Читай там, где удобно!

Стартапы

5 простых стартапов в 2018 году

Вам не нужно ничего изобретать, нужно лишь делать то, что мы уже создаем, только лучше.

Олег Неключев

Опубликовано

startup, 2018,
Автор статьи - Jeff Barrett, inc.com

2017 год уже подходит к концу, а значит, пришло время подумать о том, что будет дальше. Amazon, Google, Facebook и Apple занимают лидирующие позиции, но в 2018 году есть миллионы стартапов и компаний, которые готовы предложить больше.

Главное, что я узнал при составлении этого списка — сейчас нет ни одной индустрии роста. Каждая отрасль открыта для претендента, чтобы войти, ухватить кусочек пирога и занять место на рынке. Не каждый стартап будет бизнесом в миллиард долларов, но зарабатывать приличные деньги сегодня может практически каждый. При должном желании, разумеется.

Так что имейте ввиду, что делают другие, если хотите вступить в игру в году грядущем. Не нужно менять мир, чтобы стать успешным, нужно изменить то, что люди часто используют, или создать то, что им действительно нужно и о чем они никогда не подозревали.

Этот список из 8 стартапов упростит повседневную жизнь обывателя. Потому что лучшие новые предприятия в следующем году и, возможно, за его пределами будут сосредоточены на упрощении жизни людей. Все они являются доказательством того, что вам не нужно изобретать что-то совершенно новое, вам просто нужно сделать то, что мы уже делаем, только лучше.

Есть тысячи растущих стартапов, которые можно выделить в каждом году. Почему эти восемь? Сильные инвестиции, хорошая траектория роста, но, самое главное, они создали что-то, о чем другие, возможно, подумали, как о конкурентной среде. Эй, но нужно ведь сохранять немного бесстрашия?

1. «Airbnb для гурманов»

Foodietrip

«Foodietrip» теперь работает в 70 городах мира, постепенно и стабильно развивая свою сеть кулинарных впечатлений. Сайт компании предлагает посетителям туры с хозяевами для дегустации, домашней еды и пешеходные экскурсии по бакалеям. Недавняя экскурсия, прошедшая во Флашинге, Нью-Йорк, раскрыла секреты китайской кухни в одном из самых знаковых кварталов города.

2. COSIGN

COSIGN

Удобное приложение, которое делает рекламные ролики в социальных сетях. Его программное обеспечение позволяет вам нажимать на одежду и другие предметы на фотографии друга на Instagram, Facebook или Pinterest и видеть короткий список мест, где можно купить подобные, от Bloomingdale’s до Yoox. Приложение платит вам комиссионные, когда кто-то покупает ваш фид в социальных сетях.

3. Uptake

uptake

Начатый соучредителем Groupon Брэдом Кейуэллом, Uptake уже собрал 146 миллионов долларов. Это больше, чем аналитика и прогнозирующее программное обеспечение. Они ориентированы на безопасность лазеров и позволяют транспортным, производственным и строительным отраслям повысить эффективность работы с данными. Caterpillar уже является сторонником, растет Uptake на космических скоростях.

4. Пиндроп

pindrop

Post Equifax, каждый может или должен заботиться о конфиденциальности своей личности. Pindrop теперь используется в 3 из 4 крупных банках для выявления и нейтрализации телефонных звонков, которые намереваются похитить данные. Номер телефона, или, например, веб-сайт, может быть помечен, и вы получите уведомление о том, что он может быть мошенническим.

5. Bellhops

bellhops

Начатый в Чаттануге, штат Теннесси, Bellhops теперь находится в более чем 50 городах планеты. Концепция проста. Студенты местных колледжей помогают с переездом ваших вещей. Это не ново, но существует одна фишка. Bellhops использует алгоритмы, чтобы определить, как сделать переезд более эффективным и доступным. Все осуществляется онлайн с момента заказа, также можно выбрать желаемый тип перемещения.

Advertisement
Комментировать

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Разбор

Что такое TikTok и почему он перевернул рынок соцсетей?

В долине все сейчас просто трясутся от упоминания TikTok. Потенциально эта штука может серьезно покусать Facebook, Instagram, Snapchat и YouTube

Радик Гареев

Опубликовано

разбор, оциальные сети, тренды, tiktok

Возможно, многие из вас даже не слышали о новой соцсети под названием TikTok и о том, что она купила соцсеть Musical.ly и объединилась c ней. Тем не менее, через год об этом будут говорить все. Так что, предлагаю вам быть в курсе одними из первых.

Почему стоит обратить внимание на TikTok?

