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Omni 创始人：丢掉五笔交易后怎么找到产品市场契合

关联

人物 Colin Zima

公司 Omni · Looker

概念 BI · 数据模型 · 创新者的窘境 · 产品市场契合 · AI

Colin 在 BI（商业智能）领域干了八年，做到 Looker 的产品 VP，Looker 被 Google 收购后他又待了两年。那两年里他亲眼看到产品和客户群在被冷落，也看到 Looker 内部想做一个更灵活的产品但始终做不动——核心原因就是创新者的窘境：你很难拿自己的核心基础论点去做边缘妥协。Looker 擅长企业级 BI，但非常死板，要在现有产品上改出灵活性，几乎等于删掉整个技术栈重来，但没有公司能对自己现有的客户群干这种事 。

这就给了外部团队空间。Colin 离开后创办了 Omni，核心思路是一个翻转：传统 BI 要求你先建数据模型（打地基），再在上面提问（建房子）；Omni 让你先随便提问、做一次性分析，之后再把有价值的东西沉淀成数据模型。对于每天活在 BI 工具里的人来说，这个区别很大——而且后来 AI 加进来之后更关键，因为 AI 回答问题时会做新的事情，你不可能预先约束它，但事后你需要把它产生的结果变成一致的、有权限管控的指标 。

九个月没用户，五笔交易全丢

Colin 以为凭团队经验，一个月就能有市场牵引力。实际上花了九个月才拿到第一个用户——还是他在 Looker 合作过的产品经理，被他劝着每天用的。

之后三四个月只有一两个日活，加上团队自己。到了一周年左右，他做了大概一百次演示，有五个完全无关的客户口头承诺要签，ACV（年度合同价值）大概 1.5 万美元，他们以为在走文书流程了，结果五笔全丢。反馈是：公司太年轻、产品还不够好、终端用户不喜欢 。

为什么没转向，而是回去改 bug

丢掉五笔交易后，Colin 没有 pivor（转型），而是回去花了两个月纯修 bug——从每两分钟一个错误降到大概一天一个。为什么敢这么做？

因为他自己每天都在用产品，他知道产品骨架是好的，只是负面因素（bug 多、粗糙）压过了正面因素。他当时还在给一个天使投资人当数据团队，每天用 Omni 回答问题，在这个过程中他能感觉到产品的独特性 。

他的判断是：客户会对你撒谎，说产品很好但不付钱；但你自己心里应该清楚产品到底有没有差异化。如果客户不付钱，说明差异化还不够有趣。而在这个你深度了解的领域里，你自己对”什么是好的”的判断，比外人的反馈更有分量 。

转折点：一个播客带来四个付费客户

修完 bug 后，Colin 上了一个播客，拿到三四个完全无关的试用，四个全部赢了，付费 1.5 万到 2 万美元不等。这就是他意识到产品靠谱的时刻——不认识的人，付了接近全价，而且真的喜欢。接着第一个真正好用的客户出现，开始发现团队没想过的新用法，飞轮在大概四周内转起来 。

但在这之前，还有一个内部里程碑：大概 22 年 9 月，团队内部用产品时觉得”这东西感觉很好了”，但当时没有仪表盘功能，还算不上 BI 工具。到 23 年 1 月仪表盘上线，突然从玩具变成了可以替代现有工具的产品。

他强调一个容易被忽略的点：你要替换一个成熟品类，必须先构建出那个品类 80% 的基础能力，哪怕那些能力完全不是你的差异化所在。差异化只占 20%，但那 80% 的”复制”工作你必须做，否则客户没法切换 。

AI 的冲击：从不信到一周内放弃 UI

ChatGPT 刚出来时，Colin 用了早期的版本处理数据，觉得不太好，有六个月完全不信。直到 Claude 的 Sonnet 版本出来，工程团队开始用 Claude Code 写代码，他立刻意识到世界变了——如果代码可以这样写，数据分析也迟早会这样。

他们把 AI 功能放进产品，客户反而比内部更早用起来，还反过来劝他们”你们应该在内部试试”。内部认真接入后，同一周团队就停止使用 UI 了 。

增长没有银弹：所有事多做一点

找到产品市场契合之后怎么扩展？Colin 说他们增长负责人和营销负责人找过”神奇渠道”，最后得出一个最无聊但最实在的结论：你只需要在所有事情上做得更多。

早期有三个来源：一点自然增长、一点创始人通过 LinkedIn 的外拓、一点合作推荐。随着规模扩大，每个渠道独立放大——外拓方面建了 BDR 团队打电话发邮件、放大创始人 LinkedIn；入站方面做程序化邮件和人群筛选；合作方面分两路，一路是 Snowflake、Databricks 这类大厂商（早期不会给你带业务），另一路是一到两人的数据从业者——他们从前公司出来做外包数据团队，帮小公司管数据，会推荐工具。Omni 会付 5 千美元让这些人帮客户实施，这些人了解了产品后就会主动推荐 。

