Заинтересовался платформой Shopify. Компания хочет давать продукт из коробки, где пользователю легко построить свой онлайн-магазин, не выходя из экосистемы. Для этого у них есть магазин приложений — приложения расширяют дефолтную функциональность.

:: Магазин даёт сторонним девелоперам возможность сопровождать процесс на всём пути — помогать мерчантам с маркетингом / доставкой / рекомендациями / whatever. Каждое из таких направлений — самостоятельная и очень большая возможность
:: Девелоперы могут хорошо зарабатывать — есть понятная модель, а с недавних пор на первый $1M прибыли нет комиссии, на всё что сверху — всего 15% (всего, потому что в App Store — 30%)
:: Есть целый ряд инвестиций в проекты на платформе, хороший сигнал

Почему экосистема Shopify удобна для запуска продуктов?

:: Дружелюбные API для разработчиков. Обучающие программы и внятная документация. Уменьшает боль от входа на площадку
:: Обновленные алгоритмы рекомендаций и поиска. Твой продукт найдут, он не потеряется на последних страницах поиска
:: Возможность запускать рекламу. Понятно, откуда можно привлечь трафик в своё приложение
:: Коммьюнити вокруг экосистемы. Легко найти ответы, потому что ранее уже кто-то сталкивался с подобным (+ Shopify проводит мероприятия для девелоперов). Это серьёзное отличие от подхода App Store или Google Play
:: Прямая монетизация. Можно собирать деньги как угодно и бустануть за счёт отсутствия комиссий на первый миллион прибыли
:: В среднем один мерчант юзает ~6 приложений из стора Shopify для своего магазина. На платформе около 2 млн. мерчантов, можно добавить цифр и прикинуть total addressable market. И это много — на BigCommerce и Magneto (конкуренты Shopify) — 60k и 250k соответственно
Продолжаю наблюдения

Почитать
:: ‘Developers have what they need’: How Shopify’s app ecosystem boosted its core business
:: How to Build a Shopify App: The Complete Guide

И правда...

На The Verge вышел материал с заголовком «Facebook’s lost generation», ключевые поинты:

:: С 2019 года в США тинейджеры используют приложение Facebook на 13% меньше, в прогнозе следующих двух лет — снижение ещё на 45%.
:: Страггл начался ещё в 2012, но только в последнее время вызов стал существенным под натиском TikTok и Snapchat.
:: С 2017 года компания пытается выйти на целевую аудиторию. Были попытки создать Messenger for Kids, отдельный Instagram; Facebook не постеснялся добавить Reels как полную копию конкурента.
:: Facebook был сконцентрирован на тексте и не смог вовремя прыгнуть на видео-тренды. Даже добавление stories — удачная копия основного функционала Snapchat.
:: Хотят удержать аудиторию продуктами в области mental health (sic!), менторства для молодёжи и вовлечения в локальные инициативы и обсуждения.
:: В том числе рассматривали возможности: расширить алгоритмы ленты, чтобы они показывали свежую информацию вне контент-пузыря, сделать новый News Feed, позволить пользователям делать разные профили под разные Facebook Groups, сделать новую версию групп, Groups+, с более тесными взаимодействиями.
:: Между Instagram / Facebook есть разница в использовании — первая площадка медленнее теряет молодую базу. Молодые люди на западе воспринимают Facebook как место для людей возрастом 40-50+, а контент как скучный, негативный и вводящий в заблуждение; о площадке только негативные ассоциации в связи со скандалами по поводу приватности и отсутствием релевантных сервисов. Около 7% подростков подвергались буллингу в инстаграме (только то, что сами подростки репортили).

Мои мысли:

Проблема «стареющей» базы пользователей в том, что процесс накладывает ограничения на будущий рост компании
:: Не будет притока молодёжи — не откуда взяться и росту, потому что существенная масса населения старшего возраста уже в сети. Всего в Facebook более 2 млрд пользователей.
:: Не будет роста базы — не будет и роста доходов, потому что Facebook зависим от рекламной модели продажи внимания своих пользователей. Отсюда попытки выйти в AR/VR — захватить как можно больше пространства в жизни человека, т.к. это конечный ресурс.

