🤖 В канале появился бот
Теперь анонсы статей с khanin.info публикуются автоматически — через @d2decisions_bot.
Что умеет:
— Публикация анонсов новых статей с кнопкой «Читать»
— Отложенные посты по расписанию
— Модерация чата: фильтрация спама и ссылок от новых участников
Для вас ничего не меняется — контент тот же, просто теперь быстрее и стабильнее.
Теперь анонсы статей с khanin.info публикуются автоматически — через @d2decisions_bot.
Что умеет:
— Публикация анонсов новых статей с кнопкой «Читать»
— Отложенные посты по расписанию
— Модерация чата: фильтрация спама и ссылок от новых участников
Для вас ничего не меняется — контент тот же, просто теперь быстрее и стабильнее.
khanin.info
Daniel Khanin, entrepreneur, CEO d2decisions
Personal blog of Daniel Khanin, specialised in unit economics, data driven decisions, financial modelling. It will be useful for entrepreneurs who want to learn how to make data driven decisions.
👍4🔥3🍌1
Data Driven Decisions pinned «🤖 В канале появился бот Теперь анонсы статей с khanin.info публикуются автоматически — через @d2decisions_bot. Что умеет: — Публикация анонсов новых статей с кнопкой «Читать» — Отложенные посты по расписанию — Модерация чата: фильтрация спама и ссылок от…»
Темы в блоге
Привет, друзья! Я все больше думаю об удобствах для читателей моего блога, пытаюсь найти лучшее. Что уже есть на сайте сейчас: возможность читать статью без интерфейса просто статья без отвлечения.
Теперь новая опция цветовые темы: можно выбрать несколько светлых и темных тем, а также тему в стиле New York Times или The Economist.
Привет, друзья! Я все больше думаю об удобствах для читателей моего блога, пытаюсь найти лучшее. Что уже есть на сайте сейчас: возможность читать статью без интерфейса просто статья без отвлечения.
Теперь новая опция цветовые темы: можно выбрать несколько светлых и темных тем, а также тему в стиле New York Times или The Economist.
👍3❤2🔥1🗿1
При управлении продуктом с использованием современных методов управления процессами производства, такими юнит-экономика, теория ограничений Голдратта, дерево метрик и другие, приходиться решать одну не стандартную задачу — как связать реальные метрики продута, например, количество пользователей, которые использовали поиск и видели нулевую выдачу, с заработком продукта, если прямой связи между метриками нет, и вообще пользователи, в используемой бизнес модели не монетизируются.
Данная тема весьма распространенная, но я не видел, чтобы о ней, кто-то рассказывал. По этому сегодня я поделюсь своим опытом, как я решаю подобную задачу.
#CPO_notes #metrics
Продолжение...
Данная тема весьма распространенная, но я не видел, чтобы о ней, кто-то рассказывал. По этому сегодня я поделюсь своим опытом, как я решаю подобную задачу.
#CPO_notes #metrics
Продолжение...
👍1🤮1
Anthropic выходит на IPO с оценкой $380 млрд и $30 млрд выручки в год.
При этом тратит столько же.
Это не катастрофа — это новая реальность AI-бизнеса, где каждый ответ модели стоит реальных денег на GPU.
Inference — это новый COGS. И он ведёт себя совсем не так как привычные расходы SaaS-компании.
Разобрал на примере Anthropic:
— почему токен дешевеет в 280 раз, а счёт за токены растёт
— как один корпоративный клиент может убить юнит-экономику
— и почему $8 млрд выручки могут исчезнуть до IPO из-за одного решения SEC
Полный разбор с интерактивным калькулятором — по ссылке. Первая часть бесплатно.
#unit_economics #cases
При этом тратит столько же.
Это не катастрофа — это новая реальность AI-бизнеса, где каждый ответ модели стоит реальных денег на GPU.
Inference — это новый COGS. И он ведёт себя совсем не так как привычные расходы SaaS-компании.
Разобрал на примере Anthropic:
— почему токен дешевеет в 280 раз, а счёт за токены растёт
— как один корпоративный клиент может убить юнит-экономику
— и почему $8 млрд выручки могут исчезнуть до IPO из-за одного решения SEC
Полный разбор с интерактивным калькулятором — по ссылке. Первая часть бесплатно.
#unit_economics #cases
🔥2❤1💅1
вышла обновленная версия дерева метрик: 1. исправлен большой список багов,
2. добвалены темы, улучшена работа по созданию дерева,
3. добавлена возможность создавать разные сценарии одного и того же дерева (про это я сделаю отдельную статью),
4. теперь узлы можно группировать в блоки (для наглядности)
5. добавлен блок онбординга
Все это доступно подписчикам блога, за 50€ в год. меньше, чем 1€ в неделю.
https://khanin.info/tools/mts
На странице вы видите новый вариант шеринга дерева метрик.
2. добвалены темы, улучшена работа по созданию дерева,
3. добавлена возможность создавать разные сценарии одного и того же дерева (про это я сделаю отдельную статью),
4. теперь узлы можно группировать в блоки (для наглядности)
5. добавлен блок онбординга
Все это доступно подписчикам блога, за 50€ в год. меньше, чем 1€ в неделю.
https://khanin.info/tools/mts
На странице вы видите новый вариант шеринга дерева метрик.
❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
записал видео некоторых новых возможностей Дерева Метрик, можно сворачивать группы узлов, можно выделять визуально группы. А так же иметь несколько сценариев для одного дерева, например, план и факт.
Дерево метрик, популярный инструмент, для того, чтобы анализировать текущие бизнес процессы, и понимать, от каких процессов зависит улучшение текущего процесса.
