20歲輟學生，2天搞定3500萬融資

在你的產品中，用戶點擊了哪里？跳轉了幾步？為什么流失？在哪一步流失？為什么留下？為什么會轉化？為什么會付費？

在過去，互聯網公司用 Mixpanel、PostHog、Amplitude 等分析工具，試圖理解用戶在產品中到底做了什么？但這些工具依賴事件埋點、代碼追蹤和靜態報表——不僅耗時長，而且只要產品結構變了，就需要重構分析系統。

“就算你成功追蹤了這些數據，你依然無法真正了解用戶是如何與產品互動的、體驗卡在哪兒、流失發生在哪個瞬間。”

Human Behavior，這家僅4個月大的YC初創公司，另辟蹊徑，押注“視覺AI”：不再追蹤點擊，而是“觀看”真實的“用戶行為錄像”，借助計算機視覺AI，提取關鍵信息并生成報告，幫助產品團隊快速回答那些最核心的問題。

Human Behavior僅用了兩天時間便完成了500萬美元（約3561萬元人民幣）種子輪融資。此次融資陣容強大，包括General Catalyst、Y Combinator、Vercel Ventures，以及Y Combinator創始人Paul Graham本人。

Human Behavior的團隊，只有三位年輕人：20歲的CEO Amogh Chaturvedi、22歲的COO Chirag Kawediya 和 22歲的CTO Skyler Ji。他們將 Session Replay（用戶行為錄像） 重新定義為 AI 時代最真實、最被忽略的行為數據金礦。

在一次長達 20 分鐘的對談中，Human Behavior CEO Amogh Chaturvedi 分享了他們從“無主意”到“被用戶瘋狂喊Yes”的轉型全過程。他講述了 YC 如何教會他“別急著寫代碼，先聊100個用戶”；也分享了為什么產品不完美沒關系，只要你真正在解決“燃眉之急”，用戶會原諒一切Bug。

劃重點：

1、Human Behavior 到底在做什么？

“我們在構建一套AI系統，能觀看用戶在你產品上的真實使用錄像，自動分析用戶的行為軌跡，幫助你理解：用戶為什么留下來？為什么流失？他們為何會付費？他們在你的產品中到底做了什么？”

Amogh 一語道破 Human Behavior 的核心：他們不是做點擊追蹤，而是圍繞“行為錄像”，構建出一整套更真實、更智能的產品洞察系統。他們稱之為“分析背后的為什么”。

2、什么是用戶行為錄像（Session Replay）？

“簡單來說，就是客戶使用產品時的錄像回放。我們通過重建頁面 DOM 元素、鼠標移動軌跡和點擊位置，完整還原用戶的操作行為。就像你在看一段視頻，但它記錄的是真實用戶如何使用你的產品。”

這背后基于計算機視覺技術的突破。過去視覺模型準確率不夠，無法大規模分析用戶錄像；現在模型成熟了，他們抓住時機“下場造工具”。

3、如何驗證這個產品真的有價值？

“我們從沒寫一行代碼前，就和上百位產品團隊聊過——包括多家獨角獸、500強公司?！?/strong>

他們通過冷郵件（Cold Email，在沒有任何事先關系或溝通的情況下，主動發給對方的一封電子郵件）、朋友介紹、死纏爛打約上對方通話，每次通話后就在白板上寫下“他們最在意的5件事”。最后整理出高度共識的核心需求。

Human Behavior 就是這樣被這些需求“雕刻”出來的。

3、怎么找到第一批客戶？

“基本就是‘朋友的朋友的朋友’。很多大客戶其實是我們自己跑去找的，目前還沒做到大量自然轉化。”

他們也用 Apollo 等工具每天發500封冷郵件，并設置多個郵箱，“不厭其煩”。

4、YC的影響：真正“改變了我”

“我申請 YC 純粹是因為——誰不想申 YC 呢？我是第一次創業，也沒啥人脈，YC讓我接觸到了硅谷真正的創業圈?！?/strong>

“YC面試雖然只有10分鐘，但很緊張。他們問題不難：你在做什么？誰是競爭對手？你能兩句話講清楚嗎？講不清楚就有問題了。”

