
你有没有想过,教人使用 AI 工具这件看似简单的事,能做成一门月入百万的生意?最近我看到一个案例,让我对产品价值和营销策略有了全新的认知。一个叫 Corsif 的应用,用类似 Duolingo 的游戏化方式教老年人使用 ChatGPT,每月经常性收入(MRR)超过 30 万美元。这不是什么复杂的技术产品,甚至算不上真正的创新,但它却找到了一个被所有人忽视的市场空白。增长营销专家 Stef 对这个案例做了深度拆解,他的分析让我意识到,在这个 AI 时代,真正赚钱的往往不是那些技术最先进的产品,而是那些最懂用户心理、最会讲故事的产品。
我自己做内容创作这么久,一直在观察各种 AI 产品的崛起和消亡。说实话,看到 Corsif 的成功时,我的第一反应是震惊。这个应用的核心功能简单到令人难以置信,就是用一些基础的课程教人怎么写 ChatGPT 提示词,怎么用 Midjourney 生成图片,怎么用 ElevenLabs 做语音合成。这些信息在 YouTube 上随便搜都能找到免费教程,但 Corsif 却能让用户心甘情愿地每月付费订阅。这背后到底隐藏着什么样的商业逻辑?为什么一个如此基础的产品能获得如此成功?我花了很多时间思考这个问题,也从 Sebastian Stef 的分析中获得了很多启发。
产品简单到令人吃惊,但这恰恰是成功的关键
当我第一次看到 Corsif 的产品演示时,说实话有点失望。这个应用的界面就是一个个课程页面,教你什么是 ChatGPT,给你一些提示词模板,让你选择填空,然后显示一个绿色的对勾说"做得好",接着就是恭喜页面。就这样,没有任何复杂的功能,没有什么黑科技,甚至连 ChatGPT 的 API 都没有集成。Sebastian Stef 在他的分析中说得很直白:"这可能是你能想象到的最基础的应用了。你在任何 YouTube 视频中都能获得同样的信息,他们只是把它游戏化并货币化了,然后就建立起了一门相当成功的生意。"

这种简单性一开始让我困惑。在这个 AI 产品层出不穷的时代,大家都在卷技术、卷功能、卷模型,都想做下一个 Cursor,做 ChatGPT 的包装器(wrapper),做自动化工具,做 AI agent,做各种复杂的东西。但 Corsif 走了完全相反的路:他们做了一个极其简单的产品,就是一些提示词解释和恭喜标语,然后就成功了。这让我开始重新思考产品价值的本质。
我认为这里有一个非常关键的认知:产品的成功不在于它有多复杂,而在于它解决了用户真正的痛点。对于那些技术爱好者和年轻人来说,学习 AI 工具是一件自然而然的事,我们会主动去搜索教程、看文档、试错、探索。但对于婴儿潮一代(Boomers)来说,情况完全不同。他们知道 AI 很重要,他们在新闻上听说过 ChatGPT,他们的孩子和朋友都在讨论这些工具,但他们就是不会主动去学。不是因为他们笨,而是因为他们懒,他们不愿意花时间去搜索各种碎片化的信息,不愿意看冗长的 YouTube 教程,不愿意在 Reddit 论坛里翻找答案。
Sebastian Stef 对这一点的分析非常精准:"这些人知道这些信息存在,他们知道 AI 很重要,他们知道自己应该使用 AI,但他们不在乎。他们很懒。他们不会主动寻找 AI 教育和这个话题的信息。他们需要的是一个清晰而个人化的理由来关心 AI。"这个洞察让我恍然大悟。Corsif 的成功不是因为它教了什么独特的知识,而是因为它降低了学习的门槛,消除了所有摩擦。
用户不需要去搜索互联网、拼凑各种信息、看 YouTube 教程、读 Reddit 讨论串、听播客。他们只需要打开一个应用,按照线性的课程结构,一步步点击学习,就像上大学时跟着教科书学习一样。这种结构化的、手把手的课程设置,正是初学者想要的。你给他们一个简单的界面,加上一些游戏化的奖励机制,比如徽章、连续学习天数、进度条,他们就会觉得这个学习过程是可完成的、有趣的,值得回来继续学习。
我想起 Duolingo 的成功案例。Duolingo 其实并不能真正教会你流利地说一门语言,大多数使用 Duolingo 的人并不能真正掌握他们学习的语言,但他们仍然每天回来打卡,保持连续学习记录,因为整个体验被游戏化了,让持续学习变得有回报感,就像是一种冥想练习。Corsif 用的正是同样的策略,他们不是在卖知识,而是在卖一种学习体验,一种让用户感觉自己在进步、在变聪明的体验。

