Клиентов
Нет данных
Фаундер
Нет данных
Prefogram
Социальная сеть предпочтений с алгоритмом рекомендаций на основе анализа ранжированных списков с помощью ИИ. Продукт также позволяет разворачивать корпоративные лиминальные сети с ...
Местоположение
Россия
Клиентов
Нет данных
Пользователей
Нет данных
Форма реализации
Нет данных
Сумма инвестиций
Нет данных
Текущая доля рынка
Нет данных
Запрос инвестиций
Нет данных
Инвест. доля
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста
Нет данных
Годовая выручкане указано
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доходне указано
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальностьне указано
О проекте
Социальная сеть предпочтений с алгоритмом рекомендаций на основе анализа ранжированных списков с помощью ИИ. Продукт также позволяет разворачивать корпоративные лиминальные сети с профилированием сотрудников для повышения инновационности команд и достижения других целей, стоящих перед HR-отделами
- Стадия: MVP
- Индустрии: DeepTech
- Технологии: Data Base
- Рынки: Россия
- Сайт: https://prefogram.com
Состав объекта
Нет данных
Этапы реализации
Нет данных
Объём инвестиций
Якорный инвестор
Нет данных
Социально-экономический эффект
Нет данных
Городская значимость
Нет данных
Текущий статус и следующий этап
Нет данных
Инвестиционный запрос
По данным SberUnity, компания находится в поиске инвестиций. Детали раунда требуют ручного уточнения.
Продукт / технология
Социальная сеть предпочтений с алгоритмом рекомендаций на основе анализа ранжированных списков с помощью ИИ. Продукт также позволяет разворачивать корпоративные лиминальные сети с профилированием сотрудников для повышения инновационности команд и достижения других целей, стоящих перед HR-отделами
Проблема: B2C: инфоперегрузка, нерелевантные рекомендации; сложно находить “своих” людей и решения. B2B: разрозненные базы людей; HR не учитывает совместимость: слабый подбор, потери контактов и вовлеченности.
Ключевые преимущества технологии
Data Base
Рынок: TAM / SAM / SOM
Россия
Целевая аудитория / клиенты
B2C: активные 20–45 в городах, перегружены инфой; нужна персональная навигация по людям, местам и идеям. B2B: компании 500+; HR и инновации; подбор и вовлечение через совместимость профилей.
Бизнес-модель
B2B
Финансовые показатели
Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.
Темп роста компании
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
План развития и финансовая цель
Нет данных
Команда проекта
Алекс Фаундер
Основатель проекта
Иван Стартапов
Участник команды
Мария Продуктова
Участник команды
Ольга Маркетова
Участник команды
Дмитрий Финансов
Участник команды
Анна Операционная
Участник команды
Ключевые достижения
Нет данных
Сертификация и регуляторный статус
Нет данных
Конкурентное преимущество
Нет данных