Сегодня у нас в гостях Александр Кондрашкин — co-founder Lolyaltylab, сервиса, предоставляющего аналитику данных ритейлерам онлайн и оффлайновым. Мы хотели бы обсудить его опыт, какие-то ошибки и как вообще получилось, что он решил строить собственный стартап.
Александр, вы с вашим партнером с университета начали делать какие-то проекты или как пришли к стартапу в текущем виде?
Мы всё ещё в университете. Нас три ко-фаундера, все из ВШЭ (Высшая Школа Экономики). Познакомились на втором курсе.
Свой собственный проект не мешает учебе? Как вам удаётся всё это совмещать?
Учёба не занимает много времени, сейчас нас уже особо не напрягают. Просто сдаешь по минимуму, чтобы не вылететь. Поэтому мы свободно совмещаем.
Какой совет можно дать другим людям? Поступать/не поступать в университет, доучиваться ли? Полезно ли это в плане знакомств и каких-то контактов?
Я сам из Саратова, поэтому для меня было важно в целом поступить в какое-то топовое место в Москве. В плане знакомств — это супер круто! Вполне обычная история в нашем учебном заведении — после 1 курса пойти стажироваться в Яндекс или Гугл. Поэтому, когда ты находишься в окружении таких людей — это здорово! Лично мое мнение, что это намного важнее, чем некоторые прикладные скиллы, которые преподают. Считаю, что образование в целом везде одинаковое: есть и плохие, и хорошие места.
Следует выбрать правильный ВУЗ. Чем он топовее, тем лучше
Да, причем топовость вуза в первую очередь измеряется в окружении, а по образованию будет +- так же, как и не в топовых вузах. Программа одна и та же, но метод преподавания подстраивается именно под людей, учащихся в данном заведении.
Да, я согласен с вами. С некоторыми людьми из моей группы мы до сих пор дружим, вместе мы делали наши первые проекты. Конечно, это полезный и увлекательный опыт в жизни. Если возвращаться к стартапу. Каким образом появилась идея команда, почему именно ритейл, искусственный интеллект, машинное обучение? Как все это сформировалось?
Мы периодически сидели в переговорках Яндекса, что-то обсуждали. Думали, что делать по предмету. Пришла идея, что было бы прикольно, когда идешь в магазин за пивом, а тебе прилетает скидка на чипсы. Примерно с этого вся идея началась. Понятно, что по идее есть какие-то референсы. Очень раздутый кейс с сетью таргет, когда девочке, которой не было 18, пришла скидка на товары для беременных, и она правда была беременна. Это, наверно, была такая вдохновляющая история. И так постепенно закрутилось, что мы понемногу начали что-то делать, участвовать в хакатонах, выходить на питч-сессии стартапов. Там уже начали знакомиться с людьми, которые в потенциале нас могут на более серьезном уровне представить.
Вы действовали по какой-то определенной схеме? Читали литературу или может на основе чужого опыта или просто пытались везде что-то попробовать, со всеми познакомиться? То есть были ли какие-то базовые правила, которых вы придерживались?
Я бы не сказал, что были базовые правила. Очень долгое время мы выезжали чисто на такой харизме, на том, что мы такие молодые и драйвовые, что-то делаем. И это нам в в целом помогало. Что касается совета — в самом начале можно соваться во все, что видите: конкурсы, инкубаторы, митапы, акселераторы. Со всеми знакомиться, а потом уже разбираться, что с этим делать. На первых порах не понятно, во что это выльется, если нет опыта разработки каких-то продуктов или проектов. Непонятно, какие шаги делать, поэтому на первых порах следует хвататься за каждую возможность и там уже скоординироваться по ходу дела. у нас сработала эта стратегия сначала, а дальше уже нужно выстраивать план действий.
Понятно, что вы интуитивно чувствовали, куда нужно двигаться и согласно этому действовали. Уже в ретроспективе можно записать, как какой-то этап пути становления стартапа на вашем опыте. А параллельно с тем, что вы делали, вы уже разрабатывали продукт или это была просто идея, которую вы обсуждали?
Сложно это назвать прям такой разработкой. Мы уткнулись, исходя из наших входных данных, в не очень классную идею, в плане того, что для ее реализации нужны живые данные, которые хочется потрогать, а их нигде нет. И в связи с этим сложно начать какую-то разработку. Мы искали данные везде, где только можно, на них уже строили модельки. Можно сказать, питчили эти самые модельки. Типа вот, в оффлайне у нас появляется такая-то точечность, и хотим завоевать мир. На удивление, нам верили. И получилось запартнериться с нашим ментором — Дмитрием, экс-директором по развитию Пятерочки. После знакомства с ним началась серьезная деятельность: расширился круг контрактов и наш статус повысился. И разряда студентов, которые что-то делают, превратились уже в студентов, которым серьезный человек.
