Элементы — Машинное о бучение
Уроженец Днепропетровска учит американские компании продавать «с умом»
Выпускник Бостонского университета Олег Рогинский — серийный предприниматель, People.ai стал его третьим проектом
Рост продаж на 30% для любой крупной компании за несколько месяцев работы — такую гарантию клиентам готов дать основатель сервиса People.ai Олег Рогинский. В него верят венчурные инвесторы: стартап прошел через инкубатор Y Combinator, именитый фонд Lightspeed Venture Partners возглавил раунд инвестиций на $7 млн. «Это только начало большой истории», — обещает 30-летний Рогинский в интервью журналу РБК.
Стартап на $10 млн
Когда-то Олег и представить не мог, что будет жить и заниматься бизнесом в США. В 2001 году будущий предприниматель, тогда школьник из Днепропетровска, решал, где будет учиться дальше, — подал документы в «надежный» харьковский вуз, но на всякий случай еще и в несколько западных университетов. Неожиданно первым откликнулся Бостонский университет, и в начале следующего учебного года Олег перебрался в США.
Там в 2004 году Рогинский с двумя однокурсниками-партнерами запустил первый и, как это часто бывает, неудачный бизнес-проект — печатный журнал с фотографиями из ночных клубов. Но бизнес вскоре прогорел: выстрелил Facebook (соцсеть признана в РФ экстремистской и запрещена), где следить за вечеринками было проще, — такое объяснение придумал для себя Рогинский. После окончания университета у Олега был еще год на обдумывание дальнейшей жизни: столько дается иностранным студентам в США, чтобы найти работу и получить рабочую визу.
Это был сложный период, вспоминает Рогинский: устроиться в компанию, готовую инвестировать время и деньги в иностранца, ему не удалось. Пока другие студенты готовились к трудоустройству, ходили на стажировки и зарабатывали репутацию, он «бегал по инвесторам», пытаясь построить бизнес, рассказывал Рогинский в интервью порталу Ain.ua. После года раздумий Олег уехал в Канаду, где получить вид на жительство оказалось гораздо проще.
В Монреале Рогинский познакомился с командой Nstein Technologies. Это был стартап, разрабатывающий автоматическую систему анализа текстов в медиа: на выходе пользователи получали данные, которые можно использовать для контекстной рекламы и SEO. Рогинский, как единственный человек в проекте, отвечавший за продвижение, а не разработку, подумал, что было бы полезно научить сервис работать в социальных сетях.
«Мы продали софт The New York Times, The Economist, Hearst и Vogue. Все было хорошо, пока не случился кризис», — рассказывал Рогинский. По его словам, в августе 2008 года проект оценивался в $100 млн, но уже к концу года эта цифра упала почти до нуля: кризис больно ударил по рекламному рынку, и в 2009 год Nstein Technologies вошла практически банкротом. В 2010-м ее за $34 млн купила канадская компания OpenText.
После Nstein Рогинский устроился в другой стартап, специализировавшийся на анализе текстов, — бостонскую Lexalytics. Работая в этой компании, он решил основать свой второй бизнес: построить платформу, работающую в облаке и способную анализировать контент социальных сетей, чтобы «доставать» из него полезные для бизнеса данные. Так появился проект Semantria. Это был еще один непростой период, говорит Рогинский: пришлось уволиться с работы, а чтобы поддерживать стартап на плаву, он заложил квартиру и залез в долги — расходы поначалу сильно превышали доходы. Рогинский обсуждал продажу Semantria уже бывшим коллегам из Lexalytics — сделка должна была принести необходимые на тот момент $3 млн, но в Lexalytics отказались. Посчитали, что без внешних инвестиций стартап не выживет, уверен Рогинский. Тогда он решил во что бы то ни стало поставить бизнес на ноги, и это ему удалось: еще через год предприниматель продал Semantria все той же Lexalytics, но уже приблизительно за $10 млн.
Продажи как ремесло
«Большинство продаж в компаниях, как малых, так и самых крупных, строится по принципу «получится как получится», а хорошие навыки считаются чем-то вроде таланта: кому-то дано, кому-то нет. Сами продажи преподносятся как искусство, но ведь все работает совсем не так», — рассуждает Рогинский. Его новый бизнес — стартап People.ai — платформа для отделов продаж, основанная на машинном обучении. Ее главная задача — автоматизировать 80% рутинной работы «сейлзов» и обучить их «грамотным» продажам.
