10691
Мои мысли про стартапы и продукты. Байрам Аннаков, фаундер and CEO onsa.ai - автоматизация B2B продаж Мой YouTube: https://www.youtube.com/BaykaAnnakov Мой LinkedIn: https://linkedin.com/in/bayramannakov
Классно, когда встречаешь авторов полезных книг - Pete Kazanjy про фаундер продажи. Классно поговорили про эту тему и про то, куда развиваются продажи и софт для них в свете AI и не только.
Книгу рекомендую каждому фаундеру! Она доступна бесплатно онлайн
В среду буду с лекцией в Нью-Йорке - приходите :-)
https://lu.ma/i325x2vw
Слишком много фич
Один из важных и бОльных личных уроков разработки продуктов - не делать слишком много фич.
5 аргументов, почему не надо при запуске делать слишком много фич:
1) чем больше фич, тем дольше релиз
2) чем больше фич, тем больше ответвлений для пользователя и ему сложнее понять, что делать
3) чем больше фич, тем сложнее анализировать поведение пользователя и атрибутировать результат (или отсутствие оного) к конкретной фиче
4) больше фич тянут за собой разработку еще большего количества фич и багфиксов в попытке заставить таки пользователя ею пользоваться
5) итого, главный ресурс стартапа - время и внимание - распыляется. Прямо как у большой компании
Почему обычно происходит такое?
1) страх релизнуть продукт
2) много фичей —> много делаем —> много работаем —> мы молодцы
3) мы не знаем что и для кого мы делаем, поэтому делаем всё для всех
Чтобы этого избежать недостаточно постов в стиле этого или мотивирующих фраз Джобса про фокус. Нужен какой-то компас. Компас, который позволяет определить то мы делаем или нет. Чаще всего это one metric that matters. Если ваша фича напрямую не влияет на метрику, то уносите ее в беклог, пока не придумаете лучше. Только не обманывайте себя фичами, которые "если будет вот так да эдак, то потом они повлияют на вот это, и вот уже то повлияет на ключевую метрику". Если вам нечего делать - занимайтесь продажами. Ведь стартап это не только про продукт.
Ну и мотивирующая цитата от Джобса Брюса Ли:
«Я не боюсь того, кто изучает 10000 различных ударов.Читать полностью…
Я боюсь того, кто изучает один удар 10000 раз»
O captain! My captain!
Вчера ушёл мой Учитель - Анатолий Гавердовский. Я много в этом канале рассказывал про его мудрость (посты: 1, 2, 3, 4, 5), в этот год мне посчастливилось вновь работать с ним и я не переставал учиться каждую встречу. Спасибо, Анатолий! Хорошего Вам плавания!
О Капитан! Мой Капитан!
В продолжение разговора со Стёпой несколько выдержек по мотивам статьи Василия Леонтьева, нобелевского лауреата по экономике, «О распределении работы и дохода» 1982года:
1) Неадекватность измерения производительности как отношения выпуска продукции к обьему затраченного труда хорошо иллюстрируется периодом замены лошадей тракторами в сельском хозяйстве. Если взять общий урожай и разделить его сначала на снижающееся колво лошадей, занятых в с/х, и увеличивающемся колвом тракторов, то мы придем к парадоксальному выводу о том, что производительность лошадей в этот периода росла, а тракторов - падала!
2) Обычно замена одного «рецепта» производства продукции - специальной комбинации входных параметров (лошади vs тракторы») - зависит от аналогичной замены старого рецепта новым, в другой индустрии (транзисторы вместо вакуумных трубок —> компьютеры вместо людей)
3) Либертарианцы предлагают не трогать невидимую руку рынка и дать зарплатам падать ввиду снижающегося спроса на человеческий труд благодаря технологическим инновациям —> даже очень дешевый человеческий труд не сравнится с очень мощными машинами. [От себя добавлю еще про затраты на координации/контроль человеческого труда].
4) Сокращение рабочей недели может стать одним из способов абсорбирования эффектов технологической безработицы… или, как показывает исследование Департамента труда США, можно этого добиться через более гибкий график работы
5) Адам и Ева наслаждались безработицей и изобилием… в последние 2 столетия человечество бодро возвращается к этому «раю» благодаря технологическому прогрессу. Что же будет, когда он наступит?
