Человек, который с нуля построил и продал REG.RU
Есть такая российская компания REG.RU. Это один из крупнейших регистраторов доменов и хостинг-провайдеров в России. В общем, крупная ИТ-компания, которая успешно работает уже почти 20 лет.
И у её сооснователя, Алексея Королюка, есть авторский телеграм-канал.
Этот человек в интернет-бизнесе с 1997 года.
Сейчас у Алексея 20+ активных проектов в роли предпринимателя и смарт-инвестора: то есть он не просто вкладывает деньги, а подключает мозги и связи.
Так вот, у Алексея на канале выходит много интересных постов, где он делится своим полезным опытом про бизнес, tech, и вообще за жизнь.
У него точно накопилось много полезного опыта, инсайтов и рекомендаций. И вот что можно найти у него в канале прямо сейчас:
Крутая серия постов про адаптацию российского медицинского стартапа в Индии (Алексей в этот бизнес вложился).
Инструменты, которые можно внедрить завтра:
– «320 вопросов инвесторов к компаниям»
– «Как уйти в отпуск и не потерять контроль»
– «Как "пробивать" человека. Всеми возможными методами в легальном поле»
– и еще 7 гайдов в одном посте
В закрепе подборка избранных постов, которые оценили предприниматели и книга Алексея «Бизнес-хаки» в бесплатном доступе.
Подкаст «Визионеры»
Где Алексей с Максимом Спиридоновым и Никитой Андросовым обсуждают бизнес, тренды и технологии.
Подводя итог, канал Алексея это опыт смарт-инвестора и предпринимателя, который доводит компании до продажи и двигается дальше, а в комментариях канала бизнесмены, инвесторы, топы и стартаперы находят новые партнерства.
Кому интересно, вот ссылка
#годнаяреклама
мои друзья из B2B-sales агентства Sally предложили залететь в папку.
сам даже читаю эти каналы (и некоторые без мьюта) так что рекомендации вполне норм.
внутри:
- @rinatkhat — про реальные B2B-продажи в США и ЕС с цифрами. Кейсы, метрики кампаний и инструменты агентства
- @linkedinwithsofia — эксперименты с LinkedIn, работа с инфлюенсерами и кейсы постов с миллионами показов
- @nonamevc — авторские посты про b2b SaaS и венчур. Личная рефлексия и опыт работы в big tech, фондах и своих проектах
- @midov_channel – Ex-VC и основатель 2pr.io, AI агента для контента в Linkedin. Пишет про венчур, AI и Linkedin
- @salesvyat — гайды по B2B-продажам: от настройки email-инфры до апсейлов и закрытия сделок
- @dmitrii_digital – teamlex.ai фаундер и маркетолог с 10+ годами опыта пишет про бизнес, маркетинг и AI
- @sekamov – делают бутик b2btalks: помогают digital & IT командам построить b2b sales & marketing. Пишет про проектирование ICP & GTM, фокусные стратегии ABM & Outreach, про найм SDR/BDMs и многое многое другое
/channel/addlist/_VMi04CwP0ZlNTEy
Cloudflare занимает интересное положение в AI мире. защищает 20% интернета, поэтому у них есть leverage заблокировать краулеров по умолчанию и диктовать свои условия с pay per crawl.
у Бена Томасона вышло интервью с основателем Мэттью Принсом.
tldr
1/ Принс родился в Юте. мама по вечерам ходила на курсы по cs в university of utah, часто брала его с собой. это было уже после золотых времен (1960-70е), но наследство важное. там учились основатели Pixar (Эд Кэтмулл), Adobe (Джон Уорнок), Netscape (Джим Кларк).
2/ в университете стало скучно на CS парах, решил изучать английскую литературу и стать юристом. работал в dot-com: сперва помогал делать ipo (летом 1999 провели 6 ipo за лето), потом стал юристом по банкротствам.
3/ занялся юриспруденцией в интернете, написал работу про can-spam act 2003. это был первый серьезный закон против спама, принципиально новая правовая территория. познакомился с Полом Грэмом, у которого еще не было YC. грэм устраивал mit anti-spam conference, пригласил принса с докладом “как сажать спамеров в тюрьму.” из этого родился project honey pot, система отслеживания воровства email-адресов. сайд-проект, где за несколько лет подписалось 100k+ пользователей, которые сами репортили плохие адреса.
4/ основал компанию Unspam. сначала делали одноразовые email-адреса (как apple сейчас). потом превратилось в “do not call для email” - работали с правительствами штатов Мичиган и Юта. создали хеширующую технологию: сравнивали списки маркетологов и государственные списки, при этом ни одна сторона не знала, что у другой.
5/ отец управлял ресторанами включая единственный hooters в Юте. и когда сыну было в районе 30 позвонил: “пора вести семейный бизнес.” принс не мог представить ничего хуже, чем управлять hooters и сказал отцу, что перед этим надо научиться бухгалтерии и поучиться я в бизнес-школе. за месяц подал в 8 бизнес-школ, 7 отклонили, гарвард взял.
5/ в гарварде его CTO ли холлоуэй думал об уходе (его переманивали Google и Facebook). Принс встретился с однокурсницей Мишель Затлин и они решили, что можно сделать
файрвол и поместить в облако?
6/ вдохновился курсом у Кристенсена в Гарварде. применили disruption theory: “предоставим сервис бесплатно, урезанный, но лучше всего остального. потом двигаемся upmarket.” классический подход - начать с underserved market, которым раньше никто не занимался.
все CDN типа Akamai продавали дорогие enterprise решения крупным корпорациям. а мелкие сайты, блоггеры, стартапы оставались без защиты от DDOS и проблем с производительностью. cloudflare сделал базовую защиту бесплатной для всех, постепенно добавляя фичи до уровня enterprise решений.
делал PLG до того, как стало мейнстримом.
7/ считал конкурентом facebook, не другие cdn. логика: без Cloudflare владельцы сайтов сдались бы из-за сложности безопасности, все перешли на платформы.
8/ строили регистратора доменов (“ужасный бизнес”), VPN, платформу разработчиков для себя, потому что никто другой не справлялся с их масштабом. потом гармонично стали продавать на рынок.
9/ сейчас переход от search engines к answer engines. google 25 лет был великим патроном интернета - индексировал контент, направлял трафик, помогал монетизировать через рекламу. была сделка: “мы берем копию вашего контента, взамен посылаем трафик.”
теперь ai chatbots не дают 10 синих ссылок, а сразу ответ. лучше для пользователей, катастрофа для контент-мейкеров. вся бизнес-модель рушится.
