2309
Will post there at @ddlinks useful links for entrepreneurs on daily base. Curated content concept testing. We have chat, linked to this chanel http://bit.ly/2jemSKU Yours, DD (denny dot do at g) https://telegram.me/dennydo
Як рахувати і планувати бьорн рейт https://medium.com/swlh/6755936efc88
Читать полностью…
https://inc42.com/entrepreneurship/accelerators-incubators-mentors/amp/
Читать полностью…
https://news.crunchbase.com/news/cap-tables-share-structures-valuations-oh-case-study-early-stage-funding/ thx to Anton Verhovodov
Читать полностью…
На выходных расширил подборку из интересных украинских телеграм-каналов. Было 20, стало 35. Часть новых - действительно клевые: http://telegra.ph/Interesnye-ukrainskie-telegram-kanaly-08-22-2
Читать полностью…
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2955455
Читать полностью…
Осталось всего несколько мест на завтрашнего Alexandr Galkin
http://growthup.com/en/galkin-metrics-for-saas-startups
Хітен Шах зробив таймлайн росту Греммарлі https://producthabits.com/how-grammarly-quietly-grew-its-way-to-7-million-daily-users
Читать полностью…
Фейсбук попытался нарисовать реальную карту человеческой популяции, в том числе той части, которая не пользуется интернетом.
И это пугающая картина - по сути они смогли отрисовать супер-точную карту, поставив точечку там, где находится каждый человек на земле. Хорошо хоть карта пока не реалтаймовая, хотя как знать.
Сами ФБ говорят, что это проект в рамках подготовки их "всемирного интернета через спутники". Масштаб огромный, до результата лет 10 - но это уже совсем рядом.
https://www.cnbc.com/2017/09/01/facebook-has-mapped-human-population-building-internet-in-space.html
Есть еще 4 места на завтрашний семинарчик http://growthup.com/ru/before-the-startup :)
Кому интересно пишите Марии ms@growthup.com - хороший способ провести субботу с пользой.
Покажите это людям, которые бегают с вытаращенными глазами и не знают, с чего начать стартап.
Динамика соотношения семейств с собственным и с арендованным жильём в США, 1965–2016. Источник: pewrsr.ch/2vBv11C
Читать полностью…
10 главных мировых проблем по версии миллениалов
https://r.hightech.fm/NjA3Nw++
Хороший текст, но надо через ВПН: Украина и СНГ заблокированы на этом замечательном ресурсе (Спинсакс)
https://t.co/ogQzVk5Cox?amp=1
http://thehackernews.com/2017/09/equifax-credit-report-hack.html
Читать полностью…
Как всегда, для читателей канала неофициальные анонсы. Мы начали формировать программу новой сессии - есть даты и мы сейчас наполняем ее факультативами. Из-за большого наплыва на прошлую сессию людей, которым по бльшому счеты это не надо, мы в этот раз поставили небольшую плату за это, значительно дешевле, чем такая программа может стоить + гранты за проекты, который нам нравятся. Всего в зале пока планируется 70 мест. Мы отказались от истории "прочитать за 5 дней подряд" и разбили на две недели. Это неудобно для иногородних (кторых у нас обычно 20-35%), но для восприятия информации хорошо. Пока это драфт лендинга, прошу не шарить особо линк. Те, кто присылал заявки до того, получат 50% скидку автоматом. Пока там только мои семинары, и мы добиваем факультативами (будет еще 4 или 5 дополнительных лекций в те же дни). Так, что кому интересно бобро поржаловать: http://growthup.com/ru/studying-program
Читать полностью…
Two Weeks to Term Sheet: The Axonius Funding Story
https://www.linkedin.com/pulse/two-weeks-term-sheet-axonius-funding-story-yoav-leitersdorf
Отличное сравнение: рост числа ICO-токенов будет похож на рост количества приложений в App Store и Google Play, медленное начало, затем - экспонента
Почитать: https://habrahabr.ru/post/337152/
https://techcrunch.com/2017/09/04/burning-cash/amp/
Читать полностью…
Рекомендуемый хронометраж видео для социальных сетей.
via @internetanalytics
http://fortune.com/2017/06/22/corporate-innovation-programs/
Читать полностью…
fdestin/fear-and-the-venture-capitalist-7c7a1f3fbc04" rel="nofollow">https://medium.com/@fdestin/fear-and-the-venture-capitalist-7c7a1f3fbc04
Читать полностью…
Если вам скажут, что я веду канал не сам - не верьте. Смысл этого, дать посмотреть на контент моими глазами. И да, контента я лопачу много, трачу на это от часа до трёх в день.
