Oleve提供了一個極簡團隊高效運作的樣本。

來源|多知

作者|王上

誕生于大學宿舍，4人團隊，年化收入600萬美元(約合4300萬元)，這就是AI初創(chuàng)公司Oleve。

多知曾在一文提到，硅谷的一名連續(xù)創(chuàng)業(yè)者Henry Shi 創(chuàng)辦了“Top Lean AI Native Companies Leaderboard”榜單，該榜單專門聚集AI Native 公司，團隊總人數不超50人，且超過500萬美元（約合3590萬人民幣）的ARR(年化收入/年經常性收入)的公司。

Oleve公司就在其中，排名第19，這家公司背后有多個天使投資人支持，包括Neo、Slack聯(lián)合創(chuàng)始人Cal Henderson、Cognition總裁Russell Kaplan以及Tinder前CTO Maria Zhang。

“公司越來越小，融資輪次被推遲，盈利時間卻大幅提早，這在AI時代成為可能。”Oleve聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO Sidhant Bendre （簡稱Sid）在一次公開演講中如是說道，在他看來，“團隊臃腫和無止境招聘的時代已經結束，小團隊時代來臨。”

Oleve公司旗下有三款產品，其中兩款是學習應用：Quizard AI（拍搜答疑工具）和Unstuck AI（AI輔助整理課堂筆記）。最近，Unstuck 一度排到了教育應用排行榜的第三位，僅次于Gauth和Duolingo。

Oleve采用病毒營銷的方式，公司產品在各大社交平臺累計獲得超過5億次觀看量。

聯(lián)合創(chuàng)始人Michael Giardino 為 Oleve公司的CEO，聯(lián)合創(chuàng)始人Sidhant Bendre為CTO，聯(lián)合創(chuàng)始人Achraf Golli為首席產品官，他們2023年夏天從大學畢業(yè)。公開資料顯示，Oleve的夢想是做一系列AI消費品，以給人們帶來美好、充實、高效的生活。

（ Oleve公司的三位聯(lián)合創(chuàng)始人從左至右為Achraf、Michael和Sidhant）

為什么兩款教育AI產品能在短時間內成爆款？小團隊如何運作？如何實現快速增長？Sid介紹了他們的方法論。

01

兩款AI學習應用均成爆品，首款產品9個月盈利

Oleve的首款產品Quizard于 2023 年 1 月從大學宿舍推出。

Quizard官網提到，“我們親身體驗到了那種一刀切的教育方式存在的種種缺陷，因此我們立志通過應用人工智能研究以及打造令人愉悅的產品來解決這些問題。”

Quizard 是一款AI 答疑應用，面向高中生和大學生等群體。只需拍下數學題，Quizard 的 AI 就會提供答案和詳盡的講解。

值得注意的是，當時，ChatGPT剛剛火起來，大部分團隊還處于觀望狀態(tài)，而Quizard一經推出就在Tiktok用視頻開始宣傳，視頻的概念是“如果 ChatGPT 和 Photomath 有了孩子會是什么樣”。

Photomath 是2014年推出的數學應用，2022年被谷歌收購，Quizard的宣傳視頻則將ChatGPT和Photomath 做了關聯(lián)，讓觀眾立即知道Quizard 是一款怎樣的應用。

因此，這個視頻一夜之間獲得了100萬次觀看，并在30小時內轉化成了1萬個用戶。

Quizard 產品一開始就采用了訂閱制，這也會考驗他們產品的實際能力。Oleve團隊認為，只有產品有用用戶才會真正付費。幸運的是，Quizard推出9個月后，就實現了盈利。

除了產品體驗之外，也得益于他們的營銷手段，2023年秋季，他們在著名大學開展的街頭采訪營銷活動取得了巨大成功，在 TikTok 上搜索哈佛大學、紐約大學、波士頓大學、哥倫比亞大學等關鍵詞時，前幾個視頻都是他們的內容。這種營銷方式很快建立起品牌認知度。

Quizard 成功后，Oleve迅速做了第二款學習工具產品Unstuck AI，這款產品可以幫助學生整理課堂筆記，并解答課堂中的問題，該產品在2個月的時間就獲得了100萬的用戶。

