Штых Штых!


Гео и язык канала: Россия, Русский


Про нокдауны в бизнесе, IT, web3 и предпринимательство
Личный профиль: @RomanShtykh

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика
Фильтр публикаций




Ну что, я стал студентом Университета Лондона

Хочу поделиться очень важным для меня событием. Я хотел поступить в университет и получить формальное образование практически с тех пор, как отчислился из медицинского. То есть шёл я к этому почти 9 лет.

Первый год после отчисления я думал о том, чтобы восстановиться в медицинский и продолжить учёбу. Потом начал думать, что, может быть, медицинское уже не нужно, но было бы интересно получить какое-нибудь биомедовское образование. Ещё позже пришёл к мысли, что, наверное, образование всё-таки должно быть ближе к тому, чем я занимаюсь сейчас — к бизнесу. Так постепенно круг сузился до бизнес- или экономического образования.

И за эти шесть лет я много раз пытался решить этот вопрос. Когда жил в Москве, думал подготовиться, сдать ЕГЭ и поступить в какой-нибудь российский вуз. Потом смотрел в сторону Германии. Я даже нашёл помогаторов, которые занимались поступлением в европейские университеты. Когда жил в Грузии — искал программы здесь. Когда был в Сербии — смотрел сербские университеты.

Но каждый раз всё упиралось в какие-то барьеры. В Сербии более-менее внятные программы требовали сербский. В Германии хороших бакалаврских программ на английском не так много, гораздо больший выбор начинается уже на магистратуре. В Грузии я даже нашёл подходящую программу на русском и этим летом собирался подаваться, но когда пришёл — оказалось, что её уже закрыли.

Короче, всё время что-то не складывалось.

По сути, у меня был классический запрос взрослого человека к системе образования: я хочу нормальное формальное образование, которое можно совмещать с работой, которое стоит каких-то адекватных денег и для поступления на которое мне не нужно на полтора года выпадать из жизни и готовиться к куче экзаменов.

И тут в Сингапуре я познакомился с замечательными ребятами — Костей и Ритой. И Рита как раз рассказала мне про University of London. Она сама заканчивает там Computer Science и очень довольна. И оказалось, что у них есть программы, которые точь-в-точь соответствуют тому, что я столько лет искал: удалёнка, достаточно гибкий режим, комфортный ценник и в итоге полноценный европейский диплом.

Причём самое смешное, что я специально искал удалённые программы и каким-то образом за все эти годы так и не наткнулся на University of London.

В сентябре я подал заявление — и получил положительный ответ.

После этого я ещё думал, а точно ли стоит, и практически в самый последний момент, когда уже закрывалось окно регистрации, всё-таки зарегистрировался. Решил, что если я девять лет хожу вокруг этой идеи, наверное, пора уже просто взять и сделать.

При этом я оставляю за собой право слиться! Если пойму, что мне не нравится, что это не то, что мне нужно, или что оно просто не стоит потраченного времени — ну значит так тому и быть. Но я хотя бы решил попробовать.

Так что поздравьте меня и пожелайте успехов. Я теперь снова студент

P.S Университет Лондона это чуть ли не самое крупное образовательное учреждение Великобритании, и по сути оно представляет собой целый холдинг учебных заведений. Моя программа будет на базе Royal Holloway, зацените здание
Ростислава уже предложила скататься в UK, поглазеть на кампус

72 0 3 12 24

Небольшие вести с полей.

Я довольно сильно подпропал из инфополя, и на то есть причины. Я отключился от GetBlock, пару месяцев отдыхал, а сейчас начал заниматься небольшим своим проектом.

Пока не хочу рассказывать, что именно это за проект. Потому что рассказать о нём — это уже некоторый публичный коммитмент, а я пока никаких коммитментов давать не хочу. Я ещё сам не уверен, насколько серьёзно готов вовлечься в эту историю с головой. Поэтому поставил себе простой таргет — сделать первые продажи. Если они появятся, возможно, тогда и расскажу, что же я всё это время делал.

Но сегодня произошло сразу две вещи, которые очень порадовали моего внутреннего маркетолога и внутреннего техно-оптимиста, если он у меня вообще есть.

Начну с маркетолога. Вчера вечером я запустил таргет на новый продукт — и заявки полетели практически мгновенно. Ещё суток не прошло, а у меня уже 15 запросов. Большинство просто подёргали бота с часто задаваемыми вопросами и далеко не пошли, но два вылились в очень содержательные разговоры. То есть как минимум по двум я точно могу сказать: это мои клиенты, им действительно интересно то, что я продаю.

И меня это очень порадовало, потому что заходил я в эксперимент вообще с нулевыми ожиданиями. Думал: ну сейчас запущу, недельку покручу, нихрена не получится и опять буду сидеть греть голову, что делать дальше. А тут практически мгновенный и, главное, релевантный отклик. Я давно такого не видел в своей практике. Обычно эксперименты с таргетом и платной рекламой приносили либо какой-то мусор, либо ещё что-нибудь. А тут сразу появились нормальные лиды.

