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這家剛拿下 750 萬美元融資的初創(chuàng)公司，用 AI 虛擬用戶替代真人流量：上傳事件日志→生成行為角色→模擬交互→輸出預(yù)測報(bào)告，全流程零代碼、零風(fēng)險(xiǎn)、零隱私觸碰。在監(jiān)管最嚴(yán)苛的金融、醫(yī)療場景里，Blok 已排起 60 家客戶的候補(bǔ)名單——產(chǎn)品開發(fā)的下一幕，或許不再需要真人試錯(cuò)。

當(dāng)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)還在為等待 4-6 周的 A/B 測試結(jié)果而焦慮時(shí)，一家名為 Blok 的初創(chuàng)公司正在用 AI 虛擬用戶徹底顛覆這一傳統(tǒng)模式。他們讓產(chǎn)品測試從”weeks”壓縮到”hours”，從”reactive”轉(zhuǎn)向”predictive”，這不僅僅是效率的提升，更是產(chǎn)品開發(fā)哲學(xué)的根本性變革。

這款名為 Blok 的產(chǎn)品宣布完成 750 萬美元融資，用于構(gòu)建 AI 驅(qū)動的產(chǎn)品測試平臺。但當(dāng)我深入研究這家公司的技術(shù)架構(gòu)和商業(yè)模式后，我意識到這遠(yuǎn)非一個(gè)簡單的工具升級故事。Blok 正在解決一個(gè)困擾整個(gè)科技行業(yè)的根本性問題：如何在用戶界面復(fù)雜度急劇上升的時(shí)代，讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)更快速、更準(zhǔn)確地做出產(chǎn)品決策。

更讓我震撼的是，Blok 的創(chuàng)始人 Tom Charman 和 Olivia Higgs 并非技術(shù)新手，而是在數(shù)據(jù)科學(xué)、行為建模和產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域有著深厚積累的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。他們曾為國家安全部門建模人類行為，發(fā)布過服務(wù)數(shù)百萬用戶的消費(fèi)級應(yīng)用，在行為科學(xué)、醫(yī)療健康和金融領(lǐng)域都有前沿研究經(jīng)驗(yàn)。這種跨領(lǐng)域的深度背景，讓他們能夠從一個(gè)全新的維度來思考產(chǎn)品測試這個(gè)古老而又現(xiàn)代的問題。

傳統(tǒng)產(chǎn)品測試的深層困境

當(dāng)我深入了解 Blok 要解決的問題時(shí)，我發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的產(chǎn)品測試方式正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。這種挑戰(zhàn)不僅僅來自技術(shù)層面，更來自用戶期望和產(chǎn)品復(fù)雜度的根本性變化。

首先是反饋循環(huán)過慢的問題。在許多組織中，實(shí)驗(yàn)周期極其緩慢，團(tuán)隊(duì)需要等待 4-6 周時(shí)間才能證明一個(gè)想法是錯(cuò)誤的。等待統(tǒng)計(jì)顯著性結(jié)果的過程讓人抓狂，而且還要小心避免”偷看陷阱”（在實(shí)驗(yàn)完成前就根據(jù)初步的正向信號做出錯(cuò)誤的積極判斷）。即使在測試正式上線之前，還需要進(jìn)行初始設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)置、功能實(shí)現(xiàn)、流量協(xié)調(diào)和團(tuán)隊(duì)對齊等大量準(zhǔn)備工作。

其次是文化障礙問題。產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)無法在公司內(nèi)部規(guī)?；囊粋€(gè)重要原因是文化問題，而非技術(shù)問題。真正的挑戰(zhàn)在于在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部和跨團(tuán)隊(duì)培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)思維。像 p 值、置信區(qū)間、樣本量計(jì)算這樣的術(shù)語，往往給那些只想做出更好產(chǎn)品決策而不愿花時(shí)間執(zhí)行統(tǒng)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)性的團(tuán)隊(duì)引入了不必要的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。結(jié)果就是團(tuán)隊(duì)完全放棄實(shí)驗(yàn)，回到依靠直覺或會議室里薪酬最高或最有魅力人員意見的老路上。又或者一個(gè)或幾個(gè)數(shù)據(jù)專家成為瓶頸——通常是一位數(shù)據(jù)科學(xué)家或有分析背景的產(chǎn)品經(jīng)理——他們需要處理每個(gè)請求、運(yùn)行每項(xiàng)分析，承擔(dān)驗(yàn)證每個(gè)產(chǎn)品變更的重?fù)?dān)。

第三是真實(shí)用戶測試的風(fēng)險(xiǎn)問題。80% 的 A/B 測試都會失敗，最好的情況是沒有影響，但最壞的情況是讓客戶感到煩惱并導(dǎo)致昂貴的錯(cuò)誤。這在受監(jiān)管或?qū)π湃蚊舾械念I(lǐng)域（如消費(fèi)者健康和金融）中更是如此。與真實(shí)用戶測試可能帶來誤傳和信任侵蝕的風(fēng)險(xiǎn)，甚至監(jiān)管違規(guī)。

