كيف أصبحنا تطبيق الإنتاجية الأسرع نموًا على الإطلاق

نقاط رئيسية:

• الوصول إلى مليون مستخدم في 84 يومًا دون فريق تسويق أو فريق مبيعات أو إنفاق دولار واحد ليس قصة اختراق للنمو — بل هو دليل على أن توقيت المنتج المناسب لتحول هائل في السوق يمكن أن يحقق أكثر مما يمكن أن تحققه أي ميزانية حملة على الإطلاق.
• المشكلة الحقيقية التي حلها Presentations AI لم تكن بناء برنامج PowerPoint أفضل — بل كانت القضاء على الشريحة الفارغة، لأن أداة التصميم الأكثر استخدامًا في العالم كانت تُدار بالكامل تقريبًا من قبل غير المصممين الذين لم يعرفوا من أين يبدأون.
• فرض 99 دولارًا لتصدير عرض تقديمي واحد علم درسًا أهم من أي إطار تسعير: الناس لن يدفعوا 10 دولارات شهريًا مقابل "أداة"، لكنهم سيدفعون بسعادة أضعاف ذلك مقابل نتيجة توفر عليهم ساعات وتجعلهم يبدون بمظهر جيد.
• التباطؤ المتعمد في النمو عندما تدفق ملايين "سياح الذكاء الاصطناعي" كان القرار غير البديهي الذي حمى العمل — لأن المستخدم الذي لن يدفع أبدًا ليس مستخدمًا، بل هو مركز تكلفة بملف شخصي.
• الوصول إلى مليون دولار في الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) وتحقيق الربحية النقدية كان أهم بكثير من إنجاز عدد المستخدمين الذي سبقه — وهو تذكير بأن سرعة النمو وصحة العمل هما لوحتا نتائج مختلفتان تمامًا.

هل تعلم ما هو الرائع؟ مليون مستخدم.

إذا كنت شركة ناشئة في مجال الإنتاجية تستهدف المستهلكين المحترفين (prosumers)، فإن الوصول إلى مليون مستخدم يمثل مرحلة انتقالية — إشارة قوية إلى أنك في طريقك لتحقيق ملاءمة المنتج للسوق. وتيرة تحقيق هذا الإنجاز هي البعد الثاني الذي يهم. كلما وصلت إلى هناك بشكل أسرع، زادت قوة نبض عملك.

بينما شهد التاريخ العديد من شركات التكنولوجيا الاستهلاكية المحترفة سريعة النمو — مثل Slack و Zoom و Dropbox و Notion — فإن لقب "تطبيق الإنتاجية الأسرع نموًا على الإطلاق" كان ينتمي إلى Tome، وهي منصة سرد قصص 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 الوقت. 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 سنة ونصف
• احتاج Zoom عامين
• تطلب Notion ثلاث سنوات

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 في البداية:

• لم نستخدم أيًا من أساليب الإطلاق والتوسع المقبولة عادةً. لا إطلاق عبر ProductHunt، ولا مقاطع فيديو تجريبية انتشرت بسرعة، ولا حملات ترويجية ضخمة من المؤثرين.
• لم يكن لدينا فريق تسويق، ولا فريق مبيعات، ولا فريق منتجات. وليس لدينا عضو واحد في أي من هذه الأقسام حتى يومنا هذا.
• لم ننفق شيئًا على التسويق - وكانت تكلفة اكتساب العملاء الإجمالية للحصول على هؤلاء المستخدمين صفرًا.

كنت أتمنى أن أدعي أن هذه الحقائق تثبت أننا خبراء تسويق، لكن ذلك سيكون غير صادق.

كنت أود أن أدعي أن هذا يثبت أننا خبراء تسويق. لكن ذلك سيكون غير صادق. الحقيقة هي أننا كنا مقتصدين ليس باختيارنا بل بضرورة — فقد كنا قد جمعنا جولة تمويل صغيرة قبل سنوات وكنا على وشك نفاد المال بحلول الوقت الذي كنا فيه مستعدين للإطلاق.

إذًا، كيف أصبحت شركة ناشئة مفلسة وغير معروفة 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 اشتهر بقوله إن أهم شيء يمكن لشركتك الناشئة فعله هو "صنع شيء يريده الناس". في الواقع، يظل هذا هو شعار YC حتى يومنا هذا.

سهل الإدراك كحقيقة. لكنه أصعب بكثير في التطبيق في العالم الحقيقي.

