开场0:00
There's something there.
我们今天请到的嘉宾是 WorkMagic 的创始人立东 。 立东在很早年的时候其实在美国的一家广告科技公司工作 ， 后来在回国加入了猎豹 ， 相当于是比较早期的做出海的一拨人。
后来自己创业 ， 做了一些电商跟广告相关的事情 ， 然后就到了字节 ，是在 TikTok 商业化的比较早期的阶段加入了 。
那个时候我记得你加入的自助广告业务 ， 就是 SMB 的中小商家这块的业务 ， 对吧 ？
对 。
你加入的时候应该是刚开始做 ， 相当于从零开始做自助广告业务 。 然后后来你走的时候 ， 就大概半年前 ， 应该是有几十亿美金的收入 ， 几百万的付费的商家 。
然后在整个字节 TikTok 的盘子里 ， 应该也是占了一个比较 meaningful 的一个比重了 。
是的 。
这些其实都是你花了大概有几亿美金涨起来的 。
对 ， 就是几亿美金的增长销预算 ， 然后很多年的增长产品基建的这种打磨跟积累 ， 包括很多像 Shopify 这种海外的这种战略的这种合作伙伴的打通跟合作 。
是 ， 所以我觉得立东是对出海 、 商业化 、 营销 、 广告和增长等等都是非常有经验的 。 你现在在做的 WorkMagic， 它其实就是 AI + SaaS 营销 ，但是它跟之前那些不一样的点在于说 ， 它比较强调一站式跟自动化投放和归因的这一部分 。
对 ， 就是面对电商客户的 AI 营销自动化 SaaS。 它的亮点就是用 AI co-pilot 去串联它的整个工作流 ， 去提供比如说像 AI 内容创作 、 投放自动化和归因技术的这么一个平台 。
是 ， 你应该可以说是最了解出海的人之一 ， 然后最了解营销的人之一 ， 最了解商业化的人之一 ， 对吧 ？
就是其实你是占了这三个关键词 ， 可以这么理解 ： 出海 、 商业化跟营销 。
就说最肯定是过分了 ，但是就是说这波见识里面 ， 我们其实也看到它的演进过程 ， 加上在字节受到这几年培训 ， 我觉得其实很多道次能 connect 起来 。
这个自信最终来自于就是见得足够多 ， 方法论确实也足够强 ，也有很多独家的事业什么的 ， 我觉得可能 。
对 ， 所以我们再把这几个拆开讲一下 。 然后商业化 ，其实你去 TikTok 的时候 ， 就是自助业务是基本是从零开始 。
自助广告2:18
对 。
要不你跟大家再解释一下自助业务是怎么理解 ？
它其实就是说绝大部分广告收入 、 广告预算其实是大客去 cover 的 。 它会说比如说苹果 ， 你今年要不跟我签个年框 ， 投多少的广告 ， 最后可能都是一个运营团队帮你去投的 。
就是 KA？
KA 这种 。 但是就随着你这个产品的成熟 ， 自助广告业务就是说 OK， 我可能真的没有那么多销售 ， 铺 100 万个客户 ， 对吧 ？
但是我可以给你规模化的服务能力去比如伺候这几百万个客户 ， 这几百万客户加在一起 ， 就成为了 TikTok 的一个非常 significant 的一个收入的部分 。
这些基本是中小商家为主 ？
都是 nobody， 对 ， 中小商家为主 。 然后就是是不会配很多销售的 。
是 ， 所以其实是有点像那个 fight tale， 就是肥尾的那个原理 。
对对对 。
就是一上来的时候肯定是先做 KA，是最见效的 ， 对吧 ？ 一个订单进来可能就是收入一下子涨了一大截 。
是的 。
但你再往后走 ， 就是你想要再去涨的话 ， 就要去涨一些长尾的那些部分 。 那长尾就像你刚才讲的 ， 就人力去服务肯定是不那么有效的 。
所以就是要把整个产品平台搭好 。
产品平台搭好 ， 然后你要有非常强的客户获取的能力 ， 规模化的客户获取 。 你要知道在哪个地方有你的好客户 。
然后再来就是当客户进来之后 ，因为它是五花八门的 ， 它有各种各样个性化的需求和个性化的卡点 。
然后这个其实就是你要设计一套完整的东西 。 然后包括获客也是 ， 然后包括你的产品力也是 ， 包括你的最后搭建的这套增长基建也是 。
甚至比如说你怎么能够有效的去把它 channel 到销售那边去 。 很多数据不能说 ，但我们三年收入涨了 2000 倍 ， 是一个几十亿美金的业务 。
那么在这个规模上几百万客户 ， 然后你怎么能够从一个很初级的一个阶段摸到那 ， 比如说 40 几个环节 ， 这几个环节哪个 level 你拉一拉 ， 哪个抓手你拉一拉 ， 还能有效果 ， 这个其实是很宝贵的一个经历 。
是 ， 就像你讲的 ， 你进去你得先把产品和平台搭起来 。
对 。
然后再做增长去获客 。
对 。
然后再不断的去调整 ， 让它去怎么样更高提升它的转化率 、 付费率等等这些东西 。
对 ， 可能它也是一个 ongoing。
会同时进行吗 ？
对 。
但我刚才在想 ， 这件事情之前国内应该没有什么人真的有这个经验吧 ， 对吧 ？ 就是出海加中小客户这个事情 。
对 ， 这其实可能全球也没有几家 。 就是一方面就是说你真的有几百万客户的 ， 就是你全球数得过来 ， 就是比如 Facebook、Google、 我们 ， 还有比如说 Shopify 这样的这种可能就是以中小为主的 。
然后再往下可能比如 HubSpot 有 12 万的月活 ， 那已经是到六位数了 。
其他就没什么 ， 就不是一个数量级了吗 ？
不是一个数量级 ， 就它解决就不是这种问题了 。
增长实验4:59
对 ， 所以我好奇的是 ， 那你从开始进去的时候 ，而且你又是基本是从零开始参与这个业务 ， 那过程当中就是靠自己摸索吗 ？
你有什么方法可以避免踩坑 ， 或者知道这件事到底该怎么做 ？
其实可能踩坑是难免的 。 我后来沉淀下来的可能感觉就是说 ， 每时每刻你能够持续的找到你当时当下最适合你的业务模型是什么样 ， 这个很重要 。
就是说有点像一个物理模型在你脑海里那个形状 ， 然后你能够在你的武器库里面找到一个把这个抓手打到最大化的一个东西 。
就包括我在早期 ， 比如在最早一份工作去看 Machine Zone 怎么做增长 ， 从他那学 pay to grow， 怎么动态定价 。 然后后来在字节以后， 比如说我们要去看的就是 Shopify 怎么获客的 ， 然后 Shopify 它做的就是它去经营它的生态 ， 然后让生态上的每一个用户 、 每一个玩家都在给它引客户 。
就这种就很厉害的这种打法 。 然后像比如说 Notion， 它当时最重要的一个东西就是它发现了自己是一个有很强内容属性的一个工具 。
这个很强内容属性的工具就可以和创作者的利益打通 ， 所以它最后就是请创作者给它做 ambassador， 做 community 的这种 base 的增长 。
创作者去写自己怎么去用 Notion 的内容 ， 然后你传播完了之后， 你最后 at the end of the day， 用户看了他自己做的那个内容 ， 到了达人的自己的链接上去 ， 可以去买达人做的一个 template。