Как минимум это говорит о том, что клиент на этом рынке есть. Теперь вопрос в другом — хватит ли объёма этого рынка, чтобы закрыть мои хотелки по продукту.

А дальше порадовался уже внутренний техно-оптимист.

Как только появились первые клиенты, я внезапно понял, что вообще-то не знаю, что с этими лидами делать. Они начали писать, задавать вопросы, а я понял, что не до конца понимаю, как их квалифицировать и как доводить до сделки. Вроде бы калач тёртый, а тёртости этого калача не хватило, чтобы заранее продумать все эти вопросы.

По ходу, конечно, сориентировался. Но довольно быстро стало понятно, что вручную нормально обрабатывать всё это в мессенджерах я не хочу и, скорее всего, не смогу. Где-то не увижу сообщение, где-то поздно отвечу, где-то просто будет лень. А мне при этом важно собирать информацию: что люди спрашивают, что им нужно, какие у них сомнения и так далее.

Поэтому я решил попробовать всё это автоматизировать и посадить на бота.

И, сюрприз-сюрприз, получилось.

За 4–5 часов я связал директ Facebook и Instagram с ботом, который уже может полноценно общаться с клиентами и отвечать на их вопросы. Естественно, предварительно я выдал ему весь необходимый контекст.

Причём получилось сделать довольно удобную схему. Я использовал сторонний сервис, через который авторизовал Instagram и Facebook, а уже к нему присобачил своего бота. В интерфейсе я могу одновременно видеть клиента и бота: бот генерирует ответ, сначала показывает его мне, я при необходимости что-то поправляю — и только после этого сообщение уходит клиенту.

Сейчас хочу недельку поработать с ним в таком режиме, пообучать на реальных диалогах, а потом попробовать отправить в самостоятельное плавание. Пусть сам общается с клиентами и меня не трогает.

И в итоге начинает вырисовываться прикольный пайплайн: реклама работает → заявки генерируются → с лидами общается бот → я подключаюсь только в тот момент, когда клиент уже внятный и разговор доходит до сделки, предоплаты и так далее.

И блин, круто. Меня это настолько порадовало, что я решил этим поделиться.

Рассказывайте, как у вас дела с автоматизациями. Этот кейс уже детсадовским считается?


💻Команда также активно переходит на prompt engineering в работе с сайтом. Сейчас мы вместе с технической командой выстраиваем процесс, при котором ключевые сотрудники смогут сами создавать страницы, деплоить их на staging и отдавать на ревью фронтендерам уже готовый результат. Пока тестируем, но инсайтов уже много. Я вижу, как это меняет сам подход к управлению проектами. Продуктовая команда вообще ушла ещё дальше — они уже пробуют собирать фичи по такому же принципу.
Вообще об этом стоит поговорить отдельно в будущем. Я на глазах вижу как меняется пайплайн разработки, который консервировался последние 30 лет. Я пока с осторожностью к этому отношусь, но чем больше погружаюсь, тем больше допускаю, что это новый безоговорочный стандарт

Есть ещё ряд небольших побед — например, работа над отраслевыми отчётами вроде State of Web3. Они пока не опубликованы, поделюсь позже.

В целом есть ощущение, что следующий квартал будет ещё более заряженным. Есть ожидание, что мы сможем добиться перелома в перформанс-маркетинге — снизить customer acquisition cost и при этом нарастить охваты. Если это получится, это сильно повлияет на ключевые метрики привлечения новых пользователей.

Спасибо команде за результат. Я очень предвкушаю следующий квартал.


Итоги квартала в GetBlock по коммерческой части

Подвожу итоги последних трёх месяцев. Квартал получился насыщенный, но по-другому. Если предыдущий был про поездки (я тогда провёл в разъездах почти половину времени), то этот был про методичную, постепенную, местами рутинную работу. При этом есть ощущение, что именно с точки зрения систем и инфраструктуры этот квартал прошёл качественнее.

✅ Первое важное достижение — прозрачность аналитики. Это, по сути, первый квартал, когда мы действительно хорошо понимаем, что происходит. В Q4 мы внедрили и доработали аналитику, добавили несколько инструментов, и сейчас мы видим гораздо прозрачнее откуда приходят пользователи, какие каналы растут, какие падают, как пользователи ведут себя на сайте. Data-driven подход начинает реально влиять на работу — и это очень круто.

✅ Отдельно — продажи. В этом квартале поставили небольшой рекорд. Отдел продаж в лице конкретного сотрудника сделал рекорд по выручке за всё время, что я в GetBlock. Предыдущий рекорд был в январе. Это придаёт сил двигаться дальше.

✅ Дальше — рост канала LLM. Мы начали системно видеть оттуда новых платящих пользователей. В феврале — 4, в марте — 6. Плюс по сторонним сервисам видно, что растёт количество цитирований. За квартал мы выросли по упоминаниям в LLM-ках на 119%. Это интересный канал, и, судя по всему, он будет только расти. Уже есть идеи не только про контент, но и про отдельные LLM-ориентированные блоки на страницах — наравне с SEO.

