Стартап Саммари

ИИ-ассистент по аналитике Интересный, на мой взгляд, продукт, запустился несколько дней на Launch YC — называется Deekart. Пишешь чат-боту что-то типа "Достань мне такие-то данные из БД" и он их достаёт. Пишет SQL запрос и выполняет его. Потом пишешь что-то типа "Нарисуй график в виде столбачтой диаграммы" и он рисует. Использует какое-то решение от GitHub. Построенные графики можно превратить в постанный дашборд, котоорый будет обновляться. Кажется, что это может в разы ускорить анализ данных и стать х10-альтернативой тому, чтобы самому сидеть писать SQL-запросы и виуализировать их в каких-нибудь Tableau или Power BI. Или ждать этой работы от аналитика, особенно если занять другой задачей. Пост о запуске: ycombinator.com/launches/IWt-deekard-your-autonomous-assistant-for-data-science-and-analytics Сайт: deekard.com/ Есть бесплатный пробный период с демо-данными.

Проблема: Читаю разные статьи на разных сайтах в интернете и не всегда получается их дочитать за один раз. Оставляю вкладку открытой. Частенько браузер перезагружается или я хочу продолжить чтение на другом устройстве, но не помню где остановился и откуда продолжать. Приходится вспоминать. А еще забываю какие статьи уже читал и частенько попадаю на те же самые. Только спустя время это понимаю, что уже читал Есть у кого-то ещё такая же проблема? Как решаете?

Привет всем стартаперам. 🙌 Наткнулся и решил поделиться - вдруг кому поможет в работе над продуктом: Jim Kalbach и Elaine Matthias выпустили вторую версию своего шаблона JTBD Canvas. В сопроводительной памятке они описывают как работать с ним. https://www.jtbdtoolkit.com/jtbd-canvas

Какое ваше любимое приложение на смартфоне и почему?

В каких технологических секторах работают стартапы, прошедшие YCombinator? 1. На диаграмме видно, что во все годы было и есть много B2B Software & Services. Как думаете почему? Видимо вот где деньги? 2. Если B2B-стартапы до сих пор остаются большинством, то Consumer сильно сократился. Как думаете почему? Неужели Consumer так трудно монетизируется? 3. А вот самые быстрорастущие секторы это Healthcare и Fintech. Видимо произошли какие-то политические или технологические изменения в мире? Или изменилось поведение людей из-за пандемии? — Source: https://jaredheyman.medium.com/on-the-shifting-landscape-of-yc-batches-2023-update-af2daba7cc1e

Как бы вы определили ключевую метрику ценности Miro?

Практическое и полезное (на мой взгляд) применение технологии Generative Machine Learning — приложение Magician для Фигмы, которое умеет генерировать иконки, текст и картинки — по текстовому описанию.

Как бы вы определили метрику успеха для Telegram?

Не плохая обзорная статья на про уровни (грейды) в Продакт-менеджменте: https://sense23.com/post/tri-grejda-v-professii-menedzhera-produktov-zadachi-instrumenty-i-skilly Думаю она будет актуальна тем, кто хочет развиваться как продакт.

Сколько можно зарабатывать, если ты гендир большой корпорации. 😌

Хороший Retention Наткнулся на статейку про «хороший и «отличный» Retention. 1. Retention переводится как «удержание». И в статье речь идёт только о 2-х видах Retention: а) User Retention — сколько людей, которые однажды стали «пользоватеями» продукта, потом снова возвращаются в продукт. Другими словами — как хорошо продукт «удерживает» пользователей. б) Net Revenue Retention — сколько чистой выручки, которая однажды зашла в продукт, потом снова возвращается в продукт. Другими словами — как хорошо продукт «удерживает» чистую выручку. 3. Чуваки провели ресёрч — пообщались с 20-ю известными людьми, которые специализируются на росте продуктов, и задали им 2 вопроса: а) Какой User Retention вы считаете «хорошим» и «отличным» (в течение 6 месяцев)? б) Какой Net Revenue Retention вы считаете «хорошим» и «отличным» (в течение 12 месяцев)? 4. Они положили ответы на диаграмму и обобщили результаты. 5. User Retention а) Социальные продукты: ~25% — хороший, ~45% — отличный; б) Транзакционные продукты: ~30% — хороший, ~50% — отличный; в) Софт для физлиц: ~40% — хороший, ~70% — отличный; г) Софт для малого и среднего бизнеса: ~60% — хороший, ~80% отличный; д) Корпоративный софт: ~70% — хороший, ~90% — отличный. 6. Net Revenue Retention а) Софт для физлиц: ~55% — хороший, ~80% — отличный; б) Софт для сотрудников: ~100% – хороший, ~120% — отличный. в) Софт для небольших команд: ~80% — хороший, ~100% — отличный; г) Софт для малого и среднего бизнеса: ~90% — хороший, ~110% — отличный; д) Корпоративный софт: ~110% — хороший, ~130% — отличный. 7. Можно использовать это в своей работе в качестве ориентиров. 7. Ещё нашёл перевод этой статьи от Олега Якубенкова (GoPractice).

Активация в продукте начинается ещё до захода в продукт #summary #gopractice #product #activation Прочитал статью на GoPractice, — что активация начинается задолго до попадания в сам продукт. Зафиксирую главные моменты: 1. Активация — это набор механизмов, которые доносят ценность продукта до пользователя. 2. Активация не сводится лишь к работе над онбордингом и первой сессией. Она начинается раньше — ещё до того, как пользователь зарегистрировался и даже до того, как он попал на лэндинг. 3. На активацию влияют: — как человек узнал о продукте; — что говорят о продукте другие; — как продукт позиционируется; — какой контекст у человека и какие у него намерения в момент знакомства с продуктом. 4. В сложных подуктах с длительным донесением ценности (большим time-to-value) — особенно важно работать над тем, что происходит до регистрации пользователя. Такие продукты сами себя продать не могут — их ценность находится слишком глубоко, и многие до неё просто не добираются.

