Отнимают работу у копирайтеров и меняют рынок — стартап-история CopyMonkey.ai

«Проверяли разные гипотезы и нащупали "боль"», - рассказывает про запуск российского стартапа CopyMonkey.ai CBDO Екатерина Невельсон. Пандемия подарила фаундерам, Екатерине и CEO проекта Антону Селихову, идею для бизнеса - AI-генератор готовых текстов для сектора e-commerce. Как искусственный интеллект повлияет на русскоязычный рынок ручного копирайтинга - читайте в материале.

«Копирайтеров могут себе позволить только крупные игроки рынка»

- Мы с CEO проекта, Антоном Селиховым, хотели создать искусственный интеллект, который сможет оптимизировать затраты на SEO малого и среднего бизнеса. Проверяли разные гипотезы и нащупали «боль» - создание уникальных копирайтов для товарных позиций интернет-магазинов. Провели custdev-интервью с предпринимателями из сектора e-commerce.

В ходе исследования выявили, что:

• Незаполненные описания снижают конверсию в покупку
• Неуникальные описания (которые скопированы от поставщика или у конкурента) вредят SEO и выдаче в поиске
• Создавать уникальные описания для каждого товара дорого (100 − 200 рос. рублей ($ 1 − 3) за текст в 1000 символов) и трудозатратно. В день копирайтер в состоянии создать всего около 30 таких текстов, это могут себе позволить только крупные игроки рынка.

Кроме данных для исследования, после 10 интервью неожиданно получили 6 заинтересованных в идее клиентов и одно подписанное письмо о намерениях приобрести продукт (от англ. letter of intent или LOI). Так мы приняли решение развивать продукт дальше.

Например, вы владелец небольшого интернет-магазина, которому нужно создать продающий текст к товару из каталога. Вы заходите на сайт, вносите в поле характеристики товара, жмете на кнопку, и искусственный интеллект выдает несколько вариантов копирайтов (о том, по какому принципу работает искусственный интеллект, расскажем ниже).

Бизнес-модель - SAAS-подписка на приложение.

Чтобы воплотить идею, нужно было найти хороших Machine Learning-специалистов, которые напишут и обучат систему. Это все равно что человека учить разговаривать: инженеры создают базу данных с красивыми описаниями товаров (по каждой категории) на разных языках, и система, «впитывая» эти конструкции, учится самостоятельно генерировать оригинальный текст.

При этом на одни и те же вводные хорошо обученный искусственный интеллект должен выдавать разное описание с уникальностью 95%. Два года назад это в принципе было невозможно!

На первом этапе денег не было - мы инвестировали в проект исключительно свое время. С августа по март 2021 существовали полностью без зарплат. Через знакомых нашли в команду трех Machine Learning-специалистов, которые занялись разработкой proof of concept (пробной версии продукта).

Просто с рынка нанимать специалистов невыгодно - это менее вовлеченные люди. Их нужно мотивировать материально.А кандидаты по рекомендациям от друзей пришли к нам ради идеи. Это люди, которым действительно интересно сделать новое и уникальное решение для e-commerce.

У нас получилось соединить отличную идею, интересные технологии и найти им конкретное применение в бизнесе. Поэтому к нам в команду пришли топовые ребята: руководитель команды data-science в Mail.ru, научный руководитель проектов в МГУ и несколько авторитетных советников (один из которых руководит AI-подразделением СберБанка.

Критерии для выбора человека в команду простые: быть готовым к быстро меняющемуся темпу стартапа и желание совершить дизрапт ручного копирайтинга. За энтузиазм и большую вовлеченность мы готовы предлагать команде «плюшки» в виде опциона, чтобы в перспективе они развивались в проекте на одном уровне с фаундерами.

«Проводили интервью и планировали пилоты»

Было сложно валидировать идею, не имея продукта на руках. Но у нас получалось. Мы выходили на самые разные сегменты клиентов, проводили с ними интервью и планировали пилоты, в то время как только разрабатывали первую версию продукта.

В процессе исследования рынка хотели продавать решение B2C-сегменту - копирайтерам и контент-менеджерам. Но быстро поняли, что они не смогут оплатить наш продукт. В итоге остановились на B2B-сегменте. Решили работать сразу на два рынка: англоязычный и русскоязычный.

