🚀新創與上市企業 目標╳溝通╳高層支持= win-win🚀

新創想要成為改變世界的角色，就必須掌握成功的三大要素👇
📍鞭策公司成長的速度
📍擴大市場份額
📍降低學習成本

在面臨資金短缺、客戶開拓管道稀少的挑戰時，透過與大企業的合作，新創可以接觸上市企業的廣大客戶群，熟悉市場進入策略，並得到被投資的機會。另一方面，隨著 #AI、#5G、#Blockchain、#IoT 的熱潮延燒，大企業不斷遇到 #數位轉型 的挑戰，因此大企業也需與新創 #策略聯盟，尋求未來長期合作，一齊創造雙贏的局面🏅

洞悉市場痛點、持續優化現有技術，並藉由與上市企業的合作更客觀的評估市場需求、找出自身產品與服務的盲點，將創新技術與客戶需求完美結合，才能在產品生命週期日益趨短的數位時代中屹立不搖。👍

✨ 加入 #飛捷xStarFab加速器 ，與飛捷科技強強聯手共創商機 ✨
✅招募領域：智慧零售、餐旅、醫療、製造、交通
✅招募技術&解決方案：#inefi UEM平台SaaS服務、#AI影像與影音辨識、#IoT、#AMR
第二期徵案截止：2021/9/26(日)
報名連結 :https://pse.is/3et9vd

創新工場今年和全球三大管理顧問集團BCG波士頓諮詢合作了一個AI賦能產業的專題研究，我在開篇專文提到「+AI」的未來，定制化服務的需求要遠多於標準化。未來還會有這個研究的系列文章，將陸續分享給大家。

李開復：人工智慧已從「AI＋」邁向「＋AI」-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

我曾經預測過未來20年，AI的發展將會在中國帶來影響深遠的產業變革。這是基於在大陸，AI有著明確且豐富的落地應用場景，已經有大量的AI企業活躍於這些垂直領域，積極探索市場化的路徑。作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場已經投出了7家AI獨角獸。中國傳統行業規模巨大，正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期，我們希望通過科技的力量，為傳統企業降本提效，推動中國實體經濟的發展。

近期，我帶領創新工場團隊與BCG波士頓諮詢旗下的亨德森智庫合作，推出「AI融合產業：‘改造者’如何促進AI普惠」系列研究，通過介紹創新工場投資的AI企業如何賦能傳統行業，探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑，以期對行業企業應用AI有所啟迪。

以下為系列研究的開篇內容：

系列導讀

眾所周知，中國大陸在人工智慧（AI）領域的發展世界領先，尤其在產業應用方面，各行各業都開始嘗試在產業鏈條的不同環節應用AI，以最大化生產與服務的效率。BCG與MIT於2020年發佈的年度AI1報告調研顯示，2020年，在大陸，76%的企業都或多或少應用了AI2，而這一數值在美國是41%，在歐洲是44%。

除卻政府及資本市場的支持、充分的市場競爭與資料供給、勞動力紅利逐漸消退等因素，我們發現，有另一大因素至關重要——在這裡，人工智慧有著明確的落地應用場景，大量AI企業活躍於這些垂直場景中，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑，我們稱之為“改造者”。“改造者”通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：‘改造者’如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑，以期對行業企業應用AI有所啟迪。

創新工場由李開復博士創辦于2009年9月，作為國內頂尖的科技型創業投資機構，創新工場深耕在人工智慧&前沿科技、自動化、B2B企業服務、醫療、消費、互聯網等領域，並不斷探索與創新，致力於打造集創業平臺、資金支援、投後服務等的全方位生態投資服務平臺。

對談實錄

Q1
我們知道您接觸過非常多的人工智慧企業，您認為當前人工智慧的應用和發展呈現出什麼樣的趨勢？

李博士：起初，發展通用性人工智慧技術的企業有很大的規模優勢，因為只有少數企業掌握圖像識別、語音辨識等技術。比如，在圖像識別領域可能只有商湯科技和曠視科技這樣的頭部企業具備顯著的技術優勢，他們天然能夠佔據更大的市場份額。