6) Хорошим примером благоприятного исхода, причем с минимальным участием государства, служит кейс механизации сельского хозяйства. Если раньше семье фермеров необходимо было трудиться с раннего утра до позднего вечера в связке с лошадьми, то сейчас этого же выпуска они добиваются с гораздо более благоприятным графиком. Снижение их дохода в час хорошо компенсировано ростом дохода от капитальных инвестиций (тракторы и тп). Переход от старой структуре доходов к новой был практически безболезненным.
7) Чтобы добиться подобного эффекта в других отраслях, необходимо реализовать стимулы и политики (policies) для равного распределения работы и дохода, но при этом избегая даже непрямого противодействия технологическому прогрессу. История показала, что страны, избравшие противостояние, испытывали серьезные социальные волнения и экономическую стагнацию.
А вот запись вчерашнего разговора со Стёпой про AI и экономику
Читать полностью…
Говорящие Коты
Заходит стартапер в бар и видит там кота, выпивающего за баром. Удивляется, вытаскивает айфон, чтобы выложить в инсту, а кот ему: «На*** ты меня фоткаешь?»
Предприниматель еще больше удивился, что кот еще и говорит. Начинает убеждать его прийти работать в его цирк, и сделать кота ключевым номером.
Кот спрашивает:
- Цирк? Это где слоны? И клоуны? И жонглирующие чуваки?
- да-да, он самый
- и ты мне будешь платить $1М в год?
- ага, ты будешь ключевым номером нашего представления!
- <сделав глоток эля> найс… только вот одну вещь не пойму: на*** тебе программисты???
Завтра со Стёпой поговорим про AI и влияние на рынок труда - welcome
Читать полностью…
Я на днях писал пост про идею приложения по мотивам канала AITA на reddit
Поскольку сегодня Anthropic запустили computer use, то решил воспользоваться им и попросить Claude мне написать аппчик и задеплоить его. Он, конечно, пару раз позапинался, но в итоге справился - пруфскрины
видео в следующем посте
Абстрактное vs Конкретное
Как разработчики мы мыслим абстрактно: нас к этому приучает сама суть программирования.
Но пользователи думают конкретно: в терминах ситуаций, людей, и задач.
Одна из ключевых задач продактов - научиться постоянно переключаться между двумя этими режимами: говорить с пользователями о конкретном, потом делать шаг назад, zoom out, и искать общее между разным, формулировать продукт в терминах этого общего, заземляя на разнообразные ситуации и задачи пользователей и проверяя, что «абстракция устойчива». Эдакий стресс тест, reality check. Этот процесс я называю «продуктизацией» - хотя не уверен даже, что есть такое слово.
Чтобы это эффективно делать нужно:
1) общаться с пользователями
2) разбираться в технологии
3) определить «базу»/критерии поиска общего:
- по цели
- по сценарию использования
- по персоне
- и др.
3й пункт очень важен: можно получить кардинально разные продукты, выбрав ту или иную базу: горизонтальную CRM, вертикальную go to market систему для AI компаний или цифрового двойника маркетолога.
Зачастую эту базу «диктуют» первые клиенты и оттого продукты, стартующие примерно с одной идеи, развиваются в совершенно разные формы. Классический path dependence.
Можно отдать эту траекторию на откуп первым клиентам, и потом сформулировать базу, а можно пытаться ее выбрать заранее, и «увольнять» тех клиентов, что не вписывается в оную. Даже не рискну предположить, какой вариант перспективнее. Но точно знаю, что где-то после первых 20-30 клиентов эта база в голове вырисовывается, и дальше практически «не отпускает».
А не засранец ли я?
Случайно узнал про reddit канал AITA - Am I the asshole? Отдельно смешно, что мы так сокращали App in the Air и первое юрлицо называлось AITA Ltd.
Ну так вот - в этом канале ты можешь получить мнение других людей по какой-либо личной ситуации, эдакая групповая терапия от незаинтересованных людей.