这类小合作伙伴有个优势：他们比终端客户更容易”换工具”，因为他们服务多个客户，只要试一次发现真的好，就会机械化地推荐十次 。

LinkedIn 获客的具体操作

Colin 刚创业时大概有六七千 LinkedIn 联系人，很多是过去买过 Looker 的人。他给大概 900 个前 Looker 员工发了消息，不是因为要利用他们，而是他觉得能给对方好的体验，而且很多人离职后去了其他公司做数据相关工作，或者能把他介绍给数据团队 。

具体做法：和 BDR 一起坐下，逐个过前 Looker 员工名单，判断谁可能觉得产品有价值，手动发消息。也打印出所有 LinkedIn 联系人，一个个标”有用/没用”。

消息测试了各种版本，最终发现越短越好、越直接越好、越少华丽辞藻越好。对前 Looker 人群，他的回复率大概 90%；BDR 团队做同样的事，回复率约 3%——差距来自信任和关系 。

关键前提：你得能清晰描述你的客户长什么样，然后给 LinkedIn 付一点钱（SalesNav 账号），用针对他们问题的消息去联系。如果你连回复率都拿不到，这本身可能就是产品市场契合有问题的信号 。

从老东家挖人：人才飞轮

Omni 前 20 个人里大概 15 个来自 Looker，还有 5 个来自另一个相关公司。20 个人平均有十年共事历史，管理几乎不需要。

Colin 认为从老东家挖人的飞轮效应很强：你雇了前同事里最优秀的 10 个人，接下来那 10 个最优秀的也会想来。但他提醒要注意一点：大公司里有效的人不一定适合创业公司，要做严格的背调，确认对方不是过度专业化的、能适应没有框架没有导师的环境 。

销售方面更是如此：前几个销售全是 Looker 的人，第三个员工直接被派去都柏林建欧洲团队——因为信任他，而且一个好的企业销售手里有一整本客户名录，等于带着生意来 。

本集带走

• 先确认产品骨架好不好，再决定修 bug 还是 pivor：如果你自己每天用，能透过 bug 看到底层价值，那就先消灭负面因素（bug），而不是急着换方向。
• 替换成熟品类要构建 80% 的基础能力：你的差异化可能只占 20%，但剩下 80% 的”复制”工作是客户切换的前提，绕不过去。
• LinkedIn 手动获客的核心是信任 + 短消息：对你有认知的人回复率可以到 90%，消息越短越直接越好，别写华丽辞藻。
• 小合作伙伴比大厂商更适合早期推广：一人制外包数据团队服务多个客户，试一次觉得好就会机械化推荐，而且他们最在乎的是你别让他在客户面前丢脸。
• 从老东家挖人要飞轮但要筛选：前 10 个最优秀的人会吸引下一批，但必须确认对方适应创业公司的节奏，不是大公司里过度专业化的人。

【背景】Looker 是一家企业级 BI 平台，2019 年被 Google 以约 27 亿美元收购。BI（Business Intelligence）即商业智能，指用数据分析和可视化工具帮企业做决策的技术领域。ACV 指年度合同价值（Annual Contract Value），是 SaaS 行业衡量单客户收入的标准指标。BDR 指 Business Development Representative，即业务拓展代表，负责外拓获客。SalesNav 是 LinkedIn 的销售导航付费功能，用于精准筛选和联系潜在客户。Snowflake 和 Databricks 是数据云/数据平台领域的两家大型公司。ETL 指数据的抽取、转换、加载流程。

如果客户不打算付钱给你，他们其实是向你展示它没有以一种足够有趣的方式差异化。
And if a customer is not going to kind of pay you money, they’re sort of showing you that it’s not differentiated in an interesting enough way.
—— Colin Zima · [08:00]

这是一个巨大的优势，因为人们既想为你今天的产品功能买单，但他们也为斜率买单。
And that’s an enormous advantage because people want to both buy you for what the product’s doing today, but they’re buying you for the slope too.
—— Colin Zima · [23:33]

他们购买的是信任，即你在下一个时期会拥有最好的产品。
They’re buying the trust that you will have the best product over the next period of time.
—— Colin Zima · [23:52]

你没有意识到的是，你必须构建 80% 的复制品，只是为了获得你将要变得更好的那 20%。
What you don’t realize is you will have to build like 80% copy just to get your 20% that’s going to be better.
—— 嘉宾 · [26:57]

我们发现的可能是你能想象到的最不满意但也是最明显的结论是，你只需要在字面意义上的所有事情上做得更多。
What we found that is like the least satisfying but sort of most obvious conclusion that you could possibly imagine is you just need to do more of literally everything.
—— Colin Zima · [32:26]

你雇佣的每一个你曾经一起工作过的优秀的人，都会让这个地方对你曾经一起工作过的人更有吸引力。
Every good person that you hire that you used to work with makes the place more attractive to the people that you used to work with.
—— Colin Zima · [47:01]