Почему ИИ делает вертикальные SaaS для ниш выгодными

Вертикальный SaaS и проблема малых ниш: о чём статья

Вертикальный SaaS — это сервис, который решает задачи конкретной отрасли или роли: например, учёт для частных стоматологий, управление сменами в небольших отелях или документы для логистических диспетчеров. В отличие от «горизонтальных» продуктов (CRM, таск‑трекеры, чаты), вертикальный SaaS изначально «заточен» под одну предметную область: с её терминами, процессами, типовыми документами и правилами.

Почему «малые ниши» долго казались невыгодными

Классическая экономика вертикального SaaS ломается там, где рынок небольшой. Чтобы продукт был полезным, приходится глубоко вникать в процессы и делать специфичные интеграции, отчёты, шаблоны и права доступа. На маленькой аудитории эти затраты плохо «размазываются»: высокие фиксированные издержки (разработка, аналитика, дизайн, документация) и дорогие переменные (поддержка, внедрение, обучение) съедают маржу.

Отсюда типичный вывод: ниша интересная, но «не сходится» — либо цена получается слишком высокой для клиента, либо команда не окупается.

Что изменилось с появлением ИИ

ИИ снижает и постоянные, и переменные затраты на всём пути создания и продажи продукта:

• быстрее проверять гипотезы и формулировать требования (меньше времени на «угадывание» нужного функционала);
• ускорять разработку и тестирование (дешевле делать первые версии и итерации);
• добавлять ценность внутри продукта (поиск, автозаполнение, подсказки, персонализация) без многомесячных проектов;
• разгружать поддержку и онбординг (чат‑ассистенты, базы знаний, разбор обращений).

Важно: речь не про «волшебную кнопку», а про конкретные места в unit‑экономике, где ИИ меняет цифры.

Что вы получите из этой статьи

Разберём, почему узкие рынки раньше проигрывали по экономике, и дадим практическую рамку: какие затраты смотреть, где ИИ даёт наибольший эффект, как считать unit‑экономику вертикального SaaS и какие риски учитывать.

В финале будет понятный план запуска — от идеи и прототипа до первых платящих клиентов — и чек‑лист жизнеспособности ниши, чтобы не строить продукт «вслепую».

Почему традиционно узкие ниши «не сходятся» по экономике

Вертикальный SaaS выигрывает за счёт точного соответствия процессам отрасли. Но у малых ниш есть особенность: даже при высоком LTV верхняя граница выручки быстро упирается в размер рынка. В результате проекту трудно «перерасти» стартовые расходы и выйти на устойчивую прибыль.

Небольшой рынок: потолок по MRR и окупаемости

Если в нише всего несколько сотен или тысяч потенциальных клиентов, ваш максимальный MRR ограничен ещё до запуска. При этом сроки окупаемости тянутся: нужно вернуть вложения в разработку и запуск, а новых аккаунтов в месяц физически мало. Любая ошибка в позиционировании или цене становится критичной.

Высокая доля фиксированных затрат

Даже «маленькому» продукту нужны базовые блоки: архитектура, безопасность, биллинг, аналитика, документация, саппорт, продажи. Эти затраты слабо зависят от размера ниши, поэтому в узком рынке они съедают непропорционально большую долю будущей маржи.

Дорогая доменная экспертиза

В вертикальных продуктах платят не за «набор фич», а за правильное отражение реальности: термины, роли, регламенты, отчётность, исключения. Экспертное время стоит дорого, а ошибки в трактовке процесс не прощает — клиенты просто не доверяют системе.

Сложные интеграции с привычными инструментами

Ниши часто живут в устоявшемся стеке: 1С/ERP, отраслевые базы, телефония, мессенджеры, специфические форматы документов. Интеграции увеличивают срок разработки, усложняют поддержку и добавляют риски «сломать» процессы клиента.

Где «ломается» экономика без ИИ

В сумме получается перекос: потенциальная выручка ограничена рынком, а расходы выглядят как у продукта «для всех». Без способов резко удешевить исследования, разработку, поддержку и продажи вертикальный SaaS для маленькой ниши часто не проходит порог окупаемости.

Где ИИ влияет на экономику: карта затрат вертикального SaaS

ИИ сдвигает экономику не «магией», а точечно — там, где раньше было много ручного труда, итераций и коммуникаций.

1) Создание продукта (R&D)

Здесь ИИ влияет прежде всего на скорость и качество итераций.