Платформа просчитывает действия всех членов команды и помогает менеджерам системно проанализировать работу продавцов, чтобы понять, какие навыки каким сотрудникам нужно подтянуть. Например, People.ai получает доступ к переписке сотрудников и телефонным звонкам и определяет, сколько времени было затрачено и какой в итоге получен результат. На выходе менеджер видит, по каким направлениям его сотрудники работают недостаточно эффективно, и может попытаться это исправить. А платформа посоветует, как лучше действовать в такой ситуации, утверждает Рогинский.
В сервисе «вообще нет людей», добавляет Олег: весь анализ делает робот, он же дает советы. Программа получает доступ ко всему объему данных, которые генерирует отдел продаж, и помогает руководителю понять, в каких сегментах у какого сотрудника что-то не выходит и на чем нужно сосредоточиться, чтобы исправить ситуацию. Это помогает воспитать квалифицированных менеджеров, объясняет предприниматель: часто это люди, выросшие из обычных продавцов, «хорошие ребята, с которыми приятно поговорить, но которые не получили нормального образования и звезд с неба не хватают».
«После назначения их никто не отправляет получать MBA, им приходится учиться с нуля самим. Наш сервис делает так, что даже такие специалисты смогут управлять командой эффективно», — заверяет Рогинский. Такой подход к работе позволяет с ходу поднять продуктивность отдела на 30%, утверждает он.
Преимущества People.ai уже оценили несколько довольно крупных американских компаний: например, среди клиентов сервиса — главный конкурент Uber в США, оператор мобильного вызова такси Lyft, утверждает предприниматель.
С малым бизнесом People.ai не работает: для эффективной работы сервиса нужно, чтобы продажами в фирме занимались не менее 500 сотрудников, иначе у системы недостаточно данных для обучения, объясняет предприниматель. У самого крупного клиента People.ai около 10 тыс. продавцов, утверждает Рогинский. «10 тыс. человек — это маленький город, и состоит он из команд по несколько десятков человек, каждая из которых отвечает за свое направление. И если ими управляет человек без релевантного опыта и доступа к качественной аналитике, проблемы неизбежны», — уверен Рогинский.
Это действительно полезная идея — дать начальнику отдела помощника, способного оценить эффективность и взять часть рутинной работы на себя, считает предприниматель и совладелец AI-сервиса для подбора персонала Robot Vera Алексей Костарев, уже некоторое время следящий за развитием проекта Рогинского. «У искусственного интеллекта (ИИ) довольно мало работающих бизнес-применений, часто непонятно, как с помощью таких технологий можно получить какую-то внятную пользу, а у команды People.ai это, как мне кажется, получилось»,— говорит он.
Главная фишка проекта Рогинского в том, что ИИ здесь используется в сегменте, который не охватывают CRM-системы — системы управления взаимоотношениями с клиентами, продолжает Костарев: «Основная особенность здесь в том, что в систему People.ai не нужно вручную подгружать данные. В этом слабость CRM-систем, которые опираются на данные, вводимые людьми, — довольно часто такие системы работают неэффективно. Ребята же придумали помощника, которому не нужны данные от компании, ей достаточно иметь доступ к переписке и звонкам сотрудников, чтобы оценить, как на продавца реагирует клиент».
С тем, что подобная система может быть полезна, согласен и Андрей Майборода, основатель консалтинговой компании GreenBusiness, которая специализируется на построении систем продаж. Но рост продаж сразу на 30% она сможет дать, только если отдел управлялся неквалифицированным руководителем, продолжает он: «Если у руля профессионалы, они смогут выстроить эффективную работу и без такой системы». Кроме того, на рынке есть аналоги от крупных игроков, говорит он: платформу с похожим функционалом выпустила американская компания Salesforce, крупный поставщик CRM-систем.
Такие системы будут появляться, потому что процесс управления продажами в целом требует постоянного улучшения и автоматизации, а People.ai и подобные им проекты нацелены именно на это, соглашается экс-CEO и сооснователь платформы для отдела продаж LiveTex Владимир Бакутеев.
