Postlar filtri


семантический слой dan repost
Семантический слой и talk to your data

Когда LLM плотно вошли в нашу жизнь, в дата-мире возникло много энтузиазма относительно того, что наконец-то аналитики будут не нужны можно будет писать запросы на естественном языке. И правда появилось много инноваций в этой области от стартапов и вендоров, которые стараются заставить базы данных общаться не через SQL, а на английском. Примитивный вариант – трансляция натурального языка в SQL-код.

Однако тут есть свои детали – взять тот же простой вопрос на человеческом языке: "сколько активных пользователей из Азии было в моем приложении?"

Без дополнительного контекста LLM не сможет написать что-либо полезное и будет галлюцинировать. Даже внутри одной компании, может быть разная трактовка "активности", считать ли анонимные сессии за пользователей; и к какому региону отнести Турцию.

Озадачившись проблемой с интерпретацией метрик, в дата-мире зазвучали такие слова, как headless BI, metric storage или семантический слой (которые, в общем-то все про одно и то же). Эволюцию в этом мире задала компания Looker, которая представила миру первую семантическую модель LookML в основе своего BI. LookML позволял абстрагировать сложные SQL-запросы в удобный и многократно используемый формат.

На более предметном уровне, семантический слой – это протокол для описания OLAP кубов и отношений между ними. Эта концепция обеспечивает гибкость и согласованность данных, взаимодействуя с несколькими инструментами BI и DS.

Концепция случайно оказалась востребована в зарождающемся мире GenAI, где LLM испытывают сложность с согласованностью. Любой чат-бот или агент, должен как-то синхронизироваться с хранилищем данных.

LLM были обучены на языке как таковом - существительных, прилагательных и т.д. А семантические слои предоставляют LLM объекты, эквивалентные этим элементам языка: сущности для существительных, измерения/атрибуты для прилагательных и меры для количественного описания. У LLM есть выбор объектов в семантическом слое и их атрибутов, чтобы отвечать на вопросы.Так что возможно уже скоро модели данных будут создаваться не для людей, а для LLM.

И вся эта преамбула подталкивает к последним новостям из стартап-дата мира. Cube, компания, основанная россиянами, недавно анонсировала новый раунд на $25 миллионов. Основатели компании считают, что это поможет масштабировать OSS-решения на корпоративный сегмент и конкурировать с другими вендорами, такими, как DBT и AtScale. Но про это поговорим уже в следующих постах.

Этим постом отметим зарождение канала. В этом канале мы решили писать про новые инновации в области дата-продуктов, про то, как соединить мир данных и LLM, и про эволюцию самого семантического слоя.


Давно хочу писать больше про дата-продукты и вообще работу с данными, но подумал, что лучше эти делать на страницах нового медиа.
Так что подписывайтесь на канал, где буду писать про то, как меняется BI и работа с данными.
А пока такой заглавный пост про концепцию семантического слоя 👨‍🍳


Пару месяцев назад думал в сторону тезиса "open-source SaaS". Продукт толком никакой не родился (пока), зато получился неплохой рисерч, который оформил в такую статью
С уверенностью, могу сказать, что это первый рисерч commercial open source продуктов для не-девелоперских задач.

Статья полезна тем, кто думает пилить условный Mailchimp but open sourced. В каких сегментах это имеет смысл, а в каких предел – это главная HN. И как можно прайсить такие oss продукты для сейлзов или маркетологов.

P.S. кудос Владу за помощь в написании этого труда

631 0 31 1 20

Наткнулся на блог одного инди-девелопера, который делится своим опытом построения excel-подобного инструмента в бытность работников BI департамента в Uber в. В целом пост про то, как он был наивен в молодости, пытаясь быстро что-то сделать, что в итоге отвлекло его от более важных задач (да, почему бы не запилить самописный excel а ride-hailing). Зато он понял, что создать spreadsheet engine не так уж и сложно.

Одна из его задач была сделать кастомный role-based контроль, который регулировал бы видимости формул. Звучит немного странно, но оказалось за этим стоял реальный риск безопасности. Сотрудники Didi в Китае аплаились на интерн позиции в Uber China, сталкерили все формулы и данные, а потом увольнялись или просто не принимали оффер после 3 месяцев стажировки.

People working for Didi apply for intern jobs at Uber China and then exfiltrate our data. We can’t let them see the formulas or they’ll just copy what we do!


