蚂蚁语雀:在线协同工具的叫好又叫座

更新时间:2023-04-16 09:12:02 作者:通达百科

采访、编辑|王与桐

协同工具在中国,怎样才能打破“叫好不叫座”的桎梏,是每个厂商都在思考的问题。

在2016年就出现雏形的「语雀」也一直在思考这个问题。成立到现在的6年间,中国在线协同赛道经历了萌芽、风口,也经历了行业遇冷、质疑,出现了Teambition被阿里收购、石墨被字节投资、Worktile转型做研发管理工具PingCode等一系列事件,但最近,协同办公赛道似乎又找到了新的突破点。

收费模式调整的表象下,是语雀想要通过商业化来证明产品价值的一次尝试。相较于早前版本,除了特色功能的增设和优化,「语雀」在此前10月24日举办的秋季知识大会上,还正式发布了「数字花园」和「语雀空间3.0」两个重大功能变化。

「语雀」由蚂蚁集团孵化,从2016年面向阿里产研团队推出的第一个以满足技术文档协作需求为主要目的的第一个版本,到经由团队不断打磨,成为一款在阿里和蚂蚁集团内部均得到广泛应用的知识管理工具,再到2018年产品正式面向市场开放,如今「语雀」已经拥有1200万用户,服务于8000+活跃团队组织以及1200+公益教育组织。

36氪采访了语雀产品负责人镜同,他思考了协同产品的本质,并提出“真正好的产品一定是能通过商业化证明价值”的观点。

以下是专访内容:

36氪:镜同您好,首先想请您简要介绍一下语雀成立的背景——语雀是如何从需求中来,慢慢成长到现在的?

镜同:语雀最早成立是在2016年。语雀创始人玉伯当时在蚂蚁体验技术部,这是一个以前端和设计为主的部门,承担了很多相互协同的角色。从PRD到设计到研发到后端再到测试,整个过程其实非常需要大家之间的配合,而文档的配合是众多配合里比较突出的一个。在面临文档需求时,我们发现当时市场上并没有和需求相匹配的工具。所以就有了一个想法,说是不是可以做一个适合于我们自己的程序员的产研协同工具。

所以我们先做了一个Markdown的编辑器,上线之后产品经理、产研协同的同事,都觉得用起来很舒服,协同变得很便利。同时因为两个原因,这个工具就在内部得到了广泛应用,一是它本身的用户体验还不错,二是文档本身有一定的扩散性,也就是就一篇文档会与同事分享、协作。

这个工具算是我们的初心。

在内部推广应用过程中,我们将产品打磨得比较成熟。在这个情况下,我们很希望在公域中验证我们整理文档的方法论,包括书写文档的效率是不是高、用户体验到底好不好。2018年,我们将这款产品开放给大众,当时的想法也挺朴素的,也没想过一定要在赛道里厮杀。

对外之后,产品势头比较好,所以到2019年我们尝试了一种简单的商业模式,即初级的团队语雀空间和语雀个人的收费版本。

发展到现在,我们现在大概有1,200万的用户,也有很多团队在用语雀来整理公司文档。我们从未没有改变记录、整理和分享的初心,只是服务的用户变多了,服务用户的场景变多了。

镜同:我们认为它不是一个大厂需求。

首先,很多小公司特别是一些创业公司,也有大量的文档需要处理,比如PRD(产品需求文档)、MRD(市场需求文档)。语雀并不想让一个公司从不写文档到写文档,而是帮助他们切换文档写作的方式。

其次,很多小公司实际上对各种工具使用所要求的极致性更高,这涉及迁移成本的问题。小公司使用工具的迁移成本较低,对体验的要求和迭代性的要求更高。他们可能会使用各个公司的拳头产品组合在一起作为公司的整体工具。

36氪:说到产研协同,其实就是B端的需求了。但在以往的介绍中我们可以看出,语雀同时面向B端和C端用户,那么对C端用户来说,“协同”是否不太重要?语雀产品是怎么有了ToB和ToC这两个方向的分化?以及在ToB和ToC两个业务发展方面有明显侧重吗?

镜同:的确,语雀初心是解决内部产研协同的问题,而支撑协同,有必备的产品原型要素,比如创作体验、整理体验等。没有一个好的创作编辑器,就没有好的整体模型,也就没有协同的基础。

首先,不分B、C,这个理念对于人、团队、组织来说是通用的。

其次,C端用户的协同需求也是比较强的,尽管相较于B端用户确实要少。比如,用户可以在语雀建立一个读书群,大家在工作表或数据表上参与读书打卡,这也是一种协同。

当然,核心还在于我们的产品有创作和整理的基础,所以才能服务好C端用户。

尽管最后我们分化出来两块业务,C端可能更侧重于服务笔记类场景,B端更侧重协作,但是知识记录、整理、分享的底层逻辑,以及产品的形态是一致的。

36氪:产研协同里具体痛点是什么,语雀是怎么去解决的?