然后这个 G 给达人做了变现 ， 又给 Notion 带了客户 。 就这一招在 TikTok 上给他们拿了 1 亿多的曝光 ， 这个钱就省了很多 。
然后比如说 HubSpot 它主打的就是内容营销 ， 然后像 Uber 它其实就是跟我们一样 ， 算账算得很细 ， 然后我们其实就要打听他们是怎么做归因的 。
就是当你看了足够多的之后， 你开始自己有一些创新的想法了 ， 然后最后其实我们也变成了这个一派宗师 。
OK， 所以就是学了很多他家经典的一些做法 。
对 ， 都要看 。 然后我可能算下来的话 ， 第一年我们做了大概五六件事 ， 比如说 Shopify 的对接 ， 全球的增长营销 ， 包括大促 ， 包括这样各种各样的东西 。
然后第二年可能我们做了 30 个增长的尝试 ， 然后里边可能有 15 件事 work 了 。 然后第三年我们就觉得可能我们就少做一点 ， 比如做 25 件事 ， 然后里面可能有 20 件事做 work 了 。
然后其实可能做首席增长官就是说找到你的业务模型 ， 然后看足够多的东西之后， 你能够丰富你的武器库 ， 用最适合你的那个抓手 ， 然后把你的武器库打出去 ， 算好这个账 ， 然后你能够把每年那 30 件事找出来 ， 然后你能 land 其中一半以上的事 ， 那你这年的增长就能做 。
我整体听起来觉得它其实不是一个有什么窍门有什么的 ， 就它其实是很科学的一套方法 。
挺科学 。
所以它能够不断的去重复这个东西 。
对 。
投放度量7:34
OK， 所以你那几年大概花了应该上亿美金是有的 。
对 ，有几亿美金吧 ， 一年 。
一年花几亿美金 。
对对对 ，因为它除了外部现金花出去的媒介之外， 你还有内部的这种广告的预算和 。
所以一年花几亿美金是一种什么样的感受 ？
这里面也是踩过坑的 ， 然后就是我们中间有一段时间就是 ROI 没有算得很清楚的时候 ， 投过两个月的这种大促的这种特别大的这种预算的投放 ， 最后三四个月看回来之后发现这块 ROI 不行 ， 就大家最后会拉一个大会来说你 1000 多万美金投出去了 ， 这个 ROI 这么低 ， 对吧 ？
你从里面 learning 是什么 ， 然后就要反思 ， 然后挨骂等等。 然后它压力也是很大 ， 所以要想怎么样 。
对 ， 你工资才多少 ， 对吧 ？
真的真的 。 所以我们当时就是说大概就这么几个 learning。 第一就是说一定要先算清楚账 ， 一定要先算清楚账 ，而且账要算得非常细 ， 就细到比如说就是我真的花了这一块钱 ， 你一定要用非常科学的方法 ，而且这个投资是非常值得的 ， 去证明你花的这一块钱真的给你带回来了一块钱 。
就是你现金花出去的这一块钱 at the end of the day 12 个月以后它会不会回到你这个账上， 你一定要有谱 ，不然的话你就是在烧钱做增长 。
然后第二就是要有很强的风控意识 ， 包括我们在这个过程当中我们全球做过这种大促 ， 大促就是给优惠券 ， 你会碰到羊毛岛 ， 你会碰到黑产 。
而且就是说你可能因为你发促销券引进来的黑产 ， 比你因为促销券带进来的这个增量的收入对你的影响还要负面 。
所以就是说怎么去 day one 就有这种风控意识 ， 就是有风险的事情一定要提前的 get 到 。
但你算到最后真的是能算清楚的是吧 ？ 你觉得 ？
是 ， 就这里面反正不同公司有不同的业务逻辑 ，但我们这有一个很好玩的事就是说 ， 就我们当时有一个概念 ，day one 我们还不明白 ， 就是说你引进来一个一年花比如说 1 万块钱的一个广告客户 ， 就我作为客户获取的这一方 ， 我引进来了一个花 1 万块钱的客户 ， 这 1 万块钱的这个客户对公司的价值真的是 1 万块钱吗 ？
就最后你会发现这完全不是 1 万块钱 。 因为它为什么呢 ？ 首先它投的是竞价广告 ， 就你竞价广告竞价系统里面是相当于价高者得 ， 所以你可能你请它进来 ， 它挤掉了一个花 9000 块钱的一个客户 ， 它可能实际增量就是 1000 块钱 ，但可能具体的比例不是这样的 。
是 ， 这个也不能那么说 。
对 ，但是就是这成账 ， 再加上你中间比如说你可能对于这个商业化业务 ， 你基本上你会有销售 ， 会有服务器 ， 会有各种各样 margin， 你全算进去 ， 你可能比如说你的 ROI 要 1 比 X， 然后那个 X 是一个挺高的数 ， 你这个账你一年花 1 亿美金出去 ， 你这个账才算得回来 。
这不得请几个什么数学的 PhD 来算这种东西 ， 听起来好复杂 。
确实是 ， 就你说的很对 。 所以我觉得字节有一个地方真的是很厉害 ， 就是它真的不缺这种特别顶尖聪明的人， 包括它从全球各大公司来给你带这种方法论 。
因为当时我们看到这个问题 ， 就是确实觉得这个问题还能解吗 ？ 后来当你请了一个足够聪明的人， 同时他会比如说想一些办法来简化你现在这个问题 ， 然后最终他真的能给你一个答案 ， 然后这个答案大家真的忍 。
OK， 所以后来你们就比较少再做亏钱的事情了 。
广告科学10:35
对 ， 我可以放心的跟你说 ， 我从 20 年就是说刚才说的那个 incident 之后， 然后 21 年因为那个风控就是薅羊毛的事情也挨过一次 。
我后来没一笔钱都是正好 ROI 的投出去 ，而且我们自己搭了一套就是我认为是全球最先进的一套度量规因系统的媒体 ，因为我们既是 TikTok 这个媒体公司 ， 然后我们也是 TikTok 广告平台的这个团队 ， 我们还是 TikTok 广告平台团队的买量团队 。
对 ， 你这个甲乙丙全占了 。
甲乙丙全占了 。 甲乙丙全占了以后， 我们其实比如说我们想知道我们在比如任何一个媒体平台 ， 尤其是 TikTok 上， 我们花一块钱 ， 我们什么 A/B 实验都能开 。
对 ， 你可以在自己的平台上给自己买量 ， 然后看各种东西 。
对 ， 我们就 。
就是开挂 。
对 ， 就是完全开挂 。 就我们完全能知道比如说我今儿用比如这个口播的形式做的这个内容 ，versus 我用 slideshow 的形式做的那个内容 ， 对客户在比如说哪个环节 ， 比如说是他注册的意愿 ，他激活的意愿 ， 绑卡的意愿 ， 付费的意愿 ， 哪个环节有多大的提升 ， 能做得很细 。
然后我们用这套东西来证明我们今年花这几亿美金 ， 你再过 12 个月 ， 这钱一定回到你账上 。
挺有意思的 。 这个甲乙丙三方视角 ， 这个我觉得可以再多聊聊 ， 这个确实很少有人能有这个视角 。
对 ， 甲乙丙视角真的挺好玩 。 首先是 C 端 ， 对吧 ？ 你在 C 端里面你能够看到的就是说 ， 比如说你大概能够从比如跟推荐算法团队 ， 然后包括你自己做实验 ， 你能够找到比如说你的这个用户对内容的偏好 ， 然后你能够就像我们刚才说的 ， 我从内容的视角把这个抓手抓住 ， 然后我能知道比如说我对哪个客群我持续的该看什么 ，
