Упадок Telegram: глубокие причины общего падения данных

В последнее время данные пользователей Telegram-ботов и Miniapp демонстрируют очевидный тренд к снижению. Когда-то, благодаря взрывному росту игр Clicker, Telegram Miniapp стал центром внимания в области блокчейна. Однако за процветанием скрывается кризис.

Фонд TON чрезмерно полагается на Clicker-игры в своей стратегии поддержки. Хотя это привело к резкому увеличению пользователей и данных в краткосрочной перспективе, оно также заложило семена экологического дисбаланса. С уменьшением новизны для пользователей начинают проявляться проблемы с гомогенизацией и отсутствием глубины Clicker-игр, и вся экосистема начинает страдать от последствий.

Сегодня, когда отлив уходит, необходимо глубоко проанализировать стратегические ошибки фонда TON и найти новое направление, способное возглавить следующий этап развития экосистемы TON.

1. Тенденция резкого снижения MAU трудно остановить

За последний месяц постоянный мониторинг 820 проектов в Telegram показал, что с 1 октября по 31 октября, несмотря на то, что данные не удалось дедуплицировать, накопленное количество активных пользователей за месяц (MAU) достигло 879,922,503. Но за этой огромной цифрой скрывается тревожное резкое падение.

За месяц общее количество активных пользователей (MAU) уменьшилось на 295,971,112( без учета дубликатов), что соответствует падению на 33%. Это значительное снижение указывает на резкое снижение активности пользователей и отражает, что вся экосистема сталкивается с беспрецедентными вызовами.

Анализируя ежедневные данные, мы обнаружили, что снижение начинает проявлять тенденцию к усилению. Особенно это касается крупных проектов с более чем 5 миллионами пользователей, где первоначальная скорость снижения MAU была относительно медленной и, казалось, сохраняла определенную стабильность. Однако с течением времени скорость снижения этих проектов начала ускоряться, и в конечном итоге они стали лидерами по падению, оказав более глубокое влияние на общий спад MAU.

Это явление показывает, что даже крупнейшие проекты с большим числом пользователей сталкиваются с проблемами оттока пользователей, что указывает на наличие глубоких внутренних проблем в экосистеме, которые требуют немедленного решения.

2. Структурные изменения, стоящие за колебаниями проекта

Среди 820 отслеживаемых проектов в октябре 249 проектов показали рост, а 491 проект упал.

Из анализа ясно видно, что ведущие и исторически устоявшиеся проекты — такие как Hamster, Dogs, Catizen и другие, выпустившие свои токены — показали наибольшее снижение. Эти когда-то блестящие звездные проекты сейчас сталкиваются с резким падением активности и вовлеченности пользователей, что отражает ослабление их роста и угасание интереса пользователей.

В то же время некоторые новые проекты показывают положительный рост, внося новую энергию в рынок. Однако по количеству и темпам роста увеличение этих новых проектов далеко не может компенсировать влияние падения старых проектов.

В проектах с числом пользователей менее 1 миллиона количество проектов, которые падают, все еще превышает количество проектов, которые растут. Это указывает на то, что даже в области малых и средних проектов общий тренд по-прежнему нисходящий, и на рынке недостаточно новых сил, чтобы изменить эту ситуацию.

Это явление подчеркивает структурные проблемы, существующие в экосистеме TON: привлекательность старых проектов постепенно снижается, а рост новых проектов недостаточен, и всей экосистеме срочно необходимы новые стимулы и направления. Как сохранить привязанность пользователей, одновременно предлагая более инновационные и ценные приложения, стало актуальной задачей для фонда и разработчиков.

3. Миграция масштабов проекта и деградация потребностей пользователей

Чтобы более глубоко понять изменения в экосистеме, 820 отслеживаемых проектов разделены на несколько уровней по количеству активных пользователей в месяц (MAU): более 50 миллионов, от 10 миллионов до 50 миллионов, от 5 миллионов до 10 миллионов, от 2 миллионов до 5 миллионов, от 500 тысяч до 2 миллионов, от 100 тысяч до 500 тысяч, от 20 тысяч до 100 тысяч и менее 20 тысяч.