✅ В марте также впервые увидели высокобюджетных юзеров из соцсетей. Пока рано говорить, закономерность это или нет, т.к. это буквально один юзер, но с очень крепким бюджетом. Я надеюсь, что это взрастёт в нечто большее.

✅ Из инфраструктурных изменений — оживили YouTube-канал в феврале. Сейчас он наполняется контентом довольно активно. Запустили своё шоу Running Web3. Последний выпуск дал небольшую органику, плюс мы порезали его на короткие видео и выложили в Twitter — получили 24 тысячи просмотров поста. Для старта это хороший результат.
В этом квартале мы выстроили процесс производства контента, задача следующего квартала — искать инструменты масштабирования и дистрибуции.

Я в целом вижу YouTube как один из стратегических каналов. С учётом того, что GetBlock развивается не только в Web3, но и в AI, задача маркетинга — дать компании площадку для широкой дистрибуции продуктов и смыслов. Рельсы заложены, дальше — просто системно наращивать.

✅ Начали записывать подкасты. Пока вышло два, но уже есть план на ближайшие два месяца. И здесь для меня это не столько про просмотры. Это инструмент влияния. Подкаст — это повод познакомиться, начать диалог, выстроить отношения со значимыми людьми, у которых большой экспертный или медийный вес. Я это помню ещё по Металампе, как в своё время подкасты дали возможность гораздо проще знакомиться и дружить с людьми, с которыми нам раньше дружить было бы сложнее.
Плюс это хороший способ дифференциации от конкурентов. Вы не просто сервис-провайдер, вы определяете смысла через качественный медиа, которые редко кто делает. Статьи пишут все, соц сети ведут все, подкасты - единицы.

✅ Запустили онлайн-ивенты. В январе на них приходили только наши сотрудники, к концу февраля начали появляться внешние участники (до 20 человек на последнем ивенте). Растёт подписка на Luma (380 человек), появляются люди, которые реально взаимодействуют, задают вопросы. Это тоже больше про комьюнити, чем про масштаб. И при этом довольно дешёвый канал — требует в основном времени на подготовку.

Параллельно закинули клич по экспертам в разные комьюнити и довольно быстро собрали людей, которые хотят выступать, делиться, транслировать что-то своё. И вот именно они станут основой того самого комьюнити, который мы так хотим построить.

✅ Запустили амбассадорскую программу. Будем смотреть, как она себя покажет, но уже сейчас видно, что она сыграла роль — в том числе в раскрутке последнего выпуска Running Web3 в Twitter. Думаю, дальше будем этот инструмент активно использовать.

Из инновационного, интересного, но всё ещё не до конца понятного:


К чему приводит внедрение AI в бизнес-процессы

Мы в GetBlock активно внедряем AI и много экспериментируем. Уже больше половины сотрудников, по крайней мере в моей команде, гораздо активнее используют ИИ.

Я заметил интересный эффект — у всех радикально растёт когнитивная нагрузка.

Почему так происходит. Бизнес начинает требовать внедрения AI-процессов. С одной стороны — чтобы ускорять производство и работу. С другой — чтобы снижать фрикции. Потому что сейчас любой процесс в компании обрастает коммуникацией и задержками.

Например, классический процесс разработки: продакт прорабатывает фичу, отдаёт её проджект-менеджеру, тот кладёт её в спринт, дальше идут коммуникации, согласования, ожидания. Всё это растягивается.

Наша тех команда сейчас пробует сокращать этот путь. Чтобы продакт мог сразу задеплоить фичу на dev/staging, отдать на ревью разработчику, и дальше это быстрее доходило до финала.

То же самое в маркетинге. У нас сайт нативный, это хорошо для SEO, но с точки зрения производства это медленно — без разработчика ничего не внедришь. Мы пытаемся прийти к модели, где страница сразу собирается и деплоится на staging маркетологом, там проходит ревью разработчиком — и релизится. Раньше путь был сильно длиннее: ТЗ, дизайнер, фигма, очередь, спринт, разработка. Всё это занимало много времени.

AI должен сильно ускорять процесс.

Но у всего этого есть и обратная сторона.

От людей начинают ожидать, что они будут расширять экспертизу и становиться более “фуллстек”. Если ты продакт — теперь тебе нужно ещё глубже понимать процесс разработки. Если ты контент маркетолог — тебе нужно быстрее разбираться в других сферах маркетинга. В целом от всех требуется больше.

И это создаёт рост когнитивной нагрузки. Потому что темп работы ускоряется, задач становится больше, зона ответственности расширяется, а экспертиза не появляется мгновенно.

Хороший внутренний пример — SEO. У нас уже были кейсы, когда сотрудники с помощью AI-агентов делали аудит сайта. И AI выдаёт это очень убедительно. Но там всегда есть важные нюансы. И чтобы эти нюансы увидеть, нужна экспертиза.

С одной стороны, кажется: зачем нам SEO-специалист, если AI уже может дать аудит и рекомендации. Но проблема в том, что отфильтровать булшит от реальной ценности может только человек, который в этом разбирается.

