说过 Sora 吧？ Sora 呢，是 AI 视频生成的鼻祖。去年 9 月份的时候呢， Sam 奥特曼高调官宣了 Sora 2，并且推出了其延伸的 Sora APP，我不知道在座有没有人用过？我自己用了一下以后呢，是感受到 Sora 它是有做下一个抖音的野心的。你不但可以在 sora 的 APP 上面制作 AI 视频，其实也可以发布视频，而且也会有，比方说点赞呐， remix 二创啊，或者说数字人真人的出镜秀等社区功能。但是呢，时间快进到今年的 3 月份， sam 奥特曼就遗憾的宣布 sora 关停了。这就是从华丽登场到遗憾离场，只有不到 6 个月的时间啊。 说话人 3 00:12:10.850 我们来看两个数据，第一个数据呢，是 sora 的日。日光每日的算力成本都会超过 100 万美金每天。第二个数据呢，是 Sora 这个 APP 的用户 30 天留存率不到1%。大家可能会有一个灵魂拷问，如果说 AI 的奠基人， OpenAI 做了 AIGC 的老大哥OG，他都不挣钱，那 AIGC 还能变现吗？首先呢，我想先回答一个，用一句废话，回答一下 Sora 为什么不挣钱？我们刷短视频，或者说爱看短视频呢，肯定是因为短视频里面有我们爱看的东西吧。可能有一些视频是 AI 生成的，但这不代表我们爱看的是 AI 本身。就像在座的各位，我不知道大家有没有人背地里其实是一个榜一大哥，就是爱看美女主播。可能有一些美女主播是通过整容微度的方式成为美女的，但是如果我现在建议你们直接去整容院蹲着，因为我告诉你们那边全部都是整容脸，那你们肯定会觉得，你没事吧？我爱看的是美女，又不是整容。 说话人 3 00:13:25.310 所以说呢，现在有很多的 AI 创业者都恋职抖音啊，希望可以去做下一个像抖音一样的现象级的内容平台。但是我有个建议，与其说，虽然这是个 AI 的 AI 专场，与其说拥抱AI，不如说背对背拥抱AI，去做一个完全没有任何 AI 的内容平台。可以把这个 APP 叫做手搓，我们邀请各种还在坚持手搓的老师傅在这个平台上，一有 AI 我们就封号，可能这都比现在有点 AI 泛滥的抖音要好刷一些。怎么样去做下一个抖音我不知道，但是我确实能够分享一些怎么样在当下的抖音，或者说海外版本的 TikTok 里面。 说话人 3 00:14:19.830 首先呢，我们先来看一个真正能在 TikTok 上赚到钱的视频吧。老师可以帮我放一下我的视频吗？ 说话人 3 00:14:38.000 OK 了， OK 了。大家来看一下这个视频的战绩吧，一个视频 300 万的播放量， 9000 多的销量，8万美金的销售额，这一切还在没有投任何广告的情况下面形成的。如果说你觉得这个视频它是个幸存者偏差，它是一个。大家可以看看他的变体视频，他的兄弟姐妹视频也都是挣得比较盆满钵满的。那这个视频做对了什么？能够挣钱呢？我想要用我们公司的英文名字 linkmatch 来解释为什么这个视频可以成功。 link 呢，其实是链接。接和触达的意思。 说话人 3 00:15:28.270 一个好的内容首先要有足够多的人能够看到。像这个视频呢，他就用那种非常具有戏剧冲突的人设和剧情，比方说一个黑哥穿着女仆装出现，来拉高了这个视频的 3 秒留存、 6 秒留存，并且把这个视频送到了下一个流量池，让更多的潜在消费者可以看到，这个就是一个很好的例子。 说话人 3 00:15:52.030 那 latch 其实是转化和留存的意思，大家可以看到这个视频的后半段还是有在干正事的，就是他是卖那个喷头嘛，就水枪喷头。然后他有以非常拟真的视觉化的表达，去把这个水枪喷头的卖点展现出来，能把黑的喷成白的。这样呢，消费者就会动心，会购买，这个就是一个还挺好的latch。所以说 link and latch 可以帮助大家从琳琅满目商品，或者说琳琅满目内容当中脱颖而出。 说话人 3 00:16:30.260 短剧和带货其实都是 TikTok 上面非常好变现的两条内容赛道。我这边罗列了几种不同的内容赛道。第一个想到把短剧跟带货拼在一起的人，我觉得是有点像发明了可乐鸡翅一样，真是个天才。但是其实这四个赛道分别都是非常好变现的。我将用学校保安的灵魂三问来解释这四种不同的变现方式。从哪来？到哪去？去干什么？首先从哪来？基本上都是从一个地方来的。这些视频或者说这些带货全部都是以内容，以短视频为载体出现在大家信息流当中。相信大家刷抖音的时候也经常会刷没几条就看到广告了。但是这些视频到哪去是不一样的。比方说有的你点击了这个视频上的锚点，就会买一个东西，这是电商类的带货。有的呢，你点击了以后是可以下载一个应用，或者说下载一个游戏，这个是 APP 类的转化。你也有可能可以领到一个团购券，然后在同城去进行核销，这个是同城类型的变现方式。 说话人 3 00:17:41.680 最后呢，你有可能可能去留下自己的一个联系方式，然后会有专业的顾问来对你进行咨询，这个是留资类型的变现方式。那无论是哪一种变现方式，这个视频要到哪去？其实做什么还是万变不离其宗，殊途同归的。我们要做的事情就是把人的注意力变成现金流，把流量变成销量。那具体要怎么样去做呢？首先的话呢， 2017 年，谷歌发表了一个震惊世界的论文，它通过 Transformer 的架构形式，开启了 AI 的纪元。这篇论文的名字叫做《 Attention is All You Need，但是我认为在商业。变现的领域，其实 attention is not enough。 说话人 3 00:18:34.440 我觉得内容，好的内容固然重要，但是这个内容背后的商业模式成立，其实是更加重要的。再举刚才那个喷头作为例子，它现在是 50 美金左右啊，如果说现在这个东西卖 100 美金，我觉得就算这个短剧非常吸引人，就算你用 AI 可以把这样的短剧复刻 100 遍， 0 乘以 100 还是0，就是。 说话人 3 00:19:01.450 我现在呢，其实是有挺多的朋友都想从大厂辞职出来创业，我不知道在座有没有类似情况的人，我都会建议大家，先别辞，可以。可以先副业搞一个账号去试一试，发一些内容，看看有没有以任何形式愿意为你买单的人。没有买卖就没有AI，因为这都还没到 AI 的逻辑。 说话人 3 00:19:24.110 很多人会错误的把一个商业模式问题归因于一个技术问题。你要先有一个有 0 到 1 市场验证的商业模式，之后就是 AI 所擅长的，去批量规模化的复刻你的成功。如果说你有幸的已经找到了第一个愿意为你买单的人，那这样一栋宏伟的 AI 智能魔方大厦就在你眼前展开了。 说话人 3 00:19:48.420 首先第一层是地基，是所有的找到 0 到 1 的模式跑通的，不管是内容创业者，还是一个个人的产品经理，还是一个个人卖家。第二层我们就要把一个人带一个货，发一个视频，复刻为 N 个人，用 N 种AI，做 N 个视频，带 N 个货，把一个人变成 N 个人的商业模式，其实就是像我们这样的 MCN 的商业模式，我们组织管理大量的可以去带货的渠道。 说话人 3 00:20:22.020 如果把一个货变成 n 个货呢，就会变成大家比较熟悉的经销商，或者说综合运营商的模式。这个呢，就是我们第二层运营层重要的事情，就是把这个 0 到 1 变成 1 到n。我们在运营的过程当中，可能会遇到很多问题，比方说我们的人才不够，或者说我们缺乏好用的软件去给我们进行赋能，这就来到第三层赋能层需要做的事情。像我们日常呢，其实也会 AI 长白跑。我会比方说使用各种各样的不同的软件，比方说 AI 换脸哪家比较好？或者说文字生成音频哪家比较好？或者 agent 哪家比较好？今天我也是想要过来尝一尝白套的。 说话人 3 00:21:10.250 像人才这一侧的话呢，其实我们会跟，我们都在杭州，在杭州大学城附近，所以说我们其实会做很多的校企合作，去批量的培养那些学会用 AIGC 内容带货的人。而这所有的前三层的租户，其实是都需要，比方说前置资金的支持，或者说 AI 基建配套的支持的。所以说这就来到了第四层，这个是平台、政府或者说好的投资人需要考虑的一个问题。 说话人 3 00:21:51.130 最后呢，我想要分享一些我做 AIGC 也不是很久，两年半以来的经验和心法吧。首。首先呢，市场验证是非常重要的，我听刚才的老师其实有分享过，我们现在团队里面会有一种说法叫做前路不明，发个视频。我觉得 TikTok 其实是一个非常好的平台，如果说我们团队运营有一个比较创新的运营策略，或者说内容的创意，我们就会说我们可以分不同的素材去构建一个控制变量的实验进行投放，然后再根据投放回传的数据去看这个东西是否真的是有市场验证的。所以说我觉得创业尊重市场是非常重要的。 说话人 3 00:22:35.480 第二点呢，我们把它叫做局部替代，我觉得这个其实是大厂明星高管出来创业会出现的非常常见的路径依赖啊。因为很多的大厂高管，他的老东家是靠做 SAAS 系统成功的，所以说很多的这样的创业者，他会想要去做出一个，就放个大招，去做出一个一站式的、全链路的、系统化的垂类解决方案。这个事情呢，在 AI 时代会面临两大压力。 说话人 3 00:23:06.410 第一个压力呢，就是资金的压力，如果说你想要憋个大招，你肯定是要付出更大的代价的。第二点呢，其实就是 AI 行业也好，或者说内容行业也好，其实更迭是非常非常快的，有可能你这个大招憋到一半的时候，比方说有一些知名 AI 更新了，你的行业就没了，或者说你要全团队被迫重构。所以说我们是怎么做的呢？我们现在，我们公司每天可以触达超过 10 万个海外达人。而就在一年前的今天，我们还是非常知名的杭州缅北，我们招很多的大学生，三班倒的去回复我们的达人消息，因为这个消息实在是太多太多了。这一切是怎么变化的呢？