这让我对产品定位有了更深的理解。我们经常陷入一个误区,以为用户购买产品是因为产品的功能有多强大。但实际上,用户购买的是产品能为他们带来的改变,是那种"我终于能跟上时代了"的安全感,是"我也能使用这些高科技工具了"的成就感。Corsif 卖的不是 AI 教程,而是信心、方向感和清晰度。
营销才是真正的产品,而产品只是载体
看完 Sebastian Stef 对 Corsif 营销策略的拆解后,我最大的感悟是:在这个案例中,营销本身就是产品。产品只是一个载体,真正让用户付费的是营销创造的那个"顿悟时刻"。这个观点可能有些反直觉,但却是这个案例成功的核心。
Sebastian Stef 在分析中指出:"用户并不是在为知识付费。所有这些知识都是超级基础的,这不是什么震撼性的应用。他们真正付费购买的是一个关心 AI 的理由。他们为清晰度、方向感和信心买单,知道'天啊,我要成为新事物的一部分'。他们为清晰的好处付费,比如升职、工作、节省时间、减少压力。"这段话让我重新审视了整个用户转化的过程。
我发现 Corsif 的所有广告素材都在做同一件事:创造紧迫感和相关性。他们不是在说"我们有最好的 AI 课程",而是在说"如果你不学会使用 AI,你会被淘汰""使用 AI 可以让你获得升职""AI 能帮你赚更多钱、节省时间、减少工作压力"。这些广告内容直击用户的痛点和欲望,让他们产生"我必须现在就学习 AI"的想法。

这就是我所说的营销创造的"顿悟时刻"。用户本来知道 AI 存在,也隐约觉得它很重要,但没有真正的动力去学习。Corsif 的广告通过具体的、可实现的好处,比如升职、加薪、职业发展、人际关系、保持相关性等,让用户突然意识到"我现在就需要学 AI"。一旦你能创造这个顿悟时刻,然后在下面放一个大大的购买按钮,转化就变得非常简单了。
我认为这里有一个更深层次的洞察:人们不是为了学习而学习,而是为了解决问题而学习。如果你只是告诉用户"这里有一些 AI 教程",他们可能会想"我以后再看吧"。但如果你告诉他们"你的同事都在用 AI 提高工作效率,如果你不学,你会在职场竞争中落后",他们立刻就会产生行动的动力。这种将抽象的技术学习转化为具体的生活改善,是 Corsif 营销策略的核心。
更有意思的是,一旦用户进入应用开始学习,游戏化的体验会让他们持续订阅,不会流失。他们想要持续感受到进步的感觉,想要完成那些课程,想要获得那些徽章和成就,而不是收集一堆无用的 YouTube 视频链接。这种游戏化机制让用户觉得他们的订阅费是值得的,即使他们可能并没有真正掌握多少实用技能。

我对这个现象的思考是:在信息过载的时代,筛选和组织信息的价值往往超过信息本身的价值。免费的信息到处都是,但如何高效地获取、消化这些信息,如何将碎片化的知识整合成结构化的学习路径,这才是稀缺的。Corsif 做的就是这件事,他们把散落在互联网各处的免费信息,整合成了一个结构化的、低摩擦的学习体验,然后成功地将其货币化了。
完全依靠付费广告的增长策略
如果你关注过最近几年成功的应用增长案例,你会发现一个明显的趋势:大量在 TikTok 和 Instagram 上发布有机内容(organic content),通过病毒式传播获取用户。Cali、Bible Chat、Starcross、Profit 等应用都采用了这个策略,它们每天在多个账号上发布大量内容,期待其中一些能够病毒式传播,从而获得大量免费曝光和下载。Sebastian Stef 在他的其他案例分析视频中也多次强调过这个策略的有效性。

