«Мэтчим не тела, а души» с дейтинг-сервисом на базе ИИ

В 2019 году я запустил свой первый стартап и первое в России корпоративное дейтинг-приложение.

В то время я работал руководителем команды из 10 дата-инженеров и дата-сайентистов в Сбере. Все участники команды были одинокими парнями от 22 до 26 лет.

За обедом коллеги часто делились историями о своих свиданиях в тиндере. Один из них потратил около 30 тыс. рублей в месяц за несколько свиданий, которые не привели к долгосрочным отношениям.

Как специалисты по данным, мы не могли не подумать о том, что это происходит в том числе потому, что дейтингу как коммерческому продукту совершенно невыгодно устраивать эффективные метчи, приводящие к удалению приложения. Наоборот, его задача — максимально растить возвращаемость и конверсии в платные подписки.

Поскольку в тот момент команда работала над задачами Стратегического блока, связанными с оптимизацией процессов компании, у нас был большой массив данных о сотрудниках. В обезличенном виде, конечно: психотип, образование, на что они тратят деньги, какие рабочие задачи выполняют, о чем пишут рабочие письма, когда приходят и уходят из офиса, и много чего еще.

Я решил использовать эти данные для того, чтобы создать некоммерческий внутренний дейтинг и мэтчить, образно выражаясь, не тела, а души — не для извлечения прибыли, а для того, чтобы пользователь в итоге удалил приложение, найдя свою пару. С этой идеей я пошел в бизнес-акселератор от Сбера. В акселераторе я три месяца занимался исследованием проблемы, рынка и созданием MVP (минимального продукта) под кураторством опытного ментора. В процессе работы я узнал много интересного: например, что в России более 40% одиноких людей, в Японии и Великобритании существуют министры по одиночеству, а так же что треть офисных романов заканчиваются созданием семьи.

В итоге я разработал ансамбль из рекомендательных алгоритмов на базе имеющихся данных о сотрудниках, который помогал максимизировать вероятность нахождения лучшей пары среди коллег. Мне помогли сделать мобильное приложение и мы запустили бета-тест дейтинг-сервиса. Пользователи получали 10 лайков в день, чтобы процесс смахивания был более осознанным, а не превращался в бесконечный скроллинг. Кроме того, прежде чем принять решение о лайке, пользователю необходимо было пролистать всю анкету потенциального партнера.

В результате один из участников нашей команды нашел свою пару в первый же день бета-теста, их отношения продлились несколько лет. Остальные участники команды также нашли свои пары. Мы победили в бизнес-акселераторе Сбера и решили масштабировать сервис на всю Россию (к чему я был не совсем готов).

Официальный релиз SberDating для сотрудников состоялся 14 февраля 2020-го года. В день запуска к нам пришло более 6000 пользователей, и со временем их количество начало расти. Сервис существовал до 2021 года, пока я работал в Сбере и поддерживал его на добровольных началах. На протяжении пяти лет после запуска бета-теста мне не переставали писать люди, которые выражали благодарность за то, что с помощью нашего сервиса нашли свои пары, а некоторые даже вступили в брак.

При масштабировании на Россию я встретил две проблемы:
— отсутствие обогащенных данных по пользователям, которые не работают в Сбере;
— не получилось создать сходимую финансовую модель в условиях, когда пользователи быстро находят себе пару и удаляют приложение.

Превращать эту историю в еще один обычный дейтинг не хотелось, но мне понравилось делать стартапы, приносящие пользу. В Сбере это делать было сложно, а для самостоятельного плавания на тот момент мне не хватало навыков в области создания устойчивых бизнес-моделей и маркетинга. Поэтому я ушел из Сбера набираться опыта в ИИ-стартапах в роли технического директора венчурной студии.

Сейчас я чувствую себя готовым выводить на международный рынок классные ИИ-продукты, которые будут полезны многим людям.

#кейсы