Можно сказать, что это закономерно, если судить по тому, что вы делали. Везде мелькали, старались засветиться, проявляли себя очень активно. Это отличный кейс, как найти себе партнера/ментора. Он выступил так же, как ваш инвестор? Или помог познакомиться с инвесторами? Или вы всё делаете на свои деньги?
Позапрошлой весной на стартап-баттле мы познакомились с Дмитрием и нашим инвестором. Поэтому, по коэффициенту полезности это мероприятие получилось прям супер. Инвестором нашим в итоге стал Константин, а клиентами занимается Дмитрий.
Как в вашей команде устроено взаимодействие? Изначально у вас все программировали или кто-то больше общался с потенциальными клиентами, выступал? Было ли какое-то распределение или все делали всё подряд?
Я бы сказал, что глобально всё еще нет жесткого распределения. Всё равно получается так, что все занимаются всем по своей области, но области пересекаются. Так получилось, что из нас троих только я кодер, именно построением продукта руками занимался я. Лёша и Ким как раз занимались общением, презентациями медиа публикациями.
То есть вы пока без какой-то большой команды работаете?
Изначально нас было трое, сейчас нас четверо. Летом набирали стажеров, и нас было восемь человек, получился такой интересный эксперимент. Были дополнительные руки для проверки гипотез. На фуллтайм основе нас сейчас четверо: двое кодят, двое занимаются внешними коммуникациями.
Не страшно было подписывать какие-то документы, договоры? Как вы юридически подошли к вопросу заключения сделки с инвестором? Если не секрет, большая сумма инвестиций была?
Сумма — секрет, мы договорились ее не разглашать. А как подошли — честно, все документы мы сами перепроверяли, этим, в основном, Лёша занимался. По крупицам собирали знания, а дальше это давало уже какой-то бэкграунд для того, чтобы понимать, что написано документе и обсуждать с инвестором, как его можно поправить.
В общем, вникали по ходу дела
Да, получается так. Решали проблемы по мере их поступления.
Так же говорят и в Microsoft: “ Будут проблемы — будем решать!”. В итоге, если тоже не секрет, какой вы выбрали формат получения инвестиций и почему? Было ли у вас применено английское право, разграничены ли взаимоотношения? Есть какие-то KPI для вашего стартапа? Может, какой-то ваш опыт и советы, исходящие из него
Схема была выбрана стандартная для России — конвертированный займ. KPI установили. Говоря про какие-то советы, наверное, лучший совет, как в этом разобраться — на сайте https://www.ycombinator.com/ есть примеры договоров, стоит в первую очередь их проверить. Дальше, соответственно, понимать плюсы и минусы возможных договоров и выбирать наиболее подходящий. В нашем случае конвертированный займ предложил сам инвестор, нам это подошло.
Между учредителями есть какие-то ограничения? Вдруг кому-то захочется меньше работать. Что делать в этом случае? Прописывали такие моменты?
Конкретно у нас мы этот момент не прописывали. Но глобально я бы сказал, что советую прописать этот момент. В двух словах: стоит прописать доли всех основателей, которые постепенно переходят к ним в течение 3-4 лет. У нас так получилось на доверии.
Хороший совет — по мере роста компании распределять доли. Таким образом, вот вы прошли несколько этапов: идея, наработки, знакомство с инвестором. Сейчас вы находитесь на каком этапе после этого всего? Активно масштабируетесь, растете, ищете клиентов?
Я бы сказал, что мы всё еще на этапе product market fit, но сейчас мы перерастаем в некую платформу, отличием которой будут крутые персональные рекомендации. Такие изменения в том, как преподносить продукт, какие бизнес-кейсы и рекомендации должны решать, они в целом постоянно происходили. Сейчас более-менее устаканилось то, как мы это презентуем и какие бизнес-кейсы решаем. Сейчас мы понимаем, что стоит перерастать в какую-то общую тему и отчасти это связано с область в рынке, в котором мы находимся. Большой энтерпрайз, всё хотят какие-то комплексные решения. Вот и мы видим логичное решение — некая платформа, на которой ритейлеры смогут совершать множество действий.
Вы больше развиваете наработки которые получили до текущего этапа?
Да, да. Я бы не называл все это каким-то кардинальным пивотом, скорее логичным продолжением, на основе информации, которую мы получаем.
Кстати, много ресурсов уже было вложено? Если говорить о человеческих часах или годах на разработку текущего продукта.
В целом, труда было много. как это обычно бывает в стартапах — мы несколько раз всё переписывали. Если считать с момента, как мы питчили модельки, очень много. моих ресурсов — два года ежедневно. Последний год — в две руки, в какой-то момент в 6 рук писали. За счет того, что нас мало — мы более эффективны в плане релизов, потому что на коммуникацию мы не тратим никакое время.
У вас еще такая область выбрана, где data science и где нужно много данных размечать вообще. Как вообще вы это все решаете?
