Крохмалюк

💵 О ценообразовании продуктов + кейс Ladder Ценообразование — базовая боль почти всех продуктов: b2c, SaaS, b2b. Цена напрямую влияет на всю бизнес-модель, но при этом остаётся одной из самых сложных зон из-за кучи внутренних и внешних факторов. Действия часто необратимы, отсюда риски и страх. Например, когда в Плюсе мы повышали цены на 50%, большая команда полгода готовила проект, чтобы нивелировать недовольство и потенциальный черн. Есть много инструментов, помогающих определить оптимальную цену за продукт. Есть долгий и дорогой Conjoint, которые использут большие ребята со сложными тарифами. Есть Gabor-Granger для построения кривой спроса и поиска оптимальной выручки/ARPU. Есть PSM — быстрый, дешёвый метод определения оптимального ценового диапазона, который мне кажется самым оптимальным для большинства продуктов, поэтому разберем его подробнее. Van Westendorp Price Sensitivity Meter (PSM) строится на четырёх вопросах: «Слишком дёшево», «выгодно», «дороговато», «слишком дорого». Из ответов строятся четыре кривые, пересечения которых дают три ключевые точки: нижнюю, оптимальную и верхнюю границу. Так появляется Acceptable Price Range. Для подписок обычно отдельно смотрят платящих, оттекших и тех, кто не сконвертировался из триала. Продукт можно показывать в разных конфигурациях чтобы понять, за что люди действительно готовы платить. По выборкам золотая середина: 200–300 респондентов для масс-маркета и 50–100 для узких ниш и b2b. И, в целом, это всё. 🪜 Кейс Ladder Сейчас Ladder — одно из самых успешных фитнес-приложений в мире. Но несколько лет назад у них была проблема с ценообразованием, и PSM им сильно помог. У них был один тариф за $60 с киллер-фичей в виде чата с тренером, которой пользовались 25% пользователей. 2000 платных подписчиков, экономика в привлечении не сходилась + был высокий черн из-за высокой цены. Пользователи всячески намекали на то что подписка дорогая, поэтому решили проверить адекватность цен с помощью PSM. Они разделили аудиторию на три сегмента: платящие, оттекшие и не начавшие платить из триала. А также сделали три конфигурации продукта: текущая на тот момент версия с чатом с тренером и доступом к одной категории, урезанная версия без чата и all inclusive с доступом ко всем категориям. Результаты PSM на прикрепленном изображении к посту, а если вкратце: Исходный прайсинг $60, завязанный на чате с тренером, хорошо работал только для узкого сегмента фанатов конкретных тренеров. Большинство хотели Ladder как базу контента по силовым тренировкам, и его реальный WTP — в районе $20–40/мес, сильно ниже исходного. Что сделали: 1. Переупаковали продукт и снизили цену Pro почти в два раза — с $60 до $30. Киллеру-фичу с чатом отделили от базового плана. 2. Добавили более дорогие уровни Pro+, Elite и Elite+ с чатом 1:1 и расширенным доступом для high‑ARPU пользователей для доп монетизации. Изменения позволили сильно расширить воронку для привлечения и снизить черн, вероятно, пожертвовав ARPU ради роста. Что это дало: — В начале 2022 до изменения цен у Ladder было 2 000 подписчиков. $60 не сходились в привлечении и не давали масштабироваться. — Изменив цены, за 2022 выросли в 5 раз до 10 000. — К середине 2023 — уже 30 000. — Сейчас — более 300 000. Как и любой метод, PSM не идеален: не учитывает конкурентов, издержки, маржу и т.д. Но это неплохой инструмент, чтобы очень быстро получить рабочий диапазон цен и дальше углубляться через A/B или другие подходы.

