OpusClip 增长秘诀：如果每个阶段只让我选一件事做 | 对谈 Opus 前增长产品负责人君陶

2023 年，谢君陶加入 OpusClip 时，这家公司刚开始做商业化。他进去的任务很明确：搭支付系统、做商业化、做增长。两年下来，他见证了 OpusClip 从零到一、再到一百的完整周期，也主导了多轮定价调整。用他自己的话说，这段经历攒下了一些「卓见」，值得拿出来讲。

这期 42章经的节目分两部分。前半段是君陶在一场活动中的个人分享，他按获客、转化、留存、洞察四个维度，给了一套增长框架。后半段是曲凯的追问，聊增长团队怎么搭、AB 测试怎么低成本跑、付费和定价还有哪些实操经验。

有个细节能说明这期内容的成色。君陶开场讲了个故事：一个刚发布视频产品的朋友来找他，说冷启动时联系了很多推广 AI 工具的创作者，结果发现对方买粉刷单，数据对不上，带来的用户背景很杂，也判断不了是不是找到了 PMF。君陶反问了一句：你找的这些达人，是不是你们工具的真实用户？这个问题，基本就是整期节目的底色。

第一批用户是 Partners，不是 Affiliates 1:21

君陶把早期找推广合作的对象分成两类，这两类的区别，决定了冷启动的质量。

Affiliates 是一群希望通过你的产品直接赚佣金的人。合作方式以销售提成、播放量计费为主，关系侧重短期转化和销售。他们不一定是产品的深度用户，也很难给你关于产品和用户的洞察。君陶的态度很直接：早期不太建议大量合作这类人。

他倾向的是 Partners，也就是真正的产品用户。这些人不一定现在就能用你的产品在工作中产生价值，但他们能看到产品的潜力、愿景和方向。他们愿意提供深度反馈，参与产品共建，如果认同你的愿景，还会以比较低廉的价格帮你推广、给你背书。

冷启动阶段，帮你宣传的达人不在数量多，而在质量，在于他们是不是你精准的用户。

OpusClip 自己的数据能佐证这一点。他们很早就做了一个 brand partnership program，通过展示产品能力找到第一批跟着他们的创作者。节目里提到，创立这个 program 三个月内加入的创作者，跟公司跟了很长时间。比如章鱼 Shay，现在所有短视频剪出来之后都会放 OpusClip 的 editor，双方在很多活动和 co-marketing 上深度绑定。而直到两年后的今天，签了年框合同的 brand partners 也只有十几个人。

这个数字挺反直觉的。十几个人撑起了一个海外增长最好的华人 AI 产品之一的早期传播，靠的不是铺量，是把一小群对的人打透。

视频产品找到 PMF，本身就自带破圈力 3:52

有人问视频产品该怎么做冷启动，君陶的回答是：如果真正找到了 PMF，视频产品本身就具有很强的破圈能力。原因是内容创作者天然就是你最好的市场推广渠道，他们围绕着自己的 KOL 形成圈层，你通过早期用户打入这些圈层，就能建立用户群。

这里有个容易被忽略的点：早期认同你的 KOL，他们的影响力本身就是品牌背书。在一个靠圈子传播的产品里，这种背书非常重要。

但合作过程中还有一件事要尽早做：与创作者形成经济上的共赢关系。签年框协议，建立正式的经济关系，而不是靠他们对产品的热爱为爱发电。君陶解释了这个共生关系为什么成立。创作者之所以成为创意领袖，是因为他们能持续创造话题、持续为听众提供价值。分享新的产品和前沿工具的使用方法，本身就是一种提升价值的方法。你的产品真能为他们创造价值，他们分享给社群，也是在为自己的观众创造价值，同时获得话题和关注。

对产品方来说，得到的是更精准的用户。为你宣传的人本身就是你的用户，他的听众大概率也是你的用户。而广泛渠道获得的用户充满噪音，你不确定工具是否真的为他们产生了价值，不确定他们用工具做出来的内容有什么用途，这对产品迭代很致命。

