Гадание на нейросети: как стартап автоматизировал оценку бизнес-идей

Евгений Гаев (слева) и Артем Гладких (Фото: Олег Яковлев / РБК)

«Решения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных будут популярны к концу 2018 года» — такой оптимистичный прогноз сервис Test4startup дает самому себе. Липецкие разработчики Артем Гладких и Евгений Гаев основали стартап, который использует перечисленные технологии и дает оценку жизнеспособности бизнес-идей. Компьютерная программа анализирует информацию из открытых источников и платных баз данных, а затем делает предсказание — будет стартап востребован или нет. Задумка понравилась стартаперам, преимущественно из США, но зарабатывать основатели собираются на крупном бизнесе.

Один успех, один провал

Выпускник Липецкого государственного технического университета 25-летний Артем Гладких в студенческие годы основал клининговую компанию в родном Липецке, но всегда хотел работал в сфере ИТ. В 2014 году предприниматель переехал в Санкт-Петербург и стал работать интернет-маркетологом в технологических компаниях — kokonut.com, sharplase.ru и др.

Подтянув навыки программирования, в 2015 году Гладких вместе с другом-однокурсником Евгением Гаевым, программистом и специалистом по математическому моделированию игровых процессов виртуальной реальности, запустил свой первый ИТ-стартап — сервис поиска одежды в интернет-магазинах по фотографиям Wozme.

Технология определяла, какого цвета и фасона платье на фото, а затем подбирала аналоги на сайтах вроде AliExpress. Когда разработчики только анонсировали проект и сделали прототип, на них посыпались предложения о покупке технологии. В том же году партнеры продали стартап санкт-петербургской компании из сферы моды за сумму чуть больше 1 млн руб.

Однако следующая их бизнес-идея не взлетела. Партнеры создали сервис по подбору резюме удаленных сотрудников Talentboard. После девальвации рубля многие программисты стремились работать на заграничных заказчиков, а имидж у российских программистов за рубежом хороший. «Спрос был, но мы не понимали, как этот проект монетизировать, и быстро перегорели», — вспоминает Гладких. В итоге сервис трансформировался в бесплатную рассылку резюме айтишников и работает до сих пор, но денег основателям не приносит.

Робот-аналитик

Партнеры все время искали новые ниши, изучали перспективные идеи и рынки. У Гладких было множество идей для очередного стартапа и мало времени, чтобы их анализировать. Тогда Гаев написал компьютерную программу, которая использовала сайт Crunchbase с данными о 24 тыс. стартапов и сравнивала бизнес-идеи Гладких с уже существующими проектами — смогли ли они привлечь инвестиции, пользуются ли спросом у клиентов. И тут партнеров осенило: множество людей в мире постоянно придумывают новые бизнесы и пытаются оценить их перспективы — почему бы не зарабатывать на оценке бизнес-идей? Название выбрали говорящее — Test4startup.

Работает это так. Пользователь заполняет форму на сайте: коротко описывает бизнес-идею и нишу. Затем программа, созданная на основе нейросетей, вычленяет ключевые слова и собирает информацию по этой теме из открытых источников — сайтов компаний, публикаций в СМИ и блогах, аналитических выкладок и презентаций. Сервис определяет, много ли встречается упоминаний описываемых технологий, сколько конкурентов, какова сумма венчурных инвестиций в аналогичные проекты за последние годы, а также показывает динамику поисковых запросов на эту тему, сильные и слабые стороны идеи. Если спрос восходящий, тему горячо обсуждают в интернете и поток инвестиций в проекты растет — программа предполагает, что тренд набирает обороты; если на рынке тишина — предупреждает стартаперов о рисках. Чтобы оценить, насколько корректными получаются результаты, на старте партнеры обращались к экспертам рынка из нескольких венчурных фондов.

В итоге получается отчет в виде графиков, которые показывают, в тренде ли бизнес-идея, каков прогноз стоимости продукта, даются список венчурных фондов и контакты частных инвесторов, которых интересует ниша, список вспомогательных источников — сайты конкурентов и информационные площадки с высокой концентрацией потенциальных пользователей, а в конце концов — общий вывод о жизнеспособности идеи в ближайшие полгода-год. «Конечно, создавать новый бизнес, основываясь только на машинном анализе, глупо, — признает Гладких. — Но на первом этапе оценить востребованность бизнес-идеи и избежать очевидных ошибок — вполне реально».

За два месяца предприниматели создали прототип сервиса, раздали доступ к нему друзьям-стартаперам, а затем весной 2016 года анонсировали запуск на ProductHunt — международной площадке для запуска новых проектов. Идея зарубежной аудитории понравилась — новость о стартапе подхватили Forbes, Huffington Post и другие зарубежные СМИ. Позднее ресурс Betalist внес Test4startup в список самых многообещающих проектов. «Когда ты уже вторую неделю сидишь на диете из «Доширака», и непонятно, что будет дальше, и тут выходит публикация о проекте в Forbes — это мотивирует», — вспоминает Гладких.

Доступ к программе стоил $10 в месяц, и в первые же два дня партнеры получили около $1500, а к концу 2016 года заработали более $15 тыс. выручки. Стало понятно, что люди готовы за такой сервис платить.

Ошибка технарей

В конце 2016 года партнеры расширили команду до пяти человек: наняли дизайнера и разработчиков, чтобы превратить прототип в сервис для массового пользования. На отладку процессов ушел почти год.

Дело в том, что первоначально интерфейс сайта не синхронизировался с поисковым алгоритмом — основателям приходилось вручную переносить запросы пользователей в форму поиска. Программисты автоматизировали этот процесс и сделали пользовательский интерфейс интуитивно понятным.