Промышленный шпионаж конечно, неэтичная история, зато добавляет красок в наш бизнес-мир и дает хорошую почву для производства контента. Вспоминается недавняя шпионская история про китайского сотрудника американского офиса Google (L5), который работал над проприетарной TPU архитектурой для обучения AI. Он сливал документы, ездил с ними в Китай и там успешно делал hardware-AI стартап на их основе. А в это время его друг прикладывал карточку в офисе, чтобы тот числился на месте.
Хотя, возможно, он немного неправильно интерпретировал гугловый 20 percent project

1k 1 20 6 12

Еще интересного из не-AI, что попало на мои радары –французский проект, The Mobile First Company, который амбициозно поднял 3.5M€ pre-seed под идею «To bring Software to Mobile»

Хотя это может показаться заезженной темой для 2024 года, команда обещает создать мобильные интерфейсы, которые помогут с выставлением счетов, отслеживанием расходов, инвентаризацией и пейролом. ​​В общем тезис такой, что проникновение смартфонов огромное это вполне может стать единой точкой управления компанией.

Таргет это SMB, например велосипедный магазин рядом с моим домом управляет своей империей, используя Android. Хозяин никогда не покупали компьютер, весь CRM-маркетинг через WhatsApp, онлайн заказы приходят через приложение маркетплейса, а роль POS-терминала выполняет местный Square.

Ну SMB это не только moms&paps shop, но и блогер на TikTok или админ канала в Telegram является микропредпринимателем с такими же потребностями, как и у больших компаний: работать эффективно и масштабировать прибыль. Однако классические B2B SaaS решения с их высокими ценами и сложными продуктами часто не подходят им (да и продукты не хотят иметь дело с микропредпринимателями)

Пока у ребят фокус размытый, сказали, что до конца года выпустят 6 приложений, на разных рынках. Если очень грубо, то ролевая модель в US, это Toast, на RoW – Treinta / Zoho. Хотя думаю про нас, блогеров, тоже на забудут, дабы есть отличный пример десятикратного роста выручки в нише SaaS + Creator Economy за пару лет — это всякие link in bio продукты, типо Beacons или LinkTree.


На днях стало интересно, куда инвестируют и какие есть идеи, не связанные с AI и LLM.
Решил начать с билдеров и спарсил датасет лончей последнего батча YC и убрал все keywords, связанные с AI.

Несколько проектов, которые набрали больше 30 воутов на форуме:

1. Ubicloud - Open source alternative to AWS. Ubicloud provides IaaS cloud features on bare metal providers, such as Hetzner, Leaseweb, or AWS Bare Metal.

2.Onedoc — Making it easy for developers to generate beautiful PDFs. OSS Dev-tool для генерации PDF-ок.

3. ⚙️ Dime: The operating system for factories. Хипстерский Manufacturing Resource Planning; Скучная идея, большой рынок и есть конкуренты – идеальный стартап.

4. Thorntale - Presentation software built for data storytelling. Тулза, которая позволяет создавать автоматические презентации по данным. Хорошая идея, кто часто делал еженедельные презы для таунхола, где надо график ретеншена вставить, поймет.

5. Resonance - Optimally upsell users within your product. Тул для онбординга. Занятно, что пилит соло-фаундер.

6. Delve: Your fast track to HIPAA compliance. А-ля Vanta для HIPAA комплаенса. Cтрашные 6 букв, с которыми вы столкнетесь, когда будете работать с медицинскими данными.

7. 🛠️ Forge - Procure hardware and control spend on one platform. Ну, в общем, да, это еще один софт для скучной темы – прокьюрмент хардвер софта. Хардвер – это не кнопочки в консоле AWS кликать, надо с кучей вендоров общаться, логистику обеспечивать, и все это до сих пор происходит неструктурированно.

8. 🌴 Malibou - Simple French payroll. Deel для Франции, говорят, что там как-то слишком трудно платить через Deel.

9. Stacksync: Real-time and two-way sync between CRMs and Databases. Сложная и насыщенная ниша, но может быть хороший знак, если будет стоить дешевле reverse-ETL тулов.

Не SaaS, но идея забавная.

10. 🍔 BiteSight: TikTok meets DoorDash. Самый рисковый претендент. Делает доставку еды, но с новым rich-media discovery. Выглядит сочно.

Выводов пока никаких не сделаю, кроме того, что, кажется, чем скучнее идея и рынок, тем лучше над ней работать


Широкой публике Renaissance Technologies известен за счет своего флагманского фонда, Medallion Fund. За три десятилетия фонд Medallion Fund Саймонса добился среднегодовой доходности в 66% в год до вычета fee. Этот результат не поддается логике. Главное, что Medallion закрыт для внешних LP и предназначен только для сотрудников Renaissance Technologies. Сама компания поддерживает еще и институциональный фонд, предназначенный для страховых компаний и людей с горизонтом в 30 лет. Его целью было обеспечить доходность на 400-600 базисных пунктов выше S&P при вдвое меньшем бета-факторе в течение 30 лет. Главный selling point это, конечно, то, что за ним стоят ребята из того самого Medallion.

