一家拥有2亿MAU公司的出海思考

“客户需要什么，我们提供什么。客户表示需求，我们比需求更进一步。”一家拥有2亿MAU的公司，思考的不仅仅是增长和赚钱，还有服务和价值。

前一阵子，我们和某出海公司商务负责人王天宇一起在深圳聊了聊，希望借本次对话了解在拉美拥有国民级工具产品的出海公司如何思考市场，面对创新并找到核心竞争优势。

该公司目前拥有2亿MAU，公司业务主要分成以下三个部分：

1.在拉美、中东北非的国民级泛娱乐工具应用Lark Player；

2.主要面向欧美市场的AI工具产品Pica AI、基于大语言模型的多角色对话机器人AI Chatting；

3.依托海量自有用户流量的广告平台Bridge Mile。

“看10次三方报告，不如和用户实地聊一聊”

当问及如何对海外用户进行调研时，王天宇表示即使是在特殊时期，仍坚持一定频率的线上调研。

“在疫情之前，我们每年团队都会去巴西、墨西哥等拉丁美洲国家去做多轮的实地考察，结合当地的运营团队做深入的用户访谈和研究。坦白来讲，看十份第三方数据都不如亲自去听用户的声音，我们需要知道用户是谁、用户想要做什么，这也会给我们带来很多启发。即使是在疫情的特殊时期，我们仍通过灵活的线上访谈倾听用户声音，在我们一年进行了超过100场线上访谈，而正是这些宝贵的用户访谈让我们能够在过去快速适应市场的变化”。

王天宇接着说“为用户创造价值是我们价值观的第一位，所以无论是成熟的产品，还是新的项目，用户反馈是指导我们创新与迭代的动力，也是指导接下来用多大力量发展的两个重要指标在获得用户正面反馈时选择加大投入是一项能力，反之，当市场反馈不及预期能够及时调整策略甚至终结项目也是一项本领。”

和很多出海企业更偏向从东南亚市场出发不同，我们今天的故事从拉美讲起，尽管当时的拉美并不是热门市场。

“在2016年，我们刚开始出海时就面临一个重要决策，专注在东南亚还是做拉丁美洲，基于各种的因素、决策和用户调研的反馈，我们决定生根拉丁美洲。”现在再回看当时的决定，无比正确。因此也希望借此机会给大家分享更加真实的拉丁美洲：

1. 拉丁美术第一大特点就是盘子很大。人口基数大，拉丁美洲拥有全球9%的人口数量，而且人口年轻化明显，多数拉美国家超过一半的人口不到30岁，因此人口红利决定了市场巨大的潜力。而年轻的用户意味着对于新鲜事物接受度更高，对新鲜产品也更加开放。

2. 第二是发展快。我们讨论市场潜力一定要看基础设施，网络情况、设备情况以及支付设施。从移动端的使用时长来看，拉丁美洲很多国家的使用分钟在全球位居前列。另外，拉美用户天性热情、喜欢音乐，因此包括Lark Player在内的多款音乐工具和音乐播放器非常受欢迎。

在电商方面，巴西、阿根廷、墨西哥等拉美国家都排进了电商销售榜的Top 10，很多耳熟能详的出海品牌都已经在进入拉美市场，并且在不断完善拉美的互联网和电商基础设施。因此当下我们仍选择扎根拉美、立足中东，看全球市场的机会。

不过也借这个机会向对拉美市场感兴趣的朋友提个醒，“跨国协同”是很多出海企业落地海外需要面临的重要问题，而在拉美市场这个问题同样需要重视，拉美人生性自由、不喜欢被约束，因此如果采用高压管理的方式可能会适得其反，而尝试用公司使命、目标一致性更容易获得当地合作伙伴的支持，可能会获得意想不到的收获。

“当面临不同语言、不同文化和工作习惯的跨国合作伙伴时，尊重文化和统一的目标信念，是让大家拧成一股绳的关键”。

“拥抱变化，不断创新，和市场一同成长”

当被问及目前市面上已经有相对比较成熟的产品，为什么仍然选择AI工具型产品，王天宇结合自己的观察和经验做出了回答。

“AIGC其实是一个非常大的概念，人们无法预测未来爆发的场景甚至是明年的热门场景会是什么，因此所谓机会其实更多是相对概念，而且目前相较于竞争、其实更是合作的阶段，大家一起努力把市场蛋糕做大、完成市场教育。有些公司擅长做营销，有些公司擅长做运营，也有些公司擅长做产品。当下我们还是希望从技术角度找到产品差异化，然后去生根、发展，我们有信心通过不断结合用户洞察与反馈去打磨产品，为用户提供满意的服务。”

另外，这次AI产品的尝试也是公司作为工具厂商从以IAA营收为主向IAP营收转型的重要一步。营收模式是目的而不是结果，不同的产品和市场也对应不同的营收可能，“欧美用户对订阅付费的接受度高，因此在测试高清照片修复时，完全可以直接采用订阅模式变现。”

对话间，笔者还就目前市面上并没有真的出现爆发级应用以及产品融资遇冷与王天宇进行了讨论，王天宇认为“我并不认为目前市场出现所谓冷却，我更偏向目前市场处于不稳定期或者说不确定期。”

首先，大家都很有信心，有AIGC未来增长潜力巨大的共识，但目前确实还没有成熟的路径或者可以参考的商业模型，但创业公司和投资机构的每一次尝试都是推动模型成熟的一步，而随着大家的探索未来就可能会出现井喷级爆发。

其次，是数据的质量和可用性，数据的收集处理分析都严重影响模型的准确性，另外数据的隐私、合规和安全性也都未能完全确定下来，而这需要所有参与者共同去完善，在未完全确定下来之前也会影响投资人和创始人的决策。

另外，AI的发展离不开基础建设的不断加强，算力、算法以及其他基础设施都在影响和制约AI向前，目前仍然切实存在很多技术难点。除此之外，目前AI生成的市场教育仍然处于初级阶段，需要所有人共同去创造和传播，让用户真正的享受到AI带来的便利与实惠，因此不是不爆发，只是爆发期还未到。

最后王天宇表示，AI的发展日新月异，而我们要做的就是用执行力、应变力、创新力、合规性，团结一致地面对所有变化。