{"id":13637,"url":"\/distributions\/13637\/click?bit=1&hash=6eb6f4cc0fd514248f67334eed9cf9b381eca4ced68925ecf0d4e37273ec5a7a","title":"Ozon \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0438\u0444\u044b \u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0430\u0445","buttonText":"\u041f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0438\u0442\u0435","imageUuid":"7d00f3f0-9073-5cd7-b901-ee3a06a62041","isPaidAndBannersEnabled":false}
Офтоп
Nadya Rumak

Как заработать на статистических исследованиях для учёных по всему миру

История развития сервиса для обработки данных Statzilla.

Екатерина Власенко открыла компанию Statzilla 2,5 года назад после учебы в Европе. Оказалось, что в Ростове-на-Дону (да и не только) анализ и статистическая обработка данных для научных исследований и бизнеса востребованы на высоком уровне. Появился онлайн-сервис, который в течение минуты готовил статистические отчёты для различных исследований. “Мы хотели в меру своих возможностей повысить качество российской науки в мире. У нас не было цели делать бизнес ради бизнеса”, - признаётся Екатерина Власенко. Но бизнес принёс деньги: прибыль за два года составила 2 миллиона рублей. Как у неё это получилось?

Екатерина Власенко

Собрали конструктор

К созданию бизнеса Екатерину Власенко подтолкнуло международное образование в сфере менеджмента в магистратуре CEMS MIM. Власенко была вдохновлена тем, как её ровесники в Европе с лёгкостью открывают своё дело и занимаются тем, что им действительно нравится.

Идея для бизнеса появилась благодаря коллеге по научной работе — Святославу Заруцкому (теперь он соучредитель компании). Он тоже экономист-математик. «У нас один научный руководитель, мы часто виделись на общих встречах. Пока я училась в магистратуре, он работал в Ростовском медицинском университете: делал статистический анализ для медицинских исследований. Стало ясно: ситуация с обработкой данных в медицине плачевная, с этим надо что-то делать. Так как мне всегда был интересен анализ данных, мы решили реализовывать это вместе», — рассказывает Власенко.

Сначала помогали делать аналитику медикам на проектной основе. После 40 выполненных задач в сфере медицины, биологии и психологии поняли, что многие процессы можно автоматизировать и начали разработку онлайн-сервиса. Cтруктурировали всевозможные аналитические задачи исследователей в медицине и свели обработку данных к конструктору: составлению отчета из ряда готовых компонентов.

«То есть мы и себе упростили работу над заказами, и для неспециалистов сделали такую обработку доступной за счет простого интерфейса», — объясняет Екатерина.

В июле 2015 года она зарегистрировала ИП и вместе с Заруцким открыла агентство по анализу данных. Главным продуктом компании стал онлайн-сервис по подготовке статистического отчёта для различных исследований в течение минуты. Офис в коворкинге получили бесплатно, сайт делали внутренними ресурсами.

Без автоматизации никуда

Как работает сервис Statzilla

Через два месяца после открытия партнёры увидели, что потребность в быстрой обработке данных у исследователей довольно большая. «Каждый клиент, который к нам обращался, просил сделать всё „еще вчера“, потому что обработка данных, хотя и трудоемкий процесс, но это только часть исследования, результаты нужно интерпретировать» , — вспоминает Екатерина Власенко. «Ручной» труд аналитиков должен был уйти в прошлое, была нужна автоматизация. В команду взяли четырёх программистов.

«Прелесть IT-стартапов состоит в том, что больших вложений вначале не требуется. Мы начинали работать на проектной основе, поэтому окупались с первого дня, — говорит Власенко. — Все, что зарабатывали (за исключением затрат на еду, конечно), вкладывали в разработку сервиса, оплату услуг программистов».

Почти сразу соучредители Statzilla столкнулись с первой проблемой — было сложно найти доступный канал для продвижения онлайн-сервиса. Продвижение через конференции, лекции и другой образовательный контент давало результаты, но было трудозатратным.

«Пока спрос нас находит сам. Специальных маркетинговых усилий мы не прикладываем, по мере возможности рассказываем о сервисе на мероприятиях. А вот масштабируемые каналы продвижения (контекстная реклама, SMM) пока до сих пор не настроили, как следует», — признаётся Екатерина.

