Vendela Werkelin oli 24-vuotias, kun Scholaro nousi Företagarnan vuoden 2024 103 unga idéer -listalle. Yrityksen toinen perustaja Henrik Tingström oli 26. Scholaron idea syntyi ongelmasta, jonka molemmat olivat itse kohdanneet opiskelijoina: stipendien löytäminen ja hakeminen oli hajanaista, manuaalista ja täynnä tietoa, jota piti etsiä eri lähteistä.
Scholaron tavoite oli rakentaa digitaalinen stipendicoach, joka yhdistää opiskelijan profiilin hänelle sopiviin stipendeihin. Käyttäjän ei siis pitäisi itse käydä läpi pitkiä listoja ja yrittää päätellä, täyttääkö hän kriteerit. Palvelu kysyy perustiedot ja käyttää koneoppimista stipendien sovittamiseen käyttäjän tilanteeseen.
KTH Innovation kuvaa Scholaroa koneoppimiseen perustuvaksi digitaaliseksi stipendicoaching-alustaksi. Henrik Tingström opiskeli KTH:ssa teknillistä kemiaa, ja yritys pääsi KTH Innovation Launch -ohjelman 17. batchiin. Launchiin hyväksytään KTH:n mukaan noin kymmenen prosenttia kaikista projekteista, joita KTH Innovation tukee.
Tämä on nuorelle startupille merkittävä ympäristö. Ohjelma tarjoaa liiketoiminnan kehitystukea, mentorointia, työtiloja ja yhteisön muiden perustajien kanssa. Digitaalisen tuotteen kohdalla tällainen tuki voi auttaa erityisesti siinä vaiheessa, kun ensimmäinen idea pitää muuttaa maksavaksi palveluksi.
Scholaron ongelma on kiinnostava siksi, että se näyttää pieneltä mutta koskee kahta eri markkinaa. Opiskelija haluaa löytää rahoitusta opintoihin. Yritys tai säätiö taas haluaa löytää oikeanlaisia hakijoita ja joskus myös houkutella tulevia osaajia.
Företagarnan vuoden 2024 kuvauksessa Scholaro esiteltiin alustana, joka automaattisesti matchaa opiskelijoita stipendeihin ja antaa yrityksille mahdollisuuden tavoittaa lahjakkaita opiskelijoita. Tämä tekee palvelusta enemmän kuin hakukoneen. Siinä on myös kaksipuolisen markkinapaikan piirteitä.
Yksi tärkeä ero tavalliseen stipendisivuun on personointi. Perinteinen palvelu näyttää suuren listan. Scholaro pyrkii kaventamaan listaa sen perusteella, kuka käyttäjä on, mitä hän opiskelee ja millaisia ehtoja stipendillä on.
Tämä on hyvä esimerkki tilanteesta, jossa AI tai koneoppiminen voi aidosti vähentää informaatiotulvaa. Ongelmana ei ole se, ettei stipenditietoa olisi olemassa. Ongelmana on, että relevantin tiedon löytäminen vaatii aikaa ja että moni opiskelija ei edes tiedä, mihin hän voisi olla oikeutettu.
Företagarnan vuoden 2024 aluekilpailun kuvauksessa Scholaroa kutsuttiin Ruotsin ensimmäiseksi kokonaisvaltaiseksi AI-vetoiseksi stipendialustaksi. Käyttäjä täyttää lomakkeen ja saa henkilökohtaisesti generoidun valmennuksen stipendeistä, jotka sopivat hänen profiiliinsa.
Sama tapahtuma toi yhtiölle myös finaalipaikan Årets Unga Idé -kilpailuun. Tuomaristo korosti sitä, että idea ratkaisee pitkään olemassa olleen ongelman ja voi antaa vähävaraisemmille opiskelijoille paremman mahdollisuuden löytää rahoitusta.
Tämä sosiaalinen näkökulma on tärkeä. Stipendijärjestelmä voi olla muodollisesti avoin kaikille, mutta jos vain hyvin informoidut opiskelijat osaavat löytää oikeat haut, mahdollisuus ei käytännössä jakaudu tasaisesti. Parempi löydettävyys voi siis lisätä saavutettavuutta ilman että itse stipendien määrää kasvatetaan.
