Монетизация 2.0

Решение: micro-SaaS, где в одном интерфейсе можно прикреплять чеки и счета, вести учёт, отправлять напоминания клиенту о предоставлении документов. Минимальный функционал + понятный UI.

Проверка: делают лэндинг, рекламируют на 100$ в «ВКонтакте» и Facebook среди «бухгалтеров-фрилансеров», собирают 20 заявок за неделю.

Запуск: два сооснователя, 1–2 месяца разработки (через Bubble), подписка 10$ в месяц.

Результат: через 3 месяца 50 платящих пользователей, что покрывает расходы, а через полгода – уже 200, и идёт прибыль. Этот сервис растёт в своём узком сегменте.

История B: Плагин для Shopify (автоподбор акций)

Боль: владельцы Shopify-магазинов хотят автоматическую генерацию распродажных акций на основе остатков и сезонности, но штатный функционал Shopify даёт только базовый дисконт.

Наблюдение: люди в Shopify App Store пишут «Wish there was a more advanced tool that automatically picks which items to discount…».

Решение: micro-приложение, которое анализирует остатки, историю продаж, задаёт уценку товара там, где скоро «не сезон» или большие стоки.

Формат: micro-SaaS-плагин, платная подписка 9.99$ в месяц, интеграция через Shopify API.

Конкуренты: несколько похожих плагинов, но у них плохой рейтинг, плохая аналитика. Мы делаем лучше.

Запуск: 1 человек, пара месяцев разработки, листинг в Shopify App Store, первые отзывы. За полгода – сотни установок, стабильный MRR.

ОШИБКИ, КОТОРЫХ СТОИТ ИЗБЕГАТЬ

Слишком широкая ниша: «Сделаю CRM для всех». Итог: столкновение с гигантами без «фишки».

Отсутствие разговоров с реальными пользователями. Не полагаясь на аналитику поисковых запросов и отзывы, вы можете создать то, что кажется крутым, но рынок не примет.

Чрезмерная вера “Если конкурентов нет, это супер”. Иногда это значит, что нет и покупателей. Проверьте, существует ли реальная боль.

Игнорирование платёжеспособности. Может быть, люди жалуются, но не собираются платить, если есть бесплатные обходные пути.

Засиживаться на проверке. Найдя идею, проверив базовые метрики, лучше быстро запускать MVP. Перебор анализов без действий – тоже ошибка.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Поиск незакрытых болей – это не разовое событие. Даже если вы успешно запустите продукт, рынок меняется. Со временем вы обнаружите новые болевые точки, сможете добавить новые модули или – при желании – родить второй micro-SaaS. Иногда вы расширитесь из «узкой» модели до более широкой, если рынок действительно этого требует. Но в любом случае фокус на боль не даёт скатиться в «абстрактное» создание фич, которые никому не нужны.

ЗАКЛЮЧАЮЩАЯ ЧАСТЬ: ИТОГИ И НАСТУПНЫЕ ШАГИ

Мы завершаем детальный разбор разделов 3–6:

Как именно искать незакрытые боли (через отзывы, наблюдение за крупными SaaS, интервью).

Как Micro-SaaS помогает быстро и эффективно закрывать эти проблемы (низкие вложения, быстрая разработка, узкая аудитория, подписная модель).

Критерии перспективности: рост аудитории, мало конкурентов, платёжеспособность.

Чек-лист для анализа ниш, включая мини-тест рекламы и MVP.

Что дальше?

В оставшихся блоках главы (Часть 2/3 и Часть 3/3, если рассматривать всю структуру целиком) мы расскажем больше:

О механике тестирования идей (прототипы, кастомные демо) и распространённых ошибках (слишком большая «вера» в идею без проверки).

О возможности адаптироваться: что делать, если вы начали, а рынок внезапно потянулся в другую сторону? Как провести pivot?

О реальных примерах (побольше success stories и failure stories), чтобы вы видели, как нишевые продукты пробивают себе путь или терпят фиаско.

Главный вывод: Ниши рождаются там, где либо болевые точки игнорируются крупными игроками, либо появляется новая технология / тренд, и стандартные решения не успевают адаптироваться. Тщательно изучая отзывы и отзывы пользователей, наблюдая за SaaS-гигантами, практикуя интервью, и оценивая тройку «рост аудитории – мало конкурентов – платёжеспособность», вы повышаете шансы быстро найти эффективное направление. А micro-SaaS-модель даёт возможность реализовать такое решение в короткие сроки и без астрономических бюджетов.

Желаем удачи и настоятельно рекомендуем переходить к действиям: если у вас есть идея, попробуйте применить изложенные инструменты на практике, сделайте интервью, изучите отзывы, посмотрите динамику поисковых запросов. После этого вы сможете принять обоснованное решение – стоит ли нырять в проект, и если да, то как именно запустить его первым.

