Ersh of Tech

🤖 Прошлый хайп про нейросети, LLM модели и ChatGPT, как самый известный пример, я пропустил, когда хотел написать своё мнение об этом, как это поменяет мир и конкретно мою сферу, уже было 100500 статей про это и из каждого канала писали про это. Вчера, не особо замечено для широкой общественности, но горячо обсуждаемо в профильных сообществах, Google представил свою новую модель — Gemini. Подробный анализ оставлю профильным специалистам. Если коротко, то это мультимодальная нейросеть. Что такое мультимодальная? Это значит она может работать с текстом, видео, картинкой, звуком и программным кодом и самое главное — делать это последовательности или в каком-то миксе этих модальностей. Для нас с вами это привычные форматы взаимодействия с окружающими людьми и миром вокруг нас, но для нейросети это действительно прорыв. Нет, это не AGI (AI general), которому приписывают могущество над миром. Но кто знает, какой следующий шаг. А ещё натолкнуло на интересную мысль: вот какую — после выхода ChatGPT, уважаемый мной автор Виктор Пелевин выпустил книгу “Путешествие в Элевсин” (очень рекомендую к чтению или прослушиванию, главное пройти рубеж первых 2-3 глав и вас затянет), где в формате, присущем автору, расcуждается о силе LLM моделей и ИИ в целом. Так вот, обычно между книгой и реальностью проходят годы, а иногда и десятилетия. В этот раз всё идёт намного быстрее. То ли мы фантазировать разучились, то ли и правда технологии способны на такое всё быстрее и быстрее. Видео от Google с наглядным примером как это работает по ссылке. Кто хочет на русском, то посмотрите через Яндекс.Браузер, там есть автоматический перевод на русский.

День сложных аббревиатур: NPV, IRR, EBITDA Почему я так много упоминаю все эти аббревиатуры и метрики? Потому что они очень важны в контексте понимания вопросов создания и развития продуктов, причем как для digital-сферы, так и офлайн бизнеса. В прошлом посте упомянул ROI и 2 человека подтвердили своей реакцией, что хотели бы узнать, что это такое. Поэтому я хочу наполнить свой блог всеми необходимыми метриками, чтобы потом не возвращаться к объяснениям, а просто делать ссылки на посты, где все написано. Кстати, метрику EBITDA упоминал в этом посте. Вот с нее и начнем! EBITDA (Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization) – это прибыль до вычета налогов, процентов по кредитам, амортизации. Этот показатель показывает, способен ли проект сам обеспечить себя деньгами, вкладываться в основные средства. Используется потенциальными инвесторами и кредиторами при оценке перспективности бизнеса. Если показатель EBITDA отрицательный в проекте, который уже полноценно работает, то что-то в нем может работать не правильно, а если EBITDA = много денег, то такую модель бизнеса можно масштабировать, инвестировать в него и давать кредитные деньги. ⚠️ Нет одной единственной метрики, на основании которой стоит принимать решения. Всегда нужно смотреть через призму нескольких показателей. NPV (Net Present Value) – чистая приведенная стоимость. Метрика показывает ожидаемую доходность с учетом изменения ценности денежных потоков (дисконтирования). Показатель правда сложный для интуитивного понимания, потому что включает в себя сравнение доходов в будущем и инвестиций в настоящем. Например, в 2003 году вы вложили 5 000 руб, а в 2023 получили прибыль 10 000 руб., но теперь они стоят совсем не также, как в 2003. IRR (Internal Rate of Return) – внутренняя норма доходности. Этот процентный показатель отражает доходность проекта за определенный период времени. IRR – это процентная ставка, при которой чистая приведенная стоимость (NPV) равна нулю. Очень упрощенный пример: вы запускаете проект и берете кредит под процент X, рассчитываете IRR, получается значение X-1%. Все, проект не имеет экономического смысла. Да, все эти метрики вычисляются математически и могут свести «гуманитариев» с ума, но когда вы создаете с 0 собственный продукт (не только в digital), то без них не обойтись. Передумал писать про формулы вычисления NPV, IRR и EBITDA, потому что боюсь, что даже в таком виде не все осилят этот пост 😅 🔥 – если дочитал до конца. #метрики

