Колонки

Как компания хотела автоматизировать процесс, но запустила новый продукт: история роста и масштабирования

Колонки
Светлана Васина
Светлана Васина

Управляющий партнер Conomica

Анастасия Удальцова

Новые идеи появляются, чтобы закрыть определенную потребность. Иногда эти идеи и основанные на них проекты существуют совсем недолго, а иногда трансформируются в нечто значительно большее, чем планировалось изначально.

Светлана Васина, управляющий партнер компании Conomica, рассказала о том, как инструмент, созданный для внутренних нужд, развился в полноценную систему и вышел на рынок как отдельный продукт.

Как компания хотела автоматизировать процесс, но запустила новый продукт: история роста и масштабирования

 

Почему мы решили создать этот проект

За 2021 год в арбитражные суды было заявлено около 144 тыс. исков о взыскании долга на 3,1 трлн руб. в связи с неисполнением обязательств по договорам. При этом статистически судом удовлетворяется только около половины указанной суммы: в остальных случаях кредиторам не удается доказать суду правомерность и обоснованность их требований в полном объеме.

Однако и дальнейшая судьба успешно просуженных долгов не всегда позитивна: по данным статистики ФССП разных лет, в среднем только около 22% исполнительных производств закрываются в связи с фактическим исполнением. 

 

Идея

Самый оптимальный подход в разработке нового проекта, призванного помогать внутренним процессам — посмотреть на эти процессы чуть шире и подумать, в каких еще областях они могут работать. Более того, такие «вспомогательные» проекты нередко превращаются в значимую часть деятельности компании и приносят ей больше дохода и больше возможностей для роста бизнеса.

Так что не стоит «закукливаться» — взгляните на то, что вы уже делаете, и подумайте, как это можно масштабировать для выхода на внешний рынок.

Свою задачу как компании, занимающейся инвестициями в просроченную дебиторскую задолженность, мы видели в том, чтобы выбрать среди общего массива просроченной дебиторской задолженности те долги, которые можно взыскать в полном объеме и в срок не более года. 

Первоначально эту работу осуществляли наши аналитики, но в ручном режиме невозможно обработать все существующие долги — в среднем удавалось оценить около 400 долгов в месяц.

RB.RU готовит большое обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением об RB.RU, переходите по ссылке, чтобы заполнить короткую анкету.

Мы решили разработать систему, которая позволила бы автоматизировать первичную оценку долга и увеличить количество предварительных оценок минимум до 3 тыс. Созданная система выросла в отдельный самостоятельный продукт — систему автоматического скоринга контрагентов Rescore, функционирующую на базе искусственного интеллекта.

 

Поиск ресурсов

Для разработки действительно качественного продукта не всегда достаточно внутренней экспертизы.

В нашем случае мы отлично разбирались в долгах, но плохо — в структуре ИТ-продуктов и корректной методике реализации наших идей. Так что один из выводов, который мы сделали: в любом проекте не помешает взгляд со стороны, который позволит увидеть возможности развития в том, что изнутри кажется конечной точкой маршрута. 

В начале проекта мы столкнулись с определенными сложностями при работе с подрядчиком: было сложно ставить задачи и контролировать их выполнение. Кроме того, разработка системы на аутсорсе зачастую не позволяла оперативно вносить изменения в систему.


Читайте по теме:

Как проверить контрагента? Подборка сервисов

Как перестать ждать и начать получать ответы от клиента, подрядчика, партнёра?


В какой-то момент мы поняли, что без внутренних ИТ-компетенций работать будет очень сложно, и нам необходим человек, который сможет действовать в качестве координатора между разработчиками и бизнесом.

Так что мы приняли решение о создании собственной команды. Такая организация работы над продуктом дала нам возможность лучше управлять развитием проекта и обеспечила значительно больше гибкости, а значит, и более точную настройку алгоритма с учетом важных экономических факторов — например, специфики конкретной отрасли или текущей ситуации на рынке.

 

Разработка

Начинать новый проект лучше всего на основе тех данных и процессов, которые уже есть в компании. Наша работа стартовала в мае 2018 года.

На базе специального конструктора алгоритмов оценки платежеспособности клиента и математических моделей для компаний разного типа был создан алгоритм сбора данных из более чем 30 источников и их анализа по 1500 показателям.

Особенность этого алгоритма состоит в том, что он не только аккумулирует данные, но и выдает на их основе справку о финансовой благонадежности должника, вероятности его банкротства в ближайшие 12 месяцев, а также рекомендации, стоит ли с ним работать. 

Аналитической базой для нас стали данные ручной оценки собственных экспертов по 30 тыс.+ компаний. Точность алгоритма на сегодня составляет около 95% и постоянно повышается благодаря обратной связи: компании, получившие положительную оценку сервиса, проверяются профессиональными аналитиками.

