У меня странный канал, число подписчиков после каждого моего поста только убывает, и обратной связи от вас не дождешься… но я попробую. Скажите, дорогие мои, а как вы думаете, вот если в юнит-экономике параметры нормируются на месяц, и вам нужно посчитать тарифный план на неделю, то как вы это будете делать? меня смущает метрика APC она в юнит-экономике не может быть меньше единицы, но при нормировке на месяц она равна 1, а при тарифе на неделю, то сколько? вообще хочется уже получать от вас обратную связь назад… а то вообще не понятно, то что я тут пишу, оно хоть кому то нужно?

После последнего разговора о том как считать средний чек для разных тарифов я начал пересматривать то, как я подаю эту информацию. И скоро будет полезная информация на эту тему, а пока записал вам видео про небольшой симулятор, который показывает как средний чек в юнит-экономике зависит от тарифных планов, распределения клиентов по ним и от того, как они платят.

Друзья, у меня вопрос к тем, кто запускал, запускает или планирует запускать SaaS.

Скажите, а как вы планируете свои тарифные планы, из чего исходите, как выбираете количество планов, цены, почему именно так? что лежит в основе вашего выбора по выбираемой тарифной политике?

PS
картинка для привлечения внимания.

Приглашаю на лекцию: “Когортный анализ для бизнеса”

📅 Когда: 8 февраля 2025 года (суббота) On-line
⏰ Время: 12:00 (CET)
💳 Цена: 150€ + VAT (для стран ЕС)
🎉 Специальное предложение: Скидка 50% на второй и последующие билеты для групп от 3 человек!
Пример: если вас трое, общая стоимость составит всего 300€, вместо 450€.

Что вас ждет?
Эта лекция откроет вам новые горизонты управления бизнесом. Я расскажу:
— Что такое когорты и как они устроены.
— Почему важно фиксировать ключевые показатели в когортах.
— Как избежать кассовых разрывов и прогнозировать будущее.
— Какие данные нужно собирать, чтобы когорты работали на ваш успех.

Почему стоит прийти?

Когортный анализ — это инструмент, который поможет:
✅ Удерживать клиентов и увеличивать их ценность.
✅ Выявлять слабые места и точечно их исправлять.
✅ Стабильно управлять финансами и избегать кассовых разрывов.

После лекции вы сможете:
— Анализировать когортные данные и принимать обоснованные решения.
— Организовать сбор данных для когортного анализа.
— Прогнозировать финансы и масштабировать бизнес с уверенностью.

💡 Бонус: Зарегистрируйтесь с друзьями или коллегами и сэкономьте на билетах. Отличный повод учиться вместе и сразу внедрять полученные знания!

📩 Купить билет
📩 для желающих купить групповой билет, напишите мне в личку.

Репост приветствуется.

последний спойлер к статье про оптимизацию распределения клиентов по тарифным планам в SaaS.

Интересная статистика распределение долей для разного числа участников стартапа в разные годы.

🔥 Средний чек в SaaS: простая метрика с непростыми нюансами

Кажется, что средний чек (AOV) — это одна из самых понятных метрик юнит-экономики. Но когда речь заходит о подписной модели, его расчет становится совсем не таким очевидным.

📌 Пример из статьи:
Допустим, у нас 100 клиентов:
• 25% выбрали годовую подписку за 480€.
• 75% оплачивают помесячно, из них:
• — 30% платят 3 месяца,
• — 45% — 2 месяца.

Какой будет средний чек? ❓

Если интуитивно кажется, что нужно просто усреднить платежи — у меня для вас новости. 😏

Правильный расчет AOV даёт неожиданные инсайты: он показывает, как изменится средний чек, если перераспределить клиентов между тарифными планами. А это значит, что можно увеличить AOV, даже не повышая цену подписки!

📖 Полная статья доступна подписчикам блога.

