Шаг 1

Провели конкурентный анализ и выяснили, что на зарубежном рынке существуют похожие B2C-решения, а на российском — такие продукты практически отсутствуют. Провели опрос ветеринаров и владельцев домашних животных, а также рассмотрели потенциал B2B-рынка. В результате сформировали гипотезу развития сразу в двух направлениях: для владельцев питомцев и для бизнеса (ветклиники и животноводческие хозяйства).

Оценили востребованность и перспективность идеи

Шаг 3

Шаг 4

Разработали финансовую модель и юнит-экономику проекта. Анализ показал, что B2C-модель может быть ограничена высокой стоимостью подписки и вопросами конфиденциальности, тогда как B2B-рынок выглядит более перспективным. Команда разработала первую версию платформы и сайта, а также backend системы. Для обучения моделей компьютерного зрения были получены вычислительные мощности от Yandex Cloud на сумму 250 тыс. рублей.

Проверили экономику и техническую реализацию

Обучили первые модели детекции поведения животных и интегрировали их в платформу. Нашли первого партнера — компанию «Крольселекция», занимающуюся разведением кроликов, и запустили пилотный проект. Для партнера важно быстро выявлять заболевших животных и изолировать их от остальных, что подтвердило ценность решения для аграрного рынка.

Нашли партнера и запустили пилот

Шаг 2

Шаг 1

Определили ключевую ценность продукта — анализ поведенческих паттернов животных с помощью компьютерного зрения и AI. Система позволяет отслеживать состояние животного, фиксировать изменения поведения и формировать подробную статистику. Проработали бизнес-модель SaaS: для B2C — покупка камер и подписка на сервис, для B2B — покупка оборудования, установка системы и подписка на платформу.

Сформировали продуктовую концепцию

Точка А:

Есть идея создания системы AI-мониторинга здоровья животных, которая с помощью камер и алгоритмов анализа поведения отслеживает состояние питомцев 24/7 и выявляет отклонения. Изначально проект рассматривался для B2C-рынка владельцев домашних животных, чтобы снизить количество лишних визитов к ветеринару и дать владельцам инструмент постоянного наблюдения за питомцем.

Точка В:

Команда успешно представила проект на Демо-дне акселератора и заняла 3 место среди 13 финалистов. Проект продолжает развитие как комплексная система AI-мониторинга для животноводческих хозяйств и ведет поиск инвестиций и грантовых программ для масштабирования.

В ходе акселератора команда протестировала гипотезы рынка, сместила фокус с B2C на более перспективный B2B-сегмент и запустила первый пилот с индустриальным партнером. Проект также расширил продуктовую концепцию — в разработке находятся дополнительные функции мониторинга: неинвазивное взвешивание животных, IoT-оценка потребления корма и автоматическая отчетность для государственных органов и страховых компаний.

Итоги акселерации:

Anizo