最后是團(tuán)隊(duì)資源沖突問題。實(shí)驗(yàn)的另一個(gè)常見瓶頸是流量分配。不同團(tuán)隊(duì)為了運(yùn)行他們的 A/B 測試而爭奪相同的用戶群體。結(jié)果是最”關(guān)鍵任務(wù)”的測試得到優(yōu)先級，許多有價(jià)值的想法永遠(yuǎn)無法得到驗(yàn)證。在某些情況下，很容易忽略”意大利面條式”的實(shí)驗(yàn)，導(dǎo)致一個(gè)測試泄露到另一個(gè)測試中，產(chǎn)生偏差結(jié)果。還有沮喪的工程師，一旦失敗的實(shí)驗(yàn)功能運(yùn)行完畢，他們就必須回滾所有這些功能。

我發(fā)現(xiàn)這些問題的根源在于現(xiàn)有測試方法的根本局限性：它們本質(zhì)上是反應(yīng)性的，而非預(yù)測性的。團(tuán)隊(duì)只能在功能已經(jīng)構(gòu)建并部署后才能了解用戶反應(yīng)，這種被動的反饋機(jī)制在快速變化的市場環(huán)境中顯得越來越不適應(yīng)。

Blok 的技術(shù)革新：從反應(yīng)到預(yù)測的范式轉(zhuǎn)換

Blok 的核心創(chuàng)新在于將產(chǎn)品測試從反應(yīng)性轉(zhuǎn)向預(yù)測性，這種轉(zhuǎn)換不僅僅是技術(shù)手段的升級，更是思維模式的根本性變革。他們構(gòu)建了一個(gè)完整的 AI 驅(qū)動的用戶行為模擬生態(tài)系統(tǒng)。

在技術(shù)架構(gòu)層面，Blok 的工作流程體現(xiàn)了對用戶行為建模的深刻理解。客戶首先上傳來自 Amplitude、Mixpanel 或 Segment 等流行分析平臺的事件日志數(shù)據(jù)。這些歷史數(shù)據(jù)對 Blok 的行為建模至關(guān)重要?；跀z取的數(shù)據(jù)，Blok 的 AI 執(zhí)行復(fù)雜的行為建模，創(chuàng)建多樣化的用戶角色。這些角色被設(shè)計(jì)來代表應(yīng)用用戶群的絕大部分，捕捉不同的使用模式和偏好。

開發(fā)團(tuán)隊(duì)隨后提交他們的 Figma 設(shè)計(jì)以及詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)參數(shù)，包括定義他們想要測試的假設(shè)和希望通過新功能實(shí)現(xiàn)的具體用戶目標(biāo)。Blok 的用戶角色代理開始行動，多次運(yùn)行模擬。這些 AI 代理像真實(shí)用戶一樣與提議的設(shè)計(jì)互動，探索不同路徑并遇到潛在挑戰(zhàn)。

在模擬結(jié)束時(shí)，Blok 提供全面的洞察。這包括詳述實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的整體報(bào)告，突出表現(xiàn)良好的方面，并識別改進(jìn)領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)收到特定角色的報(bào)告和定制建議。致敬當(dāng)前技術(shù)環(huán)境，Blok 還包括聊天機(jī)器人界面，允許用戶查詢實(shí)驗(yàn)結(jié)果并通過自然語言交互獲得更深入的理解。

這種結(jié)構(gòu)化方法確保團(tuán)隊(duì)可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測而非猜測做出明智決策，從根本上提高應(yīng)用測試的效率和有效性。更重要的是，Blok 將實(shí)驗(yàn)階段前移到產(chǎn)品開發(fā)的探索階段，讓驗(yàn)證設(shè)計(jì)原型、功能假設(shè)和輕量級原型成為可能，而無需編寫一行代碼。

從技術(shù)深度來看，Blok 的行為建模不僅僅是簡單的用戶分群，而是結(jié)合了心理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜建模。他們使用各種基礎(chǔ)模型訓(xùn)練代理，然后實(shí)際開始預(yù)測不同客戶對不同增長實(shí)驗(yàn)的行為反應(yīng)。這種方法的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化：我的 Uber 版本和你的 Uber 版本可能是兩個(gè)根本不同的產(chǎn)品，基于不僅僅是我們擁有的行為檔案，還基于我們?nèi)绾问褂眠@些不同產(chǎn)品。

750 萬美元融資背后的投資邏輯

Blok 的融資故事本身就是一個(gè)關(guān)于投資者如何識別范式轉(zhuǎn)換機(jī)會的精彩案例。750 萬美元的融資分為兩輪完成，其投資者陣容和投資邏輯都值得深入分析。

種子輪 500 萬美元由 MaC Venture Capital 領(lǐng)投，參與方包括來自 Discord、Google、Meta、Apple、Snapchat 和 Pinterest 的員工。Pre-seed 輪則由 Protagonist 參與，Rackhouse、Ryan Hoover 的 Weekend Fund 和 Blank Ventures 跟投。這種投資者組合既包括專業(yè) VC，也包括來自各大科技公司的行業(yè)專家，體現(xiàn)了對 Blok 技術(shù)路徑的廣泛認(rèn)可。

