Case study AI: 500 triệu đô từ một nút tách nền ảnh — ba quyết định làm nên Photoroom

Có một công ty ở Paris chỉ làm mỗi việc tách nền ảnh sản phẩm. Không mô hình AI riêng, không phát minh gì mới. Năm 2024 họ được định giá 500 triệu đô, và mỗi năm xử lý 5 tỷ tấm ảnh.

Tên nó là Photoroom. Bài này mổ xẻ ba quyết định làm nên nó — trong đó có một quyết định về cách bán hàng mà tôi nghĩ đáng học nhất, và hầu như không bài báo nào ở Việt Nam nhắc tới.

Nó bắt đầu từ một buổi chiều bực mình

Năm 2018, Matthieu Rouif đang làm quản lý sản phẩm ở GoPro. Anh cần vài tấm ảnh cho một ứng dụng sắp ra mắt, mà người thiết kế thì đang nghỉ phép. Anh ngồi vật lộn với Photoshop cả buổi chiều và không ra được thứ gì dùng được.

Cùng lúc đó, nhóm nghiên cứu AI trong công ty đang thử tự động hoá vài thao tác sửa ảnh — như một dự án nội bộ, không nhằm bán cho ai. Rouif nhìn thấy và nghĩ: thứ này nên nằm trong điện thoại của mọi người, không phải trong phòng nghiên cứu.

Photoroom ra đời năm 2019 tại Paris, do Rouif lập cùng Eliot Andres. Ứng dụng phát hành tháng 2/2020, và tới tháng 8 năm đó đã có 300.000 người dùng mỗi tháng cùng 1 triệu đô doanh thu năm, tăng 50% mỗi tháng.

Quyết định thứ nhất: chọn một việc hẹp tới mức nghe buồn cười

Photoroom không phải "nền tảng AI cho sáng tạo nội dung". Nó là tách nền ảnh sản phẩm. Hết.

Nghe thì tầm thường. Nhưng thử nhìn từ phía người bán hàng: mỗi lần đăng một món lên sàn, họ phải chụp, rồi cắt cúp, rồi xoá cái nền lộn xộn phía sau. Có người bán vài trăm món một tháng. Việc đó chiếm phần lớn thời gian, không tạo ra niềm vui nào, và ai cũng ghét làm.

Ngách hẹp cho ba cái lợi: giải thích được trong một câu, tìm đúng người cần rất dễ, và làm tốt hơn mọi công cụ tổng quát. Photoshop mạnh hơn Photoroom gấp trăm lần — nhưng để xoá cái nền thì Photoshop thua, vì nó bắt bạn học.

Quyết định thứ hai: bán kết quả, không bán công nghệ

Trang chủ Photoroom không nói câu nào về mô hình AI, về số tham số, về công nghệ. Nó chỉ nói: đưa ảnh vào, lấy ảnh bán được hàng ra.

Đây là chỗ rất nhiều người làm sản phẩm AI ở Việt Nam đi sai. Họ khoe dùng mô hình gì, nhanh bao nhiêu mili giây, huấn luyện trên bao nhiêu dữ liệu. Khách hàng không mua mô hình. Họ mua tấm ảnh xong việc.

Hệ quả của cách nghĩ này còn đi xa hơn: vì bán kết quả, Photoroom được tự do thay đổi công nghệ bên dưới bất cứ lúc nào mà không phải giải thích với ai.

Quyết định thứ ba: không giành khách với các sàn, mà chui vào bên trong

Đây là phần tôi cho là đáng giá nhất, và cũng là phần ít người kể.

Cách thông thường để một ứng dụng lớn lên: chạy quảng cáo, kéo từng người dùng về. Photoroom có làm, và ứng dụng của họ đạt 150 triệu lượt tải. Nhưng động cơ thật nằm chỗ khác.

Họ bán API cho chính các sàn thương mại điện tử, để các sàn nhúng tính năng đó vào ngay trong nút đăng bán của mình:

• Mercari dựng nút xoá phông nền ngay trong máy ảnh của ứng dụng. Người bán mở máy ảnh lên, bấm một nút là nền mờ đi. Mercari chỉ cần 3–4 kỹ sư để ghép vào.
• Depop — sàn bán đồ thời trang cũ — nhúng thẳng vào luồng đăng bán, và ghi nhận số món được đăng tăng 1,5% trên toàn sàn.
• Wolt dùng để chuẩn hoá ảnh của 140.000 cửa hàng đối tác ở 27 nước, cho ảnh trông cùng một bộ.
• Ngoài ra còn eBay, Decathlon, DoorDash.

Nhìn kỹ sự khác biệt. Cách thứ nhất, bạn trả tiền quảng cáo để có một người dùng, và người đó rời đi lúc nào cũng được. Cách thứ hai, bạn ký một hợp đồng và có hàng triệu người dùng — những người thậm chí không biết tên bạn, nhưng sàn thì càng dùng lâu càng khó gỡ ra.