🔥 Уважаемые джентельмены перформанс-цеха Кирилл и Саша провели вчера годнейший эфир о том, как успешно лить в Meta с акцентом на то, как AI поменял подходы в продвижении. Единственный минус эфира, что он длиться больше полутора часов. Но я все посмотрел и расскажу самое мясо: 1. 97%+ креативов не профитные, а 80% выручки приносят те самые 3%, поэтому важно строить систему тестов. Раньше это было так: креативный продюсер ставит задачу дизайнеру, дизайнер создает креатив и отдает UA‑менеджеру на тест. Дальше фидбек из кабинетов возвращается продюсеру и он запускает новую итерацию. И если раньше узким горлышком было именно производство, то сейчас AI позволяет делать много креативов быстро и дешево. 2. Кроме помощи в производстве, AI сильно обогащает данными процесс генерации подходов для продюсера — прошедшие экспы, тренды, что льют конкуренты и т.д. 3. Meta хочет уйти от запусков ±одинаковых креативов с минорными изменениями. В ротации должны быть по‑настоящему разные подходы под разные боли и сегменты аудитории (из подкаста с инженером Meta). 4. Если раньше один и тот же креатив показывался и супер‑релевантной аудитории с высокой конверсией, и менее релевантной с ожидаемо слабой конверсией, но ты получал большой охват, то с ростом объёма креативов из‑за AI Meta научилась лучше предсказывать, что именно нужно показать пользователю. Это привело к тому, что подавляющее большинство креативов вообще не получают показов, так как алгоритм считает их неперспективными. Поэтому рабочая схема сейчас: грузить 20–40 креативов в один ad set, большинство не получат показов, и останется 1–2 крео, на которые будет тратиться бюджет. Уже их дальше можно развивать и пробовать масштабировать. 5. Если раньше можно было проливать ощутимые бюджеты на каждый отдельный креатив и получать какие-то знания, то сейчас логика другая: грузишь пачкой десятки креативов вокруг 2–3 концепций и получаешь несколько отобранных Метой вариантов, на которые реально пойдут показы. 6. Из‑за того, что 90% креативов вообще не получают показов, радикально поменялась экономика производства AI UGC‑креативов. Один реально успешный для масштабирования креатив в итоге обходится примерно в 6500$. 7. Живые UGC‑креативы конвертят заметно лучше, чем AI UGC. 8. Если смотреть на статику и видео, то там себестоимость производства сильно ниже, но узкое горлышко везде схожее — это сами тесты и CPW (Cost Per Winner). Поэтому супер‑важно научиться предсказывать, какие креативы имеют шанс стать успешными ещё до загрузки в кабинет. 9. Прогноз №1 на 2026: Meta станет намного более конкурентной. Если раньше только избранные могли себе позволить массовое производство качественных креативов, сейчас делать много качественного контента можно дешево и в больших количествах. 10. Прогноз №2 на 2026: будет всё больше гипер‑релевантной рекламы, потому что алгоритмы Meta очень хорошо на неё реагируют. Это про более точные, приземлённые боли и адаптацию всей воронки под конкретный креатив. 11. Саша советует смотреть на конкурентов не на уровне отдельных баннеров, а на уровне концепций. Если один подход крутится давно, клонируется в десятки вариаций и переводится на разные языки, значит, с бОльшей вероятностью он работает и его можно аккуратно адаптировать под свой продукт. 12. Ключ к промтингу потенциально успешных креативов — обогащение данными: тренды, конкуренты, свои исторические данные из кабинетов. 🔗 На эфире было еще много всего интересного, поэтому рекомендую глянуть целиком. Youtube, фигма.

Три рекомендации этой недели: 📱 Appstore Tracker Регулярное развлечение на пол часа в неделю. Можно смотреть, какие приложения хайпуют в App Store на разных рынках. Без регистрации, работает шустро. 🌎 Dense Discovery Еженедельная e-mail рассылка, которую читаю уже не первый год. Ненапряжные форматы на 5 минут чтения: малоизвестный софт, книги, мини-интервью с экспертами и пр. Минимум хайп-новостей. 🕶️ Xreal One Гаджет года для перелётов. Купил на старте продаж и активно использую в связке со Steam Deck и iPhone. Компактный, не требует настроек: вставил в USB-C — и сидишь в кинотеатре. Глаза не устают даже после 6–7 часов использования.

Альфа тут рассказала на Хабре, как сделала свою подписку. Там много приколов, но мне больше всего понравилось про флоу отмены подписки:

Получилось спроектировать лаконичное отключение подписки в 2 шага:  1. Предупреждающий попап 2. Экран подготовки к ухудшениям И больше никаких лишних шагов. Всё кратко и прозрачно. Изначально стейкхолдеры переживали, что это решение приведёт к высокому оттоку подписчиков, но дизайнерам с продактом удалось отстоять его. Позже мы выяснили по аналитике оттока и оценкам VOC, что такое решение прекрасно себя показало.

