Продолжая серию дайджестов «Стартап дня», сегодня я представляю самые интересные проекты за декабрь. Если хотите ознакомиться с остальными, то прошу в мой блог. Записи доступны в Facebook, ICQ и Телеграм.

Privacy.com

У американского стартапа Privacy.com очень крутой и дорогой домен, но суть продукта он отражает не полностью. Стартап защищает не только приватные данные клиента, но и его деньги.

Современный интернет всё время требует от пользователя платить — подписки, товары, новые уровни в играх. Активный потребитель вводит параметры карты чуть ли не каждый день, и тут возникают две проблемы. Во-первых, просто мошенники. Во-вторых, умные маркетологи из венчурных стартапов, которые любую услугу оборачивают в подписку, от этого LTV повышается.

Privacy.com позволяет на каждую оплату создавать специальную виртуальную карту, одноразовую (для непрошеных подписок) или просто с лимитом оплаты (для сомнительных магазинов). Плагин к браузеру автоматически распознаёт форму ввода кредитки, клик-клик — и совершенно новый номер на этот специальный случай готов, неожиданных сюрпризов не будет. Здесь же возникает и, собственно, privacy — для временной карты подходят фейковые имя с адресом, магазин не узнает того, что ему знать не нужно. При покупке материальных товаров раскрыться всё равно придётся, но на порносайты можно ходить инкогнито, вау!

Стартап создаёт свои карты поверх банковских счетов, а не обычной кредитки. Это важно: в итоге именно Privacy.com получает комиссию эмитента, порядка процента с каждой покупки, а для пользователя все услуги бесплатны. Обратная сторона медали — необходимость интегрироваться с банками по отдельности, стартап работает с крупнейшими из них, но не со всеми.

За три года жизни Privacy.com поднял два миллиона долларов инвестиций, массовую аудиторию пока не набирал, но продукт (в США) работающий.

Kiwi.com

Авиабилеты — трудный для посредников рынок. Перевозчиков мало, у них сильный бренд, за исключением направлений типа Москва — Питер каждый рейс уникален по времени. В итоге власть агентств слабая, и комиссии у них колеблются от низких до нулевых. Основные деньги OTA зарабатывают на отелях или на дополнительных услугах к авиабилету, вспомним тот же FlySMS.

Kiwi.com нашёл выход в том, что продаёт уникальные билеты. Обычные рейсы с пересадками, которые есть в любом поисковике, — результат сотрудничества авиакомпаний, они договариваются между собой и продают единый билет, за который несут ответственность. Если первый самолет опоздает и пассажир не успеет на пересадку, то его накормят-напоят в аэропорту и увезут другим бортом при первой возможности — всё за счет перевозчика. Кроме продажи таких билетов, Kiwi, в отличие от остальных агентств, ещё и объединяет рейсы сам, на свой страх и риск, без ведома партнёров, включая комбинации, совершенно невозможные в других местах — лоукостеров с премиумами, например. Саратов — Домодедово прибывает в 11:00, Домодедово — Нью-Йорк улетает в 16:00. ОК, продаём Саратов — Нью-Йорк, за пять часов пассажир добежит.

Если что-то пошло не так, то стартап сам возмещает ущерб по правилам, похожим на правила авиакомпаний. Страховка, конечно, стоит Kiwi денег, но он и цены на комбинированные билеты назначает сам, в марже его никто не ограничивает.

Пользователь, кроме возможной компенсации недолёта, получает сам факт подобранного маршрута. При полёте из Саратова в Нью-Йорк выбрать пересадку тривиально, два билета спокойно покупаются за пятнадцать минут, а вот для Москва — Квебек самый дешёвый маршрут нашёлся через Милан, Лондон и Торонто. Самостоятельно человек такое не отыщет в принципе. Конечно, когда билеты уже найдены, их можно купить напрямую, мимо агрегатора, но средний путешественник в жизни не догадается, что это дешевле, плюс потеря страховки, плюс риск, что во время покупки первого сегмента второй окажется распродан.

Во всём остальном, кроме собственных стыковок, Kiwi — обычное онлайн-агентство. Стандартный интерфейс, классическое продвижение через партнёрку и метапоисковики, всё как у всех. Больших внешних инвестиций стартап не поднимал, стартовал за счёт средств материнской компании. На днях Kiwi громко намекнул, что не прочь продаться за полмиллиарда долларов при выручке в сто миллионов, положительной EBITDA в девять и планах на двукратный рост в следующем году.

Shazam

В декабре Apple купила Shazam за 400 миллионов долларов — отличный повод для заметки.

За свою жизнь стартап набрал больше миллиарда загрузок. Вряд ли кто-то из читателей не знает, как он работает, но на всякий случай кратко опишу идею. Пользователь запускает приложение, нажимает главную кнопку размером с полэкрана, Shazam распознаёт играющую рядом музыку, сообщает её автора и название вместе со ссылкой на магазин. Вторая половина экрана занята рекламой; по большому счёту, ничего сверх этого в приложении нет.

Работает Shazam хорошо, музыка распознаётся не только из официального трека, но и из фона в рекламе или миксов. База записей не охватывает вообще всё созданное человечеством, но очень велика. Для примера, стартап умеет находить «Комсомольцы-добровольцы» в исполнении ансамбля имени Александрова, но не знает «Когда рассвет, товарищ?» Мирей Матьё, — граница актуальности лежит где-то между этими двумя композициями.

