Тендеры и лиды
Информация
Автор: Юлия Мицкевич, операционный директор IT-компании KODE
У стартапа редко заканчиваются деньги из-за одной катастрофической ошибки. Чаще бюджет постепенно уходит на вполне разумные вещи: ещё один экран, интеграцию, личный кабинет, архитектуру «с запасом», аналитику, которую хочется иметь сразу.
Когда продукт готов, неожиданно может выясниться, что пользователь решает задачу иначе, не готов переходить с привычного сервиса или вообще не считает проблему настолько важной, чтобы платить за её решение.
Поэтому на ранней стадии задача стартапа — как можно дешевле получить доказательства, что команда движется в правильную сторону.
Разберём, что стоит проверить до большой разработки, каким должен быть MVP и по каким признакам понять, что пора продолжать, менять гипотезу или останавливать работу.
Российский венчурный рынок сейчас не располагает к стратегии «сначала сделаем, потом поднимем следующий раунд».
По данным совместного исследования Dsight, Б1, Т-Банка и Kama Flow, в первом полугодии 2026 года объём российского венчурного рынка составил $29,3 млн — на 62% меньше, чем за тот же период 2025 года. Количество сделок сократилось на 35%, до 35. На посевной стадии инвестиции снизились на 56%, до $2,2 млн, а на ранних стадиях — на 48%, до $10,4 млн.
Есть и другая оценка рынка: Московский венчурный фонд насчитал за первое полугодие 2026 года 4,6 млрд рублей инвестиций и падение на 48%. Разница связана с методикой подсчёта, но направление одинаковое: денег стало меньше, а инвесторы выбирают проекты осторожнее.
Это видно и по требованиям к самим стартапам. На инвестиционной странице ФРИИ сейчас прямо указано: фиксированного минимального порога выручки нет, но у проекта должны быть продукт, клиенты и первая выручка от них. То есть одной хорошей презентации и перспективного рынка уже недостаточно и ценность желательно доказать реальным поведением клиентов.
Одна из типичных ошибок на старте — обсуждать продукт функциями. «Нам нужен личный кабинет, чат, аналитика, уведомления, подписка и AI-ассистент». Из такого списка невозможно понять, нужен ли продукт рынку. Начинать лучше с предположения, которое можно проверить.
Например: владельцы небольших интернет-магазинов тратят слишком много времени на сверку остатков и готовы платить за сервис, который делает это автоматически.
Здесь уже есть четыре вещи:
конкретный пользователь;
конкретная проблема;
предполагаемое решение;
готовность платить.
И каждую из них теперь можно проверять отдельно. Сначала выяснить, существует ли проблема и достаточно ли она болезненна. Потом понять, подходит ли предлагаемое решение. И только после этого — готовы ли пользователи отдавать за него деньги. Если перепрыгнуть первые два этапа, можно получить знакомую картину: люди хвалят продукт на интервью, охотно тестируют бесплатную версию, но платить не собираются.
Сначала спросите: какой самый дешёвый эксперимент даст нам ответ? Допустим, стартап хочет сделать сервис, который с помощью ИИ разбирает тендерную документацию и выделяет требования к участнику. Есть несколько способов проверить идею. Можно сразу потратить несколько месяцев на личный кабинет, загрузку документов, модель, историю запросов и оплату. А можно сначала найти десять компаний, которые регулярно участвуют в тендерах, предложить им загрузить документы и первые разборы делать частично вручную. Пользователь при этом получает ровно ту ценность, которую обещает будущий продукт, а команда проверяет, пользуются ли результатом, возвращаются ли повторно и готовы ли платить.
Такой подход часто называют concierge MVP: снаружи пользователь получает услугу, а внутри часть работы команда пока выполняет руками.
Есть и другие варианты. Например, лендинг подходит, если нужно проверить интерес к предложению. Но заявка ещё не равна готовности платить. Кликабельный прототип позволяет проверить сценарий: понимает ли человек продукт, может ли выполнить нужное действие, чего ему не хватает. Ручная услуга помогает понять, нужна ли сама ценность, прежде чем автоматизировать её. Платный пилот особенно полезен в B2B. Предзаказ подходит продуктам, где покупатель способен принять решение до появления полной версии. Чем дороже следующая стадия разработки, тем сильнее должно быть доказательство перед переходом к ней.
У любого стартапа есть десятки неизвестных. Проверять их по порядку появления в голове — не лучший вариант. Начните с того, которое способно убить весь проект. Например, команда делает приложение для аренды спортивного инвентаря. Можно долго выяснять, какой должна быть карточка велосипеда и нужен ли пользователю фильтр по размеру рамы. Но сначала важнее проверить: готовы ли люди вообще брать спортивный инвентарь через приложение вместо привычного проката на месте.
Или другой пример. Компания хочет продавать AI-сервис российским производственным предприятиям. Проблема может быть реальной, технология — рабочей, а экономика привлекательной. Но если внедрение требует доступа к данным, которые заказчик принципиально не готов передавать внешнему сервису, то вся первоначальная модель ломается.