• ИИ как помощник команды: ускоряет прототипирование, подготовку черновиков интерфейсов/текстов, написание тестов, поиск багов, черновики документации. Это снижает стоимость изменения курса и увеличивает число проверенных гипотез.
• ИИ‑функции внутри продукта: автоматизируют то, за что пользователи готовы платить (например, разбор документов, извлечение данных, рекомендации).

Важно разделять эти две категории: первая уменьшает ваши расходы, вторая повышает ценность и LTV.

2) Вывод на рынок (go‑to‑market)

В узкой нише дорого стоит каждая ошибка позиционирования. ИИ помогает быстрее «нащупать» правильные сообщения и каналы: сегментация базы, варианты офферов, персонализация писем, подготовка демо‑материалов. Эффект проявляется как снижение CAC и рост конверсии на ранних этапах.

3) Операционка: поддержка, онбординг, удержание

Операционные расходы часто незаметно «съедают» маржу, особенно когда каждый клиент требует внимания.

ИИ‑онбординг и поддержка уменьшают себестоимость обслуживания: ответы на типовые вопросы, подсказки по настройке, автоматическое заполнение данных, выявление причин проблем. Это ускоряет time‑to‑value, снижает churn и поддерживает рост LTV.

Метрики, которые стоит связать с ИИ‑эффектом

Смотрите не на «внедрили ИИ», а на изменения в CAC, LTV, churn, себестоимости поддержки (support COGS) и time‑to‑value — именно они показывают, стала ли ниша экономически выгодной.

Ускорение разработки: как ИИ снижает стоимость создания продукта

Вертикальный SaaS в маленькой нише часто проигрывает не из‑за идеи, а из‑за времени: пока команда «допиливает» базовую функциональность, бюджет заканчивается. ИИ сдвигает экономику разработки — сокращает часы на старт, уменьшает объём рутины и помогает держать качество без раздувания команды.

Быстрые прототипы экранов, сценариев и текстов

На раннем этапе важнее скорость проверки гипотез, чем идеальная архитектура. ИИ помогает за 1–2 дня собрать кликабельные прототипы: черновики экранов, варианты сценариев, тексты для кнопок, подсказок и писем.

Это снижает стоимость «первого контакта» с пользователем: вы показываете не абстрактное описание, а понятный поток действий, и быстрее получаете правки по сути.

Требования из интервью: истории и критерии приёмки

После разговоров с клиентами ИИ может превратить заметки в структурированные user stories и критерии приёмки (Given/When/Then). Команда меньше спорит о трактовках, а бэклог становится измеримым: что именно считается «сделано».

Автоматизация части QA

Даже если тестирование остаётся ручным, ИИ ускоряет подготовку:

• генерацию тест‑кейсов и чек‑листов под конкретный сценарий;
• создание тестовых данных (валидных и «плохих»);
• подсказки по граничным условиям, которые легко забыть.

Автогенерация не заменяет ответственность за качество, но заметно уменьшает время на рутину.

Рефакторинг и документация: меньше технического долга

ИИ полезен, когда продукт уже «поехал»:

• предлагает рефакторинги небольшими шагами;
• дописывает комментарии и README по существующему коду;
• помогает описывать API и бизнес‑правила человеческим языком.

Практика: как ставить задачи ИИ без хаоса

Давайте контекст и ограничения: стек, стиль, правила безопасности, ожидаемый формат ответа. Просите «малый дифф» вместо переписывания модулей. И всегда фиксируйте критерии приёмки: какие тесты должны пройти и какие сценарии не должны измениться.

Если вы хотите ускорить именно сборку прототипов и первых версий продукта, полезно смотреть в сторону vibe‑coding платформ. Например, TakProsto.AI позволяет собирать веб‑, серверные и мобильные приложения через чат: вы описываете сценарий и ограничения, а платформа помогает быстро получить работающий результат (типично — React на фронтенде, Go + PostgreSQL на бэкенде, Flutter для мобильных приложений), с возможностью экспорта исходников и развёртывания.

ИИ для исследований и требований: дешевле находить правильный функционал

Главный риск в вертикальном SaaS для маленькой ниши — не «сложность разработки», а промах с тем, что именно нужно рынку. Ошибка в требованиях стоит дорого: вы тратите месяцы на функции, которыми не пользуются, и теряете доверие первых клиентов. ИИ снижает стоимость поиска правильного функционала, ускоряя исследования и разгружая PM/аналитика.

