Пресидский залив

CEO RevenueCat и head of growth репостнули 😎

ну и конечно я наснимала кучу контента с aesty и подарочками от ревенюкэт 🍿 X vs tik tok адаптируем месаджинг под разную аудиторию ☺️

оч приятно ревенюкэт просто написали, что хотят прислать мне подарочек, даже никакой анпакинг снимать не просили - но я все равно сняла 😅💗

кое-что интересное ☺️ можете угадать что

кое-что неочевидное про реактивацию пользователей🦈 В контексте новых покупок мы чаще всего думаем про маркетинг и топ воронки, и сильно реже про возврат отменивших, хотя вернуть своего обычно сильно дешевле, чем привести нового. Я сейчас активно в этом копаюсь и экспериментирую, и уже есть кое-какие выводы, которыми можно поделиться 🐵 Пожалуй главный инсайт, это что люди возвращаются, когда к ним возвращается проблема, а не когда прилетает имейл или пуш. Для нас "проблема вернулась" - это смена сезона, похолодание, поездка, важное событие и в идеале осторожно напоминать о себе надо как раз в этот момент По отчетам ревенюкэт около 20% ушедших с месячной подписки возвращаются сами в течение года, но отдельная проблема - заметить их и затрекать в аналитике, если например человек удалял приложение и скачал заново. Причем часть "реактивации" - это разрешенные проблемы списания. У нас четверть подписок, истекших из-за ошибки оплаты, оживает примерно за неделю сама, так как стор/страйп повторяют списание. В отчетах это выглядит как возврат, но заслуги винбэка тут нет, но повторные списания и грейс период очень важны. Еще важный момент - страйп не делает повторные списания по дефолту, проверьте, что у вас это включено, мы на этом пару тысяч точно потеряли 🤨 Сейчас чтобы выбрать когорту, кому слать спец офферы для активации на почту или в пуши, я смотрю на поведение тех, кто отменял и вернулся - а главное, что делал после отмены. Это помогает найти тех, кто "почти" решил вернуться и мягко их подтолкнуть через оффер или пуш. В целом все как обычно, находим "целевую" когорту, и пытаемся ее расширить за счет тех, кто "почти" совершил целевое действие и похож по поведению 😎 Также любое доп действие ожидаемо сокращает долю вернувшихся. Моей ошибкой например был длинный промокод, который надо было ввести руками на пейволе, люди открывали приложение, вводили текст неправильно и в итоге забивали, и еще стоит проверить, разрешены ли у человека пуши вообще/есть ли имейл, перед тем как добавлять в тест Кстати, мы потихоньку движемся к сезону праздников, а за ним - к Q5 (конец декабря-начало января, когда аукцион рекламы разгружен, а люди дают себе обещания на новый год) и это целая цепочка триггерных событий как для привлечения новых, так и реактивации старых пользователей ☺️ @neural_prosecco

Когда увидел в интернете график и рассказываешь друзьям, что гпт сильно лучше Клода 🕺

знаете, еще я думаю, что это позитивное мышление и умение радоваться небольшим достижениям. Как бы банально ни звучало, но когда ты оптимист, не просто жить легче, но и бизнес строить, и 1000 неудачных попыток сделать и не разочароваться, а сделать выводы и идти дальше

