Z Circle 是關於人的欄目。
人是一切創新的源動力。在過去的十二年裡,真格一直專注投人哲學,連線起那些最真摯、勇敢、極具創新精神的人們。我們記錄他們的故事和旅程,希望你能從中看見自己,也期待與你相識相知。
憑藉 Taylor Swift(泰勒·斯威夫特)說中文以及郭德綱講英文相聲的影片,AI 影片生成工具 HeyGen 成為最近最受關注的產品。
2021 年,真格基金天使輪投資 HeyGen,並隨後再 Pre-A 輪持續加碼。聯合創始人(Entrepreneur In Residence,入駐創業者)。
徐卓(Joshua Xu)是 Snapchat 前 100 號員工,核心技術負責人,曾從 0 到 1 搭建 Snapchat 廣告平臺、推薦算法系統及機器學習平臺。我們與徐卓相識於真格精釀活動,他也曾參與真格的 EIR ProgramHeyGen 是一家擁有數百萬使用者的 AI 公司,是短影片內容 AI 口型匹配和翻譯領域最大的參與者之一。產品正式上線後,HeyGen 在 7 個月內實現了 100 萬美元的 ARR(Annual recurring revenue,年度經常性收入),並保持連續 9 個月 50% 的月環比增長率。11 月,其 ARR 達到了 1800 萬美元。
下面這篇文章於今年上半年釋出於 HeyGen 官網,講述他們如何在 7 個月內拿到百萬美元的 ARR 的增長故事。
文|徐卓,HeyGen CEO & 聯合創始人
我們近期取得了一個重要的里程碑:僅用 7 個月時間達到了 100 萬美元的 ARR。與此同時,連續 9 個月保持了穩定的月環比增長 50%。接下來,我將分享下我們的增長故事。
HeyGen 於 2022 年 7 月 29 日上線。用 178 天的時間達成 100 萬美元的 ARR(年度經常性收入),並用 217 天的時間實現了「拉麵盈利」(ramen profitable*)。
*指一家公司或企業在投入較小的情況下實現盈利的能力,類似於一家拉麵館,透過控制成本和提高效率,在較短的時間內開始盈利。
HeyGen 現在擁有約 30 名員工,目前分佈在三大洲,四個國家和六個城市。

上圖是 HeyGen 的資料概況。我們雖然不是同類產品中增長最快的,但也希望我們可以作為這項技術未來和潛在增長的一個典型案例。
暮然回首,這是一段美妙的旅程。Wayne 和我都有消費產品的創業背景(Snapchat + Smule)。一年前,我們對 SaaS 並沒有太多瞭解。但我們相信它是我們追求願景的必經之路。所以我們義無反顧地開始行動。透過閱讀,以及和領域裡有經驗人士的交流,我們收穫頗豐。非常感謝許多人在這段時間對我們的幫助,這就是為什麼我想借這篇文章回饋社群,特別是為那些 AI 領域的創始人們,分享如何實現 100 萬美元 ARR 的經歷。

我想講講我們如何找到了第一個付費客戶;如何驗證了 PMF(Product-market fit,產品市場契合度);深入產品開發之旅,如何構建了產品,如何與客戶達成了合作;以及,我們是如何學習的。
01
AI 市場契合度
我在構建 AI 模型、駭客技術和產品開發方面有很多經驗。但是,如果沒有 PMF 時,技術都無關緊要。這在當今的 AI 時代尤為重要。我想談談另一個在我們內部使用的理念——AI 市場契合度。
面對新興技術,區分演示價值(demo values)和使用者價值(user values)很具有挑戰性。許多技術演示起來非常酷,但長遠來看,演示價值會迅速減弱,只有使用者價值才能一貫保持。
當我們在 2020 年 12 月創立公司時,生成式 AI 的概念還遠未成為主流。儘管如此,我們從一開始就堅信 AI 能夠生成高質量的內容。我們的最終目標是透過開發一種視覺引擎來徹底改變當下的視覺敘事方式——從傳統的基於相機的方法過渡到人工智慧生成。

為了實現我們的願景,我們將其分解為三個步驟。第一步是為企業構建一個影片引擎。然後,我們設定了一個初始的里程碑,即建立一個 SaaS 產品來應用我們的技術,探索其邊界,探索其邊界,與使用者建立關係,並同時產生收入以繼續進行長期投資。

