AI用户留存反常识！&

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最近OpenRouter发了份《StateofAI》报告，数据挺扎实60多家供应商、300多个模型，还有100万亿token的交互记录，里面扒出个LLM应用的新现象。

报告里管这叫"灰姑娘水晶鞋效应"，说白了就是AI模型刚发布时，用户留存率比后来的高一大截，这跟咱们印象里产品靠迭代越做越好的逻辑不太一样。

我瞅着这效应名字挺形象，就像灰姑娘试水晶鞋，有的模型一上来就跟用户需求"严丝合缝"，用户用着顺手就留下了；有的模型跟不合脚的鞋似的，试两下就扔一边了。

今天就来聊聊，这效应到底是咋回事，对AI企业留住用户有啥新启发。

先说说这效应的核心是啥。

报告里说，"灰姑娘水晶鞋效应"的关键是"精准匹配"，用户就像找鞋的灰姑娘，AI模型得正好解决他没搞定的工作需求。

比如Google的Gemini2.5Pro，去年中期刚出来那会儿，首批用户5个月后还有20%留着，这留存率放AI圈里算挺能打的了。

为啥早期用户这么"铁"？你想啊，这些用户大多是冲着模型的技术突破来的。

Gemini2.5Pro当时主打先进编码能力和高准确性，正好戳中企业级开发者的痛点写复杂代码效率低、容易出错。

他们用顺手了，重构工作流、搭工程框架都费了功夫，再换模型成本太高，自然就成了"钉子户"。

反观传统SaaS产品，套路就不一样了。

以前做软件，先上个MVP版本，功能不全没关系，后面慢慢迭代补。

早期用户往往是"尝鲜党"，等功能完善了，这批人可能早跑了。

但AI模型不一样，核心就是模型能力，一旦一开始没匹配上需求，后面再迭代也难拉回用户，毕竟模型能力这东西，不是加个按钮就能搞定的。

最近AI圈的模型更新跟赶场似的，OpenRouter数据显示，一年时间模型使用量涨了10倍，Token处理量从10万亿飙到100万亿。

这意味着啥？窗口期特别短，新模型一出来，旧模型的"试鞋时间"就没了。

就像Gemini2.5Pro，它的窗口期基本到下一款前沿模型发布就结束了，想留住用户，就得在这几个月里赶紧找到"合脚"的用户。

有好例子就有反面教材。

Google自家的Gemini2.0Flash和Meta的Llama4Maverick，这俩模型就挺典型。

能力吧，说够用也行，但没啥突破性，解决的需求别人也能解决。

结果呢？所有用户群的留存率都低，曲线叠在一起，根本没形成早期"钉子户"，就像水晶鞋没找到灰姑娘，最后落了灰。

用户分层也挺有意思。

报告里把用户分成"基础用户群"和"后期用户"。

基础用户群大多是企业开发者、垂直领域研究者，需求明确得很，他们找的是"解决方案"，不是随便试试的工具。

后期用户就不一样了，大多是"实验性试用"，听说新模型出来了，好奇点进去看看，需求早被其他模型满足了，忠诚度自然低。

搞明白效应是咋回事，AI企业该咋做才能留住用户？我觉得得先改改思路，以前做产品老想着"功能越多越好"，现在看来，"刚刚好"比"啥都有"重要得多。

这就涉及到PMF的新定义了以前PMF是"产品市场匹配"，现在在AI圈，得叫"工作负载-模型匹配"（workload-modelfit）。

说白了，就是模型能不能精准解决用户的具体工作场景。

比如医疗影像分析，医生需要的是"识别准确率高、出报告快"，你给加个聊天功能反而多余，不如把识别能力做到极致。

Anthropic的Claude就是个好例子，它靠长上下文窗口和高级推理能力，精准锁定了"长文档分析"场景。

律师看几百页合同、研究员读几十篇论文，用Claude一导进去，重点自动标出来，摘要写得明明白白。

这种"一招鲜"比啥功能都堆上管用，用户用了就离不开，自然留得住。

那产品开发该盯着啥指标？以前都看注册量、采用率，现在得把留存率放第一位。

尤其要关注不同用户群的留存曲线差异，早期用户曲线如果明显高于后期，说明"水晶鞋"找对人了；要是曲线都平着走，那可能就得返工了。

Gemini2.5Pro为啥能成？就是早期用户曲线"站起来了"，后期用户虽然低，但基础盘稳住了。

中小AI企业别慌，巨头虽然财大气粗，但他们主攻通用场景，细分领域反而有空隙。

比如做垂直行业AI工具，像给设计师做专属的多模态创作模型，给会计师做智能报税模型，聚焦一小块需求做透，照样能找到自己的"灰姑娘"。

现在AI圈"大而全"的模型太多了，"小而美"反而可能是条出路。

最后再总结两句。

"灰姑娘水晶鞋效应"其实告诉AI行业一个新规则，技术突破得配上精准匹配，才能锁住用户。

留存率不是个数字，是用户用脚投票的结果合脚的鞋才会一直穿，不合脚的早晚得换。

未来AI竞争肯定不是比谁参数大、功能多，而是比谁能解决具体场景的问题。

企业与其跟风做"万能模型"，不如静下心来研究用户的"未解决工作负载"，把"水晶鞋"做合脚了，用户自然就成了"回头客"。