Мне нравится слово "serendipity" На русский оно переводится как "счастливая случайность", с акцентом на то, что кто-то случайно нашел что-то ценное и смог это заметить. Причем до этой случайности обычно уже сделано множество попыток и действий, иначе замечать было бы нечего Моя обсессия последних месяцев, особенно после нашего недавнего залета на 1.7M просмотров в твиттере - понять, как сделать скачок на шестизначный mrr. Именно скачок, потому что b2c это всегда лестница из скачков и откатов. В том, что говорят ребята с классными цифрами из моего окружения, я часто замечаю паттерн - сначала долгий период, когда они писали всем, кому можно написать, постили каждый день, договаривались о колабах и изо дня в день проводили множество экспериментов. Потом их репостил кто-то большой или они попадали в нужный тред в нужную неделю, и дальше цепная реакция которую уже не остановить. Никакие глубокие маркет рисерчи здесь не помогут, всегда решают действия и практика 👀 Со стороны выглядит как везение, сами ребята часто говорят примерно одно - мы просто сделали столько попыток, что одна из них была обязана сработать, и чем больше попыток, тем больше вероятность что получится. Есть конечно скромняги/гейткиперы, которые говорят "да мне просто повезло" и хитро улыбаются 😅 Мне удобно думать об этом как об объеме в пространстве, который я занимаю, и чем больше людей знают чем ты занимаешься, тем больше точек где "счастливая случайность" может меня коснуться. Каждый пост, каждое холодное письмо, каждый ответ в чужом треде добавляет чуть-чуть объема. По отдельности это почти ничего, как там говорят коучи - 1.01^365 сильно больше, чем 0.99^365 Так что план у меня тот же - продолжать шуметь, растить занимаемый объем в информационном пространстве, писать всем кого еще не достала и не останавливаться. Serendipity случается с теми кто много экспериментирует и делает, а дорогу осилит идущий 🏃‍♀️ @neural_prosecco

что я думаю про такие релизы? да в целом то же, что и обычно - рынок растет, греется, хайп поднимается, кайфуем

сегодня в ChatGPT добавили режим виртуальной примерки и работы с аутфитами не исключено, что эту фичу вдохновили мы 😅 я радуюсь, что рынок растет и крупные игроки заходят все чаще

Мы с Андреем часто обсуждаем нашу продуктивность и как меняется рутина по мере развития моделей 😧 Сегодня мне надо было обучить небольшую легковесную модель. Раньше я бы взяла на такую задачу минимум неделю - найти данные, почистить, нормализовать, собрать голденсет, забенчмаркать пару архитектур, может пару папир прочитать. Клод ваншотнул ее за пять часов, все что я сделала руками - пополнила баланс на ранподе на аренду GPU. И еще и устала, потому что параллельно шли три такие же сессии 🤣 Почему так, ты ведь почти ничего не делал? 😬 Я люблю дни с дип фокусом. С клодом так не получается - ты менеджеришь кучу контекстов, ни в один не погружаешься и весь день прыгаешь туда-сюда. Для меня это ощущение, что каждый чат это созвон с очень продуктивной, но требовательной командой, которой ты руководишь Я думаю, дело в наших собственных завышенных ожиданиях. Каюсь, я сама из тех, кто говорит "ой да клод это сделает за час". И он правда сделает, но в этот час я успею еще много чего, и в итоге интенсивность работы растет. Работа ускоряется, работоспособность за ней не поспевает 🌟 А сверху еще и вечное фомо. Возможно, вы помните, в начале года была пара месяцев, когда каждую неделю случалась революция - новый клод Opus 4.6, новая гптшка GPT-5.3-Codex, опенкло, имадж модельки. Я тогда ужасно устала именно от технологических революций. У меня еще прошлый learning curve идет, а уже появилось новое, вроде надо внедрять, а на попробовать уходит больше ресурса, чем на саму работу. И если что-то не попробовал, чувствуешь, что потерял свою так называемую продуктивность. Как я с этим справляюсь? Если честно, плоховато, но пара инструментов против расфокуса у меня есть. Если я поставила троих агентов клодить и мне литерали нечем заняться - я иду гулять, играть в приставку, варить кофе, пока кто-то из них не доклодит. Выдумывать себе задачи просто чтобы быть занятой нет смысла, это только добавляет тревожности. И еще - новые модели я тестирую только на выходных и только когда есть ресурс. Jev, про который недавно писала, выглядел супер релевантно для нас, но я понимала, что запускать прямо сейчас пятую сессию клода, чтобы он рисерчил как улучшить наш алгоритм с Jev, мне ничего не даст, кроме тревоги. То же с инструментами, которые требуют моего живого внимания - instinct например я до сих пор не попробовала, попробую как будет на это ресурс в свободное время Расскажите, как вы справляетесь? 🍿 @neural_prosecco

Модели становятся лучше и должны освобождать меня от работы, но в итоге я работаю только больше и устаю быстрее