Пришла мысль бота на основе LLM, которому в спорных ситуациях в команде можно написать, а он тебе даст свое мнение на ситуацию и рассудит, кто прав, а кто - asshole :-) можно даже в анонимном режиме. Ну или при обсуждении идеи, чтобы не обидеть коллегу или если неудобно начальнику сказать, что его идея - полна чушь :-)
М?
VibeAds
Запилил на выходных такую штуку: с помощью Grok (твиттеровский LLM) получаем сводку новостей в заданном городе (в этом он лучше других LLM) и адаптируем рекламу под них (текст + картинка). Ну и постим в Twitter, разумеется.
Репозиторий
+ дека в аттаче
Пользуйтесь кодом на здоровье
Очередной эпизод нашего образовательного сериала Generative AI - уже 4й :)
0) Сбылись ли мои прогнозы с прошлой встречи
1) Обзор новых (версий) моделей
2) Самое интересное из Stanford-ского курса AI Awakening - вы, возможно, видели как одно из видео Эрика Шмидта забанили - так вот это случилось в рамках сего курса, он был в гостях и сказал не очень хорошие штуки
3) AI: технология vs продукт vs фича?
4) Digitalist Papers - что отцы-основатели написали бы в поддержку конституции, если бы жили в 21м веке
5) Детали работы o1-подобных моделей - моделей, умеющих рассуждать
и другие важные новости
Когда?
В следующую пятницу 18 октября с 16 по 18мск. Как обычно - билеты покупаем тут, стартовая цена $25, каждый день повышается на $5. Запись и презентация будут доступны, если не сможете подключиться.
Взяли с Ерсултаном 2е место на хакатоне AGI House San Francisco про Claude Computer Use - сделали агента-тестировщика, пищущего тест-план и тест-кейсы, прогоняющего их на веб-приложениях, и пишущего баги в Jira.
В аттаче видео, как он тестит Google Maps, а вот здесь можно посмотреть код
Jeremy Howard, создатель fast.ai, chief scientist kaggle, благодаря которому я научился deep learning-у, запускает новый курс про программирование вместе с AI. Он назвал это Dialog Engineering и идея в том, что ai не пишет простыню кода, а выдает по парочке строк, чтобы и ты учился, и мог направлять его вовремя.
Мне бесплатный курс Джереми очень помог - и не только мне: знаю одного хорошего человека, сделавшего переход из бухгалтерии в машинное обучение, благодаря тому курсу. Поэтому за бету нового с удовольствием отдал $200 - даже интересно, что они там напридумали :-) зная Джереми, я уверен, что после обкатки он сделает курс бесплатным или супердоступным.
В общем, рекомендую, если готовы включиться.
P.S. Понравилось при регистрации: “do not take this course if you think AI can already replace programmers” - очень в его стиле.
Интересный UI элемент: пусть AI позвонит мне и расспросит вместо заполнения формы. Эдакий “one click checkout”для длинных форм.
Интересно, насколько приживется
«7 холодных уроков» LinkedIn
Как вы знаете, мы уже больше 6 месяцев, как пивотнулись из mindshare в onsa.ai, и теперь делаем цифровых двойников b2b сейлзов.
Помимо подготовки и анализа звонков, мы помогаем компаниям с inbound и outbound кампаниями, делюсь первой пачкой наблюдений и инсайтов:
1) таргетинг сильно более важен, чем сообщение. Я вижу очень много материалов про то, как написать сообщение, как хукнуть человека и тп. Но когда я смотрю в данные по ответам среди тысяч людей у 10 разных компаний, то вижу, что дело скорее в том, как мы ищем, кому написать, и как ресерчим компанию и человека, чтобы составить им сообщение. Мое ощущение: 70% - таргетинг, 30% - сообщение, но это взаимоусиливающие параметры.
Проблема с таргетингом еще и в том, что фильтров поиска у тулов а-ля LinkedIn/Apollo не хватает, поэтому нужно обращаться и в google, и в similarweb, и в crunchbase, а потом пост-обрабатывать результаты.
Кейс: нужны кофаундеры технологической компании в США, получившей финансирование в последние 12 месяцев, получивших образование за пределами США, и проживающих менее 5 лет в США.
