Предыстория: лучшее делают для себя
Вы когда-нибудь пытались снять жилье в Москве? Тот еще адок.
Мой последний раз был, когда я только устроился продакт-менеджером в Яндекс. Три недели я без остановки листал сайты объявлений и группы в соцсетях, пытаясь выцепить что-то адекватное. В итоге все-таки нашел подходящий вариант, отстегнул агенту 25 тысяч, а поиски постарался забыть как страшный сон.
Спустя полтора года я захотел сделать что-то Свое. С нуля. Мечта. Вот это все.
В прошлом у меня уже была одна попытка – с друзьями делали онлайн-платформу для конкурсов в духе «Минуты славы». Запустились и даже немного подзаработали, но выстрелить не смогли. Из плюсов – я серьезно прокачался в разработке, а также понял важную для себя вещь:
Нужно делать сервис, в котором видишь себя как пользователя, а не просто гнаться за трендом
Начиная новый заход, я перебрал много идей разной степени упоротости, пока не вспомнил про свой опыт поиска квартиры. Вопроса, в какую сторону копать, больше не было.
Проблемы
Я провел интервью с десятками тех, кто искал жилье. У большинства были одни и те же хорошо знакомые мне трудности.
Первую боль, которую я хотел устранить – бесконечное блуждание по сайтам объявлений. Многие подключают email- и push-уведомления, но и с ними хватает проблем:
они приходят с задержкой, либо не приходят вообще. А хорошие варианты разбирают буквально за 10 минут;
фильтры нужно настраивать отдельно для каждого сайта/приложения;
показывается куча объявлений о сдаче одной и той же квартиры. При этом часто где-то есть заветное предложение от собственника, но его без спроса 100500 раз копируют ушлые агенты.
Я, как и большинство людей в моем окружении, активно пользуюсь Telegram. И для меня было бы идеально получать все подходящие варианты напрямую в мессенджер.
Поиск не выдал сколь-нибудь рабочего бота, который решал бы эту задачу. Оставалось только сделать его самому.
MVP: манагер дорвался покодить
Первая версия HomeBro была совсем простой – бот присылал новые объявления с ЦИАНа с парой фильтров.
Спустя месяц разработки и закрытого тестирования я рассказал о сервисе в группе по поиску жилья.
Откровенно говоря, я не ожидал, что 74% пользователей запустят поиск квартир. Для этого нужно было ответить на 4 вопроса бота, включая ручной ввод станций метро – это не пару кнопок нажать. Какая мотивация!
Но самое главное – люди начали советовать Бро друзьям и присылать донаты. Нагрянули и риелторы, причем некоторые даже предложили купить мой проект.
Люди, которым не зашло, тоже были, но появление фанатов вселило оптимизм. Я увидел, что продукт полюбили.
Да что говорить – даже эту статью мне помогли написать пользователи HomeBro. Космическое вам спасибо, друзья!
Доработки
Я начал докручивать функциональность. Чтобы сделать из Бро что-то большее, чем pet-проект, в июне прошлого года я ушел из Яндекса. После выхода первой статьи про бота, мне удалось найти партнера (а точнее он сам меня нашел). Им стал Саша Галковский, который ранее разработал бота по поиску жилья в Украине.
Сначала проект развивался исключительно на свои сбережения, но недавно мы привлекли инвестиции и наняли первых людей в команду.
Сейчас бот присылает новые объявления с 3х сайтов – ЦИАН, Авито и Яндекс.Недвижимость .
Делает это шустро – в течение минуты после публикации (ну ладно, иногда двух, но мы работаем над этим).
Одну квартиру присылает один раз. Причем, если где-то видит предложение без комиссии, то показывает именно его. Мало того что агенты копируют чужие объявления, так они еще и изменяют указанные в них данные – цену, площадь и так далее. Поэтому потребовалось сделать кластеризацию, чтобы выявлять группы объявлений с похожими параметрами. А дальше уже из них показывать те, что без комиссии, если такие существуют.
Умеет искать не только съемное жилье, но и квартиры для покупки. У арендаторов частенько встает выбор между съемом и ипотекой, и Бро рад помочь в обоих случаях.
Находит квартиры рядом с парками и вдали от крупных дорог/шоссе.
