Два года назад беларус Дмитрий Бируля и его кофаундер Эрнест Семерда придумали проект IQboxy. Они хотели обучить нейросеть распознавать информацию на чеках и накладных по фото, чтобы потом выдавать пользователям рекомендации по контролю расходов и скидочные купоны. С этим проектом ребята прошли в Y Combinator. Но пользователям оказались не нужны скидки. Востребована оказалась сама технология распознавания информации на чеках. Поэтому команда сменила фокус, нашла новых пользователей и изменила название на Veryfi. Дмитрий Бируля рассказал bel.biz, как собрать хороший датасет с помощью пользователей и как выйти на миллионную выручку без вложений в рекламу.
В чем суть проекта Veryfi
Когда мы только создавали наш продукт, то не знали, кому его продавать. Ориентировались на совершенно разных пользователей: фрилансеров, мелких бизнесменов, крупные компании. Но когда продуктом пользуются все и ты не знаешь, кто на самом деле твой юзер, расти невозможно.
Поэтому почти весь прошлый год мы искали индустрию, работая в которой продукт приносил бы наибольшую пользу. Например, условный дизайнер-фрилансер получает в месяц максимум десяток счетов, которые нужно распознать. Это не такая большая боль, чтобы покупать приложение для трекинга расходов. В то время как работники строительной компании постоянно покупают материалы, должны сохранять все чеки, чтобы контролировать затраты. Еще в строительстве надо учитывать время, которое рабочие проводят на объекте, ведь в США оплата труда почасовая. Все эти данные нужно записать и разнести по разным видам работ.
Дмитрий Бируля и Эрнест Семерда (в центре), фото: из личного архива собеседника
Таким образом, мы остановились на строительстве. Портрет нашего идеального пользователя — строительная компания со штатом 20–50 работников. Мы знаем её проблемы и знаем, как их решить. К тому же строительство — вторая наименее цифровизированная индустрия после агротеха, приносит около 10% в ВВП США и растет даже во времена рецессий и природных катаклизмов. Отрасль огромная, конкурентов мало, есть простор для развития.
Мы начали исследовать потребности клиентов и выяснили, что кроме решения для сканирования чеков строителям не хватает полностью автономного тайм-трекера. Поэтому мы начали фиксировать геолокацию и даже высоту. Последнее — особенность нашего решения.
Всю информацию о работниках наше приложение передает бухгалтерам, которые по ней начисляют зарплату. А с помощью машинного обучения мы обогащаем эту информацию. Например, если плиточник работает на пятом этаже и постоянно спускается за новой плиткой вниз, то мы подсказываем перенести материал поближе. Такие моменты дают заметную экономию времени.
Как продвигают продукт
Свое приложение предлагаем по цене от 5$ в месяц с пробным периодом в две недели. Раньше был и бесплатный тариф, но недавно закрыли его, так как набрали достаточно данных для обучения нейросетей.
Недавно заключили партнерское соглашение с производителем защищенных смартфонов Sonim. Компания выпускает телефоны для строителей, на которых предустановлено наше приложение и добавляет ему ценности.
Кроме того, у нас появились другие интересные продукты. Например, начали продавать доступ к API. Платформа, которая обрабатывает чеки для наших пользователей, стала доступна и для других компаний, с которыми не конкурируем. Например, Jll, вторая по величине real estate компания в США, обрабатывает документы с помощью нашего API.
Фото телефонов с приложением veryfi, фото: veryfi.com
Сегодня у нас стабильные финансовые показатели — близки к $1 млн годовой выручки. Таких результатов достигли без вложений в маркетинг, за счет «сарафанного радио». Как отметил наш консультант, строители не слушают каких-то продавцов, не сидят в интернете, для них важны рекомендации коллег. Поэтому сейчас мы продвигаемся только с помощью рекомендаций. Еще хотим попробовать раздавать флаеры около строительных гипермаркетов и продвижение через конференции.
После Y Combinator мы привлекли деньги от ангелов и венчурных инвесторов на условиях SAFE-соглашения. В этом году, возможно, будем привлекать следующий раунд. Но в целом, мы не гонимся за инвестициями. Компания окупается и зарабатывает больше, чем тратит команда.
В чем состоят основные технические челленджи
Самой интересной и сложной задачей для нас было повысить точность распознавания данных из чеков и накладных в Veryfi Expenses app. А также повысить точность определения геолокации и этажа в высотном здании, на котором находится человек, — в Veryfi TimeSheets app. Обе проблемы решали при помощи машинного обучения и огромного количества данных.