Онлайн-сервисом и статистическими услугами компании пользуются исследователи (медики, биологи, психологи) от студентов до докторов наук как в частном порядке, так и в составе исследовательских центров и институтов.

Конкуренты онлайн-сервиса Statzilla — это частные специалисты по статистике, которые проводят аналитику с использованием пакетов статистического анализа, а текст пишут вручную. Их работа идёт существенно медленнее и стоит дороже. Косвенные конкуренты — это сами пакеты для обработки данных (Statistica, SPSS, Matlab и т.д.). Но все они требуют от пользователя знания статистики и математики.

«Мы создаём сервис, который доступен неспециалисту. К тому же мы единственные в мире, кто не просто реализует расчёты, но и предоставляет на их основе связный текст — выводы о данных (например, „в этой группе исследования наблюдаются статистически значимо повышенные значения такого-то показателя“, а исследователь уже сам объясняет, почему такое может быть)», — говорит Власенко.

Всю прибыль за два года — 2 млн рублей — реинвестировали обратно в развитие. Это было порядка 200 заказов по аналитике для науки (в том числе расчеты для более, чем 50 диссертаций) и 11 бизнес-проектов (в Statzilla почти сразу оказывали услуги по анализу данных и машинному обучению).

Потребности рынка в сервисе Statzilla (по подсчётам самой компании):

  1. Российские ученые, проводящие исследования в частном порядке, — медики, биологи, психологи, социологи — 1,4 млрд рублей (Оценка сделана на основе известного числа защит диссертаций по данным областям и среднего по рынку чека на анализ данных)
  2. Зарубежные ученые — больше 1 млрд долларов
  3. Российские медицинские исследовательские центры, кафедры медицинских вузов, НИИ. — 429 млн рублей.

Это не в космос лететь

Statzilla решает задачи для бизнеса

Исследования компании имеют не только научную ценность, но и практический смысл. Для медицинских целей команда Statzilla провела исследование, которое позволило сокращать издержки и риски для пациента. Например, в урологии есть заболевание, для диагностики которого сейчас требуется отдельная операция. А предиктивная экспертная система Statzilla позволила определить пациентов, у которых по клиническим показателям такое заболевание крайне маловероятно, и для них уже не нужно делать эту диагностическую операцию.

Большую часть дохода компании (70%) приносят как раз b2b-проекты. Для одного клиента прогнозировали вероятность покупки на сайте. Сначала клиент, как это часто бывает, просто хотел решить глобальную проблему — повысить конверсию посетителей сайта, и, как следствие, прибыль. «Именно такой подход мы и любим, — говорит Святослав Заруцкий. — Когда нам дают конечную задачу, а вот методы ее решения уже на нас. У нас был похожий кейс:заказчик тоже хотел повысить продажи, но сам предлагал и контролировал методы исследования. До решения в итоге мы не добрались».

Чтобы найти решение, нужно понимать, что покупатели на сайте не будут сильно отличаться от «непокупателей» по отдельным факторам. Такое почти невозможно. Различие — это комбинация всех факторов, многофакторная модель или дерево решений. «Методы для науки и бизнеса — одни и те же. Мы не изобретаем велосипеды», — говорит Заруцкий.

Была типичная задача — прогноз вероятности — в данном случае покупки. То есть для бизнеса целевой показатель тут — покупка, для медицины Statzilla cтроила точно такие же модели, но целевой показатель там — выздоровление пациента. То есть это был не запуск ракеты в космос. И в том, и в другом случае Statzilla строит математическую модель, в которой участвуют факторы, которые связаны с покупкой/выздоровлением.

Сначала исследователи пытались понять, по каким факторам покупатели статистически значимо отличаются от «непокупателей». Весь процесс занял 2 месяца: нужно было рассмотреть все факторы, влияющие на покупку. Для этого вникали во все этапы, через которые проходит клиент на сайте. Анализировали время, проведенное на сайте, число отправленных сообщений в чате поддержки, характеристики профиля клиента на сайте (есть ли фото, телефон), сколько фотографий у клиента в соцсетях, в каких он состоит группах, какие слушает аудиозаписи.

