Enquête approfondie : qui a tué les jeux miniatures de Telegram ?
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Enquête approfondie : qui a tué les jeux miniatures de Telegram ?
Les mini-applications de Telegram font face à deux difficultés : la monétisation et le contenu.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Shi Jun
Récemment, les données des bots et Miniapps de Telegram ont montré une tendance nette au recul.
Il fut un temps où, portées par l'essor spectaculaire des jeux Clicker, les Miniapps de Telegram étaient devenues le centre d'attention dans l'écosystème blockchain.
Cependant, derrière cette prospérité se cachaient des crises latentes.
La fondation TON s'est trop appuyée sur les jeux Clicker dans sa stratégie de soutien. Bien que cela ait entraîné une croissance rapide des utilisateurs et des données à court terme, cela a également semé les graines d'un déséquilibre écologique.
Lorsque la nouveauté s'est estompée, les problèmes d'homogénéité et de manque de profondeur des jeux Clicker sont progressivement apparus, plongeant tout l'écosystème dans une contre-performance.
Aujourd'hui, alors que la marée baisse, il est essentiel de réfléchir profondément aux erreurs stratégiques de la Fondation TON et de trouver une nouvelle narration capable de guider la prochaine phase du développement de l'écosystème TON.
Nous avons collecté les données des bots depuis Telegram Apps Center, TON App et The Open League (voir annexe).
1. La baisse importante du MAU semble inévitable
Au cours du dernier mois, OGenLab a suivi en continu 820 projets Telegram.
Du 1er octobre au 31 octobre, bien que le nombre cumulé d'utilisateurs actifs mensuels (MAU), non dédoublonné, ait atteint 879 922 503.
Ce chiffre impressionnant cache pourtant un déclin préoccupant.
En un seul mois, le MAU a chuté de 295 971 112 (non dédoublonné), soit une baisse de 33 %.
Cette chute significative révèle une diminution rapide de l'activité des utilisateurs, reflétant les défis sans précédent auxquels l'écosystème est confronté.
À travers l’analyse des données quotidiennes, OGenLab a constaté que cette baisse suit une tendance amplifiée.
Particulièrement pour les grands projets comptant plus de 5 millions d’utilisateurs, la chute initiale était relativement lente, semblant maintenir une certaine stabilité.
Cependant, avec le temps, leur rythme de déclin s’est accéléré, voire devenu un facteur dominant de baisse en fin de période, affectant davantage encore la chute globale du MAU.
Ce phénomène montre que même les projets leaders, malgré leur grande taille, ne peuvent résister à la fuite des utilisateurs, révélant des problèmes structurels profonds au sein de l’écosystème qui exigent une solution urgente.
2. Changements structurels derrière les hausses et baisses des projets
Sur les 820 projets surveillés par OGenLab, 249 ont connu une hausse en octobre, tandis que 491 ont vu une baisse.
L’analyse du graphique en barres montre clairement que les projets historiques de premier plan – tels que Hamster, Dogs et Catizen, ayant déjà émis leurs jetons – ont subi les baisses les plus marquées.
Ces anciennes stars, autrefois florissantes, connaissent désormais une forte baisse de l’activité et de la participation des utilisateurs, révélant un affaiblissement de leur moteur de croissance et la perte d’intérêt des utilisateurs.
Parallèlement, certains nouveaux projets affichent une croissance positive, insufflant une nouvelle dynamique au marché.
Cependant, en termes de volume et d’amplitude, cette croissance reste insuffisante pour compenser les pertes des anciens projets.
Même parmi les projets de moins d’un million d’utilisateurs, les baisses restent plus nombreuses que les hausses.
Cela indique qu’à l’échelle des petits et moyens projets aussi, la tendance générale reste négative, faute de nouvelles forces suffisantes pour inverser la courbe.
Ce phénomène souligne un problème structurel majeur dans l’écosystème TON : la baisse d’attractivité des anciens projets et la faiblesse de la croissance des nouveaux. L’écosystème a donc urgent besoin de nouveaux stimuli et d’une nouvelle direction.