Первых русских клиентов привлекали через публикации на интернет-порталах, директ-сообщения в соцсетях и теплые контакты. Ориентировались в основном на средние/крупные интернет-магазины. Провели castdev-интервью со всеми типами клиентов, чтобы очертить свой сегмент и понять его потребности. Большинство пришли к нам сами через сайт.

Портреты клиента на русскоязычном рынке:

• Крупный интернет-магазин. Есть свой контент-отдел, который работает с текстом. Хотят оптимизировать процессы и косты - делать описания товаров быстрее, дешевле и лучше
• Средний интернет-магазин. Сами создавать уникальный контент не всегда могут, так как товаров много и вложения в копирайтера или контент-менеджера слишком большие. Обычно описания скопированы от поставщиков, небольшая часть текстов может быть написана самостоятельно. С помощью нас хотят получить пользу от уникального контента, заполнив текстом все товары.

На русскоязычном рынке клиентам очень просто начать с нами сотрудничать, отправив таблицу с данными о товарах (название и характеристики), а мы в ответ присылаем 4 варианта уникальных описаний на каждый товар. Для долгосрочного сотрудничества мы предлагаем клиентам доступ к нашему сервису через API (от англ. application programming interface - программный интерфейс приложения). Также рассматриваем возможности интеграции решения в виде плагина к наиболее популярным CMS, чтобы клиенту не нужно было ничего разрабатывать на своей стороне.

Портрет клиента на англоязычном рынке:

• Владельцы магазинов на платформе Shopify. Хотят, чтобы текст был продающим и каждый товар был описан качественно. Но создать описание к каждой единице продукции ресурсов нет.

На англоязычном рынке есть игроки, которые предлагают генерацию маркетинговых текстов. Некоторые пытаются делать что-то похожее. От них мы отстраиваемся тем, что разрабатываем фичи и сами «обучаем» искусственный интеллект.

«Выйти на рентабельность за 1,5 года»

Благодаря новому подходу к проблеме пользователя нам удалось без вложений в маркетинг привлечь около 250 лидов через статьи, органический трафик и теплые контакты. Мы до сих пор не вкладываемся в маркетинг, используем для промо PR-поводы, холодные письма, активности в профильных группах и ведем социальные сети (без продвижения).

C марта мы начали увеличивать R&D-команду (от англ. research and development), чтобы внедрять в продукт новые фичи - на англоязычном рынке за них и идет самая большая борьба. Сейчас планируем предложить клиентам анализировать текущие описания на сайте, улучшать их, генерировать новые и замерять перфоманс новых описаний (конверсии и SEO). Теперь в проекте участвуют 8 технических специалистов. В бизнес-команде 3 человека, включая меня, CBDO. Всего в CopyMomkey.ai задействовано 14 человек.

В апреле в нас инвестировал Angels Band, а сейчас мы поднимаем новый раунд. Эти деньги должны помочь нам «взлететь» и начать стабильно зарабатывать. С апреля мы начали платить небольшие зарплаты себе и нашей команде разработчиков.

На данный момент мы находимся на этапе поиска product-market fit и получения первой стабильной выручки. На англоязычном рынке у нас уже 40 активных пользователей. В России проводим пилоты с крупными компаниями (в данный момент это 15 пилотов). Разработали первую версию продукта для русского языка для среднего бизнеса, и уже подписали контракт с клиентом из Беларуси.

Наш CEO, Антон Селихов, советует другим предпринимателям рисковать и сразу уходить в свой стартап на фулл-тайм: «Это заставляет быть максимально сфокусированным на своем деле, "крутиться-вертеться" и показывает инвесторам, что фаундеры берут на себя серьезные обязательства».

Читайте также

• Бросил заниматься инвестициями и «залипать» на котиков - как парень запустил «соцсеть на стероидах»
• «Заказ могли потерять или собрать дважды». Онлайн-гипермаркет привел в порядок бизнес-процессы - вот что получилось
• Продал бизнес и запустил виртуальные примерочные - вот что бывает, когда парню «нечего надеть»