SaaS

Şikayet Avcısı (Complaint Hunter)

warningProblem

"I spent 3 months building a SaaS that made $0. Then I found where all the validated ideas were hiding."

psychologyPotansiyel Çözüm

App Store ve Google Play verilerini yapay zeka ile analiz ederek, rakiplerin eksik özelliklerini ve kullanıcıların ödeme yapmaya hazır olduğu 'acı noktalarını' raporlayan bir SaaS platformudur.

groupHedef Kitle

Ürün yöneticileri, indie hacker'lar, startup kurucuları ve pazar araştırması yapan dijital pazarlama ekipleri.

paymentsGelir Modeli

Aylık abonelik modeli (SaaS) ve kredi bazlı rapor indirme ücretlendirmesi.

Aksiyon Planı

Google Play ve App Store uygulama linki üzerinden otomatik yorum çekme

AI destekli duygu analizi ve şikayet gruplandırma

Kullanıcıların en çok talep ettiği 'eksik özellikler' için önceliklendirme matrisi

Analiz sonuçlarının PDF/CSV formatında dışa aktarımı

Rakip boşluk analizi paneli (Competitive Gap Analysis)

Pazar Analizi

8.7Puan

Kaynak: SaaSopen_in_new

AI Prompt

Build a full-stack SaaS application using Next.js 14 (App Router), Tailwind CSS, and Shadcn UI. The core functionality requires a dashboard where users input a Google Play app URL. 1. Backend: Implement API routes to scrape app reviews using Puppeteer/Playwright and process the text using OpenAI API (GPT-4o) to categorize complaints into 'feature requests', 'bugs', and 'usability issues'. 2. Database: Use Drizzle ORM with PostgreSQL to store project analyses, user credits, and historical review data. 3. Features: Create a Multi-page structure including a Dashboard for saved analyses, a detailed Analysis Report page with interactive charts (Recharts) showing sentiment trends, and a pricing page. 4. Auth: Integrate Clerk for user management. 5. CRUD: Users must be able to Create an analysis project, Read stored reports, Update project names, and Delete old entries. Ensure the AI analysis logic is robust and includes a 'Feature Demand Ranking' based on review frequency.