我们就先找到一个节点，是一个运营非常费人的，一天要做 100 遍的动作，我们把它自动化掉，然后再到 SOP 里面的下一个节点，然后再到下一个节点，甚至我们把这些东西蒸馏成 skill 以后，再用 agent 去因地制宜的使用这些skill，慢慢的我们就来到了今天。现在我们一个运营其实是可以管理 1000 多个达人的，而且这只是每个月的数据。这个是我们之前 10 倍甚至 20 倍的人效。我觉得这一切其实都是逐步替代，逐渐合成的。 说话人 3 00:24:27.600 最后一个呢，我想说先有后优，这个是什么意思呢？我昨天老东家，我现在在 B 站，我是做跟 UP 主和创作者生态有关的工作的。我发现很多内容创作者，创作者呢，他会有一个完美主义的通病。是我希望我整个活不能太烂，我要把这个视频做到足够好才会发出来。但是呢，其实 60 分的东西也是有 60 分的意义的。 说话人 3 00:25:01.050 老师能再帮我放几个视频吗？我们是视频能自己描述一下吗？大家可以看到我们不同的时间段的 AI 带货视频都是什么样的水准啊？第一个你们可以看到这个就跟 AI 干水没什么区别，是，就是我觉得都没有到 60 分吧，可能 40 分的一个视频。但是它有意义吗？我觉得它是有意义的，它让我们跑通了一个给达人的达人视频分发系统，同时呢，它也让我们的达人养成了发 AI 视频的习惯。 说话人 3 00:25:33.810 接下去我们再看第二个视频，第二个视频的时候呢，我们其实已经引入了真人达人的。授权，这是一个完全 AI 的视频，但是你们可以看到，即使是非常难用 AI 拟真的美妆个护的赛道，这个视频都跟一个真的 UGC 达人拍的视频已经非常像了，都能看到毛孔的那种。 说话人 3 00:25:54.000 这个是我们的第二阶段，第三阶段呢？第三阶段我们就能拍出一个达人拍不出来的片场的视频，我们把商品，这个是卖剪刀，我们把商品结合。一些短剧的剧情，让这个视频变得更加的吸引人。而从 40 分到 75 分到 80 分，我觉得都是一个先有后优，慢慢迭代的过程。我相信这个 V3 的视频也不是最终的版本，以后会有更好的带货方式，但是我们进一寸有进一寸的欢喜。 说话人 3 00:26:36.760 最后呢，我想稍微升华一下，对对对，其实很多人都会问这样一个命题啊， AI 是创造了更多的岗位。是替代了更多的岗位。我自己的价值观是，我觉得 AI 其实是一个没有感情的杠杆，如果你的发心是非常邪恶的，你可以用 AI 去搞电诈，对不对？那得多恐怖。但是我们自己创业呢，其实是抱着想要为社会创造更多价值的心态去做的，所以说我觉得我们在这一路来，其实还是创造了挺多新的岗位的。 说话人 3 00:27:11.600 跟我们合作的一些大学生，他们找到了 AI 这些带货的方法，他们简历上面有了光辉的履历，就比如说有些人可能还会跟我们表示。开网店，最后呢，去海外创业。这个就是不止提供就业岗位，提供创业岗位。我们合作了很多海外达人，比方说美国的达人，其实他们很多之前其实是家庭主妇的画像，就是阿姨、大妈，他们之前从来都没有做过全职的工作，但是现在可能赚的比他们的丈夫还要多。这个我觉得其实也是 AI 带来的一个非常大的好的变化，所以我最后想要用我的天使投资人告诉我的一句话作为结尾， AI 是。是最好的杠杆，商业是最好的慈善。谢谢大家，我的分享结束了。然后也希望大家有收获。 说话人 1 00:28:06.820 对，好了，非常精彩的分享。下一位呢是李阳。我们有了这么好的内容，有了这么好的商业模式以外，做 AI 出海，要做的一件事情就是投流。投流的这件事情原来。现在有了 AI 运营以后，非常非常多的事情都可以通过 AI 来解决掉。那我们现在的项目呢，主要就是用 AI 运营。老师，您的那个产品有产品介绍吗？ 说话人 2 00:28:58.830 大家好，今天分享的主题是数海数展世界引擎，我来自数海AI，是解决方案负责人。首先介绍一下我们公司，叫数海科技，是一家全市级。是一家已经在数据中心领域，进行了十年的一家企业。目前我们的客户已经遍布了海内外，并且在中国出海的业务，服务的客户呢，已经超过了 1500 家，接入的采集包括，包括网站超过了 8000 个。这里是我们的楼下，大家可以看到一些，我们想的一些名字，包括在互联网，泛娱乐行业，包括一些传统的，这些企业，目前都在使用我们的产品。 说话人 2 00:29:49.510 其实不是在单一的一个市场去做这个，第一，我们只需要面对的不同的文化背景、不同的语言体系、不同的货币，还是在一个时区，在前面的一些案例提到的合规的问题，这些都是我们在出海，第二年的面临的第一个门槛。那这些门槛在我们产品里面是怎么解决的？我们的产品其实是可以在全球的。同时的部署，我们产品是一个私有化部署结构，可以在不同区域按照我们客户需求，购买一个区域做统一的部署，那这样的话用户的一些数据，是敏感的数据，是不需要通过跨境传输的方式，来规避一些合规的问题。那在使用推特，我们业务同学就可以使用统一的产品界面，对用户的行为数据做分析，对用户做情况的一个干预，包括一些多省区对比。 说话人 2 00:30:47.720 那解决了这些最基本的门槛之后，我们下一步要面临的就是卡车我们产品核心的增长问题，我们怎么样来能够借助AI，真正的帮助我们去做业务的增长？那这里我认为。就是要至少两个AI，能够更加充分的了解到我们业务的数据情况，能够帮助我们的业务。那有了这些数据之后，还要了解我们本身公司的背景项目的阶段，项目的目标，以及说我们每个决策的定位是什么，每个需求是什么，根据我们带入的业务视角去帮助我们做一些决策判断。那有了决策判断之后，下一步是我们的帮助我们做进一步执行，在这个过程中我们要做一些关键团队的把控，那实际上还是要 AI 帮助我们做这个执行的。 说话人 2 00:31:41.450 推出这个新的产品，其实就是希望能够在业务上可以实现，大家去解决这个问题。因为它需要分三步，首先要分析我们的业务数据，包括我们的用户在我们的群里面的一些数据，包括我们用户在一些新媒平台上的一些发言的情况，我们有一些后台的一些私域，那我们的用户在我们的私域产品上的一些数据，那这些文本是。 说话人 2 00:32:33.320 现在 AI 是把结合数据，编辑文本的方式，能够合到一起，做一些。真正的能看到的，把这个是有价值的，体验出来，把噪音去掉，就是要我们要包括我们的一个模式，对每个角色的这种。 说话人 2 00:33:01.270 理解我们的意思，帮助我们总结判断，那有了判断之后，我们最终是要做到，我们要通过 AI 能够执行，那 AI 能够进入我们各种的一些工作系统里面，帮助我们指定用户的一些策略执行。这个是我们的一个产品架构，那在最底层呢，是我们的一个数据底座，包括咱们通过一些视频采集，采集出来的我们用户的视频数据，支付的数据，也包括说我们组建公司，他希望把这些数据全部都融入到我们系统里面。做一些使用，包括我们的一些项目的一些背景，我们企业的知识库，都可以作为底层的这个云层。 说话人 2 00:33:43.630 再到深层就是我们的AI，作为一个感知层，让我们感知到这些来自于不同环节、不同场景的一些业务数据，融合之后它才能够支撑上层的人工智能运行。中间的运行层其实帮助我们去触达我们的数据，触达我们的业务配。那最下面就是业务准备，大家可以看到有不同的类型的角色，其实我们希望我们的 AI 在我们实际的应用应用当中，不是一个单点，不是一个作为一个主体，它不是一个个体的，而是作为一个非常的器具，这样一个角色来帮助我们做。那首先看清，我们把它称为全域组织，它这样的常规，我们以往的产品能力比较多。我们的使用的手法，比如我们点击一个曝光，或者说他去体验某一个功能，这是我们比较关心的。还有就是用户在广告前端的归因，在以往过程中，前端和后端数据，它的都是比较割裂的，我们去分析整个广告效果的时候，其实比较难把用户在我们产品里面一些关键行为，那些广告手法能够交叉在一起，其实在我们产品里面，其实也可以把前端数据全部拉通，然后把后从更加立体的角度了解我们用户的行为特征。 说话人 2 00:35:12.970 目标，还有就是会有不同的声音，这个在以往的形式中，可能我们会做一些问卷，做一些访谈，收集的只是一些样本数据，我们能不能把这些全全局的数据都收集起来？比如说我们用户在一些抖音上讨论的一些内容，反馈的信息在我们私域里面，它相互之间交流，反馈，甚至说在我们客户的工单里面，反馈吐槽。 说话人 2 00:35:45.880 这样一些反馈，这些文本的信息可以把它跟我们企业端的数据，跟会议端的数据，跟售后端的数据，通过 ID 完全匹配起来。这样的话，我们可以从全面的角度，能够深入的去理解我们的用户，理解他们的意思，理解他们的这些意见，这些反馈有助于我们做产品功能，做我们的业务成长。那通过这样全面的感知，我们做到第一个层面的时候，我们真正能够清晰我们的用户是一个什么样的用户。全部的，都比较了解。那有了这个了解之后，我们可以看一个案例，从我们常规的数据观测的角度看，大值的会比较平稳，那是不是代表我们的这个模式已经是一个相对比较稳定的模式？可以去增加我们的投入，去做更大的增长。但实际上， AI 角度，它不仅仅会看整个大的变化，一方面它会去看中间结构化的一个变化，因为大的没有变化，那。 说话人 2 00:36:57.340 从结构侧去看，那这个 case 是由谁支撑的？是。裁员看，如果我们分配，在这种小的公司，去尝试，产出的增长是比较明显的。那我们 AI 可以帮助我们，既可以判断我们的用户的结构，这个商业化模式的增长是不是稳定的。那同时结合这个用户的收益，这个产出的成本，但是一些选择的队列里面，在一些用户反馈的收益，引导反馈收益比较难的进行。 