Сегодня был экспертом на финальном питче проектов в Startup CEO Toolkit университета Иннополис.

За 3 часа успели заслушать 14 основателей. В основном были проекты, связанные с ИИ: часть уже даже имела первую выручку, но большинство находились на этапе тестирования гипотезы.

Интересно вот что: зачастую у проектов проседали одни и те же критерии оценки. Вот усредненный рейтинг моих оценок по пятибалльной шкале (где 5 - это максимальный балл): Юнит-экономика - 1,5 Финансовые показатели, P&L - 1,71 Описание отличий от конкурентов и УТП - 2,14 Планы масштабирования или Go to market strategy - 2,79 Описание проблемы - 3,43 Описание клиента, профиль (ICP) - 3,64 Описание рынка - 3,79 Описание команды - 3,93 Описание бизнес-модели - 4,07 Описание решения - 4,57 Какие можно сделать выводы? Основатели лучше всего описывали решение, бизнес-модель и свою команду, а хуже всего - юнит-экономику, финансовые показатели и УТП. И где-то средне описывали проблему, клиента и рынок.

Получается, что в большинстве проектов сначала было придумано решение из области своей экспертизы, под которое нашли клиентский сегмент с некоторой болью под это решение, и затем уже посчитали экономику:решение » клиент » экономика. Чем дальше в цепочке, тем расплывчатее описание результата.

А что, если пойти в обратном порядке: экономика » клиент » продукт? Получим четкий расчет бизнес-показателей, сразу подберем под него несколько платежеспособных клиентских сегментов, и найдем с десяток продуктовых гипотез, которые могут быть решением конкретных проблем с хорошим финансовым результатом. И сразу все встает на места: конкретные цифры, понятные группы клиентов, продуктовая гибкость - как раз то, что ждет потенциальный инвестор.

Почему комфортнее начинать с решения и под него придумывать проблему - не знаю, но вижу постоянно. Видимо, это уже что-то из области психологии.