Amogh Chaturvedi e a Human Behavior
Amogh Chaturvedi, aos 20 anos, está acordado às 6 da manhã, com pouco sono, mas cheia de convicção. Um tanto grogue e pedindo desculpas pelo adiamento da conversa, ele ainda está se recuperando de uma recente preocupação envolvendo um membro da família e um scooter elétrico. No entanto, em poucos minutos, Chaturvedi se concentra e me apresenta como ele e seus cofundadores venderam sua primeira startup aos 19 anos, entraram no Y Combinator e captaram US$ 5 milhões para sua nova empresa, a Human Behavior.
Lançamento e Proposta da Human Behavior
A Human Behavior, fundada há apenas alguns meses, aposta que a inteligência artificial visual pode resolver o que ferramentas de análise como Mixpanel e PostHog têm dificuldade em realizar: fornecer às empresas uma compreensão real de como as pessoas utilizam seus produtos, incluindo os motivos que levam à conversão ou ao abandono.
Em vez de depender de eventos marcados manualmente ou dados de cliques, a Human Behavior afirma que sua IA analisa as reproduções de sessões reais de usuários e gera insights, respondendo às perguntas mais urgentes das equipes de produto sem a necessidade de longas horas de codificação.
A startup, que tem quatro meses de existência, conseguiu fechar uma rodada de investimento seed de US$ 5 milhões em apenas dois dias, o que vem se tornando uma norma para as empresas do Y Combinator. Entre os investidores estão General Catalyst, Paul Graham, Vercel Ventures e Y Combinator.
“Poderíamos ter feito o jogo de engenharia financeira, pois recebemos mais ofertas com avaliações mais altas, mas não era isso que queríamos”, afirmou o CEO.
Formação da Equipe
Chaturvedi conheceu seus cofundadores, Skyler Ji e Chirag Kawediya, ambos com 22 anos, em uma casa de hackers que organizou em 2023 como uma oportunidade de viver e trabalhar com amigos após seu primeiro ano em Stanford.
A primeira startup da equipe, a Dough, era uma ferramenta de contabilidade para e-commerce que foi financiada de forma independente. Assim como Chaturvedi, Ji também abandonou a faculdade, ao deixar Berkeley, enquanto Kawediya se formou.
Embora o Y Combinator tivesse inicialmente suas dúvidas sobre o potencial de mercado da Dough, a equipe foi aceita no lote de primavera do acelerador deste ano sob a suposição de que eventualmente faria uma mudança de direção, segundo Chaturvedi. Eles efetivamente mudaram quase de imediato, após conversar com todos os clientes e investigar quais outras dificuldades eles enfrentavam.
Mudança de Direção
O feedback recebido foi consistente: enquanto a Dough conseguia mostrar quais produtos estavam vendendo ou não, os clientes queriam entender os motivos por trás desses dados. Para responder a essa demanda, era necessário um sistema de análise alimentado por dados comportamentais, e não apenas relatórios contábeis.
Com essa nova direção, a equipe vendeu a Dough por um valor na faixa de seis dígitos para a Employer.com, a mesma empresa que adquiriu a Bench, e decidiu se dedicar integralmente à Human Behavior.
Kawediya explica que as empresas que utilizam análises tradicionais frequentemente precisam de engenheiros para configurar rastreadores de eventos para cada botão e clique, consumindo horas, às vezes semanas, de tempo de engenharia. Para uma startup em rápida evolução, isso é longe do ideal. “Mesmo uma vez que você tenha esses dados, ainda fica com a questão mais ampla de como os usuários realmente interagem com seu produto para que você possa melhorá-lo”, afirma.
Análise de Reproduções de Sessões
As reproduções de sessões não são uma novidade, mas, até recentemente, os modelos de visão computacional não eram precisos o suficiente para analisá-las em larga escala. Agora, essa precisão melhorada permite que a Human Behavior resuma e segmente milhares de horas de filmagens de maneira eficiente. “Por que gastar horas escrevendo código para rastrear cliques quando podemos apenas assistir ao vídeo?”, complementa Ji.
Atualmente, os clientes da Human Behavior — em sua maioria startups em estágios iniciais de Series A e B — recebem diariamente e-mails resumindo quais funcionalidades foram utilizadas, quais erros apareceram e quais usuários desistiram do produto.
Os fundadores consideram as reproduções de sessões como uma "mina de ouro não explorada". Neste momento, a Human Behavior auxilia as equipes a compreender melhor os usuários e a resolver bugs. Com o tempo, o mesmo conjunto de dados pode servir para automatização de QA e suporte de TI integrado. A ambição deles é tornar a Human Behavior o Datadog das reproduções de sessão, criando uma variedade de produtos a partir dos mesmos dados básicos.
Desafio aos Concorrentes
Os fundadores acreditam que construir com uma nova tecnologia desde o início é a melhor estratégia para competir com players mais estabelecidos como Mixpanel e PostHog. “Para algumas dessas empresas, pode ser difícil replicar o que temos porque sua arquitetura não suporta essa mudança sem começar do zero,” observou Chaturvedi.