Cât costă să faci un startup de "data analytics". Ce se schimbă în acest domeniu după scandalul Cambridge Analytica

Tehnologiile din zona analizelor de date, machine learning şi inteligenţei artificiale vor deveni indispensabile, drept urmare vor fi tot mai mulţi cei care vor investi în aceste domenii, în ciuda dimensiunii pe care a luat-o scandalul Cambridge Analytica (CA). Am stat de vorbă cu un antreprenor care a creat un startup de big data pentru a afla de câti bani e nevoie pentru a pune pe picioare o firmă în acest domeniu şi la ce ar trebui să se aştepte cei care vor să investească în astfel de afaceri odată cu intrarea în vigoare a GDPR şi a schimbărilor de după povestea CA.

Alex Bordei conduce echipa de dezvoltare (100% românească) a firmei de stocare şi analiză de date Bigstep, care a reuşit să atragă în cei cinci ani de la lansarea în piaţă investiţii de circa 10 milioane de dolari.

Unui startup care ar vrea să facă un nou business în "data analytics" sau "machine learning/AI" în B2B, i-aș sugera să ia în calcul un ciclu de vânzare lung, să se asigure ca are suficienți bani până când începe să închidă deal-uri. 

Mulți oameni tehnici care intră în antreprenoriat repetă aceeaşi greşeală: toți subestimează efortul de marketing și vânzări și aproape toți cred că, dacă fac un produs fantastic și pun o pagină pe internet, acesta se va vinde singur, ceea ce este adevărat probabil doar în 0.01% din cazuri.

• Un ciclu de 6-10 luni sau mai mult de la primul contact până la primii bani este ceva normal pentru că este vorba despre acces la date, care nu se obține usor, oricât de interesant ar suna proiectul.
• Dacă ai doi oameni de vânzări în companie, unul pe tehnic și unul pe business, pentru 12 luni, este necesar un buget spre 100.000 euro doar pentru salarii, sumă pe care trebuie să o plătești înainte de a vedea vreun return on investment. 

Dacă vinzi în Uniunea Europeană/UK, costurile de deplasare (1-2 zboruri pe săptămână), cazare, diurnă, participare la întâlniri înseamnă alte zeci de mii de euro la nivel de an. Legat de promovare, trebuie găsite căi eficiente, care presupun și bugete pe măsură. Toate acestea sunt cheltuieli peste costurile de dezvoltare pe care, în general, oamenii tehnici știu să le estimeze. 

Consider că este necesar ca antreprenorii la început de drum să fie conștienți de aceste aspecte si să gestioneze eficient bugetele pe care le au.

Suntem obișnuiți să credem că în România sunt costuri mici, dar acest lucru nu mai e neaparat valabil având în vedere evoluția salariilor de la noi.

Principala provocare pentru un startup în acest domeniu ar fi, ca în orice alt domeniu, găsirea clienţilor. Din punct de vedere tehnic provocările sunt mai uşor de rezolvat pentru că există oameni foarte buni în românia pe această zonă.

Iţi trebuie bani să rezişti în piaţă pentru că ciclul de vânzare este unul foarte lung în acest domeniu. - să plăteşti echipa. Până când începi să ai venituri poate să dureze chiar şi un an.

Procesul este îndelungat pentru că de cele mai multe ori trebuie să lucrezi cu clienţi – firme mari, care se mişcă destul de greu, durează până aduni toate aprobările necesare şi convigi pe toată lumea să ia decizii.

Piața de advanced analytics și machine learning sau inteligență artificială este încă destul de pustie, mai ales pe verticale specifice și cred ca e mult loc de inovație aici – a explicat Alex Bordei, într-un interviu StartupCafe.

Povestea Bigstep

Compania fondată de Alex s-a desprins dintr-o firmă de hosting de website-uri, după ce a observat că în piaţă existau mai multe tehnologii pentru construcţia de cloud-uri. Însă, toate aveau o problemă fundamentală, deşi permiteau destul de multă flexibilitate, eliminau o parte din performanţa serverelor, drept urmare flexibilitatea trebuia sacrificată pentru performanţă.

Aşa a apărut ideea unui nou produs, care să permită şi flexibilitatea şi să dea şi performanţă: L-am prezentat CEO-ului nostru de atunci, care era şeful Hostway şi care a decis să investească 1 milion de dolari în acest produs, şi să construim o firmă separată – a mai explicat Alex Bordei.

Toată povestea a pornit de la o echipă de 2-3 oameni, dar care în următorii ani a ajuns la 70 de angajaţi şi investiţii totale 10 milioane de dolari.

