解读

1. 业务背景：国内C端AI产品普遍采用“免费+订阅”模式，90%免费用户意味着DAU高但ARPPU低，需在不损害体验的前提下做“可感知的稀缺”。
2. 目标：把“算法能力”包装成“用户可感知的价值差”，让免费用户在日常使用中频繁触达付费功能，形成“痒点”而非“痛点”。
3. 约束：①合规——《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求明示功能边界，不得强制捆绑；②算力成本——AI推理费用远高于传统云服务，分层必须兼顾边际成本；③数据飞轮——付费用户产生的优质数据反哺模型，需设计闭环。

知识点

1. 价值感知公式：付费意愿 =（新体验–旧体验）– 换用成本 + 社交货币。AI产品要把“算法指标”翻译成“场景级爽点”。
2. 三层漏斗：①功能分层（Feature Gate）→ ②用量分层（Quota Gate）→ ③效果分层（Quality Gate）。国内用户价格敏感，优先用“用量+效果”组合，而非单纯阉割功能。
3. 数据闭环设计：付费用户可开启“专家模式”主动提交反馈，系统给予即时奖励（如额外算力券），反哺模型Fine-tune，形成“越付费→模型越准→越值得付费”的正循环。
4. 价格锚点：国内心理价位集中在9.9元/月、19.9元/月两档，需把“高阶模型”包装成“Pro套餐”，并用“单次付费”做价格歧视，降低首次付费门槛。
5. 合规红线：不得根据用户敏感个人信息做差异化定价；限时免费试用须在前端显著提示“到期自动续费可关闭”。

答案

“分层功能”不是简单砍模型精度，而是围绕“场景强度×用量阈值×效果差异”三轴设计，让免费用户每天“看得见差异却摸不到全部”。具体四步落地：

1. 场景拆分：把主场景拆成“轻量预测”与“深度生成”两类。以AI写作产品为例，轻量预测（标题生成、文本纠错）用6B小模型免费；深度生成（长文续写、多语气改写）用70B大模型付费。
2. 用量漏斗：免费用户每日可用3次大模型调用，触发时前端弹窗实时对比“小模型结果 vs 大模型结果”，用diff高亮差异，强化“效果可感知”。超过3次后给出“19.9元/月不限量”锚点，并赠送1次“Pro体验卡”防流失。
3. 效果分层：对同一请求做“双路推理”，免费用户返回Top-1结果，付费用户返回Top-3并支持一键融合。前端用“置信度条形图”可视化差异，让用户直观感受“多候选=质量提升”。
4. 数据飞轮：付费用户可开启“纠错返积分”模式，每采纳一条用户纠错，系统返还1次大模型调用券。后台把纠错高优加入Fine-tune队列，7天更新一版，更新日志向付费用户推送“你的反馈让模型BLEU提升1.8%”，强化尊贵感。

上线后核心指标：①免费→付费转化率从2.1%提升到4.6%；②付费用户30天留存提升18%；③大模型单次推理成本被“Pro套餐”收入覆盖，毛利率>35%。

拓展思考

1. 长周期分层：当模型摩尔定律使“大模型成本半年降一半”时，需提前设计“功能下沉”路线图，避免老付费用户感知贬值。可引入“终身Pro”一次性买断+每年新增增值模块，锁定高净值用户。
2. B端反向引流：让付费C端用户生成内容可一键“商业授权”，引导其升级为“个体商户套餐”，打开第二增长曲线。
3. 合规演进：国家网信办对“生成式AI服务”要求备案，分层设计需在算法备案材料中明确“不同档位模型架构差异”，避免“先用后审”导致下架风险。