Я создавал сервис аналитики. Потом всё просрал. Вот почему это было лучшее, что произошло

Потерял 300 тысяч долларов инвесторских денег. Потерял половину команды. Потерял веру в то, что я понимаю рынок. И полтора года я избегал рассказывать людям, чем я занимаюсь.

Но сегодня я скажу вам правду: это был самый важный урок в моей жизни.

Я работал в крупной компании по облачному ПО как инженер данных. И каждый день я видел одну и ту же проблему: клиентам нужна аналитика, но они получают её слишком поздно.

Обычно происходило так:

И я подумал: а что если создать сервис аналитики, который работает в реальном времени?

Идея была свежей, рынок был горячим. Я прочитал про "соответствие продукта рынку" и решил, что у меня он уже есть.

Я создал сервис, который был феноменально хорош для средних и крупных компаний с большим объемом данных. Но я нацелился на стартапов.

На самом деле стартапам нужна была... бесплатная аналитика Google. Простая, встраивается за 2 минуты.

Я потратил 3 месяца на разработку панели управления в реальном времени с машинным обучением для обнаружения аномалий. Функции, которые будут использовать 1% пользователей.

А стартапам нужны были: "Как встроить?", "Как запустить первый отчет?", "Как выгрузить в таблицу?".

Я создал Феррари, когда они хотели велосипед.

Я прочитал статью основателя Kissmetrics про создание "лучшей бесплатной аналитики Google":

"Я потратил год на создание продукта, который был лучше бесплатной аналитики Google. И я был прав — он был лучше. Но клиенты не платили. Потому что аналитика Google была бесплатной."

Он ошибся ровно в том же, в чем ошибился я. Я прочитал эту статью ПОСЛЕ того, как закрыл свой стартап.

Я сфокусировался на скорости, но я не проверил: это вообще проблема?

Когда я стал разговаривать с клиентами:

Клиент 1: "Отчет к 10 утра — и то нормально. В час можно доделать исправление".

Клиент 2: "Я в отпуске. Отправь в четверг вечером — идеально".

Клиент 3: "Мне нужны данные из прошлого квартала для презентации. Мне пофиг когда я её получу, важно чтоб она была правильной".

Я решал проблему, которой не существовало. Или решал для 2% людей, которые платили бы небольшие деньги.

Я нанял специалиста по машинному обучению с докторской степенью, опубликовавшего 5 статей про машинное обучение. Гениальный парень.

Но он хотел работать над "интересными" проблемами.

А 80% моих клиентов хотели: простую панель управления, быструю встройку, импорт из таблиц.

Через 4 месяца он ушёл. Я остался с головняком.

Я смотрел на Mixpanel, Amplitude, Segment и копировал: бесплатная пробная версия, условно-бесплатная модель, рост через продукт.

Но я забыл об одном: они приходили в 2011-2015 году, когда анализ данных был НОВЫМ.

Я приходил в 2023 году, когда на рынке было 50+ игроков. И когда клиенты выстраивались в линию перед аналитиками из топ-рейтинга.

Я копировал стратегию, которая работала 10 лет назад, а не стратегию, которая работает сейчас.

Первый клиент просил: "Можешь встроить Shopify?"Второй: "Нам нужна встройка с 1С".Третий: "А может встройка продакшена?"

Я создал план развития из 20 встроек, потому что каждый просил свою.

Я не спросил главное: "Какая встройка КРИТИЧНА?" И не создал ни одну по-настоящему.

Я был в переговорах с инвестором про финансирование серии А. Но за неделю до встречи я посмотрел на числа и решил закрыть сервис

Я летел на Конференцию по данным 2024 и прочитал статью Tristan Handy (компания dbt):

"Я видел 100+ аналитик-сервисов, которые попробовали быть лучше Mixpanel. Ни один не прошёл. Потому что они копировали стратегию вместо того, чтобы найти свою нишу."

И я понял: я был одним из 100+.

Те, кто выросли, сделали это потому, что:

Я попробовал быть всем для всех. Я стал ничем для никого.

Я создал второй сервис на основе этого урока.

Я выбрал конкретную нишу: интернет-магазины на Shopify, которые генерируют свыше $100k в месяц.

Для них я решал конкретную проблему: "Когда и где я теряю покупателей в воронке продаж?"

Не "аналитика". А именно это.

Первый клиент пришёл через рекомендацию. К 3-му месяцу — 5 платящих. К 6-му месяцу — $15k месячного дохода.

И я знаю почему это работает. Потому что это решение для конкретного человека, с конкретной проблемой, которую я понимаю глубоко.

Ниша > Идея. Клиент > Гений. Слушание > Предположение.

Я потратил 300 тысяч долларов и полтора года на обучение на то, что многие основатели знают с первого дня.

Стоило ли оно того? Да. Потому что я больше никогда не создам сервис для "всех".

Источники: Kissmetrics — как создать продукт лучше бесплатной аналитики Google и разориться; Tristan Handy — Руководство основателя стартапа по аналитике

P.S. Если вы хотите оценить вероятность успеха нового проекта, смотрите на рынки прогнозирования — я пишу про то, как можно оценивать риски с помощью популярных платформ прогнозирования.