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 مايكروسوفت باوربوينت وجوجل سلايدز، كم منهم تعتقد أنهم "يريدون" أداة عروض تقديمية جديدة؟

مقبرة الشركات الناشئة مليئة بـ"قتلة باوربوينت" التي انتهى بها المطاف أشبه بجروح ورقية من باوربوينت - مزعجة قليلاً ولكنها تُنسى في النهاية.

أدركنا أن المشكلة الحقيقية غير المحلولة لم تكن في القضاء على باوربوينت، بل في التخلص من الشريحة الفارغة. يكافح الناس للبدء من الصفر في كل مرة يحتاجون فيها إلى إنشاء عرض تقديمي. أدوات مثل باوربوينت تخلط بين المحتوى والتصميم - وهذا يجعل من الصعب على غير المصممين تصور أفكارهم وقصصهم وتحويلها إلى ملخص مرئي. المفارقة في باوربوينت هي أنه أداة التصميم الأكثر استخدامًا في العالم... لكن مستخدميه هم في الأساس غير مصممين.

في بعض الأحيان، أن تكون سبّاقًا يعني أنك على خطأ.

قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي رائجًا بوقت طويل، 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)

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

حان الوقت للاعتراف بالتحولات السوقية 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 تكتمل القطع المفقودة في لغز التكنولوجيا فحسب، بل كان هناك دفعة هائلة أخرى من حيث اهتمام المستهلكين بحل مثل حلنا مما خفض تكلفة اكتساب العملاء (CAC) لدينا إلى الصفر.

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

اسم نطاقنا - www.presentations.ai - تحول بين عشية وضحاها من شيء لم يفهمه الناس أو يهتموا به إلى شيء "أراده" آلاف الأشخاص وبحثوا عنه. بعد أن كنا نضطر إلى شرح نهجنا وقيمتنا المقترحة بصعوبة، أصبح اسم نطاقنا وسيلة كافية للعملاء المحتملين لفهم ما نقدمه.

توضح اللقطة أدناه مدى الاهتمام الذي كان موجودًا في الجزء العلوي من مسار التحويل لحلنا مقارنة بأقراننا، الذين كان معظمهم ممولين بشكل أكبر بكثير وأكثر شهرة منا:

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

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

ماذا بعد؟

اصنع شيئًا يحبه الناس

حل مشكلة شيء، وخلق تجربة يتطلع إليها الناس بصدق شيء آخر تمامًا.

كم عدد الأشخاص الذين يستيقظون متحمسين للعمل على عروضهم التقديمية؟ "الموت بواسطة باوربوينت" شعور منتشر على نطاق واسع. هناك مجتمعات بأكملها مخصصة لـ "جحيم باوربوينت" — أشخاص يفضلون تحمل موعد طبيب الأسنان على بناء عرض تقديمي.

كنا عازمين على تغيير هذا الواقع.

كيف نحول عملية إنشاء العروض التقديمية، وهي عملية حاسمة للأعمال، من ألم إلى متعة؟ نحول أداة مجردة 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 اكتشفناه كان مفاجئًا:

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

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

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

سألنا أنفسنا:

• ماذا لو كان بإمكان العروض التقديمية أن تبني نفسها من نقاطك الرئيسية؟
• ماذا لو كانت قرارات التصميم مؤتمتة، وموجهة بمبادئ التواصل الفعال؟
• ماذا لو كان تحديث العرض التقديمي سهلاً كإجراء محادثة؟

دفعتنا هذه الأسئلة إلى جعل الذكاء الاصطناعي أساس منتجنا — ليس مجرد ميزة، ولا كلمة رنانة. ذكاؤنا الاصطناعي لا يقتصر على المساعدة فحسب، بل يتعاون. لا يكتفي بالتنسيق، بل يفكر معك، ويتوقع احتياجاتك ويُجري التحسينات في الوقت الفعلي.

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

من "الموت بـ باوربوينت" إلى "أحبك للأبد". هذا التحول أهم من أي ميزة أطلقناها على الإطلاق.

اجعل الناس يرغبون في شيء

إنشاء منتج محبوب ليس سوى نصف المعركة.

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

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

• قدمنا عملية إعداد مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتكيف مع مستوى مهارة كل مستخدم واحتياجاته
• أنشأنا قوالب ذكية تتطور بناءً على سلوك المستخدم واتجاهات الصناعة
• طبقنا ميزة "العصا السحرية" التي تحول الشرائح المملة على الفور إلى قصص بصرية آسرة. توجد هذه الميزة الآن ضمن مُنشئ الشرائح بالذكاء الاصطناعي، الذي يأخذ أي مسودة أولية (حتى النقاط التي تم لصقها من مستند) ويعيد بناءها كقصة بصرية متماسكة دون الحاجة إلى عمل تصميم يدوي.