但是橫向的、通用性的技術正在快速地大眾化（commoditize），越來越多的企業逐漸掌握相關技術。以圖像識別為例，攝像頭公司、物聯網設備公司，甚至醫療器械公司都開始具備這項能力。在過去，企業僅利用技術層的優勢就能夠攫取價值，如今這變得不再容易。AI已經從「AI＋」的黑科技發明期邁向「＋AI」的應用為王階段。「AI＋」仍會有價值，但「＋AI」則能創造更大的經濟貢獻。更何況科技巨頭可以迅速地以價格、規模等優勢搶佔市場。總而言之，能夠攻破一項技術或平臺的方式太多了。

當然，在特定領域有特殊技術優勢或重大突破的企業依然能夠變現其技術優勢的價值，只不過它們能夠領先市場的時間視窗相比於過去也可能會更短，這些企業需要思考除了技術突破之外，如何能夠迅速地找到落地場景，進而探索市場化的路徑。

與橫向通用技術相對的，垂直的、行業特定的技術解決方案更能夠建立壁壘。在我看來，各個垂直行業都會出現垂直技術企業的爆發機會。中國企業不像美國企業，比如在企業管理軟體方面，由於美國企業標準化程度更高、數位化基礎更強，科技巨頭更容易整合服務，而中國企業，特別是傳統企業行業各有特點，需求各異，要非標得多、碎片化得多，可直接嵌入AI解決方案的現成平臺並不多。中國傳統行業規模巨大，正處於科技驅動的升級轉型關鍵時期，AI、自動化等平臺技術將為其降本增效，創造出巨大的經濟價值。在這個過程中，垂直、特定的行業技術解決方案有望在企業服務賽道上 “彎道超車”，汽車、銀行等各行各業都可能湧現出全新的、垂直的、創新式的行業特定的AI解決方案。所以說，「＋AI」的未來，定制化服務的需求要遠多於標準化。

那麼定制化的服務如何定價？技術企業需要深入到行業當中、業務流程當中，識別人工智慧能夠實現的、替代的價值。中國的AI企業每天都在反覆運算，它們剛開始時可能擁有某種通用技術，然後再根據具體的商業問題和場景不斷定制化——思考這項技術能為製造業，又或者醫療健康行業帶來什麼改變？該如何銷售、銷售給誰？在企業中，誰有興趣買？又是誰在做購買決策？與之相應地，AI企業需要再調整其商業模式。

Q2
我們理解人工智慧技術企業需要更深入到垂直行業中去，那另一方面，傳統企業又應當如何應用AI？

李博士：當前大量中國傳統企業在爭先恐後地應用AI，或者嘗試應用AI，就像在電氣時代誰沒有應用電力就會被自然淘汰一樣。尤其是在保險、零售、電商等行業，企業不及時擁抱AI可能就會被新的AI玩家顛覆，或者被應用了AI的競爭對手顛覆——每一次AlphaGo、AlphaFold的突破都會加劇企業的這種焦慮感。另外在經濟下行期，企業也有提升生產管理效率和節降成本的需求，需要尋求像流程機器人之類的自動化的解決方案。

在我看來，傳統企業需要滿足以下三方面的要素，才能夠有效地應用AI：

■ 開明的決策者。技術的應用會給傳統的企業運作模式甚至業務模式帶來顛覆，需要開明、堅定的決策者在整個企業組織中一以貫之地推動變革，來應對可能出現的各類阻力和反對的聲音。

■ 切實可行的計畫。找到可落地的速贏點並付諸實踐，借此向員工展示AI應用的巨大價值與潛力。比起一上來就全面鋪開，尋找單點進行突破顯然更加容易，這一單點最好是非爭議性的、非業務核心的、風險較低的，從這一單點再慢慢地向整個業務流程延展，通過單點速贏逐漸增加員工對AI的理解和信任。

■ 數據。企業需要有高品質的、與業務緊密相關的標識資料以及回饋閉環，將企業不同部門或子業務緊密相連。我們見到過太多失敗的AI應用專案都是敗在資料上，因為企業缺乏高品質的資料。

■ 要點回顧

1
當前，大量行業通用性的人工智慧技術均面臨迅速的大眾化，而垂直行業領域的專識變得更加重要，垂直領域的AI應用成為大勢所趨。

2
傳統企業需要抓住時間視窗，憑藉多年深耕行業的經驗積累，在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。