Наблюдая за изменениями этих проектов в октябре, были выявлены некоторые тенденции, на которые стоит обратить внимание:

3.1 Высокие проекты перемещаются к низким уровням

• 5000万 MAU уровень: Количество проектов уменьшилось с 2 на 1-й неделе до 1 на 4-й неделе. С 3-й по 4-ю неделю один проект из категории более 50 миллионов был понижен до категории 10-50 миллионов.

• 10 миллионов - 50 миллионов MAU категории: Количество проектов снизилось с 18 в 1-й неделе до 15 в 4-й неделе. С 1-й по 2-ю неделю 1 проект понизился до уровня от 5 до 10 миллионов; со 2-й по 3-ю неделю 2 проекта понизились; с 3-й по 4-ю неделю еще 6 проектов понизились.

• 5-10 миллионов MAU уровень: Количество проектов увеличилось с 22 на первой неделе до 31 на четвертой неделе. С одной стороны, происходит понижение в высококлассных проектах; с другой стороны, некоторые проекты также понижаются до диапазона 2-5 миллионов.

Явно видно, что топовые проекты скатываются на более низкий уровень. Количество проектов с более чем 50 миллионами пользователей уменьшилось с 2 до 1, что показывает резкое снижение активности пользователей этих флагманских проектов. Эта тенденция приводит к уменьшению количества высококлассных проектов и увеличению количества проектов среднего уровня, что отражает сокращение экосистемы сверху вниз.

3.2 Уровень проектного финансирования резко снизился

• 2-5 миллионов пользователей в месяц (MAU): Количество проектов увеличилось с 35 на первой неделе до 41 на четвертой неделе, но темпы роста были довольно медленными. С третьей по четвертую неделю 10 проектов понизились с диапазона от 500 до 1000 миллионов до этой категории; одновременно 10 проектов были понижены из этой категории до диапазона от 500 до 200 миллионов.

• 500000-2000000 MAU уровни: Количество проектов увеличилось с 78 на 1-й неделе до 99 на 4-й неделе. Множество проектов было понижено с более высокого уровня, в то время как некоторые из них также были понижены до более низкого диапазона от 100 000 до 500 000.

Проекты среднего масштаба также не избежали влияния снижения активности. Увеличение числа проектов в основном связано со снижением уровня высококлассных проектов, а не с собственным ростом. Это указывает на то, что давление на проекты среднего размера для поддержания пользовательской базы возрастает, а явление оттока пользователей становится более заметным.

3.3 Количество малых проектов значительно увеличилось

• 100000-500000 MAU уровень: Количество проектов увеличилось с 142 на первой неделе до 181 на четвертой неделе. Многие проекты понизили свой уровень, особенно из диапазонов от 500 тысяч до 2 миллионов и от 2 миллионов до 5 миллионов. Кроме того, некоторые проекты были дополнительно понижены до диапазонов от 20 тысяч до 100 тысяч и менее 20 тысяч.

• 20 тыс.-100 тыс. MAU и <20 тыс. MAU категории: Количество проектов в этих двух категориях значительно увеличилось. В частности, количество проектов в категории менее 20 тысяч увеличилось с 84 до 161. Многие проекты были понижены с более высоких категорий, особенно из категории 100 тысяч - 500 тысяч. В то же время, также есть проекты, которые снизили свою активность, что привело к резкому увеличению количества проектов в самой низкой категории.

Увеличение числа малых проектов не является признаком процветания экосистемы, а результатом общего снижения проектов. Проекты всех уровней сталкиваются с проблемой снижения активности пользователей, а приток новых проектов не может компенсировать утрату пользователей, экосистема страдает от недостатка свежей крови.

Эти данные ясно показывают полное снижение масштабов проектов экосистемы TON. От крупных проектов до небольших — ни один из них не смог избежать удара по активности. Эта тенденция отражает недостаточную лояльность пользователей в текущей экосистеме, отсутствие инновационного драйва, что требует срочной разработки новых стратегий иNarratives для стимулирования роста и восстановления доверия пользователей.

4. Проблемы и яркие моменты проекта OpenLeague

При обсуждении состояния развития различных проектов в экосистеме TON мы обратили внимание на проект OpenLeague. Несмотря на то, что он имеет определённую известность и базу пользователей на рынке, ему всё же не удалось избежать тенденции снижения числа пользователей, а в некоторых аспектах падение даже более серьезное. Кроме того, внутри проекта наблюдается смешение качеств, что приводит к неравномерности.

