Rewolucja w edukacji inwestycyjnej: Nie uczymy teorii, uczymy podejmowania decyzji.

Tradingowa platforma edukacyjna wykorzystująca moduły AI, machine learning oraz data science. Bazujemy na danych historycznych, wypełniając lukę między nauką teoretyczną, kontami demo, a praktyczną wiedzą rynkową.

Data Science and AI Trading Visualization
hub
Skuteczność modelu
91.1% detekcji błędów
71%

Inwestorów traci pieniądze przez brak praktyki rynkowej.

CAC

Koszt pozyskania klienta dla brokerów jest rekordowo wysoki.

Rynek potrzebuje rozwiązania – tracą i klienci, i brokerzy

Obecna edukacja finansowa skupia się na teorii oraz treningu na kontach demo, co nie oddaje realnych emocji i ryzyka.

Koszt pozyskania klienta (CAC) dla platform brokerskich wynosi pomiędzy 150–400 USD, co czyni go jednym z najwyższych w sektorze fintech. Jednocześnie ponad 70% inwestorów detalicznych traci środki, a nawet do 80% rezygnuje z aktywności w ciągu pierwszych lat.

W efekcie brokerzy ponoszą wysokie koszty pozyskania użytkowników, którzy szybko odpadają, co znacząco obniża rentowność modelu. Konsultacje z uczestnikami rynku potwierdzają wyraźne zainteresowanie rozwiązaniami poprawiającymi przygotowanie inwestorów i wydłużającymi ich aktywność na rynku.

psychology
Rozwiązaniem jest nauka behawioralnej analizy ryzyka
w czasie rzeczywistym

Tworzymy nowy standard nauki inwestowania i pozyskiwania wartościowych klientów dla rynku finansowego

Budujemy rozwiązanie, które łączy analizę danych historycznych, adaptacyjny trening oraz natychmiastowy feedback. W przeciwieństwie do kursów, kont demo i materiałów teoretycznych, nasza aplikacja uczy poprzez podejmowanie decyzji i analizę błędów w czasie rzeczywistym.

Jednocześnie tworzymy nowy kanał pozyskiwania klientów dla brokerów — użytkowników lepiej przygotowanych, bardziej świadomych i aktywnych na rynku, co bezpośrednio przekłada się na ich wyższą wartość ekonomiczną.

Model ten pozwala znacząco skrócić czas nauki i budować realne umiejętności inwestycyjne w sposób niedostępny w tradycyjnych rozwiązaniach.

auto_awesome Model, którego dziś nie oferuje żadna platforma auto_awesome
description

Obecne rozwiązania

  • Kursy teoretyczne
  • Konta demo
  • Literatura i materiały edukacyjne
  • Bootcampy i szkolenia
sentiment_dissatisfied

Teoria nie jest powiązana z praktyką, a proces nauki pozostaje wyrywkowy i zależny od warunków rynkowych

warning

Problem

Nauka inwestowania w realnym rynku trwa lata, ponieważ użytkownik doświadcza jedynie ograniczonego zestawu warunków rynkowych

  • Pojedyncze cykle rynkowe
  • Brak kontroli nad scenariuszami
  • Opóźniony lub brak feedbacku

Efektywna nauka wymaga szerokiego i powtarzalnego spektrum scenariuszy, których realny rynek nie jest w stanie zapewnić w krótkim czasie

bolt

Nasze podejście

  • Analiza wielu scenariuszy rynkowych
  • Adaptacyjny dobór ćwiczeń
  • Natychmiastowy feedback
  • Nauka oparta na analizie błędów
school

Kontrolowane środowisko pozwala skrócić proces nauki do powtarzalnych iteracji

lightbulb

Nie uczymy inwestowania poprzez teorię – uczymy podejmowania decyzji w kontrolowanym środowisku, które symuluje lata doświadczenia w krótkim czasie.

public Status Quo

Obecne metody nauki

  • block

    Brak powtarzalnego procesu nauki

    Każda sytuacja rynkowa jest inna i nie da się jej odtworzyć.

  • payments

    Brak konsekwencji w środowiskach testowych

    Konta demo nie odzwierciedlają realnych decyzji i zachowań.

  • auto_stories

    Brak przełożenia wiedzy na decyzje

    Wiedza teoretyczna nie przekłada się bezpośrednio na działanie.

  • chat_bubble_outline

    Brak spersonalizowanego feedbacku

    Rynek nie mówi ci, dlaczego straciłeś.

  • schedule

    Powolny postęp

    Ograniczone doświadczenie rynkowe w czasie.

bolt Nowa Era

InvestLingo

  • route

    Spersonalizowana ścieżka rozwoju

    Twoje braki stają się podstawą kolejnych treningów.