在BCG看來，傳統企業擁抱AI有多種方式：自建AI能力，與科技企業形成合作或合資企業，以及在這個系列中我們將重點探討的——與AI技術企業合作形成垂直行業生態圈等等。

前言：

測試學習是個理論簡單，但實作起來會遇到很多疑問的學習過程。曾經跟Sean Ellis 一起工作的曲卉寫的這本書不但實用，而且還訪問了一大票測試專家。

他們對於測試主題的選擇（大題目還是小題目）、AARRR漏斗的重點，還有測試團隊在組織內的發展也都有不同的見解。

我覺得很值得多看看，所以做了筆記跟大家分享。

這次分3 part，先來一串九個人我印象最深的測試心得，再來九個人的訪談摘要，最後是九個人對於組織與人的看法。enjoy~

..........

《硅谷增長黑客實戰筆記》曲卉



#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"不要只做優化，要做有高影響力的事情。不過，得先做優化累積影響力。"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"不要把所有數字綁在一起看，用戶分群是有效優化的開始。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"限制供給可以透過奇怪的方式，製造FOMO(害怕錯過fear of missing out) 社交地位(social status)等，讓產品流行"


# Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"低垂果實摘完後，會陷入低潮與瓶頸。全公司（或跨團隊）的創新idea大匯集會讓大家一起幫忙，並且不要浪費對失敗案例的紀錄與策略學習。"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資）, Sami Khan
"醜陋、原始的廣告更像是朋友在對用戶說話，有更高機率穿透用戶的防衛心"


#Camera360（修圖）, 陳思多
"漏斗的無限解構，原本以為是單純解決留存率問題，結果深究了四層（留存率—>推送更新覆蓋率—>推送更新展示率—>下載權限設定）才達到目的。"


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
"增長與嚕羊毛黨的鬥智鬥勇，對獎勵的設計要有吸引力，又要養成使用習慣，還要善用推薦者的資訊讓新用戶感受到個性化的感覺。"

#探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
"要做增長先要備好基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架），才能夠更快速迭代與勤能補拙。"

#專訪 Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
"有些問題除了用數據作判斷外，直接問用戶可以達到更直接的效用，而且幫助增長團隊打開視野。"

---九篇專訪的摘要全文---

#9-1 Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters

-北極星指標是會變動的


-產品（也就是核心地帶）通常是增長的投資報酬率最高的測試，但很難直接說服公司其他成員直接拿產品動刀。


-增長團隊一開始成立時候，選擇三不管地帶，以證明自己；之後才進展到核心地帶


-核心地帶的創造新價值、改善原有價值，通常是產品團隊負責。傳遞已有價值給更多人則是增長團隊負責。


-增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響


-做測試時候，如何在容易衡量但效果慢跟全新設計但不知哪個因素產生作用之間做取捨？優化測驗要一個個做，改變方向測驗則直接直搗黃龍。而改變方向的測試才能反應高影響力。


-當低垂果實摘完後，要做高影響力需要高資源的測試需求，而不是低資源但也只需要低影響力的需求

#9-2 Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell

-對行動應用來說，留存是所有指標中最重要的，因為客人離開沒有成本，但留存會對你有無限好處。留存指標包含以日、週、月計算。

-增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。

-以每週的循環討論測試設計、結果與去留。

-SC的做法不是所有用戶綁在一起看留存率，是用戶分群後看留存率，包含新用戶、流失後重新造訪用戶、重複使用用戶。

-當移動應用要藉由更版推送提升客戶體驗的時候，如何達到最好的整體效果？衡量指標是RRF 覆蓋率(reach), 相關性(Relevance), 頻率(Frequency) 三個都達到高水準則影響力最大。但覆蓋率是這當中最重要的

#9-3 GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊


-我的前一間公司(Stolen)，每個增長流程與工具都做得很好，但就是產品不夠好。當我到Postmaster之後發現他們什麼成長技巧都沒有，但產品很符合市場需求。

