1. 100% пользователей не может удержать ни один подписной сервис 😉 Поэтому удерживать нужно не количество пользователей, а количество денег, которые мы зарабатываем на оставшихся. Вот простой пример.

2. На наш сервис подписалось 100 пользователей, заплативших за первый месяц по $10 долларов за базовый тариф — в сумме $1,000. Через полгода 30% этих пользователей отвалились. Удержание — всего 70%. Это плохо?

3. Однако 70% из оставшихся (49 пользователей) продолжили платить по $10 за базовый тариф, а 30% из них (21 пользователь) перешли на продвинутый тариф стоимостью $30. В результате чего на оставшихся 70% пользователей мы зарабатываем $1,120 в месяц вместо первоначальных $1,000. Что оказалось хорошо, а не плохо 😉

4. Но как добиться того, чтобы побольше пользователей начало пользоваться дополнительными платными свойствами продукта или перешло на следующий тариф? Эффективно их об этих возможностях информировать! Хотя это и не так просто, как кажется.

5. Но в этом может помочь вот такая платформа. Которую надо или использовать… или разработать её аналог, чтобы продавать другим: читать дальше

1. Некоторые применения ИИ оказываются очень неожиданными 😉 К примеру, компании обычно проводят исследования пользователей при запуске или добавлении новых свойств в свои продукты. Но в больших компаниях на это может уходить до полугода.

2. Как выяснилось, такие исследования можно проводить мгновенно — если опрашивать не реальных пользователей, а созданных на их основе ИИ-персонажей 😉 Самое удивительное, что их ответы будут совпадать с ответами реальных людей!

3. Захотят ли компании за такую мгновенную пользу платить? Захотят! А это значит, что им можно продать вот такую платформу для проведения исследований: читать дальше

1. Компании тратят 4.5 триллиона долларов в год на свои ИТ-инфраструктуры. А заметная доля этих денег уходит на создание и развитие внутренних программных платформ. И рынок этот продолжает расти.

2. Ведь каждая компания должна сейчас автоматизировать все свои бизнес-процессы — иначе она не сможет остаться конкурентоспособной. И на эту автоматизацию они вынуждены тратить кучу времени и денег.

3. Сделай решение, которой позволит им ускорить и удешевить такую разработку — и часть этих 4.5 триллионов попадёт тебе в карман 😉 А вот пример, который можно скопировать, чтобы в 20 раз это ускорить и в 10 раз удешевить: читать дальше

1. Изучение иностранного языка — довольно тоскливое занятие 😉 При этом многим уже приходится общаться по Зуму с коллегами, партнёрами и покупателями на чужом языке. И тут возникает интересная мысль!

2. А почему бы тогда не совместить процесс такого общения и изучения языка? Нет-нет, речь не идёт о том, чтобы просить собеседников тебя поправлять. Это или слишком мучительно, или совсем не в тему.

3. Лучше сделать вот такую платформу, которая не будет мешать общению, но позволит совершенствовать язык. А самое главное — тот же принцип можно использовать не только для изучения языков: читать дальше

1. Любые умные алгоритмы ИИ-машинок совершенно бесполезны — если нет контента, на котором они могут обучаться. Они пока ещё беспрепятственно и бесплатно скачивают этот контент из интернета. Но эта лафа скоро закончится!

2. Потому что владельцы контента захотят брать за это деньги. А некоторые уже берут 😉 Недавно стало известно, что один только Reddit заработает целых 203 миллиона долларов за лицензирование постов и комментариев со своего сайта.

3. Есть шанс заработать свою комиссию от подобных соглашений. Для этого нужно сделать вот такую платформу и подключить к ней побольше сайтов с контентом: читать дальше

1. Маленьким компаниям можно продать только новых клиентов. Большим — только экономию на затратах. А что можно продать средним?

2. Очень простые инструменты для экономии на очень простых затратах 😉

3. Сейчас эта тема очень сильно взлетит, потому что такие вещи уже можно делать с помощью ИИ. А вот и хороший пример платформы, которую для этого можно скопировать: читать дальше

1. Покупатели интернет-магазинов возвращают 20–30% купленных товаров. На каждом возврате магазины теряют 21–46 долларов. Таким образом, проблема возвратов выросла до безумного размера в 3 триллиона долларов.

2. Вот этот стартап придумал простую схему, позволяющую уменьшить количество возвратов. У этой схемы сильный «сетевой эффект», потому что ценность такой платформы будет расти с добавлением каждого покупателя и магазина. За счёт сетевого эффекта можно создать очень большого игрока.

3. Только если успеть набрать критическую массу покупателей и магазинов, чтобы оно дальше покатилось само как снежный ком. Поэтому эту схему нужно копировать прямо сейчас, чтобы успеть стать на этом рынке монополистом: читать дальше