Чтобы делать релиз быстро — нужно костылить. Развивая стартап, понимаешь, что можно быстро закостылить и зарелизить, завтра измерить результат, и, если надо, убрать свои костыли сразу. В 90% случает так и будет. Какие-то гипотезы, которые вы тестите, они скорее всего неудачные. А когда гипотеза оказывается удачной — только тогда начинать тогда можно начинать думать о внедрении ее в архитектуру. Говоря про data science, в плане разметки, нам не нужно делать это руками. Данные в целом размечены, по факту предсказываем, что окупят в следующий раз. В данных транзакционных это уже есть. В оффлайн метриках мы можем себя проверять. В плане сложности — помогает опыт. Вокруг много шарящих людей, с которыми можно посоветоваться. Совет — не бояться знакомиться с людьми и делиться с ними опытом.
Это в принципе работает и в плане бизнеса тоже. Первый раз слышу о таком подходе в поисках ментора, технологического. Интересный подход и совет для стартапов. В общем, спокойно удается разобраться с техническими проблемами. А если говорить про переписывание кода — в связи с чем приходилось это делать? Он обрастал костылями или из-за того,что совсем уже архитектура не подходила?
Это скорее “блин, мы совсем не то сделали”, и приходится переписывать, когда понимаешь, что это проще, чем изменять уже текущее. Напрямую это связано с бизнес-задачами, которые мы встречаем. В какой-то момент понимаешь, что лучше мы засядем на 2 недели и все перепишем, чем будут и дальше проседать итерации быстрой проверки. Задумываешься над тем, что проще. Обрастает костылями как раз из-за того, что приходится быстро что-то тестить.
Да, стартапы часто встречаются с таким моментом, особенно на этапе product market fit. Лучше иногда осознанно принять решение о смене архитектуры. Кто у вас занимается привлечением заказчиков, customer development?
В основном — это задачи Лёши. Я бы сказал, что он 80% времени тратит на общение с клиентами, проводит всевозможные коммуникации, кроме технических.
Я так понимаю, что некий networking у вас уже сложился, который позволяет заходить в те или иные компании, благодаря вашей активной деятельности. Вас не пугало наличие конкурентов на рынке? Или вы в самом начале об этом не особо думали, и эти конкуренты обнаружились потом?
Смотря кого считать своим конкурентом, и как считать. Сначала об этом мы вообще не думали. Говоря о конкурентах, первое, с чем мы сталкиваемся — inhouse решения. Но очень мало в целом компаний, которые могут себе нанять большую команду и позволить себе пройти все этапы. Компаний 5 есть на рынке, с такими командами. Так же есть мелкие локальные решения, но всех, с кем мы соревновались, мы всегда побеждали.
У вас уже есть некое преимущество? Благодаря вашему опыту взаимодействия с участниками рынка, вы разработали такой механизм предсказательный? Или были применены особые модели, которые пока никто не использует?
Я бы сказал, что это комбинация признаков. Сложно что-то выделить. В плане research помогало то, что я периодически общаюсь с технически подкованными людьми в той или иной пересекающейся с нами тем, какие-то идеи подкидывали. В плане рынка, больше бизнес-функции софта получается подстраивать хорошо. Бизнес-инсайты помогают. Кстати, в марте я буду рассказывать об этом на JTC. Думаю на хабре написать статью на эту тему. Про то, во что мы уперлись и где получили сильный прирост.
Вы в основном строите рекомендации на опыте одного человека или подбираете похожих людей? Вообще это реально, найти похожих людей среди покупателей?
Все рекомендательные системы, которые есть на рынке, состоят из двух каких-то частей. Первая — достать некоторых кандидатов для рекомендаций. Кандидаты — это то, что потенциально будет интересно человеку. Далее, уже в зависимости от специфики рынка, есть общие подходы (например, коллаборативная фильтрация). В нашем случае мы комбинируем несколько методов.
Как быть с теми, кто меняется? Время идет, у человека меняются предпочтения и вкусы. Такие вещи, скорее всего, невозможно предсказать.
Говоря про транзакционные данные — всегда есть некая сезонность. Важно эту сезонность правильно достать в качестве фичей. Понимать, что мороженое покупают летом, а оливье на новый год. На основе сезонности можно и кандидатов доставать. Говоря про предпочтения — это смотрится по нескольким срезам по данным и если мы посмотрим на то, как человек меняется, мы уже сможем помочь модельке понять, каким человек будет в следующем состоянии. Состояние можно резать по неделям. Однозначно предсказать невозможно, но модельке можно помочь приблизительно понимать.
В любом случае звучит, как профессионально наработанный опыт в этой сфере. Потому что вы уже два года трудитесь над этим проектом. Лишний раз это говорит о том, что глубокая экспертиза в какой-то определенной сфере помогает завоевывать доверие клиентов. почему, кстати, вы data science выбрали?
Пошло все из-за рекомендаций, плюс окружение где все горят data science. Так сложилось, это очень интересная область.