说话人 2 00:37:36.490 可以选择 AI 的方式，把这个识别数据跟这个文本的这些数据全部做出来，做一个分析，包括从整体上，在数据里面判断我们的业务体系是不是健康，从这来看，而不是单单的去看。那怎么去看懂这个，我们其实抽象成了三层，第一层是。每个企业有自己的业务逻辑，其实即使不同的行业，大家的业务背景，大家的业务逻辑，项目阶段可能都不一样。那我们这里面，我们每个小组，我们的岗位角色不一样，也决定了我们每个人在看数，在去分析判断业务问题的时候，即使我们面临的是同样的数据源，面临同样的这个背景，我们的判断可能也不一样。那我们需要解决的是，应该怎么样能够真正的理解我们，理解我们的企业，理解我们的角色，他们可以。 说话人 2 00:38:36.400 第一个就是知识库，我们可以把我们企业的公司的各种信息，企业的信息，个人的信息，公司的决策定位，甚至项目的一些资料，都可以作为输入，输入给AI，让 AI 能够更好的理解，带入更加确定的角色，让我们做这些事情。那第二层就是在语义层，我们可能会有很多的指标，有很多的行业的规划，这些其实你如果每次在 AI 对话的时候，都要反复再去拿手说，这是一个非常低效的事情。我们可以通过从语义层的语义来。然后把一些你自己关心的一些业务术语都给它提出来，那 AI 在理解的时候，其实就会产生歧义，销售这一块的一个必要的一个背景。 说话人 2 00:39:21.110 那下面一层就是词汇这一层，其实把我们的一些工作理由，比如说我们要做的一些工作的正常汇报，我们要对我们的一些客户做一些精细化预防工作，我们要对我们的一些质量做一些监测和维护，这些我们都可以把它作为词汇的沉淀，那通过这样。可以让 AI 不仅仅是能够看到数据原本的样子，而且更加进一步的了解到业务是一个什么样的背景，而结合这个业务的可以去了解业务，帮助我们更加准确的判断。那有了这种对于数据的感知，对于业务了解之后， AI 怎么样真正的去实现说把这些工作去落地，帮助我们的业务工作支持，而不仅仅是给出来一个结果，对支持还是需要人员去操作，那这个时候我们看到的一个推进的通话表的理念，大家可以看到这里其实有不同的推进的角色，有的负责去监控。 说话人 2 00:40:22.430 内容的一些分析，也有不同维度的拆分。在进一步的拆分它有结果之后，可能我要做一些相关的一些策略，那这些策略会有专门的一个，根据业务中心的情况，做一个策略的一个制作，最后这些策略要落地到我们产品里面，落地到我们业务里面，要对我们用户做出处罚，做出干预。那大家可以看到，不同的角色其实是完成了在整个业务链路里面，不同的工作任务的一个转接，帮助我们去实现整个链路，它不是一个单点的一个。那更加具体的在实际业务里面，可以看到从最开始的应对业务的检测，到最终复盘以及复盘之后还包括对于这个策略的回写和实现怎么样的变化，那这一块都是通过团队这个系统来不断不断地进行迭代进化。 说话人 2 00:41:21.500 那人在这里面，我们主要是在关键的环节里面去判断 AI 给出来的策略。是不是真正的能够以及去消除这种产生的力量，关系，帮助我们能够真正的把 AI 在增长的环境里面去获得一个持续的增长。那具体从短期看，做到我们的实际，是一句，话，就是介绍刚才讲的，解决了数据哪里来，我们怎么样去做这些数据，应该全方位的感知我们业务的变化，以及这些数据意味着什么，它不是数据本身的特征。是来源于我们业务本身对于这些数据的看法，那最终就是有了看法之后，我们要做哪些动作？业务上要做哪些决策去执行？ AI 通过不同决策去碰撞，去完成这个任务的接力，帮助我们去实现这个目标。那我们在过往实验过程中呢，主要是通过一个数据分析以及全部的分析，那现在在 AI 的背景下面，我们新讲的每一个技术，每一个。能够更好地去帮助大家解决项目的一些经验，也能高效地去复用。那么传统的为了老客户，我们要去给他分享业务经验的时候，我们是通过培训的培训，或者说我们通过一些分析经验的分享，小的一个会员活动，才能够共享经验。而现在的话，我们的业务团队呢，就是能够放大个人能力，也能够把团队变得更好。最后简单的总结一下，我们认为在 AI 时代，我们对于用户的理解的深度，其实可能是我们最大的优势。如果说咱们的业务或者咱们的产品是需要对用户有更深入的理解，需要对于用户有更全面的认知，去迭代我们的产品，去迭代我们的一些业务的话，那我认为我们产品可以帮助到大家在这一块能够更好的去发挥 AI 的一个价值。 说话人 2 00:43:39.340 诶，最后开个广告啊，我们在，我们的展台在A45，大家如果有兴趣的话可以到我们展台，可以实际的去体验了解一下我们的产品，这里可以直接去扫码，关注我们公众号呢，在门口。 说话人 1 00:44:05.020 非常感谢两位的分享，工具在进步，技术非常的强大，不知道大家听的有没有一些感觉？那接下来分享的是两位同事，他们是科大讯飞的创始人，他们用 AI 在真实的去做用户的，我就不。数据的获取，他们做了非常多的直接针对用户的真实的增长的工作，下面有请两位同事来分享一下。 说话人 4 00:44:49.340 广交会的朋友大家下午好，非常荣幸有这样一次机会和大家一起同步，思考在过去的两三年的时间，那我们是如何针对用户研究这个场景，去建立自己的内部和外部能力。并且给大家分享一些中国企业，特别是 AI 的软硬件企业，在出海过程中，在市场理解跟用户洞察环节，都常见的一些陷阱和误区。那么希望今天的分享能够帮助大家更加有信心去做全球化的市场增长的领导者。 说话人 4 00:45:30.090 那么简单给大家介绍一下我自己的一个背景，在过去的十几年时间里面，其实我的事业是围绕一件事情，但是转变了很多。职能。我是做，我是 learning data scientist，是数据科学家出身，在耶鲁大学拿到机器学习专业的博士学位，后面在美国的商学院里面去做教授，主要的研究方向和我的教学方向是机器学习，从上一代的角度是从技术跟 NLP 技术在市场研究领域的应用。同时呢，作为一个不安心的这样的学术生涯的创业者，和在座的很多伙伴们一样，我也转身成为一个连续创业者，文化的三家公司都是在。 说话人 4 00:46:24.180 市场研究和用户研究，用户洞察的各个领域。那么计划呢，是我们最新孵化的， 2024 年底孵化的一家位于，总部位于新加坡，服务全球的市场研究和用户洞察的客户的这样的一家 agent 的公司。那么我本人呢，会经常出现在上海、新加坡和旧金山，如果大家经常去这个城市的话，我们可以约出来，可以去聊一聊。 说话人 4 00:46:55.260 好，那么中国企业很多的创始人会觉得，比如说我的企业，我们已经有一个非常棒的产品，我们解决了一个生产力的问题。可能作为智能硬件，我因为对供应链的掌握，我可以成本非常低的去做。所以我在中国市场已经证明的这样的一个PMS，我就有信心能够出海，去在海外市场去攻城略地。这样的一个。假设往往被实践证明是错误的。 说话人 4 00:47:34.600 这部电影是非常老的一部电影，但是我们在帮这种出海企业的 banner 做工作坊的时候，经常会要求他们做个作业，看一下《明日边缘》这部电影。那么里面的两位主角，男女主角汤姆·克鲁斯和艾米莉·布朗特，都是两个美国人，他们似乎很清晰自己是谁，以及自己对周围人会带来什么样的价值。因为机缘巧合，他们来到了东京这个城市，所以他们在这个城市迷失了，他将不再知道自己是谁，也不再知道他们对于周围人有什么样的价值。所以这部电影其实是非常真实地反映了中国企业，中国的 sellers 在出海过程中经常面临的这种困惑，这种质疑以及困境。所以我们经常会问我们的客。 说话人 4 00:48:35.710 讲， PML 这个东西，它其实不会自己去旅行，很难从一个市场，我们知道这个market，对吧？市场，那么当我们把一个产品从一个市场带到另外一个市场的时候，它其实 PML 要重新去，从零开始去找到。并不是因为我们有一个某一个市场的一个好的产品，就意味着我们的 PML 可以迁移。所以我们经常在。 说话人 4 00:49:07.670 出海的过程中，看到团队发生这样的问题，比如说中国市场的消费者喜欢从口袋。微信啊，美团啊，就是我什么事情都可以在一个 app 上面做。所以当他把这样的一个大而全的产品规划迁移到海外市场的时候，你会发现国外的消费者，其实或者说他的consumer，他们喜欢非常垂直的解决单一问题的这样的一些产品。文化价值的冲突，我们也经常去遇到。所以中国的创始人经常觉得，如果我这个产品能够帮助我的用户省时间，或者交付更高的生产力，那这样的产品在海外也应该受到欢迎。 说话人 4 00:49:54.660 中国是比较卷的一个市场，对吧？所以这种提升了生产力的问题，在海外很多市场，它的价值是不成立的，因为它并没有那么卷，所以对它来讲，你帮助它把一件事情很快就做完了，对吧？但是它的工作时间并没有缩短，所以它不得不去找更多的时间去做，因为它的老板会要求他每天工作 7 个小时到 8 个小时，所以并不是在中国市场上，我们去搬。给到他价值的这些生产力，或者说这样的一些产品功能，他在海外市场同样他是有价值的。 说话人 4 00:50:36.310 通过营销手段，大家知道在中国市场有很多叫做 compulsory social sharing，对吧？这种社交分享啊等等的这样子的一些营销手段，在海外市场其实都会给你带来很多的麻烦，合规的问题。所以这是一些点式的问题。当我们在过去的几年越来越多的和中国团队去交流的时候，会发现。知道这些问题，不能够帮到初创企业，因为还是在一棵大树上修剪枝叶，它没有解决它根基上面，去重新再。 