Использование такой модели предсказания вероятности покупки каждого нового посетителя сайта позволило повысить конверсию в 2 раза. Заказ стоил несколько сотен тысяч рублей. Главная сложность была связана с тем, чтобы перейти от неточно сформулированных задач к точно сформулированным задачам анализа данных. И чтобы перейти от точных результатов анализа данных к их объяснению заказчику. «Но и это совпадает со сферой науки, — говорит Заруцкий. — На удивление ученый, ставящий эксперимент, также очень часто не понимает, что же он хочет оценить, посчитать, сравнить».

Машинное обучение и нейросети

Компания также помогает сегментировать покупателей — это инсайт для маркетологов. «В отличие от классической и уже малоэффективной стратификации по полу, возрасту, мы делим сегменты потребителей по ряду более детальных характеристик. Это дает возможность более точной, целевой настройки рекламы и, как следствие, более низкой цены клика/показа», — делится Екатерина Власенко.

Партнёры уверены, что по этой услуге конкурентов можно пересчитать по пальцам: «Это довольно уникальные задачи. Подобные услуги могут предложить лишь московские компании, занимающиеся машинным обучением. Маркетинговые компании с классическим подходом анализируют сегменты, но они не предлагают математических моделей, которые в режиме реального времени дают оценку вероятности покупки для клиента».

Екатерина признаётся, что у компании есть сложности с кадрами. «При всей популярности анализа данных и шумихи вокруг таких явлений как машинное обучение и нейросети, у нас нет хороших образовательных программ и соответственно нет специалистов. Есть, правда, много ребят, посмотревших пару образовательных курсов на Youtube, Coursera, но этого, мягко говоря, недостаточно. Поэтому выращиваем пока все компетенции внутри компании», — рассказывает Екатерина.

В Statzilla принимают аналитиков с уже базовым знанием классической математической статистики. Затем проводят внутреннее обучение по статистической обработке для погружения в специфику медико-биологических исследований. Новичков загружают практикой с первого дня — принцип «learn by doing». Дальше сотрудник выбирает наиболее интересное ему направление — классический статистический анализ или машинное обучение, и его подключают к таким проектам.

«Наша основная трудность кроется в маркетинге, — считает Власенко. — Наша целевая аудитория не подозревает, что есть простое решение их проблемы, и не ищет это в поисковиках. Рынок не всегда оказывается готов к сильно инновационному решению, как наше. Но у нас часто заказывают исследования во второй раз одни и те же клиенты: им нравится».

Молодая компания уже занимала призовые места в конкурсах «Молодой инноватор года 2015», «Эврика 2016», а в 2017 году стала победителем Национальной премии «Бизнес-Успех». Но развитие продолжается. Новое направление — это автоматизация маркетинговых исследований. В маркетинге используют те же самые методы статистической обработки данных, что и в медицине, биологии. Это перспективно, потому что те агентства, которые не просто считают арифметическое среднее, а делают именно статистический анализ, выигрывают на фоне конкурентов.

Компания только хочет тестировать этот рынок. «Ну и само собой, мы бы хотели выйти за рубеж, — добавляет Екатерина. — Сначала мы думали, что такой проблемы нет за рубежом, но за время моей поездки в США по программе для российских предпринимателей я выяснила, что там существуют те же самые потребности». Продавать на иностранных рынках планируют дороже. Например, час работы статистика в США стоит $200. Сервис переводят на английский язык, чтобы так же запустить тесты на новом рынке.

0
56 комментариев
Написать комментарий...
Александр Аббасов

Мне кажется, я знаю ваше будущее! Вы поймёте, что b2b в вашем случае - это ручные и очень дорогие продажи. Ведь заработать за 2 года 2 000 000 рублей на 200 заказах - это очень мало, вы просто так долго не протянете :( Вы делаете интересную работу, но что-то мне подсказывает, что малый бизнес не понимает этот ингредиент. Тем более в России. Чего уж говорить, многие из них не делают конкурентные анализы, а тут мат.статистика, аналитика и прогнозы. В общем картина как всегда странная получается. Вы хотите реально помочь, предоставляете недорого свою услугу для всех, а пользоваться ею могут только опытные - и тут вопрос ребром: либо вам уходить в более маржинальные продажи, либо какое-то время обслуживать неплатежеспособный сегмент и уступить место конкурентам. Ребята, вы молодцы! Держите нос по ветру. Удачи!

