Есть у IT-стартапов один странный момент. Команда может два года строить сильный продукт, собирать сложную архитектуру, искать первых пользователей и переживать бессонные ночи. А потом выйти на рынок и сказать: «Мы делаем AI-native платформу для интеллектуальной оркестрации данных». И ждать, что все сразу поймут, о чём речь. Не поймут, так как не ищут такой продукт, не обсуждают его с коллегами и не закладывают под него отдельный бюджет. У продукта может быть ценность, но для рынка она пока выглядит как набор функций. Тут и появляется нарратив категории.

В привычном маркетинге всё довольно удобно. Есть проблема, которую рынок уже признал. Есть знакомая категория и конкуренты, с которыми можно сравнить цены, функции и интерфейсы. Компаниям нужны CRM, разработчикам нужны инструменты мониторинга, банкам нужны системы защиты от мошенничества. Покупатель понимает, что у него болит, и способен сам найти решение.

С новыми продуктами всё сложнее. Иногда люди сталкиваются с проблемой, но не осознают ее, считая особенностью процесса, ручной работой или неизбежной частью бизнеса. Например: «Мы каждый понедельник собираем отчёт из пяти систем, потом два часа проверяем цифры руками. Но, кажется, это просто специфика нашей работы». Или: «AI-агент иногда неправильно формирует запрос к базе. Мы проверяем ответы вручную, пока так». Формально отдельного запроса на продукт здесь нет. Никто не ищет сервис, который объясняет, почему AI-агент ошибся в SQL. У проблемы нет привычного названия, владельца бюджета и списка конкурентов, есть повторяющийся сбой, из таких сбоев иногда вырастают новые категории.

Допустим, команда делает инструмент для AI-агентов. Современный агент умеет писать код, открывать браузер и вызывать API. Но когда ему нужно обратиться к базе данных, он может построить формально корректный, но неправильный по смыслу запрос. Ошибка обнаружится уже после ответа клиенту или действия в продакшене.

Существующие инструменты при этом могут быть отличными. Просто их создавали для инженеров, которые сами строят запросы, понимают структуру базы и проверяют результат. Автономный агент действует иначе, у него другая зона риска и другой уровень самостоятельности.

Если описать продукт через технологию, получится что-то вроде: «Платформа для безопасной генерации и выполнения SQL-запросов AI-агентами». Технически точно, но для рынка довольно холодно. В то время как вариант с проблемой звучит понятнее: «AI-агенты уже умеют выполнять действия, но на данных начинают гадать. Они строят неправильные запросы, получают неверный результат, а ошибка обнаруживается уже после ответа пользователю. Командам приходится проверять каждое действие вручную, поэтому автоматизация заканчивается там, где начинаются сложные данные». Тут появляется контекст и читатель узнаёт знакомую ситуацию, видит последствия и понимает, зачем вообще нужен продукт.

Что такое нарратив категории

Нарратив категории помогает рынку ответить на несколько вопросов: что изменилось, какая новая проблема возникла, почему старые решения больше не подходят, к чему приводит бездействие и каким должен быть новый способ работы. Последним в этой цепочке появляется продукт. Хотя команды часто делают наоборот. Они придумывают название, рисуют логотип, пишут красивое описание и только потом пытаются объяснить, кому всё это нужно.

У нарратива другая логика. Сначала появляется ситуация, в которой привычный способ работы перестаёт справляться. Потом команда показывает последствия, описывает желаемое будущее и называет новый класс решений. Продукт оказывается частью этой истории и одновременно её доказательством.

Если перескочить сразу к функции, покупатель начнёт сравнивать продукт с ближайшим знакомым инструментом. И почти наверняка выберет критерии старого рынка: количество интеграций, цену подписки или набор кнопок в интерфейсе. А вы, возможно, вообще пришли решать другую задачу.

Проблема может быть ещё не сформулирована

Есть разница между неназванной проблемой и выдуманной проблемой. Выдуманная проблема существует только в презентации основателя. Команда нашла красивый термин, придумала масштабный рынок, но клиенты не тратят на ситуацию ни времени, ни денег, ни нервов.

Неназванная проблема ведёт себя иначе. Люди сталкиваются с ней регулярно, придумывают обходные пути, держат рядом инженера или аналитика, вручную проверяют результаты, но не объединяют всё это в одну понятную задачу. Поэтому при исследовании нужно смотреть не только на прямые запросы клиентов. Что люди делают в таблицах? Где перепроверяют систему? На каком шаге зовут коллегу? Какую работу откладывают до конца недели? Где говорят: «Да, процесс кривой, но мы привыкли»? В этих местах часто прячется будущая категория.

Если рынок уже знает проблему и ищет решение, можно встроиться в существующую категорию. Например, сделать CRM для банков, систему аналитики для DevOps-команд или сервис compliance для финтеха. Покупателю будет проще понять продукт, потому что у него уже есть знакомая рамка.

