出品 | 白鲸出海编辑部
作者
| 殷观晓
编辑 | 李爽
大量创业者涌入 AI 创业时，有一个典型特征，虽然早已经进入移动互联网时代，但更容易出现新气象的平台，却是在 web 端，这体现在教育、图片&视频等多个领域。
原因主要有 2 个：
一是大多数的 AI 产品，并不直接 toC，最多也就是个人生产力工具，更多在 PC 场景，所以在 web 端会更方便一些；
另一个则主要是增长成本，AI 早期，多数产品都不知道自己有没有找到真正的用户需求，App 端的增长，除非走大运，否则自然量占比极少，需要真金白银去投放广告，风险太大。
这也就导致如果谁能把 AI App 的低成本增长做好，就拥有更多试错机会、也就有更大概率走向成功。这也是为什么我们一个 toB 的账号，之前一篇关于 17 岁高中生做 AI App 入账百万美元的稿子能有 10w+ 阅读量的原因，更详细的信息可参阅之前的选题《
17 岁高中生做 AI App，不到 4 个月入账百万美元，独立开发者迎来春天？
》。
而如果说年轻创业者还是主要在走社媒上发现趋势+借助网红分发产品的“常规”路子，老一辈创业者的操作则要更骚气一些。
之前，编辑部同事报产品异动的时候，有一款 App 很会搞噱头，叫做 Death Clock，用 AI 预测死亡时间，但当时我们也没多做他想。后来产品最高到了美国健康类 iOS 下载榜第 6，也不是什么了不得的成绩。直到最近，我们刷到产品背后顾问 Nikita
Bier 的一些分享，经过他一系列骚操作之后，这款产品的 CAC（用户获取成本）降到了 1 美元以下，这对健康类 App 来说还是很有难度的，根据行业信息，健康类 App 的获客成本在几美元到几十美元之间。从这个角度，Death Clock 具备了一定的观察价值。
Death Clock 最高排名，iOS 美国健康分类榜下载榜第 6 位，前后都是月流水百万美元、甚至大几百万美元的产品 | 图片来源：Nikita Bier X分享
AI 健康产品的社交式增长
如果是社交领域的创业者，多少应该有些熟悉 Nikita Bier，他的经历也算成功吧，创业做的2 个青少年匿名社交产品 tbh 和 Gas，先后被 Meta 和Discord 收购，tbh 在七八年前就卖了 1 亿美元，但确实 2 款产品因为方向比较敏感，被收购后也都以关闭收场。
但结局不论如何，这些经历让 Nikita Bier 对 toC 社交产品构建及增长积累了不少经验，甚至在 2024 年以 AI 健康产品 Death Clock 顾问的角色，将社交产品的增长经验复用到了增长难度非常高的健康赛道。
在 Nikita 看来，健康类产品是非常难做增长的，因为这类产品的
使用场景偏向于个人私下使用、而且偏向年长一些的用户
（这里应该是和他之前一直做的产品面向青少年受众对比），这两点特征导致健康类产品很难形成口碑传播，也就是说，每个用户都需要真金白银买来。
而根据我们对于健康类产品的观察，另一个难做的点在于，
用户使用这类产品的前提是需要建立很强的信任感。
例如我们之前去关注冥想类产品的时候发现，在美国这样的成熟市场，健康类产品的推广，已经上升到品牌向，例如 Calm 请的是詹姆斯来做营销活动，比拼的是高大上。当然，这些高成本对应的是获取用户信任后实现高流水，
美国 iOS 健康分榜畅销第 18 名左右的产品全球月流水都在百万美元级别
，这在非游戏 App 里绝对是吸金品类。
而 Nikita 这回则通过一些简单的骚操作，
给用户闷头使用的健康类产品赋予了社交互动的体验、引发用户口碑传播，并且借此进入了主流媒体视野实现品牌传播。
具体操作上，首先 Nikita 先把 App 名字改了，之前叫做 Most Days，Nikita 大手一挥改成了 Death Clock。在功能上，对应 App 名字，加入了一个基于调研问卷预测死亡日期的功能。
死亡日期预测 | 图片来源：Nikita Bier X
我们去测试了下产品，预测死亡日期，主要是通过年龄、性别、饮食和运动习惯、社会关系、身体检查、和几个常规的身体指标，例如胆固醇、血压等等来进行寿命预测，为了有足够的噱头，预测的死亡日期精准到日，但给用户用来分享的卡片虽然整体色调暗淡、但画风诙谐幽默，对冲了压抑感，在社媒上形成了一波与朋友比拼谁活得更久的“竞赛”。
用 Nikita 自己的话来说，
这是一波将 personal data 变成 shared story 的典型操作。