Во-первых, это соцсеть, которая была запущена совсем недавно – в 2016 году. При этом ее приложения для iOS и Android в октябре обогнали по количеству скачиваний в США таких гигантов, как Facebook, Instagram, YouTube и Snapchat. В России приложение TikTok вышло в топ-5, как в Google Play, так и в App Store.

Про что вообще эта соцсеть?

Если совсем упрощенно, там вы можете выкладывать свои короткие видео под музыку, наподобие Coub’ов и Vine’ов, еще можно делать трансляции как в Periscope или Instagram, ну и конечно чатиться. Набор крайне простой, ориентирован в первую очередь на подростковую аудиторию и пользуется у нее бешеной популярностью. В прошлом году для ускорения темпов роста своей аудитории они купили сервис Musical.ly и перенесли его пользователей к себе. Musical.ly был аналогичным сервисом, только делал акцент на чем-то вроде соцсети для караоке, где подростки пели песенки под музыку и выкладывали это на всеобщее обозрение. В приложении было много готовых музыкальных отрывков из фильмов и песен.

Что там за контент?

Суть контента TikTok и Musical.ly очень хорошо показана на мемах из этой статьи. Для его описания хорошо подойдут теги “аутизм”, “паноптикум”, “безумие”, “IQ ниже плинтуса”. Собственно по этой причине приложение снискало популярность у тинейджеров и подростков. Поскольку тинейджеры – это люди с еще не сформировавшейся до конца психикой и мозгом,то звериные/первобытные мотивы ритуальных плясок под музыку у костра привлекают их гораздо больше, чем взрослых.

Почему TikTok будоражит рынок социальных сетей?

На фоне того, что американские IT-гиганты Facebook, Twitter, Snapchat в этом году либо не наращивают, либо даже теряют свою аудиторию, TikTok выглядит настоящим прорывом. Сейчас из американских сервисов растет только Instagram, да и то за счет того, что просто откусывает кусок все у того же летящего в пропасть Snapchat’a. А вот TikTok растет очень быстро, и самое главное прирастает как раз за счет тинейджеров. Прирост аудитории тинейджеров является очень важной метрикой для любой соцсети. Поскольку они являются самой активной аудиторией, больше всех времени проводят внутри сервиса и генерируют больше всех контента. Считается, что если вы смогли покорить тинейджеров, то затем к вам подтянутся подростки и молодежь. Далее на этой базе, доработав функционал соцсети, вы сможете уже перетянуть к себе и взрослую аудиторию.

Поэтому в долине все сейчас просто трясутся от упоминания TikTok. Потенциально эта штука может серьезно покусать Facebook, Instagram, Snapchat и YouTube.

Что самое крутое в истории TikTok?

Самое крутое здесь то, что этот проект полностью китайский – сделанный на китайские деньги и контролируемый китайцами. Это первый случай, когда крупный китайский бизнес вырвался за пределы великого файрвола и по факту уже частично захватил рынок США, Европы и России. А самое главное, посмотрите на скорость, с которой они выросли. Всего за 2 года! Они лидеры в Китае, и уже почти лидеры в США и Европе.

Китайские деньги и технологии становятся очень опасными. С такими темпами, через 5 лет все программные продукты, которыми мы будем с вами пользоваться, будут сделаны в Китае: китайскими инженерами, на китайские деньги, и Китай будет получать с этого прибыль и налоговые отчисления.

Источник

Продолжить чтение

Разбор

Почему стартапам нужно перестать идеализировать провалы и начать фокусироваться на работе

Продолжаем вчерашнюю тему стартапов. Рассказываем о том, почему позитивное отношение к провалам и неудачам в стартап-среде – в корне неправильный подход

Радик Гареев

Опубликовано

разбор, стартап, бизнес, неудача,

Занятные вещи происходят в мире стартапов: сначала мы учились принимать провалы как часть творческого процесса, но теперь же мы на всех парах мчимся к идеализированию неудач и даже считаем, что их нужно совершать. Кажется, что разговоры о провалах становятся не только модными, но и помогают бизнесу.

Но вот в чем дело.

А). Неудачи – отстой. Я еще не встречал ни одного человека, который бы наслаждался провалами (и предпочитал бы их успеху).

Б). Из них не извлекаешь так уж много пользы. И, однозначно, не учишься на ошибках других. Существует десяток способов решить определенную задачу и миллион возможностей провалиться. Разбирая, почему один из методов не сработал, вы исключаете лишь одну возможность из миллиона. Легче пойти кратчайшим путем и разобрать то, что сработало.

В). Причины провалов часто глубоко личные. Как провал, так и успех, зависят от вашей личной ситуации, вашего окружения и миллиарда других факторов. Невыносимо сложно сделать какой-то общий вывод.