И да, в этом боте нет рекламы, и он бесплатный.
Если достали ковры на стенах, пора натравить на них нейросеть
Большинство съемщиков не готовы жить в квартире с бабушкиным ремонтом. Выявить такие – отличная задача для нейросети
Мне давно было интересно потрогать руками машинное обучение, а вот и повод нашелся. Начал с прохождения образовательного курса по нейросетям от Google. Оказалось, что не нужно тренировать сеть с нуля – гораздо лучше взять существующую классную нейросеть и дообучить ее под свою задачу.
Для определения типа ремонта я скормил сети тысячи фотографий как очень симпатичных, так и откровенно печальных квартир.
Чтобы не покупать дорогущие сервера, надо было найти решение, которое при обработке сотен тысяч изображений в день будет одновременно быстрым, качественным и экономным по железу. Поэтому взял за основу сеть MobileNetV2, которая изначально задумана для применения на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами.
Так в боте появился фильтр «не бабушкин ремонт», точность которого сейчас составляет 90%. Это еще не предел, в планах отличать фото самой квартиры от снимков улицы, подъезда и прочих объектов, которые вносят помехи в оценку ремонта.
А через месяц после запуска фильтра хайпанула статья про похожую нейросеть для просмотра ЦИАНа. Было обидно, что в фокус внимания попал не мой проект, но это стало лишним доказательством того, как у людей наболело. Ну и вывод:
Если сделал хороший продукт, не тормози с пиаром.
И проверяй спрос, проверяй спрос
Когда дневная аудитория бота приблизилась к 1000, я решил добавить в игру владельцев жилья. Арендаторам предлагалось прислать небольшой рассказ о себе со ссылкой на соцсети в обмен на спецпредложения от собственников. А хозяева получили возможность еще до знакомства узнать о заинтересованных жильцах и выбрать подходящих.
До начала работ я проверил интерес со стороны хозяев, но не опросил арендаторов. Для них это казалось очевидно полезной функцией (стоит вообще забыть слово «очевидно»). В итоге уже после запуска стало понятно, что откликнувшихся квартиросъемщиков недостаточно.
Несколько недель напряженной работы насмарку.
В качестве бонуса получил мини-исследование аудитории Бро – за время эксперимента сотни пользователей бота рассказали мне о себе. Да и сервис для владельцев жилья еще получит второй шанс, когда количество арендаторов увеличится.
Бро, а не бездушная железка
Чтобы вовлечь человека в общение, хотелось сделать бота не просто инструментом, а помощником и даже другом. Для этого у него должна была появиться какая-то индивидуальность. С этим мне помогли мои друзья. Вместе мы проработали характер и визуал бота – так родился приветливый робот с двумя глазами.
Бро общается на «ты», мечтает и искренне радуется, когда вы знакомите его с новыми людьми.
Это бизнес или социальный проект?
На самом деле, и то, и другое. С момента запуска сервис HomeBro использовали 50 тысяч человек. Сейчас ежедневная аудитория Бро превышает 11 тысяч юзеров. Нам очень помогает сарафанное радио - люди активно делятся ботом со своими друзьями.
Пока основной источник дохода - поддержка пользователей проекта. Это позволяет окупать технические затраты.
Также есть и другие каналы монетизации:
Первое – дополнительные услуги. Например, сейчас мы (снова!) тестируем сервис записи на просмотр квартиры в один клик с заменой депозита страховкой. Вместо тебя с хозяином пообщается и договорится о встрече специально обученный человек. Все, что нужно – заполнить анкету и выбрать удобное для показов время.
Второе – HomeBro клевая площадка для партнерского маркетинга. Людям при переезде нужны разные услуги – от помощи грузчиков до клининга и страховки. Я вижу Бро как единую точку входа для решения этих проблем. Бот понимает, в какой стадии поиска жилья находится человек, и что ему может быть полезно в данный момент. Мы уже привлекли 6 компаний-партнеров и их количество продолжает расти.
В заключение
Дружите с роботами, они клевые.
Для удобства еще раз ссылочка на бота. Поделитесь, как вам? Что понравилось, что показалось неудобным? Чего не хватило? Пишите о своих впечатлениях в комментариях, это безумно важно для проекта, вся наша команда будет очень благодарна.