  • fact_check

    Eksploracja wariantów scenariuszy rynkowych

    Porównuj różne warianty podobnych sytuacji i ich konsekwencje.

  • shield

    Teoria poparta natychmiastową praktyką

    Wiedza jest utrwalana poprzez natychmiastowe zastosowanie.

  • psychology

    Natychmiastowa analiza błędów

    AI wyjaśnia każdy ruch po jego wykonaniu.

  • rocket_launch

    Szybkie zdobywanie doświadczenia

    Przeżyj 10 lat rynkowych cykli w zaledwie kilka tygodni.

Zrównoważony Model Biznesowy

Dywersyfikujemy przychody opierając się na czterech niezależnych źródłach przychodu, minimalizujących ryzyko i zwiększających potencjał wzrostu.

smartphone

App Revenue

Subskrypcja premium dla klientów indywidualnych z rozszerzonym dostępem.

database

Data Monetization

Zanonimizowane dane decyzyjne inwestorów jako unikalne źródło insightów rynkowych i modeli AI.

handshake

B2B

Licencjonowanie platformy brokerom w celu zwiększenia retencji i wartości klienta.

link

Affiliate

Monetyzacja poprzez kierowanie przygotowanych inwestorów do brokerów (model prowizyjny).

insights

Model biznesowy skaluje się liniowo z bazą użytkowników koszty infrastruktury rosną proporcjonalnie do liczby klientów, jednak pozostają przewidywalne i nie wpływają istotnie na jednostkową rentowność. Największe nakłady koncentrują się na rozwoju produktu i ekspansji, a nie na bieżącej obsłudze użytkowników.

flag Priorytety przychodów

Early Stage
Subskrypcja (B2C)
Affiliate
Scaling (Growth Stage)
B2B / Licencjonowanie
Monetyzacja danych

verified Dlaczego partnerzy płacą

  • check_circle Znacznie niższy churn
    dzięki lepszemu przygotowaniu inwestorów
  • check_circle Wyższa wartość klienta
    większa aktywność i dłuższy cykl życia
  • check_circle Nowy kanał pozyskiwania klientów
    poza tradycyjnymi działaniami marketingowymi
  • check_circle Stała ekspozycja i partnerstwo
    integracja usług brokerów w procesie nauki

Fazy monetyzacji

01
Faza 1: Start sprzedaży Subskrypcja
02
Faza 2: Pierwsi gotowi kursanci Affiliate
03
Faza 3: Współpraca z firmami B2B
04
Faza 4: Powstanie dużego repozytorium danych Dane

account_balance_wallet Ewolucja wartości użytkownika

Wczesna akwizycja i dystrybucja

Przychody z subskrypcji i affiliate finansują szeroką dystrybucję produktu – m.in. poprzez partnerów, konferencje oraz wybrane grupy o wysokim potencjale konwersji.

Skalowanie poprzez social proof i partnerów

Wraz ze wzrostem wiarygodności i wyników użytkowników rozwijamy współprace B2B, dopasowując pozyskiwanych użytkowników do partnerów o najwyższej wartości.

Globalna optymalizacja i monetyzacja danych

Skalujemy globalnie, wykorzystując unikalny zbiór danych behawioralnych oraz możliwość testowania scenariuszy rynkowych do budowy zaawansowanych produktów analitycznych.

Każdy użytkownik może generować wartość w wielu modelach jednocześnie

analytics Ekonomia jednostkowa

ARPU ~25 USD / m-c
Churn ~5% m/m
LTV ~500 USD
CAC ~100 USD
LTV/CAC (~5x)
TAM $225B Total Addressable
SAM $30B+ Serviceable Available
SOM $3B+ Target Capture
~

TAM

Total Addressable Market

$225 Billion
public ~750 mln inwestorów detalicznych

Globalna baza inwestorów detalicznych, stanowiąca pełny rynek dla rozwiązań edukacyjno-inwestycyjnych.

SAM

Serviceable Available Market

$30 Billion
analytics ~100 mln aktywnych inwestorów cyfrowych rocznie

Aktywni inwestorzy cyfrowi, dostępni poprzez aplikacje tradingowe i kanały mobilne.

SOM

Serviceable Obtainable Market

$3 Billion
target ~10 mln użytkowników learning/onboarding

Realistycznie osiągalny segment użytkowników w pierwszych latach rozwoju produktu i ekspansji rynkowej.

finance_mode

InvestLingo operuje na styku edukacji i rynku finansowego, docierając zarówno do aktywnych inwestorów, jak i osób poza rynkiem, które w innym przypadku nigdy by na niego nie weszły, tworząc wyjątkowo efektywny lejek sprzedażowy dla instytucji finansowych oraz realną przewagę dystrybucyjną.