Ничего не имею против автора и всех дизайнеров и продактов, которые рисуют интерфейсы, в глаза не видели PnL и делают максимально безопасные решения, чтобы понравиться всем и не рисковать оценкой на ревью. НО 😄 Конкретно в этом примере есть как минимум три «лишних» шага, которые удерживают не ноль процентов пользователей, как сейчас, а 30–40%. Это огромный импакт на бизнес-модель, куча денег и ноль влияния на VOC и счастье пользователей. А сейчас выглядит максимально классически для корпораций: стейкхолдеры боялись большого оттока, мы сделали флоу, где отток максимальный, аналитики помогли натянуть сову на глобус для красивой презентации, и в итоге все очень сильно рады.

Вышел классный 2025 SaaS Benchmark Report от High Alpha. Они опросили топов 800+ SaaS-компаний преимущественно из US, и разбили ответы по ARR-категориям с хорошими выборками. Данных в отчете очень много. Делюсь, что зацепило: ⏳ CAC Payback — за сколько окупается привлечение: < $1M: 5 мес. $1–5M: 8 мес. $5–20M: 14 мес. $20–50M: 20 мес. > $50M: 17 мес. 🚀 Финансовая эффективность. Software Gross Margin для всех в районе 75–80%, а Gross Revenue Retention около 90%. В каждой категории на маркетинг и продажи уходит ~30% от выручки. 📈 Доля new ARR vs expansion (апсейл + кросс-селл + рост использования): < $1M — 85% / 15% $1–5M — 77% / 23% $5–20M — 66% / 34% $20–50M — 60% / 40% > $50M — 40% / 60% Четкая зависимость важности работы с существующей аудиторией от стадии роста. 📣 Самые популярные GTM-каналы: 39% Классические продажи через менеджеров. 21% Пользователь сначала пробует продукт, потом его подхватывает сейлз. 20% Продажи через партнёров, интеграторов и реселлеров. 12% Полностью самостоятельная покупка без контакта с продажами. Используется реже всего среди массовых моделей. 4% Узкая ниша продаж через маркетплейсы AWS/GCP/HubSpot Marketplace и пр. 4% Комбинации и нестандартные подходы. 🔥 Эффективные каналы роста: 1. Events — №1 почти везде. Оффлайн растёт с ARR. 2. Outbound — хорош только в начале. 3. SEO — главный канал у крупных SaaS. 4. Контент — стабильно в топе для всех. 5. Founder-евангелизм — работает только на ранних этапах. 🧠 Что больше всего волнует фаундеров (топ-5): 64% Продажи и маркетинг 34% Разработка продукта 27% Найм талантов 25% Фандрайзинг 23% AI-стратегия Закрепил полную версию отчета. Там еще масса всего про рост, команды, фаундеров и влияние AI.

2pr.io запускается на ProductHunt! 2pr.io, помощник для создания успешного и аутентичного контента на LinkedIn, запустился на ProductHunt! Продукт кратно улучшился за полгода: 1/ Покрытие всего контентного цикла, включая аналитику по API LinkedIn 2/ Кардинально лучшее UI/UX 3/ Качество генерации текстов, в том числе за счет большей персонализации 4/ Управление несколькими аккаунтами для B2B и фрилансеров (сегодня как раз запускаем) 5/ Помимо постов - набор инструментов для профиля (карусель, анализ профиля, календарь и т.д.) Если посмотреть видео предыдущего запуска и попробовать текущий продукт - станет понятно, что общего между ними меньше, чем различий. Я посмотрел - стало немного стыдно за предыдущую версию 😀 Цель та же - максимально сократить время на создание личного бренда в LinkedIn за счет контента, не подвергая риску банов. Большая просьба поддержать: Голосуйте (upvote) и оставляйте комментарий (это не менее важно) по ссылке: 👉 https://www.producthunt.com/products/2pr-2?launch=2pr-v-2-0 Каждый голос для меня важен. Всем большое спасибо!

Дружище запустился на Product Hunt, поможем голосами ⬆️

Фаундер сервиса Arcads.ai (создания рекламных роликов с помощью AI) рассказал в X, как они за два года дошли от 0 до 833к MRR и 9M revenue (данные запруфаны через TrustMRR).