君陶还点了一个误区：冷启动时不该去找尽可能多的宣传渠道和 affiliates。OpusClip 主要瞄准播客用户，就聚焦在播客圈子里传播。换成 AIGC 内容、模型生成视频的产品，逻辑一样，先找到 AI 视频导演圈子这类真实用户聚集的圈层，从这些既是真实用户、又有影响力的 KOL 出发，找第一批种子用户。

定价是早期确定性最高的转化抓手 8:15

冷启动之后，大家想的是怎么快速提升营收和用户数。做增长的人都知道付费转化是基石，要保证 ROI 打正，提升付费转化率至关重要。提升产品质量是长期抓手，但产品早期还在摸索，用户数不足以建立产品迭代的飞轮，这时候怎么办？

君陶的答案是：一个灵活的、有基准的定价策略，是很好的抓手。他跟很多创始人聊过，发现大家没注意到一点，定价不是一成不变的，可以根据产品阶段和用户需求动态调整，能带来很大的收益。

从视频产品的角度看，定价调整可以围绕「定制化」这个主题做。用户使用视频产品的初衷是产出内容，内容为听众带来价值，而这个价值的核心在于独特性。创作者产生独特性的简单方法就是有自己的 branding：真人出镜、自己的声音、跟品牌相关的元素，也就是 brand kit，把 logo、常用字体打包，用来塑造内容的品牌。

他举了两个案例。RunwayML 的 standard 和 pro 两个 plan，最大的区别除了更便宜的 credits，就是让用户创建 custom voice、上传自己的声音做 voiceover，还能做 lip sync，把自己的脸和内容绑定。这是视频生产模型里最简单的定制化方式。

Higgsfield 把定制化做到了极致。核心功能是创建一个 character：上传二十几张图片，微调出一个自己的 LoRA，保证生成的照片和你上传的真人一模一样。这个功能直接定档成付费项目，普通用户完全无法使用，却很好地带动了整体增长。

做视频和创作者生态，怎么让用户生成定制化的内容，是一个非常大的付费点。OpusClip 自己也把很多 brand 相关的功能做成付费节点，测试下来效果不错。

关于定价调整，君陶总结了三条关键经验。第一，永远保护老用户利益。调整定价、做 price discrimination、增加 plan 数量时，不要让老用户利益受损，甚至要大方地给他们更多权益。原因有两层：老用户的留存是长期增长的基石，决定了 ARR 能做到多大；口碑也靠老用户，新用户来来去去，老用户才是口碑的基石。

第二，团队要有做全生命周期 AB 测试的能力。这个能力比大家想象中简单很多，搭建起来很快。

第三，UI 传达给用户的信息也是定价的一部分，而且是很低垂的果实。定价弹窗什么时候弹出、上面放什么文案、放哪些重要 feature，都影响用户如何理解定价。君陶看过不下上百个产品的定价策略，真正把这件事做好的公司很少，Runway 和 Higgsfield 是其中的例子。有了 AB 测试基建，调整弹窗时机和文案，很简单就能拿到百分之十到三十甚至更多的转化率提升。

留存决定付费盘子能做多大 15:42

君陶用了一个比喻：忽视留存做增长，像拎着一个漏水的桶打水，投入再大，最后桶里只剩桶底那点水。

他算了一笔账。一家流失率百分之十的公司和一家流失率百分之二十的公司，六个月以内，前者的剩余用户可能是后者的将近两倍。用户量越大，留存越重要。因为付费基数变大之后，每月流失的绝对人数也在变多，而每天的新增获客数在一段时间内会趋于平稳，不会指数型增长。流失率越高，每天流失的用户数越早追平每天新增的用户数，也就越早进入零增长阶段。

高留存是实现复利式增长的基石。OpusClip 的留存一直做得不错，君陶认为这是公司能在营收上长期增长的重要原因。

怎么提高留存？核心是以用户为中心搭建运营策略。他引了 Stripe 创始人 Patrick Collison 的一句话，大意是大约百分之七十的新产品想法来自倾听那些有良好判断力的用户，这些用户能提供宝贵意见帮产品迭代，而百分之三十是本该受大众欢迎、但没有被用户明确提出要求的事情。

