2024-11-07 10:29 北京
先扎稳了，留存住。
“是否是 AI 原生应用并不是本质问题。”
“95 后、00 后用户的兴趣导向非常强烈，甚至会超过对物品原本价值的衡量。”
“如果用户只把你定义为工具，那是非常危险和有局限性的。物圆希望有更多连接性，目前是70%的交易和30%的社区。”
……
这些都是物圆 Treloop 创始人、CEO 李依桐的非共识思考和观察。
物圆是一家用 AI 赋能的闲置分享和交易平台，也是国内首款面向 C 端的 AI 电商应用，近 7 成用户都是 95 后、00 后。这款产品似乎自带传播属性，3 月份启动创业，7 月份开启内测，在零营销预算的情况下，2 天内通过官方新媒体账号获取了超 80 万关注。8 月份微信小程序预上线首日，上万用户在 20 小时内涌入。9月份微信小程序正式上线后，45日平台交易金额达近百万元。
事实上闲置二手并不是门新生意，用 AI 赋能意味着哪些新的市场空间？
什么样的产品设计思路能命中 95 后、00 后用户的真实需求？二次元、三坑（汉服、JK、洛丽塔）爱好者在物圆平台上找到的兴奋点是什么？
我们带着这些问题邀请了李依桐，分享物圆诞生背后的故事、产品设计思路以及对大模型时代 AI 原生应用的思考。
以下是访谈内容节选，enjoy：
Q：二手闲置交易平台并不是一个全新的赛道，物圆切入其中定位“AI赋能的闲置物品分享和交易平台”是看到了什么机会？
A：2023 年下半年，我在投资机构里做 AIGC 的早期创业项目孵化，思考 AI 应用落地的机会。当时我们就看好电商这个大场景，因为它的商业模式相对成熟，当用户能够在产品中获得实际收益，开发者自然会有更多探索商业化的可能性。虽然国内电商市场的格局已经较稳定了，但二手这个细分赛道最近五六年没出现过有声量的新产品，结合当下年轻人的消费观和求学、求职情况，他们对精神探索、轻社交、二次元、三坑方面的追求和兴趣，都让我们觉得二手闲置市场的规模在未来三年内将会持续增长，是蓝海市场。赛道第一名的玩家是5个亿的总用户量，而现在仅有两家竞争者，如果我们能切中20%的市场，也是一个亿的天花板的用户规模。
在 AI 的结合上，我们会思考什么功能是现阶段能够让用户先用起来的、满足用户核心需求的，把 AI 能力拆解到产品的整体流程中。
Q：物圆在发展历程中有哪几个重要节点？
A：今年 3 月份我们开始筹备项目，从 0 开始搭建团队、设计首版产品交互界面和功能；6 月份开放小规模内测；9 月份第一版小程序正式上线用户量和交易额持续稳定增长；预计未来 3 个月内，我们会上线 App 版本，并逐步迭代 AI 功能和社区内容板块。基本上每两个月就会有一个大变化，团队成员规模也从最初的一个人，发展到现在将近 30 人。
Q：物圆在产品设计上整体的思路是怎样的？
本质是要回到为用户解决什么问题，有两点：一方面闲置交易国内用户能够在垂直平台直接出售的只有奢侈品、图书、服饰、数码电子、二次元几类，除此之外的需求是无法满足的。用户需要品类相对广泛的，且能够安全、快速、友好地交换或交易闲置物品的渠道。
图片来自：物圆TreLoop
另一方面，我们觉得在 C2C 的模式下，交易和分享这两件事情是很自然发生在一起的。所以我们没有把物圆设计成一个纯交易导向的产品，目前是 70% 的交易加上 30% 的社区属性，未来我们还会逐步去加深社区的比重。物圆在产品上也设计了很多有意思的互动，比如星座、MBTI、漂流瓶、话题广场，让用户可以搭建自己的个人小店等等，目的就是让用户更容易找到同频的人，在兴趣圈层内能够形成连接，自然的进行交易，也可以在交易过后相互关注，形成更紧密的连接。现在很多 95 后、00 后的年轻用户，对二次元、三坑都很有兴趣，我们在冷启动期没有投入营销预算，就是切中了他们的兴趣点，引发用户自发的圈层传播带来了规模化的增长。
图片来自：物圆TreLoop
总结来说，物圆产品设计的思路是快速切中痛点需求推向市场，让用户自发传播，同时快速探索商业化的可能性，再一步步去扩大产品的版图。
Q：物圆的用户画像是什么样的？有哪些差异化的特征和偏好？
物圆的用户71%都是 95 后到 00 后，一线和超一线城市用户占比44%，这部分用户是对 AI 这类新事物接受度最高的一批用户。移动互联网上一代用户的消费行为会更加利益驱动，但新一代年轻用户兴趣导向的倾向非常强烈，这甚至会超过对物品原本价值的考量。另外他们也有更强的社交倾向，比如把物品包装得非常精美，给对方写小贺卡，塞一些小零食；另外我们发现有两类用户的互动交易倾向比较明显：一类是手工类的，比如非遗元素的饰品制作，这类用户不仅会在平台上交易作品，同时也很愿意分享他的制作教程，这些内容会吸引到平台上的其他用户，并引发文化层面的传播和探讨。另一类是二次元用户，他们之间的交易粘性会比较高，甚至会是延伸到线下兴趣圈层的活动。这些用户现象也在不断验证了我们想做交易+社区方向的想法。
Q：物圆具体怎么使用 AI 技术？哪些环节体现到了技术驱动？
