声明:本文来自于微信公众号 白鲸出海,作者:殷观晓,授权站长之家转载发布。
增长玩的很溜,但产品内核呢?
大量创业者涌入 AI 创业时,有一个典型特征,虽然早已经进入移动互联网时代,但更容易出现新气象的平台,却是在 web 端,这体现在教育、图片&视频等多个领域。
原因主要有2个:
一是大多数的 AI 产品,并不直接 toC,最多也就是个人生产力工具,更多在 PC 场景,所以在 web 端会更方便一些;
另一个则主要是增长成本,AI 早期,多数产品都不知道自己有没有找到真正的用户需求,App 端的增长,除非走大运,否则自然量占比极少,需要真金白银去投放广告,风险太大。
这也就导致如果谁能把 AI App 的低成本增长做好,就拥有更多试错机会、也就有更大概率走向成功。这也是为什么我们一个 toB 的账号,之前一篇关于17岁高中生做 AI App 入账百万美元的稿子能有10w+ 阅读量的原因,更详细的信息可参阅之前的选题《17岁高中生做 AI App,不到4个月入账百万美元,独立开发者迎来春天?》。
而如果说年轻创业者还是主要在走社媒上发现趋势+借助网红分发产品的“常规”路子,老一辈创业者的操作则要更骚气一些。
一、Nikita Bier又来了,
把一款AI健康App的CAC降到不足1美元
之前,编辑部同事报产品异动的时候,有一款 App 很会搞噱头,叫做 Death Clock,用 AI 预测死亡时间,但当时我们也没多做他想。后来产品最高到了美国健康类 iOS 下载榜第6,也不是什么了不得的成绩。直到最近,我们刷到产品背后顾问 Nikita Bier 的一些分享,经过他一系列骚操作之后,这款产品的 CAC(用户获取成本)降到了1美元以下,这对健康类 App 来说还是很有难度的,根据行业信息,健康类 App 的获客成本在几美元到几十美元之间。从这个角度,Death Clock 具备了一定的观察价值。
Death Clock 最高排名,iOS 美国健康分类榜下载榜第6位,前后都是月流水百万美元、甚至大几百万美元的产品 | 图片来源:Nikita Bier X分享
“死期预测”撬动自发传播,
AI 健康产品的社交式增长
如果是社交领域的创业者,多少应该有些熟悉 Nikita Bier,他的经历也算成功吧,创业做的2个青少年匿名社交产品 tbh 和 Gas,先后被 Meta 和Discord 收购,tbh 在七八年前就卖了1亿美元,但确实2款产品因为方向比较敏感,被收购后也都以关闭收场。
但结局不论如何,这些经历让 Nikita Bier 对 toC 社交产品构建及增长积累了不少经验,甚至在2024年以 AI 健康产品 Death Clock 顾问的角色,将社交产品的增长经验复用到了增长难度非常高的健康赛道。
在 Nikita 看来,健康类产品是非常难做增长的,因为这类产品的使用场景偏向于个人私下使用、而且偏向年长一些的用户(这里应该是和他之前一直做的产品面向青少年受众对比),这两点特征导致健康类产品很难形成口碑传播,也就是说,每个用户都需要真金白银买来。
而根据我们对于健康类产品的观察,另一个难做的点在于,用户使用这类产品的前提是需要建立很强的信任感。例如我们之前去关注冥想类产品的时候发现,在美国这样的成熟市场,健康类产品的推广,已经上升到品牌向,例如 Calm 请的是詹姆斯来做营销活动,比拼的是高大上。当然,这些高成本对应的是获取用户信任后实现高流水,美国 iOS 健康分榜畅销第18名左右的产品全球月流水都在百万美元级别,这在非游戏 App 里绝对是吸金品类。
而 Nikita 这回则通过一些简单的骚操作,给用户闷头使用的健康类产品赋予了社交互动的体验、引发用户口碑传播,并且借此进入了主流媒体视野实现品牌传播。
具体操作上,首先 Nikita 先把 App 名字改了,之前叫做 Most Days,Nikita 大手一挥改成了 Death Clock。在功能上,对应 App 名字,加入了一个基于调研问卷预测死亡日期的功能。
调研问卷之后,产品给到的
死亡日期预测 | 图片来源:Nikita Bier X
我们去测试了下产品,预测死亡日期,主要是通过年龄、性别、饮食和运动习惯、社会关系、身体检查、和几个常规的身体指标,例如胆固醇、血压等等来进行寿命预测,为了有足够的噱头,预测的死亡日期精准到日,但给用户用来分享的卡片虽然整体色调暗淡、但画风诙谐幽默,对冲了压抑感,在社媒上形成了一波与朋友比拼谁活得更久的“竞赛”。
用 Nikita 自己的话来说,这是一波将 personal data 变成 shared story 的典型操作。