然后我们后面还能做到一些东西 ， 比如说当你投放金额很大以后， 你会发现同样一个客户 ， 这个用户他看过 Facebook 的广告 ， 看过 TikTok 的广告 ， 然后点过 Google 的广告 ， 最终在你这完成了这个注册跟投放 。
那么就是你要给这里面哪一个人 credit， 然后这里面你要去开始设计 ， 比如说 leave test 等等等等 ， 然后你最后能够找到说它有一个微妙的比例 ， 这个比例里面你给谁什么 credit， 给谁什么 credit。
然后这件事情我们最后发现其实我们做的深度 ，因为我们是自己甲乙丙三方全做 ， 我们会比我们比如说可能丙方 ， 就我们广告平台方给我们很多这种甲方客户提供的这个价值还要深 。
所以最后你们做的都是效果广告 ， 你们不做品牌广告 。
我们也做品牌广告 ， 我没有来得及做得特别长期跟细很深的 ， 就是长期去追踪你品牌投放从内容 、 从 message 到频率 。
这个我觉得很难 ， 这个做出来感觉是一个诺贝尔级别的论文的一个东西 。
但这个其实是有解的 。 当我们能够在比如说就像我们刚才那套基建 ，在比如说甲乙丙三方全都做到的时候 ， 我们就去开长期的 holdout。
当你开了长期的 holdout 之后， 你会发现你对一群人就持续的给他投这个广告 ， 按照你的频率 ， 按照你的 message， 对吧 ？
然后那个瓜子二手车 ， 没有中间商 ， 就这种特别 catchy 的这种 slogan， 然后 6 个月 、8 个月 、12 个月以后， 你再去开另一个就是只投效果广告 ， 对吧 ？
然后你三个对比一下 。
就是理论来说是可以的是吧 ？ 前几年那个有一波新消费品牌很火的时候 ， 就他们有一种说法说 ， 好像一个广告你看 7 遍就会下单什么的这种 。
是 。
所以你投了这么多钱以后， 有没有什么类似这种总结 ， 就很有意思的跟买广告相关的 ？
像他说的这个我觉得就是一个很 catchy， 很简单的一个逻辑 ， 就是频率 。 我这边就可能有点 advanced，但比如说就像我刚才提到就是说 ， 当你去做广告投放的时候 ， 你中间可以动的环节 ， 包括你的创意 ， 包括你的落地页 ， 包括你的比如打折这种促销 ， 然后你的定向 ， 包括你最终比如说你算账的时候 ， 你这个归因准不准 。
然后在这个环节里面可能比如创意我们认为占一半甚至以上 。
创意指的是 ？
就是你那张广告图和文字 ， 然后广告图它在上面承载着一个信息 ， 它既能够承载你这个产品本身的东西 ，也可以就承载一个概念 ， 可以承载一个娱乐性的一个话题 。
这些因素都对就是说这个用户最终会不会转化产生影响 。 而且今天效果广告足够 advanced 的地方就是说你对不同客群可以打不同的广告 ， 所以你那个不同客群对应的那个打点 ， 你就可以很准的抓住 。
如果你抓得很准的话 ， 你的那个效果就会做得非常好 ， 所以它可能占 5 成到 6 成 。
我能不能解这一块 ，其实就是有点像佛爷公司去做的一些策划一下 。
对对对 ，exactly， 就是创意的这一部分 。
At the end of the day， 最后你真的会发现 ， 就是广告系统今天已经做到如此复杂 ， 如此的智能 ，其实真正产生最大增量的还是这些对人 、 对营销 、 对产品的这个信息如何传播的这帮人的理解 。
就它其实还是跟理解人性 、 利用人性相关的那一部分 。
对 。
这个占 5 成 ， 那另外的 5 成是什么 ？
另外 5 成可能比如说就像刚才说的那个折扣信息 ， 就是解决 urgency 的 ， 然后可能它占 10% 到 20% 吧 ， 我觉得 。
然后再来就是你的那个事件回传 ， 这个其实有很多的玩法 。
事件回传指的是 ？
就假如说你去卖一件衣服 ， 你投的那个广告 ， 你希望广告系统帮你去优化成是加购车还是购买产品本身 ， 可能一个比较新的产品的时候 ， 你可能并不能要求它马上去买 ， 你可能就是说要不你先看一看 、 逛一逛 ， 然后最好能找到那些愿意加购物车的人。
对 ， 或者像教育行业他们都是留电话嘛 ， 对吧 ？
对对对 ， 就这种留资 ， 然后我再打电话给你 。
是是 。
它就是你要找到增长模型里面最有效的那个组合 。
所以就是有点像它的北京指标 ， 基本上是跟你讲说 5 成是靠科学 ，5 成靠艺术 。
非常精细 。
但这样的话 ， 最终你们手头是不是有一堆模板 ， 就知道说比如我这个最好的广告针对这个人群到底应该多少秒 ， 对吧 ？
第一秒进来是什么 ， 起什么作用 ， 可能第二秒怎么样 ， 第三秒怎么样 ， 然后最后结尾又是可能给个折扣还是干嘛的 。
对对对 ， 就是几秒完播率 ， 对吧 ？ 然后包括这个音乐鼓点等等等等 ， 各种各样的点 。
感觉也是一个能读 PhD 的一个专业 。
对 ，但就是这种媒体平台会变 ， 可能这个东西就是能 work 一段时间 。 但确实就是我们当时是一个就是非常积累 learning 的一个方式 ， 就什么都实验 ， 什么都 learn。
是 ，而且不同平台应该也不一样 。
非常不一样 。
是 ， 就人群也不一样 ， 它的平台的整个的特性什么的也都不一样 。
也都不一样 。 而且就是说你创业的那个质感在这个过程当中， 就是我们其实也是我们自己增长营销都至少经历了三个阶段的迭代 。
最开始是一群中国人用中国 agency， 后来是全球团队用中国加海外 agency， 最后全球团队就全球 agency， 然后最后其实 agency 的身份也变了 。
最开始是帮你做一些优化跟投放 ， 越来越后面就是只做创意 ，而且是要做本地个性化创意 ， 然后它的质感的要求 ， 它的怎么样要求 ， 要符合你的品牌形象等等等等。
从之前促销这种效果性的素材 ， 慢慢变成教育性的 、 有品牌价值的这种素材 。 但是你在后面你会持续发现 ， 就是说你后续的增量也是来自于这些变化带来的 。
Engineer 能解决的 ， 字节已经做得最好的 。
已经做得最好了 。
对 ，其他你就提供对本地人群的那个需求洞察什么那些东西就好了 。
对 ， 你自己对你客户最深的那个洞察 ， 你把它展示在你的创意上 。
所以这么讲 ，4A 公司还是有价值的 ， 未来也不会死掉 。
对对对 ， 我最后感觉就是说它中间确实肯定有一个阶段是自我怀疑的 ， 对吧 ？ 就是说这个广告平台越做越牛逼 ， 然后包括投效果广告的这帮人， 最后就是赚的比那个 4A 公司这个要多 。
但 at the end of the day， 就是其实你能够看到一个趋势 ， 就是全球的广告的这种度量的技术在不断的上升 。
这个度量的东西不断上升之后， 你就慢慢的能够包括广告主自己的这个认知也会逐渐的共识提到的 ， 就是说你创意本身承载的那部分价值 ， 我是能够越来越算清楚的 。
只是说就是此时此刻 ， 今天可能只有很少的一部分人把这个账算清楚了 。 然后作为算清楚这个账的人， 我可以很有信心的告诉你是这样的 。