Читать полностью…
Прорыв в понимании КАК снижать коррупцию
Предыдущий пост о моделировании коррупции, показавшем, что ее быстро не извести получил 52 тыс. просмотров (спасибо за репост на @techsparks Андрею Себранту), и посему тема требует продолжения.
Новое международное (США, Канада, Британия), междисциплинарное (математика, психология, науки о поведении, экономика, эволюционная биология) исследование (как обычно, ни одной ссылки в Рунете 👎) – еще более прорывное, поскольку дает ответ на практический вопрос, как конкретно снижать коррупцию:
— какие действия в конкретных условиях работают хорошо, какие – плохо, а какие – вовсе не работают?
— можно ли одним и тем же - в одних условиях коррупцию снизить, а в других повысить?
Даже интуитивно понятно, что уровень коррупции коррелирует с институциональными, экономическими и культурными факторами. Однако причинные направления этих взаимозависимостей пока что не удавалось определить.
При этом для всех очевидно, что, например, в Кении и Дании снижать коррупцию нужно по-разному.
Для справки. В Кении 8 из 10 общений с чиновниками сопровождаются взятками, и в среднем человек ежемесячно дает 16 взяток. В Дании половина сегодняшнего населения с большой вероятностью не даст ни одной взятки за всю жизнь.
Так как узнать, - какими методами пользоваться в конкретной стране в конкретных условиях?
Ведь эксперименты здесь слишком длительны и дороги (в смысле последствий), да еще и не повторяемые. Остается только моделирование.
В данном исследовании удалось построить классическую обобщенную линейную смешанную регрессионную модель Маркова, основанную на методе Монте-Карло, для оценки влияния на взяточничество:
(1) различных методов борьбы со взятками и, в первую очередь:
— институциональное наказание (по суду)
— наказание со стороны лидера (по понятиям)
(2) крутости лидера в смысле его возможностей и желания наказывать за взятки
(3) состояния экономики в стране;
(4) культурного опыта населения (напр. число поколений, выросших в условиях сильного взяточничества).
N.B. Модель учитывает реалии нашего мира:
А) Госинституты и даже сам лидер также могут быть подвержены коррупции.
Б) У лидера всегда есть варианты действий:
— самому получить взятку за то, чтобы «не видеть» конкретное взяточничество
— возмутиться и наказать
— ничего не предпринимать
Результатов у этого исследования (интереснейших и порой совершенно контр-интуитивных) - море.
Приведу лишь основные.
1) Расширение карательных возможностей лидеров снижает антикоррупционное содействие общества (с точностью до наоборот к институциональному наказанию).
2) Любые антикоррупционные стратегии работают лишь до определенного предела. После этого предела, особенно, если лидер слаб и экономика не фонтан, эти стратегии вообще перестают работать.
3) При числе поколений, выросших при высокой коррупции > 1, ситуация резко осложняется – большинство стандартных стратегий перестают работать.
4) Есть несколько сочетаний условий в стране (здесь описывать долго, но к России, похоже, это применимо), когда прозрачность в вопросах коррупции может приносить больше вреда, чем пользы (интересный вывод для Навального).
5) Выбирая из 3х вариантов решения (см. выше п. Б), в условиях сильной экономики лидер, скорее всего, сам возьмет взятку. А для сильного лидера, этот вариант - основной (см. график).
Отчет об исследовании – 10 стр.
Детальное описание результатов - таблицы, графики … на 134 стр.
#Коррупция
Кто еще не поздравил Ника Белогорского с должгожданным екзитом? http://www.zdnet.com/article/juniper-to-buy-security-software-startup-cyphort/
Читать полностью…
https://mobile.nytimes.com/2017/08/31/opinion/sunday/silicon-valley-work-life-balance-.html
Читать полностью…
Новость ли для SMM-менеджеров, что органические охваты Facebook страниц падают с каждым годом. В этом году, по подсчтетам компании BuzzSumo упали еще на 20%. Эта боль началась еще 4 года назад, когда в 2013 году социальная сеть впервые стала массово выбрасывать страницы бренда из органических показов в ленте новостей.
Более развернутый отчет по ситуации, а так же аналитику охвата разных типов контента вы можете прочитать по ссылке (in english)
https://goo.gl/1GzmEa
Мамтодель уточнила слова Спасителя и Эффект Матфея
(богатые не просто продолжат богатеть, а бедные беднеть, - ситуация еще хуже)
Фраза Спасителя «ибо кто имеет, тому дано будет и приумножится, а кто не имеет, у того отнимется и то, что имеет» уже 2 тыс лет считается непреложной истиной, используемой в науке под названием Эффект Матфея.
И вот сенсация! Матмодель, проверенная на основе достоверной статистики распределения богатств за последние 100 лет существенно уточнила слова Спасителя и, соответственно, Эффект Матфея.
