Как Олег Рогинский из Днепра сделал самый горячий стартап Долины, который стоит $500 млн
21 мая издание TechCrunch, ссылаясь на свои источники, оценило стартап People.ai в $500 млн. В 2016 году этот проект запустил уроженец города Днепр Олег Рогинский. People.ai в мае поднял раунд С на $60 млн. За три года в компанию инвестировали около $100 млн фонды Y Combinator, Lightspeed Venture Partners, GGV Capital и могучий Andreessen Horowitz, вложившийся в свое время во все крупнейшие соцмедиа компании, в том числе в Twitter, Facebook, Zynga и Groupon.
People.ai обречен на любовь инвесторов, он помогает своим клиентам зарабатывать больше, тратя меньше денег на маркетинг. Анализируя массив данных, который программа собирает с компьютеров и телефонов сотрудников, софт выдает свои рекомендации о том, какие процессы требуют улучшения. Среди клиентов People.ai — Dropdox, Lyft и другие гиганты.
Олег Рогинский рассказал в интервью Елизавете Осетинской, как создал свою компанию и привлек именитых инвесторов. The Bell рассказывает, как работает его стартап.
https://www.youtube.com/watch?v=xtGtPUqjcbI
Два первых стартапа Олега Рогинского
Олегу Рогинскому 32 года, он перебрался в США из Днепропетровска в 16 лет — поступил в престижный Бостонский университет, где изучал бизнес-администрирование. На втором курсе вместе с приятелями он начал первое собственное дело — издавал журнал с фотографиями из ночных клубов. Бизнес не пошел, несмотря на то что партнеры вовремя решили его развернуть. Они перенесли весь контент в интернет, когда поняли, что печатать журнал слишком дорого, и сделали фид из фотографий с вечеринок — по сути, изобрели Instagram в самом начале нулевых. «Через реку от нас, в Гарварде, в том же году запустился Facebook», — вспоминает Рогинский. Но лента, состоящая из одних фотографий, в 2004 году была еще никому не нужна.
Рогинский не хотел уезжать домой побежденным, но и остаться в Штатах не получалось — украинцу сложно было найти приличную работу. Тогда он поехал в Канаду, где получить гражданство легче, и устроился в отдел продаж компании Nstein Technologies. Вернее, весь отдел продаж этого стартапа состоял из одного Рогинского.
Попасть в технологическую компанию помог опыт запуска собственного издания. Клиентами Nstein Technologies были СМИ, они покупали систему анализа текстов, которая выдавала рекомендации о том, как контент лучше продвигать в поисковиках и соцсетях. До кризиса печатных медиа в 2008 году Рогинский сумел продать софт The New York Times, The Economist, Hearst и Vogue.
В 2009 году, когда Nstein Technologies оказалась на грани банкротства, Рогинский снова перебрался в США — его наняла бостонская компания Lexalytics. Она тоже занималась анализом текстов и нуждалась в хороших продавцах. Через год Рогинский придумал, а через два — уволился и запустил собственный стартап, компанию Semantria. Он понял, что традиционные медиа не скоро выберутся из кризиса, а деньги рекламодателей перекочуют в соцсети. Semantria умела анализировать контент в соцсетях и давать рекомендации бизнесу о том, как использовать этот инструмент. Кстати, Рогинский не писал код для своего стартапа, он говорит, что не любит программировать, но хорошо ставит задачи тем, кто умеет писать софт.
Этот проект оказался значительно успешнее печатного журнала, но без внешних инвестиций мог быстро схлопнуться. В 2014 году Рогинский продал Semantria бывшему работодателю, компании Lexalytics, за $10 млн. «Они пытались сбить цену, говорили: ты молодой, 25 лет, зачем тебе столько денег. Я просто встал и вышел из кабинета. Цена сразу выросла», — улыбается Рогинский.
Как появился People.ai
Рогинский завязал с медиарынком — турбулентным, маленьким и конкурентным. Он понял, что быстрорастущие компании нужно строить в быстрорастущих сферах, но нужная идея не приходила в голову. Он уже год жил в Долине, работал в компании H2o.ai, которая производит ПО с открытым кодом для анализа данных, и не чувствовал себя счастливым, хотя переехал вслед за своей девушкой, которая поступила в Стэнфорд. Чтобы развеяться, Рогинский поехал на Burning man и там познакомился с человеком, который через несколько месяцев дал ему «первый пинок».
«Он меня позвал на кофе, это было 3 февраля 2016 года, и говорит: "Как тебе работается?" Я говорю: "Ну, так себе". Он говорит: "Хочу, чтобы ты мне сделал одолжение. Доставай телефон и пиши своему СЕО, что увольняешься". Окей, я так и сделал. Он достал конверт, вручил его мне. А внутри конверта лежал чек на $150 тыс. Позже я узнал, что у этого человека такое хобби — давать первый пинок людям, из которых, как он считает, получатся хорошие фаундеры», — вспоминает Рогинский. К сожалению, он попросил не публиковать имя своего благодетеля.
Первым официальным инвестором People.ai стал харьковчанин Ник Белогорский, предприниматель, инвестор и серый кардинал «украинской мафии» в Долине. Рогинскому нужны были связи Белогорского, чтобы дальше поднимать инвестиции, набирать в команду инженеров и программистов. По тем же причинам он решил пройти Y Combinator. В акселератор команда Рогинского попала без прототипа, только с воодушевляющей презентацией и хорошим track record основателя — когда в анамнезе есть один стартап, проданный за несколько миллионов долларов, инвесторы верят, что и следующий проект может стать успешным.