А люди не могут резко стать экспертами во всём.

В итоге возникает ощущение давления. От людей требуется больше, но они не успевают догонять это по уровню экспертизы. И это создаёт довольно серьёзный челлендж.

Если упростить мысль: AI у вас работу, скорее всего, не отберёт. Но учиться и охватывать дополнительные зоны ответственности придётся больше. Потому что так, как раньше, уже, скорее всего, не получится.

Как с этим справиться?
Как ни странно — не торопиться охватить всё. Составьте себе список из вещей, которые вы более менее знаете как делать, но не делали, а отдавали в задачу коллегам. И попробуйте воспроизвести результаты самостоятельно, используя AI рельсы.
Если вы занимаетесь performance маркетингом, но создание посадочных страниц делегировали коллегам — попробуйте сделать лендинг сами. Если вы делегировали написание постов SMM специалисту, вероятно, вы уже можете настроить флоу, чтобы за минуты получать такого же уровня контент без участия SMMщика.


Как GetBlock запустил амбассадорскую программу

Недавно мы решили попробовать набрать небольшую когорту амбассадоров. Задача была простая: найти людей с какой-то своей аудиторией, которые активно пишут в соцсетях — в первую очередь в Twitter — и заонбордить их в GetBlock на каких-то базовых коммерческих условиях. Идея в том, чтобы использовать их ресурс: помогать выводить наш контент в топы, в рекомендации, в видимость алгоритмов. Плюс не только Twitter — Reddit, Stack Overflow и другие площадки.

То есть по сути собрать вокруг GetBlock комьюнити людей, которые пишут про нас, обсуждают нас и параллельно развивают свои каналы.

Мы сделали простую Google-форму для заявки и запостили её в Twitter. Дальше произошло неожиданное. Пост разлетелся очень далеко, его подхватили алгоритмы, он сильно раскрутился. Плюс нашу программу добавили в какой-то агрегатор амбассадорских программ, что тоже дало буст.

В итоге меньше чем за двое суток мы получили 500+ заявок. Это нас всех довольно сильно удивило.

Где-то на третьей сотне заявок, когда стало понятно, что всё разгоняется очень быстро, мы добавили в форму обязательную подписку на наши соцсети и Telegram. Люди начали активно заходить. Если сейчас зайти в Telegram-чат GetBlock — там за последние пару дней огромное количество новых людей: пишут, представляются, задают вопросы, спамят GM.

Интересный момент — портрет аудитории. Я не погружался глубоко, но по верхнему срезу это в основном ребята из Африки и Юго-Восточной Азии. У многих небольшой охват, минимальные просмотры — такой начинающий инфлюенсер. Таких большинство. Но при этом попадаются и ребята с тысячами и десятками тысяч подписчиков, с нормальными просмотрами.

Сейчас задача — отфильтровать и выбрать тех, кто нам действительно подходит.

Дальше есть несколько идей, как с этим работать. С теми, кого отберем — скорее всего, будем работать на коммерческих условиях. С остальными — есть мысль собрать их в отдельное комьюнити и попробовать механику с лидербордом. Типа: вы не попали в основной пул, но можете продолжать писать про нас, взаимодействовать с продуктом, зарабатывать баллы. Раз в неделю формируется лидерборд, и по итогам месяца топ-участники получают вознаграждение.

Пока это всё в стадии обдумывания.

При этом есть и риски. Есть опасение, что можно заскамить аккаунт, попасть в теневой бан или просто испортить алгоритмы — когда контент начинает крутиться не там, где нам нужно.

Но в любом случае это интересный эксперимент. Неожиданно получили большой объём людей и внимания. Теперь задача — понять, как этот ресурс использовать в плюс и не сломать себе дистрибуцию.


Про джунов и AI-агентов

В интернете давно уже гуляет нарратив: LLM-ки отнимают работу у джунов. Мол, джуны больше никому не нужны, ведь есть синьоры, которые усиливаются за счёт LLM — и этого достаточно.

С одной стороны, в этом есть доля правды. Синьор, который умеет работать с LLM, действительно может сильно ускоряться и закрывать больше задач.

Но есть и противоположное мнение: благодаря LLM джуны, наоборот, начинают тянуть задачи более высокого уровня. То есть AI  их не вытесняет, а бустит.

У нас есть несколько джунов, и я вижу, насколько активно они используют LLM. Ты ставишь задачу — и они сразу идут к LLM. Часто потому, что сами до конца не могут сформулировать, как именно её решать. Ты можешь дать им довольно абстрактную задачу — такую, которую раньше обычно отдавали мидлами/синьорам, потому что они лучше работают с неопределённостью.

Джуны с неопределённостью традиционно работают плохо. Им нужна конкретика: вот шаги, вот процесс, иди исполняй. Но сейчас ситуация меняется. Джуну можно поставить даже достаточно абстрактную задачу, потому что он всё равно пойдёт и “скормит” её LLM. Впрочем, уже сейчас мы все так делаем.

