价格由什么决定
最近在研究新的产品定价，有一些感触和更深入的理解
- 现在越来越多的人，意识到，对于一件商品的定价，无论是实体商品，还是虚拟商品，价格并不由成本决定，虽然在定价法中会有一个成本定价法则
- 关于价格：本质上是“价值”和“博弈”的结果，既不是完全由成本决定，也不是单纯由需求决定，而是多重力量交织的平衡
- 这里的多种力量，包括了成本、供需、价值、多方博弈等，且这些因素相互作用
- 成本在价格中，起到的最最核心作用是，它决定了一定的底线，但这个底线在不同的战略阶段，可能定义是不一样的，比如滴滴打车在前期扩张烧钱补贴的阶段，以及最近的外卖大战
- 供需关系也很大程度上影响了价格，对于相对垄断市场，就可以制定更高的价格，获得更高的毛利，比如一些药品，完全竞争市场就很难有定价权，会很容易被市场左右。所以在定位理论里，为了创造新的“垄断”，就可以通过差异化定位的方式，找到一个全新的市场，创造新的参照系，实现类似的“垄断”效应，从而获得定价权
- 价值层面，除了功能价值，影响价格更重要的因素则是感知价值，比如品牌、设计、故事、体验、信任，都会让同样的东西价格倍增。除了感知价值，如果一个产品还有金融价值的属性，就会更强，比如茅台
- 价值层面还有一个特例，对于一些咨询类产品，如果能深入到业务的具体场景中，那么同样的能力，带来的价值又会不一样，华为花了40亿，请IBM做管理咨询，和一般的管理咨询不一样的地方在于，IBM的管理咨询需要深入到业务的场景细节，从而对华为进行了全方位的优化，这种价值就远高于普通的管理咨询。同理，对于一个AI咨询产品，如果能与相应的公司业务场景进行结合，对应的价值就会提升很多
- 博弈也是一个很有意思的点，对于同样的价格，不同的客户群体、不同场景，有可能成交的难度会完全不一样，这背后就是多方博弈带来的一些变化
- 最后总结下关于定价这个事：成本在很大程度上决定了底线，供需决定了市场格局与价格浮动范围，价值决定了溢价能力（包括功能价值、感知价值、金融价值与场景价值，这里的场景价值主要是指贴合业务细节的落地能力），最后博弈水平决定了成交能力
AI与公司业务加速
周四，和向阳、黄叔去参加43 Talk的一个AI沙龙，主题是关于Vibe Coding
我也从创业者和产品经理视角，分享了一个话题《Vibe Coding如何加速AI商业产品落地》
主要演示了自己在一些与业务有关的场景中，通过Vibe Coding来快速解决问题的一些示例
借着这个话题，在开始的时候，我也向大家，调研了一个我也非常好奇的问题，：AI现在非常厉害，能力进步也很神速，甚至对很多个人的工作效率都得到了极大的提升，但是如果从公司层面，你们认为AI对公司整体的业务助力或者加速的贡献是多少？
最后大致调研的情况，认为对整体有加速贡献或助力的比例，不超过20%，也就是大多数人仍然认为，目前AI对公司的业务加速和贡献，几乎是零
这一点还让我挺意外的，不过，想一想，似乎这也合乎情理，尤其是对于有传统业务的公司，其实内部的“包袱”和相关的制约是非常多的
从技术应用层面，真正要把AI在企业内部落地并实现真正的生产力提效，还有不少“最后一公里”的问题
比如，业务流程的整合问题，AI不能孤立运作，需要和现有系统、流程深度结合，这个整合过程其实比想象的复杂
再比如，组织文化的适应，很多公司可能还停留在传统的工作方式，绝大部分人对AI持观望或抵触态度，文化转型往往比技术转型更难
但也有做得好的，最近这几个月也看到了几家这样的公司，把AI与业务全流程进行结合与改造，整体的提效改善就非常明显
我们发现，能真正解决这个“最后一公里”的问题的人，往往需要具备这几个特质：对业务很懂、有决策权（人事权与财务权）、很懂AI
真正能同时符合这1个或多个这样特质的人，往往就是公司的一把手或二把手
而同时三者都具备的人，则寥寥无几了
这种情况下，创业公司反而可能比传统大公司更有优势
