投资实习所 03月15日 21:15
Tome 在 AI PPT 领域失败了,为何 Gamma 却高歌猛进
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AI PPT领域的明星公司Tome宣布关闭Tome Slides,转型销售领域。Tome曾以惊人的速度吸引了大量用户,但未能找到可行的商业模式。其失败在于定位过于宽泛,用户群体付费意愿弱,导致无法转化为收入。相比之下,竞争对手Gamma专注于特定专业人士的需求,实现了盈利。Tome的教训是,创业公司应回归特定场景,专注解决特定用户的痛点。对自己诚实,关注可持续的指标,是创业成功的第一步。

📉 **转型教训**: Tome的失败表明,即使产品炫酷并吸引大量用户,如果无法转化为收入,再多用户也无济于事。过度融资和团队快速扩张也可能导致问题。

🎯 **精准定位**: Gamma的成功在于其精准的市场定位,瞄准寻求高效信息沟通方式的专业人士,满足了知识工作者的迫切需求,更容易获得付费用户的青睐。

🔍 **专注场景**: Tome的教训是,创业公司应回归特定场景,专注解决特定用户的痛点。选择销售领域是基于对现有用户数据的分析,发现与销售和增长相关的用户留存率最高。

💡 **用户至上**: Gamma专注于为办公室工作人员创建简单而强大的界面和工具,将资源集中在用户体验上,而不是底层AI技术上。这种与模型无关的方法使其能够在更好的AI模型可用时进行替换。

原创 StartupBoy 2025-03-15 12:07 广东

对自己诚实是第一步,也是最难的一步

前两天,AI PPT 领域的 Tome 宣布将在 4 月底正式关闭 Tome Slides,转型到销售领域(Make deals,not decks)。

Tome 在邮件里说他们尽了最大的努力改进产品并将 Tome Slides 打造成一项业务,但未能找到可行的方式使其成功。因此,可以说 Tome 在 AI PPT 这个领域的尝试是失败了。

不过在吸引用户这块,Tome 之前挺成功的,产品上线后只花了 134 天就突破了 100 万用户,10 个月突破 1000 万,之后更是在 18 个月内吸引了 2000 万的用户。

随着用户的快速增长,Tome 在短短 3 个月内便拿了 8160 万美金的融资,估值达到了 3 亿美金。有意思的一点是,它在达到 1000 万用户后才开始做商业化,之前基本上没有收入,或许这个时候就已经出问题了,因为本质上还没有验证 PMF

Tome 定位的成与败

后来有传 Tome 准备以 6 亿美金的估值再融资 6000 万美金,但是一直没有完成。这波 AI 类似 Tome 这种没有收入但拿了大量钱的公司太多太多。在我看来,Tome 在用户这块的快速增长以及现在无法持续发展可能都来自同一个原因,那就是其定位:帮助任何人讲述一个引人入胜的故事

产品的炫酷让其吸引的很大一部分用户是 Z 世代的年轻人、艺术家群体、自由职业者、设计师和学生等,因此它更多成为一个创意型工具,而非(工作场景)的生产力工具10 个月,PPT 颠覆者 Tome 突破 1000 万用户》。

这群用户的付费意愿都比较弱,和工作场景的刚需程度可谓天壤之别,导致其推出付费版几个月后,到去年 4 月份其 ARR 还不到 400 万美金,而且增速还在不断放缓

因此虽然产品非常炫酷,也吸引了大量用户,但无法转化为收入,再多用户也并没有什么用。而大量融资让 Tome 的团队在快速增长,其团队在去年已经达到了近 60 人,之后裁掉了 12 人。

作为对比,竞争对手 Gamma 现在还是一个 28 人的团队,预计到年底扩张到 50 人。根据创始人 Grant Lee 最近的分享,Gamma 现在的用户已经超过 4000 万接近 5000 万了,其收入则做到了数千万美金并且已经盈利

而在产品定位上,Gamma 和 Tome 有着非常大的区别,它有目的地瞄准了“寻求新方式来打包信息的专业人士,包括文档、非传统演示文稿和网页”。这一专业化的定位很好地契合了知识工作者的迫切需求,他们正在寻找更高效的方式在日益数字化的工作环境中进行沟通。

Tome 的教训:回归特定场景

相比而言,Tome 的定位太过宽泛,虽然讲故事很有价值,但这并非一个刚需场景,而 Gamma 针对特定专业痛点的更有针对性的方法,似乎更能引起愿意为提高工作效率付费的用户的共鸣

这让我想起之前介绍过的用 AI 寻找销售线索的产品,他们一开始也具有非常广泛的应用场景,感觉谁都可以用它,谁都是其客户,导致一直在横向和纵向选择特定领域之间犹豫不决,错失大量时间,花了整整 7 年时间才聚焦到销售这块,最终找到 PMF 实现了收入的快速增长《用 AI 找销售线索一夜 5 亿美金估值,但它寻找 PMF 花了 7 年时间》。

或许 Tome 此次聚焦到销售领域,反而有机会成功。Tome 在其官方博客里说他们从之前的经历学到的一点就是一开始要专注在一个应用场景

当我们面临“我们如何兑现 AI 帮助人们讲述引人入胜的故事的承诺?”这个问题时,我们意识到需要一次专注于一个角色,并针对更狭窄的一组使用场景。为所有人同时构建应用 AI 的理念对我们来说似乎从根本上是有缺陷的。

大模型(LLMs)解锁了惊人的生产力,但需要专注于特定领域才能处理更复杂和有意义的工作。它们可以自动化手动任务,帮助人们在几秒钟内可视化并草拟出他们的想法。但要可靠地应用于专业的日常工作,LLMs 需要专注于一组特定任务,并通过专门的训练数据来实现卓越表现。

之所以选择销售这个领域,也是因为他们发现,Tome 的用户里留存最高的用户都与销售和增长相关,因此认为这是一个很好的机会。

而 Gamma 的成功,除了自身的定位外,我觉得在产品和创始人的认知上有很大关系。跟很多 AI 应用产品一样,Gamma 也没有构建自己的 AI 模型或组建机器学习研究团队,而是专注于“为需要创建更好的文档和演示文稿的办公室工作人员创建简单而强大的界面和工具” 。

这种与模型无关的方法使他们能够在更好的 AI 模型可用时进行替换,从而将资源集中在用户体验上,而不是底层 AI 技术上。

我把创始人 Grant Lee 近半年的一些观点全部阅读了一遍,发现他对用户、融资、产品以及核心数据维度的关注都有非常独到的见解,我觉得对于大部分创业者来说都很有参考价值。其中有一句话特别有感触:对自己诚实是第一步,也是最难的一步。

Grant Lee:关注对你业务能带来可持续的指标

Grant Lee 认为,大部分创始人痴迷于那些实际上并不会驱动业务决策的指标,比方说总用户数、估值以及融资,这些指标只是让他们看起来很成功

它可能有助于招聘,让外界观察者印象深刻,以及在投资人中制造了 FOMO(害怕错过),但它们并不能帮助你打造更好的产品,也不能创建一个可持续的业务。对于 Gamma,他说核心指标并不是用户数,而是这 3 个指标……

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