KI-Anwendungen erzeugen Einnahmen, stehen aber vor Herausforderungen bei der Bindung der Nutzer – so zeigen die Daten

Mit App Stores, die überfließen von mit KI ausgestatteten Anwendungen, glauben viele Entwickler, dass die Integration künstlicher Intelligenz der Schlüssel zum Erfolg ist. Eine neue Studie, die das Bild der Abonnement-Apps auf iOS, Android und im Web untersucht, stellt diese gängige Annahme jedoch in Frage.

RevenueCat, eine Plattform für die Verwaltung von Abonnements, die mehr als 75.000 App-Entwicklern dient, zeigt in ihrem Bericht „State of Subscription Apps 2026“, dass die Integration künstlicher Intelligenz keine langfristige Treue der Nutzer gewährleistet. Tatsächlich deuten die Daten darauf hin, dass KI-basierte Apps größere Schwierigkeiten haben, Abonnenten zu behalten. Die mittlere jährliche Abwanderungsrate dieser Apps liegt 30 Prozent höher als bei den nicht-KI-Apps.

Die Erkenntnisse des Berichts basieren auf einer Analyse von Apps, für die RevenueCat seine Tools verwendet, um mehr als eine Milliarde In-App-Transaktionen zu verwalten und Entwicklern jährlich mehr als 11 Milliarden US-Dollar an Einnahmen zu generieren. Als führende Plattform in diesem Bereich liefern ihre Daten eine solide und repräsentative Grundlage für Trendanalysen.

Ein auffälliges Ergebnis ist, dass die Mehrheit der Apps auf dieser Plattform noch nicht von KI angetrieben wird. KI-basierte Apps machen 27,1 Prozent aller Kategorien aus, im Vergleich zu 72,9 Prozent bei den nicht-KI-Apps. Dennoch stellt dies einen bedeutenden und wachsenden Marktsegment dar – schätzungsweise jede vierte App nutzt heute KI-Technologie.

(Zur Klarstellung: Die Kategorie „KI-basierte Apps“ umfasst nicht nur beliebte Chatbots wie ChatGPT und Gemini, sondern auch jede Anwendung, die sich als nutzende künstliche Intelligenz bewirbt.)

RevenueCat: KI vs. Nicht-KI-Apps nach KategorieBildnachweis:RevenueCat

Foto- und Video-Apps führen bei der Nutzung von KI mit einem Anteil von 61,4 Prozent vor, während Gaming den geringsten Anteil mit 6,2 Prozent aufweist. Reisen (12,3%) und Business (19,1%) zählen ebenfalls zu den Segmента mit niedrigerer KI-Integration.

Noch überraschender sind die Zahlen bezüglich der Kundenbindung. Die Daten von RevenueCat zeigen, dass KI-Apps sowohl bei monatlicher als auch bei jährlicher Betrachtung bei der Bindung zahlender Nutzer schlechter abschneiden.

Die jährliche Bindungsrate – also die Zahl der Abonnenten, die nach 12 Monaten weiterhin nutzen – lag bei KI-Apps bei 21,1 Prozent, deutlich niedriger als die 30,7 Prozent bei nicht-KI-Apps. Auch bei der monatlichen Bindungsrate zeigte sich ein ähnlicher Unterschied: 6,1 Prozent für KI-Apps gegenüber 9,5 Prozent für nicht-KI-Apps – ein Unterschied von 3,4 Prozentpunkten.

Lediglich bei der wöchentlichen Bindungsrate schnitten KI-Apps besser ab, mit einem Wert von 2,5 Prozent im Vergleich zu 1,7 Prozent bei nicht-KI-Apps. Zu beachten ist dabei, dass wöchentliche Abonnements für KI-basierte Apps keine gängige Wahl sind.

Bildnachweis:RevenueCat

Diese Trends könnten durch die rasanten Entwicklungen der KI-Technologie beeinflusst werden. Nutzer wechseln möglicherweise häufig zwischen verschiedenen KI-Apps auf der Suche nach den fortschrittlichsten und aktuellsten Funktionen.

KI vs. Nicht-KI-Apps nach AbonnementplanartBildnachweis:RevenueCat

Da Nutzer eine zunehmende Auswahl an KI-Apps ausprobieren, ist es wahrscheinlicher, dass einige ihrer Erwartungen nicht erfüllen. Der Bericht weist darauf hin, dass KI-Apps eine 20 Prozent höhere mittlere Rückerstattungsrate aufweisen (4,2 Prozent gegenüber 3,5 Prozent) als nicht-KI-Apps.

Auch die Obergrenze der Rückerstattungsrate ist bei KI-Apps höher (15,6 Prozent gegenüber 12,5 Prozent), was laut dem Bericht auf „größere Volatilität bei den erzielten Einnahmen sowie tiefgreifendere Probleme hinsichtlich Nutzenwertes, Benutzererfahrung und langfristiger Qualität“ hindeutet.

ScreenshotBildnachweis:RevenueCat

Die Daten heben jedoch auch einige Vorteile von KI-basierten Apps hervor.

RevenueCat stellte fest, dass KI-Apps Nutzer effektiver in zahlende Kunden umwandeln als nicht-KI-Apps (Mittelwert: 8,5 Prozent gegenüber 5,6 Prozent). Zudem erzielen sie etwa 20 Prozent mehr Einnahmen durch ihre Downloads (Mittelwert: 2,4 Prozent gegenüber 2,0 Prozent).

Darüber hinaus generieren KI-Apps mindestens 39 Prozent höheren monatlichen Realized Lifetime Value (RLTV), einem Kennzahlenwert, der den Nettoverlust eines durchschnittlichen zahlenden Nutzers über die Zeit misst. Der mittlere monatliche RLTV für KI-Apps beträgt 18,92 US-Dollar, im Vergleich zu 13,59 US-Dollar für nicht-KI-Apps. Jährlich erreichen KI-Apps mindestens 41 Prozent höheren RLTV, mit einem Mittelwert von 30,16 US-Dollar gegenüber 21,37 US-Dollar.

Die zentrale Schlussfolgerung des Berichts ist klar: Obwohl KI eine starke Anfangseinnahmequelle darstellt, haben diese Apps oft Schwierigkeiten, ihren wahrgenommenen Wert zu bewahren und Kunden langfristig zu behalten.