شركة Liangpei الصينية تتقاضى 275 دولارًا مقابل خاطبة بالذكاء الاصطناعي وتعيد المبلغ إذا لم يحدث زواج خلال 3 سنوات

تعمل تطبيقات المواعدة التقليدية منذ زمن وفق منطق غريب: كلما طال بحث المستخدم، زاد ما يدفعه. تدفق لا ينتهي من الملفات، و«إعجابات فائقة» مدفوعة، واشتراك لمجرد الاشتراك. والنتيجة لا تصب في مصلحة المنتج، فالزوجان السعيدان يغادران التطبيق ويتوقفان عن جلب المال. أما شركة Liangpei («الزوج الجيد») الصينية الناشئة في شنتشن فقررت عكس هذا النموذج.

كيف يعمل التطبيق

تقوم عملية الانضمام على محادثة صوتية. يتحدث المستخدم نحو 20 دقيقة مع خاطبة تعمل بالذكاء الاصطناعي ويجيب عن 25 سؤالًا: تاريخ العلاقات، وخطط الزواج، والدخل، وامتلاك مسكن، وإن لم يكن لديه مسكن فمتى سيحصل عليه. ويمر الطرف الآخر بالمراحل نفسها. ثم تجمع الشبكة العصبية الملفات الشخصية، وتحسب درجة التوافق، وترشح شريكًا.

بعد ذلك تأتي قيود لا نكاد نجدها في التطبيقات الغربية. يمكن أن يكون هناك ترشيح نشط واحد فقط. وما دام أحد الطرفين لم يغلقه نهائيًا، لا يجوز التواصل مع أي شخص آخر. هذا يقتل عمدًا آلية التمرير المحفِّزة للدوبامين: فلا معنى للتصفح ما دام أمامك شخص محدد.

وللمقارنة، يجري تحول مشابه في الغرب أيضًا. فتطبيق Breeze لا يفتح محادثة بعد التوافق، بل يحجز مباشرة طاولة في أحد البارات. أما Known فيُخضع المستخدم لمقابلة صوتية مدتها نصف ساعة مع شبكة عصبية، ولا يتقاضى المال إلا عن موعد غرامي مؤكَّد.

تسعير يوازن المصالح

في الباقة المدفوعة يدفع المستخدم مرة واحدة 2000 يوان (نحو 275 دولارًا). وإذا لم يتزوج خلال 3 سنوات، يُعاد إليه المبلغ. وإذا تم الزواج، فلا استرداد. ولم يُؤخذ هذا الأجل اعتباطًا: فقد استطلعت الخدمة آراء شبان في مكتب تسجيل الزواج في شنتشن، فتبين أن نحو 70% منهم تزوجوا خلال 3 سنوات من تعارفهم.

المهم هنا أن نرى تغيّر المقياس لا الغرابة. فالمواعدة التقليدية تربح من الاحتفاظ بالمستخدمين ومن LTV. أما Liangpei فتربح من النتيجة السريعة، وتدفع عمليًا ثمن عدم كفاءتها عبر الاسترداد. تحتاج الشركة إلى أن يغادر المستخدم سعيدًا في أسرع وقت ممكن. وهذه حالة نادرة يتطابق فيها النموذج التجاري مع هدف العميل.

الاختيار بوصفه مسألة بحث

لم يأتِ المؤسس زنغ شينشيون (Цзэн Синьсюнь) من عالم المواعدة، بل من البحث. فقد طوّر محركات البحث والتوصيات في WeChat وTikTok، وكان مؤخرًا القائد التقني في Kimi. وتقوم فرضيته على أن اختيار الشريك مسألة بحث، غير أن المطلوب البحث فيها عن أشخاص لا عن مستندات. وتدرّب الشركة حاليًا نموذجًا يقدّر، انطلاقًا من ملفين شخصيين، احتمال نجاح العلاقة.

من المهم هنا التنبيه إلى أن المنتج لا يزال في مرحلة مبكرة، وقد أُطلق في يوليو، ولا توجد بيانات علنية عن النسبة الفعلية للزيجات. أما رقم 70% فيستند إلى استطلاع في مكتب تسجيل الزواج، وهو ليس دراسة مضبوطة، ما يجعل العينة منحازة نحو من تزوجوا أصلًا. كما أن الأسئلة عن الدخل والسكن تعكس سياقًا ثقافيًا محددًا، ولا تنتقل إلى أسواق أخرى كما هي.

ماذا يعني ذلك عمليًا

بالنسبة إلى مديري المنتجات، الدرس الأهم أن القيود يمكن تحويلها إلى ميزة. فالترشيح النشط الواحد، والانضمام الصوتي، والدفع مقابل النتيجة تعمل جميعًا كمرشح لجدية النوايا. وبالنسبة إلى المطورين، من المثير أن المقابلة الصوتية مع LLM تحل محل الاستبيانات: فهي تعطي إشارة أغنى من خانات الاختيار، وتفرض في الوقت نفسه بنية من 25 سؤالًا مناسبة لحساب الدرجات.

أما بالنسبة إلى المؤسسين فالخلاصة أكثر مباشرة: إذا كانت إيراداتك تنمو لأن العميل لا يحل مشكلته، فسيأتي السوق عاجلًا أو آجلًا بمنتج يربح من العكس. ويتطلب نموذج استرداد الأموال ثقة بجودة المطابقة، والذكاء الاصطناعي هو ما يجعل هذه الثقة مبررة إلى حد ما.