13,407 passages, newest first · 1441 ms
Две чужие мысли из одного разговора
1. Если у молодого человека стоит YouTube на телефоне, то это жирный минус в глазах девушек моложе 25 лет. Любовь к длинным видео – это почти как в Одноклассниках сидеть, признак явного душнилы. Не могу поверить, что это правда, но и держать в себе такое тоже не могу. Кто может подтвердить или опровергнуть?
2. Средняя квалификация Ruby-разработчика куда выше, чем Python, например. Язык не популярен, соответственно под него нет массовых курсов, соответственно программисты более осознанные и более квалифицированные по итогу. Двухминутное исследование зарплатных ожиданий кандидатов на Headhunter эту теорию подтверждает.
—
Мой второй канал @aioftheday: ежедневные новости искусственного интеллекта
Уже завтра, в среду в 19:00 Мск приму участие в эксперименте: разборе моих соцсетей, как их сделать ещё лучше, ещё интереснее, ещё, простите, популярнее.
Ведущий проекта — глава коммуникационного агентства Spage, Айрин Данилова. Кроме меня 😊 у неё в клиентах BMW, Сбер и МТС — и они вроде бы довольны. И в своих соцсетях миллион подписчиков, сапожник не без сапог.
Скоро узнаю, что она посоветует мне 😊. Предварительно обещают, что 100 тысяч живых подписчиков можно увидеть не портя стиль и относительно быстро.
Мероприятие публичное, просмотр бесплатный без SMS.
https://sp-influence.com/
Помните этот прекрасный мем из замечательного канала @menngornal? Не забудьте, кстати, подписаться, там много интересного, не только хорошие мемы. Коллаж не просто так нарисован – ценообразование дорогих SaaS действительно совершенно непрозрачно. С ними действительно надо торговаться, и по результатам этих переговоров разные клиенты платят за одинаковые услуги совершенно разные деньги.
Английский #стартапдня Vertice не решает проблему, но помогает к ней приспособиться. Его основной сервис – торговаться с SaaS и облачными провайдерами от имени клиента. Благодаря доступу к информации о тарифах разных компаний Vertice знает, в каком случае цена действительно последняя, а где ещё дожимать можно. Кроме того, возможно, его сотрудники и правда лучше торгуются, это все-таки их единственная работа, а…
Кроме переговоров, Vertice умеет подсказать, какую фичу лучше отключить, всё равно она не используется, а где разные отделы одно и то же покупают, и выгоднее на один контракт перейти. В итоге он обещает экономию порядка 20% SaaS-расходов и пишет, что не берет деньги за свои услуги, если цель не достигнута.
В недавнем раунде стартап привлек 20 миллионов фунтов инвестиций.
https://www.vertice.one/
—
Мой второй канал @aioftheday: ежедневные новости искусственного интеллекта
Типичные ошибки в Unit-экономике
Unit-экономика – простая концепция. Если ты один стул продаешь в плюс, т. е. стоимость привлечения (CAC) меньше дохода с одного клиента (LTV), то это хорошо, а если в минус (CAC больше LTV), то это плохо. Хорошее надо масштабировать, плохое не надо масштабировать. В принципе – всё.
А у меня о ней целый курс, хоть и с бесплатным доступом – и некоторые справедливо спрашивают: “а зачем что-то нужно кроме абзаца выше”. Беда в том, что многие основатели в всё-таки в этой простоте ошибаются. Ниже типичные ошибки, которые я видел в разных проектах. Хотелось бы, чтобы их не было.
1. Не тот LTV. Value в этой аббревиатуре – многозначный термин. Некоторые подразумевают под ним выручку, другие маржу. В формуле CAC<LTV это обязательно маржа, выручка приведет к неправильным выводам.
2. Не тот CAC. LTV считается, например, по платящим пользователям, а CAC по всем. Или низкий CAC клиентов из Индии/Тамбова (мы умеем привлекать дешево!) сравнивается с высоким LTV американцев/москвичей (они нам хорошо платят!). Вы скажете, что такого бреда не бывает, а представьте как маркетолог поменял в настройках геотаргетинг – цена привлечения упала в тот же день, а что там…
3. Не та маржа. Когда мы считаем стоимость обслуживания клиента, есть десятки вещей чтобы забыть. Стоимость денег, возвраты, стоимость возвращения клиента, работа “частично переменных” сотрудников и особенно основателей – самые популярные для забывания категории, но есть и ещё.
4. Не те пользователи. Первые клиенты всегда самые лояльные. Метрики, посчитанные на них, всегда оптимистичнее будущей реальности.
5. И ещё раз не тот CAC. А вот привлечение первых пользователей всегда дешевле, чем то, что получится на масштабе.
6. Не то “больше”. Если LTV больше CAC на 2% – это все равно не стоит масштабировать. Чуть тронешь – оно сломается, а жизнь нас обязательно тронет.
Продолжать можно долго, но где-то остановиться надо. Курс Unit-экономики по-прежнему доступен, вариант бесплатного полного доступа по-прежнему есть.
http://unit.startupoftheday.ru/
LunaDNA через 4 года
Традиционный бизнес “панелей”: нанять людей (“панелистов”), которые готовы за деньги отвечать на вопросы, и продавать их ответы исследовательским компаниям или большим брендам. Они заполняют анкеты: “Кто в вашей семье моет посуду? Кто покупает моющее средство?”, и Procter & Gamble потом решает, на мужчин или женщин таргетировать рекламную кампанию.
Американский #стартапдня LunaDNA делает то же самое, но с медицинскими данными. Он собирает добровольцев, те один раз делятся с системой анализом генома, а потом регулярно обычными медицинскими данными. А дальше большая фарма и исследовательские компании покупают отчеты и статистику, какой ген ведет к какой болезни, и какие заболевания коррелируют друг с другом.
Любопытная инновация Luna – не платить панелистам напрямую. Вместо схемы “доллар за анализ” он обещает донорам данных часть общей прибыли. Каждый из них получает виртуальные акции компании, чем больше анализов сдал – тем больше акций получил. Потом, когда-нибудь в будущем, по акциям будут платить дивиденды. Сейчас на сайте написано, что это скоро случится в первый раз, но, возможно, надпись там годами…
В итоге стартап точно экономит на старте, а потом будет гибче регулировать затраты. Абсолютная непрозрачность расчетов защищает от необходимости объявлять пользователям, что вчера было по пять, а сегодня то же самое по три. Ну и наконец, панели всегда обвиняют в перекошенности выборок – “в платных опросах участвуют только нищеброды”. Luna отбиваться будет проще, люди работают за акции, а не за копейки…
Стартап привлек 8.6 миллионов долларов инвестиций. Настоящие инвесторы получили акции другой компании, чем раздаются за анализы, юридическую схему не перескажу, не стал разбираться.
—
Вот такой #субботнийповтор из 2020 года. Месяц назад проект закрылся. Не все стартапы успешны.
Мой старый пост: https://t.me/startupoftheday/1225