Зачем закрывать успешный фонд, если можно сделать состояние на management fee? Вероятно в то время было сложнее зарейзить деньги на квант-фонд и плюс необходимо ограничить общий размер фонда, чтобы он не стал слишком большим (их стратегия не будет работать со $100b AUM), поскольку это сильно сдвинет рынок, затруднит бэктестинг и моделирование, а также повлияет на их арбитражное преимущество.

Поэтому Саймонс сосредоточился на институциональном фонде, а Medallion оставил для "развлечения", следуя принципам из своего прошлого в IDA. В итоге этот фонд превратился в лучший бонусный инструмент за всю историю капитализма.

Renaissance Technologies, вероятно, является одной из самых сложных компаний для трудоустройства. В квант-департаменте работают около 100 человек, все с PhD из ведущих университетов мира и значительными научными достижениями. Даже в закрытом дизайне Medallion берет 5% за management fee и 44% за execution fee. Это может показаться странным, но на самом деле это эффективная стратегия удержания сотрудников. Конечно, фонд имеет пожизненный NDA и 5-летний нон-компит, но всё же существует риск, что сотрудники захотят открыть новый фонд. И в этом красота внутреннего фонда – по мере работы, ты по сути совершаешь переход из GP в LP самого успешного фонда в истории. То есть сотруднику просто не зачем открывать свой фонд, рейзить деньги, нанимать других молодцов – все есть тут. Они даже смогли оформить фонд как 401k =)

Не знаю, пытались ли DE Shaw или 2 Sigma повторить такую модель удержания сотрудников, но думаю, что такой дизайн это отличительная черта компании, которую навряд ли кто-то сможет перенять. Секрет фонда конечно же охраняется. В интернетах пишут, что они процессят по 9 тб данных ежедневно, так что думаю, что инфрастуктуру сравнима с Google. Также все в фонде видят общий код, чего не встретишь в других квант конторах. Веротяно понимают, что попав в Renaissance это вероятно твоя финальная точка карьеры в финансах и пользы от коллаборации больше чем от жесткого соперничества, присущего квант-фондам.

Когда читал его биографии, я все это воспринимал, это как свежий взгляд на инвестиции. Теперь думаю, что это скорее гэмблинг в его самом положительном ключе. Если бы Саймонсу посчастливилось разобраться, как ставить на лошадей или писать роботов для покер-румов на китайском рынке, то я думаю, что он был одинаково счастлив.

Математический мир благодарен Саймонсу. Он продолжал до конца своей жизни поддерживать свои alma-mater, основал Simon Foundation, которая поддерживает множество научных инициатив (например, ваш любимый arXiv или Quanta Magazine). Но куда больше сообществ благодарно Саймонсу за то, что для заработка денег теперь не нужно ехать в Колумбию укладывать плитку, а можно задрочить алгоритмы и brain тизеры и устроиться работать в Citadel или какой-нибудь крипто-фонд.


Около 8 лет назад я прочитал почти все, что было в интернете о Джиме Саймонсе. Джим Саймонс был математиком-топологом, который стоял у истоков квантового трейдинга. Он основал Renaissance Technologies — самую успешную инвестиционную компанию в истории, созданную по уникальным лекалам.

Саймонс родился в еврейской семье эмигрантов из Российской империи. Таких, как Саймонс, называют гениальными математиками, но по его собственным высказываниям, он был скорее просто талантливым математиком, чем гением. И это помогло ему не погрязнуть в науке, а смотреть широко в сторону бизнеса, но продолжать пользоваться уважением и находить общий язык с теми немногими математиками, кто был сильнее его. Саймонс окончил MIT, затем получил PhD в Беркли, а после начал преподавать в MIT как младший профессор. Но FAANG-ов тогда не существовало, а HFT и квантовый трейдинг Джиму и другим энтузиастам еще предстояло изобрести, поэтому он применял свой ум на более пространные вещи — например, он уволился с MIT, чтобы перебраться на год в Колумбию и с одногруппником основать компанию по производству напольной плитки.

Самый известный факт из его резюме — что он был уволен из министерства обороны за публичную критику Вьетнамской войны. После академии и венчура с напольной плиткой он устроился в Институт оборонного анализа (IDA). IDA был частным филиалом правительства США — это был лайфхак, чтобы нанять лучших специалистов без зарплатного потолка и бюрократии на государственной службе. Особенность работы в IDA заключалась в том, что сотрудники могли посвящать 50% времени собственным проектам, и Джим спокойно продолжал заниматься фундаментальной математикой.

