1. RecommendoYou
ООО «Экспасофт»,
платформа для анализа данных
Павловский Евгений, директор по
развитию
eugene@expasoft.ru
2. Проблема
•Выбор товара – долгое и утомительное
занятие
1.Чтение отзывов
1.Поиск релевантных отзывов – от похожих на меня
людей в ситуации сходной с моей
2.Выделение существенных для меня характеристик
товара
2.Выбор товара в интернет-магазинах
1.Подбор фильтров
–часто, указание всех желаемых характеристик дает 0
товаров
–не все характеристики одинаково важны
–нет точной границы «подходит-не подходит»
2.Сквозной поиск по нескольким порталам
3. Решение/Отзывы
•Отзыв о товаре – набор тэгов
–Характеристики товара
–Характеристики контекста
•Позволяет:
–Автоматически искать релевантные отзывы
–Автоматически выделять существенные
характеристики товара
4. Решение/Фильтр
•Принцип работы с фильтром
–Задать «Идеальный товар» – ориентир для
поиска
–Ранжирование признаков по важности
–Существенные ограничения
–Авто-корректировка фильтра по оценкам уже
просмотренных товаров: «лайки», «дислайки»,
«незнайки»
5. Бизнес-модель
•Интернет-магазины
–информация о товарах необходимых
пользователям
–информация о поведении пользователей
–виджет для поиска товара
•Пользователь (VIP)
–первая очередь оповещения
–скидки при покупке (за отзыв)
–автобронь
6. Секрет успеха
•Привязка пользователя
–хранить контекст
–рейтинг
–оповещение о появлении товара
•в магазине
•автобронирование в магазине
•по необходимой цене
•географически близкого
•Уникальные алгоритмы data mining
8. Конкуренция
•Imhonet.com (не создаём свою соц.сеть)
•Market.yandex.ru (exit)
•Otzovik.com (связь с продажей товара)
Общее отличие: отзывы сразу превращаются
в фильтр
9. Управленческая команда
•Дюбанов Владимир, 31 лет, опыт управления
бизнесом 2 года (анализ данных), проект для
ФСБ.
•Павловский Евгений, 30 лет, опыт
управления бизнесом 1,5 года (ИТ в
медицине), к.ф.-м.н.
•Леванов Дмитрий, 23 года, участие в
стартапе 2 года, PM 2 года
10. Финансовые прогнозы
Расходы
•Вычислительные мощности (amazon, azure)
•Аналитик, программист – 100т.р./мес.
Доходы
•По 100 руб./мес. с VIP-пользователя
•По 100 т.р. за аналитический отчёт магазину
•Подключение магазина на абонентскую
плату:
–До 1000 пользователей в день – 1000р./мес.
–1-10т. пользователей в день – 2000р./мес.
11. Текущий статус проекта,
достижения
•Разработан прототип приложения вКонтакте
с фильтрацией контента по тегам и друзьям
•Разработан прототип фильтра для выбора
товаров
12. Что нужно от менторов
•Оценка перспективности
•Попадание в тренды
•Контакты восприимчивых к новациям
интернет-магазинов