$0 → $10k MRR До того, как хоть что-то начали кодить, пошли сразу к потенциальным покупателям. Отправили пару простых писем: «Привет! Мы делаем тул, который позволит делать в 10 раз больше креативов при помощи AI. Хочешь протестить?». Если человек соглашался — созванивались в демо и брали $1000 за тест. Итог: 3 из 4 коллов — закрыты. Месяц работы. $10k → $30k MRR После того как доказали, что штука реально работает — построили продукт и начали говорить о нем публично. В начале 2024 у меня было 0 подписчиков в X. Начал постить каждый день. Пошли демки, сделки, фидбэк. Людям понравилось. $30k → $100k MRR Один клиент выложил видео, сделанное через Arcads. Оно стало вирусным. Это нельзя спланировать, но если твой продукт визуальный — он может стрельнуть за ночь. Этот момент сэкономил нам минимум полгода. $100k → $833k MRR Дальше запустили несколько каналов роста одновременно: 1️⃣ Платная реклама Делаем рекламу Arcads... в Arcads. Замкнутая воронка: каждый креатив ускоряет рост и улучшает продукт. 2️⃣ Direct Outreach До сих пор руками пишем потенциальным клиентам. Когда показываем живое демо — конверсия космос. 3️⃣ События и конференции Affiliate World, App Growth Summit, и др. Выступаем на сцене, показываем вживую. Очень недооценённый канал, мы освоили от силы 1%. 4️⃣ Influencer Marketing Работаем с топ‑креаторами в AI и growth. Соц. доказательство + охваты = мультипликатор остальных каналов. 5️⃣ Запуски Каждая новая фича или модель — отдельный продукт‑лонч. Синхрон по Х, email, IG и TikTok. Каждый запуск приносит волну новых и возвращает старых. 6️⃣ Партнёрства Маркетологи используют десятки тулов — мы интегрируемся вместо того, чтобы конкурировать. Что дальше: $10M → $100M ARR Есть целые каналы, к которым не притрагивались: SEO (в том числе AI‑SEO), комьюнити, обучение, вебинары. Даже в работающих направлениях мы используем максимум 10%, ходим на 1% событий, льём рекламу в 10% стран. Контент почти не локализован. Но главный рычаг тот же: создавать лучший в мире продукт для вирусных AI‑объявлений. Вот так доберёмся до $100M ARR 🚀

Был пару месяцев назад пост про хаки контент-маркетинга, а сегодня 10 рандомных (и интересных) фактов о реферальных программах, которые накопились из собственного опыта: 1. LTV у приглашенных пользователей в среднем выше на 30-40%. 2. Приглашенные пользователи почти в 2 раза более склонны приглашать других. 3. Изменение предзаполненного сообщения вырастило активации на 18%. Можно экспериментировать с подсвечиванием выгоды или отдельных фичей. 4. Односторонние и двусторонние награды растят активации на 80%. Тут рассказывал кейс. 5. Несмотря на результаты кейса из предыдущего пункта, 90% успешных реферальных программ используют двусторонние награды. 6. Щедрые бонусы иногда приводят пользователей с LTV -70%. Нужно контролировать LTV приглашенных пользователей, чтобы избежать мотивированных рефералов или фрода. 7. Предложение пригласить друга в правильные моменты использования продукта по аналогии с запросом поставить оценку в сторе дает х2 к активациям по сравнению с просто аккуратным пунктом в меню. 8. После первого успешного реферала вероятность следующего падает на 80%. 9. Исходя из предыдущего пункта, хорошо работает буст мотивации через геймификацию: «1/3. Осталось 2 реферала до бонуса X долларов». 10. Если человек порекомендовал, а друг не активировал — его собственная лояльность падает на 26%. Это из какого-то исследования, но мысль интересная, хоть и не очень понятно как именно измеряли лояльность.

Скинули поглядеть презентации и видео выступлений с только прошедшей конференции про Телеграм-маркетинг TGConf 2025. Открыл рандомную презу — вступление на фото выше) Открыл вторую — 140+ слайдов и 50 минут видео выступления. Начало: Чтобы записать классный подкаст, положите iPhone в носок (и девушка снимает носок и кладет в него свой iPhone). Всего докладов больше 60, но дальше идти пока страшно 😄 Если интересно тоже глянуть — пишите в личку или покупайте на сайте.

