产品痴迷者
我是个痴迷产品的英国人，从企业咨询转向应用开发。在埃森哲做了六年大型数字项目后，我创立了旅行保险公司Pluto，疫情前在Trustpilot排名第二。之后我创建并转手了几个微SaaS实验，2023年初与联合创始人Mike Heap共同创立My AskAI。
My AskAI让任何公司都能创建自己的AI客服代理，直接集成到现有支持工具（Intercom、Zendesk等）。目前我们每月处理7.5万+支持聊天，月经常性收入约4万美元（年化50万美元）。团队仍然只有我们两人。
灵光乍现时刻
虽然很极客，但真正的转折点是OpenAI发布新嵌入模型时。突然之间，你可以搜索并最终与大量数据/内容"聊天"。这打开了大量机会——最重要的是将其应用于客户支持场景。你可以提出非常具体的问题，AI会从100多个网页的帮助中心找出答案。
另外，我刚刚成为父亲，这也激励了我。自主开发盈利（且灵活）的项目胜过再次追逐风投资金或回到大公司。
产品构建
我们在三周内推出了第一个可用版本。MVP非常简单：上传内容→提问→获得答案。仅此而已。
我们花费不到1000美元在Bubble和OpenAI上使其运行——资金来自早期项目的现金。我负责产品开发，Mike负责客户访谈和增长测试。一些独立开发者朋友对测试版进行了压力测试并吐槽了我们的用户体验。
技术栈：
- 核心应用：约80%使用Bubble（前端+工作流）。当日流量达到5万请求时，我们升级到Bubble企业版。后端请求使用Python
- AI：主要使用OpenAI模型，但开始为特定用例拓展其他方案
- AWS：随着成熟度提升，我们将更多技术迁移到自管理的AWS，而不是通过第三方提供商（如Vercel）
- 内部工具：Notion、Slack、Cursor和ChatGPT
即使与AI编码工具（如Cursor）相比，无代码的开发速度仍然让我惊讶。
犯过的错误
我们犯了很多错误。以下是几个重大失误：
- 新奇事物综合征：第一年里，每个新AI模型或功能都让我们放下手头工作去尝试。回顾起来，我们在有趣但不专注的想法上浪费了大量时间
- 用例过于宽泛：最初我们试图成为"与任何事物聊天"的工具。12个月后最终转向客户支持。下次我会更早地聚焦细分领域
- Bubble扩展痛点：扩展过程中经历了几次重大中断，最终迁移到企业版。事后看来，我应该更密切关注这些基础设施扩展问题，并应该更早升级以给系统更多余量
混乱的增长
我最常被问但回答最差的问题是：“你们是如何实现业务增长的？”
我希望我能列出一个推动增长的聪明策略。但不幸的是，增长是混乱的——至少对我们来说是这样。
这部分是由于我们产品的决策周期长，意味着用户注册后至少2-4周才会转化为付费用户，如果从首次访问跟踪则时间更长。这使得归因非常棘手。而没有良好的归因，就很难知道在哪里投入更多时间和资金。
我们尚未完全解决这个问题，但开始做的最好的事情是：
- 与所有潜在重要客户进行入职通话
- 要求用户自行选择如何听说我们
尽管如此，我们发现大部分增长来自谷歌/SEO。我们尝试了一些程序化计划。但主要是在网站和文档的所有文案中非常具体、一致和清晰地说明我们的差异化优势——例如"比Intercom的Fin或Zendesk的AI便宜5倍"。
这帮助人们在谷歌或现在更常见的ChatGPT上寻找替代方案时找到我们！
我们正在运行各种付费广告（小规模）和定向推广实验，但这些都没有显示出足够好的投资回报率来证明更多支出的合理性。
在我看来，增长是运营初创公司最难的部分。
硬数据
我们采用纯SaaS模式，分层计划加上基于会话量的使用成本。
我们在第四个月达到1万美元月经常性收入，停滞，转型，然后在6个月后飙升至4万美元月经常性收入。在改进入职和分析后，流失率从9%降至3%。
毛利率徘徊在82%左右，包括AI成本！
离别建议
以下是我的建议：
- 在编写代码之前销售价值——公开预售或原型制作
- 将约束视为功能；它们迫使专注
- 忽略虚荣指标；追逐保留的付费用户
- 少花时间在Twitter上。很容易关注许多其他制造者和创始人并看到所有月经常性收入截图。但这真的只是分散注意力
- 也就是说，在社交媒体上分享产品更新、录制内容（越粗糙越好）有助于建立大量认知度。只需要有规律地执行的纪律
- 每个支持工单都是营销机会——回答时就像线程是公开的
- 即使有所有AI编码工具（Bolt、Replit、Loveable等），无代码仍然是一个选择——但现在真的没有借口，因为任何人都可以制作一些软件
下一步计划
我们的目标是在今年达到100万美元年化收入，同时保持两人团队。但100万美元看起来很有挑战性。
我们将加倍投入支持平台集成，特别是Intercom和Zendesk。
我计划继续保持每周游泳三次！
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