MaC Venture Capital 的管理合伙人 Marlon Nichols 的投資理由特別值得關(guān)注。他指出，Blok 經(jīng)常被拿來與 Optimizely 和 Amplitude 比較，但這些工具更多是反應(yīng)性的。Blok 通過提供預(yù)測性的測試層正在超越它們。”我們支持 Blok，因?yàn)槲覀兿嘈女a(chǎn)品開發(fā)正處于拐點(diǎn)。團(tuán)隊(duì)的發(fā)布速度比以往任何時(shí)候都快，但他們?nèi)匀换?A/B 測試和直覺做出關(guān)鍵決策。Blok 的模擬引擎顛覆了這種模式——讓團(tuán)隊(duì)能夠在編寫單行代碼之前預(yù)測用戶行為。”

這種投資邏輯反映了一個(gè)重要趨勢：投資者開始認(rèn)識到，在 AI 時(shí)代，傳統(tǒng)的產(chǎn)品開發(fā)方法論需要根本性的更新。那些能夠提供預(yù)測性洞察、減少試錯(cuò)成本、提高決策效率的工具，將成為新的基礎(chǔ)設(shè)施。

值得注意的是，Blok 選擇在相對早期階段就吸引了如此高質(zhì)量的投資者參與。這不僅為公司提供了充足的資金支持，更重要的是建立了強(qiáng)大的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)。來自各大科技公司的天使投資人，不僅能提供資金，還能提供真實(shí)的用戶反饋和市場驗(yàn)證機(jī)會。

Blok 目前的商業(yè)模式采用 SaaS 訂閱制，同時(shí)還在平衡計(jì)算成本的考慮。公司目標(biāo)是今年實(shí)現(xiàn)中位數(shù)百萬美元的收入，并逐步向更廣泛的客戶群開放平臺。這種增長軌跡反映了對高級預(yù)測性應(yīng)用測試解決方案日益增長的需求，在用戶對無縫數(shù)字體驗(yàn)期望比以往任何時(shí)候都高的世界中。

目標(biāo)市場與早期客戶驗(yàn)證

Blok 的市場策略展現(xiàn)了深思熟慮的定位選擇。目前，Blok 在候補(bǔ)名單后運(yùn)營，與主要在金融和醫(yī)療保健領(lǐng)域的初始客戶群體密切合作。這些行業(yè)是 Blok 技術(shù)的理想試驗(yàn)場，因?yàn)樗鼈冊趪?yán)格監(jiān)管下運(yùn)營，對糟糕的用戶體驗(yàn)或有缺陷的實(shí)驗(yàn)零容忍。

選擇金融和醫(yī)療保健作為初始市場是一個(gè)戰(zhàn)略性的聰明決定。在這些領(lǐng)域，徹底測試和驗(yàn)證功能后再公開發(fā)布的能力不僅僅是優(yōu)勢——而是必需品。Blok 的預(yù)測性 AI 模擬提供了一個(gè)關(guān)鍵的安全網(wǎng)，確保敏感應(yīng)用從一開始就穩(wěn)健且用戶友好。

根據(jù)創(chuàng)始人 Tom Charman 的說法，大小公司面臨著不同的問題。小公司沒有足夠的用戶群體來測試他們的產(chǎn)品并獲得實(shí)時(shí)反饋，而大公司則希望避免在應(yīng)用中塞入功能，使其變得笨重。Blok 試圖達(dá)到一個(gè)讓公司不需要在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上發(fā)布功能并等待幾周或幾個(gè)月才能看到結(jié)果的地方。

在實(shí)際應(yīng)用案例中，有一個(gè)特別值得關(guān)注的例子：Blok 與一家公司合作，幫助他們預(yù)測客戶是否可能從免費(fèi)轉(zhuǎn)向付費(fèi)。通過這個(gè)過程，他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)重大問題：具有最高生命周期價(jià)值（LTV）的客戶實(shí)際上沒有完成入職流程。這是一個(gè)真正的大問題，因?yàn)楫a(chǎn)品團(tuán)隊(duì)通常（至少在創(chuàng)始人看來）更關(guān)注局部最優(yōu)而不是全局最優(yōu)，短期而不是長期。通過了解來到平臺的不同類型的人，然后確保為最佳客戶構(gòu)建，可以避免六個(gè)月后遇到增長問題。

目前，Blok 已經(jīng)建立了約 60 個(gè)客戶的候補(bǔ)名單，在過去幾周內(nèi)加入。候補(bǔ)名單每月以 30-40% 的速度增長，考慮到?jīng)]有人知道他們是誰，這完全是通過口碑傳播，這對他們來說是個(gè)好兆頭。團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在今年年底開始接納候補(bǔ)名單，并開始發(fā)展公司。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的跨領(lǐng)域背景優(yōu)勢

