Инструмент с открытым исходным искусством в чате LobeChat достиг замечательных результатов за один месяц публичной бета -версии: его ежемесячный доход превысил 30 000 юаней и более 60 оплачиваемых пользователей. Это показывает, что коммерциализация проектов с открытым исходным кодом не недоступна, а также приводит к мотивации продолжать усердно работать для команды Lobechat. Тем не менее, его платный коэффициент конверсии составляет менее 1%, что выявляет проблему низкой готовности пользователей платить в модели с открытым исходным кодом и функционального разрыва по сравнению со зрелыми продуктами. В статье анализируются проблемы, с которыми сталкиваются Lobechat, будущие планы развития и проблемы, с которыми сталкивается команда в области дизайна продукта, и предлагает соответствующие решения.
Недавно инструмент с открытым исходным искусством в чате LobeChat объявил, что его облачный сервис достиг ежемесячного дохода более 30 000 юаней (около 4000 долларов США) за один месяц, а количество платных пользователей достигло более 60, достигнув предварительных результатов.
Команда Lobechat заявила, что это достижение дало им надежду на коммерциализацию проектов с открытым исходным кодом. Только около 60 оплачиваемых пользователей могут поддерживать ежедневные операции команды, которая полностью отличается от традиционной идеи Интернета о том, чтобы преследовать миллионы пользователей.

Официальный адрес веб -сайта: https://lobechat.com/welcome
Тем не менее, Lobechat также сталкивается с проблемой низкого платного конверсии. В настоящее время Lobechat Cloud Service насчитывает более 7000 зарегистрированных пользователей, но платеж пользователей учитывает менее 1%. Команда проанализировала, что это может быть связано с тем, что рыночная конкуренция является жесткой, а выбор пользователей многочислен, а функции облачного сервиса Lobechat все еще далеко отстают от таких зрелых продуктов, как CHATGPT и Claude.

Команда Lobechat считает, что стратегии с открытым исходным кодом являются одной из основных причин низкого уровня конверсии. Они признались, что пользователи, которые выбирают решения с открытым исходным кодом, имеют тенденцию использовать их бесплатно, поэтому очень трудно заработать от них. 
Чтобы решить эту проблему, Lobechat планирует сосредоточиться на разработке дифференцированных и добавленных цен в облачных сервисах в будущем, таких как предстоящая функция разговора по загрузке файлов/базы знаний.

Кроме того, команда LobeChat планирует скорректировать существующую модель подписки на фиксированное использование. Они обнаружили, что эта модель не подходит для продуктов искусственного интеллекта, выставленных в связи с токенами, потому что пользователи могут потреблять все токены за короткое время после покупки базовой подписки на версию, что приводит к неспособности продолжать использовать.

В будущем Lobechat примет относительно низкую плату за подписку на обслуживание + покупку использования токенов для облегчения подписки на пользователь и давление использования.
Команда Lobechat также поделилась задачами, с которыми они столкнулись в дизайне продукта, такие как кумулятивный рост использования токенов в нескольких раундах разговоров. Поскольку пользователи часто не осознают эту проблему, фактический пользовательский опыт не соответствует ожиданиям.
Команда LobeChat обещает нести дополнительную потерю использования, вызванные дефектами дизайна продукта, и призывы к пользователям связаться с ними вовремя, когда они сталкиваются с проблемами.
Наконец, команда Lobechat показала, что текущий ежемесячный доход в 30 000 юаней может в основном покрывать эксплуатационные расходы AIS и инфраструктуры AI и инфраструктуры, а маржа прибыли ограничена. Они будут продолжать сосредотачиваться на показателях MRR (ежемесячный повторяющийся доход), чтобы обеспечить устойчивое развитие проекта.
Ссылка: https://x.com/arvin17x/status/1824474651877314796
В целом, как успехи, так и проблемы LobeChat обеспечивают ценный опыт в коммерциализации проектов по искусственному ИИ с открытым исходным кодом. Его будущее развитие заслуживает постоянного внимания.