“最重要的是，YC讓我意識到創業的本質是：‘做人們真正想要的東西’，而不是搞炫酷品牌。斯坦福里我們老聊融資、曝光、上線，但沒人談用戶問題?！?/strong>

5、Lean實驗：從小步試錯到不斷演化

“YC教我最深的是‘Lean實驗思維’。別造一個完美產品再推出，而是快速造個60分的版本丟給用戶，用數據說話，用反饋迭代?！?/strong>

6、給創業者的建議？

“我現在還沒有打造出一個偉大公司，所以不敢妄談經驗，但我覺得：在你沒和足夠多人聊清楚他們的痛點、沒得到強烈需求驗證之前，不要急著開工?！?/strong>

“真正有價值的產品，即使Bug一堆、體驗粗糙，用戶也會愿意付費，只要你解決的是他們‘頭疼級別’的問題?！?/strong>

今天這篇文章，希望對你有所啟發，enjoy~

01

從黑客屋走出的創始團隊

TechCrunch報道截圖

Human Behavior的三位創始人分別是CEO Amogh Chaturvedi、COO Chirag Kawediya 和CTO Skyler Ji。三人相識于2023年一次黑客屋項目，那是Chaturvedi大一結束后組織的一場“邊住邊造”的創業實驗室——本質上是為和朋友們共同生活、共同創造找個好借口。

他們的第一家公司叫 Dough，是一款為電商企業設計的會計工具，完全靠自籌資金啟動。和Amogh從斯坦福輟學一樣，Skyler Ji也選擇輟學（離開加州大學伯克利分校），而 Chirag Kawediya則完成了大學學業。

雖然最初YC對Dough所處市場的前景持懷疑態度，但仍接納他們進入今年春季創業營，理由是——“他們應該會很快轉型”。事實也正是如此。團隊幾乎立刻就對現有客戶進行了深入訪談，想搞清楚他們是否還有別的痛點。

反饋高度一致：Dough可以告訴他們哪些商品賣得好、哪些不好，但客戶真正關心的是“為什么”。而要回答這個“為什么”，就需要超越會計報表，轉向基于用戶行為數據的分析能力。

于是，他們將Dough以六位數價格賣給了Employer.com（該公司也曾收購Bench），然后全力投入Human Behavior。

02

為什么點擊？為什么流失？

Human Behavior重新定義用戶洞察

傳統的產品分析工具往往需要工程師為每一個按鈕、每一個點擊設置事件追蹤器，前后耗費數小時甚至數周時間，這對于節奏快速的初創企業來說并不現實。

“就算你成功追蹤了這些數據，你依然無法真正了解用戶是如何與產品互動的、體驗卡在哪兒、流失發生在哪個瞬間。” Chirag 解釋說。

而Human Behavior另辟蹊徑：不再追蹤點擊，而是“觀看”用戶行為錄像，借助計算機視覺AI，提取關鍵信息并生成報告。

截圖為中文翻譯版本

會話錄像工具并不新鮮，但直到最近，計算機視覺的準確率才終于達到了可以規?；幚淼某潭?。Human Behavior正是抓住了這一臨界點，對上千小時的錄像進行處理、總結與分類。

“與其花時間寫一堆埋點代碼，不如直接看用戶是怎么用的?！盨kyler Ji補充道。

目前，Human Behavior的早期客戶主要是A輪和B輪階段的成長型初創企業。他們每天都會收到一封總結郵件，包含：哪些功能被使用、哪些Bug被觸發、哪些用戶流失……產品團隊可以在不打擾工程師的前提下，快速洞察核心問題。

創始團隊把用戶錄像稱為“尚未被開發的金礦”。現階段，他們專注于幫助團隊理解用戶行為、修復Bug；未來，他們希望同一份數據集還可以拓展出自動化測試、內嵌IT支持等產品，打造出一個圍繞“用戶行為錄像”的多產品矩陣。他們的愿景是——“做Session Replay界的Datadog”。

