Офтоп Анастасия Гутор
181

«Если у вас нет связей, чтобы пообщаться с директором акселератора, — то вы еще не созрели для его программы»

Clark Tibbits
В закладки

Основатель компании DataSine рассказал о взаимодействии Big Data и психологии, акселераторе TechStars и о том, как хороший стартап может проложить себе путь на сразу несколько международных рынков

Не многим стартапам выпадает шанс пройти через акселерационную программу ТОПовых акселераторов мира, поэтому очень важно делиться историями успеха компаний, которым представилась возможность узнать эту кухню “изнутри”.

Игорь Волжанин - генеральный директор компании DataSine - рассказал о том, какими разработками занимается его компания, как попасть в TechStars и какой профит получает стартап, который ее прошел.

О DataSine

DataSine была основана в 2015 году в Лондоне. Изначально это была аналитическая компания, которая работала над извлечением полезной информации из транзакционной активности клиентов. Это информация об их семейном положении, жизненных событиях, на основе которой составлены психологические профили клиентов. Например, если люди тратят больше денег на книги, - то они интроверты, на путешествия - открыты новому опыту, а на бары и рестораны - экстраверты, которые любят находиться в обществе.

С течением времени фокус в работе с данными окончательно сместился в сторону анализа психологического портрета человека: DataSine стали вести масштабные исследования по предпочтениям типов личностей, используя метод пятифакторного личностного теста “Большая пятерка” (“Big 5”). Этот тест-опросник состоит из 75 парных, противоположных друг другу по значению высказываний, которые характеризуют поведение человека. Например, каждое высказывание можно разделить по парам: привязанность - обособленность, самоконтроль-импульсивность и т.д. Этот метод позволяет с высокой точностью выявлять, к какому типу темперамента относится клиент (экстраверт или интроверт, сознательный или импульсивный, и тд).

Для того, чтобы начать использовать этот метод, было необходимо следить за тем, как человек тратит деньги, в каких магазинах и в каком количестве. Но даже на тот момент непонятно было практическое применение подобной аналитики.

Знаний о том, кто твой клиент, в современном маркетинге не достаточно. Инсайты должны помогать строить коммуникацию между компанией и клиентом. Именно поэтому следующим шагом DataSine стало создание рекомендаций для общения с разными типами личности. При помощи психологии и машинного обучения можно получить информацию о том, какие слова при общении использует тот или иной тип личности, а также какие цвета, формы и визуальные образы его привлекают. Таким образом методология “Профилирование клиента+Персонализация коммуникаций” стала фирменной карточкой компании.

Но проблема была в том, как запустить новый продукт в промышленность. В начале DataSine начали продвигать его на европейский рынок, где провели несколько успешных проектов. Благодаря их технологии количество конверсий с различных кампаний клиентов увеличивалось примерно на 60%. Однако в скором времени они поняли, что если создавать много версий контента и каждый раз заново его рассылать, то тратится очень много времени. Поэтому компания перешла к работе над платформой для персонализированных рассылок, которая призвана помогать бизнесам легко менять контент под каждого клиента. В основу платформы легла технология машинного обучения, которая позволяет быстро персонализировать рассылку и увеличивать процент открытий.

Свой продукт DataSine запустили и в России: начали с пилотных проектов, в рамках которых настраивали все вручную. Помимо этого, компания активно взаимодействует с зарубежными банками, к примеру, из Великобритании, Франции и Бельгии. Технологию по автоматизированной персонализации контента активно дорабатывают, адаптируя под достаточно сложный русский язык.

Также недавно в DataSine создали алгоритмы для профилирования не только по трансакционным данным, но и по данным с предыдущих откликов на имейлы. Это позволяет компании работать практически с любой индустрией - телекоммуникациями, е-коммерс и ритейлом. Для них технология DataSine анализирует большие данные по взаимодействию клиентов с предыдущими имейл-кампаниями, что помогает составить профиль каждого клиента, а затем автоматически персонализировать контент. По словам Игоря Волжанина, компания “хочет создать мостик между бизнесом и клиентом. Когда вы приходите в магазин - хороший продавец всегда подстраивается под вас. Здесь будет примерно то же самое”.