經過一段時間的探索,考慮到技術可行性和用例,我們將發言人場景作為目標市場。然而出現了一個關鍵問題:我們如何驗證這是不是一個真正與 AI 市場的契合點?
答案就在 Fiverr(任務眾包平臺)上。
當我們搜尋「發言人」的關鍵詞時,Fiverr 上有 1811 個可用的服務。如果能將我們的創意 idea 變成出色的產品體驗,那麼就會有市場需求,人們願意為我們的解決方案付費。

確切地說,10 個月前,我們在 Fiverr 上建立賬戶併發布了一項服務(gig),它提供多語言的點播影片素材(on-demand video footage)。那時,我們已經有了技術的早期版本。雖然沒那麼完美,但足夠用來測試市場需求。在最初的版本中,我們沒有披露我們的虛擬人像是由 AI 生成的。相反,我們提供和 Fiverr 上其他公司相同的服務,但只要他們 10% 的費用,在 10 分鐘內而不是幾天時間即可交付。我會手動執行程式碼,向客戶提供影片。
具有競爭性的價格和快速交付的能力使我們在 Fiverr 市場中脫穎而出,吸引了我們的第一個付費 5 刀的客戶。之後,我們更新了服務介紹,澄清我們的虛擬人像是由 AI 建立的,這沒有影響我們服務的人氣,反而迅速吸引了更多客戶(30+),幫助我們更好地瞭解了用例和價格預期。我們發現人們願意為每分鐘的發言人影片支付 3 刀的費用。

這使我們能夠以最小的成本驗證我們尋找的 AI 市場契合度,而無需先構建一個成熟的產品。結果是,我們獲得了第一個付費使用者。更重要的是,這一批最初的使用者群體後來變成了提供寶貴意見的產品客戶,他們是我們第一個版本釋出的堅實基礎。
對於所有效率工具來說,我們幾乎都可以驗證類似的市場模式是否存在於 Fiverr 或 Upwork 這些平臺上。因為它們展現了不同供需之間的全景。我們在這類平臺上可以找到許多像翻譯、SEO 文章、影像建立、影片製作、配音等等之類的創意。
經驗教訓:
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儘早,最好在開發產品之前就與合適的人交流。找到一種快速開發最小可行產品(MVP)並讓使用者為其付費的方法;不付費,就不算數。
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在與真正的使用者見面後,抱著自己一點都不瞭解產品的心態來傾聽他們的觀點。事實上,拋棄按照你的經驗和所謂的願景來判斷使用者需求的思維絕對比想象的困難得多。真正忘記你「以為」使用者需要什麼,發自內心地「理解」他們真正想要的東西需要不斷的實踐。作為技術型創始人,我對新技術如何「能夠」幫助改進有很多想法,但在大多數情況下,它們不起作用。一個很好的例子是我們的 CG 虛擬形象。
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我們都曾投身於元宇宙熱潮,每個人都認為 CG 和元宇宙很快會成為未來。我也研究了這項技術,覺得它很酷,可以成為我們現有產品的絕佳補充。但是,它並沒有很好的產品市場契合度,難以維繫,需要更多的使用者適應。最終,我們不得不暫停服務並解散團隊。儘管技術很出色,但只有少數使用者對它有需求。人們更希望得到的是原創且對不同胃口的的個性影片。如果能夠優先從使用者的視角出發,我們本可以避免這個問題。
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避免一廂情願的思考,特別是對於技術型創始人來說。隨著新技術每天湧現,我犯了許多錯誤,技術的內在價值有時與實現產品市場契合度相距甚遠.
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找到正確的問題遠比解決當前「最重要」問題更重要。當你做對了的時候,這與臆想出一個產品市場契合度完全不同。
02
產品迭代
7 月 29 日上線
我們從 2022 年第二季度開始開發該產品,2022 年 7 月 29 日上線。我依然記得產品在 Product Hunt 上線那天我們有多興奮。我們成功獲得了 AI 領域本月排名第一產品和營銷領域本月第一產品的稱號。這個里程碑標誌著 HeyGen(之前是 Movio)傳奇旅程的開始。