Думается, что Facebook проспали момент перехода в новую реальность. Почему так?
:: Слишком закрутили ленту. Листать Facebook / Instagram невозможно — ничего интересного, релевантного пользователю — сплошь мусор и реклама. TikTok очень хорошо сыграл на этом, дав людям в руки управление собственной лентой.
:: Слишком много функционала. Facebook выглядит монстром с кучей непонятных кнопок, морально устаревшими «группами».
:: Незаметно потеряли авторитет. Для подростков важно социальное одобрение, если кто-то в твоей группе считает, что Facebook — зло — мнение распространяется мгновенно. Скандалы последних лет серьёзно подогрели этот настрой.
:: Отсутствие вижена. Судя по тому, что утекает в сеть, внутри компании сами не знают, куда движутся, прыгают с тренда на тренд, не получают нужных метрик и от этого паникуют. Это только моё внешнее впечатление, интересно будет посмотреть на их metaverse.

С большой долей вероятности в прогнозе 10-20 лет Facebook серьёзно упустит первенство в социальных взаимодействиях, но вариант полного краха маловероятен. Также маловероятен вариант нового рассвета площадки в VR — времена и люди поменялись, а Facebook трансформируется с трудом.

Один из крупнейших игроков на рынке венчурного инвестирования, Sequoia — меняют модель. С 1972 года они концентрировались на десятилетних циклах, на которые собирались и реализовывались деньги. В этих циклах было важно поскорее вывести компанию на IPO чтобы продать акции и получить деньги вспять, но сейчас многие компании остаются частными, рост занимает больше, чем пару лет, а продажа долей часто преждевременно сворачивает хорошие отношения между VC и фаундерами — традиционная модель устаревает.

Поэтому компания реструктурирует Sequoia Fund, где фокус смещается на долгосрочные вложения, минуя основное ограничение VC — короткое время инвестиций. В подчинении головного фонда будут суб-фонды для всех стадий инвестирования. Что думаю:
:: Смещение на долгий срок позволяет отказаться от парадигмы инвестиций только в самые быстрорастущие проекты. Значит можно кардинально изменить принципы отбора проектов под инвестиции.
:: Изменение принципов отбора позволяет собирать те проекты, на которые не смотрят другие фонды, которые ограничены десятилетним циклом и берут только самое хайповое, быстрое и, как следствие, очевидное.
:: Отказ от инвестиций только в быстрорастущие проекты позволяет смотреть шире и дальше. Вне привычных индустрий и на декады вперёд.
:: Меньше привязки к факту IPO и к результатам размещения — не нужно продавать акции / доли. Следствие — можно делать частную компанию, не светиться публично.

Как новый подход влияет на рискованность? Традиционная модель — около 90% стартапов, в которые вкладываются VC либо прогорят совсем, либо вернут 1X, и только 10% в лучшем случае дадут прибыль. Новый подход:
:: Отсутствие спешки позволяет расширить внимание на проекты с меньшим сегодняшним ростом, но большим потенциалом в будущем.
:: Соотношение риска сместится в меньшую сторону. Потому что есть возможность дать "слабым" стартапам больше времени и ресурса на рост.
:: Появится возможность заработать ещё больше на лучших ставках. Потому что нет необходимости возвращать деньги, сложенные фонд, можно придержать доли, пока они не вырастут кратно.

Интересно будет следить за развитием — как фонд будет оперировать, в кого инвестировать и какой будет результат по доходности.

Microsoft и NVIDIA представили Megatron-Turing NLG 530B — самую большую генеративную языковую модель, натренированную на 530 млрд параметрах. Почему в последние 3-4 года происходит быстрый рост и улучшение таких моделей?

:: Стало проще делать расчёты из-за роста производительности GPU и увеличения скорости их соединения.
:: Получается собрать всё более крупные датасеты для тренировки.
:: С течением времени тренировки модели прогрессируют.

Основные сложности
:: Параметры этих моделей не выйдет уместить в памяти даже самого большого GPU. Для тренировки этой модели например использовали 280 чипов NVIDIA A100 Tensor Core.
:: Возрастающая сложность вычислений предполагает нереалистичное время тренировки, если не прикладывать отдельные усилия к оптимизации. Как раз этим и занялись Microsoft / NVIDIA.
:: Использовали суперкомпьютеры Azure NDv4 / Selene чтобы иметь достаточно мощности для расчёта и триллионов параметров. Важна связка GPU, computing power и софта, который всем этим управляет.
:: Предубеждения / стереотипы. Модель учится на живых текстах и проникает в места, которые люди привыкли прятать. Поэтому сгенерированные вещи могут быть неприятными и даже токсичными.

Что умеет / чем хороша модель (без указания конкретных тестов и бенчмарков)
:: Прогноз завершения текста. Предугадывает последнее слово в параграфе.
:: Понимание прочитанного текста. Создаёт ответ на вопрос, основываясь на тексте.
:: Логические связи. Проходит тесты на построение рассуждений вне статистических знаний языка.
:: Естественный язык. Обходит типичные ошибки предшественников!
:: Разбор смысла слов. Понимает значение из контекста.

