本文是 HeyGen 创认识 Joshua Xu 写的一篇官网博客，文章主要讲述了 HeyGen 在 7 个月内实现 1M ARR（年度经常性收入）的经历，以及他们在此过程中的学习和成长。作者强调了从消费者产品背景转向 SaaS 领域的过程，以及在此过程中对AI市场匹配（AI-Market-Fit）概念的探索。文章重点介绍了产品开发、市场验证、用户互动和团队协作等方面的经验和教训。一些关键细节如下：

➡️ 市场验证与产品开发

  • HeyGen通过 Fiverr 平台（众包平台）验证了其 AI 生成视频的市场需求，并在 217 天内实现了盈利。
  • 他们开发了一个视频引擎，并采取了三个步骤来实现愿景：首先为企业构建视频引擎，然后创建 SaaS 产品以实现技术落地，最后探索市场和技术边界。
  • 作者提出了 AI 市场匹配的概念，区分了演示价值和用户价值，并强调了找到正确问题比解决问题更重要。

➡️ 用户互动与团队协作

  • HeyGen 鼓励用户与公司沟通，通过 Zoom 进行了1400次客户会议，平均每天 7 次。
  • 他们通过透明的方式与团队分享客户反馈，分为“HeyGen喜爱”和“HeyGen讨厌”两个群组，并在每周会议中优先讨论客户反馈。
  • 作者强调了避免定制化诱惑的重要性，并提出了通过 Airtable 跟踪客户成功的方法。

➡️ 学习与成长

  • 作者分享了个人的学习方法，包括听 SaaStr 播客、阅读 Substack 订阅内容、学习其他 SaaS 产品等。
  • HeyGen 在达到 1M ARR 后，继续开发 HeyGen 2.0，增加团队协作和企业功能，并计划在市场推广方面进行扩展。

HeyGen 0 - 100 万美元 ARR 用时 7 个月

⏱ 我们于 2022 年 7 月 29 日启动。经过 178 天，我们的年度经常性收入（ARR）达到了 100 万美元，并在 217 天后达到了盈亏平衡点。

🌎 我们团队现在已有约 30 人，分布在 3 大洲、4 个国家和 6 个城市。

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以下是我们的数据展示。虽然我们不是最快的，但希望这能为未来的增长可能性提供一个例子。

回顾这段历程，真是奇妙。Wayne 和我来自消费品行业（Snapchat 和 Smule）。12 个月前，我们对 SaaS 还没有多少经验，但为了实现我们的愿景，我们决定尝试这条路。通过阅读和与有经验的人交流，我们学到了很多。感谢那些帮助我们的人，借此机会，我想通过这篇文章回馈社区，特别是分享我们如何达成 100 万美元 ARR 的故事，帮助 AI 领域的创业者。

我将分享我们如何找到第一个付费客户，如何验证产品市场匹配（PMF），深入介绍我们的产品开发历程，如何与客户合作以及我们是如何学习的。

产品市场匹配 -> AI 市场匹配

我在构建 AI 模型、黑客技术和产品开发方面有丰富的经验。然而，当没有产品市场匹配（PMF）时，这些技能都无关紧要。在当前 AI 繁荣的背景下，产品市场匹配尤为关键。我想分享我们在内部实施的另一个概念——AI 市场匹配（AI-Market-Fit）。

面对新兴技术，区分演示价值和用户价值是个挑战。许多技术演示看起来非常酷，我也曾是技术狂热爱好者。但从长远来看，演示价值迅速消失，只有用户价值才会长存。

我们在 2020 年 12 月成立公司时，生成式 AI（Generative AI）还未成为主流概念。但我们从一开始就相信 AI 可以生成高质量内容。我们的目标是通过开发一个视觉引擎，颠覆传统的基于相机的视觉叙事方式，转向 AI 生成。

为了实现这个愿景，我们分三步走。第一步是为商业应用构建视频引擎。然后，我们设定了一个初步目标，创建一个 SaaS 产品，让我们能实施技术、探索其边界、与用户建立联系，同时生成收入，以便进行长期投资。

