人工智能保留问题及初创公司指标测试

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2023-11-30 02:09:17

人工智能保留问题及初创公司指标测试

在人工智能领域,保留人才一直是一个重要的问题,尤其是对于由LLM支持的申请初创公司而言。虽然这些公司可以通过人工智能驱动的内容生成提供即时产品价值,但是他们往往在为留住人才而苦苦挣扎。

为什么会出现这种情况呢?以下是一些可能的想法:

  1. 今天的人工智能预算是探索性的。如果公司现在不探索人工智能,那么他们就做错了。因此,许多人工智能应用初创公司都看到了“土地”交易的爆炸性增长,但应用程序有责任证明它们能够提供足够的价值来留住早期的探索性用户。当我评估新的投资机会时,我关注的第一个指标是保留率。
  2. 模仿者无处不在。人工智能的构建模块比以往任何时候都更容易访问、更容易构建。我们在生成式人工智能初创公司的热门类别中看到了许多竞争对手。因此,客户在选择获胜者之前会尝试多种选择。不要被早期使用高峰所愚弄。保留率将是区分领导者和群体的关键指标。
  3. 人工智能应用程序尚未提供持久的用例。许多用例是水平的、有创意的、有趣的。然而,我经常很难找到一个持久的用例来坚持使用该产品。如果您是一位正在处理保留问题的AI+PLG应用程序创始人,那么您并不孤单!不要忽视保留率是最重要的指标。

除此之外,本文还提供了一些关于初创公司指标测试的数据:

  • 有机流量(占所有网站流量的百好:5%
  • 激活率(免费用户→激活用户):很棒:50% 好:30%
  • 付费转化率(免费用户→付费用户):很棒:10% 好:5%
  • 企业转化率(免费用户→企业计划):很棒:4% 好:2%
  • 3个月的用户保留率(3个月后仍在使用产品的所有用户的百分比):很棒:30% 好:15%
  • 从候补用户到免费用户的转换:等待名单上<1个月:~50% 等待名单上超过3个月:20%

除此之外,还提供了一些初创公司的融资数据,例如BrowseAI、Grit、Ideogram等等。这些数据可以为初创公司提供一些参考。

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人工智能 保留问题 初创公司

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