叠加PLG和社区模式的「和鲸科技」获36氪首发

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产品体验推动增长（PLG）
以解放军总医院、协和医学院等头部的医疗客户为例，范向伟在采访中介绍到，医学的复杂性很高，数据智能也是刚需，但医生、研究人员普遍不具备专业的编程能力。ModelWhale可以通过低代码的简单易学的方式，最小化技能门槛，并通过协同能力，使IT、临床、研究等不同岗位的人才相互配合，通过背靠背的协作，实现数据应用的价值闭环。通过社区用户覆盖头部客户，再通过头部客户的实践，实现腰部客户的复制，成为了和鲸的业务增长的效率杠杆。
头部客户的成功落地，为其他的机构、企业提供了平台落地的背书与示范。基于头部机构知识库、案例库的沉淀，数据平台从产品到落地，也逐渐走向了标准化、普及化。范向伟对此介绍到，和鲸在和解放军总医院、协和医学院等头部医院的合作中，其实也是在共建算法库、知识库、案例库。头部机构的机器学习、人工智能的课程与案例，本身就是面向行业中的医生和学生的。目前和鲸与头部医院、头部药企共同组织的数据竞赛，每年覆盖的人数可达到上千人、几百家医院。
除了医疗、生命科学等科研场景，在企业场景中，数据平台不仅要面对大量IT系统的对接、打通需求，还要面对复杂的业务场景，这使得销售成本、实施成本、研发成本都很高。如果产品无法定位到精准的应用场景、用户人群，无法用可控的成本满足客户需求，实现数据价值的落地，那么数据平台产品的采购、复购的成功率就会很低，研发和分销也无法实现提速，这会形成一种恶性循环。
数据科学平台的选型和落地，有着很高的复杂性和实施风险，客户的产品选型是高度谨慎的，公司在头部客户在选型和落地上的经验积累，提升了公司标准产品的服务能力和规模商用的影响力。公司表示，目前和鲸科技已在气象、医疗、科研、能源、金融等领域实现了部分头部客户的覆盖与转化，以及高比例的复购与增购。

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产品体验推动增长（PLG）
坚持PLG路线，和鲸社区成为留住客户的流量池SLG（销售驱动增长）卖软件靠的是销售渠道，而PLG（产品主导型增长）更注重用户和产品，通过产品自身实现获客。此模式获客成本低、增长速度快、迭代效率高，典型公司比如Atlassian、Canva、Zoom等。PLG对产品研发与市场营销，都提出了很高的要求，中国目前能够面向头部客户，走通PLG的企业仍是少数。
随着企业对成本-效益和可持续性的敏感度提升，为了满足客户需求，服务商就需要提供更低成本、更快迭代、更高效率的方案。PLG模式对于企业客户也意味着更低的试错成本、部署成本和维护成本。顺应企业客户的需求和技术发展的趋势，是整个SaaS行业在重点探索的方向。
PLG模式的商业逻辑是产品主导、加速迭代。推出高质量的产品是前提，而产品优质首先需要有足够深的用户洞察。只有围绕用户洞察和用户痛点，才能持续地验证产品设计、提升产品性能、叠加产品壁垒。所以PLG的逻辑起点是，平台公司需要先找到核心用户、形成与核心用户之间的共生关系。
和鲸科技的前身是科赛网，现在已经演化为拥有25万注册的和鲸社区，社区在过去六年保持了每年100%的增速，成为了最大的第三方的数据人才社区之一，注册人群覆盖了全国的主流高校、研究院和企业。和CSDN等传统开发者社区相比，和鲸社区的差异化能力，在于数据分析的流程、代码、结果是可以在线运行、实现端到端的复现，其他用户可以对社区内的模板进行运行、修改和进一步的分享。

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和鲸社区交互界面
和鲸社区通过和各个行业的头部客户合作，已组织了超过200场专业数据科学与人工智能竞赛，累计有10万多数据人才参加，解决了超过20类人工智能业务问题，累计算法解决方案2000多项。数据竞赛将数据、算法、人才和行业应用场景汇集在一起，形成了聚集效应。多年的数据竞赛服务经验，也提升了和鲸在数据人才和行业企业中的知名度和影响力。
【 叠加PLG和社区模式的「和鲸科技」获36氪首发 | 产品】竞赛和社区为和鲸带来了大量精准的专业用户群体，也为数据科学协同平台ModelWhale的发展提供了多方面的赋能。在采访中，范向伟提到社区和竞赛，一定程度上降低了数据平台的综合成本。对此他解释到，建设数据平台的成本上包括三个方面，一是开发成本，开发起步阶段常常需要超过数十人的开发团队、上亿的投资金额；二是销售成本，平台的销售周期很长，面对激烈的竞争，需要维护庞大的销售团队和售前团队，很多技术厂商的销售成本会占到总成本的五成以上；三是服务成本与定制化成本，因为数据平台在企业的落地场景丰富而复杂，数据平台解决不了的业务问题，往往需要较高强度的定制化和服务来打补丁。

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