Творцы новой реальности: как стартап Payris дает возможность людям управлять своими персональными данными
И почему малый и средний бизнес готов платить за информацию о потребителях
К началу 2020 года количество интернет-пользователей в мире превысило 4,5 млрд человек, а число пользователей социальных сетей перешагнуло отметку в 3,8 млрд.
Вся эта аудитория непрерывно генерирует big data, которая содержит массу бесценной информации для бизнеса – о поведении пользователей, об их предпочтениях и интересах, о суммах, которые они тратят на покупку товаров и услуг.
Пользователи в свою очередь готовы делиться ценной с точки зрения бизнеса информацией. Согласно исследованиям GfK, 27% интернет-пользователей в 17 странах мира согласны передавать свои персональные данные в обмен на преимущества – скидки, бонусы или персонализированный сервис. А по данным ирландской консалтинговой компании Accenture, о своих доходах, привычках и образе жизни согласны рассказать примерно 60% покупателей и клиентов.
Они знают многое
Крупные компании давно используют персональные данные себе во благо. С их помощью они могут оценить отдачу от инвестиций в рекламу, отказаться от неэффективных инструментов продвижения и существенно улучшить маркетинговую стратегию. Именно на анализе персональных данных о поведении целевой аудитории выстроены рекомендательные системы и программы лояльности глобальных ритейлеров, таких как Amazon, Wallmart, 6PM и т.д.
Например, Facebook несколько лет подряд платил $20 в месяц пользователям, которые были готовы предоставить соцсети доступ к истории браузера, личным фото и видео, показать переписку в мессенджере. А многие телеком-операторы продают данные о местоположении своих клиентов рекламодателям, которые с помощью геолокации пытаются точнее «прицелиться» в своих покупателей.
В то же время доступ малого и среднего бизнеса к информации о своих пользователях очень часто ограничен. Это связано с тем, что большие корпорации формируют картину мира, которая, условно говоря, заканчивается на первой странице Google. В итоге мелкие предприниматели и локальный бизнес не имеют инструментов, чтобы достучаться до своих покупателей и потребителей.
С другой стороны, несмотря на то, что люди оставляют в Сети значительные массивы персональных данных, они лишены возможности капитализировать эту информацию о себе, которая представляет огромную ценность для бизнеса.
А поскольку конверсия при продвижении в интернете снижается при общем увеличении рекламных бюджетов, необходимы новые инструменты таргетинга.
Бесценная информация
Существующие модели сбора, обработки и использования персональных данных обладают несколькими существенными недостатками. Во-первых, пользователи зачастую никак не мотивированы откровенничать. Поэтому никто не может дать гарантию, что переданные ими данные объективны и достоверны.
Во-вторых, компании имеют право распространять только обезличенную информацию, которая содержит сведения в целом о поведении отдельно взятого человека, но без деталей. А это существенно снижает ценность таких данных в глазах рекламодателей. На сбор конфиденциальной информации о частной жизни нужно получать разрешение конкретного пользователя. Но не все на это соглашаются.
Впрочем, уже существуют проекты, которые покупают персональные данные и дают возможность потребителям их монетизировать (CitizenMe, Datacoup, CDigi.me). Но они все равно лишь собирают «вал» информации, из которой бизнесу затем нужно самостоятельно извлекать наиболее ценное для себя.
Совсем иная концепция лежит в основе стартапа Payris, который был запущен весной 2019 года. На данный момент его разработчики тестируют бизнес-модель. Главная идея стартапа – это экосистема, завязанная на персональных данных, в центре которой находится потребитель.
«Мы дали каждому человеку возможность превратить собственные желания в актив. А бизнесу предложили квалифицированные «теплые» лиды, которые локализованы и конкретизированы до необходимого уровня. Это позволяет людям находить лучший способ для удовлетворения собственных нужд и для заработка, а бизнесу дает прямой контакт с пользователем, что уменьшает расходы на продвижение и повышает их эффективность», – рассказал Mind CEO Payris Александр Глотов.
