11 AI产品的冷启动悖论

没用户 → 没数据 → 产品不好 → 没用户

好产品需要数据 ↔ 数据需要用户 ↔ 用户需要好产品

推荐系统:
  - 需要用户行为数据才能推荐准确
  - 但新用户没有历史数据
  - 推荐不准 → 用户流失 → 更没数据

个性化AI:
  - 需要了解用户才能个性化
  - 但新用户是白板
  - 不个性化 → 体验差 → 用户流失

传统产品:
  - 功能是固定的,不需要数据就能用
  - 第1个用户和第100个用户体验一样

AI产品:
  - 功能依赖数据,没数据体验差
  - 第1个用户体验最差
  - 最容易流失的恰恰是最早的用户

平台需要买卖双边 ↔ 买家需要商家 ↔ 商家需要买家

传统平台(如淘宝):
  - 早期可以用"补贴"冷启动
  - 先补贴一方,吸引另一方

AI平台:
  - 补贴解决不了"产品质量"问题
  - 用户来了,发现AI效果差,补贴也留不住

某AI客服平台:
  - 需要企业客户提供对话数据
  - 需要对话数据才能训练好模型
  - 需要好模型才能吸引企业客户

结果:
  - 早期客户得到的是"半成品"
  - 满意度低,口碑差
  - 后续获客更难

用户需要信任才会用 ↔ 信任需要案例证明 ↔ 案例需要用户使用

原因:
  1. AI有不确定性(可能出错)
  2. AI是"黑盒"(用户不理解原理)
  3. AI涉及数据隐私(用户担心泄露)

结果:
  - 用户观望,不敢第一个吃螃蟹
  - 没有早期用户,就没有成功案例
  - 没有成功案例,更没人敢用

AI法律文书生成:
  - 律师不敢直接用(怕出错丢客户)
  - 要求"先证明可靠"
  - 但不用就没法证明
  - 陷入僵局

解决方案后面讲

"我们先积累数据,等模型训练好了,再推向市场"

1. 数据从哪来?
   - 自己造数据:成本高,不真实
   - 买数据:质量差,不适配场景
   - 爬数据:法律风险,数据质量无保证

2. 时间成本
   - 等数据可能要半年到一年
   - 市场窗口可能已经关闭
   - 竞品可能已经起来了

3. 需求变化
   - 你认为的"好",用户未必认同
   - 闭门造车,可能方向都错了

某AI写作工具:
  - 花了8个月训练模型
  - 用爬取的公开文章作为数据
  - 上线后发现:
    * 生成的文风和目标用户不匹配
    * 8个月的努力白费
    * 竞品已经占领市场

"我们先补贴/免费,吸引用户,积累数据,
 等产品好了,再收费"

1. 吸引的是"羊毛党"
   - 免费时来,收费就走
   - 不是真正的目标用户

2. 数据质量差
   - 薅羊毛的用户随便用
   - 产生的数据是噪音,不是信号
   - 反而污染了模型

3. 养成错误预期
   - 用户习惯了免费
   - 后期转收费,用户大量流失
   - 口碑受损

某AI设计工具:
  - 前6个月完全免费
  - 积累了10万用户
  - 开始收费($10/月)
  - 结果:
    * 95%的用户流失
    * 剩下的5000人,大部分是专业用户
    * 发现早期用户根本不是目标用户
    * 浪费了6个月和大量资金

"我们要把产品做到最好,
 第一印象很重要,不能让用户失望"