说话人 4 00:51:12.840 每一个市场重新去找 PMF 的问题，所以我希望今天能够给大家一套方法论和思路，如何去思考 PMF 这个问题，以及到简单的通list，或者说打小抄的一种捷径，如何能够快速的去考察一个市场，去建立一个当地市场的一个。那么我们怎么来理解产品的价值？那中国的团队，中国是一个非常pragmatic，非常比较实际和功利化的这样的一个文化氛围，所以大家。创始人经常会聚焦于上面这几个问题，我们叫功能性的照片，对吧？ 说话人 1 00:52:03.130 涛哥里面有位置。 说话人 4 00:52:04.250 那用户他用你的产品，无论是一个软件还是一个硬件，那么其实他是在雇佣，对吧？让这个产品帮他解决一个问题。所以当我们想这个产品能解决什么问题的时候，这个创始人经常会聚焦说，OK，这个商品好像。功能性我帮用户去解决了什么，对吧？比如说刚才的我们有一位分享嘉宾，对吧？我觉得举了个很好的例子，强力的水管，对吧？那我可能方式呢，是能够去帮我去把我的车库，把我的庭院清理的干干净净，对吧？那么这就是一个方式。但是用户极少极少会因为仅仅是功能新需求就去购买你的产品。 说话人 4 00:53:00.410 就在我们去引导创始人去思考这个问题，我们这个通常是两天一夜的一个工作坊，对吧？那创始团队我们会要求他们坐在前四个小时去完成这样的一个FCS。OK，那么大家会在这个板块上很多的讨论，但是你会发现更深层次上的一个高，存在的，它是一个情感上面的一个价值。有这个水管，为什么这个水管会。卖的好。其实你会发现，它给普通人带来了一种力量感，因为真实社会，真实生活是很无奈的，对普通人来讲也是很无助的、无力的。但是它强力的水管让他觉得他无所不能，他可以把所有的污垢都清洗干净。所以，那么这种爽感其实是在脏什么照什么干下面的一个更深层次的 emotional 照。当你抓住了这一点，你才能拍出了那个。对吧？如果你只是聚焦在这个层面上，你会发现你说了很多，水管冲击力是怎么样的，净底都是美，但是你找不到它的因素。 说话人 4 00:54:18.070 那么其实更重要的是，你叫social，或者说他的社会，或者说他的人格，你让他觉得他成为了什么样的一个人，在周围人的眼中，因为使用了这样一个产品。那么我成为了怎样一个人？我在周围的眼中成为了怎样一个人？好的产品你会发现它会在所有的层面上，逐渐牢牢的一个和用户之间的关系。大家想想看，你们在生活中非常喜欢的一些品牌，比如特斯拉，它可以告诉你很多说我在功能性。有多么出众的地方。但是你会发现在我们真正去访，真的是特斯拉是我的客户，我们帮他做了很多市场的这样的用户的深度的访谈，你会发现绝大多数消费者购买的，对吧？当你追问了几门外之后，他是觉得特斯拉让他成为了一种人，而且他让在周围人眼中也变成了某一种人。这种人是符合潮流的，这种人是热爱环保的，这种人是。代表最先进的技术和未来的潮流，这种人是埃隆马斯克的粉丝。所以当你的产品和品牌开始在这个层面上与你的用户产生共鸣的时候，这个产品才变成了一个品牌。那么原来我们在服务中国出海的，这些品牌的过程中，你会发现很多创始人他是做OEM、 ODM 制造业出身的，对吧？现在他可能转做。这个品牌了，所以他思考的层次还是在最浅的层次上。那我们讲，如果你是在做一个创新的品牌，其实你要从三个层面上一起来思考，你帮用户去传达，交出什么样的价值，以及去传达什么样的一个价值观的问题。 说话人 4 00:56:31.930 所以在我们海外拓展的过程中，你会发现，对吧？第一层相对来讲是比较容易解决的，因为我们有很多data，对吧？但是第二层和第三层。往往是中国团队最不擅长的东西。所以很多我和我团队的时间，其实是花在帮助这出海的团队，去找到一个完整的，能够和海外市场用户进行深度链接的，这样一个， job 助力站的体系。那用什么方法呢？大家可能说，对吧？那我们知道这些事情是很重要的。 说话人 4 00:57:06.410 所以有什么用户研究的手段呢？对吧？那很多中国团队了解的，一个是我有各种各样的工具，我可以看我的 in app 的各种analytics，我有 final analysis，我找各种各样的工具帮我做分析，工作 analytics 等等。但其实还解决不了你第二层和第三层的问题。那么有团队说，那我就做一个问卷调研吧，我设计一个问卷，问他说，哎，你用这个强力水管的过程中，你想获得什么样的情绪？你会发现你的A、B、C、 D 选项可能都不是。 说话人 4 00:57:40.130 用户所真正想要的，或者这种去采集用户洞察的方式，也不是一个最好的获取用户真实情绪感受、动机和他的价值观的方式。那什么方式呢？在用户研究其实是有 20 多个基本的用户研究的工具，所以在我们服务像Google、Meta，这种大的客户的时候，我们会根据不同的场景。去调用不同的研究的方式和工具。对于中国所有很很多的创始人或初创公司来讲呢，我们觉得基本上这个 Excel 表格大家就够用了啊。你去想一想你要解决的问题是什么？然后你去找到匹配的工具啊。比如说发现未被满足的需求，比如说我想要进入东南亚市场，去卖一个智能的硬件，那我如何去了解说在我的这个。类别里面有哪些需求还没有被满足？那大家怎么去采集这些信息呢？对吧？肯定不是发问卷，对吧？因为问卷是一个非常封闭性的系统，它得到的数据其实是冰山上面的尖，它得不到更深层次的用户心理的数据。所以一般我们会用IDI， in depth，深度的深访，去找到这个市场中的你的核心的SP，去做深访。 说话人 4 00:59:09.530 那么还有一种手段叫社区倾听，社区聆听， community listening，哪些社区呢？就是你的 SP 在哪里？对吧？比如对很多的 AI 的软件企业来讲，甚至硬件的企业，我们会推荐，比如说 Reddit 是一个非常好的社区啊，你可以去找到 Reddit 里面相对跟你的类别有关的这些subreddit，你去看看大家是怎么做讨论的，那这些原生的内容其实非常有价值，帮你去聚焦，找到这些叫数据灵感。 说话人 4 00:59:41.890 那海外比如 Discord 的社区，对吧？ TikTok 的comments，还有你的，在海外每个市场，它可能已经有些产品在卖，你去TikTok，去找它的直播间，怎么。直播间的过程中，可能就有很多的 live 的问题，那么这个也是来自用户真实的一些反馈，所以它都是很好的，能体类似的一些方式。付费率降低，优化体验等等，那么这个是大家可能比较耳熟能详的方式，对吧？那刚才也有嘉宾讲到，我可以做一些行为的分析，能体，我可以做我可以做这个可用性的一些测试，那么我结合一些消费者的访谈，结合一些热力图的。具等等。 说话人 4 01:00:29.400 进入新市场，对吧？如果你有一款产品想进入一个新的市场，那么最基本的用户研究，你要完成什么？对，这个是我们要求我们的客户要完成的， 20 个，至少 20 个对你 ICP 的深度的访谈，社群的倾听，至少 1 到 2 个平台完成对社群的倾听。并且在一个新的市场过程中，我们会发。发现其实专家访谈也是非常重要的，因为他们会更了解本地市场的一些深层次，它价值和行业的壁垒，帮你去避开很多的陷阱，节省你 6 个月到 18 个月的时间，帮你省几百万。所以专家访谈至少是 3 到 5 个。 说话人 4 01:01:19.430 Comparative research 我们的竞品的研究，要做当地至少靠三个竞品。你完成了这个工作之后，你可能就有了这个大树的根基。就会知道说，我在这个市场怎么来找 product market fit？我的 PMF 在哪里？我的三层的不同的 job to be done，他们各自是什么？我的营销的打法，我的销售的打法，我要做哪些功能的本地化等等。 说话人 4 01:01:52.430 做完了这个工作之后，我们再去想这个枝叶应该如何去设计。但是 95% 出海的团队其实都没有完成这个。这个学费是很昂贵的，我们见过大量的这种公司，没有去做这个基本上的工作，就。开始花广告费去推，花了几百万，找了很多投资人，很不容易团队融来的钱，你会发现，其实我整个的 product market fit 就是错误的，我 ICP 的定义是错误的。 说话人 4 01:02:27.700 在这个过程中，其实很重要的团队要知道，我们讲真正能够去指导创新的，不是数据，甚至不是分析，是什么？是洞察。那数据分析跟洞察是什么关系呢？其实是冰山的三层，对吧？那数据就是我发现有一个问题。比如说我现在的付费转化率很低，对吧？我在这个市场的付费转化率远远低于我其他市场的付费转化率，那么这个我们叫做是一个数据。那什么叫 Analytics 呢？我开始把我整个的attribution，对吧？我的归因模型开始做出来，到底什么去导致了我在这个部分的摩擦很高，对吧？所以这个有很多的工具可以帮大家去解决，我做一些 sessions recording 等等。 说话人 4 01:03:15.520 那么 insight 什么叫洞察？其实是说这个底层有哪些用户的心理机制、情绪、他的社会的价值观在影响上面我们看到的这些。行为的模式。你比如说我们的一个用户，那么这个客户呢，他们是做了一款 AI 和日历结合的产品，在中国市场发展的很不错，在东南亚市场也卖的不错。那么他们开始想进入北美和欧洲市场，他们发现了一个问题，就是他们的整个 CAC 很高，整个。整个的转化率是很低的，所以他们研究了很多数据，找不到背后的原因。所以后来我们开始跟他做深访，做人类学研究，anthropographic。 说话人 4 01:04:12.190 什么叫人，人类学研究呢？就是我们真实的去复盘说一个 ICP 的用户在每天用日历的时候，会有哪几个环节？他当时在想什么？他当时在感受什么？完整的像一个纪录片一样，把它记录下来，拍摄下来。