Моделирование показало, что у тех, кто не имеет, отнимется не только то, что они имеют, но и то, чего они не имеют.
Звучит дико, но это факт, подтвержденный не только математической формулой, но и достоверной статистикой динамики распределения богатств.
N.B. Для нас также важно, что эти результаты применимы и к сегодняшней России, поскольку относятся к любой рыночной экономике.
Про то, что богатые богатеют быстрее, полагаю, объяснять не нужно. Как сказано еще в Евангелие: «Получивший пять талантов пошёл, употребил их в дело и приобрёл другие пять талантов; точно так же и получивший два таланта приобрёл другие два; получивший же один талант пошёл и закопал его в землю» (как сделало в 90е большинство со своими ваучерами).
В современном капитализме существует система госраспределения средств от богатых к бедным через коллективные инвестиции в инфраструктуру, образование, социальные программы, налогообложение и пр.
Упрощенно это можно представить так, что каждый год любой индивидуум вносит определенную долю своего богатства в государственный котел, а государство потом в равных долях распределяет эти средства по всем. Назовем этот процесс усредненным возвратом богатств.
В результате усредненного возврата богатств, если я богаче среднего, то стану немного беднее. Если же я беднее среднего, - стану немного богаче.
Теперь о модели.
Ее математическая основа – усовершенствованная модель геометрического броуновского движения - активно применяется при моделировании роста биомассы, популяций и расчета динамики цен на акции. Новая модель работает так.
1) Авторы закачали в компьютер статистику распределения богатств в США за 1913-2014 гг.
2) «Населили» модель 100 млн. индивидуумов.
3) Установили коэффициенты модели из статистики 1913 г. и состояния тогдашних фондовых рынков.
4) Запустили моделирование, позволив компьютеру каждый модельный год подстраивать коэффициенты так, чтобы модель воспроизводила реальные статданные за соответствующий год.
Теперь о результатах.
Показав высокую точность совпадения результатов моделирования со статданными, модель построила такой процесс усредненного возврата богатств, что, начиная с 1980 г. бедные стали отдавать в общий котел государства больше, чем они имели.
Казалось бы, - этого не может быть. Как можно отдавать больше, чем имеешь? Что это – ошибка модели? Оказалось - нет. Эффект реален.
Проверив этот эффект на дополнительных статданных, авторы обнаружили, что с 1980 в США происходит отрицательное перераспределение богатств.
Его суть в том, что совокупное богатство более бедной части американского населения примерно равно нулю. А это значит, что должен существовать большой класс людей с отрицательным богатством (см. график https://goo.gl/QG11jW ), т.е. тех, у кого долг превышает состояние.
Но как это может продолжаться в течение длительного времени? Задолженности не только нужно выплачивать, но и обслуживать. А чтобы обслуживать растущую задолженность, необходимо постоянно снижать процентные ставки.
Так вот, в реальности ровно это и происходит. Процентные ставки падают с 1980 года (см. график https://goo.gl/1UQxTr ) - точно с того же года, когда ставка перераспределения в модели стала отрицательной.
Что будет дальше, ведь ставки уже достигли нуля? Это будет продолжаться бесконечно или произойдет слом в процессе перераспределения богатств от бедных к богатым?
Спаситель этого не сказал. Но модель, возможно, покажет.
Отчет по исследованию https://goo.gl/To6NCJ
Его популярное изложение https://goo.gl/cTodUW
#РаспределениеБогатств
Покупателей больше интересуют отзывы, а не рейтинги
На решение о покупке влияет не столько рейтинг товара, сколько количество отзывов на него, об этом говорится в исследовании, опубликованном в журнале Psychological Science. Большинство людей почти всегда выбирает товар с большим количеством отзывов при одинаковых рейтингах. Это происходит из-за того, что человек склонен отождествлять популярность с качеством. Проанализировав 15,6 млн отзывов на более чем 350 тысячах товаров на Amazon, исследователи смогли построить статистическую модель, которая предполагала выбор покупателем одного из двух товаров с одинаково низкими рейтингами (менее трех звезд). С чисто рациональной точки зрения, чем больше критических отзывов о товаре, тем выше вероятность того, что он действительно некачественный. Однако покупатели выбирают товар исключительно по количеству отзывов. В одном из исследований ученые показывали участникам пару товаров с одинаковыми рейтингами - 3,1 звезды, но в одном случае отзывов было 29, а в другом - 154. Исследователи предполагали, что товар, у которого больше отзывов, выберут 40% потребителей. На деле же его выбрали 90% респондентов.
Источник: мониторинг новостей e-commerce data.Datainsight.ru
https://qz.com/1059862/dont-base-your-amazon-purchases-on-the-number-of-reviews-a-product-has/