1. AI产品永远无法"完美"
   - 总有edge case处理不好
   - 总有场景覆盖不到
   - 追求完美=永远不上线

2. 错失反馈
   - 真实用户的反馈最宝贵
   - 闭门造车,不知道哪里需要优化
   - 完美主义导致方向错误

3. 资源耗尽
   - 追求完美,开发周期拉长
   - 资金耗尽,还没上线
   - 团队士气低落

早期:人工为主,AI为辅
中期:人工AI各半
后期:AI为主,人工为辅

目标:
  - 理解用户需求
  - 积累真实案例
  - 建立初始数据集

做法:
  - 用户提需求
  - 人工完成(假装是AI)
  - 过程中记录所有细节
  - 提炼成训练数据

优势:
  ✅ 用户得到高质量结果(满意度高)
  ✅ 积累真实需求和案例
  ✅ 验证产品方向
  ✅ 建立口碑

做法:
  - AI生成初稿(70%)
  - 人工审核修改(30%)
  - 交付给用户

优势:
  ✅ 提高效率(不再纯人工)
  ✅ 保证质量(人工把关)
  ✅ 持续积累数据
  ✅ AI逐步接管

做法:
  - AI自动完成(90%)
  - 人工抽检(10%)
  - 问题案例人工修正

优势:
  ✅ 规模化(AI处理大部分)
  ✅ 质量稳定(数据飞轮已形成)
  ✅ 成本可控(人工占比低)

Scale AI(数据标注平台):
  - 早期:创始人亲自标注数据
  - 给客户的感觉:全自动AI
  - 实际:CEO手工标注

逐步:
  - 雇人工团队标注
  - 训练AI辅助
  - AI+人工混合
  - 最终:AI为主

结果:
  - 估值70亿美金
  - 成为行业标准

启示:
  用户要的是"结果",不是"技术"
  早期用人工,完全OK

不要一开始就做"通用AI",
先做一个极窄的场景,做到极致。

1. 数据需求少
   - 窄场景,1000条高质量数据就够
   - 通用场景,需要100万条

2. 用户期待低
   - 用户知道是"专用工具",容忍度高
   - 不期待"什么都能做"

3. 迭代快
   - 场景清晰,知道怎么优化
   - 快速形成数据飞轮

4. 容易建立口碑
   - "在XX场景下,这是最好的"
   - 比"什么都能做,但都不精"更有说服力

不要选:
  ❌ "AI写作工具"(太宽)
  ❌ "AI设计工具"(太宽)

要选:
  ✅ "小红书种草文生成器"(够窄)
  ✅ "电商主图设计工具"(够窄)
  ✅ "周报生成助手"(够窄)

标准:
  - 用户群体明确(能准确描述)
  - 使用场景高频(每周至少1次)
  - 需求标准化(有模式可循)
  - 可量化价值(节省X时间)

目的:
  - 理解场景的所有细节
  - 提炼模式和规律
  - 建立质量标准

做法:
  - 亲自为100个用户提供服务
  - 记录每个案例的特点
  - 总结共性和差异

产出:
  - 场景know-how文档
  - 初始训练数据集
  - 质量评估标准

做法:
  - 用100个案例训练AI
  - AI生成 → 人工对比标准 → 修正
  - 修正后的数据继续训练

循环:
  - 每100个用户,迭代一次模型
  - 逐步提高AI占比

此时:
  - 用户使用 → 产生数据
  - 数据优化 → AI更准
  - AI更准 → 用户满意
  - 用户满意 → 更多用户

进入正循环

Jasper(AI营销文案工具):

第1步: 只做"Facebook广告文案"
  - 场景极窄
  - 用户清晰(FB广告主)

第2步: 创始人手写模板
  - 基于自己做营销的经验
  - 提炼出50个模板

第3步: 用GPT-3填充模板
  - 不是完全AI生成
  - 是"模板+AI"

第4步: 用户反馈优化模板
  - 收集高转化的文案
  - 反向优化模板

结果:
  - 第1年ARR $7M
  - 第2年ARR $89M
  - 垂直场景冷启动成功

不要从0积累数据,
借用已有的平台/数据/用户。

例子:
  - Notion AI:借Notion的用户
  - Grammarly:借Gmail/Google Docs的场景
  - GitHub Copilot:借VSCode的开发者

优势:
  ✅ 有现成用户(不用冷启动获客)
  ✅ 有使用场景(用户在干什么清楚)
  ✅ 有数据基础(用户历史行为)