Scholaro voitti vuonna 2023 myös Solna Stadin Årets Unga Affärsidé -palkinnon. KTH kirjoitti, että se oli kolmas peräkkäinen vuosi, jolloin palkinto meni KTH-taustaisille perustajille. Tällaiset palkinnot eivät vielä todista liiketoimintamallia, mutta ne auttavat rakentamaan uskottavuutta ennen kuin yhtiöllä on pitkä asiakashistoria.
Digitaalisen stipendipalvelun yksi vaikeimmista osista on datan laatu. Stipendien ehdot muuttuvat, hakuaikoja avautuu ja sulkeutuu, ja kriteerit voivat olla hyvin tarkkoja. Jos palvelu suosittelee hakua, johon käyttäjä ei todellisuudessa voi osallistua, luottamus katoaa nopeasti.
Siksi koneoppimisen ympärille tarvitaan paljon perinteistä tietotyötä. Stipendit pitää löytää, luokitella ja pitää ajantasaisina. Hyvä matching ei voi olla parempi kuin data, jonka päälle se rakennetaan.
Toinen haaste on liiketoimintamalli. Opiskelijat ovat usein hintaherkkiä. Jos palvelu maksaa paljon, se voi sulkea ulos juuri niitä ihmisiä, joita sen pitäisi auttaa. Siksi yksi mahdollinen logiikka on, että osa arvosta tulee yrityksiltä, säätiöiltä tai muilta toimijoilta, jotka haluavat näkyvyyttä ja parempia hakijoita. Företagarnan kuvaus viittaa juuri tähän kaksipuoliseen malliin.
Nuorelle perustajalle Scholaro näyttää hyvän esimerkin siitä, että “tylsä” hallinnollinen prosessi voi olla erinomainen startup-kohde. Stipendihakeminen ei kuulosta trendikkäältä kuluttaja-appilta, mutta käyttäjälle sillä voi olla tuhansien eurojen arvo.
Tämä muuttaa myös käyttäjähankinnan logiikkaa. Jos opiskelija löytää palvelun juuri ennen hakukautta ja saa sen avulla merkittävän stipendin, tuotteen arvo on erittäin helppo ymmärtää. Samalla käyttö voi olla kausiluonteista, joten yrityksen pitää miettiä, miten käyttäjä pysyy mukana myös hakujen välillä.
Scholaron tapauksessa perustajien oma kokemus oli vahva lähtökohta. He eivät etsineet ongelmaa ulkopuolelta vaan olivat itse nähneet, kuinka sekavaa stipendien etsiminen on.
tälle sivustolle tarinan ydin on siksi selkeä: 24-vuotias perustaja ja hänen tiiminsä ottivat hajallaan olevan tiedon, rakensivat sen ympärille personoidun matching-tuotteen ja veivät idean KTH Innovationin kautta kilpailuihin ja markkinalle.
Nuorelle rakentajalle tästä voi ottaa yhden tärkeän mallin. Jos jokin tärkeä etu, tuki tai mahdollisuus on olemassa mutta ihmiset eivät löydä sitä, ongelma ei välttämättä ole tarjonnassa vaan löydettävyydessä. Parempi matching voi itsessään olla tuote.
Scholaron kaltaisessa palvelussa yksi kiinnostava kasvumahdollisuus on myös hakemisen seuraava vaihe. Pelkkä stipendin löytäminen ratkaisee vasta ensimmäisen osan ongelmasta; opiskelijan pitää vielä ymmärtää hakuehdot, määräajat ja tarvittavat liitteet. Jos alusta pystyy muuttamaan löydön selkeäksi tehtävälistaksi ilman että se alkaa luvata käyttäjälle varmaa menestystä, tuotteesta voi tulla paljon arvokkaampi. Samalla tämä korostaa luotettavan lähdedatan merkitystä: hakemusten automaatio on hyödyllistä vain, jos perustiedot ovat oikein.