Быстрее выяснять потребности

Даже 10–15 интервью дают много шума: разные слова, частные кейсы, противоречия. ИИ помогает превратить разговоры в структуру:

• делает конспекты интервью и выделяет повторяющиеся паттерны («болит согласование», «теряется статус заявки», «все ведут в Excel»);
• сводит тезисы по ролям (владелец, оператор, бухгалтер), чтобы не смешивать ожидания;
• формирует список гипотез: какие задачи критичны ежедневно, а какие — редкие edge cases.

На практике это сокращает часы ручной систематизации: вместо переписывания в таблицы команда быстрее переходит к проверяемым гипотезам и прототипам.

Нормализация терминологии ниши

В узких нишах «одно и то же» называют по‑разному. ИИ можно использовать как ускоритель для первичного словаря:

• сущности (документ, заказ, объект, смена);
• статусы (черновик → на проверке → утверждено → закрыто);
• роли и права доступа.

Так вы быстрее получаете единый язык для интерфейса, базы данных и поддержки — и меньше спорите о формулировках.

Проработка бизнес‑правил без лишних кругов

ИИ полезен для черновика правил: валидации, исключения, типовые ошибки пользователей, «что делать если…». Например: что происходит, если дата в документе задним числом, кто может отменить операцию, какие поля обязательны для разных ролей.

Требования без «переписывания вручную»

Вместо того чтобы вручную превращать заметки в требования, можно попросить ИИ собрать:

• user stories и acceptance criteria;
• список экранов и полей;
• вопросы на уточнение (что проверить на следующем интервью).

Финальная проверка доменным экспертом остаётся обязательной: ИИ ускоряет подготовку и структурирование, но корректность терминов, исключений и юридически значимых правил должен подтверждать человек из ниши.

ИИ‑функции внутри продукта: ценность для пользователя без больших затрат

Вертикальному SaaS не обязательно «изобретать ракеты», чтобы стать полезным в узкой нише. Часто выигрывает тот, кто снимает рутину: уменьшает ручной ввод, ускоряет подготовку документов и делает статусы понятными за минуты. ИИ позволяет добавлять такие функции быстро и точечно — там, где у пользователя болит каждый день.

Автогенерация шаблонов документов

В большинстве ниш ценность создают корректные бумаги: договоры, акты, отчёты, письма, напоминания. ИИ может генерировать черновики на основе карточки клиента и сделки: реквизиты, сроки, предмет услуги, типовые формулировки.

Продукт выигрывает, когда генерация привязана к отраслевым правилам (какие поля обязательны, какие формулировки допустимы), а пользователь видит, что именно подставилось и откуда.

Заполнение форм из свободного текста или голоса

Если пользователь может сказать: «Создай заявку: клиент Иванов, выезд завтра в 10, услуга — диагностика, адрес…», а система сама разложит это по полям, вы экономите время на каждом заказе.

Практичный подход — показывать распознанные значения рядом с полями и просить подтверждение спорных мест (дата, адрес, сумма). Так уменьшается число ошибок без усложнения интерфейса.

Сводки по задачам и клиентам за 10 секунд

ИИ‑сводки полезны руководителю и исполнителю: что просрочено, что ждёт ответа, какие риски у клиента, какие следующие шаги. Это быстрый обзор вместо чтения ленты комментариев.

Конструктор отраслевых документов с контролем версий

Для ниш, где много модификаций «под клиента», удобен конструктор: шаблон + переменные + блоки, которые включаются по условиям. ИИ может предлагать недостающие пункты и проверять согласованность (например, чтобы сроки и суммы не противоречили друг другу), а система хранит версии и то, кто что менял.

Ограничения: где нужна проверка человеком

Если документы связаны с жёсткими регламентами, юридическими рисками или требованиями контролирующих органов, ИИ должен работать как помощник, а не как «автоподписант». Рабочее правило: генерация — да, финальная ответственность — у человека; плюс логирование источников данных и обязательные проверки критичных полей.

Поддержка и онбординг: как ИИ уменьшает операционные расходы

Операционные расходы часто «съедают» экономику вертикального SaaS в малой нише: клиентов немного, а ожидания по поддержке — как у больших продуктов. ИИ помогает закрыть разрыв без раздувания команды.