Вместо того чтобы зациклиться на, прежде всего, чужих неудачах, я бы посоветовал вам сосредоточиться на вещах, которые сработали. Направьте свою энергию на тщательное изучение основополагающих факторов и базовых принципов, которые приводят к успеху, и определите, как лично вы можете задействовать эти уроки. Примите все как есть: провал – это необходимое зло.

Не бойтесь потерпеть неудачу, но приложите все силы, чтобы свести к минимуму возможность провала (ничего хорошего не случится, если вы направляете свой стартап прямиком в пропасть).

Почему «косячь быстро, косячь и дальше», а не «разберись, как это работает, и продолжай в том же духе»?

Конечно, это означает, что первым делом надо следить за своим собственным проектом. Но можно многому научиться и из историй успеха других. В 2015 году Билл Гросс, основатель Idea Lab, выступил на сцене TED с речью, озаглавленной «Одна из главных причин успеха стартапов».

Проанализировав сотни компаний, как своих, так и чужих, он обнаружил ведущий фактор – выбор времени.

По собственному опыту, не могу не согласиться. С некоторыми оговорками.

Для начала вам нужно создать что-то, что будет решать настоящую проблему. Звучит банально, но слишком многие компании не решают проблемы покупателей и не приносят ценности своим пользователям.

Во-вторых, вам необходимо решить проблему настолько серьезную, чтобы ее решение было финансово жизнеспособным. Этот пункт идет рука об руку с предыдущим, однако иногда основатели пытаются разрешить насущные, но настолько мелкие или незначительные проблемы, что они не могут поддерживать ведение бизнеса.

В-третьих, само собой разумеется, реализация, и реализация хорошая.

Как только соблюдаются все эти условия, важнейшим становится выбор времени. Я видел слишком много компаний, которые начали слишком рано (обычная проблема для современной технической отрасли) и еще больше тех, кто начал слишком поздно (например, запустив очередную социальную сеть годами позже создания Facebook).

К сожалению, подгадать верный момент практически невозможно. Зачастую лучшее, что вы можете сделать, это взглянуть на технологию, которую вы используете, и предсказать развитие отношения цена/производительность, установив точку, когда это отношение достигает показателя «достаточно хорошо». В то же время наблюдайте за поведением и предпочтениями покупателей, чтобы понять, где пересекаются их запросы и ваша технология.

Одно известно точно – никогда не недооценивайте выбор времени, это главный фактор успеха (или провала).

Неважно, выявляете ли вы верную проблему, верный момент или верную реализацию, направляйте всю свою энергию на то, что действительно работает, и не будьте одержимы неудачами во имя самих неудач.

Источник

Продолжить чтение

Разбор

Как использовать машинное обучение в работе вашего стартапа

Статья о машинном обучении и аспектах его использования в стартапах и инновационных продуктах. Рассматриваем несколько подходов и говорим о том, чему необходимо уделять особое внимание

Олег Неключев

Опубликовано

машинное обучение, стартап, продукт, инновация,

Существует заблуждение, что работать с машинным обучением могут только гении математики. На самом же деле большинство приложений, завязанных на машинном обучении, – это простые в освоении, хорошо протестированные и готовые алгоритмы.

Для многих разработчиков, а особенно тех, кто работает в стартапах, настоящее испытание кроется в работе с данными. Справиться с ним можно только благодаря грамотному подходу к разработке продукта с точки зрения пользовательского опыта.

Нужно ли вам машинное обучение на самом деле?

Машинное обучение может сделать любой хороший продукт еще лучше: более вовлекающим, более отзывчивым и более эффективным. Но перед тем как подступиться к машинному обучению, подумайте о том, какие алгоритмы подходят вашему продукту.

машинное обучение, стартап, продукт, инновация,

Начните тестирование обучающего аспекта с людьми, перед тем, как перейти к компьютерам. Это даст вам лучшее понимание того, насколько будет хорош результат. Тестирование машинного обучения также даст понять, где нужно участие человека, а где возьмут верх компьютеры.

Часто золотая середина продукта находится где-то между человеческим участием и автоматизированным машинным обучением. Либо человек начинает помогать алгоритму, когда тот не может справиться, либо компьютер помогает человеку масштабировать работу. Например, в Clara Labs дифференцировали обязанности работы ассистента по расписанию, благодаря пониманию того, какие задачи подходят для алгоритмов, а где необходима помощь человека.

Как только вы определитесь с тем, какие преимущества от машинного обучения получит ваш продукт и как его правильно использовать, вам предстоит решить проблему маркировки данных.