Blok 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的背景構(gòu)成了這家公司的重要競爭優(yōu)勢。Tom Charman 和 Olivia Higgs 都是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在旅行和學(xué)習(xí)等領(lǐng)域共同創(chuàng)辦過多家公司。更重要的是，他們的專業(yè)背景為解決復(fù)雜的用戶行為建模問題提供了獨(dú)特的視角。

Tom Charman 的背景特別值得關(guān)注。作為經(jīng)濟(jì)學(xué)和政治學(xué)雙學(xué)位獲得者，他在大學(xué)期間就開始創(chuàng)業(yè)，將第一家正式的初創(chuàng)公司一路發(fā)展到畢業(yè)時(shí)的良好狀態(tài)。他對數(shù)據(jù)科學(xué)的轉(zhuǎn)向源于對行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和博弈論的深度興趣，特別是囚徒困境等概念讓他開始思考人類行為的本質(zhì)。這種學(xué)科交叉的背景讓他能夠從更宏觀的角度理解用戶行為模式。

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Tom 已經(jīng)積累了 10-15 年的公司建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，既有成功的案例，也有失敗的教訓(xùn)。除了創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，他還與各種組織和政府合作，甚至為聯(lián)合國工作過，并就人工智能和量子計(jì)算發(fā)表過 TEDx 演講。這種多元化的經(jīng)驗(yàn)讓他對技術(shù)應(yīng)用的社會影響有了更深刻的理解。

有趣的是，Tom 在業(yè)余時(shí)間喜歡探索廢棄建筑，進(jìn)行所謂的”城市探索”，拍攝人類不再存在的廢棄場所的照片。這種對人類行為痕跡的關(guān)注，某種程度上也反映了他對用戶行為建模工作的深層動機(jī)。

Olivia Higgs 在訪談中提到，團(tuán)隊(duì)訪談了超過 100 名產(chǎn)品工程師，以了解產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)面臨的問題。這種深入的用戶研究為 Blok 獨(dú)特的 AI 創(chuàng)新方法奠定了基礎(chǔ)。她強(qiáng)調(diào)，隨著現(xiàn)代界面復(fù)雜性的增加，對高級測試解決方案的需求正在增長。當(dāng)用戶通過聊天和語音等多樣化渠道與技術(shù)互動時(shí)，引入新的視覺 UI 元素需要細(xì)致的注意以避免摩擦。

團(tuán)隊(duì)的安全背景也為 Blok 提供了額外的技術(shù)深度。在 Tom 看來，用戶行為建模在安全領(lǐng)域也有巨大的應(yīng)用機(jī)會，但他們選擇專注于產(chǎn)品領(lǐng)域，因?yàn)樗麄兿Ｍ捎靡环N永遠(yuǎn)不觸及個(gè)人數(shù)據(jù)的方法。這種隱私保護(hù)的理念源于他們的歐洲背景和對 GDPR 等數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)的深度理解。

AI Agent 在產(chǎn)品測試中的深度應(yīng)用

Blok 對 AI Agent 的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡單的用戶模擬，他們構(gòu)建了一個(gè)完整的智能化產(chǎn)品測試生態(tài)系統(tǒng)。這種應(yīng)用的深度和廣度讓我看到了 AI 在產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域的巨大潛力。

在用戶行為建模層面，Blok 使用了基于行為科學(xué)和產(chǎn)品數(shù)據(jù)的 AI 代理來模擬不同用戶類型如何探索產(chǎn)品、發(fā)現(xiàn)摩擦點(diǎn)并對變化做出反應(yīng)——所有這些都在實(shí)驗(yàn)上線之前完成?？梢詫⑵湟暈樵谔摂M版用戶群上測試產(chǎn)品決策的沙盒環(huán)境。

這種方法的核心是將行為檔案化做得非常精細(xì)。他們不僅僅是簡單地將用戶分組，而是真正理解平臺內(nèi)不同類型的人，然后在此基礎(chǔ)上添加心理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。當(dāng)你能夠定義這些不同的行為檔案時(shí)，就可以使用各種基礎(chǔ)模型訓(xùn)練代理，然后實(shí)際開始預(yù)測不同客戶對不同增長實(shí)驗(yàn)的行為反應(yīng)。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，Blok 面臨著一個(gè)有趣的挑戰(zhàn)：如何在不觸及個(gè)人數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行深度的用戶行為分析。他們的解決方案是構(gòu)建合成數(shù)據(jù)集，這意味著沒有人的數(shù)據(jù)被暴露。這種方法的好處在于，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以開始了解他們的客戶，而不會讓客戶感覺被監(jiān)視。

為了解決數(shù)據(jù)隱私問題，團(tuán)隊(duì)正在探索一個(gè)名為零知識的密碼學(xué)新領(lǐng)域。這種技術(shù)源于加密貨幣和區(qū)塊鏈流程，現(xiàn)在被應(yīng)用到數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中。他們還在考慮使用數(shù)據(jù)飛地（data enclaves），這樣就不用擔(dān)心個(gè)人身份信息的問題。