Что скорее всего не изменится в следующие 10 лет лет? 1. Ответ на этот вопрос может помочь построить стратегию бизнеса вокруг вещей, которые наверняка останутся стабильными с течением времени. 2. Например, в ритейле, покупатели хотят низких цен, и кажется это не изменится спустя 10 лет. А ещё они хотят быструю доставку и широкий ассортимент. 3. Трудно представить будущее через 10 лет, когда покупатели просят сделать чуть-чуть повыше цены и помедленнее доставку. 4. Если найти такие неизменные вещи, то все усилия, которые мы будем прикладывать к решению задач покупателей, будут приносить плоды даже 10 лет спустя. 5. Если постараться и найти то, что останется неизменным в долгосрочной перспективе, то можно смело вкладывать туда много сил. 6. Что в наших с вами индустриях и отраслях скорее всего останется неизменным и через 10 лет? 7. Вот, например, недавно Фигму купили за большие деньги. Что в этой индустрии, в которой работает Figma, не поменялось за последние 10 лет? А что не поменяется ещё через 10? — Навеяно статьёй: https://gopractice.ru/product/how_to_measure_added_value/

1. Команды создают продукты, чтобы помогать людям решать задачи ещё лучше чем они это делают. 2. Чтобы добиться этой лучшести, продукт должен создавать добавочную ценность относительно существующих способов «делать это». 3. Если эта ценность становится достаточно велика, то определённый сегмент пользователей отказывается от существующих продуктов в пользу нового. Это и есть product/market fit. 4. После достижения product/market fit команды учатся привлекать новых пользователей из выбранного сегмента, предлагая выгоды. 5. Если выгоды «зацепили» пользователя и он зашёл попробовать - это ещё не значит, что он станет пользователем. Для этого нужно хорошо продумывать активацию. По мотивам статьи на GoPractice: https://gopractice.ru/product/user_activation/

12 причин провала стартапов от CBInsights Увидел у Игоря Шойфота в канале этот репорт от CBInsights. 73% приходится на первые 2 причины: 1. Кончились бабки и не смогли поднять инвестиции — 38% 2. Оказалось не нужно рынку – 35% Остальные 10 пунктов – сего лишь 27%.

Наверное уже многие знают: Adobe купила Figma за 20 ярдов баксов. Много денег, однако.

Первую сессию нужно проектировать #перваясессия #активация #онбординг #продукт 1. Первая сессия в продукте супер-важна, потому что не все пользователи потом вернуться в продукт. А ведь только в первую сессию бывает 100% пользователей. 2. Когда мы приходим в незнакомый аэропорт и нам надо сдать багаж, получить посадочный, найти гейт, сходить в туалет и т.д., то что мы ищем глазами? Правильно – указатели. Мы ищем навигацию. 3. Навигация – это не обязательно стрелочки. Указателями может быть и сама геометрия пространства – так, что мы просто не сможем повернуть не туда. 4. Первая сессия аэропорта спроектирована так, что люди улетают почти что со 100% конверсией. 5. Понятное дело, что люди очень хотят улететь, когда приходят в аэропорт, но ведь легко можно сделать аэропорт, где люди будут улетать с конверсией 0,2 – 0,4%. Это сделать не сложно, например: 1. Убираем всю навигацию. 2. Убираем охранников, к которым можно подойти. 3. Даём людям пространство аэропорта на их усмотрение и полную свободу выбора. (☝️свободу выбора там, где человек не умеет и не компетентен ориентироваться) И что получим? Правильно – табун людей, пытающихся выяснить где же тут посадочные талоны получить и т.д. 6. Во многих продуктах первую сессию вообще не проектируют. А надо бы. Когда мы получим шанс ещё раз заполучить 100% пользователей? Никогда. 7. Поэтому, наша задача спроектировать первую сессию так, чтобы больше людей поняли выгоду от нашего продукта. 8. И желательно, чтобы эта выгодая была как можно более эмоциональной или рациональной. Важно, чтобы чтобы люди её понимали и для них это было круто/клёво/классно. По мотивам этого видео с Красинским

Интересная новость для тех, кто знает что такое YCombinator: Garry Tan будет новым президентом и CEO YC с января 2023.

Про проверку множества гипотез, нацеленных на рост Занятная математика про количество проверяемых гипотез в статейке от Carrot quest про growth-hacking. Моё вольное #summary 1. Чем больше гипотез проверяем, тем больше влияем на результат. 2. Пусть результатом для нас будет рост какой-то важной метрики. Например, кол-во пользователей или выручка. 3. Чтобы проверять много гипотез, важно как-то круто выстроить работу в команде. 4. Допустим, только 30% наших гипотез будут успешными и действительо повлияют на результат. 5. Тогда, если мы будем проверять по 10 гипотез в недельный спринт, то за год получится: 10 гипотез в неделю Х 30% успеха = 132 успешные гипотезы. 6. Пусть каждая успешная гипотеза даст нам 3% роста. Тогда 132 успешные гипотезы дадут нам 400% роста за год (сложный процент). 7. Если тестировать по 1 гипотезе за спринт вместо 10, то прирост будет 40% за год. Тоже хорошо. 8. Написано классно, цифры красивые, но возникла куча вопросов: – Как правильно формулировать гипотезы? – Где брать действительно качественные гипотезы? – Где их брать в таком количестве, чтобы проверять их безх остановки целый год? – Как построить работу в команде так, чтобы научиться их проверять в таком количестве? У кого есть опыт потоковой проверки множетсва гипотез долгое время? Можете поделиться опытом как у вас была построена работа?