«Строить компанию — это как играть в Super Mario»: основатель People.ai об ошибках и отсутствии конкурентов Статьи редакции
Главное из интервью Олега Рогинского проекту «Русские норм» Елизаветы Осетинской.
Короткая справка
- Олегу Рогинскому 32 года. Он перебрался в США из Днепропетровска в 16 лет — поступил в Бостонский университет, где изучал бизнес-администрирование.
- Он основал People.ai в 2016 году. Компания разрабатывает сервис, который помогает бизнесу повысить эффективность продаж за счёт анализа работы сотрудников: телефонных разговоров, почты и деловых встреч. Среди клиентов — Dropbox, Lyft, Zoom и другие.
- За три года компания привлекла около $100 млн от фондов Y Combinator, Lightspeed Venture Partners, GGV Capital и Andreessen Horowitz. В мае 2019 года источники TechCrunch говорили, что инвесторы оценивают стартап в $500 млн.
- После Бостонского университета Рогинский работал в нескольких компаниях в отделе продаж и на личном опыте убедился, что продавцы не всегда знают, насколько эффективна их работа.
- До People.ai Рогинский успел запустить два проекта. Первым был печатный журнал, который затем перешёл в интернет и мог опередить Instagram, но закрылся. Второй — облачный сервис Semantria, который предприниматель продал за $10 млн.
Как появился People.ai
Как работает People.ai и что получают клиенты
Компания не раскрывает публично, как работает сервис. В разговоре с Осетинской Рогинский ограничился простым объяснением, что People.ai собирает данные об активности офисных сотрудников — о чём они говорят по телефону, что пишут в письмах, с кем проводят встречи и каков их результат, затем система анализирует и смотрит, как можно повысить эффективность отдела продаж.
People.ai интегрируется в CRM и работает в том числе с популярной американской системой Salesforce. Все собираемые данные зашифрованы, поэтому следить за отдельными сотрудниками и их перепиской не получится. Но работодатели видят, сколько действий каждый работник сделал до закрытия сделки. Ещё один инструмент — рекомендации дальнейших действий для каждого сотрудника, которые помогут повысить эффективность его работы.
People.ai помогает клиентам увеличить продажи на 20–30%, повысить эффективность работников и усилить эффект удержания клиентов. При этом им не нужны новые менеджеры в отдел продаж: справляется та же команда, что работала раньше.
Как появилась идея
Почему у People.ai нет сильных конкурентов
Почему People.ai нельзя продать
Как попасть в Y Combinator без прототипа и правильно выйти
За день до демодня в акселераторе People.ai получила предложение об инвестициях от фонда Lightspeed Venture Partners. К тому моменту стартапу было всего четыре месяца. Во время презентации Рогинский заявил, что компании больше не нужны инвестиции.
Какие проекты были до People.ai
На втором курсе в Бостонском университете Рогинский с приятелем издавал журнал с фотографиями из ночных клубов. Когда поняли, что издавать журнал слишком дорого, они перенесли проект в интернет и создали ленту фотографий с вечеринок, которые можно лайкать.
Это было в 2004 году, когда ещё не было Instagram, а соцсеть Facebook только запускалась. Бизнес не пошёл, проект пришлось закрыть, а друзей, которые помогали его развивать, уволить.
В 2011 году Рогинский запустил облачный сервис Semantria. Стартап анализировал контент в соцсетях и давал бизнесу рекомендации о том, как использовать эти данные. В 2014 году Рогинский за $10 млн продал Semantria своему бывшему работодателю — компании Lexalytics, хотя покупатель пытался сбить цену.
О принятии ошибок
Про искусственный интеллект — понятным языком
После Бостонского университета Рогинский какое-то время жил в Канаде, где работал в компании Nstein Technologies, которая помогала СМИ рекомендациями по продвижению текстов в поисковиках и соцсетях.
Комментарий недоступен
Помню эту историю. Все шумиху вокруг этого проекта. Какие суммы тогда звучали? Около $33M вроде. Жаль, что вы приняли решение закрыть его и уйти в агрохакинг.
Читаю кучу хвалебных статей про people.ai и все равно не могу понять почему их оценивают так дорого.
Они работают только с очень крупными компаниями.
Ок.
Это означает что туда со стороны никто не влезет, все строго через своих, конкуренции там нет, там решается совсем по другим понятиям.
Даже если у кого-то будет продукт лучше чем у people.ai, они не смогут залезть в такие компании.
Непонятно как они делали продажи таким компаниям.
Повышение продаж в ОЧЕНЬ крупных компаниях?
И для мелких это не работает?
Очень интересно почему?
Как-то все это не очень понятно и вызывает недоверие...
Похоже на пиар акцию..
Это немного смахивает на историю Theranos
вы бы посмотрели интервью, там довольно открыто Олег говорит, что продажи в большие корпорации в основном делаются через инвесторов, тот же андрессен и хорровиц привели очень больших клиентов, а почему для маленьких не интересно — вполне понятно, такого объема данных нет, что там анализировать у небольшой компании?
Так вот именно поэтому и возникает такой вопрос!