03

從0構建：

挑戰Mixpanel與PostHog的機會

為什么他們有信心挑戰Mixpanel和PostHog等老牌選手？關鍵在于“從新技術出發，重構整個架構”。

一位用戶將商品添加到購物車并開始結賬。他在地址表單上遇到了驗證錯誤，再次檢查了定價頁面，最終在完成購買之前放棄了購物車。他多次點擊提交按鈕，并訪問了支持頁面，最后在查看了頁腳后結束了會話。（截圖為中文翻譯版本）

“老一代產品已經形成了固定架構，很多是基于事件驅動的分析模型。要實現我們這種以錄像為核心、以視覺AI驅動的架構，他們可能要推倒重來?！?Chirag Chaturvedi表示。

相比之下，Human Behavior是為這代AI模型量身定做的“原生”產品，從第一行代碼就圍繞AI能力進行設計。他們不是在已有工具上“補丁式升級”，而是在AI的土壤上種下一整片森林。

04

訪談全文

主持人：我們從頭說起。Human Behavior 是什么？你們在解決的核心問題是什么？

Amogh：Human Behavior 是我們正在構建的一個AI系統，它會“觀看”用戶的 session replay，也就是用戶使用產品過程中的錄像，幫助你理解用戶為什么會留下、為什么會流失、為什么愿意付費，或者他們到底在產品里做了什么。本質上，這是在回答分析工具背后的那個“為什么”。

主持人：那你們是怎么想到這個點子的？是源自你們自己的痛點，還是觀察市場時發現了機會？

Amogh：其實這個點子的由來還挺好笑的。我們剛進 YC 的時候，我們的項目合伙人其實根本不喜歡我們最初的主意。我當時和朋友慶祝進了 YC，去喝波霸奶茶，坐了三個小時，開始瞎想要做什么。當時我們完全沒想好產品方向。我們就往白板上亂寫了三個小時的點子，然后突然有個朋友說起 session replay，他說“如果你能做一個能自動分析 session replay 的AI，我會很愿意為此付錢”。當時我們就停在了這個想法上。

那天回去后，我就給斯坦福的創業朋友們發信息，問他們對“一個能分析用戶錄像的AI”怎么看。這是我們第一次得到壓倒性的正面反饋——每個人都說：“要，要，要！”我就想，也許這個點子值得認真看一看。

接著我們花了一整周時間冷啟動，發郵件給我們認識的每一個人，盡可能去驗證這個點子，獲取確定性。最后我們決定，就做這個吧。

主持人：可以更詳細解釋一下什么是 session replay 嗎？讓所有人都能理解。

Amogh：Session replay 本質上是用戶使用產品過程的錄像。我們通過接入標準庫或網頁 SDK 來記錄，比如記錄 DOM 元素的結構、鼠標的 XY 坐標、用戶的操作軌跡，重建出一個完整的視頻。這基本上就是一個“用戶如何使用產品”的視頻回放。

主持人：你們是怎么發現這個領域確實還有空間的？

Amogh：其實這個東西早晚都會有人做。我們決定現在做，是因為以往只能靠手動埋點，而現在，AI 模型終于成熟到可以試著自動解析這些錄像了。為什么是現在？因為技術終于“夠用了”。

主持人：很酷。你剛才提到你們進了 YC，那我理解的是這個并不是你們最初的產品方向？你們是后來轉型的？

Amogh：對，其實我們一直在轉型。一開始我們只是朋友，大家一起遠足、做 side project，做了一堆有趣的小玩意兒，比如“Test My Hinge”（幫你測 Hinge 匹配質量）之類的。我們申請 YC 其實有點一拍腦門的感覺。

你要問我們最開始用什么點子申請的？我們當時提的是一個“AI記賬工具”。你說我懂會計嗎？完全不懂。就是覺得“QuickBooks挺老的，這可能是個機會”。我的合伙人倒是個非常強的會計，所以我們覺得“創始人和產品有契合度”，但事實證明這個想法不太行。