Прочитал также материал в противовес позитивному настрою официального источника:
:: У модели GPT-4 будет (может быть) 100 триллионов параметров против человеческого мозга с 86 миллиардами нейронов и 100 триллионами нейронных связей между ними. До мозга все ещё далеко.
:: Оборудование для эксперимента стоит около $100M. Кто, какой бизнес может себе позволить это и зачем?
:: Непрозрачны экологические последствия. Как пример: каждый из DGX-серверов в компьютере Selene потребляет 6,5 киловатт — это много, а их для модели используется 560 штук.

Итого автор считает, что цена за небольшое улучшение бенчмарков слишком высока, и эта новая модель никак не поможет бизнесу адаптировать ML в своей работе. Мне пока сложно согласиться или опровергнуть, скорее завораживает прогресс и большие цифры. Stay tuned!

Как шум влияет на продуктивность?

:: Он забирает на себя фокус. Разговор коллег рядом невольно вовлекает в обсуждение, фоновая музыка увлекает в ритм или в смысл текста
:: В просторных опенспейсах без перегородок отсутствие шума — роскошь. С переходом на удалённую работу люди думали о том, что продуктивность вырастет из-за того что нет мешающих внешних звуков, но изменился лишь формат шума
:: Мозгу нужен баланс — отсутствие звуков также губительно, как и слишком громкие / постоянные / резкие / и т.д. шумы
:: Можно условно разделить шум на два вида — отвлекающий и увеличивающий продуктивность. Отвлекающий можно конвертировать в полезный за счёт лишения шума зацепок для внимания: например контекста разговоров или знакомых уху мелодий

Что я думаю?

:: От шума не спрятаться. Никаких звуков нет только в специально оборудованных комнатах; мы не привыкли к такому опыту, в нормальных условиях звуки есть всегда. Поэтому бежать от звуков — проигрышный вариант, лучше влиять на их качество и отслеживать свою продуктивность в разных звуковых средах
:: Существует понятие розового шума — это такой звук, который «равномерен в логарифмической шкале частот». Честно говоря не знаю, что это значит, но если на пальцах: довольно интенсивный сигнал на низких частотах, линейно снижается к более высоким. Чем интересен? Он повторяет «природные» звуки — шелест листьев, звук водопада, ветер, дождь и т.д. Такой шум воспринимается человеком, как очень естественный и успокаивающий. Его даже используют при сведении музыки для того, чтобы выявлять, какие частоты на дорожке выбиваются и будут резать слух — это важно, потому что ухо быстро замыливается и перестаёт слышать разницу
:: Спрос на личный дизайн звукового пространства будет расти — здесь поможет распространение наушников с активным шумоподавлением, mindfulness приложения с медитациями и записями леса. Распространившаяся работа из дома не решила проблемы — думаю, что появится запрос на смену звуковых локаций, следом за запросом выбраться из визуального плена небольшой жилплощади

А вас отвлекают посторонние звуки?

​​Погружаемся в удивительный мир раундов инвестиций в стартапы

Pre-seed
:: Цель компании: найти product/market fit
:: Оценка: $10k — $100k
:: Чек: ~$50k
:: Длительность: 12-18 месяцев
:: Кто инвестирует: ангелы / акселлераторы / инкубаторы / VC-фонды ранних стадий

Seed
:: Цель компании: получить первичный трекшен
:: Оценка: $100k — $6M
:: Чек: ~$50k — $3M
:: Длительность:
:: Кто инвестирует: ангелы / VC-фонды ранних стадий

Series A
:: Цель: Выход на рынок / Первичный рост
:: Оценка: $10M — $30M
:: Чек: ~$15M
:: Длительность: 6-18 месяцев
:: Кто инвестирует: ангелы / традиционные VC-фонды
:: Доля для инвестора: 10-30%

Что важно:
:: Необходима оценка стоимости. Нужна, чтобы понимать, сколько денег брать относительно доли в компании.
:: Смотрят прошлые заслуги, если их нет то на ARR (Annual Recurring Revenue), рост MoM (Month-over-Month) 15-20%.