Смотрите что получается - инвестор в пиплейай - Хоровиц, приходит в другую компанию, в которой он тоже инвестор, и говорит - надо купить продукт вот у вот этой компании...
В простонародье это называется так - дрочат друг у друга.
И далее - в чем основная суть? Анализ всяких звонков и других движений у продаванов?
Ну помилуйте, брать такие данные и делать рекомендации - это не рокет саенс совсем.
Это любой стартап сейчас сделает.
И самое главное - что и кому те компании продают?
Это все какое-то маккинзи по разводу друг друга на бабло за советы.
имхо.
У инвестора меньше власти, чем вам кажется, плюс как-то глупо зарывать свои деньги в такие неэффективные схемы, т.е. если бы я был хорровицем — я бы всё же поостерегся плохие продукты предлагать покупать на свои же инвестиции.
Там прозвучал один кейс, человек на первых двух местах работы покупал какой-то продукт, на третьем месте работы он скорее всего купит его снова. Если учесть, что большие публичные компании имеют открытые списки инсайдеров — можно отслеживать такие перемещения и сигналить их продавцам. Рокет сайнс? Ну нет наверное, но у ребят получается.
Смотрите - мы говорим про очення крупные компании - верно?
Что такое очень крупные компании?
Это сложные иерархические структуры, в которых по сути никто не несет индивидуальную отвественность и не может ее нести, все стремятся передать фишку другому.
Т.е. ответственность за принятие решений размазывается по кучи департаметов и т.д.
Именно поэтому туда обычному стартапу с улицы практически НЕВОЗМОЖНО зайти.
Хоть с гениальным продуктом, хоть с волшебной палочкой.
Там разновекторные интересы у всех кто принимает решения и все сразу думают о том как прикрыть свою жопу в случае неудачи и наоборот, в случае успеха забрать все лавры себе, поэтому очень осторожный и начинают - а там согласовано, а Билл подписал? и т.д.
Т.е. крупная компания - это априори НЕЭФФЕКТИВНАЯ конструкция.
И т.е., то собаку съел на вот этих интирах внутри таокй большой компании, могут легко дербанить компанию и зарабатывать деньги.
Ну что мне вам рассказывать - почитайте Сирилла Паркинсона, который описывал компании 50-х годв прошлого века и посмотрите Кремниевую Долину - ничего не изменилось.
Поэтому, имхо, продажи только крупнякам - это, имхо, непрозрачный бизнес и скорее всего там есть скрытые бенефициары.
Самый честный бизнес - это B2C.
B2B - откаты, занкомства, подкуп и т.д. при принятии решений.
А если этот B2B еще и крупняк и там фигурирует стартап как черт из табакерки возникший, то вопросов очення много....
Похоже на историю Ивлеевой, когда ей какой-то мужик просто так лям рублей дал.
Это совсем другая сфера деятельности.
Когда к инвестору приходят с готовым питчем, то всегда притягивают показатели за уши, ради инвестиций. А тут человек познакомился в неформальной обстановке, по-любому открылся, а инициаторов видно за милю. Вот инвестор и решил, что достойный кандидат
Вы знаете историю про Ивлееву?
Нет, не знаю. Сегодня первый раз ее увидел, когда погуглил после Вашего комментария.
Что за история?
Да не важно тогда) Кто знает, тот поймет, а кто не знает, лучше и не знать.
Комментарий недоступен
У закручивания гаек для обитателей основания пирамиды нет потолка эффективности, а значит нужна просто очередная схема посчитать кто халтурит. Секрет прост: говоришь заклинание «Контроль сотрудников, Биг дата, Искусственный интеллект» и корпоративные топы бегут уговаривать боссов заплатить тебе сколько ты там просишь, чтобы получить 1001-ый дешборд со сладким растущим графиком. И это только для мастодонтов, обычным компаниям нафиг не надо.
ИИ анализирует телодвижения всех продаванов и аналитику сделок, определяет паттерны поведения продаванов с корелляцией по отношению к суммам и динамике сделок. ИИ может (до)строить модель, базируясь на истории конкретной компании. История нужна очень объемная, чтобы модель давала прогноз с высокой степенью достоверности.
Применить уже настроенную модель ИИ для другой компании малоэффективно.
Все это в совокупности и определяет позицию продукта: работать с компаниями, где
1. база по сделкам хорошо запротоколирована (используется CRM, например SalesForce)
2. сделки совершаются часто, есть сделки с коротким циклом
3. есть продаваны с одинаковыми обязанностями
А такое могут обеспечить только крупные корпорации. У мелких и средних
1. нет или не эффективно используются CRM
2. сделки редкие или длинный цикл
3. продаваны уникальны
Комментарий удален модератором
Просто наблюдение: как сильно и проект, и модель похожи с проектом Давида Яна Yva.
- аналогичная технология, анализирующая сильно разрозненные данные (звонки, переписки, метрики в salesforce)
- закрытая коробка с необъяснимой механикой принятия решения и точностью, которую очень сложно проверить в запущенном процессе
- сложные, top-level продажи, построенные на личных контактах и связях