Lean Canvas

ResearchFlow AI

Проблема

Основная проблема пользователя:

Сложность и огромные временные затраты на создание глубоких, всесторонних аналитических отчетов. Это является узким местом в исследованиях и принятии решений.

Недостатки существующих решений:

  • Непрозрачность и ограниченный контроль над ИИ-инструментами («черные ящики»).
  • Склонность одиночных LLM к «галлюцинациям» и отсутствие перекрестной проверки.
  • Сложность в преобразовании разрозненных идей и заметок в связные документы.

Решение

  • Гибридная система: Объединяет мультиагентную оркестровку (LLM) с жесткими алгоритмами для контроля структуры.
  • Полностью автоматизированные отчеты: Настраиваемые отчеты (2-200+ страниц) с поддержкой загрузки собственных материалов.
  • Мультиагентная верификация: Агенты ИИ оспаривают и перепроверяют выводы друг друга, с цитированием источников.

Ключевые метрики

  • Количество регистраций в раннем доступе.
  • Коэффициент конверсии (бесплатный -> платный).
  • Среднее количество отчетов на активного пользователя.
  • Уровень вовлеченности (частота использования, глубина кастомизации).

Уникальное ценностное предложение

Интеллектуальные исследовательские отчеты, которые думают как аналитики и действуют как команды. Превратите любой сложный запрос или разрозненные заметки в профессиональный, структурированный и проверенный отчет за считанные минуты.

Каналы

  • Целевая страница (прямой трафик).
  • Социальные сети и сообщества (Telegram, GitHub, X).
  • Контент-маркетинг (блог, кейсы).

Клиентские сегменты

  • Стартапы и предприниматели.
  • Исследовательские и корпоративные команды.
  • Академические круги (исследователи, студенты).
  • Государственные и политические аналитики.
  • Консультанты.

Нечестное преимущество

  • Проприетарный движок оркестровки: Динамически координирует работу нескольких ИИ-агентов и применяет жесткие алгоритмы для обеспечения точности и структуры.
  • Синергия гибкости LLM и надежности архитектуры: Объединяет творчество и синтез с контролем структуры, валидацией и форматированием.

Структура издержек

  • Затраты на API сторонних LLM (OpenAI, Anthropic и др.).
  • Расходы на разработку и поддержку движка оркестровки.
  • Заработная плата команды.
  • Затраты на хостинг и инфраструктуру.
  • Маркетинговые и сбытовые расходы.

Потоки поступления доходов

  • SaaS-подписка (модель Freemium):
    - Starter (бесплатно)
    - Professional ($49/мес)
    - Team ($199/мес)
  • Enterprise (Индивидуально): Кастомные решения, включая white-label и расширенную поддержку.
  • Доступ к API для корпоративных клиентов.