¿Tiene muchas herramientas de IA, pero no sabe cómo ganar dinero?
La respuesta no es tan complicada.
Los clientes no pagan porque usted sabe ChatGPT, Claude, Midjourney o Cursor. Las herramientas se están volviendo más baratas y las palabras de referencia se están volviendo menos valiosas.
Lo que realmente vale es el resultado.
Ayudar a los clientes a vender más, gastar menos mano de obra, aumentar la eficiencia, acortar los tiempos de entrega o resolver un problema que no puede resolver por sí mismo.
Por lo tanto, uno de los principios más importantes para ganar dinero con AI es:
No vendas "lo que puedo hacer ", vendes" lo que puedo hacer para resolver tu problema "
1. Contenido de AI
Artículos, guiones de video cortos, descripciones de productos, correos electrónicos, contenido de redes sociales, las empresas siempre han tenido una demanda.
La IA puede ayudarle a recopilar información, estructurar, cambiar los títulos, generar un primer borrador, peroLa verificación de hechos, la compensación de contenido y la expresión final siguen siendo responsabilidad humana.。
En lugar de decir "escribir en cualquier industria ", es mejor elegir un campo primero:
- Catering: redacción de eventos, presentación de menús
- Fitness: contenido del curso, guión de video corto
- Comercio electrónico: página de productos, copia de publicidad
- Reclutamiento: JD, Contenido de marca de empleador
Primero haz tres muestras realistas y luego encuentras a los clientes.
Las tarifas se pueden cobrar por artículos, paquetes de contenido o por colaboración mensual.
Caso:
Un gimnasio tiene solo unas pocas introducciones de clases, lo organizas en artículos públicos, 3 guiones de video cortos y copias de círculo de amigos, y el cliente compra un conjunto deContenido que se puede publicar directamenteNo el proceso de generación.
2. Vídeo corto
Lo que es realmente difícil con un video corto no es generar imágenes, sino:
Selección de temas → guión → material → doblaje → subtítulos → clip → publicación.
Los comerciantes locales, las marcas de productos electrónicos y los bloggers de conocimiento a menudo no tienen un equipo de contenido completo, y esta es la oportunidad.
No empieces con la idea de generar docenas de videos al día.
Primero haga una muestra completa, asegúrese de:
- Imagen normal
- Sonido natural
- Los subtítulos son precisos
- El producto no se deforma
- El material tiene derechos de uso
Y luego actualizar de un solo video a un servicio de contenido mensual.
Caso:
La postershop te da fotos del producto y el proceso de fabricación, y lo conviertes en un video corto que se adapta a la página de compra grupal y las redes sociales.
Los clientes no compran "vídeos de IA", sinoConjunto de contenido de marketing que funciona。
3. Diseño visual AI
Carteles, gráficos de productos, avatares, gráficos de efectos espaciales, libros de dibujos, reparación de fotos viejas, se pueden hacer.
Pero el mapeo de AI es sólo el primer paso.
Lo que los clientes realmente necesitan es:
Imágenes que se pueden publicar, imprimir y vender.
Además de generar, también:
- Revisar el mapa
- Tipografía
- Color corrector
- Dimensión Fit
- Procesamiento de texto
- Inspección de materiales comerciales
Lo mejor es cortar de una categoría, como:
Especializado en ayudar a los restaurantes a hacer menús y cubiertas de compra grupal.
o:
Especialmente para ayudar a los agentes inmobiliarios a hacer un mapa de efectos espaciales.
Caso:
El comerciante de muebles solo tiene un mapa de fondo de sofá, lo ayuda a generar diferentes escenas de decoración y luego sintetizar con precisión los productos reales.
Ser hermoso es sólo el primer paso,La disponibilidad precisa es el estándar de entrega.。
4. Traducción y Localización
La IA ya puede hacer un buen primer borrador de traducción, por lo que la traducción literal es cada vez más barata.
Lo que realmente vale la pena:
Hacer que el contenido no se leiga como una traducción.
En particular,
- Comercio electrónico transfronterizo
- Juegos
- App
- SaaS
- Página de producto
- Manual del usuario
No solo el lenguaje tiene que ser tratado, sino también:
- Unificación de términos
- Tonación
- Formato de fecha y moneda
- Botón de longitud
- Expresión cultural local
Si conoce idiomas extranjeros y está familiarizado con una industria en particular, este camino es adecuado.
Caso:
El sitio web oficial chino del software doméstico se traduce al inglés, no frase por frase, sino que reajusta el título, los botones y las expresiones de marketing para que realmente se parezca a una página de producto en inglés.
5. AI Análisis de datos
Muchas pequeñas empresas no carecen de datos, sino que:
Hay datos, pero no saben lo que significan los datos.