百分之七十的产品迭代功能，其实都是基于用户的反馈。

这句话有两个关键点。一是印证了以用户反馈为中心搭建运营策略的思路。二是提醒团队不要被反馈淹没。客服和市场团队每天接触用户，收到大量负面反馈，推进的项目自然偏向改进这些反馈。但产品团队要有自己长期的产品愿景，把那百分之三十做好，因为这百分之三十决定了差异化。

OpusClip 的反馈闭环分渠道收集。Discord 用于社区互动和即时反馈，大家讨论产品的未来、帮你构思产品。Intercom 用于客服支持，处理付费用户尤其是 bug 相关的问题。Canny 用于结构化收集功能需求，把用户想要但还没实现的功能收集起来，也展示给用户看 roadmap。社交媒体则用来观察潜在用户对产品的观点，同时监控品牌口碑。

内部体系上，OpusClip 对客服的投入很重。团队只有三十人的时候，客服团队就是五六个人在美国的全职团队。客服每周出周报，汇总所有渠道里用户提到的 top feature request 和 top complaints，定期分享。专门的工程和产品团队帮客服做自动化，保证他们在处理大量工单的同时还能产出有效洞察。这个团队每周能人工处理数千张工单，同时快速准确地把可执行的洞察给到产品和研发。

闭环的另一半是公示。产品团队要明确公示路线图，让面对客户的人知道他们提的 top feature request 被收录了、现在什么优先级、什么进度。研发团队要快速响应修 bug，把 bug 纳入 sprint，修复后及时通知客服团队。整条链路跑通，收集到的反馈才真正创造出价值。

数据驱动：从付费弹窗测试开始 21:45

洞察贯穿整个生命周期。产品早期应该关注高收益、确定性强的事情，做确定性强的 AB 测试，比如定价测试。这既能拿到确定收益，也能逐步建立团队对数据和 AB 测试的信心。

君陶建议从简单的前端 AB 测试开始，随着数据经验成熟再做更复杂的测试。转化实验、功能渗透率实验容易做，留存实验和跨端的注册类实验相对困难。

付费弹窗是早期最简单、收益也最高的测试。测试不同的触发时间点、不同的 UI 文案。这个过程不只是提升付费转化率，还在履行 AB 测试的另一个职责：帮你学习。你在测试中会更了解用户，知道他在什么情况下、哪个节点弹付费弹窗更容易转化，那些节点可能就是你要找的 Aha Moment。Aha Moment 既可以从产品逻辑倒推，也可以在不断试验中获得真实数据反馈。

产品早期获取用户数据的渠道其实很多。君陶举了两个例子。一是邮箱后缀。OpusClip 通过分析用户邮箱后缀，发现很多美国的教会和房产中介都在用他们的产品，去定位这些用户、搞清楚他们的 use case 之后，慢慢把他们加进了核心理想用户 profile。二是用户关联的社媒账号。做视频工具，看用户的社交账号能帮你找到高影响力的创作者，联系这些正在使用你产品的创作者谈长期合作，比 cold reach 一个陌生人容易太多。

数据投入要合理规划。君陶的答案很务实：数据驱动重要，但早期不一定需要大量专精的数据人才和复杂基建。有一个懂点数据的产品经理和工程师，稍微自学一下，用一些 SaaS 就能把 AB 测试基建搭起来。人数到五十人左右，才会开始有比较复杂的数据需求，比如成本削减、计算 LTV 相关数据，这时候才值得招数据科学家。数仓更是非常后期的事，主要用于 SOC2 合规和降低对第三方数据 SaaS 的依赖。他给的原则是：数据基建可以长期保持在毛坯状态，够用就行。