принс видит 3 сценария:
- журналисты и исследователи “умрут от голода”
- ai элита станут новыми медичи - сэм альтман купит свой associated press, будет 5 мощных семей контролирующих весь контент
- новая бизнес-модель с revenue sharing
10/ обвиняет perplexity: если не могут получить контент автора, запрашивают у trade desk заголовок и описание статьи, потом выдумывают содержание и публикуют от имени журналиста. “это не copyright, это прямое мошенничество.” и вообще кроулят вэб, чтобы собирать свой индекс, не уважая robots.txt
11/ предлагает $1 с пользователя AI в год в пул для криэйтеров. $10 млрд заменили бы всю рекламную выручку открытого интернета.
немного мой bearish (с долей реализма) апдейт после некоторого рисечра
Читать полностью…
на днях случайно наткнулся на AMA-тред в реддите от создателя приложения iBeer.
абсолютно тупое и одновременно гениальное: наклоняешь телефон - пена шевелится, «пьёшь» - пинта уходит.
тогда в сторе ещё не было подписок, и сам стор не был завален мусором. на старте там было ~500 приложений, аккуратно отобранных. другой мир.
автором iBeer оказался 37-летний фокусник (!) по имени Стив Шератон. однажды он выложил на YouTube ролик, где экран телефона выглядел как стакан пива. снял это видео, когда ещё был «на полном дне», как он сам говорит: dead broke, living on a friend’s couch. ролик вдруг стал вирусным, собрав миллионы просмотров ещё в 2007-м, когда приложения вообще почти не существовали как концепт.
Apple заметила этот ролик и предложила превратить его в приложение.
в итоге он делал не анимацию, а набор зацикленных видео и секвенций картинок. из-за этого пена выглядела так правдоподобно. он привязал линию пена-жидкость к горизонту, считывая угол через акселерометр. дёргаешь телефон - код просто перекидывает петли: «если наклон > X - переключаемся на луп, где пиво убывает».
масштаб: на пике iBeer приносил по $20k в сутки. это было платное приложение: в 2008–2009 оно стоило $2,99.
к 2010-му чарты уже заполнили «настоящие» тяжеловесы - Facebook, Fruit Ninja. плюс половина заработанного ушла на юристов: один пивной бренд скопировал его аппку, и Шератон решил судиться за IP.
после этого Шератон сосредоточился на фокусах и приложениях для профессиональных фокусников.
но с этим приложением iPhone стартовал лучше любых бенчмарков и презентаций: показал, что экран можно наклонять, и он «понимает». дальше на ту же механику легли карты, игры, гироскопные камеры.
немного продолжая тему венчура в развивающихся рынках, решил посмотреть, как YC инвестирует в этих регионах. понятно, что мир на YC не сошелся, но я, скорее смотрю на это, как прокси интереса US инвесторов.
• в портфель YC с 2012 года попало 656 стартапов из em
• 90 из них дошли до series a (большинство в течение 24 месяцев со старта)
• 43 экзита — от покупок ради географической экспансии до acquihire и IP-экзитов; только шесть стартапов в целом раскрыли цифры
• самый значимый экзит — нигерийский Paystack, проданный stripe за 200 млн долларов при суммарных инвестициях в 11,6 млн долларов
• 89% продолжают работать; по всей выборке YC выживаемость составляет около 50%
• 7 выросли до единорогов: Rappi, Zepto, Flutterwave, Meesho, Razorpay, Xendit и Ajaib. На IPO никто не вышел пока, но вот может увидим скоро Zepto и Meesho
• десятки стали локальными лидерами: yassir, breadfast, yummy, 99minutos, kravemart и др.
первые EM-стартапы в YC это сенегальский Wave и турецкий Cleverdeck (уже rip), появились ещё в 2012 году, но настоящий всплеск начался с ковидных 2021-2022 (см графики): их доля в батче достигала 25%. география нетривиальна: от привычных индии и бразилии до экзотики вроде Ирака, Венесуэлы и ДРК.
сегодня, с возвращением офлайна и ужесточением отбора, доля EM-компаний составляет лишь около 5% (ниже, чем в 2014-м). но на фоне девальвации местных валют и хайпа вокруг AI американским инвесторам не до географического арбитража.
экзиты для стартапов в EM почти полностью зависит от выручки. в штатах рынок настолько ликвиден, что компания может расти, едва покрывая расходы, и всё равно находить варианты (secondary, m&a). в EM единственный способ заинтересовать покупателя это здоровая юнит-экономика.
но в целом время для инвестирования неплохое. сегодня стартапы во многом опираются на поколение 2000–2010-х, которое вырастило местный «big tech». сформировались зрелые таланты, а оценки сейчас более адекватны, чем в 2021-м.
(то же самое на английском в линке; нужна поддержка лайков сверху)
Если долго читаете этот канал, то можно вспомнить, что когда-то я много писал про rest of the world VC. Это такое ремесло на стыке финансов и антропологии и за мою карьеру у меня сформировалось понимание каких-то экзотических вещей типа финтех-рынка Венесуэлы.
Так вот, на выходных разгребал дамп Evernote и наткнулся на заметку пятилетней давности про иранский венчурный рынок. Перечитал, и захотелось ее причесать, обновить и посмотреть на это под новым углом после 13 июня.
Иран это второй по размеру консюмерский рынок в регионе MENA: 86 миллионов человек, из которых 60% — младше 30. Для бейзлайна возьмем Египет там 107 миллионов. Тоже не самая либеральная экономика, с регулярными волнами девальвации и административными барьерами, но при этом стартап-экосистема остаётся живой. Telda получила инвестиции от Sequoia на pre-seed. Breadfast —один из самых быстрорастущих онайлн grocery-ритейлеров в мире (дарксторы типа Яндекс Лавки). Есть два локальных единорога: MNT Halan (BNPL) и Swvl (транспорт; правда почти банкрот).
Иран даже имеет более высокую емкость талантов. Например, с 2000 года Иран стабильно в топ-10 на IMO; команда Sharif University регулярно выходит в финалы ICPC, иранцы регулярные призёры международной олимпиады по физике. Правда, страна страдает от оттока профессиональных кадров. Ежегодно из страны уезжает 150k квалифицированных специалистов.
Даже с полной закрытостью западного капитала там начал формироваться локальный венчур. В 2012 появился Sarava Pars, первый фонд, ориентированный на внутренний рынок. Основатель, Саид Рахмани, до этого исследовал страну как представитель Naspers. Фонд не зашел, он остался и привлёк капитал от местного PE-фонда Turquoise Partners, который ориентируется на диаспору, желающую инвестировать в Иран.
Золотые времена — это 2015–2018 годы. Благодаря соглашению JCPOA сняли часть санкций, Иран снова попал в поле зрения международных инвесторов. Правда, американцам до сих пор нельзя, но зато европейский инвестор всегда был более прагматичен и терпелив.