在更技術(shù)層面，團(tuán)隊(duì)正在研究來自 Intel 和其他公司的有趣硬件，這些硬件可能對實(shí)現(xiàn)他們的隱私保護(hù)目標(biāo)很有價(jià)值。這種對新興技術(shù)的探索，體現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)在解決復(fù)雜技術(shù)問題時(shí)的創(chuàng)新思維。

從數(shù)據(jù)需求角度來看，Blok 已經(jīng)確定了不同類型公司的最低數(shù)據(jù)門檻。對于 B2C 公司，他們需要數(shù)萬個(gè)客戶的數(shù)據(jù)，而不是數(shù)十萬或數(shù)百萬，但需要數(shù)萬才能處于良好位置。對于 B2B 公司，由于收集的數(shù)據(jù)更多，所以需要的是數(shù)千個(gè)客戶的數(shù)據(jù)。這種相對較低的數(shù)據(jù)門檻，使得更多的中小型公司也能受益于 Blok 的技術(shù)。

Blok 的價(jià)值不僅僅局限于產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，而是設(shè)計(jì)為跨功能使用，覆蓋整個(gè)組織的不同團(tuán)隊(duì)。這種全方位的應(yīng)用場景體現(xiàn)了 AI 驅(qū)動測試平臺的真正價(jià)值。

在營銷團(tuán)隊(duì)的應(yīng)用中，Blok 可以進(jìn)行轉(zhuǎn)換率優(yōu)化（CRO），在著陸頁、注冊流程或廣告信息上運(yùn)行預(yù)上線測試模擬。同時(shí)，它還能進(jìn)行信息驗(yàn)證，與虛擬用戶測試不同的內(nèi)容變體或行動號召措辭。這種能力讓營銷團(tuán)隊(duì)能夠在大規(guī)模投放前就優(yōu)化關(guān)鍵轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)。

對于產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)來說，Blok 的應(yīng)用更加直接和核心。在入職優(yōu)化方面，團(tuán)隊(duì)可以在實(shí)施前評估哪些流程能增加用戶激活。在功能采用方面，可以預(yù)測用戶更可能與哪些功能變體互動。這種預(yù)測能力讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠更有信心地推出新功能。

設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)也能從 Blok 中獲得巨大價(jià)值。他們可以在設(shè)計(jì)概念上獲得早期輸入，節(jié)省可用性研究或真實(shí)用戶招募的時(shí)間成本。這種原型反饋能力對于設(shè)計(jì)迭代特別有價(jià)值，因?yàn)樗軌蛟谠O(shè)計(jì)變?yōu)榇a之前就發(fā)現(xiàn)潛在問題。

我發(fā)現(xiàn) Blok 的跨團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用價(jià)值在于它解決了組織中的一個(gè)根本性問題：如何讓不同團(tuán)隊(duì)基于相同的用戶理解來做決策。傳統(tǒng)上，產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、營銷團(tuán)隊(duì)往往基于不同的假設(shè)和數(shù)據(jù)來源做決策，這種分散的決策方式經(jīng)常導(dǎo)致用戶體驗(yàn)的不一致。

Blok 通過提供統(tǒng)一的用戶行為模擬平臺，讓所有團(tuán)隊(duì)都能基于相同的用戶行為模型來測試和驗(yàn)證自己的想法。這種統(tǒng)一性不僅提高了決策質(zhì)量，還減少了團(tuán)隊(duì)間的溝通成本和協(xié)調(diào)復(fù)雜度。

更重要的是，Blok 讓每個(gè)團(tuán)隊(duì)都能獨(dú)立進(jìn)行測試，而不需要爭奪有限的真實(shí)用戶流量。這種”無限測試”的能力從根本上改變了組織內(nèi)部的實(shí)驗(yàn)文化，讓更多的想法能夠得到驗(yàn)證，讓創(chuàng)新的門檻大大降低。

與傳統(tǒng)測試工具的競爭對比

在了解 Blok 的競爭環(huán)境時(shí)，我發(fā)現(xiàn)他們面對的不僅僅是傳統(tǒng)的 A/B 測試工具，而是整個(gè)產(chǎn)品決策方法論的競爭。這種競爭的深度和復(fù)雜性遠(yuǎn)超表面的功能對比。

在傳統(tǒng)的競爭對手方面，Optimizely 和 Amplitude 等工具確實(shí)在做一些出色的工作，但它們更多是反應(yīng)性的。當(dāng) Marlon Nichols 說 Blok 正在通過提供預(yù)測性測試層超越它們時(shí)，他指出了一個(gè)關(guān)鍵差異：時(shí)間維度的不同。傳統(tǒng)工具告訴你過去發(fā)生了什么，Blok 告訴你未來可能發(fā)生什么。

在內(nèi)容相關(guān)的領(lǐng)域，也有一些公司在做類似的工作，能夠基于用戶檔案預(yù)測不同客戶對不同類型文案的行為反應(yīng)。但 Blok 選擇不進(jìn)入廣告空間，因?yàn)樵趧?chuàng)始人看來，廣告領(lǐng)域涉及一些隱私問題，這與他們的價(jià)值觀不符。