После начала американского вторжения во Вьетнам, генерал-начальник, опубликовал в «NY Таймс» редакционную статью о том, почему Америка должна продолжать финансировать и вести войну. В ответ Джим Саймонс написал письмо редактору, в котором утверждал, что интеллектуальные и материальные ресурсы Америки лучше вложить в инфраструктуру и инновации у себя дома. Вскоре после написания этого письма Саймонс был уволен из IDA. (в комменты скинул текст письма)

Так, к своим 29 годам, он остался без работы и со сложной репутацией – обратный путь в Harvard или MIT был закрыт. Более того, он уже как-то успел заиметь троих детей и даже развестись с женой, поэтому нужно было решать вопрос со стабильной работой. Помогло то, что неожиданно бизнес с напольной плиткой удалось экзиктнуть на $4 миллиона.

Спустя какое-то время Нельсон Рокфеллер, губернатор Нью-Йорка, пригласил его возглавить департамент математики в Stony Brook. Даже по американским меркам, это был абсолютный ноунейм университет, который под шефством Рокфеллера должен был стать новым мастодонтом науки на востоке штатов. Рокфеллер не жалел денег, и Джим срекрутировал своих знакомых, лучших умов с Беркли и MIT. Ученым можно было просто сосредоточиться на своих исследованиях без бюрократии.

Поработав там пару лет, Джиму это наскучило, и он всерьез задумался над собственным фондом, который будет использовать статистические методы в торговле. Помогло знакомство с Говардом Морганом, профессором CS Пенсильванском университете. Он участвовал в создании ARPANET в Пенсильвании и был ранним пионером интернета.

Саймонс вместе с Морганом и еще парой математиков открыли инвестиционную фирму, которая занималась инвестированием в венчурные стартапы и в свободное от работы время разрабатывала квантовые стратегии для торговли на валютном рынке.

Впоследствии Джим и Говард договорились о сплите фондов, и венчурное направление стало тем, что сегодня известно как First Round Capital. Морган занялся венчурным ремеслом, а Саймонс квантовым трейдингом, при этом оба оставались LP в кросс-фондах. Кстати тот первый фонд First Round Capital сделал в итоге 50х.


EDU dan repost
Про general purpose technology

VC часто задают вопрос generative ai стартапам: мол, где ваш moat? Ожидают ответов в стиле distribution, data network effects, etc. И оно понятно.

Мое же мнение на этот счет следующее: если мы принимаем, что generative ai - это general purpose technology, такая же как электричество или Интернет, то по самому определению такая технология дает массовые бенефиты, и не может быть ограничена каким-то entity. Ведь, выгоды от электричества не были сконцентрированы в одних руках: пришлось реорганизовывать заводы, появились станки, электроприборы, понадобились люди, обслуживающие оные. Даже ночные смены стали возможны благодаря электричеству. Я уже не говорю про стандарты безопасности и средства защиты, которые понадобилось придумать и реализовать. Поэтому доступ к gen ai не может быть конкурентным преимуществом, он будет расширяться, все больше людей и компаний будут получать доступ к нему, оно будет все более проникать в нашу жизнь.

Поэтому, я считаю, силы и фокус наши должны быть направлены на вопросы "КАК?" - как применить технологию, как надо реорганизовать работу компаний, людей, рынков, чтобы максимизировать выгоды от GenAI? То есть, вторичные инновации, которые бизнесы построют вокруг технологии, но не она сама. Инновации не только продуктовые, но и организационные, социальные, на уровне бизнес-моделей, клиентском сервисе, монетизации и тп. И мы не знаем ответы на эти вопросы, они будут рождаться по мере внедрения, через опыт и ошибки, через катастрофы (к сожалению) и прорывы.

А вы как считаете?


Хорошая оптика про GenAI moats.
Отчасти это некая интерпретация того, что говорил выше. Workflow и UX > данные.

Правда workflow это очень широкое определение, которое затрагивает монетизацию, человеко-компьютерное взаимодействие и встраивание в экосистемы.


Одно из главных открытий в области профессионального контента - блог Эрика Голдмана, посвященный интернет-праву. Сам Эрик работает в law school Университета Санта-Клары и свой блог ведет уже лет 10, на старом-добром Wordpress.

Вообще кажется, что когда тебе нужно разбираться в юридических вопросах, это момент становления зрелости для бизнес-профессионала или менеджера. Не обязательно идти в law school, но как минимум необходимо понимание базовых аспектов того, что важно для общения с юристами. Да и вообще, чем больше я работал с legal ребятами, тем глубже проникался в креативность их ремесла. Даже начал читать T&S разных продуктов, чтобы оценить юридическое творчество.

В общем, немного случайно наткнулся на эту рассылку и с удовольствием рекламирую ее на страницах этого канала.