Ответить
Развернуть ветку
Николай Черных

Возможно это выглядит смешно, но им нужно попробовать себя для расчетов у гос. Заказчиков. СМБ скорее всего слабо взлетит.

Ответить
Развернуть ветку
5 комментариев
Ekaterina Vlasenko

спасибо :) хочется, чтобы и малый бизнес становился "умнее" за счет аналитики. И есть же у нас примеры, когда заказчики из малого бизнеса сами обращались к нам с пониманием необходимости такой аналитики. Так что мы верим, что в перспективе сможем сформировать спрос :) Но в отношении масштабирования сейчас, вы совершенно правы, высокомаржинальные продажи выглядят оптимистичнее

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

Кстати, 2 миллиона - это уже прибыль, обороты выше были, конечно.

Ответить
Развернуть ветку
Илья Куприк

Ребята, всё круто, у вас большое будущее. На основе существующих алгоритмов, вы просто можете наклепать по-быстрому темплейты, которые помогут объяснить конкретные области применения. Простым переименование колонок исходных данных и лёгким подкручиванием модели вы можете найти десятки и сотни real-life кейзов, сделать из них шаблоны с объяснениями конкретных целей исследований и кейсов - и делать маркетинг таргетированно на примерах конкретных кейсов. Много кто воспользуется

Ответить
Развернуть ветку
Ekaterina Vlasenko

Спасибо, Илья! Да, это то, к чему мы стремимся, потому что пока понимаем, что "анализ данных" звучит очень широко и непонятно. Так что накапливаем пока библиотеку кейсов, чтобы сделать по каждому из них конкретное ЦП

Ответить
Развернуть ветку
Eugene I. Bel

речь только о биологии и медицине или исследования выполняются на разные темы?..

Ответить
Развернуть ветку
Святослав Заруцкий

Мы делаем любые исследования, основанные на данных, в том числе маркетинговые.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Nadya Rumak

Любые исследования, в том числе гуманитарные.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Konstantin Zaostrovtsev

Проект отличный! Молодцы. Ничего советовать не буду, но не могу понять одного.

В услугах для бизнеса есть очень понятно-прикладной пункт - услуга "Узнайте клиента поближе.
Определите ключевые сегменты клиентов на основе множества (не всегда очевидных) факторов и получите модели их поведения для успешного таргетинга и повышения лояльности."

И вы пишете, что не можете нормально настроить таргет и контекст. Сапожник без сапог? :)

P.S. Молодцы все равно.

Ответить
Развернуть ветку
Ekaterina Vlasenko

Константин, спасибо :)
Что касается b2c направления - то сегменты мы знаем хорошо, но именно рекламу настроить эффективно пока не получилось: может, в принципе такой канал не эффективен (как минимум знаем точно, что в поисковиках нашу услугу ученые почти не ищут), а может, просто не сумели сделать это хорошо.
В b2b направлении с пониманием сегментов сложнее, конечно - тут даже выборки достаточной нет, чтобы это сделать :) ну и мало верю в какое-либо другое продвижение тут, кроме как исходящий поток.

Ответить
Развернуть ветку
Святослав Заруцкий

Константин, тут под таргетингом имеется в виду не только таргетинг в рекламных сетях, но и таргетинг внутри клиентской базы (получатели рассылки, прошлые клиенты, участники системы лояльности и т.д.)

В любом случае, это услуги для бизнеса с тысячами, желательно с десятками и сотнями тысяч клиентов или пользователей. А у нас всего 200 клиентов. На такой выборке машинное обучение не имеет особой пользы.

И мы не настраиваем рекламу (т.е. не создаем объявления, ключевые фразы и пр.) для наших клиентов. Мы можем помочь клиенту сузить аудиторию показа уже настроенной рекламы для повышения конверсий (CPC, CPA).

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Святослав Заруцкий

Владимир, спасибо за оценку!)
Надо скачать пример входного файла и прогнать его в каждой из задач на сервисе.
Ну либо напишите почту и мы Вам вышлем эти примеры (:

Понимаю, что надо бы на сайт их повесить, но как я писал уже выше, сайт хочется вообще переделать и сейчас с него продаж практически нет.