Bài học cho người làm sản phẩm ở Việt Nam: đừng lúc nào cũng hỏi "làm sao kéo người dùng về". Đôi khi câu hỏi đúng là "ai đã có sẵn hàng triệu người dùng đang gặp đúng vấn đề này, và mình bán cho họ được không".

Còn những con số họ quảng cáo thì sao?

Đây là chỗ tôi phải cẩn thận, và bạn cũng nên.

Trên trang bán hàng của họ có những con số rất kêu: giảm 93% chi phí làm ảnh, tăng 56% tỷ lệ bán hết hàng, tăng 77% giá trị giỏ hàng. Và lời khen của một người bán nước hoa trên Amazon: trước ngày tốt bán 3 chai, giờ ngày thường ít nhất 50 chai — gấp 16 lần.

Tôi không tin những con số đó theo nghĩa đen, và bạn cũng đừng. Không phải vì họ nói dối, mà vì một người bán khi làm lại ảnh thì hiếm khi chỉ đổi mỗi ảnh — họ đổi luôn tiêu đề, sửa mô tả, chỉnh giá, chạy thêm quảng cáo. Rồi doanh số tăng, và tấm ảnh được ghi công toàn bộ.

Con số đáng tin hơn nhiều là 1,5% của Depop: nhỏ, cụ thể, do một bên thứ ba đo trên toàn sàn. Nghe không kêu bằng "gấp 16 lần", nhưng nó thật.

Đợi chút đã — tôi có cái này muốn giới thiệu với bạn. Đây là quảng cáo, không quan tâm thì cuộn qua vài dòng.

Hết quảng cáo. Quay lại chuyện Photoroom.

Điều bạn copy được

Tìm việc phiền, đừng tìm ý tưởng hay. Photoroom không ra đời từ một ý tưởng thông minh, mà từ một buổi chiều bực mình có thật. Việc phiền thì đo được: nó lặp lại bao nhiêu lần một tuần, tốn bao nhiêu phút mỗi lần.

Hẹp hơn nữa. Ngách bạn đang nghĩ gần như chắc chắn còn rộng. "Công cụ AI cho người bán hàng" là rộng. "Tách nền ảnh sản phẩm" là hẹp. Hẹp thì dễ làm tốt và dễ tìm khách.

Hỏi ai đã có sẵn khách của bạn. Ở Việt Nam có rất nhiều bên đã nắm sẵn hàng chục nghìn người bán: các sàn, các phần mềm quản lý bán hàng, các đơn vị vận chuyển. Bán cho họ một lần có thể bằng chạy quảng cáo cả năm.

Bán kết quả. Đừng để chữ "AI" chiếm chỗ của câu nói khách hàng nhận được gì.

Điều bạn không copy được

Họ khởi nghiệp ở Paris và gọi được vốn. 43 triệu đô cho phép thuê người giỏi, chịu lỗ trong lúc xây, và đàm phán với các sàn từ vị thế ngang hàng. Ở Việt Nam bạn thường phải tự nuôi mình từ tháng đầu.

Chi phí máy chủ tính bằng đô, doanh thu tính bằng đồng. Mỗi tấm ảnh xử lý là một khoản tiền thật. Photoroom bán cho thị trường trả bằng đô nên bài toán dễ hơn nhiều. Đây là ràng buộc thật cho mọi sản phẩm AI làm ở Việt Nam, và nó quyết định bạn chọn ngách nào.

Rouif là dân sản phẩm ở GoPro, đồng sáng lập là kỹ sư AI. Họ nhìn thấy cơ hội vì đang đứng đúng chỗ. Không có nghĩa bạn không làm được — nhưng nghĩa là bạn nên tìm cơ hội trong nghề bạn đã biết, chứ đừng đi tìm trong bài báo về xu hướng.

Về những con số trong bài

• Gọi vốn 43 triệu đô, định giá 500 triệu đô (3/2024) — Forbes và Sifted đưa tin, kiểm chứng độc lập được.
• 150 triệu lượt tải, 20 triệu người dùng mỗi tháng, 5 tỷ ảnh mỗi năm — công ty tự công bố, có báo lớn dẫn lại.
• Depop tăng 1,5% số món đăng bán · Mercari cần 3–4 kỹ sư · Wolt có 140.000 cửa hàng ở 27 nước — từ các bài khách hàng trên trang Photoroom, có tên người và công ty cụ thể.
• "Giảm 93% chi phí, tăng 56% tỷ lệ bán hết hàng" và "từ 3 chai lên 50 chai" — quảng cáo của chính Photoroom, không nói rõ đo thế nào. Đưa vào để bạn biết họ nói gì, không phải để bạn tin.

---

Bài sau trong loạt này tôi viết về Lovable — công cụ cho phép người không biết code mô tả bằng lời để máy dựng ra phần mềm, đi từ 0 lên 100 triệu đô doanh thu năm trong 8 tháng, nhanh nhất lịch sử ngành phần mềm. Kèm cả chỗ nó gãy: một lỗ hổng làm lộ dữ liệu người dùng của hàng trăm ứng dụng.