Puedes ayudarlos con:
- Limpieza de Excel
- Datos clasificados
- Hacer un informe
- Análisis del Feedback del Cliente
- Encontrar anomalías
- Informe de operaciones
La IA puede ayudarle a procesar los datos, pero en última instancia necesita que alguien responda:
¿Por qué caer?
¿Qué tipos de clientes caen?
¿Cuándo comenzó?
¿Cuál es el siguiente paso?
Caso:
La tasa de reembolso de una tienda en línea aumenta. Usted analiza los pedidos, los productos y los datos postventa juntos, y finalmente descubre que el problema se concentra en un determinado tamaño y un determinado canal de entrega.
Los jefes realmente están dispuestos a pagar, son:
¿Dónde está el problema y qué hacer a continuación? "
6. Servicio al cliente
Las instituciones de restauración, comercio electrónico, belleza y capacitación tienen una gran cantidad de problemas repetitivos todos los días:
Precios, horarios, citas, reembolsos, programación...
Puede ayudar a una empresa a construir:
Base de conocimiento + servicio al cliente de AI + transferencia manual.
La clave no es acceder al modelo, sino organizar los datos empresariales.
Primero descubra las preguntas de alta frecuencia de los chats históricos, luego determine las respuestas estándar y cambie a las reglas manuales.
Haga deliberadamente algunas preguntas sin respuesta durante la prueba para ver si la IA puede hacer tonterías.
Las tarifas pueden ser:
Gastos de construcción + mantenimiento mensual.
No prometas "reemplazar completamente a la mano de obra ", los problemas importantes deben reservarse para que la mano de obra se haga cargo.
7. AI Automatización
Muchas empresas lo hacen todos los días:
Copiar, pegar, organizar y enviar.
Por ejemplo:
- Clasificación de correo
- Formulario de entrada
- Informe semanal generación
- Seguimiento del cliente
- Archivo de documentos
- Recordatorios de inventario
Esa es la oportunidad de automatización.
No seas un superagente en primer lugar.
Primero siga a los empleados a través del proceso y encuentre:
Alto grado de repetición, reglas claras, fácil de cometer errores.
Por ejemplo:
Envío de formulario → Extracción automática de información → Escribir formulario → Generar mensaje → Confirmación manual.
Un proceso sencillo, siempre y cuando ahorra unas pocas horas al día, tiene valor comercial.
La automatización debe mantener:
Alerta de fallas + toma manual + registro de operaciones.
8. Sitios web y gadgets de IA
La programación de IA permite que la gente común también:
- Sitio web oficial de la empresa
- Página activa
- Sistema de inscripción
- Herramientas de cotización
- Plug-in del navegador
- Herramientas de gestión interna
Sin embargo:
El código funciona, no significa que el producto se puede entregar.
Los clientes se preocupan más por:
- ¿El teléfono está bien?
- ¿Son seguros los datos?
- ¿Son los permisos correctos?
- ¿Qué pasa con un error?
- ¿Quién es responsable del mantenimiento?
Por lo tanto, es mejor para los principiantes comenzar con proyectos pequeños.
Por ejemplo,
Sitio web oficial de la empresa, calculadora de cotizaciones, herramienta de consulta de datos.
Portfolio no solo coloque capturas de pantalla, es mejor poner una demo que se pueda experimentar directamente.
9. Entrenamiento y asesoramiento AI
Muchas empresas saben que la IA es importante, pero no lo saben:
¿Cómo deben usarlo sus propios empleados?
No hagas dos horas de "Tendencias de AI" PPT.
Enseñe directamente con el trabajo real:
- Escribir correo electrónico
- Hacer actas
- Análisis Excel
- Organizar los datos del cliente
- Contenido producido
Después de la capacitación, pídale a cada persona que se lleve al menos uno de:
Flujos de trabajo de IA que se pueden utilizar al día siguiente.
Lo mismo ocurre con el asesoramiento.
Primero descubra uno o dos enlaces que pierden más tiempo de los clientes y luego proporcione una solución.
Usted no está vendiendo conocimiento de IA.
Lo que estás vendiendo es "dejar que el equipo realmente lo utilice ".
10. Ofertas digitales y SaaS verticales
Este es el más fácil de malinterpretar.
Muchas personas piensan en ganar dinero con AI y piensan:
"¡Quiero hacer una SaaS! "
En realidad, el orden más estable es:
Servicios → Plantillas → Flujo de trabajo → Productos → SaaS
Servir a los clientes reales primero, y encontrará muchas preguntas que se repetirán constantemente.
Por ejemplo,
- E-commerce recopila información de productos
- Ventas recopilación de leads
- Los solicitantes de empleo revisan repetidamente su currículum
- La empresa reporta informes semanales
Después de que un problema se ha verificado e iterado, luego lo comercializa.