这个用户发现在欧美的市场，其实日历是一个非常非常隐私的东西，所以他们会非常介意用一个 agent 工具去碰自己的日历。所以但这个问题不是完全不能解决的，所以当我们得到了这样一个insight，就其中他有一个信任，或者说隐私的非常大的顾虑的时候，这个时候我们的客户就开始找到一些方法，其实这是一个人工干预的方法，用。用更更现代用户一次的方式去做日历的这样的智能化。所以当他解决了这。 说话人 4 01:05:13.120 这个问题之后，他会发现，可能整个的他的投资广告，他的广告的 ROI 就翻了 5 倍。所以当你看到第一层跟第二层的时候，这个是中国团队非常擅长去做的事情，但是往往在 insight 层面，他如何根据洞察去指导我的创新，去指导我的市场策略，这个往往是中国团队的短板。那我们刚才提到了几个环节，就是我们要真正的去理解用户，其实免不了的去跟他交朋友，要去跟他聊天。去真正问一下，你。用 AI 管理你的日历方面，对吧？你有哪些真正的功能点？你每天的日历到底是怎么操作的？你，你。你不需要去听他的人的人性的故事，对吧？那。 说话人 4 01:06:11.480 但这件事情在传统的我们的市场调研的时代，其实是非常难的。因为原来我在做大学教授的时候，我要花一学期的时间去教我的 MBA 学生如何去做好这件事情。因为在每一个访谈的过程中，你会发。大量的专业经验啊，你的访谈提纲如何去设计？你在访谈的过程中怎么去觉察受访人的不同的情绪？然后根据这个情绪作为线索，再去撬动出我们深挖背后的动机和他的和他的一些顾虑啊。 说话人 4 01:06:48.360 所以这件事情是很昂贵的，对吧？最后我教这个学生，可能很多人去做了麦肯锡咨询师，我觉得也一，一小时要差出 1000 美金去做这件事情，所以很少有创业的企业。能够去做，去坚持，持续的去做用户访谈。因为很贵，很碎片化，很难去规模化。我可能一个月做 10 个，创始人的时间也非常有限，我每做一个需要一个小时，我还需要去跟我的人群，我的每一个受访者去约定时间。那我 3 点半坐到这，他临时发说我今天要去接孩子啊，不行，我老公有有这个紧急的事情要出差，所以我还要需要跟他 re schedule，又要花我半个小时的时间。 说话人 4 01:07:30.460 那并且话语怎么执行，对吧？比如说我有一个用户团队，他们想进入拉美的市场，他团队里没有人会讲西班牙语或者葡萄牙语，对吧？怎么办呢？我即使约到了受访人群，我都没有办法跟他聊天。所以这就 24 年的时候，当我们遇到了这些真实的客户的需求的时候，我们自己开始做了一个抖音的智能体。那么这个就是 Pika 这个产品是怎么诞生的？就是在我们大量的这种咨询的过程中，和服务这些用研的客户的过程中，我们会发现其实深访这件事情是所有用户的痛点。那么我们就用一些最新的，所以我们用了 Speech to Speech 一些， multi model 的，多模态的这样的一个技术和模型，去。 说话人 4 01:08:16.750 训的专业的访谈师，我们叫他 A 吧。那 A 吧首先他很有同理心，对吧？他可以去听到你的情绪，然后根据受访者的情绪去动态的变化他的整个访谈的这个，那么他可以做到一个小时，他可能和全球 1000 个用户去同时做一对一的非常个性化的访谈。那并且他是具有大量的专业知识，对吧？你大家可能用过陪聊的这种语音机器人，对吧？我们发现陪聊什么机器人，他其实没有什么专业知识，对吧？但是另外他需要有专业知识，他会知道，比如说这是一个关于除草的 AI 智能除草机的这样的一个访谈，那么可能在除草机上面，他需要去问哪些问题，和追问哪些问题。所以我们花了大概是一年的时间，配了自己的这样的一个语音访谈的机器人。那这个时候又发现了，很多出海的团队，他在当地找不到人去做访谈，对吧？因为 AI 只能代替你的麦肯锡的咨询师，他代替不了你的受访的人群。所以我们又建了一个。 说话人 4 01:09:24.800 400 万我们叫做 lead user，就是先锋消费者和专家的这样的一个panel，就是说当你找不到人在海外市场去测试你的产品，和去提供这种市场反馈的时候，就可以用我们的 insight 社群。所以我们是通过一些TikTok、 YouTube 等等， Instagram 等等的渠道，去用一个简洁的方法去招募人去参加各种各样的。那结果就是，我们会发现，整这套流程就把传统的，我们去。去跟我们的目标人群去聊，然后去访谈他们，去得到洞察的这套链条，去提升效率的 10 倍到 20 倍以上。 说话人 4 01:10:16.360 那么最传统的用研到今天也面临着彻底的革命，对不对？所以很有意思，今年呢，我们会发现有一家公司也开始用这种方式，但他不会把他的 agent 放出来给大家用，他给自己用，那么这家公司是什么？这家公司是Unstop。那 anthropic 他自己做了一个 AI 的interviewer，他有一个自己的Ava，对吧？所以他用自己的 Ava 去全球访谈了 8 万多用户，用这种自然的语音流畅的方式，得到了非常多有趣的数据，比如大家为什么要用AI？对吧？ 说话人 4 01:10:57.160 what people hope for？ 说话人 4 01:10:58.600 所以第一个是很有意思，希望它的专业上达到卓越，对吧？但第二个也很有意思，个人成长和转化，所以这是大家用 AI 的两个场景。那么同时呢， anthropic 还问到，用这种语音访谈的方式，去深度的去挖掘说，大家在用 AI 的工具。方面有哪些最大的担忧？会发现第一大担忧是不可靠，对吧？其实这是一个幻觉问题。第二个担忧是会不会取代我们工作，对吧？等等，大家看，下面还有比如说马屁精，对吧？ Yes man，那就代表很多人觉得这个 AI 的。拍好，就拍马屁，他会给他们的个人的价值感得到一种膨胀。 说话人 4 01:11:44.380 所以大家，我，我们有的时候，在我跟 AI 帮手去聊的时候，我说你们做用研吗？你去跟用户聊天吗？去访谈他们吗？他说我不需要去访谈，因为我其实有很多的用户数据，我知道每一个用户会给到我什么PRO，对吧？他完成哪些TASK？所以，但是是不够的，对吧？你只知道了你现有的用户是如何用你的产品的，有现有的用户为什么不用你的产品？或者你的。 说话人 4 01:12:14.560 某些潜在用户，他为什么不选择你的产品？在你的产品里是得不到这样的信息，对吧？所以如果说 data 的拥有量，没有哪家公司会比 Android 更多，对吧？你每天在用前后，你每天在用做的事情，他都会去了解到。但同时他也要用这种 AI 深访的方式去深挖，大家为什么应该不用手机，对吧？那么未来这些音载会洞察都会被整合到整个 Android 的产品体系中。 说话人 4 01:12:51.020 最后想跟大家分享，在这样一个 AI 或者自动化泛滥的世界里面，其实未来我们讲企业的核心竞争力是什么呢？对吧？大家想有这么多 VI coding 的工具，你做一个产品，别人马上可以去模仿，对吧？很多营销的方式可以让你快速的去拓展你的市场，但持续的去倾听你的目标人群，去根据他们的情绪跟价值观。 说话人 1 01:13:22.810 涛哥，我们今天去生产。升级你的产品，其实。都可以啊。 说话人 4 01:13:26.490 有人会认为这可能是未来企业的一个核心的竞争力。 说话人 1 01:13:30.530 你觉得怎么样方便？看你。你没安排了吗？ 说话人 4 01:13:34.210 好，那这就是今天跟大家分享，那么同时呢，在 Tika 我们团队有服务各种用研的场景，那么十几年的用研经经验，我们有全球的专家库跟消费者的售访团队，那么我们有一系列的工作坊跟 AI 的。故乡，那么希望我们能够通过这样的一个服务和产品的交付体系，帮助更多的中国的出海的团队，深度洞察你的用户，在全球的市场实现你们的胜利的增长。好，谢谢大家。这是我的微信的二维码。 说话人 1 01:14:14.240 好的，大家稍等片刻，我们接下来是圆桌讨论环节。 说话人 2 01:14:18.520 这个是本杰明吗？ 说话人 1 01:14:24.320 是啊。不是啊。那是哪个？没见过他本人吧？我肯定没见过啊。很高，太帅了。然后你转，我去上个厕所。 说话人 1 01:15:28.480 就是在。过程中及有任何问题之后，大家可以，我们会留一些时间给大家提问，或者你们可以来参与区讨论，欢迎大家发表一些自己的观点。那我们现在开始现在的圆桌环节吧。今天我们圆桌环节的主题是什么呢？主要是想出海， AI 出海这个过程中有哪些所谓的共识？我先自我介绍一下，我叫，大家可以叫我鲍，我自己其实是过去我们是做投资的，我会从科技的行业去看，不管是 AI 还是出海，还是各种各样的这样的项目。但是我呢，可能是比较上帝视角的，看整个行业，看大家，整个行业在发生什么，以及大家的这个项目，有哪些跑出来了，哪些没有跑出来。但是我对整个行业落地的一些实际执行过程中的一些变化，是肯定没有在做一些负面的。一些套路的层面那么那么敏感，所以其实我脑子里很多的一些想法，在他们看来其实已经过时了。 说话人 1 01:16:48.710 虽然可能三个月以前会，但现在 AI 的时代，一周一个变化，三天一个变化。所以其实我们有很多，我们看到的投流报告也好，脑子里觉得更新用户的事情也好，在过去的半年，甚至过去的两个月内，已经发生了非常大的变化。那我们今天呢，就要邀请我们的企业家一起来讨论一下，有哪些。特别是在 AI 大出海这个场景里面，有哪些问题是值得现在拿出来。非常简单，大家先自我介绍一下吧。我们对，轮流来就好。对，就每个人只能够三句话，不要讲太多。对，每个人三句话，先简单自我介绍一下，过了我可以再写。大家好，就是我叫Apple。