从增长层面,我们结合广大大的投放数据(渠道、展示估值)、以及点点的下载数据,Death Clock 的整体路径大概是先启动 ASA 投放,然后在社媒上(先 TikTok、后 Instagram)推热死亡日期预测的视频,同时继续投放 ASA 拿到下载,两波操作下来拿到一定成绩和一定社媒热度之后,在2024年11月30日被 Bloomberg 最先报道,然后各家媒体跟上。1月份 Nikita 又用个人 IP 再造一波声量。一套组合拳下来,App 从上线至今一共拿下60w 的下载。
娱乐化带来的流量、没能完成商业化落地
经过大半年的运营(产品在2024年中上线),Death Clock 在进入2025年之后,DAU 均值维持在1.2万左右的水平。上线至今总计产生了13万美元的收入,RPD 在0.22美元左右,这个数据在健康类 App 里面是相对较低的,例如前些日子比较火的 Cal AI,RPD 在1.6美元左右的水平、之前一直关注的一些睡眠类产品如华人团队做的 Shut Eye,RPD 也在1.75美元。对于健康类 App 来说,RPD 的理想数据应该在1美元以上。
结合其 IAP 以及美国用户的评分详情来看,产品存在不少问题。
我们从点点数据导出了117条来自美国用户的评价,评分非常两极化,1星评价和5星评价分别占比44% 和39%,占比八成半。1星评价的主要吐槽在于付费陷阱(3天免费使用但即刻收取年费)、App 崩溃,5星评价则主要在夸和朋友比较死亡日期的娱乐玩法、以及 UI。
Death Clock 内购项目情况 | 图片来源:点点数据
这些问题也反映在 IAP 项目上,Death Clock 的前几个内购项目都是年费或者打折年费,对于订阅 App 来说是比较少见的。
观察产品的话,我们发现 Death Clock 做得好的地方在于,注册到付费转化的环节,Death Clock 的设计是做好调查问卷等待死亡日期预测结果,同时给到现有习惯和更好生活习惯的预期寿命对比、以及预测用户变老的样子,来给用户多重“心里震撼”。
在心理上,其实是能够把用户向付费边缘狠狠推一把的,但稍微回到理性,在最后一个转化页面,App 提供的改善计划,价值明显不足,全但不精准(促使用户付费转化的最终一步是提供的“长寿计划”,分别涉及到的是营养补充剂、疾病筛选、就医建议、健康设备建议、以及行为习惯目标等等改善点)。IAP 项目以年费为主,或许真的与订阅页面的一些不当操作有关。
很难让用户感受到价值的“长寿计划” | 产品截图
而在两极化的用户评价之外,一些更“冷静”的用户,也反映了不少产品力的问题。大量用户反馈 App 崩溃、还有用户反映在自己没有糖尿病信息输入的前提下,App 给到了用户关于血糖的建议,这对于用户信任都是致命问题。
用户反映自己并没有输入糖尿病的相关信息,
但却得到了购买血糖检测仪的建议 | 图片来源:点点数据
整体来看,Death Clock 的增长可圈可点,其中也能看到 Nikita 做了10年 toC 社交产品总结经验的实际落地,如他之前提到实现“逃逸速度”的关键经验,一次 App 会话触发7位新用户打开产品,又如果激活率足够高、注册流程较长也可以接受(接近30个问题的调研问卷来预测死亡日期已经给了用户足够高的离开成本),但是 App 本身的技术和能力貌似并不能让用户心甘情愿付费(这可能与创始人之前做了多年心理健康没能跑通市场,之后才转到生理健康方向有关)。
健康是一个太过于庞杂的问题,受到的影响因素太多,也许是选择了死亡日期预测的引子,导致解决方案大而全、但不够深,也导致了用户觉得“不值”。
在火了一阵之后,Death Clock 又到了健康分榜下载榜200名开外的状态,截至发稿前又投广杀回了22名,在成本足够低之后,收入所依靠的产品价值可能也需要再精准定位。
写在最后
其实,AI 来了之火,toC 类产品里面,健康方向算是有所斩获的。之前我们报道过4个月拿到百万美元的 Cal AI,如今已经到了接近于月流水百万美元的水平(从2024年7月的20万美元月流水到2025年1月的90万美元月流水,翻了两番不止),又如国内团队做的 Stress Watch,每个月也有几百万人民币入账。而这2个 App 切入的问题都更细,计算食物的卡路里、监测人的压力水平,与视图以猎奇概念覆盖泛健康领域的 Death Clock 相比较,它们通过锚定更垂直的场景、提供更详细解决方案,也更容易给到用户一定的价值感。
2024年年初至今 Cal AI的全球
日流水变化 | 图片来源:点点数据
如 Nikita 自己所说,初始锚定的用户群要足够精准、小不是问题。擅长增长的 Nikita 可以帮助产品起步,但可能无法帮助产品走得更远。概念创新距离商业成功,还有很长一段距离。