Эрик пишет для широкой аудитории и предлагает отличную перспективу на насущные проблемы в ежедневных делах американского tech. Если родились в другой стране, а нелегкая заставила вас продавать для американских клиентов, то важно понимать, как мыслят и работают институты права в США, как в стране, так и на уровне штатов.

Что например, я полезного узнал

Сколько раз истец выигрывал дело, когда Instagram или Twitter блокировали его аккаунт за контент, который посчитали, что не следует community guidelines. Ответ 0

Или что таргентные рекламные сетки by design могут нарушать законы шатат Калифорнии о не диксриминации.
This opinion indicates that Facebook--and by implication, every other ad network--could violate California's Unruh Act (an anti-discrimination law) by targeting third-party ads based on age, gender, or other protected criteria.


Или как разбираются ситуации, когда тебе прилетает иск за то, что бы закупаешь рекламу по чужим keyword-ам. Ответ: it depends, но лучше явный копирайт не использовать

Или как хэндлятся ситуации, когда Республиканская партия подает иск к Google за то, что их антиспам фильтрует письма о донатах Ответ: Google приходится в частном порядке обучать партию как правильно отправлять массовые рассылки.

Ну или что будет, если кто-то захочет заусдить Twitter за блок Трампа. Ответ: обычно аппелируют к Section 230 федерального законадательства США. . Это по сути означает, что онлайн-платформы, юридически не несут ответственности за контент, размещаемый их пользователями.

Вообще юридическая помощь и подкованность – это, кмк, одна из главных selling point хорошего VC. Всегда приятно в случае неприятностей, думать что ты не один 😅

P.S. Если хотели всегда завести годный канал на tech-тематику – пишите про it-юридические темы. Только не про то, как компанию в Делавере открыть, а про «мясо» — как составить такие термсы, чтобы никто не сел 🙂


Пока лучший холодный outreach, который я получал.


Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
WeChat свой фид скрывает за тремя тапами и интерфейсно разделен от ленты твоих контактов. Вверх сторис поставить сложно, так как это место занято мини-апами. Из-за этого, думаю, точно WeChat недополучает impressions.

Обращаю внимание на кейс, где аккаунт продает кубик-рубик через shorts.
Из ленты нативный переход в mini-app инфлюенсера и бесшовный чекаут.


Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
Прикладываю два рекординга, чтобы вы понимали как сейчас выглядит Line и WeChat. Двумя приложениями я активно пользуюсь или пользовался в прошлом, так что это не cold start.

Line у меня на японскую локацию завязан, возможно в других гео другой порядок экранов.
Такой агрессивный пуш на shorts вышел от ленты, которая преимущественно состояла из твоих друзей и бизнес-каналов. TikTok и Reels хорошо перформят в Японии, если что.
Раздел News существовал давно, это некий реверанс в сторону SmartNews, японского аналога Дзена.

Сама функция коммуникации медленно становится минорным опытом в мессенджере


Мы привыкли к тому, что Павел Дуров предоставляет информацию о достижениях Telegram избирательно, акцентируя внимание на создании определенного имиджа продукта. Его слова всегда точны и исчерпывающе, что оставляет мало простора для интерпретаций, но и не дают полную картину. Вот и сейчас, вся последняя PR активность может служить частью превентивной стратегии направленной на прозрачность финансовых планов перед возможным IPO, особенно учитывая прошлые споры с SEC из-за TON и сегодняшние активные маневры с TON.

Касательно продуктовых метрик Telegram, Павел репортит DAU/MAU около 50%, что сопоставимо с показателями лучших социальных приложений в момент их выхода на IPO, таких как Snap (55%), Facebook (58%) и Kuaishou (53%).

Почти все делали рекламную модель, что в 2012 (Facebook), так и в 2024 (Reddit). Reddit хоть имеет свой premium, но 98% дохода идет от рекламы. Думаю, что как бы не форсили премиум тут, в телеге, это все равно О-малое по сравнению с потенциальной рекламной выручкой.

Реклама в развивающихся странах не супер секси для инвесторов, но что делать. Telegram активно развивает свою рекламную сеть, аукцион, рекомендации каналов, и попытки из раздела global search сделать некое подобие discover. Так что думаю, что один из тестов, на который не очень хочется идти, но рано или поздно придется – это фид. Если это будет анонсировано, то как что-то очень минорное, но медленно будет вживаться в основные сценарии взаимодействия с контентом.

В этом плане можно вспомнит Line, и WeChat – мессенджеры, которые сдались перед фидом.Функция, уживается в массиве других сценариев, но особо ничего нового перед региональным конкурирующими feed-first продуктам (Reels / TikTok –Line; Douyin / Kuaishou – WeChat) не предлагает. Поскольку и те и другие живут в рамках холдингов, перформанс сегодняшний сложно оценить, но после релиза фида новых глобальных экспериментов с монетизацией внимания уже не было. Дальше остается только payments и B2B.

