Я соосновал приложение, заработавшее свыше $1 млн за год: 5 пивотов и одна крупная ошибка перед успехом

• Алекс Рубер і його співзасновник Парт Чопра зайшли до осіннього набору YC 2024 з AI-інструментом для шопінгу.
• Після роботи в мінус вони пройшли через п’ять-шість ідей, перш ніж натрапили на успішний напрям.
• Він сказав, що їхня найбільша помилка під час пошуку «переможного» застосунку була в тому, як саме вони робили піводи.

Цей есей у форматі «зі слів автора» базується на розмові з Алексом Рубером, 29-річним співзасновником і CEO зі Сан-Франциско. Текст відредаговано для довжини та ясності.

Приблизно через п’ять місяців після участі в Y Combinator ми з моїм співзасновником Партом подумали, що, можливо, нам доведеться зупинитися і все завершити.

Ми познайомилися в січні 2024 року через програму Y Combinator Co-founder Matching — безплатний ресурс, який допомагає знайти потенційних бізнес-партнерів. Ми обидва працювали фултайм. Після кількох спільних проєктів ми запустили AI-шопінг продукт і потрапили до осіннього набору Y Combinator 2024.

Досить швидко стало очевидно, що наш застосунок для покупок не сходиться економічно: він приносив збитки, а зрозумілого шляху до прибутковості не було. Так почалися три місяці того, що я називаю «пеклом піводів». За цей час ми протестували приблизно п’ять-шість різних ідей і ледь не здалися.

А потім ми заради експерименту зібрали дуже просту гру, і вже до серпня 2025 року — приблизно через п’ять місяців після релізу — наш місячний дохід сягнув $144,533.

Business Insider хоче поспілкуватися із засновниками AI-компаній із командами до 10 людей, а також із працівниками, які працюють поруч із AI-агентами, щоб зрозуміти, як насправді відчувається ера «Tiny Teams» — перемоги, страхи та людські навички, що виділяються. Поділіться своєю історією, заповнивши цю quick form.

Нам було важко відпустити першу ідею застосунку

Коли ми зустрілися, ми з Партом були інженерами на повний день і зблизилися через любов до побічних проєктів. До того ж ми обидва захоплюємося модою, особливо секонд-хендом.

Ми вірили, що ринок покупок уживаних речей зростатиме разом із посиленням уваги до екології. На хвилі розвитку AI ми зробили простий розмовний пошук: користувач міг писати природною мовою щось на кшталт «шкіряна куртка до $500 з двома смужками, трохи зношена», а система шукала на Poshmark, eBay, Mercari та ThredUp і збирала все на одній сторінці.

Нам самим дуже подобалося користуватися цим продуктом, і ми отримали певну тягу, але підтримувати сервіс було надто дорого. Люди активно переглядали, однак купували не завжди. А комісія з фінальної покупки була занадто низькою.

Ми вклали в цю ідею купу часу й енергії, тому намагалися триматися за неї, але зрештою дійшли до межі. З часом ми ухвалили рішення шукати інші напрями як основний фокус.

Кожну нову концепцію ми тестували приблизно 2–3 тижні

Ми пройшли через п’ять-шість добре опрацьованих задумів, а якщо рахувати дрібніші реалізації — то й до десяти. Ми пробували все: від продукту для терапії до застосунку для саморефлексії та ідей для дейтингу. Навіть заходили в B2B-напрями, пов’язані зі страховим бізнесом і паперовою індустрією.

Ми навмисно обмежували себе: побудувати рішення за один-два дні, щоб якнайшвидше показати його реальним людям — через друзів, сім’ю, Reddit, X та інтернет-спільноти. Такий підхід допомагав отримувати чесний фідбек без затягування.

Для кожної спроби ми працювали на максимум приблизно два-три тижні. Проводили інтерв’ю, визначали метрики й були безжальними до результатів. Ставили просте запитання: люди повертаються або готові платити? Якщо ні — ми швидко переключалися на іншу ідею.

Постійні занурення в нові сфери й індустрії виснажували нас і морально, і фізично, але ми щиро намагалися знайти проблему, яку можемо реально розв’язати.

Перед появою вдалої ідеї ми опинилися на дні

Після стількох циклів показники виглядали слабко. Ми були повністю виснажені й не розуміли, куди рухатися далі, — це був дуже важкий момент.

Одного вечора ми з Партом вирішили просто піти прогулятися. Нам хотілося зробити паузу і, чесно кажучи, хоча б на якийсь час вийти зі стартап-режиму. Ми взяли два-три дні відпочинку, щоб спокійно розібрати, що саме працювало, а що ні, у кожному з наших напрямів.

В останній день ми знову повернулися до дошки з ідеями. Ми вирішили, що хочемо будувати споживчий продукт. Один із ключових уроків «пекла піводів» був простий: B2B нам не подобається.

Ми почали уважніше дивитися на те, що відбувається навколо. Засновництво — це самотній досвід, і ми помітили, що друзі та родина хвилюються за нас. Коли вони телефонували чи писали, ми постійно відповідали однаково: «Та ми просто працюємо». Це звучало порожньо щоразу.

Тож ми зробили ранню версію Candle — застосунку для соціального зв’язку, — насамперед щоб знову відчувати близькість із рідними. Він дає одне запитання на день, на яке відповідають обидві людини.

Стартуючи з найкращим продуктом, ми спершу не ставили KPI

Під час шаленого циклу піводів ми були одержимі метриками, але для Candle на старті ми їх не визначили, бо спершу не сприймали це як «серйозну» ідею, під яку треба одразу формалізувати цілі та показники.

Далі ми побачили, що застосунок реально покращує наші стосунки. Утримання користувачів серед друзів і сім’ї виглядало дуже сильним органічно. Ми почали це вимірювати — і за метриками Candle виявився найкращим серед усіх наших спроб.

Ми випустили застосунок в App Store у березні 2025 року. У нас фултайм-команда з чотирьох людей, і за перший рік ми заробили понад $1 млн доходу.

Ми не автоматизуємо все підряд: AI допомагає точково

У нас є велика бібліотека запитань, і ми загалом проти AI-згенерованих запитань для застосунку. Нам здається, що вони звучать нещиро, а наш продукт — про людський контакт, тому запитання пишуть люди. Водночас ми використовуємо AI, щоб правити граматику.

Ми застосовуємо Claude Code і Codex для значної частини генерації коду та створення мініігор усередині застосунку. Перекладача в нас немає, тому ми почали перекладати німецькою, французькою та іспанською за допомогою AI. Це працює дуже добре, особливо з Gemini та Claude. Також у нас є AI-рекомендації активностей, які двоє користувачів можуть зробити разом.

На мою думку, AI варто застосовувати для підказок і контенту, які допомагають людям краще зближуватися, а не для того, щоб підміняти людські зв’язки.

Ми знайшли головну помилку й переформатували підхід

Ми дуже закохані у свій застосунок. Озираючись назад, я розумію, що найбільша помилка полягала в тому, що ми щоразу робили занадто великий індустріальний півод, коли шукали нову ідею.

Замість того щоб обрати проблему в сфері, яку ми справді любимо, спробувати одне рішення і, якщо воно не спрацювало, змінити саме рішення, ми постійно змінювали індустрії. Через це ми втрачали внутрішню мотивацію до того, що будуємо.

Моя порада: оберіть проблемний простір і не змінюйте його легко. Натомість саме спосіб розв’язання цієї проблеми — те, що варто змінювати й тестувати.

У вас є схожа історія? Якщо так, будь ласка, напишіть репортеру за адресою [email protected].