Tom Charman 在訪談中提到，他們看到了一些非常早期階段的公司與他們類似，但感覺只是最近才到達(dá)技術(shù)剛好跟上一個(gè)真正大問題的點(diǎn)。這是一個(gè)他們想要很長時(shí)間解決的真正大問題，但只是剛好到達(dá)現(xiàn)在實(shí)際上可以解決它的點(diǎn)。這就是為什么他認(rèn)為在接下來的 12 到 18 個(gè)月里，這可能會成為一個(gè)相當(dāng)熱門的領(lǐng)域。

從技術(shù)護(hù)城河的角度來看，Blok 的優(yōu)勢不僅在于技術(shù)本身，更在于他們對用戶行為建模的深度理解。這種理解來自于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在多個(gè)領(lǐng)域的跨界經(jīng)驗(yàn)：從國家安全的行為建模到消費(fèi)級產(chǎn)品的大規(guī)模應(yīng)用，從學(xué)術(shù)研究到商業(yè)實(shí)踐。

我認(rèn)為 Blok 最大的競爭優(yōu)勢在于它們解決問題的方法論。他們不是在現(xiàn)有的 A/B 測試框架內(nèi)進(jìn)行漸進(jìn)式改進(jìn)，而是重新定義了問題本身：從”如何更好地進(jìn)行 A/B 測試”轉(zhuǎn)向”如何在不需要 A/B 測試的情況下做出更好的產(chǎn)品決策”。

這種范式轉(zhuǎn)換的價(jià)值在于，它不僅解決了現(xiàn)有方法的效率問題，還解決了風(fēng)險(xiǎn)問題、成本問題和文化問題。當(dāng)團(tuán)隊(duì)不再需要在真實(shí)用戶身上進(jìn)行試錯(cuò)時(shí)，他們可以更大膽地創(chuàng)新，更快速地迭代，更精確地決策。

商業(yè)模式與增長策略分析

Blok 的商業(yè)模式體現(xiàn)了對 SaaS 領(lǐng)域深度理解和對自身價(jià)值主張的清晰認(rèn)知。作為一個(gè) SaaS 產(chǎn)品，他們采用訂閱制模式，但同時(shí)還在平衡計(jì)算成本的考慮，這反映了 AI 驅(qū)動產(chǎn)品的特殊性質(zhì)。

在集成難度方面，Blok 選擇了最簡化的路徑。根據(jù) Tom Charman 的說法，集成過程”超級簡單”，只需要幾行代碼，然后就可以開始工作。整個(gè)過程只需要幾天時(shí)間，一旦設(shè)置完成，幾天內(nèi)就開始獲得結(jié)果并交付真正的價(jià)值。這種低摩擦的集成策略是 SaaS 產(chǎn)品成功的關(guān)鍵因素。

在客戶獲取策略上，Blok 目前主要依靠口碑傳播。考慮到他們還處于相對早期階段，這種有機(jī)增長的方式特別有價(jià)值。候補(bǔ)名單每月 30-40% 的增長率，在沒有任何營銷推廣的情況下純粹通過口碑實(shí)現(xiàn)，這說明產(chǎn)品確實(shí)解決了真實(shí)存在的痛點(diǎn)。

公司的收入目標(biāo)是今年達(dá)到中位數(shù)百萬美元，這個(gè)目標(biāo)既不過于激進(jìn)，也不過于保守，體現(xiàn)了對市場機(jī)會的現(xiàn)實(shí)評估?？紤]到他們的目標(biāo)客戶主要是 B2B 企業(yè)，這種收入水平意味著他們需要獲得相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)客戶，這也解釋了為什么他們選擇謹(jǐn)慎地?cái)U(kuò)大客戶群。

在定價(jià)策略上，雖然具體價(jià)格沒有公開，但可以推斷 Blok 需要在提供價(jià)值和控制計(jì)算成本之間找到平衡。AI 驅(qū)動的產(chǎn)品往往面臨計(jì)算成本隨使用量增長的挑戰(zhàn)，這要求公司在定價(jià)策略上更加精細(xì)化。

從長期的商業(yè)模式發(fā)展來看，Blok 有巨大的擴(kuò)展空間。一旦他們在產(chǎn)品測試領(lǐng)域建立了強(qiáng)勢地位，就可以將同樣的技術(shù)應(yīng)用到更多領(lǐng)域，如安全、營銷自動化、客戶服務(wù)等。這種平臺化的發(fā)展路徑為公司提供了多元化的增長機(jī)會。

對產(chǎn)品開發(fā)行業(yè)的深遠(yuǎn)影響

Blok 的出現(xiàn)代表了整個(gè)產(chǎn)品開發(fā)行業(yè)正在經(jīng)歷的深刻變革。這種變革的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出技術(shù)層面，深入到組織文化、決策流程和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的各個(gè)方面。