但 Corsif 走了一条完全不同的路。他们几乎不依赖有机内容增长,而是全力投入付费广告。这个策略选择让我非常感兴趣,因为它颠覆了当前应用营销的主流做法。Sebastian Stef 在分析中指出:"虽然他们确实有一些病毒式传播的视频,但大多数病毒内容只是基础的表情包,根本没有提到 Corsif 或 AI 教育相关的东西,目标受众主要是年轻人。"
从数据上看,Corsif 在 TikTok 和 Instagram 上的有机内容表现平平。大部分视频只有几千的观看量,很少有真正的互动。那些看起来有很高观看量的视频,实际上是通过 Spark Ads(一种将付费广告显示在有机内容中的 TikTok 广告形式)推广的,你可以从极低的评论和点赞比例看出来。他们没有赞助成千上万的网红来推广应用,没有运营数百个账号来大量发布内容,也没有一支 UGC(用户生成内容)创作者大军,更没有发布任何真正能病毒式传播并推销产品的有机视频。

那他们是如何增长的呢?答案非常简单:纯粹的付费广告。他们在每一个可用的平台上投放广告,从 TikTok 到 Instagram、Facebook、YouTube、搜索广告、Google Ads,应有尽有。Sebastian Stef 说得很形象:"当其他人都在做另一个 ChatGPT 包装器,针对年轻人群,在 200 个不同账号上发布病毒视频时,这些家伙只是在自动驾驶模式下制作劣质的 AI 广告,然后向婴儿潮一代投放付费广告。"
我认为这个策略选择背后有非常深刻的商业逻辑。有机内容增长看起来很美好,因为它理论上是"免费"的,但实际上成本极高。Sebastian Stef 详细分析了有机策略的真实成本:"要让有机内容起作用,你需要每天在每个账号上发布 2 到 5 个视频,持续不断,才能让病毒传播的经济效益发挥作用。如果你不想自己做这么大量的内容生产,你就必须雇佣网红,你得发送数千条消息才能得到一个回复,然后为买别人的受众支付 2000 到 1 万美元。如果你瞄准小网红,很可能需要支付月度保证金加上每千次展示成本(CPM)加上奖金等等,你还得管理所有这些人,给他们激励,这会变得非常难以处理,特别是如果你从来没做过这些。"
而且,病毒式传播本质上是不可预测和不稳定的。除非你真的非常擅长,否则你无法保证持续的结果。管理数千个账号、合作伙伴关系等需要大量的前期资本投入。相比之下,付费广告策略提供了即时的回报和数据反馈。即使你只是在买"什么不该做"的数据,成本也会显著低于有机策略。

Sebastian Stef 举了一个很好的例子:"你只需要花 50 美元测试五个广告概念,看看针对目标用户群 1、2、3 以及痛点/欲望 X、Y、Z 哪个有效。你只需要花几百美元就能得到答案,而不需要在一次赞助上花费几百到几千美元来获得同样的数据。"这种快速试错、快速迭代的能力,是付费广告的核心优势。
我对这个策略的思考是:在选择增长渠道时,不要盲目跟风,而要根据你的目标用户、产品特性和资源情况做出选择。对于 Corsif 来说,他们的目标用户是婴儿潮一代,这些人本来就不太活跃在 TikTok 和 Instagram 上,即使活跃也不太会因为看到病毒视频就下载应用。他们更可能通过搜索"如何学习 AI"或"如何使用 ChatGPT"来寻找解决方案,或者在浏览 Facebook 时看到广告后产生兴趣。付费广告能够精准地触达这个群体,而有机内容的传播则更多会触达年轻用户,这不是 Corsif 的目标市场。
AI 驱动的自动化广告工厂
Corsif 的广告策略中最让我震撼的部分,是他们如何用 AI 工具完全自动化了广告创意的生产流程。Sebastian Stef 展示了他们的广告素材,我发现几乎所有广告都使用了相同的 AI 生成的虚拟主播(avatar),只是改变了不同的开场白(hook)和脚本。他们没有雇佣真人演员,没有复杂的拍摄流程,所有的广告素材都是通过 AI 工具批量生成的。
具体来说,他们使用了一个叫 Arcads 的 AI UGC 创作平台。这个平台可以生成虚拟的人物视频,让这些虚拟人物说出你写的任何脚本,看起来就像真人在讲话一样。Sebastian Stef 在视频中详细演示了整个创作流程:"你选择一个创作者,比如他们使用的 Jasmine,然后你写一个快速脚本或者用 AI 生成一个,让 Jasmine 朗读出来。之后你可以在 Arcads 内部生成一些 B-roll 素材,比如一个穿着白衬衫的女孩在餐桌上用笔记本电脑工作的场景。"