镜同:这里面涉及很多公司会经常碰到的两个问题:

第一是信息不一致的问题。举例来讲,产品经理写好的PRD需要分发给设计师、架构师,大家在浏览该文档时,产品经理的上级在文档上做了修改,但这个修改没办法及时反馈到下游同事手中,会造成每个人手里的文档版本不一样的。而语雀通过文档里的协作留言就能解决这个问题。

第二是决策不一致的问题。决策是长时间、长周期的,过程中团队成员的意见、观点,包括重要的讨论内容可能由于时间久了就淡忘了,造成内容难以回溯。如果是线下,是需要有特定的会议笔记才能解决这个问题。而语雀文档有评审的功能,可以直接把要做的事情写下来,邀请相关负责人评审。这个评审是可以异步的,同时所有过程都是清晰的。

除此之外,语雀也能很好地解决方案宣讲、分享的问题。比如团队成员需要分享存储在知识库里的文档,我们有演示模式,可以直接进行文档演示,不需要专门再花时间去做PPT。

36氪:当企业/团队/个人遇到这些问题时,为什么不用市场上其他产品去解决?

镜同:这个问题相对复杂,考虑的因素包括基础体验和需求特性。产品有相关的功能并不足以保证它是一个好的工具。这涉及到体验的问题,比如打开大文档的速度。

另一个是特定的需求,比如我们打算自研产品时,产研团队是需要写代码块的,而当时市面上的其他产品并不能满足这个需求。

36氪:说到市场上的同类产品,目前国内做产研协同的有ONES、PingCode,做文档的有印象笔记、石墨,海外也有百亿美金独角兽Notion。在您看来,这个赛道的未来发展是怎样的,以及语雀的差异化优势是在什么方面?

而差异化,我们是更注重用户关于知识整理的全链路体验,也就是从知识记录到整理再到公开分享。语雀把这三件事情视作一件事,也就是所谓的知识管理3.0。

那么我们怎么搭建知识管理3.0的能力?着重从两个方面来看。一是产品在知识整理能力方面的强调,在知识库能力搭建上,语雀投入了大量的人力,目的是为了让团队以及个人用户的知识能够得到更好地沉淀和后续的重复利用[1];二是知识分享的特色,新产品“我的花园”,可以帮助用户公开文档分享给他人,让每个用户都能构建属于自己的花园,在这里持续学习、成长,结交志同道合的朋友。[2]

除此之外,针对协同,语雀更注重基于知识记录、整理的协同。在语雀,文档都储存在类似于中心化的分类空间里,这是以文档为中心而不是以IM为中心的协同。

最后,我们更在乎产品和用户之间的关系,也就是从用户身上看到新的需求,然后思考能不能更好地抽象需求、满足需求。

36氪:就满足用户需求而言,语雀是如何找准PMF(product-market-fit)的?在洞察用户新需求方面,语雀是怎样把需求抽象出来再进行产品迭代?

镜同:PMF概念本身,意味着不能像互联网早期跑马圈地一样,没有任何收入,但无限扩大用户量,导致支出很大。这对企业和行业来说都是不健康的。

现在我们看到,整个互联网,无论是移动还是PC,市场几乎已经见顶。所以我们要考虑的是公司的产品跟市场的匹配如何。也就是大家所付出的成本,是否然后能够支撑这个业务和团队健康发展。我认为PMF是一个动态的过程,不是说我们达到了或者没有达到。

我们这一届互联网人不能像过去一样讲大力出奇迹。所以我们在说PMF时要考虑我们应该满足哪类用户,我们需要创造有利可图的用户价值,大家彼此都是健康的才行。

再来讲需求洞察和抽象。我们了解需求主要有三个渠道:产品使用反馈、社群以及各大互联网平台的留言和社区讨论。前两个渠道每天会收到很多反馈。产品使用反馈多是比较明确的问题输入,社群和各大平台上主要是一些意见和建议。

怎么抽象,更多依赖于产品经理的专业能力。一是每天要看大量的用户反馈,要对用户需求有感知;二是需要采取非理性的方式把所有想法抽象出来。非理性是指,并非提某个问题的用户最多,就优先解决某个问题,而是理解问题背后的根本需求,看能否在现有的产品框架下找到解决办法,同时结合其对整个产品未来发展的价值进行综合判断。

新定价

99元和299元会员档之间的功能区别很少,主要是量的差别,比如后者每个月的流量更高。

我们没有太多针对功能点的付费,而是从功能加强的角度来做的。我们希望用户能够更好地体验产品,在真切感受到产品给他带来的实际价值之后达成付费行为。这也是为什么尽管我们团队会去监测产品的转化率,但肯定不会设定转化率越高就越好这样一个指标的原因。

镜同:在个人端,严格意义上讲是按照FaaS模式的思路在做的。相较而言,这种模式其实更适合中国大多数用户,因为它可以保证大多数用户在无须使用一些高级功能情况下,体验到产品的90%,并且可以一直用下去。直到有一天用户真的很需要高级功能,才付费。这样做可以保证我们的底层有更大的用户群,而其中在乎高级功能的用户,我们提供更多的服务。同时,这样也能让更多人用到语雀,创造更大的社会价值。

36氪:刚聊到了您对PMF的理解,以及语雀新定价的策略逻辑,感觉语雀比较符合硅谷所推崇的PLG(productleadsgrowth,产品驱动增长)模式?在您看来,PLG这套模式在中国是否走得通?如果能,其前提会是什么?

最重要的还有健康的商业模式,这才是对市场、对企业负责任的做法。

以上就是蚂蚁语雀:在线协同工具的叫好又叫座的相关介绍,希望能对你有帮助,如果您还没有找到满意的解决方式,可以往下看看相关文章,有很多蚂蚁语雀:在线协同工具的叫好又叫座相关的拓展,希望能够找到您想要的答案。

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