创业者复盘：出海“本地化”过程中，我犯了哪些错？_AI阅读总结 — 包阅AI

本文作者杨杰是一位产品经理出身的创业者，所在团队从2019 年开始做国内 SAAS 业务，2022年观察到国内业务出现瓶颈，开始寻求第二增长曲线。

2022年4月，产品在海外上线。整个业务是基于 PC 的 Web 产品，直接采用付费订阅模式。作者复盘了“本地化”过程后，写下团队在出海“本地化”过程中的经验与教训。

Founder Park 授权转载文章。之前还转载过同一作者的《如何判断出海 AI 产品该不该立项？》，文章从用户场景、市场规模、竞品分析等方面分析了是否应当启动出海AI产品项目的思考过程。

作为一款 SaaS 产品，我们在出海的过程中走过不少弯路，而从近期看，踩坑最多的就是“本地化”了。

下面我将谈一谈在本地化过‍程中所犯过的一些错，以及复盘后新的认知。所谓本地化，就是把产品逐步的适配到各个地区和人群的过程。

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“分区定价”为什么没效果？

产品早期上线的定价是 29 美金每月（文章《出海SaaS产品如何定价》讲述了背后的逻辑），但这个定价是以北美市场为基准点的。所以只做本美的话，当然没问题。

后来逐步把运营地区扩大到“五眼联盟”（美国、英国、加拿大、澳大利亚和新西兰），由于这些国家本身比较富裕，所以 29 美金的定价对他们而言也没什么问题，转化率都还不错。

但再扩大至东欧、中东、东南亚、南亚、北非等地区后，这些地方收入并不高，所以 29 美金每月的定价就会导致他们的支付转化率非常低。

去年当发现这个问题后，我立马拍拍脑袋：即然这些地区觉得价格高，那我们开始分区定价呀。

所以我火速地出了一套分区定价策略，基本逻辑是：通过快速梳理全球各国的人口数量、收入中位数、GDP 等指标，并在这些数据的基础上乘以某个复杂的系数，然后得意扬扬的进行了大范围的分区定价。

逻辑听起来是不是也没问题？即然有些国家富、有些国家穷，那么富裕的国家多收点钱、穷的国家少收点钱，不是挺合理？对应的转化率不应当直接起飞？

而实际的数据却直接打了我的脸，转化率和营收不仅没有在短期内快速提升，反而出现了比较大的波动。

为什么根据各个地区收入水平进行的分区定价，并没有提升对应的支付转化率呢？

复盘下来几个原因。

一是支付方式的问题。

当时我们仅支持 Stripe 和 Paypal 付款，这两个渠道主要适用于欧美国家，其它地区往往有自己的本土支付方式，如果单改个价格而不支持当地支付方式的话，转化率显然是不会高的。

二是语言问题。

产品的初始语言是英语，英语虽然是全球使用范围最广的语言，但很多地区的用户英语水平并不高，这些地方如果不做语言适配而只改价格，那么转化率肯定还是提不起来。

所以当反思到自己把“分区定价”这件事想的太简单后，我便开始对支付方式和语言进行本地化。

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“语言本地化”为什么也没效果？

过去半年时间，产品上新增了不少本地化的支付方式，语言也增加到了八个。

这下看起来肯定是没问题了吧？但实际的数据却显示，语言的本地化依然没有取得太好的效果。

为什么新增语言后并没有带来转化率的显著提升呢？

问题出在翻译上。

我们的产品文案找的是外部公司翻译的，产品经理都是直接把内容以 Excel 的方式发给对方，然后进行翻译。

这个中间问题就来了：一是对方并不清楚上下文，尤其是短词句和按钮文案，翻译公司会想当然的进行翻译，中间就很容易出现偏差；二是针对页面上的核心词汇，我们也没有校验机制。

为什么核心词汇需要校验？

因为相同的词汇在不同的语境下是很容易出现偏差的，比如 template 这个单词，它在绝大多数情况下都可以理解为“模板”，但如果它跟随在 Box 后面，便会被理解为“刀版”。

而不少产品文案上的核心词汇，都具有行业特性。直接让外部人员翻译,就容易出现偏差，这个时候内部也没有校验机制的话，问题就很大。

我认为合理的方式应当是：核心的词汇必须是要由 SEO（搜索引擎优化）团队来确定的。

由 SEO 团队通过 Ahrefs （SEO 工具）查询和确定核心的页面关键词（通常这些关键词都是大词），然后把这些关键词交给翻译公司，再让翻译公司围绕着这些词进行翻译，最后再到 Upwork（海外的兼职平台）上找对应的本地人员进行校验和修改。

这样不仅会使得翻译出来的语言比较精准，而且对 SEO 也是利好。

除此之外，葡萄牙语、西班牙语、法语这些语系在不同的国家也有不同，而我们在翻译的时候也没有做区分和注意。

所以那个画面不难想象：产品上虽然做了多语言，但用户实际看到的是一种极其诡异、撇脚的语言。那么它会带给用户好的体验、提升付费转化吗？

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为什么本地化策略接连出现问题？

复盘下来核心的原因是缺少了“敬畏心”，背后有急功近利的心态作祟。

都是自认为自己找到了快速提升转化率的捷径，缺少了严谨思考、理性分析、实践论证和逐步复盘的过程。天然的认为本地化就是改改语言、定价、支付方式，然后就等着发财了。

什么意思？本地化只是手段，它的目的是提升转化率和营收，而提升转化率的方式有很多种，不是非得本地化。

事实上调研下来，我发现“本地化”并不是非做不可，很多 ARR （年度重复收入）在千万美金级别的产品本地化策略也非常有限。比如 Pitch、Heygen、Spline 等等。

一个道听途说的观点是：SaaS 产品在所有非英语地区的营收之和，也只等于英语地区。

所以很多公司可能就觉得与其花费那么大的力气去做本地化，还不如就把英语地区精细化运营好。

但这绝不是说因为我在本地化上犯了两次错，就彻底的否定本地化了。所以，如果再给我一次机会，我会怎么做呢？

04

本次经验与值得学习的案例

如果能重来，首先从心态上，我会意识到本地化是一个长期迭代的过程，不可能“一口气吃成一个胖子”，这个过程中需要怀着敬畏心逐步地实践和迭代。

国家的选择上，我肯定不会再一次撒网很多个国家，而是会优先选择用户价值高且英语不怎么好的国家，比如日本。

然后拆解它的本地化策略：从当地语言、定价方式、支付方式、产品文案、落地页图片、插画素材、辅助人物形象、用户案例、第三方认证、常见说服习惯等等维度，把它的本地化策略彻底拆解清楚，然后逐一制定策略和落地。

这个过程中同步进行数据分析、用户调研和认知迭代，逐步地加深对当地市场的认知。我认为最终本地化的成功与否取决于对当地市场的认知和对当地用户的尊重。

Notta.ai 就是国内出海日本非常好的本地化案例，你从它的官网上完全看不出来这是一家中国公司的产品。从产品文案、用户案例、定价策略，再到素材里的人物形象，都实现了高度的本地化。

Figma 和 Canva 在日本的本地化策略也都非常成功。

最后，注意我上述所提到的所有内容都不涉及运营策略的本地化，是因为我们的运营本地化反而是走在了前面。

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