この記事では、ノーコード ツールを使用して構築され、48 時間以内に収益を上げた人工知能製品の例を紹介します。この事例は、ポッドキャストホストのゲストリサーチの問題点を解決することから始まり、AIリサーチアシスタントを迅速に開発し、短期間で有料ユーザーを獲得し、ビジネスモデルの実現可能性を検証しました。この記事では、市場調査、製品設計、開発からプロモーションまでのプロセス全体を詳しく説明し、ビジネスアイデアを迅速に検証して収益性を達成したい起業家に参考となるように、学んだ教訓と使用したツールをまとめています。
このケーススタディでは、ノーコード ツールを使用して収益性の高い人工知能製品を 48 時間でゼロから構築する方法を共有します。開発者は、解決する必要がある問題点を特定しました。ポッドキャスト ホストにはゲストに対する一連のアクセス要件があり、ポッドキャスト ホストにサービスを提供する AI 研究アシスタントのケースを開発しました。
48 時間で開発されたこの製品は、すぐに 2 人の有料顧客を獲得しました。1 人は 29 ドルのプランで、もう 1 人は年間 300 ドルのプランで、合計 329 ドルでした。このプロジェクトは利益目標にはほど遠いものの、現実の問題の解決と早期の検証に重点を置くことで、実行可能な製品を迅速かつ効率的に開発できることを示しています。
AI テクノロジーやノーコード開発に興味があり、ビジネスアイデアを迅速に検証して収益性を実現したい起業家に適しています。
中くらい。基本的なビジネス思考と市場検証戦略に加えて、新しいテクノロジーを迅速に学習し、新しいツールに適応する能力が必要です。
市場調査とクリエイティブな発想
Google トレンドを使用して検索トレンドを分析し、潜在的なテクノロジーや市場の方向性を特定します。
個人的な経験とチャット GPT を組み合わせて、考えられるビジネス アイデアのリストを作成します。
対象顧客と課題を特定する
ポッドキャスト ホストなどのターゲット顧客グループを特定し、ゲスト調査の退屈な作業など、彼らが直面している問題を特定します。
私が知っている何人かのポッドキャスターにテキストメッセージを送り、彼らが実際にこの問題を抱えているかどうかを確認するつもりです。
解決策を考える
ポッドキャスト ホストの準備を簡素化することを目的とした AI 研究アシスタントのコンセプトを設計します。
ビジネスモデル設計
ユーザーを引きつけて収益性を達成するための、無料トライアルと月額サブスクリプションのビジネス モデルを特定します。
迅速な市場検証
既知のポッドキャスト ホストにメッセージを送信することで、フィードバックを迅速に収集し、市場の需要を検証します。
ブランドネーミングとドメイン名のチェック
「Outerview」などのブランド名について創造的に考え、ドメイン名が利用可能かどうかを確認してください。
AI支援によるロゴデザイン
Fiverr の AI ロゴジェネレーターを使用してブランドロゴをデザインします。
配色と画像の選択
カラー スキーム ジェネレーターを使用してカラー スキームを決定し、Unsplash を使用して適切な画像を選択します。
ランディング ページを作成する
Softr を使用して、明確な製品価値と CTA を備えた簡潔で魅力的なランディング ページを作成します。
適切なツールとプラットフォームを選択する
コードなしの自動化プラットフォームとして Make、データベースとして Airtable、ユーザー エクスペリエンス デザインとして Softr を選択します。
アプリケーションのバックエンドを構築する
Make を使用して、Perplexity API や Chat GPT などのさまざまなツールや API を接続し、データの収集と処理を実現します。
MVP (実用最小限の製品) を開発する
ゲスト情報の収集、パーソナライズされた質問の生成など、MVP の主要な機能を決定および開発します。
ユーザーエクスペリエンスの最適化
ユーザーが使いやすいように、Softr のインターフェイスのデザインとユーザー フローを調整します。
アプリケーションのテスト
アプリをテストして、すべての機能が適切に動作していることを確認し、見つかった問題を修正します。
顧客獲得戦略
LinkedIn などのソーシャル プラットフォームを通じて潜在顧客に連絡し、製品を宣伝します。
販売と顧客のフィードバック
潜在顧客とコミュニケーションをとり、売上を獲得し、製品改善のための顧客フィードバックを収集します。
費用便益分析
プロジェクトの収益性を確保するために、ツールのサブスクリプション、ロゴ デザインなどを含むすべてのコストを記録します。
継続的な反復と最適化
顧客からのフィードバックと市場の変化に基づいて製品を継続的に反復し、最適化します。
このケースでは、極度の時間制約の下で AI アプリケーションを最初から迅速に構築して起動する方法を示します。この事件の起業家たちは、既存のツールとプラットフォームを効果的に活用し、市場の需要を検証し、製品を迅速に反復することで、最終的に初期利益を達成しました。ただし、これらの事例は、完璧主義の落とし穴の回避や費用対効果の確保など、厳しい納期の下での製品開発の課題も反映しています。
全体として、このケースは、ノーコード ツールを使用して AI 製品のビジネス モデルを迅速に構築および検証する実現可能性を実証することに成功しました。起業家に貴重な経験と実行可能なステップを提供し、迅速な反復と顧客からのフィードバックの重要性も強調します。 この訴訟が、より多くの人々に AI 分野での起業の機会を模索するきっかけになれば幸いです。