Numărul angajaţilor a oscilat puţin de-a lungul timpului. Orice startup trece printr-un fel de corecţie, de ajustare, dacă depăşeşte o anumită vârstă. Exită o creştere explozivă la început. Faci tot ce poţi ca să creşti, de multe ori angajezi pe cine poți pentru că ai nevoie urgent. Problema este că, de multe ori, aparatul tău executiv este mai mare și mai puţin eficient decât ar fi necesar ca să poţi să rulezi un startup, multe startup-uri nu ajung niciodată la punctul de echilibru dintre costurile operaţionale şi veniturile de la clienţi.

Noi am ajuns, anul trecut, la aproape 100 de oameni dar veniturile noastre, deşi erau în creştere, nu ajunseseră nici pe departe în punctul în care să ne putem susţine singuri. A existat presiune din partea investitorilor să arătăm un raport mai bun între venituri şi cheltuieli şi atunci a trebuit să facem o oarecare corecţie, deşi noi la momentul respectiv nu am văzut-o cu ochi buni.

Înainte de mişcarea asta eram cam pe la 25% din cât trebuia să acoperim, acum suntem cam pe la 75%.

Startup-ul a creat un software care poate fi adaptat mai multor industrii. Analizează diferite date despre clienţii unor companii, ca apoi să ajute companiile respective să se adreseze mai bine nevoilor clienţilor, prin campanii de marketing personalizate sau produse şi servicii potrivite profilului clientului.

Pentru magazine, ne uitam, de exemplu, la datele generate de bonurile fiscale pe care le emite magazinul respectiv, pentru retail sunt în general datele de la casele de marcat. Şi facem predicţii pe datele analizate - explică specialistul.

Alţi clienţi cu care lucrăm, pe zona auto, fac predictive mentenance – adică au de la maşini date care pot prezice o anumită defecţiune. Ajută clientul din zona auto-utilaje să ducă utilajul în service înainte ca acesta să se strice şi să aducă altul în loc şi astfel recuperează foarte mult timp, care pe un şantier este foarte costisitor.

Ce se întâmplă după scandalul Cambridge Analytica. “Puterea” datelor

Începând cu această lună va intra în vigoare ordonanţa EU GDPR (General Data Protection Regulation) - cea mai strictă reglementare în materie de protecție a datelor personale introdusă vreodată de Uniunea Europeană, unul dintre obiectivele ei fiind de a întări și de a da o formă unitară modalităților de colectare a datelor online în cadrul Uniunii.

Am fost tot timpul un susţinător al GDPR-ului pentru că cred că există foarte multă putere în date, care ajunge în mâinile unor oameni care nu au autoritatea necesară să le gestioneze. Sunt mulţi care pot avea acces la astfel de date şi care nu înţeleg ce impact pot avea acestea.

GDPR-ul a venit ca o consecinţă a faptului că datele sunt din ce în ce mai des utilizate pentru alte scopuri decât pentru cele pentru care au fost ele iniţial adunate. GDPR-ul a apărut ca o consecinţă a dezvoltării big data.

Când oamenii nu ştiu ce drepturi au sau când aceste lucruri nu sunt corect reglementate există riscul apariţiei unei paranoia în societate, utilizatorii să devină de-a dreptul speriaţi de tehnologii iar acest lucru nu este de dorit, ar însemna o încetinire evoluţiei noastre din multe puncte de vedere - spune fondatorul Bigstep.

Nevoia unui cod deontologic

Doar că GDPR-ul este doar un punct de plecare în a găsi o modalitate de a proteja utilizatorii. Fundamental ar fi nevoie în această industrie de un cod deontologic.

Diferite tehnici de influenţare a consumatorilor se folosesc de multă vreme, doar că acum am ajuns într-un punct în care acestea au devenit ultraeficiente datorită tehnologiei, iar graniţa dintre influenţare şi manipulare riscă să dispară.

• Este foarte important să existe şi pentru noi o deontologie profesională. Un regulament general este mult mai bun decât legislaţiile locale, ar fi nevoie de un regulament valabil peste tot în lume.

Dacă firmele care fac analize de date spun, de la început, de ce fel de analize sunt interesate, cum vor utiliza datele respective şi care este scopul lor, utilizatorii s-ar putea să fie chiar încântaţi de faputul că acele analize i-ar putea ajuta să primească reclame la produse de care au nevoie.

Bineînţeles că vor exista şi oameni care vor spune nu, nu am nevoie de aşa ceva şi trebuie să le respectăm decizia, dar dacă comunicarea este una bună, aceştia vor fi puţini – a mai subliniat Alex Bordei.