接下来的流程更加简化。他们会在 Canva 或 Photoshop 中制作一些简单的图形,比如"第一课""第二课"以及功能特性的展示图。然后打开任何视频编辑软件,Sebastian Stef 推荐使用 CapCut 因为它简单且免费,将虚拟主播放在底部,B-roll 素材和图形放在开场白之后,启用自动字幕生成,一个完整的广告就做好了。整个过程可能只需要 10 到 15 分钟。
最关键的是,这个流程可以无限复制和变化。你可以改变开场白,改变背景,改变虚拟主播(换成男性或女性、年轻或年老),添加一些元素(比如小猫,或者让他们在播客场景、在车里等等),然后不断测试哪种组合效果最好。Sebastian Stef 说:"他们每天大约推出 50 种这样的测试变体。所有这些都是自动化的,他们只是不断推出不同的广告变体,直到找到有效的虚拟形象、开场白和脚本组合,然后继续生产更多变体,直到效果下降,再重复这个过程。"
我认为这种自动化的广告创意工厂模式,代表了未来营销的一个重要趋势。传统的广告制作需要编剧、导演、演员、摄影师、剪辑师等一整套团队,成本高昂且周期长。但现在,通过 AI 工具,一个人就可以在很短时间内生产出大量的广告变体,快速测试市场反应,找到最有效的组合。
这种模式的核心优势在于速度和规模。你可以在一天内测试 50 种不同的创意方向,快速获得数据反馈,然后将预算集中在表现最好的创意上。这种快速迭代的能力,在传统广告制作模式下是不可想象的。而且,随着你不断测试和积累数据,你会逐渐建立起一个关于"什么有效、什么无效"的知识库,未来的创意决策会越来越精准。
Sebastian Stef 还提到了一个实施建议:"当你开始扩大规模、开始赚更多钱时,你可以从一些第三世界国家雇佣编辑、脚本作者、虚拟助理来管理整个广告创意工厂,让他们自动化地生产这些内容。"这种将创意生产流程工业化、规模化的思路,非常值得学习。

我的思考是:AI 工具不仅仅是提高效率的辅助工具,它们正在从根本上改变营销的游戏规则。以前,营销的瓶颈在于创意生产能力,你能雇得起多少创作者、能产出多少内容,基本决定了你的营销规模。但现在,AI 工具让创意生产的边际成本接近于零,真正的瓶颈变成了你的测试速度和数据分析能力。谁能更快地测试更多创意变体,更准确地解读数据反馈,谁就能在市场竞争中占据优势。
两套转化漏斗的精妙设计
Corsif 的商业模式中另一个让我印象深刻的设计,是他们运营了两套完全独立的转化漏斗:移动应用漏斗和网页应用漏斗。这不是简单的多渠道布局,而是一个深思熟虑的策略选择,目的是规避平台税费并最大化转化率。
Sebastian Stef 详细解释了这两套漏斗的区别:"移动应用漏斗主要服务于那些主动搜索'如何学习 AI'或'如何使用 ChatGPT'的用户。他们会在应用商店搜索,直接下载应用,然后在应用内完成付费,这意味着要支付苹果 30% 的平台税。而且应用内的付费墙和引导流程受到苹果审核的限制,灵活性较差。"
相比之下,网页应用漏斗给了他们完全的控制权。所有的付费广告流量都被引导到网页端,用户在网页上完成整个引导流程和付费,然后才登录移动应用。这样做有三个巨大的优势:可以随时修改引导流程和付费墙,不需要等待苹果审核;可以使用 Stripe 等第三方支付网关,完全绕过苹果 30% 的平台税;可以设计更长、更具说服力的销售页面,而不受应用商店政策的限制。