кстати, я продолжаю наполнять свой репозиторий с различными полезными скилами. Сейчас добавила туда скилл который в связке claude/apify трендвотчит карусели которые залетают в нише и выбирает топ для адаптации тренда под ваш продукт. Это все опенсорс и бесплатно, но если окажется полезно и поставите звездочку, я буду рада. Там в целом много всего от генерации реалистичных голосов до аутрича инфлюенсеров

Early stage marketing для b2c продуктов - с чего начать? 🍿 В больших компаниях обычно маркетинг хорошо задокументирован и поставлен на поток. Когда у тебя небольшое приложение с бюджетом чуть больше ветки и камня, каждая итерация стоит дорого, и в начале не очень понятно, за что взяться - органика, инфлюенсеры, пейд, с чего начать? Недавно я в очередной раз записывала десятиминутное голосовое друзьям, которые только решили запускаться, и поняла, что пора делать эфир. Мы набили кучу шишек на своем опыте и продолжаем их набивать, вот про них и поговорим. Волшебной формулы не будет, но поделимся своим опытом! 😎 Со мной будет Таня @golden_nuggets наш прекрасный инвестор и эдвайзор. Сейчас она Head of Creative Production в FJOR Nutrition (AI-ассистент по питанию, US и Tier-1), до этого была Head of Creative Production & Marketing Operations в Lensa AI, а недавно начала развивать свой небольшой проект 🐵 10 октября, суббота, 12:00 по МСК. Ссылку скинем ближе к делу! Кто будет - ставьте 🔥

когда пишешь своему бухгалтеру после 5 часов вайб кодинга

сегодня мы выиграли еще один диспут в Stripe 😎 Давайте разберемся, чем диспуты хуже рефандов и почему их стоит избегать любой ценой (как и плохих ревью в сторе) Причем тут страйп, если у вас апстор? 👍 У большинства приложений есть две стороны оплаты - Apple для покупок в приложении и Stripe для веб-воронки (человек платит на сайте и только потом скачивает апку, подписка активируется автоматически). Легально ли это? да, легально, если вы не уводите из приложения на сторонние оплаты, а делаете это до скачивания приложения, давайте разберем оба кейса Начнем с Apple 🍏 Официально никакого порога "забаним при X% рефандов" у apple нет, все цифры про 10% и 30% в интернете это фантазии агентств, так как это лишь один из факторов. Что известно точно - для подписочных апок 2-5% рефандов это норма, education и health ближе к 5%. Выше 5% стоит идти смотреть в продукт. И хотя apple сами решают вернуть или нет, повлиять на решение можно. Когда юзер просит рефанд, apple присылает уведомление и дает 12 часов чтобы отправить свою точку зрения - сколько человек пользовался приложением, сколько потратил, были ли уже рефанды, и ваше мнение давать или нет. Руками это делать никто не будет, но через revenue cat это включается галочкой и улетает автоматически. Гарантий конечно никто не дает, но у нас после включения рефанд рейт упал на 20% 💃 Теперь Stripe - тут уже больше ручной истории 😳 Stripe не считает рефанды вообще, он считает диспуты, то есть чарджбеки через банк. И смотрит по количеству, а не по деньгам. Порог Visa на 2026 год - при 0.5% проигранных диспутов в месяц уже можно улететь в статус non-compliant. Mastercard мягче - 1.5%. Сам Stripe свои внутренние пороги не публикует, "народная" цифра из твиттера - 0.75% 🤨 Дальше про экономику диспута. С июня 2025 Stripe берет $15 за сам факт диспута и эти деньги не возвращаются даже если вы выиграли. Плюс $15 за ответ на диспут, эти вернут при победе. То есть проигранный диспут на $30 стоит $60, а выигранный всего $15. И самое главное - в рейт диспут попадает в момент подачи, исход вообще не важен. Выиграть можно деньги, но рейт диспутов уже не уменьшить 🤨 Получается, что рефанды это не то что вы такие добренькие, а просто выгоднее. Если человек почти не пользовался и не нашел ценности в приложении, мы возвращаем без вопросов через письмо в сапорт. Потому что альтернатива - он идет в банк, и дальше это стоит нам в разы дороже даже если мы правы. Это кстати можно вывернуть в пользу для себя - например если какой-то продукт серым способом списал с вас деньги, мы можете пригрозить поддержке что откроете диспут и после этого вам скорее всего их вернут 😅 Когда имеет смысл оспаривать диспут? 😬 Банк по умолчанию на стороне своего клиента. Так что идти в диспут имеет смысл только с доказательствами - логи использования, совпадение IP и девайса с покупкой, принятие terms при оплате, отсутствие писем в сапорт и главное - размер чека хотя бы в два раза больше расходов на операционку stripe, но вот если человек хотя бы раз писал нам и мы не ответили, спорить бессмысленно, и по совести и по статистике, так что регулярно поглядывайте что там на сапорте 😔 Что еще работает и стоит ноль денег 😂 Понятное описание в чеке на почту, потому что "не узнаю транзакцию" это часть диспутов. И для веб-воронки обязательно письмо сразу после оплаты с инструкцией куда идти и как скачать, потому что часть "not as described" это просто люди, которые заплатили и не поняли что делать дальше Так что диспуты и плохие отзывы всегда дороже рефандов, поэтому упираться стоит далеко не всегда 🥲 @neural_prosecco

