Der Autor hat die Anweisungen auf privat gesetzt. Nachfolgend finden Sie eine kurze Beschreibung.

Diese Funktion unterstützt unabhängige Entwickler und Unternehmer dabei, Nischenmarkt-Apps mit hohem Monetarisierungspotenzial zu entdecken und zu validieren. Sie liefert Nutzern einen praxisorientierten „App-Monetarisierungs-Radar-Bericht“, indem sie Marktsignale detailliert analysiert, die Intensität von Problemen und die Angebotsknappheit bewertet und diese Daten mit tatsächlichen App-Store-Umsatzdaten kombiniert. Nutzer müssen zunächst Problemsignale aus verschiedenen Kanälen bereitstellen oder vom System erfassen lassen, darunter negative App-Store-Bewertungen, Reddit-Communities, TikTok-/Instagram-Kommentare, GitHub-Issues und chinesische Twitter-Blogger. Diese Signale werden strukturiert und quantitativ anhand von Dimensionen wie Problembeschreibung, Stimmungsintensität, Häufigkeit des Auftretens, bestehenden Lösungen und Monetarisierungsauswirkungen analysiert. Anschließend berechnet die Funktion für jedes Problem eine „Nachfrageintensität“ und einen „B2C-Abonnement-Fit“-Score, um potenzielle Chancen zu identifizieren, die sich am besten für ein Abonnementmodell eignen. In der Angebotsanalyse nutzt die Funktion Echtzeit-Websuchtools, um die monatlichen Umsätze bestehender Wettbewerber im App Store zu überprüfen und Professionalität, Daten, Compliance und Vertriebskanalbarrieren zu bewerten, um die „Angebotsknappheit“ zu berechnen. Letztendlich wählt das System anhand einer Gesamtbewertung die fünf vielversprechendsten Möglichkeiten aus und erstellt für jede einen detaillierten dreistufigen Plan zur App-Monetarisierung. Dieser umfasst die kostenlose Überprüfung von Inhaltssignalen, die kostengünstige Überprüfung der Zahlungsbereitschaft und die Überprüfung der obligatorischen Zahlung für ein MVP (Minimum Viable Product) zu mittleren Kosten. Der abschließende Radarbericht enthält ein detailliertes Profil jeder Möglichkeit, eine Vertriebskanalmatrix und eine Strategie zur Inhaltskonsistenz. Dies hilft Nutzern, ihre Entscheidungskriterien zu klären und so die Entwicklung von KI-Nischenprodukten effizient zu starten.