كيف أصبحنا تطبيق الإنتاجية الأسرع نموًا على الإطلاق

هل تعلم ما هو رائع؟ مليون مستخدم.

إذا كنت شركة ناشئة في مجال الإنتاجية تستهدف المستهلكين المحترفين، فإن الوصول إلى مليون مستخدم يمثل علامة فارقة — إشارة قوية إلى أنك في طريقك لتحقيق ملاءمة المنتج للسوق. السرعة التي تحقق بها هذا الإنجاز هي البعد الثاني المهم. كلما وصلت إلى هناك أسرع، كان نبض عملك أقوى.

بينما شهد التاريخ العديد من شركات التكنولوجيا الاستهلاكية المحترفة سريعة النمو — مثل Slack و Zoom و Dropbox و Notion — كان لقب "تطبيق الإنتاجية الأسرع نموًا على الإطلاق" يعود إلى Tome، وهي منصة لسرد القصص بالذكاء الاصطناعي وصلت إلى مليون مستخدم في ستة أشهر من الإطلاق. لكن هذا كان في فبراير 2023. ومنذ ذلك الحين، قامت شركة ناشئة صغيرة وغير معروفة إلى حد كبير بتحقيق ذلك في نصف المدة. تلك الشركة الناشئة كانت شركتنا.

Presentations AI أُطلقت في 7 يوليو 2023، ووصلت إلى مليون مستخدم في 23 سبتمبر 2023. وهذا يعني من 1 إلى مليون مستخدم في 84 يومًا فقط — أقل من ثلاثة أشهر، وبسرعة مضاعفة تقريبًا مقارنة بصاحب الرقم القياسي السابق.

لوضع ذلك في المنظور الصحيح:

• استغرق Slack عامًا ونصف
• احتاج Zoom إلى عامين
• تطلب Notion ثلاثة أعوام

لم يكن نمونا سريعًا فحسب، بل كان فائق السرعة. لكن السرعة ليست كل شيء — القصة الحقيقية هي كيف وصلنا إلى هناك وماذا حدث بعد ذلك.

بعض الأمور الجديرة بالملاحظة مقدمًا:

• لم نستخدم أيًا من أساليب الإطلاق والتوسع المقبولة عادةً. لا إطلاق عبر ProductHunt، ولا مقاطع فيديو تجريبية انتشرت بسرعة، ولا حملات ترويجية ضخمة للمؤثرين.
• لم يكن لدينا فريق تسويق أو فريق مبيعات أو فريق منتجات. وحتى يومنا هذا، ليس لدينا أي فرد في أي من هذه الأقسام.
• لم ننفق شيئًا على التسويق - كانت تكلفة اكتساب العملاء الإجمالية لاكتساب هؤلاء المستخدمين صفرًا.

كنت أتمنى أن أدعي أن هذه الحقائق تثبت أننا عباقرة في التسويق، لكن ذلك سيكون تضليلاً.

كنت أود أن أزعم أن هذا يثبت أننا عباقرة في التسويق. لكن ذلك سيكون تضليلاً. الحقيقة هي أننا كنا مقتصدين لا باختيارنا بل بالضرورة — فقد كنا قد جمعنا جولة تمويل صغيرة قبل سنوات، وكنا قد أوشكنا على نفاد المال بحلول الوقت الذي كنا فيه مستعدين للإطلاق.

فكيف لشركة ناشئة مفلسة وغير معروفة أن تصبح أسرع تطبيق إنتاجي نموًا على الإطلاق؟

تتلخص الإجابة في ثلاث خطوات — سهلة الوصف، وصعبة التنفيذ حقًا.

• اصنع شيئًا يريده الناس (حقًا)
• اصنع شيئًا يحبه الناس
• اجعل الناس يريدون شيئًا

اصنع شيئًا يريده الناس (حقًا)

بول غراهام من YCombinator قال مقولته الشهيرة إن أهم شيء يمكن لشركتك الناشئة أن تفعله هو "صنع شيء يريده الناس". في الواقع، يظل هذا شعار YC حتى يومنا هذا.

