Осенью 2024 года сервис Miro отключил платные аккаунты для пользователей из России и Беларуси, что привело к массовому переходу на российские аналоги, такие как Яндекс, VK и МТС. Когда в октябре 2026 года Miro снова ввел ограничения, обсуждение прошло мимо внимания аудитории, так как пользователи уже переехали. Автор статьи отмечает, что создание простой замены ушедшему гиганту требует конкуренции с крупными корпорациями, что маловероятно. Вместо этого предлагается искать узкие сегменты, доступные для стартапов, используя нейросети для глубокого анализа рынка. В качестве примера приводится команда, использующая open-source доску Excalidraw, которая скучает по функциям Miro, но не готова платить за их замену. Автор делится методологией поиска таких ниш, основанной на практиках Y Combinator и исследованиях McKinsey.
Современные нейросети кардинально изменили процесс исследования рынка, сократив время с недель до нескольких минут. Инструменты вроде Perplexity Deep Research, ChatGPT и Claude позволяют быстро анализировать тысячи страниц на разных языках, включая китайские платформы Xiaohongshu и Zhihu, а также российские источники. Для обработки данных используются парсеры (Apify, Firecrawl) и методы группировки мнений через BERTopic. Это позволяет выявлять реальные проблемы пользователей, их жалобы и готовность платить, отсеивая так называемые «идеи-трясины» (tarpit ideas), которые кажутся простыми, но не имеют спроса. Автор рекомендует использовать связку инструментов для сбора данных, перевода и анализа тональности отзывов.
Для валидации идеи предлагается пройти серию проверок. Сначала нужно ответить на вопросы Джаред Фридмана из Y Combinator: подходит ли команда для рынка, острая ли проблема и есть ли конкуренты. Затем следует искать сигналы спроса: отзывы с оценками 1-3 звезды на G2, Capterra, RuStore и других площадках, открытые issues в GitHub, а также данные о краудфандинговых кампаниях на Planeta.ru и Kickstarter. Особое внимание уделяется случаям, когда платформа меняет правила (например, отключение расширений Manifest V2 в Chrome), оставляя пользователей без инструментов. Также эффективны методы геоарбитража и анализа шаблонов, продаваемых на Etsy или Notion, которые могут стать прототипами будущих продуктов.
Финальный этап — оценка готовности платить. Сигналы ранжируются от самых сильных к слабым: предзаказы и оплата за решение у конкурента стоят на первом месте, за ними следуют обходные пути и повторяющиеся жалобы. Если даже на зарплату одного сотрудника не набирается потенциальный объем рынка, стоит искать более глубокий сегмент. В B2B-секторе цикл сделки длиннее, поэтому важно искать сигналы у тех, кто ежедневно работает с инструментом, и проверять наличие бюджета у конечных пользователей. Автор подчеркивает, что если задачу можно решить только длинным чек-листом, нормального инструмента для неё пока не существует, и это может быть индикатором скрытой ниши.
