Создаёт технологические продукты для сложных и фрагментированных рынков — от маркетплейса локальных брендов до системы управления агропроизводством, которая формирует рабочий контекст для людей и AI.
Андрей МакеевОснователь и CEO Gros.farmFlowwowСооснователь
Придумал идею Flowwow, собрал команду и работал над всеми продуктами маркетплейса.
Gros.farmОснователь и CEO
Собрал команду для создания доступной системы управления агропроизводством.
БразилияМеждународный опыт
Запускал Flowwow на новом рынке; там сформировалась исходная идея AgTech-продукта.
Текущий фокусКонтекст для людей и AI
Связать технологию, данные, действия и результаты конкретного хозяйства.
Предпринимательский путь
От проверки гипотез — к системам, которые меняют рынок
В проектах Андрея повторяется один принцип: найти непрозрачный рынок, разобраться в его реальных процессах и собрать продукт, который делает качество измеримым, а работу — управляемой.
До 2013
Первые предпринимательские проекты
После исторического факультета Уральского государственного университета Андрей работал в продажах 2ГИС, запускал небольшие сервисные бизнесы и вместе с партнёром создавал агрегатор туристических путёвок Tursale.
Идея появилась после разбора непрозрачного цветочного рынка. Первую гипотезу проверили разговорами с магазинами: нужно ли им получать дополнительные онлайн-заказы. В январе 2014 года начал работать Flowwow.
Flowwow развивал стандарты качества, продуктовые инструменты для локальных магазинов и собственную модель исполнения заказов. Андрей занимался продуктом и международным развитием, включая запуск в Бразилии.
Попытка найти доступную систему аналитики для инвестиции в сельхозпроизводство показала незакрытую проблему небольших хозяйств. Андрей вышел из операционной работы Flowwow и сосредоточился на Gros.farm.
Gros.farm связывает объекты, техкарты, показатели, задачи, историю и результаты. Это даёт людям общую рабочую картину, а AI — факты и связи конкретного производства.
Идея Gros.farm появилась не из тренда, а из конкретной инвестиционной задачи
Во время жизни и работы в Бразилии Андрей рассматривал инвестицию в производство тюльпанов. Для оценки хозяйства ему нужна была система, которая покажет фактические показатели, технологию, отклонения и экономику — так же прозрачно, как аналитика помогает управлять цифровым бизнесом.
Оказалось, что доступного решения для небольшого и среднего хозяйства нет: профессиональные системы сложны и стоят слишком дорого, а таблицы, чаты и данные отдельных датчиков не складываются в целостную картину. Из этой проблемы выросла идея Gros.farm.
В итоге команда Gros.farm создала профессиональное решение на стыке IT, агрономии, AI и больших данных. По оценке команды, прямых мировых аналогов, которые в одном продукте связывают производственный контекст хозяйства, агрономические процессы и работу AI, сегодня нет.
Данные становятся полезными, когда понятно, что они означают
Один показатель ничего не объясняет без объекта, культуры, этапа, нормы, выполненной работы и последующего результата. Поэтому Gros.farm развивается не как набор разрозненных экранов, а как пространство связанного контекста.
ОбъектыКультурыТехкартыПоказателиЗадачиСобытия
Производственный контекстЧто · где · когда · почему · с каким результатом
Для людейОдна рабочая реальность
Собственник, агроном, руководитель и финансист видят связанные факты.
Для AIФакты конкретного хозяйства
Модель получает структуру и историю вместо общих советов и догадок.
Подход к продукту
Принципы, которые связывают Flowwow и Gros.farm
01
Начинать с реального процесса
Не строить продукт вокруг красивой идеи: разговаривать с участниками рынка, смотреть на ежедневную работу и проверять спрос до масштабной разработки.
02
Делать сложное доступным
Технология должна быть полезна не только крупнейшим компаниям. Небольшое хозяйство должно начать с ручных данных и постепенно подключать интеграции и автоматику.
03
Строить систему, а не одну функцию
Показатель, задача или датчик по отдельности не управляют производством. Ценность появляется, когда технология, люди, данные и действия связаны между собой.
04
Считать данные активом
История решений и результатов должна оставаться в компании, помогать видеть план и факт, обучать сотрудников и повышать качество следующих циклов.
05
Идти в рынок надолго
Сложные отрасли требуют погружения в детали и терпения. Продукт развивается через реальные внедрения, обратную связь и постепенное усложнение.
06
Давать AI правильный контекст
Модель полезна там, где знает факты конкретного хозяйства: объект, культуру, этап, норму, действие, причину отклонения и фактический результат.
Проверенные материалы
Интервью, подкасты и выступления
Подборка ведёт на оригинальные страницы выпусков и редакционные публикации. В ней можно подробнее узнать об истории Flowwow, международном запуске в Бразилии, переходе в AgTech и продуктовом подходе Андрея.
Авторские тексты о продукте, рынках и работе с данными
В своих публикациях Андрей разбирает не только историю компаний, но и то, как проверять бизнес-гипотезы, строить процессы и готовить производство к экономике, в которой данные и AI становятся рабочими инструментами.