Надеюсь, это не произодйет, так как, ценю телегу именно за детерменизм потребления контента. Но фид, работает к сожалению, В Stratechery есть классное интервью с фаундерами Instаgram на эту тему

Kevin Systrom: I remember thinking when the team was like, “We’re thinking of using machine learning to sort the Explore page,” I’m not even sure what they call it now, but basically the Explore page and I remember saying, “It just feels like that’s a bunch of hocus-pocus that won’t work. Or maybe it’ll work but you won’t really understand what it’s doing and you won’t fully understand the implications of it, so we should probably just keep it very simple.” I was so wrong and I only remember it because I was so wrong, but you asked about feed, Mike would probably give you his anecdote about feed. But on the Explore page I was very anti and then I think I became pro only once I saw what it could do. Not in terms of just usage metrics, but just the quality of what people were served compared to some of our heuristics before…

Mike Krieger: I’ll share a funny anecdote about the Explore experiment. Facebook has all these internal A/B testing tooling and we hooked into it and we ran our first machine learning on the Explore experiment and we filed a bug report and I’m like, “Hey, your tool isn’t working, that’s not reporting results here.” And they said, “No, the results are just so strong that they’re literally off the charts. The little bars that show it literally is over 200%, you just should ship this yesterday.” The data looked really good.


Юзеры могут заявлять, что хотят хронологическое потребление контента, но их реальное поведение говорит об обратном.


Последний год я разбираюсь в продвижении в LinkedIn – ну чтобы твои посты лента вверх поднимала, люди на тебя подписывались и продажи твоего SaaS шли как по маслу.

LinkedIn [в теории] стал отличной платформой для B2B продукта – buyer-ы сидят там, да и часть качественной аудитории мигрировала из пост-Elon Twitter. B2B это про доверие к человеку, который продает, поэтому мудрые SaaS продукты даже инвестируют время и ресурсы, чтобы развивать и поддерживать писанину своих сотрудников.

В Telegram я всегда писал контент для души, без желания понравиться читателям или писать то, что интересно читателям. Но когда решил заходить на LinkedIn, я понял, что с алгоритмическим фидом сложнее и он в целом не очень создан для того, чтобы ты писал там для души.

Поэтому к задаче надо подойти инженерно — очень упрощая, но контент должен быть на 50% крафтовым, и на 50% использовать всякие уловки, чтобы "хакнуть" алгоритмический фид. Избитый, но вроде как рабочий, пример подобных заигрываний с вовлеченностью.

Что я вообще пробовал за год:
1. Купил подписку на какую-то софтину, что комментирует за тебя посты таких же мамкиных хакеров. Мой пост получал по 200 лайков, но большинство было от, скажем, не очень целевых ребят. LinkedIn за это, кстати, чуть было меня не забанил. Обошлось легким предупреждением.

2. Купил подписку на Tapilo, откуда можно пиздить вдохновляться чужими успешными постами. Честно, это сомнительная стратегия. В основном вирусные посты либо слишком зависят от автора, либо имеют ограниченный срок жизни. Но в инструменте есть масса классных функций. Во-первых, свой файн-тюиненый GPT-4 для написания постов. Во-вторых, можно делать карусели прямо из постов. В-третьих, моя самая любимая функция, можно создать кастомную ленту постов определенных категорий людей. Например, создаешь список «проспекты из строительства» и раз в сутки на 10 минут смотришь, что нового написали твои потенциальные клиенты и комментируешь при возможности.

3. Через PhantomBooster автоматизировал отправку коннектов к людям, которые подходят под портрет моей аудитории. Конверсия в принятие в среднем под 70%.

4. Чтобы разобраться дальше, я купил за 100 долларов курс одного инфобизнесмена. Джастин пишет вещи для wannabe-предпринимателей и достигаторов, но послушав его, понимаешь, что его контент – это тщательно спланированное искусство копирайтинга. В курсе есть банальные вещи (но которые я все равно не делал) – типо понимание узкой ниши для кого мы пишем, так и советы по лайтовому"хакингу" ленты.

5. Старался держать регулярность 3 поста в неделю. Но не очень увидел зависимость частоты от повышения органики. Да и LinkedIn не выгодно поднимать посредственный контент в ленту. Пока вернулся в режим "по мере возможностей"

Ну и финал всех стараний – теперь мои посты лайкают не 4 человека, а 12, а количество фолловеров подскочило до 4к. Правда не знаю, пока от чего эффект больше – от того, что я описал выше или от того, что я прошу своих корешей лайкать мои посты =)

Но пока еще не теряю надежду прокачать свой LinkedIn поэтому хочу создать крафтовый чат с теми, кто хочет разобраться в LinkedIn для обмена тактиками, взаимными endorsements и поддержкой мотивации. Думаю, что аудитория у меня тут в канале плюс-минус однородна, так что наш вклад будет взаимоусиливающим.