В случае расхождений оценки система корректируется, и новые данные учитываются уже в дальнейшей работе.

 

Развитие

Не стоит стремиться сразу запустить идеальный продукт — можно начать с создания базы, которая имеет высокий потенциал для дальнейшего развития. Такой подход показался нам самым оптимальным: текущими возможностями системы уже можно было пользоваться, и в процессе «эксплуатации» появлялись новые идеи, которые позволяли нам совершенствовать продукт и делать его еще более удобным для пользователя. 

Кроме того, важно реагировать не только на конкретные потребности пользователей, но и на рынок в целом. Сейчас постоянно появляются новые источники данных, экономика очень изменчивая, так что приходится держать руку на пульсе.

Например, когда в России наступил экономический кризис, мы расширили выборку данных по компаниям, включив в математическую модель данные за прошлые периоды и учтя более высокий риск банкротства компаний из-за нестабильной экономики.

 

Продвижение

Начинать продвижение нового ИТ-продукта стоит с анализа рынка. Он даст представление о том, какие усилия нужно приложить для продажи и на какую группу клиентов стоит ориентироваться.

Для захода на рынок стоит выбирать целевую аудиторию, в которой ваше предложение быстрее всего найдет отклик, а уже потом развивать этот рынок, дорабатывая продукт для нужд более широкого списка клиентов.

Помимо очевидных преимуществ, это даст еще и возможность опереться на рекомендации клиентов-«первопроходцев».

Проведя такой анализ для нашего проекта, мы поняли, что масштабные, веерные продажи на стартовом этапе не являются для нас приоритетом, и наша целевая аудитория на тот момент состояла из крупных компаний, которым требовался индивидуальный подход и настройка системы под конкретные требования. 

На этом пути мы столкнулись с неверием наших потенциальных клиентов в то, что контрагента можно быстро и просто проанализировать в автоматическом режиме, без участия человека. В результате мы сделали акцент на индивидуальной работе с каждым крупным клиентом.


Читайте также:

Банковская бизнес-аналитика без розовых очков: как узнать, окупится ли внедрение аналитического ПО

Зачем разработчики создают сразу несколько сторонних проектов


Мы узнавали его «боли» и говорили о том, как наш продукт может справиться с решением его проблем: каким образом работает наш алгоритм, какие факторы проверяются, как они влияют на итоговую оценку контрагента.

Конечно, не любой лид ведет к продаже, ведь внедрение ИИ — это достаточно дорогое удовольствие, и не для всякой компании оно будет актуально. Но таргетированное предложение, соответствующее нуждам конкретного клиента воспринимается значительно лучше шаблонного оффера.

Еще один важный инструмент продвижения — тестовый доступ.

Люди должны понимать, за что именно они собираются платить, и возможность опробовать систему на реальных кейсах часто является весомым доводом при принятии решения о покупке продукта. В нашем случае мы даем возможность потенциальному клиенту проверить несколько своих контрагентов, а затем сравнить, совпадут ли результаты проверки ИИ с результатами их внутренней, ручной проверки.

В результате такого подхода у нас появились десятки крупных клиентов, которые заказали более 500 тыс. проверок. К ним присоединяется более тысячи клиентов из сферы малого и среднего бизнеса, которые работают с сервисом в формате разовых, точечных проверок.

 

Выводы 

Я иногда говорю: если бы мы знали, как это будет сложно, мы бы даже не стали браться.

Но это, конечно же, шутка. Да, на пути нам приходится сталкиваться со множеством сложностей и решать самые разнообразные задачи, но дело того стоит. 

Наш проект прошел путь трансформации из внутреннего сервиса в отдельный продукт, необходимый многим бизнесам — объективную систему оценки контрагентов и должников, которая помогает компаниям управлять своим финансовым здоровьем через мониторинг и оценку контрагентов и дебиторов.

Относительно рынка долгов, цифровизация которого сейчас идет полным ходом, система оценки должников способствует объективному ценообразованию и, соответственно, развитию этого рынка в целом.

Фото на обложке: Unsplash / Maxim Hopman

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Организация поддержки в SaaS-продуктах: как не потерять время и мотивацию команды
  2. 2 Перейти от проекта к продукту в IT: когда и зачем это нужно
  3. 3 Ловушка для продакт-менеджера: стоит ли идти в компанию на стадии цифровой трансформации
  4. 4 Что меняется в стратегии продвижения в кризис и какие задачи решает продуктовый маркетолог
  5. 5 Кем быть, чтобы стать продакт-менеджером: карьерный путь и нужные навыки
Cloud
Узнайте, какие возможности для бизнеса предоставляет облачный провайдер
Перейти

ВОЗМОЖНОСТИ

12 декабря 2022

14 декабря 2022