Analytics Don’t Close Deals. Answers Do with Ajay Bam - Predictable Revenue
Аджай Бам (Ajay Bam), ранее создавший и продавший шопинг-приложение и руководивший глобальной электронной коммерцией в Nokia, в 2019 году заметил, что видео захватывает путь покупателя, но его никто не индексирует. Его компания Vyrill сделала существующее видео полезным, сделав его доступным для поиска: первым серьёзным клиентом стала Porsche, для которой систему научили анализировать тысячи видео с гонок — выявлять инфлюенсеров, тональность и даже снято ли видео на трассе. После ошибки с наймом senior-продавца до выстраивания повторяемого процесса продаж команда сделала пивот от аналитики к результатам, запустив приложение для Shopify, делающее видео доступным для поиска прямо в процессе покупки. Переломным моментом стало сотрудничество с TikTok: платформа привлекла Vyrill для поддержки 500 000 продавцов с масштабируемым сбором, модерацией и анализом видеоотзывов. Главный вывод: GTM-командам не хватает не громкости охвата, а ясности — нужно строить ради скорости, приоритезировать ответы над аналитикой и решать проблему, которая заставляет действовать прямо сейчас.
Ajay Bam had already built and sold a shopping app. He’d run global ecommerce at Nokia. He understood how people buy. By 2019, it was clear that video was taking over the buyer’s journey, but no one was indexing it.
Ajay Bam уже создал и продал шопинг-приложение. Он руководил глобальной электронной коммерцией в Nokia. Он понимал, как люди покупают. К 2019 году стало ясно, что видео захватывает путь покупателя, но его никто не индексировал.
Shoppers were relying on reviews, unboxing videos, and how-to guides to make informed decisions. Brands were investing heavily in production. But none of it worked if people couldn’t find the right clip.
Покупатели полагались на обзоры, видео распаковок и инструкции, чтобы принимать обоснованные решения. Бренды вкладывали огромные средства в производство контента. Но всё это не работало, если люди не могли найти нужный ролик.
Pages had 25+ videos, but there was no way to filter for the details that mattered, such as child seats, leather interiors, or a specific use case.
На страницах было больше 25 видео, но не было способа отфильтровать важные детали — например, детские кресла, кожаный салон или конкретный сценарий использования.
Marketers didn’t have time to review their own content. Consumers clicked random thumbnails. And most of the videos, over 90%, never got watched.
У маркетологов не было времени просматривать собственный контент. Потребители кликали по случайным превью. А большинство видео — свыше 90% — никто так и не смотрел.
The insight wasn’t about creating better video. It was about making existing video useful by making it searchable.
Идея была не в том, чтобы создавать видео лучше. Она была в том, чтобы сделать существующее видео полезным, сделав его доступным для поиска.
From Insight to Impact
От инсайта к результату
Most early products start with a hunch. Vyrill didn’t. Ajay and his team were already aware of a massive blind spot: brands were investing millions into video content, but had no scalable way to extract insights or value from it.
Большинство ранних продуктов начинаются с догадки. Vyrill — нет. Аджай и его команда уже знали об огромном слепом пятне: бренды вкладывали миллионы в видеоконтент, но не имели масштабируемого способа извлекать из него инсайты или ценность.
Their first real test came with Porsche. Not through a flashy pitch deck or startup hype, but through Ajay doing the hard, early work: knocking on doors, leaning on his network, and landing a connection with the Porsche racing division in LA.
Их первое настоящее испытание случилось с Porsche. Не через эффектную презентацию или стартап-хайп, а благодаря тому, что Аджай делал тяжёлую раннюю работу: стучался в двери, опирался на свою сеть контактов и наладил связь с гоночным подразделением Porsche в Лос-Анджелесе.
Building with a Real Problem
Создание продукта на основе реальной проблемы
What Porsche wanted was simple: find the influencers who were filming at their events, analyze what they were saying, and figure out which voices were actually moving the needle. What didn’t they want? Sifting through 10,000+ videos manually.
То, что хотела Porsche, было простым: найти инфлюенсеров, которые снимали на их мероприятиях, проанализировать, что они говорили, и выяснить, чьи голоса действительно влияли на результат. Чего они не хотели? Вручную перебирать больше 10 000 видео.
That’s where the foundation of Vyrill’s tech came in. They developed a system to extract video content from YouTube, analyze sentiment, identify influencers, and even detect whether a video was filmed at a racetrack, utilizing AI to assess the scenes in the background. From that, they could surface the 2,000 most relevant videos and break them down by audience, keywords, competitors mentioned, and tone.
Именно здесь и зародилась основа технологии Vyrill. Они разработали систему, которая извлекала видеоконтент из YouTube, анализировала тональность, выявляла инфлюенсеров и даже определяла, было ли видео снято на гоночной трассе, используя AI для оценки сцен на заднем плане. На основе этого они могли выделить 2000 наиболее релевантных видео и разложить их по аудитории, ключевым словам, упомянутым конкурентам и тональности.
Porsche didn’t care about vanity metrics. They had 10,000 racing event videos on YouTube and zero visibility into who was posting, what they were saying, or how much reach they were getting. Watching them manually wasn’t an option.
Porsche не интересовали тщеславные метрики. У них было 10 000 видео с гоночных мероприятий на YouTube и нулевая видимость того, кто их публикует, что говорит и какой охват получает. Просматривать их вручную было невозможно.
Ajay’s team built a system to analyze that content automatically, identifying influencers, sentiment, engagement, and even whether the video was filmed at the track. It wasn’t a mass launch. It was a paid pilot. However, it identified a genuine issue and demonstrated that brands would be willing to pay to address it.