ИИ‑ассистент поддержки: быстрее и дешевле

Самый практичный сценарий — чат‑ассистент, который отвечает по базе знаний, документации и истории релизов. Он может:

• давать быстрые ответы на типовые вопросы («как настроить интеграцию», «почему не грузится файл»);
• маршрутизировать тикеты: распознавать тему, приоритет, сегмент клиента и направлять в нужную очередь;
• предлагать оператору черновик ответа со ссылками на статьи и конкретными шагами.

В результате даже при росте запросов команда из 1–2 человек часто справляется без найма дополнительных агентов: операторы решают редкие и сложные кейсы, а не повторяют одно и то же.

Автодиагностика: меньше переписки — быстрее решение

ИИ может собирать контекст до того, как тикет попадёт к человеку: версию продукта, роль пользователя, последние действия, ошибки, логи, шаги воспроизведения. Это уменьшает «пинг‑понг» вопросов и снижает среднее время решения.

Важно сразу ограничить доступ к данным: маскировать персональные поля, не подмешивать чувствительные записи в промпт, хранить логи по принципу минимальной достаточности.

Онбординг через чат: поддержка, которая предотвращает тикеты

Встроенный чат‑онбординг подсказывает действия прямо в момент настройки: что сделать дальше, почему не проходит проверка, какие поля обязательны. Это повышает активацию и снижает число обращений «я не понимаю, с чего начать».

Метрики, которые стоит считать

Чтобы ИИ реально снижал расходы, отслеживайте: время первого ответа, долю обращений, решённых без оператора, среднюю стоимость обращения, CSAT после закрытия и процент тикетов, где автодиагностика собрала полный контекст.

Маркетинг и продажи: меньше затрат на выход в узкую нишу

Вертикальный SaaS часто проигрывает не из‑за продукта, а из‑за стоимости привлечения: на узкую аудиторию трудно «лить трафик» массовыми методами, а ручная работа продавцов и маркетологов съедает маржу. ИИ сдвигает экономику, потому что делает персонализацию и контент почти бесплатными по времени — при условии контроля фактов.

Персонализация под подниши без ручной рутины

Внутри одной ниши почти всегда есть подниши (например, «стоматологии с 1–2 креслами» vs «сети клиник»). ИИ помогает быстро собирать вариации посадочных страниц и цепочек писем под конкретный сегмент: другие боли, другие слова, другие кейсы.

Персонализация должна опираться на реальные возможности продукта и подтверждённые формулировки. Лучше использовать шаблоны с переменными и правилами, чем «генерацию с нуля» без контроля.

Материалы для продаж из интервью и демо

Записи интервью, демо и созвонов можно превращать в:

• кейсы «как было / как стало»;
• FAQ и ответы на возражения;
• одностраничники для принятия решения.

Это снижает нагрузку на фаундера и ускоряет обучение первых менеджеров по продажам — контент появляется не раз в квартал, а регулярно, по мере общения с рынком.

Скоринг лидов и подготовка к звонку

ИИ может собирать «карточку клиента» перед контактом: чем занимается компания, какой стек/процессы видны публично, вероятные боли, гипотезы по ценности. Плюс — базовый скоринг (подходит/не подходит) по вашим критериям.

Меньше «невидимой» работы: CRM и резюме встреч

Автозаполнение CRM, конспекты созвонов, фиксация next steps и задач уменьшают операционные потери в продажах. Это особенно заметно в малой нише, где каждая сделка дорога, а команда маленькая.

Контроль фактов: не обещать лишнего

Правило простое: ИИ может писать, но не имеет права «придумывать». Закрепите чек‑лист: какие интеграции есть, какие SLA реальны, какие результаты подтверждены. Это защищает от репутационных провалов и возвратов на раннем этапе.

Unit‑экономика вертикального SaaS с ИИ: что считать и как

Юнит‑экономика в вертикальном SaaS ломается не «в целом», а на конкретном микросегменте: кто именно покупает, за что платит и сколько стоит довести до результата. Поэтому начинать расчёт стоит не с «рынка», а с чёткого ICP внутри ниши.

1) ICP: сегменты, роли, триггеры покупки

Опишите 2–3 сегмента в пределах ниши (например, «малые клиники до 10 сотрудников», «сети 10–50»), роли (владелец/операционный директор/специалист) и триггеры, которые запускают покупку: штрафы, рост заявок, текучка, новые требования регулятора, смена софта.

Чем точнее ICP, тем проще держать CAC под контролем и не распыляться на «похожие» рынки.