Comment maintenir la fidélité des utilisateurs tout en proposant des applications plus innovantes et valorisantes devient désormais une question cruciale pour la fondation et les développeurs.
3. Migration des tailles de projets et dégradation des besoins utilisateurs
Pour mieux comprendre l’évolution de l’écosystème, OGenLab a classé les 820 projets suivis selon leur MAU en plusieurs tranches : >50M, 10M–50M, 5M–10M, 2M–5M, 500K–2M, 100K–500K, 20K–100K, et <20K.
L’observation des changements intervenus en octobre révèle des tendances notables.
3.1. Déclassement des projets de grande taille
>50 millions de MAU :
Nombre de projets : passé de 2 lors de la semaine 1 à 1 lors de la semaine 4.
Évolution : entre la semaine 3 et la semaine 4, 1 projet de la tranche >50M est descendu dans la tranche 10M–50M.
Tranche 10M–50M :
Nombre de projets : passé de 18 à 15 entre la semaine 1 et la semaine 4.
Évolutions :
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De la semaine 1 à 2 : 1 projet descendu vers la tranche 5M–10M ;
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De la semaine 2 à 3 : 2 projets descendus vers la tranche 5M–10M ;
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De la semaine 3 à 4 : 6 autres projets ont rejoint cette tranche.
Tranche 5M–10M :
Nombre de projets : passé de 22 à 31 entre la semaine 1 et la semaine 4.
Évolution : alimentée à la fois par les projets déclassés venant des tranches supérieures, mais aussi par la descente de certains de ses propres projets vers la tranche 2M–5M.
On observe clairement un glissement vers le bas des projets leaders.
Le nombre de projets dépassant 50 millions d’utilisateurs est passé de 2 à 1, signe d’un net recul de l’activité utilisateur de ces projets phares.
Cette tendance réduit le nombre de projets haut de gamme tout en augmentant ceux de niveau intermédiaire, reflétant un resserrement généralisé de l’écosystème, de haut en bas.
3.2. Déclassement marqué des projets de taille moyenne
Tranche 2M–5M :
Nombre de projets : passé de 35 à 41 entre la semaine 1 et la semaine 4, avec une croissance modérée.
Évolution : entre la semaine 3 et 4, 10 projets issus de la tranche 5M–10M y ont été transférés ; simultanément, 10 projets de cette tranche sont descendus vers la tranche 500K–2M.
Tranche 500K–2M :
Nombre de projets : passé de 78 à 99 entre la semaine 1 et la semaine 4.
Évolution : renforcée par de nombreux projets déclassés des tranches supérieures, tout en voyant elle-même une partie de ses projets descendre vers la tranche 100K–500K.
Les projets de taille moyenne ne sont pas épargnés par la baisse d’activité.
La hausse de leur nombre résulte principalement du déclassement des projets supérieurs, et non d’une croissance organique. Cela indique une pression accrue pour maintenir leur base d’utilisateurs et une fuite manifeste de ceux-ci.
3.3. Forte augmentation du nombre de petits projets
Tranche 100K–500K :
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Nombre de projets : passé de 142 à 181 entre la semaine 1 et la semaine 4.
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Évolution : plusieurs projets proviennent des tranches supérieures, notamment 500K–2M et 2M–5M. En outre, certains projets descendent eux-mêmes vers les tranches inférieures (20K–100K et <20K).
Tranches 20K–100K et <20K :
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Nombre de projets : ces deux tranches connaissent une forte croissance. Notamment, la tranche <20K passe de 84 à 161 projets.
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Évolution : de nombreux projets descendent des tranches supérieures, surtout de la tranche 100K–500K. En parallèle, une partie de ces projets voit son activité chuter davantage, ce qui explique l’explosion du nombre de projets dans la dernière tranche.
L’augmentation du nombre de petits projets n’est pas un signe de vitalité écologique, mais bien le résultat d’un déclin généralisé.
