Новая бизнес-модель как ответ на внешние вызовы
Артем Газаров, основатель сети стоматологических клиник «Белая радуга»
Сеть стоматологических клиник «Белая радуга» завершила 2025 год с оборотом 930 млн рублей. Из них 120 млн пришлось на услугу профессиональной гигиены.
За последние годы экономика стоматологического бизнеса заметно изменилась. По словам Артема Газарова, раньше для компании действовали налоговые и страховые льготы, в том числе как для субъекта малого и среднего предпринимательства. Однако после изменения ставки страховых взносов нагрузка выросла: если ранее годовые налоговые платежи составляли около 67 млн рублей, то в текущем году при сопоставимом обороте они могут достигнуть 120–130 млн рублей.
Изменился и спрос. По оценкам компании, в 2022 году целевая аудитория сократилось почти вдвое: часть прежних клиентов уехала, а на их место пришли новые потребители — с другими привычками, ценностями и ожиданиями. Одним из заметных трендов стал рост интереса к профилактике, особенно среди аудитории 25–35 лет.
Ответом на эти вызовы стало открытие клиники по новой бизнес-модели. Проект «Белая точка смайл бар» — клиника профилактики, сфокусированная на четырех направлениях: профессиональная гигиена, отбеливание, исправление прикуса и небные расширители.
«Я давно хотел открыть клинику с единственной услугой — профессиональной гигиеной зубов, — рассказывает Артем Газаров. — В мире уже есть клиники, которые работают по похожей бизнес-модели, а мы адаптировали ее для России. Так, расчеты показали, что при текущих ценах на чистку и прогнозируемом потоке клиентов клиника с одной только услугой не будет достаточно эффективной. Поэтому мы расширили линейку за счет направлений, также связанных с профилактикой».
Логика эксперимента здесь важнее самой идеи. Компания не просто запустила новый формат, а проверила, где растущий спрос может быть встроен в устойчивую экономическую модель. В январе 2026 года, в первый месяц работы, выручка клиники составила 700 тыс. рублей, а в июне достигла 13 млн.
Значимую роль в структуре прибыли заняло исправление прикуса с помощью элайнеров. С начала года компания реализовала 150 таких кейсов и видит рост спроса на услугу. «Сама технология изготовления элайнеров связана со сложными расчетами, но в высокой степени алгоритмична, — объясняет Артем Газаров. — Мы автоматизировали процесс, в том числе с помощью ИИ, взяли на себя часть моделирования».
Моделирование элайнеров — это этап, на котором ортодонт совместно со специалистом лаборатории создает виртуальный план коррекции прикуса. В «Белой точке» этот процесс оптимизировали, а работу врачей организовали по «американской модели»: опытный ортодонт лидирует нескольких молодых специалистов, которые устанавливают элайнеры, консультируют и сопровождают пациентов.
Так компания смогла снизить себестоимость продукта и предложить клиентам более доступную цену. В этом случае эксперимент затронул сразу несколько уровней бизнеса: продуктовую линейку, технологический процесс, распределение ролей в команде и клиентскую ценность.
Технологический стек как основа экспериментов
По словам Артема Газарова, 98% экспериментальных проектов — неудачные. Но для него это не аргумент против экспериментов, а причина снижать стоимость проверки гипотез и увеличивать скорость управленческого цикла.
«Успех — это количество попыток», — подчеркивает он.
Чтобы оперативно подстраиваться под изменения рынка, нужно уметь быстро находить работающие решения, проверяя большое количество гипотез одновременно. Именно здесь технологии становятся частью управленческой системы: они кратно сокращают время между идеей и проверкой, дают доступ к данным в реальном времени и позволяют быстрее переносить удачные решения в операционную работу.
Еще в 2021 году компания внедрила ИТ-систему собственной разработки ClinicIQ для управления клиниками сети. Она позволила видеть ключевые показатели в реальном времени — данные, необходимые как для оперативного управления, так и для постановки экспериментов. «Максимальная прозрачность, очень много аналитики, очень много результатов», — так описывает систему Артем Газаров.
В ClinicIQ развернут Claude — ИИ-агент от компании Anthropic, который анализирует внутреннюю базу данных и указывает на проблемные места. По словам предпринимателя, после интеграции искусственного интеллекта возможности для экспериментов расширились, а затраты и время на создание прототипов (MVP) сократились в разы.
«Раньше, чтобы просто получить данные в нужном разрезе, требовалось несколько недель. Нужно было составить техническое задание, передать его программистам, дождаться реализации, отправить на доработку, если результат не устраивал. Сейчас за минуты можно получить не только нужный отчет, но и готовый вариант решения. Достаточно задать вопрос «как это сделать?» / «как получить такой-то результат?» / «как повысить такой-то показатель?», — комментирует Газаров.
