Опыт Nestlé и Microsoft

"Nestlé постоянно создает новые продукты. Им необходимо тестировать концепции с потребителями — понимать, где и как будет употребляться еда, реакцию на цену, ингредиенты, упаковку и даже то, какие бренды она может заменить", — сказал Кэннон.

Результаты подтверждают эффективность: в одном проекте Nestlé достигла заявленного Outset снижения затрат на 81%, радикально ускорив сроки исследования.

Microsoft использует платформу для изучения пользовательского опыта с ИИ-продуктами. "Исследования с применением ИИ стали реальностью. Мы сотрудничаем с Outset, чтобы масштабировать способность нашей команды учиться у пользователей с помощью ИИ-агентов", — заявила Джесс Холбрук, руководитель исследований Microsoft AI.

Рынок в $140 млрд
Инвестиции отражают растущий интерес венчурного капитала к ИИ-приложениям, заменяющим ручной труд. Джек Мошкович, партнер 8VC, видит в Outset решение для огромного рынка.
"Бюджеты на ПО для UX-исследований, общие исследовательские бюджеты и затраты на исследования с участием людей — всё это потенциальный рынок для Outset объемом примерно в $140 млрд", — заявил Мошкович VentureBeat.

Инвестора привлекли четыре фактора: большой рынок с сильным спросом, ранний выход на рынок без явного лидера, потенциал долгосрочной устойчивости продукта за счет технологических решений и накопления данных, а также сильная команда с глубоким пониманием клиентов.
"Приложения на основе ИИ, замещающие ручной труд, — ключевая тема для нас. Outset — яркий пример бизнеса, использующего достижения в области больших языковых моделей (LLM) для автоматизации услуг, которые раньше требовали ручной работы", — пояснил Мошкович.

Быстрый рост
Финансирование получено на фоне стремительного роста 14-человечной компании. Outset достиг миллионов в годовом повторяющемся доходе (ARR) при более чем 50 корпоративных клиентах. Выручка удвоилась за последние четыре месяца, демонстрируя почти 20% месячный рост и десятикратное увеличение использования платформы за год.
"У нас миллионы в ARR, более 50 корпоративных клиентов, и мы очень быстро растем — выручка удвоилась за последние 4 месяца", — сказал Кэннон.

Рост отражает сдвиг в восприятии ИИ-инструментов предприятиями: "Главное возражение раньше — инерция. Люди привыкли к традиционным инструментам и не были готовы к новым ИИ-решениям. За последние полгода ситуация кардинально изменилась".

Конкуренция с Qualtrics и UserTesting
Основные конкуренты Outset — традиционные игроки вроде Qualtrics и UserTesting, которые, по словам Кэннона, застряли с устаревшими методами: "Они всё еще полагаются на статичные опросы, а их инструменты 'ИИ-анализа' ограничиваются облаками слов и базовым анализом тональности".

Хотя есть и другие ИИ-стартапы, Кэннон уверен, что комплексная корпоративная платформа Outset (включая сертификаты безопасности, разграничение прав доступа, изолированные рабочие пространства и настройку интервьюеров) дает преимущество.
"Мы создали эту новую категорию (исследования с ИИ-модератором) и предлагаем предприятиям самые мощные и гибкие решения — от инструментов юзабилити до стратегических маркетинговых исследований".

Ограничения платформы
ИИ Outset наиболее эффективен для проектов, где важно глубокое понимание, масштаб, скорость и есть четкие цели. Платформа отлично подходит для тестирования концепций, юзабилити-исследований, изучения рыночных стратегий и лонгитюдных исследований (отслеживающих мнения с течением времени).

Однако Кэннон признает ограничения: платформа не рекомендуется, если нужно установить глубокие личные отношения с участниками (например, интервью с потенциальными клиентами) или требуется полная импровизация. "В таких случаях мы советуем провести несколько интервью с человеком-модератором, а затем масштабировать исследование с помощью ИИ".

При правильной настройке ИИ способен глубоко изучать ответы: "Outset получает от исследователей цели и инструкции, чтобы задействовать оптимального ИИ-модератора. Затем агент задает уточняющие вопросы, чтобы глубже понять опыт, мотивацию, предпочтения или реакцию участников".

Открываются ли участники перед ИИ?
Ключевой вопрос: снижает ли автоматизация уровень доверия в интервью? Кэннон утверждает, что на практике происходит обратное.
"Нас часто спрашивают, делает ли ИИ исследования менее человечными. В Outset мы видим, что респонденты раскрываются перед нашими ИИ-агентами даже больше, чем перед людьми-исследователями. Общаясь с тысячами людей по всему миру на любом языке и в любом часовом поясе, наши клиенты разрушают барьеры на пути к глубокому пониманию реальных потребностей пользователей, наполняя свои продукты и услуги большей человечностью".

Планы на $17 млн
Новые средства пойдут на две цели: расширение команды по выводу продукта на рынок (GTM) для удовлетворения растущего спроса и разработку более продвинутых ИИ-агентов, чтобы сделать понимание клиента доступным для всех в компании.
"Представьте, что любой сотрудник может задать ИИ простой вопрос и через несколько часов получить результаты реального исследования, которое ИИ-агенты сами спланируют, проведут и проанализируют", — добавил Кэннон.

В ближайшие 12 месяцев Outset намерен стать "первой в мире сквозной ИИ-ориентированной корпоративной исследовательской платформой", увеличив выручку более чем в 5 раз и став ключевой инфраструктурой для принятия решений в 20% компаний из Fortune 1000. Инвесторы разделяют оптимизм: "Мы ожидаем, что в этом году выручка бизнеса вырастет более чем в 5 раз", — сказал Мошкович.

Будущее индустрии
Успех Outset отражает трансформацию в подходе бизнеса к исследованиям клиентов. По мере развития ИИ и роста его внедрения, традиционные методы, доминировавшие десятилетиями, уступают место автоматизированным решениям, предлагающим превосходную скорость, масштаб и рентабельность.

Успех с крупными корпорациями говорит о том, что ИИ-модерируемые исследования могут стать стандартом, вытесняя значительную часть традиционного рынка и открывая новые подходы к пониманию клиентов.

Для ИТ-руководителей, выбирающих ИИ-платформы, корпоративная направленность Outset, функции безопасности и подтвержденные результаты работы с крупными клиентами делают его ведущим вариантом в новой категории.

Но самый показательный знак трансформации — наблюдение Кэннона: люди охотнее открываются ИИ-интервьюерам, чем людям. В индустрии, построенной на человеческой связи, будущее понимания клиентов всё чаще может зависеть от машин, которые не устают, не осуждают и всегда находят время выслушать.