2015 год — это ещё времена позднего созревания портфеля Rocket Internet, и их история была бы не полна без Ирана. Rocket Internet тихо зашёл в Иран через партнёрство с телекомом MTN. Вместе они запустили Bamilo (маркетплейс). Еще получилось удачно инкубировать Snapp, главный ride-hailing игрок. В дальнейшем, Bamilo объединили со Snapp, едва санкции снова вступили в силу.
Поэтому наш герой сегодня это швед Флориан Хеллмих, основатель фонда Pomegranate Investments. Из занятого, он 10 лет проработавший в российском «Ренессансе»в нулевые. в 2014 начал питчить идею иранского tech-фонда на $100 млн. Тезис кажется был довольно простой: рынок большой, техталант есть, можно попробовать капитализировать first-mover advantage.
Фонд поднимал деньги через IPO на стокгольмской бирже, сейчас, как я понимаю, торгуется на какой-то локальной OTC. но это не так важно. Главное то, что они публикуют отчётность, которая полезна для этого поста.
Фондом управляет он один, но есть/была команда эдвайзеров-акционеров, в которую входили, к примеру, Пер Бриллиот из Vostok New Ventures (вкладывались в Gett, Borzo, OneTwoTrip, BestDoctor) и основатели Avito, Йонас Нордландер и Филип Энгельберт. В фонде есть и след российского комьюнити, среди инвесторов были Parus Capital, Winter Capital Потанина.
Вместе с Sarava фонд успел войти в ключевые локальные продукты ещё до конца первой эпохи JCPOA (данные за 2023/2024):
Digikala — местный Amazon, GMV €680+ млн (+55% за год)
Snapp — ride-hailing, 5.9 млн поездок в день (GMV > €1 млрд)
Cafe Bazaar — иранский Google Play, €100+ млн оборота
Takhfifan — аналог Pinduoduo, €10–15 млн GMV
Alibaba.ir — OTA, €120+ млн бронирований
Sheypoor — классифайд, +40% выручки, остаётся кэш-позитивной
Navaar — локальный Spotify
Divar — финтех
в тему deep research агентов, попросил своего хорошего знакомого @ZeroToPMF порассуждать про то, как deep research заменит / улучшит продуктовые и маркетинговые исследования.
у Димы свое консалтинговое рисерч-агентство, так что, это, рефлексия с полей.
далее его текст:
Зачем нужны ресерч-агентства, если теперь есть Deep Research?
Начнем с того, что Deep Research ищет информацию в интернете. Если ее нет в открытых источниках — у Deep Research ее тоже нет. Погуглить что-то может любой школьник. Ценность стратегического исследования от этого никогда не менялась.
Хороший ли это тул, чтобы собрать все, что есть в интернете (в надежде обойтись без галлюцинаций)? Допустим. Прелиминари ресерч? Вполне. Разобраться поверхностно в теме и узнать, как что-то работает? Да. В своей ресерч-команде я называю это «Ad hoc обзор». Теоретически, теперь я могу поручать это AI. Только в нем я не совсем уверен, его надо валидировать. А в своих чуваках — уверен.
Можно ли полностью заменить то, что мы делаем? Давайте смотреть. У любого коммерческого ресерча есть три составляющие: кабинетная, полевая и стратегическая.
1️⃣ Кабинетная строится на данных, которых нет в публичных источниках. И этих данных будет становиться все меньше. Почему? Все модели обучаются на доступной информации, и люди стали понимать, что данные дорого стоят. Компании стали отбирать доступы. Парадокс GPT: чем дальше, тем меньше он будет знать.
Поэтому сейчас GPT скорее учат не больше знать, а лучше мыслить. Поэтому Reddit и Twitter вводят платные IP. Что уж говорить про любую непубличную информацию, на которой люди зарабатывают?
2️⃣ Полевая составляющая — это непосредственное общение с людьми, опросы. Думаю, понятно, что Deep Research — не про это.
Сейчас многие пытаются сделать AI-тулы, которые имитируют клиента. Ты можешь «прособеседовать» с ним, минуя реального человека. На что только не пойдут, лишь бы не общаться с пользователями...
Это бесполезно. Когда мы общаемся с клиентами, то изучаем мнение, а AI не обучен мнению. Его мнение — «Может быть вот так, а может быть вот так». Нам нужно знать, как человек думает, а AI лишен человеческих качеств. И слава богу, а то мы бы рисковали создать опасный искусственный суперинтеллект.
🧠 Кроме того, огромный слой человеческого мышления — иррациональный. Этот слой AI считать не может, потому что считается он на уровне эмпатии. Поэтому не важно, по какому гайду вы двигаетесь во время интервью — вы в любом случае видите больше, чем формальные ответы. Именно в этих иррациональных слоях часто кроются самые важные инсайты. Тот же JTBD бывает не только функциональным, но и эмоциональным. А эмоциональный JTBD — между строк.
AI может работать как справочный инструмент, а мы даем ответы и рекомендации. Клиентам это нужнее, потому что никто не хочет сам принимать решения. Люди не платят McKinsey $100 млн за справку. Они платят, чтобы им сказали, как поступить. И чтобы потом в случае чего прикрыться McKinsey 🌚
Настоящая джоба консалтеров — своей репутацией прикрывать отсутствие уверенности в правильном решении.
Стратегия, которой я занимаюсь, строится индивидуально для конкретной отрасли и основывается на на отраслевой специфике. Чтобы понимать отраслевую специфику, нужно владеть публичной и непубличной информацией, мнениями экспертов и пониманием аудитории. Только так ты можешь примерно сформировать картину, что на самом деле происходит в той или иной нише. AI на это пока не способен.
Годика два назад Sam Lessin давал отличную презентацию про венчурный рынок и я даже ее собирал из DocSend руками. Так вот вышел небольшой апдейт, тем кто интересуется венчуром очень советую прочитать. Я не то чтобы со всеми доводами согласен, но тем менее основной нарратив примерно такой TLDR:
VC БЫСТРО ПЕРЕСТРАИВАЕТСЯ ПОД ПОСТФАБРИЧНУЮ МОДЕЛЬ… ЭТО БОЛЬШЕ НЕ КОНВЕЙЕР, А РЕГАТА; НИКАКИХ СТАНДАРТНЫХ РАУНДОВ И МЕТРИК - больше нет единого VC-рынка… даже сид больше не "рынок". Все стали капитал-аллокаторами, каждый решает свои задачи с помощью всё более кастомных стратегий по стадиям, секторам и т.д. И в мире, где никто не понимает, сколько что стоит, побеждает тот, у кого сильная история и хорошие «опционы на бесконечность» (то есть масштабируемость и возможность большого выхлопа), плюс желательно хоть какая-то защита от потерь.