2) linkedin последовательность «отправь запрос на дружбу —> напиши, когда примут» до сих пор работает, но я думаю эффективность будет падать. LI постигнет участь почты: на порядок упадет эффективность, но из-за ограничений в скейле станет выгодным это делать только в автоматизированном виде. Эффективнее - аутрич на «теплых» , поиск общих знакомых и просьба представить.
Кейс: найти инвесторов списка компаний из рейтинга, отобрать фонды-инвесторы в них, найти в этих фондах контакты, найти общих знакомых с ними, попросить представить.
3) Фоллоуапы работают: если контакт не отвечает, то фоллоуап с кейс-стади в аттаче через неделю или две триггерит ответ. Люди бывают в отпуске, заняты, и тп. Кстати, даже негативный ответ можно конвертнуть в полезную встречу и инсайты про конкурентов или банальное недопонимание условий работы, и тем самым оттюнить и таргетинг, и мессаджинг.
4) В apollo 5% контактов устаревшие/несуществующие, и многие контакты не особо юзают linkedin. Кроссчек по linkedin на предмет недавнего постинга, поиск через sales navigator фильтры или доставка сообщений другим каналом сильно лучше работает в плане скорости получения результатов (или отсутствия оного).
5) LLMки в базовом виде пишут слишком «роботизированные сообщения», надо тюнить промпты и упрощать сообщения. На эту тему недавний забавный пост про промпты и тест Тюринга
6) Большое значение играет профиль человека в LinkedIn: конверсия у фаундера/CEO/VP в разы выше, чем у sales людей. Иногда C-level экзекютивы не готовы давать свой профиль для аутрича, а зря.
7) Бенчмарки:
- 15-30% конверсия из отправленного запроса в друзья в принятый запрос
- 5-10% из отправленного сообщения в ответ
Итого 1-3% конверсия в звонок/встречу.
Если конверсии заметно ниже, то или не тем пишем (таргетинг), или не то пишем (сообщение), или не там пишем (канал), или не от того имени пишем (пункт 6 выше). Кстати, о канале - думаю, что непосредственно коммуникация будет уходить в мессенджеры и директы в соцсетках, поэтому важно еще и научиться искать одного и того же человека в разных каналах.
Если выше - поздравляю, надо задействовать более массовые каналы - email, рекламу, и тп.
Удачи!
P.S. Если у вас стоит подобная задача на рынки сша/европы, то есть 3 места для пилотного проекта, пишите плиз @BayramAnnakov или в комментариях к посту.
Запись нашего разговора. Ключевые темы:
Влияние ИИ на общество, экономику и политику:
• Обсуждение того, как ИИ меняет различные аспекты жизни и глобальные отношения.
Документ Белого дома о приоритете ИИ:
• Анализ недавнего заявления США о роли ИИ в национальной безопасности и экономике.
Различные мнения о влиянии ИИ:
• Сравнение оптимистичных и скептических взглядов на потенциал ИИ.
Риски концентрации власти:
• Опасения относительно того, что ИИ может усилить монополии и централизовать власть в руках немногих.
Проблемы доверия и дипфейки:
• Обсуждение угрозы, которую представляют фальшивые видео и контент для общественного доверия.
Влияние на рынок труда и социальные последствия:
• Рассмотрение того, как автоматизация может повлиять на занятость и социальную стабильность
.
Подходы разных стран к регулированию ИИ:
• Сравнение стратегий США, Китая, Европы и других регионов в области развития и контроля ИИ.
Децентрализованные системы ИИ:
• Идеи о создании систем ИИ, основанных на блокчейне и коллективном участии.
Мой друг Миша Кирсанов релизит сегодня свой pet проект. Мне нравится. Можно создавать свои миры. Если любите - милости просим сюда: http://storyleaf.ai
Если нет - посмотрите на один из моих миров тут
В пятницу вместе с Байрамом Аннаковым (фаундером App in the Air и ведущим самого крутого канала про стартапы на русском языке) проведем стрим прям тут на этом канале про влияние ИИ на экономику и общество.
— Что будет с рынками капитала и труда?
— Как изменится политика и демократия, особенно в США?
— Как изменится структура и форма бизнесов и какой эффект это окажет на глобальную экономику?
— Когда все эти изменения ожидать?
