Hi 我是 Vicky
先前,參加了 2022 Meet Taipei 活動,聽了關於「YOU CAN GET INTO Y COMBINATOR!」的演講。四位講者都是美國創業加速器 Y Combinator 的校友。
其中一場講者,正是先前有寫過筆記軟體 Heptabase 的共同創辦人兼執行長詹雨安。他分享 Heptabase 如何成功申請進入 Y Combinator,其中也提到一些有趣的成長策略。
再加上,近期剛拿到 OpenAI Startup Fund 領投的「AI 筆記軟體 Mem」也吸引我的注意。AI 技術如何解決筆記痛點,在眾多筆記軟體中又要如何脫穎而出,成為這期電子報想討論的重點。
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AI 筆記軟體 Mem,能用 AI 解決哪些筆記痛點?
自從閱讀完《卡片盒筆記》,加上研究了筆記軟體 Heptabase 後,都讓我對生產力軟體有了更多的興趣與好奇。
剛好,最近有一大重心放在閱讀與 AI 相關的資料上。現今 AI 技術已趨於成熟,將它應用在筆記上,會有什麼樣的改變,解決過去筆記軟體無法解決的痛點?回到商業本質上,結合 AI 技術真的能夠帶來更多價值與收益嗎?
可以回答以上問題,可能是 OpenAI Startup Fund 領投的第一家新創「AI 筆記軟體 Mem」。領投金額 2350 萬美元、投後估值為 1.1 億美元。
Mem 透過 AI 整合個人訊息,在對的時間點提供你所需資料
2019 年,Kevin Moody 、Dennis Xu 共同創立 Mem。一開始,他們的願景是「想要重塑用戶個人訊息在互聯網上的移動方式,而且這些數據是可以整合在一個工具中。」
如果上述這段願景有點難懂,不妨可以想像一下,當我們遇到不懂的事,大概會打開搜尋引擎、輸入關鍵字,找到合適的解答。
假設今天你要找的是你個人訊息,像是我上次吃了哪間餐廳、大學某堂課筆記等與個人高度相關的資料時。要如何做到擁有這樣的資料庫、可以找到符合用戶期待的資料?
「Mem 使用強大的 AI 技術,可以提高知識工作者的工作效率。」同時管理 OpenAI Startup Fund 的 OpenAI 首席營運長官 Brad Lightcap 表示。
在《The Verge》中,兩位共同創辦人表示,按照這樣的想法,似乎都導向要打造一款筆記軟體。同時,他們也很清楚這不會是筆記軟體,他們打造的產品更像是「私人訊息協議」(protocol for private information)。
Mem 是種「個人知識管理應用」。簡單來說,傳輸一切對你重要的訊息(你的電子郵件、行事曆、會議記錄,或通勤時的想法)。並且,透過 AI 將它自動整合這些資料,讓搜尋變得更加方便、精準。在對的時間、對的地點,提供可能和某個人相關、合適的資訊給用戶。
此外,Mem 也積極透過生成式 AI 技術,拓展不同層面的應用。像是推出 Mem It for Twitter,幫用戶將儲存過的連環推文( threads),生成出摘要、推薦相似連環推文。
或是,Mem 內建的工作幫手 Mem X,它增加了智能寫作、智能編輯的功能,可以透過 AI 生成出文字提示、文件摘要、為文件下標等。
AI 筆記軟體 Mem,能用 AI 解決哪些筆記痛點? - Vicky Ho
筆記軟體 Heptabase 成長策略:僅花一年多,付費用戶從 1 擴張至 1 萬
先前,參加了 2022 Meet Taipei 活動,聽了關於「YOU CAN GET INTO Y COMBINATOR!」的演講。四位講者都是美國創業加速器 Y Combinator 的校友。
其中一場講者,正是先前有寫過筆記軟體 Heptabase 的共同創辦人兼執行長詹雨安。他分享 Heptabase 如何成功申請進入 Y Combinator。
「想看看當 Notion 和 Figma 有了孩子」這是 Heptabase 在 Y Combinator 的介紹頁面上如此寫著。他們打造出一款「可視覺化」,並結合「卡片盒筆記」的筆記軟體,記錄腦中的思考歷程。
這也不同於常見的筆記軟體 Evernote、Notion,或是以「卡片盒筆記」為概念發展出的 Roam Research、Obsidian 等數位筆記工具。
Heptabase 從 1 到 10000 名用戶的成長階段
2021.06- 2021.10:從 1 – 100 位用戶
從 2021年 6 月開始, Heptabase 有了第一位用戶。在當年的 10 月,他們花了4個月的時間,用戶從 1 位增加到了 100 位。
針對用戶,他們做了兩件事。第一,為用戶建立了 Discord 社群。第二,會一對一地聆聽用戶的回饋與需求。
在產品早期階段,能夠透過社群、一對一的方式,取得用戶最真實的回饋,也有助於持續優化產品。
因此,在產品面向上,Heptabase 則追蹤使用的留存率、每天推出新版本。詹雨安也提到,「很多用戶會蠻驚訝,怎麼上次回饋才說到的功能,隔天就推出了。」
在這階段的收益和投資上,Heptabase 處於種子輪前,拿到兩個天使輪和 Y Combinator 的資金,MRR(Monthly Recurring Revenue)則為 250 美元。
2021.11- 2022.05:從 100-1000 位用戶
在這階段,正好處於 YC Demo Day 之前,詹雨安強調, 「這1000 位用戶是會真的會付費的用戶」,來向 YC 證明自家產品是真的能解決問題,且能轉化成收益的。
他們做了一個大膽的決定:「不再提供免費服務,而是要用戶花 84 美元的年費來使用 Heptabase 。」
至於,為什麼會有從免費轉為付費的轉變,詹雨安說了一個蠻有趣的洞察。以前期階段來說,他們不需要更多用戶,而是需要「更有品質的用戶」。
這些用戶,正是真正遇到非常困難問題,而且願意花錢付費使用 Heptabase 的服務來解決問題的一群人。
因此,在這階段中,Heptabase 的年度經常性收入(ARR)來到了 10 萬美元。以 170 萬美元完成種子輪,參與這次籌資的有,HOF、 Kleiner Perkins、YC 等。
針對優化產品上,在這階段他們做了兩件事:降低退款率、提升使用留存率。了解退款主要原因後,他們也針對特定功能不斷迭代,來使得退款率降低。
2022.06- 現今:從 1000-10000 位用戶
僅花不到兩年的時間, Heptabase 的付費用戶從 1 位成長至一萬名。詹雨安表示,基本上,我們都是在做和前兩階段一樣的事:降低退款率、了解退款原因。
比較特別的是,在這階段中他們也開始關注幾個指標:DAU/MAU,以及耗費時間等。