The post has been translated automatically. Original language: Russian Russian
You're sitting at 2 a.m., looking at the metrics, and you realize something is going wrong. Users are not growing, retention is falling, and investors are asking uncomfortable questions. There's only one question in my head: "Should I bang or keep banging my head against the wall?"
Is it familiar?
Most founders spend months in agonizing thought, reading dozens of articles about successful pivots, analyzing other people's cases, and still can't make a decision. And time, the startup's most expensive resource, is ticking away relentlessly.
The year is 2006. The Odeo team understands that their podcast platform is doomed - iTunes Podcasts is killing the market. Jack Dorsey offers a crazy idea: a service for sending short SMS messages to all friends at the same time. The team is resisting. "Who needs these 140 characters?"
Result: Twitter — $44 billion
The year is 2010. Burbn is a complex application with check—ins, meeting planning and... the ability to take square photos with filters. Kevin Systrom looks at the data: users ignore all functions except photos.
Decision: cut out everything except photos.
Result: Instagram — $1 billion in 2 years.
The year is 2012. Glitch is a massively multiplayer online game dying. But the team notices that the internal communication tool for the team turned out to be much more interesting than the game itself.
Result: Slack — $27 billion
Everyone knows these stories. But when it comes to your own startup, the founders:
❌ Drowning in information noise❌ They cannot objectively assess their situation❌ They are afraid to "betray" the original idea❌ They don't know which metrics are really important. Postponing a decision until it's too late.
Result: 70% of startups die not because of a bad idea, but because of the inability to make a decision on a pivot in time.
Imagine: Instead of months of analysis and introspection, you get a structured analysis of your situation in 5 minutes. An AI agent trained on the data of thousands of startups asks the right questions and gives a personal action plan.
How it works:
The AI agent analyzes:
- The dynamics of key metrics over the past 6 months
- The quality of user feedback and the frequency of its receipt
- Product-market fit signals (or lack thereof)
- Burn rate and time until resource exhaustion
- Competitive situation and market timing
The system finds startups with similar:
- Business models
- Stages of development
- Growth issues
- Market conditions
And it shows what decisions successful teams have made in similar situations. With a detailed description of all the metrics at what stage, and so on.
- When was the last time a user recommended your product?
- What % of users are active 30 days after registration?
- How many times a week do your best customers use the product?
- What exactly are users willing to pay for?
- What features are ignored by 90%+ of users?
- What do the cherners say when rejecting a product?
- How many months in a row have growth rates stagnated?
- What% of the time does the team spend searching for a product-market fit vs developing the PMF they found?
- In which user segment is retention highest?
- If you had to restart a startup from scratch, would you create the same thing?
The AI agent compares the responses with a database of 10,000+ startups and issues:
- Probability of success with the current approach
- Top 3 most likely pivot directions
- Timeline for making a decision
It's not just "you need to get drunk," but:
- Specific steps to validate the new direction
- Minimal experiments to test hypotheses
- Success metrics for each stage
- Budget and timeline for each option
1. Objectivity Emotional attachment to an idea does not affect the analysis
2. It takes minutes instead of months to make a decision.
3. Database Access to the patterns of thousands of startups, not just the ones you've read about
4. Personalization Takes into account the specifics of your industry, stage, and resources
5. Actionable insight is not general advice, but a specific action plan.
While you're reading another article about Netflix's pivots (from DVD to streaming), your competitors are making decisions and moving forward.
Paul Graham of Y Combinator said: "Most startups do not die from competitors, but from suicide — decisions made too late."
Don't be a part of this statistic.
Are you ready to get a personal analysis of your startup?
Instead of weeks of thinking, get a structured action plan in 5 minutes. The Scalemate AI agent will analyze your situation and make specific recommendations based on the experience of thousands of startups.
Scalemate is your co-builder https://dan2004005 .github.io/adviser-/ai%20adviser%202.html
tg project channel @invmatch
P.S. Twitter could have remained Odeo. Instagram — Burbn. Slack — Glitch. The difference between success and failure is often one timely decision.
Ты сидишь в 2 часа ночи, смотришь на метрики и понимаешь — что-то идет не так. Пользователи не растут, retention падает, инвесторы задают неудобные вопросы. В голове один вопрос: "Пивотить или продолжать биться головой о стену?"
Знакомо?
Большинство фаундеров проводят месяцы в мучительных размышлениях, читают десятки статей про успешные пивоты, анализируют чужие кейсы и все равно не могут принять решение. А время — самый дорогой ресурс стартапа — безжалостно тикает.