我仔细研究了他们的网页漏斗设计,发现了很多值得学习的细节。整个流程从一个简单的问题开始:"你是为公司工作还是为自己工作?"然后是一系列精心设计的问题,比如"你对 AI 感到不知所措吗?""你对使用 AI 感到舒适吗?"等等。这些问题不仅仅是收集用户信息,更重要的是让用户开始思考自己与 AI 的关系,建立一种紧迫感。
接下来是一系列关于目标和成就的问题,比如"你想通过学习 AI 实现什么?"选项可能包括"获得升职""买房""度假""买车"等等。Sebastian Stef 指出了一个巧妙的心理学技巧:"一旦你开始谈论买房、度假、买车等目标,要求每天 1 美元的订阅费看起来就非常便宜了。"这是一个经典的锚定效应(anchoring effect)应用。
然后是信任建立环节,展示用户评价、认证标志、媒体报道等,增强可信度。最后才是付费墙,而且这个付费墙设计得非常有意思。他们提供了一个免费试用提醒和引导,然后是强制付费墙,用户必须开始试用或付费订阅才能进入应用。

我特别注意到他们的定价策略。主要提供两个计划:月度订阅和周订阅,但他们在展示价格时强调的是"每天多少钱",比如"每天 99 美分""每天 71 美分""每天 48 美分"。这又是一个心理学技巧,将价格拆分成更小的单位,让用户觉得更容易接受。他们甚至将价格与星巴克咖啡和其他在线课程进行比较,强化"这很便宜"的印象。
更精彩的是他们的追加销售(upsell)策略。当用户完成首次购买后,不是直接进入应用,而是被引导到一个一次性优惠页面,以 19.99 美元的价格出售"完整 AI 成功套装",包括 AI 积分、提示词库、生产力提示词等。这是一个经典的利润最大化策略,因为用户刚刚完成购买,心理防线最低,最容易接受追加购买。
如果用户试图退出这个追加销售页面,他们会看到一个更大的折扣——从 19.99 美元降到 15.99 美元,折扣高达 60%。这是一个典型的挽留策略,抓住用户离开前的最后机会。只有在完成这一切之后,用户才最终进入移动应用开始学习。
我对这整套漏斗设计的思考是:在设计用户转化路径时,每一个环节都应该有明确的目标和心理学原理支撑。Corsif 的漏斗设计展示了对用户心理的深刻理解,从建立需求到消除疑虑,从锚定价格到利用稀缺性和紧迫性,每一步都经过精心设计。而分别运营移动端和网页端两套漏斗,则展示了对平台规则和商业模式的深度理解,这种灵活性让他们能够最大化收益同时保持快速迭代的能力。
我对这个案例的深度思考
看完整个 Corsif 的案例分析后,我有几个深层次的思考,这些思考可能对我自己的内容创作和对整个行业都有启发意义。
我认为这个案例最大的启示是:在 AI 时代,真正的商业机会往往不在技术本身,而在技术的普及和应用。所有人都在卷技术,都想做最先进的 AI 模型、最复杂的 AI agent、最强大的自动化工具。但 Corsif 选择了一条完全不同的路:他们不做技术创新,而是做技术普及。他们的产品技术含量几乎为零,但他们找到了一个巨大的市场需求——帮助那些被技术进步落下的人跟上时代。