سهل التسليم بصحته. لكن تطبيقه في العالم الحقيقي أصعب بكثير.

لنأخذ حالتنا كمثال.

نحن منصة عروض تقديمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ابحث عن المشكلات، لا الأفكار.

في عالم يغرق في أدوات العروض التقديمية، هل كان المستخدمون بحاجة حقًا إلى أداة أخرى؟ بينما يوجد مليارات المستخدمين لبرنامجي Microsoft PowerPoint و Google Slides، كم منهم تعتقد أنه "يريد" أداة عروض تقديمية جديدة؟

مقبرة الشركات الناشئة مليئة بـ "قتلة باوربوينت" التي انتهى بها المطاف أشبه بجروح ورقية من باوربوينت — مزعجة بشكل طفيف لكنها في النهاية تُنسى.

أدركنا أن المشكلة الحقيقية التي لم تُحل لم تكن في التخلص من برنامج PowerPoint، بل في إنهاء مشكلة الشريحة الفارغة. يواجه الناس صعوبة في البدء من الصفر في كل مرة يحتاجون فيها إلى إنشاء عرض تقديمي. أدوات مثل PowerPoint تخلط بين المحتوى والتصميم - مما يجعل من الصعب على غير المصممين تصور أفكارهم وقصصهم وتحويلها إلى ملخص مرئي. المفارقة في PowerPoint هي أنه أداة التصميم الأكثر استخدامًا في العالم... لكن مستخدميه هم في الأساس غير مصممين.

أحيانًا، أن تكون مبكرًا هو نفسه أن تكون مخطئًا.

قبل وقت طويل من أن يصبح الذكاء الاصطناعي رائجًا، كانت لدينا فكرة استخدامه لمساعدة الناس في جانبين من جوانب إنشاء العروض التقديمية:

• إنشاء مسودة أولية تلقائيًا (حل مشكلة الشريحة الفارغة)
• مطابقة المحتوى تلقائيًا مع قوالب الشرائح المناسبة، والاستعارات البصرية، وإرشادات العلامة التجارية (حتى لا يحتاج المستخدمون إلى أن يكونوا مصممين لإنشاء عروض تقديمية جذابة).

لقد بنينا منصة الذكاء الاصطناعي هذه لسنوات في عالم ما قبل GPT. كان الأمر أشبه بمحاولة بناء سفينة فضاء بأدوات حجرية وفهم مبهم للجاذبية. لم يكن هناك نظام بيئي — من نماذج التعلم الآلي إلى خطوط أنابيب البيانات، بنينا كل شيء من الصفر.

حان الوقت للتعرف على تحولات السوق والاستفادة منها.

ضرب تسونامي الذكاء الاصطناعي التوليدي. فجأة، تحولت رياحنا المعاكسة إلى رياح مواتية. كان الأمر كما لو كنا ندفع صخرة صعودًا لسنوات، وفجأة قام أحدهم بتركيب معززات صاروخية عليها.

لم تقتصر الأمور على تكامل القطع المفقودة في لغز التكنولوجيا فحسب، بل كانت هناك دفعة هائلة أخرى من حيث اهتمام المستهلكين بحل مثل حلنا، مما أدى إلى خفض CAC لدينا إلى الصفر.

بحلول الوقت الذي أطلقنا فيه نسختنا التجريبية العامة في يوليو 2023، كان هناك حرفيًا الآلاف من الأشخاص يطرقون أبوابنا.

اسم النطاق الخاص بنا - www.presentations.ai - تحول بين عشية وضحاها من شيء لم يفهمه الناس أو يهتموا به إلى شيء "أراده" الآلاف من الناس وبحثوا عنه. فبعد أن كنا نضطر إلى شرح نهجنا وقيمتنا المقترحة بصعوبة بالغة، أصبح اسم النطاق الخاص بنا وسيلة واضحة بذاتها للعملاء المحتملين لفهم ما نقدمه.