-增長最令人喜歡的是，能量化你的影響力，當你實驗做得好，結合了創造力與分析能力得出很好的想法，就像寫程式一樣，你做了某件事就有某個結果。這是令人上癮的。


-增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。

-K因子（referral 用戶轉介人數）持續大於1是不可能的，尤其當你的產品越做越大，群體越來越多。即使是社交軟體，要讓k因子大於1 也需要一些違反自然規律的設計。

-稀缺性可以透過奇怪的方式，讓產品更加流行。從Stolen 得到的認知是，限制供給，造成稀缺性。心理因素是害怕錯過(FOMO) 社交地位（social status）等

-即使在矽谷，增長團隊也不多見。Google就沒有。但是FB就有一大批增長團隊並且擴散到其他地方。增長就是技術驅動，易於衡量的行銷。增長團隊更像升級版的行銷團隊，有了程序員的支持可以把推薦系統做得更精準，未來增長團隊會和市場團隊在一起而不是產品。

-用少於10%的流量，可以做任何測試。

#9-4 Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree

-數學不會就是不會，增長沒效就是沒效。增長可以很快做出改變，並且追蹤哪些改變有效哪些無效。

-增長的低垂果實摘完後，會陷入疲乏，就需要大量idea。創新idea 兩種重要想法：每週五的全公司頭腦風暴 & 忠實紀錄失敗的測試並從中學到策略想法。

-增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大象（重大影響力但耗資源）跟螞蟻（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情

-新產品開始獲取客人的三種方法：(1) 付費搜索廣告，可以找到真的需要產品並且非常有興趣的人 (2) 抄競爭對手的做法，可以找到他們已經開發過的市場(3) 根據產品特殊屬性的增長手法

#9-5 Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資）, Sami Khan

-靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。

-檢視總預算，跨通路預算調整（放大表現好的），通路內預算調整（用七天平均放大表現好的）

-2C新產品上線的建議是先在FB做小量A/B測試，找出好的再往其他通路擴散。測試前要設好追蹤，沒有追蹤，測試學習的迴路就不會成立。

-比起其他app，遊戲是最不需要擔心用戶獲取的，因為人們下載無成本；比較需要擔心的反而是用戶留存。因此要一小批一小批的獲取用戶後，關閉其他溝通通路，只針對這小群人做各種產品測試與改進，確定30 日留存率到達可用水準後才能繼續獲取用戶。

-臉書上，越醜的廣告表現越好。因為大家對電視已經疲乏，精美的廣告創意讓人想到電視會自動跳過，但粗糙的原始的則像是你朋友分享的。

#9-6 Camera360(Photo Editor), 陳思多

-漏斗的無限解構，以解決留存為例。原本想藉由app更新處理留存率低的問題，但發現更新覆蓋率不夠高，後來又發現問題是更新的展示率（被看到）低，而展示率低的原因又是app一開始下載時候的預設權限。所以回頭更改預設權限設定，在更改後次日留存率實現5%增長。（但如何在用戶已下載後調整權限啊）


-各地區的差異化溝通，以美國市場為例，經過逐一測試不同族群發現40+婦女喜歡此產品，於是將廣告視覺改為該族群會喜歡的可愛孩子展示功能，降低33%的獲客成本

-增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。

-增長團隊需要的數據分析師，是對產品有深切了解的數據分析人，而不是純粹解讀數字。

#9-7Square(支付服務）, 羅揚 James Luo

-留存主要是產品決定的，但在早期留存（D14-D90)增長可以起到很大作用，只要透過各種管道（信件、推送、Retargeting 廣告）重新提醒用戶，就會對早期留存產生明顯效用。

-要做全產品用戶推薦的指標的先決條件，是內部有堅實的大數據團隊，足以做獲客通路歸因。

-通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。

-好的推薦系統會牽涉到三大項目，獎勵、曝光、轉化。其中獎勵的設計是與嚕羊毛黨鬥智鬥勇的活動。獎勵內容要考慮『有吸引力的額度、合適的條件限制、養成使用習慣的限制，累進式獎勵、考慮對稱式獎勵（利己又利人）』