大家好，我叫Apple，我是我们的 AI 产品的产品经理，同时也给我们的 AI 产品做产品经理。我的工作可能比较细，就是会给我们的客户去做。 说话人 4 01:18:29.440 大家好，我是珠海佳邦物流的经理，我们公司的主要业务是做珠海代理，就是报关，还有代理的代，代客的放是美国酒店。 说话人 4 01:19:06.350 是一家上市公司的营销总监，是负责人，然后是带过百人团队。但是这家公司呢，达到了大概就是 top one 级别。后面呢，我就自己成了一个OGC，就做到了海外的社媒垂类第一。 说话人 1 01:19:38.890 我们先从这开始吧，给我介绍一下。我们现在讨论的第一个话题，主要是关于国内，我们中国国内的出海的基本的这些事情。最近发生的比较大的事情，就是 AIG 的这些模式，或者 AIG 的这些模式，包括它的。原来可能会认为国内的公司的开发能力是非常强大的，中国人互联网非常强，所以我们。 说话人 1 01:20:14.370 多了，人家老外没有见过的稀奇的东西，对吧？他们觉得我们微信都非常强。 说话人 4 01:20:19.810 那现在滴滴过来了以后，实际上大家也知道，最好的 AI 的模型，目前还是国外的，所以是不是国内的这些 AI 的团队已经够好了？这方面是不是还有问题？这个问题，你你大概先聊一聊吧。开场就是王炸级的难题，就我觉得我们无可去评判国内和国外的团队的这个水平，但是我见了很多。 说话人 4 01:20:58.630 那其实我感受到的更多的东西是，我们的一些在国内企业，早就出海的，其实本质上我觉得跟海外的团队有一个，在我看来就是海外团队更难的就是做精，就有一个词叫做ICP，就是你的理想用户的画像，这个人群到底是谁？然后他出现在哪些地方？然后你该怎么去触达？对，他们是专门有这个 ICP 同时有在做这些。 说话人 4 01:21:29.000 去做一个解决方案，就类似于之前那个伽马，就是那个大家应该也都知道，就是他是一个做 PPT 的，当时他也是拿了几亿美金的一家公司，在非常短的时间内。但是这家公司，伽马的创始人，他在做这件事情之前，就是融资之前，他是大概找了一个剧本，这种社媒平台上大概 3 万多的KOL、 KOL 去，KOL、KOL、 KOL1 这种人去，他说，那你们做 PPT 或者做一些简历来产品，会碰到一些什么问题？然后他把每一条好的都录下来，然后去带到自己的产品里面去，而且那个时候他还没有自己的一个。国内的很多团队有上百人，需要几个研发人员，几个研发团队去做这件事情。但我们通过项目立项，然后再去做方案。但是海外他很多时候，还有一些 TikTok 上面的一些头部的一些公司，包括之前很火的，你可以看到最火的那个，他们。 说话人 3 01:22:43.020 我觉得就是中国的企业，和就，假如你想要出海，你至少要考虑你的这个初心，你，你把用户放在了哪个点上？我觉得这是我看到的一个本质上的一个区别。 说话人 1 01:23:00.460 就其实中，我知道，其实中国的这些企业对用户的洞察是非常的。所以你可以介绍一下你们公司在用微信的平台方面做了些什么。要背包吗？我想出去转一下，你还不在这是吧？好。我把包放这。好。那我也拍拍你。我把包背着。万一万一我待会晚点回来，让我背包太。也没事，问题不大。 说话人 1 01:24:00.080 飞书会注册它的APP，包括它的产品。那飞书注册起来都会有非常高的用户粘性，包括说获客的费用也非常高。但是中国人的大部分的想法都认为说中国人的人口这么多，海外的人口这么多，更更寄希望于说飞书的一个特别好的项目，有一个游戏的项目上面，能够在这个有更多的一个市场变现。 说话人 1 01:24:35.670 我觉得看阶段吧，因为不同的，在这个开发者，比如说在这个阶段，他可能是因为有些阶段他确实是要去，但是我们的产品的。 说话人 1 01:25:10.340 是我觉得不管是国内做 AI 产品，还是国外做 AI 产品，我们在做的是不同的事情。区别点可能是在于说，我想为什么地方人服务？因为像我们也看到很多的做 AI 产品的，他们做的是 AI 工具类型，或者说 SAAS 类型的，或者说是为整个。国内以外，我们来做一个替代。但这点的话，如果我们要做一个国内市场，它其实是有一个同类市场，因为在中国人力非常便宜，一个大学生一个月 8000 块钱，天天跟你干的哈哧哈哧。所以对于中国人来说，你跟他说要把人力优化掉多少，其实他没有那么，没有那么在意，不是那么的一个困难。但是我们会发现，他替代掉的一个做执行的人，我们就增加了一个做判断的人。 说话人 1 01:26:00.410 对，所以对于很多 AI 产品公司来说，我觉得如果他做的是工具项，应该要去发掘一些海外的用户的痛点。一些小众的国家，他们的一些困难，因为在一些小众的国家，他们可能没有那么适配，相对的一些工具类的东西去使用，或者说对于他们的宣传没有那么的用，所以他们的效率很低，他们的人员工资又很高，对他们来说可能一些 a 部分的产品，他们去挖掘一些资源，可能高利润的市场可能会是一个最佳选择，而不是在国内的这样子一个竞价环境，因为很多我们可以看到在抖音上很多产品。 说话人 1 01:26:40.180 说今年的 AI 又给企业做出了多少多少的盈利，这种情况可能会发生，它可能只会发生在某些特别特别垂直的领域，它的业务 SOP 非常规范，包括它的业务可能大多数都是一个自动化的工作替代点，那本质的其实对于 AI 是我们是可以做到非常回归性的，所以对于一些可能想要做一些更小的一些。 说话人 1 01:27:04.290 如果说一些综合的公司来说，帮助我们就是发掘海外真实的用户，然后解决一些困难，这可能是最好的一个路径。说的非常好，我突然想到一个问题啊，我们可以随时想随时来答，就是执行环境的问题，你们觉得中国的 AI 出海是需要在海外打团队，还是说我们大多数都在，然后在海外做相关。 说话人 4 01:27:41.160 因为其实在各国，我们华人是非常受欢迎的。有不同的观点吗？还是大家都同意？因为从我们在各个国家的经历来看，还没有哪个国家的人民，真的没有华人那么深刻的接触到我们的一些生活习惯，或者说他的一些饮食习惯。 说话人 1 01:28:38.510 我们的路径就是我们谈的是中国的 AI 数，其实也是中国人的数。 AI 数不光是软件数，不光是游戏数，更多的是我们真的要买张机票，坐飞机。对，我们物理也有数，我们其实其实包括在硅谷，然后在在日本，你很多地方看到了中国人，中国的餐厅，中国的其实原来我们只有在长沙会看到很多中国人，现在你走到各种地方都会看到中国人。所以说这个时候大家要看到，其实整个中国的 AI 数，整个中国文化的数。那我们第二个话题，第二个话题，第二个话题是关于流量的。 说话人 1 01:29:33.870 其实现在呢，我也是这种观点，就是其实我们可以用 AI 拿到很大的流量，因为 AI 是一个非常好用户的东西。对吧？ 说话人 4 01:29:44.390 如果我们都用会，用的，它用的好以后，我们其实完全有能力去有各种办法去拿到流量。所以呢，是不是我们 AI 算法。 说话人 4 01:30:13.640 是谁用 AI 去拿？谁用 AI 去拿？以及第二个是，第二个是，就是，是不是我们刚刚说的？因为我们现在接触到的所有的 AI 里面，我相信除了本身 AI 的工具，或者你刚才讲的之外， AI 运用最广泛的可能真的是我们现在所擅长的短剧。因为短剧在 AI 的生成上是非常明显的，从之前我们生成的一些。直接生成剧，无论是漫剧还是真人剧，这些都是 AI 非常利好的一个点。然后说起流量的话，确实有很多用 AI 去生成的批量的素材，用 AI 去批量去上广告，一定程度上呢， AI 确实能够带来前期的一些流量的红利，因为有一些广告卖给他之后，他在你上广告初期的时候会有一个，我们把它定义为一个测试流量，这部分的流量也是非常优质的，它的利润是非常好的。但是同时我们也要清楚的知道。低量化，它都是会有非常高的重复性，人性化。 说话人 4 01:31:37.400 最后如果真的要产出，到底是 1000 条 AI 的相关的，无论是广告也好，素材也好，它的转化率到底在多少？上上去了之后，这个效益能不能够复用？ AI 能不能够去复用？这一些都后续是需要成本去做的。所以 AI 能够给大家带来初期的，能够在，在过规模的时候起到很大的作用，但是最后它能不能够落地成非常好的用户的转化，或者说高价值的用户能不能非常有很高的粘性，这个我觉得不一定说。我说个观点，这个这个洞察其实是我。 说话人 1 01:32:28.860 因为这个出来以前，我就发现这个事情， AI 非常，因为 24 年就就那个，像GPT4，它非常懂人，非常能给你带来情绪价值，所以其实我们可以通过这种办法获得很多流量。但当时呢，我自己有两个观点，第一个你可以这么干，你不建议这么干，所以其实大家在投流方面花的钱就变得更多了。所以当时我们买了像 Google 的股票，就我们觉得平台其实是错误的，但。其实对于我们创业者来说。建的时候，你可能没有旁边那个更愿意建的人，是吧？那所以这个时候我们应该怎么办呢？这个，你刚刚说的时间，其实如果大家在做公海投流的话，应该已经在投放上有一个词叫做高流，最开始这个词出现是基于电商的出现的，后来它到现在为止，它也是出现在了很多小说跟短剧的投放上。 说话人 4 01:33:37.280 依然，一到两个投放方式就是批量化，确实是通过 AI 进行批量化，去抢到首波的流量。但是头部的，无论是头部的玩家还是刚出来的玩家，一高流批量化的这种形式，它都只是一个占比的问题。你最高价值的那一条广告，必然是你创意最好，最受用户喜欢的，而不是一条 AI 生成的广告。 