0 BTC | Личный блог ⚡️
رفتن به کانال در Telegram
Говорю про крипту, маркетинг и инвестиции. Немного про жизнь и личный опыт. Мой контакт: @swop_obtc
نمایش بیشتر
شبکه:4 698
مشترکین
-524 ساعت
-107 روز
-7030 روز
آرشیو پست ها
Короче, прилетел вчера в Стамбул.
Еще в пятницу стал себя не важно чувствовать в Москве. Субботу норм, а вот в Воскресенье и понедельник меня размотало.
Чисто поболеть сюда прилетел 😭
Есть тут кто-то с уже действующими играми в App Store и Google Play?
Хочу пообщаться
Сейчас десятки AI моделей обучаются на закрытых и открытых данных. Есть стартапы в рынке, кто выкупает аналитику у действующих и закрытых проектов за 10-500к USDT, чтобы скормить своим моделям для их обучения.
+ мы получаем свою, постоянно наполняющуюся базу знаний по всем клиентам и можем применять это в своей работе.
Короч звучит прикольно и прям смердит деньгами.
👨🔬 Хорошо, а кто поставит диагноз?
Откуда такой сервис вообще поймет, что у проекта все хорошо или плохо? Кто решает, что retention в 28% является нормой, а CAC в 15$ уже в красной зоне?
Все как и в обычной медицине.
Любой врач ставит диагноз не потому, что умеет смотреть на цифры. Он делает это потому, что за десятилетия медицина накопила миллионы историй болезни. Врач знает, что означает конкретная комбинация симптомов, потому что тысячи пациентов уже проходили через это раньше.
Смекаете? 👨🔬
Каждый день тысячи команд проводят A/B-тесты, меняют онбординг, перестраивают воронки, экспериментируют с ценами, запускают новые механики удержания и тратят миллионы долларов на привлечение пользователей. Почти никто не видит эту картину целиком, потому что знания остаются внутри отдельных компаний.
А теперь представьте, что существует система, которая изучила десятки тысяч продуктов.
Она знает, как выглядит путь успешного SaaS, криптокошелька, маркетплейса, мобильной игры или Telegram Mini App. Она знает, какие изменения обычно происходят за месяц до резкого падения выручки, какие комбинации метрик почти всегда заканчиваются ростом, а какие приводят к смерти продукта.
По сути это уже не аналитика, а доказательная медицина для бизнеса.
Допустим, система замечает, что в последние две недели retention первого дня снизился всего на 4%. Большинство команд даже не обратит на это внимания. Но модель уже видела несколько сотен похожих случаев и знает, что в 70% из них через месяц начинает резко проседать LTV.
Или наоборот, команда переживает из-за дорогого CAC, хотя система показывает, что для продуктов с такой моделью монетизации это абсолютно нормальная картина. Более того, все похожие компании, которые пытались искусственно снизить CAC, через несколько месяцев теряли выручку, потому что начинали привлекать менее качественную аудиторию.
Фактически такой сервис превращается в коллективный опыт всей индустрии.
Если собрать кейсы тысяч компаний в одну систему, появляется возможность масштабировать опыт лучших продуктовых команд.
В идеальной версии такой сервис должен постоянно следить за состоянием проекта. Вот мы уже подсадили фаундера на подписку и обязательные чекапы.
Не проводить диагностику один раз, а замечать изменения раньше команды. Если activation rate начал снижаться после обновления продукта, система должна обнаружить это до того, как проблема станет заметна в месячной выручке.
