Від звірки даних Shopify до «другої думки» для бізнесу. Як створили український стартап Calyxra
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
У межах рубрики «Хто ці люди» Vector дає можливість засновникам розповісти про свій проєкт: його продукт, маркетинг, монетизацію, інвестиції та плани. Цього разу на «трибуні» — Calyxra, сервіс для незалежної перевірки маркетингових рішень у eCommerce.
Журналістка Марія Глібічук розпитала співзасновника Лук’яна Конончука про продукт, клієнтів, бізнес-модель та подальші плани.
Як з’явилась ідея
Лук’ян Конончук — співзасновник і наразі єдиний активний фаундер Calyxra. Йому 17 років, і цього року він вступив до ЛНУ ім. Івана Франка на «Економетрику та дослідження операцій». До вступу кілька років працював у Data Analytics: eCommerce, SQL, BigQuery, BI та автоматизація.
Calyxra існує три роки. Перші завдання проєкту були пов’язані з revenue reconciliation: звіряти дані Shopify, рекламних платформ та аналітичних систем, шукати розбіжності й пояснювати, яким цифрам можна довіряти. Потім — спроба зробити SaaS із дашбордами. Згодом ще одна переосмислена модель.
Поворотним моментом для Лук’яна стала особиста розмова з Едвардом Аптоном, засновником Littledata: він пояснив, що клієнту мало почути «Meta завищує revenue на 20%» — після цього все одно лишається питання, що з цим робити і як це впливає на бюджет. Цей висновок і визначив нинішній напрям Calyxra.
На старті було двоє співзасновників, але з часом їхні шляхи розійшлися, і другий вийшов із проєкту. Команда спочатку розширювалась аналітиками, потім звузилась назад до двох людей: Лук’яна і одного аналітика.
«Один із головних уроків за ці три роки — більша команда не обов’язково означає кращий бізнес», — каже Лук’ян.
Продукт та аудиторія
Calyxra — це незалежний second opinion перед ухваленням важливого маркетингового рішення. Типовий кейс: компанія хоче збільшити бюджет Meta зі $140 000 до $180 000 на місяць. Агенція радить масштабуватися, Meta показує хороший ROAS, але finance бачить падіння маржинальності. Calyxra перевіряє, чи дані справді підтримують це рішення.
На виході — не ще один дашборд, а конкретна відповідь: Scale, Cut, Hold або Test, із поясненням, на яких даних вона базується і де є конфлікти між джерелами.
Цільова аудиторія — DTC та eCommerce-бренди з річним revenue $10–50 млн і media spend від $150 000 до $500 000 на місяць. Основний фокус — США, Велика Британія та Європа. Саме в таких компаніях одне помилкове бюджетне рішення може коштувати десятки тисяч доларів.
За весь час у Calyxra було близько 30 клієнтів. У попередній моделі 60–70% поверталися з повторними задачами або продовжували співпрацю. Чек теж еволюціонував: спочатку близько $750 за проєкт, потім $1500, зараз орієнтир для нового формату — $2500. Через проєктну, а не підписну модель revenue у активніші місяці виходить $3000–$7000 на місяць.
Бізнес-модель та просування
Calyxra працює у B2B як service/advisory, а не SaaS.
- Основний продукт — перевірка конкретного маркетингового рішення.
- Додатковий напрям — виправлення проблем у data infrastructure, якщо під час перевірки виявляється, що рішення неможливо оцінити через якість даних або неправильну логіку метрик.
- Recurring-формат — щомісячний перегляд кількох важливих бюджетних рішень клієнта.
Принципова позиція — незалежність, тому Calyxra не керує рекламою, не бере відсоток від ad spend і не заробляє більше від того, що клієнт збільшить бюджет.
Основний канал залучення — founder-led sales і прямий outreach. Команда шукає не eCommerce-компанії, а бренди з конкретним приводом переглянути рішення: різке збільшення бюджету, зміна агенції, запуск нового каналу або тиск на маржинальність.
«Для такого продукту довіра дуже важлива. Клієнт дає нам право поставити під сумнів рішення, за яким можуть стояти десятки тисяч доларів — тому credibility тут напряму впливає на продажі», — пояснює Лук’ян.
Команда
Зараз Calyxra — це двоє людей: Лук’ян і один аналітик. Більшість повторюваних внутрішніх процесів автоматизовано, активно використовуються AI та AI-агенти. Розширювати команду заради кількості не планують. «Краще збільшувати leverage команди, а не headcount», — каже засновник.
Інвестиції
Проєкт з самого початку розвивається власними силами, частину розвитку фінансує клієнтська робота, проте зовнішніх інвестицій не було.
Fundraising наразі не є пріоритетом. «До зовнішнього капіталу є сенс повертатися тоді, коли буде зрозуміло, що він прискорює вже робочу модель, а не просто фінансує пошук напряму», — каже Лук’ян.
Що далі
Найближча ціль — стандартизувати Decision Assurance як продукт: які дані враховувати, як оцінювати ризик, де є конфлікти між джерелами і наскільки впевнено можна рекомендувати конкретну дію.
Паралельно команда накопичує історію рішень і результатів: що рекомендували, скільки грошей було під ризиком і що сталося після. У перспективі — основа для власного датасету і більш технологічного продукту.
«Зараз головне завдання простіше: зробити так, щоб перед великим маркетинговим рішенням компанія могла отримати незалежну перевірку й зрозуміти, чи справді дані підтримують те, що вона збирається робити», — фіналізує Лук’ян Конончук.
Більше про це
Notion для вазонів. Як створили бутстреп-застосунок Brunq
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