ГЛАВА 3. ИИ КАК ДВИГАТЕЛЬ РОСТА ДОХОДОВ

(1) ВВЕДЕНИЕ: ПОЧЕМУ ИИ СЕЙЧАС ВЕЗДЕ И ПОЧЕМУ БИЗНЕСЫ ОБЯЗАНЫ ЭТО УЧЕСТЬ

В последние несколько лет мы наблюдаем поразительный скачок в области искусственного интеллекта (ИИ). Если раньше слово «ИИ» ассоциировалось в основном с научной фантастикой и лабораторными экспериментами, то начиная примерно с 2018–2020 годов технологии машинного обучения (ML), глубокого обучения (deep learning) и генеративных моделей стали массово внедряться в самые разнообразные сферы. Ныне уже сложно представить область, где бы не упоминали ИИ: от медицины до маркетинга, от финансов до госуправления, от логистики до творчества.

Самым громким событием, пожалуй, стал выход в 2022 году ChatGPT (продукт компании OpenAI) и появление генераторов изображений вроде Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion. Миллионы людей впервые увидели, что ИИ способен не просто обрабатывать задачи (вроде распознавания речи), но ещё и генерировать тексты, код, картинки, причём на весьма высоком уровне. Резко возникла ситуация, когда люди начали говорить: «ИИ может писать письма, статьи, сценарии за нас, рисовать иллюстрации, редактировать фотографии в автоматическом режиме, принимать решения на основе данных». Всё это перестало быть чем-то элитным и непонятным, а стало относительно доступным через веб-интерфейсы и простые API.

Для бизнеса это означает переход в новую эпоху: если раньше внедрение интеллектуальных систем требовало огромных инвестиций, команд data scientists и мульти-месячных проектов, то сейчас даже небольшая команда (или даже соло-предприниматель) может использовать открытые или доступные по подписке AI-модели, интегрировать их в свой продукт и получать конкурентное преимущество. По большому счёту, мир движется к тому, что ИИ уже воспринимается как обязательная часть любого современного сервиса, – клиенты ожидают, что они смогут общаться с «умным» чат-ботом, получать персональные рекомендации, видеть автоматические аналитические выкладки и так далее.

Почему бизнесы обязаны это учесть?

Ожидания рынка: пользователи ждут, что любой современный продукт будет иметь AI-функционал, повышающий удобство и эффективность. Без этого ваш продукт может смотреться устаревшим.

Сокращение издержек: AI может существенно ускорить и удешевить процессы: маркетинг, поддержку, аналитику, документирование, что напрямую влияет на прибыль.

Масштабируемость: если большие корпорации уже вовсю делают AI-решения, то конкурентам, игнорирующим этот тренд, придётся непросто. Тот, кто первым внедряет AI, получает дополнительную долю рынка.

Рост рынка: инвестиции в AI-стартапы и AI-технологии продолжаются многомиллиардными вливаниями. Когда в отрасль активно идут деньги и таланты, она имеет огромный потенциал расширения.

Мы живём в момент, когда действительно можно утверждать: «ИИ может стать соучредителем бизнеса». То есть многие рутинные вещи (написание текстов, дизайн, аналитика) делаются ИИ, и человеку остаётся принимать решения, формулировать общую стратегию и использовать этот «искусственный мозг» в качестве сверхбыстрого ассистента. Для предпринимателей это открывает возможности запускать новые продукты без больших штатов специалистов.

(2) ИСТОРИЧЕСКИЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ: КАК МЫ ПРИШЛИ К GPT, DALL·E, MIDJOURNEY

2.1. Краткая ретроспектива развития ИИ

Термин «искусственный интеллект» существует с 1950-х годов. Тогда группа учёных (Джон Маккарти, Марвин Минский и др.) мечтала о «машине, способной мыслить как человек». Сменялись волны оптимизма и «зимы ИИ» (когда финансирование резко падало). Однако в 2010-х произошёл прорыв: благодаря массивным датасетам (цифровая эпоха дала огромное количество текстов, картинок, аудио) и росту вычислительных мощностей (GPU, облака), глубокое обучение (deep learning) продемонстрировало феноменальные успехи. В частности, такие направления, как компьютерное зрение (распознавание изображений) и обработка естественного языка (NLP) шагнули далеко вперёд.

Ключевой момент: появление архитектуры Transformer (статья «Attention Is All You Need», 2017). Именно на её основе были созданы модели семейства GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT, T5, позже – GPT-2, GPT-3, GPT-4. Новизна этой архитектуры в механизме «attention», позволяющем эффективно учитывать контекст во всём входном предложении/абзаце, избегая длинных цепочек рекуррентных вычислений.

2.2. Причины нынешнего хайпа

Сочетание больших данных (интернет как гигантский корпус текстов, Reddit-комментарии, Wikipedia, новости и т. д.).

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.