劣势:
  ❌ 受平台限制
  ❌ 分成比例高
  ❌ 平台可能自己做

做法:
  - 用公开数据集训练基础模型
  - 用少量真实数据fine-tune
  - 快速达到"可用"状态

公开数据集例子:
  - 文本:Common Crawl, Wikipedia, GitHub
  - 图像:ImageNet, COCO
  - 代码:GitHub公开仓库

注意:
  - 公开数据只能做基础
  - 真正的价值在"垂直场景的私有数据"
  - 不要完全依赖公开数据

做法:
  - 找有数据的公司合作
  - 你提供AI能力,他们提供数据
  - 共同服务他们的客户

例子:
  - AI医疗:和医院合作,用医院的数据
  - AI法律:和律所合作,用律所的案例
  - AI金融:和银行合作,用银行的交易数据

优势:
  ✅ 快速获得高质量数据
  ✅ 有现成客户
  ✅ 降低获客成本

劣势:
  ❌ 利益分配复杂
  ❌ 数据所有权问题
  ❌ 扩展受限

不要一开始就做"全自动AI",
先做"AI增强的工具"。

承诺: "AI自动帮你做XXX"

问题:
  - 早期效果不好,用户失望
  - 用户期待高,容错率低
  - 一次失败,永久流失

承诺: "AI帮你提升XXX效率"

优势:
  - 用户期待合理
  - 即使AI不完美,仍有价值
  - 容错率高

产品: AI写作助手

功能:
  - 用户写作
  - AI实时提供建议(不自动修改)
  - 用户选择采纳或忽略

优势:
  ✅ 用户保留控制权
  ✅ AI准确率要求不高(建议嘛,不准也没关系)
  ✅ 用户容忍度高

数据积累:
  - 用户采纳/拒绝建议 → 训练数据
  - 逐步提高准确率

产品: AI设计工具

功能:
  - AI生成多个设计稿
  - 用户选择一个,再手动调整
  - 最终结果是"人+AI"

优势:
  ✅ 节省用户时间(不用从0开始)
  ✅ 质量由用户把关(AI不完美也OK)
  ✅ 用户有成就感(最终是我调整的)

数据积累:
  - 用户的调整方向 → 训练数据
  - 逐步减少调整量

产品: AI数据分析

功能:
  - AI自动生成报表
  - 用户可以修改
  - 最终一键导出

优势:
  ✅ 效率最高
  ✅ 但用户仍可干预
  ✅ 逐步建立信任

数据积累:
  - 用户很少修改 → 说明AI已经很准
  - 可以更放心地自动化

冷启动: Level 1(建议)
  ↓ 用户习惯,数据积累
成长期: Level 2(初稿)
  ↓ 准确率提升
成熟期: Level 3(自动化)

不要一开始就做Level 3

比用户数更重要

计算:
  Day 7留存率 = (第7天还在用的用户) / (新增用户)

标准:
  - >40%: 优秀(找到PMF)
  - 20-40%: 及格(有戏,继续优化)
  - <20%: 危险(方向可能错了)

如果留存率低:
  - 停止拉新
  - 先解决留存问题
  - 否则是"漏水的桶"

不是看"有多少好评",
而是看"用户愿不愿意深度对话"

好的信号:
  ✅ 用户提具体建议(说明真在用)
  ✅ 用户问"能不能支持XX"(说明有期待)
  ✅ 用户愿意视频访谈(说明够在乎)

坏的信号:
  ❌ 用户只说"不错,挺好"(敷衍)
  ❌ 用户不回复(不在乎)
  ❌ 用户提的需求很random(没真用)

衡量: 从数据产生到产品优化的周期

理想状态:
  - 每周一次模型更新
  - 用户能感知到"产品在变好"
  - 形成正循环

危险信号:
  - 数据积累了,但没用于优化
  - 或者优化了,但用户感知不到
  - 飞轮没转起来

衡量: AI做了多少,人工做了多少

目标:
  每月降低5-10%的人工占比

例子:
  - 第1月:人工80%,AI 20%
  - 第2月:人工70%,AI 30%
  - 第3月:人工60%,AI 40%
  - ...
  - 第10月:人工10%,AI 90%

如果人工占比不下降:
  - AI没在学习
  - 冷启动失败