Четыре приложения, одна необычная история роста
Николь Ченг, основательница без технического бэкграунда, утверждает, что создала четыре приложения за два года. Её первое приложение, Glam Up, достигло одного миллиона пользователей за шесть месяцев и достигло пика в $150 000 MRR. Затем она запустила Sprout (ранее Prep AI), которое, как сообщается, вышло на уровень примерно $250 000 MRR за три месяца. Хотя эти показатели выручки основаны на её собственных заявлениях и не были независимо подтверждены, они представляют собой необычную историю роста в сфере потребительских приложений.
Этот нарратив бросает вызов общепринятым представлениям. Ченг, не имея технического образования, сосредоточилась на дизайне, контенте и монетизации вместе со своим соучредителем-инженером Аароном Полом. Их сотрудничество отдавало приоритет быстрой итерации и систематическому подходу к органическому росту, а не традиционному платному привлечению пользователей.
Сообщаемый успех Ченг с несколькими приложениями, достигающими шестизначных ежемесячных доходов, предполагает наличие повторяемой системы. Вместо того чтобы полагаться на один виральный хит, она разработала процесс, предназначенный для генерации стабильного притока пользователей и выручки для различных концепций приложений — своего рода чертеж для современной экономики AI-приложений.
Продукт — это только половина бизнеса
Успех Николь Ченг с такими приложениями, как Glam Up и Sprout, не был результатом исключительно технического мастерства. Её соучредитель, Аарон Пол, занимался разработкой на React Native, освободив Ченг для того, что действительно масштабировалось: презентация продукта, механика роста и непрерывное распространение. Такое разделение труда подчеркивает критически важный вывод: приложение, каким бы функциональным оно ни было, — это лишь половина бизнеса.
Приложения Ченг решали легко понятные потребительские нужды. Glam Up предлагал AI-рекомендации по красоте и стилю, помогая пользователям определить свой «цветотип» и персонализировать советы по макияжу. Sprout, её второе приложение, использовало AI для адаптации заявлений о приеме на работу, генерируя резюме и сопроводительные письма — понятное решение для соискателей. Оба приложения решали осязаемые проблемы миллионов людей, генерируя 400–500 миллионов органических просмотров в месяц на таких платформах, как TikTok и Instagram Reels.
Более широкий урок очевиден: AI-инструменты радикально снижают стоимость и время создания функционального приложения. Однако сам по себе AI не создает спрос или долгосрочную дифференциацию. Повторяемая система Ченг, построенная на индустриализированной сети UGC-креаторов из более чем 200 активных участников и агрессивной архитектуре пейволла, доказывает, что реальное конкурентное преимущество заключается в систематизированном органическом распространении и монетизации. Продукт в этой новой парадигме — лишь инструмент.
Как сеть креаторов превратила просмотры в охват
Гениальность Николь Ченг заключалась не только в создании приложений, но и в создании виральной машины приложений. Вместо того чтобы надеяться, что один пост «выстрелит», она разработала повторяемую операцию по созданию короткого контента для TikTok, Instagram Reels и YouTube Shorts. Это не было удачей; это была система.
На пике этот механизм достиг невероятных масштабов: более 200 активных UGC-креаторов генерировали 400–500 миллионов органических просмотров в месяц. Важно отметить, что Ченг понимала: просмотры — это не установки, но этот огромный охват обеспечивал необходимый объем на вершине воронки, позволяя таким приложениям, как Glam Up, процветать. Подробнее о приложении можно узнать на Glam Up AI.
Креаторы не просто импровизировали. Cheung разработала внутреннюю систему онбординга со скриптами, форматами и обучением. Такой дисциплинированный подход обеспечил стабильное производство контента: более 50% новых креаторов выпускали вирусное видео в течение двух недель. Результаты каждой кампании возвращались в систему, формируя основу для следующей серии экспериментов и обеспечивая непрерывную оптимизацию. Этот итеративный процесс превратил непредсказуемую виральность в масштабируемый и прогнозируемый инструмент роста.
Нравится статья? Получайте такие каждое утро на почту.
одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров
Пейволл и проблема оттока пользователей
Но даже при наличии воспроизводимого контент-движка продукт все равно должен конвертировать пользователей. Стратегия Nicole Cheung включала агрессивные эксперименты с онбордингом и монетизацией, часто предлагая пользователям ответить на серию персонализированных вопросов перед тем, как показать hard paywall. Эти шаги включали запросы на рефералы или шеринг, наряду с постоянным A/B-тестированием ценовых точек, скидок и времени предложения с помощью таких инструментов, как Superwall.
Этот подход с высоким уровнем трения, часто включающий 10-15 экранов, был направлен на формирование эффекта невозвратных затрат и персонализацию пользовательского опыта, что повышало конверсию для некоторых сегментов. Однако такой обширный онбординг также может создавать барьеры, подрывать доверие или просто приводить к потере регистраций у других пользователей. Компромисс неизбежен: оптимизация ради немедленной выручки против более широкого привлечения пользователей.
В конечном счете, потребительские приложения, основанные на трендах, сталкиваются с проблемой быстрого оттока. Хотя Glam Up достигло миллиона пользователей, а Sprout (ранее Prep AI) вышло на MRR в 250 000 долларов, базовый спрос на такие услуги может быть мимолетным. Основатели должны одержимо отслеживать retention и выручку на пользователя, а не только «тщеславные метрики», такие как показы или скачивания, и постоянно пополнять базу пользователей за счет непрерывного создания контента.
Часто задаваемые вопросы
Какие приложения создала Nicole Cheung?
Портфолио Cheung включает Glam Up, AI-приложение для красоты, и Sprout, карьерное приложение, ранее называвшееся Prep AI, а также два новых приложения, которые, по ее словам, находятся в режиме stealth.
Как Nicole Cheung развивала свои приложения?
Ее подход сочетал короткие видео, сеть UGC-креаторов, запросы на рефералы и шеринг, а также повторяющиеся тесты онбординга и пейволла.
Сколько выручки приносили приложения?
В интервью Starter Story Cheung сообщила, что пиковый MRR Glam Up составил 150 000 долларов, Sprout достиг около 250 000 долларов MRR, а два приложения в режиме stealth приносили примерно по 200 000 долларов MRR каждое.
Может ли каждый основатель приложения повторить эту модель роста?
Тактики можно протестировать, но результаты зависят от соответствия аудитории, исполнения, удержания и устойчивого распространения. Указанные цифры выручки не являются гарантией повторяемого успеха.