Как экс-сотрудники «Яндекса» продали стартап американской IT-компании
14 января американская компания Dun & Bradstreet купила стартап Orb Intelligence российских программистов Марии и Максима Гриневых. Как выяснил Forbes, сумма сделки составила несколько десятков миллионов долларов, но не превысила $50 млн.
14 января американская IT-компания Dun & Bradstreet, крупный поставщик данных и аналитики о бизнесе, объявила о покупке провайдера данных Orb Intelligence. Этот стартап — разработка российских программистов, бывших сотрудников «Яндекса» Марии и Максима Гриневых. Orb они основали в 2013 году. Этот сервис собирает информацию о юридических лицах из открытых источников, интегрирует ее в базу данных и продает доступ к ней другим фирмам. Forbes поговорил с Марией Гриневой об истории Orb и планах проекта после сделки с Dun & Bradstreet, а также выяснил, за сколько американская компания могла приобрести стартап российских разработчиков.
Таблица для Facebook и Oracle
Идея Orb родилась у Гриневых, когда они обратили внимание на то, сколько информации публикуют в интернете о компаниях власти США и стран Европы. Именно эти открытые данные использует технология в основе сервиса, говорит Мария. По сути Orb — это таблица из 57 млн профайлов компаний, в каждом содержится информация о названии, адресе и отрасли юрлица, а также ссылки на аккаунты в соцсетях, наиболее часто упоминающиеся на официальном сайте слова и другие данные, перечисляет Гринева.
На старте в 2013 году супруги привлекли $200 000 ангельских инвестиций от четырех частных инвесторов. Сразу после запуска у проекта появились два клиента, которые подписали годовые договоры на $30 000 каждый. Первый — компания из Кремниевой долины Lattice Engines, которую тот же Dun & Bradstreet поглотила в 2019 году. Вторым клиентом на старте стала израильская SalesPredict, в 2016-м приобретенная eBay.
«Мы решили создать b2b-стартап — нам казалось, что так легче начать и раскрутить проект», — рассказывает Гринева. По ее словам, с корпоративными клиентами у бизнеса есть определенность — те сразу подписывают годовой контракт, что и произошло в случае Lattice Engines и SalesPredict. Несмотря на наличие партнеров с первых дней развития бизнеса, первые два года Гриневы работали из дома и экономили на аренде офиса, вспоминает Мария. Сегодня большинство клиентов Orb — это компании, которым нужно предсказывать поведение покупателя и конверсию продаж.
Максим Гринев в 2016 году оставил Orb и занялся развитием другого проекта — Palo Alto Databases. Эта компания также занимается работой с данными, но не конкурирует с Orb. Мария после этого стала гендиректором Orb, под ее руководством штат стартапа разросся примерно до 20 программистов, а годовая выручка достигла показателя в $10 млн. Эта сумма складывается из выплат, которые делают клиенты. Услуги Orb стоят $50 000-80 000 в год для небольших компаний и $200 000-300 000 в год для крупных корпораций. Среди последних сервисом пользовались, например, Facebook, Oracle и SAP, говорит Гринева. А всего в пуле клиентов компании — около 70 компаний без учета партнерств с реселлерами данных.
«Поскольку мы b2b-компания и продавали данные вендорам, они от нас сильно зависели, и мы постоянно получали предложения о покупке или слиянии», — признается Гринева. Суммы, по ее словам, были небольшие — она «ждала хорошего предложения». Развивать сервис самостоятельно и заводить стабильных крупных клиентов на долгие сроки было бы сложнее — в индустрии провайдеров данных все меняется настолько стремительно, что, «чтобы стоять на месте, надо очень быстро бежать», объясняет Гринева.
350 миллионов компаний в «облаке»
Предложение от Dun & Bradstreet Гринева получила в 2019 году, после того, как американская компания поглотила первого клиента Orb — Lattice Engines. «В прошлом году на рынке провайдеров данных началась консолидация — большие игроки стали покупать маленьких, и картина изменилась буквально за год», — описывает Мария.