中美差异18:23
就是你过去三年左右吧 ， 你一直在跟中小 ， 尤其美国为主的中小商家打交道 。
对 。
所以你怎么看美国的中小商家跟国内中小商家的区别 ？ 包括你国内 SaaS 其实一直做不成 ， 就很难 。
对 ， 一方面就是如果你看中国的比如说民企的盘子的话 ， 尤其广告营销的这块的盘子的话 ， 你会发现比如说像汽车 ， 像这个 。
之前你的房地产嘛 。
对 ， 这些是投放的大头 。
是 。
包括就是说中国的 SaaS 公司也基本上主要在做汽车跟房地产 ， 对吧 ？
车房 、 教育金融 。
对 ， 就这种稍微利润厚一点的公司 ， 收入大一点的公司 。 所以比如说像海外， 你去看它的占比比较大的是零售 、 线上零售 、 线下零售 、 本地服务这些东西 。
但是中国这些品牌 either 就是说它是淘宝上那种生态品牌 ， 那你就说这笔广告费已经交给淘宝了 ， 然后同时它的经营它的毛利可能只有自己清楚 。
第二就是比如像本地这种它就很薄的利润 ， 所以基本上没有什么额外的这个利润去比如说做自己的数据化转型 。
我就在我楼下开个牙科诊所 ， 一年赚 200 万人民币 ， 我做了数据化转型也赚不到 300 万 。 我那个赚 200 万也不是靠数据化 ， 你为什么要让我用 SaaS 呢 ， 对吧 ？
海外大量的公司都是有利润的 ， 然后它很好玩的地方就是人力真的很贵 ， 然后这个人力贵了之后， 资本家的本性就是说我真的是会想办法通过自动化去省白领 ， 通过这种收单工具去省店里边收单的这种小哥 。
另一个问题就是说海外的中小它其实生存环境相对稳定 ， 包括一些城市的商会 、 中小的这种协会 ， 包括它的这个法律制度 ， 它会保证你不会被平台也好 ， 被什么也好就欺压 。
就是可能比如说你真的通过平台创造了 100 块钱价值 ， 你还是能够攫取比如说五六十块钱 versus 平台拿走 80 块钱 。
是 ， 就是海外的 ， 就是它自己能有更多的利润 ， 然后想自己怎么样能做得更好 。
对 。
国内可能这些商家期待的就是能出来一个新的平台 ， 替换掉旧的平台 ， 旧的平台已经压榨得很狠了 。
对 ， 就是说那个再来个新赌场 ， 对吧 ？ 新赌场可能还能让我 。
但最后发现下面的人就一直都很惨 。
对 。
挺有意思的 。 我们上一期的嘉宾是那个 Albert 吗 ？ 也是字节的 ， 然后他其实给了一个结论 ，他说增长其实核心就是商业化 。他讲的就是说你一时的投放效率更高 ， 无法长久 ， 最后还是看你赚的钱是不是能比别人多 。
商业化核心20:30
你只要赚的钱比别人多 ， 那你能支撑的这个投放成本就比别人高 ， 这样你就敢用更高的成本去买量 ， 然后你能把别人打死 。
这个是他一条逻辑 。 另外就是大家一直在讲的字节本身一开始的时候就开始做商业化嘛 ， 就做得相对比较早 ， 所以它就是能够把这个 ROI 正循环赚起来 。
你觉得你认同这个结论吗 ？
我觉得他这个反正是一个道理 ，但就像咱刚才说的 ， 我觉得就投广告其实只是你增长手段的方法之一嘛 。
我觉得最重要的其实就是说美国 3 亿人， 这 3 亿人里面有多少人是你的客户 ， 然后这些客户对你哪个价值有交付 ， 然后比如说你这个价值卖给他们 ， 假如说有 300 万人里边有 100 万人， 你觉得他的价值是 100 块钱 ， 剩下 200 万人价值是 50 块钱 ， 你把这个账先算好 ， 然后你想办法去把这个交易的过程完成 。
投广告只是帮你去把这个价值传播出去 ，但比如说就像咱刚才提到的 Shopify 靠生态 ，Notion 靠达人， 还有很多 PLG 公司靠差价等等等等 ， 它其实不一定要靠投广告 。
然后品牌解决的问题就是说 ， 我可能一次性花了很大的成本让所有人都知道我了 ， 那你可能这个过程当中没有做你的投放 ，但你这个 ROI 也能算得清楚 ， 甚至还比那什么要高 。
就一个例子 ， 就瓜子二手车 ， 比如说它在各大楼宇广告去投这个 ， 就是没有中间商转差价的时候 ， 就是所有那个江南春的那些广告 ， 它太深入人心了 ， 然后它深入人心 。
都是洗脑吗 ？
对 ， 它其实讲的就是说这个概念非常的植入你 ， 然后当你有这个需求的时候 ， 你第一秒钟链接的是这个概念 。
是 。
然后我不需要那层线上的虚拟的这个购买链接给到你 ， 你只要想到我的时候去搜我就可以了 。 它这套打法也很顺 。
对 ， 你一说瓜子二手车 ， 我马上就会想到伯爵旅拍 。
是的 。
那个太拽了 ，但它是一个很成功的策略 。 对 ， 我觉得挺有意思的是说 ， 你看 Albert 他讲的说增长是商业化 ， 然后你正好做的是商业化的增长 。
那商业化的增长有什么这种结论性的东西吗 ？ 你觉得商业化增长最核心的是什么 ？
对 ， 我觉得商业化就是用数据方法 、 科学的实验 ， 最终释放出足够多的效率 ， 持续的释放效率 。
OK， 释放效率怎么理解 ？
释放效率就来自比如说 ， 就像咱刚才说的 ， 我们去做投放的时候 ， 比如一年假如说花 1 亿美金投出去了 ， 然后我们如果算不清楚那个账 ， 那么可能一定会有比如说 1000 万 、2000 万美金的这个投放效率是丢失的 。
那当你把这个账算清楚之后， 你就回收了这 2000 万美金的投放价值 。 这部分效率的回收就是通过刚才说的科学化实验做出来的 。
所以你觉得中小商家最核心的是什么 ？
中小业务最重要的就是规模化跟漏斗 ， 就是你能够规模化的把你的价值传递到各个不同的类型的客户上去 ， 然后你又能够非常就是高适配性的去优化你的整个流程 ， 让所有人能够顺滑的漏下来 ， 把你的漏斗弄下来 。
对 ， 它其实我脑子里有个图 ， 就是从上往下扔球 ， 扔一堆球 ， 那最后就自动会分布到各个地方 。
就是你规模量级首先是足够大 ， 它才能分出来 ， 对吧 ？ 然后分出来以后可能就是通过各种漏斗让它去到想去的地方 。
对 ， 就是你要有一定的统计的 meaningness， 对吧 ？
是 。
然后你统计 meaningness 就会帮你把你的客群分成一个一个 ， 然后你这一个个的问题 ， 它都有个性化的自己的那个卡点 、 痛点 ， 你分别解决这些卡点跟痛点 ， 然后再让他们把这个整个 flow 走下来 ， 这个漏斗走下来 ， 它就会更顺 。
然后那这样的话其实你基本上就是帮助他们更 easy 的去 access 你的核心价值 ，其实你的核心价值对这些人不同的人是不一样的 。
那最难的就是说我能不能比较轻松的把我的信号 ， 像我刚才说的数据回传 、 创意这些东西搞定 ， 那你就要想尽一切办法帮他把这些东西弄简单 。
所以就是中小客户的核心是规模化和漏斗 。 那 KA 是什么 ？ 算不是你的业务 。
我其实有一个感知 ， 我觉得 KA 其实可能就是说你是否能够在一个更大的层面上， 就是让你的概念 、 你的 vision 和你客户的概念和 vision 能够得到对齐 。
