Как Softcube помогает интернет-магазинам превращать данные о клиентах в деньги

Каждый раз, когда вы смотрите товары в интернет-магазине, вас преследует панель с рекомендациями. Она показывает, что чаще всего покупают вместе с выбранным товаром либо же просто советует посмотреть схожие предложения. Товары в этой панели появляются не просто так — их подбирают с помощью специальных алгоритмов. Правильно подобранные рекомендации позволяют увеличить продажи магазина на 10%. Сейчас в мире развивается сразу несколько стартапов, которые занимаются разработкой сервисов рекомендаций для интернет-магазинов на основе Big Data. Один из самых многообещающих — днепропетровский Softcube, подключивший уже около 50 клиентов в Украине и странах Европы. Как стало известно AIN.UA, в конце 2014 года проект привлек посевные инвестиции. А еще Softcube участвует в программе Microsoft BizSpark, причем в самой «элитной» ее части. В рамках спецпроекта «Стартап-гараж» мы пообщались с основателями проекта, его клиентами, а также свежеиспеченным инвестором Softcube.

Часть команды Softcube

В конце 2014 года Softcube закрыл seed-раунд, сумма которого не разглашается. Инвестором проекта стал западноукраинский бизнесмен Руслан Савчишин. Он рассказывает, что впервые увидел основателей Softcube больше года назад на одной из стартап-тусовок. Позже они встретились на обучающем семинаре. «А потом я прочитал статью о проекте на AIN.UA», — усмехается Руслан. Этот факт окончательно склонил его к мысли, что проект достоин внимания и инвестиций. «Они решают правильную сложную проблему хорошим методом», — говорит Савчишин. Кто же такие «они» и о какой проблеме речь?

От идеи до рынка

У Softcube — трое основателей. Олег Лесов и Олег Бородай стояли у самых истоков, когда в 2012 году оставили корпоративную карьеру ради собственного бизнеса. «Мы занимались отчетностью, собирали для клиентов кучу данных, но полноценно монетизировать их не получалось, — говорит Лесов. — Мы отдавали отчеты и не знали, пользуется ими кто-либо или нет». Потому два Олега решили создавать Big Data-стартап, который придаст большим массивам данных реальную ценность. К идее применить свои знания и опыт в электронной коммерции они пришли лишь в 2013 году, когда к команде основателей присоединился математик Роман Захаров.

С тех самых пор они занимаются разработкой сервисов персонализации для электронной коммерции. Именно такие сервисы на основе Big Data определяют, что показывать тому или иному посетителю интернет-магазина в рекомендательном блоке. Над этим работают сложные алгоритмы, которые анализируют поведение посетителей и предлагают им то, что они с высокой долей вероятности захотят купить. Подобные алгоритмы использует Amazon и многие другие компании, но ценность возникающих на этом рынке стартапов, включая Softсube, заключается в умении сочетать различные алгоритмы и фильтры и подстраивать их под конкретного клиента. «Самый простой фильтр — товары, которые есть на складе. Посложнее — другие товары этого бренда, — объясняет Роман Захаров. — Еще сложнее коллаборативная фильтрация, когда анализ позволяет увидеть, что многие люди покупают следом за рубашкой в клеточку джинсы. Значит всем, кто смотрит клетчатую рубашку, нужно посоветовать джинсы». Удачная комбинация фильтров позволяет достигать очень хорошего результата — при правильно подобранных рекомендуемых товарах каждая десятая покупка совершается через рекомендательный блок, увеличивая продажи примерно на 10%.

К осени 2014 года у проекта был практически готовый продукт, с которым они вышли на рынок. Активные продажи начались примерно в ноябре, а пик пришелся на декабрь, за который Softсube подключил львиную долю нынешних клиентов. Сейчас их уже почти 50, и каждый день список пользователей сервиса пополняется одним-двумя новыми интернет-магазинами. Сейчас из-за девальвации гривны основатели проекта планируют сосредоточиться на внешних рынках — они уже активно продают в Дании, Германии, Финляндии, Нидерландах, Швеции и других странах западной и северной Европы. Но пока большая часть клиентов все же из Украины — к примеру, услугами Softсube пользуется крупнейший в стране купонный сервис Superdeal, в прошлом году объединившийся с Pokupon. Маркетинг-директор Superdeal Дмитрий Демченко рассказывает, что уже в первые недели сотрудничества Softсube показал отличные результаты. «CTR по нашим рекомендациям составил 2%, а CТR по рекомендациям Softсube — 7%, что позитивно сказалось на нашем обороте, — говорит Дмитрий. — Мы довольны сотрудничеством и планируем пробовать их рекомендации в рассылках и лэндингах».

За свою работу Softсube берет с продавцов ежемесячную плату. Поначалу стартаперы экспериментировали и моделью комиссии с продаж, но сейчас решили сосредоточиться на подписке, стоимость которой зависит от объемов продаж магазина.