Series B
:: Цель: Рост бизнеса / Стабилизация
:: Оценка: $30M — $60M
:: Чек: ~$30M
:: Кто инвестирует: прошлые инвесторы / институциональные инвесторы / VC

Series C
:: Цель: Расширение
:: Оценка: $100M — $120M
:: Чек: ~$50M
:: Кто инвестирует: VC поздних стадий / частные фонды / банки

IPO
:: Цель: Получить доступ к дополнительным средствам, став публичной компанией
:: Оценка: $100M+ в Revenue
:: Чек: ~$50M — $500M+

Что интересно
:: Чеки растут. Например средний чек Seed вырос в 2-3 (?) раза за последние 10 лет.
:: Есть дополнительные раунды. После Series C идёт D/E/F/G — если не хватило денег добежать до цели, но это часто паршивый знак — компания тратит деньги (много денег) и не выходит на прибыль. Хотя есть и положительные примеры таких кейсов (Uber?).
:: Важен трекшен. Деньги сейчас дают легко, НО либо за личности фаундеров / команду, либо за классные показатели. Если нет в списке заслуг пары экзитов — только второй путь :)

​​Саммари: Kai-Fu Lee — «AI Superpowers»

Кайфу Ли — один из ведущих AI-визионеров. Работает области более 40 лет, участвовал в создании Google China. Книга построена на противопоставлении двух подходов к технологическому прогрессу — китайского и американского, а также на размышлениях о нашем будущем, управляемом ИИ.

Очень грамотно про разницу Китая / США — наконец сложилась единая картинка, но очень сонно во второй части книги про будущее. Много воды про то, как AI заменит белых воротничков и как человечество должно сплотиться во имя любви. Ещё важно, что книга вышла в 2018 году, а по меркам области это эпоха динозавров, что не мешает насладиться легким слогом и классными инсайдами, чек ит!

Ссылка на саммари:
https://themarko.org/101think/tpost/791lksz5t1-sammari-kai-fu-lee-ai-superpowers

Как собрать питч дек?

Питч дек — это презентация стартапа, которую показывают, чтобы поднять раунд инвестиций. Деньги становятся доступнее, но и компаний в поисках финансирования тоже становится больше. Например, в топовый фонд Andreessen Horowitz в год (данные 2014 года) приходит 4 000 стартапов, а финансируют они ~20 штук (0,07%). Задумался и решил покопать, на чём строится хороший питч дек, а в интернете миллион статей — начиная от серьёзных Forbes, заканчивая эзотерическими, с забавными, но абсурдными рекомендациями.

Итак, что делать:
:: 10 минут на презентацию (максимум 20)
:: 10 слайдов = идеальная длительность, не более 15-20
:: Важно хорошо подсветить цифры визуально
:: При возможности включить демо продукта в структуру
:: Нужна запоминающаяся история, чтобы выделиться. Потому что похожих проектов у VC десятки-сотни
:: Стоит включать пометку “Confidential and Proprietary" ;)

Структура:
:: Овервью. Несколько основных поинтов о компании
:: Цель / миссия / вижен. Для чего мы это делаем?
:: Команда / эдвайзоры. Особенно важно на ранних стадиях
:: Проблема. Насколько большая и больная, для кого это важно
:: Решение. Как отвечаем на указанную проблему
:: Продукт / Демо. Из чего состоит продукт и в чём уникальность
:: Технология. На чём строим проект
:: Клиенты. Кто-то уже купил это?
:: Размер рынка. Деньги, TAM
:: Конкуренты. Кто, почему мы можем быть лучше
:: Почему сейчас. Что изменилось, что стало важно сделать продукт
:: Трекшен. Первые продажи, сделки, скачивания приложения etc.
:: Бизнес-модель. На чём зарабатываем, какая цена у продукта
:: Маркетинг. откуда будем брать клиентов, какая ёмкость у каналов
:: Финансирование. Юнит-экономика проекта, burn-rate и метрики
:: Роадмап. Когда выйдем на N и заработаем X
:: Предложение. Сколько денег просим, на что и на сколько, какие вехи

Пока собирал отметил, что подход не сильно отличается от того, что я выработал, собирая маркетинговые стратегии — интересно наблюдать, как множество несвязанных с собой навыков / мыслей / знаний постепенно пересекаются

Материалы:
:: A Guide To Investor Pitch Decks For Startup Fundraising — https://www.forbes.com/sites/allbusiness/2020/06/20/guide-to-investor-pitch-decks-for-startup-fundraising/
:: 30 Legendary Startup Pitch Decks — https://piktochart.com/blog/startup-pitch-decks-what-you-can-learn/
:: How to Create a Winning Series A Pitch Deck — https://piktochart.com/blog/startup-pitch-decks-what-you-can-learn/
:: Guy Kawasaki 10 20 30 Rule — https://www.youtube.com/watch?v=-M13SObffog

Два месяца назад встал на путь отказа от продуктов Google. Дело непростое конечно, я ещё в процессе, делюсь промежуточными результатами.

