Conveo: ИИ проводит видеоинтервью с покупателями и сам придумывает

А теперь представьте, что интервьюер это машина, которой стыдиться бессмысленно.

Conveo привлекли $50M на ИИ, который сам проводит видеоинтервью с покупателями и сам сводит услышанное в выводы.

Механика. Задаёте тему, система набирает людей, разговаривает с каждым по видео и подстраивает следующий вопрос под предыдущий ответ, а не идёт по сценарию. Дальше складывает сотню разговоров в одну картину, где видно, что повторяется, а что было случайной репликой.

Самое интересное тут не масштаб, а упорство. Машина переспрашивает в четвёртый раз и уточняет по тому, что видит на экране у собеседника, а не только по сказанному вслух. Именно в этих доуточнениях и живёт всё, ради чего затевается качественное исследование.

Живой модератор так не может. Не потому что глупее: просто к сороковому интервью он устал, ему надоело, и он уже знает, какой вывод понесёт клиенту (мы все такие).

Кто платит. Больше 400 компаний, включая полсотни из списка Fortune 500. Совокупно компания подняла $55.8M.

Логика покупки простая: исследование, которое агентство делало месяц за большие деньги, здесь занимает несколько дней. Не потому что качественнее. Потому что за то же время можно проверить не одну гипотезу, а восемь.

Чем защищён. Тут два слоя.

Первый слабый, второй сильный. Слабый это качество разговора: догонят за год, модели у всех примерно одинаковые. Сильный это накопленная база разговоров одного бренда за несколько лет. Когда система помнит, что покупатели говорили про упаковку в прошлом январе, новое исследование становится не срезом, а продолжением. Уйти к конкуренту означает начать историю заново, а это уже стоимость переключения, а не просто привычка.

С кем толкается

• Listen Labs (около $100M привлечено) - самый капитализированный конкурент, тот же принцип ИИ-интервью. Больше денег на дистрибуцию, меньше упор на видео.
• Strella ($18M) - смешивает машинные и живые интервью в одном проекте: тридцать разговоров делает ИИ, пять главных ведёт человек. Умный компромисс, но сложнее в продаже.
• Outset - исследования на ИИ-модераторе с упором на скорость. Дешевле, площе выводы.

Плюс классические исследовательские агентства, которые до сих пор берут за проект как за квартиру и всерьёз считают, что их спасёт репутация.

Что с этим делать в России. Рынок маркетинговых исследований у нас оценивают в 20-22 млрд рублей по итогам 2024 года, рост около 15%. На фоне рекламных бюджетов это копейки, и именно поэтому ниша интересна: она недоинвестирована, а бюджеты на неё уже заложены.

Копировать целиком не стоит. Копировать стоит формат «исследование за 48 часов» и продавать его не исследователям, а продакт-менеджерам, у которых спринт заканчивается в пятницу. Ценник 90-150 тысяч рублей за проект против 600 тысяч у агентства. Себестоимость это вознаграждение респондентам плюс токены, то есть тысяч тридцать. Дальше вопрос только в том, сколько проектов один человек может вести параллельно.

Отдельная и, по ощущениям, более жирная ниша: интервью с уволившимися сотрудниками. Живому эйчару люди на выходе не говорят правду никогда, а машине говорят.

Где проходит линия фронта. Агентство продаёт проект и живёт на почасовой ставке. Перейти на поток оно не может: поток обнуляет стоимость часа, на которой построена вся его экономика. Отсюда и берётся окно. Плюс покупатель другой: не исследователь с мандатом, а продакт, у которого спринт кончается в пятницу и восемь гипотез на руках.

Что нужно, чтобы повторить. Ни строчки своего кода. Респонденты через панель или базу клиента, разговор через видеосервис и голосового агента на модели по API, расшифровка облачной распознавалкой, сведение выводов моделью с обязательной ручной проверкой каждого пункта, выдача в общей заметке с цитатами и ссылками на записи. Двадцать два дня до первого платного проекта.

Трое, и главный тут не инженер. Исследователь-методолог отвечает за то, что выводы не мусор, инженер связывает сервисы, рекрутёр доводит респондентов до разговора. Если методолога нет, вы продаёте красиво оформленный шум.

Продавать надо туда, где горит дедлайн, а не туда, где есть мандат на исследования. Продуктовые команды в вебе и финтехе, работающие спринтами, бюджет у продакта, а не у закупок. Четыреста команд по стране, и это в десять раз больше, чем нужно для старта.

Антитренд. Дешёвое интервью делают постоянно, а постоянное перестают читать. Тут включается закон Гудхарта: когда показатель становится целью, он перестаёт быть хорошим показателем. Компания получает бесконечный поток «инсайтов», которые уже никто не читает, потому что читать сто отчётов в квартал невозможно.

Дальше происходит смешное. Через год-два у корпораций появится запрос на человека, который придёт и скажет: вот из этих трёхсот выводов важны три, остальные выбросьте. Профессия называется старомодно, стратег. Ставка за такую работу вырастет ровно потому, что данных стало слишком много. Чем больше исследований делает машина, тем дороже стоит человек, умеющий их не делать.

Правда, никакой перегрузки может и не случиться, потому что компании, которые не читали один отчёт в квартал, не будут читать и сто. Ничего не изменится, просто теперь их будут не читать быстрее.

Точка невозврата. День, когда выяснится, что машине врут ровно так же, как человеку. От всей конструкции останется дешёвый кол-центр.