Cashee — речевая аналитика для контроля работы персонала: как два клерка, нефтяник и парень из глубинки делают стартап

Нет лучшей мотивации, чем история о зарождении гениальной идеи для стартапа, которая привела его основателей, например, в Кремниевую долину или к IPO.

К великому сожалению — мой рассказ будет о другой стороне медали тех стартапов, которые не попали в число 3% компаний, которым повезло узнать, что такое десятикратный рост в первые годы своей жизни.

Но и не о мертвом балласте, который числится только на бумаге в налоговом органе. А о становлении компании Cashee в узком рыночном сегменте (аптеки) с лозунгом «ЕБШ 24/7».

Середина 2017 года, четверо довольно опытных (как мы думали на тот момент) человек собираются запустить собственный бизнес в ИТ-сфере. Как вы думаете, с чего все начинается? Правильно — с гениальной идеи. За несколько месяцев общения и десятков совместных звонков (мозговой штурм проходил два раза в неделю по расписанию) было перебрано огромное количество идей, с которыми наша молодая команда готова была взорвать рынок.

Идей было огромное количество — от создания социальной сети для определенного сегмента до запуска собственной криптовалюты. В связи с тем, что все имели опыт работы в b2b, было принято решение найти подходящую идею в этом сегменте и что-то более приземленное, чем воздушное такси или первый марсианский фуд-корт.

Идея не заставила себя долго ждать, и вот оно — рождение чуда — система лояльности с распознаванием по лицу. Казалось все просто: у людей есть проблема — необходимость носить с собой кучу карточек того или иного магазина, и на самом деле такая проблема распространена, многие дамы, часто посещающие торговые центры, носят с собой огромное количество карточек всех подряд магазинов.

Итак, идея одобрена советом учредителей, осталось всего ничего — реализовать проект технически и собрать вещи в поездку в Калифорнию. В связи с тем, что раунд А инвестиций запланирован уже через шесть месяцев, бояться было нечего. И весь состав учредителей легко решает уволиться с основных мест работы.

Нам повезло, что весь пул компетенций, необходимых для реализации данного проекта, был закрыт исключительно командой и нам не пришлось нанимать сторонних исполнителей (не считая, конечно, разработчиков).

Стоит немного рассказать о самих учредителях, для того чтобы вы поняли, почему компания не закрылась через шесть месяцев. Двое из нас имеют восьмилетний опыт работы в Банке России по направлению автоматизации и могут закрыть практически любые технические задачи для практически любого продукта, именно в связи с этим количество рассматриваемых продуктовых идей было настолько обширно.

Еще один член команды вывел на рынок Европы маркетплейс для нефтегазовых компаний, а четвертый работал руководителем отдела продаж лидера рынка России грузовых автомобилей и спецтехники.

Как театр начинается с вешалки, так и хороший бизнес начинается с бизнес-плана. Наш бизнес план предполагал выход на оборот 20 млн рублей выручки уже после первого года работы. И всего-то необходимо было делать по пять продаж в месяц. Для людей с нашей квалификацией это раз плюнуть.

Итак, было принято, что это достаточно пессимистичный вариант развития событий, и мы приступили к разработке продукта, ведь идти и спрашивать у потенциальных клиентов, надо ли им это без готового продукта, нельзя, а продать без готового решения — это что-то из разряда сверхъестественного.

Вот наш первичный чек-лист для старта продаж:

• Собственно сам продукт (что-то среднее между MVP и готовой функционально широкой «коробкой»).
• Мобильное приложение для магазинов и пользователей.
  
• Сайт (посадочная страница).
  
• Группы в социальных сетях.
  
• Интеграции с популярными системами учета.
  
• Инструкции для пользователей.
  
• Раздаточные материалы для продаж, оффер.
  

Первоначально система лояльности представляла из себя следующее: веб-камера подключалась к рабочему ПК кассира в магазине. Клиент подходит на кассу, система узнает его в лицо и автоматически начисляет ему бонусы за покупки.

Клиент может их увидеть, зарегистрировавшись в мобильном приложении и потратить в качестве кэшбэка в этом же магазине при следующей покупке. Магазин в свою очередь не заморачивается с картами лояльности, может анализировать свою аудиторию и посылать им пуш-уведомления в мобильном приложении с рекламой.

Была создана целая экосистема для малого бизнеса. Помимо прочего, мобильное приложение позволяло конечным покупателям направлять друг другу рекомендации, за что они получали дополнительные бонусные баллы.

Май 2018 года — спали и ели только по выходным. Система лояльности полностью готова. Окрыленные перспективами шестизначных цифр в бизнес-плане, мы помчались продавать. Настроили SEO, контекст и таргетинг в социальных сетях, начали делать холодные звонки по представителям малого бизнеса.

В нашем понимании разработанная нами система лояльности была нужна всем и каждому. Ведь все сферы бизнеса работают над повышением лояльности своих клиентов. Но очередь из желающих воспользоваться нашим удивительным продуктом почему-то не выстраивалась.