توضح اللقطة أدناه مدى الاهتمام الذي حظي به حلنا في الجزء العلوي من مسار التحويل مقارنةً بنظرائنا، الذين كان معظمهم ممولين بشكل أكبر بكثير وأكثر شهرة منا:

صورة: لوحة صدارة البحث العضوي لسوقنا في أوائل عام 2023

لقد شهدنا بأنفسنا كيف يمكن أن تتغير ظروف السوق بسرعة، محولة ما كان فكرتك المجنونة لسنوات إلى "الشيء الكبير التالي" بين عشية وضحاها تقريبًا.

ارجع هذا إلى بصيرة مذهلة أو مجرد حظ، لكننا انتهينا إلى صنع شيء يريده الناس... لكن هذا بحد ذاته شرط ضروري ولكنه غير كافٍ.

ماذا بعد؟

ابتكر شيئًا يحبه الناس

حل المشكلة شيء، أما ابتكار تجربة يتطلع إليها الناس بصدق، فشيء آخر تمامًا.

كم عدد الأشخاص الذين يستيقظون متحمسين للعمل على عروضهم التقديمية؟ عبارة "الموت بسبب باوربوينت" هي شعور سائد على نطاق واسع. هناك مجتمعات بأكملها مخصصة لـ "جحيم باوربوينت" — أناس يفضلون تحمل موعد طبيب الأسنان على إعداد عرض تقديمي.

عقدنا العزم على تغيير هذه الرواية.

كيف نحول عملية إنشاء العروض التقديمية، التي تعد بالغة الأهمية للأعمال، من مصدر للألم إلى مصدر للمتعة، ونحول مجرد أداة إلى جزء محبوب من وظائف مستخدمينا وسير عملهم؟ هذا هو السؤال الذي طرحناه على أنفسنا قبل كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

لم تبدأ رحلتنا في قاعة اجتماعات أو مرآب، بل في عدد لا يحصى من المقاهي والمكاتب وقاعات المؤتمرات حيث كان الناس يعانون من عروضهم التقديمية.

راقبنا. استمعنا. تعاطفنا. وما وجدناه كان مذهلاً:

• المديرون التنفيذيون يقضون ساعات في خيارات التصميم بدلاً من صقل رسالتهم
• المعلمون يفقدون النوم بسبب إنشاء شرائح جذابة للطلاب
• مندوبو المبيعات يسارعون لتحديث عروضهم التقديمية قبل دقائق من الاجتماعات الحاسمة

لم تكن هذه مجرد إزعاجات بسيطة؛ بل كانت مصارف للإنتاجية تكلف الشركات مليارات الدولارات من الوقت الضائع والفرص الضائعة.

لذلك، شرعنا في حل هذه المشكلات، ليس بإنشاء أداة عروض شرائح أفضل قليلاً، بل بإعادة تصور عملية إنشاء العروض التقديمية بأكملها.

سألنا أنفسنا:

• ماذا لو تمكنت العروض التقديمية من بناء نفسها من نقاط حديثك؟
• ماذا لو كانت قرارات التصميم مؤتمتة، مسترشدة بمبادئ التواصل الفعال؟
• ماذا لو كان تحديث العرض التقديمي سهلاً كإجراء محادثة؟

قادتنا هذه الأسئلة إلى جعل الذكاء الاصطناعي أساس منتجنا — ليس مجرد ميزة، ولا كلمة رنانة. ذكاؤنا الاصطناعي لا يكتفي بالمساعدة. بل يتعاون. لا يقتصر دوره على التنسيق. بل يفكر معك، ويتوقع احتياجاتك ويجري تحسينات في الوقت الفعلي.