Работягам-топам из маркетинга и продаж не позавидуешь, они меняются в компаниях чаще остальных. Вроде понятно, у маркетинга и продаж всегда ожидания быстрых результатов, высокий пресс со стороны фаундеров и инвесторов, продукт гавно, рынок нестабильный, а вклад хотят сразу видеть по цифрам. Но что еще может влиять: 1. Многие маркетологи и сейлзы реально бездари 😄 несложно замаскироваться под шарящего, присвоив себе все успехи команды, а потом выйти на работу в новую компанию и ковыряться там в носу. 2. Маркетологи и сейлзы нетворкают сильно больше остальных. Их легче всего захантить или соблазнить новым оффером. Поэтому уходят они по своему желанию чаще других. 3. Субъективно, переход из одной компании в другую наиболее простой для около-маркетинговых специальностей. Меньше адаптация, меньше надо в легаси разбираться. С первых же дней можно начать давать результат. 4. Кажется еще, что чем ты ближе в работе к деньгам, тем алчнее становишься 🤑 Если каждый день думаешь как компании больше зарабатывать, то невольно и на себя начинаешь проецировать. А в подавляющем большинстве случаев увеличить свой доход кратно проще сменив компанию, а не расти внутри. А вы чего думаете? Почему самые талантливые, красивые и ценные люди в компании больше всех подвержены текучке?

Общались с Сашей Гришиным про маркетинг и рост его стартапа Relsa — сервиса для чекапов здоровья с понятной интерпретацией результатов. В процессе обсуждали конкурентов вроде Function и Superpower, которые уже привлекли крупные раунды и быстро растут в США. И там оказалось много интересного. У Superpower особенно любопытная история. Фаундеры build in public, делятся большим количеством внутрянки в соц сетях, на подкастах и пр. Например, рассказывают как за 6 месяцев собрали вейтлист на 150k пользователей без рекламы. Но рассказать хочется про любопытный мув, который не так часто встретишь в истории проектов. В апреле они анонсируют раунд на $30 млн, всё красиво: публикации в Forbes и TechCrunch, поздравления в соц сетях, цена $499 в год, как у большинства конкурентов. Но спустя всего три месяца резко снижают цену до $199, объясняя это тремя пунктами: 1. Философия. Хотели сделать продукт максимально доступным, в идеале бесплатным. Но пока $199 в год — «как Netflix и Spotify». 2. Тесты. Мол, протестировали — CAC упал, LTV не изменился. Любопытно, как они успели посчитать LTV годовых подписок через два месяца после запуска 😄 3. Конкуренты. Самая понятная и кажется ключевая причина. Function вышел раньше, привлёк больше денег и имеет базу пользователей и трафик на сайт в 6–7 раз больше. А это далеко не единственный конкурент. Для меня кейс очень интересный, особенно скорость изменений. Точно процентов 90% внутрянки мы не знаем, но за 3 месяца так быстро переобуться, учитывая громкий запуск с ценой в 2,5 выше — это мощно. Анонс изменений, кстати, классный, как запуск важной фичи, будто так было задумано изначально, а не рынок вынудил: «The health revolution starts now».

