Как я пытался сделать маркетплейс с ИИ-ассистентом и почему теперь вернулся к идее с помощью Lovable

Все началось в 2023 году — в разгар хайпа вокруг ChatGPT. Тогда у меня появилась идея: сделать маркетплейс, где покупки происходят не через фильтры и карточки, а через диалог с умным ассистентом. Он бы подбирал товары под конкретные запросы пользователя — «то, что нужно именно тебе».

Инструментов вроде Lovable тогда не было, поэтому я решил начать с проверки гипотезы. Пошел разговаривать с людьми, которые активно покупали на маркетплейсах. Большинство из них не видели смысла в моем решении — «и так всё удобно», говорили они про Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркет.

Но один сегмент меня зацепил. Это мужчины и женщины, которые плохо разбираются в электронике и бытовой технике, но при этом вынуждены выбирать эти товары — для себя или в подарок. Мое исследование показало, что на подбор одного устройства уходит до недели: обзоры, отзывы, форумы, видео. Логично — техника дорогая, берут надолго. Тогда я решил проверить спрос именно в этом сегменте.

Я собрал на Tilda простой лендинг с квизом из пяти шагов для подбора телевизора. После прохождения квиза пользователь оставлял email, и на почту приходила подборка из пяти наиболее подходящих моделей. Подборку я делал вручную — с помощью ChatGPT.

Результат удивил: конверсия в оставление email достигала 30–40% при трафике из Яндекс.Директа.

Следующий шаг — поиск сооснователя и реализация полноценного сервиса, интегрированного с ChatGPT. Процесс затянулся, и в итоге я нанял разработчика на фрилансе, который сделал телеграм-бота.

Бот подбирал товары, показывал ссылки с реальных интернет-магазинов и сравнивал цены. То есть решал сразу две задачи:

Модель монетизации я выбрал неудачно — подписка. Электронику ведь покупают нечасто, в среднем раз в год.

Я показывал бота всем подряд. Кто-то хвалил, кто-то говорил, что идея «сырая», а кто-то просто не хотел пользоваться Telegram для покупок.

После множества отзывов и потраченных денег я выгорел. Решил, что нужно переделать всё с нуля, но уже в виде обычного веб-сервиса.

Перед новым запуском я провел более глубокое исследование по методу JTBD (Job To Be Done) — по курсу Вани Замесина (рекомендую). Решил сфокусироваться только на одной категории — смартфонах.

Исследование показало интересную деталь: мужчины почти не испытывали проблем при выборе смартфонов, а вот женщины — часто:

Я собрал новый лендинг, поставил цену 300 ₽ за разовую подборку и пошел тестировать. Люди часто соглашались заплатить. Сделал прототип на Zapier, который отправлял подборку на email (без сравнения цен — технически не осилил).

Были первые продажи — около 10 оплат по 300 ₽. Но экономика не сходилась: привлечение клиента через Директ обходилось примерно в 800 ₽.

Это сильно выбило из колеи, и я решил приостановить проект. Один инвестор тогда сказал, что я «прикипел к идее» — и, кажется, был прав.

Проект мог бы кануть в лету, если бы я не наткнулся на Lovable пару месяцев назад. Сначала я просто тестировал инструмент — делал лендинги и презентации. А потом понял, что Lovable может гораздо больше:

он генерирует интерфейсы, backend и даже базы данных.

Так я снова вернулся к своей старой идее — и собрал новый прототип: techchoice.info.

Сервис работает по тому же принципу, что и мой первый MVP:

пользователь получает подборку из пяти подходящих товаров — с названием, ценой и характеристиками.

Если хочет узнать плюсы и минусы, отличия и задать уточняющие вопросы ассистенту — платит 299 ₽.

Пока что сервис не умеет сравнивать реальные цены из интернет-магазинов. Я пытался загружать фиды прямо в Lovable, но интеграция работает нестабильно. Это план на будущее.

А пока интересно услышать мнение сообщества:

👉 Насколько вам кажется перспективным такой формат выбора электроники через ИИ-ассистента?

👉 Видите ли вы в этом продукте потенциал?