Просто джун делает это by default. У него другого инструмента нет. Опытный человек в целом может сам нагенерировать гипотезы и побороться с неопределённостью, и он скорее будет by default на свои мозги опираться. Джун — нет.

И это даёт интересный эффект. Иногда я смотрю на результат работы какого-нибудь джуна и думаю: блин, а ведь это неплохо. Да, часто видно, что часть текста или решения сгенерирована LLM. И понятно, что молодые ребята не всегда умеют отфильтровать фантазии модели от реального мира.

Но если в команде есть сильный спец, который умеет отделять зёрна от плевел, то в целом эта схема работает. Джун просто через него научиться критически подходить к результатам AI брейншторма.

В итоге все работают быстрее и эффективнее.

Поэтому тезис “джуны больше не нужны, потому что синьоры бустятся LLM” мне кажется слишком прямолинейным.
Есть и другая сторона.
Зачем тебе нанимать синьора/мидлов за условные 10 тысяч долларов, если можно нанять пару джунов за 3–3,5 тысячи, которые с помощью LLM будут закрывать значительную часть задач — и по темпу, и по качеству вполне сопоставимо.

В общем, деформация карьерных треков происходит не так просто, как многие думают.


Cегодня будет круглый стол на тему адопшена Crypto|Web3 среди институциональных игроков

Будут представители как банковской сферы, так и web3 компаний
Я думаю намечается интересная дискуссия

Ещё есть возможность зарегистрироваться, не упускайте её😊


У нас покупка новая)
Пишите кому румтур скинуть в личку!


Но задача минимум сделана
Теперь он может отправлять комплементы жене


OpenClaw выходного дня

На этой неделе я поймал себя на мысли, что, кажется, пора аллоцировать нормальное количество фокус-тайма на настройку всяких AI-агентов и прокачку своих скиллов на эту тему. Ну и, естественно, решил попробовать OpenClaw.

Вчера мы с моим близким товарищем-инженером убили часа 3–4 на установку. Как ни странно, упёрлись в кучу трудностей и далеко не продвинулись. Сегодня подошёл со свежей головой — и внезапно всё засетапил довольно быстро. Просто в прошлый раз мы пошли вне инструкции: начали “играться”, в итоге завели себя чёрт знает куда. А сегодня я пошёл строго по классической инструкции и достаточно быстро поднял бодренького бота в Телеграме.

Дальше я решил сразу проверить какой-то прикладной use case, который можно использовать в работе.

Идею выбрал простую: ходить в API Твиттера, регулярно смотреть несколько аккаунтов, и если они постят что-то актуальное — генерировать комментарии и отправлять эти комментарии под посты (в крупных компаниях есть фулл-тайм люди на зарплате с такими задачами)
Понятно, что это может нарушать твиттерские полиси, но мне хотелось сначала понять, как это вообще работает, а уже потом думать, можно / нельзя и что с этим делать.

OpenClaw спокойно попросил Twitter API. Я завёл ключ, скормил ему. Он вернул мне последний пост GetBlock., написал к нему комментарий — и после моей команды отправил этот комментарий через Twitter API с моего аккаунта. Всё, без танцев с бубном.

Дальше мысль естественная: а что если превратить это в регулярную штуку? Я захотел ему дать задачу: раз в сутки проходиться по нескольким аккаунтам, проверять, был ли пост за последние 24 часа. Если был — присылать мне пост, предлагать комментарий, а после моей проверки публиковать. Он уточнил стиль, список аккаунтов и т.д. Я уже обрадовался — думал, сейчас соберу маленького комьюнити менеджера.

И на этом моменте всё заглохло. Он выдал, что у меня кончились API-токены. Я расстроился, но подумал: ладно, пополню.
После рестарта снова ошибка, что не хватает API-токенов. Я решил переключиться на ChatGPT, подозревая что у него с лимитами попроще.

Это оказалось не так просто. Возможно я опять где-то ошибся, но пришлось перезагружать бота полностью, ставить его с нуля.

Переключаю на OpenAI — и он как будто забыл, что ещё минуту назад мог спокойно ходить в Twitter API. Начал говорить, что “напрямую так делать не могу”, нужно создать отдельный custom skills, и только через этот skills он сможет обращаться к API. Я провозился ещё какое-то время, пытаясь понять, что произошло и почему теперь всё сбилось.

Вернул обратно Claude — и Claude тоже начал говорить то же самое: что без skills больше нельзя. Хотя в предыдущей версии он спокойно запросил токены, спокойно их использовал и отправил запросы — вообще без проблем. А сейчас вдруг “не могу”, "не безопасно".

В итоге я так и не добил это до стабильного регулярного сценария. Похоже, действительно придётся писать skills — отдельная процедура, дополнительные сущности. Короче, уже не “тяп-ляп и поехали”.

Одно могу сказать точно: настройка этих штук — не халява. Буду теперь посмеиваться над людьми в соц сетях, кто пишет посты в духе "настроил AI-бота за 15 минут и экономлю ТЫСЯЧИЛЕТИЕ на опперационке".