就是说你的存在是它的战略 ， 你的价值是它的痛点 。
就更多是一个伙伴关系 。
是的 。
然后你刚才其实还提到一个点 ， 我觉得挺有意思 ， 就是你们一开始是国内的 agency， 本地化 。
就是中国化 。
对对 ， 中国化加中国 agency。
中国 agency。
然后最后过渡到全球化加全球 agency。
就加本地 agency。
加本地的 agency， 对 。 所以这个过程 ， 包括 TikTok 应该是非常 intense 的在多地合作 ， 对吧 ？ 就是你们应该经常半夜开会什么的 。
全球化出海25:05
就是这个国际化的视角跟国际化的团队协作 ， 你可以给我们分享分享 。
这个地方就最重要的就是说怎么去分抓手和怎么去协同 ， 然后抓手什么时候放在本地团队 ， 什么时候放在那个全球团队 。
协同就是说确实 ， 对吧 ？ 我们当时最变态的时候 ， 就我们 day one 没有去优化这件事情的时候 ，TikTok 当时有 8 个大区 ，8 个大区都有自己的销售跟营销团队 ， 然后他们上面也不是全汇报给一个 global 的营销团队 。
所以我当时每两周要跟 8 个销售大区的营销团队去开会 ， 完全就是撕裂开的那种感觉 。 然后我们从那时候开始就是说其实就是你怎么去设计你的组织架构来 make 就是说中间的这个协同质量高 ，因为你们两周要开 8 个会 ， 你不用没时间干活了 。
所以就是我觉得肯定就是说字节后来在组织协同上做了很多的这种 ， 包括费书上的这种投入 ， 包括这种设计 。
然后我们后来的方法就是说 OK， 可能全球 region 成三个大区 ， 然后它通过这种信息的这个收集线路的方式 ， 它能够保证就是说你 flow 更简单一点 ， 你开会更少一点 。
所以全球化协同这件事确实是能跑通的 ， 效率是会更高的 。
对 ， 就一方面你人才有挖地嘛 ， 另一方面就是其实协同我觉得可能最重要是两个 ， 一个就是说你要招对人， 这个人本身是不需要管理 、 不需要鞭策的那种 ，不然的话其实你要上管理手段 ， 那这件事就是无尽的对抗 。
然后第二其实就是说有很多这种方法论 、 策略跟工具 ， 尤其是这种 SaaS 发展到今天 ， 它在协同上真的能够帮你去设计好各种各样的策略 ， 然后你只要能够不断的去挖掘跟发现就可以 。
你看这两年其实很多创业者在讲要做 global 市场 ， 要出海 。 现在出海跟之前还不一样 ，以前出海是说我比如国内的供应链出海 ， 或者这个团队完全就在国内做个什么工具出海 。
现在的这两年的出海大家讲的是真的第一天就去美国市场去跟他们拼 。
对 。
而且其实我们看这个事 ， 你不得不承认文化在里面占了很大的一个作用 ， 对吧 ？ 就是你很容易从文化高的地方出海到文化低的地方 。
所以之前国内出海 ， 比如去印尼 、 去一些这样东南亚的国家 ， 相对还是有蛮多成功的案例的 。 但以你的视角来讲 ， 你觉得今天国内的这些创业者如果真的要去做北美市场 ， 会是一个什么样的情况 ？
我觉得它特别取决于你做什么样的一个业务 。 比如说你这个业务本身是非常简单易懂 、 大而简单这样的一个东西的话 ， 就跟当年猎豹这种工具出海一样 ， 你只要在面上做得比较全球化 ， 你出海问题不是很大 。
但比如说当你做一个东西 ， 就是说你可能要深入人家的工作流 ， 或者比如说你其实要打人家一个本地很 niche 的一个市场 ， 或者比如说你要做一个硬科技 ， 比如 AI develop tool 这样的一个东西出海创业的话 ， 那你一定是就是说你对本地那帮人， 就因为比如说你要做 developer tool， 你抓 A developer 跟 B developer 都是不一样的 ， 不同学校 、 不同公司 、 不同范式 。
但我再怎么讲明确一下， 就是你看像之前大家说的成功的出海公司 ，不管是诗韵这种还是 Temu 等等 ， 我觉得那个他们相对来讲都是比较简单直接的 。
对 。
然后 TikTok 是真正的 2C 级的出海非常成功的案例 。
非常成功的 。
对 ， 然后你现在实际在做的是 SaaS 的出海 。
对 。
其实 TikTok 和 SaaS 出海我觉得都是相对比较难的领域了 ， 跟其他的那些比起来 。 你觉得 TikTok 最后出海成功的核心的原因到底是什么 ？
它踩对了哪几个点 ？
我觉得其实还是它规模化 ， 它通过这种大力出奇迹的方式 ， 加上它的算法数据的这个积累 ， 再加上它强大的本地运营 ， 再加上它这个 window 没有被竞品来搞 ， 就至少有三四年的时间发展的过程当中，Facebook 跟 Google、YouTube 这些公司 ， 它没有把你当一个正经的竞争对手 ， 它有很多傲慢的层面在 。
它就觉得靠投放广告做起来的产品是做不成平台的 ， 错了 。 然后我们可以不用这种竞合打压的方式去限制你 。TikTok 很长一段时间一直都是在 Facebook、Google 投广告的 ，他们也不限制你 。
这在中国 ， 比如说你说快手在抖音上投广告这个事 ， 你千错万对 。 然后第三就是说他们就是在开发自己的这种竞品产品形态上动作非常的慢 。其实说白了就是就没有拿出比如说我让扎克伯自己坐镇说我今天我就把这产品做出来 ， 没有那种放点气势了 。
这几个公司都没有指到 VP， 就是一个 director 带队说我就把这个产品做出来 ， 然后底下可能几十个工程师 ， 然后那几十个工程师也不会说我跟你连蛋 ， 一个月一定把这产品做出来 ， 可能该休假休假 ， 该去滑雪滑雪这种的 。
就这种态度肯定就是比较 。
对 ， 所以其实我们可以讲 TikTok 起来应该是 Facebook 的战略失误占了很大的因素 。
很大的比例 ， 就是它给机会 。 然后第四其实就是它本身还是一个挺厉害的一个新的产品形态 。 曾经我们一度内部会觉得说 TikTok 可能是全世界从广告 、 从营销 、 从这块最强的一个媒体形式 ，因为它又短 ， 信息量又大 ， 传播的这个精确度又强 。
对 ， 就是它的那个 timing 其实也非常好 。 就是这个产品形态在那个 timing 就是应该能出来 ， 然后别人又没真的去打压它 。
对 。
而且听你刚才说那几个店 ， 我想起来那个中国高铁的故事 ， 用市场换技术 ， 就有点像集各国各家之所长 。
是的是的 ， 一定是这样 。其实在中国也是 ， 它反过来把美国在 Facebook、Google 学的那些东西再反过来打中国 。其实我们一度商业化有一个 leader 跟我讲过说字节在人才上密度太强了 ， 我们可能真的把行业内绝大部分 A 类人才 ， 甚至绝大部分 B 类人才都招到 ， 然后最后是 A 类人才加 B 类人才打 C 类人才 ， 这仗一定赢 。