Toutes les catégories de projets subissent une baisse d’activité. Les nouveaux arrivants ne suffisent pas à compenser les pertes, et l’écosystème manque cruellement de sang neuf.
Ces données révèlent clairement une tendance générale au déclin de l’écosystème TON.
Des projets leaders aux plus petits, aucun n’échappe à la baisse d’activité.
Cette situation reflète un manque criant de fidélisation des utilisateurs et d’innovation, et appelle à toute urgence de nouvelles stratégies et narrations capables de stimuler la croissance et de regagner la confiance des utilisateurs.
4. Difficultés et points positifs des projets OpenLeague
En examinant l’évolution des différents projets dans l’écosystème TON, nous nous sommes intéressés aux projets OpenLeague. Malgré une certaine notoriété et une base d’utilisateurs existante, ils n’ont pu éviter la tendance générale à la baisse, voire ont connu un déclin plus sévère dans certains cas.
De plus, l’intérieur du projet est hétérogène, avec des qualités très variables.
Cependant, il convient de noter qu’un ou deux projets se distinguent positivement, apportant un peu d’espoir à l’ensemble de l’écosystème.
Une baisse d’utilisateurs encore plus marquée
L’analyse des données OpenLeague montre que :
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Baisse générale de l’activité : comparé aux autres projets, OpenLeague connaît une chute plus prononcée de ses utilisateurs, dont le nombre actif continue de diminuer. Cela pourrait être lié à un manque d’innovation continue et de mécanismes d’engagement des utilisateurs.
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Pression concurrentielle accrue : face à d’autres projets similaires dans les domaines du jeu et de la compétition, OpenLeague fait face à une concurrence plus intense. L’apparition de nouveaux projets a détourné les utilisateurs, réduisant ainsi sa part de marché.
Qualité inégale des projets
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Écosystème hétérogène : les sous-projets et activités d’OpenLeague varient fortement en qualité. Certains manquent de positionnement clair et de contenu de haute qualité, ce qui les rend incapables d’attirer et de fidéliser les utilisateurs.
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Expérience utilisateur à améliorer : certains projets présentent des lacunes au niveau de la conception ou des fonctionnalités, offrant une mauvaise expérience utilisateur, ce qui accélère encore la fuite des utilisateurs.
Points positifs à souligner
Malgré ces défis, quelques projets d’OpenLeague se démarquent, comme « AKEDO Game » et « RentTycoon », qui affichent certains jours des gains importants et une tendance à la hausse continue.
5. Une baleine tombe, mille créatures naissent… ou tout retourne à zéro ?
Pour mieux comprendre la dynamique des utilisateurs, nous avons analysé l’évolution des projets entre la semaine précédente il y a 30 jours (24–30 septembre) et la semaine la plus récente (25–31 octobre).
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D’une part, cela permet d’observer la tendance générale sur un mois complet ;
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D’autre part, sachant que les données officielles fournies correspondent au nombre d’utilisateurs actifs mensuels (MAU), si la somme des pentes des tendances sur ces deux périodes se rapproche de zéro, cela peut indiquer des manipulations de trafic et un manque réel de nouveaux utilisateurs.
Méthode d’analyse
Pour ces deux périodes de 7 jours, nous avons défini les indicateurs suivants :
M1 (variation du nombre d’utilisateurs du 24 au 30 septembre) : pendant cette période, M1 correspond au nombre d’utilisateurs valides (non nuls et supérieurs à 10) du dernier jour, moins celui du premier jour.
M2 (variation du nombre d’utilisateurs du 25 au 31 octobre) : de même, M2 correspond à la différence entre le nombre d’utilisateurs valides du dernier jour et du premier jour de cette période.
En outre, nous avons tracé un système de coordonnées à deux dimensions, en prenant M1 comme axe horizontal et M2 comme axe vertical, avec une ligne d’aide x = -y pour faciliter l’analyse.
Interprétation des quadrants
En plaçant les points de données des projets dans ce système de coordonnées, on peut évaluer leur tendance utilisateur selon leur position.