经过一段时间的探索和技术可行性与使用场景的考虑，我们确定了发言人场景作为目标市场。然而，一个关键问题是：如何验证这是一个真正的 AI 市场匹配？

答案是 Fiverr

在 Fiverr 上搜索“发言人”时，有 1,811 项服务。如果我们能将想法变成一个优秀的产品体验，那么就会有市场，人们会愿意为我们的解决方案付费。

正好在 10 个月前，我们在 Fiverr 上创建了一个账户并发布了一个任务，提供按需多语言视频服务。当时我们已有早期版本的技术。虽然不完美，但足以测试市场需求。初期版本中，我们没有透露这些头像是 AI 生成的，而是提供与其他 Fiverr 演员相同的服务，但成本仅为 10%，交付时间为 10 分钟而不是几天。我手动运行代码向客户交付视频。

我们的低价和快速交付使我们在 Fiverr 市场脱颖而出，获得了第一个付费客户，仅 5 美元。随后，我们更新了任务描述，揭示头像是由 AI 创建的，但我们的服务依然受欢迎。我们迅速吸引了 30 多个客户，更好地了解了用例和定价预期。我们发现人们愿意为发言人视频支付每分钟 3 美元。

这使我们能够在最低成本下验证 AI 市场匹配，并获得第一个付费客户。更重要的是，这最初的一批用户后来成为了我们产品的忠实客户，提供了宝贵的反馈和坚实的基础。对于几乎每一种效率工具，我们都可以在 Fiverr 或 Upwork 等平台上验证类似的市场模式。这些平台代表了需求与供应的世界。我们可以找到许多创意，例如翻译、SEO 文章、图像创建、视频制作、配音等。

经验教训

  • 尽早与合适的人交流，即使在产品开发之前。找到方法快速开发最小可行产品（MVP），并让用户为其付费；如果他们不付费，那就不算数。
  • 与真实用户见面后，像一无所知一样倾听他们的意见。实际上，抵制基于经验和所谓愿景认为你知道用户需要什么的想法，比想象中难得多。作为技术创始人，我曾有许多关于新技术“能”带来帮助的想法，但大多数情况下，这些想法不起作用。我们的 CG 头像就是一个例子。
  • 我们曾是元宇宙热潮的一部分，大家都认为 CG 人物和元宇宙很快会成为未来。我研究了这项技术，认为它很酷，并且可以为我们的产品增加价值。然而，它并没有带来良好的产品市场匹配，维护困难，用户采用率低。最终，我们不得不暂停这项服务并解散团队。虽然技术优秀，但用户需求有限。人们更希望获得原始且吸引人的个人视频。我们可以通过优先考虑用户视角避免这个问题。
  • 避免一厢情愿，尤其是技术创始人。随着新技术不断涌现，我犯了很多错误，但技术的内在价值有时与实现产品市场匹配相去甚远。
  • 找到正确的问题远比解决当前“最重要”的问题更关键。当你找到正确的问题时，体验会完全不同于解决一个假产品市场匹配的问题。你可以感受到它的不同。

产品历程

7月29日发布

我们在2022年第二季度开始开发产品，并于2022年7月29日发布。我仍然记得我们在Product Hunt上发布那天的兴奋。我们成功地获得了AI月度产品和营销月度产品的第一名。这一里程碑标志着HeyGen（前身为Movio）不可思议的旅程的开始。

发明TalkingPhoto

在向客户解释如何创建他们的头像时，一个经常被问到的问题是，“我可以使用照片吗？”答案是否定的。然而，这个问题强烈表明，一些用户1）希望以低成本方式创建发言人视频，2）希望在承诺拍摄完整视频之前快速测试功能。

因此，我们通过开发一种让照片说话的能力进行了创新，我们称之为“TalkingPhoto”。该功能在测试期间获得了极好的反馈，它成为我们成功的产品主导增长（PLG）战略的关键因素之一。TalkingPhotos是有趣的、有吸引力的和创造性的，这导致了广泛的社交分享。最近流行的“Balenciaga/哈利波特”例子完美地展示了它的吸引力。