Тем не менее, по словам Гаева, обработка одного запроса пользователей занимала 4 секунды, а это для современных сервисов очень долго. Разработчикам пришлось перейти с языка программирования PHP на Java, поменять некоторые алгоритмы — в результате время обработки запроса сократилось до 40 миллисекунд.

Другая техническая проблема — нагрузки на сервер. Программа обрабатывает очень много данных, для чего требуются вычислительные ресурсы. Чтобы сервис справлялся, Гаев стал использовать виртуальные серверы. Сначала затраты на серверы составляли около $100, сейчас — более $1 тыс. Вскоре стало понятно, что далеко не всю нужную информацию можно найти в открытых источниках данных, необходимо приобретать платный доступ к закрытым базам данных. Это съедает еще несколько сотен долларов в месяц.

Проблемы возникли и с российским происхождением Test4startup. Компания рассчитывала принимать платежи через PayPal и Stripe (оплата банковскими картами). Но вcкоре выяснилось, что в Stripe нельзя открыть счет для приема кредитных карт, если компания зарегистрирована в России. Чтобы принимать платежи от американцев, пришлось открыть юридическое лицо и счет в США.

Партнеры даже подумывали перебраться в Кремниевую долину. Летом 2017 года съездили «на разведку» и передумали. «Мне почему-то казалось, что это такое бурлящее сообщество, где можно позавтракать с венчурным капиталистом и сразу подписать крупный чек на инвестиции. На самом деле все совсем иначе», — рассказывает Гладких. Ему показалось, что жить в США дорого, а влиться в местное сообщество стартаперов — сложно.

Из Америки вернулись ни с чем, а летом 2017 года стартап оказался в «долине смерти» — затраты на совершенствование сервиса и оплату труда съедали все доходы. «Мы совершили классическую ошибку технарей — увлеклись доработками сервиса и совсем запустили продажи», — вспоминает Гладких. Чтобы компания оставалась на плаву, программистам пришлось заняться разработкой чужих ИТ-продуктов на заказ.

«Дополненная человечность»

Гладких решил обратиться за советом к опытным инвесторам. Откликнулся и согласился помочь Сергей Васильев, управляющий партнер фонда Starta Ventures. «Он очень здорово направил нас, скорректировал курс и помог в дальнейшем развитии. Именно в качестве консультанта, ничего взамен не попросив. Мы ему до сих пор благодарны», — говорит Гладких. Сам Васильев отказался комментировать РБК сотрудничество с Test4startup.

По совету венчурного инвестора предприниматели сменили схему монетизации: базовый сервис сделали бесплатным и сместили фокус со стартаперов-мечтателей к более серьезному бизнесу. Это помогло. Совокупная выручка проекта в феврале 2018 года составила около $10 тыс. Расходы стартапа на техническую поддержку, доступ к базам данных и ФОТ — около $7 тыс.

В бесплатном тарифном плане пользователю доступна информация о трендах, прогноз востребованности бизнес-идеи и анализ адекватности цены (насколько указанная цена за тестируемый товар или услугу соответствует реалиям рынка). За плату $10 пользователь может тестировать неограниченное количество идей, а также получить доступ к информации об инвесторах, которые уже вкладывались в похожие проекты, о площадках с потенциальными покупателями и проч.

В общей сложности на сайте зарегистрированы около 2 тыс. человек, из них чуть больше 100 стабильно платят за доступ. Среди них больше всего жителей США, следом идут Великобритания и Индия. Гладких объясняет это тем, что наибольшее количество публикаций о сервисе вышло в Америке, там он известнее, чем в других странах, и аудитория более платежеспособная. К тому же сервис пока работает только на английском языке. Российские проекты среди пользователей тоже есть, но их мало, признается Гладких.

Люди порой тестируют самые безумные идеи. Например, «Uber для кошек», где животные сами вызывают себе такси. Один пользователь интересовался перспективами магазина по продаже человеческих органов, а кто-то задумывал завести социальную сеть для порноактеров.

При этом около 90% всей выручки Test4startup сейчас приносят b2b-заказчики со средним чеком $500–1000 в месяц — это исследования для компаний под ключ, адаптирование сервиса к нуждам конкретного бизнеса. Например, услугами сервиса стал пользоваться прежний работодатель Гладких — sharplase.ru.

Компании, как правило, ищут новые целевые аудитории для уже существующих продуктов или анализируют с помощью Test4startup потребности постоянных клиентов. «Первые заказы в b2b мы получили в 2017 году через знакомых и через компании, которые я когда-то консультировал по интернет-маркетингу», — говорит Гладких.

В конце марта 2018 года партнеры планируют запуск нового продукта на базе Test4startup — будут использовать свою нейросеть, чтобы предугадывать спрос на различные товары в интернет-магазинах и традиционном ретейле. По задумке разработчиков, их софт поможет прогнозировать, какой товар будет востребован через два-три месяца. Таким образом предприниматели хотят разгрузить менеджеров по закупкам и владельцев небольших интернет-магазинов.

«Я не очень верю в то, что все могут делать машины. Всегда будут творческие профессии и задачи, которые без человека не решить. Но технологии помогают сделать первый шаг», — говорит Евгений Гаев. Александр Сербул, руководитель отдела контроля качества интеграции и внедрения «1С-Битрикс», соглашается: «Искусственный интеллект не заменит человека, он его дополнит. Будет некая «дополненная человечность». Машины могут заниматься рутиной, а люди созданы для творчества».