تطبيقات الذكاء الاصطناعي تجلب الأموال لكنها تكافح من أجل الاحتفاظ بالمشتركين

تحقق تطبيقات الاشتراك المدعومة بالذكاء الاصطناعي إيرادات أكثر بنسبة 41% لكل مستخدم مقارنة بالتطبيقات غير المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ولكنها أقل “ثباتًا”، وفقًا لمنصة الاشتراك RevenueCat.

وجد تقرير حالة تطبيقات الاشتراك أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحول مستخدمي النسخة التجريبية المجانية إلى اشتراكات مدفوعة بنسبة 8.5%، مقارنة بـ 5.6% للتطبيقات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بناءً على بيانات الأداء من التطبيقات التي تستخدم نظامها الأساسي.

ومع ذلك، أشار التقرير المكون من 339 صفحة إلى أن معدلات التوقف عن العمل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي كانت أعلى بكثير من التطبيقات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث بلغ معدل الاحتفاظ السنوي بالمشتركين 21.1% فقط مقارنة بـ 30.7%. كما أن معدلات الاحتفاظ الشهرية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي متخلفة أيضًا، حيث تحتفظ بحوالي 6.1% من المستخدمين مقارنة بـ 9.5% للبدائل التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

“تُظهر البيانات أنه على الرغم من أن الضجيج حول الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى زيادة المبيعات الأولية، إلا أنه لم يخلق بعد القيمة الدائمة اللازمة للاحتفاظ على المدى الطويل”، حسبما ذكرت RevenueCat.

وأضافت: “التطبيقات التي تحل مشكلة الاحتفاظ بالبيانات في وقت مبكر ستمتلك فئتها”. “[T]خرطوم لا يركب سوى موجة من فضول المستهلك.

تطبيقات غنية بالحداثة وفقيرة في العادة

وأوضح مارك إن. فينا، الرئيس والمحلل الرئيسي لشركة SmartTech Research، وهي شركة استشارية تكنولوجية في لاس فيغاس: “على مستوى عالٍ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تفرض رسومًا أعلى لأن المستخدمين يتوقعون سرعة سحرية، وطريقًا مختصرًا للقيام بالأشياء الصعبة بشكل أسرع، لذا فإن الاستعداد للدفع يبدأ مرتفعًا”.

وقال لـ TechNewsWorld: “لكن الكثير من هذه التطبيقات لا تزال غنية بالحداثة وفقيرة في العادة، مما يعني أن الأشخاص يشتركون بسرعة، ويختبرون الوعد والكفالة بنفس السرعة عندما تبدو القيمة متكررة، أو غير متسقة، أو من السهل استبدالها”.

معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي مرتبطة بالإنتاجية والصور، وهي فئة تكون فيها القيمة الدائمة (LTV) للمستخدم أعلى من المتوسط، لذلك ليس من المستغرب أن نرى قيمة دائمة أعلى لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عند مقارنتها بجميع الفئات، كما أضاف آدم لانديس، رئيس قسم النمو في شركة برانش، وهي شركة برمجيات تحليلات الأجهزة المحمولة في ماونتن فيو، كاليفورنيا.

وقال لـ TechNewsWorld: “إن الذكاء الاصطناعي جديد جدًا، ومعظم استخدامات المستهلكين هي استكشافية”. “مثل روبوتات الدردشة، لا يزال معظم المستخدمين يحاولون العثور على أفضل الطرق لملاءمة التكنولوجيا في حياتهم.”

وقال: “ليس من المستغرب أن نرى معدلات اختلال عالية مع أي تكنولوجيا جديدة”. “ستتم تسوية هذه الأمور بمجرد أن تطور التكنولوجيا حالات استخدام مفهومة جيدًا.”

خيبة الأمل مع Upsell

يعتقد الأشخاص الذين يشتركون في تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه أنهم سيكونون قادرين على تحقيق عائد على الاستثمار (ROI)، وهو أمر ليس واضحًا مع تطبيقات الاشتراك الأخرى، حسبما أشار روس روبين، المحلل الرئيسي في شركة Reticle Research، وهي شركة استشارية لتكنولوجيا المستهلك في مدينة نيويورك.