这让我想到技术扩散的规律。任何新技术的采用都遵循一条曲线:创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者。现在 AI 技术还处在从早期采用者向早期大众扩散的阶段,而婴儿潮一代大多属于晚期大众甚至落后者。这个群体规模庞大,有支付能力,也有学习需求,但却被大部分 AI 产品忽视了,因为大家都在追逐那些技术爱好者和年轻用户。Corsif 看到了这个空白市场,用一个极简的产品满足了这个被忽视的需求。
我的第二个思考是关于产品价值的本质。我们经常说"产品要有价值",但什么是价值?Corsif 的案例告诉我,价值不等于功能的复杂性或技术的先进性。价值是用户愿意为之付费的东西,而用户付费的原因往往不是产品本身,而是产品能带来的改变。用户不是在买 AI 教程,而是在买"我能跟上时代"的安全感,在买"我能使用这些工具提高工作效率"的可能性,在买"我不会被淘汰"的保证。
这个认知让我重新审视内容创作的价值。我做的内容也是在传递信息和知识,但用户真正需要的可能不是信息本身,而是信息能给他们带来的改变。我应该更多地思考:我的内容能帮助用户解决什么具体问题?能给他们带来什么实际的好处?能让他们产生什么样的情绪体验?这些才是内容的真正价值所在。
我的第三个思考是关于规模化增长的方式。Sebastian Stef 的分析让我意识到,没有一种增长策略是适用于所有产品的。有机内容增长、付费广告、网红合作、社区运营、B2B 营销、会议推广等等,每种方式都有其适用场景。关键是要根据你的目标用户在哪里、他们如何做决策、你的资源和能力如何,来选择最合适的增长策略。

Corsif 选择付费广告而不是有机内容,不是因为付费广告就比有机内容更好,而是因为这个策略更适合他们的目标用户和商业模式。婴儿潮一代不太可能因为看到一个 TikTok 病毒视频就下载应用,他们更可能通过搜索或看到广告后产生兴趣。而且,付费广告提供了可预测的、可扩展的增长路径,只要单位经济效益(unit economics)是正的,你就可以持续投入预算来获取用户。
这对我的启发是:不要盲目跟风所谓的"最佳实践",而要深入理解自己的目标用户和商业模式,选择最适合自己的增长路径。也许对我的内容创作来说,深耕某个特定平台、建立自己的社群、或者与其他创作者合作,可能比追求病毒式传播更有效。
我的第四个思考是关于 AI 工具对创业门槛的降低。Corsif 的成功很大程度上得益于 AI 工具的发展。他们用 Arcads 批量生成广告素材,用 AI 生成脚本和 B-roll 素材,用自动化工具管理广告投放。这些 AI 工具让一个小团队能够实现以前需要大型广告公司才能完成的工作量。
这让我看到了 AI 时代创业的新可能性。以前,如果你想做一个应用并且大规模投放广告,你需要雇佣编剧、导演、演员、摄影师、剪辑师、广告优化师等一整套团队,初始成本可能高达数十万甚至上百万美元。但现在,借助 AI 工具,你可以用很低的成本快速启动,然后根据市场反馈快速迭代。这大大降低了创业的门槛和风险。
Sebastian Stef 在视频中说了一句话让我印象深刻:"如果你还没有实施和使用 AI,那兄弟,对不起,你已经落后了。"这不是夸张,而是现实。在同样的市场条件下,使用 AI 工具的创业者可以以更低的成本、更快的速度、更大的规模来运营业务,不使用 AI 的创业者将在竞争中处于明显劣势。
我的第五个思考是关于市场定位的重要性。Corsif 选择婴儿潮一代作为目标市场,这个选择非常聪明。这个群体有几个重要特征:规模大、支付能力强、对价格不太敏感、决策周期短、竞争较少。相比之下,如果 Corsif 选择年轻人作为目标市场,他们将面临激烈的竞争,用户对价格敏感,期望产品免费或低价,而且很容易流失。