Изначально данные из чеков у нас не были размечены. Поэтому мы сделали приложение бесплатным, чтобы данные размечали сами пользователи. Это помогло сохранить конфиденциальность, в отличие от компаний, которые используют для разметки дешевую рабочую силу из Индии и Филиппин.
Мы объяснили пользователям, что сначала точность распознавания будет не идеальна. Зато они смогут бесплатно вести бухгалтерию в нашей программе. Это сработало и мы собрали данные, чтобы добиться необходимой точности как минимум в инвойсах из США, Канады, Австралии и Великобритании.
Сегодня у нас в системе почти 5 млн документов. 90% из них — на английском языке. Большинство пользователей — из США. Остальные — из Великобритании, Канады, Австралии. В Германии и Нидерландах качество распознавания не такое хорошее, как в английском языке. Но мы не останавливаем пользователей, если им нравится работа нашего продукта с немецким или голландским языком.
Внедрить новый язык несложно. Достаточно оцифровать 30–60 тыс. накладных. Все наши модели протестированы и работают.
Что касается точности определения высоты: для этого наши конкуренты ставят на каждом этаже строящихся зданий специальные датчики (beacons). Но это дорого, трудоемко и ненадежно. Мы решили использовать данные смартфонов пользователей. Но чтобы понять, как меняются показания барометра в зависимости от времени суток и изменений погоды, потребовалось очень много данных. Чтобы получить их, мы так же предложили первым пользователям пользоваться приложением бесплатно, пока не собрали достаточное количество данных и не добились желаемой точности.
Сегодня собрать новый продукт просто. Есть огромное количество open-source библиотек, с которыми даже средней руки программист может быстро сделать что-то работающее. Поэтому главная ценность — данные. Только с хорошим датасетом можно создать продукт, который будет отличаться от конкурентов. Наши конкуренты продолжают использовать дешевую рабочую силу вместо того, чтобы заниматься машинным обучением. Но это чревато. Например, недавно разоблачили компанию Botkeeper. Она говорила клиентам, что данные из чеков распознаются автоматически. На рассказах о боте компания подняла $20 млн. инвестиций, в том числе от Google. Но на самом деле все делали филиппинцы.
Об участии в программе Y Combinator и других акселераторах
Самое полезное, что дает Y Combinator — бренд и связи. После работы в этом акселераторе тебе везде рады. Нам всегда отвечали в любой компании, в которую ни обращались. Бренд Y Combinator открывает двери, это одно из его самых полезных свойств.
Кроме того, люди, с которыми там знакомишься, очень умные, имеют отличный бекграунд. У Y Combinator хорошие партнеры, прошедшие через свои большие бизнесы. Все эти связи очень классные. Мы до сих пор поддерживаем отношения с ребятами из нашего батча, теми кто был до и после нас. Как говорят создатели акселератора, Y Combinator не заканчивается. Мы до сих пор общаемся, рассказываем, как дела, спрашиваем совета.
Плюс дважды в год акселератор проводит Демо День. Выпускники прошлых лет могут первыми посмотреть на новый выпуск, узнать последние тренды, инвестировать в интересные компании.
Что интересно, после Y-combinator мы прошли еще финтех-акселератор Envestnet Yodlee. Он не брал equity, но просил разрешение использовать API. Нам это было на руку, ведь мы как раз и сводим банковские транзакции с документами, которые люди добавляют в систему.
Участие в программе сэкономило нам $6000–7000 за год. Правда, не могу сказать, что там мы чему-то научились. Фактически нас собирали каждый месяц на неделю, приходили спикеры, делились своим опытом. Потом мы расходились и занимались своими делами.
Помимо того, нас водили в хорошие рестораны, на боулинг, было много разных развлечений. Это приятно. В Y Combinator такого вообще не было, там весь фокус на бизнесе.
Команда
Сейчас нас десять человек. Рост не был стабильным: некоторые люди приходили и уходили, потому что не вписались в команду. Почти все сотрудники находятся в США. Один человек работает удаленно из Минска и двое из Москвы. Мы подумывали собрать команду в Минске, но работать на расстоянии тяжело. Нужно, чтобы кто-то постоянно находился с командой. В нашем случае единственный вариант — мне вернуться в Беларусь, собрать команду и постоянно быть с ней.
В офисе Veryfi, фото: из личного архива собеседника
В начале развития бизнеса все надо делать быстро. И если люди не вместе, коммуникация ломается. Временная разница между континентами сильно замедляет бизнес-процессы. В нашем случае это неприемлемо.
Но для ребят из Минска и Москвы у нас полностью описанные задачи. Люди четко знают, что им делать, и все работает. В таком виде удаленная команда может быть эффективной.