Выпишите основные предположения и задайте для каждого два вопроса:
1) Что произойдёт с бизнесом, если это окажется неправдой?
2) Насколько дорого проверить это сейчас?
На интервью пользователи часто говорят правильные вещи. «Да, было бы удобно», «Я бы попробовал», «Такого сервиса действительно не хватает». Это полезная информация, но пока не доказательство. Чем больше усилий человек вложил в действие, тем сильнее сигнал.
Пример воронки: сказал, что интересно → оставил контакт → записался в лист ожидания → потратил время на тестирование → передал реальные данные → вернулся второй раз → согласился на пилот → заплатил.
Перед разработкой определите внутри команды, какое поведение будет означать, что гипотеза подтвердилась.
Из-за слова minimum MVP иногда воспринимают как продукт, в котором просто мало функций. Это не совсем так. MVP нужен не для того, чтобы показать минимально приличную первую версию. Его задача в том, чтобы получить максимум полезной информации при минимальных вложениях. Представим стартап, который помогает ресторанам прогнозировать закупки. Будущая система может включать:
интеграцию с кассой;
учёт остатков;
прогнозирование;
личный кабинет;
уведомления;
отчёты;
роли сотрудников;
управление несколькими ресторанами.
Но главный вопрос на старте: будет ли управляющий рестораном использовать рекомендацию по закупке и доверять ей при реальном заказе продуктов? Чтобы это проверить, иногда достаточно загрузить данные нескольких ресторанов вручную и раз в неделю отправлять управляющему расчёт. Если рекомендации никто не использует, то идеальный дашборд ситуацию не исправит. Если используют, то появляется основание автоматизировать следующий участок процесса.
К этому моменту код обычно уже нужен. Но здесь MVP снова начинает разрастаться. Удобный фильтр для каждой предполагаемой функции можно сформулировать так: если мы её уберём, сможем ли всё ещё проверить главную гипотезу? Если да, то функцию можно пока отложить.
Предположим, первая версия B2B-сервиса должна проверить, будут ли компании загружать договоры и использовать автоматический поиск рисков. Для этого действительно нужны загрузка документа, обработка и результат. А вот полноценная система ролей, несколько тарифов, сложная аналитика для администратора и мобильное приложение могут пока не понадобиться.
Конечно, есть исключения. Нельзя вырезать то, без чего продукт становится небезопасным или нарушает требования закона: защиту персональных данных, необходимые механизмы авторизации, безопасность платежей и другие обязательные вещи. MVP означает минимум для проверки бизнеса, а не минимум качества там, где ошибка создаёт реальный риск.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13796 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Техническая команда естественно думает вперёд. Никто не хочет через год обнаружить, что систему невозможно масштабировать. Но у стартапа есть противоположный риск: потратить огромные ресурсы на масштабирование продукта, который ещё никто не захотел масштабировать. До подтверждения спроса архитектура должна выдерживать реалистичный следующий этап, а не фантазию об успехе через пять лет.
Если после MVP ожидается 500 пользователей, нет необходимости сразу проектировать инфраструктуру под миллион, если только особенности технологии не требуют этого изначально.
Но нужно разделять две вещи: технический долг, который осознанно можно исправить позже, и фундаментальное решение, которое сделает дальнейшее развитие невозможным. Хорошая техническая команда умеет провести эту границу и объяснить бизнесу, почему в одном месте стоит потратить больше сейчас, а в другом — не строить на будущее.
Представим, что команда тратит на продукт 1,5 млн рублей в месяц. Если первые реальные пользователи увидят его через шесть месяцев, первый серьёзный сигнал с рынка обойдётся бизнесу примерно в 9 млн рублей. Если аналогичную гипотезу можно было проверить за месяц на прототипе и ручном процессе, цена ошибки отличается в шесть раз. Поэтому вопрос «сколько стоит MVP?» сам по себе мало что говорит.
Полезнее спрашивать:
через сколько недель мы получим первый значимый сигнал от пользователей;
сколько денег потратим до этого момента;
что сможем изменить после получения обратной связи;
сколько будет стоить изменение.
Для стартапа скорость обучения важнее скорости написания кода.
Есть ещё одна неприятная ситуация, когда команда правильно понимает, что первая версия будет меняться, но тратит на неё весь бюджет. Предположим, что на разработку есть 10 млн рублей. Если все десять уходят на первый релиз, то любое знание, полученное от пользователей, становится почти бесполезным: команда понимает, что нужно исправить, но денег на это уже нет. Поэтому бюджет стоит планировать не только на «выпустить продукт», но и на отреагировать на то, что покажет рынок. Размер резерва будет разным. Главное чтобы он существовал.
Это меняет и само обсуждение первой версии. Появляется полезный вопрос: «какие функции действительно нужны сейчас, чтобы после запуска у нас остались ресурсы на изменения?»
