Watched - онлайн-платформа с использованием моделей искусственного интеллекта для проведения удаленных исследований реакций зрителей на видео-контент.
Watched предоставляет компаниям, занимающимся созданием и дистрибуцией контента, инструмент оценки эффективности и принятия решения в процессе создания либо приобретения продукта.
Поточний стан
Сейчас мы уже имеем рабочий MVP, который был протестирован для решения бизнес-задач наших потенциальных клиентов, в отношении которого мы получили положительные отзывы. Мы также разработали и протестировали API, позволяющий интегрировать наши модели распознавания в другие программные продукты.
Для полноценного выпуска продукта нам необходимо завершить реализацию нескольких модулей связанных с наполнением функциональности системы, улучшить точность распознавания наших моделей, интегрировать платежную систему. Мы планируем потратить на это 4 месяца. Осенью 2020 планируется первый полноценный выпуск нашего продукта на рынок. К этому времени мы планируем продолжать работу с текущими клиентами и привлекать новых.
Ринок
Глобальный рынок - это рынок услуг, связанных с исследованиями и анализом поведения потребителей (качественные и количественные рыночные исследования, нейро-маркетинговые исследования и т.д.).
Целевой сегмент глобального рынка - это программные продукты, предоставляющие услуги по распознаванию и интерпретации реакций потребителей (Emotion Detection & Recognition).
Прогнозируется, что глобальный размер рынка распознавания эмоций возрастет с 21,6 млрд. долл. США в 2019 г. до 56,0 млрд. долл. США в 2024 с годовым темпом роста (CAGR) 21%. (Источник Markets & Markets).
Мы сфокусированы на самом сегменте "оценка потребительского опыта" (более 30% целевого рынка).
Проблема або Можливість
На данный момент у клиентов, которые занимаются созданием или дистрибуцией видео-контента (стриминговые платформы, видео продакшены, агрегаторы видео-контента, телеканалы) не имеют инструмента оценки эффективности контента. Решения принимаются субъективно и интуитивно. Существующие методы анализа не используются по причине дороговизны и высокой сложности в проведении.
У клиентов отсутствует инструмент просчета маржинальности продукта за счет просмотра контента и рекламы.
Рішення (Продукт або Послуга)
Мы работаем над созданием нового стандарта маркетинговых исследований. Компании по производству контента, услуг и продуктов все больше нуждаются в понимании эмоциональной связи продукта и потребителя.
В условиях повседневной диджитализации, развития алгоритмов компьютерного зрения и нейро-маркетинга мы создаем платформу, которая предоставляет производителю качественный анализ реакции своей целевой аудитории.
В процессе просмотра контента вебкамера на устройстве (ноутбук, телефон, планшет, smartTV) сканирует выражение лица и положение тела участника фокус-группы и с помощью моделей искусственного интеллекта определяет его реакцию. Все изменения реакций фиксируются с привязкой к определенным моментам видео.
На основе разработанной методологии система определяет следующие параметры: эмоциональное вовлечение, внимание, интерес, соответствие ожидаемым реакциям и многие другие.
В отличие от классической фокус-группы, виртуальная фокус-группа дает участникам возможность просматривать контент в удобное время и в любом месте на любом устройстве.
Конкуренти
Мы конкурентов в области распознавания эмоций и разработчиков программного забезепечення для проведения макретинговой исследований:
На данный момент наиболее активными компаниями на рынке есть Affectiva и Realeyes. Affectiva имеет достаточно хорошие показатели точности распознавания эмоций, но предоставляет исключительно API. Realeyes позволяет провести отдаленные исследования, но имеет ряд ощутимых недостатков из функциональных возможностей и качества анализа результатов.
Переваги або дифференциатори
Проведя детальный анализ конкурентов мы видим концептуальную преимущество:
• в подходе к разработке функциональности продукта;
• организации проведения удаленных исследований;
• исследовательской работы в направлениях тренировки собственных моделей распознавания и разработки методологии анализа реакции зрителей во время просмотра видеоконтента различной продолжительности для углубленного определения реакций и состояния зрителей.
Фінанси
Сейчас мы строим нашу монетизацию по модели SaaS ("software-as-a-service»).
Клиенту доступны декулькы тарифных планов на выбор ("demo" (бесплатный), "small», «medium», «big", "extra"), которые отличаются длительностью доступной мощности для анализа эмоций зрителя при просмотре контента (соответственно, 90 минут, 500 минут, 1,000 минут, 5,000 минут и 10,000 минут).
Мы готовы предоставить больше информации в процессе индивидуального общения
Бізнес-модель
Так как наш продукт направлен на B2B сегмент, наши основные каналы - следующие:
• Лидогенерации / прямые продажи пула потенциальных клиентов из базы, которую мы создаем и постоянно обновляет по компаниям-представителями целевых сегментов
• Публикации в профильных украинских и зарубежных медиа (в зависимости от этапа рыночной экспансии)
• Членство в профильных ассоциациях (рыночные и потребительские исследования, нейро-маркетинг, поведенческая экономика, искусственный интеллект и компьютерное зрение)
• контентного продвижения за счет построения экспертного бренда в профильных средах (колонка в профильных СМИ, участие в профильных конференциях и т.д.)
Цільове призначення інвестицій
Мы находимся на Seed раунде и привлекаем $300,000 на следующие 12 месяцев для разработки программного обеспечения, исследовательской работы и продаж с выходом на рынок США и Европы
Пропозиція інвестору
Мы готовы обсуждать условия инвестирования в проект.
Для привлечения клиентов необходимо качественно настроить отдел продаж. Техническая реализация сопровождается минимальными рисками, поскольку мы владеем техничекой экспертизой.
Проходження Інкубаційних/Акселераційних програм
AWS Activate
Nvidia Inception
Перемоги в Конкурсах і інші нагороди
Июнь 2019 2 место на Битве Стартапов Киев
2019 EMERGE (полуфинал битвы стартапов)
2019 IT Arena Сonference (полуфинал битвы стартапов)
2020 EMERGE (полуфинал битвы стартапов)