2) Value proposition: измеримость и проверка

Обещание ценности должно считаться: «сократить время на обработку заявки на 30%», «уменьшить ошибки в документах в 2 раза», «ускорить закрытие смены на 15 минут». Это напрямую связывает продукт с готовностью платить и помогает избежать функций «для красоты».

3) Пакетирование: база + масштабируемые доплаты

В маленьких нишах особенно важно, чтобы рост выручки не требовал линейного роста затрат:

• базовый тариф: ядро (то, что даёт основной результат);
• доплаты: места/филиалы/объёмы операций, платные модули (отчётность, интеграции, комплаенс).

4) Базовая формула и минимальный MRR до безубыточности

Считайте по одному клиенту и по месяцу:

Contribution margin = MRR − (переменные расходы на клиента)

Переменные расходы: поддержка, инфраструктура, комиссии, часть расходов на внедрение (если она повторяется).

Точка безубыточности по выручке:

MRR_be = Fixed Costs / Contribution Margin %

Где Fixed Costs — команда, аренда/сервисы, постоянный маркетинг. Это даёт понятный ориентир: «нам нужно X клиентов по Y MRR», а не абстрактный «рост».

5) Как ИИ помогает удержанию (а значит и LTV)

ИИ сильнее всего влияет на unit‑экономику через retention:

• подсказки «следующий шаг» внутри процесса → пользователь быстрее получает результат;
• предотвращение ошибок (проверки, автозаполнение, предупреждения) → меньше боли и обращений в поддержку;
• персонализированные рекомендации и шаблоны → меньше ручной рутины, выше ежедневная ценность.

Итог: ниже churn, меньше поддержки на клиента, выше LTV — и ниша, которая раньше «не сходилась», начинает сходиться по цифрам.

Риски и ограничения: где ИИ может навредить и как защититься

ИИ действительно снижает затраты, но в вертикальном SaaS цена ошибки часто выше: клиенты работают с деньгами, здоровьем, безопасностью, правовыми документами или регламентами. Поэтому важно заранее понять, где ИИ добавляет ценность, а где — риск.

Риски качества: «галлюцинации» и неверные советы

Самая частая проблема — правдоподобные, но неверные ответы. В нишах с терминологией и исключениями это проявляется сильнее: модель может перепутать нормы, неверно истолковать формулировку договора или дать сомнительную рекомендацию.

Практика: ограничивайте ИИ задачами «черновик/варианты/объяснение», а финальное действие оставляйте пользователю или правилам системы. Хорошо работает режим «ссылки на источник», когда ИИ обязан опираться на конкретный фрагмент базы знаний.

Риски данных: конфиденциальность и минимизация

Вертикальные продукты часто хранят чувствительные данные (персональные, коммерческая тайна). Опасности: лишние доступы, отправка данных во внешние API, хранение промптов и логов без контроля.

Меры: минимизируйте данные (передавайте только то, что нужно), внедрите маскирование/анонимизацию, раздельные роли доступа, сроки хранения логов. Для критичных ниш — изоляция окружений и понятная политика, что и куда уходит.

Если ваша аудитория в России и чувствительна к вопросу размещения данных, отдельно проверяйте, где выполняются запросы к моделям и где хранятся логи. В этом плане может быть важным, что TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные/opensource модели, не отправляя данные за пределы страны (при корректной настройке доступа и данных, которые вы передаёте в промпты).

Юридические моменты и отраслевые нормы

Если ИИ генерирует рекомендации, письма клиентам или документы, возникает вопрос ответственности. Добавляйте дисклеймеры, фиксируйте, что именно предложил ИИ, и кто подтвердил действие. В регулируемых отраслях заранее проверьте требования к хранению данных и аудиту.

Когда ИИ не нужен

Если сценарий простой и стабилен (например, выбор статуса, расчёт по формуле, маршрутизация заявок), дешевле и надёжнее сделать правила и автоматизацию без генеративных моделей.

Как снизить риски: контроль, журналы, настройки

Комбинируйте ограниченные шаблоны, проверку (валидация, «второй проход», ручное подтверждение), журналирование запросов/ответов и настройки безопасности. Полезно вводить «границы компетенции»: ИИ может объяснить и подготовить черновик, но не может «разрешить» спор, поставить диагноз или дать юридически значимое заключение.

Практический план запуска: от идеи до первых платящих клиентов

Запуск вертикального SaaS в малой нише выигрывает не количеством функций, а скоростью проверки ценности. Ниже — практичный маршрут до первых оплат, где ИИ помогает экономить время команды и быстрее находить «что действительно нужно».