Большой вклад в развитие компании внесла акселерационная программа Techstars, которая зарядила DataSine полезными инсайтами и сделала компанию конкурентоспособной на рынке. Поэтому стоит подробнее рассказать о том, как компания готовилась к акселератору, как устроена его программа и какие возможности она открывает перед стартапами.

Как это было?

Сначала расскажем о том, как именно организован прием в акселератор TechStars.

Неформально заявки раскладываются на две группы стартапов: те, у кого была возможность пообщаться с директором TechStars, - это примерно 50-60 стартапов (из них принимают около 7 стартапов). Остальные стартапы просто подают заявки. За раз акселератор обрабатывает 1150 заявок с двух групп, из которых берет около 10 (7 из одной группы, 3 из другой).

Таким образом, если стартап не попадает в первую группу, то шанс его прохождения на следующий этап меньше 1%. По словам Игоря Волжанина, “если у вас нет связей, чтобы пообщаться с директором акселератора, то, скорее всего, вы еще не созрели для его программы”. Поэтому нужно создавать нетворк, который позволит тебе познакомиться с нужными для прохождения в акселератор людьми.

DataSine попали в TechStars с третьего раза. Первые два раза они отправляли аппликации, но в итоге даже не были приглашены на собеседование. В третий раз они познакомились с ментором, который сам в прошлом проходил программу, и он организовал DataSine собеседование с директором Лондонского TechStart. На встрече ему понравилась идея и он сказал DataSine “подавайте заявку”.После этого DataSine взяли в TechStars.

Интересная особенность TechStars - это наличие 2х типов программ. Городская программа охватывает широкий диапазон рынков, а корпоративная программа направлена на определенные рынки, такие, как, например, ритейл, телеком, финансовый сектор и другие. Два названных типа охватывают более 40 различных программ, которые разбросаны по всему миру.

Когда ты вступаешь в программу, то получаешь 20 тысяч долларов и также имеешь возможность взять Convertible Note на 100 тысяч. Это практически как первый раунд инвестиций.

Программа длится 3 месяца и проходит очень интенсивно. Первый месяц тебя учат управленческим навыкам. В помощь команде дают ментора и опытных адвокатов, бухгалтеров, маркетологов и пиарщиков, которые помогают построить бизнес-стратегию стартапа и правильно презентовать свой проект инвесторам. Второй месяц команде помогают с бизнес девелопментом, знакомят с клиентами и устраивают неформальный фандрейзинг. Весь месяц происходит активная работа с проектами, чтобы в конце программы уже можно было показать рост. Третий месяц - это рассказ о результатах работы, постоянный нетворкинг на ланчах, подготовка к демо дню, где собираются около 500-600 инвесторов всех мастей. Тебя постоянно знакомят с клиентами и обеспечивают тебе безупречный выход на рынок.

По словам Игоря Волжанина, именно благодаря TechStars его компания получила шанс на выживание и сделала DataSine конкурентоспособным игроком.

Главный совет, который можно дать стартапам, страстно желающим пройти крутую акселерационную программу, - правильно выбирайте акселератор. Нужно понимать, что у каждого из них есть свои условия и свои требования, которые не всегда могут подойти именно вам. Еще важно не сильно зацикливаться на стадии развития продукта. Часто акселераторы в первую очередь смотрят на команду и идею, и это, пожалуй, важнее всего остального. Почему? Потому что не факт, что то, чем вы занимаетесь сегодня, вы будете делать и завтра, а люди, с которыми вы делаете это, скорее всего, с вами надолго.

И, конечно, нужно полюбить знакомства. В особенности с людьми, знающими директора акселератора.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Анастасия Гутор", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": -3, "favorites": 4, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 52539, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 06 Dec 2018 11:26:49 +0300" }
{ "id": 52539, "author_id": 193324, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/52539\/get","add":"\/comments\/52539\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/52539"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791, "possessions": [] }

1 комментарий 1 комм.

Популярные

По порядку

0

думаю что если стартап "получил шанс на выживание" благодаря акселлератору (ну или сторонней помощи), то это мертворожденный стартап

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }