Основатель «Трастрента» Дмитрий Сидоркин запустил агрегатор метрик для финансового моделирования
Основатель «Трастрента» Дмитрий Сидоркин вместе с COO Garage Syndicate Полиной Сапиной запустил агрегатор метрик для финансового моделирования. На данный момент в базе около 1 тысячи показателей бизнес-процессов, на основе которых моделируется экономика будущего проекта.
О запуске сервиса Startup Metrics RB.RU рассказал Дмитрий Сидоркин, пост об этом он также написал в своем telegram-канале.
В текущей версии сервиса около 1 тысячи метрик – конверсия в переход с рекламы на лендинг, конверсия в продажу с лендинга, стоимость лида клиента, оценка сегмента рынка или какого-то рынка и другие – собранных вручную.
«Это чистый масштабируемый онлайн – каждую единицу данных можно продавать бесконечное количество раз, потратив время на поиск только единожды», – написал Сидоркин.
В будущем планируется добавить функцию тренировки питча для проектов с экспертами, инструмент финансового моделирования и тестирования своей идеи с приемом оплаты в другой стране без открытия счета, а также значительно увеличить количество метрик и ввести рекомендательную систему.
Целевой аудиторией решения Сидоркин назвал стартаперов, менеджеров продуктов, маркетологов, аналитиков. Стартап пока не привлекал инвестиции, но планирует, уточнил Сидоркин.
«Сейчас я ищу способы привлечения первых пользователей за пределами РФ. Один эксперимент запущен, второй — в работе. С этим стартапом планируем релокацию», – отметил сооснователь Startup Metrics
В бесплатной версии сервиса клиент может смотреть метрики, проверять их наличие перед оплатой. Остальные функции разблокируются в платной версии.
Сооснователем Startup Metrics является COO Garage Syndicate Полина Сапина, которая отвечает в стартапе за финансы, финансовые инструменты и метрики.
Фото на обложке: NicoElNino /
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Популярное
Налог на прибыль организаций
Материалы по теме
-
Пройти курс «Интернет-маркетинг для малого бизнеса»
- 1 Большие данные и ИИ стали драйвером роста российской экономики По прогнозам, к 2030 году вклад ИИ и big data в ВВП страны достигнет 10,6 трлн рублей 18 апреля 14:00
- 2 Как вывести работу с данными на новый уровень: кейс по комплексному анализу данных с помощью RnD Рассказываем об уникальной методологии анализа данных 20 марта 19:52
- 3 Машинное обучение и большие данные: как они связаны? Прежде чем данные смогут «обучить» алгоритмы машинного обучения, они проходят этапы 19 марта 06:30
- 4 Топ-7 идей Data Science проектов — пет-проекты и примеры анализа данных Полезные проекты на каждый день 03 марта 18:55