我们在各个国家招的本地人不一定是 A 类人才 ，不一定是最 A 的 。 但是我觉得你其实很 fair 的看 ， 就是字节一定是拿中国的最强的 A 类人才和中国 A 类美本这种最强 A 类人才 ， 再加上有一部分 A，有一部分 B 的这种美国本地人才去和美国这边的大公司去竞争 。
但我觉得现在不好说的是说最强的那部分中国人， 比如说 Caltech、CMU 什么这帮最强的这帮中国人 ，他的第一职业选择可能也不是字节这样的公司了 ，因为我们已经 big enough 了 ， 对吧 ？
如果他硬要选的话 ，他可能比如会去 OpenAI 这种 ， 这个可能还是给美国公司带来很大碍质的 ， 包括 Google， 就他对自己的那种最顶尖科研人才的那个宽松程度 ， 中国公司还做不到 。
而且我觉得就是出海这件事情能成 ， 很大一个要素就是美本的积累要足够多 。
就 TikTok 的最难的地方就是说它的比如说用户获取团队 、 本地运营团队 ， 甚至它商业化团队都是本地的 。
一名老师说就是 develop companies a product， 你团队本身能否出海 ， 你团队本身在该地的这个 ， 我们经常用那个 critical mass，是否达成也是很重要的 。
就当你在本地的那个团队就一两个人的时候 ， 你想干什么事很难的 。
你们现在是在十个地方办公 。
团队实践31:41
对对对 ， 十个城市吧 。
十个城市 ， 十个国家 。
我算一下， 五个 ： 美国 、 加拿大 、 新加坡 、 迪拜 、 中国 。
OK， 就是它是自然而然形成的一个结果 ， 就是你其实选的是合适的人， 那就合适的人恰好他在那个国家 。 但其实你之前 TikTok 的经验本来就是多时区这种多国家的协同 。
对 ， 我觉得是人才跟协同 ， 人才是第一位的 。 然后最重要的其实是你能不能用你付得起的这个成本 ， 包括这个愿景等等 ， 吸引来你的这个人才 ， 然后他在哪 ， 你就允许他在哪工作 。
而包括其实中国 ， 包括现在美国大家其实很流行的这种 ， 比如说上班上到一定时候 ， 就是说我就是想每年换个地方 。
这个你觉得是合理的 ，因为美国其实很多人搬到了什么沙滩那边 ， 比如说去 Beach 上去工作嘛 ，是吧 ？ 那这应该是过去几年新冠遗留的产物嘛 。
但你看那个马斯克好像前段时间说了说必须要回来 onsite 嘛 。
对 ， 我觉得他是这样 ， 就是说完全取决于人， 就大公司臃肿嘛 ，他一定会有足够多的比例这帮人是不好好干活的 ， 然后或者是偷懒 ， 或者是做工作以外的事情 。
那他其实就是会被大公司成体系的抓出来 。 抓出来的一个比较好的方法就是说你给我回到办公室 。
当然就这个过程里面一定会 discourage 一部分 ， 就是说好好干活 ，但是其实很 enjoy remote 的生活姿态的这种人。 所以估计就是说现在比如说从马斯克到其他公司 ， 包括字节 ，他在推这个过程当中， 最上面的那个人力的这个管理者应该是算过这笔账的 。
Make sense。 所以对你们来讲 ， 你们现在是怎么管理的呢 ？ 你的经验是怎么样的 ？
小公司其实就因为我们今天真的很小 ， 所以我们其实每一个招聘或者每一个人才引入都是 ， 就是第一我们会考虑的是说我们这个阶段最重要的事是什么 ， 然后我们最需要什么样的人才 ， 然后这个人才我们比较高效的方式 ， 比如说也许你产品研发都应该放中国 ， 对吧 ？
在字节之前的经验也是 ， 当事情清楚的时候 ， 产品研发放中国非常好 ， 然后当事情比较模糊的时候 ， 你可能需要一些沟通界面强的 ， 要跟客户跟业务去 ， 就这可能你放美国好一点 。
然后接下来就是说你最重要的那些人才是不是能够在你想要的那个地方找到 。 当我们已经必须得在比如说北京 、 上海 、 深圳和湾区去建 office 的时候 ， 你其实已经不 care 你下一个人在哪个城市了 ， 对吧 ？
然后我们会把它凑到一个时区去 ， 尽可能的减少就是说因为时差 ， 所以我们现在可能会有一种中国时差跟美西时差的这种感觉 。
然后这样的话就是说你沟通的节奏是比较一致的 ， 就不会太乱 ， 太乱就是找不到节奏很难受 ， 这是第一 。
第二就是说其实像比如我们现在 ， 就是我们也会很精细的去分析比如说飞书上的数据 、Lark 上的数据 ， 它其实是一个很好的工具 。
第一就是说你希望大家有足够的活跃度 ， 至少是比如说这个公司的心跳是正常的 ， 然后同时你也不希望它太多的活跃度 。
就是这样的话 ， 那就意味着说它可能真的天天在开会 ， 你会议上浪费的时间会比较多 。 然后另一方面你还可以去看你希望形成一个业务线条的几个人 ，他们的活跃度是否是一样的 ，是否是比较好的 ，以及比如说你可能会有全职团队 、 有兼职的团队 、 有实习的团队 ， 那你可能能够靠活跃度高的这几个人去带动那些 ， 然后通过这样的协同跟组织设计 ，
然后你会惊奇的发现你能够让比如说三个 engage 高效的带十个兼职的 ， 你能够让他们的活跃度能够起来 。
反正你们现在就基于飞书去做各种管理 ， 然后你引入了那个自己的 OKR 什么那个制度吗 ？ 你现在 。
对 ， 就带过来了 。
字节当时大家都在讲它很厉害一个点 ， 就是它会定一个很高的 OKR， 就目标会定得很高 ， 然后最后还都能完成 。
你觉得这个原因是什么 ？ 因为它本来就在那个快车道上 。
对对对 ， 我们大概内部聊过这个事 ， 就大概的一个感知是说 ， 就首先它 day one 就很清楚自己的天花板非常的高 ， 它是一个势能和空间极大的一个事 。
所以它会把它自己的业务线条拆得非常的细 ， 然后它会比如说百度 、 阿里可能它会拆成三四个部门 ， 我给你拆成十七个部门 ， 然后十七个部门互相之间多多少少有些 overlap，但大家关注的事不一样 。
它通过拆成十七个部门这种分散的方式 ， 它会把你决策质量搞得特别高 ， 然后它再给你足够多的资源 ， 让每一个环节能够足够快的往前走 ， 每个环节都大力出奇迹 。
所以你会看到它的人才密度跟它的那个投入都非常的大 。 这样的话相当于就是说你把一个业务的那么多个环节都拆得很细 ， 每个环节都有抓手 ， 那你其实一定是能够动的 。
就像咱刚才说假如说是十七个环节 ， 你一个月能有十个环节是在真的往上走的 ， 那你一定能够看到一个变化 ，versus 比如说你有五个环节 ， 然后你可能有两个环节一个环节在动的话 ， 那你就会觉得增长停止了 。
OK， 然后你看字节先收了 music 以后反而把国内先做起来 ，但其实海外没有怎么做 。
我觉得可能国内是因为它本身作为内容的那个航空母舰已经起来了嘛 ， 它随便起降一个什么 app 都 OK 的 ， 包括国内内容运营的成本比在海外内容运营低嘛 。
所以你在那个比如说你在中国各大城市去找这种年轻人去做这种好玩的视频 ， 这点它执行到了 ， 就别人可能能说它能做 ， 做到了以后其实这个东西活跃自然就起来了 。
