本文来自微信公众号：AI 破壳儿（ID：ai_shell_breaker），原文标题：《用户破亿，盈利两年，这款 AI 应用背后的 4 个产品故事》

首先，Photoroom 的使用场景非常简单，它利用 AI 图像技术，帮助线上营销客户进行图片编辑，比如移除杂物、美化、替换背景、添加文字等等。这个场景听上去平平无奇，像是商家版的美图秀秀，看不到“颠覆者”来势汹汹的形象。

但是，Photoroom 的用户规模和营收却“遥遥领先”，全球已经有超过 1.5 亿的手机下载量，年营收成倍增长。

更特别的是，不同于其他“战略性亏损”的 AI 公司，Photoroom 已经连续盈利两年了。

因此这家公司让我们感到好奇。

于是，我们试图从互联网中，找到 Photoroom 产品设计思考的蛛丝马迹，这里也将最有价值的 4 个故事分享给大家。

故事 1

AI 图片编辑的潜力：美就是生产力，更好看的商品图真的能带来经济价值。

电商产品销售，通常会把流量曝光、用户好评这些维度放在第一位，然而在 Photoroom 认为更高质量的产品图片，是一个「10 倍的机会」。

因此，Photoroom 在 2020 年发布的第一个产品版本，只突出了一个功能：使用 AI 去除图像的背景，使其看起来更清晰、更专业。

可能有人会问，图片背景移除跟经济价值有什么关系？然而，根据 Photoroom 官网引用的一份报告，在电商买家的购物体验中，Clear Image（干净的图片）是比产品评价更重要的一环。

而且在当时，电商卖家平均每月要花 500-4000 美金在商品摄影上，而 Photoroom 提供的 GenAI 图片处理的报价是每月 12.99 美金，大写的「降本增效」。

故事 2

创始人永远不能脱离一手用户反馈，要重视用户如何“下意识”使用产品。

根据 Photoroom 联合创始人的讲述，在 Photoroom 推出图片移除功能之前，他和另一个创始人整天泡在麦当劳里，随机邀请进店的用户免费用餐，并体验产品 Demo。

在接受采访时这位创始人说到：“这是最好的学习经历，但我们做得太多了，以至于我们被禁止进入麦当劳，因为保安说我们必须停止打扰顾客。” ‍

而且，他们在用户调研中，不只是向他们展示和讲解产品理念，更会观察用户如何下载、注册、使用，每一步怎么在界面上进行操作，是否按照设计的功能路径去走。然后再根据当天的观察，进行总结、优化，然后再进行下一轮的麦当劳测试。

直到现在，仍然能从论坛上看到 Photoroom 对一手用户反馈的重视。

比如，前两天我在逛 Reddit 的时候，忽然看到了 Photoroom 的联创本人的帖子，他正在回复一个用户对 Photoroom 某个功能很难用的吐槽。

获取一手反馈打磨操作体验，这也是 Photoroom 在图片编辑赛道后来居上，跟其他竞品拉开明显差距的主要原因之一。

故事 3

AI 响应速度如果跟不上，再好的功能设计都会不及预期。

2022 年，Photoroom 在背景消除功能的基础上，推出第一个 AI 功能：商品背景自动生成。然而，这个功能推出后却没有来带很大的用户增长。

后来他们发现，因为用户需要等上好几分钟才能获得 AI 生成好的背景，无论生成的效果如何，速度都太慢了，用户根本接受不了。尤其是电商用户需要批量生成图片，而且可能会反复修改，所以速度是个大问题。

在观察到这一点后，Photoroom 对于生成速度进行了大刀阔斧的改进，最终缩短到几秒钟即可完成，用户增长才恢复至理想状态。

故事 4

小而美的公司也要发展大型企业客户，优质的自研模型 + API + 自定义工作流是敲门砖。

根据最近的 Photoroom 产品更新记录，看到他们在使用效率改进之余，也越来越强调 API 和工作流在产品图片编辑中的重要性。

然而这一切的基础，都是因为 Photoroom 拥有自研基础模型 Photoroom Instant Diffusion，这款模型专为商品摄影场景定制，能够确保图像风格一致，就像在同一环境中拍摄一样。

在已经获取了广泛的个人和小微企业用户后，Photoroom 也开始探索更多和大型企业的战略合作。

对于大公司来说，选择 AI 应用一方面要看它的技术实力和数据安全方面的保障（自研模型可以提供更好的数据保护），同时也要看它是否可以适配自身业务流程。因此，API 和工作流可以看作是拓展大客户的敲门砖，大客户也可以带来更稳定的现金流。

文章到这里就快要结束了。

回顾 Photoroom 的发展历程，我们可以发现一个明显的规律：成功的 AI 创业团队懂得挖掘 AI 能最大化产生影响的场景，并拥有足够强的执行力将效果做到极致。

在各种 AI 概念甚嚣尘上的今天，「聚焦」给人带来一种安静而又强大的力量。

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