— Как лучше к ним готовиться?
Подключайтесь и задавайте ваши вопросы в прямом эфире!
Чтобы не страдать - я должен принудить страдать других
Пожалуй, это самая распространенная форма мышления в мире.
М?
Немного оффтоп: мне порой очень нравится реклама в США - она зачастую смешная, но с таким мета-уровнем юмора. А иногда очень милая. Вот как эта - сегодня увидел и как-то улыбнулся очень:
https://www.youtube.com/watch?v=ogLnJfwI3O4
Stanford-ский курс по GenAI
Очень рекомендую курс AI Awakening, о котором я рассказывал на семинаре в пятницу. Курс состоит из 3х модулей:
1) О технологии
2) О влиянии на бизнес и экономику
3) О рисках
Курс был записан в начале 2024г, в гостях были и Erich Schmidt (бывший CEO Google), и Mira Murati (бывшая CTO OpenAI), и многие другие люди на передовой GenAI. А если вам зайдет курс, то обязательно посмотрите полные лекции, некоторые из них есть в YouTube (вот мой плейлист) и в Twitter (видео с Эриком Шмидтом удалили с YouTube), поскольку в курсе на coursera лишь отрывки выступлений. В аттаче пара слайдов по мотивам курса
Какой промпт используется в статье про то, что люди не могут отличить gpt-4 от человека? :)
ты:
- делаешь ошибки
- отвечаешь коротко
- не соблюдаешь пунктуацию
- ты немного глуповат
- ты ругаешься матом
- и не юзаешь устаревший сленг :)
Презентация с моего тока про founder-led sales
P.S. Если захотите детальнее, то welcome на школу фаундеров
🎦🎦🎦 Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ — один из лидеров в бизнес-образовании — запускает новую программу подготовки CPO для опытных продакт-менеджеров и владельцев цифрового бизнеса.
Цель программы — сформировать идеальный системный скиллсет для руководителя. Это не просто учебная программа — это возможность работать с ведущими экспертами рынка, которые делятся своим опытом и предоставляют четкие и работающие инструменты.
Один из экспертов программы — Байрам Аннаков, серийный предприниматель.
📅 16 октября приглашаем вас на вебинар "AI как двигатель ценности: переосмысление бизнес-моделей".
О чем поговорим:
🔹 Как AI трансформирует ценностные предложения и открывает новые возможности для продуктов и услуг.
🔹 Какие бизнес-модели требуют срочной адаптации, чтобы оставаться конкурентоспособными в эпоху AI.
🔹 Критерии успешной интеграции AI в бизнес-процессы и как избежать распространенных ошибок.
🔹 Методы оценки AI как стратегической возможности для роста и развития вашего бизнеса.
Вебинар будет полезен всем, кто стремится использовать потенциал AI для развития своего бизнеса и карьерного роста.
👉 Регистрация по ссылке.
IFP
Сегодня обсуждали с предпринимателем как найти кофаундера и родился концепт - Ideal Founder Profile. По аналогии с ICP - Ideal Customer Profile в продажах.
Описываем критерии поиска и сигналы/цифровые следы, что определенный человек - идеальный кофаундер для вас.
К примеру, в продажах автоматизации саппорта хорошим сигналом ICP может быть наличие у потенциального клиента-компании вакансии саппорт инженеров. А в фаундере - наличие коммитов в определенную open source библиотеку. Или учеба на определенной кафедре в ВУЗе. Или опыт переезда в другую страну.
В общем, думаю вы поняли :-)
Мой любимый вопрос в таких случаях: если бы у тебя была машина из Hitchhiker’s Guide to Galaxy - то какой запрос бы ты ей сделал? Например, вчера генерили с другим фаундером о том, как найти идеального клиента для его бизнеса, и «дай мне список компаний, у которых в трудовом договоре есть пункт о согласии на постоянную запись его разговоров», то так становится легче искать.
А какой запрос вы бы предложили такой машине для поиска вашего IFP?
Успевать думать
Недавно на стриме попробовал вместо презентации использовать просто iPad и рисовать на нем, как на доске. Попросил фидбека после лекции и один из слушателей написал:
«Да, у нас больше времени на подумать тоже»