Если проблема понятна, но конкретный сегмент недооценён, можно занять узкую нишу. Так стартап получает первых пользователей, собирает кейсы и не пытается сразу разговаривать со всем рынком.

Если люди сталкиваются с проблемой, но не называют её и не знают, что её можно решить, появляется задача создания категории. В таком случае спрос приходится формировать через обучение рынка: объяснять проблему, показывать стоимость старого способа и только после этого говорить о продукте.

Для многих технологических компаний разумнее найти понятный рынок или узкий сегмент, где уже есть бюджет и привычный язык. Новая категория требует больше времени и сил: покупателя приходится знакомить и с проблемой, и с самим типом решения.

Получается довольно практичная схема. Стартап берёт узкий сегмент, где проблема особенно заметна, собирает первые доказательства, формулирует более широкую историю и постепенно расширяет рынок.

Почему важно занять нишу раньше

Занять нишу раньше конкурентов не означает просто выпустить продукт первым. Быть first mover и создать категорию, всё-таки, разные вещи. Компания может выйти на рынок позже, но стать первой, кто удачно сформулировал проблему и закрепил за собой новый способ её решения. Рынок начинает повторять его формулировки, журналисты используют его терминологию, потенциальные клиенты приходят с более понятным запросом. Функцию скопировать легко. Переписать уже сложившееся представление о проблеме гораздо труднее. Для этого придётся переучивать рынок, спорить с привычными словами и доказывать, что новая команда лучше понимает ситуацию.

Лидер категории получает непропорционально большую долю созданной стоимости. Часто цитируется оценка в 76% совокупной капитализации категории. Это не обещание для каждого стартапа, но хороший способ понять экономику вопроса: лидерство в собственной категории может принести больше, чем сильная позиция внутри чужой.

При этом узкая ниша остаётся полезной: она помогает проверить гипотезу, найти первых пользователей и не тратить силы на абстрактный рынок из презентации.

Как сформулировать нарратив

В коммуникационном агентстве «ЛАМПА» мы редко начинаем работу с красивого названия категории или описания продукта. Сначала пытаемся понять, что происходит у людей на практике. Разговариваем с клиентами, читаем тикеты поддержки, смотрим обсуждения в GitHub, разбираем причины отказов после продаж и вопросы, которые возникают на демо. Там обычно и находится настоящая история. Кто-то вручную собирает отчёты из нескольких систем. Кто-то перепроверяет каждый ответ AI-агента. Кто-то держит отдельного специалиста на случай, если автоматизация снова ошибётся. Мы обращаем внимание на такие места: что люди делают руками, где не доверяют системе, какой результат боятся проверить последним и за какую ошибку никто не хочет отвечать лично.

После этого описываем проблему без продукта, технологий и модных слов. Нам нужно понять простую вещь: когда конкретная аудитория делает определённое действие, где именно возникает повторяющийся сбой? Как команда пытается его обходить и чем за это платит: временем, деньгами, качеством или контролем?

Дальше мы проверяем, действительно ли проблема живая. Как часто она возникает? Кто тратит на неё время? Какие обходные решения уже придумала команда? Что происходит после ошибки?

Если человек только один раз пожаловался на неудобство и больше ничего с ним не делает, возможно, перед нами слабая проблема. Другое дело, когда компания нанимает отдельного специалиста, собирает отчёты вручную, пишет внутренние скрипты и снова возвращается к одной и той же боли. В таком поведении уже виден спрос, даже если у него пока нет красивого рыночного названия.

Потом мы смотрим на существующие решения. Здесь легко перегнуть и объявить всё старое бесполезным. Обычно это неправда. Прежние инструменты могли хорошо работать в своём контексте, просто ситуация изменилась.

Только после такой работы мы подбираем название категории. Оно должно объяснять новую задачу, которая появилась у рынка, а не маскировать технологию под длинной цепочкой слов вроде intelligence, orchestration и platform.

Когда новая рамка готова, мы переносим её во все точки контакта: на первый экран сайта, в README, презентацию, сценарий демо, кейсы, посты основателя и ответы отдела продаж. Тексты могут отличаться по объёму и интонации, но смысл должен оставаться одним. В прошлой статье я писала, что первые два-три предложения README читают почти все. Дальше идут только те, кого зацепила задача. С нарративом категории похожая история, только читателем становится весь рынок. Если с первых строк понятно, какую проблему вы решаете, у клиента появляется причина не закрывать страницу, а продолжить разговор и разобраться, подходит ли ему продукт.

Хороший нарратив помогает людям начать обсуждать задачу. Они сравнивают старые решения с новым подходом, выделяют бюджет, ищут похожие продукты и объясняют коллегам, почему привычный процесс больше не подходит. Компания, которая первой дала проблеме понятное имя, получает шанс занять нишу ещё до того, как конкуренты выпустят похожие функции.