Единственный фреймворк, который я применяю в любом стартапе

Воронка!

Такое ощущение, что это сакральное знание, благодаря которому маркетологи и продажники навсегда опередили продактов и технологов. Этот принцип подходит для продаж, контента, нетворкинга, ресерча и найма. Короче, для любой ситуации, где в конце нужно привести какую-то аудиторию к целевому действию.

Как построить любую воронку:

1️⃣ Найти точки касания со своей целевой аудиторией, будь то потенциальные сотрудники, клиенты, читатели или вообще друзья и партнеры для свиданий. Это можно сделать, пообщавшись с представителями своей ЦА.

2️⃣ Выбрать максимум точек касания: где можно до них дотянуться с тем бюджетом, который у вас есть?

3️⃣ Спроектировать оффер так, чтобы он цеплял кликнуть, посмотреть, углубиться. В контенте (в том числе в SMM) это называют хуком — то, что зацепит ваше внимание.

4️⃣ Прогреть гоев. В точности описать идеальное решение того, что болит у человека; выстроить доверие к себе через социальные пруфы и кейсы.

5️⃣ Подвести к целевому действию. Лучше всего, чтобы оно было бесплатным — например, подписаться на рассылку, отправить свое резюме или записаться на демо. Если у вас сильная воронка, можно сразу сделать целевое действие платным, но обычно лучше не рисковать.

Как оптимизировать любую воронку — от продуктовой до воронки найма:

📌 Сократить число шагов, ведь чем меньше шагов, тем выше конверсия.
Идеальная воронка приводит человека к желаемому результату максимально быстро, с наименьшим количеством усилий.

📌 Убрать лишние ответвления на пути.
Воронка должна вести к одному целевому действию. Например, лучше убрать из продукта любые кликабельные ссылки, чтобы человек не мог никуда уйти и отвлечься.

📌 Персонализировать воронку, вызвав у проходящего реакцию «Это про меня!».
Чем персонализирование воронка, чем точнее она попадает в каждого конкретного клиента ➡️ тем выше конверсия.

📌 Украсть секреты у эксперта индустрии.
Лайфхаки между индустриями разные, поэтому я всегда нахожу эксперта в конкретной теме и выясняю его лайфхаки по оптимизации воронки. Что они пробовали, что сработало? Лучший способ оптимизации — эксперименты. Но их не обязательно проводить самому.

📌 Усилить оффер.
В начале воронки людей много — в конце только самые целевые. Если конверсии даже субъективно плохие — значит, нет фита аудитория-оффер. Надо много общаться с ЦА и итерировать, чтобы это исправить — будь то лиды или даже кандидаты на вакансию.

📌 Не автоматизировать воронку слишком рано — это не окупится.
Нет смысла автоматизировать то, от чего пока неясен выхлоп. Но потом воронки отлично автоматизируются.

Many such cases

«Я смотрю, как кто-то смотрит, как кто-то играет в игру»

Сегодня разбираем кейс Твича! Все знают эту платформу, у нее огромное количество пользователей, многие заработали на ней состояние — как думаете, это стопроцентная история успеха?

Давайте посмотрим!

Пишите, если вам заходят такие подробные разборы — тогда буду делать их каждую неделю 🤞

🎙 Выступал на днях в закрытом клубе для AI-предпринимателей от Александра Горного, который делает The Startup of the Day. Рефлексировал на довольно интересную и сложную в то же время тему: когда лучше запускать стартап (в том AI-стартап) в корпорации, а когда лучше самостоятельно?

Cначала думал, что скажу, что всегда лучше самостоятельно, потому что запускать стартап в корпе — это настоящая пытка. Но правда в том, что в случае с AI есть ряд исключений из правил, когда на свои делать просто бессмысленно — никак не получится.

Внимание, знатоки: как думаете, о каких случаях идет речь?

У кого было?

Сегодняшний эксперимент — низкоуглеводный протеиновый тирамису

Как я нанимаю специалистов, будучи генералистом-предпринимателем

В кои-то веки поговорим о стартапе на стадии «Ура, у нас есть трекшн и нужны люди!». Первые наймы — это определяющее решение для будущего бизнеса. Говорю это как человек, которого обычно нанимали в числе первых пяти. Большинство людей, попавших в известнейшие стартапы первыми, в итоге ушли с большими деньгами через опционы и прочие бонусы.