Так прошло два месяца, и мы вместо 10 продаж и 50 лидов в воронке получили 0 продаж и 0 потенциальных клиентов соответственно. Но ничего страшного — первые неудачи были списаны на неготовность самого продукта и суровые жизненные реалии малого бизнеса в России.

И еще после нескольких «допилов» системы и долгих убеждений клиентов было совершено четыре продажи. Эти продажи были сделаны исключительно на личных связях самих учредителей. Первыми клиентами были небольшая сеть аптек, магазин косметики, магазин одежды и кофейня.

«Продуктовая гипотеза подтверждается», — витало в наших головах, наш сегмент — это весь малый бизнес. Еще чуть-чуть, и можно выбирать квартиру в Сан-Франциско. У каждого из наших клиентов была сделана одна пилотная установка в одном магазине.

Важно упомянуть, что всё это проходило в Архангельске, на севере России, не самом передовом регионе нашей страны. Зачастую автоматизация процессов малого бизнеса ограничивается системой учета в виде тетради в клетку. И лишь единицы понимают, как им несказанно повезло, что такая компания, как наша, есть в их городе, и им выпала честь обогнать своих конкурентов на 10 лет вперед с помощью нашей системы лояльности. Это же искусственный интеллект!

Время шло, новых клиентов не прибавлялось, и мы начали задумываться, что пора что-то менять. Ведь остался всего лишь месяц до момента спланированной поездки в Долину. Пора ехать продавать в Москву. И причём именно ехать, ведь продавать по телефону нельзя, вдруг позовут на встречу, а ты не в Москве… Решено — едем!

При этом хорошо бы проконсультироваться со знающими специалистами в этой сфере, хотя наши компетенции не могут подвергаться сомнению, возможно, внешний консультант откроет на что-то глаза. Так была подана заявка в акселератор ФРИИ. Через три месяца мы успешно проходим отбор и едем в Москву на акселерационную программу.

Уже в первую же неделю акселерации начали открываться глаза. Теперь мы знаем, что такое customer development и сегмент А. В итоге решаем, что для нашего продукта очевидным сегментом являются аптеки, так как, во-первых, они имеют достаточно высокую возвратность клиентов.

А во-вторых, сам рынок достаточно объёмный. За оставшиеся два месяца акселерации (конец 2018 года) было совершено несколько продаж в крупные аптечные сети.

В ходе общения с более крупными клиентами, которые четко могут выразить свою позицию, мы понимаем, что система лояльности им не нужна, а нужна исключительно дополнительная выручка, и им не особенно важно, насколько клиенту удобна текущая (карточная) система лояльности. Поэтому система лояльности в очередной раз «перепиливается» в систему рекомендаций.

Принцип тот же: клиент подходит на кассу, система узнает его в лицо и выдает рекомендацию кассиру (фармацевту), какой товар необходимо предложить клиенту исходя из его истории покупок. К слову, пилоты системы рекомендаций до сих пор идут в этих аптечных сетях, и к концу 2019 года система приносит примерно 70 тысяч рублей дополнительной выручки на аптеку.

Закончив прохождение акселерации во ФРИИ, глаза окончательно (по крайней мере так снова кажется) открываются, пессимистичный бизнес план с пятью продажами в месяц отправляется в утиль, а мечты об утренней пробежке от офиса Facebook до офиса Google — на полку повыше.

В ходе работы с сегментом аптек от нескольких аптечных сетей мы получаем очень интересный запрос.

Получив такое возражение от десяти крупных аптечных сетей, мы решаем в очередной раз «допилить» нашу теперь уже систему рекомендаций с функцией контроля сотрудников. И вот под новый год система персональных рекомендаций с предиктивной аналитикой и функцией контроля сотрудников готова. Очередной технический монстр готов идти в рынок.

В декабре 2018 года начинаются активные продажи системы рекомендаций с новой фичей — «аудиоконтроль сотрудников». И с первых же дней мы слышим от наших потенциальных клиентов, что персональные рекомендации им не нужны, а вот контроль сотрудников они готовы приобрести.

На тот момент система контроля была лишь дополнительной фичей для нашего продукта «рекомендалки». Микрофон устанавливался на кассе и в момент выдачи персональной рекомендации включалась запись, а анализ этой записи происходил по ключевому слову в рекомендации (наименованию товара) с помощью движка распознавания речи от «Яндекса» (Yandex SpeechKit).

И вот очередной «допил». Фича вынесена в отдельный продукт с громким названием Cashee Speech Analytics. Теперь мы анализируем всю смену работы сотрудника и присылаем отчет руководителю. Буквально в следующем месяце заключаются первые сделки. Потенциальные клиенты с интересом реагируют на новый оффер.

Пайплайн продаж быстро наполняется, сделки продвигаются по нему в сторону денег. Можно начинать сдувать пыль с загранпаспорта и заказывать билет в Сан-Франциско.