В итоге она сочла условия, предложение Dun & Bradstreet, приемлемыми и полностью продала проект. Dun & Bradstreet, основанная в 1841 году, — один из самых крупных и известных в мире поставщиков информации о компаниях и бизнес-рисках, в ее базе данных содержится информация о 350 млн фирм по всему миру. В России партнером Dun & Bradstreet является создатель системы СПАРК — агентство «Интерфакс».
Представитель Dun & Bradstreet сообщил Forbes, что покупка Orb усиливает «стратегию компании по объединению цифровых и физических миров в глобальном хранилище b2b-данных». Компания интегрирует данные Orb в собственное «облако» Dun & Bradstreet Data Cloud. Гринева займет должность вице-президента Dun & Bradstreet и будет курировать интеграцию. Все 20 сотрудников Orb также получили предложение перейти в новую компанию, в том числе программисты из России и Украины, работающие в Orb удаленно.
Стороны отказались раскрыть сумму сделки. Источник Forbes, знакомый с условиями, рассказал, что сумма составила «несколько десятков миллионов долларов», но не превысила $50 млн.
Это ранний проект без инвестиций от фондов, и покупали его, скорее всего, как технологию сбора информации о большом количестве компаний и накопленную базу данных, соответственно, оценка вряд ли могла быть с большим мультипликатором, рассуждает аналитик Skolkovo Ventures Илья Маркин. По его словам, рыночные мультипликаторы сделок в этой категории на западном рынке составляют от 1,5х до 5х, то есть компания могла быть продана за сумму $15-17 млн.
Между «Яндексом» и Facebook
38-летняя Мария Гринева окончила факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ в 2003 году, после чего устроилась в Институт системного программирования Российской академии наук (РАН), где проработала восемь лет. Там она, в частности, разрабатывала систему управления базами данных Sedna — проект с открытым кодом, который существует до сих пор. После ухода из РАН и до запуска собственного бизнеса Гринева на протяжении двух лет также читала курс по анализу соцсетей в университете Цюриха ETH Zurich.
В 2009-м вместе с супругом она создала The Tweeted Times — сервис персонализированных новостей, который превращал Twitter-ленту пользователя в онлайн-газету, ранжируя сообщения по степени их популярности. Лента создавалась на базе сообщений аккаунтов, на которые был подписан пользователь, и сообщений из лент подписки этих аккаунтов. Проект привлек $80 000 ангельских инвестиций от одного частного инвестора, а в 2011-м был поглощен «Яндексом». Детали сделки стороны тогда также не разглашали.
«После сделки мы с Максимом стали частью «Яндекса», переехали на работу в Пало-Альто и начали заниматься приложением для поиска по соцсетям Wonder», — вспоминает Гринева. Wonder, который анализировал данные Facebook, Twitter и Foursquare, пользователи могли скачать в магазине приложений. «Оно было такое красочное, там можно было задавать вопросы голосом — своего рода агрегатор соцсетей», — говорит Гринева. Предполагалось, что пользователь мог, к примеру, спросить у приложения: «Какие рестораны мои друзья посещали в Лос-Анджелесе?» В ответ в приложении появлялась горизонтальная лента с фотографиями заведений и чекинами друзей, описывал принцип работы Wonder портал TechCrunch.
Для «Яндекса» это был первый подобный проект в сфере работы с данными соцсетей, однако проблемой оказался не дефицит опыта, а появление конкурирующего сервиса от Facebook — Graph Search. Система Graph Search также позволяла собирать информацию о том, какие посты «лайкали» пользователи Facebook, каким контентом они делились, какие фотографии комментировали и т.д. «Facebook резко выступил против Wonder и закрыл нам доступ к своим данным сразу после появления приложения в App Store. Они сказали, что «Яндекс» — это гигант, и не хотели, чтобы он индексировал их данные», — говорит Гринева.
Из-за претензий Facebook «Яндекс» закрыл проект сразу после запуска. «В будущем Wonder будет удален из AppStore, а работы по развитию приложения будут приостановлены», — цитировала представителя «Яндекса» газета «Коммерсантъ» в 2013 году. Для Гриневых быстрый закат Wonder, впрочем, послужил толчком к созданию нового проекта — им на тот момент и стал Orb Intelligence.
Ирина Юзбекова, Кристина Жукова
По материалам: “Forbes”
