Индекс Роста Верифицированный рост компаний
  1. Главная
  2. Компания RnD-42
RnD-42
Фаундер Нет данных

RnD-42

Размещен на SberUnity Ранний рост Научные исследования

Система математического моделирования поведения потребителей платных ресурсов и расчета оптимального ценообразования. Создание и эксплуатации моделей машинного обучения с целью кон...

Местоположение 121205, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Можайский, тер. Инновационного Центра Сколково, бульвар Большой, д. 42, стр. 1
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 +42,4%
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста 20,7 млн ₽
Годовая выручка14,4 млн ₽
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доход5,4 млн ₽
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальность+37,3%

О проекте

Система математического моделирования поведения потребителей платных ресурсов и расчета оптимального ценообразования. Создание и эксплуатации моделей машинного обучения с целью контроля корректности взимания платы. Система используется операторами платных ресурсов для оптимизации нагрузки на инфраструктуру и увеличения дохода: создаются модели предсказания поведения потребителей на основе анонимных исторических данных и рассчитывается оптимальный набор индивидуальных ценовых предложений.

  • Стадия: Ранний рост
  • Индустрии: AdTech & MarTech
  • Технологии: Data Base
  • Рынки: Россия
  • Сайт: https://rnd-42.com

Профиль организации

Стадия проектаРанний рост

Объём инвестиций

ПрезентацияRnD-42_2025.pdf

Продукт / технология

Система математического моделирования поведения потребителей платных ресурсов и расчета оптимального ценообразования. Создание и эксплуатации моделей машинного обучения с целью контроля корректности взимания платы. Система используется операторами платных ресурсов для оптимизации нагрузки на инфраструктуру и увеличения дохода: создаются модели предсказания поведения потребителей на основе анонимных исторических данных и рассчитывается оптимальный набор индивидуальных ценовых предложений.

Проблема: Реализуем модель идеальной ценовой дискриминации: Для любого сервиса или товара есть клиенты, которые не покупают его из-за высокой цены. Выделяем их помощи ИИ и предлагаем персональную цену.

Ключевые преимущества технологии

Data Base

Рынок: TAM / SAM / SOM

Россия

Целевая аудитория / клиенты

Операторы платных ресурсов: Платные дороги, Парковки, Телеком, Банки, Ритейл.

Бизнес-модель

B2B

Финансовые показатели

Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.

Темп роста компании

Рост выручки г/г +42,4%
Выручка за 2025 14,4 млн ₽
Выручка за 2024 10,1 млн ₽
Источник расчета Годовая отчетность

Потенциал переоценки

Расчетная стоимость на дату размещения 14,5 млн ₽
Прогнозируемая оценка через год 20,7 млн ₽
Потенциал переоценки +42,4%
Расчетный рост оценки +42,4%

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