Nie opieramy się na założeniach Opieramy się na danych

Model biznesowy oraz produkt zostały opracowane w oparciu o konsultacje z partnerami branżowymi oraz szczegółowe analizy rynku. Przyjęte założenia zostały zweryfikowane na podstawie rzeczywistych danych, co pozwala nam z wysoką pewnością oceniać ich realność i skalowalność.

Szczegółowe wyliczenia, metodologia oraz źródła zostały zawarte w materiałach inwestorskich.

Go-to-Market Strategia wejścia na rynek

Ze względu na specyfikę projektu skupiamy się na kanałach dystrybucji, które nie wymagają istotnych nakładów początkowych, pozwalając przeznaczyć kapitał na rozwój produktu. Jednocześnie wykorzystujemy istniejące środowiska i społeczności, w których naturalnie znajduje się nasza grupa docelowa.

Niestandardowy start projektu
school

Uniwersytety i edukacja

Dystrybucja przez instytucje edukacyjne, budująca świadomość marki od podstaw.

account_balance

Partnerstwa brokerskie

Eventy, konferencje i współpraca B2B z kluczowymi graczami rynku finansowego.

group

Społeczności inwestycyjne

Bezpośrednie dotarcie do najbardziej aktywnych traderów w niszowych grupach.

campaign

Influencerzy finansowi

Skalowanie zasięgu i budowanie wiarygodności poprzez autorytety rynkowe.

rocket_launch

Strategia dystrybucji,
nie reklamy

Model wejścia na rynek opieramy na bezpośredniej dystrybucji do istniejących społeczności i instytucji, zamiast budowania ruchu od zera poprzez płatny marketing. Pozwala to znacząco obniżyć koszt pozyskania użytkownika oraz skrócić czas dotarcia do aktywnych i zaangażowanych odbiorców.

Wykorzystujemy kanały, które już agregują naszą grupę docelową — uczelnie, brokerów oraz społeczności inwestycyjne — dzięki czemu dystrybucja jest natychmiastowa, skalowalna i oparta na istniejącej infrastrukturze.

100k+ users

Pozyskanie bazy użytkowników poprzez partnerstwa i dystrybucję bezpośrednią zamiast płatnych kampanii.

CAC 2$

Ekstremalnie niski koszt zdobycia rozpoznawalności

  • 01

    Dystrybucja wśród studentów i uczelni finansowych

    Współpraca z biurami karier oraz organizacjami akademickimi, darmowy dostęp dla studentów.

  • 02

    Dystrybucja przez partnerów i ich bazy użytkowników

    Udostępnienie produktu wśród klientów brokerów oraz partnerów branżowych.

  • 03

    Testowe kampanie w społecznościach inwestycyjnych

    Targetowany marketing oraz publikacja wyników i case studies w grupach tradingowych.

  • 04

    Współpraca z influencerami finansowymi

    Dystrybucja poprzez twórców, darmowy dostęp dla ich odbiorców .

  • 05

    Budowa social proof i publikacja wyników użytkowników

    Pokazywanie realnych efektów nauki i poprawy decyzji inwestycyjnych.

  • 06

    Optymalizacja kanałów na podstawie danych

    Analiza skuteczności dystrybucji i skalowanie najlepiej konwertujących źródeł.

  • 07

    Rozszerzenie współpracy B2B z brokerami

    Integracja produktu jako elementu onboardingu i edukacji klientów.

  • 08

    Skalowanie międzynarodowe sprawdzonych kanałów

    Replikacja modelu dystrybucji na kolejnych rynkach i grupach docelowych.

Etap: Seed

Projekt w zaawansowanej fazie rozwoju

Projekt znajduje się w zaawansowanej fazie rozwoju, popartej realną walidacją rynkową. Przeprowadziliśmy konsultacje z brokerami, ponad 50 aktywnymi inwestorami oraz potencjalnymi użytkownikami aplikacji, co pozwoliło nam precyzyjnie zrozumieć potrzeby rynku i zweryfikować kluczowe założenia produktu.

Na tej podstawie rozpoczęliśmy intensywne prace nad warstwą technologiczną. Opracowaliśmy silnik machine learning odpowiedzialny za adaptacyjny dobór scenariuszy oraz asystenta AI analizującego decyzje użytkownika i tłumaczącego popełniane błędy. Obecnie pracujemy nad tworzeniem ostatecznej wersji aplikacji.

check_circle Potwierdzony badaniami system edukacji
check_circle Silnik symulacji behawioralnej w fazie Alpha
InvestLingo Mobile App Demo

Szczegółowy Status Prac

Aktualny postęp w kluczowych obszarach technologicznych i biznesowych.