增加流量——免费增值+水印，导致一个月内出现3次宕机

我们通过应用各种消费品增长策略，将产品主导增长（PLG）方法应用于B2B领域，Wayne和我在这些领域有更多经验。首先，我们选择免费增值而不是免费试用。接下来的问题是如何鼓励更多分享。虽然我们实施了一种典型的方法，即允许用户邀请朋友获得推荐积分，这个方法效果很好，但我们想做一些更创新的事情，作为一家视频公司。

我们找到的答案既简单又高效：免费增值+强水印。我同意我们的水印比平常更显眼，但这是我们初期启动所需的。在社交应用中，人们通过计算有多少新用户由现有用户邀请来计算病毒系数。虽然我们没有像社交应用那样的好友网络效应，但我们的内容产生了强大的“观看分享”网络效应。如果我们必须指出我们做了什么来获取用户，这个网络效应是我们唯一采用的策略，我们实现了一个超过3.0的“病毒系数”（新客户数量/新水印视频数量）。

许多人说，对于每个SaaS产品，80%的流量来自一个渠道。这是我们的渠道，我们通过微调和实验优化了整个工作流程。

我们于9月12日推出了免费增值+水印组合，以及Stripe付费墙。结果，一些用户生成的视频在社交媒体上获得了数百万次观看，导致我们的系统几次崩溃。（这是个好问题。）

放大病毒引擎——生成式AI地图

我们开始在行业中获得显著的牵引力，并开始在许多生成式AI地图中得到展示。第一次提及来自10月24日的红杉资本。从那时起，我们在社交媒体上得到了许多提及和展示。随着内置的病毒动量，我们继续放大我们的用户获取引擎。

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改进客户体验

最初，我们的产品对许多客户来说是一个全新的概念。所以很多人实际上并没有被激活。因此，从11月到1月，我们花了三个月时间专注于用户体验。

通过不断与客户交谈并一步步观察他们尝试产品，我们得出结论，他们旅程中的第一个“啊哈”时刻不是他们尝试第一个模板、玩我们的AI头像或使用视频工具，而是观看他们的第一个AI生成的视频。因此，客户体验迅速成为整个团队的主要关注点。然后，我们探索了每一种可能的方法，以帮助客户更快地达到“啊哈”时刻，包括：

  • 建立无需注册账户就可以创建视频的登陆页面
  • 在成功注册后嵌入入门视频（这些视频是用我们的产品制作的）
  • 创建数百个不同用例的模板，以加速用户的内容创建过程（我们在一周内用两个人制作了200个模板）

最终，自11月以来，我们设法将转化率翻了一番。此外，我们在G2上收到了近200条评论，评分为4.8/5.0。

我们如何构建产品

我们在将产品从小公司发展到大公司方面有很多经验。我们对产品开发的看法可能与大公司不同，但我们发现它对初创公司来说非常有效。

每周发布

自我们推出产品以来，我们一直保持每周发布的计划。做到这一点是一项艰巨的任务，对于大多数快节奏的互联网公司来说，双周发布是标准。但我们发现它对达到100万美元ARR的道路非常有帮助，这不仅加快了产品迭代速度，还迫使我们优先处理最重要的事情。没有时间处理次要问题。

我们是如何做到的——我们通常会在星期日完成下一周开发的设计。然后，发布将在周四进行，以提供缓冲时间在周五修复任何问题。同时，在周五，我们还会对新发布进行初步数据分析，并对前一周的发布（到那时已经上线一周了）进行更深入的分析。我们每周都重复这个过程。我们使用一个Airtable表来管理一切。

然而，这样做的代价是事情会出错。而我们承担了这个打击。

只在出错时修复

这可能是反直觉的，但我们只有在问题出错时才优化或修复，这在早期是可以接受的，因为我们可以快速填补空白。同时，这种方法帮助我们避免过早优化。在AI-Market-Fit的早期阶段，大多数优化是没有必要的，因为需求和产品特性的内在不确定性。因此，我们可能在优化错误的问题。然后，当问题必须修复时，我们开始看到AI-Market-Fit的出现。对我们来说，9月/10月的几波流量导致我们的服务器崩溃了几个小时——那就是AI-Market-Fit的时刻。当你找到AI-Market-Fit时，你的服务器将开始崩溃，这是设计使然。我们可以通过这种方法最大化迭代次数。