🤖 ИИ опять увеличил продажи в офлайне! Как мне надоели нейросети, никуда от них не спрячешься! Но что поделать, если кейс по внедрению digital-технологии в классический бизнес опять не обошелся без AI? Рассказываю 👇 В медицинском центре 80 операторов сидят на звонках клиентам. На них приходится 5 человек из отдела качества, в результате прослушивается ~0,5% звонков. Конверсия из звонка в запись на прием прыгает от месяца к месяцу. Операторы работают не по жесткому скрипту, потому что они снижают конверсию – в медицинской нише нужна эмпатия. Но есть 10 обязательных этапов, которые каждый оператор должен пройти. Нанимать еще 995 людей в отдел качества не стали, а внедрили систему на основе AI, которая оценивала все звонки на предмет прохождения 10 этапов. Конечно, были сложности научить нейросеть фиксировать близкие по смыслу выражения, синонимы, справляться с разным порядком слов в предложениях. Итого: 2 месяца на отладку, 1 – на тестирование. Результаты внедрения: 👉 За 3 месяца использования системы конверсия в запись на прием со звонка держится на уровне 20%. До внедрения системы показатель скакал между 10% и 20%. 👉 Выручка увеличилась на 3%. 👉 Стоили ли того инвестиции в новую систему? ROI составил 328%. Важно! За косяки решили операторов не наказывать, а проводить с ними дополнительное обучение. Возможно из-за этого саботажа новой системы со стороны сотрудников не было. Да, цифры не сногсшибающие, но вполне неплохие с учетом, что инвестиции окупились примерно за месяц. Как можно было бы прийти к ним же без использование digital-технологий? Я вот, например, ничего такого придумать не могу. Оцените, как вам кейс? 🔥 – не впечатлил… 🤬 – ничего себе! 🤔 – что такое ROI?

🤯 День сложных аббревиатур: MAU, DAU, WAU Нет, это не что-то из азиатской культуры. Это аббревиатуры метрик, без которых мониторить эффективность некоторых цифровых продуктов невозможно. По порядку 👇 DAU – Daily Active Users. Это количество уникальных пользователей за сутки. Например, вы разработали мобильное приложение по подсчету калорий. Тут показатель DAU очень важен, ведь приложение создано для ежедневного использования. Например, ваше приложение в первый день скачали и посетили 10 пользователей, DAU=10, на следующий – только 6, хоть и по нескольку раз, DAU=6, а на третий – 3, DAU=3. Очень упрощенный пример, но по этим метрикам вы уже примерно понимаете, в каком направлении вам нужно работать, чтобы удерживать пользователей. Полезно разделять DAU по новым и возвращающимся пользователям, потому что первая метрика покажет, как хорошо сработал маркетинг (в широком смысле), а во втором – как сработало приложение на удержание. WAU – Weekly Active Users. Тоже самое, что и DAU, только за неделю. WAU не равно сумме 7 DAU, потому что учитывает количество уникальных пользователей за 7 дней, то есть тот, кто пользовался приложением каждый день, в WAU учитывается как 1. Эта метрика наиболее важна для продуктов, в которых предполагается еженедельное использование, например, онлайн-трекер привычек. MAU – Monthly Active Users. Все аналогично, только за месяц. Актуально для продуктов, которые пользователь будет открывать несколько раз в месяц (приложение для подсчета расходов/доходов, бронирования ресторана). Отслеживание динамики только по одной метрике будет, скорее всего, малоинформативным, а возможно приведет к ошибочным выводам. Благодаря этой триаде можно вычислить Sticky Factor, то есть коэффициент липучести. Формула простая: Недельный коэффициент липучести = DAU/WAU*100% Месячный коэффициент липучести = DAU/MAU*100% Если Sticky Factor снижается, значит ваш продукт все меньше удовлетворяет потребности пользователей, значит нужно что-то менять или дорабатывать. А вот что конкретно – для этого есть другие метрики 😅 О них я расскажу в других постах с хэштегом #метрики Так, это вообще кому-нибудь интересно? 🔥 – да ⚡️ – очень 🤬 – хватит болтать, давай еще!

Итак, рассказываю, откуда это фото 👆и фото из прошлого поста Во вторник я принял участие в записи подкаста «Следуй за белым кроликом». Обсудили с Антоном Сажиным несколько тем: 👉 Искусственный интеллект и фантастика 👉 Как мотивировать к обучению миллионы людей 👉 Почему Edutoria изменит онлайн-образование в России. Были и другие темы, еще много разных вопросов – разговор длился час. Спойлерить не буду 👌 Как только выпуск появится – ссылку сразу размещу в группе. Будете смотреть?