Как вы считаете средний чек в своём бизнесе? Делитесь в комментариях! 👇

очень интересный график про развитие LLM. Причем хорошо видно, что мало быть первым нужно еще удержать лидерство. Кроме того сейчас лично у меня большие вопросы к современному применению LLM.

С появлением LLM все начали восхищаться тому, как стало удобно общаться с компьютером, можно просто невнятно сформулировать свои мысли и придет ответ. Правда уже сейчас выяснилось, что недостаточно формулировать мысли как попало, и появились так называемые промпт инженеры.

Я хочу рассказать вам о том, как зарождались компьютерные игры. Еще в 1975 году в мир вышла игра Colossal Cave Adventure которая была первой текстовой приключенческой игрой. Вся игра заключалась в том, что вы читаете текст и пишите текст в ответ.

По началу такие игры понимали весьма простые фразы, часто слова, например, открыть, взять и тп... но позже они научились понимать и более сложные фразы.

В целом современные LLM растут из таких систем, просто теперь у них стало больше памяти и скорости обработки данных. И да, они научились очень хорошо понимать нечеткий запрос пользователя. Однако это все еще текст.

Уже в 1984 году люди начали понимать, что текстовый интерфейс это прошлое, и на рынок вышел Apple Macintosh. Я уверен, что текстовый интерфейс это не наше с вами будущее, и LLM это просто реализация старых идей, потому что появились возможности. И да, это не про, то что они не нужны, но точно не для того, чтобы люди в чатике общались с ними.

Какой новый виток технологий будет? что заменит текстовый LLM?

Друзья, мне тут понадобилась ваша помощь. Есть ли люди с аккаунтом на HackerNews от YC? Я планирую сделать там размещение и мне нужны те кто поддержат меня комментариями и апвотами, когда я размещу там пост.

Друзья, я тут разместил пост о ueCalc в HackerNews https://news.ycombinator.com/item?id=43174442 если есть возможность поддержите лайком.

Друзья, я знаю, что вам может быть это интересно. Сейчас я занимаюсь тем, что ищу способ без денег продвинуть ueCalc на мировом рынке. Для этого о нем нужно как минимум рассказать. а как это сделать?

Я выбрал следующее решение. Попросил chatGPT написать мне посты для разных площадок, где собираются стартапы. И попробовать через площадки задвинуть сервис.

Я думаю вам будет интересно наблюдать за тем, как это происходит.

Что я уже попробовал:
1. Размещение поста на HackerNews – в целом идея провалилась, обсуждения собрать не удалось, upvote тоже не сработали и пост утонул в потоке.

2. Размещение поста на reddit — в сабреддите r/straups И на данный момент в нем почти 4000 просмотров, кажется за всю мою историю это самый большой охват у моих постов, которые я делаю сразу на мир.

Посты на reddit не содержат ссылок и упоминаний сервиса. Стратегия пока просто раскачать авторитет на площадке и продвигать сервис в комментариях.

Пишите, что вы думаете про это.

И так, мой пост на Reddit был удален, а я забенен. Причина, они используют бота для определения постов написанных с LLM. У меня более хитрая ситуация, я использовал chatGPT для разработки стратегии, и перевода текста на английский. Но пока оказалось им этого достаточно, чтобы удалить мой пост и забанить.

Так что использование LLM может быть опасным в работе. А кричали, что сейчас всех маркетологов заменят и тп… И да я знаю, что есть LLM которые уменьшают признаки создания текста с помощью LLM, но у меня то был просто перевод на английский… мысли о том, что там что-то не так не было.

При этом пост собрал более 10 000 просмотров, что для меня рекорд на этой площадке, так как я не получал ранее более 500 просмотров. Но! за 7 лет я сделал на этой площадке 10 постов и почти все они были удалены.

Я явно что-то не так делаю, и не понимаю их правил. В общем вот вам данные, 10 000 просмотров за 5 часов и бан. ссылок и рекламы в посте не было.

