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领先的人工智能公司未必存在留存问题，但它们确实存在衡量问题。
许多自助式或按月计费的 AI 产品模糊了消费者与企业使用场景的界限，使得留存率的基准测量变得棘手。随着大量“AI 观光客”注册后在几个月内流失，早期曲线对长期留存的指示性已不如 SaaS 和消费互联网公司时期那样可靠。
在分析了数百家 AI 公司后，我们发现将留存率和客户获取的计算基准从第 0 个月（M0）调整到第 3 个月（M3），可以帮助创始人更好地理解长期留存的早期指标，评估产品与市场的契合度，预测单位经济效益，并做出更优的市场进入投资决策。
我们认为，随着产品的改进并捕捉到服务工作负载的价值，领先的人工智能公司未来可能会拥有比其 SaaS 和消费互联网同行更好的长期留存率 。
为了说明这一点，让我们来看看曲线的动态变化。
解析人工智能留存曲线
为了研究新的人工智能增长动态如何影响留存率，我们收集了数十家表现最优的人工智能公司的留存数据，并将其标准化为总收入留存率的报告。我们发现，按批次计算的收入留存率可分为几个不同阶段：获客期（M0–M3）、留存期（M3–6-9）以及扩张期（M9+）。
获客（M0–3）
历史上，用户留存通常与新用户注册或激活挂钩，即第 0 个月（M0）或第 1 个月（M1）。鉴于人工智能“游客”激增，收入留存曲线通常会在初期出现下滑，因为公司会流失那些非核心或业余爱好型用户。曲线何时、何地开始趋于平稳，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墙。
大多数情况下，曲线会在 M3 左右开始趋于平稳。 对于长期的收入留存来说，确切的时间点并不那么重要——只要曲线最终能趋于平稳即可。但对于获客效率来说，这个时间点却很重要（下文会详细说明！）。
适用范围广的产品更容易吸引业余用户，尤其是在价格低廉的情况下——大多数潜在用户愿意花 20 美元试用一个月。付费墙设置严格的产品会吸引许多付费用户，但如果他们没有立即感受到价值，就会很快流失。相反，提供慷慨免费版本的产品，其转化为付费的用户往往留存率更高，M3 留存表现更好。
留存与扩展（M3–12+）
当某一用户群开始趋于平稳（我们称之为 M3）时，大多数爱好者用户已经流失，留下的则是那些已经找到高价值使用场景、持续获得价值，并决定继续投资该产品而非尝试竞争产品的用户。
大约在 6–12 个月后，留存客户可能开始扩展使用，通常是通过增加新的工作流程来实现，公司可以通过基于使用量的定价和/或试用其他新产品来实现变现。在 AI 原生公司中，我们看到一种罕见现象——“微笑型”客户留存曲线，这表明流失或低使用率的客户会在产品功能提升后回归或更频繁地使用产品。ChatGPT 的留存曲线就是这种行为的完美例子。（如果我们将应用端的使用情况也计算在内，曲线可能会更“微笑”！）
综合来看：M12 / M3
这就是我们新公式的用武之地：M3 代表在 AI 游客流失后你的“真实”客户群。M12 显示这些忠实客户在标准一年账户周期内的表现。M12 除以 M3 衡量的是在经历游客流失（M3）后幸存下来的客户，在他们完整的第一年中的表现 ， 并作为长期留存质量的早期预测指标。
当今行业领先的自助式或按月计费的 AI 公司在这一指标上已经表现出色，这是长期净收入留存率（NDR）超过 100% 的领先信号。以下是基于我们所见年经常性收入（ARR）超过 100 万美元的数十家 AI 公司数据集得出的基准。
你的留存曲线趋于平稳后，又出现早期扩张迹象会有什么影响？ 将分析延伸到 M12 之后，可以看到随着时间推移，你报告的 NDR 将逐渐逼近较早期的客户群 。即使你在初期仍有留存率下降的情况，综合平均值也会趋向超过 100%，这在历史 SaaS 基准中也是颇具吸引力的。
例如，假设你的收入留存曲线在第 12 个月趋于平稳并开始扩张。如果我们将留存率外推到 12 个月之后，会发现长期留存实际上可能比 X 上人们所说的更好 。正如右侧表格所示，随着业务逐渐进入较老的用户群（处于扩张阶段），报告中的整体 NDR 表现将会好得多。
如何使用本分析
衡量产品与市场的契合度
强留存率是衡量产品能否持续、可重复提供价值的关键信号。然而，根据收费方式的不同，在利用留存率衡量产品与市场契合度时仍有一些细微差别。
针对月度合同 ：将留存曲线作为产品与市场契合度的直接信号。月度客户流失很容易，如果他们在 M3 之后仍然留存，你很可能已经打造出具有持久力的产品。
针对年度合同 ：要谨防因高留存率而产生虚假的安全感，因为这些客户是被锁定的。相反，应跟踪使用模式、功能采纳等参与度指标，以了解产品的真实价值。初期使用量在采纳后不久可能会下降，但正如我们所讨论的，它应当在几个月后趋于平稳，并最终回升。
扩大全球市场投资的直觉检验
在预测 5 年 LTV / CAC 回报时，留存率是最重要的输入。没有强劲的留存率，增加 GTM 支出只是在往一个漏水的桶里加水。这就是为什么我们在 M3 跟踪每位留存客户的成本，以衡量 GTM 支出创造持久用户而非短暂游客的效率。
如果你的留存曲线在 M3 之后仍显著下降，和/或留存率根本没有趋于平稳，这就是一个警示信号，表明最初的客户满意度并未转化为持久的实用价值。若曲线趋于稳定，你就能更可靠地预测单位经济效益，并更积极地投入市场推广。此外，当你有信心客户会长期留存时，也能承受更长的回本周期。
这只是开始
正如我们与同事 David George 所写的那样 ，用户留存是“颠覆者”公司的核心要素，这类公司增长速度更快、持续时间更长，超出所有人的预期。随着越来越多的 AI 公司呈现出“微笑曲线”式的留存趋势，我们可能会看到留存率远超以往 SaaS 行业的水平——推动规模化的复合增长、在成熟期实现高利润潜力，并最终孕育出比以往更大、更持久的公司。
我们会在规模化阶段（年经常性收入 5 亿美元以上）看到 150% 的 NDR 吗？首次来看，答案可能是肯定的。