Развитие инновационных стартапов и перспективных проектов играет для экономики важную роль. Популяризация прикладной проектной деятельности началась в 2015г посредством развития акселерационных программ. Эксперты передают свои компетенции начинающим стартаперам и предпринимателям для реализации новых проектов. На стадии привлечения инвестиций к проекту возникает вопрос о коммерческой привлекательности проекта и его перспективности для инвестора с точки зрения входа и выхода на различных стадиях. Новоиспеченные предприниматели самостоятельно по разрозненным данным формируют экономическую гипотезу своего проекта используя открытые данные. Основное бремя расчетов и анализа со стороны инвестора ложится на экспертов экономистов. Данные собираются вручную и перепроверяются вручную. На данный момент нет единой или унифицированной системы расчета коммерческой привлекательности стартап проектов, а также концепции оценки. Разнородные стартап проекты имеют различные рычаги для взлета и риски для падения, что объясняется индивидуальностью конъюнктуры выбранных отраслей.

Самостоятельный поиск данных и формирование отчетных экономических показателей или бизнес-плана начального уровня создает у фаундеров серъезную, а зачастую и не разрешимую проблему. Возникает так называемая «долина смерти» стартап проектов. Для существующих крупных предприятий, при возникновении потребности в создании нового направления, данный вопрос решается за счет привлечения высококлассных специалистов и занимает определенное время, что выражается в существенных затратах.

Простого и удобного интерфейса или платформы для оперативного тестирования предпринимательских гипотез на данный момент не создано.

Использование платформы ТОПИР позволит фаундерам:

• проводить оперативный подбор экономических структурированных данных;
• проверять экономически гипотезы для формирования оптимальной стратегии развития;
• получат оперативные данные о потенциальных нишах роста;
• получать обновленные данные о перспективности реализации при смене внешнеэкономических факторов.

Команда проекта:
Веснин Михаил, Козоногова Елена, Добровская Юлия, Курушин Даниил

На страницу проекта