Listen Labs, стартап, специализирующийся на клиентских интервью с использованием искусственного интеллекта, привлёк $69 миллионов в раунде финансирования серии B, оценив компанию в $500 миллионов. Инвестиции возглавила Ribbit Capital при участии Evantic и существующих инвесторов. Этот успех последовал за вирусной кампанией по найму, которая подчеркнула нестандартный подход компании к привлечению талантов и её быстрый рост. Всего за девять месяцев Listen Labs увеличил годовую выручку в 15 раз и провёл более миллиона интервью, управляемых ИИ, нарушив устоявшийся рынок в $140 миллиардов, который традиционно доминируют медленные, дорогие и часто мошеннические методы.
Проблема Традиционных Исследований Рынка
На протяжении десятилетий компании полагались на два основных метода исследований: масштабные статистические опросы и углублённые, но ограниченные, личные интервью. Опросы предлагают точность, но упускают важные нюансы, в то время как индивидуальные интервью обеспечивают глубину, но не масштабируются эффективно. Listen Labs решает эту проблему, автоматизируя процесс качественных исследований, предоставляя действенные идеи за часы вместо недель. Основатель Альфред Вальфорсс объясняет, что традиционные опросы «дают ложную точность», а масштабирование личных интервью просто нереально.
Как Работает Listen Labs
Платформа работает в четыре этапа: во-первых, пользователи создают исследование с помощью ИИ. Во-вторых, Listen привлекает участников из своей глобальной сети в 30 миллионов человек. В-третьих, ИИ-модератор проводит углублённые видеоинтервью с открытыми вопросами. И, наконец, результаты оформляются в отчёты, готовые для руководства, включая ключевые темы, нарезки лучших моментов и слайд-деки. Этот подход опирается на честные, незаскриптованные беседы, в отличие от вынужденного выбора в опросах с множественным выбором. Компания также решает грязный секрет отрасли: распространённое мошенничество.
Борьба с Мошенничеством в Исследованиях Рынка
Listen Labs обнаружил повсеместное обман в отрасли, когда некоторые компании намеренно предоставляли фальшивых участников. Чтобы бороться с этим, они разработали «защитный барьер», который перекрёстно проверяет профили LinkedIn с видеоответами, проверяет согласованность и выявляет подозрительные закономерности. Результатом является более правдивая обратная связь: по словам одного клиента, Emeritus, Listen Labs сократил количество мошеннических ответов с 20% почти до нуля.
Первые Пользователи и Реальное Влияние
Крупные компании, такие как Microsoft, Sweetgreen и Chubbies, уже используют Listen Labs для ускорения разработки продуктов. Microsoft сократил время исследований с четырёх–шести недель до всего нескольких дней, собрав истории пользователей для своего 50-летия всего за один день. Simple Modern, компания по производству посуды для напитков, протестировала новую концепцию продукта за 2,5 часа с участием 120 человек. Даже Chubbies, бренд одежды, увеличил участие молодёжи в исследованиях в 24 раза, преодолев барьеры в планировании.
Парадокс Джевронса и Будущий Рост
Вальфорсс считает, что подход, основанный на ИИ, не только заменяет существующие расходы, но и создаёт новый спрос. Это соответствует парадоксу Джевронса, когда повышение эффективности приводит к увеличению общего потребления. Поскольку исследования становятся дешевле, компании будут проводить их чаще, расширяя рынок за пределы его нынешних границ. В планах Listen Labs — автоматизированное моделирование клиентов и принятие решений, хотя Вальфорсс признаёт этические последствия и обещает надёжные механизмы защиты.
Будущее Разработки Продуктов
Конечная цель Listen Labs — создать непрерывный цикл обратной связи, где код пишется, пользователи опрашиваются, а продукты итеративно улучшаются почти автономно. Это видение основано на мантре Y Combinator «пиши код, говори с пользователями», но с ИИ, автоматизирующим часть «говори». Вальфорсс подчёркивает качество, а не демо, ссылаясь на то, что 95% пилотных проектов ИИ не доходят до производства.
В конечном счёте, Listen Labs представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как компании понимают своих клиентов. Автоматизируя самую ценную часть исследований — честные, углублённые беседы — компания не только нарушает огромный рынок, но и открывает новые возможности для разработки продуктов и вовлечения клиентов.
