Захватывающая история запуска Double Data

office_with_kran

Double Data появилась на свет в августе 2012. В начале 2013 года к нам начали присоединяться выдающиеся ребята - первые сотрудники. С финансированием у нас было мягко говоря туго: мы были наемными сотрудниками, а стартапили по ночам и выходным. Свою зарплату относили не домой, а платили из нее разработчикам.

К середине 2013 года мы побросали свои работы и встал вопрос: а где же нам вместе с созданной командой сидеть?

На последние деньги мы сняли наш первый офис. Выглядел он не совсем обычно: из стены торчал кран и мы подозревали, что совсем недавно там был туалет…

Тем не менее, это было самое крутое время в нашей жизни!

Мы усердно тестировали гипотезы до того, как получилась крутая штука

Если кто-то думает, что предприниматели на старте знают что получится в итоге и действуют по изначально выверенному плану - вы ошибаетесь, предприниматели не настолько умные. Они просто упорные.

До Double Data мы работали над клевым благотворительным стартапом 1minute.ru. Данный проект давал возможность любому человеку просто, быстро и совершенно бесплатно заниматься благотворительностью. Нам удалось:

  • привлечь десятки тысяч пользователей,
  • к нам присоединились Google, Starbucks и другие рекламодатели,
  • мы подарили Новогодние подарки 600 детям из детских домов и помогли многим благотворительным фондам.

1minute_site

Единственное, что у нас не получилось - выстроить устойчивую и масштабируемую бизнес-модель…

В 2012 году мы увидели, что количество открытой информации в интернете и соц. сетях растет лавинообразно, а из сервисов были только social listening.

Мы составили план из 15 гипотез и начали проверять. Где-то на 8 гипотезе нам повезло - оказалось, что стандартные поисковики плохо умеют искать открытые данные о людях.

Проверьте сами - вбейте в Google или Яндекс “Иван Иванов” или свое имя. Поисковики выдадут вам миллионы страниц, где возможно есть искомая информация или ее часть. Вам придется самим тратить время на то, чтобы найти страницы нужного вам Ивана.

ivan_ivanov

А при этом мы увидели, что у бизнеса есть потребность в поиске открытой информации о своих клиентах и сотрудниках в интернете:

  • 84% рекрутеров ищут информацию о кандидатах в соц. сетях
  • Представитель Тинькофф Банка еще в 2011 году говорил, что соц. сети позволяют бороться с кредитным мошенничеством:

    “Поведение в социальной сети многое говорит о характере клиента и может учитываться при оценке риска. Например, если у человека много друзей именно в «Одноклассниках» и это не боты, то он, скорее всего, не мошенник”

Пообщавшись с потенциальными клиентами, мы поняли их основные требования к новой поисковой системе:

  • Минимальная ошибка - в поисковой выдаче должны быть страницы только искомого пользователя,
  • Большое покрытие - система должна выдавать результат по 50+% клиентов,
  • Высокая скорость и простая интеграция - поисковая система должна легко интегрироваться в сложный IT-ландшафт бизнеса,
  • Система должна соответствовать нормам законодательства.

Мы взялись за эту амбициозную задачу и за 2 года создали поисковик, который умеет автоматически находить страницы в среднем по 60% клиентов, делает это супер точно (99,8%) и самое главное - соответствует всем индустриальным и регуляторным стандартам.

Наверно наиболее близкий аналог на текущий момент - сервис Яндекс.Люди:

yandex_people

Лучшую технологию создали не за миллиарды и не в башнях на Ленинградке, а в подсобке с краном!

Технология получилась действительно крутой:

  • Мы выиграли “соревнование” по качеству технологии с внутренними командами банков, которые не смогли достичь аналогичных результатов: это следует из презентации, в которой представитель Крупного Банка сравнивает результаты нашего поиска и внутреннего проекта:

sber_presentation

cio

Создав платформенную технологию, мы не подозревали о ее перспективах и всех возможных применениях

Первыми клиентами Double Data стали финансовые организации. Нам повезло найти уже существующий рынок: многие банки уже с 2011 года использовали социальные сети для оценки заемщиков и противодействия мошенничеству. Наша технология позволила автоматизировать этот процесс и сократить затраты наших клиентов на ручной поиск.

Широкая общественность не знает, что происходило в компании с этого момента и для многих мы остаемся “компанией, которая помогает делать скоринг”. На самом деле 5 лет назад компания стала массово тестировать самые разные применения новой технологии. Большинство идей провалилось - какие-то из-за технических ограничений, какие-то по рыночным причинам.

Но благодаря этим тестам компания нашла ряд новых успешных применений:

С 2013 года список наших клиентов значительно расширился: к банкам присоединились страховые и ритейл компании, FMCG-, фарм-, автобренды, телеком операторы, e-commerce компании и другие.

Часть из этих направлений основаны на нашей базовой технологии поиска, часть уже нет. Но самое главное в том, что поиск стал отправной точкой для развития всей компании!

Почему Mail.ru решил бороться с нами и какие методы они используют, мы расскажем в следующих постах.

Опубликовано 2 октября 2019 года