Заменил часть сервисов:
:: Maps — MAPS.ME. Не лучшие карты, иногда страдаю, особенно с маршрутами.
:: Translate — DeepL. Отлично переводит слова и целые предложения, лучше чем Google. Из минусов — нет приложения в телефон, только на мак, поэтому с телефона приходится заходить на сайт :-/
:: Meet — Zoom. Уже довольно давно и успешно, хотя конечно часто заставляет понервничать ;)
:: Docs — Notion. В личных целях перешёл полностью, в рабочих продолжаю постоянно юзать спредшиты гугла — альтернатив пока мало.
:: Drive — предстоит переезд, пока не горит.
:: Chrome — Firefox. Сам браузер поменять легко, но очень сложно перенести все аккаунты! Я перебегаю по одному, чтобы не тратить на это время, поэтому пока иногда скачу между браузерами.
:: Search — DuckDuckGo. После гугла очень паршиво ищет. Но это плата за то, что у них минимум данных обо мне, нет контекста поиска. Если нужно найти что-то конкретное, приходится идти в гугл (ну не в яндекс же!)
:: Gmail — Ctemplar. Почта — самая больная проблема. Оказалось, что у меня только личных, только на гугле 4 штуки, на них завязаны все возможные логины. Но труднее всего оказалось найти адекватную почту — все приватные сервисы платные, но некоторые не работают, а остальные выглядят, будто скоро закроются.

Что прикольно — пробую другие сервисы, это выдёргивает меня из экосистемы гугла, к которой я прирос

​​Нарциссическое расстройство личности — состояние, в котором человек имеет, стойкое убеждение в собственной уникальности и превосходстве.

Симптомы, согласно Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5)

:: Преувеличенное чувство собственной важности
:: Озабоченность фантазиями об успехе, силе, блестящих способностях
:: Вера в свою особенность и уникальность, которую могут понять другие такие же особенные (или высокостатусные) люди
:: Необходимость в чрезмерном внимании и восхищении вместе с подтверждением, преувеличение талантов и заслуг
:: Ожидание высокого положения, даже в случае, когда для этого нет оснований
:: Использование других людей для получение выгоды, манипулирование
:: Отсутствие способностей к эмпатии, к распознанию чувств и желаний окружающих
:: Зависть и ожидание зависти от других
:: Проявление высокомерного, надменного поведения или отношения к людям

Люди с нарциссическим расстройством тяжело проходят через всё, что воспринимают как критику, потому что

:: Часто присуще быть контрол-фриками с невозможностью рассмотреть другие пути решения проблем из-за механизма психологической защиты
:: Есть готовность отстаивать свою "идеальность" любой ценой, в том числе через конфликты
:: Для защиты хрупкого селф-концепта используют психологические стратегии — например обесценивание или обвинение других людей

Критика воспринимается, как внешняя угроза, поэтому люди с подобным расстройством:

:: Становятся нетерпеливыми и даже злыми, если не получают специального обращения
:: Имеют проблемы в межличностной коммуникации, легко обижаются
:: Реагируют с яростью или презрением, пытаясь принизить другого человека, чтобы на его фоне стать особенным
:: Имеют сложности с контролем над поведением и эмоциями
:: Имеют серьезные проблемы в борьбе со стрессом и адаптациями к изменениям
:: Чувствуют угнетенность, если не получается быть идеальным
:: Имеют скрытые чувства беззащитности и уязвимости, вместе со стыдом

Причины возникновения расстройства до конца не ясны, скорее это комплекс, который состоит из сложностей в раннем окружении, генетической предрасположенности и нейробиологии в части соединения мозга, поведения и мыслительного процесса.

Также не до конца ясно, как помогать с таким расстройством — психотерапия — основной подход, но она сложна, потому что люди не видят своих симптомов. При этом нарциссизм приводит к снижению уровня жизни и уровню удовлетворенности.

🙂

Почитать

:: Narcissistic personality disorder {1}
:: Narcissistic personality disorder {2}
:: Insider — 8 signs someone in your life is a narcissist and how to set healthy boundaries with them

Michael Seibel — How to Plan an MVP

Продолжаю посматривать видео из YC Library, сегодня про minimum viable product.