说话人 1 01:34:03.640 那其实 AI 生成的并不是用户最喜欢的。那也不一定，因为它是属于。概率问题，你第一次推送我可能是1万条，这1万条当中我可能有个 1/ 10000 是用户喜欢的，那接下来的工作就是你怎么把这 1/ 10000 去放大？所以下一个问题，我一直，我一直，我们至少从投资和投资回报率的角度来说，我们一直会讨论这个问题，就是大家都在。 说话人 1 01:34:31.260 花钱买流量的效率会变得高了以后，流量之后的瓶颈在哪里？是不是如果大家都有，某个粉丝就拿到很大流量了，大家的差异化在哪里？这个我可能会不太一样，就是我可能会觉得，对一家公司来说，它找流量的效率和垂直度可能会要优于它。做了多少内容？打个比方，如果今天我要做一个 AI 产品的讲解，我可能不会先想着说我要去给他用 AI 去做多少内容，或者去花多少钱，我想给他一个生成，生成多少的视频和图片，我可能会先想我要去哪里获得内容，但是去哪里获得内容，这个事情是一个非常专业的事情。如果没有深入的设备，我就完全不知道，但是我觉得 AI 可以， AI 可以帮我去全网搜索，有哪些地方。 说话人 1 01:35:31.900 是我们的流量帮助，因为新仓是有大量的这个产品的存在，但是没有人，或者说没有服务商，会为了我们去专门去这些地方找流量。因为服务员会找到他，他可能会有一些论坛，会有一些手机论坛，或者说会有一些垂直社区，那里面有大量的需要的流量，但是我不太可能能找到他们，或者说这里面去投放。这些流量对我来说是非常稳定的，也是非常健康的流量，那可能第一步，对于 VIP 来说，就会有很多很多的赞。 说话人 1 01:36:05.680 会需要通过我们的排期，通过我们的计划，然后怎么样去渠道里面去发东西？所以还有一点就是我们要怎么样？ VI 可以生成内容，那还有一点是我们要怎么样用合规的方式去规避到平台的风险？假如说我要做我们平台，那他肯定是会，因为他是有一定门槛的，比如说我要做我们的，那他一定是有门槛的，那这个时候我们的门槛其实就不是一个 VI 能够生成多少条内容，而是我要怎么样才能够在他更加合规的范围。但是允许范围内去获得他的流量，又不像他一样，可能模板范围就要说很高。 说话人 1 01:36:45.950 对，但是我如果让 AI 去自动化的生成，自己去注册账号， AI 去接入这个账号，自己去上面发东西，不好意思，可能第二天就上面没有了，或者可能 10 分钟以后这个号就没有了。那这个就会产生一个不同的三角，就是说我获取流量的精准度和我获取流量的获取流量的价格，还有就是获取流量的一个量级，这三个可能是一个不同的三角。我可能如果投广告，那我可能在一定程度上保证我的ROI。有没有那么长期或者说那么有高粘性的用户？因为我们最深入做社区，做一些比较深度的一些渠道，他可能他能带来的用户很高质量，他成本相对来说比较低，那他是怎么管理的？那可能在这个过程中，我们就思考一下怎么样把这三角用 AI 打算化的方式，或者再加上我们中国当地的一个比较优势，就是我们的成本很低，怎么把这三者去结合起来去做这个事情？因为之前可能，可能大家都想，比如说我们找 10 个大学生，他们去帮我们运营一些账号，运营一些。 说话人 1 01:37:57.860 现在没有 AI 的时候，这 10 个大学生他不能有那么深度的认知，他现在有了 AI 了，我可以让这 10 个大学生都变成一个至少是一个 60 分的这个行业里面的专家，让他再去运营，但是这个时候这个可能性就稍微会打开一点，我就说我可以用非常便宜的价格获得 10 个 60 分的比较深度的专业的内容。 说话人 1 01:38:18.500 那下一步是什么？下一步可能就是我要找到一个真正有那么深度了解的一个人，他有这样一个深度的这样的话，对我这个垂直行业，那他。一套系统，我只需要这样一个什么，就能做很简单的复制粘贴，做很简单的备份恢复的工作。那让 AI 来代替代替代替这些大学生，甚至大学生的大脑，去做这些各种工作，去做这些非常专业的这些数据的维护和增长。这可能是我们每个厂，每个公司在 AI 时代都要去思考，自己要怎么样才能够去，把工作不同的增长上去，去进行探索，更更精准的用户。 说话人 4 01:39:05.250 说。我想补充一下，就是大家前面刚才在聊的其实是流量怎么来，对吧？我想说的是流量来了以后怎么用？怎么为我们最大化的内容？其实有一个非常经典的一个黑客模型，增长黑客的一个模型，我们一般叫做ARR，第一道呢就是获取流量，第二道呢就是对这个用户获取到的流量会进行激活，第三道我们基本上就是会让这个用户就是。购买，就是我们一般来说会叫做销转。第四道就是对它进行一个对对对，刘总，不好意思。 说话人 4 01:39:49.820 第五道就是裂变，对，基本上是一个这么一个模型。在我们的这个漏斗模型当中，其实能放大的以及 AI 能做的，就不仅是前面的第一道，就第一道是我们这两位嘉宾比较擅长的部分。对，后面的部分呢，其实是应该要要由这个产品的团队和这家公司，去深耕，去从刚才你们讲的。一些画像，一些数据，去挖掘出一些就是产品的一些可能性，把它变成一个产品细分出来的一个，一个功能点。对，慢慢的会把这些用户就留存在我这个产品里面，它会长期的留存在里面。后面就出现了，这个东西有口碑，有品牌，就有了裂变的这个流程。对，其实它整个来说是一个完整的一个环节，那我们如果说从单一的一个视角去看它。调研很多。 说话人 1 01:40:52.700 嗯，对，我非常同意啊，其实 AI 带来的是整个内容传播方式的变化。我们不只是在最前端，就是获客或者获取流量的这一端， AI 可以带来非常大的一个瓶颈。当这个流量来了以后，怎么把流量转化好？或者我用大家普通人都听懂的话，就是当你看到了那个非常让你开心的视频以后，你后面怎么能够持续的获得好的服务？你在上面花了钱，还说它好，而不是花了钱就回去什么。就会把你的每一个产品的缺点也放大，所以你的每一个产品本身就变得很重要，这是我刚刚说的这个工作。所以其实我们不光整个的 AI 在流量获取端只是生成一些好看的东西吸引大家来看，更多的我们通过 AI 去赋能我们的产品端，服务端，包括后面的转化裂变和二次转化，形成我们自己的联盟，然后把这些流量让用我们公司的话吧，不能让大家玩的太。 说话人 1 01:42:11.380 那流量的话题就聊到这里了，我们下一个话题就聊盈利模式。其实前面的分享也聊到了很多，就是 AI 时代的整个盈利模式的一些变化。我说一个我自己的洞察，最大的一个变化就是从商业模式上来讲，我们做 AI 行业的公司的边际成本不一样了，因为要烧空了。原来我们的模式是说大家一起去想尽办法开发一个东西，只要它能火，它就能爆。它要是不火呢，我们开发的成本放在那边，后续就不知道怎么办了。但现在我们的任何一。你只要上线了，他肯定都要消耗你，你给用户试用，可能不报还好，报了有可能你报不了这么多。我跟大家，就你你开个免费试用，然后发现用户拿出来非常好用，甚至还有中转站的功能。然后你如果把免费用户的关掉呢，大家一下子用户又走光了。那这个问题就来了嘛，就是我们现在的 AI 产品，尤其是这两个月，我想问问大家观察到的。现在的运营模式有什么大的变化？以前你看到有什么好的案例？ 说话人 4 01:43:26.580 我接你刚刚说的被薅羊毛那个话题啊，我有个朋友，他们是做智算的，就是算力修改这一块，他之前就是国内和国外都各开了一个平台，国内那个他们被做成了闲鱼的攻略，就是如何去免费的薅你们羊毛。对，就在那个平台上，他们公司一夜之间 3000 万就没有了，就这样子，然后第二天进资是。环节。 说话人 1 01:43:53.870 给你一个小惊喜。我有一个朋友，我跟你说，他们。他是卖闲鱼攻略，一块钱一份。 说话人 4 01:44:04.690 对。 说话人 1 01:44:05.290 有的还不止一块钱一份，他还把闲鱼攻略变成知识付费了。 说话人 4 01:44:10.610 我好像当时。 说话人 1 01:44:14.530 有有没有，有没有其他嘉宾有没有看到？ 说话人 4 01:44:19.290 我们自己看到的就是，当 AI 它让大家的成功或者失败，它的结局来得更快，就是因为我。 AI 它始终是一个工具，具体怎么去用，或者哪些人去用，这些都是最终还是由我们来决定的。虽然我们公司也在各种争议，但是最后还是得由我们去争议，才会形成一套体系。所以最后所有的，如果说没有用 AI 之前，我们可能这个事情要花一个月，但是用 AI 之后，我们可能花 10 天就能得到一个结果，这是一个快速验证，并且能够得到结果的一个方。一些复杂的，或者说一些系统化的东西，那肯定是最厉害的。 说话人 1 01:45:15.390 行，没事没事，我分享一个观点吧，我分享一个观点吧，我自己其实有一个，我最近一直在遵循一个理念，叫叫叫带着你的 agent 来玩。就是我们告诉用户，请带着你的 agent 来玩，流量其实你自己付。我们提供一个工具，或者提供一个软件平台，你自己带你的 AJ 进来。 说话人 1 01:45:44.810 这个呢，比较经典的案例是啥呢？其实就是龙虾，其实就是龙虾，你看龙虾提供了什么？它只提供了一个开源的工具，它只提供了一个或者是一个平台，提供一个market，你要去用龙虾，或者你要去用爱马仕，你需要自己买。我觉得这种模式比较好的一个点在于说。 说话人 1 01:46:10.790 我其实给了用户更大的自由，我卖的是什么呢？我卖的本质上是我真正给用户提供的能力，那这个能力其实是就很多人会反驳我，说你这个东西 AI 就能开发，没错，所以我的生命周期很短， 2 月份时候。时候的龙虾和 4 月份时候的龙虾已经是完全不同的两个软件了。对吧？