产品简介

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• AI本质上不是渠道，而是工厂，工厂生产货品，如果第一天卖不到钱，以后也卖不到钱，这是为什么把商业化前置的原因。至于9.9元是经过了测算，用户也比较好理解。
• 看妙鸭相机的产品和商业模式，我是理解这句话的，但是代表我完全认同这句话

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数据分析

1. 9月日活10.21万人，月活104.95万人，日均新安装用户2.13万人

2. 人均单日使用时长7.65分钟，人均单次使用时长0.86分钟，9月内平均每个用户使用2.92天

3. 整体用户次日留存率32.87%，7日留存率23.24%；新增次日留存率23.88%，新增7日留存率5%

4. 新增留存较差，活跃留存7 留和次留差异不大，说明有固定用户群
• 猜测是某类特征的固定用户，比如 已经花费9.9元制作了数字分身的用户
• 或者是某些有垂直细分需求的用户，maybe美女网红？

产品分析(截止2023年10月底)

产品功能概览

1. 制作数字分身

1. 首页 & 我的

1. 制作写真

1. 发型设计

1. PDF版本

核心流程

感悟

1. 所谓AI Native产品，是在大模型出现之前 这个产品是不成立的，因为有了大模型的存在，才出现了这种类型的产品。另外，也指出了AI Native产品的核心功能流程是由AI模型的生成模式 以及 参数所决定的。比如之所以需要有数字分身，是因为需要为每个人生成一个小的lora模型。

2. 首先要制作数字分身，所有后续的流程都是基于数字分身。数字分身的制作过程中，需要先有一张正面照，再有 15-50 张照片，男性以及不经常自拍的人很难找到 15 张全是正面照的图片，这就过滤掉了很多人，但是如果图片低于 15 张，生成的数字分身效果就比较差，也不会留存这个用户。所以，15 张图看起来是一个必须付出的筛选成本。

3. 制作写真，需要先选模板。每一套模板中有多个造型可以选择(造型 约等于 拍照姿势)，也可以自己上传一张照片来指定造型。在每一个造型中，又会生成四张照片，四张照片的差异点在于服装和道具(妙鸭相机 对模型应该是有规范化的要求的？这里的要求，可能就是产品的差异点所在)。
1. 四张照片可以重新生成，大概率是 使用同样的参数和prompt，重新生成一次结果，所以每次生成 都会和之前的不一样，因为存在随机性，也造就了可玩性。重新生成不需要重新付费
2. 对于生成的每张照片，可以往“更像我”的方向去生成，应该是调整模型参数，让lora模型往数字分身的方向倾斜，生成四张同样造型和服装的照片，差异在于参数的不同，导致和数字模型相似度的不同
3. 每一次生成的图片，都记录下来，重新生成，也不会对历史生成的结果做删除或者替换。
4. 购买了一个模板之后，可以基于这个模板的多个造型，重复重新生成，甚至可以加入自己的造型和图片，重新生成，大大增加可玩性。

4. 发型设计，最近新上的功能。女生在剪头发之前，可能想试试自己适不适合某个发型，再决定要不要剪或者染。这是一个非常好的切入点，能扩展开SD的使用场景和思路。比如 淘宝试装等。
1. 没有重新生成，应该是模型和模型的参数决定的，可能是当前只做了固定的造型参数，在生成的时候，也完全基于数字分身来生成，无需重新生成？

5. 在生成了数字分身之后，后续的制作写真，可玩性还挺高的。有一个大胆的猜测，对于已经生成数字分身的用户，留存率应该是挺不错的，这样就可以跟上面的数据分析对上。

6. 模型标准化：AI Native产品取决于模型的生成方式和参数。
1. 妙鸭的模型和参数 是以四张图为基础，每张图都可以通过阶段调参变成四张”更像我”。
2. 在生成写真的时候，除了自定义造型之外，还能在生成的时候 自定义什么？这就是产品后续需求的来源，依赖于模型本身可以自定义哪些部分。
3. 在控制质量的前提下，部分prompt能不能外化？也是产品需求的来源。

注意点

1. 7月13日，网信办联合7部门发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，其中规定“不得非法留存能够推断出用户身份的输入信息，不得根据用户输入信息和使用情况进行画像，不得向他人提供用户输入信息”

2. 妙鸭相机做出承诺，照片仅被用于数字分身制作，分身制作完成后照片将被自动删除，但关于数据泄露和滥用的质疑已经引起了消费者警惕

3. AI生成porn相关图片、生成“在线发牌”等图片，太多了就会导致用户对隐私信息更警惕

4. 回答三要素：核心价值主张、终局和切入点，竞争壁垒和商业化