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在數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)對用戶行為分析的需求日益增長，但傳統(tǒng)的分析工具往往只能提供表面的數(shù)據(jù)，無法深入洞察用戶的真實(shí)意圖與行為模式。如今，一群年輕的創(chuàng)業(yè)者通過創(chuàng)新的AI技術(shù)，正在重新定義產(chǎn)品分析的方式。

你有沒有想過，那些企業(yè)花重金購買的用戶分析工具，其實(shí)都在回答錯(cuò)誤的問題？傳統(tǒng)的產(chǎn)品分析告訴你”什么”發(fā)生了——有多少用戶點(diǎn)擊了按鈕，多少人完成了注冊，多少人在某個(gè)頁面停留了多長時(shí)間。但它們從來不告訴你最關(guān)鍵的”為什么”——為什么用戶會離開，為什么轉(zhuǎn)化率突然下降，為什么某個(gè)功能沒人用。

當(dāng)我了解到一群平均年齡只有21歲的年輕創(chuàng)業(yè)者，在短短幾天內(nèi)就從Y Combinator、General Catalyst等頂級投資機(jī)構(gòu)手中拿到500萬美元融資時(shí)，我意識到他們可能找到了一個(gè)真正的痛點(diǎn)。這家叫Human Behavior的公司，正試圖用AI徹底改變企業(yè)理解用戶行為的方式。他們的方法聽起來簡單得令人懷疑：讓AI直接”觀看”用戶使用產(chǎn)品的錄像，然后自動分析出用戶的真實(shí)意圖和行為模式。

在深入研究他們的故事后，我發(fā)現(xiàn)這個(gè)看似簡單的想法背后，隱藏著對整個(gè)產(chǎn)品分析行業(yè)的深刻洞察。這些年輕人可能正在解決一個(gè)困擾了無數(shù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)多年的根本性問題：如何真正理解用戶。

傳統(tǒng)產(chǎn)品分析的根本缺陷

我一直覺得現(xiàn)在的產(chǎn)品分析工具存在一個(gè)根本性矛盾。Mixpanel、Amplitude這些公司建立了龐大的商業(yè)帝國，承諾幫助企業(yè)理解用戶行為，但它們的方法本質(zhì)上是倒退的。你需要預(yù)先知道要追蹤什么，然后手動設(shè)置事件監(jiān)聽器，才能獲得數(shù)據(jù)。這就像是在還沒看到用戶行為之前，就要猜測他們會做什么。

更糟糕的是，這種方法需要大量的工程資源。每當(dāng)產(chǎn)品發(fā)生變化時(shí)，開發(fā)團(tuán)隊(duì)就必須重新配置分析系統(tǒng)。每個(gè)按鈕、每個(gè)交互都需要單獨(dú)的代碼來追蹤。我見過太多產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)把大量時(shí)間浪費(fèi)在配置這些追蹤代碼上，而不是真正去理解用戶需求。Human Behavior的創(chuàng)始人Amogh Chaturvedi在訪談中提到：”傳統(tǒng)分析的方式是你必須自己設(shè)置事件監(jiān)聽器和追蹤器，當(dāng)你的應(yīng)用發(fā)生變化時(shí)，你基本上要重新設(shè)計(jì)整個(gè)分析系統(tǒng)，這相當(dāng)煩人。”

另一個(gè)問題是會話回放工具。PostHog、LogRocket這些公司可以錄制用戶的完整操作過程，但這創(chuàng)造了另一個(gè)極端：信息過載。想象一下，你的產(chǎn)品每天有成千上萬的用戶，每個(gè)用戶會話都被完整錄制下來。面對這堆積如山的視頻數(shù)據(jù)，產(chǎn)品經(jīng)理根本不可能逐一觀看分析。即使你有時(shí)間看，也很難從個(gè)別案例中提取出有意義的模式和趨勢。

這就形成了一個(gè)奇怪的現(xiàn)象：要么你有聚合數(shù)據(jù)但缺乏上下文，要么你有豐富的上下文但無法規(guī)?；治?。企業(yè)被迫在”看到森林但看不見樹木”和”看到樹木但看不見森林”之間做選擇。Human Behavior的三位創(chuàng)始人——20歲的Amogh Chaturvedi、22歲的Skyler Ji和22歲的Chirag Kawediya——正是在經(jīng)歷了這種痛苦后，決定尋找一種全新的解決方案。