Команда Аджая построила систему для автоматического анализа этого контента, выявляя инфлюенсеров, тональность, вовлечённость и даже то, было ли видео снято на трассе. Это не был массовый запуск. Это был платный пилот. Но он выявил реальную проблему и показал, что бренды готовы платить за её решение.
Refocusing Around What Matters
Перефокусировка вокруг того, что важно
Early traction came from trusted intros. Porsche, Revlon, and the champions who believed in the vision and gave honest feedback. However, when it came time to scale, Ajay made a classic mistake: hiring a senior sales representative before establishing a repeatable sales motion.
Ранняя тяга пришла от доверенных знакомств. Porsche, Revlon и те, кто поверил в идею и давал честную обратную связь. Однако, когда пришло время масштабироваться, Аджай совершил классическую ошибку: нанял senior-продавца до того, как выстроил повторяемый процесс продаж.
That forced a reset.
Это вынудило сделать перезапуск.
Instead of pushing harder, the team widened their testing. They launched smaller pilots, ran more conversations, and paid closer attention to what customers actually valued. Insights were interesting. But the only thing brands really cared about? Revenue.
Вместо того чтобы давить сильнее, команда расширила тестирование. Они запускали более мелкие пилоты, вели больше разговоров и внимательнее присматривались к тому, что клиенты на самом деле ценят. Инсайты были интересны. Но единственное, что действительно волновало бренды? Выручка.
That realization pushed Vyrill to pivot away from analytics, toward outcomes. They built a Shopify app that makes videos searchable within the buying experience. No more guessing which clip might help close the deal, just fast, precise, high-converting answers.
Это осознание подтолкнуло Vyrill уйти от аналитики в сторону результатов. Они создали приложение для Shopify, которое делает видео доступным для поиска прямо в процессе покупки. Больше никаких догадок о том, какой ролик поможет закрыть сделку, — только быстрые, точные, хорошо конвертирующие ответы.
The shift worked. Timing helped. TikTok had already trained the market to care about short-form video. Now, buyers just needed a way to make that video useful.
Сдвиг сработал. Помог тайминг. TikTok уже приучил рынок ценить короткие видео. Теперь покупателям просто нужен был способ сделать это видео полезным.
Vyrill gave them the missing piece.
Vyrill дала им недостающий элемент.
From Early Wins to Ecosystem Scale
От первых побед к масштабу экосистемы
After five years of building, Vyrill is finally in motion: signing two new customers a week, expanding through partnerships, and growing brand awareness from the ground up.
После пяти лет создания продукта Vyrill наконец пришла в движение: подписывает по два новых клиента в неделю, расширяется через партнёрства и наращивает узнаваемость бренда с нуля.
But the inflection point? TikTok.
Но переломный момент? TikTok.
The platform tapped Vyrill to support 500,000 merchants with scalable video review capture, moderation, and analysis. Why? Because moderation isn’t optional. It’s mission-critical. Every retailer needs guardrails: no minors, no brand violations, no unlicensed clips. Vyrill’s system flags those risks automatically and filters content before it ever goes live.
Платформа привлекла Vyrill для поддержки 500 000 продавцов с масштабируемым сбором, модерацией и анализом видеоотзывов. Почему? Потому что модерация не опциональна. Она критически важна. Каждому ритейлеру нужны ограждения: никаких несовершеннолетних, никаких нарушений бренда, никаких нелицензированных роликов. Система Vyrill автоматически помечает эти риски и фильтрует контент ещё до его публикации.
This isn’t about influencer content. It’s about infrastructure. Whether you’re a Walmart-scale operation or a Shopify brand with 30 SKUs, Vyrill’s platform is built to help you collect, evaluate, and deploy video content programmatically at scale.
Речь не об инфлюенсер-контенте. Речь об инфраструктуре. Будь вы операцией масштаба Walmart или брендом на Shopify с 30 SKU, платформа Vyrill создана, чтобы помочь вам собирать, оценивать и развёртывать видеоконтент программно и в масштабе.
And scale is what’s next.
А масштаб — это то, что будет дальше.
Conclusion
Заключение
Most GTM teams don’t have a messaging problem. They have a clarity problem.
У большинства GTM-команд нет проблемы с посланием. У них проблема с ясностью.
If buyers can’t find what matters, they bounce. If your product can’t connect to urgency, it stalls.
Если покупатели не могут найти то, что важно, они уходят. Если ваш продукт не подключается к ощущению срочности, он буксует.
The fix isn’t louder outreach or more content. It’s sharper focus:
Решение — не более громкий охват и не больше контента. Это более острый фокус:
Стройте ради скорости, а не глубины. Приоритезируйте ответы над аналитикой. Решайте проблему, которая заставляет человека действовать прямо сейчас.
Everything else is optional.
Всё остальное опционально.
Reach out to Ajay to learn how Vyrill is reshaping the go-to-market strategy through authentic user-generated content.
Свяжитесь с Ajay, чтобы узнать, как Vyrill переосмысляет go-to-market-стратегию через аутентичный пользовательский контент.
Stop guessing, start scaling. Predictable growth doesn’t happen by accident. If you’re a founder stuck before your first $1M, or trying to scale past it, talk to Collin.
Перестаньте гадать, начните масштабироваться. Предсказуемый рост не случается случайно. Если вы основатель, застрявший до своего первого $1M, или пытаетесь вырасти дальше, поговорите с Collin.
NO TIME TO READ?
НЕТ ВРЕМЕНИ ЧИТАТЬ?