SFD (Story, Founder, Deal) > "tech" -Технологии обесцениваются… сейчас важнее уметь рассказать историю, уметь продавать, привлекать и вдохновлять. Нужны фаундеры-«долгожители», потому что стало реально сложно, а экзит/продажа теперь не быстро совсем (было в среднем 4 года, ставка идет у автора на 10+). Нужны по-настоящему вовлечённые люди. И да, структура сделки теперь решает всё: на ранней стадии - главное не прогореть сразу, на поздней - нужна история, которая сможет поднять и переварить большие бабки.
KYC / KYB (know your counterpart/business) - Кто тебя финансирует и ПОЧЕМУ на самом деле? Что они хотят? Кто у тебя следующий покупатель и зачем он тебя купит? Какие у него стимулы? Мир становится всё более закрытым, и VC тоже. Эпоха глобального фри-маркета уходит на время по кркайней мере. Сейчас всё крутится вокруг индивидуальных сделок, личных связей и конкретных интересов. Ты должен понимать, кто твои партнеры, и чётко знать, что именно ты продаёшь и за какие деньги.
Кому нужна веб ссылка на docsend вот
зацепился за одну фразу larry fink, ceo blackrock:
Every stock, every bond, every fund — every asset — can be tokenized,” Fink said. “If they are, it will revolutionize investing. Markets wouldn’t need to close. Transactions that currently take days would clear in seconds. And billions of dollars currently immobilized by settlement delays could be reinvested immediately back into the economy, generating more growth.
пока писал пост про Manus, заметил, что они начали набирать инженеров в Токио.
вакансии незаурядная, нужен инженер линуксового ядро, с обязательным японским.
внедрять японских девелоперов в китайскую кодовую базу — странная идея. китайская инженерная культура слишком обособлена для этого особенно в стартапе.
моя гипотеза была следующая:
1. технически агенту с ядром нужно работать, наверное, чтобы закрыть вопросы data-privacy — особенно для их low-latency AI/haptics стека, где важна детерминированность и on-device вычисления.
2. а японские инженеры нужны для того, чтобы глубже адаптироваться под локальных OEM
такие вещи на уровне гипотез вряд ли будут реализовывать, значит есть уже какой-то PoC или MoU с местными энтепрайзмами и партнерами.
немного поспрашивал местных коллег — говорят, Manus, Dify, Deepseek уже открыли офисы и крутят пилоты.
тренд хороший! если Япония и правда начнёт втягивать китайский AI как первый международный рынок, то это может быть интересный альянс:
местное железо + свои игроки (Sakana, и др.) + регулируемый, но прогрессивный с точки зрения обучения данных рынок.
может быть вполне сильный полноценный AI-хаб.
с появлением LLM стал больше замечать процессы, где избыточная продуктивность, наоборот, мешает удовольствию от взаимодействия.
LLM круто индустриализирует всё: от написания кода, до создания комиксов. и все в восторге от этого и все такое.
но вместе с этим стал больше получать удовольствия от непосредственного взаимодействия с объектом. например, я отключаю любые саммаризаторы почты — особенно рассылок.
потому что именно между строк часто самое интересное. это попытка заглянуть в голову автору.
сама по себе информация там слабоуникальна, и продуктивность тут ни при чём. это больше похоже на диалог.
или наоборот — при создании.
общаясь с клиентами или командой, я всё ещё пишу заметки от руки, хотя перебровал кучу meeting notetakers. да, агент может зафиксировать контекст, тему, дата-поинты, все это цепялется в нужный тебе воркфлоу, и все такое — но расстановка акцентов всегда субъективна.
могу выцепить фразу, которая кажется дежурной, но для меня она центр всей беседы.
всё это заставляет снова возвращаться к любимой цитате.
not only does nobody know how to measure productivity,
we’re also not even sure it’s the most important way to predict success
tell me you're forbes30u30 founder without telling me you're forbes30u30 founder
Читать полностью…
Год назад я вписался в групповой челлендж Content Hero от Вадика Михалева.
Это была крутая возможность дисциплинировать себя в созидании текста.
Ведение своего контента невозможно делегировать: нужно писать самому и искать свой «голос», развивать своё видение и навык ясно формулировать мысли.
И Вадик запустил гениально простой продукт, который помогает натренировать мышцу райтинга и забустить свой канал.
В нём только за последние полгода поучаствовало уже ~1,000 авторов каналов, и прямо сейчас у него в разгаре новый 40-й набор. Как это работает:
⚡️Собирается группа классных людей: предприниматели, топ-менеджеры, продакты, стартаперы, психологи, коучи, инвесторы, AI-энтузиасты и др.
⚡️Пишут тексты каждый день и отчитываются в чате, иначе — условный “штраф” (спортом или благотворительностью)
⚡️Получают ежедневные уроки на 100 дней по райтингу и продвижению канала
⚡️Параллельно прокачке каналов находят “своих”, партнерятся, запускают продукты, встречаются и растут!
Короче, искренне советую.
Можно еще и нетворк прокачать
→ Читайте детали, десятки отзывов — по ссылке в посте Вадика (у него самого канал на 10к подписчиков), а в боте с промокодом CHEPENKO от меня будет скидка –1000 руб.
потихоньку учимся профессионально щитпостить в линкедине.
нужна ваша поддержка для виральности
пост выше был подспорьем для того, чтобы показать стимулы и принципы компании и ее основателя.
вопрос важный. но имхо для билдеров нет времени растекаться в этических чажбах, если ты не заскрапишь, это сделает другой. мое мнение вообще радикальное, если бы сайты просто за $ давали бы доступ к своей elastic search, то всем участникам жилось бы лучше. проблема даже может быть не в праве на контент, а в том, что боты часто создают dos-подобный трафик и это становится заметно на облачном биллинге. а скрапинг нельзя победить, его можно только сделать экономически невыгодным.
думаю, что изначально cloudflare пытался создать маркетплейс где ai краулеры платят за контент который скрапят.
но, почти никто этого не хочет. если продаешь товары или услуги, то хочешь чтобы ai скрапил и давал трафик. чекаут (пока) происходит на твоей стороне.
другой вопрос, с медиа - если контент это продукт, то AI выступает заменителем.
но чтобы маркетплейс сработал, нужен контент который AI краулеры хотят настолько сильно что готовы платить. они хотят две категории: абсолютно все (количество) + лучший уникальный контент.
но лучший контент не будет в маркетплейсе. самые ценные игроки идут самостоятельно (reddit лицензирует напрямую google; nyt напрямую с amazon; wp с open ai).