На demo day, выпускной презентации из акселератора, Рогинский снова провернул любимый трюк — вышел на сцену, коротко рассказал о проекте, а потом сообщил: «Инвестиции мы больше не принимаем, потому что и раунд seed, и раунд A мы уже подняли», — и ушел. Это был не блеф, фонд Lightspeed Venture Partners действительно сделал ему предложение еще до финальной презентации. Но благодаря такой тактике Рогинский получил еще несколько предложений, в том числе от Andreessen Horowitz. Этот именитый фонд возглавил следующий раунд.
Как работает People.ai
Рогинский никогда не объясняет журналистам, как работает его софт. Он ограничивается аналогиями первого уровня: «Вспомните, как работали таксисты, пока не было Uber, — девушка из диспетчерской раз в час проверяла, где стоит машина. Uber через приложение начал собирать данные об активности водителей и пассажиров и анализировать их — так заказов стало больше, а цена упала. Мы сделали то же самое с продажами».
Клиенты и почитатели Рогинского, среди которых, между прочим, создатель ABBYY Давид Ян, тоже обтекаемо объясняют принцип действия People.ai. «Они занимаются тем, что помогают компаниям лучше продавать, анализируя практики лучших продавцов», — говорил Ян в интервью «Русским норм!».
«В этом есть задумка, — лукаво улыбается Рогинский. — Если вы не знаете конкретно, как это работает, вы не сможете стать нашими конкурентами. Поэтому у нас до сих пор и нет конкурентов».
Кое-что понять все-таки получается. People.ai — надстройка для CRM, например, она прекрасно интегрируется в популярную американскую систему Salesforce (капитализация — больше $53 млрд). Софт начинает следить за всеми действиями сотрудников отдела продаж — сколько звонков каждый сделал в течение дня, сколько провел встреч, с каким результатом и так далее. Для этого программе нужно получить доступ к телефонам, мессенджерам и почте. Хотя данные зашифрованы и не персонализированы, отчет, который поступает к руководителю отдела, выглядит как турнирная таблица. Графики эффективности продавцов показывают, сколько действий каждый сотрудник сделал до закрытия сделки, так можно выявить слабые и сильные стороны работников.
«Чтобы получить каждого клиента, мы тратим на маркетинг десятки тысяч долларов. Это оправданно — клиент потом приносит $250 тыс., но все равно мы стремимся к нехилой эффективности, ведь на маркетинг можно слить бесконечное количество денег», — говорит еще один клиент People.ai, основатель компании MemSQL Никита Шамгунов и вспоминает анекдот про советского слесаря, который берет один рубль за удар молотком и еще 1000 рублей за то, что умеет находить нужное место, чтобы удар сработал, — People.ai как раз и есть тот слесарь.
Сотрудники MemSQL пользуются People.ai больше двух лет. Алексия Смит, специалист по международному развитию бизнеса, говорит, что использовать этот софт очень легко, специального обучения почти не нужно, а результаты — «впечатляющие», сделки стали закрываться чаще.
Рогинский — бывший продавец, поэтому у него есть идеальный питч. People.ai — это ваша интуиция, но в машине. Действия, которые хороший продавец совершает интуитивно, можно оцифровать, проанализировать и разъяснить плохим продавцам. Если они начнут выполнять рекомендации машины, то станут хотя бы неплохими продавцами.
Инсайты, которые производит софт, на первый взгляд не шокируют. Один клиент People.ai, к примеру, значительно увеличил число закрытых сделок, когда поставил продавцам задачу делать по 10 звонков до 10 утра. Перри Симпсон, директор по стратегии и росту компании Cogniance (она занимается разработкой и внедрением систем программного обеспечения), утверждает, что на 33% улучшил результаты продажников благодаря Peopl.ai. «Я получил данные и понял, что должен сократить среднее время подачи заявки до 8 часов, так я смог увеличить количество закрытых сделок на 40%», — говорит Симпсон.
На большом объеме сделок, тем не менее, такая точечная настройка процессов дает хорошие результаты. Рогинский обещает, что система будет становиться все умнее и через некоторое время сможет давать совсем конкретные подсказки. Например, когда знаешь, кто принимает решения в компании «Икс», не будешь совершать пять бесполезных звонков другим менеджерам. Если получаешь напоминание, что в компании «Игрик» пришла пора обновлять ПО, можно вовремя позвонить и продать версию подороже.
В начале июня, за пару дней до закрытия раунда, Рогинский раскатал фичу, которую придумал давным-давно, когда сам приходил утром на работу, наливал кофе, открывал таблички в Excel и начинал строить планы на день. Известно, что человек, однажды купивший у вас отлично работающий инструмент, купит его еще раз, когда уволится со старого места работы и устроится на новое. Когда-то Рогинский вручную следил за своими клиентами — кто куда передвинулся, кто пошел на повышение. Спустя годы он научил искусственный интеллект отслеживать эту информацию через LinkedIn и сообщать о трансферах клиентов. Продавцу остается только позвонить и сделать предложение, от которого в 90% случаев не откажутся. Цель Рогинского — оптимизировать человеческое поведение — все ближе.