發明 TalkingPhoto
在向客戶解釋如何建立他們自己的虛擬形象時,一個經常被問到的問題是:「我能用照片建立嗎?」答案是:不行。但這個問題也證明,一些使用者 1)希望以低成本的方式建立發言人影片,2)希望在拍攝完整影片之前快速測試該功能。
因此,我們創造性地開發了一種使照片「說話」的能力,我們稱之為「TalkingPhoto」。這個功能在測試階段就收到了極高的評價,它已經成為我們成功的產品主導型增長(PLG)戰略的關鍵要素。TalkingPhotos 的趣味性和創意性在社交媒體上得到了廣泛傳播。最近病毒式傳播的「巴黎世家/哈利·波特」完美展示了它對使用者的吸引力。
增加流量——免費版+水印,導致一個月內出現 3 次宕機
我們採用了各種消費產品增長策略,我和 Wayne 這方面擁有很多經驗,將其應用到 B2B 環境中,以實現 PLG 增長。
首先,我們選擇了免費版而不是免費試用。接下來的問題是如何鼓勵更多的分享。儘管我們使用了讓使用者邀請朋友獲得推薦積分的老套方法,效果也不錯,但作為一個影片公司,我們希望做一些更具創造力的事情。
我們找到的答案是簡單又有效:免費版 + 強力水印。
我承認我們的水印比一般水印更顯眼,但這是我們初期啟動所需要的。在社交 app 中,人們透過統計現有使用者邀請了多少新使用者來計算使用者獲取的病毒係數 (viral coefficient)。儘管我們沒有像社交 app 一樣的朋友圈效應,但我們的內容產生了強烈的「觀看-分享」網路連線效果。如果一定要明確我們為了獲取使用者所做的努力,這種網路連線效應就是我們採取的唯一策略,我們實現了一個「病毒係數」(viral coefficient)(即新使用者數量 / 新水印影片數量)超過 3.0。

很多人說,對於 SaaS 產品來說,80% 的流量都來自一個渠道。這就是我們的流量渠道,我們透過微調和實驗對整個工作流程進行了最佳化。
我們在 9 月 12 日推出了免費版 + 水印組合,同時加入了 Stripe 付費。這樣,一些使用者生成的影片在社交媒體上獲得了數百萬的觀看次數,我們的系統也因此偶爾崩潰了幾次(甜蜜的煩惱)。
增強病毒傳播引擎——Gen AI 全景圖的助力
我們開始在行業內獲得大量關注,並開始出現在許多生成式 AI 的行業全景圖上。10 月 24 日,紅杉資本首次提及。從那以後,我們在社交媒體上獲得了許多 @ 和推廣。憑藉內建的病毒傳播力,我們繼續增強我們的使用者獲取引擎。

改善使用者體驗
起初,我們的產品對許多客戶來說是一個全新的概念。因此,很多客戶實際上沒有被「啟用」。所以我們花了三個月的時間,從 11 月到 1 月,專注於改進使用者的首次體驗。
在不斷與客戶交流,觀察他們一步一步嘗試產品的過程後,我們發現,他們使用之旅中的第一個"aha 時刻」(驚喜時刻)並不是他們嘗試第一個模板,也不是與 AI 虛擬形象的互動,更不是使用影片工具,而是欣賞他們自己的第一個 AI 生成影片。因此,客戶體驗迅速成為整個團隊的關注焦點。然後,我們探索了幫助使用者更快地達到"aha 時刻」的一切可能途徑,包括:
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建立著陸頁,允許使用者在未註冊帳戶的情況下建立影片。
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成功註冊後嵌入入門影片(這些影片用我們的產品製作)。
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為不同情境建立數百個模板,加速使用者的內容建立(我們兩個人在一週內構建了 200 個模板)。
最終,自 11 月以來,我們將轉化率翻了一番。此外,我們在 G2 上收到了近 200 條評論,評分為 4.8/5.0 分。

03
如何構建產品?
我們在將產品從小公司發展成大公司上有著豐富的經驗。我們的產品開發視角和大公司有些許不同,這對初創公司非常奏效。
每週釋出的更新節奏
自產品上線以來,我們一直堅持每週釋出的計劃。這是一項艱鉅的任務,大多數快節奏的網際網路公司堅持兩週一次的釋出標準。但我們發現每週釋出對於達到 100 萬美元的年度經常性收入(ARR)目標非常有用,不僅可以加快產品迭代速度,還迫使我們優先考慮最重要的事情,沒有時間處理次重要問題。
我們是如何做到的——我們通常會在週日完成下週開發的設計。釋出將在週四進行,為週五提供修復問題的緩衝時間。與此同時,週五我們還會對新版本進行初步資料分析,並更深入地分析上週釋出的版本(那時已上線一週)。我們每週都重複這個過程。一張 Airtable 表已足夠我們來處理所有事務。