增长团队怎么搭，OpusClip 的架构长什么样 27:20

曲凯问，创业公司该在什么阶段招什么样的 go to market 负责人。君陶先拆了 OpusClip 增长相关的几块负责人。

为增长目标负责的不只有做投放的。投放负责人直接面向潜在客户，把产品卖出去。KOC 和 KOL 负责人负责商务拓展，谈下最适合 OpusClip 的长期合作伙伴，签年框。Product marketing 负责对外的社媒建立，更多是对已有用户做 product marketing 和 go to market。创意产品在不断更新，已有用户群体的后期价值越来越大，投放饱和、市场占比变大之后，这批注册过、留有数据的老用户更容易被理解和触达，召回和留存的空间也更大。

君陶自己负责 growth product。一方面在产品内部通过 AB 测试提升转化率，服务投放团队提升 ROI；另一方面给各类合作做基建，比如 product marketing 宣传新功能时需要和产品部门直接合作，KOL 合作需要流畅的分账、affiliate program、给创作者的运营工具，这些流程都靠 growth product 跑通。SEO 和 SEM 则由 head of growth 一起负责。

这几个角色是不是要同时招？君陶说不同产品最适合的增长方式不一样。Higgsfield 完全靠社交媒体，因为它能建一个很强的 creative team 自己做内容引流。OpusClip 早期主要靠 partners。所以团队配置要看产品形态。

关于「PMF 都没找到，用得上增长产品吗」这个问题，君陶的回答是：做增长产品，本身就是找 PMF 的过程。不断测试定价策略、测试用户愿意付费的付费点，就代表着 PMF 究竟在哪里。OpusClip 上了付费墙之后马上做的第一轮 AB 测试，就是在有一定持续注册用户之后，做付费弹窗测试。用户产生行为之后有一个付费拦截，就能测出在你提供的 feature set 里，用户最愿意为什么付费。这也是学习用户何时达到 Aha Moment 的过程，那些 Aha Moment 就是产品的核心价值。

零成本跑 AB 测试，和那些意料之外的发现 31:59

很多人觉得 AB 测试需要完善的技术设施和大量工程工作。君陶说创业公司要多用 SaaS，北美有很多成熟的工具，比如 statsig，即插即用，整个跑通可能不到半小时。这类工具对小创业公司基本全免费，等你依赖他们平台、长大之后再付钱。初期可以重度依赖而不花一分钱。

付费点是最早、最简单可以测的事情。他举了 Arcade Software 的例子，这是一个做 product demo 的产品。你录视频，它直接转成 product demo。付费点设在完成三个视频之后：第四个也让你录，但你要把东西变成公共可见的项目时，才会被要求付费。君陶考虑了不到一分钟就付费了。这个节点抓得很准。现在很多 to prosumer 的产品，用户决定付费的时间线特别短，一小时之内甚至十分钟之内就会决定，这期间操作频繁，有很多可以测试的空间。

曲凯问有没有测出过反直觉的结果。君陶说，最好的 AB 测试，价值在于结果和你的想法完全不一样，你从中能学到完全不同的东西。OpusClip 做过一次字幕模板的设计改版，把字幕模板样式的露出做得更强，一下带来了非常高的转化率提升。逻辑上走得通，短视频用户确实非常在意字幕模板，但之前团队不知道这是一个多大的机会点。

关于付费，君陶认为 price discrimination 非常值得做。曲凯提到之前和 S9 六聊过，他们定了增长目标，发现最有效的达成手段就是直接涨价。君陶同意绝大多数现在的 AI 公司定价偏保守，都有蛮大的涨价空间。原因在毛利率：一般 SaaS 能做到百分之七十到八十的毛利率，AI 产品很难做高毛利，大部分成本在模型厂商那里。所以怎么探索更好的产品形态、让用户有很高的付费意愿，是很核心的点。

他提到 Listen Labs 的例子。这个做用户调研的产品最早是订阅制，完全 to prosumer，几百块一个月。最近一波大涨价，变成大概三万到五万美元一年。通过研究目标用户和付费意愿，找到了合适的定价。