Подержу тут ссылку пару дней, потом сделаю приватным, чтобы не было атаки ботов.

Пишите для доступа в лс: @zkid18
[Video] Danny Chepenko on LinkedIn: #plg #saas #fsor #productmanagement
Create a feedback system for records with Airtable without buying fancy software. A year ago, our roadmap in SpatialChat lacked the agility it needed and…


Одна из популярных стратегий по созданию B2B SaaS сегодня – делать self-service опыт и пытаться планомерно расти аккаунт. Это то, что многие называют Product-led-growth (PLG) и стратегия в целом годная, как для горизонтальных, так и вертикальных продуктов. Особенно, если вы сидите в условной Португалии или Армении и хотите продавать на вкусные enterprise рынки типо US или EU.

Да вероятно, первые несколько лет ваш потолок это хорошие mid-market чеки до $100k, но уже потом, если это работает, можно зарейзить деньги и выстаивать enterprise команду под ключевые рынки.

В отличие от, скажем, мобильных приложений, работающих по подписке, B2B SaaS предлагает несколько ключевых преимуществ, помимо просто роста LTV за счет удержания клиента:

1. Коллаборативность. Можно внедрить командный план и расти по количеству лицензий / ситов
2. Привязка монетизацйии к росту бизнеса. Читай, usage-based pricing
3. Встать на денежный поток через полезную интеграцию с другим продуктом-инкумбентом, с которого никто не собирается слезать.

Это дает надежду на увеличения net dollar retention (NDR) – метрики, которая отражает не только способность компании удерживать клиентов, но и её возможность увеличивать выручку с этих клиентов через экспансию аккаунта. Любой инвестор будет рад услышать, что ваш NDR превышает 120% (читай – мы не только сохраняем выручку от существующих клиентов, но и увеличиваем её на 20% даже не привлекая новых клиентов)

Ну и когда у вас появились self-service клиенты и хочется как-то их использовать чтобы научиться закрывать сделки хотя бы на $15k в год, придется подключать sales команду.
Для такого феномена индустрия изобрела даже новый buzzword, Product-led-sales.

Стратегия весьма полезна для генерации pipeline (зрелые PLG бизнесы, типо Miro рассказывают, что PLS обеспечивает более 50% их квартального pipeline).
PLS можно рассматривать как форму доморощенных интент-сигналов, которые помогают cейлзам приоритезировать свой аутрич и выйти на ЛПР (aka buyer) среди обилия cold outbound спама.

Недавно я сколлаборилосвся со своим знакомым Энзо, и написал гайд в своем сабстэке, как заинженерить PLS-motion для вашего стартапа. Энзо раньше работал в Intercome, а сейчас пилит систему продуктовой аналитики для B2B SaaS-ов, June, которую я весьма советую вместо Amplitude / Mixpanel на старте.

Подробно, на инженерном уровне, описал, как можно доставлять данные об использовании продукта до сейлзов, как приортичезировать аутрич этих клиентов и как создать систему скоринга.

Надеюсь, это быть полезно!
P.S. если вы реально над этим сейчас работаете – напишите мне в лс, с радостью обсужу.


Если вам нужен контент для дороги на выходные или для прослушивания во время рутинной уборки – напомню, что вчерашний стрим доступен по той же ссылке. Также я добавил для удобства таймкоды.

Дабы добавить этому сообщению больше ценности, прикладываю мини-гайд по тех-стеку по итогам стрима:

1. Используем Apollo для определения TAM и фирмографии клиентов. Это доступный инструмент, обеспечивающий широкое покрытие по различным отраслям в ЕС и США. От количества потенциальных клиентов зависят наши требования к числу почтовых ящиков и доменов.

2. Для более точной сегментации и обогащения данных через внешние источники и сигналы интентов идем в Clay. Clay помогает создать привлекательное предложение, первичное обращение и понимание клиента, а также очищает базу данных (например, "Kontora LLC" становится просто "Kontora").

3. Затем идем в рассыляторы, которые помогают организовать email-кампании, таким как Instantly, Smartlead, Salesloft, Lemlist, Woodpecker. Перед отправкой полезно ещё раз отфильтровать базу через Zerobounce или аналоги.

Несколько советов по трем тезисам выше:

1. Apollo стремится представить себя как универсальный инструмент, но лучше использовать его в сочетании с другими сервисами. Исследования получаются поверхностными, а сообщения отправляются с общего IP-адреса.