precision_manufacturing

Algorytmy AI

Opracowaliśmy algorytm, który ocenia decyzje użytkownika i identyfikuje jego kluczowe błędy inwestycyjne. Na tej podstawie system dynamicznie dobiera kolejne scenariusze, skupiając się na rozwijaniu konkretnych umiejętności. Posiadamy już zaawansowany prototyp tego mechanizmu, który stanowi fundament personalizowanego treningu.

data_exploration

Dostęp do Danych

Zabezpieczyliśmy dostęp do danych niezbędnych do budowy ćwiczeń – zarówno poprzez niskokosztowe licencje na dane rynkowe, jak i darmowe źródła obejmujące wydarzenia, analizy oraz artykuły finansowe. Pozwala to skalować produkt bez istotnego wzrostu kosztów oraz budować bogate, realistyczne scenariusze inwestycyjne.

school

Model Edukacyjny

Model edukacyjny został opracowany we współpracy ze specjalistami oraz trenerami zajmującymi się edukacją w biznesie. Opiera się na sprawdzonych teoriach nauczenia, wykorzystujący mechanizmy znane z najbardziej efektywnych metod nauki. Nauka ma charakter praktyczny, intuicyjny i nastawiony na szybkie budowanie umiejętności.

groups

Współpraca z Brokerami

Produkt został zaprojektowany w trakcie bezpośrednich rozmów z brokerami i skonsultowany z trzema firmami brokerskimi. Każda z nich zadeklarowała wstępne zainteresowanie wdrożeniem rozwiązania w modelu B2B. Dodatkowo otrzymaliśmy propozycję wykupu projektu już na obecnym etapie rozwoju, co potwierdza jego wartość rynkową.

touch_app

Flow i UX Aplikacji

Zaprojektowaliśmy kluczowy flow aplikacji oraz przygotowaliśmy prototyp UX obejmujący około 40% funkcjonalności. Kolejne etapy obejmują dalsze prace nad warstwą wizualną we współpracy z firmami projektowymi oraz implementację ekranów i logiki aplikacji po stronie backendu. Fundament produktu jest już zdefiniowany.

person_add

Budowa Zespołu

Zbudowaliśmy zespół specjalistów z doświadczeniem w analizie danych, sztucznej inteligencji oraz rozwoju systemów backendowych i aplikacji front-end. Członkowie zespołu pracowali przy projektach z obszaru bankowości oraz rozwiązań opartych na gamifikacji. Zespół jest już zaangażowany w rozwój produktu.

Roadmapa Projektu

Nasza droga do globalnej rewolucji w edukacji finansowej. Kamienie milowe rozwoju InvestLingo.

01

Q3 2026: Research & Product Design

Badania użytkowników, projekt pełnego user flow i UX/UI oraz budowa fundamentu systemu.

02

Q4 2026: AI Engine & Core Development

Rozwój silnika AI oraz budowa aplikacji do wersji MVP. Zamknięte testy na dużej grupie użytkowników.

03

Q1 2027: MVP & Testy B2B

Pilotażowe wdrożenia u partnerów oraz optymalizacja produktu na podstawie realnych danych.

04

Q2 2027: Go-To-Market & Dystrybucja

Budowa kanałów dystrybucji, pierwsze kampanie oraz stopniowe wprowadzanie produktu na rynek.

05

Q3 2027: Monetization & Product Scaling

Uruchomienie monetyzacji oraz wdrożenie kluczowych usprawnień produktowych.

06

2028: Data Engine & Global Expansion

Rozwój analityki danych, skalowanie modelu oraz ekspansja na rynki międzynarodowe.

rocket_launch

Szukamy 1 mln € na globalną ekspansję.

Twoja inwestycja zostanie zwielokrotniona przez naszą gotowość do pozyskania grantu operacyjnego o wartości ~450k €, co daje nam łączny pas startowy na poziomie 1.45 mln €.

Grant Eligibility
~450 000 €

Alokacja Kapitału:

Team & Talent 40%
Product & AI R&D 35%
Market Entry & Marketing 25%

Kim jesteśmy?

CEO

Rafał Słaby

CEO & Founder

15 lat doświadczenia w bankowości inwestycyjnej i zarządzaniu portfelem. Były dyrektor w topowym funduszu EU.

CTO

Mikołaj Nawojowski

AI & Backend lead

PhD w dziedzinie Machine Learning. Architekt systemów predykcyjnych obsługujących miliony zapytań.

Product

Filip Loster

Frontend lead

Ekspert UX zorientowany na psychologię behawioralną. Twórca nagradzanych aplikacji mobilnych.

Zmieńmy sposób, w jaki świat uczy się inwestować.

Investlingo to nie tylko aplikacja – to system, który przygotowuje użytkowników do podejmowania realnych decyzji inwestycyjnych i zwiększa ich wartość dla instytucji finansowych. Dołącz na etapie, w którym produkt i model biznesowy są już zdefiniowane, a skalowanie dopiero się zaczyna.