Маркировка данных

Без высококачественных, маркированных и подготовленных данных, точность машинного обучения снижается. Маркировка обеспечивает предсказание, классификацию и анализ данных с большой точностью.

Ручная маркировка данных — неблагодарная, относительно низкоуровневая работа. Лучшие продукты, завязанные на машинном обучении, находят способы интегрировать маркировку в общую картину приложения.

Придание ценности меткам?

Для огромного количества меток, необходимых для тренировки алгоритма, ручная маркировка часто занимает слишком много времени. Вместо этого хорошо спроектированные и продуманные приложения используют пользователей в процессе маркировки. Цель заключается в том, чтобы взять задачу, с которой люди хорошо справляются, передать все знания приложениям и позволить компьютерам этим заниматься.

Возьмем к примеру reCAPTCHA — бесплатный сервис от Google, помогающий защитить сайты от спама. Пользователь должен определить, что находится на картинках, чтобы доказать, что он не бот. В то же время reCAPTCHA тренирует алгоритмы, чтобы распознавать объекты из реального мира. Изображения сами по себе являются обучаемыми данными, а когда пользователи определяют объекты на них, данные получают необходимые метки.

машинное обучение, стартап, продукт, инновация,

Здесь есть и свои проблемы. Маркировка не может быть бесконечным способом для работы. Если задача, которую вы используете для обучения данных, не несет ценности или не интересна людям, то люди не будут пользоваться вашими услугами и принимать участие в обучении данных. Даже reCAPTCHA со своим ясным и понятным смыслом обезопасить сайты действует пользователям на нервы — проблема, с которой Google пытается справляться.

Если пользователи отмечают ваши данные, то сам процесс маркировки должен быть понятным и приносить моментальную ценность. Говоря в общем, существует два вида ценностей. В первом, действие является ценным само по себе. Например, когда мы хотим отметить людей на фотографии в Facebook потому, что это позволит нашим друзьям и родным понять, что они есть на каких-то фотографиях. Благодаря этим меткам Facebook начинает различать лица людей, что облегчит поиск лиц на фотографиях в будущем. Несмотря на то, что распознавание лица вашего друга может потребовать от алгоритма Facebook какое-то время для обучения, этот процесс маркировки является сам по себе ценным.

Второй же вид ценностей исходит из моментального влияния. Netflix просит пользователей оценить фильмы и обещает, что это поможет усовершенствовать дальнейшие рекомендации. Чтобы доказать это, Netflix моментально показывает вам новые рекомендации основанные на том, какую оценку вы только что поставили.

Другим подходом является превращение процесса маркировки в игру. Foursquare успешно позволяла пользователям поделиться своим местоположением с помощью чек-инов. Пользователи обеспечивали маркировку локаций, соревнуюсь за различные звания и награды внутри приложения.

Хотя привязка процесса маркировки к получению ценности и пользы и является эффективным способом привлечения пользователей к обучению данных, существуют и стратегии, которые не требуют активного вовлечения пользователей.

Извлечение выгоды из настроения

Одним из способов привлечения пользователей к активной маркировке данных является изучение их настроения. Плюсы такого подхода в том, что пользователю не нужно принимать активное участие в процессе маркировки. Это исключает множество проблем, которые могут негативно повлиять на пользовательский опыт.

Amazon, например, изучает покупки своих пользователей и на основе этого предлагает продукты и акции.

Обучение без учителей

В ближайшем будущем пользователи станут не так важны в процессе тренировки данных. Симуляции создают наполненное окружение и являются отличным способом для маркировки данных. Шахматы, Go и Pong — те игры, которые легко симулировать, что позволяет создавать тысячи и даже сотни тысяч возможных сценариев развития событий.

Разработчик беспилотных автомобилей Waymo использует виртуальное окружение, основанное на реальных локациях, для обучения автомобилей работе в реальном мире. Такие компании и выполняют необходимую маркировку без участия человека.

Пользовательский опыт превыше всего

Машинное обучение может помочь в создании более невероятных и отзывчивых продуктов. Пользователи не будут делиться данными и тренировать ваши алгоритмы, если не увидят в этом пользы. Неважно, принимает пользователь в маркировке ваших данных прямое, косвенное участие или не участвует вовсе — пользовательский опыт стоит превыше всего.

В случае со стартапами это требует совершенно другого уровня дизайнерского мышления. Мало того, что продукт сам по себе должен быть хорошим, участие пользователей в работе машинного обучения, сбора данных и процессе тренировки должно быть захватывающим. Но именно такие задачи и трудности движут творчеством и креативом.

Источник

Продолжить чтение

Популярное