Что запомнилось
:: MVP — первая вещь, которую вы можете дать первым пользователям для того, чтобы понять — приносите ли вы хоть какую-то пользу.
:: Стандартный дисклеймер — поговорите с юзерами перед тем, как писать код ;)
:: Цель стартапа на прелонч — запуститься быстро через MVP, набрать начальных пользователей, получить фидбек от них и улучшить продукт на этой основе.
:: Нужно резать функциональность и (сильно) заинтересовывать ей небольшую часть пользователей.
:: Когда нужно делать тяжеловесный MVP? Если работаешь в зарегулированной области, если это хардтех, биотех или муншоты (овер-амбициозные идеи).
:: "Запуск" — это про момент получения первых пользователей, но никак не про публикации в СМИ.

Kevin Hale — How to Pitch Your Startup

Изучаю богатую видеотеку YC, в этот раз снова про питчдеки.

Что интересного:
:: Главный вопрос — как упаковать и презентовать идею инвестору?
:: Не нужно «продавать» инвестору. Почему? Потому что вероятнее он/она обладает большим опытом и понимает суть. Не спасут хитрые графики и сложные формулировки. Средний инвестор «тыкает пальцем» в идею, пробивает в ней бреши, указывая на недостатки. Крутой инвестор представляет все возможные варианты развития событий (и хорошие и плохие) и потом питчит идею самим фаундерам в обратку.
:: Инвесторы задаются тремя вопросами: я понимаю идею? Я воодушевлен идеей? Мне нравится команда?
:: Описание идеи должно отвечать на вопросы: что вы делаете? Что это за проблема? Кто клиент? Вопросы типа как / что за команда / какой трекшен возникают, если получилось разжечь любопытство через описание.
:: Несмотря на всю простоту, подход «X for Y» (Uber для велосипедистов / AirBnB для кошек) довольно хорош, потому что помогает получить краткий срез для понимания бизнес-модели и направленности идеи.
:: Основа хорошего питча — чистая идея, потому что это основа для роста. Почему? Потому что она легко расходится через сарафанное радио. Маркетинг/реклама — налог, который компании платят, потому что они не делают что-то примечательное.
:: Важно сделать идею понятной. Чтобы любой человек, который не знает ничего об этом бизнесе мог понять её.
:: Лаконичность и краткость питча очень важны. Потому что это проявление заботы о человеке, который пытается вас понять; к тому же этом ногое говорит о команде, о том, насколько глубоко они думают об идее.

Почему нам нужны новые подходы к поиску?

Нашёл статью, которая заставила задуматься о том, что текущий поиск в интернете плох. В конце материал оказался грамотным контент-маркетингом, но я выцепил важные поинты:

:: Google хорош в поиске ответа на объективные вопросы и плох в ответах на вопросы с контекстом или те, где нужны суждения.
:: Curated web, где существует «отборная» информация разрознен, делается энтузиастами, плохо индексируется и недоступен большинству.
:: Рекламная площадка Google, Ads (AdWords) стала катализатором для роста мусорного контента, оптимизированного под SEO. Начальная идея «организовать всю информацию мира» превратилась в бизнес по монетизации кликов и поддержки рекламодателей.
:: Проблема не в том, чтобы найти как найти что-то, а как найти среди этого лучшее, учитывая ограниченное внимание человека.
:: Область возможностей лежит в том чтобы создавать «бутиковые поисковые машины», которые смогут отлично индексировать, курировать и организовать данные в узкой области. Это лучше, чем атаковать Google в лоб за отсутствие приватности данных, потому что для большинства людей это не является ценностью.
:: Сейчас кураторский контент изолирован и проигрывает, потому что показывается в обычных новостных лентах, которые наполнены развлечением (и ожиданиями его?), а не утилитарными запросами в духе «где лучшая паста в Москве» или «какой NFT купить сейчас».
:: Гиганты в области развлечений типа TikTok не предлагают кураторства по-запросу. Возможное решение — обрезать бесконечную ленту новостей, сделав её направленной на цель поиска информации.
:: «Бутиковые поисковые машины» могут ощущаться как вопрос другу, мнение специалиста. Важно, что новая модель может не опираться на заработок на рекламе, а предлагать например подписку.

Очевидно — чем больше информации будет становиться, тем сложнее будет пробиться сквозь неё к сигналу, минуя шум. Кураторы выгребают лучшее, но как искать кураторов? Как выбирать из них самых трастовых? Ещё интересно подумать, что для разных направлений поиска будут требоваться разные фильтры и условия. Например: если мы ищем авто, то нужно знать кучу технически характеристик, а если медицинскую информацию — дисклеймеры по её применению.

