Оглавление

Молодые основатели в возрасте 20 и 22 лет закрыли раунд финансирования на $5 миллионов для своего стартапа Human Behavior, который использует компьютерное зрение для анализа пользовательского поведения вместо традиционных аналитических инструментов.

От бухгалтерского сервиса к аналитике на ИИ

Основатели Human Behavior — Амог Чатурведи (20 лет), Скайлер Джи и Чираг Каведия (по 22 года) — познакомились в 2023 году в хаус-хакинге. Их первый проект Dough был бухгалтерским инструментом для электронной коммерции, который они разработали без внешних инвестиций.

Попав в Y Combinator, команда быстро поняла, что рынок бухгалтерских сервисов перенасыщен, и провела опрос клиентов. Результат был единодушным: клиентам нужно было не просто видеть, какие товары продаются, а понимать почему это происходит.

Технологический прорыв вместо ручного отслеживания

Традиционные аналитические инструменты вроде Mixpanel и PostHog требуют от инженеров ручной настройки трекеров для каждого клика и события. Human Behavior предлагает принципиально иной подход:

  • Компьютерное зрение анализирует записи пользовательских сессий
  • ИИ генерирует инсайты без необходимости инструментирования кода
  • Ежедневные отчеты показывают используемые функции, баги и причины оттока

Как отмечает Каведия: «Даже имея данные, компании остаются с главным вопросом — как пользователи взаимодействуют с продуктом, чтобы его улучшить».

Идея использовать компьютерное зрение для анализа пользовательского поведения выглядит элегантно, но поднимает серьезные вопросы о приватности и масштабируемости. Технология действительно созрела для таких задач, однако успех будет зависеть от того, смогут ли они обойти регуляторные ограничения и убедить корпоративных клиентов доверить свои данные ИИ, который буквально «смотрит» за их пользователями.

Амбиции и инвестиции

Посевной раунд в $5 миллионов был закрыт всего за два дня при участии General Catalyst, Пола Грэма, Vercel Ventures и Y Combinator. Основатели сознательно отказались от более высоких оценок, чтобы избежать «финансовой инженерии».

Текущие клиенты — в основном стартапы на этапах раундов A и B. В перспективе тот же набор данных может использоваться для:

  • Автоматизированного тестирования качества
  • Встроенной IT-поддержки
  • Десятков продуктов на основе одних и тех же данных

Основатели называют записи сессий «неиспользуемым золотым дном» и ставят целью стать «Datadog для сессий воспроизведения».