所以从这个角度看，20%这个数字就显得合理了，它反映的不只是技术应用的问题，而是一个复杂的组织转型问题
Vibe Coding
这两年，身上的职业标签，慢慢变成了：AI教育、AI营销
核心逻辑，就是通过AI的能力，再把之前擅长的领域和营销方法，再重塑一遍
这个过程，对AI的热爱和应用能力也在不断加强
AI对我个人，对业务的各方面，都起到了很大的加速，尤其是对于一个非技术人员，这些变化，还是很让人惊喜的
比如Vibe Coding，对我们这几年在AI相关的业务加速上，起到了很大的助力
一个很显著的改变就是，在一些典型场景，通过Vibe Coding，以前需要一周的时间才能完成的工作，现在往往只需要十几分钟，或者不到一个小时，就可以达到媲美以前一周的成果
不仅仅是时间效率，在质量上，通过Vibe Coding的协作，也比以前提升很多
整体来看，我的Vibe Coding主要在AI业务上的用途场景：业务管理效率工具、营销体验类工具、营销着陆页工具、官网类页面、AI产品的前后端原型设计
这些都是典型的低代码/无代码开发的应用场景，对技术实施的要求相对较低，但它更重要的意义则是，通过这种与业务场景把AI的能力融入，去切身感受AI带来的变化，可以更好的推动AI在更多、更复杂场景的应用
专业判断力
看到一个分享，说现在投资人，非常反感PPT是AI生成的项目，坚决不投连PPT都是AI生成的项目
这背后抵制的，其实是没有认真设计和校对，没有关于团队自身的思考和逻辑
AI有一种能力，这种能力是很快能生成一个看似不明觉厉的东西，比如方案、介绍、PPT
里面的用词、表达非常“高级”
但是，经不起细看，很多时候，也没法细看
有多次，团队给出的东西，一眼就能看出，充满了浓浓的“DS”味，但里面的内容和逻辑，却经不起业务的推敲，什么时候用AI，AI能帮我们到什么程度，什么时候可以信，什么时候不能信，我发现这背后，对一个人的考验还挺大的
AI很强，我们可以用它做很多事，但目前来看，它做不了所有的事
在很多重要的事情面前，它仍然需要我们来指导以及给与标准
这背后，需要的就是我们的专业判断力
否则，AI生成的那种看似不明觉厉的东西，你认为就可以交稿或者交付了，但其实但凡专业点的人，就能看成这是“垃圾”，这里的“垃圾”更多的，指的是不实用、不符合实际
要想达到这个要求，只有你成为“专家”才可以，才能指导AI帮你干活，最终达到你想要的水平
但这种“专家”，不一定非得需要经历很多的实践，更多的时候，核心是需要自己，真正的理解了它背后的基本逻辑与标准，这个时候才有可能让AI发挥真正的威力
面对一个新的任务，新的想法，新的需求时，我的做法一般有这样几步
- 基于经验、自己的思考，先初步梳理逻辑，可能是几句话，也可能是几个或十几个关键词，通过它们有一个初步的梳理
- 然后与AI（GPT-5、Claude 4.1）进行初步的沟通探讨，看看是否有遗漏的思考或者没有想到的地方，然后确保自己在心里有一个业务、想法或落地计划的初步的全景图，且符合实际业务情况的
- 这个时候再手动写一版，或语音输入让AI根据我的输出整理一版，然后才让AI做补充，我来判断它的补充是否合理，我来决定是否补充还是不补充
这样AI就相当于我的超级助理，而不是我的“免思考工具”
一只戴胜鸟
今天晨跑22公里，累计爬升396米。
在一段漫长的上坡途中，忽然出现了一只戴胜鸟，落在我正前方，不远不近。
我每前进一点，它便向前飞一段，
像是我的专属“配速员”
就这样，我们保持着这个节奏，
一路相伴了大概一公里，这种感觉非常奇妙。
我的呼吸随它的节拍变得轻快，双腿不再觉得沉重，
那段最难的上坡，反而成了最轻盈的一段，
直到快到坡顶，它飞向悬崖，停在岩石上回望。
那一刻，我的感受，跑步更像是一场和自然的对话。
人生的上坡路，不会永远有人领跑，真正的力量，还是你心里的那份自觉和对自由的渴望。