付费周期怎么选？君陶说不用想得特别复杂。想靠留存做长期稳健增长，就把付费周期延长。OpusClip 的策略是月付费为主，年付费作为提升整体留存的方式，用比较大的折扣把用户引到年付费，年付费用户留存高，这笔账可以打正。折扣力度本身也是测试点，在成本允许的范围内，尽可能多地把人引到年费。

定价从十刀、二十刀、三十刀、五十刀，本质上就是不断测。唯一的考量因素是产品本身的成本：毛利率能做到多少，以及要开放多少试用成本。试用成本必须计算到整体收益里。现在很多 AI 产品的问题就是试用成本太贵，没办法像 SaaS 产品那样大量投流获取试用用户。

付费测试是持续的过程。OpusClip 会脑暴很多增长相关的项目，付费项目永远包含在里面。只要出新功能就可以测，甚至不需要新功能。比如测试把功能限制得更死、减少免费用户福利，视频产品的水印就是很明显的例子，测一下有水印之后能有多少收益，结果是一个巨大的收益。免费试用次数也可以根据不同阶段的需求调整。

付费率和留存率之间有 trade off。上了水印，付费率可能翻番，但用户体验变差，流失率上升。君陶的做法是跑一个半个月到一个月周期的 AB 测试，观察付费率提升了多少、流失率提升了多少，计算最终收益。想做更复杂的反转实验，SaaS 工具也都支持。

客服自动化，和一个被忽视的留存金矿 40:11

增长团队永远是小团队，怎么用最小的量办最大的事，答案还是借力已有的 SaaS。

OpusClip 用 Mintlify 搭 help center，接到 Intercom 里，变成自动客服机器人，每周处理一千多条用户投诉。支付环节，Pass Due Payment 是一块很大的隐藏收入。自动扣款时有很多支付失败，其中百分之四十到五十是可以重试成功的。重试成功需要接 Stripe 自己的功能，或者接一些 SaaS。君陶说，因支付失败流失的用户和用户主动取消的数量可能是一比一，甚至更多。很多时候就是用户卡里没钱了，之后会往信用卡里充钱再 retry。不做优化，retry 成功率可能只有百分之二十到三十，做了优化能到百分之四十到五十。不同 SaaS 的区别在于触达用户的手段，比如产品内部的小弹窗让用户更改付款方式，或者发 reach email 的时点不一样。

君陶自己用过的第三方 SaaS 不下十个。

OpusClip 最正确的决策：把自己变成品类定义者 42:32

回头看 OpusClip 这几年，君陶认为做得最正确的事情是品牌搭建。

他发现长期获得流量和获客只有三种方式，第一种是把自己定义成 category definer，定义一个新品类。现在很多人吐槽 AI 产品出来就是「全球首款什么什么」，大家都想做，真做到的很少。Manus 是一个，OpusClip 也算一个：做长剪短，用户第一个想到的就是 OpusClip。

怎么做到？把品牌做好。增长的核心是知道你的用户是谁、这些用户在哪里、你应该怎么和他们接触。君陶用咖啡店打了个比方：咖啡店永远开在商场的转角处，因为他们清楚自己的用户定位，知道用户应该在哪里被找到。等人的需求不会发生在餐厅里，太重；也不会发生在没有椅子的商店里；只会发生在轻消费的咖啡馆。这些人出现在你一进入商场的地方，所以星巴克永远在商场入口和拐角。

OpusClip 定义的第一步核心用户是 podcasters。这些播客创作者围绕一些 KOC 互相学习，形成网络。OpusClip 第一个打入的就是和这些 KOC、KOL 达成长期合作，把这一小群人打透。当他们想到长剪短，唯一想到的就是 OpusClip，品牌和品类定义的壁垒就打出来了。

曲凯追问，所以 OpusClip 的成功主要来自品牌打造，而不是投放或内容驱动？君陶说可以这么理解，投放也是服务于品牌的。有些产品的投放纯粹算转化账，但 OpusClip 内部从内到外的理念都围绕品牌。曲凯评价这挺美国打法，很多美国公司就是搞品牌，品牌能带来用户粘性和忠诚度。