И ещё одно наблюдение: чувствую, как только у меня появится нормальный рабочий сетап и рабочий AI-агент, он начнёт банкротить меня на сотню-другую долларов в месяц. А оркестр таких агентов — легко на тысячу-две, если не больше. Интересно, конечно, к чему всё это придёт.

Ой а сколько вычислительных мощностей всем будет нужно в будущем....

Буду экспериментировать дальше


Alibaba недавно выкатили оффер, который по сути совпадает с тем направлением, которое развивает GetBlock— быстрые Solana-ноды и в целом Web3-инфраструктура.

Делают они это вместе с ZAN. Мы с ними знакомы, это наши конкуренты. Они меньше нас, и, по ощущениям, у них меньше экспертизы и опыта, но при этом у них есть партнёрство с Alibaba, видимо, на фоне азиатских бизнес-интересов, и они дропнули этот релиз вместе.

Если честно, первая реакция была эмоциональная. Типа: ну вот, гигант выходит с таким же оффером, что и мы. Рост конкуренции, давление, всё как обычно. Когда в твою нишу заходит такой игрок, это не может не триггерить.

Но потом я подумал с другой стороны. Если такие компании заходят в Web3-инфраструктуру, значит, они видят там рынок. Значит, они верят в это направление. А если верят они — значит, мы, скорее всего, тоже двигаемся в правильную сторону. Это хороший сигнал.

Плюс один из наших маркетологов сделал небольшой ресёрч и посмотрел на показатели их нового оффера. По тем данным, которые есть в открытом доступе, наши метрики выглядят значительно лучше. Это, конечно, порадовало. Расслабляться тут нельзя — понятно, что они могут быстро нарастить мощности и докрутить продукт. Но сейчас у нас есть важное преимущество: мы меньше, быстрее, динамичнее и глубже погружены именно в этот сегмент.

В целом динамика интересная. Крупные игроки заходят даже в такие, казалось бы, узкие ниши, как Web3-инфраструктура. Это уже не “экспериментальная зона для стартапов”, это полноценный рынок, куда идут большие компании.

Посмотрим, как будет развиваться конкуренция. Но сам факт — показательный.


Про обучение сотрудников продукту и индустриальнмы знаниям.

В GetBlock есть довольно классическая проблема любой технологической, особенно Web3-компании. Часть команды — особенно те, кто напрямую не взаимодействует с продуктом, технологией, разработкой — довольно плохо понимают, как устроен и как работает продукт. И это напрямую влияет на эффективность.

Если у вас есть BD, который на звонке не очень понимает, о чём вообще говорят, эта пустота в глазах считывается мгновенно. Это влияет на конверсию. Если маркетолог не понимает, что за продукт, как он устроен и какую проблему решает — это отражается на лендинге, на контенте, на формулировках в материалах.

Простой пример. Недавно продуктовая команда жаловалась, что BD-менеджеры некачественно оформляют запросы от клиентов, когда приходят за консультацией или поддержкой. Был кейс с вебхуками. Клиент говорит: нам нужны вебхуки. BD возвращается к продуктовой команде и говорит: им нужны веб-хуки. И всё.
Продуктовая команда злится. Потому что возникает два базовых вопроса: на каких чейнах вам нужны вебхуки и какие события вы хотите трекать? Но BD этого не спросил. И я понимаю, почему так происходит. Чтобы задать эти два вопроса, нужно понимать, что такое вебхуки, какую проблему они решают и зачем вообще используются. Если ты этого не знаешь, ты просто киваешь клиенту и передаёшь запрос дальше.

И, скорее всего, в любой технологической компании есть похожая история. Есть люди, которые не работают с продуктом напрямую и не чувствуют, что обязаны в нём разбираться. И это ставит перед командой сложную задачу: как сделать так, чтобы люди всё-таки начали разбираться? Как вовлечь тех, кто не всегда знает о своём незнании?

Сначала мы пошли по довольно топорному пути. Решили: окей, будем чаще рассказывать про продукт, проводить внутренние сессии, объяснять. Провели пару встреч. И стало понятно — работает так себе. Лекционный формат: люди приходят, слушают, но выхлоп сомнительный.

И тут я вспомнил, как это было устроено в MetaLamp. Там формат образования был построен иначе. Есть список вопросов, на которые ты должен знать ответы. Есть список материалов, где эти ответы можно найти. Ты изучаешь это сам. Потом проходит knowledge check — более опытный коллега гоняет тебя по вопросам, подсвечивает нюансы. И так происходит обучение.
По сути, ничего лучше пока не придумали. Любой университет работает примерно так же: ты сам изучаешь материал, тебя направляют через вопросы и проверку знаний. Мы решили попробовать такой же формат.

На прошлой неделе прошла первая встреча. Мне скорее понравилось, чем нет. Кажется что-то стало людям понятнее.
Это требует от команды большего вовлечения и времени. Это тяжёлый процесс. Он не всем нравится, и критика понятна. Но я не хочу культивировать толерантность к незнанию. Я не хочу, чтобы было нормой оперировать терминами и не понимать, что они означают.