2. На настройку стоит выделить две недели, ещё столько же уйдёт на сбор результатов.

3. Рекомендуем акцентировать внимание на LinkedIn для создания крепких связей и сосредоточиться на inbound маркетинге. Можно использовать для аутбаунда, но те слишком навязчиво, возможно вам с этими людьми еще работать однажды

4. Лучше сортировать проспектов по почтовым сервисам (отправлять сообщения с Google на Google, с Microsoft на Microsoft). Домен клиента можно узнать используя DSN lookup. В консоли введите команду вида: dig +short MX shell.com 10 shell-com.mail.protection.outlook.com. В Clay такого сделать нельзя (пока), но решается простым скриптом на Python в Google Sheet.

5. Использовать plain text, ссылки вообще не слать, если проспекту интересно — зайдёт на сайт по домену и там всё найдёт. И вообще писать максимально человекоподно. 70-80% успеха это оффер. Вначале фокусируйтесь на первом письме, не стоит писать по 10-20 одинаковых писем в цепочке.




Хороший аутрич состоит из двух ключевых элементов: персонализации и актуальности. Под персонализацией понимается, например, что если ваш продукт — это ERP-система для селлеров, то текст письма для селлеров на Озон будет один, а на Амазоне — совсем другой. Актуальность заключается в понимании текущих проблем вашего проспекта. Для нашего ERP бизнеса, хороший сигнал начать диалог – когда селлер потерял партию товара, не зная, на каком складе она находится; или когда какой-то крупный магазин Shopify тестирует выходы на маркетиплейс.

Персонализацию ещё можно интуитивно уловить, но вот понимание актуальности зачастую представляет сложность. Вот несколько подходов, которые я видел на практике и которые могут вдохновить на дальнейшие идеи:

1. Страница pricing + контент: В сочетании с посещением демо-страниц или чтением определённого контента в блоге изучение ценообразования может быть неплохой сигнал, чтобы начать разговор.
Gooogle Analytics для такой задачи не очень полезен – максимум, что он покажет, что пользователь из такой локации был на странице.
В Hubspot, например есть нативный инструмент для такой задачи. Для этого надо поставить скрипт, он создает куку у пользователя и в CRM пишется лог посещенных страниц. Но все это сработает, если вы можете себе позволить обходить консенты на запись кук. То есть для посетителей из ЕС придется спрашивать разрешение, которое 70% проигнорирует.
Но для US пользователей можно пойти еще дальше и пытаться деаноннимизировать анонимные заходы. Можно пробивать IP адрес через IPinfo , который отдает значения ISP и организации и потом уже матчить с потенциальным клиентов. Либо использовать website visitor identity, например, через rb2b.com, где уже за вас сопоставили IP и профилей в LinkedIn.

2. Страница terms of service. Тот же самый tech, но только для вашей ToS страницы. Никто от хорошей жизни ваше юридическое творчество не будет читать. Так что если кто-то зашёл на эту страницу, вероятно, их интересуют вопросы безопасности и соответствия, но "внутри" они уже вас купили.

3. Рекомендации ваших "чемпионов". Если есть лиды, которые в восторге от вашего продукта, разузнайте хорошо, где они работали. Если они были связаны с целевым аккаунтом, попросите их вас представить своим бывшим коллегам. Тут Федор расписал хорошо про теплые интро.

4. Смена роли "чемпиона": То же самое, но в обратную сторону. Когда наш "чемпион" переходит на новую работу в целевую компанию, это может стать отличной возможностью для углубления отношений или проникновения в новый аккаунт.

5. Анализ отзывов на G2: Можно мониторить на регулярной основе отзывы ваших конкурентов на G2 или Captera. Таких не то чтобы много, но можно зацепить клиентов, кто уже ищет решение своей проблемы и может быть открыт для смены поставщика. Хотя на G2 недавно стали скрывать полные имена оставляющих отзывы, с некоторым усилием можно восстановить идентификацию лица, что открывает двери для персонализированного подхода.

6. Ключевые слова в описании вакансий: Многие уже научились скрапить факт открытой вакансии, но в ключевые слова пока еще крупные дата-провайдеры не добрались. Логика простая – если, например, вы предлагаете инструмент для мониторинга кластеров Kubernetes, поиск вакансий для DevOps-инженеров с упоминанием Kubernetes в описании станет хорошим сигналом.

Важно научиться самостоятельно генерировать такие идеи так как все growth-хаки, доступные публично, не предоставляют конкурентного преимущества. Поэтому присоединяйтесь к нашему стриму в четверг, где мы расскажем о том, как искать интенты самостоятельно.

20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.