📈 Кулстори, как за пару месяцев без бюджета мы собрали лояльную базу из 30 000 разработчиков 2015 год. В e-Legion мы уже несколько лет проводим международные конференции MBLT для бизнеса и MBLTDev для разработчиков — качаем бренд, продажи, все довольны. Решаем усилить рост за счёт спецпроектов, которые помогут собрать новую аудиторию, привлечь её к участию в конференциях и помочь основному бизнесу. Тогда мобильная разработка была на пике хайпа (как AI сейчас): сотни приложений в топах получали тонну бесплатной органики, а платные курсы по мобильной разработке появлялись через день. Мы решили выделиться среди них и запустить бесплатную школу Android-разработки Learndroid. Была правда проблема, что учить людей у нас никто не умел, да и времени записывать много контента ни у кого не было, поэтому действовать пришлось нестандартно: 1️⃣ Попросили наших разрабов набросать структуру курса с 14 уроками, которые по верхам должны были объяснить, как начать разрабатывать под Android. 2️⃣ Пришли к Google с предложением: сделаем бесплатную школу, без джинсы, с преподавателями из топовых компаний. От вас — только разрешение везде писать, что школа от e-Legion и Google. DevRel быстро дал добро, и мы получили мощного партнёра для продвижения и привлечения спикеров. 3️⃣ Обошли 20 компаний и договорились с JetBrains, Касперским, Aviasales, ABBYY, Mail.Ru, Тинькофф, Parallels, LinguaLeo и др. Каждому дали тему и сказали, что вернемся через месяц с камерами. 4️⃣ За месяц всё кое-как сняли и начали выпускать по уроку в неделю — видео в YouTube + пост на Хабре. Добавили тесты после прохождения каждого урока и финальный проект, после которого выдавался сертификат. Качество уроков было очень средним (можно глянуть в YouTube). У каждого свой стиль, темп, подход к обучению, качество видео и звука. Но так как школа была бесплатная, а позиционировали мы ее не как учебник, а как реальный опыт из первых уст, аудитория была скорее благодарна и снисходительна. 🔥 В итоге: — Пару месяцев на подготовку. — 30 000 регистраций, несколько тысяч дошли до конца. — 500 000 зашедших на сайт во время проведения школы. — Классные охваты среди ЦА рядом с лидерами рынка. — Несколько десятков тысяч рублей на съемки видео, 0 рублей на маркетинг. — Респекты от Google и всех участников, желание продолжать что-то делать вместе в будущем. Однозначно все можно было сделать в разы лучше и качественнее, но даже такой результат бизнесово очень помог. Всех участников потом многие годы успешно использовали для продажи билетов и спонсорства на конференциях, участия в других спецпроектах и для хайринга в компанию. Кажется, что и сейчас можно делать похожие штуки на тему AI, вайбкодинга и пр., так как многие лидеры являются стартапами и максимально открыты к коллаборациям. Было бы желание и немного времени.

💰 Как увеличить подписную выручку на +8% в год почти ничего не делая Apple, Google, Stripe и прочие лидеры рынка приучили рынок к биллинг циклам в подпискам длиною в месяц. Но собственный биллинг открывает массу невероятных суперспособностей, среди которых возможность считать месяц по-своему, как 30 или даже 28 дней. И если 30 дней это скучные +1,5% в год, то 28 дней — лютый кайф. Считаем:

В году 365 дней. При месячной подписке: 12 платежей. При 28 днях: 365/28 = 13.03 платежа. Отсюда +8% выручки в год на ровном месте.

Этим сегодня активно пользуются самые смелые и креативные, например, больше трети всех американских издателей, включая The New York Times, The Washington Post, NY Daily News и др. В 2017 AT&T, Verizon и T-Mobile тоже решили всех перехитрить — перевели тарифы на 4-недельные, но продолжали писать в рекламе «месяц». Пользователи и регуляторы гроусхак не оценили. Кончилось все исками, штрафами и возвратом старых условий (оставили 30 дней в отдельных prepaid-тарифах). Издатели же действуют хитрее — формально не врут, маневрируя между неделями и месяцами в формулировках, из-за чего планы превращаются в ребус:

All Access Family:

€3.75

€1/week Billed as €4 every four weeks for your first six months, then €15 thereafter.

Вполне возможно, что такие сложные формулировки роняют конверсию во взятие и растят черн, сводя на нет профит 8%. Но зато красиво 🙂

🔮 Мнение про churn prediction в B2C-подписках Почти все, кто пытаются спрогнозировать отток в B2C-подписках, в итоге не могут на него повлиять, так как прогноз не даёт рычагов воздействия. И пока вы в комментариях делитесь успешными примерами, поделюсь своим опытом. За последние десять лет я общался с десятками компаний, которые рассказывали, что используют churn prediction для снижения оттока существующей базы. Но при погружении, выяснялось, что большинство этих систем — это ретроспектива, замаскированная под прогноз, что как будто является базой во всей индустрии предсказания оттока в B2C. Эти модели в лучшем случае констатировали факт потери пользователей, которые формально всё ещё платили, а чаще просто констатировали факты из прошлого. Самый мощные тейки обычно: 1. Пользователи, которые не пользуются продуктом имеют высокий черн, давайте просто вернем всех непользующихся в активное состояние, делов-то 😄 Или еще раз объясним им насколько хорош продукт. Но рич коммуникаций низкий, продуктом-то они уже не пользуются, да и часто им это просто не нужно. Поэтому импакт мизерный. 2. С этого источника трафика приходят пользователи с потенциально более высоким черном. Нужно поменять что-то в этом источнике, как-то поособенному их заонбордить или просто отказаться от него. Получается, что эти данные можно было использовать, например, в закупке трафика (с кучей нюансов), чтобы отрубить плохие связки, но не для того, чтобы повлиять на потенциально ушедших. В Плюсе за 5 лет у нас было несколько подходов к тому, чтобы предсказывать отток как для новых пользователей для перфа, так и для существующей базы. Но добиться хорошей точности прогноза не удавалось. Говорят, что если зависимость ретеншена и черна доказана, то модель должна замечать «охлаждение» и старт потери интереса к сервису заранее до того, как человек осознает это сам. В этот момент можно вмешаться и изменить взаимодействие, пока он ещё с продуктом и не остыл окончательно. Ближе всех к этому, наверное, стриминги вроде Netflix, где ML-рекомендации стараются втянуть в смотрение. Интересно было бы пообщаться с людьми, кто делал что-то подобное.