他們之前的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目Dough是一個(gè)電商會計(jì)工具，在使用各種分析工具的過程中，他們發(fā)現(xiàn)了這個(gè)行業(yè)的根本問題?？蛻舨粩嘣儐柾粋€(gè)問題：為什么某些產(chǎn)品賣得好，某些賣得不好？傳統(tǒng)的會計(jì)和分析工具能告訴你銷售數(shù)字，但回答不了背后的原因。這種挫敗感最終催生了Human Behavior的想法。

AI觀察用戶的革命性方法

Human Behavior的核心洞察非常簡單，但執(zhí)行起來卻極其復(fù)雜：既然人類可以通過觀看用戶會話錄像來理解用戶行為，為什么不能訓(xùn)練AI來做同樣的事情？這個(gè)想法的天才之處在于，它將人類最擅長的能力——模式識別和行為理解——與AI最擅長的能力——大規(guī)模數(shù)據(jù)處理——結(jié)合起來。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，他們使用視覺AI模型（主要是Google的Gemini）來”觀看”用戶會話回放。這些AI不僅能識別用戶點(diǎn)擊了什么、訪問了哪個(gè)頁面，更重要的是能理解用戶的意圖和情緒狀態(tài)。比如，AI能識別出用戶在某個(gè)表單上反復(fù)點(diǎn)擊提交按鈕——這種”憤怒點(diǎn)擊”通常表明用戶遇到了技術(shù)問題或者感到困惑。

從產(chǎn)品體驗(yàn)角度看，Human Behavior讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠用自然語言提問。比如你可以問：”顯示所有在購物車頁面停留超過2分鐘但最終放棄購買的用戶會話。”AI會自動搜索所有相關(guān)的會話錄像，并提供分析結(jié)果。這種交互方式徹底改變了產(chǎn)品分析的工作流程，從需要技術(shù)專家配置復(fù)雜查詢，變成任何人都能直接提出業(yè)務(wù)問題。

他們的客戶包括Delve、Conduit等快速增長的Series A和B輪公司。這些公司每天會收到AI生成的摘要郵件，突出顯示哪些功能被使用了、出現(xiàn)了哪些bug、哪些用戶流失了。更重要的是，這些洞察都基于對真實(shí)用戶行為的觀察，而不是預(yù)設(shè)的假設(shè)。

在技術(shù)挑戰(zhàn)方面，最大的難點(diǎn)是規(guī)?；幚怼kyler Ji在訪談中提到：”一些客戶每天有上百萬個(gè)會話，特別是那些高流量的電商網(wǎng)站。”這需要復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施來處理如此大量的視頻數(shù)據(jù)，同時(shí)保證AI分析的準(zhǔn)確性和速度。他們還面臨大語言模型的幻覺問題，需要建立驗(yàn)證機(jī)制來確保分析結(jié)果的可靠性。

有趣的是，這種方法的商業(yè)價(jià)值不僅體現(xiàn)在更好的產(chǎn)品洞察上，還能大幅降低工程成本。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)不再需要花費(fèi)大量時(shí)間配置事件追蹤，開發(fā)人員可以專注于構(gòu)建產(chǎn)品功能而不是分析基礎(chǔ)設(shè)施。一位客戶評價(jià)說：”Human Behavior讓我們能夠?qū)Ｗ⒂诤诵漠a(chǎn)品開發(fā)，而將AI的繁重工作交給他們處理。”

年輕創(chuàng)業(yè)者的成長軌跡

這三位創(chuàng)始人的背景和成長經(jīng)歷本身就是一個(gè)引人入勝的故事。Amogh Chaturvedi在20歲時(shí)從斯坦福大學(xué)輟學(xué)，Skyler Ji從加州大學(xué)伯克利分校輟學(xué)，而Chirag Kawediya則堅(jiān)持完成了芝加哥大學(xué)的學(xué)業(yè)。他們的相遇源于2023年Amogh組織的一個(gè)黑客住宅項(xiàng)目，當(dāng)時(shí)他剛完成斯坦福的大一學(xué)年，想找個(gè)借口和朋友一起生活和開發(fā)項(xiàng)目。

他們的第一次創(chuàng)業(yè)嘗試是Dough，一個(gè)電商會計(jì)工具。這個(gè)項(xiàng)目讓他們學(xué)到了寶貴的經(jīng)驗(yàn)，也暴露了他們早期的一些誤區(qū)。Amogh在訪談中坦率地反思：”我們總是試圖尋找想法，而不是讓想法自然地來到我們身邊。”他們曾經(jīng)嘗試過AI會計(jì)工具、電商新銀行等各種”聽起來很酷”的概念，但都缺乏真正的個(gè)人聯(lián)系和深度理解。

