Александр Горный - Стартап. Как начать с нуля и изменить мир

https://www.shiftgig.com/

Плох солдат, который не мечтает стать генералом, плох маркетплейс, который не хочет зарабатывать полную маржу услуги. Создатели французского Qapa решили: давайте сделаем свой французский HeadHunter, но будем брать не сотни евро за объявление, как принято среди сайтов, а 15 % годовой зарплаты за наем, как принято среди агентств.

Как такую стоимость объяснить организации-плательщику? Основным своим отличием Qapa видит гениальную, основанную на Big Data систему подбора подходящих кандидатов. Вам не нужно вбивать в фильтры поиска «Москва, Python, до 150 000, 3 года опыта» и кого-то искать, а система сама подберет тех, кто по наибольшему числу параметров (город, специальность, зарплата и опыт, например) совпадает с вакансией. И конечно, мобильное приложение, пуши, уведомления… Сказочное предложение за всего лишь десятикратную цену, правда? Но, как ни удивительно, рынок его не оценил.

В результате Qapa была вынуждена свалиться в стандартные маркетплейсовые игры. У рекрутеров появились хитрые тарифные планы по доступу к контактам найденных кандидатов с разными скидками за опт, но без всяких 15 % где бы то ни было. Или купить себе премиум-профиль может кандидат, тогда контакт с ним бесплатен для любого. До платного подъема резюме и вакансий вроде бы дело не дошло, но зато на сайте стоит Google AdSense, активно рекламирует прямых конкурентов – лучше бы, кажется, подъем реализовали.

Но в голове-то по-прежнему 15 %… И тут Qapa придумывает себе нишу, где это реально. Временные работы! Если секретарь заболел и на три дня нужна подмена, то долю от этих трех дней заплатить совершенно не жалко. А с другой стороны, если этот подменный секретарь через сайт одну неделю каждый месяц на протяжении пары лет в разных компаниях работать будет, то суммарная выручка ведь о-го-го!

С потенциальными временными сотрудниками Qapa заключает свой контракт, чем избавляет конечных работодателей от бумажной работы, но всё остальное остается как в классическом найме. Рекрутер сам выбирает нужного работника, сам договаривается об условиях и цене, после чего они жмут друг другу руки через сайт, Qapa выставляет счет компании и платит сотруднику. В некоторых случаях это может быть очень быстро – среди презентационных историй успеха есть официант, который вышел на работу через 38 минут после публикации объявления. Потенциального обмана и риска, что работодатель и работник договорятся напрямую, тут нет: на одном контракте стоимость посредника слишком мала, чтобы ее воровать, а если компания будет делать так систематически, то это трудно не заметить.

Какое-то время на сайте были активно представлены обе модели – и классическая доска объявлений нормальной работы, и онлайн-агентство по сменной, но инвестиции (11 миллионов евро) в начале 2017-го были получены именно под вторую. В итоге трансформация произошла, в 2018-м о сайте поиска работы уже ничто не напоминает.

https://www.qapa.fr/

Kaggle – платформа для проведения конкурсов по машинному обучению и обработке данных. Большая компания публикует какие-нибудь свои данные и задачу (например, по анонимизированным данным о пользователях и их действиях надо предсказать отток), а тысячи специалистов со всего мира пытаются построить лучшую предиктивную модель. Платформа Kaggle автоматически проверяет качество предложенных моделей, применяя их к неопубликованной части исходных данных, а в назначенный день останавливает прием вариантов, и лидер превращается в победителя.

Денежную составляющую приза назначает компания – автор задачи, и это совершенно произвольная сумма: Kaggle просит «чем больше, тем лучше», но никаких формальных ограничений не дает. В декабре 2017 года закончилось рекордное соревнование: за улучшение алгоритма скрининга пассажиров американский Department of Homeland Security предлагал полтора миллиона долларов, но это совершенно нетипичная сумма. Конкурсов на сто тысяч или больше за историю сервиса было чуть больше двух десятков, а медианный размер приза – на глазок около 10 тысяч.

Экономика участников при этом выглядит примерно так: заказчик платит свои десять тысяч победителям, еще, скажем, столько же Kaggle, и столько же составляют расходы на время своих сотрудников по организации процесса – тридцать тысяч долларов, порядок стоимости двух человеко-месяцев средних датасайнсеров в Долине. За это он получает 200–300 хоть что-то сделавших команд, из которых, допустим, 10 % квалифицированы и вкладывались в работу. Итого 20–30 попыток и пропорциональное количество шансов, что, хотя бы случайно, приносит очень сильный результат, который можно использовать в своей системе, ведь права на код победителя по стандартным условиям переходят компании-заказчику – однозначный выигрыш. Участники, соответственно, в формальном проигрыше – если поделить 10 000 на 20–30 эффективных участников, то сумма выйдет не очень большая даже для специалистов из Индии. Но зато азарт, интерес, отвлечение от рабочей рутины – эмоциональный результат они точно получат. Kaggle же, кроме консалтинга для заказчика и хостинга, не делает ничего, для него каждый конкурс – сплошная выручка.