В это время движок распознавания речи от «Яндекса» показывает очень скромные результаты (процент распознавания) на записях из аптек. Становится понятно, что с таким движком под капотом система не представляет ценности для бизнеса.

Испробовав все движки для работы с русским языком, мы приходим к выводу, что для работы со стационарными микрофонами в помещении ни один из существующих на данный момент движков от вендоров не подходит.

Команда принимает решение о разработке собственного движка с кастомными акустическими и языковыми моделями для аптечного сегмента. Эта задача становится приоритетом № 1, и вся команда несколько месяцев занимается исключительно этим. Задача разработки собственной топологии нейросети ASR и самого движка распознавания речи стала наиболее технически сложной за все время существования компании.

Подготовка собственного движка распознавания речи стала уже вопросом выживания. Именно здесь помог тот самый секретный компонент «ЕБШ 24/7». Без него не выживает ни один стартап.

Но, как вы наверное поняли, выше слово «допил» стало для нас уже нарицательным. Через несколько месяцев первая версия собственного движка распознавания речи готова. А первые тесты в боевых условия показали результаты гораздо выше, чем аналогичные решения от известных российских и зарубежных вендоров. Можно было немного выдохнуть и продолжить работу с клиентами.

Как написано выше, многие крупные аптечные сети уже проявили интерес к нашему продукту по контролю сотрудников. И мы вернулись к ним уже после того, как убедились, что действительно готовы предложить им качественный продукт. Как оказалось, если бизнес является достаточно крупным, то и цикл сделки часто будет соответствующим. Согласование договора, безопасность их инфраструктуры и интеграция с учетной системой может занимать до шести месяцев.

Аптечный ритейл в России — одна из самых консервативных отраслей. Многие вопросы безопасности информационной инфраструктуры, которые, к примеру, в банковском секторе давно решены и разработаны регламенты работы с новыми компаниями, для аптечного ритейла в новинку. А компании, внедряющие новые технологии в аптеках, можно назвать в некотором роде первопроходцами в сегменте.

За 2019 год нам удалось подключить восемь крупных аптечных сетей, провести первые пилоты и начать масштабирование системы аудио-контроля фармацевтов в них. Аптечные сети входят в топ-20 по России.

На одной из крупнейших аптечных сетей система Cashee Speech Analytics показала следующие результаты:

• Выявления слов-триггеров 88%.
• Рост продаж количества упаковок на 12%.
  
• Общий рост выручки на 6%.

Кейс для аптечного ритейла выглядит следующим образом

На текущий момент система Cashee Speech Analytics активно масштабируется в более чем 12 крупных аптечных сетях.

Резюмируя всё, что написано выше, хотелось бы предостеречь начинающие команды не допускать наших ошибок:

1) Разговаривайте с вашими потенциальными клиентами

Причем разговаривайте обязательно еще до того как начали что-то «пилить». После — тоже разговаривайте. В общем — разговаривайте всегда и много.

2) Делайте продукт только под подтвержденные клиентами нужды

Самое крутое подтверждение боли клиента — это подтверждение деньгами. Продайте продукт ещё до начала его разработки. В этом случае можно быть уверенным, что ваш продукт про решение боли клиента.

3) Не ждите полной готовности продукта, ее никогда не будет

Умные люди уже давно разработали концепции MVP и Lean startup. И эти штуки действительно нужны и важны, грех ими не воспользоваться.

4) Ошибайтесь!

Чем больше тем лучше. Чем быстрее, тем лучше. Без факапов не обойтись, дак пусть большинство из них Вы сделаете в начале своего пути.

5) ЕБШ 24/7, и у вас все получится!

Конечно, в идеале нужно работать не по 15 часов в сутки, а головой! Но это далеко не у всех и не всегда получается. Вполне можно выехать и на 15 часов в сутки. Но это не точно =)

Сейчас наша компания активно внедряет продукт Cashee в нескольких сегментах офлайн-продаж, а также уже работает с компаниями финансового сектора по контролю телефонных разговоров (для них также разработаны кастомные языковые и акустические модели).

Всё-таки жизненную необходимость покорения долины никто не отменял. Поэтому и планы развития компании далекоидущие. Мы уже приступили к реализации помощника оператора колл-центра, который будет в режиме «реального времени» анализировать разговор (и семантику, и эмоции) и подсказывать оператору, что необходимо улучшить в ходе общения с клиентом «прямо сейчас».

Например, «хватит это впаривать, переходи к запасному офферу». Под капотом всё тот же ASR + NLP и NLU + отдельная нейросеть для анализа эмоций (эта штука уже готова и работает в офлайне). Задачка нетривиальная, но очень интересная, как технически, так и с точки зрения бизнеса.

Уверены, среди читателей есть представители крупных колл-центров. Будем рады пообщаться, чтобы понять верно ли мы понимаем ваши потребности, ну и собственно чтобы эти потребности закрыть.

Идите до конца, реализуйте все ваши идеи, и не забывайте, что они должны иметь плотную объективную почву под ногами.