Y Combinator的申請過程對他們來說是個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。他們前兩次申請都被拒絕了，YC的合伙人直接告訴他們”這些想法很糟糕”。但這種挫折反而讓他們更清楚地認(rèn)識到，成功的創(chuàng)業(yè)想法必須來自真實(shí)的痛點(diǎn)體驗(yàn)，而不是市場調(diào)研或者投資趨勢。

當(dāng)他們最終被YC接受時(shí)，實(shí)際上是基于”假設(shè)他們會快速轉(zhuǎn)向”的前提。果然，在進(jìn)入YC后，他們幾乎立即開始了新的方向探索。Human Behavior的想法就是在這個(gè)過程中誕生的。Amogh描述了那個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻：”我們在一家奶茶店坐了3小時(shí)，在白板上拋出各種想法。突然間，我朋友提到會話回放，說如果有AI能幫他分析這些視頻，他愿意付很多錢。”

這個(gè)想法的驗(yàn)證過程展現(xiàn)了他們的執(zhí)行力。在決定構(gòu)建任何產(chǎn)品之前，他們與超過100位產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人進(jìn)行了深度訪談，其中包括財(cái)富500強(qiáng)公司和獨(dú)角獸企業(yè)的決策者。他們的方法是持續(xù)的冷郵件外聯(lián)，每天發(fā)送500封郵件，使用四個(gè)不同的郵箱賬戶。這種”令人討厭但必要”的方法讓他們獲得了大量真實(shí)的市場反饋。

Y Combinator的經(jīng)歷對他們的影響是深刻的。Amogh說：”YC改變了我作為一個(gè)人，這不是夸張。”他們學(xué)會了專注于基本原則：構(gòu)建人們真正想要的東西，與客戶交談，專注于產(chǎn)品。這些聽起來簡單的概念，在實(shí)際執(zhí)行中卻需要不斷的紀(jì)律和提醒。他們還學(xué)會了精益實(shí)驗(yàn)的重要性——快速構(gòu)建、快速測試、快速迭代，而不是追求完美的產(chǎn)品。

融資背后的投資邏輯

Human Behavior在短短兩天內(nèi)完成500萬美元種子輪融資這一事實(shí)，反映了當(dāng)前投資界對AI應(yīng)用的極度樂觀，但更重要的是他們解決的問題的普遍性。General Catalyst領(lǐng)投，Paul Graham、Vercel Ventures和Y Combinator參投，這個(gè)投資者名單本身就說明了項(xiàng)目的質(zhì)量。

特別值得注意的是Paul Graham的參與。作為Y Combinator的聯(lián)合創(chuàng)始人，他很少直接投資個(gè)別公司，他的參與通常意味著對團(tuán)隊(duì)和想法的高度認(rèn)可。這種背書對一個(gè)平均年齡只有21歲的團(tuán)隊(duì)來說是巨大的信任票。

Amogh在談到融資時(shí)展現(xiàn)了超越年齡的商業(yè)成熟度：”我們本可以玩金融工程游戲，因?yàn)槲覀兊玫搅烁喙乐蹈叩膐ffer，但我們不想那樣做。”這種對長期價(jià)值而非短期估值最大化的關(guān)注，顯示了他們對構(gòu)建可持續(xù)企業(yè)的理解。

投資的時(shí)機(jī)也很關(guān)鍵?，F(xiàn)在的視覺AI模型終于達(dá)到了能夠準(zhǔn)確解析大規(guī)模會話回放的水平。正如Amogh所說：”這種技術(shù)遲早會被開發(fā)出來。我們決定現(xiàn)在就做，是因?yàn)镚emini還不夠好，視覺模型還沒有達(dá)到要求。’為什么是現(xiàn)在’的原因很簡單——模型剛剛好到足以做這件事。”

從商業(yè)模式角度看，Human Behavior面向的是一個(gè)巨大且不斷增長的市場。每家有用戶界面的公司都需要理解用戶行為，傳統(tǒng)解決方案的局限性創(chuàng)造了明顯的市場機(jī)會。他們的客戶主要是快速增長的Series A和B輪公司，這些公司有足夠的用戶數(shù)據(jù)來產(chǎn)生有意義的洞察，同時(shí)也有預(yù)算投資于更好的分析工具。