да и тренд уже шел до LLM: премиум контент уходит за пейволлы (ньюслеттеры), те авторы блогов на wordpress, которых cloudflare защищал 15 лет назад истощились.
cloudflare сейчас делает ограничения на AI скрапинг опциональным (opt out). но получается такой маркетплейс шрёдингера - не может работать пока все не подключатся, но если все подключились, но по мере подключения других участников, стимул отключиться вырастает. индивидуальный оптимум - остаться открытым, получить трафик от больших AI.
как-нибудь отдельно опишу жизнь SpatialChat с новыми владельцами и управленцами и как произошел сам переход.
но уже полгода наблюдаю за всем за стороны.
приятно, что во-первых продукт до сих пор жив.
второе, рад, что у него формируется новая корп стратегия и культура.
в латинской Америке безальтернативно становишься активным пользователем WhatsApp.
когда даже семейные чаты уже все ушли в телегу, тут внезапно пришлось ставить ватсап и надевать шапку техносноба: «и где тут версия для десктопа?», «а где отложенные сообщения?», «а как тут редактировать сообщения?» и тд
спустя три года я даже проникся вотаспом; местами даже удобнее - нет кучи каналов, которые лишний раз тебя заставляют зайти в телеграм; да и звонки субъективно лучше.
хотя ответ на вопрос, чем там занимаются армия PM-ов с TC $300k не давал мне покоя.
фб сделал две культовые ставки: Instagram за $1B и WhatsApp за $22B.
Instagram быстро стал $100B+ рекламной машиной.
WhatsApp долго считался спорной покупкой. но это меняется: $3.6B только на Business API (и это до рекламы, которые там только анонсировали).
в ЛатАме, Южной Азии и Африке Meta == WhatsApp. 2B+ пользователей. ни одна платформа не встроена в жизнь глубже.
и так мы приходим к одному из моих продуктовых тезисов в контексте развивающихся рынков: вертикальные решения поверх WA. Это разные ERP, CRM, ai sdr, каталоги, сделки по недвижимости.
Дальше это пространство можно разделить на WhatsApp first и WhatsApp only.
WhatsApp first это то, что живет давно, сюда можно отнести и чат ботов образца 2016 года. сегодня это просто усиливается.
WhatsApp only по духу напоминает мини апп в телеграме, но все равно живет своей жизнью. создать тапалку или криптопамп в WhatsApp сложнее потому что Metа валидирует еовые приложения через систему прослоек типо BSP / ISV (читайте в посте, что это за слова)
пара кейсов вокруг тезиса:
• Félix делает переводы США → ЛатАм в USDC прямо в WA, без приложений. недавно привлекли Series B на $75 млн.
• Zapia, AI ассистент в WhatsApp: поиск товаров, напоминания, транскрибация аудио, запись к врачу и тд. инвесторы Prosus Ventures и Endeavor.
• Magie, финтех стартап из Бразилии: поверх WhatsApp позволяет отправлять деньги, оплачивать счета, делать транзакции через PIX текстом, голосом или фото командой. Боже благослови Open Banking.
• Luka, рекуррентные платежи за коммуналку.
логично, что WhatsApp со своими сетевыми эффектами и чат интерфейсом идеально ложится под любые wrappers.
думаю, именно здесь появятся ключевые продукты для приземления LLaMA. об этом, кстати, сам Цукерберг говорил в подкасте у Дваркеша: Meta AI будет адаптироваться прежде всего в развивающихся странах (Meta AI has almost a billion people using it monthly now; Meta AI is actually most used in WhatsApp. WhatsApp is mostly used outside of the U.S.)
ну а так, детальнее, с разбором разных бизнес моделей можете прочитать мой последний пост в сабстэке эту тему
почему «Cursor для x» это тупая идея
даже если питч разбавлен штампами вроде «AI-first», «AI это усиление, а не замена» и «UX for context engineering is our moat», все понимают, что примитив «Cursor для x» нужен, чтобы в голове собеседника сразу возник график «вырастим до $200m ARR за три года».
но переносить модель Cursor в другие вертикали бессмысленно, потому что ни в одной вертикали нет полного набора условий, сделавших Cursor успешным.
1/ продуктивность производства софта пока ещё никак не сказалась на его марже
думаю, у каждого найдётся бро, который одновременно работает на 2.5 работах (возможно, дорогой читатель, это вы). Cursor обходится ему примерно в $100 в месяц, а с трёх зарплат он поднимает около $20к в месяц.
несмотря на все стенания «AI забирает работу у разработчиков», мы наблюдаем один из лучших арбитражей последних лет: маржа софта пока не сжалась. ну и кажется это логично: разработчик закрыл тикет быстрее и с меньшими ресурсами→ фича вышла раньше → продукт зарабатывает.
первый лакмус: какие вертикали дают конечным операторам такой же арбитраж, который превращает $20 хотя бы в $2k?
2/ девелоперы и новый TAM
для многих инженеров AI-coding — лучшее, что с ними случалось. но большинство бухгалтеров не просыпаются с мыслью «как бы переизобрести процессы». их старая схема работает, и ценность AI не всегда растёт линейно вместе с зарплатой. ну или попробуйте выпустить вирусный ролик на Youtube «I automated HR policy with "Cursor for HR" and Made $100K in 15 Minutes».
дев-агенты сделали больше, чем ускорили программистов: они позволили не-программистам собирать продукт, зафиксировав самую большую экспансию tam в истории софта.
задача на подумать - в какой вертикали AI способен разрушить привычную логистику создания ценности в плоскости тайтлов.
3/ IDE это отдельный стандартизированный апп
Cursor не просто «плагин к VS Code». он опираются на открытый движок и экосистему расширений. чтобы добавить агента, который подставит код, достаточно вызвать пару хуков, дальше вся инфраструктура (lsp, дебаггер, source-control) уже готова. и даже при том, что VS Code был не самым популярным тулом в enterprise, переход с JetBrains был довольно безболезненный, потому что код хранится в удаленных репозиториях.
сравните это с CAD или BIM. в мире ArchiCAD и SolidWorks главный актив это бинарные форматы и двадцатилетние скрипты AutoLISP. сменить движок значит порвать обратную совместимость, потерять плагины, лишиться сертификаций.
тут отличие в том, что бухгалтер, HR и прочий бэк-офис работают в браузерных saas. и тут мне кажется в этом тезисе настоящая угроза идёт от самого браузера: ai-native браузеры обещают то же, что и вертикальные saas, но на «транспортном слое». если агент сидит внутри браузера и уже имеет доступ к кукам, сессиям и dom-структуре, зачем строить отдельные интеграции? браузер видит всё: форму сделки в HubSpot, счёт в QuickBooks, цепочку писем в Gmail.
