Я створив додаток, що заробив понад $1 млн за рік: 5 піivotів і одна фатальна помилка до успіху

• Алекс Рубер і його співзасновник Парт Чопра зайшли до осіннього набору YC 2024 з AI-інструментом для шопінгу.
• Працюючи у мінус, вони зробили п’ять-шість поворотів, перш ніж натрапили на робочу ідею.
• Він сказав, що їхня найбільша помилка під час пошуку «переможного» застосунку була в тому, як саме вони виконували ці півоти.

Це есе у форматі «зі слів автора» ґрунтується 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 уже серйозно думали, що, можливо, доведеться зупинитися.

Ми познайомилися завдяки програмі YC Co-founder Matching Program — безкоштовному ресурсу, який допомагає людям знаходити потенційних business partners, — у січні 2024 року. Тоді ми обоє працювали повний день. Після кількох спільних проєктів ми запустили AI‑шопінг інструмент і потрапили до осіннього набору Y Combinator 2024.

Досить швидко стало очевидно, що цей шопінг-застосунок не сходиться економічно: він працював у збиток і не мав зрозумілого шляху до прибутковості. Так ми зайшли в те, що я називаю «три місяці пекла півотів». За цей час ми випробували приблизно п’ять-шість різних концепцій і були майже готові здатися.

А потім ми майже випадково зробили дуже просту гру — і до серпня 2025 року, приблизно через п’ять місяців після релізу, наш щомісячний дохід сягнув $144,533.

Business Insider хоче поговорити із засновниками AI‑компаній із командами менше ніж 10 людей, а також із працівниками, які працюють пліч-о-пліч із AI‑агентами, щоб зрозуміти, якою насправді є ера «Tiny Teams» — перемоги, страхи та людські навички, що найбільше вирізняються. Поділіться своєю історією, заповнивши цю quick form.

Першу ідею було важко відпустити

Коли ми з Партом познайомилися, ми обидва були full-time engineers і швидко зблизилися через любов до сайд-проєктів. До того ж ми обидва захоплюємося модою, особливо тріфтингом.

Нам здавалося, що ринок secondhand shopping лише зростатиме разом із підвищенням уваги до екології. Тому ми поєднали це з хвилею AI та зібрали простий «розмовний» пошук: користувач міг написати природною мовою щось на кшталт: «Шукаю шкіряну куртку до $500 з двома смужками, трохи зношену». Далі система шукала на Poshmark, eBay, Mercari та ThredUp і зводила результати в один список.

Нам самим було дуже приємно користуватися продуктом, і ми отримали певну популярність, але підтримка виявилася надто дорогою. Люди щодня переглядали товари, однак купували не завжди. А наша комісія з фінальної покупки теж була невеликою.

Ми вклали в це стільки часу й енергії, що не хотіли зупинятися, але дійшли до межі. Зрештою ми вирішили: час активно досліджувати інші ідеї як основний фокус.

Кожен новий напрям тестували по кілька тижнів

Загалом ми пройшли через п’ять-шість повноцінно опрацьованих ідей — або навіть до 10, залежно від того, що вважати реалізацією. Ми пробували все: від продукту для терапії до застосунку для саморефлексії, а також концепції для dating apps. Навіть заходили в B2B‑напрями в страхуванні та паперовій індустрії.

Ми спеціально обмежували себе: зібрати рішення за один-два дні, щоб якомога швидше показати його реальним користувачам — через друзів, родину, Reddit, X та інші онлайн-спільноти.

Для кожної спроби ми працювали максимально інтенсивно десь два-три тижні. Ми проводили інтерв’ю й заздалегідь визначали чіткі метрики успіху. Підхід був безжальним у найкращому сенсі: ми питали себе, чи повертаються люди і чи готові платити. Якщо ні — ми майже одразу переходили далі.

Постійне занурення в нові індустрії та теми створювало величезне навантаження — і психологічне, і фізичне. Але ми щиро намагалися знайти проблему, яку можемо вирішити як команда.

Перед проривом ми були майже на межі

Після стількох спроб ми бачили, що метрики не тішать. Ми були повністю виснажені й не розуміли, куди рухатися.

Одного вечора ми з Партом вирішили просто вийти прогулятися. Нам обом хотілося take a break і, чесно кажучи, хоча б ненадовго вирватися зі стартап-бульбашки. Ми взяли два-три дні паузи, щоб тверезо оцінити, що спрацювало, а що — ні, в кожному напрямі.

У останній день ми повернулися до дошки й вирішили: хочемо будувати у consumer-сегменті. Це був один із головних уроків нашого «півот-пекла»: B2B нам не подобався.

Далі ми почали спостерігати за тим, що відбувається навколо. Бути фаундером — це lonely experience, і ми помітили, що друзі та родина за нас переживають. Вони телефонували чи писали, а ми майже завжди відповідали однаково: «Та ми просто працюємо». Та сама суха відповідь знову й знову.

Тож ми зробили дуже ранню версію Candle — застосунку для соціального зв’язку — передусім для того, щоб знову відчувати близькість із рідними. Він надсилає одне запитання на день, на яке відповідають обидві люди.

Найкраща ідея стартувала без чітких KPI

Під час нашої серії півотів ми були одержимі метриками, але на старті Candle ми їх одразу не поставили. Чесно кажучи, ми не сприйняли це як «серйозну» ідею, тож спершу навіть не сформулювали KPI до розробки.

Та з часом ми побачили, що застосунок реально змінює наші стосунки. У колі друзів і сім’ї органічно з’явилася сильна утримуваність. Ми почали вимірювати показники — і за метриками це виявилося найкращим із усього, що ми пробували.

Ми опублікували застосунок в the App Store у березні 2025 року. Сьогодні в нас повноцінна команда з чотирьох людей, і за перший рік ми заробили понад $1 мільйон.

AI використовуємо вибірково — там, де він доречний

У нас велика бібліотека запитань, і ми, навпаки, проти AI‑генерованих запитань у продукті. На наш погляд, вони звучать нещиро, а цей застосунок — про людський контакт, тому запитання пишуть люди. Водночас AI ми використовуємо для редагування граматики.

Ми застосовуємо Claude Code і Codex для значної частини генерації коду та створення мініігор у застосунку. Оскільки в нас немає перекладача, ми почали використовувати AI для перекладів німецькою, французькою та іспанською — особливо добре працюють Gemini і Claude. Також у нас є AI‑рекомендації спільних активностей, які можуть робити двоє користувачів.

На мою думку, правильно застосовувати AI так: допомагати знаходити контент чи підказки, що зближують людей, а не намагатися replace the connections humans form між собою.

Головний урок: півот не має бути стрибком між індустріями

Ми справді горимо тим, що будуємо. Озираючись назад, the biggest mistake для нас полягала в тому, що під час пошуку ми робили занадто великі індустріальні півоти щоразу, коли тестували нову ідею.

Замість того щоб обрати простір проблеми, який нам по-справжньому подобається, спробувати рішення і, якщо воно не спрацює, змінювати підхід до розв’язання, ми постійно змінювали індустрію. Через це з часом ми втрачали енергію й пристрасть до того, що робимо.

Моя порада: оберіть problem space і не міняйте його надто легко. Змінювати варто те, як саме ви підходите до розв’язання проблеми.

Маєте схожу історію? Якщо так, напишіть репортеру за адресою [email protected].