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Nadya Rumak
Автор

Щас спрошу у ребят

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Artem Belov

http://prntscr.com/h4z7ej опечатка или будущее? )

Ответить
Развернуть ветку
Ekaterina Vlasenko

ничто не тестирует твой сайт так быстро и внимательно, как публикация на vc :)))

Ответить
Развернуть ветку
Vadim Pletnyakov

Мне кажется, любой бизнес продаёт решение проблем. И чтобы продавать, нужно донести до покупателей 3 вещи: какие проблемы, насколько хорошо и за какие деньги.
Соответственно, на сайте и не только нужны понятные юзер кейсы, в к. можно было бы узнать себя: у интернет-магазина, торгующего тем-то, повысили продажи на столько-то.
Похоже на случаи, описанные в статье, только сконцентрировано.

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

Кейсы с детальным разбором полётом нужны на сайте - это факт!

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Ekaterina Vlasenko

В целом - да, обработка и интерпретация всегда на нас, по поводу сбора нужна конкретика по задаче. Если мы, например, хотим строить модели поведения посетителя на сайте - то тут нужна накопленная статистика от клиента (например, логи действий), а мы можем только обогатить эту информацию другими источниками. А точнее, мы можем и тут настроить сбор данных, но анализ тогда сможем провести только через какое-то время, когда данные накопятся. Если это маркетинг - то тут сбор делаем мы. В любом случае, конкретнее сможем ответить, узнав вашу задачу поближе :) напишите, пожалуйста, на [email protected]

Ответить
Развернуть ветку
Alexander Baranov

2 млн за 2 года, т.е. лям в год это совсем не дофига. Это менее 100 тыр в мес. Это на нижней границей цен за толкового "аналиста".
Плохо, что маркетинг и продвижение не поставлены, очень плохо. Пока не будет поставлено получение "толстых" клиентов на поток говорить о каком-то бизнесе рано.
$200/hr в штатах платят доморощенному специалисту. А статзилла в другой категории, вместе с "коллегами" из Индии и Китая, по цене $5-10/hr.

Ответить
Развернуть ветку
Николай Черных

"Сначала клиент, как это часто бывает, просто хотел решить глобальную проблему — повысить конверсию посетителей сайта, и, как следствие, прибыль. «Именно такой подход мы и любим, — говорит Святослав Заруцкий. — Когда нам дают конечную задачу, а вот методы ее решения уже на нас."
«Наша основная трудность кроется в маркетинге, — считает Власенко. — Наша целевая аудитория не подозревает, что есть простое решение их проблемы, и не ищет это в поисковиках.
Не понял, на самих себе статцилла не работает что-ли?

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

По первому кейсу, который вы описали, - Статзилла взялась за анализ и использовала математическую модель для поиска решения.

Но не все клиенты могут знать о том, что их задачи можно решить с помощью математики, статистики. И в этом пока трудность для компании, команда не знает, как продвинуть свои решения для бизнеса на бизнес-аудиторию.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Николай Черных

из сайта ни фига не понятно, вроде что-то предлагают, но что конкретно?)

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

Первое - это онлайн-сервис по обработке статистических данных для научных исследований
Второе - исследования для бизнеса с использованием математических подходов

Ответить
Развернуть ветку
7 комментариев
Ульян Романов

Это специально такой шрифт на их сайте или мы все пропустили этот тренд в вебе?

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

Вы про этот шрифт?

Ответить
Развернуть ветку
4 комментария
Джоуи Вин

У меня после 20 секунд просмотра ролика разболелась голова от звенящей музыкальной подложки.

Ответить
Развернуть ветку
Nadya Rumak
Автор

:)

Ответить
Развернуть ветку
3 комментария
Marat Hakimov

Молодцы. Реальное полезное Дело. Удачи!

Ответить
Развернуть ветку
Evgeny Kruglov

У вас отличная идея и её реализация. Вам обязательно надо выходить на мировой рынок. Крайне настоятельно рекомендую вам попробовать податься в Y Combinator. У них есть запрос на подобные продукты, и смогут из вас сделать сервис мирового уровня.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Читать все 56 комментариев
null