16 AI产品的增长黑洞

Day 1: 1000个新用户(转化率高!)
Day 7: 剩200个(流失80%)
Day 30: 剩50个(流失95%)

AI产品的价值判断周期极短:
- 第1次使用:30秒判断
- 第2次使用:还给机会
- 第3次使用:几乎不会有

要么第一次就爱上,
要么再也不会用。

数据很好看:
- 注册转化率: 30%
- 首次使用率: 80%
- 完成任务率: 60%

团队很兴奋:
  "我们的产品很受欢迎!"
  "转化率这么高!"
  "继续加大投放!"

用户心理:
  - "免费试试看"
  - "反正不花钱"
  - "用一次就知道好不好"

用户意图:
  ❌ 不是真正需要
  ❌ 只是好奇
  ❌ 没有付费意愿

这些都是"假用户"

Day 1: 1000人注册
Day 2: 300人回访(回访率30%)
Day 3: 150人回访(快速下降)
Day 7: 100人回访(留存10%)

流失率: 90%

60%的人:
  - 第一次体验不好
  - "不如ChatGPT"
  - 再也不来

30%的人:
  - 试了几次,新鲜感过了
  - 没有养成习惯
  - 忘记了这个产品

10%的人:
  - 找到更好的替代品
  - 或者发现不需要

"留存率低,是因为用户量不够"
"我们需要更多用户!"
"加大投放,总有人会留下"

行动:
  - 增加广告预算
  - 各种渠道推广
  - 补贴/优惠吸引

结果:
  - 新用户增加
  - 但留存率没提升
  - 像往漏水的桶里倒水

Month 1:
  新增用户: 10,000
  月活用户: 500(留存5%)

Month 2:
  新增用户: 20,000(投放翻倍)
  月活用户: 1,200(留存6%,几乎没变)

Month 3:
  新增用户: 40,000(继续加大)
  月活用户: 2,800(留存7%,仍然很低)

问题:
  用户总量在增加,
  但留存率没本质提升,
  钱烧得越来越多。

获客成本:
  - 从$5涨到$20
  - 因为竞品也在投放
  - 流量越来越贵

用户留存:
  - 仍然只有5-10%
  - 付费转化率<2%

单位经济模型:
  - 获客成本: $20
  - 用户LTV: $15
  - 亏损: $5/用户

结论:
  用户越多,亏得越多
  增长=死亡

选择1: 继续烧钱
  → 资金耗尽,死亡

选择2: 停止投放
  → 用户增长停滞
  → 投资人失去信心
  → 融不到下一轮,死亡

两个选择都是死
这就是"增长黑洞"

传统软件:
  - 下载安装(门槛)
  - 学习使用(成本)
  - 配置设置(时间)

结果:
  - 试用的人少
  - 但试用的都是真用户
  - 留存率高

AI产品:
  - 网页打开(无门槛)
  - 输入即用(无成本)
  - 无需配置(无时间)

结果:
  - 试用的人多
  - 但大部分是"路过"
  - 留存率低

同类AI产品:
  - 底层模型相同(都用GPT/Claude)
  - 功能类似
  - 差异不明显

用户视角:
  "这个和那个有什么区别?"
  "试了5个,都差不多"
  "随便用一个就行"

结果:
  - 用户忠诚度极低
  - 随时切换
  - 谁便宜/谁送优惠用谁

"AI帮你10倍提效"
"AI替代人工"
"AI解决XX问题"

用户:
  "确实快了,但质量不行"
  "生成的内容需要大改"
  "还是得自己做,AI只是辅助"

心理落差:
  期待: 10倍提效
  现实: 2倍提效
  → 失望 → 流失

疯狂拉新 → 用户量增长 → 一部分留存 → 规模效应

精准获客 → 高质量用户 → 高留存率 → 口碑传播 → 增长

关键:
  前期慢,后期快
  不要追求"虚假繁荣"