История Shazam — история двух технологических революций. Первые инвестиции стартап получил ещё в 2001 году, за шесть лет до релиза айфона, за год до появления коммерческих 3G-сетей. Продукт было невозможно не только массово использовать, но и эффективно монетизировать — презентация iTunes Store состоялась 28 апреля 2003 года, Spotify родился в 2006-м. Потребовалось десять лет, чтобы появилась вся нужная инфраструктура и Shazam стал действительно востребованным. Аудитория росла, вместе с ней росла выручка, компания привлекала новые инвестиции по всё более высокой оценке. В 2015 году стартап достиг оценки в миллиард долларов, перспективы были самые радужные.

А потом случилась революция глубокого обучения, произошёл прорыв в развитии нейросетей. На наших глазах ключевая технология Shazam из полумистического достижения инженерной мысли стремительно превращается в неплохую дипломную работу студента Техносферы. И одновременно пропадают перспективы: в новой реальности продукт относительно легко и дёшево повторяем, никакого конкурентного барьера у него нет, пользователю всё равно, пользоваться оригиналом или клоном.

При этом, может быть, не прямо сегодня, но когда-нибудь Shazam хочет кому-то продаться: фонды хотят вернуть свои инвестиции, а основатели — наконец что-то заработать на проекте, который ведут почти двадцать лет. Справедливая цена продажи определяется текущей выручкой: 50 миллионов долларов в год — и это точно не миллиард. Компания Apple — из идеальных покупателей: денег у неё много, интерес к музыке огромный, более логичную сделку трудно придумать.

Earnin

Чудовищные 300 % годовых — это одновременно жалкие 0,4 % в день. Этой математической иллюзии хватает для жизни множества МФО, но люди постепенно учатся, да и регуляторы борются со сверхвысокими процентами. Американский стартап Earnin делает бизнес на ещё более любопытной формуле: жалкая пятёрка при кредите в 100 долларов — это грабительские 5 % за две недели.

Стартап выдаёт кредиты под нулевой процент, но предлагает добровольно оставить чаевые — в конце концов, его сервис ничем не хуже ресторана или парикмахерской. К тому же и просит он совсем немного, ведь см. основную математическую иллюзию: пять долларов за помощь в трудной ситуации воспринимается куда лучше, чем 250 % годовых.

Кроме этого фокуса, Earnin неотличим от любого современного МФО: красивое мобильное приложение, мгновенная выдача денег, всё как у всех. Для скоринга он требует доступ к онлайн-банку и выдаёт только суммы, которые заёмщик вернет с ближайшей зарплаты, а для гарантии возврата сам автоматически списывает деньги, как только они появятся. Впрочем, кажется, ничего не мешает скрестить технологию с чаевыми и с более рискованным скорингом.

Единорогом Earnin на такой модели явно не станет, но свою нишу он нашёл. Экономика стартапа среди щедрых американцев отлично сходится, инвестиций компания подняла 65 миллионов долларов, в 2017 году успели получить два раунда.

Pymetrics

Все знают: собеседования не работают, интервьюеры субъективны и отбирают кандидатов по неверным критериям. Мало того что страдает эффективность бизнеса, так ещё и дискриминация возникает: правильное соотношение полов и рас не соблюдается, на лучшие должности пролезают белые мужчины.

Миссия стартапа Pymetrics — исправить эти недостатки. Они разработали психологически-интеллектуальный тест, сделанный в форме игр. Кандидат отвечает на вопросы типа «вам дали 10 долларов, а партнёру не дали ничего, сколько вы ему подарите», решает математические задачки и на скорость кликает по пробелу. Тестирование, на мой вкус, проходит довольно весело, пара игр просто увлекательны.

Через 40 минут результаты готовы. Кандидат получает отсортированный список, насколько он соответствует каждой профессии по складу личности: «инвестбанкир — 5 %, менеджер проекта — 10 %, учитель — 90 %». Стартап утверждает, что за этой профориентацией стоят не просто Хитрые Алгоритмы, а Высокая Наука, и ей надо верить, не рассуждая. Апостериорным подтверждением точности тестов Pymetrics считает его несмещённость по демографии: мужчины и женщины, азиаты и латиносы получают одинаковые оценки. В case studies стартап напирает на случаи, когда с его помощью клиенты сбалансировали потоки принятых кандидатов. Подтверждает ли это эффективность или бессмысленность алгоритма — решайте сами. На моём примере вышел явный бред: сужу по IT-технологиям, оказавшимся на одном из последних мест.

С другой стороны, Pymterics решил, что мне идеально подходит работа инвестбанкира, и моё имя и ссылка на профиль в Facebook отправились всем заинтересованным в таких специалистах компаниям. Трудно представить, что этот механизм действительно помогает найму: рекрутер получает полуанонимных кандидатов без указания профессиональных навыков и лицензий, конверсии должны быть нулевыми.

Два других варианта монетизации выглядят реалистичнее. Pymetrics предлагает скринить тестами уже существующих кандидатов: есть 1000 желающих стать программистами, прогоним их через игрушки, оставим для следующих этапов 500 наиболее подходящих «по науке». Если конкурс большой, то даже абсолютно случайный отбор не будет слишком вредным, «неудачники нам не нужны», а результаты Pymetrics и с истинной оценкой коррелируют. Да и альтернатива — собеседования, они дороже и ещё хуже. Второй подход — оценка уже работающих сотрудников, пусть технологии подскажут, кого в какую сторону можно двигать и из каких тестировщиков растить будущих менеджеров. Окончательное решение всё равно за людьми, сильно машина не нагадит, а опять же, даже наугад, иногда хорошие решения предложит. И конечно, diversity всегда соблюдается.

Инвестиций стартап получил 16 миллионов долларов.