另一个非常规的观点是，验证你的PMF的唯一方法是让某人打破它。设计你的系统，使得如果发生真正的PMF，它将失败。目标是快速推出并测试尽可能多的想法。事情出错意味着有些事情是对的。

例如，我们使用单个MySQL作为我们的数据库。我们可以选择更复杂的数据库以获得更好的可扩展性，但为什么呢？只需使用MySQL并让它崩溃。如果使用你产品的人少于1,000人，一个MySQL实例就绰绰有余了，这可能意味着PMF还没有到来。我们在早期阶段也几乎没有编写任何单元测试。

我们将相同的心态应用于其他领域。例如，我们没有使用JIRA、Asana 或 Trello 等项目管理工具。相反，我们依赖一个 Airtable 表来管理一切。虽然不完美，但它完成了工作。

适应分布式团队合作

最初，我认为远程团队在生产力方面可能落后于现场团队，尤其是在本地范围内。然而，我发现主要瓶颈通常在于不同团队组件之间的互动和依赖，例如当一个团队被另一个团队阻塞时。

为了解决这些挑战，我们实施了几个关键实践：

  • 接受异步通信：使用 Loom 等工具鼓励团队成员关注重点，并允许观众以加速的速度观看，提高沟通效率。
  • 适应不同的时区：至少安排两个定期的 30 分钟会议，在两个时区的交界处，以确保全球团队成员保持联系和知情。
  • 招聘灵活的团队：一个愿意调整日程以适应偶尔的早晨或深夜会议的团队可以在快速发展的初创公司中保持动力和速度。

实施这些策略不仅提高了生产力，还使我们能够为用户提供出色的体验，例如全天候支持和客户电话、全天服务的稳定性以及在不同国家的快速增长。

尽早建立数据仪表板

我们使用 Metabase 作为我们的 DB 层的可视化引擎。我们总共有 200 多个仪表板。我们还使用 Python 笔记本构建更复杂的 SaaS 指标，例如 https://sacks.substack.com/p/the-saas-metrics-that-matter。我强烈建议在发布产品之前建立所有这些数据仪表板，即使数据是错误的，也要构建。我们可以随时回来修复它。

AB 测试是个陷阱

在初创公司的早期阶段，A/B 测试可能不是最有效的方法。由于数据不足，进行统计显著性测试可能被视为过度工程。相反，快速发布。如果出现问题，根据反馈进行调整并进行必要的调整。

我们使用的工具

我们利用了许多第三方工具，帮助我们快速有效地启动项目，而不必重新发明轮子。以下是我们使用的工具的一个子集：

  • Datadog（我们没有使用 Grafana）+ PagerDuty
  • Azure Synapse（用于托管数据工作流；在最初的六个月中，我们每天几乎覆盖 MySQL 的整个分析数据库，而不管理增量更新管道）
  • Shotstack（用于启动我们的初始视频渲染管道）
  • Zapier（自动化团队的每一个可能的工作流程）
  • Typeform + Calendly（不仅用于安排，还用于与 Zapier 结合构建一个迷你 CRM）
  • Webflow + Jasper
  • Intercom
  • Amplitude
  • 为公司里的每个人提供无限制的 ChatGPT Plus 和 GPT-4 API 访问
  • 等等
  • 请记住，这里讨论的许多策略可能仅适用于初创公司的早期阶段，特别是在达到 100 万美元 ARR 之前。之后，可能需要相应调整程序。
  • 此外，最初不要构建太多功能。如果我们不得不重新开始，我们会更加关注一个关键功能，并提前三个月发布产品。例如，该产品可以在没有编辑器视图的情况下发布。我们可以专注于高质量的绿幕视频生成。这将帮助我们更快地进入市场并有更多时间收集用户反馈。

客户

根据我们的经验，构建优秀产品的关键在于培养强大的产品-用户动量。有了这个，我们不必决定要构建哪些功能；相反，我们应该收集客户反馈并让它指导我们的优先事项。

我们讨论了如何通过 Fiverr 找到我们的初始 AI-Market-Fit。在本节中，我将重点介绍我们如何与客户一起成长。

尽量与更多客户交谈

虽然我们经常听到应该倾听客户的建议，但我想分享一些关于我们如何做到这一点的具体事实。首先，每个用户都可以在不注册账户的情况下与我们安排通话。

在过去的 217 天里，我们进行了 1,400 次客户 Zoom 会议，平均每天 7 次会议。Wayne 和我参加了其中的 800 次会议，并在每次会议中做笔记并与整个团队分享。