Киев — Сан-Франциско
Сейчас у основателя People.ai есть четкое понимание, кому и зачем нужен его сервис, а еще два года назад ситуация была совершенно иной. «У меня сначала была идея найти способ, как проанализировать и оптимизировать поведение людей. По задумке это должен был быть сервис для HR, помогающий нанимать правильных людей. Но довольно скоро стало понятно, что надо сфокусироваться на какой-то одной вертикали. Конкретно я всю жизнь занимался продажами, и мне это было понятнее всего», — рассказывает он. Даже после того как Олег определился с профилем, нащупать бизнес-модель удалось не сразу.
Прошлым летом команда проекта стала выпускником одного из крупнейших в мире бизнес-акселераторов Y Combinator и тогда сделала ставку на малый бизнес. Довольно скоро стало понятно, что это тупиковая история, вспоминает Рогинский: только самые продвинутые и быстрорастущие из небольших компаний смогли оценить пользу от применения сервиса, большинство же просто не понимали, зачем им нужен продукт. С крупным бизнесом дело обстоит иначе: сам сервис работает эффективнее, и новых клиентов находить проще — все профильные топ-менеджеры общаются между собой и, если видят результат, советуют продукт друг другу, говорит Рогинский.
Весной 2017 года стартап привлек $7 млн инвестиций от группы инвесторов во главе с фондом Lightspeed Venture Partners, в портфолио которого есть Snap, Ripple и другие проекты. «Их партнер начал нам помогать развивать бизнес, переработал наш бизнес-план. Мы тогда как раз только с маленькими компаниями работали, у нас только пара крупных клиентов была, а он нам помог со стратегией определиться, — рассказывает Рогинский. — Для меня это признак того, что человек готов поставить свою репутацию и карьеру на нас и готов закатать рукава и работать как член команды, а в отношениях стартапа и инвестора это очень важно». Сейчас в стартапе работают 30 человек, 25 из них — разработчики: половина работают в Киеве, половина — из Сан-Франциско. Киевская команда сделала первую версию продукта, проект стартовал именно из украинской столицы, вспоминает Рогинский.
«Со временем данных становилось все больше, наша machine learning модель все сложнее, в Восточной Европе оказалось трудно найти инженеров, которые работали с последними технологиями в этой области, а те, кто работал, давно осели в «Яндексе» или перебрались в Google. Пришлось открывать офис в Сан-Франциско», — говорит Рогинский не без сожаления: на Украине искать программистов и инженеров было гораздо проще.
Рогинский верит, что технология People.ai создает так называемый moat — водяной ров, своего рода естественный барьер от конкурентов: «Чем шире мы представлены на рынке, чем больше у нас клиентов, тем глубже этот ров. В какой-то момент мы достигнем точки невозврата, когда конкурировать с нами не будет смысла».
Конкуренты на рынке ИИ-сервисов для продаж
InsideSales.com, США
Платформа для ускорения продаж, разработчики которой также обещают рост продаж на 30% за первые 90 дней работы с системой. Самообучающаяся система анализирует данные, поступающие в CRM-систему компании, помогает спрогнозировать оптимальное время для звонков и посоветует продавцу, как поступить в той или иной ситуации, чтобы скорее закрыть сделку. За несколько раундов компания привлекла больше $251 млн инвестиций.
Olono, США
Система-советчик для сотрудников отделов продаж. Анализируя все имеющиеся у компании данные из почты, мессенджеров и СRM-систем, она советует, каким инструментом для коммуникации стоит воспользоваться и что именно сделать для того, чтобы с большей вероятностью заключить сделку. Привлекла больше $5 млн венчурных инвестиций.
Система Einstein от Salesforce, США
Ассистент на основе искусственного интеллекта, помогающий анализировать данные, поступающие в CRM. Например, система умеет проверять содержание переписки специалистов по продажам с клиентами и находить фразы вроде «спросите у руководства», чтобы понять, не тратит ли компания время зря. Основываясь на предыдущем опыте продаж, система сможет прогнозировать, кто из людей или компаний скорее станет новым клиентом, кто вероятнее всего откроет сообщение и перейдет по предложенной ссылке.