понятно, что это случится не скоро, но главный point в том, что пока непонятно, какая среда окажется оптимальной для вертикального saas.
4/ разработка = объективный, шаблонизированный процесс
AI-ассистенту сложно учиться, когда датасет обратной связи размазан на недели и состоит из субъективных оценок. для большинства вертикалей нет метки pass/fail; в коде агент может эволюционировать почти в real-time, а в бэк-офисе превращается в обычную форму автоматизации, нуждающуюся в ручном QA (хотя думаю, пока LLM не «видит» UI как AST, думаю это ок)
tldr; вводные успеха Cursor куда шире, чем context engineering.
не спорю, работу бэк-офисов и бухглатерорв нужно автоматизировать, но подход там должен быть иным во всем от интерфейсов и дизайна контекста до GTM.
без тех же вводных (стандартизированная среда, мгновенный фидбек, прямая связь с P&L, расширение TAM) этот «Cursor для x» станет обычным b2b-saas с длинным циклом продаж и скромным потолком роста.
что думаете?
P.S. я правда не думал много про сценарии, где сам Cursor используется для non-dev задач. но видел, как маркетологи с MCP-сервером неплохо решают свои задачи.
Немного перформанса:
В 2016 NAV (net asset value) €132.6 млн (+33.6% NAV/акция). Затем просадка: €29.4 → €24.3 → €20.1 в 2019. Преимущественно из-за возврата санкций и девальвация риала.
В 2020–2021 — резкий рост: этот период Иранская фондовая биржа показала наилучшую доходность в мире. локальные инвесторы уходили в акции как в способ защититься от инфляции и девальвации риала; в то же время Digikala показала +137% GMV. NAV/акция вырос до €33.3 (+52%).
2022–2023 — снова падение: инфляция, протесты, застой переговоров. NAV/акция упал до €24.2.
В 2024 — отскок: NAV/акция восстановился до €29.8 (+23%), общий NAV — €190 млн. Преимущественно из-за хорошего перформанса портфеля. Ключевые активы вышли в прибыль. А часть доли Digikala продали консорциуму локальных инвесторов, включая венчурное крыло крупнейшего иранского телеком-оператора.
В общем 10 лет своей жизни Флориан потратил на довольно умеренно перформящий фонд стойко ожидая возвраты своего first mover advantage. Путешествие это довольно дорогое (антисанкционные юристы сегодня востребованы) и одинокое — за это время ни один иностранный инвестор не зашел в Иран после 2019 года.
Сегодня возможно он много раз вспоминает свою цитату, которую регулярно пишет в инветсорском апдейте.
Amidst countless external constraints, we remain focused on whatЧитать полностью…
we can control—navigating change and complexity while staying
aligned with our long-term vision.
немного про экспансию китайского tech на развивающихся рынках.
если следите за доставкой еды, там довольно интересные времена. рынок, который казался «устаканенным», снова становится интересным.
1/ на зрелых рынках продолжается консолидация. Doordash покупает Deliveroo, Uber покупает турецкий Trendyol и активы Foodpanda в Тайване, Prosus (ex-Naspers) покупает Just Eat Takeaway и усиливает свой food портфель, в котором уже есть iFood и доля в Swiggy. в отчётах все подчёркивают «path to profitability»: капиталоёмкие эксперименты свернули, главный KPI теперь маржа.
2/ в общем доходы 2024-го (food-delivery-сегмент, $ млрд, округлённо) как раз это и показывают:
meituan 47.7 (чистая прибыль 1.3)
uber eats 13.9 (adj. ebitda 2.7)
delivery hero 13.2 (adj. ebitda 0.8)
doordash 10.7 (первый GAAP-плюс)
just eat takeaway 5.4 (adj. ebitda 0.5)
prosus food/e-com 5.5 (блок впервые в плюс)
talabat 3.0 (net income 0.35)
baedal minjok 2.6 (op. profit 0.53)
zomato 1.5 (чистая прибыль 0.04)
grab deliveries 1.5 (adj. ebitda 0.2)
goto / gofood 1.2 (adj. ebitda 0.03)
didi food (intl) 1.3 (adj. ebitda –0.26)
rappi 0.9 (по-прежнему убыток)
YC анонсировал свой request for startups, где активно пушат «full-stack AI companies». то есть на смену традиционным операторским бизнесам (аутстафф-агентств, юрфирм, M&A-эдвайзеров, рекрутинговых компаний) предлагают создавать AI-компании, оптимизирующие процессы через собственных агентов.
В целом эта модель в моем кругу где-то полгода-год циркулирует, особенно от тех, кто целится в какой-то вертикальный SaaS. У меня даже есть приятель, который делает страховой софт для логистических компаний. Сперва он пытался предлагать его страховым, но недавно выкупил две страховые компании в Юте: чтобы стать полноценной страховой и работать напрямую с конечными клиентами. Там конечно есть AI в продукте и вне его, но и даже без AI ценности просто в цифровизации достаточно, чтобы обходить 80% своих конкурентов.
У YC даже есть в портфеле такой стартап Rocketable: они покупают софтверный-бизнес с выручкой как минимум $100 k в год; увольняют всех сотрудников пытаются весь бэкофис и разработку продукта закрыть агентами.
Все это мило, но такую историю трудно провернуть молодому стартапу без поддержки.
Поэтому думаю, что это одна из самых интересных моделей капитала, которую мы увидим в ближайшее время.
Lightspeed недавно изменил структуру и стала RIA (Registered Investment Advisor). Теперь фонд не ограничен 20 % «non-VC» активов и может без лимитов заходить в public-стоки, вторичку, buyouts и roll-ups.
По тому же пути пошли a16z (RIA с 2019: LBO для Twitter, своя crypto-империя, собственный wealth management), Sequoia (вечнозелёный фонд вместо классического 10-летнего), General Catalyst (выкупили Summa Health, nonprofit больничную сеть -> сделали ее for-profit и теперь через нее онбордят свой healthcare портфель)
Дальше уже увидим, как вчерашний ассоциат в фонде не модельки строит в экселе, а вайбкодит агента для клиники.
Да и даже IPO уже не нужен, для ликвидности есть вторичный рынок которые выорос с 25 $b в 2012 до прогнозного 100 $ b+ в 2025.
Mid-tier VC либо сольются, либо тоже станут RIA, чтобы получить доступ к более длинным деньгам и реальным компаниям. Но это уже придется комбинировать классический LBO-долг, private credit, долевое финансирование от LP и тд.