Всё ради потребителя
Алгоритм, по которому работает Payris, довольно простой. Пользователь устанавливает на свой смартфон приложение, делится своими предпочтениями и желаниями (в одежде, в еде, в услугах, в развлечениях и т. д.) и получает за это вознаграждение. Система помогает пользователю уточнить («опредметить») желания, превращает все эти данные в лиды и за определенную комиссию продает бизнесу, который использует эту информацию в рекламных целях, для таргетинга. Коммерческим пользователям также доступно приложение и веб-интерфейс с аналитикой и коммуникационной системой.
«Мы создали механизм, который генерирует квалифицированные данные через систему опросов и изучения спроса. По сути, Payris соединяет желания людей с предложениями производителей, которые конкретизированы и локализованы. И для этого не нужны никакие посредники, а маркетинговый бюджет компаний расходуется предельно рационально и эффективно», – говорит Александр Глотов.
При этом механизм блокчейн, который лежит в основе системы, обеспечивает предельную безопасность для пользователей и вендоров, позволяет использовать так называемые смарт-контракты и даже делает возможным выпуск собственной криптовалюты в перспективе.
К слову, Payris может быть полезным не только для рекламных и маркетинговых задач. Им могут пользоваться органы власти для отслеживания пожелания жителей городов по улучшению работы муниципальных служб; общественные, благотворительные и политические организации, которые будут понимать, какие проблемы, требующие немедленного решения, больше всего волнуют людей.
Создатели стартапа планируют, что их детище на первом этапе займет ниши на стыке электронной коммерции, списков желаний, интернет-рекламы, онлайн-исследований, а на втором этапе станет прародителем нового рынка. «Это рынок с принципиально новым подходом к коммерции, где в центре находится человек и его желания, а не перечень товаров, которые рекламируются или есть в наличии в магазине», – объясняет CEO Payris.
«Наша цель – создать рынок с принципиально новым подходом к коммерции, где в центре находится человек и его желания, а не перечень товаров. А сам человек получает возможность капитализировать личные данные»
Большие планы
Payris прошел успешное тестирование в США, а также бета-тестирование в Украине.
Основа монетизации проекта – продажа лидов. Лиды сегментированы по качеству и типу пожеланий. Их стоимость определяется малым и средним бизнесом. «Цена квалифицированного лида сейчас достигает $10», – уточняет Александр Глотов. Помимо этого Payris будет продавать аналитические отчеты поставщикам и рекламным компаниям, когда наберется 100 000–200 000 пользователей для релевантной обработки данных. Цена такого отчета составит $5000–15 000 в зависимости от критериев анализа базы данных. Еще один вариант монетизации – продажа опросов пользователей продавцам и маркетинговым агентствам (от $10 до 100 за опрос) и реклама внутри приложения в виде публикаций Wish Mood, который смогут размещать рекламодатели и известные лица, чтобы привлечь особое внимание к себе.
«Бизнес платит за генерацию квалифицированных лидов. Мы, как платформа, забираем себе 30% комиссионного вознаграждения от этой суммы. Остальные 70% достаются пользователю», – говорит CEO проекта.
Создатели Payris рассчитывают, что на точку безубыточности проект выйдет летом 2021 года. Причем, согласно озвученным планам, к концу 2020 года выручка стартапа превысит $100 000, а по итогам 2021-го она будет больше $1 млн. Число пользователей экосистемы до конца 2020 года достигнет 20 000, а количество компаний и других поставщиков будет более 100.
Следующим этапом станет привлечение около 2 млн инвестиций в сентябре, полноценный запуск приложения в США в октябре и выход на другие рынки (Евросоюза, в частности) в начале 2021 года. «Торговая марка уже зарегистрирована в Украине, и мы – в процессе регистрации интеллектуальной собственности в США. На текущий момент мы тестируем продукт и бизнес-модель в Украине и США, готовимся к углублению алгоритмов и дальнейшему масштабированию», – рассказывает Александр Глотов.
