Рынок действительно крутится вокруг потребности, но на практике этого почти никогда не бывает достаточно. Особенно если речь идет о сложной нише, где сама проблема для клиента ощущается скорее как общее напряжение, чем как четко сформулированный запрос. Человек понимает, что процесс долгий, дорогой и нервный, но при этом не всегда может объяснить, в какой именно момент ему нужна помощь и какого рода. В таких условиях очень легко промахнуться не в самом решении, а в том, как ты его показываешь. Продукт может быть полезным по сути, но если пользователь этого не чувствует сразу, он просто закрывает вкладку и идет дальше.
Мы довольно рано увидели эту проблему на практике. Формально все выглядело правильно: регистрация медицинских изделий является сложной, перегруженной экспертизой сферой, где автоматизация кажется логичным шагом. Но как только мы начали смотреть на сервис глазами пользователя, стало ясно, что логика «мы знаем, как правильно» здесь не работает. Люди приходят не за технологией и не за автоматизацией как таковой. Они приходят в момент неопределенности, пытаясь быстро понять, что вообще происходит с их проектом и насколько все критично.
Когда польза есть, а ценность не считывается
На старте казалось, что ключевое - дать пользователю корректный ответ. Чем точнее алгоритм, тем выше ценность сервиса. Однако довольно быстро выяснилось, что для пользователя этого недостаточно. Если он не понимает, почему этому ответу можно доверять и как его использовать дальше, ценность просто не считывается. Ответ существует сам по себе, а человек - сам по себе, не ощущая связи между результатом и реальными действиями.
В регуляторных процессах это проявляется особенно ярко. Пользователь редко приходит «с нуля»: у него уже есть гипотезы, страхи и предыдущий опыт, часто негативный. Он слышал истории про возвраты досье от Росздравнадзора, затянутые экспертизы и лабораторные испытания «лишь на бумаге». И если сервис, формируя ответ, не попадает в этот внутренний контекст, даже формально правильный результат воспринимается как абстрактный и оторванный от реальности.
Почему регистрация медизделий - плохая среда для простых ботов
Регистрация медицинских изделий - это не тот процесс, где можно «немного» ошибиться и потом быстро все поправить. Любая неточность на старте почти всегда возвращается позже, но уже в увеличенном масштабе. Неправильно определенный класс риска, расплывчатое описание назначения изделия или упущенный нюанс в комплекте документации приводят не к косметическим правкам, а к возвратам досье, дополнительным испытаниям и сдвигу сроков на месяцы и, как следствие, выходу продукта на рынок позже необходимого срока.
Поэтому автоматизация в этой сфере - это не про удобство интерфейса и не про экономию времени. Это попытка, выстраивая систему шаг за шагом, взять под контроль хаос и сделать результат хотя бы частично предсказуемым. Именно здесь и ломается идея «простого бота», который быстро отвечает и не задает лишних вопросов. В такой логике бот либо начинает говорить слишком общо, либо, избегая конкретики, старается не ошибиться и в итоге не решает задачу пользователя.
Простота против точности: ловушка, в которую мы попали
Мы довольно быстро уперлись в противоречие, которое невозможно решить чисто технически. Делая диалог максимально простым, без уточняющих вопросов и проверки контекста, мы получали осторожные и расплывчатые ответы. Бот как будто все время держал дистанцию, стараясь не сказать лишнего. В регуляторной сфере такие ответы не вызывают доверия: если нет уверенности в результате, им просто не пользуются.
Если же идти в другую сторону и требовать от пользователя строгого следования сценариям и формализованных описаний, возникают сложности и раздражение. Люди не хотят чувствовать себя частью бюрократического процесса еще до того, как они в него реально вошли. В какой-то момент становится очевидно, что вопрос не в интерфейсе и не в сценариях, а в доверии и ощущении того, что сервис понимает контекст задачи.
Почему бесплатный формат не всегда создает доверие
Следующим логичным шагом для нас стал бесплатный формат. Казалось бы, если дать человеку возможность получить результат без обязательств, все должно стать понятнее. Однако в сложных B2B-процессах, особенно в сфере регистрации медицинских изделий, эта логика работает не так прямолинейно, как может показаться на первый взгляд.
Результат первичного анализа невозможно проверить быстро. Даже опытному специалисту требуется время, чтобы вручную сверить выводы, сопоставить их с нормативной базой и понять, не упущено ли что-то критичное. Поэтому, получая ответ за считанные секунды, пользователь чаще всего оказывается в промежуточном состоянии: формально информация есть, но остается вопрос, как именно ее интерпретировать и можно ли на нее опираться в дальнейших шагах. В таких условиях бесплатный формат легко начинает восприниматься двояко. С одной стороны, он снимает барьер входа и позволяет начать диалог. С другой - если результат выглядит как готовое решение, возникает сомнение в его глубине. В сфере, где цена ошибки измеряется месяцами и деньгами, это ощущение поверхностности способно подорвать доверие еще до того, как оно успевает сформироваться.
