24 марта в 16:03
8 мин.
История пользователя

Как стартап из Екатеринбурга внедряет виртуальных сотрудников по всему миру

Пять лет назад компания TWIN создавала простых банковских ботов, а сегодня управляет платформой автоматизированных коммуникаций (с её помощью можно нанять штат виртуальных сотрудников), патентует собственные разработки с искусственным интеллектом (ИИ) и осваивает американский рынок.
Как стартап из Екатеринбурга внедряет виртуальных сотрудников по всему миру
Статью прислал наш читатель
Игорь Калинин
основатель TWIN
Станьте автором «СФ», поделитесь своей историей!
Напишите нам

От строительного бизнеса к роботам

В начале 2010-х технологии ИИ были не так распространены, как сегодня. И речи не шло о том, чтобы перекинуться шутками с виртуальным ассистентом или за пару минут сгенерировать любой голос. Чат-боты уже появились на рынке, но в основном они выполняли функцию текстовых автоответчиков.

Как раз тогда я начал карьеру предпринимателя — на старте у меня было всего 12 000 рублей и офис в квартире на первом этаже обычной многоэтажки. Без инвестиций и стартового капитала я осваивал разные ниши: занимался строительным и ремонтным бизнесом, открыл магазин спортивной одежды и экипировки. К слову, большинство предприятий, запущенных тогда, до сих пор существуют. Их совокупная выручка около 200 млн рублей в год.

Первым шагом в IT стал запуск компании в сфере телеком — сервиса АТС и IP-связи. Через пару лет мы уже сотрудничали с крупнейшими IT-компаниями и банками. Один из них поставил задачу создать голосового бота, который будет обзванивать клиентов. Мы выиграли тендер и приступили к разработке системы, которая в последующие пару лет обрабатывала по 5 млн звонков ежедневно. Но с точки зрения технологий в ней не было ничего инновационного — мы использовали записи, созданные диктором. Это была первая итерация продукта. А дальше события развивались стремительно.

Как стартап из Екатеринбурга внедряет виртуальных сотрудников по всему миру

Как из «Приключения Электроника» родилась концепция

Спустя еще год по просьбе банка мы создали усовершенствованный MVP (минимально жизнеспособный продукт. — Прим. «Секрета») бота — на этот раз он уже не просто обзванивал клиентов, а реагировал на реплики и поддерживал диалог. Прототип мы показали на отраслевой конференции, на которой похожий проект представила команда крупного российского банка — они рассказывали о теории, а мы тут же продемонстрировали, как будет работать идея на практике. Стало понятно, что у этого направления большие перспективы, раз над ним работают такие крупные игроки. А значит, бизнес нужно развивать — причём за рамками телеком-компании.

На старте нам повезло встретиться с талантливыми разработчиками — это дало понимание того, как сейчас устроен рынок технологий, какие есть возможности. Мы рассуждали так: боты уже могут выполнять роли полноценных виртуальных операторов, то есть становятся двойниками сотрудников. Рабочее, черновое название проекта было «Сыроежкин» — в честь героя «Приключений Электроника». Логотип изображал кудрявого мальчугана на зеленом фоне — это была отсылка к цвету водолазки Сыроежкина. На латинице название сократили до короткого Siro. Впрочем, мы довольно быстро отказались от этой идеи и остановились на названии TWIN (от англ. twin — «близнец»).

В 2016 году проект только запускался под новым брендом и дела шли в гору. Но в какой-то момент проект постигла судьба digital-стартапов на ранней стадии — мы не справились с наплывом трафика. На старте я заложил на проект всего 12 млн рублей, и к началу 2017 года стартовый капитал уже был израсходован.

Всего за два месяца мы собрали первый функционирующий прототип MVP, который уже работал, но не был готов к большим нагрузкам. И после рубежа в 100 000 звонков в сутки наша система обвалилась.

Как стартап из Екатеринбурга внедряет виртуальных сотрудников по всему миру

Главная причина — обилие микросервисов, которые обеспечивают интеллектуальность бота. Распознавание речи, логика принятия решений, синтез речи и другие сервисы должны работать одновременно и с максимальной скоростью (более чем за 0,1 мл/сек) — все это формирует высоконагруженный стек, который мало похож на стандартные потоки трафика в IP-телефонии.

В итоге мы решили проблему и наладили работу сервиса, но на отметке в 1 млн звонков нас опять ждал провал. Нужно было усилить команду, поэтому мы привлекли инженеров по высоконагруженным системам, которые её переформировали, сделали переход от вертикального масштабирования к горизонтальному. Это позволило более гибко подходить к нагрузкам — и больше «обвалов» не было.

Сегодня технология способна обработать 10, 15 и даже 20 млн звонков. Я до сих пор считаю, что тот день в 2019 году, когда мы преодолели критический рубеж в 20 млн, — это прорывной момент в истории проекта.

Кризис бизнес-модели

С 2016 по 2018 год команда проекта создавала голосовых роботов на заказ для банков, онлайн-ретейлеров, страховых и логистических компаний. Мы разработали no-code-движок, который позволял клиенту без опыта в IT собрать и запрограммировать своего бота с помощью визуального редактора. Но такая бизнес-модель себя не оправдала — компания росла всего на 20% в год.

Тогда стало понятно, что нужно мыслить масштабнее, и мы начали создавать омниканальную платформу. Клиенты получали в распоряжение не просто голосового бота, а центр управления автоматизированными коммуникациями. С его помощью можно анализировать действия, графики и отчеты, подключить голосовых и текстовых помощников, отправлять напоминания, собирать лиды и взаимодействовать с пользователями по разным каналам связи. Нам удалось построить площадку с виртуальными сотрудниками — они заменяют не только операторов колл-центров, но также берут на себя рутинные задачи, которыми обычно занимались младшие специалисты, например, маркетологи.

