Точка А:
Наш фаундер давно завел привычку правильно питаться и работать с нутрициологов в формате реального времени. Он отсылал фото еды и сразу же получал примерный расчет КБЖУ и рекомендации по следующим приемам пищи. У него возникла идея: а что если убрать «человеческий фактор» и проводить такой расчет автоматизированно?
Шаг 1:
Выводы:
Расчет экономики показал, что себестоимость одного подсчета калорий была не выше 10 руб., т.е. продавая конечному пользователю подписку на месяц за 2700 руб., мы получали наценку 200%. Стоимость привлечения по нашим бенчмаркам вполне укладывалась в 1000 руб. за платящего клиента. Спрос на здоровое питание и ИИ-технологии рос, объем рынка был достаточным.
На российском рынке на тот момент уже были подобные приложения, но иностранного происхождения. Они плохо распознавали русские продукты, плюс были проблемы с оплатой тарифов из РФ.
В будущем проекте очень важно было предусмотреть триальный период, чтобы пользователь успел бесплатно оценить все преимущества сервиса, а также заложить привлечение через лидеров мнений (нутрициологов, диетологов, ЗОЖ-блогеров).
Оценили перспективности идеи, сделали расчет экономики.
Шаг 2:
Выводы:
- Окупаем за счёт «денежных» пользователей.
- Окупаем просмотром рекламы.
Пока ни один из вариантов монетизации не сработал — юнит-экономика не сходится.
Для реализации мы используем стороннее API, поэтому для нас каждый подсчёт — это прямые затраты. Попробовали найти способы монетизации, чтобы оставить функцию бесплатной для пользователя:
Аудитория проявляет интерес к функции подсчёта калорий и нутриентов, но платить за неё не готова. Сейчас большинство используют бесплатные приложения и рассчитывают, что и у нас будет аналогичный подход.
Скорее всего, наше приложение не выдержит конкуренции с ИИ-решениями корпораций. Пока мы тестировали идею, обнаружили, что Яндекс уже внедрил КБЖУ-расчёт по фото в Алисе, дополнив голосовой ввод. Их продукт точнее (они работают на собственных мощностях), и скорее всего — дешевле для пользователя. Нам будет сложно конкурировать по качеству и цене, учитывая, что мы зависим от внешнего API.
Провели кастдевы, проверили реальный спрос на продукт методом fake-door и сходимость экономики
Шаг 3:
Скорее всего, наше приложение не выдержит конкуренции с ИИ-решениями корпораций. Пока мы тестировали идею, обнаружили, что Яндекс уже внедрил КБЖУ-расчёт по фото в Алисе, дополнив голосовой ввод. Их продукт точнее (они работают на собственных мощностях), и скорее всего — дешевле для пользователя. Нам будет сложно конкурировать по качеству и цене, учитывая, что мы зависим от внешнего API.
Точка B:
Всего за 1 мес. и 100 тыс. руб. мы предоставили фаундеру подробный анализ, почему данный проект в текущих условиях пока запускать не стоить.