Короче, пока стартаперы пишут, что деньги VC им больше не нужны и всё можно делать на бутстрапе, империя наносит ответный удар и говорит, что для фонда, чтобы заработать деньги и не обязательно искать стартаперов с их поделками.
когда писал пост про deep research, подумал: в рисерче агентов выиграет тот агент, который подключит источники, недоступные публично.
напрашивается в агента добавить форму p2p‑консалтинга, а записи потом использовать для обучения.
ну, оказалось, я не один такой умный. есть такая компания — AlphaSense. компания стоит около $4 b, подняла свежие $600 m и делает ARR порядка $400 m.
сервис стартовал в 2012‑м как «google для финрынков» — быстрый поиск по SEC‑файлингам, sell‑side‑репортам, новостям и транскриптам.
оказывается они пошли дальше: недавно купили стартап Tegus. это что‑то вроде маркетплейса экспертных интервью. они соединяют экспертов с теми, кто исследует рынок или конкретный сегмент. клиенты — банки, фонды и консультанты. вы регистрируетесь, описываете биографию и опыт, а платформа матчит вас с заказчиком. организуют звонок и платят почасовую ставку.
так вот, сходил к AlphaSense на демо: показали, как их внутренний агент ходит по открытому вебу, платным базам и всей библиотеке Tegus‑транскриптов. технически, может, не так эффектно, как у openAI или grok, но по охвату и глубине данных пока лучшее, что видел. ну и стоит такое уже $50k на команду из 5 человек в год.
и вообще имхо, что в эпоху агентов p2p‑консалтинг становится только живее и ценнее.
консультация передаёт не только факты, но и энергию, контекст, доверие. плюс у хорошего эксперта свои шрамы и решения и беседа может вытащить вопросы, о которых ты даже не думал
(тут конечно хорошо бы зашел промо, что я делаю платный консультации, но нет)
написал новый пост в сабстэке про то, как я использую deep reseerch тулы для бизнес-поиска.
это, наверное, самый популярный LLM-сценарий у меня сегодня, который помогает в инвестиционных и GTM-делишках.
в 2023, когда только зарождался deep research, всё сводилось к созданию громоздких RAG-пайплайнов: агент офлайн качал 10-K, блоги, стенограммы подкастов, индексировал всё в vector db и писал промпты для каждого файла. появлялись первые вертикальные стартапы — я смотрел в основном на GTM и invest-tech, но было много интересного и в академических задачах.
схема работы агентов напоминала Directed Acyclic Graph (DAG): всё заранее прописано, один путь без циклов и ветвлений, а решения принимал внешний оркестратор. для простых сценариев «пользователь → запрос → поиск → ответ» это работало.
сегодня deep research-агенты в ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok и др. получили мощный апгрейд благодаря reasoning-моделям. появились Toolformer, ReAct, Tree-of-Thought, Chain-of-Thought и function calling — и агенты превратились в нечто похожее на конечный автомат. они сохраняют состояние (plan/execute/reflect), сами решают, когда делать loop или ветвление, могут retry’ть шаги и корректировать стратегию прямо в сессии.
есть четыре основных building-блока:
planning
модель разбивает запрос на подзадачи («какие сайты сканить», «какие PDF парсить», «какие API дернуть») и хранит этот живой plan в контексте диалога, который можно дополнять.
acting
через headless-браузер или API агент качает страницы и документы, парсит HTML/PDF, прогоняет текст через LLM-саммари и выдёргивает ключевые поля прямо в json-ячейки или табличные столбцы.
observing
агент сверяет промежуточные результаты с целями. если чего-то не хватает, возвращается к planning, меняет стратегию (дополнительные источники, глубина парсинга) и снова идёт в цикл. благодаря reasoning (ReAct, Chain-of-Thought, function calling) модель не просто рубит по сценарию, а реально рассуждает, loop’ит и ветвится. вместо жёсткой цепочки «шаг 1 → шаг 2 → готово» получаем динамичный поток:
«спланировал → выполнил поиск и парсинг → оценил результаты → добавил источник → … → готов отчёт». именно эта способность одновременно сохранять контекст, рассуждать и управлять переходами делает deep research-агента таким мощным.
publishing
когда все подцели закрыты, агент мёржит фрагменты в финальный отчёт: markdown-таблицы, списки фактов, ссылки на источники и confidence-метрики. отчёт готов к принятию решения.
но 90 % времени я делаю запросы типа «анализ финтех-стартапов из Колумбии для gig-worker’ов» или «поиск AV-компаний и выяснение, какой lidar-сенсор они используют». тут быстро упираешься в лимит компаний и слабое ранжирование: можно шаманить с промптами, но глубина и детерминированность поиска критичны для бизнеса. academic-бенчмарки вроде GAIA или PaperBench хвалят аккуратные резюме научных статей, но они не отражают запросы GTM-команд и инвесторов.
короче про это и написал. плюс для каждой статьи в сабстэке стараюсь зафичерить стартап, который как-то думает в сторону той проблемы, которая у меня возникла.
вместо одного горизонтального подхода Extruct применяет вертикальный AI. каждая компания, сегмент или продукт — самостоятельная «ячейка» в таблице, за которой следит свой агент. так внутри одной ячейки можно сохранять сотни раз больше контекста, гибко добавлять новые поля (стадия раунда, ключевой технический критерий) без перезапуска процесса и выстраивать кастомную логику прямо в planning. чем-то напоминает clay с claygent, только работает субъективно получше и дешевле для не-сейлзов.
так что советую и свою статью и стартап.
p.s. если есть по технической части добавить, пишите в коменты.
китайский ии-агент Manus поднял $75m при оценке $0.5b от Benchmark, Tencent, Hongshan и ZhenFund.
на фоне торгово-политической повестки сделка выглядит немного оторванной.
продукт хороший, но попробуем разобраться, как предприниматели сидя в Ухане в 2025 году подняли денег от Benchmark при такой оценке.
начнем с того, что фаундер на удивление хорошо ориентируется в рынке китайского SaaS, который исторически был далёк от американского (в целом многие сомневаются, что SaaS вообще существует в Китае в его оригинальном прочтении)
начал хаслить сразу после универа: в 2015 запустил Nightingale Technology (夜莺科技) и сделал Yiban Assistant (壹伴助手) неофициальный клиент WeChat с разными интеграциями.
в 2019 увидел возможность в сегменте корпоративного WeChat и сделал Weiban Assistant (微伴助手).
идеально поймал момент: когда WeTool (главный неофициальный CRM над WeChat) закрыли в 2020, Weiban стал основным решением на рынке, привлёк интерес Sequoia China и Youzan. в итоге компанию купила местный интегратор Minglue Technology (明略科技).