然后再加上就是说我是航母 ， 我想让哪个 app 起降就能让哪个 app 起降 ， 所以其实它可能很快就摸到了 100 万 DAU、200 万 DAU。
到张楠那时候就是目标已经是说这个双 A 要达到 800 万 DAU， 到张一鸣那的时候就要到 3000 万 DAU。
对对对 ， 我记得 800 万是他们第一个坎 。
对 ， 就 800 是给张楠的 。 我当时看了所有人的 OKR。
你往回看 。
对 ， 就自己的 OKR 是个宝库 。 对 ，但后来很多人的被锁了 ， 就不让看了 。 我当时看了很多 ，但是所有人的那个我都看了 。
OK。
谁在干啥 ， 谁在干啥 ， 谁在干啥 。
就是你倒回到整个抖音开始的那个阶段 。
17 年 。
然后有哪些有意思的 ， 就是你觉得这个 OKR 非常有意思 ， 或者比如说哪个部门背了一个指标你觉得很有趣 ， 竟然是他们来背 。
我觉得就是想不到的地方是 ， 它确实包括微视之后没起来 ， 就很长时间都是视频的降噪 ， 视频的 loading 速度 ， 对吧 ？
你多长时间去预 load， 然后你能有多高清的视频这个东西 ，在很早就 17 年最开始搞这个事的时候 ， 这玩意就拿进去了 。
就你去抓一个项目最关键的点 ， 或者在某个 moment 最关键的点 ， 你怎么能够在那么早的时候就抓到说视频清晰度那么重要 。
OK。
这个事挺难的 ， 谁拍的 ， 这个很牛逼 。
所以你看见就最早的时候其实他们很多指标选得非常准 ， 回头来看的话 。
我觉得就是字节它最上面的那个 leader 最有价值的一个地方就是我在这个阶段最重要的三件事是什么 ， 这个事对了 ， 你这个事基本上就成了一半了 ，因为你后面的资源是无限的嘛 。
所以我觉得它那个时候能把这个东西拍出来 ， 包括它后面怎么去抢占用户的渠道 ， 怎么去对抗快手 ， 我觉得它还是挺 sharp 的 ， 每个阶段都做对了 。
我今天听你讲完这些 ， 我其实有一个新的对字节的认知 ， 就是它上面那些总设计师真的是很厉害 。
对 。
就其实最后还是他们厉害 ， 就是他们设计得好 。
真的是很不一样 。 咱不好说比如公司真的做到这么大的规模 ， 你还有那么高的效率 ，但是在它比如说几万人那个规模的时候 ， 它一定是全球最高效的公司之一 。
是 ， 所以你们现在也是分了很多部门 ，也是把目标拆得很细 。
我们会拆得很细 。
也是双月 OKR 还是 ？
双月 。
双月 OKR 是吧 ？
后来字节不是改 Q 了吗 ？ 我们还是双月 。 但我们可能也强调一个就是说我们跟字节不一样的地方是说字节它规模很大 ， 它资源很多 ，而且它早期就有这种现金牛和航空母舰的这个主舰 。
所以我们现在资源有限的情况下， 我们还是要 make reasonable 的 target， 这样的话就是你在资源效率上你也要 reasonable。
是 ， 然后做全球化这个事其实我跟很多公司聊最后大家有个坎 ， 就是还是团队里要招白人。
对 ， 无论是销售也好 ， 还是你沟通的那个 interface 界面 ， 就是咱俩现在聊天很顺很舒服 ，但比如说你放一个白人去跟他沟通的时候 ， 可能大家沟通的方式 、 风格 、 俚语 、 口语化的感觉不一样 。
是是是 ， 肯定是不一样的 。
对 ，但我觉得对很多要做出海的团队来讲 ， 它其实有两个坎 。 第一个坎是说只要有一个白人 ，是不是全员的工作语言就都要变成英语 。
都要变成英语 。
对 ， 然后另外一个是有很多公司因为这个类似的原因 ， 它变成很割裂的两个部门了 ， 对吧 ？ 就是美国是一个公司 ， 国内是一个公司 。
对 。
那你们现在是一个什么情况 ？
这还是一个挺好的一个观察的 ， 就是我们在字节经历过很长一段时间 ， 我一定会发现某个 moment 你会发现用中文就是爽 ， 用中文就是舒服 ，而且就是老用英文很难受很折磨 ， 包括你用中文沟通的那个信息效率是你英文沟通的三四倍 。
所以字节到后来解决这个问题的方法就是说很关键又很需要马上就需要大量信息质量的这个东西还是用中文 。
但是一旦到了这种业务部门协同 ， 然后大家要对视情这一层面的时候 ，不是领导我最上面拍的那个时候大家是用英文的 ， 然后再往下到了那个自己各个部门的时候 ， 就不一定一定会有外国人， 那你就可以用中文 。
那这件事很好玩的一个地方就是它一定是跟业务现场有关系的 ， 研发真的可能全是中文的 。
是 。
然后产品一定要能说英文 ， 营销跟销售就更不用提了 。
是 ， 所以你们现在官方语言是 ？
对 ， 官方语言是英文 。
就是大家日常的文档 ， 我们讲默认是英文 。
OK，OK。 那其实门槛就还蛮高的 。
挺高的 。
对于你们那个技术负责人门槛也很高 。
对 ， 就反正双向的吧 ， 就是说他要用英文去沟通好 ， 然后人家也要理解他 。 对 ，但我觉得就是它反向的那层也很重要 ， 就这个时候再夸一下飞书 ， 它那个会议的那个自动翻译真的牛逼 ， 就是 work 的 。
我们之前曾经有过就是说中国的业务同学跟美国的这个业务同学 ， 就真的怕他俩聊不起来 ， 就发现他俩就业务跑挺顺的 ， 然后我就问为什么 ， 然后说就有 Lark 这个功能 。
OK， 就集同加讲也没有关系了 。
真的可以 ， 真的可以 。 而且它那个文字的那个翻译也是 OK 的 ， 从文档到聊天到会议的语音 ， 我操 ， 就是 day one 你就默认你不会学英文 ， 你在 Lark 上你写中文 ， 对方用翻译之后那个质量是 OK 的 。
AI与竞争41:21
你过去一两个月正好是刚从美国回来嘛 ， 对吧 ？ 你在美国那边感受如何 ？ 现在包括对 AI 啊 ， 美国那边现在市场啊什么的 。
我其实感觉就是市场本身也是存在特别大的不共识的 。 我们聊了很多人， 比如包括做大模型的 ， 包括做 dev tool 的 ， 包括做云的 ， 包括做什么的 ， 然后你会发现就是说普遍来看今天 AI 的产品是有一个 bug 的 。
美国那边你觉得现在还是在一个有 bug 的阶段吗 ？ 国内这两个月其实冷了一些了 。
美国的 bug 是有的 ， 客户确实也不确定 ，不确定你这个东西行不行 ，但他愿意试 。 我会感觉比如说我听到的一些比较好的 feedback 跟反馈就是说就这个阶段最确定的其实是像我们这样的公司 。
你们这样指的是 ？
其实我们是这样 ， 我们是一个就是我们方法论和我们本身那个产品就能够面向客户去解决问题和提供价值的 。
只是说因为有了 AI 在 ， 我们有更强的颠覆的机会了 ， 然后又因为有 AI 的 bug 在 ， 所以其实可能大家会多看我们两眼 。
是 。
然后所以我们相对比较确定 。 再往下一点 ， 比如说像一些新的这种生产力工具 ， 新的比如开发工具这些 ， 然后新的这种消费型产品 ， 它就有很强的不确定性 。
是 ， 就是 to be 应用一定是能落地的 ， 我们觉得 。 而且我特别同意你讲的 ， 就我们现在看起来很多公司我们一直在聊 ， 就是如果有一点伪 AI 的概念我觉得也挺好的 ， 就是你在关键节点里面加一些 AI。