النتيجة؟ أداة لا تساعدك فقط في إعداد العروض التقديمية—بل تساعدك على التفكير بشكل أفضل، والتواصل بوضوح أكبر، والتقديم بثقة لم يسبق لها مثيل.

من "الموت بسبب باوربوينت" إلى "حب لا ينتهي". هذا التحول أهم من أي ميزة أطلقناها على الإطلاق.

اجعل الناس يرغبون في شيء ما

إن إنشاء منتج محبوب ليس سوى نصف المعركة.

يحدث السحر الحقيقي عندما تمكّن الناس من تحقيق أشياء لم يعتقدوا أنها ممكنة أبدًا.

لقد اهتممنا بكل بكسل، وكل تفاعل، وكل لحظة في رحلة المستخدم. كان شعارنا بسيطًا: "إذا تطلب دليلًا، فهو معقد جدًا."

• قدمنا عملية إعداد مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتكيف مع مستوى مهارة واحتياجات كل مستخدم.
• أنشأنا قوالب ذكية تتطور بناءً على سلوك المستخدم واتجاهات الصناعة.
• طبقنا ميزة "العصا السحرية" التي تحول الشرائح المملة على الفور إلى قصص بصرية آسرة. هذه الميزة أصبحت الآن جزءًا من منشئ الشرائح بالذكاء الاصطناعي، والذي يأخذ أي مسودة أولية (حتى نقاط التعداد المنسوخة من مستند) ويعيد بناءها كقصة بصرية متماسكة دون الحاجة لعمل تصميم يدوي.

‍

والنتيجة؟ غالبًا ما يخبرنا المستخدمون أنهم أنشأوا أفضل عرض تقديمي في حياتهم في غضون دقائق من التسجيل.

هذا النهج جعل مستخدمينا يشعرون أيضًا بأنهم جزء من شيء أكبر — حركة لإحداث ثورة في طريقة تواصل العالم بالأفكار.

لم يكونوا مجرد مستخدمين. كانوا أول مليون رائد.

اتضح أن جعل الناس يرغبون في شيء ما هو قوة دافعة أقوى بكثير من مجرد صنع شيء يريده الناس.

المفاجأة في القصة

في عالم مثالي، هنا تنتهي القصة.

أسرع تطبيق إنتاجي نموًا على الإطلاق... أداة محبوبة... مستخدمون أوفياء... نجاح شركة ناشئة... نهاية سعيدة... وعيش في سعادة أبدية.

للأسف، ليس تمامًا.

الشرير في هذه القصة هو ما عرفناه باسم "مشكلة الأجسام الثلاثة للذكاء الاصطناعي".

هكذا يعمل الأمر.

مشكلة الأجسام الثلاثة للذكاء الاصطناعي — وكيف حللناها

تواجه كل شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ثلاثة تحديات:

• تطوير تطبيق فريد وغير بسيط ذي قيمة مضافة حقيقية
• تحقيق الانتشار دون ميزانية تسويق ضخمة
• جعل اقتصاديات الوحدة مجدية

بينما ينطبق التحديان الأولان على جميع الشركات الناشئة، فإن التحدي الثالث ينطبق بشكل خاص على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي.

اسمحوا لي أن أوضح ذلك من خلال حالتنا الخاصة.

إذا لاحظت الصورة أعلاه، فهي تُظهر كيف كان الناس يتهافتون على أداة مثل أداتنا في يناير 2023. لكننا لم نطلق نسختنا التجريبية العامة حتى يوليو 2023.

لماذا هذا؟

في يناير 2023، كانت تكلفة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء عرض تقديمي واحد تبلغ 2 دولار — وذلك فقط لتوليد النصوص بواسطة نماذج اللغة الكبيرة (LLM). أضف إلى ذلك توليد الصور عبر DALL-E، ووصلت التكلفة إلى 10 دولارات لكل عرض. مليون مستخدم ينشئ كل منهم عرضًا واحدًا: 10 ملايين دولار في تكاليف الذكاء الاصطناعي وحدها. وهو ما كان، بالطبع، أكثر بـ 10 ملايين دولار بالضبط مما كان لدينا.