Тем не менее, стоит отметить, что все еще есть один или два ярких проекта, которые выделяются и приносят надежду всей экосистеме.

У пользователей тренд падения становится более заметным

Проведя анализ данных проекта OpenLeague, мы обнаружили:

• Общая активность пользователей снизилась: по сравнению с другими проектами, OpenLeague наблюдается более значительное снижение пользователей, количество активных пользователей продолжает уменьшаться. Это может быть связано с нехваткой постоянных инноваций и механизмов вовлечения пользователей в проект.
• Увеличение конкурентного давления: OpenLeague сталкивается с более жесткой конкуренцией среди аналогичных соревновательных и игровых проектов. Появление новых проектов отвлекает пользователей, что приводит к снижению его доли на рынке.

Качество проектов варьируется

• Смешанная экосистема: Внутренние субпроекты и мероприятия OpenLeague имеют разное качество, некоторые проекты страдают от отсутствия четкой定位 и качественного контента, что затрудняет привлечение и удержание пользователей.
• Пользовательский опыт требует улучшения: у некоторых проектов есть недостатки в дизайне и функциональности, что приводит к плохому опыту пользователей и дальнейшему ускорению их оттока.

Основные моменты, на которые стоит обратить внимание

Несмотря на множество вызовов, в OpenLeague есть несколько проектов, которые показывают отличные результаты, например, "AKEDO Game" и "RentTycoon" в определенные дни демонстрируют глубокий зеленый цвет и продолжают расти.

5. Анализ тенденций изменений проекта

Чтобы более глубоко понять динамику пользователей проекта, мы провели исследование изменений в проекте за неделю 30 дней назад (с 24 по 30 сентября) и за последнюю неделю (с 25 по 31 октября).

Мы определили следующие показатели для двух 7-дневных периодов:

M1 (изменение числа пользователей с 24 по 30 сентября): в этот период M1 равен количеству активных пользователей в последний день периода (не нулевое и больше 10) минус количество активных пользователей в первый день периода (не нулевое и больше 10).

M2 (изменение количества пользователей с 25 по 31 октября): аналогично, M2 равен количеству активных пользователей в последний день данного периода (не пустых и более 10) минус количество активных пользователей в первый день периода (не пустых и более 10).

Наносив данные проекта на координатную систему, мы можем оценить пользовательские тенденции проекта в зависимости от квадранта и положения.

• Первый квадрант (M1>0, M2>0): проект демонстрирует рост пользователей в обоих периодах, обладает потенциалом для устойчивого роста.
• Второй квадрант (M1<0, M2>0): проект недавно начал восстанавливаться, возможно, станет перспективным проектом.
• Третий квадрант (M1<0, M2<0): проект продолжает снижаться, существует высокий риск завершения.
• Четвёртая квадрант (M1>0, M2<0): проект недавно начал снижаться, необходимо обратить внимание на ускорение оттока пользователей.

Кроме того, мы также обратили внимание на следующие категории специальных проектов:

• Подозрительные проекты по накрутке: проекты, данные которых близки к исходной точке и находятся вблизи x=-y, могут быть связаны с накруткой.
• Потенциальные проекты: проекты, находящиеся во втором квадранте и справа от x=-y, демонстрируют тенденцию к восстановлению.
• Рискованные проекты: проекты, расположенные в третьем квадранте, требуют оценки их жизнеспособности и стратегии улучшения.
• Необходимо быть внимательным к проектам: проекты, расположенные в четвертом квадранте и слева от линии x=-y, могут столкнуться с проблемой постоянной утечки пользователей.

6. Резюме

В настоящее время приложения Telegram-мини-программ сталкиваются с беспрецедентными трудностями, которые сосредоточены в основном на коммерциализации и контенте.

В коммерческой сфере существующая модель в основном зависит от объема продаж и листинга токенов, ключевым моментом является монетизация трафика. Однако продавцы листингов и биржи уже приобрели определенный объем трафика, и привлекательность нового трафика недостаточна. В то же время,