Поэтому для нас было принципиально важно изначально не позиционировать бесплатный бот как замену экспертизы. Его задача - не дать финальный ответ, а помочь сориентироваться в ситуации, обозначить возможные зоны риска и задать правильное направление дальнейших действий. Это инструмент первичного анализа, который позволяет понять, с чем именно пользователь имеет дело, прежде чем он принимает более серьезные решения.
За что пользователь готов платить в таких процессах
На этом этапе становится понятнее, за что именно пользователь готов платить. Речь идет не о доступе к сервису как таковому и не о подписке «на будущее». Для большинства компаний регистрация медицинских изделий остается редким, напряженным и ресурсозатратным событием. Пользователь не стремится регулярно пользоваться инструментом - ему важно закрыть конкретный вопрос и двигаться дальше.
Ценность платного этапа возникает там, где появляется ответственность за результат. Когда требуется более глубокий анализ, работа с документацией, фиксация выводов и снижение регуляторных рисков, ожидания пользователя меняются. В этот момент он уже готов платить не за сам факт автоматизации, а за уверенность в том, что следующий шаг сделан корректно.
В этом смысле бесплатный первичный анализ и платные сервисы не противопоставляются друг другу. Они выстраиваются в одну цепочку: сначала ориентация и понимание масштаба задачи, затем более глубокая и ответственная работа, где цена ошибки становится особенно ощутимой.
Почему формат разовой оплаты лучше ложится на эту логику
Когда оплата привязана к конкретному действию - анализу, проверке или расчету - пользователю проще соотнести стоимость с полученной пользой. Он понимает, за что платит, и в каком месте процесса эта плата оправдана. Это особенно важно для стартапов, небольших производителей и дистрибьюторов, которые могут выходить в регистрацию раз в год или даже реже.
При этом рынок остается неоднородным. Для крупных производителей и регистрационных компаний, работающих с десятками проектов параллельно, регистрация становится поточным процессом. Но и здесь речь идет не столько о классической подписке на внешний сервис, сколько об инструменте, который встраивается в существующую экосистему и работает в контуре, помогая экспертам систематизировать работу, а не заменяя их решения. Тут речь идет уже о скорее полноценном ИИ продукте, а не боте.
Бот как часть пользовательского пути
Самые интересные сценарии появляются тогда, когда бот перестает быть отдельным продуктом и становится частью пользовательского пути. Например, в связке с маркетплейсами медицинской техники или сервисами подбора оборудования. Пользователь еще не думает о регистрации как о процессе, он выбирает продукт и прикидывает бюджет. И именно в этот момент предварительная оценка сроков и стоимости регистрации становится особенно ценной.
В таком сценарии сервис не навязывается, а органично дополняет процесс принятия решения. Пользователь получает ответ на важный вопрос ровно тогда, когда он у него возникает, и, понимая пользу, готов за это заплатить без лишних сомнений.
Как это устроено технически
Важно понимать, что под «ботом» в таком сервисе речь идет не о чате в мессенджере, а о связке доменной экспертизы, правил и моделей, работающей по четко заданным рамкам. На входе бот не просто «слушает вопрос», а последовательно уточняет контекст: тип изделия, целевое назначение, страну производства, ключевые технические характеристики и наличие клинических данных, избегая построения выводов на предположениях.
Внутри это сочетание формализованных регуляторных правил и генеративных технологий, помогающих разбирать описания изделий на естественном языке и сопоставлять их с требованиями. На критичных развилках бот не пытается «угадать», а либо запрашивает дополнительные данные, либо явно показывает несколько вариантов с разными уровнями риска, не создавая ложного ощущения определенности там, где ее нет.
Отдельный слой - валидация и защита от ошибок. Там, где цена неточности высока, ответы ограничиваются предварительной оценкой и чек-листами, помогающими подготовить материалы к экспертизе, а не заменяющими ее. Для сложных случаев предусмотрен переход к живым специалистам, и бот, выступая не источником решения, а фильтром и структурирующим инструментом, экономит время экспертной команды. Такой подход снимает главный страх пользователей: «а вдруг бот что-то придумал». Понятная логика вопросов, прозрачные ограничения и возможность эскалации к человеку создают ощущение контролируемого процесса вместо черного ящика, который выдал ответ за пару секунд и исчез.
Итог
В сложных B2B-нишах люди платят не за технологии, интерфейсы или сам факт автоматизации. Они платят за снижение неопределенности и ощущение контроля в ситуации, где этот контроль обычно отсутствует. Если сервис, встраиваясь в реальный пользовательский путь, помогает сделать его более понятным и управляемым, вопрос монетизации решается сам собой - но только в том формате, который совпадает с логикой пользователя, а не с шаблонами SaaS-моделей (Software as a Service - «Программное обеспечение как услуга»).