AI 产品成功经验、产品出海策略与实战、 当下最火的创业话题莫过于「AI人工智能」。 那优秀的AI产品应该是怎样的？打造过程又如何？ 今天「中国好生意」邀请了上一代最成功的 AI 产品之一形色识花（海外版名为Picture This）的负责人Vivian，深度分享作为一个拍照识花的工具，如何仅仅靠4个人的团队起步，从0做到 1亿用户，并且在非游戏应用的出海排行跻身前三。 从 0 到 1 ：AI产品如何从0到1组建团队、验证PMF、用户增长、探索商业模式？ 从 1 到 10：如何应对微软、腾讯等巨头的挤压和竞争？做到 1000 万用户？ 从 10 到 100：是否应该出海？如何选择国家和市场？如何定价？如何组建本地化团队 在AIGC爆发的当下，有哪些业务机会？ 对于AI和出海感兴趣的同学，欢迎加入我们的听友群一起交流！加群方式：shu1007yang VIVIAN 小红书账号 ：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5597b4c562a60c59483354e2?xhsshare=CopyLink&appuid=54e5de812e1d9307dafdc0c4&apptime=1720503876&share_id=948b364461cc4f9eb36a069ecc0532cb 形色/Picture This整体 UI 与视觉 data.ai 公开的收入数据 好生意时间戳 - 01:57 - 个人职业转型经历。 - 03:08 - 形色产品诞生过程。 - 04:11 - 初期数据支撑和立项。 - 04:40 - 形色成长的三个阶段。 - 05:00 - 产品留存和使用频率。 - 05:53 - 跨越鸿沟理论的应用。 - 06:29 - 国际化和规模化讨论。 - 06:47 - 产品定义、MVP和PMF复盘。 - 07:13 - 产品形态和UI设计关键节点。 - 07:57 - 立项数据维度和决策。 - 08:33 - 产品UI设计和主题色选择。 - 09:10 - 产品图设计工具和流程。 - 10:24 - 技术团队对接和算法优化。 - 11:34 - 人工识别到AI技术介入过程。 - 12:35 - 识别率提升挑战和数据团队作用。 - 13:42 - 算法优化和图像识别技术。 - 14:38 - 识别率提升策略和用户反馈。 - 15:08 - AI产品完善和用户接受度。 - 15:33 - 产品正式场合应用和人工辅助。 - 16:02 - iOS和安卓平台选择考量。 - 16:38 - 早期ROI评估和团队搭建。 - 17:27 - 创业团队规模和创新性。 - 17:38 - 早期目标设定和调整。 - 18:24 - 早期团队组成和产品迭代。 - 19:55 - 商业化尝试和用户体验保护。 - 20:13 - 达到1000万用户感受。 - 21:38 - 形色产品成功标准和市场定位。 - 22:27 - 用户反馈和团队激励事件。 - 23:38 - iOS首页推荐后用户增长和服务器挑战。 - 24:28 - 早期用户特征和增长策略。 - 25:18 - 达到1000万用户时感受。 - 25:52 - 与苹果公司关系和产品推荐。 - 26:42 - 苹果推荐后用户量激增应对。 - 27:28 - 产品形态变化，地图功能和UI/UX提升。 - 28:40 - 后端引擎优化和识别率提升。 - 29:36 - 数据团队建立和工作流程。 - 30:04 - 识别率提升数据和方法。 - 30:37 - 数据收集和引擎训练过程。 - 31:13 - 产品决策和用户体验重视。 - 31:49 - 组织架构调整和团队协作。 - 32:07 - 面对微软和腾讯竞争策略。 - 33:30 - 与微软识花竞争经历。 - 35:04 - 腾讯竞争和选择出海决策。 - 35:50 - 出海原因，市场机会和国内挑战。 - 36:22 - 支付宝合作经历和推广策略。 - 36:52 - PR策略和媒体报道影响。 - 38:40 - 自然流量和运营动作贡献。 - 39:14 - 产品创新和平台推广作用。 - 39:54 - 先发优势和市场空缺减少。 - 40:58 - 技术变化对市场壁垒影响。 - 41:02 - AI技术进步和产品机会。 - 42:16 - 创业环境和工具型产品变现挑战。 - 43:29 - 国内市场变现方式和用户付费意愿。 - 43:41 - 情绪作为流量观点。 - 44:16 - 国内付费习惯和内容付费兴起。 - 45:06 - 工具付费习惯培养不确定性。 - 45:21 - 出海原因和市场机会。 - 46:56 - 出海首站选择日本原因。 - 47:41 - 日本市场尝试和挑战