后來我們又申請了一次，用的是“面向電商的數字銀行”點子。說實話，我們根本不了解 Fintech，我們只是為了找點子而找點子。

現在回頭看我明白了：YC 不喜歡這些點子，是因為我們根本沒從自己的真實體驗出發，只是想當然地在老領域找切入口。而 Human Behavior 是我們從使用產品、安裝 session replay 軟件中真實遇到的問題，自然生長出來的。

主持人：非?？?。那你能帶我回顧一下 Human Behavior 最早期的產品原型嗎？你們最初的 V1 產品長什么樣？

Amogh：我們搭建了一個叫 Cortex 的系統，核心是一個像 Gemini 一樣的 AI，它會觀看session replay，然后自動生成標簽、識別事件?；谶@些標簽，我們可以做很多事情，比如分析轉化漏斗，找出用戶在哪個步驟掉隊了；還可以用自然語言查詢，比如你覺得用戶流失的某個路徑存在問題，你就可以搜索“展示所有用戶做了X、Y、Z的錄像”，我們就能把這些視頻呈現出來，讓你直接看到問題。

此外，AI 還能自動識別404頁面，比如哪一頁崩潰了，一旦識別出來，我們就能生成 issue 工單。這就是我們目前的產品 V1，我們希望在這個基礎上持續迭代，打造更好的產品。

主持人：那在技術上，構建一個能“觀看用戶錄像”的系統，最難的地方是什么？

Amogh：我覺得最難的是擴展性。我們的客戶中有一些電商網站，每天有上百萬個 session 要處理，這對系統架構和基礎設施提出了非常高的要求。

另外，Gemini 模型還會出現“幻覺”（hallucinate）的情況，這也需要我們反復打磨。我們其實得到過另一家 YC 公司 Blacksoil 的幫助，他們和我們坐下來討論了整個架構，給了很多建議，非常感激他們。

對我個人來說，把一個系統做成可以承載這種規模，是我從沒做過的事，真的很難，但我們正一步步往前推進。

主持人：我能想象那有多難。那你們和傳統事件驅動型分析工具的最大區別是什么？比如 Mixpanel、PostHog？

Amogh：最大的區別在于，像 Mixpanel 這種工具，你得自己手動設置每一個事件追蹤點，要寫事件監聽器、追蹤器。而一旦你的 app 發生變化，你就得重寫所有追蹤邏輯，這真的很煩。

我們的出發點就很簡單：既然以前是人工去看 session replay，那為什么不能用 AI 來代替人呢？這就是我們的方案。AI 就是那個人，只不過更快、更準、更不累。

主持人：明白了。那你們是怎么驗證這個產品真的對產品團隊有用的？有沒有讓你們印象深刻的用戶反饋？

Amogh：其實就是苦苦哀求別人接我們電話（笑），瘋狂約訪，“拜托聊聊吧、聊聊吧”。

在決定真正開始構建產品之前，我們至少和100個人聊過，不是隨便找的那種人，而是真正做產品的、來自獨角獸或500強公司的產品團隊。

我們就是靠冷郵件轟炸他們，一遍遍發，一遍遍 follow-up，雖然很煩人，但我們必須搞到這些對話。

一開始我們只帶著很粗淺的產品想法——一個AI去看 session replay，但真正的價值來自用戶怎么說。

很多產品經理告訴我們，他們每天花兩小時做圖表，如果你們能幫我自動生成這些圖，那就太棒了；還有人說，他們每天要看很多用戶路徑錄像，如果你們能幫我聚類用戶行為，那我省下的時間太多了。

我們在辦公室搞了一塊大白板，每次打完用戶電話，我就寫下四五個他們提到的關鍵點，然后不斷tally（統計）——如果5通電話里有4個人提到同一個需求，那我們就知道，這就是優先級最高的功能。

主持人：我知道 YC 特別強調“在寫代碼之前先和用戶聊”，你剛才也提到你們做了大量外聯。能不能更深入講講，你們是怎么找到這些對的人，又怎么確保你們聊到的是正確的目標用戶？