从增长层面，我们结合广大大的投放数据（渠道、展示估值）、以及点点的下载数据，Death Clock 的整体路径大概是先启动 ASA 投放，然后在社媒上（先 TikTok、后 Instagram）推热死亡日期预测的视频，同时继续投放 ASA 拿到下载，两波操作下来拿到一定成绩和一定社媒热度之后，在 2024 年 11 月 30 日被 Bloomberg 最先报道，然后各家媒体跟上。1 月份 Nikita 又用个人 IP 再造一波声量。一套组合拳下来，App 从上线至今一共拿下 60w 的下载。
娱乐化带来的流量、没能完成商业化落地
经过大半年的运营（产品在 2024 年中上线），Death Clock 在进入 2025 年之后，DAU 均值维持在 1.2 万左右的水平。上线至今总计产生了 13 万美元的收入，RPD 在 0.22 美元左右，这个数据在健康类 App 里面是相对较低的，例如前些日子比较火的 Cal AI，RPD 在 1.6 美元左右的水平、之前一直关注的一些睡眠类产品如华人团队做的 Shut Eye，RPD 也在 1.75 美元。对于健康类 App 来说，RPD 的理想数据应该在 1 美元以上。
结合其 IAP 以及美国用户的评分详情来看，产品存在不少问题。
我们从点点数据导出了 117 条来自美国用户的评价，
评分非常两极化
，1 星评价和 5 星评价分别占比 44% 和 39%，占比八成半。1 星评价的主要吐槽在于付费陷阱（3 天免费使用但即刻收取年费）、App 崩溃，5 星评价则主要在夸和朋友比较死亡日期的娱乐玩法、以及 UI。
Death Clock 内购项目情况 | 图片来源：点点数据
这些问题也反映在 IAP 项目上，Death Clock 的前几个内购项目都是年费或者打折年费，对于订阅 App 来说是比较少见的。
观察产品的话，我们发现 Death Clock 做得好的地方在于，注册到付费转化的环节，Death Clock 的设计是做好调查问卷等待死亡日期预测结果，同时给到现有习惯和更好生活习惯的预期寿命对比、以及预测用户变老的样子，来给用户多重“心里震撼”。
在心理上，其实是能够把用户向付费边缘狠狠推一把的，但稍微回到理性，在最后一个转化页面，App 提供的改善计划，
价值明显不足，全但不精准
（促使用户付费转化的最终一步是提供的“长寿计划”，分别涉及到的是营养补充剂、疾病筛选、就医建议、健康设备建议、以及行为习惯目标等等改善点）。IAP 项目以年费为主，或许真的与订阅页面的一些不当操作有关。
而在两极化的用户评价之外，一些更“冷静”的用户，也反映了不少产品力的问题。
大量用户反馈 App 崩溃、还有用户反映在自己没有糖尿病信息输入的前提下，App 给到了用户关于血糖的建议，这对于用户信任都是致命问题。
但却得到了购买血糖检测仪的建议 | 图片来源：点点数据
整体来看，Death Clock 的增长可圈可点，其中也能看到 Nikita 做了 10 年 toC 社交产品总结经验的实际落地，如他之前提到实现“逃逸速度”的关键经验，一次 App 会话触发 7 位新用户打开产品，又如果激活率足够高、注册流程较长也可以接受（接近 30 个问题的调研问卷来预测死亡日期已经给了用户足够高的离开成本），但是 App 本身的技术和能力貌似并不能让用户心甘情愿付费（这可能与创始人之前做了多年心理健康没能跑通市场，之后才转到生理健康方向有关）。
健康是一个太过于庞杂的问题，受到的影响因素太多，也许是选择了死亡日期预测的引子，导致解决方案大而全、但不够深，也导致了用户觉得“不值”。
在火了一阵之后，Death Clock 又到了健康分榜下载榜 200 名开外的状态，截至发稿前又投广杀回了 22 名，在成本足够低之后，收入所依靠的产品价值可能也需要再精准定位。
其实，AI 来了之火，toC 类产品里面，
健康方向算是有所斩获的。
之前我们报道过 4 个月拿到百万美元的 Cal AI，如今已经到了接近于月流水百万美元的水平（从 2024 年 7 月的 20 万美元月流水到 2025 年 1 月的 90 万美元月流水，翻了两番不止），又如国内团队做的 Stress Watch，每个月也有几百万人民币入账。而这 2 个 App 切入的问题都更细，计算食物的卡路里、监测人的压力水平，与视图以猎奇概念覆盖泛健康领域的 Death Clock 相比较，它们通过锚定更垂直的场景、提供更详细解决方案，也更容易给到用户一定的价值感。
2024年年初至今 Cal AI的全球
日流水变化 | 图片来源：
点点数据
如 Nikita 自己所说，初始锚定的用户群要足够精准、小不是问题。擅长增长的 Nikita 可以帮助产品起步，但可能无法帮助产品走得更远。概念创新距离商业成功，还有很长一段距离。
