Российский серийный предприниматель думает о запуске в России известной модели, которая у нас пока не взлетела. О чем конкретно речь, об Opendoor, или Carvana, или Ofo – в общем-то неважно. Рынок возможно есть, барьер для входа глобальных игроков точно есть, суть бизнеса простая и понятная: купил велосипеды, разбросал их по городу, привлек клиентов, они поехали. Или купил квартиру дешевле – продал квартиру дороже. Или … Но давайте дальше это для определенности будет шеринг велосипедов (в жизни – нет).
О запуске он именно думает, продукта нет, никаких реальных действий нет. Спрашиваю – "а чего так?". В ответ – там же AI, я в AI не силен, команда нужна специфическая, страшно лезть. Я дальше интересуюсь – "Ты чего, какой там искусственный интеллект? Операционных сложностей миллион, денег требуется очень много, холодный климат – реальный риск, сама модель никем до конца на проверена, в мире никто в прибыль не вышел, но AI-то с какого бока??" Ну как же: а правильно разбросать велосипеды по городу, а оптимальную цену в час пик назначить, а по фотке определить, насколько байк поломан.
Попробовал его переубедить. Функции, завязанные на машинное обучение, конечно важны. Динамическое ценообразование повышает конверсию ночью и максимизирует прибыль утром, выбор правильных парковок уменьшает простои, и все это очень важно. В конкуренции двух одинаковых продуктов побеждает тот, у кого лучше сходится Unit-экономика, и каждые 10% помогают в борьбе. Но если ты на рынке один – то какая разница? Сделать расписание скидок и наценок, определить максимум А/Б-тестами – вот и динамические цены. Конечно, они будут хуже идеальных, выручка упадет относительно мечты, но пользователям деваться некуда, драматического оттока не произойдет, если продукт нравится, то им пользуются и за 10, и за 11 рублей примерно одинаково.
Маловероятно, что именно эта разница окажется совсем критической и отпугнет инвестора. Значит произойдет следующий раунд по тому же расписанию, как если бы AI был идеален. Раз выручка будет меньше, то оценка при тех же мультипликаторах пропорционально упадет, доля инвестора окажется выше. Скажем 25% вместо 15%, это соответствует разнице в выручке почти в 2 раза – куда больше любых мыслимых эффектов неэффективности. Деньги на суперкоманду в этот момент появятся, своей компетенции не хватает – чужая заменит, проблемы закончатся, разницы с изначальным AI не останется. Стартапер через 10 лет на IPO заработает 7.5 миллиардов вместо 8.5. Ну или закономерно провалится – холод-то это реальная угроза, в Москве только погода сокращает рынок байкшеринга раза в два, и навсегда, а не до первого раунда.
В общем, надеюсь, убедил, через годик напишу познавательный #стартапдня.
О запуске он именно думает, продукта нет, никаких реальных действий нет. Спрашиваю – "а чего так?". В ответ – там же AI, я в AI не силен, команда нужна специфическая, страшно лезть. Я дальше интересуюсь – "Ты чего, какой там искусственный интеллект? Операционных сложностей миллион, денег требуется очень много, холодный климат – реальный риск, сама модель никем до конца на проверена, в мире никто в прибыль не вышел, но AI-то с какого бока??" Ну как же: а правильно разбросать велосипеды по городу, а оптимальную цену в час пик назначить, а по фотке определить, насколько байк поломан.
Попробовал его переубедить. Функции, завязанные на машинное обучение, конечно важны. Динамическое ценообразование повышает конверсию ночью и максимизирует прибыль утром, выбор правильных парковок уменьшает простои, и все это очень важно. В конкуренции двух одинаковых продуктов побеждает тот, у кого лучше сходится Unit-экономика, и каждые 10% помогают в борьбе. Но если ты на рынке один – то какая разница? Сделать расписание скидок и наценок, определить максимум А/Б-тестами – вот и динамические цены. Конечно, они будут хуже идеальных, выручка упадет относительно мечты, но пользователям деваться некуда, драматического оттока не произойдет, если продукт нравится, то им пользуются и за 10, и за 11 рублей примерно одинаково.
Маловероятно, что именно эта разница окажется совсем критической и отпугнет инвестора. Значит произойдет следующий раунд по тому же расписанию, как если бы AI был идеален. Раз выручка будет меньше, то оценка при тех же мультипликаторах пропорционально упадет, доля инвестора окажется выше. Скажем 25% вместо 15%, это соответствует разнице в выручке почти в 2 раза – куда больше любых мыслимых эффектов неэффективности. Деньги на суперкоманду в этот момент появятся, своей компетенции не хватает – чужая заменит, проблемы закончатся, разницы с изначальным AI не останется. Стартапер через 10 лет на IPO заработает 7.5 миллиардов вместо 8.5. Ну или закономерно провалится – холод-то это реальная угроза, в Москве только погода сокращает рынок байкшеринга раза в два, и навсегда, а не до первого раунда.
В общем, надеюсь, убедил, через годик напишу познавательный #стартапдня.