1) Сузьте фокус до одной боли

Выберите одну узкую проблему, за решение которой клиент готов платить уже сейчас. Хороший тест: сможете ли вы сформулировать обещание в одну фразу вроде «сокращаем X с 3 часов до 10 минут».

Не пытайтесь закрыть весь процесс «под ключ». В узкой нише побеждает продукт, который идеально решает один дорогой и частый сценарий.

2) Соберите MVP за 4–8 недель (ценность в первый день)

Определите функционал, который даёт результат в первый день использования:

• один ключевой сценарий (создать/рассчитать/согласовать/подготовить документ);
• минимальные роли и права;
• экспорт/отчёт, который можно встроить в рабочий процесс;
• 1–2 интеграции — только если без них «не взлетит».

ИИ используйте как ускоритель: черновики текстов, разбор входящих данных, генерация шаблонов, автозаполнение полей — но не как «магическую кнопку».

Чтобы дополнительно сжать сроки, многие команды начинают с инструмента, который ускоряет программирование и сборку продукта. TakProsto.AI как раз про это: чат‑интерфейс + агенты под капотом, планирование (planning mode), снапшоты и откат, деплой/хостинг и кастомные домены. Это удобно, когда нужно быстро пройти путь «идея → рабочая версия → пилот», а уже затем принять решение, что переносить в собственный пайплайн (в том числе через экспорт исходников).

3) Подготовьте базу знаний для ИИ‑ассистента

Соберите 20–50 типовых вопросов и ситуаций из ниши: ошибки новичков, частые требования, возражения. Оформите это как базу знаний и набор сценариев: «если… то…», примеры корректных ответов, тональность.

Цель — чтобы ассистент закрывал рутину поддержки и онбординга без долгих переписок.

4) Проведите пилот с 3–10 клиентами

Найдите «первых правильных» пользователей: тех, у кого боль максимальна и кто готов выделить время на обратную связь.

Измеряйте не только «нравится/не нравится», а конкретику:

• время до первого результата (Time‑to‑Value);
• где пользователь застревает;
• причины отказов (цена, доверие, интеграции, функциональные пробелы).

5) План масштабирования: модули, интеграции, партнёрства

После пилота зафиксируйте дорожную карту как набор модулей (по соседним сценариям), список приоритетных интеграций и партнёрств внутри отрасли (ассоциации, обучающие центры, поставщики смежных систем). Это позволит расти без превращения продукта в «комбайн».

Пример структуры решения и чек‑лист жизнеспособности ниши

Мини‑кейс: «проверки для небольших медицинских кабинетов»

Представим узкую нишу: частные стоматологические кабинеты на 3–7 сотрудников. Их боль — регулярные проверки: журналы стерилизации, чек‑листы кабинета, инструкции для ассистентов, подготовка к визитам контролирующих органов. Владелец обычно ведёт всё в разрозненных файлах и мессенджерах, а ошибки всплывают в самый неудобный момент.

Вертикальный SaaS здесь может выглядеть как: шаблоны регламентов + календарь задач + журнал действий + «умный помощник», который объясняет, что именно нужно сделать и почему, и помогает быстро собрать пакет документов из данных кабинета.

Без ИИ vs с ИИ: что меняется по затратам и скорости

Чек‑лист: жизнеспособна ли ваша ниша для вертикального SaaS с ИИ

• В нише есть повторяющийся процесс (проверки, согласования, расчёты, документы), а не разовые проекты.
• «Цена ошибки» заметна: штрафы, потеря времени, срыв сроков, простои, репутационные риски.
• Данные можно структурировать (формы, поля, статусы) — даже если часть входа остаётся текстовой.
• Пользователи готовы платить за снижение рутины, а не только «за красивый интерфейс».
• Есть каналы доступа к аудитории: ассоциации, каталоги, профильные сообщества, партнёры.
• ИИ действительно помогает: подсказывает следующий шаг, заполняет шаблоны, объясняет требования, но не является единственной «фишкой» продукта.

Следующие шаги

1. Сделайте аудит процесса: где люди тратят время и где чаще всего ошибаются.

2. Проведите 10–15 интервью по одному сценарию (не продавая продукт) и соберите реальные формулировки болей.

3. Соберите прототип: один ключевой поток + библиотека шаблонов + помощник для подсказок/заполнения.

Если хотите прикинуть, как это может выглядеть по подписке и пакетам, посмотрите /pricing. Больше практических разборов — в /blog.