2006 год. Команда Odeo понимает, что их подкаст-платформа обречена — iTunes Podcasts убивает рынок. Джек Дорси предлагает безумную идею: сервис для отправки коротких SMS всем друзьям одновременно. Команда сопротивляется. "Кому нужны эти 140 символов?"
Результат: Twitter — $44 млрд.
2010 год. Burbn — сложное приложение с чекинами, планированием встреч и... возможностью делать квадратные фото с фильтрами. Кевин Систром смотрит на данные: пользователи игнорируют все функции, кроме фото.
Решение: вырезать всё, кроме фотографий.
Результат: Instagram — $1 млрд за 2 года.
2012 год. Glitch — многопользовательская онлайн-игра умирает. Но команда замечает: внутренний инструмент для коммуникации команды оказался гораздо интереснее самой игры.
Результат: Slack — $27 млрд.
Каждый знает эти истории. Но когда дело доходит до собственного стартапа, фаундеры:
❌ Тонут в информационном шуме❌ Не могут объективно оценить свою ситуацию❌ Боятся "предать" изначальную идею❌ Не знают, какие метрики действительно важны❌ Откладывают решение, пока не становится слишком поздно
Результат: 70% стартапов умирают не из-за плохой идеи, а из-за неспособности вовремя принять решение о пивоте.
Представь: вместо месяцев анализа и самокопания ты получаешь структурированный анализ своей ситуации за 5 минут. ИИ-агент, обученный на данных тысяч стартапов, задает правильные вопросы и дает персональный план действий.
Как это работает:
ИИ-агент анализирует:
- Динамику ключевых метрик за последние 6 месяцев
- Качество user feedback и частоту его поступления
- Product-market fit сигналы (или их отсутствие)
- Burn rate и время до исчерпания ресурсов
- Конкурентную ситуацию и market timing
Система находит стартапы с похожими:
- Бизнес-моделями
- Стадиями развития
- Проблемами роста
- Market conditions
И показывает, какие решения принимали успешные команды в аналогичных ситуациях. С подробным описанием всех метрик на каком этапе и тд.
- Когда последний раз пользователь сам рекомендовал твой продукт?
- Какой % пользователей активен через 30 дней после регистрации?
- Сколько раз в неделю используют продукт твои best customers?
- За что именно готовы платить пользователи?
- Какие функции игнорируются 90%+ пользователей?
- Что говорят чернеры при отказе от продукта?
- Сколько месяцев подряд показатели роста стагнируют?
- Какой % времени команда тратит на поиск product-market fit vs развитие найденного PMF?
- В каком сегменте пользователей retention выше всего?
- Если бы пришлось перезапустить стартап с нуля, ты бы создал то же самое?
ИИ-агент сравнивает ответы с базой из 10,000+ стартапов и выдает:
- Probability of success с текущим подходом
- Top 3 наиболее вероятных направления пивота
- Timeline для принятия решения
Не просто "нужно пивотить", а:
- Конкретные шаги для валидации нового направления
- Минимальные эксперименты для проверки гипотез
- Метрики успеха для каждого этапа
- Budget и timeline для каждого варианта
1. ОбъективностьЭмоциональная привязанность к идее не влияет на анализ
2. СкоростьМинуты вместо месяцев на принятие решения
3. База данныхДоступ к паттернам тысяч стартапов, а не только к тем, о которых ты читал
4. ПерсонализацияУчет специфики твоей индустрии, стадии, ресурсов
5. Actionable инсайтыНе общие советы, а конкретный план действий
Пока ты читаешь очередную статью про пивоты Netflix (от DVD к стримингу), твои конкуренты принимают решения и движутся вперед.
Пол Грэм из Y Combinator говорил: "Большинство стартапов умирает не от конкурентов, а от самоубийства — слишком поздно принятых решений."
Не будь частью этой статистики.
Готов получить персональный анализ своего стартапа?
Вместо недель размышлений получи структурированный план действий за 5 минут. ИИ-агент Scalemate проанализирует твою ситуацию и даст конкретные рекомендации на основе опыта тысяч стартапов.
Scalemate твой ко билдер https://dan2004005.github.io/adviser-/ai%20adviser%202.html
тг канал проекта @invmatch
P.S. Twitter мог бы остаться Odeo. Instagram — Burbn. Slack — Glitch. Разница между успехом и провалом часто в одном своевременном решении.
More from this author
Share
Democratizing investments: a new project to access promising startups around the world.
5
0
1732
Share
How AI in a Telegram Bot Shortens a Startup's Path to Investment to 5 Minutes
According to a CB Insights study, more than 60% of startups spend weeks — and sometimes months — on attracting investments: cold mailings, meetings, and clarifying requirements. At the same time, th
5
0
1409
Share
