Защита проектов на программе профессиональной переподготовки «Предпринимательство и развитие бизнеса (Doing Business)» ВШБ МГУ

Защита проектов на программе профессиональной переподготовки «Предпринимательство и развитие бизнеса (Doing Business)» ВШБ МГУ

18 ноября студенты программы профессиональной переподготовки Doing Business защитили свои проекты перед широким составом жюри. Это мероприятие стало кульминацией первого модуля, на протяжении которого студенты примеряли на себя роль основателей стартапа и прошли путь от первой идеи своего продукта до разработки готового прототипа и первых продаж. Параллельно с разработкой продукта участники программы осваивали теоретический материал, приобретая знания основ предпринимательства.

Защита продуктовой презентации – это результат восьминедельной работы студентов, объединенных в 9 команд. Каждая команда включала в себя от 4 до 7 человек, команду сопровождал опытный наставник, практикующий в бизнесе и имеющий опыт работы с молодыми специалистами. Еще в самом начале модуля команды определились с тематикой своих стартапов, сформулировав и проверив продуктовые гипотезы на рынке и с потенциальными потребителями. Студенты ориентировались в том числе и на объединяющие команды интересы, а также личную экспертизу, которая могла пригодиться для разработки уникального и сильного продукта. От выбранного проектного решения команды перешли к первым рабочим прототипам, инициировали маркетинговые действия и сделали первые продажи. О своем предпринимательском пути студенты и рассказали на защитах.

Первая команда представила проект PETMAT – умный лоток для экспресс диагностики здоровья питомцев в домашних условиях. Специальное устройство с тест-полоской внутри лотка анализирует основные показатели животного, позволяя отслеживать развитие самых распространенных заболеваний. Такое решение позволяет владельцам домашних животных быть уверенными в состоянии здоровья любимца и экономить денежные средства, которые могли бы быть потрачены на профилактические посещения ветклиник или лечение запущенных заболеваний. К защите команда разработала прототип лотка и его физическую модель, запустила сайт с формами для предзаказа и начала вести социальные сети. Проект получил высокую оценку у членов жюри – они подчеркнули актуальность предложенной идеи, согласились с выбранными каналами для продвижения продукта и даже предложили попробовать протестировать первую готовую модель на своих любимцах.

Вторая команда предложила идею по системе сортировки мусора в виде специального датчика, различающего тип отходов. Команда считает, что основным заказчиком продукта станут корпорации с развитой экологической политикой и eco-friendly культурой; ожидается, что такие компании воспользуются предложенным решением для сортировки мусора в своих офисах. Студенты убедительно презентовали достоинства разработанного продукта и рассказали о возможных усовершенствованиях в будущем. К защите у команды была готова нейронная сеть, различающая по фотографиям 6 классов возможных отходов. Сейчас команда ожидает обратной связи на прототип датчика от компаний-производителей мусорных контейнеров, а в календарном плане реализации проекта студентами еще запланирована сборка технической модели, вывод продукта на рынок с помощью настроенных рекламных каналов и первые продажи. Жюри активно отозвались на проект, уточняли возможности использования датчика и бизнес-модель команды.

Третья команда презентовала проект STOL, посвященный анализу ключевой информации в документах с использованием машинного обучения. В STOL заложен алгоритм обработки естественного языка, позволяющий компаниям контекстно структурировать документооборот и сократить издержки. В первую очередь, в качестве целевой аудитории команда рассматривает юридические компании и компании с большими юротделами. Команда разработала прототип, собрала на него обратную связь и уже доработала полученные замечания. У команды проекта есть четкий образ улучшенного решения для юридических фирм и план для расширения целевой аудитории. Жюри отметили объем проделанной работы и высокие презентационные навыки команды.

Проект четвертой команды называется Genplan. Это инженерное приложение, автоматизирующее работу с планировочными решениями, которое должно упростить рутинные рабочие процессы инженеров, архитекторов и планировщиков. Функциональность предложенного продукта заключается в возможности обучать заложенные в приложении алгоритмы путем формирования ТЗ и загрузки документации и получать требуемую специфику под разные архитектурные проекты. На защите команда показала первый прототип решения. Жюри оценили очень неожиданную и необычную идею команды и момументальность предстоящей разработки.