небольшой сайд плюс быть активным в твиттере с аудиторией - ревенюкэт отправляет ништячки ☺️

ну вот, настал момент когда мой твиттер обогнал тг канал по числу подписчиков 🥲 а вообще хочется и здесь, и там до 10к до конца года подрасти

Что такое Jev и почему я рада релизу этой модели, хотя к себе в прод пока не беру 😳 Есть явная закономерность в мире фронтир моделей - следующая модель будет точнее и чаще всего больше, а список тех кто может ее запустить на своем железе будет короче с каждым релизом Неделю назад вышла Jev и модель интересна тем, что на выход выдаются числа, а не предложения. На вход состояние и типизированные вопросы - какая из пяти опций, да или нет, оцени от нуля до четырех - на выход решения с вероятностями. Получается универсальный классификатор, который без обучения выдает вероятности классов, тратит на это 300 мс и 4 цента за миллион токенов ☺️ Фаундер один из авторов InstructGPT, то есть человек который строил самые большие модели строит питч на том, что для половины задач генерация в принципе не очень нужна, что в целом имеет смысл, ведь все эти фразы "конечно, вот мой ответ" по факту только наши драгоценные токены тратят 🤔 Идея сама по себе не новая конечно же и тут можно сказать что зумеры изобрели BERT или даже линейный классификатор 😂 Новое здесь другое - работает без дообучения на любой схеме и за один вызов можно спросить о множестве вещей сразу Почему это хорошо даже если конкретно эта модель вам не нужна 🌟 Еще один громкий прецедент от человека с именем про уменьшение и оптимизацию моделей (с другой идеей но в ту же сторону кстати mostik.ai). Продается не то, что модель точнее/больше, а то, что она дешевле и довольно точна там, где на выходе достаточно одного числа 🐵 Из того с чем я уже поигралась в контексте aesty это доп проверка собранного аутфита - какая вещь лишняя и чем заменить. Очевидное ловит отлично, пальцевые вибрамы (нишевые спортивные ботинки) к ужину поправила, но с более сложными критериями надо долго тюнить, а тюнить ее можно только текстом - ожидаемо одно слово в описании задачи значительно меняет поведение. В итоге старые добрые if по признакам вещей убрали 48 ошибок стайлинга из 51, а Jev всего лишь сверху еще одну 😅 Еще нюанс, что модель работает только с текстом и видит только наши уже вытянутые признаки (цвет, паттерн, стиль и тд), а не сами картинки В то же время с Jev мы довольно хорошо и дешево профильтровали базу вещей из магазинов, где простые регулярки налажали 😎 Но релизу я очень рада. Чем больше внимания к тому чтобы делать меньше и дешевле, тем более доступными становятся модели для простых билдеров 🍿 @neural_prosecco

царский подгон по случаю успешного запуска для тг подписчиков 🤝 CLOSETSCAN50OFF -50% на первую неделю пишите фидбек, будем рады! а я пока Jev тестирую, скоро поделюсь 😂