所以我们其实很多的 AI 时代的工具，它的变化都非常快， Codex 也好， Claude Code 也好，基本上每 3 个月代码就会全部重写。 说话人 1 01:46:44.300 那我们的收费其实不应该是 saas 的形式的收费，我们其实更多的应该你来的时候我就先把钱收了。真的，那来的时候就把钱收了，我直接是买断制的。其实有一些卖电脑的，我就不提名字了，因为国外其实有一些有一些平台已经开始做这种，其实是做买断制的。你分开买，你分开买，你不买也行，你不买我有开源的，开源的你就去用，你不会用，你也可以买我的技术服务教你用。所以我那个买断其实不一定是买我的那个软件本身，因为软件现在已经不值钱了，值钱的是我最后的交付。 说话人 1 01:47:25.350 这个交付大家从我们开发者会觉得很简单，把 CC 配上去就，我们三三个手机拖过去就解决了。但但其实很多人不会，行，那我们就帮你做交付。你们还有什么观点吗？关于这个云图设计。其实我刚感觉你说这个很像是游戏。就很菜游戏，因为我买一台游戏，我不会因为我在这个游戏上花流量，我给他花钱，但我可能人物上需要花钱。对，然后这里面，可能我真正为他花钱的点是在于说，这里面有很多跟我一样的玩家，或者说他整个游戏的体验我觉得非常好，那这个可能是，就是刚刚说的，职业啊，可能应该想会往这个方向去发展。这个对个人向游戏的收费模式，我觉得是。我非常同意啊，所以我们公司要全部过来。那个我其实还觉得。 说话人 1 01:48:23.750 很多的 AI 的软件其实越来越像游戏了，因为 AI 给我们带来，软件原来给我们带来的是确定性，我买了Word，我就会知道它可以排序，可以编辑文件。但是我买了这个Codex，我就不知道它能编辑什么，它什么都能干，就意味着我不知道它能干什么，所以我需要去探索，我需要去试，需要去玩，玩的过程中我跟很多朋友交流就形成了社群，形成了社群以后，你的朋友们他都是买了最新版本的，我如果没有买。 说话人 1 01:48:56.740 没有功效，现在这个游戏的逻辑是一样的，所以每天看到我们这些每天在玩 AI 的人，甚至我们用 AI 苏雅是用 AI 做分享，也是在不停地玩，这个客户或者我们的用户喜欢什么样的东西？本质上跟原来我们在玩游戏是做的游戏，就是不停地下副本，今天下的副本叫南北，明天下的副本叫黄北。行，那这个话题就聊到这里，还有一点时间呢，就这样，我们每个人提一个问题吧，然后。 说话人 4 01:50:03.920 确实对 AI 提了一些，但是呢，提到什么程度，这是目前的一个问题。 说话人 1 01:50:16.440 我可以回答的这个问题，本身是技术全审，我的体感大概是 90% 以上。在 AI 时代，可能唯一不那么容易被替代的岗位，可能是测试。对，包括说我说测试可能不只是功能上的一些大的测试，而是说用户体验的测试，因为 AI 它并不知道什么是真正用户体验。要可能什么是好的用户体验，或者说是高效的用户体验，就应该可能会没有那么容易替代产品经理角度出发的这样一个测试，但是其他代码开发的能力其实是90%，这个应该更高。 说话人 4 01:51:12.770 我觉得被替代更多的应该是那些共识性更强的部分。或者说从效率的角度来说，利用率越高，这个东西就越容易被替代。对，但它如果是一个边缘的东西，它如果解决掉这个社会上的问题不够多的情况下，我觉得它很难被 AI 标准化，因为 AI 能做的事情其实就是思考。 说话人 1 01:51:41.940 说到我的观点，我是觉得难就难在这，这个要看怎么定义这个，如果是我我我也是技术出身。写代码的这个事情是完全不需要的。我们作为开发者来说，我原来在，我们作为开发者，其实很多的工作是在向上管理或者向客户管理，我觉得这部分反而更重要。我们现在是要管那个AI，让他们不要越界，让他们不要做不对的事情，或者让他们要做对的事情。那什么是对的事情呢？我们需要。去各种锻炼，各种沟通，你 AE 的期间还要不停地去判断这个事情大概有多大的风险。 说话人 1 01:52:29.800 这件事情从我的角度来说，必须要架构，所有的人都应该是架构师，那架构师你是不能不懂整个的技术，这个技术不是那个和管理，就像第一开始就是架构，你你怎么去架构整个的一个，不管是应用层面也好，还是细节层面也好，这是我的看法。就原来开发的工作是百分百做得到，但是原来开发的那些人，他其实有更多的工作要去做，这是我的看法。 说话人 4 01:52:59.720 所以我刚刚想说的就是，架构之前是判断，判断之前是目标，对，就是。 说话人 1 01:53:06.810 分成三段，目标很重要， KPI 不重要，对吧？因为毕竟可以一下把一干到100，但是人才能把人干到一，所以架构师是从 0 干到 1 的，只要我们能把人干到1，毕竟就能把人干到100。那蔡总。 说话人 4 01:53:33.390 就是我想一下，随便问是吧？就是你们觉得怎么样的团队，他做增长会成功？对，我觉得可以可以聊一下这些。在我看来的话，一个是，他一定就是刚刚说到的，一个是目标明确，第二个。 说话人 4 01:54:07.720 是更容易成功的。当然这中间一定要具备两个能力，我觉得第一个是接纳，因为包括说现在 AI 变化越来越大，所以你一定要去接纳这些市场上的变化。第二个就是学习能力，如果说你学习能力跟不上，最开始的时候起点再高，其实也是走不动的。 说话人 1 01:54:32.200 我觉得可能前面你说的那个就是业绩，我觉得如果这是我公司，我自己的员工在这个岗位上做销售，我一定是希望他的手上能充满业绩，因为这个行业。他可以没有那么专业，当然肯定要有学习力，他可以没有那么专业，因为在 AI 辅助下，他可以很快的学习和成长。但如果他没有热情，我觉得我们可能会直接给他打个差，因为这表示他不会深入的去跟我们科技沟通，不会深入的去分析我们的市场，不会深入的去放到最新的最底层的需求里面去看，到底他的一些需求是我们没有解决的。 说话人 1 01:55:10.600 我说一下我的观点，就是我跟我的一些朋友啊，跟他们这么说的，你不要把自己想象成那么高。你就去做地推，能不能把你东西卖掉？如果你能把东西卖掉，但是花的钱还是那么好，你就把整个过程全部拍下来，让每个团队人写日记，把这个日记给他，让他去做。就如果你没有AI，都能把这些都做出来，就你能把这个 0 到 1 做出来， AI 能够帮你做 1 到100。那我可能问的比较尖锐一点。 说话人 1 01:55:51.330 其实我想问一下两位，在现有那么多人工智能压强的情况下，你们哪些是你们觉得可能是有产品的？就是它会被大模型最终替代的产品。对我来说很简单，一句话就是，所有你想以数据作为壁垒的产品都是有产品的。我不知道大家有没有听懂，或者大家有没有什么理解，就是我们产品有两种壁垒，大概分两种，第一种是我真的真的好用。 说话人 1 01:56:26.910 第二种呢，其实是我自己有了一些行业账号，做了一个，比如说律师的这种，医生的这种，这种叫有数据的。另外一种就是产品真的好用，比如说manus，比如说叫控，控，所有以数据为主的东西，你很容易就被淘汰了，因为数据应该属于用户，不应该属于你。当然如果你有你自己独家的数据，那这是你的。 说话人 4 01:56:56.750 我的一个逻辑其实更倾向于说。客观事实的分类，因为我们现在在书海，我们说的 AI 产品中确实有很多是出现客观事实，因为比如说有一些天气的APP，这种 AI 相关的，或者说有一些关于社交规范的APP，这种就是跟客观相差会比较大的，这种。 说话人 4 01:57:32.340 刚才。 说话人 4 01:57:45.240 现在的这个想法，集中用三个词出来，总结一下今天我们的交流和今天的想法。 说话人 4 01:58:00.240 我更倾向于有一个系统化，我一直相信 AI 它真的，从现阶段，因为过去 AI 它有那么多，那么高的专业性的发展，但是从现阶段呢，我一直认为 AI 是准备的一个工具。但是，无论是这个产品，还是这个，它一定要有一个系统规则，以及创新规则，要有一个接口，这样可以让你产生新的想法。我觉得我们的关键词叫前瞻性，包括我们今天做这个门店也是一样，其实我们大家其实是预判未来，可能哪些地方会发生一个转型场景，未来哪些产品可能会比较快，哪些产品会比较慢，所以我觉得前瞻性很重要，如果没有前瞻性。 说话人 4 01:59:01.940 三个词还是一个词？我我我的是被看见，就是我觉得做产品的最高维度就是你的用户用了你们这个产品了以后，他觉得他自己的整个状态，就是为什么叫 Code for Living？其实潜台词代表的就是你的状态是非常好，他非常享受在这种状态之下。 说话人 1 01:59:34.590 最后就总结成了三个词，叫系统化、前瞻性、被看见。这就是 AI 素材我们最后的总结。今天呢，有没有观众要提问的？如果没有，我们就结束，大家可以私下交流，数到三三，好，那今天就结束。 说话人 4 02:00:02.900 谢谢主持人，谢谢大家。 说话人 1 02:00:11.860 喂喂喂，所有的嘉宾上来，我们合个影吧。 说话人 1 02:00:42.900 在这边吗？在那边。哪边？还有。对，我是在这里。涛哥，涛哥去。涛哥出去了一下，刚刚在这，现在出去了。 说话人 1 02:01:02.270 你要回去啊？差不多吧。这么快？他。你不再跟涛哥聊会吗？涛哥，他今天不是去其他地方吗？没有，他刚一直在这啊。对，他现在出去一下，待会我们晚上。齐了吗？我们晚。往前走两步。好，OK。我来看我，3、2、1。 说话人 2 02:01:32.270 他现在是出去外面溜达。 说话人 1 02:01:38.030 对，大家一起比个赞好不好？我们对。待会就回来。来。 说话人 1 02:01:49.830 OK。刚刚论坛的嘉宾不用吗？