團(tuán)隊(duì)的技術(shù)背景也為投資者提供了信心。雖然他們年輕，但在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)方面有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。他們曾在斯坦福NLP組和芝加哥大學(xué)數(shù)據(jù)庫組進(jìn)行過視覺語言模型研究，這為商業(yè)化應(yīng)用提供了solid的技術(shù)基礎(chǔ)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)的挑戰(zhàn)與突破

從技術(shù)角度看，Human Behavior面臨的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)比表面看起來復(fù)雜。首先是數(shù)據(jù)處理的規(guī)模問題。當(dāng)你需要分析數(shù)百萬個(gè)用戶會話時(shí)，傳統(tǒng)的視頻處理方法根本無法應(yīng)對。他們必須開發(fā)專門的基礎(chǔ)設(shè)施來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)流，同時(shí)保證實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

會話回放的技術(shù)實(shí)現(xiàn)本身就很復(fù)雜。他們不是簡單地錄制屏幕視頻，而是重建DOM元素、XY坐標(biāo)位置、光標(biāo)移動軌跡等信息，然后用這些數(shù)據(jù)重新創(chuàng)建用戶交互的”視頻”。這種方法的優(yōu)勢是文件大小更小，處理速度更快，同時(shí)保護(hù)了用戶隱私。

AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化是另一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。視覺AI需要理解各種不同的網(wǎng)頁界面、交互模式和用戶行為。這需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和持續(xù)的模型改進(jìn)。他們使用Google的Gemini作為基礎(chǔ)模型，但還需要針對會話分析的特定需求進(jìn)行優(yōu)化。

準(zhǔn)確性是最大的挑戰(zhàn)之一。Skyler在訪談中提到：”Gemini有時(shí)會產(chǎn)生幻覺。”這在用戶行為分析中是不能接受的，因?yàn)殄e(cuò)誤的洞察可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的產(chǎn)品決策。他們必須建立驗(yàn)證機(jī)制和置信度評分系統(tǒng)，確保AI分析結(jié)果的可靠性。

隱私和合規(guī)也是重要考慮因素。雖然他們聲稱”技術(shù)上我們不是在觀看任何用戶，我們是在重建DOM元素”，但處理用戶行為數(shù)據(jù)仍然涉及復(fù)雜的隱私問題。他們已經(jīng)獲得了SOC2合規(guī)認(rèn)證，并建立了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)保護(hù)政策，包括數(shù)據(jù)保留政策和存儲安全措施。

集成的簡便性是他們的一個(gè)重要競爭優(yōu)勢。他們提供了與PostHog、LogRocket、Hotjar等現(xiàn)有會話回放工具的直接集成，企業(yè)不需要改變現(xiàn)有的技術(shù)棧就能使用Human Behavior。這種”即插即用”的方法大大降低了采用門檻。

從算法角度看，他們不僅要識別用戶的行為，還要理解行為背后的意圖。比如，區(qū)分”用戶在瀏覽產(chǎn)品信息”和”用戶遇到了加載問題而等待”。這需要復(fù)雜的上下文理解和模式識別能力。他們開發(fā)了專門的算法來識別”憤怒點(diǎn)擊”、購物車放棄、功能發(fā)現(xiàn)等關(guān)鍵行為模式。

產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)工作方式的革命

Human Behavior正在改變產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)日常工作的方式。傳統(tǒng)上，產(chǎn)品經(jīng)理需要花費(fèi)大量時(shí)間配置分析工具、創(chuàng)建儀表板、手動篩選數(shù)據(jù)來尋找洞察?，F(xiàn)在，他們可以直接用自然語言提出業(yè)務(wù)問題，AI會自動提供答案和相關(guān)的用戶會話錄像。

這種工作方式的轉(zhuǎn)變在實(shí)際使用中帶來了顯著的效率提升。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)不再需要提前預(yù)測需要追蹤什么行為，他們可以回溯性地探索任何行為模式。比如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率下降時(shí)，他們可以立即搜索”顯示所有在結(jié)賬頁面停留超過30秒但沒有完成購買的用戶”，快速找到問題所在。

用戶洞察的質(zhì)量也得到了提升。傳統(tǒng)分析工具只能告訴你有多少用戶離開了某個(gè)頁面，但Human Behavior能告訴你他們離開的具體原因——是因?yàn)榧虞d太慢、表單驗(yàn)證錯(cuò)誤、還是價(jià)格信息不清晰。這種深度的行為理解讓產(chǎn)品改進(jìn)變得更加精準(zhǔn)和有效。

bug發(fā)現(xiàn)和修復(fù)的流程也被優(yōu)化了。AI能自動識別用戶遇到的技術(shù)問題，比如表單提交失敗、頁面加載錯(cuò)誤等，并自動將相關(guān)的會話錄像附加到bug報(bào)告中。這讓開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠更快地重現(xiàn)和修復(fù)問題，而不需要產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)手動收集和整理用戶反饋。