Amogh：說白了就是拼命找人。最好的方式就是——朋友的朋友的朋友。你得拼命拓展，哪怕有一絲線索也去聊一聊。

我們也用了 Apollo 這種工具（做大規模冷郵件），開了他們的高級賬戶，每天發 500 封郵件。我自己就有四個郵箱，每天輪流發，完全鋪開做外聯。

主持人：你們現在的客戶包括像 Conduit 這樣的初創公司，那你們是怎么簽下第一個客戶的？

Amogh：老實說，還是朋友的朋友介紹的（笑）。哪怕現在，我們很多的“潛在客戶”也不是自動找上門來的。

我們其實有一個非常清晰的理想客戶畫像（ICP），包括公司規模、產品復雜度、數據量等等。但哪怕是一些超級大公司、獨角獸、500強公司聯系了我們，我們也不一定優先服務。

我們目前還處于早期階段，客戶獲取主要還是靠一個個引薦——比如，我問一個朋友“你認識這個人嗎？”然后他帶我見他老板，他老板再介紹我們給他的上司……就這樣一環一環傳下去。

所以我們現在有一些還不錯的客戶，但老實說，數量也沒到特別夸張的程度。

主持人：那客戶真正開始用產品時，你們是怎么做 onboarding（接入）的？從開始使用到產生價值，大概要多久？

Amogh：接入只要 5秒鐘。只需要輸入你的 PostHog ID，然后裝一下我們的SDK，真的就五秒鐘搞定。

數據開始流進來之后，我們會在 2 到3 天內發出第一封分析郵件，告訴客戶我們觀察到了什么，這就是我們當前主要的“價值交付”方式。

我不知道這種方式是否足夠，但目前用戶的反應還是挺積極的——他們覺得“確實提供了些新東西”，而且這個“新東西”是在剛上線后兩三天就能看到的。

此外，我們還有一個 Slack 支持群，全天候在線。如果客戶有任何問題，我們都立即響應，甚至像顧問一樣和他們一起分析數據、解決問題。同時他們也能直接訪問平臺使用各項功能。

我們現在的核心競爭力就是：響應快 + 快速交付首輪價值。

主持人：聽起來你們基本上是跟客戶“并肩作戰”了。那么你有沒有發現，哪些類型的產品或團隊用 Human Behavior 特別合適？有沒有不太適合的場景？

Amogh：說實話，大多數網站都挺適合用的。我當然要這么說（笑），但我也愿意坦誠地說清楚——

比如，有一次我們接入了一個客戶的網站，他們也綁定了 PostHog ID，但那個網站就只有一個頁面，甚至連“關于我們”、“聯系我們”這些子頁面都沒有，純粹是個著陸頁。

這種情況下，用戶行為非常有限，我們能分析的信息也就非常有限。比如，我們只能知道用戶是否瀏覽到了頁面最底部，是否點擊了跳轉到 Stripe 的按鈕——但因為Stripe 并沒有直接綁定，我們甚至無法判斷用戶是否最終完成了支付。

所以，這種場景下我們確實幫不了太多忙，因為信息密度太低。

主持人：我猜會有一些用戶隱私和合規方面的問題。你們要分析用戶操作錄像，怎么應對這方面的挑戰？

Amogh：嚴格來說，我們并沒有直接“觀看”用戶錄像。我們是重建 DOM 元素和用戶交互過程，并不是在看真實的視頻。

而在合規層面，我們完全遵守行業標準。如果你去看我們的服務條款，我們有律師團隊撰寫的完整數據使用政策、數據存儲流程、數據保留規則等各種“合規文件”，都做得很扎實。

所以你問我們是否通過了合規檢查？可以說是完全合規、行業標準都做到了。

主持人：我們聊聊 YC 吧。你當初為什么申請 YC？面試過程又是什么樣的？

Amogh：我申請 YC，說白了就是因為……這是 YC ??！沒有不申請的道理。誰做初創不想進 YC 呢？對我來說尤其如此：我是第一次創業，又是從大學輟學，沒有什么行業背書，沒什么人脈。