Что такое NFT? Решил поразбираться в конце 2021 года ;)

Check it out:
:: Non-Fungible Tokens (NFT) — уникальные диджитал-ценности, представляющие владение вещами из «реального» мира — картинами, видеоклипами, музыкой etc. Токен — это идентификатор, который подтверждает владение диджитал-товаром.
:: Интересно потенциальные сферы применения вне искусства. Например — подтверждение образования, где студент набирает ачивки в процессе, а при трудоустройстве работодатель смотрит на блокчейн и мгновенно принимает решение, если пройден нужный порог.
:: С ноября 2017 года по начало 2021 оборот NFT — $280M.

Важные детали
:: Проверяемость. NFT построены на таких же блокчейн технологиях, как и криптовалюты ( в основном на Ethereum). Поэтому преимущество токенов — возможность подтвердить владение оригинальной ценностью и бессмысленность подделки, потому что каждый может посмотреть всю историю владения в блокчейне.
:: Не-взаимозаменяемость. Две купюры одного достоинства могут быть разными, и отличаться в серийных номерах, но они абсолютно взаимозаменяемы. NFT же уникальны по своим свойствам и не могут быть сравнены в стоимости с другими токенами напрямую.
:: Неделимость. Токен нельзя разбить на более мелкие единицы.
:: Неразрушимость. Все данные хранятся на блокчейне — поэтому токен не может быть уничтожен или удалён.

Почитать:
:: Insider — What to know about non-fungible tokens (NFTs)
:: CoinDesk — What Are NFTs and How Do They Work?
:: Forbes — What You Need To Know About Non-Fungible Tokens (NFTs)

Что такое DAO? Продолжаю изучение баззвордов, которые так намылили глаза, что пройти дальше просто невозможно:

:: Decentralized autonomous organizations (DAO) / Децентрализованные автономные организации — эффективный и безопасный способ работы с единомышленниками по всей планете. Если более конкретно — такой метод организации, который позволяет открыто руководить проектом / компанией / whatever на принципах прозрачности и голосования.
:: Почему нужны DAO — потому что запуск организации — это всегда про доверие между людьми, но его сложно заполучить, общаясь только в интернете, никогда не видевшись в офлайне.
:: Конкретные юзкейсы — благотворительность, сетка фрилансеров, венчурный фонд. По сути биткоин = первый DAO.
:: DAO работают на смарт-контрактах — это позволяет определить правила организации и держать бюджет. Интересно, что после запуска такого контракта (например на Ethereum) нельзя изменить его правила иначе, чем через голосование.
:: Есть два типа участия в DAO — token-based и share-based. Первый даёт право голоса и может быть свободно передан, второй — работает по принципу акций в компании.
:: Участники могут быть вознаграждены с помощью токенов за работу, которая определена смарт-контрактом.
:: Работа DAO запускается через начальный период финансирования, когда люди покупают токены — это те самые crowdsale или initial coin offering (ICO).

Почитать:
:: Ethereum — Decentralized autonomous organizations (DAOs)
:: Binance — Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) Explained

Eric Migicovsky — How to Talk to Users

Видео от YC достаточно базовые, но в них есть полезные штуки:
:: Хорошие фаундеры собирают фидбек напрямую от клиентов на всех стадиях развития, без посредников.
:: Есть противопоставление гипотетических вопросов с специфическими — первые спрашивают о гипотетически возможном, вторые — о том, что реально происходит в жизни клиента.
:: Лучше всего искать первых юзеров на пересечении трёх факторов решаемой проблемы — потерь (денежных/временных), частотности, возможности (наличие бюджета).

Пять классных вопросов на интервью
:: Какая самая сложная часть проблемы N, которую вы решаете?
:: Когда вы в последний раз встречались с проблемой N? (собираем контекст)
:: Почему это сложно?
:: Что вы делали, чтобы решить проблему N? (Понимаем, насколько проблема горячая)
:: Что вам не нравится в решениях, которые вы уже пробовали?

Сталкивался с этими вопросами в разных вариациях раньше, но нашёл первоисточник — стало понятнее, откуда ноги растут

​​Очень хотелось найти какую-нибудь горячую новость про AI, покопаться в ней, быть сверх-эффективным так сказать. Но на Hacker News я набрёл на McMansion Hell

Это просто пушка! Блог рассказывает об архитектурных концептах, урбанистике и об истории пригородов через анализ типичных (и не очень) американских домов. Деконстракт дикого по архитектуре дома сопровождается очень смешными комментариями авторки и крутыми разборами по делу — почему что-то плохо и как должно было быть лучше. Пожалуй единственный минус — американское многообразие частных домов не ложится на мою российскую реальность = сложно себя с этим идентифицировать. Тем не менее — залипательно и познавательно.

