🧩 AI-Native Business Model Builder

No-Code инструмент для создания бизнес-моделей на основе ИИ за 60-90 минут

От ввода идеи до готового one-pager с value prop, Data Moat картой, MVP архитектурой и метриками. Два пути: быстрый старт или продвинутая сборка.

💡 Бизнес-идея

Опишите вашу нишу, аудиторию и уникальные данные для генерации AI-native решений

📋 Входные данные

📊 Система скоринга

• Impact (40%): влияние на бизнес-метрики
• Feasibility (20%): техническая реализуемость
• Data Moat (25%): защищенность данными
• Differentiation (15%): уникальность решения

🚀 Сгенерированные варианты

AI-персонализация размерной сетки

#18.2/10

Система предсказания идеального размера на основе истории покупок, возвратов и биометрических данных клиентов

9
Impact
7
Feasible
8
Moat
8
Diff

Предиктивная логистика и инвентарь

#27.05/10

Прогнозирование спроса и оптимизация складских остатков с учетом трендов, сезонности и региональных особенностей

7
Impact
8
Feasible
7
Moat
6
Diff

Динамическое ценообразование на основе спроса

#36.95/10

ИИ-система корректировки цен в реальном времени на основе поведенческих данных, сезонности и конкурентного анализа

8
Impact
6
Feasible
6
Moat
7
Diff

📋 Экспорт One-Pager

8.2/10
Итоговый скор
7.8/10
Data Moat
API
MVP Architecture

Создает готовый документ с value prop, data moat, MVP и метриками

✅ Чек-лист качества:

✓ Варианты сгенерированы с четким скорингом
✓ Data Moat включает источники и права
✓ MVP архитектура выбрана и описана
✓ Метрики и guardrails определены
✓ Риски проанализированы
✓ One-pager экспортируется в MD/PDF

📊 Как создать аналог в Google Sheets

🅰️ Дорожка A: Google Sheets + Docs (15-30 минут)

Самый простой способ создать AI-генератор бизнес-моделей без кода. Используем Google Sheets для логики и Google Docs для экспорта.

Что понадобится:
  • • Google Sheets (бесплатно)
  • • Google Docs (бесплатно)
  • • Аддон "GPT for Sheets & Docs" или аналог
  • • Расширение "Docs → PDF" (встроено)

1Структура таблицы (Sheet: "Idea")

Столбцы таблицы:
Входные данные:
  • • niche - Ниша/индустрия
  • • audience - Целевая аудитория
  • • unique_data - Уникальные данные
  • • constraints - Ограничения
  • • goal - Цель проекта
Результаты AI:
  • • variants_json - JSON с вариантами
  • • parsed_ok - Статус парсинга
Промпт для генерации (в ячейку variants_json):
=GPT("Ты — продуктовый стратег. Дай JSON-массив из 5 объектов со свойствами:
- title (<=60)
- description (<=280)  
- examples (2-3 пункта)
- risks (2-3 пункта)
- scores: impact, feasibility, data_moat, differentiation (0..10, реалистично)

Контекст:
Ниша: " & A2 & "
Аудитория: " & B2 & "
Уникальные данные: " & C2 & "
Ограничения: " & D2 & "
Цель: " & E2 & "

Формат строго JSON, без комментариев."; A2; B2; C2; D2; E2)

2Парсинг JSON в строки (Sheet: "Variants")

Структура листа "Variants":
title
description
examples
risks
impact
feasibility
data_moat
differentiation
score_total
Формула скоринга (ячейка score_total):
=ROUND(0.4*E2 + 0.2*F2 + 0.25*G2 + 0.15*H2, 2)

40% Impact + 20% Feasibility + 25% Data Moat + 15% Differentiation

3Data Moat анализ (Sheet: "Moat")

Столбцы для анализа:
• sources - Источники данных
• acquisition - Процесс сбора
• quality_rights - Качество и права
• moat_score - Оценка защищенности
Промпт для Data Moat:
=GPT("Источники данных у нас: " & [unique_data] & ".
У меня есть файлы: orders.csv, reviews.csv, events.csv.
Сформируй 3 секции (в Markdown):
1) Sources — список конкретных источников (что и где берем),
2) Acquisition — как собираем/очищаем (ETL/частота/PII),
3) Quality & Rights — очистка/схемы/права.
Дай в конце moat_score 0..10 и одну строку обоснования.")

4MVP архитектура (Sheet: "MVP")

Столбцы для MVP:
• architecture - HostedModel|API|RAG
• components - Компоненты системы
• guardrails - Системы контроля
• metrics - Ключевые метрики
• risks - Основные риски
Промпт для MVP:
=GPT("Контекст: ниша " & [niche] & ", аудитория " & [audience] & ".
Value prop: '" & [top_title] & "'.
Краткий план moat: " & [moat_summary] & ".
Ограничения: " & [constraints] & ".

Выбери 1 архитектуру MVP (HostedModel|API|RAG) и опиши:
- Components (списком)
- Guardrails (валидации/логирование/HITL)  
- Risks (тех/правовые)
- Metrics (OMTM + 3 вспомогательные)
Формат — Markdown.")

5Экспорт One-Pager

📄 Google Docs шаблон:
1. Создайте Google Doc с секциями:
• Value Proposition
• Data Moat Analysis
• MVP Architecture
• Key Metrics & Risks
2. Вставьте поля из Sheets через "Вставка → Ссылка на таблицу"
3. Экспорт: "Файл → Скачать → PDF"
📝 Markdown экспорт:
1. Объедините блоки в одну ячейку:
="# " & A2 & "\\n\\n" & B2 & "\\n\\n" & C2
2. Скачайте как текст или используйте Apps Script
3. Получите готовый .md файл

✅ Преимущества Google Sheets подхода:

  • • Быстрота: 15-30 минут до готового результата
  • • Бесплатно: Только Google аккаунт
  • • Командная работа: Совместное редактирование
  • • Версионность: История изменений
  • • Интеграции: Легко подключить к другим сервисам
  • • Мобильность: Работает на любых устройствах

💡 Полезные советы:

  • • Аддоны AI: GPT for Sheets, SheetAI, Claude for Sheets
  • • Валидация JSON: Используйте ISTEXT() для проверки
  • • Автообновление: Настройте триггеры на изменения
  • • Шаблоны: Создайте копируемый шаблон
  • • Защита данных: Настройте права доступа
  • • Бэкапы: Регулярно экспортируйте данные

🚀 Готовый шаблон Google Sheets

Скачайте готовый шаблон с настроенными формулами и промптами

Шаблоны включают все формулы, промпты и инструкции по настройке

🔗 Связки с другими уроками EduAI

🎯

Персонализация

Готовые кейсы для Value Prop

📊

Churn Predictor

Источник сигналов для Data Moat

📈

Auto Reporting

Метрики успеха MVP

🔍

AI Hunt

Подбор готовых инструментов