02

極簡團隊如何實現快速增長？

小團隊如何運轉？如何實現快速增長？從Sid的演講和公開資料可以找到答案。

第一，Oleve團隊在技術上非常敏銳，且開始的時候并非是尋常路。

在Oleve，Sid主導技術與AI方向，領導“平臺團隊”開發(fā)底層AI架構，賦能公司的精益擴張模式。加入Oleve前，Sid曾在一家對沖基金初創(chuàng)公司主導AI實驗項目，并任職于Slack、Zendesk和微軟。

在公開演講中，Sid曾介紹，在做第一款產品Quizard 時，他們幾乎沒有大語言模型的使用成本，因為他們使用了 OpenAI 的 Codex 模型，當時Codex還沒有開放使用。

值得注意的是，Codex 是為編程設計的，Oleve團隊通過提示工程，他們讓它能夠進行開放領域的自然對話，他們采用循環(huán)使用朋友們的10個不同賬戶來規(guī)避使用限制。

但“濫用”終究不是辦法，最終他們聯(lián)系到 OpenAI， 得知他們是 Codex 模型頂級使用用戶之一，后來，Oleve轉向付費的 GPT-3.5，這反過來推動了他們更加重視產品變現。

第二，Oleve有一套極簡團隊的“精益增長”策略。

“精益增長”大致有6條原則：

（1）“要么招對人，要么不招人”。Oleve只招聘具有多重互補技能的10倍效率人才。例如，他們的產品工程師不僅是全棧開發(fā)者，還具備出色的產品思維和計算機網絡基礎知識；營銷人員會編程，設計師能夠構建產品……這種方式能讓團隊成員都懂業(yè)務，且溝通成本低。

（2）“利潤優(yōu)先”。Oleve 始終將盈利能力放在首位。他們將能否產生利潤作為做決策的主要依據。

（3）“這個決策能推動你的關鍵指標嗎？”公司里每個人都負責一個關鍵績效指標（KPI），每個人都專注于每周推動自己的指標。

（“精益增長”6條原則）

（4）“持續(xù)的流程改進”。對于任何重復性流程，Oleve團隊總是問：我們如何能做得更好？有什么可以改進的地方？上次執(zhí)行有什么問題？他們將公司內的失敗和問題視為系統(tǒng)性失敗，這讓他們能夠建立反饋循環(huán)來改進流程。這種確保他們不會重復同樣的錯誤，每次迭代都比上次更好。

（5）“超級工具”的使用。他們承認大家都很懶，所以喜歡將盡可能多的工作流程整合到一個平臺上。這迫使他們重新思考如何使用現有工具。

例如，他們將 Launch Darkly（一個功能標記管理的軟件平臺）用作手動流量負載均衡器，將它放在所有大語言模型調用之間，這樣就可以基于速率限制、不同戰(zhàn)略舉措或其他因素將流量重新路由到不同的大語言模型提供商。這種工具的使用節(jié)省了成本，還提高了系統(tǒng)的靈活性。

（6）“不要學習同樣的東西兩次”。他們通過投資技術策略和運營藍圖來建立復合效益。

這種方式，能讓他們的成功經驗快速復用。這也是他們兩款產品迅速成為爆款的底層支撐。

第三款產品并非是針對教育領域的，但他們在規(guī)劃了3周后，這款產品就上線了，Sid并未透露該產品的名字，但他說產品已經盈利了。

第三，全面自動化的流程。

例如，營銷層面實現了自動化。他們的營銷負責人每天花費大量時間在TikTok 研究趨勢，了解算法推薦的內容類型。Oleve 正在構建Alagent來自動化這個過程，讓AI系統(tǒng)能夠持續(xù)監(jiān)控和分析社交媒體趨勢識別可能適合他們產品的營銷方式。

在產品決策方面，Oleve 也將AI集成到了整個決策流程中。使用智能系統(tǒng)來研究新市場，識別有利可圖的產品機會，甚至為潛在的收購目標進行戰(zhàn)略匹配評估。通過這種方式決定下一款產品做什么。

從長遠來看，Oleve正在構建一個三階段的自動化系統(tǒng)：第一階段是人類主導的工具增強，為團隊成員構建專門的工具；第二階段是工作流自動化，接管整個流程；第三階段是將所有工作流整合到一個自主決策系統(tǒng)中。

Oleve提供了一個極簡團隊高效運作的樣本，這些年輕人思維沒有被固有模式局限，敢想敢做，且利用AI構建了科學的工作方式。未來，或許有更多“小而美”的教育AI創(chuàng)業(yè)公司涌現。

作者：王上

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