Чекните и вы:
https://mcmansionhell.com/

Kat Manalac — How to Launch (Again and Again)

:: Большинство людей думают о запуске продукта, как о единственной возможности и сильно переоценивают момент, слишком долго к нему подготавливаясь. Запускаться и перезапускаться нужно как можно чаще
:: Зачем "запускаться" часто? Это даёт возможность постоянно улучшать питч, в очередной раз получать обратную связь от потенциальных клиентов. Также можно выпускаться под разные аудитории / каналы, оценивать реакцию, чтобы определить — каким пользователям лучше подходит то, что мы делаем
:: Не говорить как маркетолог при обращении к коммьюнити (лол!), не использовать жаргон. Это общая рекомендация — что для питча перед инвесторами, что для обработки первых клиентов
:: Строить собственное коммьюнити как можно раньше

Варианты запуска продукта

:: 'Безмолвный' запуск. Просто сделать лендинг из одного блока и собирать мейлы
:: Друзья / семья. Не лучшая аудитория (искажения), но хорошее начало, чтобы поймать фидбек
:: Незнакомые люди. Продавать решение проблемы в моменте
:: Онлайн-коммьюнити. Product Hunt / Hacker News / reddit / FB / LinkedIn / etc. Довольно очевидный, но ценный совет — стоит сначала повариться на этих площадках, чтобы понять, как люди общаются, что любят, а что хейтят. Сам столкнулся на реддите — из-за моей не вовлечённости не получилось собрать нужную информацию
:: По запросу. Пример — Superhuman. Помогает в виралке из-за недоступности и желанности (?)
:: Социалки / блогеры. Использовать возможности залететь к ребятам с большими цифрами и релевантной аудиторией. Постараться не платить за это (huh?)
:: Предзаказ. Лучше всего для физических товаров
:: СМИ

Мне как маркетологу сходу не даются такие простые методы запуска. Всегда кажется, что надо подлить немного рекламы, потому что без неё ничего не решается. Но скорее наоборот. Если расчитывать только на платные источники привлечения первых пользователей — это такой шорткат, позволяющий думать меньше и идти лёгким путём вместо тяжелого, но органического и постепенного выстраивания отношений с людьми, для которых делается продукт.

А видео довольно сонное though 🤓

​​Будущее маркетинга, управляемого данными

Что значит «data-driven marketing»?

Это относительно свежий термин, который изобрёл Salesforce CEO Марк Бениофф. Он значит, что компании должны согласовывать свой маркетинг с данными. На их основе должны приниматься решения и оцениваться эффективность.

Истоки термина — попытка Salesforce поставить маркетинг на одну ступень с продажами, бухгалтерией и саппортом, оперируя тем же программным обеспечением, теми же показателями и теми же целями. Это амбициозная цель — маркетологи неповоротливы и сопротивляются изменениям. Но есть две причины верить, что маркетинг, управляемый данными, возможен:

:: Маркетологи смогут использовать информацию гораздо шире чем уныло протягивать формулы в Excel.
:: Показатели и цели — легкая часть. Самое сложное — понять, что делать с данными.

Data-driven делится на:

1. Инструменты для сбора и обработки данных.

2. Способ разделения данных на ценные фрагменты.

3. Способ объединения этих фрагментов в нечто полезное.

4. Способ использования полученной информации для решения полезных задач.

Раньше существовала проблема с первыми тремя пунктами: данные было трудно собирать и еще труднее обрабатывать. Эта проблема решена. Теперь происходит шифт — нужно, чтобы маркетинговые технологии превратились из фантастических в полезные.

Но четвертый пункт все ещё труден. Как использовать данные, чтобы делать полезные вещи? Инструменты data science полезны для решения первых двух проблем, но они не очень хорошо работают над четвертой. И в основном инструменты маркетинга и бизнеса не настроены на то, чтобы делать полезные вещи с данными.

Data-driven marketing — определённо будущее, потому что данные помогают нам принимать лучшие решения. Во времена Ньютона было бы трудно найти достаточно надежных данных для прогнозирования. Сегодня недостатка в данных нет, но найти, систематизировать и интерпретировать их очень сложно. Этот переход будет самым важным событием в маркетинге за последние десятилетия. Но он не будет успешным, если маркетологи не захотят меняться.