文章转载于白鲸出海
原因主要有 2 个：
一是大多数的 AI 产品，并不直接 toC，最多也就是个人生产力工具，更多在 PC 场景，所以在 web 端会更方便一些；
另一个则主要是增长成本，AI 早期，多数产品都不知道自己有没有找到真正的用户需求，App 端的增长，除非走大运，否则自然量占比极少，需要真金白银去投放广告，风险太大。
这也就导致如果谁能把 AI App 的低成本增长做好，就拥有更多试错机会、也就有更大概率走向成功。这也是为什么我们一个 toB 的账号，之前一篇关于 17 岁高中生做 AI App 入账百万美元的稿子能有 10w+ 阅读量的原因，更详细的信息可参阅之前的选题《17 岁高中生做 AI App，不到 4 个月入账百万美元，独立开发者迎来春天？》。
而如果说年轻创业者还是主要在走社媒上发现趋势+借助网红分发产品的“常规”路子，老一辈创业者的操作则要更骚气一些。
Nikita Bier又来了，把一款AI健康App的CAC降到不足1美元
Bier 的一些分享，经过他一系列骚操作之后，这款产品的 CAC（用户获取成本）降到了 1 美元以下，这对健康类 App 来说还是很有难度的，根据行业信息，健康类 App 的获客成本在几美元到几十美元之间。从这个角度，Death Clock 具备了一定的观察价值。
“死期预测”撬动自发传播， AI 健康产品的社交式增长
但结局不论如何，这些经历让 Nikita Bier 对 toC 社交产品构建及增长积累了不少经验，甚至在 2024 年以 AI 健康产品 Death Clock 顾问的角色，将社交产品的增长经验复用到了增长难度非常高的健康赛道。
在 Nikita 看来，健康类产品是非常难做增长的，因为这类产品的使用场景偏向于个人私下使用、而且偏向年长一些的用户（这里应该是和他之前一直做的产品面向青少年受众对比），这两点特征导致健康类产品很难形成口碑传播，也就是说，每个用户都需要真金白银买来。
而根据我们对于健康类产品的观察，另一个难做的点在于，用户使用这类产品的前提是需要建立很强的信任感。例如我们之前去关注冥想类产品的时候发现，在美国这样的成熟市场，健康类产品的推广，已经上升到品牌向，例如 Calm 请的是詹姆斯来做营销活动，比拼的是高大上。当然，这些高成本对应的是获取用户信任后实现高流水，美国 iOS 健康分榜畅销第 18 名左右的产品全球月流水都在百万美元级别，这在非游戏 App 里绝对是吸金品类。
而 Nikita 这回则通过一些简单的骚操作，给用户闷头使用的健康类产品赋予了社交互动的体验、引发用户口碑传播，并且借此进入了主流媒体视野实现品牌传播。
具体操作上，首先 Nikita 先把 App 名字改了，之前叫做 Most Days，Nikita 大手一挥改成了 Death Clock。在功能上，对应 App 名字，加入了一个基于调研问卷预测死亡日期的功能。
我们去测试了下产品，预测死亡日期，主要是通过年龄、性别、饮食和运动习惯、社会关系、身体检查、和几个常规的身体指标，例如胆固醇、血压等等来进行寿命预测，为了有足够的噱头，预测的死亡日期精准到日，但给用户用来分享的卡片虽然整体色调暗淡、但画风诙谐幽默，对冲了压抑感，在社媒上形成了一波与朋友比拼谁活得更久的“竞赛”。
用 Nikita 自己的话来说，这是一波将 personal data 变成 shared story 的典型操作。
从增长层面，我们结合广大大的投放数据（渠道、展示估值）、以及点点的下载数据，Death Clock 的整体路径大概是先启动 ASA 投放，然后在社媒上（先 TikTok、后 Instagram）推热死亡日期预测的视频，同时继续投放 ASA 拿到下载，两波操作下来拿到一定成绩和一定社媒热度之后，在 2024 年 11 月 30 日被 Bloomberg 最先报道，然后各家媒体跟上。1 月份 Nikita 又用个人 IP 再造一波声量。一套组合拳下来，App 从上线至今一共拿下 60w 的下载。
娱乐化带来的流量、没能完成商业化落地
结合其 IAP 以及美国用户的评分详情来看，产品存在不少问题。
我们从点点数据导出了 117 条来自美国用户的评价，评分非常两极化，1 星评价和 5 星评价分别占比 44% 和 39%，占比八成半。1 星评价的主要吐槽在于付费陷阱（3 天免费使用但即刻收取年费）、App 崩溃，5 星评价则主要在夸和朋友比较死亡日期的娱乐玩法、以及 UI。
这些问题也反映在 IAP 项目上，Death Clock 的前几个内购项目都是年费或者打折年费，对于订阅 App 来说是比较少见的。
观察产品的话，我们发现 Death Clock 做得好的地方在于，注册到付费转化的环节，Death Clock 的设计是做好调查问卷等待死亡日期预测结果，同时给到现有习惯和更好生活习惯的预期寿命对比、以及预测用户变老的样子，来给用户多重“心里震撼”。
在心理上，其实是能够把用户向付费边缘狠狠推一把的，但稍微回到理性，在最后一个转化页面，App 提供的改善计划，价值明显不足，全但不精准（促使用户付费转化的最终一步是提供的“长寿计划”，分别涉及到的是营养补充剂、疾病筛选、就医建议、健康设备建议、以及行为习惯目标等等改善点）。IAP 项目以年费为主，或许真的与订阅页面的一些不当操作有关。
而在两极化的用户评价之外，一些更“冷静”的用户，也反映了不少产品力的问题。大量用户反馈 App 崩溃、还有用户反映在自己没有糖尿病信息输入的前提下，App 给到了用户关于血糖的建议，这对于用户信任都是致命问题。
但却得到了购买血糖检测仪的建议 | 图片来源：点点数据
整体来看，Death Clock 的增长可圈可点，其中也能看到 Nikita 做了 10 年 toC 社交产品总结经验的实际落地，如他之前提到实现“逃逸速度”的关键经验，一次 App 会话触发 7 位新用户打开产品，又如果激活率足够高、注册流程较长也可以接受（接近 30 个问题的调研问卷来预测死亡日期已经给了用户足够高的离开成本），但是 App 本身的技术和能力貌似并不能让用户心甘情愿付费（这可能与创始人之前做了多年心理健康没能跑通市场，之后才转到生理健康方向有关）。
健康是一个太过于庞杂的问题，受到的影响因素太多，也许是选择了死亡日期预测的引子，导致解决方案大而全、但不够深，也导致了用户觉得“不值”。
在火了一阵之后，Death Clock 又到了健康分榜下载榜 200 名开外的状态，截至发稿前又投广杀回了 22 名，在成本足够低之后，收入所依靠的产品价值可能也需要再精准定位。
2024年年初至今 Cal AI的全球
日流水变化 | 图片来源：点点数据
（文：硅星人Pro）