لذلك، على الرغم من أننا كنا مستعدين من جميع الجوانب الأخرى، إلا أننا لم نتمكن ببساطة من تحمل تكلفة إطلاق نسختنا التجريبية.

لم يكن مفاجئًا أن هذا سمح للمنافسين بالاستفادة من فرصة عروض الذكاء الاصطناعي هذه. على سبيل المثال، Tome، الذي برز كصاحب الرقم القياسي السابق لكونه أسرع تطبيق إنتاجي نموًا. بينما أطلقت Tome نسختها التجريبية في وقت سابق من عام 2022، كان لديها بالضبط صفر مراجع إلى الذكاء الاصطناعي. لكنها كانت تمتلك مقومين قويين — تمويل بقيمة 37 مليون دولار ودعم شخصيات مثل ريد هوفمان (مؤسس لينكد إن سابقًا وعضو مجلس إدارة لاحقًا في OpenAI ومستثمر في Greylock). استغلت Tome هذه الموارد لـ تطبيق الذكاء الاصطناعي على منتجها الأصلي ودفع نمو المستخدمين بقوة. ثم نجحت في استغلال هذا الاهتمام والزخم لإضافة 43 مليون دولار أخرى إلى رصيدها التمويلي.

بينما قد يكون من المفهوم محاولة توجيه سهام النقد لمنافس ممول بكثافة، فإننا نقدر مهارات Tome في جمع التمويل ونرفع لهم القبعة - فمثل العديد من جوانب الشركات الناشئة الأخرى، يعد جمع التمويل مهارة أساسية وحرفة يمكن لعدد قليل من المؤسسين إتقانها بنجاح أفضل بكثير من البقية، وهذا يستحق التقدير حقًا.

لقد حاولنا جمع التمويل في هذه المرحلة، لكن الأمر كان أصعب بكثير بالنسبة لنا - جزئيًا لأننا نتمركز في الهند حيث يصعب العثور على داعمين من رأس المال الجريء في المراحل المبكرة، وجزئيًا لأننا عملنا على هذا لسنوات دون تحقيق الكثير من النتائج الملموسة.

إذًا، كيف يمكن لشركة ناشئة صغيرة بلا موارد أن تنافس في سوق للذكاء الاصطناعي كهذا؟

في البداية، انتظرنا ببساطة.

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هي الأصول الأسرع تدهورًا في التاريخ - فمن يناير 2023 إلى يوليو 2023، انخفضت تكاليف هذه الخدمات بشكل كبير. بالطبع، كانت التكاليف لا تزال غير هينة، خاصة عندما كان عليك الاستعداد لنوافذ سياق أكبر ونماذج أحدث وأكثر قوة.

ولكن بحلول يوليو 2023، كنا قد اكتشفنا كيفية إطلاق نسختنا التجريبية العامة والنمو... دون أن نفلس في هذه العملية.

تحدي الذكاء الاصطناعي: الموازنة بين الابتكار والاقتصاد

تحسين مسار عمل الذكاء الاصطناعي والتكاليف

لتحقيق جدوى اقتصاديات وحدتنا، قمنا بما يلي:

• قمنا بتحسين مسار عمل الذكاء الاصطناعي لدينا باستمرار، مما قلل من استخدام الرموز دون المساس بالجودة
• طبقنا استراتيجيات تخزين مؤقت وتنسيق ذكية لإعادة استخدام وتقليل العمليات الحسابية المكلفة
• طورنا نماذجنا الخاصة والمُحسّنة بدقة لمهام محددة، مما قلل اعتمادنا على النماذج العامة الأكثر تكلفة

من خلال هذا المزيج، تمكنا من خفض تكلفة إنشاء عرض تقديمي إلى سنتين فقط لكل عرض. في حين أن تكلفة الوحدة البالغة سنتين أفضل بكثير من 10 دولارات، إلا أنها لا تزال كبيرة عندما يتم إنشاء ملايين العروض التقديمية كل شهر.