фаундер сам себя считает больше коммерсом, хоть и учился в престижном китайском техническом вузе. по его словам, он никогда не был самым технически одаренным в классе, и так описывает свои методы нетворкинга в универе:
помню, рядом с кампусом был ресторан северо-восточной кухни. я зарабатывал достаточно, чтобы водить туда своих одногруппников каждый день. если хотите потом перетащить своих одногруппников в стартап — кормите их ещё во время учёбы. после выпуска за ними уже придётся бегать по мишленовским ресторанам.
Я считаю, что сегодняшним китайским предпринимателям нужно быть более агрессивными в глобализации.
если мы видим за границей лучшие возможности — нужно идти и получать опыт международной конкуренции, а не замыкаться на знакомых рынках.
для этого, правда, нужно многое: когда мы запускали компанию, никто из фаундеров не жил за рубежом. уровень английского у всех остался на уровне школьных времён.
в моей ленте в линке последнее время мелькает один saas-bro, кто делает компанию про анонимизацию посетителей сайта (про которые я писал ранее, btw).
в команде 3 человека и 20 so-called AI агентов.
делает все по законам build-in-public и пытается достичь $10M ARR per employee без инвесторов, мам, пап и кредитов.
пошарил недавно свой сетап. показалось очень занятным, потому это очень достойный результат без какого-то rocket science.
дальше перевод его поста.
за последние 30 дней у нас:
— $1m+ в qual pipeline
— 25 клиентов, ручной онбординг
— 20+ новых фич
— 500+ закрытых тикетов
observer
смотрит на 15к+ реакций (моих и конкурентов), находит тёплых лидов среди ICP. превращает соцсигналы в сигнал на покупку
стэк — make + unipile + anthropic
hunter
трекает 5к+ анонимных визитов на сайт, деанонимизирует, ресёрчит, пишет — всё в реалтайме
стэк — swan ai (его тула)
gatekeeper
из 800+ запросов в демо фильтрует только тех, кто нам реально подходит. ресёрчит, обогащает, скорит
стэк — make + anthropic + generect
concierge
отвечает на 500+ диалогов с клиентами — тикеты, онбординг, сбор фидбэка. >70% — без участия человека
стэк — swan ai + slack
analyst
структурирует фидбэк из 100+ разговоров в приоритезацию фич
стэк — make + circleback + openai
prototyper
делает прототипы по спекам, сокращая цикл от идеи до имплементации с недель до часов
стэк — v0 design от vercel
architect
собирает архитектуру под фичи, предлагает реализацию, пишет боилерплейт
стэк — cursor + devin ai
auditor
автоматически отвечает на запросы по безопасности и соответствию — заменяет собой 100+ часов доки
стэк — cursor + anthropic
Я как-то начинал тут писать про удалённую работу и хочу делать это почаще.
SpatialChat мы пытались сделать "виртуальный офис" для удаленной работы и это все заставило многое пересмотреть - в том числе, где и как мы работаем.
И, кажется, мир даже не заметил, что недавно прошло 5 лет с момента закрытия Уханя. 5 лет — не так много, но ощущение, будто это было в другой жизни.
SpatialChat запустился 20 апреля 2020 и так сильно ассоциировался с ковидом, что у меня ощущение, будто я окончательно вышел из этого только в январе.
Ковидное состояние — это не просто карантин. Это временность всего вокруг, смена привычных процессов, надежда, что скоро вернёшься во что-то “как раньше в 2019”.
Иногда мои дни всё ещё похожи на те, ковидные. Удалённая работа выстраивает рутину: проснулся - спорт - работа - еда -прогулка - работа - еда - сон. В лучшем случае добавить книгу или встречу, но по факту - тот же цикл.
Из плюсов - стал больше ценить комфорт дома. Если среда не радует, всё быстро превращается в серую массу. Если я начинал ковид в 18 м^2 в Токио, то сейчас пишу пост из дома с камином и видом на озеро.
В этом, наверное, главное преимущество удалёнки. Я уже писал, кому она подходит, но для себя понял, что самая важная часть это автономность и контроль над эргономикой.
Вспоминаю огромные опенспейсы, переговорки, метро, бизнес-ланчи и понимаю, что не очень-то хочется туда возвращаться. Да, можно раз в пару месяцев по фану поработать в офисе, но 52 недели, 5 раз в неделю? Нет.
За два года в новой квартире я полностью собрал свой кабинет:
— сделал столешницу,
— закупил растения,
— купил удобную мебель,
— повесил полки, которые задизайнили вместе со столяром
Раньше думал, что удалёнка - это “работай где хочешь” – два месяца в Турции, потом в доме в лесу, потом к коворкинге где-то в мегаполисе и тд.
Но сейчас перемещаться из кабинета стало неудобно. В новом месте всё не так: ручка не там, бумага не там, кресло странное.
Короче, последние пару лет я залипал на workspace porn в Pinterest. А потом понял: рабочее пространство говорит о человеке больше, чем его соцсети.
Поэтому создал канал, где рассказываю о людях через их рабочие места @workspaceporn
начинаем через 10 минут
подключайтесь: https://pyn-ru.zoom.us/j/98022590982?pwd=GUy0YTWXOJz2f2ec9rkVpSsWluSEM2.1
на этой неделе, в четверг сделаем стрим про linkedin вместе с @ProductsAndStartups и @thefutureofwork
это не про то, как писать посты на 200 лайков, или как выстраивать автоматические цепочки аутбаунда.
скорее попробуем сделать реверс-инжиниринг главного продукта и самой компании
подойдет больше для тех, кто строит продукты поверх linkedin или интересуется социальными продуктами
затронем такие темы:
1/ почему linkedin оказался устойчив к демографическим циклам и до сих пор остается единственной рабочей площадкой. кто и когда может прийти на смену?
2/ linkedin и b2b SaaS продукты, построенный поверх соцсети. почти у каждого сейлза — это основной инструмент. но что мешает linkedin самому превратиться в полноценный crm? и почему до сих пор нет? как внутри компании принимаются продуктовые решения, кому давать api, а кому — нет?
3/ контент и linkedin — как он стал главным каналом для b2b бренда и лидгена? и что происходит с приходом генеративного контента?
4/ карьера как продукт
как linkedin формирует представление о карьере? как влияет на поколение профессионалов? как люди используют linkedin для сигнализации статуса: где работают, что пишут, какие сертификаты выкладывают. как это встроено в продуктовые механики?
5/ неудавшиеся эксперименты linkedin
linkedin stories, linkedin events, marketplace — что они пробовали, что не взлетело, и что это говорит о продуктовых гипотезах команды?
приходите — формат свободный, без презентаций, больше из темы продуктовой философии.
время: 27 марта, 17:00 CET
добавить в календарь