Пример гипотезы, на основе которой в дальнейшем было разработано работающее решение: успех клиники во многом зависит от качества коммуникации. «Мы отказались от патерналистской модели общения и перешли к партнерскому подходу, основанному на Калгари-Кембриджской модели медицинской консультации. Этот подход помогает врачу выстраивать более понятный, доверительный и структурированный диалог с пациентом», — рассказывает Артем Газаров.
Компания использует речевую аналитику на базе OpenAI для проверки консультаций врачей, при выявлении несоответствий принятым нормам общения — проводит дополнительное обучение. Так эксперимент превращается в управляемый цикл: компания формулирует гипотезу, собирает данные, проверяет поведение сотрудников или клиентов, корректирует процесс и масштабирует результат.
Сам Газаров переложил рутинную работу на интеллектуальных помощников: Claude, ChatGPT, Gemini, Notebook LM. Они занимаются подготовкой текстов, презентаций, писем, анализом бизнес-кейсов и поиском решений. По его словам, это позволяет сократить объем рутины и освободить время для предпринимательских задач.
Расширение рынка через долгосрочные проекты
Артем Рахмеев, основатель боулинг-ресторанов BrooklynBowl
Сеть боулинг-ресторанов Brooklyn Bowl объединяет 12 локаций в семи городах. Выручка за 2025 год составила 1,3 млрд, на 2026 год запланировано 1,8 млрд рублей, доля рынка — около 12%. Согласно исследованию Discovery Research Group, Brooklyn Bowl является лидером отрасли в России по выручке и посещаемости.
Сам рынок остается относительно небольшим, но динамично растущим. Его объем оценивается в 18,7 млрд рублей, а потенциал, по оценкам Рахмеева, может достигнуть 100 млрд рублей к 2035 году при среднегодовом росте около 18%.
«Скорее всего, мы будем забирать эту долю у рынка развлечений и общественного питания, которые совокупно оцениваются примерно в 10 триллионов рублей, — говорит он. — “Откусить” от такого объема 100 млрд — не такая сложная задача, но без экспериментов практически недостижимая. Все эксперименты направлены на одну цель — вырастить рынок. Потому что заниматься проектами на рынке в 10 млрд нет большого смысла».
Главная проблема отрасли — низкая частота посещений. По словам предпринимателя, россиянин в среднем ходит в боулинг 0,9 раза в год, тогда как жители США, Кореи и Японии — примерно раз в месяц. «Боулинг часто воспринимается как сомнительное времяпрепровождение, — рассказывает Артем Рахмеев. — Мы хотим изменить представление об этом виде спорта в глазах людей, позиционируя боулинг как лучшее время, проведенное с близкими».
Однако достижению этой цели мешает состояние самой индустрии. По оценке Рахмеева, более 80% объектов в стране выглядят несовременно, предоставляют слабый сервис и некачественное питание. Это снижает доверие аудитории не только к конкретным площадкам, но и к формату в целом.
Чтобы переломить ситуацию, Артем Рахмеев запустил несколько взаимосвязанных экспериментов.
Первый эксперимент — Континентальная Лига Боулинга, медийный турнир, который транслируется на «Матч ТВ» и собирает до 80 млн просмотров за сезон. Инвестиции в проект составляют около 100 миллионов рублей в год: часть средств компания вкладывает сама, часть привлекает от партнеров. В прошлом сезоне из проекта вышел ключевой спонсор, и компания решила финансировать лигу полностью из собственных средств. «Любой медийный проект начинает приносить отдачу только через пять лет: нужно накопить статистику, чтобы стать интересным крупным партнерам», — объясняет Артем Рахмеев. К пятому сезону проект действительно начал привлекать внимание крупных банков и новых рекламодателей — с ними сейчас ведутся переговоры.
Второй эксперимент — разработка и регистрация новых правил игры в боулинг, Fast Bowling (быстрый боулинг). «Людям сложно считать очки в классическом боулинге, — рассказывает Артем Рахмеев. — Мы упростили систему: два игрока одновременно совершают бросок, кто выбил больше кеглей — получает очко». На регистрацию правил на уровне Министерства спорта ушло два года. Теперь боулинг появился в приложениях букмекеров, что, по словам предпринимателя, «выводит вид спорта на новый уровень финансирования и легитимизации».
Третий эксперимент — сознательное привлечение конкурентов. «Если 80% рынка выглядят уныло, все наши усилия по продвижению индустрии обнуляются. А мы не можем в одиночку построить 300 современных точек», — поясняет Артем Рахмеев. Предприниматель открыто призывает других игроков открывать новые боулинг-центры, проводит переговоры, делится опытом. Недавно в отрасль зашел крупный инвестор с планами вложить более 3 млрд руб. и открыть не менее 10 объектов.
Эти эксперименты не дали быстрой прибыли, но изменили динамику всей индустрии. По данным компании, за последний год рынок вырос на 26%, а выручка боулинг-ресторанов Brooklyn Bowl в первом квартале 2026 увеличилась на 22% по сравнению с этим же периодом 2025 года.