客戶支持的效率也得到了提升。當(dāng)用戶報(bào)告問題時(shí)，支持團(tuán)隊(duì)可以立即查看該用戶的完整行為歷史，理解問題的上下文，提供更準(zhǔn)確的幫助。這種上下文理解能力大大減少了來回溝通的次數(shù)，提高了客戶滿意度。

功能優(yōu)先級決策變得更加數(shù)據(jù)驅(qū)動。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以看到用戶實(shí)際如何發(fā)現(xiàn)和使用新功能，哪些功能路徑最有效，哪些功能被忽視了。這種實(shí)際使用數(shù)據(jù)比用戶調(diào)研或A/B測試結(jié)果更加可靠，因?yàn)樗从车氖怯脩舻恼鎸?shí)行為而不是聲明的偏好。

行業(yè)競爭格局的變化

Human Behavior的出現(xiàn)對現(xiàn)有的產(chǎn)品分析生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成了真正的挑戰(zhàn)。Mixpanel、Amplitude這些傳統(tǒng)分析公司建立的護(hù)城河主要基于數(shù)據(jù)積累和集成生態(tài)，但如果AI能夠直接從會話錄像中提取洞察，這些優(yōu)勢可能會被削弱。

更有趣的是，Human Behavior可能重新定義了”產(chǎn)品分析”的邊界。傳統(tǒng)上，分析工具和會話回放工具是兩個(gè)獨(dú)立的類別，但Human Behavior將它們合并了。這種整合可能催生一個(gè)全新的產(chǎn)品類別，我稱之為”智能行為分析”。

從競爭策略角度看，Human Behavior采用了”從零開始用新技術(shù)構(gòu)建”的方法。正如Amogh所說：”對于一些現(xiàn)有公司來說，可能很難復(fù)制我們的產(chǎn)品，因?yàn)樗麄兊募軜?gòu)無法支持這種轉(zhuǎn)變而不從頭開始。”這種技術(shù)債務(wù)問題確實(shí)可能成為傳統(tǒng)公司的劣勢。

但現(xiàn)有玩家也不會坐以待斃。Mixpanel和PostHog都有資源和客戶基礎(chǔ)來開發(fā)類似的AI功能。關(guān)鍵問題是誰能更快地將這種技術(shù)推向市場，并獲得足夠的用戶數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和改進(jìn)AI模型。

新興的競爭可能來自意想不到的方向。大型科技公司如Google、微軟都有強(qiáng)大的AI能力和云基礎(chǔ)設(shè)施，他們可能將類似功能整合到現(xiàn)有的分析平臺中。開源社區(qū)也可能開發(fā)出替代方案，特別是在基礎(chǔ)AI模型變得更加商品化的情況下。

市場教育是所有玩家面臨的共同挑戰(zhàn)。企業(yè)需要理解為什么應(yīng)該從傳統(tǒng)分析方法轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動的行為分析。這需要大量的市場教育和成功案例展示。Human Behavior作為先行者，既有先發(fā)優(yōu)勢也有教育市場的責(zé)任。

對整個(gè)科技行業(yè)的啟示

Human Behavior的成功反映了一個(gè)更廣泛的趨勢：AI正在重新定義每個(gè)軟件類別。過去幾年，我們主要看到AI在內(nèi)容生成、對話系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用，但現(xiàn)在AI開始滲透到更深層的業(yè)務(wù)功能中，比如用戶行為分析、業(yè)務(wù)洞察等。

這種趨勢對創(chuàng)業(yè)者的啟示是：不要試圖構(gòu)建通用AI，而要尋找特定領(lǐng)域中AI能夠解決的具體問題。Human Behavior的成功不是因?yàn)樗麄兊腁I技術(shù)本身有多先進(jìn)，而是因?yàn)樗麄冋业搅艘粋€(gè)AI能夠產(chǎn)生巨大價(jià)值的具體應(yīng)用場景。

從投資角度看，這個(gè)案例顯示了投資者對”AI+傳統(tǒng)軟件類別”這種組合的興趣。每個(gè)現(xiàn)有的軟件類別都可能被AI重新定義，這為創(chuàng)業(yè)者和投資者創(chuàng)造了巨大的機(jī)會空間。關(guān)鍵是找到那些傳統(tǒng)方法存在根本性局限的領(lǐng)域。