وأضاف أنه قد يكون هناك بعض خيبة الأمل، الأمر الذي قد يؤدي إلى حدوث اضطراب. وقال لـ TechNewsWorld: “قد يتبين أنه بمجرد أن يحاول المستخدم حقًا تعزيز قدرات التطبيق، فإنه يجد أنه لا ينتج النتائج التي يريدها، أو يتم تكبد رسوم إضافية”.

وتابع: “على سبيل المثال، هناك عدد من التطبيقات لديها فئة 20 دولارًا شهريًا”. “ولكن عندما تطلب من التطبيق القيام بشيء متطور، أو يتطلب قدرًا كبيرًا من قوة الرسومات، فإنه يطلب منك الترقية إلى المستوى النهائي. وقد يكون ذلك قفزة كبيرة إلى 200 دولار شهريًا.”

وقال: “من الواضح أنك لن تكون قادرًا على تبرير شيء من هذا القبيل إلا إذا كان شيئًا يمكنك تحقيق الدخل منه أو كان لديك تصميمات لتحقيق الدخل أو يلعب دورًا في حياتك المهنية”. “أعتقد أن هذا بعض ما يحدث هنا.”

وأشار التقرير إلى أن تكلفة خدمة المشترك الهامشي كانت تقترب من الصفر، ولكن هذا ليس هو الحال بالنسبة للتطبيقات التي تستخدم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لدعم الميزات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ونتيجة لذلك، تقدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي منتجات فريميوم أقل سخاءً، وتقصير فترات التجربة المجانية، ودفع المستخدمين الجدد نحو الخطط السنوية، و/أو تقديم مستويات اشتراك أعلى سعرًا لميزات الذكاء الاصطناعي لتغطية تكاليفهم.

وأضافت: “هذا يساعدهم على الحفاظ على اقتصاديات الوحدة السليمة أثناء توسعهم”.

فترات تجريبية أقصر

ووفقا للتقرير، تتبنى السوق فترات تجريبية أقصر على نطاق واسع. وأشارت إلى أن ما يقرب من نصف جميع التطبيقات تستخدم تجارب مدتها أربعة أيام أو أقل، على الرغم من البيانات التي تظهر أن التجارب التي تبلغ مدتها 17 يومًا أو أكثر تحقق نتائج أفضل من التجارب القصيرة بهامش 42.5% إلى 25.5%.

ولاحظت فينا أن “هذا يشير إلى أن العديد من الفرق تعمل على تحسين السيطرة بدلاً من الثقة”.

وأضاف: “بدون شك، تبدو التجارب القصيرة أكثر أمانًا لأن المطورين يريدون تعليقات أسرع، وتعرضًا أقل للمتسابقين المجانيين، وتحويلًا نقديًا أسرع”. “المشكلة هي أن العديد من المنتجات، وخاصة تلك ذات المنفعة العميقة أو تكوين العادة، تحتاج إلى أكثر من ثلاثة أو أربعة أيام لإثبات أنها تستحق رسومًا متكررة.”

ومع ذلك، أشار لانديس إلى أنه من الصعب للغاية تحسين الدفعات التي تتم بعد 30 يومًا. وأوضح: “يمكنك إجراء الاختبار مرة واحدة فقط في الشهر”.

وأضاف: “من المرجح أن تكون التجارب التي تستمر 17 يومًا أو أكثر ناجحة لأن المستخدم نسي الإلغاء”. “إذا قاموا بالإلغاء في اليوم 31 بعد تذكير الدفع، فهذا لا يساعد مطور التطبيق على تقديم منتج أفضل.”

الجلسة الأولى تصبح حرجة

وفي نفس الوقت تتقلص الفترات التجريبية، وتضيق النافذة لجذب المشتركين. وأشار التقرير إلى أن 55% من جميع حالات إلغاء التجارب التي مدتها ثلاثة أيام تحدث في اليوم صفر. “إن المعركة من أجل المشترك يتم كسبها أو خسارتها في الجلسة الأولى، مما يجبر المطورين على تقديم لحظة “آها!” على الفور،” كما أعلنت.