A：我们不将自己定义为工具产品，而是构建一个平台，用户可以进行交易、内容分享、社交等各种活动，像前面提到的把 AI 拆解到链路的各个流程中，能够应用到的地方就有很多。首先是交易链路，从首页推荐、用户主动搜索、用户跟小圆助手对话、用户选择商品整个交易决策中，通过精准的分析和推荐，AI 能够帮助用户找到与他们兴趣契合的商品和用户。闲置物品发布结合 AI 的能力帮助用户撰写物品描述文案、识别拍照图片内容，自动匹配 listing 等，提升上架效率和体验。其中沟通的环节，我们早在5月开发了AI智能对话，帮助用户24小时在线回应和解答交易的基础问题，小程序版本暂时未上线，会在 App 版本让用户使用。然后是兴趣推荐，我们结合了星座、MBTI 等玩法，AI 会分析洞察和记录用户的浏览习惯，给他推荐更同频的用户和商品。每天会以漂流瓶的形式为用户推荐 6 个用户及另外推荐每日匹配的 12 件物品。
接下来几个月，我们计划在物品分享和创意输出方面融入更多 AI 技术来提升用户体验。同时还将在社区板块开放 AI 相关工具供用户个人使用，帮助他们发布、制作和传播社区内容。随着 AI 技术的不断迭代以及用户对产品信赖度和交易活跃度的提升，我们会逐步增加 AI 在产品中的比重，探索更优的结合方式。
图片来自：物圆TreLoop
Q：市面上有很多底层大模型，作为开发者在选模型的时候会比较看重哪些因素？
A：我们自己也在基于用户数据做垂直模型的训练，我们需要去借助多模态大模型的能力去补足现阶段垂直模型欠缺的，比如更好更稳定的输出结果、更快的处理速度。市面上文案生成、图像识别领域的各种开源、闭源模型，我们都做了全面的测试，准确性、稳定性、处理速度和成本是我们选择模型时的核心考量要素。最终我们选择了阶跃星辰的 Step-1V 多模态理解模型。
因为在物圆的 C2C 交易场景中，用户上传的图片基本是以实拍图为主，不是广告图或商家图。由于输入本身不太可控的，可能会存在错别字、图片模糊、边角缺失的情况，需要模型能够准确识别这些质量可能不是那么高的图像，并帮助用户进一步完善信息，这就很考验模型识别能力的准确性和输出的稳定性。随着用户的增长，我们还需要确保模型能够在合理的时间内处理请求，并提供快速、稳定的输出结果。因此要考虑模型的处理速度和并发限制。最后就是控制成本。我们经过多轮的测试和对比，最终选择了和阶跃星辰合作，拿到的效果在我们现在需要的场景里面是最优的。所以就有了后面加入阶跃星辰面向开发者推出的“繁星计划”，在 AI 能力支持、经验分享等方面，对于我们这种早期团队来说都得到了很大的帮助。
Q：大家都对 AI 原生应用寄予很高的期待，你会把物圆定义为 AI 原生应用吗，还是说你觉得这不是本质问题？
我觉得这不是本质问题，大家对于 AI 原生应用也没有统一的定义。从我们的角度来看，物圆在 80% 的功能和流程中都结合了 AI 技术，这不是原生吗？我觉得也算。但它和传统的互联网产品逻辑也很像，有人也可能认为这不是 AI 原生应用。到底什么才算原生？可能最简单的就是 AI 纯对话聊天机器人。去年 AI 技术刚出现时，大家对 AI 原生应用的热情很高。但我认为，更重要的是先做出一个用户能够快速使用起来的产品，才有可能在用户使用过程中找到商业化的价值，支持团队走得更远。目前过于追求 AI 原生应用的概念可能太执着了。换句话说，基于现在 AI 的能力，去做一个非常原生、独立，实现高用户增长的产品，同时还有商业化收入，这必然是很难的。回顾互联网产品的发展历程，许多成功的产品在初期并没有完全符合当时的主流定义，而是在发展过程中不断调整和优化。同样地，对于 AI 技术的应用，我们也应该保持开放的心态，根据实际情况进行探索和创新。
所以我们目前确定的是，AI 是一个大的方向，它是一个时代的机会，现在比较早期，要先把对于我们当下来说比较重要的事情，团队也好、产品的品牌和定位也好，先扎稳了、活下来、留存住了，然后再往前一步才能走得更远。
Q：有一种说法是现阶段模型的能力会决定产品的上限，你觉得 AI 应用开发者面临的不确定性是否比移动互联网时期更大？
我觉得还是取决于对产品的定位。我们一开始就想的比较清楚，和有些人认为的 AI 的原生应用不太一样。对于一个围绕 AI 而打造的工具，用户用不用这个产品的核心是取决于技术提供的效果。如果别的产品效果更好，用户就会转向其他产品，因为它缺少与用户之间的连接。所以把产品定义为工具是一件非常危险的事情。目前还没有看到很颠覆性的 AI 产品，我觉得还是时间周期没到。终端设备决定了能做的产品形态，终端设备现在还没有变化，产品形态还是小程序、App、网页这些，所以我们必然还是要依托上一代的产品形态去推进。我们在产品中结合了更多的 AI 功能设计，但用户用起来并不习惯。再进一步结合 AI 功能之前，需要确定产品已经获得用户信赖且具备较高活跃度。如果做得太 AI 或者太原生，当出现技术本身进一步迭代或竞争对手技术实力更强的情况，很可能导致你的产品被用户放弃。
对我们而言，物圆面向的是特定有闲置交易需求的用户群体，且这个市场足够大。我们的重点在于如何通过提升用户的交易转化和增强用户留存持续迭代产品，进而实现商业化和构建品牌信任及影响力。这些目标对于我们当下具有更高的价值。
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