首先，Blok 正在重新定義”實(shí)驗(yàn)文化”的含義。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)文化要求團(tuán)隊(duì)具備統(tǒng)計(jì)學(xué)知識、耐心等待結(jié)果、接受失敗風(fēng)險(xiǎn)。但在 Blok 的模式下，實(shí)驗(yàn)變成了一種輕量級、無風(fēng)險(xiǎn)、即時(shí)反饋的活動。這種轉(zhuǎn)變將讓更多非技術(shù)背景的團(tuán)隊(duì)成員能夠參與到產(chǎn)品決策中來，從根本上改變組織的決策結(jié)構(gòu)。

其次，這種技術(shù)正在重新定義產(chǎn)品開發(fā)的時(shí)間線。當(dāng) Olivia Higgs 說”我們將周壓縮為小時(shí)”時(shí)，她不僅僅是在描述效率的提升，而是在描述一種全新的產(chǎn)品開發(fā)節(jié)奏。在這種新節(jié)奏下，產(chǎn)品迭代的速度將大大加快，市場響應(yīng)能力將顯著提升，整個(gè)行業(yè)的競爭格局可能因此發(fā)生改變。

第三，Blok 的技術(shù)為小團(tuán)隊(duì)提供了與大公司競爭的新武器。傳統(tǒng)上，只有擁有大量用戶流量的公司才能進(jìn)行有效的 A/B 測試。但 Blok 的虛擬用戶模擬讓小公司也能獲得同樣質(zhì)量的用戶洞察，這種民主化的趨勢將重新平衡行業(yè)競爭力。

第四，這種技術(shù)正在推動產(chǎn)品開發(fā)從”大膽假設(shè)、小心驗(yàn)證”轉(zhuǎn)向”精確預(yù)測、快速行動”。當(dāng)團(tuán)隊(duì)能夠準(zhǔn)確預(yù)測用戶行為時(shí)，他們可以更大膽地進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，同時(shí)承擔(dān)更少的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)-收益比的改變將鼓勵更多的產(chǎn)品創(chuàng)新。

最后，Blok 的成功可能會催生一個(gè)全新的行業(yè)分工。未來可能會出現(xiàn)專門的”虛擬用戶建模師”、”行為預(yù)測分析師”等新職業(yè)，整個(gè)產(chǎn)品開發(fā)的專業(yè)分工將更加精細(xì)化。

從更宏觀的角度來看，Blok 代表的這種技術(shù)趨勢正在將產(chǎn)品開發(fā)從一門藝術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T科學(xué)。雖然創(chuàng)意和直覺仍然重要，但數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策將變得更加精確和可靠。這種轉(zhuǎn)變不僅會提高產(chǎn)品質(zhì)量，還會降低產(chǎn)品失敗的概率，從而提高整個(gè)行業(yè)的資源使用效率。

盡管 Blok 在技術(shù)創(chuàng)新方面取得了顯著進(jìn)展，但他們面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)也同樣值得深入分析。這些挑戰(zhàn)不僅關(guān)系到 Blok 自身的發(fā)展，也反映了整個(gè) AI 驅(qū)動產(chǎn)品測試領(lǐng)域的技術(shù)前沿問題。

最核心的挑戰(zhàn)是用戶行為建模的準(zhǔn)確性問題。雖然 AI 可以模擬大量用戶行為模式，但真實(shí)的人類行為往往包含很多非理性、情感化的因素，這些因素很難完全通過數(shù)據(jù)和算法來捕捉。Tom Charman 在訪談中提到，他們正在研究如何將心理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整合到行為建模中，這是一個(gè)極其復(fù)雜的跨學(xué)科問題。

Blok 的用戶行為模擬基于歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有用戶群體，這可能會強(qiáng)化現(xiàn)有的用戶偏見，忽略潛在的新用戶群體。如果一個(gè)產(chǎn)品的歷史用戶主要來自特定的人口統(tǒng)計(jì)群體，那么基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型可能無法準(zhǔn)確預(yù)測其他群體的行為。這種局限性可能會讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在不知不覺中排除某些用戶群體，加劇數(shù)字鴻溝。

第二個(gè)重要挑戰(zhàn)是計(jì)算成本的控制。AI 驅(qū)動的用戶模擬需要大量的計(jì)算資源，特別是當(dāng)需要模擬大量不同用戶角色和復(fù)雜交互場景時(shí)。如何在保證模擬質(zhì)量的同時(shí)控制成本，是 Blok 需要持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵問題。這也解釋了為什么他們在商業(yè)模式中特別強(qiáng)調(diào)需要平衡計(jì)算成本。

數(shù)據(jù)隱私和安全是另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。雖然 Blok 選擇了基于合成數(shù)據(jù)的方法來避免直接處理個(gè)人信息，但如何確保從原始數(shù)據(jù)中提取的行為模式不會泄露用戶隱私，仍然是一個(gè)需要持續(xù)關(guān)注的問題。他們正在探索的零知識證明和數(shù)據(jù)飛地技術(shù)，雖然有前景，但在工程實(shí)現(xiàn)上仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