لحل هذه المشكلة، اعتمدنا استراتيجيتين كانتا غير بديهيتين إلى حد ما على الأقل.

فرض رسوم على النتيجة، وليس على الأداة

أسهل طريقة لحل مشكلة النفقات هي تحقيق الدخل، أو على الأقل محاولة تحقيق الدخل من حلك.

النهج المعتاد لحل SaaS موجه للمستخدمين المحترفين مثل حلنا هو نموذج "فريميوم" (مجاني ومدفوع) — يتميز بمستوى مجاني سخي حيث يمكن للمستخدمين تجربة المنتج مقدمًا ثم تحويل جزء صغير من قاعدة المستخدمين لديك إلى نسخة مدفوعة مميزة بمرور الوقت.

ومع ذلك، نظرًا لتكاليف الذكاء الاصطناعي العالية المتضمنة، اعتمد نجاحنا على إيجاد توازن بين إظهار قيمتنا للمستخدمين وإقناعهم بالترقية في أسرع وقت ممكن.

في سوقنا، هذا أسهل قولًا من فعله. الأدوات الحالية مثل مايكروسوفت باوربوينت وجوجل سلايدز يُنظر إليها إلى حد كبير على أنها مجانية من قبل المستخدمين النهائيين. لذا هناك حاجز عالٍ يجب تخطيه إذا كنت تريد أن يستخدم العملاء بطاقاتهم الائتمانية.

لكن درسًا قيمًا تعلمناه بسرعة كبيرة في رحلتنا هو أنه لا جدوى من محاولة فرض رسوم ثابتة على المستخدمين، ولنقل 10 إلى 20 دولارًا شهريًا، مقابل أداتك. فمن ناحية، يقوض ذلك قيمة حلك، ومن ناحية أخرى، يكاد يكون من المستحيل بناء عمل تجاري كبير وذو معنى بفرض مبلغ تافه كهذا.

اليوم، هناك ما يكفي من الخبراء الذين رأوا أن استراتيجية تحقيق الدخل الصحيحة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة هي فرض رسوم على النتائج بدلاً من الأدوات. اكتشفنا هذا مبكرًا بطريقتنا الخاصة وبشكل مثير للاهتمام. بينما كان حلنا قويًا جدًا على عدة جبهات تتجاوز جوانب الذكاء الاصطناعي - ميزات مثل التعاون والقوالب الغنية بالرسومات والوسائط المتعددة - كانت النتيجة التي أرادها عملاؤنا وقدرواها أكثر واقعية بكثير - طريقة لتصدير العروض التقديمية إلى باوربوينت!

بدأنا بفرض 25 دولارًا لتصدير عرض تقديمي واحد إلى باوربوينت. شهدنا إقبالًا كبيرًا. ثم رفعنا السعر إلى 49 دولارًا لكل عملية تصدير. لم يكن هناك انخفاض ملحوظ في عدد الطلبات. ضاعفناه مرة أخرى إلى 99 دولارًا لكل تصدير باوربوينت، ومرة أخرى، لم يكن هناك انخفاض في التحويل. مولدنا مولد عروض باوربوينت بالذكاء الاصطناعي هو ما يدعم عملية التصدير هذه، حيث يأخذ عرضًا تقديميًا تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ويحوله إلى ملف PPT نظيف يمكن للمستخدمين تعديله أو مشاركته أو تسليمه دون أي أثر مرئي لكيفية بنائه.