对 。
因为全用 AI 现在实际上就是达不到 ， 就是效果难以保证 。
对 。
所以就像你讲你们这套东西自动化的投放归因等等 ，其实它本身就是 work 的 ， 就可以做得很好 。
对的 。
然后你用 AI 把它再串起来 ，其实就能达到一个非常好的效果 。
对 ，其实就是我们一个很深的一个 learning 就是说你能不能卖到钱 ， 就是看你在那个场景上交付的价值是不是到位 。
就比如说我们在做客户调研时候 ， 我会发现说比如说这件事在你这值多少钱 ， 然后它真的能给你一个数 ， 然后你再去细分说你这个是怎么得出来的呢 ？
然后它会给你 justify 说其实比如说我可能每天会花自己的百分之多少时间 ， 或者我请一个人花多长时间去把这个事干了 ， 然后这个事平均到一个月下来就是一天一件事花多少钱 。
如果你能帮我把这个事替代了就可以 ，但是你可能比如雇一个人的话 ， 你要整个完整的替代他这个人才行 。
就我前段时间跟我之前的一个好朋友又聚了一聚 ，他不是在做咱们这波 AI 生产 ，但他在做 AI 木简机器人。
我就问他说你什么时候发现你的这个业务开始好做了 ， 什么时候产品开始好卖了 ？ 然后他就说就是真的就是确定了 deliver 了客户价值 。
那什么叫确定 deliver 客户价值呢 ？ 他的木简机器人是在流水线上替代那些木简工人。
木简 ？
木简就是比如说你的那个手机屏啊 ， 或者零件啊 ， 最后会有一个在流水线上， 然后那个木简工人会帮你去看一下这个是不是有瑕疵等等。
然后他的那个机器人就是说他能够就用机器视觉加算法去帮你判断这个东西有没有瑕疵 。 然后他就说他之前可能举个例子就是说可能他能解决 70% 的问题 ， 还有 30% 那种 edge case， 你还是得摆一个人。
对 ， 对对对 。
那个人的事变少了 ， 那个人变轻松了 ，但是你其实没有办法省掉那个人。 所以对于他客户来说 ，他就觉得就是说是应该买 ，但是其实产生出来这个价值转移到了那个工人身上 。
就有点鸡肋 。
对 ， 就是他后来就真的比如说打磨产品 ， 包括跟工厂重新设计他的流程 ， 百分之百了 ， 然后那个工人从此消失了 ， 然后他的东西就卖得特别准 ， 然后他就相当于就说这个 case 就是多少钱换多少钱的一个事 ，ROI 准了之后就行 。
对我们来说我们可能也是这样 ， 所以我们其实也是一直在沉淀 ， 然后包括就打磨我们图片效果 ， 我们相当于是营销自动化去串整个客户的这个营销的工作流 ， 然后在这之上去帮助他去生产创意 ， 帮助他去投放优化人群包和帮助他去做归因 。
这整套东西其实就是说当它都 work 的时候 ， 对这个客户的这个终端的价值就是很明确的 。 我既帮你解决了你创意这部分固有的必须要的这个一定要购买的成本 ， 又帮你解决了你工作流当中协同的人效的这部分成本 ， 还能给你带来增量价值 。
很多人都会问一个问题 ， 就是你看 AI 加营销 ， 大家一提起来都觉得 Jasper 什么的很多了 ， 对吧 ？ 然后包括年初的时候 ， 国内有非常多人出来想说做类似 Jasper 的都拿不到钱 。
对 。
但你们做的当然是复杂度会更高 ， 就你现在怎么看这件事情 ？
就我们行业的玩家大概两种 ， 一种是说我去解决工作流问题的 ， 或者是我去解决单点的这个内容生产问题的 ， 就比如像 Jasper 这种 。
但是因为它可能就大模型本身有一定的特点就是 。
就大家觉得它太薄了嘛 。
一方面它太薄 ， 然后另一方面就是大模型本身一个特点就是说它 in general 你怎么在大模型之上去 build 你的那个就是说你给每个客户不一样的那个价值 ， 对吧 ？
你增量价值有多大 ？ 没多大 。 就所以 GPT Wrapper basically 包括 Midjourney 和 Stable Diffusion Wrapper 最后都是比较 general， 就是说 OK， 你在一定阶段内你填补了原来一部分的需求 ，但过着过着大家就会觉得我要去找对我价值更深的那部分东西 。
所以我们在这块就是说我们就找很具体的就是说我们去做商品 ， 然后我们去沉淀的就是说我们真的帮你把就是你本来要去拍一个商品的这种场景图这个过程 ， 我们完全重现这里面包括产品的手段 ， 包括算法的手段 ， 包括一些策略的手段 ， 甚至包括一些运营过程的手段 。
然后当我们就是说用比较好的这种就是这种评估的体系去不断地去告诉我们最近应该解决什么问题 ， 逐渐优化的时候你会发现客户就是越来越信你了 。他最开始可能从 10 个用户进来有 1 个愿意试你 ， 变成现在可能比如 10 个用户进来 ，5 个客户愿意用你 ，5 个客户用完你之后，3 个客户就是留下持续用 ， 还有 2 个客户会夸你 ， 然后慢慢地
这个数字在不断地涨 。
你们上线现在大概两三周 ？
对 。
对 ， 然后我看已经大几千的商户注册 。
对对对 ， 就接近 1 万了 。
对 ， 那这个确实还很厉害 。 然后最后想问一个问题 ， 我自己是好奇的 ， 就是你为什么叫 WorkMagic.io？ 因为现在公司都是 xxx.ai 嘛 ， 就很 fancy 嘛 。
其实我们之前也是觉得就是说是不是 AI 更 fancy 更酷炫 ， 最后发现其实你这个过程要去伪存真 ， 你到底真正交付的是什么价值 ， 你替代的是啥玩意儿 。
你不要觉得自己技术里面使用了 AI， 你就把自己认为是一个纯科技公司 ，AI 公司 ， 就无人无己 ， 你可能真的把自己带沟里 。
不对 ， 你就要踏踏实实地脚踏实地 ， 一块钱一块钱的价值去交付 。 所以我觉得我们本质上还是一家就是利用 AI 技术的一个 SaaS 公司 ， 我们去交付的是企业在电商营销这块的所有的效率效果跟增量的这部分价值 。
愿景47:39
所以最终你的目标是做成一家什么样的公司 ？
我们最终希望能够做成比如像 Shopify、HopSwap 这种能够提高行业天花板的公司 。 就是因为以前大家做比如线上的电商经营或者 B2B 营销 ，他是需要一个 IT 团队去帮你做 ， 所以比如 HopSwap 跟 Shopify 它做了这种进展 ， 它帮你取缔掉了这部分 IT 的工作 ， 它相当于说你从此从 IT 这块解耦了 ， 谁都可以来创业 ， 它打开了天花板 。
我们现在看到的就是说一个电商公司今天你可能产品是不错的 ， 然后你可能对客户理解是好的 ，但你还是需要雇佣一个非常专业有效的一个营销团队 ， 才能帮你把这个产品在今天主流的这种营销渠道销售出去 。
当你没有他的时候 ， 你自己寸步难行 。 可能我们今天想要解决的也是说因为这些专业团队的不易得性 ， 我们可以提供这样的一个专业手段 ， 然后能够做到一个 One Man Shop。
就是每个人都可以开一家电商公司 。
对 。
好 ， 感谢立东 。
谢谢 ， 谢谢你们
。