وحذرت فينا من أن “هذا بمثابة تحذير كبير من أن تجربة الجلسة الأولى هي كل شيء”. “إذا لم يفهم المستخدمون القيمة، أو اصطدموا بحائط الإعداد، أو شعروا بالندم من جانب المشتري في غضون دقائق، فإن النسخة التجريبية ستنتهي عند وصولها، ولن يكون لبقية مسار التحويل أي أهمية.”

وقال: “بالنسبة للمطورين، هذا يعني أن الإعداد وتوقيت نظام حظر الاشتراك غير المدفوع والمراسلة والإثبات الفوري للقيمة لم تعد تفاصيل تحسين بعد الآن”.

ومع ذلك، فإن الإلغاءات السريعة يمكن أن تكون ذات قيمة للمطورين. وأوضح لانديس قائلاً: “كلما تمكنت من الحصول على البيانات بشكل أسرع، كلما تمكنت من تحسينها بشكل أسرع”. “التطبيق الذي يحصل على الإلغاء في اليوم صفر يمكنه إجراء اختبارات أكثر سبع مرات من التطبيق الذي يحصل على الإلغاء بعد أسبوع.”

وأضاف: “المزيد من الاختبارات يعني أنه يمكنك معرفة ما يعمل بشكل أسرع بكثير”.

الانقسام الكبير

كما حدد التقرير فجوة بين أعلى وأسفل السوق. وأشارت إلى أن أعلى 25% من التطبيقات نمت بنسبة 80% على أساس سنوي، في حين تقلصت نسبة 25% الأدنى بنسبة 33%.

وأعلنت أن “إيرادات تطبيقات الاشتراك هي سوق يأخذ فيها الفائز المزيد”. “يحقق عدد صغير من التطبيقات نموًا هائلاً، في حين يرى الجميع مكاسب أكثر تواضعًا – أو حتى انخفاضات”.

وأوضح لانديس أن “قوس اعتماد التكنولوجيا يميل إلى منح الفائزين في السوق الناضجة حصة كبيرة من الكعكة”.

وتابع: “انظر إلى Google وMeta وAmazon: إنهم مجتمعين يمتلكون 75% من سوق الإعلانات”. “إن وفورات الحجم والاستثمارات التكنولوجية الضخمة وقاعدة المستخدمين الضخمة تعني أن المستهلكين يحصلون على تكلفة أقل وأداء أعلى وتكنولوجيا أفضل من أكبر اللاعبين.”

وقال: “سنرى أن هذه الفجوة تتسع عندما يدرك الفائزون مزاياهم التنافسية”.

وأكدت فينا أن السوق أصبح يتركز بوحشية. وأوضح قائلاً: “تعمل أفضل التطبيقات على مضاعفة المزايا في العلامة التجارية، وجودة المنتج، والتأهيل، وعلوم التسعير، والاستحواذ المدفوع، في حين يتم دفن التطبيقات الأضعف في طوفان من المشابهة”.

وقال: “تقول شركة RevenueCat إن أفضل 10% من التطبيقات نمت بنسبة 306% على أساس سنوي، في حين نما التطبيق المتوسط ​​بنسبة 5.3% فقط وانكمش الربع الأدنى بنسبة 33%، وهو ما يخبرك أن هذه لم تعد قصة مد متصاعد”. “يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على رفع سقف أقوى اللاعبين، لكنه لا ينقذ الذيل الطويل”.

وأضافت فينا: “خلاصة القول هي أن سوق تطبيقات الاشتراك لا يزال ينمو، لكنه يتحول إلى عمل يأخذ فيه الفائز المزيد، حيث أصبح التنفيذ مهمًا أكثر من أي وقت مضى”.

وتابع: “لقد ارتفعت عمليات إطلاق التطبيقات الجديدة، لكن التطبيقات القديمة لا تزال تتحكم في معظم إيرادات الاشتراكات، لذا فإن مجرد الظهور مع تطبيق آخر خاص بي وجدار الاشتراك غير المدفوع لا يعد استراتيجية”. “تتعلق المرحلة التالية بالتطبيقات التي يمكنها إثبات القيمة بسرعة، والاحتفاظ بالثقة لفترة أطول، وكسب مكان في روتين المستخدم بدلاً من مجرد فضوله.”