この創業者の製品は 5 万のチームに使用されている。なぜなら、彼女は AI の波を予見し、正確にリリースタイミングを把握したからだ。#
皆さんこんにちは、私は暴富です。
一体どのような製品が 5 万のチーム顧客を迅速に獲得し、毎月 10 万ドルの収入を実現できるのでしょうか？以下で明らかにします：
会社
Kraftful
創業者
Yana Welinder
収益
毎月 10 万ドル以上
分野：製品管理ツール
核心的な痛点：製品チームは多くの時間を費やして、複数のチャネル（カスタマーサポートシステム、アプリストア、ユーザーインタビューなど）からユーザーフィードバックを整理し、実行可能なプランに変換する必要がある。
Yana Welinder は、製品チームが直面する痛点を実際に経験しました。彼女は早くから AI がこれらの問題を解決する可能性を見抜き、Kraftful を設立し、AI ブームのピーク時に製品をリリースしました。現在、彼女の製品は 5 万のチームに使用されています。
以下は Yana の成功体験の共有です 👇
目次#
- 切実な痛点の解決
- 5 万のチーム
- モジュール化開発
- 有機的成長
- 保守的な顧客
- 小さなところから始めて反復
- 将来の計画
切実な痛点の解決#
Kraftful の創業者兼 CEO として、私は Pioneer Fund（YC 卒業生ファンド）のシニアリスクパートナーおよびスタンフォードインターネットと社会センターの研究員を務めています。余暇には 500 人以上の起業家を支援する非営利団体 VC-Backed Moms を共同設立しました。
Kraftful を設立するアイデアは、私が製品管理の過程でユーザーフィードバックを処理する際の実体験から生まれました。以前、私は複数のテクノロジー企業で製品関連の仕事を担当しており、ユニコーン企業の 2 番目の製品マネージャーから、数百万ユーザーの製品を管理する製品チームまで幅広く経験しました。
当時の最大の悩みは、複数のチャネルからユーザーの洞察を整理し、実行可能なプランにまとめる方法であり、電子スプレッドシートを処理するために多くの時間を費やす必要がありました。そこで、私はこのプロセスを簡素化し最適化するために Kraftful を作成しました。
過去には副業として起業していましたが、今回はほぼ即座に Kraftful に全力を注ぎました。解決すべき問題が明確になった後、私は YC に申し込み、無事に通過しました。当時 IFTTT の製品責任者として、私はすぐに辞職して YC に参加しなければなりませんでした。
5 万のチーム#
Kraftful は、製品チームがユーザーフィードバックを処理する方法を変えています。私たちは Intercom、Zendesk、アプリストア、G2、ビデオ会議プラットフォームなどのチャネルからのフィードバックを自動的に統合し、それを Jira/Linear に直接同期できる機能要件文書やユーザーストーリーに変換します。
SaaS の階層的価格モデルを採用しており、無料版ユーザーは MVP をリリースした日に有料顧客に転換され、大部分のアップグレードユーザーはより大きなデータ量を処理する必要があるチームから来ています。
現在、5 万を超える製品チームにサービスを提供しており、ユーザーには Google、Microsoft、Netflix、Canva などの企業が含まれています。2500 万件のフィードバックを分析し、ユーザーに 25 万時間以上の手作業の処理時間を節約しています。
モジュール化開発#
初版製品は 2 人のエンジニアによって数ヶ月で完成し、MVP は Zendesk とアプリストアの週次フィードバックデータのみを分析できるものでした。私たちは複雑な機能よりもコアキーワードの品質を優先し、迅速に明確な洞察を提供することを確保しました。
リリース後すぐに API 呼び出しの制限により崩壊しましたが、これは市場の需要を証明しました。私たちはシンプルな反復を維持し、使用体験と保持率を向上させる技術スタックに焦点を当てています：
- フロントエンド：React + Blitz による迅速なインタラクション
- バックエンド：ユーザーフィードバックを継続的に同期するデータベースと API アーキテクチャ
- AI モジュール化設計：分析プロセスの各段階で最新の LLM モデル（現在使用しているのは o1 と 4o モデル）に柔軟に切り替え、OpenAI と Azure API を通じてスケールアップを実現
有機的成長#
先発優位性#
私たちは最初に LLM を展開したチームであり、ChatGPT の熱潮のリリースタイミングを正確に把握し、Product Hunt での発表と同時に数千のユーザーを獲得しました。
口コミ効果#
有料プロモーションを拒否し、以下の方法で自然な成長を実現しました：
- 創業者が週末にユーザーの問い合わせに直接返信
- デモ動画でユーザーに使用方法を指導
- ユーザーが自発的に「トップ 10 AI ツール」リストに私たちを含める
- 見落とされた際にユーザーが積極的にコメントで推薦
公開構築#
製品の進捗と課題を継続的に共有し、製品リーダーコミュニティとの深いインタラクションを維持します。
バックアップ効果#
初期に YC などのトップ投資機関からのバックアップを得たことで、公信力が強化されました。
保守的な顧客#
5 万の先駆者チームが Kraftful を使用しているにもかかわらず、伝統的なチームに作業フローを変更させることは依然として最大の課題です。私の対処法は以下の通りです：
- 現場でデータ接続 - 分析 - 文書生成の全プロセスをデモ
- 作業効率の向上効果を示す
- ユーザーからの一般的なフィードバック：「普通の LLM のラッピングだと思っていたが、実際に作業の痛点を解決できるとは思わなかった」
現在の難点は、より多くの保守的なユーザーに迅速にアプローチする方法であり、これは既存のユーザー接触方法を拡大する必要があります。
小さなところから始めて反復#
MVP は完璧である必要はなく、特定の問題を優れた方法で解決できれば良いと考えています。提案：
- 実際のユーザーの痛点に焦点を当てる
- 高頻度でユーザーと交流を保つ
- 迅速に反復して製品を最適化する
将来の計画#
製品方向：
- より多くの製品チームのワークフローサポートを拡大
- より強力な AI モデルを利用して、さらに多くの痛点を解決
個人計画：
- VC-Backed Moms を通じて、より多くの見落とされた起業家を支援
- 伝統的な分野で未解決の問題に引き続き注目
独立開発者への実戦リソース#
核心的な経験#
-
MVP 検証戦略
- 2 人のチームで 3 ヶ月間、最小限の実行可能製品を構築
- 単一機能に集中：週次フィードバックデータの分析
- API の崩壊イベントを通じて真の需要を検証
-
成長の方法論
- Product Hunt の発表ウィンドウ（AI 概念の爆発期）を利用
- 創業者がユーザーサポートに直接参加（週末に即時返信 / デモ）
- 有料プロモーションを拒否し、ユーザーの自発的な拡散に集中
-
技術アーキテクチャ
- モジュール化された LLM 統合設計（最新モデルへの随時切り替えをサポート）
- React+Blitz フロントエンドによる迅速なプロトタイプ実現
- OpenAI/Azure の二重 API でサービスの安定性を確保
認知の突破点#
- 初期ユーザー教育：機能デモ比較表を通じて「LLM ラッピング」の偏見を打破
- 価格戦略：データ量に応じた階層（無料ユーザーが自然に有料シーンに転換）
- 危機処理：API の崩壊後 72 時間のユーザー補償プラン
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