這樣做的代價是產品會出 bug,我們需要接受 bug 的存在。
只在問題出現時修復
這可能與直覺相反,但我們只在出現問題時才進行最佳化或修復,這在產品早期沒問題,因為我們可以迅速填補空白。而且這種方法幫助我們避免了過早的最佳化。在尋求 AI 市場契合度的早期階段,由於需求和產品特性中固有的不確定性,大多數最佳化是沒有必要的。因此,我們可能會最佳化錯誤的問題。然後,當問題必須解決時,我們開始窺見 AI 市場契合度的出現。
對我們來說,2022 年 9 月/10 月出現了幾波流量,導致我們的伺服器崩潰了幾個小時 – 這就是 AI 市場契合度乍現的時刻。當你找到 AI 市場契合度時,你的伺服器將開始崩潰,這是有意為之的。我們可以透過這種方法最大程度地增加迭代次數。
另一個非傳統的觀點是驗證產品市場契合度(PMF)的唯一方法是讓使用者流量搞垮產品。把你的系統設計成市產品場契合度(PMF)出現時會失敗的模式。這樣做的目的是迅速將事物推出並儘可能多地測試各種想法。這些問題的出現意味著那些是正確的。
比如說,我們的資料庫只使用一個 MySQL。我們本可以選擇更復雜的資料庫來提高可擴充套件性,為什麼要這麼做?只用一個 MySQL,等它崩潰就好了。如果不到 1,000 人在使用產品,一個 MySQL 例項將足夠,這時產品市場契合度尚未出現。在早期,我們幾乎沒有編寫任何單元測試。
我們也在其他領域應用了同樣的思維方式。例如,我們沒有使用像 JIRA、Asana 或 Trello 這樣的專案管理工具,而單獨只依靠一個 Airtable 表來管理所有。它不完美,但足夠任務完成。
適應分散式團隊合作
起初,我覺得遠端團隊的生產力可能會落後於現場團隊,特別是在本地範圍內的團隊。但是我發現主要的瓶頸通常出現在不同團隊組成部分間的互動和依賴關係上,比如一個團隊被另一個團隊的事情阻礙。
為了解決這些挑戰,我們實施了一些關鍵的方法:
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接受非同步溝通:使用像 Loom 這樣的工具鼓勵團隊成員專注於主要內容,觀看者能以倍速觀看,提高溝通效率。
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適應不同時區:在工作時區重疊的時間段內安排至少兩次定期的 30 分鐘會議,確保全球各地的團隊成員保持聯絡,共享資訊。
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僱傭靈活的團隊:一個願意為偶爾的早上或深夜會議調整時間表的團隊可以快節奏的初創公司中保持在勢頭和速度。
實施這些策略提高了生產力,並使我們能夠為我們的使用者提供優秀體驗,例如全天候支援和客戶電話,全天提供穩定的服務,在不同國家實現快速增長。
儘早建立資料儀表板
我們使用 Metabase 作為我們的資料庫層級的視覺化引擎。總共有 200 多個儀表板。我們還使用 Python 來構建更復雜的 SaaS 指標,例如 https://sacks.substack.com/p/the-saas-metrics-that-matter。我強烈建議儘早構建這些資料儀表板,選擇對你來說最有意義的最佳化方式。在釋出產品之前構建;不管資料對不對,先把它建好。我們隨時都可以回過頭來修復調整。
A/B 測試是一個陷阱
在初創公司的早期階段,A/B 測試可能不是最有效的方法。它可能被看作是「過度工程」,因為資料不足可能無法使測試結果展現統計顯著性。相反,要快速釋出。如果存在問題,根據反饋進行解決並進行必要的調整即可。
我們用的工具
我們利用了許多第三方工具,幫助我們快速高效地啟動專案,避免重複造輪子。以下是我們使用的一些工具:
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Datadog(我們沒有使用 Grafana)+ PagerDuty
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Azure Synapse(用於管理資料工作流;在前六個月,我們基本上每天都會從 MySQL 覆蓋整個分析資料庫,而不是增量更新資料)
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Shotstack(用於啟動我們的初始影片渲染管線)
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Zapier(用於自動化團隊中的各種工作流)
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Typeform + Calendly(不僅用於日程安排,還與 Zapier 一起構建迷你 CRM)
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Webflow + Jasper
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Intercom
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Amplitude
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為公司的每個人提供無限 ChatGPT Plus 和 GPT-4 API 訪問許可權
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記住,這裡討論的許多策略可能僅適用於初創公司的早期階段,特別是在達到 100 萬美元年度經常性收入(ARR)之前。在那之後,流程可能需要相應的調整。
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此外,最重要的是在一開始只構建少數功能。如果我們不得不重新開始,我們會更加關注一個關鍵功能,並且會在三個月前推出產品。例如,產品可以在沒有編輯檢視的情況下推出。我們可以只專注於高質量的綠幕影片生成。這將幫助我們更快地進入市場,留出更多時間收集使用者反饋。
04
客戶
根據我們的經驗,構建偉大產品的關鍵在於培養堅實的產品-使用者動力。有了這個,我們就不必自行決定要構建哪些功能;相反,我們應該收集客戶反饋,並讓它指導我們的優先事項。
我們已經討論瞭如何透過 Fiverr 找到我們的初始 AI 市場契合度。在這一章節中,我將把重點放在如何與客戶一起成長。
最大化與客戶的溝通
雖然我們經常聽到建議說應該傾聽客戶,我想在這裡分享一些如何真正做到這一點的具體例項。首先,每個使用者都可以在不註冊帳戶的情況下與我們安排一次通話。
在過去的 217 天裡,我們進行了 1,400 次客戶會議,平均每天七次。Wayne 和我參加了其中的 800 次會議,每次會議都有會議記錄,後續我們也會與整個團隊分享這些記錄。
在這些通話中,讓客戶發言非常重要。(來自 YC 的使用者訪談建議:如何與使用者交談)
我們將客戶支援分成了三個時區,最大化與客戶聊天時收集有價值的見解的能力。(我們的目標不是提供全天候的支援,而是儘可能多地從客戶那裡學到東西。)