Premier quadrant (M1>0, M2>0)
Signification : le projet a gagné des utilisateurs la semaine précédente et la semaine récente.
Interprétation : ces projets pourraient avoir un moteur de croissance durable, avec une activité utilisateur en hausse régulière, méritant attention et suivi.
Deuxième quadrant (M1<0, M2>0)
Signification : baisse la semaine précédente, mais hausse la semaine récente.
Interprétation : si le point est à droite de la ligne x=-y, cela signifie que le projet commence à inverser la tendance, potentiellement prometteur.
S’il est à gauche de x=-y, la hausse ne compense pas la baisse antérieure, le projet reste instable.
Troisième quadrant (M1<0, M2<0)
Signification : baisse dans les deux périodes.
Interprétation : tendance clairement négative, activité utilisateur en baisse continue, risque élevé d’abandon.
Quatrième quadrant (M1>0, M2<0)
Signification : hausse la semaine précédente, mais baisse la semaine récente.
Interprétation : si le point est à gauche de x=-y, la baisse récente dépasse la hausse précédente, risque de spirale négative, nécessitant vigilance.
Projets suspects de trafic gonflé
Les projets dont les points sont proches de l’origine ou près de la ligne x=-y, avec M1+M2 proche de zéro, montrent peu de croissance réelle, soupçonnés de manipulation, avec peu de nouveaux utilisateurs réels.
Projets à potentiel
Ceux situés dans le deuxième quadrant et à droite de x=-y, bien qu’ayant baissé auparavant, montrent maintenant une croissance notable, signalant une reprise, dignes d’attention.
Projets à risque
Ceux du troisième quadrant, en baisse continue, dont il faut évaluer la viabilité et les stratégies d’amélioration.
Projets à surveiller
Ceux du quatrième quadrant et à gauche de x=-y, en forte baisse récente, susceptibles de perdre continuellement des utilisateurs.
On peut résumer simplement ainsi :
-
Projets en croissance (premier et deuxième quadrants) : à surveiller attentivement, ils montrent un potentiel de croissance durable ou de rebond.
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Projets en baisse (troisième et quatrième quadrants) : analyser en profondeur les causes, ajuster rapidement la stratégie pour récupérer les utilisateurs.
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Projets suspects de trafic artificiel : renforcer la surveillance des données pour garantir leur authenticité et assurer la santé de l’écosystème.
6. Conclusion
Actuellement, les mini-applications Telegram font face à des difficultés sans précédent, concentrées principalement sur deux aspects : la monétisation et le contenu.
Monétisation :
Le modèle actuel repose principalement sur la vente de trafic et la cotation de jetons, centré sur la monétisation du trafic.
Cependant, le défi actuel est que les vendeurs et exchanges ayant déjà acheté du trafic ne trouvent plus autant d’intérêt dans le nouveau trafic disponible.
Par ailleurs, les jeux génèrent massivement des jetons, mais manquent de scénarios d’utilisation concrets et de mécanismes de consommation.
Les joueurs, une fois les jetons obtenus, n’ont d’autre choix que de les vendre, ce qui conduit à un déclin rapide du projet après la cotation.
Contenu :
La majorité des jeux leaders reposent actuellement sur des mécaniques de clics (Clicker) et des tâches virales, manquant de véritable jouabilité.
À long terme, cela crée une image figée des jeux Telegram, attirant principalement des joueurs du type "gagner-pour-vendre" (EarntoSell).
Pour inverser cette tendance, il faut créer de véritables jeux captivants, reconstruire entièrement l’expérience et redonner confiance aux utilisateurs. Faire briller une nouvelle étoile dans le ciel de Telegram, ce serait œuvrer à un chef-d’œuvre authentiquement touchant.
Nous espérons sincèrement voir émerger de nouvelles idées créatives et de nouveaux modèles de monétisation, capables de redonner vie à ces jeux et de conduire les utilisateurs vers un véritable univers ludique.
OGenLab est un studio de jeux passionné, positionné à la pointe de cette nouvelle vague technologique, en quête des possibilités infinies de l’avenir.
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