Параллельно с этим мы работали над технологией распознавания и синтеза речи. Наши боты уже обходились без дикторов: они учились генерировать фразы и предложения, распознавать эмоции и определять пол собеседника по голосу. Над синтезом мы работаем до сих пор, а по распознаванию уже практически достигли паритета с человеком — бот правильно понимает слова в 95–97% случаев.

После изменения бизнес-модели проект вырос в 5,5 раза всего за год, и мы стали обрабатывать по 2–3 млн звонков в день, а скоро планируем дойти до 30–50 млн. Сейчас у TWIN 27 партнеров, из них половина работает по модели White Label. До конца 2021 года мы планируем увеличить их число как минимум до 100, а через них расширить сеть b2b-клиентов до 500.

За последние два года мы прошли еще несколько трансформаций: так, с 2019 года ежемесячный чек снизился в 10 раз. Это произошло из-за изменения стратегии — прежде мы работали с ограниченным числом крупных партнёров, которые заключали контракты редко, но на большие суммы. Привлечение компаний меньшего масштаба помогло нам диверсифицировать бизнес.

На данный момент наша маржинальность составляет 20–30% — на software-рынке это умеренный показатель, но сейчас мы сфокусированы не на наращивании прибыли, а на росте.

Инвестиции на конец 2020 года составили около 150 млн рублей: это сумма, вложенная учредителями компании, а также частично реинвестированная из прибыли.

Мы планируем в ближайшее время привлечь порядка $4 млн, из которых $1,5 млн пойдет на развитие партнерской сети в России и $2,5 млн — на развитие партнерской сети в США и Европе.

Как стартап из Екатеринбурга внедряет виртуальных сотрудников по всему миру

Экспансия ботов

По мере роста технологической экспертизы мы понимали, что у проекта есть шансы занять нишу не только на российском, но и зарубежном рынке. К 2020 году мы получили четыре российских и один международный патент на свои изобретения в сфере автоматизированных коммуникаций, а также подали несколько заявок на новые разработки.

Пока мы строили бизнес, индустрия не стояла на месте — боты становились все более популярными и доступными. Недостаточно было просто создавать помощников под заказ — нужно было строить экосистему. Аналогичный продукт существовал только в Азии — это индонезийская платформа Kata.ai. Еще один конкурент на международном рынке — американский гигант Twilio, у которого выручка доходит до 5 млрд рублей в год, в штате около 5000 IT-специалистов. Но компания больше ориентирована на айтишников — она создает инструменты для разработки ПО. В TWIN мы сделали ставку на разработку виртуальной команды сотрудников под ключ.

Проведя маркетинговый анализ, мы решили рискнуть и выйти на зарубежные рынки. Здесь нам помогла сеть партнёров, часть из которых базировалась в США, Украине и Испании. Со временем мы также нашли партнеров во Вьетнаме, Кении и ЮАР.

Без приключений, конечно же, не обошлось. Самый сложный рынок — это США, страна с наиболее развитой индустрией ботов. Из-за этого американские власти устанавливают ограничения, например, запрещают робозвонки. Американцы могут внести свои номера в черный список — и ни один спам-бот не сможет им дозвониться, а если ему это удастся, компании выпишут штраф. Из-за этого три месяца у нас ушло только на урегулирование юридических вопросов.

Есть и другие нюансы: например, в США чат-боты и голосовые помощники приносят нам примерно одинаковую выручку, а в России мы получаем 80% дохода от голосовых технологий, а чат-боты у нас не пользуются таким спросом.

С языковом барьером мы тоже столкнулись. Обычно TWIN работает с английским, немецким и русским языками. А вот в ОАЭ у нас был сложный кейс: в стране много трудовых мигрантов, и в большинстве магазинов работают не арабы, а индийцы. А нашему клиенту как раз нужно было обзванивать магазины. В ОАЭ индийцы говорят на английском, так что хинди мы не могли использовать, арабский тоже. Но и с распознаванием английского возникли сложности из-за выраженного акцента. В итоге нам с коллегами из Google пришлось настраивать распознавание индийской версии английского.

Трудности возникают и в мультиязычных странах — например, в Украине и Казахстане. Алгоритмы пока плохо распознают смесь языков, поэтому приходится идти на компромиссы. Из-за этого наши партнеры запускают ботов только в столицах, потому что жители мегаполисов чаще используют один язык.

Будущее ботов: на что обратить внимание стартапам

  • Постоянно отслеживайте изменения в законодательстве. Например, в России боты не регулируются, но поправки к старым законам могут устанавливать новые ограничения — так, недавно в новом законопроекте Минюста появился термин «робот-коллектор».
  • Создание ботов — это не бизнес-модель. Чтобы росла ценность продукта, нужно предлагать клиентам дополнительные сервисы по модели «все включено»: это может быть маркетплейс, no-code-платформа, экосистема.
  • Постоянно упрощайте интерфейс. Сегодня клиенты не будут месяцами разбираться в настройках вашей системы — им проще уйти к конкуренту. Поэтому обновляйте и кастомизируйте дизайн, думая о конечном пользователе.
  • Заранее готовьтесь к росту: убедитесь, что ваш сервис готов к масштабизации и серверы не «лягут» в случае пиковой нагрузки.
  • Делайте ставку на первопроходцев индустрии — молодые талантливые специалисты готовы идти на риск и изобретать комплексные технологии с нуля. Их не пугает, а вдохновляет отсутствие конкуренции.

Фото: depositphotos.com

Поделитесь историей своего бизнеса или расскажите читателям о вашем стартапе
Новости партнеров