🚀 Фонд a16z (Andreessen Horowitz) представил финальный список 58 стартапов из своей последней когорты акселератора Speedrun SR005. Изучаем и вдохновляемся. 🧠 AI для бизнеса и автоматизации 1. Artifact AI — AI-помощник для бухгалтерии и фин. учёта. 2. Bead AI — AI-агенты, автоматизирующие внутренний аудит. 3. Presia — AI-агенты для консалтинга. 4. Maniac — AI для работы с корпоративной аналитикой. 5. Brief — AI-директор по продукту. 6. EverCurrent — AI-помощник для hardware-команд. 7. Oleum — AI-платформа для быстрого использования внешних данных. 8. OpenSesame — делает старое корпоративное ПО AI-нативным. 9. Fearn — AI для подготовки патентов и юр. документов. 10. Atrios — AI-платформа для GTM-команд, автоматизирующая тёплые интро. 11. Limy AI — помогает брендам быть более видимыми для AI. 12. BotBot — UX-платформа для AI-продуктов. 13. Argu — AI видео-агенты для анализа CCTV и видеопотоков. 14. Rork — Lovable для создания мобильных приложений. 15. Ocoder — AI-среда разработки без кода для дизайнеров и PM-ов. 16. Kanu AI — Enterprise-AI-инженер от roadmap-а до продакшена. 17. Ambiguous — AI-сотрудники, построенные на агентах. 18. Sonatic — AI-ассистент. 💰 Финансы, инвестиции и рекрутинг 19. Axon — DeepMind для финансов. 20. Loan Labs — автономные агенты для ипотечного бизнеса. 21. Autonomous Investing — Superhuman AI-инвестор. 22. margin — AI-кредитная карта с персональными рекомендациями. 23. Dex — AI-рекрутер. 24. Ezra AI Labs — голосовой AI-интервьюер для найма. 25. Jooba — автономное AI-рекрутинговое агентство. 26. Avenir AI — агенты для управления корпоративными льготами. 27. Metal — AI-платформа для привлечения инвестиций. 🎨 Креатив, контент, продукты 28. Pencil — AI-дизайнер, помогающий инженерам создавать интерфейсы. 29. Creed — религиозные AI-приложения. 30. Daedalia — AI-виртуальный друг. 31. Shockwave — AI-игровая студия. 32. Zero Billion — AI-нативное телевидение. 33. Zingroll — AI-стриминг-платформа. 34. Variant — платформа для создания интерактивного контента. 35. Vega — AI социальная сеть. 36. YKB — приложение, где фанаты спорта соревнуются в предсказаниях. 37. AndThen — голосовые игры и истории. 38. Moescape — UGC-AI-соц сеть для фанатов аниме. 39. Azimov — движок, оживляющий AI-персонажей. 40. bins — превращает онлайн-шопинг в игровое и весёлое занятие. 41. Jigsaw — AI-песочница для маркетологов: кампании, идеи, тесты. 42. Sans Strings Studio — креативный AI-продакшен 43. doublespeed — инфраструктура для AI-контентмейкеров. 💪 Здоровье, образование, лайфстайл 44. Luvu — AI-коуч по фитнесу и самодисциплине. 45. Lekondo — AI fashion copilot на каждый день. 46. aya — носимое AI-устройство. 47. Logical Health — прозрачность в страховании здоровья. 48. Prepp — модульное обучение для EdTech-платформ. 49. Moona Health — AI-помощник для сна, который покрывает страховка. 50. FIRST VOYAGE — AI-приложение для улучшения ментального здоровья. 51. Pelago — голосовые AI wellness-приложения. ⚙️ Операции, логистика 52. Agent Astra — AI-версия UPS для доставки и логистики. 53. anchr — AI-агенты для дистрибьюторов еды. 54. URSA Mining — ускорение добычи полезных ископаемых с помощью автономного оборудования. 55. Nexxa — узкоспециализированный AI для тяжёлой промышленности. 56. Dispatcher — управление дронами и роботами через AI-интерфейс. 57. Sourcerer — автономные цепочки поставок. 58. Kintow — AI-копилот для ресторанов.

