AI视频工具删掉点数包,新订阅收入反而增长14%

40M+ 下载的视频工具，为什么要把“低门槛付费”藏起来？

Mojo 是一款面向创作者、小商家和社交媒体用户的视频编辑工具。其美国 App Store 页面称产品全球下载量超过 4000 万，提供 1200 多个模板、自动字幕、背景移除、品牌素材和 AI 视频模板。它不是只有一个偶发功能的轻工具，而是希望进入用户持续创作流程的订阅产品。

在 Mojo Pro AI 中，订阅用户每月获得 50 个 AI 点数，每生成一次内容消耗 1 个点数；用户也可以买额外点数包。最初，团队把订阅与点数包同时放进首次付费墙，逻辑看起来很合理：重度用户订阅，轻度用户按次购买，尽量不漏掉任何收入。

但这个设计把一个问题拆成了两个。用户原本只需判断“是否值得订阅”，现在还要计算订阅与点数的性价比。更麻烦的是，本来愿意订阅的高价值用户，也能用较小金额买点数离场。低门槛选项没有带来增量收入，反而可能蚕食更高 LTV 的选择。

实验只改一个变量：首次付费墙隐藏点数包

Mojo 团队在 2026 年 1 月中旬做了一个直接的 A/B 测试。对照组继续展示订阅和点数包；测试组保留原有价格、文案和页面设计，只把点数包从首次购买页面隐藏。

这里最值得学习的不是“删掉点数”四个字，而是实验的干净程度。价格没变、文案没变、视觉没重做，唯一变量就是首次付费墙是否出现点数包。因此结果出现变化时，团队能较有把握地归因于购买路径，而不是被多个改动混在一起。

点数产品并没有被取消。已有 Mojo Pro AI 订阅用户仍可购买点数补充余额。团队改变的是展示时机：新用户先面对订阅决策，已经建立持续使用关系的订阅用户，才进入按需加购场景。

结果：购买笔数下降，新订阅收入却上升 14%

Superwall 案例披露，隐藏点数包后，新订阅收入提高 14%，增长来自更多用户选择订阅以及更高的平均新购收入；付费墙退出没有显著增加，内部 AI 成本也没有明显上升，而且一周内就出现清晰结果。

这组结果的反直觉之处在于：总购买次数可能下降，但收入结构变好了。过去的一部分点数包购买并不是新增用户，而是原本可能订阅的人选择了更便宜、更短的路径。移走这个“逃生口”后，较少的购买笔数可以对应更高的新订阅收入。

不过，14% 指的是新订阅收入，不是总收入、净利润或长期 LTV。公开案例没有提供样本量、绝对金额、各组转化率、退款与续费数据，也没有说明统计显著性。它能证明团队当时的组合值得继续使用，不能直接预测其他 App 也会得到 14%。

点数与订阅不是二选一，关键是放在哪个时刻

对 AI 修图、AI 视频、头像生成和文案工具来说，点数适合表达单次算力成本，订阅适合表达持续使用价值。两种模式可以共存，但不一定应该在用户第一次做购买决定时并列。

如果产品的核心任务天然低频，例如偶尔生成一组证件照，点数包可能就是主产品；强推订阅反而会提高流失。若用户每周持续剪视频、做社媒素材、批量产出品牌内容，订阅更符合任务频率，点数包可以放在额度耗尽后的加购节点。

判断两者是否互相蚕食，要看用户购买点数后是否继续回来、点数用户后来是否升级订阅、两条路径的 30/60/90 日净收入，以及 AI 推理成本。只看首日转化率，无法判断“多一种付款方式”到底扩大了市场，还是降低了高意图用户的客单价。

开发者可以照着做的四步测试

第一，画出产品的购买路径：首次付费墙、功能触发、额度耗尽、订阅后加购。标记点数包出现在哪些位置，以及每个位置对应的用户意图。

第二，只改一个变量。保持价格、权益、文案与设计一致，对比“订阅 + 点数”与“只展示订阅”。如果同时涨价、换封面、改试用期，结果就无法解释。

第三，别只看购买次数。至少同时看每千次付费墙曝光的新收入、订阅转化、点数收入、ARPPU、退款、首续订和 AI 成本。购买笔数下降并不自动代表失败。

第四，给低频用户留出口，但放到更符合意图的位置。例如体验后按次购买、额度耗尽后加购，或在用户明确拒绝订阅后展示。核心不是减少选择，而是让选择在正确的时刻出现。

真正值得复制的，不是“删按钮”

Mojo 案例最有价值的结论是：变现选项越多，并不一定收入越高。每一个低承诺选项，都可能是新增入口，也可能成为高价值用户向下选择的通道。

对于 AI 工具，团队需要把“用户想完成一次任务”与“用户正在形成持续工作流”分开。前者适合点数，后者适合订阅。产品把两者混在首次付费墙时，表面上给了自由，实际可能让最有价值的人选择了最低承诺。