建立團隊透明度
我們有兩個聊天群:「HeyGen Loves」和「HeyGen Hates」,來捕獲所有客戶反饋。通常來說,「HeyGen Hates」群更忙一點,因為團隊渴望找到改進的地方。在員工大會上,我們會在討論任何指標之前,優先分享客戶反饋。客戶意見始終是第一位!

避免定製化
抵制定製化的誘惑,即使客戶能夠支付一大筆費用。我們的分內之事是,評估所提議的解決方案是僅有利於一個客戶,還是對所有客戶都有好處。
如何做不可拓展的事情
我們經常聽到這種方法的重要性。這就是我們為客戶成功所做的。為了跟蹤我們的客戶,我們使用一個簡單的 Airtable 表,這是我們從 Andreas Klinger 那裡學到的方法(https://klinger.io/posts/the-simplest-and-most-important-dashboard-for-early-stage-startups)。在內部,我們只將影片生成活動視為留存,因為它直接與我們正在建立的使用者價值相關聯。

這是我每天早上首先檢查的事情,我們的目標是最大化綠色的比例。這背後沒有什麼神奇之處;許多優秀的產品經理可以透過優先考慮客戶成功來實現這一點。無論如何,這使我們能夠關注最關鍵的方面:創造使用者價值。
我們一直堅持這種方法,直到擁有了 1000 多名客戶。此時,我們需要開始考慮擴張的事情。
05
我們是如何學習的
學習構建 SaaS 產品一直是一種有趣的經歷,與構建消費產品大不相同。作為創始人,你經常需要在兩個極端之間取得平衡。從我的親身經歷來說,快速學習至關重要,因此必須同時保持自信和謙虛。要對自己有信心,相信只要投入時間和精力,你就能學會任何事情。除此之外,要保持極度的謙遜,認識到你可能是錯的,其他人可能有更好的想法,應該首先向成功者學習。
這是我的一些見解:
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自 2020 年以來,我堅持在上下班開車的路上收聽每一集 SaaStr 播客節目。
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Substack 一直是很棒的學習資源,比如 Lenny 的 Newsletter,Kyle Poyar 的 Growth Unhinged。
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研究其他 SaaS 產品、競爭對手,甚至其他領域的產品也會讓我學到很多東西。
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擁有一位顧問。確保學習方式的正確非常重要。不僅要從他們的建議中學習,更重要的是要了解他們是如何得出這些建議的。將我的方法和他們的方法進行比較,詢問為什麼不選擇我的方法。就像 RLHF 一樣(基於人類反饋的強化學習)。

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