目标:
  - Day 30留存率>50%
  - 不追求数量
  - 只要真正需要的用户

怎么找:
  ❌ 不投广告
  ✅ 手动邀请
  ✅ 朋友推荐
  ✅ 垂直社区精准获客

标准:
  用户必须是:
  - 高频需求(每周至少用1次)
  - 愿意付费
  - 愿意给反馈

宁可慢,不要假繁荣

基于100个真用户:
  - 收集反馈
  - 优化体验
  - 提高留存率

目标:
  - Day 7留存率>60%
  - Day 30留存率>40%
  - NPS>50

达到这个标准,才进入阶段3

此时:
  - 产品已打磨好
  - 留存率高
  - 有口碑

开始:
  - 适度投放
  - 但仍然精准
  - 监控留存率

如果留存率下降:
  → 停止投放
  → 回到阶段2

不要为了增长牺牲留存

用户用得越久,积累越多:
  - 历史记录
  - 个人设置
  - 训练数据

离开=损失这些数据

例子:
  AI写作助手:
    - 保存所有历史文档
    - AI学习了你的风格
    - 切换=重新开始

用户:
  "算了,继续用原来的吧"

显示:
  "你已连续使用23天"

心理:
  "都坚持23天了,不能断"

设计:
  - 快断时提醒
  - 断了后鼓励重新开始
  - 设置里程碑奖励

案例: Duolingo的成功秘诀

用户在产品里:
  - 加入了团队
  - 有协作项目
  - 有共享内容

离开=影响团队

例子:
  Notion:
    - 个人用户可能流失
    - 但团队用户很难流失
    - 因为大家都在用

固定时间自动提醒:
  - 每天早上9点:"写今日计划"
  - 每周五下午:"生成周报"

场景绑定:
  - 新建文档时自动出现
  - 收到邮件时自动总结

用户:
  "习惯了,每天这个时间就会想到"

与用户常用工具集成:
  - Notion
  - Slack
  - Gmail
  - ...

切换成本:
  - 要重新配置所有集成
  - 工作流中断
  - 太麻烦

用户:
  "算了,不换了"

让用户投入时间定制:
  - 自定义模板
  - 个人偏好设置
  - 训练AI学习风格

投入越多,越不想换

年付优惠:
  - 月付: $99/月
  - 年付: $999/年(相当于$83/月)

用户选年付:
  - 已付费,损失厌恶
  - 未来一年内不会换产品
  - 给了你一年时间打磨产品

AI写作:
  - 生成文章
  - 用完就走
  - 可替代性强

内容管理系统:
  - 不只是生成
  - 还管理你所有内容
  - 还分析效果
  - 还给优化建议
  - 成为工作流核心

切换=重建整个系统

阶段1: 单点工具
  "AI生成文章"

阶段2: 工作流
  "选题→写作→优化→发布"

阶段3: 系统
  "内容规划→生产→分发→分析→优化"
  整个闭环都在你的产品里

阶段3的留存率 >> 阶段1

✅ 高频使用(每周3次+)
✅ 完整使用流程(不是只试一次)
✅ 愿意付费
✅ 愿意给反馈
✅ 主动推荐朋友

策略: 重点服务,深度运营

❌ 偶尔使用(一个月1次)
❌ 只试用一次就走
❌ 不愿意付费
❌ 不给反馈
❌ 不推荐

策略: 不要花太多精力,让他们自然流失

早期就收费:
  - 即使很便宜($5/月)
  - 也能筛选出真用户

愿意付费=真需要

追踪:
  - 7天内使用3次+ → 真用户
  - 7天内使用1次 → 观察
  - 7天内0次 → 假用户

对真用户:
  - 重点运营
  - 主动沟通
  - 收集反馈

对假用户:
  - 自然流失
  - 不强求

早期:
  - 不公开注册
  - 只接受邀请
  - 或者需要申请

优势:
  - 筛选出真正需要的人
  - 用户质量高
  - 留存率高

劣势:
  - 增长慢

但对早期产品,这是好事

目标:
  - 找到100个真用户
  - Day 30留存率>40%

不追求:
  - 用户数量
  - 增长速度

只追求:
  - 留存率
  - 用户满意度
  - 产品体验

目标:
  - 基于真用户反馈优化
  - Day 30留存率>50%
  - NPS>50

不追求:
  - 大规模增长

只追求:
  - 产品质量
  - 核心功能极致化

条件:
  - 留存率已稳定
  - 产品体验已优秀
  - 有成功案例

行动:
  - 开始适度投放
  - 扩大用户群
  - 但持续监控留存率

原则:
  - 留存率下降 → 停止投放
  - 留存率稳定 → 继续增长

此时:
  - 产品成熟
  - 留存率高
  - 口碑好

可以:
  - 大规模投放
  - 快速增长
  - 不用担心黑洞

因为根基已稳