Пятая команда представила на защите свой проект Тур=>Не с готовыми маршрутами выходного дня. Они проработали свою гипотезу о том, что молодым и активным путешественникам скучно на классических организованных экскурсиях, а самостоятельное планирование нетривиальных туров занимает очень много времени и сил. Продуктом стали гайды с маршрутами, включающие в себя все составные части путешествия, проверенные самими членами команды и местными жителями: от дороги до вариантов размещения. Команда разработала первый гайд по Тарусе и уже продает его с помощью нескольких каналов, попробовав разные способы продвижения и ценообразования. В планах команды – еще 5 маршрутов в течение полугода. Жюри заинтересовались проектом, отметили, что такого решения очень не хватает рынку и уточняли направления для будущих маршрутов.

Система автополива FlowGrow – это проект шестой команды. Проведя исследования рынка, команда пришла к выводам о том, что у владельцев растений есть проблема с их своевременным поливом ввиду забывчивости или отъездов, а системы автоматического полива не знакомы и не используются. Студенты разработали кашпо с автоматизированными решениями для комплексного ухода за растениями. В него встроены автополив, реагирующий на датчик влажности почвы, датчик освещенности, сигнализирующий о необходимости переместить кашпо. Все данные о состоянии растения и напоминания собираются в мобильном приложении, содержащем базу данных по уходу. К моменту защиты у команды готова 3d модель кашпо, учитывающая минусы конкурирующих продуктов, MVP с ручной настройкой системы под каждое растение и проработаны каналы продвижения. Для продвижения прототипа команда собрала контакты фитодизайнерских бюро и направила им свое коммерческое предложение. Жюри понравилась структура презентации, идеи и акцент на понимании, как команда будет обходить конкурентов.

Седьмая команда рассказала о BEREZA MARKET – маркетплейсе дизайнерской одежды и аксессуаров из Instagram. Этот проект создан для небольших и интересных брендов, которые не готовы тратить большое количество ресурсов для продвижения своих уникальных товаров. Маркетплейс, предлагаемый командой, агрегирует на собственном сайте товары Instagram-магазинов и помогает покупателям находить уникальные вещи малоизвестных дизайнеров. К моменту защиты к маркетплейсу подключено уже 18 магазинов с более чем 100 товарами. Сейчас команда дорабатывает сайт и активно работает с потенциальными магазинами-партнерами, в будущем планируется создание приложения и масштабная маркетинговая кампания. Жюри порекомендовали команде сделать акцент на охватах аудитории и согласились с тем, что требуется активное продвижение продукта.

Команда 8 представила для оценки свой сервис по поиску профессионалов в области гейминга. Такая площадка предоставляет возможность геймерам найти идеального ментора и улучшить свои навыки, а игрокам продвинутого уровня монетизировать свое хобби, делясь опытом в прохождении онлайн игр. Команда продемонстрировала понимание болей обеих сторон ЦА продукта и оценила емкость рынка. К защите команда представила уже переработанный прототип сайта. Студенты ищут рекламные площадки, занимаются активным привлечением менторов, а также успели сделать первые продажи и получить обратную связь. Команда презентовала план развития проекта. Жюри подтвердили, что предложенное компанией решение является очень интересным и свежим, сформулировали комментарии по доработке финансовой модели.

Девятая команда предложила проект «Карьерный навигатор», реализуемый с помощью сервиса-приложения на базе искусственного интеллекта. Идеальный образ продукта, предлагаемый командой, — это ИИ помощник, взаимодействующий с пользователями еще со школы, потом в вузах, далее – при выборе работодателя с предложением стажировок и возможных вакансий. Для MVP команда выбрала более «взрослую аудиторию», состоящую из студентов МГУ и ИТ-направлений, и разработала чат-бот, страницу в VK, сайт проекта. Сейчас они готовят алгоритм работы ИИ для профориентационного тестирования. Жюри уточняли у команды стратегию привлечения первых пользователей продукта и отметили полезность идеи для обеих сторон: и компаний, нуждающихся в замотивированных сотрудниках, и молодых специалистов, выбирающих карьерный путь.

Защита завершилась обменом впечатлениями о работе над проектами и инсайтами, возникшими в процессе обучения. В конце мероприятия были сделаны памятные фотографии, правда с учетом вынужденного онлайн формата программы.

Командам предстоит решить, будут ли они дальше развивать свои стартапы. А еще — впереди второй модуль программы Doing Business, посвященный корпоративным инновациям и особенностям разработки продуктов и проектов при тесном взаимодействии с заказчиками внутри реальных компаний.

Программа Doing Business реализуется с 2017 г. Высшей школой бизнеса МГУ при интеллектуальной и финансовой поддержке компании «Ингосстрах».