评审了 29 个 AI 产品后,我发现了 SaaS+AI 的几种解法

评审了 29 个 AI 产品后,我发现了 SaaS+AI 的几种解法

 

文章摘要


【关 键 词】 SaaS+AIAI产品行业痛点商业价值技术转化

在近期的SaaS+AI大赛初赛中,评委们根据创新性、实用性、市场前景和惊艳值等标准,对29个AI产品进行了评审。胜出的产品如Wegic、考试星的主观题AI阅卷、aiPPT和”千行”平台等,展示了大模型技术在提高工作效率、降低成本、解决行业痛点等方面的潜力。然而,评审中也发现了一些常见失败原因,包括浅层应用、功能泛化和缺乏业务基础等。

投资人评委们关注的问题主要集中在收费模式、市场定位和竞争壁垒等方面。他们希望产品能够解决高价值问题,提供明确的价值,并具有独特的竞争优势。对于SaaS+AI应用,评委认为应该充分认识大语言模型(LLM)的特点,结合具体场景和行业需求,发挥其优势,弥补不足。

评委指出,SaaS+AI产品应该从微场景出发,深耕特定领域,提供有针对性的解决方案。深厚的行业积累是成功的关键,可以帮助产品更好地理解和解决实际问题。同时,产品应关注对客户营收和业务的帮助,而不仅仅是提高管理效率。

商业价值方面,SaaS+AI应用应关注客户需求,解决实际业务问题,为客户带来经济效益。产品的成功需要直接满足客户需求,提高业务效率和收入。评委建议,SaaS+AI应用应结合团队对业务和行业的理解,找到技术解决不好的痛点进行突破,关注与客户业务和营收相关的方向。

评委对AI在B端的运用持保守乐观态度,认为循序渐进是toB创业的法则。他们建议从微场景突破,迭代思维,用”原生”思路改造企业及其员工的工作方式。总之,SaaS+AI应用的前景广阔,但需要结合具体场景和行业需求,将技术转化为商业价值。

作者简介:吴昊,SaaS领域的知识沉淀者,曾任SaaS领军企业执行总裁、千人团队创建者,现为多家SaaS公司创业顾问。

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【原文链接】 阅读原文 [ 2535字 | 11分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

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