a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键

132 0 0

文章摘要

头部 AI 企业虽不一定存在留存问题，但普遍面临衡量难题。众多 AI 产品模糊了消费级与企业级用例界限，大量“AI 游客”涌入，使早期曲线难以指示长期留存。通过对多家企业的分析，将留存率及客户获取成本的计算基准从 M0 调整为 M3，能助力企业识别长期留存信号、评估 PMF、预测经济效益并制定 GTM 决策。未来，头部 AI 企业长期留存率有望超越 SaaS 及消费互联网企业。

AI 同期群营收留存率可分为三个阶段。获客期（M0 – M3），受“AI 体验者”影响，营收留存曲线初期下滑，多数情况下在 M3 左右趋于平稳，曲线平稳时间对获客效率至关重要。适用场景广、定价低的产品易吸引兴趣型用户；付费墙设置严格的产品，用户若看不到价值流失更快；采用“generous free tier”策略的产品，付费转化用户留存更好。留存期与扩张期（M3 – M12 +），M3 后兴趣型用户基本流失，剩余核心用户会在 6 – 12 个月后进入扩张阶段，企业可将其转化为营收增长。部分原生 AI 企业还出现“微笑型”留存曲线，如 ChatGPT。

M12/M3 留存率公式是预测长期留存的重要早期指标。M3 代表核心客户基数，M12 反映核心客户一年留存表现，M12/M3 衡量核心客户首个完整年度的留存质量。头部 AI 企业在该指标上表现突出，长期净收入留存率有望突破 100%。

在应用方面，衡量 PMF 时，按月签约客户留存曲线可直接判断 PMF；按年签约客户需警惕高留存率假象，重点跟踪用户活跃度指标。验证 GTM 投资可行性时，建议跟踪“M3 留存客户的单位获取成本”，若 M3 后留存曲线下滑或无法平稳，需警惕风险；若曲线平稳，可更可靠地预测经济效益并投入 GTM。

随着 AI 企业留存曲线呈现“微笑型”趋势，留存率可能远超 SaaS 行业历史水平，推动企业实现规模化复合增长与高利润率，未来长期留存潜力巨大。