失败怪圈:今天的移动App在重蹈1999年的覆辙

在App市场饱和的背景下,许多开发者陷入开发周期过长、资金管理不当的困境。据统计,仅12%的App能实现可观盈利,大部分难以回本。文章分析了失败案例的共性,并提出通过敏捷开发、利用原型测试反馈、合理安排产品发布的策略来提高成功率。

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摘要:你是否在经历这样一个怪圈?融资——花半年开发一款产品——提交审核并进行宣传——产品不被市场认可——发布第二版——与Facebook关联——试着从Tapjoy、FreeAppADay等购买装机量——如此反复,直到弹尽粮绝。

App的淘金热已经过去,移动应用已经饱和,门槛也越来越高。现在有太多的同质产品稀释用户数量,要想在浩如烟海的移动产品中脱颖而出简直比过蜀道还难,虽然对于我们普通用户来说,似乎出名的App很多,但那些不为人知的App更是如天上繁星,盈利的却少之又少。

据调查,目前在整个App市场,仅12%的App能获得5万美元以上的收入,59%的App入不敷出,甚至不能填补开发费用,60%的App收入在5万美元以下。失败的公司当中,88%的甚至都不能支付创始人的薪资,更别提整个团队的薪资。

它们很大一个原因就是,不够敏捷,开发周期过长,这与1999年互联网创业公司的失败原因相同。


1999年的时候,多数失败的公司都在经历这样一个怪圈:

  • 获得几百万美元投资
  • 花九个月时间开发一款产品
  • 大肆做宣传
  • 发现产品不受欢迎,不被市场认可
  • 六个月后,接着发布第二个版本
  • 重复迭代,直到弹尽粮绝

现在做App也在经历这个怪圈:

  • 融资
  • 花半年开发一款产品
  • 提交给苹果审核并开始进行宣传
  • 产品不被市场认可
  • 六个月后,发布第二版
  • 与Facebook关联
  • 试着从Tapjoy、FreeAppADay等购买装机量
  • 如此反复,直到弹尽粮绝

这就是开发周期过长的同时,对资金的把握不当。就开发周期来说,有时候产品可能会因为审核而耽误时间,比如iOS应用,但是你又没办法去挑战苹果的规则,因为你要依靠它的平台去生存。

在对资金的把握上,很多人还以为自己是乔布斯,发布了一个外表光鲜亮丽的产品就能成功了,他们想要做大肆宣传,增加流量,所以我们看到,很多创业公司什么都还没发布的时候,种子轮融资融到的钱就烧了三分之一到三分之二,然后,剩下的资金就不够对产品进行实质性的更新。

那又该如何应对?有很多人的建议是:

测试。在迭代递交苹果之前,一般都会使用TestFlight进行测试,但是TestFlight有时候会很混乱,所以就用invisionapp来测试基于网页的产品原型。他们的思路是这样的:

  • 用invisionapp开发一个可点击的产品原型
  • 获得反馈
  • 修改原型(如果有必要的话)
  • 开发TestFlight版本
  • 获得反馈
  • 修改TestFlight版本(如果有必要)
  • 提交给苹果
  • 如此反复

还有一些会开发基于HTML5的应用,因为能对应用更新与迭代有更多控制权。

产品发布方法。有人这么做的,用几个不同的苹果账号发布两到三个产品版本,上边没有自己公司的名字,当真正宣布发布产品的时候,其实已经为这个产品忙了四个月,这时候他们清楚产品如何、用户是否喜欢,到真正要发布的时候,事情就少了很多。苹果的审核时间真的会拖延迭代周期,考虑到现在的开发环境,最不愿意做的就是A/B测试。还有一种策略是在一些小而相似的市场发布你的产品进行测试。

推广。除了App Store去获取用户,你有很多种获取用户的方式,社交媒体、网页推广等等,有很多分析透彻的文章,这里不赘述。

资金。钱要省着花,不要在第一版本产品中就耗费你一半的资金。

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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