Теория больших данных

Softсube занимается очень ресурсоемким бизнесом — такой стартап не запустишь в гараже «на коленках». О каждом магазине-клиенте проект хранит терабайты данных, для обработки и анализа которых требуются внушительные вычислительные ресурсы. Где стартап без инвестиций мог ими разжиться? Основатели Softсube нашли такое место.

Год назад, в феврале 2014-го, один из программистов Softсube рассказал основателям проекта о программе Microsoft BizSpark. Фаундеры написали письмо руководителю украинского BizSpark Татьяне Зубец с просьбой принять их в BizSpark Plus — расширенную версию программы, позволяющую бесплатно получить облачные ресурсы Microsoft на $60 000 в год. Когда кандидатуру перспективного проекта утвердили сначала в восточноевропейском офисе корпорации, а потом и в американской штаб-квартире, Softсube получил доступ к вожделенным ресурсам облачной платформы Azure.

Основные ресурсы, которые потребляет Softсube в облаке — это виртуальные машины, процессоры и оперативная память. По словам Лесова, сам хостинг данных в Azure довольно дешевый, а основные затраты приходятся именно на вычисления с ними. В первые месяцы работы стартап не исчерпывал полностью ежемесячный ресурс в $5000, который предоставляет программа. Но с нынешним количеством клиентов Softсube зачастую выходит за пределы этой суммы, сотрудничая с Microsoft уже и на коммерческой основе. CTO проекта Олег Бородай называет едва ли не главным преимуществом BizSpark как раз возможности динамически менять количество ресурсов, которые ты используешь. «Мы быстро растем — в один момент нам может понадобиться несколько дополнительных серверов или сервера помощнее, — объясняет он. — BizSpark позволяет нам делать это очень быстро. Буквально пара кликов — и сервер вырастает по мощности в два раза».

Возможность настройки «в пару кликов» выручала Softсube и в других ситуациях. На этапе поиска бизнес-модели стартапу пришлось опробовать более 10 новых технологий. Каждая из них требовала тестирования и проверки перед запуском. «До весны 2014 года мы использовали реляционные базы и Mongo DB для хранения данных о поведении пользователя на сайте, и в один прекрасный день у нас начались проблемы с производительностью. Нам пришлось обратиться к самому распространенному решению этой проблемы — Hadoop», — рассказывает Лесов. По его словам, в 2013 году у проекта уже был опыт разворачивания Hadoop-кластера для вычислений. Чтобы поднять его на своих серверах, разработчикам понадобилось две недели, и в этот раз разработчики снова ожидали вырванных из жизни 80 часов. Но оказалось, что развернуть Hadoop-кластер в Azure гораздо проще. Уже через три часа работы команде проекта удалось сделать это и убедиться, что Hadoop им не подходит. «Коллеги-девелоперы поймут, что такое 80 часов, не потраченных зря», — усмехается Лесов.

План завоевания мира

Все трое основателей Softсube — выходцы из Днепропетровска. Но Захаров живет в Бельгии, Бородай — в немецком Гамбурге, а Лесов, занимающий должность CEO, управляет командой проекта в родном городе. Сейчас под его началом в штате проекта трудится уже 11 человек, и еще семь — на аутсорсе.

Рассредоточившимся по Европе фаундерам легче оценивать глобальную перспективу, продвигать свои услуги на внешних рынках и присматривать за конкурентами. «Скорее, это наши партнеры по развитию рынка, потому что в нашей нише рынок только создается, а потенциал его очень большой», — говорит Захаров. В Финляндии есть Nosto, в США — Targeting Mantra, в России — Retail Pocket. У Softсube есть конкурентное преимущество — сервис позволяет проводить анализ и подбор рекомендаций в реальном времени. «Конкурирующие компании не умеют работать с шопинг-клубами или купонными сервисами — там, где ассортимент меняется очень быстро», — объясняет Лесов. Еще одна технологическая фича Softсube — анализ изображений, которое, к примеру, позволяет подбирать одежду для рекомендательного блока по стилю.
Порядка 50 компаний, ставших клиентами Softсube на данный момент — это early adopters, многие из которых пользуются сервисом на льготных условиях. Задача на 2015 год — выйти на массовый рынок и набрать критическую массу пользователей, которая позволит рассчитывать на привлечение раунда A. Основатели говорят, что если достигнут желаемых темпов привлечения клиентов, то уже в 2015 году проект сможет выйти на окупаемость. «Но будем ли действительно к этому стремиться или будем наращивать инвестиции — посмотрим по ситуации», — говорит Лесов.

Настоящим вызовом для Softсube станет американский рынок, где в электронной коммерции вращается больше денег, чем в любой другой стране мира. «К тому же, рынок США нам очень интересен в силу его гомогенности. А то в Европе у каждой страны свой язык, ментальность и налоги», — объясняет Захаров. Недавно он провел в Америке две недели, участвуя в специальной программе Торговой палаты США. Сейчас Softсube ищет за океаном партнеров, которые помогут продвигать проект на местном рынке. «У команды есть все для того, чтобы это получилось», — уверен инвестор Softсube Руслан Савчишин.