SaaS

This week didn’t revolve around a single theme. It wasn’t a neat follow-up to last week’s “product fundamentals,” nor a deep dive into “triple-speed coding” like 10.19. It felt more like a handful of scattered observations and experiments, each sparking new thoughts. If there’s a shared thread, it’s probably this: in an era where AI rewires productivity, what actually matters? Beautiful view outside the Google office When Productivity Explodes, Taste Becomes Scarce I spent a day at Google’s San Francisco office for an event....

这周没有单一的主题。没有像上周那样聚焦于"产品基本功"，也没有像10.19那样围绕"三倍速编程"展开。更像是几个零散的观察和实践，但每一个都让我有些新的思考。如果非要找个共同点，大概是：在AI改变生产力的时代，什么才是真正重要的? Google办公室窗外美景 当生产力爆炸，品味成为稀缺 这周去了Google三番办公室参加一个活动，虽然内容比较high level，但质量不错。他们总结了AI时代产品的几个变化，我记住了三个： 第一是意图做输入。用户很多时候不需要像以前一样亲自操作，只要把想干什么告诉产品就行。第二是多模态，模型的进步使得理解和操作非结构化数据变得前所未有的容易。第三是自动化，产品可以直接交付结果，而且能在你不使用它的时候继续为你工作，达到更好的效果。 这三点对照起来看，还有很多产品形态会发生变化。特别是第三点"自动化"，我觉得特别值得深挖。ChatGPT只在你问它时为你工作，但优秀的人类都有很强的主观能动性，能在背后下功夫。未来的产品如果能具备这种"主观能动性"，不再是被动响应，而是主动为用户创造价值，那会是质的飞跃。 会上有个观众问了一个很有意思的问题。她是孩子的母亲，自己学计算机出身，很热爱这一行也感受到了红利，但她担心孩子不能再学这个了。嘉宾David Benjamin(Google AI Future Fund的co-founder)说这个问题很难回答，但他的感觉是： 现在是人类历史上生产力最发达的时候，你可以靠说话实现一个app，创作一幅图画甚至视频，品味变得特别重要。而品味是靠很多人文学科比如历史、艺术来培养的。 这个观点我相当认同。当技术实现的门槛被AI大幅降低，差异化就不再来自"能不能做到"，而是"做出来的东西好不好"。什么是好?这就需要品味。而品味的培养，恰恰不是靠刷LeetCode和背设计模式，而是需要更广阔的人文积累。 小团队效率高是有理论基础的 这周听了一个很棒的播客《OpusClip 增长秘诀：如果每个阶段只让我选一件事做》，里面提到的一个观点和我最近的实践高度吻合：创业公司应该多用SaaS服务，不要老想着招人自己干。嘉宾君陶说他自己手上就有十几个SaaS产品在用。 构建用户反馈闭环他们就用了至少4种产品 美国这边真的有太多SaaS服务，而且定价都很便宜。比如我们最近打算给用户发newsletter来提高留存，以往都是找内部的newsletter团队帮忙，但他们事情也蛮多，一般需求得两三天才能消化。这次我直接买了个服务，一个月只要35美元。功能非常完善：所见即所得的模板编辑器、详尽的打开率报表，应有尽有。配置起来花了不到两小时，马上就把邮件发出去了。 还有一个需求是做小搜索模块。搁以前肯定是搞个embedding推理服务，建个ES索引，吭哧吭哧搞一会。这次直接丢Pinecone里，免费套餐就包圆了，只需要往里丢文档和搜索查询，其他全不用管。 这两个还算常规。但其实像用户调研这种看起来很复杂的事情，都有SaaS可以帮你完成从招募、访谈到分析的全流程。 对于创业公司人手不够，如果没有用这些服务，大部分是因为"不知道"。但对于中型公司，可能还有一大原因是思想上的惯性。毕竟有这么多工程师，得安排上活啊。结果可能是搭了一大堆完成度不高的模块，反而在项目过程中消耗了不少时间来修复各种并非主线上的问题——最近我就遇到了好多。最后没能在产品验证、商业验证这些核心问题上花足够的时间。 所以说，小团队做到比更大团队效率高，也许是有理论基础的。组织变大之后如何保持高效率，也是真的需要水平的。 从Build到Growth的转型 听了播客里嘉宾的话，这周花了不少时间试着去找产品的第一批核心用户。以前没怎么做过，发现这事确实很难。 我们试了几个渠道。第一个是从老产品导流，目前看转化率非常低。从逻辑上看这两个产品的人群确实差得比较远，但毕竟是free lunch，所以还是做了。 然后试了去Reddit发帖，带来了几个用户。但这个渠道有一些门槛，不少subreddit都有很严格的发帖审核。我的一个比较生硬的广告让我被管理员永久封号了。这个教训挺深刻：在社区里，你不能只是把产品扔进去就走，而是要先理解社区的文化和规则，建立信任，然后再自然地分享。 不过Reddit也让我发现了一些宝藏。有好多给做产品的人讨论的板块，比如r/alphaandbetausers、r/startup，大家贴自己的产品然后互相给反馈，氛围挺不错的。 目前正在观察Twitter。从帖子的阅读数来看，Twitter的传播速度应该更快。但如果根据播客里讲的，Reddit中某些板块里有核心用户的可能性比Twitter大，后面还是应当加大力气。 这种帖子能带来曝光，但难找到核心用户 AI让创建一个app变得容易，但找到第一批核心用户依然很难——对我来说是这样。OpusClip的君陶他们做得就很好，播客里也有很多可执行的干货。我们之前更擅长build，现在也要往找用户和增长上多花功夫。 这和上周的观察是一脉相承的。10.26那期我说"效率不等于方向"，Composio的CEO虽然英语不好，但在Twitter上孜孜不倦地发视频最终火了起来。现在轮到自己实践，才真正体会到：build只是第一步，让合适的人知道你的产品，可能更难也更重要。 把这周的几个观察串起来看，有个隐隐约约的线索： AI降低了技术实现的门槛。一晚上5700行代码，一周完成三周的工作量，这都是前几周我们亲身体验过的。SaaS服务进一步降低了基础设施的门槛，Mailgun两小时就能配好newsletter，Pinecone免费套餐就能搞定搜索。 但AI并没有降低"做对的事"的门槛。什么是好的产品?谁是你的用户?怎么找到他们?如何和他们沟通?这些问题依然需要品味、判断和大量的实践。 在AI时代，技术实现不再是瓶颈，真正稀缺的是对"什么值得做"的判断，以及把它做好、让合适的人知道的能力。 这可能也解释了为什么小团队效率可能更高：当实现的成本大幅降低，组织的核心价值就从"能调动多少资源"变成了"能多快做出正确的决策"。而决策速度，往往和团队规模成反比。 下周见。