Хороший продукт может не стать хорошим бизнесом. Поэтому уже на ранней стадии полезно хотя бы приблизительно понимать:
кто платит;
за что именно;
сколько готов платить;
как часто возникает покупка;
сколько стоит привлечение клиента;
сколько компания зарабатывает на нём;
сколько времени занимает продажа.
Особенно это важно в B2B. Например, сервис продаётся за 100 тыс. рублей в год, но один клиент требует три месяца переговоров, индивидуальную интеграцию и постоянное участие команды разработки. Формально продажи есть. Вопрос в том, масштабируется ли такой бизнес.
Это одна из причин, почему инвесторы всё внимательнее смотрят не просто на наличие продукта. Например, ФРИИ в материалах для проектов ранней стадии отдельно обращает внимание на подтверждённую готовность клиентов платить, размер рынка и возможность масштабировать бизнес-модель. Продуктовые и финансовые гипотезы лучше проверять параллельно.
Передать разработку внешней команде нормально. А вот передать вместе с ней управление продуктом куда опаснее. На старте основателю не обязательно разбираться в архитектуре или читать код. Но он должен понимать:
какую гипотезу сейчас проверяет команда;
какой пользовательский сценарий для этой версии главный;
зачем нужна каждая большая задача;
когда появится результат, который можно показать пользователям;
что будет считаться успехом или неудачей;
сколько стоит следующий этап.
Отдельно нужно контролировать инфраструктурные вещи. Код должен находиться в репозитории, доступном компании. Аккаунты, аналитика, домены, облака, макеты и документация не должны существовать только внутри аккаунтов подрядчика или одного сотрудника. На регулярных встречах полезнее смотреть работающий продукт, чем отчёт о количестве закрытых задач. Если подрядчик говорит «за спринт закрыли 38 задач», бизнесу от этого мало пользы. Гораздо важнее: какую часть пользовательского сценария теперь можно проверить и что мы из этого узнаем?
Первая версия нужна для принятия решения. Поэтому метрики тоже должны отвечать на конкретные вопросы. Обычно достаточно четырёх уровней.
Сколько людей после знакомства с предложением сделали следующий шаг: оставили заявку, начали регистрацию, запросили демонстрацию или согласились на пилот.
Сколько пользователей дошли до главного действия. Для сервиса аналитики это может быть первый сформированный отчёт. Для маркетплейса — заказ. Для SaaS — созданный проект или обработанный документ. Такой момент часто называют активацией.
Здесь важно выбрать период, который соответствует реальному сценарию. Для приложения, которым пользуются ежедневно, можно смотреть возврат через день или неделю. Для бухгалтерского сервиса, которым пользуются раз в месяц, недельный retention сам по себе ничего не скажет.
Платят ли пользователи, сколько платят, сколько стоит их привлечение и не съедают ли продажи и обслуживание всю выручку. Не каждому MVP нужны CAC, LTV и когортная аналитика с первого дня. Но деньги должны появиться в системе измерений раньше, чем продукт начнёт масштабироваться.
Команда запустила MVP, пользователи пришли, появились цифры. Что теперь? До теста полезно договориться не только о метриках, но и о возможных решениях. Например:
Если пользователи доходят до главного действия и возвращаются, то развиваем текущий сценарий.
Если интерес высокий, но до ценности почти никто не доходит, то разбираем продуктовый путь и барьеры.
Если продуктом пользуются, но платить не готовы, значит проверяем цену, плательщика и бизнес-модель. Если проблема не воспринимается как важная даже после нескольких способов проверки, то пересматриваем саму гипотезу.
Новая функция имеет смысл, когда понятно, какую конкретную проблему в данных она должна решить.
Перед тем как собирать полноценную команду на несколько месяцев, полезно пройти восемь шагов.
1. Опишите проблему одним предложением.
Кто сталкивается с ней, когда и почему существующий способ решения не устраивает.
2. Найдите самое опасное предположение.
Что должно оказаться правдой, чтобы бизнес вообще имел смысл?
3. Выберите способ проверки.
Интервью, лендинг, прототип, ручная услуга, предзаказ, пилот или небольшая разработка.
4. Заранее определите результат. Какое действие пользователя подтвердит гипотезу?
5. Проведите тест до масштабной разработки.
Если код пока не нужен для ответа, не пишите его только потому, что «мы же технологический стартап».
6. Соберите MVP вокруг одного сценария.
Всё, что не помогает проверить его и не является обязательным техническим требованием, можно отложить.
7. Заложите бюджет на изменения.
После первой встречи продукта с рынком они почти наверняка понадобятся.
8. Назначьте дату решения.
В определённый момент команда должна выбрать: продолжать, менять гипотезу или прекращать тест.
Стартапу не нужно угадывать идеальный продукт с первой попытки. Это практически невозможно. Но можно устроить работу так, чтобы каждая ошибка стоила относительно дёшево.
