▶原文标题：《Retention Is All You Need——A New Gut-Check for Measuring AI Companies’ Retention》
▶原文链接：https://a16z.com/ai-retention-benchmarks/
▶编译：超算百科
领先的 AI 公司不一定存在用户留存问题，但在衡量上确实存在挑战。
许多按自助或按月付费的 AI 产品，同时面向个人用户和企业用户，导致留存率的基准难以界定。而随着大量“AI 游客”——那些注册后几个月就流失的用户——涌入，早期的留存曲线对长期趋势的指示作用，比起传统的 SaaS 或消费互联网公司，要弱得多。
通过对数百家 AI 公司进行分析，我们发现，将留存率和用户获取的计算基准从第 0 个月（M0）调整到第 3 个月（M3），可以帮助创始人更准确地把握长期留存的早期信号，评估产品与市场的契合度，预测单位经济效益，并做出更合理的市场投放决策。
我们认为，随着产品不断改进，并在服务型工作负载中释放价值，领先的 AI 公司未来的长期留存率甚至可能超过传统的 SaaS 和消费互联网公司。
为了更直观地说明这一点，让我们来分析曲线的变化规律。
解析AI留存曲线
为了研究新的 AI 增长动态如何影响留存，我们收集了数十家表现优异的 AI 公司的留存数据，并将其统一为总收入留存的报告方式。我们发现，按时间分组的收入留存可以拆解为几个明确的阶段：获取阶段（M0–M3）、留存阶段（M3–M6/9）、以及扩张阶段（M9 及以后）。
获取阶段（M0–3）
传统上，留存通常以新用户注册或激活为起点，即第 0 个月（M0）或第 1 个月（M1）。由于“AI 游客”的涌入，收入留存曲线通常会在初期出现下降，因为公司会流失那些非核心或仅抱着兴趣尝试的用户。曲线何时开始趋于平稳，主要取决于：（i）应用的适用范围有多广，以及（ii）公司如何设置产品的付费门槛。
大多数情况下，曲线在 M3 左右开始趋于平缓。具体时间对长期收入留存影响不大——只要曲线最终能稳定即可。但对于获取效率来说，具体时间就很关键（详见下文！）。
适用范围广的产品往往吸引更多抱着兴趣尝试的用户，尤其是价格较低时——大多数潜在用户愿意花 20 美元试用一个月。付费门槛严格的产品，会吸引大量付费用户，如果他们没有立即感受到价值，很快就会流失。相反，提供宽松免费额度的产品，其转化为付费的用户往往留存更好，M3 留存率更高。
留存与扩张阶段（M3–12+）
一旦某一用户群的曲线开始趋于平稳（我们称为 M3），大部分兴趣型用户已经流失，公司留下的多是发现了高价值使用场景、持续获得收益，并决定继续投入产品而非尝试竞争产品的用户。
在约 6–12 个月后，留存用户可能开始产生扩张行为，通常是通过增加新的工作流，公司可以通过基于使用量的定价或试用其他新产品来实现变现。
在 AI 原生公司中，我们还观察到一种罕见现象：所谓“微笑型”客户留存曲线，这意味着部分流失或低使用率的用户，会随着产品能力的提升重新回归或使用频率增加。ChatGPT 的留存曲线就是这一现象的典型例子。（如果将应用使用量也计入，我们可能会看到更明显的“微笑”趋势！）
综合来看：M12 / M3
这里就用到了我们的新公式：M3 代表在“AI 游客”流失后，企业的“真实”客户群体；M12 则反映这些忠实客户在标准一年周期内的行为。将 M12 除以 M3，可以衡量那些通过了游客流失考验（M3）的客户，在第一完整年中的表现，同时也能作为长期留存质量的早期预测指标。
目前，行业领先的用户自助订阅或按月付费 AI 公司，在这一指标上已经表现出色，这也是长期净收入留存率（NDR）超过 100% 的前瞻性信号。下面是我们基于数十家 ARR 超过 100 万美元的 AI 公司数据整理出的部分基准值。
当你的留存曲线趋于平稳，并开始出现早期扩张迹象时，会产生什么影响呢？如果把这一趋势延伸到 M12 之后，可以看到，随着时间推移，统计出的净收入留存率（NDR）会逐渐趋近于老用户群的水平。即便初期仍出现留存下降，整体平均值也会逐步上升至超过 100%，这一表现即使放在历史 SaaS 基准中也非常出色。
例如，假设你的收入留存曲线在 M12 时趋于平稳，并开始出现扩张。如果我们将留存情况延伸到 12 个月之后，就会发现，长期留存实际上可能远比 X 上的讨论所显示的要好。正如右侧表格所示，随着业务逐渐进入老用户群（进入其扩张阶段），整体净收入留存率（NDR）表现将明显改善。
如何使用这一分析
衡量产品与市场契合度
高留存率是产品能够持续提供可重复价值的关键信号。不过，根据你的计费方式，利用留存率衡量产品与市场契合度时需要注意一些细微差别。
- 按月合同：可以将留存曲线作为产品市场契合度的直接信号。按月付费的客户流失风险较高，如果他们能在 M3 之后仍然留存，那么很可能你的产品具有长期价值和粘性。
- 按年合同：不要仅凭高留存率产生安全感，因为这些客户已经被锁定。更应关注使用指标，如使用频率和功能采纳情况，从而了解产品的真实价值。用户初期的使用量可能在采用后短暂下降，但如前文所述，这一趋势应逐渐趋于平稳，并在几个月后有望回升。
市场投入扩张的可行性分析
在预测 5 年期 LTV/CAC 回报时，留存率是最关键的指标。没有高留存率，再多的市场投入也只是往漏水的桶里倒水而已。这也是为什么我们会在 M3 时跟踪“每位留存客户的获取成本”，用以衡量市场投入带来的是长期稳定用户，而非短期“游客”。如果你的留存曲线在 M3 之后仍明显下降，或者根本没有趋于平稳，这就是一个警示信号——说明初期让客户满意的努力，并没有转化为长期使用价值。
反之，如果曲线趋于稳定，你就能更可靠地预测单位经济效益，并可以更大胆地投入市场拓展。此外，当你有信心客户会长期留存时，也可以承受更长的回报周期。
这仅仅是个开始
正如我们与同事 David George 所讨论的，留存率是“爆款模型公司”（modelbusters）的核心组成部分——即那些增长速度远超预期、且持续时间更长的公司。随着越来越多的 AI 公司出现“微笑型”留存曲线，我们可能会看到留存率远超以往任何 SaaS 公司——推动规模化复利增长，实现成熟阶段的高利润潜力，并最终造就比以往更大、更持久的公司。
那么，规模化（ARR 超过 5 亿美元）时，我们有可能看到 150% 的净收入留存率（NDR）吗？答案在历史上可能第一次是肯定的。