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

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

لم يكونوا مجرد مستخدمين. لقد كانوا أول مليون رائد.

اتضح أن جعل الناس يرغبون في شيء هو محرك دفع أقوى بكثير من مجرد صنع شيء يريده الناس.

المنعطف في الحكاية

في عالم مثالي، هنا تنتهي القصة.

أسرع تطبيق إنتاجي نموًا على الإطلاق... أداة محبوبة... مستخدمون أوفياء... نجاح شركة ناشئة... يختتمون مسيرتهم بسعادة... ويعيشون في سعادة أبدية.

للأسف، ليس تمامًا.

الشرير في هذه الحكاية هو ما أطلقنا عليه "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 يقدم قيمة حقيقية
• تحقيق الانتشار دون ميزانية تسويق ضخمة
• ضمان جدوى اقتصاديات الوحدة

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

دعوني أوضح ذلك بتفاصيل حالتنا.

إذا لاحظت الصورة أعلاه، فهي تظهر كيف كان الناس يتوقون لأداة مثل أداتنا في يناير 2023. لكننا لم نطلق نسختنا التجريبية العامة إلا في يوليو 2023.

ما السبب؟

في يناير 2023، كانت تكلفة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي لإنشاء عرض تقديمي واحد دولارين — فقط لتوليد النصوص بواسطة نماذج اللغة الكبيرة (LLM). أضف توليد الصور عبر DALL-E، ووصلت التكلفة إلى 10 دولارات لكل عرض تقديمي. مليون مستخدم ينشئ كل منهم عرضًا تقديميًا واحدًا: 10 ملايين دولار كتكاليف ذكاء اصطناعي 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، لم نتمكن ببساطة من تحمل تكلفة إطلاق نسختنا التجريبية.

لم يكن مفاجئًا أن هذا أتاح للمنافسين استغلال فرصة عروض الذكاء الاصطناعي هذه. على سبيل المثال، Tome، التي برزت كحاملة الرقم القياسي السابق لكونها الـ أسرع تطبيق إنتاجي نموًا. بينما كانت Tome قد أطلقت نسختها التجريبية في وقت سابق من عام 2022، كان لديها بالضبط صفر مراجع إلى الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كانت لديها مقومتان قويتان — تمويل بقيمة 37 مليون دولار ودعم شخصيات مثل ريد هوفمان (الذي كان مؤسس LinkedIn سابقًا وعضو مجلس إدارة OpenAI ومستثمرًا في Greylock لاحقًا). استفادت Tome من هذه الموارد لـ تضمين الذكاء الاصطناعي في منتجها الأصلي ودفع نمو المستخدمين بقوة. ثم نجحت في استغلال هذا الضجة والزخم لإضافة 43 مليون دولار أخرى إلى رصيدها التمويلي.

بينما قد يكون من المفهوم محاولة انتقاد منافس 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 أن نحقق الكثير لإظهاره.

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 توفير نوافذ 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 اقتصادية لوحدتنا، قمنا بما يلي:

• قمنا بتحسين مسار عمل الذكاء الاصطناعي لدينا باستمرار، مما قلل من استخدام الرموز دون المساس بالجودة
• تم تطبيق استراتيجيات ذكية للتخزين المؤقت والتنسيق لإعادة استخدام وتقليل العمليات الحسابية المكلفة.
• قمنا بتطوير نماذجنا الخاصة والمُحسّنة بدقة لمهام محددة، مما قلل اعتمادنا على النماذج العامة الأكثر تكلفة.

من خلال هذا المزيج، تمكنا من خفض تكلفة إنشاء العرض التقديمي إلى سنتين فقط لكل عرض. وبينما تعد تكلفة الوحدة البالغة سنتين أفضل بكثير من 10 دولارات، إلا أنها لا تزال كبيرة عندما يتم إنشاء ملايين العروض التقديمية شهريًا.

لحل هذه المشكلة، اعتمدنا استراتيجيتين لم تكونا واضحتين تمامًا على الأقل.

فرض رسوم على النتائج، وليس على الأداة

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

النموذج المعتمد لحلول SaaS الموجهة للمستخدمين المحترفين مثل حلنا هو نموذج "فريميوم" (Freemium) يتميز بمستوى مجاني سخي، حيث يمكن للمستخدمين تجربة المنتج مقدمًا ثم تحويل جزء صغير من قاعدة المستخدمين إلى نسخة مدفوعة مميزة بمرور الوقت.

