AI-Chat: внедрение интеллектуального онлайн-консультанта в маркетинговую воронку девелопмента
РФ
ИИ, AI, proptech
Технологические стартапы редко проваливаются из-за идеи — чаще из-за отсутствия точных данных о рынке и реальных сценариев монетизации.
Проект AI-Chat стал примером того, как аналитический и стратегический подход позволяет превратить технологию в управляемый бизнес-продукт.
Задача состояла в том, чтобы оценить ёмкость и потенциал рынка, протестировать бизнес-гипотезы и сформировать стратегию вывода на рынок для B2B-и B2C-сегментов.
Проект AI-Chat стал примером того, как аналитический и стратегический подход позволяет превратить технологию в управляемый бизнес-продукт.
Задача состояла в том, чтобы оценить ёмкость и потенциал рынка, протестировать бизнес-гипотезы и сформировать стратегию вывода на рынок для B2B-и B2C-сегментов.
- Контекст и вызовОтсутствовали точные данные по доступной ёмкости (SAM) и реально достижимому объёму рынка (SOM);
конкуренты либо предлагали низкофункциональные решения, либо копировали западные модели без адаптации;
инвесторы требовали доказательной аналитики по юнит-экономике и платёжеспособности клиентов. - ЦельПостроить стратегию вывода AI-Chat на рынок, включающую:
- Анализ TAM / SAM / SOM и потенциала сегментов.
- Выявление целевых отраслей и early adopters.
- Оценку бизнес-модели, unit-economics и потенциальной маржинальности.
- Разработку сценариев вывода продукта и ценностного предложени
Проведён desk research и экспертные интервью в четырёх ключевых отраслях: девелопмент, медицина, образование, e-commerce.
Рассчитаны TAM (общая ёмкость) — 1,6 млрд ₽, SAM (доступная ёмкость) — 420 млн ₽, SOM (достижимая ёмкость) — 90 млн ₽ при текущей бизнес-модели.
Рассчитаны TAM (общая ёмкость) — 1,6 млрд ₽, SAM (доступная ёмкость) — 420 млн ₽, SOM (достижимая ёмкость) — 90 млн ₽ при текущей бизнес-модели.
- Определены отрасли с наибольшим LTV-потенциалом и низким CAC — девелопмент и медицина.
- Проведён анализ pain points в цепочке коммуникаций клиентов: от первичного контакта до продаж.
- Сегментированы пользователи по цифровой зрелости бизнеса и готовности внедрять AI-решения.
- На основании данных построена матрица приоритетов внедрения по отрасли, размеру компании и типу CRM.
- Рассчитана базовая модель монетизации SaaS-решения по подписке.
- Построен прогноз LTV, CAC, ROI и окупаемости при разных сценариях роста.
- Проведён stress-тест бизнес-модели — подтверждена устойчивость при снижении конверсии на 30 %.
Сформирована концепция «AI-Chat as a Service» — технологическое ядро, адаптируемое под отраслевые ниши.
Разработаны три сценария вывода:
Разработаны три сценария вывода:
- Pilot B2B — интеграции с крупными девелоперами.
- Freemium B2C — пользовательская версия для SMB.
- Marketplace API — партнёрская интеграция с CRM-платформами.
- Подготовлены материалы для pre-seed-питча: one-pager, финансовая модель, TAM-SOM-SAM карта.
- Определён план MVP и ключевые KPI для демонстрации traction инвесторам.
Результаты
Проведена доказательная оценка рынка с чёткими цифрами TAM/SAM/SOM.
Определены три приоритетных отрасли для пилотов.
Разработана финансовая и продуктовая модель, подтверждающая устойчивость unit-экономики.
Подготовлены инвестиционные материалы и план вывода MVP на рынок.
Определены три приоритетных отрасли для пилотов.
Разработана финансовая и продуктовая модель, подтверждающая устойчивость unit-экономики.
Подготовлены инвестиционные материалы и план вывода MVP на рынок.