И это, кстати, касается и меня самого. Я тоже иногда грешу тем, что что-то не доресёрчил, что-то не докрутил. Мне тоже приходится многое доизучать. Когда ты в потоке операционки и других приоритетов, на это сложно находить время. Поэтому эта систематизация — “давайте будем все вместе учиться” — во многом и про меня тоже. Чтобы не разрешать себе не знать. Чтобы не делегировать ответственность за своё незнание на других.

Посмотрим, что из этого выйдет. Но приятно осознавать, насколько фундаментальным и изящным был образовательный подход в MetaLamp. Я довольно часто сейчас к нему апеллирую и пытаюсь что-то подобное воспроизвести в GetBlock. Это работало там — логично попробовать здесь. А дальше посмотрим, что приживётся, а что нет.
Буду делиться.


Вот вам для сравнения уровень визуализации слайдов Gemini и Claude.
Выбрал слайды где нет интимных данных (даже подкорректировал чуть чуть)


Начну с ChatGPT. Этот бедолага, конечно, снова подвёл. Он сразу неправильно понял выручку — посчитал суммой все сделки в воронке (а не те, что были в win-closed этапе). Я ему на это указал, он в следующем сообщении исправился, но дальше, когда мы пошли глубже, он снова забыл это ограничение и опять начал галлюцинировать.

Я попытался на основе полученного результата попросить его сделать презентацию, но он ничего внятного не выдал. Начал просто присылать текст “для слайдов”. Я понял, что каши с ним опять не сварю.

Дальше был Gemini. Я подумал: экосистема Google, значит, с презентациями должно быть окей. Я снова дал тот же промпт и тот же файл. Он тоже ошибся в выручке, но после того как я его поправил, он это запомнил. Зато дальше начал галлюцинировать в других местах — просто выдумал сделки, которых не было в документе, и выдал их как реальные. Когда я указал на ошибку, он извинился… и выдумал другой сет сделок...

Презентацию он всё-таки сделал — в Google Slides. Но это была супер посредственная история: огромный чёрный неструктурированный текст на белом фоне. Спасибо, не надо.

И вот Claude. Он тоже сначала неправильно понял, что считать выручкой за месяц, но после моей правки сразу исправился и больше к этой ошибке не возвращался. При этом глубина инсайтов была заметно выше, чем у ChatGPT и Gemini. Он подсветил вещи, до которых те не дошли даже после дополнительных вопросов.

А потом он сделал презентацию. Причём сначала спросил меня, какую именно презентацию я хочу, в каком стиле, на чём сделать акцент — и после этого сгенерировал действительно хорошую презентацию. Это, конечно, сильно впечатлило.

Но у Claude есть серьёзная проблема — он дорогой. Даже на платном тарифе есть лимиты. Я очень быстро упёрся в лимит в 20 долларов — буквально за час работы. Он просто сказал: приходи завтра. Это расстраивает, потому что как инструмент он ощутимо интереснее всего остального.

При этом меня приятно удивило, что у него есть интеграции с кучей сервисов — HubSpot, Jira и так далее. И я поймал себя на мысли: а что если настроить такие интеграции, и он сможет на основе наших данных автоматически формировать репорты, аналитику и выдавать инсайты? Если это реально работает, то это очень мощный инструмент.

Масштаб возможных результатов впечатляет настолько, что в это даже сложно поверить. Надо тестировать дальше, я пока так глубоко не заходил.

Ну и да, тут встаёт вопрос с LLM Policy. С одной стороны — это тревожно. С другой — мы все уже много лет скармливаем данные Google, Jira, финансовым сервисам и всем остальным. Чем хорошая LLM хуже? Тем более, что на enterprise-тарифах они вроде как гарантируют, что данные не используются для обучения.

Такой вот инсайт. Делитесь своими кейсами.

233 0 3 15 12

Как я тестировал LLM’ки на анализ данных и создание презентаций.

Сегодня поймал себя на мысли, что у нас есть довольно большой лаг между людьми и процессами. Например, отчёты по итогам месяца готовятся дольше чем хотелось бы, ведь ответственном человеку нужно выделить время, сесть, разобраться, собрать, оформить.

Мне стало интересно, можно ли этот процесс ускорить. Допустим, у нас идеальная CRM, без мусора и ошибок. Можем ли мы быстро собрать отчёт по продажам за январь — с инсайтами и сразу в виде презентации? Я решил это потестировать.

Я вспомнил, что недавно моя коллега сделала очень хороший репорт по маркетинговой аналитике и использовала для этого Claude. Он и данные проанализировал из довольно сурового датасета, и сразу же собрал презентацию. Поэтому я решил попробовать то же самое. Но заодно — сравнить Claude с ChatGPT и Gemini.

Я выгрузил файл из CRM со сделками за январь и дал всем трём LLM один и тот же файл и один и тот же промпт....


Ну что, уже влились в рабочий ритм?

Я во всяком случае стараюсь!