Вопрос: а как, собственно, нанимать, если тебе нужны специалисты в областях, в которых ты не разбираешься?

В целом, все просто. Проверяем харды ➡️ Смотрим на софты и мотивацию ➡️ Обсуждаем стратегические вопросы.

Харды оценивать самостоятельно не нужно, если не разбираешься в теме. Генералисту важно знать, когда и что нужно делегировать. Так что действуем по такому принципу:

🔶 Ищем по нетворку хорошего специалиста — сеньора, руководителя с опытом найма людей в его функции
🔶 За денежку просим его собрать тестовое, отобрать и прособесить кандидатов на харды

Если нужна помощь с оформлением и размещением вакансии, можно по такому же принуипу взять HR. Хотя мне кажется, это все сделать можно и самому — в первую очередь по телеграм-группам, поскольку там самая интересная аудитория. А когда выберете финального кандидата, можете оговорить с ним испытательный период или пилотную задачу. Так меньше рисков.

Я вот так недавно для своего некоммерческого проекта принимал сммщика. Я много взаимодействуют с маркетологами и с маркетингом, но все-таки в нюансах не разбираюсь. Поэтому нашел очень крутую специалистку, которая мне расписала: на что нужно смотреть, какое тестовое дать, как строить собесы. Собесы я провел сам, задал на них вопросы по скрипту, а сами созвоны с кандидатами записал. Она посмотрела записи и выдала фидбэк. А я со своей стороны оценил уже софты, майндсет, логическое мышление, инициативность. мотивацию (я ведь генералист, так что проверяю общие вещи). В общем, за неделю асинхронной работы нам удалось среди 30 кандидатов выбрать очень сильного.

Уверен, вы заметили: в мире немало всего происходит, поток информации увеличивается, а ценность — снижается. Поэтому я решил выделять несколько самых стратегически важных новостей и делиться с вами. Так вы не пропустите то, на что действительно стоит обратить внимание (и не выгорите, пока будете искать это сами).

1️⃣ Новая LLM Collective-1

🔶 Что произошло?
Стартапы начали разрабатывать продвинутые ИИ-модели, используя нестандартный подход). Вместо традиционных дата-центров они обучают модели, собирая данные и вычислительные ресурсы через интернет, в том числе с помощью краудсорсинга.

🔶 Почему это важно?
Я не верю в рассказы о невероятном дизрапшене LLM-рынка за счет более сложных моделей, потому что они уже не так сильно меняются. А вот появление open source переворачивает игру. Я уже писал (https://news.1rj.ru/str/ZeroToPMF/135), почему DeepSeek — это big deal. Так вот, next big deal — это децентрализованные, краудсорсинговые LLM. Вполне возможно, за этим стоит следующая большая революция, поэтому я бы пристально следил за этим рынком.

Пока все упирается в недостаток данных и вычислительных мощностей. Сам Альтман говорит, что для дальнейшего масштабирования нужны деньги, которые превышают размер всей индустрии. Альтернатива — масштабироваться не через деньги, а через людей. К тому же, это позволит рынку защититься от моделей, которые управляются корпорациями — хотя непонятно, насколько для таких моделей будет работать AI Safety.

#новости

2️⃣ Apple разрешил ссылки на стороннюю оплату в своих приложениях

🔶 Что произошло?
Если вы не знали: последние 5 лет мировая общественность судится с Apple за их монополистскую антирыночную практику. Они не только берут конские комиссии с производителей приложений, но и запрещают давать ссылки на оплату через сторонние сервисы (типа «Оплатить в Личном Кабинете»). Epic и Spotify в свое время возглавили судебные тяжбы — и таки добились своего. В США (вот уж от кого не ожидали) суд встал на сторону «малого» бизнеса.

🔶 Почему это важно?
Оплата на сайте зачастую дешевле (экономичный лайфхак: в мобильном приложении найди сайт и плати через веб-версию). Раньше Apple за это банили, а теперь не будут. Это событие меняет весь рынок. Из-за комиссий 30% сильно страдала юнит-экономика мобильных приложений — и так неоптимальная с учетом безумных CAC. Теперь производители приложений смогут позволить себе вкладываться в дополнительные инновации.