«Мы меняем культурный код боулинга, — рассказывает он. — И это требует выдержки. Самое сложное — не бросить идею на середине пути, даже когда спонсоры уходят или налоговая нагрузка растет. Важно дойти до финала, потому что тот самый решающий удар киркой, который позволит обнаружить жилу, может произойти в любой момент».
Данные и искусственный интеллект в операционной работе
Параллельно с рыночными проектами Артем Рахмеев внедряет технологии для повышения эффективности операционных процессов. В 2023 году он создал отдельную ИТ-компанию «БОУЛСОФТ», которая первоначально разрабатывала мобильное приложение для сети. В начале 2026 года, после выхода новых версий языковых моделей, команда сократилась с 12 до 7 человек, но при этом начала параллельно разрабатывать восемь продуктов.
Ключевой инструмент — единая база данных клиентов, в которой накоплено более 12 млн записей, и ИИ-агент, подключенный к этой базе. Вместо сложных дашбордов Артем Рахмеев использует диалоговое окно. «Я перестал пользоваться отчетами, — признается он. — Я просто задаю вопрос системе, и она выдает ответ в нужном разрезе. Раньше на подготовку нужных данных ушли бы часы, сейчас — минуты».
Один из практических примеров связан с сезонностью. По словам Рахмеева, на фоне общего снижения рынка усиливается поляризация спроса: в низкий сезон клубы проседают сильнее, а в высокий — растут заметнее.
Так, в несезон загрузка одного из заведений упала до 18%. Предприниматель попросил ИИ разработать решение, которое поможет повысить посещаемость боулинг-ресторана в пятницу вечером. Система выделила 681 клиента из разных сегментов (в том числе гостей с детьми и без детей) и предложила тексты персонализированных сообщений для каждой группы. Открываемость электронных писем составила 25% против обычных 1,5%. В итоге удалось получить 9 дополнительных броней и полностью заполнить зал. «Без ИИ мы бы не смогли так точечно, персонализировано отработать», — заключает Артем Рахмеев.
Еще один эксперимент — проверка сайта с помощью ИИ на соответствие закону о персональных данных. «Оказалось, есть нарушения, которые мы оперативно устранили. Недавно от РКН пришли письма о проверке сайта, и мы к ней готовы», — рассказывает он.
В этих кейсах ИИ не выступает самостоятельным источником стратегии. Он помогает быстрее находить сегменты, формулировать решения, проверять процессы и снижать операционные риски. Но результат появляется только там, где у компании уже есть данные, понятная бизнес-задача и готовность внедрять изменения.
Как интегрировать аналитику, большие данные и искусственный интеллект в свой бизнес и управлять им системно, можно узнать на программах Школы управления СКОЛКОВО
Что из этого следует для управленцев
Оба кейса показывают: эксперимент становится полезным только тогда, когда встроен в стратегическую логику компании.
В «Белой радуге» эксперимент начался с вопроса о новой экономике бизнеса: как сохранить рост при увеличении издержек и изменении клиентской базы. Ответом стала новая модель клиники, где профилактика превратилась в самостоятельный продукт.
В BrooklynBowl эксперимент направлен не столько на внутреннюю эффективность, сколько на изменение рынка. Компания инвестирует в медийность, новые правила игры, легитимизацию боулинга как спорта и привлечение конкурентов, потому что без роста рынка ограничен и рост самой компании.
Основные выводы
- Эксперимент должен начинаться с управленческого вопроса. Что именно нужно изменить: юнит-экономику, частоту потребления, клиентский опыт, восприятие категории, операционную эффективность? Чем точнее сформулирован вопрос, тем выше шанс, что эксперимент даст полезный результат — даже если гипотеза не подтвердится.
- Важна стоимость ошибки. Большинство экспериментов не срабатывает, поэтому компания должна уметь быстро и с минимальными издержками проверять гипотезы. Для этого нужны данные, прозрачные процессы и технологическая инфраструктура.
- Искусственный интеллект усиливает те компании, где уже есть управленческая дисциплина. ИИ помогает быстрее получать данные, видеть закономерности, создавать прототипы и персонализировать коммуникации. Но он не заменяет предпринимательское видение и не отвечает на вопрос: куда двигаться.
- Не все эксперименты дают быстрый финансовый результат. Некоторые из них работают на изменение рынка, стандартов сервиса, привычек аудитории или доверия к категории. Такие проекты требуют более длинного горизонта и готовности выдерживать неопределенность.
- Эксперимент не является самоцелью. Это способ вовремя пересобрать логику бизнеса и найти следующий сценарий развития. Для этого нужны: операционная модель, которая позволяет быстро внедрять изменения; культура, в которой команда умеет работать с ошибками и данными; и предпринимательский замысел, который задает направление.
- Технологии, в том числе искусственный интеллект, могут ускорить проверку гипотез. Но предпринимательский замысел — смысл эксперимента, по-прежнему определяет человек.


