用 AI 找销售线索一夜 5 亿美金估值，但它寻找 PMF 花了 7 年

前几天分享了一下 a16z 创始人 Marc Andreeseen 在 2007 年写的关于 PMF 的文章，Marc Andreeseen 认为，对于创业公司来说，唯一重要的事情就是 PMF；而在 PMF 里，市场是决定创业公司成败最重要的因素。

当你还没找到 PMF 时，要不惜一切代价去找到 PMF。而 PMF 发生或者没有发生，Andreeseen 认为你其实都是能感受到的《Marc Andreeseen：创业公司唯一重要的事情是 PMF》。

但在实际过程中，找到 PMF 并没有那么容易，说它是创业过程中最难的一部分也并不为过。我之前介绍过一个用 AI 寻找销售线索的 AI 产品，你只需要输入一个网站地址或者一个带有企业域名的邮箱，它就能帮你搜集关于这个企业相关的各种信息。

比方说企业名称、地址、员工数量、创始人联系方式（介绍详情）、企业介绍、融资信息，甚至创始人在 X 上的粉丝数量等等。

你可以自己配置需要查找哪些信息，只要是通过互联网能查到的，它大部分都是可以给你找出来并呈现在一个表格里，如果你有一些数据库的账号，它还能从这些数据库将相应的数据给你查找出来。详细介绍可以查看之前文章《这两个 AI 都 5 亿美金估值了：用 AI 练口语和用 AI 找销售线索》。

给人的感觉就是一个一夜成名的故事，不仅完成了总计 6200 万美金的多轮融资，估值达到 5 亿美金。并且在过去的 2 年时间，在基本上依靠口碑传播的情况下，用户同比增长了 10 倍，每年的收入也呈 10 倍级速度增长。

仅今年前 5 个月，收入就已经增长了 2.5 倍。而在 2022 年初，其收入还基本上为零。但实际情况是，其团队在这个产品上已经花了整整 7 年时间，在寻找 PMF 的道路上可谓走过太多不平之路。

在找到 PMF 之前，它几乎什么都不是；而在找到 PMF 之后，就有了今天的一夜成名。

在整个确定 PMF 的过程中，与很多其它产品不同的是，它面临的问题不是没有目标市场，而是目标市场太多了，也就是这个产品在不同领域都有需求，HR 表示产品非常有用、销售说很有需求，产品工程师也说很有价值。

产品看起来具有非常广泛的应用场景，似乎找到了一个 PMF 金矿，但创始人说早期产品的这种广泛覆盖对他们来说非常不好，虽然一些横向产品（比方说 Airtable 或 Notion）能够开辟一条可以被各种不同用户采用的路径，但他们一直在横向和纵向选择特定领域之间犹豫不决，让他们错失了大量时间。

这次经历让创始人明白，在寻找 PMF 的过程中，找到正确的定位通常比找到产品本身更具挑战性，如何快速识别你的理想客户画像（ICP：Ideal Customer Profile）才是最关键的。

一开始，其想法是让更多人能够获得编程的力量，因此希望将 API 构建到电子表格中，也就是让它可以理解更多数据类型，并且可以根据现有数据结合其它数据库完善整个信息，比方说已经有你邮件地址了，那就可以结合 LinkedIn 和 Twitter 完善整个表格里的其它信息。

因此早期的产品抓取了一些数据库，将信息直接提取到电子表格中，很快就获得了用户的认可，因为你通过一个信息获得并完善了大量其它相关的信息，这就有了上面提到的很多领域的客户都觉得产品有价值。

但是问题也随之而来，一开始人们对产品所带来的可能性感到非常兴奋，认为它非常强大，但然后就没有后续了，大家后续使用的频率非常低。

另一个问题是用户用它来做的事情千奇百怪，有的客户甚至将它作为一个数据转换工具来使用，而这种场景一般是一些无代码工具在做的事情。

因此在 2020 年的时候，它给自己的定位就是构建一个可以加速你团队的工具和工作流（Tools and workflows）。
来来回回摇摆多次后，才将其从一个面向广泛市场聚焦到一个垂直领域，而直到出现了这 3 个信号，创始人才认为找到了真正的 PMF……

Memo: Signal, not noise!

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