У меня есть к вам просьба

Мы открыли несколько позиций в GetBlock под нужды маркетинга. Я и бы хотел вас попросить распространить их среди своих знакомых/друзей/коллег, кто открыт к новым возможностям

Позиции:
Product Marketing Manager. Буквально одна из основных, самых важных ролей в команде. У GetBlock большой потенциал, много экспертизы, много планов, но мы, откровенно говоря, не так эффективно маркетируем это всё как могли бы. Мы разгоняемся, и понимаем что нам нужен ещё один человек под эту роль. Будете упаковывать продукты, курировать маркетинговые кампании, заниматься ресёрчами и формировать маркетинговую стратегию компании

Community Manager. Работа с социальными сетями, мероприятиями, лояльными сторонниками. Будете формировать образ компании во внешнем мире

Web Designer. В команде маркетинга очень не хватает человека как под опперационные задачи, так и под стратегические. В целях много всего: от переизобретения визуального языка компании, до автоматизации/оптимизации процессов генерации материалов.

Frontend Engineer. Нам нужно развивать сайт: разобраться с техническим SEO долгом, интегрировать кучу сервисов, отработать маркетинговые задачи в рамках самого продукта (не только сайта).

Также на сайте есть General Application для тех у кого есть таланты, и им кажется такие таланты могут пригодиться компании

Почему вам будет интересно:
❔Международная компания с именитыми клиентами. ТОП-100 клиентов компании — всем известные бренды: Binance, Coinbase, TrustWallet, LayerZero и пр.
❔Интернациональный коллектив, значимая часть коммуникация на английском с не РУговорящими людьми
❔Компания растёт, имеет доверие инвесторов, ставит амбициозные цели. Есть возможность поучаствовать в создании большой и красивой истории

Обязательно по скилам:
- Английский разговорный
- Web3 нативность

Давайте общаться!
Если есть вопросы - пишите!

243 0 10 11 9

4532413.gif
21.6Мб
Друзья, на следующей неделе я буду в Абу Даби на крипто мероприятиях

Это последняя поездка в этом году для меня
Если вы тоже будете в столице Эмиратов в это время - буду рад встретиться!

P.S. только сейчас обратил внимание, что на фоне Дубай, а не Абу Даби, ну да ладно😁


Хочу объединить несколько наблюдений сразу — и про RWA, к которым я дополнительно прикоснулся в Дубае, и про White Label-решения, и про опыт Аргентины.

Я получаю много сигналов из разных источников, что web2 бизнес начинает адаптировать крипто активнее.

В Дубае я познакомился с DigiShares. Это ребята, которые уже несколько лет продают готовую White Label TURNKEY-коробку для токенизированных активов. Ты приходишь к ним — они разворачивают для тебя платформу, и у тебя сразу есть место, где пользователи могут осуществлять эмиссию токенов и торговать ими. И самое интересное — у них уже более 200 внедрений.

На панельной дискуссии по RWA в Дубае сидели основатели разных проектов — Tokinvest и другие — и все они были клиентами DigiShares. То есть ребята вовремя увидели возможность, сделали продукт, вышли на рынок до хайпа, и теперь растут вместе с клиентами. И растут не только за счёт setup fee — почти уверен, что они зарабатывают в том числе с оборота клиента.

Аргентина дополнила картину. Там мы увидели компании, которые делают Crypto-as-a-Service для традиционного бизнеса. То есть по сути — White Label криптоинфраструктура для Web2 мира. Например, Ripio в ЛатАМ — это уже большой зрелый игрок, который внедряет крипту в банки и в крупный бизнес прямо сейчас. Ещё одна компания — Levery — только появилась, но уже продала DeFi-решение двум бразильским банкам. То есть спрос есть, он живой, и он не ограничивается стартапами.

И картина выглядит так: в отдельных странах появляются регуляции, разрешающие банкам работать с криптой (Бразилия, например). В Аргентине пока нельзя, но, возможно, это вопрос времени. В таких условиях бизнес начинает осторожно, но всё же заходить в крипту. И это совпадает с тем, что я слышал от компании Mellow — они делают волты, и у них начинает расти интерес со стороны традиционных финансов: трасты, family offices, консервативные игроки, которые раньше в крипту не смотрели. Интерес пока небольшой, но в этом и плюс — рынок только начинает расти, и в нём пока нет перегретой конкуренции.

Все эти наблюдения сходятся в одну мысль: сейчас, возможно, идеальное время строить решения для Web2-бизнеса, который хочет зайти в крипту. Именно White Label-подход, желательно модели, завязанные на обороте. Не разовая разработка, а партнёрское решение для совместного роста.

С каждым годом спрос будет расти, регуляция — проясняться, а компании, которые успели занять «место в цепочке», будут расти вместе с рынком. DigiShares — отличный пример того, как это может выглядеть через несколько лет. Ripio — пример того, как это уже выглядит в ЛатАМ.

И кажется, что именно туда сейчас и нужно смотреть — в решения, которые станут частью инфраструктуры бизнеса. В продукты, которые не продаются «один раз», а живут вместе с клиентом, растут с его объёмом и становятся частью его финансовой логистики.

Конечно, это пока поверхностный взгляд, но кажется можно копнуть глубже.

Показано 20 последних публикаций.