在这些通话中，让客户说话是很重要的。（查看这个帖子以了解有效的客户采访：https://www.youtube.com/watch?v=z1iF1c8w5Lg）

我们将 Intercom 支持分为三个时区，最大限度地与客户聊天并收集宝贵的见解。（我们的目标不是提供 24/7 的支持，而是尽可能多地从客户那里学习。）

在 3 月 27 日那周，我们与客户进行了 59 次会议。

与团队建立透明度

我们保持两个聊天组：“HeyGen Loves”和“HeyGen Hates”，以捕捉所有客户反馈。通常，“HeyGen Hates”更忙，因为团队渴望识别改进领域。在全员会议期间，我们优先分享客户反馈，然后再讨论任何指标。客户意见始终是第一位的！

一些有价值的用户反馈

避免定制

抵制接受定制请求的诱惑，即使有大笔支票。相反，评估所提议的解决方案是仅对一个客户有利，还是对所有客户都有利。

我们如何做那些无法扩展的事情

我们经常听到这种方法的重要性。这是我们为客户成功所做的事情。为了跟踪我们的客户，我们使用一个简单的 Airtable 表，这是我们从 Andreas Klinger 学到的（https://klinger.io/posts/the-simplest-and-most-important-dashboard-for-early-stage-startups）。在内部，我们只将视频生成活动视为保留，因为这直接链接到我们正在创建的用户价值。

这是我每天早上检查的第一件事，我们的目标是最大化绿色的比例。我相信这没有什么魔力；许多优秀的产品经理通过优先考虑客户成功可以做到这一点。然而，这种关注使我们能够专注于最重要的方面——创造用户价值。

我们一直采用这种方法，直到我们有超过 1,000 名客户。那时我们需要开始考虑扩展。

我们如何学习

学习构建 SaaS 产品是一种愉快的体验，与构建消费产品有很大不同。作为创始人，你经常需要在两个极端之间找到平衡。根据我的经验，自信但谦逊对快速学习至关重要。要对自己有信心，相信只要投入时间和精力，你可以学习任何东西。同时，保持非常谦虚，承认你可能是错的，别人可能有更好的想法，并且应该从赢家那里“窃取”。

以下是我学习的一些见解：

  • 自 2020 年以来，我听过每一个 SaaStr 播客剧集，开车上班时听。
  • Substack 是一个很棒的学习资源，例如 Lenny's Newsletter、Kyle Poyar's Growth Unhinged。
  • 研究其他 SaaS 产品、竞争对手，甚至不同领域的产品教会了我很多。
  • 有一个顾问。这对确保我以正确的方式学习非常重要。不仅从他们的建议中学习，更重要的是，学习他们是如何得出这些建议的。将我的方法与他们的方法进行比较，并问为什么他们不会选择我的方法。这就像 RLHF（人类反馈强化学习）。

超过100万美元ARR

截至这篇博客文章的日期（4月26日），我很高兴地分享，HeyGen达到了另一个重要里程碑——我们预计本月实现盈利！两个月前，我们庆祝了100万美元ARR的成就，我对我们敬业的团队和每一位支持我们的客户深表感激。没有你们的支持，我们的成功是不可能的。

在产品方面，我们目前正在开发HeyGen 2.0，将提供额外的团队协作和企业功能。此外，我们积累了数百万的视频数据，使我们能够构建视频的垂直大语言模型（LLM）应用，打通端到端的视频生成体验。

在我们的市场推广方面，还有很大的增长和改进空间。因此，我们正在积极扩大市场团队并招聘顶尖人才。未来有更多的事情可以学习，我非常期待在我们达到1000万美元ARR的里程碑时与你们分享我们的故事。

建立一家初创公司可能充满挑战，有时甚至痛苦，但也是充满回报的。我希望我们的旅程能激励并帮助你们在创业道路上前行。

谢谢！