🚀 Делюсь 5 любопытными и небанальными находками для маркетинга и роста, с которыми столкнулся за последние пару недель: 📱 Botsi — all-in-one платформа для мобильных подписок с акцентом на AI Pricing. По описанию, фича сделана скорее для маркетинга, чем для реальной пользы, но интересно. Кроме неё внутри: аналитика, CRM, paywall builder, A/B-тесты и антифрод. Зарелизились буквально вчера, поэтому деталей пока мало. 🎨 ScreensDesign — база UX-решений: онбординги, пейволы, анимации, веб-воронки и стор-скрины из 2000+ приложений. Классный интерфейс, серфить удобно. Понравилось больше Mobbin, Paywall Screens и др. 📊 OutlierKit — аналитика YouTube-каналов и поиск инсайтов в контенте. AI разбирает, почему взлетают топовые ролики, подсказывает тренды и помогает упаковать контент под виралку. 🧠 PromptDC — расширение для вайб-кодеров, которое превращает ваши кривые промпты в четкие и структурированные (JSON, XML, YAML). Поддерживает 30+ популярных платформ. 🌐 SEO Mode — размещение стартапа (чаще всего SaaS) в 100+ каталогах, чтобы ускорить рост SEO, трафика и авторитета домена. Доступ ко всем публикациям и редактированию остаётся у вас.

🔮 Соцсеть с AI-персонажами Cantina, которую уже 10 лет делает Шон Паркер (ex-Napster, Facebook), за полгода собрала армию амбассадоров и получила 140 млн просмотров UGC в TikTok. Что интересно: открытый и арбитражный подход к набору. На сайте опубликована вакансия, любой владелец iPhone старше 18 может податься. Никаких окладов, только выплаты за конкретные действия:

$25 for completing onboarding $10 for consistent 7-day posts $5 for weekly insights $5 for posts with 500 views $10 for posts with 1k views $25 for posts with 5k views $50 for posts with 10k views $100 for posts with 100k views $250 for posts with 250k views $500 for posts with 500k views $1,000 for posts with 1m views

💰 Максимум: $5,000 в месяц. Сейчас в программе 50+ амбассадоров, из них 15 стабильно делают по 1M+ просмотров ежемесячно. Примеры на 9 млн и 6 млн просмотров. Если посчитать по опубликованным видосам, то на 30 млн просмотров ушло всего $100–120k. А вместе с органикой, которую создают уже обычные юзеры (всего 140 млн просмотров), эффект еще круче 🚀

🎥 Очень хочется свой заводик по производству вирусного контента для продвижения продуктов, но пока in progress, следим за свежими сентябрьскими кейсами: Enjoy AI Town — AI-аналог Sims с дешевой графикой и $200k MRR ворвался в топы US сторов благодаря агрессивной UGC-кампании в TikTok. Одно из последних видео набрало 5.2M просмотров. Всего же господа за последние 3 месяца сделали 1000+ видео с 12 аккаунтов и 200M+ просмотров. StudyFetch — приложение для помощи в обучении со $100k MRR за год сделали больше миллиарда просмотров с 200+ аккаунтов. Последний найденный виральный формат в TikTok на — длинный влог, где видно и саму учебу, и AI-апп. Stickerly — бразильский аккаунт, где каждое второе короткое видео собирает 1M просмотров, а суть везде одна и тоже — просто показывается результат генерации каких-то стикеров. Из последнего: с Неймаром (600k), каким-то странным сердечком (2,5M), зайцем из Алисы в стране чудес (3,2M). Vibe AI — наш слон Богдан c приложением для соблазнения девушек в сентябре нашел связку и сделал в рилсы на 1M и 500к просмотров. Это помогло за месяц вырастить MRR в 4+ раз с $2,5к до $12к.