أدركنا أن الناس قد يترددون في دفع 10 دولارات حتى مقابل أداة تنافس باوربوينت، لكنهم يسعدون جدًا بدفع 99 دولارًا مقابل عرض باوربوينت واحد مصمم جيدًا يوفر عليهم ساعات من الجهد والعناء. يبدو الأمر واضحًا بأثر رجعي، لكنه كان بمثابة كشف لنا في ذلك الوقت.

ثم قدمنا خطة احترافية (Pro plan) تسمح للمستخدمين بإنشاء وتصدير ما يصل إلى 100 ملف باوربوينت في السنة - بسعر 198 دولارًا سنويًا - أي ضعف سعر تصدير باوربوينت واحد فقط. هذا المسار التدريجي وتدرج القيمة لاقى صدى لدى العملاء وشهدنا عشرات الآلاف من عمليات الشراء.

كان هناك درس آخر مثير للاهتمام وهو أنه بينما كانت لدينا إمكانيات مشاركة قوية داخل تطبيقنا، لم يتم استخدامها بالقدر الذي قدرناه في الأصل. اتضح أن مستخدمينا لم يرغبوا في أن يعرف أقرانهم بوجودنا - كانت "سلاحهم السري" بعبارة أخرى - ودفع 99 دولارًا لتصديره إلى باوربوينت عادي بدون أي آثار لقدرات الذكاء الاصطناعي لدينا كان ثمنًا زهيدًا للاستمرار في الاستمتاع بهذه الميزة. من كان يظن أن "مكافحة الانتشار الفيروسي" يمكن أن تكون نموذج عمل ناجحًا!

تباطؤ النمو المتعمد

تقول الحكمة التقليدية للشركات الناشئة أن السوق يكافئ النمو - فالشركات الناشئة التي تنمو بسرعة تحظى بالتقدير والمكافأة من خلال تمويلات كبيرة وتقييمات أعلى. ومع ذلك، ما لا يُقال هو أن هذه القاعدة تنطبق فقط على أفضل 1-2% من الشركات الناشئة - تلك التي أسسها مؤسسون "أصليون" مدعومون من رأس المال الاستثماري ولديهم المؤهلات المناسبة.

أما البقية منا، فعلينا أن نلعب لعبة مختلفة.

ما زلت أتذكر لقاءً واحدًا مع مستثمر رأس مال مخاطر كان مؤثرًا بشكل خاص. في خضم نمونا المذهل، قدمت عرضًا لمستثمر رأس مال مخاطر، وهو خريج ماجستير إدارة أعمال من هارفارد. كنا على وشك أن نصبح أسرع تطبيق إنتاجي نموًا على الإطلاق، ومع ذلك قيل لنا إنه لا يزال الوقت مبكرًا وأننا بحاجة إلى "إظهار المزيد من الزخم"، بالإضافة إلى العبارة المعتادة التي تُقال بلا مبالاة "من فضلك أخبرني كيف يمكنني المساعدة!"

نظرًا لأن نموذج النمو الممول من رأس المال المخاطر كان مستبعدًا بالكامل تقريبًا، كان علينا اتخاذ بعض الخيارات الصعبة لجعل حسابات نموذج العمل مجدية.

أحد القرارات الكبيرة التي اتخذناها كان الحد من النمو. قد يبدو هذا متناقضًا، لا سيما في منشور يتحدث عن النمو السريع. لكن كان هناك منطق وراء هذا الجنون.

أحد الدروس الرئيسية التي تعلمناها مع نمو قاعدة مستخدمينا هو أن الضجة حول الذكاء الاصطناعي هي سلاح ذو حدين. فبينما تقلل تكاليف اكتساب العملاء، فإنها تجلب أيضًا مجموعة كبيرة من "سياح الذكاء الاصطناعي" الذين لا ينوون شراء منتجك أبدًا. ونظرًا لوجود تكلفة غير هينة لخدمة هؤلاء المستخدمين المجانيين، فإنهم يمثلون ثقبًا أسود في ميزانيتك العمومية.