🤨 Как вы могли такое пропустить? 🤔 А как я такое пропустил? 19 октября исполнилось ровно полгода, как я опубликовал в этом канале свой первый пост. Я уже рассказывал, почему хочу писать про перенос опыта и знаний об IT-продуктах в классический бизнес. Тут ничего не меняется – это остается основной канвой моего канала. Но я хочу добавить еще кое-что Помните, про команду, которую я взял на продуктовый трекинг? Я вдруг понял, что создание цифрового продукта с 0 до готовой единицы – это моя компетенция: а) которую мне нравится и хочется развивать б) о которой хочется рассказывать в) о которой вам может быть интересно читать. Так что теперь буду стараться раскрывать две эти темы. Иногда они будут пересекаться, иногда нет. Еще постараюсь почаще показываться лицом, а то за полгода только фотографии с футбола показал и все 😅 Кстати, вам, наверное, уже интересно, откуда эта фотография ☝️☝️☝️ В следующем же посте подробно все расскажу. В качестве поздравлений с полугодовым юбилеем 🔥 тоже принимаются 👌

🤔 Что эти искусственные интеллекты себе позволяют? Сейчас бум инвестиций в AI, но это вы и так знаете. Но вот что интересно 👇 На спитч-сессиях авторы стартапов, в которых нет вездесущих ИИ, должны чуть ли не положительную юнит-экономику и EBITDA на уровне S&P 500 показать в своих презентациях, чтобы получить инвестиции. Хотя на это могут потребоваться месяцы и даже годы работы проекта 🤷‍♂️ А как дела обстоят у AI-стартапов? Иногда у них есть только презентация, идея и все. И этого может быть вполне достаточно, чтобы привлечь деньги. Мне кажется это странным, ведь стартапы, связанные с искусственным интеллектом, проваливаются не хуже обычных. Не нашел точную статистику, но один из самых дорогих проектов, провалившихся в прошлом году – это Argo AI. Они разрабатывали ИИ для беспилотных автомобилей и за время существования привлекли $3,6 млрд. А что вы думаете по поводу этого всего? AI-проекты реально привлекательнее?

😅 Лень писать пост, поэтому короткая загадка (из исследования) Онлайн-магазин одежды имел несколько оффлайн-точек. Когда проанализировали цифры, то выяснилось, что на содержание этих точек уходит $35K, а приносят они $30K. Очевидное решение – закрывать точки и экономить $5K каждый месяц. Так и сделали. 💡 Правильный ответ и описание исследования – завтра в историях канала.

🤔 Я взял команду на продуктовый трекинг. Зачем? Сейчас расскажу У ребят крутая идея – совместить детское обучение и банкинг, получить из этого продукт для детей про финансовую грамотность, но с банковскими услугами. Основная задача – научить детей говорить про финансы, деньги и бюджет, не стесняться этого и воспитывать в них финансовую грамотность, параллельно повышая ее у родителей. Пока все на стадии идеи и говорить о том, как продукт будет выглядеть, еще рано. 😎 Моя роль в проекте Несколько раз в неделю встречаюсь с командой, просматриваю, что они сделали, что планируют, помогаю фокусироваться и приоритезировать. Также слежу за тем, чтобы они не пропустили какие-то важные шаги при создании digital-продукта. Эта работа важнее, чем кажется на первый взгляд. При создании проектов люди часто торопятся, хотят быстрее делать решения, при этом этапы, связанные с Discovery, исследованиями, определением ЦА, урезают, в результате это множит головняки в будущем 💢 Решил делиться с вами в live-режиме, как проходит работа с продуктом на ранней стадии, что делаем, от чего отказываемся, с какими проблемами сталкиваемся. Реалити-шоу про продукт 📅 Буду стараться писать раз в неделю. ❓ Я помогаю бесплатно. Зачем это мне? Для меня – это возможность 3-4 часа в неделю вне работы прокачивать мышцу создания продукта с нуля до единицы. Причем в новой команде, для другого рынка. 💪 Такая тренировка позволит моему скиллсету оставаться актуальным и не закостенеть от выполнения только рабочих задач. Если с этим продуктом все будет получаться хорошо, то я буду брать еще какой-нибудь проект. Кстати, для этой деятельности я создал свою методологию: что и когда делать в продукте, чтобы он был востребованным и успешно прошел путь от нуля до готовой единицы. Чуть позже я поделюсь ею с вами, так что следите за публикациями в канале Как вам идея новой рубрики? Нужно придумать хэштег, накидайте в комментарии ваши варианты 💬🙏