这让我思考自己的内容创作定位。我应该服务什么样的受众?他们有什么特征?他们的需求是什么?竞争情况如何?这些问题的答案将决定我的内容方向、变现模式和增长策略。也许我也应该寻找那些被主流内容创作者忽视的细分市场,在那里建立自己的影响力。
最后,我想谈谈这个案例对整个 AI 行业的启示。我们现在正处在一个 AI 技术快速发展的时期,每天都有新的模型、新的工具、新的应用出现。但技术的进步并不等于商业的成功。很多技术上非常先进的产品可能找不到市场,而一些技术上很简单的产品却能获得巨大成功。
Corsif 的成功证明了一点:在技术快速变革的时代,最大的商业机会往往不在技术本身,而在帮助普通人适应和使用这些技术。每一次技术革命都会创造两类机会:一类是推动技术前沿的创新机会,另一类是帮助技术普及的服务机会。前者可能更有声望,但后者往往市场更大、更容易实现商业化。
对于内容创作者来说,这意味着我们不一定要成为技术专家,不需要了解 AI 模型的每个技术细节。我们的价值在于能够用普通人能理解的语言解释这些技术,能够帮助他们看到这些技术的实际应用价值,能够降低他们使用这些技术的门槛。这正是我一直在做的事情,也是我想要继续深化的方向。
这个案例给我们的实用建议
基于对 Corsif 案例的分析和我的思考,我想提出几条实用建议,不管你是在做应用、做 SaaS 产品还是做内容创作,这些建议可能都会有帮助。
不要过度复杂化你的产品。很多创业者陷入了一个误区,认为产品必须足够复杂、功能必须足够强大才能成功。但 Corsif 的案例告诉我们,简单的产品也可以非常成功,关键是要解决用户真正的痛点。与其花时间打造一个功能齐全但用户学习成本很高的产品,不如专注于一个核心价值,把它做到极致。
营销不是产品的附属,而是产品的一部分。Corsif 的成功很大程度上归功于他们出色的营销策略。他们深刻理解目标用户的心理,知道如何触发用户的情绪,如何创造紧迫感,如何建立信任。在设计产品时,就应该同时思考如何营销这个产品,如何让用户产生"我必须拥有这个"的感觉。
选择适合你的增长策略,不要盲目跟风。市场上总会有各种"最佳实践"和"成功秘诀",但不是所有策略都适合你的产品和目标用户。深入了解你的用户在哪里、他们如何做决策、什么样的信息会影响他们,然后选择最合适的增长渠道。如果付费广告的单位经济效益是正的,那就大胆投入;如果有机内容更适合你的用户群,那就专注于内容创作。
充分利用 AI 工具降低运营成本。现在有大量 AI 工具可以帮助你自动化各种工作,从内容创作到广告制作、从客户服务到数据分析。不要抗拒这些工具,而要主动学习和使用它们。AI 工具可以让你以更低的成本、更快的速度做更多的事情,这在竞争激烈的市场中是巨大的优势。
寻找被忽视的细分市场。主流市场往往竞争激烈,但总有一些细分市场被忽视了。这些市场可能规模不算最大,但竞争少、用户忠诚度高、支付意愿强。Corsif 选择了婴儿潮一代这个被大多数 AI 产品忽视的市场,获得了巨大成功。想想你的领域有哪些被忽视的群体,他们的需求是什么,你能如何服务他们。
关注用户的真实需求,而不是你认为他们需要什么。很多产品失败是因为创始人按照自己的想法打造产品,而不是根据用户的真实需求。Corsif 深刻理解了婴儿潮一代的心理:他们不需要最先进的 AI 课程,他们需要的是结构化的、手把手的、低门槛的学习体验。了解用户真正在意什么,然后提供相应的解决方案。
设计完整的用户旅程,而不仅仅是产品本身。从用户第一次看到广告,到点击、注册、付费、使用、续费,每一个环节都应该精心设计。Corsif 的转化漏斗设计展示了对用户心理的深刻理解,每一步都有明确的目标。不要只关注产品功能,要关注用户的完整体验。
建立快速测试和迭代的机制。不要追求一开始就做出完美的产品或完美的营销策略。Corsif 每天测试 50 种不同的广告变体,快速找到有效的组合,然后继续优化。这种快速试错的能力比一开始就做对更重要。建立一套机制,让你能够快速测试想法、收集数据、做出调整。
我相信 Corsif 的成功不是偶然的,而是一系列正确决策的结果:正确的市场定位、正确的产品策略、正确的营销方式、正确的增长渠道。这些决策背后是对市场、用户和技术的深刻理解。虽然我们可能无法完全复制他们的成功,但我们可以学习他们的思维方式和方法论,应用到自己的领域中。
在这个 AI 快速发展的时代,机会无处不在,但能够抓住机会的人并不多。关键不在于你掌握了多少先进技术,而在于你能否找到真实的市场需求,能否用最有效的方式满足这些需求。Corsif 用一个极简的产品、一套自动化的营销系统、一个被忽视的目标市场,创造了一门月入数十万美元的生意。这个案例证明了,在 AI 时代,聪明的策略和执行力比技术本身更重要。
文章来自微信公众号 “ 深思圈 ”
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0