YC 把我帶進了硅谷的核心圈子，這對我來說是一個天然的跳板，當然要申。

主持人：那面試過程怎么樣？

Amogh：壓力山大，真的。我不會騙你，挺緊張的。

整個面試就十分鐘，他們不會刻意為難你，也不會問多難的問題——他們是真心希望你表現好。

但他們問的，都是最基本、最核心的問題：你在做什么？競爭對手是誰？你打算怎么做？這些問題看起來簡單，但如果你說不清楚，問題就大了。

而且節奏非?？?，如果你回答得啰嗦，他們會直接打斷你，“下一個問題”，節奏咔咔咔。環境本身就很緊張，哪怕問題本身不難。

現在回頭看，那些問題其實很簡單，比如“你在做什么”這種，如果你不能在兩句話之內講清楚，你就該回去好好思考了。

主持人：那 YC 對你們團隊來說，最有價值的地方是什么？

Amogh：導師的建議當然很重要，但對我而言，最寶貴的是 YC 的社區。

老實說，創業挺孤獨的。平時就是我和我的兩位合伙人自己在打拼。所以 YC 提供的社區和網絡資源，對我們來說太有幫助了。

就像我之前提到的，有 YC 公司Blacksoil 的朋友，在我們卡在基礎架構設計的時候，主動幫我們梳理系統、優化設計，他們甚至沒要我們一分錢。

YC 的活動也很棒，讓我們有機會認識其他創業者。YC 內部的互助氛圍特別強，其他 YC 公司真的會幫你，比如幫你做客戶引薦、解答技術問題等。

再比如 YC 提供的各種福利也很實用：AWS的免費額度、OpenAI 的 API 使用額度，真的能省下不少錢。

主持人：你是第一次做創始人，那進入 YC 之后，你的產品思維或者公司構建思維有發生什么變化嗎？

Amogh：說實話，YC的影響太大了。我可以毫不夸張地說，YC 真的是“改變了我這個人”。

他們特別強調基本面原則，看起來簡單得不能再簡單，但實際上很多人做不到。比如：

• 做人們真正需要的產品

• 多和用戶溝通

• 聚焦產品本身

這些聽起來很“老生常談”，但大多數人并沒有真正踐行，哪怕我們自己有時候也會偏離這些原則。

每次當我們陷入一些無關緊要的細節，比如“這個功能要不要打磨得更精致”，我們的 YC 導師都會問：“這東西用戶真的需要嗎？你為什么非要做它？”

YC 讓我意識到：快速小步試錯才是正道。以前我們總是在一個功能上死磕，浪費好幾天，后來我們學會了快速試驗——把功能做出來，丟給用戶用，用完再聽反饋，改，繼續迭代。

另外一個感悟是：在斯坦福時，我們談“創業”常常在談融資、上線、品牌包裝……這些“性感”的東西。但現實是，如果你沒在解決一個真實問題，那就算你網站做得再好看也沒人關心。

主持人：你剛才提到“Lean實驗”，很多人可能不太熟，能不能解釋一下你的理解？

Amogh：對我來說，“Lean實驗”的核心是：邊做邊試，不求完美。

具體來說，就是快速把功能做出來，不要花太多時間打磨到100分，而是做到60分，然后盡快交給用戶試用，看他們是否喜歡。

如果他們覺得有用，我們再繼續優化；如果他們完全不關心，那就可以砍掉。

迭代快、反饋快，這才是關鍵。

主持人：你覺得很多人是不是都會在找合伙人這件事上卡?。咳绻堑脑?，你會給什么建議？

Amogh：說實話，我可能也不是特別合適給建議。

我自己挺內向的，認識的人也不多。我真的是非常幸運才遇到了現在的合伙人。他們是我遇到過最棒的人，真的，隨便你能想到的夸張褒義詞都可以用在他們身上。

說實話，聯合創始人之間的關系是最重要的。很多公司不是死于產品不好、市場不對，而是死于創始人之間的糾紛。

我們團隊能走到現在，完全是因為我們之間關系非常穩固，我真的太幸運了。

要我教你怎么找合伙人？我也不知道——這就像問我怎么交朋友，我也不會（笑）。

主持人：往更長遠看，你們對 Human Behavior 的終極愿景是什么？除了 session replay，還想做到什么？

Amogh：Session replay 本身其實就是一種非常豐富的數據形式。我們現在的策略是先聚焦眼前能創造價值的地方，但從長期看，這個數據可以支持非常多的方向。