-即使是最忠誠的用戶，也不會時刻記得你的獎勵項目。

-新用戶進來後，可以用推薦人的資訊提醒他們使用獎勵，不僅給新用戶個性化的感覺，也提醒新用戶『我確實獲得了某人的推薦』

#9-8 探探（校園招聘）/ 美圖(Photo Editor), 韓知白

-美圖的用戶留存指標設在N張照片保存，一開始是基於通路管理的需要，因為有些通路留存數據會有回饋延遲以及作假的問題。

-探探的市場部與增長部的區別在，市場部負責花錢，增長部不負責花錢。

-增長不是先做ＫＰＩ管理，而是要有好的基礎設施（行為數據後台，A/B測試框架）才能開始觀測指標與迭代增長。

-快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。

-增長要避免的第一個坑就是局部優化，這裡改一點截圖，那裡改一點文案。其實也許改產品名字與圖標是最有效提升app商店轉化率的途徑。增長經理要能夠跳脫盒子思考（out of box thinking)

-剛開始做測試的人，要忘記喬布斯張小龍等產品的大神，他們是靠直覺也很少看數據：正常人要靠數據與即時反饋，勤能補拙。


#9-9 Keep(運動）/豆瓣(社群), 張弦

-全景漏斗，關心橫向的產品功能交互關係。當一個產品不只是工具，還有社交，內容等多種功能。可以根據不同功能設計指標，再看看功能
之間的交互拉提作用，決定整個產品後續的發展。而不是只看單一指標。

-量化與質化的兩腳思維，曾經做測試時候只看指標，以為是Ａ與Ｂ的相關性，但從未想過中間還有個Ｃ。學到後就會在產品中安插小問卷直接問用戶，但要把握3個題目之內的精簡原則，不可以打擾用戶。

-加法與乘法，做增長後了解了加法與乘法的關係。增加一條溝通管道是加法，優化轉化率是乘法。一般來說，乘法的好處更大一些，但這也是基於加法已經帶來足夠的初始流量，否則盤子太小的乘法也沒啥意義。

-做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。

---以下是關於團隊的摘要---

#Greylock Partner / Pinterest(圖片秀）, Casey Winters
"增長團隊必須是全職的，不能跟人共用成員，否則優先順序會被影響"

#Mobile Growth Stack / Sound Cloud (Podcast), Andy Carvell
"增長團隊大約7-8人，包含產品經理、分析師、設計師、程序員，最多的是程序員。產品經理需要對分析、UI/UX設計、程序都略懂，才能跟他們溝通。以每週迭代的循環討論測試設計、結果與去留。"

# GloStation / Postmates（送餐）, 陳思齊
"增長最令人不喜歡的是，會讓你偏向那些容易衡量並且很快衡量的東西。但有時候最重要的事情，例如產品與市場的契合度，反而不是容易衡量的。"


#Growthstructures / Sofi Finance(學貸轉貸）, Steven Dupree
"增長團隊刷存在感兩種做法：(1) 在例會中說明有趣但違反直覺的實驗，已讓大家有印象(2) 把大事（重大影響力但耗資源）跟小事（容易但效益有限）的實驗混合起來，避免人家覺得你沒貢獻或者只會做小事情"


#Cerberus Interactive/Acorns (微型投資與機器人投資） , Sami Khan
"靠創意的廣告狂人時代已經過去，excel 跟計算機才是你的好朋友。"


# Camera360（修圖）, 陳思多
“增長的成功要素是CEO的有意識支持。因為增長會用到很多資源，或是影響很多資源。若是沒有CEO的支持，無法成功。”


#Square（支付）, 羅揚 James Luo
“通路關鍵三大指標(CPA, ROI, LTV）中，最難建模的是LTV。因為涉及對長期留存率與資本折現率的重要假設。”

# 探探（校園招聘）/ 美圖（修圖）, 韓知白
“快速迭代的價值在於，當你沒有人家的靈感，人家一次增長效果比你好3倍(+60% vs +20%）的時候，只要你迭代速度有三倍，還是可以得到一樣的成功增長效果。”

# Keep（運動）/豆瓣（社群）, 張弦
“做產品像開船，動力與方向最重要。產品小的時候，著重動力，加速度要夠。產品體量大了後，動力已經比較足了，著重方向，往哪兒發展就更重要。”