#новости

Как оказалось, некоторые уважаемые подписчики канала следят в первую очередь за фотографиями еды.

Поэтому держите низкоуглеводный розовый матча тирамису!

3️⃣ Y Combinator определился с тем, что будем модно в мире стартапов

🔶 Что произошло?
YC — трендсеттер в мире акселерации стартапов. Он регулярно публикует свои так называемые запросы к стартапам. По большому счету, главный в мире акселератор говорит, что и кого они хотели бы видеть в грядущем сезоне. У Y Combinator самый высокий на рынке success rate и все предполагают, что они, как бы, шарят.

🔶 Почему это важно?
Признаюсь честно: раньше я редко изучал эти списки, потому что скептически отношусь к идее тренд-сеттинга через YC. Из предыдущих запросов не то чтобы многое сбылось. Их экспертиза исходит не столько из рынков и экономики, сколько из инвестиций.

Но! Это действительно важно для любого фаундера или wannabe-фаундера, потому что отвечает на вопрос: что хочет видеть венчурный масс-маркет?

Не стоит забывать, что главная функция YC — это именно упаковка стартапов и перепродажа их в VC. Они очень хорошо чувствуют массовый рынок венчуров. А венчурный рынок — в том числе в США — состоит чуть более, чем наполовину из стадного поведения. Настоящих визионеров мало. Тех, кто присоединяется к лидерам — хоть отбавляй. Если планируешь венчурную историю, полезно смотреть на этот масс-маркет. Можно буквально в своих питчах ссылаться на Y Combinator, даже если ты туда не проходил или не подавался.

#новости

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.

Нужно ли нанимать ассистента?

Если фаундеру нужно с чем-то разобраться или сделать много очень разных, но одноразовых задач — это все можно скинуть на ассистента. Нужен такой же генералист — просто генералист-руки, который тебя разгрузит. Найми того, кто сможет работать с минимальными вводными, а не просто следовать тз. В противном случае то, что должно было разгрузить, превратится в дополнительную нагрузку.

Большинство предпринимателей, которых я знаю, отказываются от ассистентов на ранней стадии. И зря. Ведь хороший ассистент ускорит тебя, позволив сфокусироваться на главном. Заниматься поддерживающей операционкой (зарплатами, документами, мелким smm), когда бизнес только нащупал трекшн, — это провал. Ведь именно сейчас нужно все силы бросить на продажи и взаимодействие с клиентами.

Нужно ли проверять culture-fit, когда нанимаешь первую команду?

Может показаться, что смотреть culture-fit бессмысленно, если только начинаешь нанимать людей. Как вообще определить этот fit, на что ориентироваться?

Но вот что важно: первые сотрудники в основном и определяют будущую культуру компании (конечно, если она преуспеет). Поэтому culture-fit на ранних стадиях может быть даже важнее, чем на поздних — он имеет куда большее влияние.

Загадка: что самое дорогое на этой фотографии?

Блин, чисто этот канал каждые выходные

Продолжаю рубрику новостей: выделяю самое важное и каждую неделю делюсь тремя новостями, на которые стоит обратить внимание предпринимателю (и wanna-be предпринимателю).

Подсмотрел у Holy Mobile очень интересный отчет Sensor Tower о доходах мобильных приложений в последнем квартале 23-24 года. 📈 Каждая топ-категория мобильных приложений за год выросла на 10%.

Еще раз: это именно топ-категории. Если вы (как я) думали, что с мобильным приложением про продуктивность довольно сложно выйти в App Store в 2025 году — судя по всему, нет. Скучные категории продолжают расти. Причем довольно адекватными темпами для такой перенасыщенной, как мне казалось раньше, индустрии.

👀 Что из этого следует с позиции фаундера? Все еще есть возможность выйти с новым продуктом даже по топ-категориям в мобайле.

Как я уже говорил, не стоит выходить на нерастущий рынок. Но этот все еще растет! А значит, есть аудитория, за которую можно побороться. Вот так неожиданно и интересно.

#новости