1. «Изучай своих пользователей, и тогда ты сможешь сделать успешный продукт». Вот только практически все платформы для изучения пользователей — ущербные 😉 Потому что они предназначены для изучения того, как люди пользуются продуктом.

2. Хотя по-хорошему нужно как-то научиться делать предположения о жизни пользователей ВНЕ твоего продукта! Тогда ты сможешь развить свой продукт за рамки того, что в нём есть сейчас. А это и есть шанс на взлёт 🚀

3. Фишка в том, что такие платформы только-только стало возможно создавать — конечно же, с помощью ИИ. А вот свежий пример, от которого можно оттолкнуться, чтобы создать свой стартап в этой очень перспективной теме: читать дальше

1. Тебя уже достали программисты, неспособные выполнить поставленные им задачи в обещанные сроки? ☹️ Можно, конечно, начать их ежедневно контролировать, влезая во все детали. Но тогда может оказаться проще научиться делать это самому. Чего не хочется, потому что у тебя и без этого полно проблем.

2. И что делать? Мириться с задержками? Тратить время и нервы на постоянный контроль? Ни то, ни другое! Начать использовать вот такую платформу — которая возьмёт управление программистами на себя. В результате чего тебе удастся не только не выбиться из плана, но и запустить свой продукт на 30% быстрее 🚀

3. А что самое важное — тот же самый подход можно применить для контроля и управления исполнителями в любой области. Станут ли такие платформы востребованными? Неужели есть сомнения? 😉 Ну а тогда делай вот такое: читать дальше

1. Сейчас очень хорошо летит тема ИИ-платформ, умеющих предсказывать что-то полезное 😉 Спрос на определённые товары или даже будущий LTV людей, кликающих на рекламу. Но это всё предсказания «в вакууме». Потому что они не учитывают более тонкие и интересные вещи.

2. К примеру, можно дать ChatGPT текст будущего поста, описать свою аудиторию — и спросить, как эта аудитория на такой пост отреагирует. ChatGPT даст на это разумный и обоснованный прогноз… точность которого составит всего 17% 😱 Потому что это то самое предсказание «в вакууме»!

3. Ведь реакции на пост в реальности будут сильно зависеть от предыдущих комментариев других людей. Поэтому нужно уметь предсказывать не отдельные реакции, а «цепную реакцию», вызванную постом и возможными комментариями к нему. И тогда точность таких прогнозов вырастет до 83%, как у этого стартапа 🚀

4. Он же, кстати, использовал свою ИИ-машинку ещё и для проверки реакции на свою презентации. В результате чего он улучшил её настолько, что попал в Y Combinator! А самое главное, что с помощью таких подходов можно создавать свои более точные и конкурентоспособные платформы для прогнозирования и в других областях: читать дальше

1. Если ты сумел сформулировать вопрос — значит, ты уже предполагаешь, какой на него будет ответ 😉 Это серьёзно подрывает ценность опросов, которые ты проводишь среди пользователей своего продукта. С пользователями нужно беседовать, чтобы узнавать что-то для себя неожиданное 🤯

2. Причём делать это нужно не только на этапе запуска продукта, а постоянно. Даже если продукт растёт, потому что он может расти ещё быстрее и сильнее 🚀 Но такие беседы с пользователями отнимают кучу сил и времени, что не позволяет проводить их регулярно.

3. Вернее, раньше не позволяло! Потому что сейчас такие беседы могут проводить не живые люди, а ИИ-интервьюеры — у которых это уже неплохо получается. Что доказывает пример вот этих стартапов, поднимающих сейчас инвестиции на такие платформы: читать дальше

1. Прорывной продукт позволяет убить то, что другие пытаются всякими костылями улучшить 😉 Например, все компании хотят улучшить процессы внутрикорпоративных коммуникаций, чтобы повысить общую эффективность своей работы. А Джефф Безос считает наоборот!

2. «Коммуникации — это признак того, что организация функционирует неправильно. Что-то отдельно обсуждать приходится, если совместная работа не происходит естественным путём. Поэтому нам нужно пересмотреть сами принципы работы команд — чтобы сотрудники общались не больше, а меньше!». Но как?

3. Например, за счёт внедрения вот таких платформ, использующих современные ИИ-технологии. Что делает такие платформы не только прорывными, но и очень своевременными: читать дальше

1. Нащупать работающую идею — этого мало. Нужно ещё разработать стратегию, способную превратить начинающий стартап в миллиардный бизнес. Потому что, как известно, «никакие тактические успехи не могут компенсировать стратегические просчёты».

2. Но как основатель стартапа может такую стратегию разработать? Придумывать из головы, спрашивать у своих инвесторов, ходить по экспертам, нанимать консультантов — это или долго, или дорого или ненадёжно. Или сразу всё вместе 😉

3. Хорошая стратегия должна основываться на анализе данных и лучших практик тех, кто уже сумел что-то подобное реализовать. А сделать это быстро, дёшево и надёжно поможет основателю вот такая ИИ-машинка: читать дальше

1. Каждый фаундер сейчас раскидывается словами «метрика» налево и направо — метрика того, метрика сего. А ты уверен, что все члены твоей команды одинаково понимает смысл этих метрик? А у тебя есть место, где все эти метрики собираются и обновляются в режиме реального времени?

2. А ты умеешь отслеживать взаимосвязь всех этих метрик? А ты можешь отделить метрики от KPI, на которые ты можешь непосредственно влиять? А ты можешь выделить самые важные метрики и соединить их в картинку, описывающую стратегию роста твоего продукта? К сожалению, на все эти вопросы положительно ответить удастся далеко не всем ☹️

3. Чтобы превратить метрики в рабочий инструмент, нужно пользоваться платформами, специально для этого предназначенными. К тому же подобные платформы можно создавать и самому, потому что сейчас они начинают становиться востребованными. А вот и примеры, какие платформы можно использовать или создавать: читать дальше