لذلك طبقنا مجموعة من الإجراءات لاستبعاد هؤلاء المستخدمين العابرين. وضعنا معيارًا يوجه المستخدمين ذوي النية المنخفضة إلى نماذج أرخص. فرضنا قيودًا على مناطق جغرافية وشخصيات معينة. حتى أننا أزلنا جميع ميزات التواصل والتحفيز التي تكافئ المستخدمين على دعوة أصدقائهم إلى منصتنا.

لذلك، بينما زادت قواعد مستخدمي منافسينا مثل Tome و Gamma من مليون إلى 20-30 مليونًا على مدار عام، نمونا نحن ببطء وتفكير أكبر عن قصد.

لكننا أسعد بكثير بذلك.

لماذا؟

المليون الذي يهم

مليون مستخدم أمر رائع.

هل تعلم ما هو الأروع؟

مليون دولار من الإيرادات.

كان هذا هو هدفنا لتحقيق الدخل. استغرقنا بضعة أشهر فقط للوصول إلى مليون مستخدم، لكن استغرقنا عامًا واحدًا للوصول إلى علامة مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة. لم يكن الوصول إلى هذا الرقم سعيًا للتباهي، بل كان النقطة التي حققنا فيها نقطة التعادل وأصبحنا مربحين على أساس التدفق النقدي.

منذ وصولنا إلى هذا الرقم في يونيو 2024، نمونا بشكل كبير في الفترة اللاحقة. وبينما كنا ندرك قوة النمو المتراكم، فمن السريالي للغاية رؤيته بشكل مباشر.

لكن هذه قصة ليوم آخر.

كلمة شكر

بينما يُعد المليون إنجازًا جيدًا، إلا أنه مجرد بداية رحلتنا. وبينما نتطلع إلى الأمام، نحن أكثر حماسًا من أي وقت مضى بشأن إمكانات الذكاء الاصطناعي في أدوات الإنتاجية. نعمل على ميزات جديدة ستجعل إنشاء العروض التقديمية أكثر سهولة وقوة، بما في ذلك:

• معالجة متقدمة للغة الطبيعية لتوليد المحتوى بسهولة - صفر عناء تصميمي
• عروض تقديمية تتطور في الوقت الفعلي بناءً على تفاعل الجمهور وملاحظاته
• توصيات تصميم محتوى مخصصة بناءً على تفضيلات الأفراد والفرق والشركات
• إمكانيات إنشاء العروض التقديمية التي يمكن دمجها ضمن أي تطبيق أو منصة أو إطار عمل وكيل.

إذا لم تجربه بعد، فإن منصة العروض التقديمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مجانية للبدء، وسترى في دقائق لماذا بقي الكثير من أول مليون مستخدم معنا.

نحن في بداية مهمتنا لتحويل طريقة إنشاء العالم للعروض التقديمية وتقديمها. النمو السريع الذي شهدناه هو دليل على الحاجة إلى الابتكار في هذا المجال، ونحن ملتزمون بمواصلة تجاوز حدود الممكن.

لم يكن أي من هذا ممكنًا بدون مستخدمينا الرائعين، وفريقنا المتفاني، ومستثمرينا الصبورين. لكل من كان جزءًا من هذه الرحلة - سواء كنتم معنا منذ اليوم الأول أو انضممتم بالأمس فقط - شكرًا لكم. ثقتكم، وملاحظاتكم، وحماسكم يدفعوننا إلى الأمام.

بينما نتطلع إلى المستقبل، نعد بمشاركة المزيد من القصص والدروس المستفادة وندعوكم لمواصلة هذه الرحلة معنا. معًا، نحن لا نغير فقط طريقة إعداد العروض التقديمية؛ بل نعيد تعريف ما هو ممكن في برامج الإنتاجية حيث يمكّن الذكاء الاصطناعي الجميع من توصيل أفكارهم بتأثير وسهولة.

حان وقت التوسع!