No vendas un montón de Prompt en el primer lugar.
Lo que realmente vale la pena:
Plantilla + proceso + caso + lista de verificación + uso.
Estos 10 métodos, esencialmente sólo hay tres tipos de negocios.
1 Entrega única
Contenido, vídeo, diseño, traducción, informes de datos.
Característica:
Hazlo una vez, cobrar el dinero una vez.
La ventaja es que es fácil comenzar, la desventaja es que es más dependiente del tiempo.
2 Servicios continuos
Servicio al cliente de AI, automatización, contenido mensual, tablero de datos, consultoría.
Característica:
La primera construcción, el seguimiento de la tarifa continua.
Los ingresos son más estables, pero con responsabilidades de mantenimiento a largo plazo.
3 Ventas repetidas
Plantillas, cursos, plugins, flujos de trabajo, SaaS.
Característica:
Una producción, muchas ventas.
La capacidad de escala es la más fuerte, pero la necesidad de verificar la demanda real en la etapa inicial.
La ruta más recomendada
Si no sabes por dónde empezar ahora:
Primero hacer el servicio, luego hacer la cooperación a largo plazo, y finalmente la producción.
Por ejemplo:
Ayuda a las empresas a hacer informes de datos
por
Encuentro la misma demanda cada mes
por
Crear un template estándar
por
Convertirse en servicio mensual
por
Procesamiento automático
por
Al final se convierte en herramienta
Las mayores ventajas de hacerlo son:
El producto no es algo que piensas, es algo que los clientes te dicen con dinero.
¿Cómo juzgar una dirección que vale la pena hacer?
Ten en cuenta estas 5 preguntas:
1.¿Alguien está gastando dinero?
Es mucho más fácil tener una demanda vieja con un presupuesto que crear una nueva demanda.
2.¿Es aceptable el resultado?
Los artículos se pueden publicar, los videos se pueden lanzar y el sistema se puede ejecutar, lo que es fácil de fijar un precio.
3.¿Puedes encontrar clientes?
Cuanto más cerca esté de su cliente, más fácil será encontrar las necesidades reales.
4.¿Es costoso cometer un error?
Los novatos priorizan proyectos de bajo riesgo, revisables y fáciles de retroceder.
5.¿Puedo repetir eso?
Si empiezas desde cero cada vez, todavía estás vendiendo tiempo.
Si puede precipitar plantillas, SOP, materiales y procesos automatizados, solo comienza a tener sus propios activos comerciales.
¿Cómo llega el primer pedido?
En realidad, solo se necesitan cuatro pasos.
Paso 1: Decida claramente qué problema está resolviendo.
No diga:
"Yo voy a ser ".
Para decir que:
"Te ayudaré a reducir tus cinco horas semanales de trabajo de informes a una hora ".
Paso 2: Hacer una muestra.
No espere a que llegue el cliente para comenzar a hacerlo.
Comience con una demostración que esté cerca de las necesidades reales.
Paso 3: Busque clientes activamente.
La empresa de un amigo, comerciante local, grupo de la industria, plataforma freelance, plataforma de contenido, todo puede ser.
No le diga a sus clientes un montón de herramientas de AI.
Directo a él:
He encontrado un problema que puedo ayudarle a resolver.
Paso 4: Pedidos pequeños primero, luego a largo plazo.
El diagnóstico puede ser gratuito, pero no gratis.
El objetivo de la primera orden no es solo ganar dinero, sino también obtener:
Casos + retroalimentación + boca a boca + referencias.
Por último, recuerda estas cuatro cosas:
1. No aprenda diez herramientas de IA a la vez.
Primero encuentre las necesidades, luego aprenda las herramientas.
2. No entregues el manuscrito de IA directamente al cliente.
Usted recibe el dinero y es responsable de los resultados.
3. No te creas en "La IA garantiza cientos de miles de ingresos mensuales".
Los que realmente determinan los ingresos son los clientes, la demanda, la entrega y las ventas.
4. No hagas una plataforma en el principio.
Primero resuelva un problema para una persona.
Resolviendo el mismo problema de diez personas.
Y finalmente lo convierte en un producto.
No hay puerta misteriosa para ganar dinero
Al final de cuentas, la persona promedio no necesita ningún truco oculto para ganar dinero con la IA.
Sólo tienes que encontrar una:
Hay personas que están dispuestas a pagar por un trabajo.
Y luego te ayuda con AI:
Hazlo más rápido.
Hacerlo más consistente.
Hacerlo más barato.
Por último, ser responsable de los resultados.
Esta es la forma más realista de ganar dinero con AI.
No vendas AI, vendes resultados.
No persigues las herramientas, persigues las necesidades.
No se apresure a hacer productos, primero encuentre clientes.
El primer dinero, a menudo está escondido en un problema específico.