Założeniem było stworzenie narzędzia, które pozwoli użytkownikowi – niezależnie od jego doświadczenia – w ciągu kilku minut zderzyć swój pomysł na biznes z twardą analizą. Platforma miała łączyć cechy mentora, analityka i stratega: od ogólnego feedbacku, przez analizę konkurencji, po konkretne rekomendacje marketingowe i modele działania. Na koniec – wszystko spakowane w spersonalizowany, gotowy do użycia raport PDF.
Czasu potrzebnego na stworzenie profesjonalnej analizy pomysłu
Użytkowników uznało PDF za „wystarczający do pitchu lub prezentacji przed inwestorem”
Wzrost zaangażowania w drugiej sesji
Wzrost liczby walidowanych pomysłów tydzień
Wyzwanie
Złożoność takiej aplikacji nie leży w interfejsie – ale w logice pod spodem. Kluczowe wyzwania:
-
Zrozumienie pomysłu biznesowego – model AI musi wyłapać sens nawet z nieprecyzyjnego lub chaotycznie opisanego pomysłu.
-
Aktualna i trafna analiza rynku – konkurencja zmienia się dynamicznie, dane muszą być aktualne i relewantne.
-
Personalizacja – rekomendacje muszą pasować do skali pomysłu, branży, grupy docelowej i możliwości twórcy.
-
Wartość biznesowa – końcowy PDF musi być gotowym narzędziem: do przemyśleń, prezentacji lub pitchu.
-
Szerokość zakresu – od SWOT, przez strategie cenowe, po propozycje kampanii reklamowych – wszystko musi działać spójnie i w jednym procesie.
Nasze podejście i realizacja
-
LangChain jako mózg operacji – każda sesja to łańcuch dynamicznych promptów, które adaptują się do branży, języka i formy pomysłu. Różne etapy (analiza rynku, strategia, komunikacja) to osobne agenty AI z własnymi źródłami wiedzy.
-
Własne narzędzia scrapingowe i parsery – do analizy konkurencji wykorzystujemy moduły zbierające publiczne dane o firmach, ich komunikacji, cenach, obecności w social media i SEO.
-
Generator PDF z warstwą redakcyjną – każdy raport to nie tylko surowe dane, ale redagowana forma z wstępem, komentarzem AI, sekcjami z infografikami i podsumowaniem.
-
Tryb „feedback iteracyjny” – użytkownik może poprawić, doprecyzować lub odrzucić rekomendację, a AI przeliczy strategię na nowo.
-
Analityka na backendzie – każda sesja trafia do bazy (anonimowo), co pozwala platformie się uczyć, jak użytkownicy reagują na różne typy rekomendacji.
Korzyści dla Klienta
- -80 % czasu potrzebnego na stworzenie profesjonalnej analizy pomysłu (z kilku dni do ~15 minut).
- +91 % użytkowników uznało PDF za „wystarczający do pitchu lub prezentacji przed inwestorem” (wg wewnętrznej ankiety).
- +67 % wzrost zaangażowania w drugiej sesji (użytkownicy wracali, aby pogłębić pomysł lub testować warianty).
- +300 % wzrost liczby walidowanych pomysłów tydzień do tygodnia po uruchomieniu wersji z reklamową strategią AI.