年齡不再是創(chuàng)業(yè)的障礙，特別是在AI領(lǐng)域。這三位20歲出頭的創(chuàng)始人能夠獲得頂級投資者的認(rèn)可，說明在快速變化的技術(shù)環(huán)境中，新鮮的視角和對新技術(shù)的敏感度可能比傳統(tǒng)的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)更重要。

技術(shù)民主化的趨勢也很明顯。過去，開發(fā)復(fù)雜的AI應(yīng)用需要大量的專業(yè)知識和資源，但現(xiàn)在，三個(gè)大學(xué)生就能利用現(xiàn)有的AI模型構(gòu)建出有商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品。這種技術(shù)門檻的降低將加速AI應(yīng)用的創(chuàng)新和普及。

從商業(yè)模式角度看，Human Behavior展示了如何將AI能力轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值。他們沒有試圖構(gòu)建通用AI平臺，而是專注于解決一個(gè)具體的、高價(jià)值的業(yè)務(wù)問題。這種專注讓他們能夠快速獲得客戶認(rèn)可和收入增長。

未來發(fā)展的可能性與挑戰(zhàn)

Human Behavior的長期愿景遠(yuǎn)不止于會話分析。正如他們在材料中提到的，會話回放數(shù)據(jù)是一個(gè)”未開發(fā)的金礦”，可以支持多種應(yīng)用。他們的目標(biāo)是成為”會話回放領(lǐng)域的Datadog”，從同一個(gè)核心數(shù)據(jù)集衍生出數(shù)十種產(chǎn)品。

我認(rèn)為最有前景的擴(kuò)展方向包括自動化QA測試、嵌入式IT支持、甚至是瀏覽器代理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。想象一下，當(dāng)AI完全理解了用戶如何與軟件交互后，它可以自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)、預(yù)測用戶需求、甚至主動解決問題。Amogh在訪談中也提到了這些可能性：”AI助手彈出來說，’我覺得你在這里遇到了困難，你是想找這個(gè)頁面嗎？'”

技術(shù)挑戰(zhàn)仍然巨大。處理游戲行業(yè)的數(shù)據(jù)就是一個(gè)例子。Amogh承認(rèn)：”在視頻游戲中發(fā)生了太多事情，Gemini的工作方式是捕獲單獨(dú)的幀，所以這將是一個(gè)相當(dāng)有趣的工程挑戰(zhàn)。”每個(gè)垂直行業(yè)都有其特殊的需求和挑戰(zhàn)，擴(kuò)展到新領(lǐng)域需要大量的技術(shù)投入。

競爭壓力將不斷增加。一旦這種方法被證明有效，必然會有更多公司進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。保持技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢需要持續(xù)的創(chuàng)新和投入。數(shù)據(jù)優(yōu)勢可能成為關(guān)鍵的護(hù)城河——擁有更多高質(zhì)量用戶行為數(shù)據(jù)的公司能夠訓(xùn)練出更好的AI模型。

隱私法規(guī)的發(fā)展可能影響業(yè)務(wù)模式。隨著全球?qū)?shù)據(jù)隱私保護(hù)的要求越來越嚴(yán)格，用戶行為分析可能面臨更多限制。公司需要在提供有價(jià)值洞察和保護(hù)用戶隱私之間找到平衡。

市場成熟度是另一個(gè)考慮因素。目前的客戶主要是高增長的初創(chuàng)公司，但要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)成功，可能需要擴(kuò)展到更傳統(tǒng)的企業(yè)客戶。這些客戶通常有更復(fù)雜的需求、更嚴(yán)格的安全要求和更長的銷售周期。

我相信Human Behavior代表了產(chǎn)品分析的未來方向。當(dāng)AI能夠真正理解用戶行為時(shí)，產(chǎn)品開發(fā)將變得更加精準(zhǔn)和高效。用戶不再需要適應(yīng)軟件，軟件將學(xué)會適應(yīng)用戶。這種轉(zhuǎn)變的意義遠(yuǎn)超過技術(shù)本身，它將重新定義人機(jī)交互的方式。

從更廣闊的視角看，Human Behavior的成功驗(yàn)證了一個(gè)重要趨勢：AI的真正價(jià)值不在于替代人類，而在于增強(qiáng)人類的能力。通過讓AI處理大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的繁重工作，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以專注于創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)。這種人機(jī)協(xié)作模式可能是AI商業(yè)化的最佳路徑。?