Привет всем. Сегодня я хочу рассказать вам свое мнение про LLM.

Я пришел в IT в 1990 году и с тех пор активно следил за развитием технологий. И конечно принимал участие в развитии и использовании этих технологий в жизни.

Последнее время появился бум LLM, которые иногда называются ИИ. Хотя по сути они умеют хорошо компилировать известные им сущности.

При этом они умеют это делать весьма хорошо, кто-то заточен для перевода текста, кто-то для компилирования кода.

На видео к данному посту я показываю опцию работы с тегами в моем блоге https://khanin.info/blog/212 которая показывает облако тегов в стиле Obsidian где статьи и теги размещены в виде графа, вы можете перемещать теги и статьи и наблюдать небольшую физику.

Данный код был создан с помощью LLM Grok, по достаточно простому запросу — я попросил сделать его как в Obsidian. Вероятно, данная модель имела в своей базе код подобного решения и смогла его воспроизвести.

Измениться ли разработка с появлением таких инструментов? Конечно! И кажется мы просто повышаем порог входа в профессию разработчика. Теперь для создания простых вещей умения программировать не надо, хотя изначально рабочий код выданный этой LLM на моем сайте не заработал, что-то конфликтовало и пришлось доставать напильник. Но я, во-первых, умею программировать, во-вторых, смог вытащить ошибку из самой LLM.

Ну и в любом случае это реально ускоряет работу разработчика.

Я с нетерпением жду настоящего ИИ.

После того, как вчера я подключил к своему блогу облако тегов в стиле Obsidian, я начал анализировать свои статьи, как они связаны между собой, и так далее. Первые статьи в блоге выходили без привязки к тегам, их просто не было, и они в облаке так и размещаются — без связей. Некоторые я уже связал друг с другом. И в процессе изучения нашел интересую статью.

Делюсь ею с вами, она относиться к старым материалам, 2018 год и поэтому она бесплатная. Но суть ее не потеряла смысла. Она про то, как нами легко манипулировать статистикой.

Для нас как потребителей становиться важно, проверять всю информацию, которую мы получаем и не доверять изначально никому. А для нас производителей информации это становиться ответом на вопрос как захватывать аудиторию.

Манипулирование статистикой статья на основе прочтения мною книги Путеводитель по лжи Даниэля Левитина.

%лайк% %репост%

всем привет! я тут решил на своем примере изучать работу LLM. Сейчас выбрал путь продвижения ueCalc. Формально LLM будет моим трекером и маркетологом. Конечно я отдаю только рутину и организацию себя, думать придется самому и делать тоже. Но это лишь начало.

Кому интересно, ставьте лайки и приглашайте друзей. Если канал набирает 2000 подписчиков, буду в ежедневном режиме публиковать процесс. Ну и как обычно пишите комментарии, советы и мнения. 🙂 Начинаю завтра в 14:00 по СЕТ

Не удалось набрать 2000 подписчиков, как планировал, поэтому пока буду публиковать прогресс по uecalc.com раз в неделю. Это сервис, который помогает стартапам быстро строить финансовые модели для инвесторов.

Что я делаю на этой неделе:
1. Создал аккаунт @ueCalc в X.
2. Начинаю общаться с фаундерами и делиться идеями.

Цель — получить первые отклики.

Как только будет 2000 подписчиков, перейду на ежедневные отчеты. Поддержите лайком или советом, если интересно!

Ну позже расскажу про то, как я решил использовать LLM в качестве трекера.

Какая интересная информация. Обратите внимание, как изменение монетизации повлияло на бизнес, 48% дохода теперь идет от подписки, а реклама дает 20%, тогда как 20 лет назад, реклама приносила больше 50% дохода. В целом приятно видеть, как СМИ научились пользоваться интернетом и зарабатывать на нем.

Не могу не поделиться! к ueCalc присоединился 10 000 стартап!