我可以稍微跑個題，說一個 YC 導師告訴我的觀點：別一上來就想象五年十年后的樣子，公司最終會長成什么形狀你現在根本無法預測。谷歌起初只是一個搜索引擎，現在他們在做手機、做AI；亞馬遜一開始只是賣書的，現在做 AWS、做物流、做硬件……所以你現在唯一該做的是：專注下一個月、下一個季度，你能提供什么實實在在的價值。

但如果讓我現在隨口想一想我們未來可以做什么，確實有很多方向。比如：

• AI 自動引導：用戶在頁面上“瘋狂點擊”或者停滯不動，系統可以識別出卡頓行為，跳出來提醒：“你是不是在找某某頁面？”

• AI QA（自動化質量保障）：重現用戶操作路徑，自動發現bug、生成復現流程。

• 訓練“瀏覽器代理”：我們雖然不會直接拿客戶數據做訓練，但用 session replay 這樣的數據類型去訓練“瀏覽器行為模型”，在長期上可能會非常有價值。

這些只是我現場想到的點子，未來到底怎么發展，還要看客戶需求、數據能力和市場節奏。

主持人：你覺得這個在游戲行業能落地嗎？

Amogh：我覺得游戲行業的確很有意思，但現在我們還沒準備好去處理這類數據。視頻游戲的數據量太大，變化太快，而我們當前的模型主要是基于截圖、逐幀分析的，對那種高幀率、快速交互的內容還不夠成熟。

但未來如果技術跟上，我們肯定想進入這個領域。

主持人：那你們有沒有做過某個產品決策，當時覺得挺冒險的，但后來證明做對了？

Amogh：其實我們現在做的每件事都算是“新的”，但沒有哪一件特別是“孤注一擲”的大賭注。我們是靠很多小步快跑的嘗試在往前推進。

主持人：我們也接近尾聲了。你要是現在對一個剛起步的創業者說點什么，無論是怎么理解用戶，還是怎么從點子走到執行，你會說什么？

Amogh：說實話——你要理解用戶，我當然要推一下我們的產品（笑），直接用 Human Behavior 就好啦。

但認真講，從“想法”走到“執行”，我自己還遠稱不上什么成功創業者，只能轉述一些比我聰明的人的建議：

不要急著開始寫代碼。除非你已經和足夠多用戶聊過，得到了真實、強烈的需求驗證——不然別動手。

這種“驗證”不是指一句鼓勵，而是你聽到無數個“我現在就想用這個”，甚至有人愿意提前付錢、簽合同。

而一旦你開始動手做，就要和早期用戶一起迭代前進。

主持人：你剛提到“強烈的需求驗證”，那你覺得什么才算是“足夠驗證”？

Amogh：對我來說，標準是：壓倒性的“Yes”。

就算產品一堆 bug、界面很糟糕，只要你解決了一個“燃眉之急”的問題，用戶是愿意買單的。他們甚至可以接受糟糕的體驗，因為你真的幫他們解決了一個核心痛點。

比如我們遇到的產品經理說，“我每天有上千條 session replay，看不完，你現在給我一個 AI 來解決這個問題，那就值?！?/p>

即使產品不完美，他們也愿意付錢——這就是對我們來說最強的驗證。

當然啦，我作為創始人肯定對自己的產品會“偏愛一點”，但我是真心覺得這是我們走在正確方向上的信號。

2025盛景半年回顧

人生只有四千周，而企業生存期更短，跨越10年經營期的企業少之又少，企業要想有質量地活下去，活得更好更久，“極簡增長”就是看透并掌控事物本質的那個關鍵點。

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