ومع ذلك، ونظرًا 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. فالأدوات الحالية مثل مايكروسوفت باوربوينت وجوجل سلايدز يُنظر إليها إلى حد كبير على أنها مجانية من قبل المستخدمين النهائيين. لذا هناك حاجز كبير يجب تخطيه إذا أردت أن يدفع العملاء ببطاقاتهم الائتمانية.

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

اليوم، هناك ما يكفي من الخبراء الذين أبدوا رأيهم بأن استراتيجية تحقيق الدخل الصحيحة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة هي فرض رسوم على النتائج بدلاً من الأدوات. اكتشفنا هذا مبكرًا بأنفسنا بطريقة مثيرة 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 تصدير. لم يكن هناك انخفاض ملحوظ في عدد الطلبات. ضاعفنا السعر مرة أخرى إلى 99 دولارًا لكل تصدير باوربوينت، ومرة أخرى، لم يكن هناك انخفاض في التحويل. إنّ مولّد باوربوينت بالذكاء الاصطناعي هو ما يدعم عملية التصدير هذه، حيث يأخذ عرضًا تقديميًا تم إنشاؤه بالذكاء 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 حتى 10 دولارات مقابل أداة تنافس باوربوينت، لكنهم يسعدون جدًا بدفع 99 دولارًا مقابل عرض باوربوينت واحد مصمم جيدًا يوفر عليهم ساعات من الجهد والألم. 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 - سعرناها بـ 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 - لقد 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 إن 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" مؤهلون للحصول على دعم رأس المال الاستثماري.

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، عرضت فكرتي على مستثمر رأس مال مخاطر، وهو حاصل على ماجستير إدارة الأعمال من هارفارد، وهذا ليس بالأمر الهين. كنا على وشك أن نصبح أسرع تطبيق إنتاجي نموًا على الإطلاق، ومع ذلك قيل لنا إنه لا يزال مبكرًا جدًا وأننا بحاجة إلى "إظهار المزيد من الزخم"، بالإضافة إلى العبارة المعتادة التي لا تعني شيئًا "أخبرني كيف يمكنني المساعدة"!

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

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

أحد دروسنا الرئيسية بينما كنا ننمي قاعدة مستخدمينا هو أن ضجة الذكاء الاصطناعي هي نعمة ونقمة في آن واحد. فبينما تقلل من 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 للتخلص من هؤلاء المستخدمين العابرين. وضعنا معيارًا يوجه المستخدمين ذوي النية المنخفضة إلى نماذج أرخص. وضعنا قيودًا على مناطق جغرافية وشخصيات معينة. حتى أننا أزلنا جميع ميزات التواصل الاجتماعي والتحفيز التي تكافئ المستخدمين على دعوة أصدقائهم إلى منصتنا.

لذلك، بينما نمت قواعد مستخدمي منافسينا مثل Tome و Gamma من مليون إلى 20-30 مليونًا على مدار عام، تعمدنا نحن النمو ببطء وتفكير أكبر.

لكننا أكثر سعادة بذلك بكثير.

لماذا هذا؟

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 (ARR). 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 المتضاعف، فمن الغريب جدًا رؤية ذلك بأعيننا.

لكن تلك 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 تامة - بدون أي عبء تصميمي
• عروض تقديمية تتطور في الوقت الفعلي بناءً على تفاعل الجمهور وملاحظاتهم
• توصيات تصميم محتوى مخصصة بناءً على تفضيلات الأفراد والفرق والشركات
• قدرات إنشاء عروض تقديمية يمكن تضمينها ضمن أي تطبيق أو منصة أو إطار عمل وكيل.

إذا لم تكن قد جربتها بعد، فإن منصتنا للعروض التقديمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مجانية للبدء، وسترى في غضون 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 لولا مستخدمونا الرائعون، وفريقنا المتفاني، ومستثمرونا الصبورون. 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، نعدكم بمشاركة المزيد من القصص والدروس وندعوكم لمواصلة هذه الرحلة معنا. معًا، نحن لا نغير فقط طريقة إنشاء العروض التقديمية؛ بل نعيد تعريف ما هو ممكن في برامج الإنتاجية حيث يمكّن الذكاء الاصطناعي الجميع من توصيل أفكارهم بتأثير وسهولة.

حان وقت التوسع!