模型的泛化能力也是一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。不同行業(yè)、不同文化背景、不同產(chǎn)品類型的用戶行為模式存在顯著差異。如何構(gòu)建既能準(zhǔn)確反映特定用戶群體特征，又具備足夠泛化能力的模型，是 Blok 技術(shù)團(tuán)隊(duì)需要解決的核心問題。

在未來發(fā)展方向上，Blok 有幾個(gè)值得關(guān)注的技術(shù)演進(jìn)路徑。首先是模型的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力。目前的模型主要基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但理想的系統(tǒng)應(yīng)該能夠根據(jù)最新的用戶行為模式實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化模擬效果。

其次是多模態(tài)交互的模擬能力。隨著語音、手勢、眼動等交互方式的普及，Blok 需要將這些新的交互模式納入到用戶行為模擬中。這不僅需要技術(shù)上的突破，還需要對人機(jī)交互理論的深度理解。

第三是跨平臺和跨設(shè)備的用戶行為建?！，F(xiàn)代用戶往往在多個(gè)設(shè)備和平臺上使用同一個(gè)產(chǎn)品，如何構(gòu)建統(tǒng)一的跨平臺用戶行為模型，是一個(gè)具有重要商業(yè)價(jià)值的技術(shù)挑戰(zhàn)。

最后，Blok 需要考慮如何將新興的 AI 技術(shù)（如大語言模型、多模態(tài)模型）整合到他們的用戶行為模擬系統(tǒng)中。這些新技術(shù)可能為用戶行為預(yù)測提供新的可能性，但也需要 Blok 持續(xù)投入研發(fā)資源來探索和驗(yàn)證。

行業(yè)競爭格局的演進(jìn)預(yù)測

基于對 Blok 的深入分析和對整個(gè)產(chǎn)品測試行業(yè)的觀察，我對未來的競爭格局演進(jìn)有一些前瞻性的思考。這種演進(jìn)不僅會影響現(xiàn)有玩家的市場地位，還可能催生全新的市場細(xì)分和商業(yè)模式。

首先，我預(yù)測傳統(tǒng)的 A/B 測試工具提供商將面臨嚴(yán)重的轉(zhuǎn)型壓力。Optimizely、Amplitude 等公司如果不能快速整合預(yù)測性測試能力，可能會逐漸被邊緣化。但這些公司的優(yōu)勢在于他們擁有大量的現(xiàn)有客戶和數(shù)據(jù)資源，如果能夠成功轉(zhuǎn)型，仍然具備強(qiáng)大的競爭力。

其次，我預(yù)期會有更多的大型科技公司開始布局這個(gè)領(lǐng)域。Google、Microsoft、Adobe 等公司都有動機(jī)開發(fā)類似的能力來增強(qiáng)他們現(xiàn)有的產(chǎn)品開發(fā)工具套件。這種競爭可能會推動整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，但也會給 Blok 這樣的初創(chuàng)公司帶來更大的競爭壓力。

第三，我認(rèn)為會出現(xiàn)更多專注于特定垂直領(lǐng)域的競爭者。比如專門針對電商、金融科技、醫(yī)療保健等特定行業(yè)的用戶行為模擬工具。這種專業(yè)化的趨勢可能會讓市場變得更加細(xì)分，但也為像 Blok 這樣的通用平臺提供了差異化競爭的機(jī)會。

第四，我預(yù)測開源社區(qū)也會在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。隨著相關(guān)技術(shù)的成熟，可能會出現(xiàn)開源的用戶行為模擬框架，這將降低進(jìn)入門檻，但也會加劇競爭。Blok 需要在開源趨勢和商業(yè)價(jià)值之間找到平衡。

從投資角度來看，我認(rèn)為這個(gè)領(lǐng)域?qū)⑽嗟娘L(fēng)險(xiǎn)投資關(guān)注。隨著 Blok 等先行者證明了商業(yè)模式的可行性，更多的資本將進(jìn)入這個(gè)市場，推動技術(shù)創(chuàng)新和市場擴(kuò)張。但這也意味著競爭將變得更加激烈。

在技術(shù)發(fā)展趨勢上，我預(yù)期未來的競爭將主要集中在幾個(gè)關(guān)鍵維度：模擬準(zhǔn)確性、計(jì)算效率、集成簡便性、隱私保護(hù)能力，以及行業(yè)特定的優(yōu)化程度。在這些維度上領(lǐng)先的公司將獲得競爭優(yōu)勢。

最重要的是，我認(rèn)為這個(gè)行業(yè)的發(fā)展將推動產(chǎn)品開發(fā)方法論的根本性變革。未來的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可能會將虛擬用戶測試作為標(biāo)準(zhǔn)工作流程的一部分，就像今天他們使用版本控制和持續(xù)集成一樣。這種方法論的變革將創(chuàng)造巨大的市場機(jī)會，但也要求所有參與者持續(xù)創(chuàng)新以適應(yīng)變化。?