AI 视频市场：卡点不在成本，在使用门槛 45:02

聊到 AI 视频市场，君陶认为还处在比较早期的阶段。可用性要分两头看：生成模型的可用性，和 agent 的可用性。现在单个生成模型没办法直接变成成片，需要拼凑，拼凑如果不由人做，就由 agent 做。这两件事大概从今年四月开始慢慢成熟。

他比较看好的产品包括 Higgsfield 和 Pixverse。AI 特效类产品会面临竞争激烈的问题，也容易被当成玩法，大家玩一下就走。曲凯提到修图软件的历史：过去十年移动互联网时代，不断有修图软件冒出来，一个特效火了就冲到排行榜前面，修图软件排行榜的变动最快最频繁。AI 特效是不是也像这样？

君陶觉得 Pixverse 不只是做了个工具。它和其他特效产品拉开距离的地方在于，做了很多针对运镜等专业场景的 LoRA 模型，这些能用到真正的生产里。它抓得准的还有 character 和一致性：用户对真实性和一致性要求高，本质是想做更专业的内容、经营 IP。能通过工具做 IP，就给用户产生了商业价值，不再只是玩具。Pixverse 现在开放很多免费权限，也是看到了一个很大的新创作群体在成长，其中不少是专业创作者。

曲凯问，什么时候能看到类似 Premiere Pro、Adobe 那样的专业一站式 AI 视频工具，或者下个抖音。君陶说现在大家对 AI 生成视频的用法还很局限。所谓 AI 剪辑，包括 OpusClip 的长剪短，里面没有太多生成的部分，更多用的是理解；AI 特效也是图片生成很短的视频，不是更 native 的视频生成。背后是视频生成模型还不 ready，成本仍然太高，真让用户完全用起来，钱还烧不起。

但从专业创作者角度看，成本其实不高，要看你替代的是什么。它替代的是很多高价值场景，比如影视拍摄棚、需要专业摄影拍的素材。现在很大的卡点是怎么让传统影视创作者更好地使用生成式模型。除了成本，生成式模型还是需要专精知识的工具。所有视频模型和图片模型从技术上都不是真正多模态的，靠语言插件把自然语言和生成的素材串联起来。传统影视创作者要熟悉模型、学 prompt engineering，不同模型擅长不同场景，工作流很割裂。这也是为什么集成平台很火。集成之后，学习成本还在，模型 space 还在不断变化，新模型出来又要学新东西。这不是他们想经历的东西，不是他们的主要工作流。

所以需要一个产品，最好是 agent 的方式，把这些东西打包出来，让创作者通过自然语言、画布或者其他符合操作直觉的方式使用。现在很多一键成片和画布类产品出来，应对的就是这两个需求。

节目最后，曲凯总结：听下来 OpusClip 的历程里没有什么大家一听就觉得神奇的东西，只是在很多该做的地方做得更科学、更好。更多 AB 测试，更关注用户反馈，把客服链条闭环，把基础工作用科学的方式做好。君陶同意，并补了一句：很多团队的问题是想到了一个东西，和真正做到它之间有很多 gap。闭环这件事，OpusClip 自己做也很痛苦，花了很多时间。这些点说起来简单，做起来挺难，需要很好的人来推动，也需要创始人认可和支持。很多事是一把手工程，创始人要自己先尝试，明白团队现在做不到哪一点，才清楚需要什么样的人来完成什么样特定的事情。

这期节目最值得带走的，可能是君陶那套排序思路：每个阶段只选一件事。冷启动选对的人，少而精；转化选定价，保护老用户；留存选客服闭环，同时留出百分之三十给用户没说的需求；洞察选低成本 AB 测试，数据基建保持毛坯。这套框架没有秘密配方，难的是每一项都真做到位。对正在做 AI 产品的团队来说，可以先从一件事开始：把付费弹窗的触发时机和文案拿出来测一轮，看看能拿到多少转化率提升。