Изначально, концепция дерева метрик была озвучена как пирамида, но мне не очень зашла эта метафора, и я стал использовать термин — дерево метрик. Однако, последнее время я стал склоняться к тому, чтобы называть этот объект — графом метрик, особенно для сложных бизнес моделей.
При этом существует большое число различных материалов, от различных авторов, которые рассказывают о том, как делать дерево метрик. Часто это личный опыт автора, но бывает и чисто теоретические работы, которые показывают лишь некие гипотезы автора.
Сейчас я в работе имею три графа метрик, которые описывают одну и туже компанию, одни и те же бизнес процессы. Но почему их три?
#CPO_notes
Продолжение...
Изначально, концепция дерева метрик была озвучена как пирамида, но мне не очень зашла эта метафора, и я стал использовать термин — дерево метрик. Однако, последнее время я стал склоняться к тому, чтобы называть этот объект — графом метрик, особенно для сложных бизнес моделей.
При этом существует большое число различных материалов, от различных авторов, которые рассказывают о том, как делать дерево метрик. Часто это личный опыт автора, но бывает и чисто теоретические работы, которые показывают лишь некие гипотезы автора.
Сейчас я в работе имею три графа метрик, которые описывают одну и туже компанию, одни и те же бизнес процессы. Но почему их три?
#CPO_notes
Продолжение...
DeepSeek V4 догоняет фронтир
DeepSeek V4 догоняет фронтир: в 8,6× дешевле GPT-5.5, местами сильнее, но без картинок
#LLM_notes #cards
DeepSeek V4 догоняет фронтир: в 8,6× дешевле GPT-5.5, местами сильнее, но без картинок
#LLM_notes #cards
👍1
Монополисты в движении: 165 лет американского капитализма за 90 секунд
Интерактивная визуализация по мотивам рейтинга The Economist — 25 крупнейших бизнес-магнатов США от Вандербильта до лидеров ИИ. Нажмите Play и наблюдайте, как эпохи железных дорог, нефти, софта и искусственного интеллекта сменяют друг друга — и как антимонопольные удары меняют расклад сил.
#cards
Интерактивная визуализация по мотивам рейтинга The Economist — 25 крупнейших бизнес-магнатов США от Вандербильта до лидеров ИИ. Нажмите Play и наблюдайте, как эпохи железных дорог, нефти, софта и искусственного интеллекта сменяют друг друга — и как антимонопольные удары меняют расклад сил.
#cards
👍1
10 947 человек зарегистрировались в ueCalc за девять лет. 90 когда-либо заплатили. Общий доход — 6 356€, общие инвестиции превысили 300 000€.
Я Даниил Ханин. Автор книги «Unit Economics» с предисловием Ash Maurya, автором Lean Canvas. Я учу стартапы считать юнит-экономику.
Эта статья — не жалоба и не мотивационный пост про «учись на ошибках». Это вскрытие. Все числа, вся хронология, все ошибки. И в конце — эксперимент, в котором вы можете участвовать.
Что такое ueCalc
ueCalc — инструмент финансового моделирования для стартапов. P&L прогнозы, метрические деревья, юнит-экономика — без опыта в финансах, без Excel на 40 вкладок.
#unit_economics #cases
Продолжение...
Я Даниил Ханин. Автор книги «Unit Economics» с предисловием Ash Maurya, автором Lean Canvas. Я учу стартапы считать юнит-экономику.
Эта статья — не жалоба и не мотивационный пост про «учись на ошибках». Это вскрытие. Все числа, вся хронология, все ошибки. И в конце — эксперимент, в котором вы можете участвовать.
Что такое ueCalc
ueCalc — инструмент финансового моделирования для стартапов. P&L прогнозы, метрические деревья, юнит-экономика — без опыта в финансах, без Excel на 40 вкладок.
#unit_economics #cases
Продолжение...
1🔥8❤4
Завтра в 16:00 я выложу свою статью на Hacker News.
Это та самая статья — 10 947 регистраций, 90 оплат, €6 356 за девять лет. Полный разбор провала от автора книги по юнит-экономике.
Почему HN? Потому что там сидят люди, которые такие истории уважают. И если пост попадёт на главную — это тысячи просмотров от целевой аудитории.
Мне нужна ваша помощь. Завтра в 16:00 CET я скину сюда ссылку. Если зайдёте и поставите upvote в первые 30 минут — это критически важно. Именно первые полчаса решают, попадёт пост на главную или утонет.
Что нужно сделать:
1. Завтра в 16:00 — я кину ссылку сюда
2. Перейти по ссылке
3. Нажать ▲ рядом с заголовком (нужен аккаунт на news.ycombinator.com)
4. Всё. Это занимает 10 секунд
Если у вас нет аккаунта на HN — можно создать прямо сейчас, чтобы завтра не тратить время: news.ycombinator.com
Девять лет я верил, что продукт продаёт себя сам. Не продаёт. Пора пробовать по-другому.
Это та самая статья — 10 947 регистраций, 90 оплат, €6 356 за девять лет. Полный разбор провала от автора книги по юнит-экономике.
Почему HN? Потому что там сидят люди, которые такие истории уважают. И если пост попадёт на главную — это тысячи просмотров от целевой аудитории.
Мне нужна ваша помощь. Завтра в 16:00 CET я скину сюда ссылку. Если зайдёте и поставите upvote в первые 30 минут — это критически важно. Именно первые полчаса решают, попадёт пост на главную или утонет.
Что нужно сделать:
1. Завтра в 16:00 — я кину ссылку сюда
2. Перейти по ссылке
3. Нажать ▲ рядом с заголовком (нужен аккаунт на news.ycombinator.com)
4. Всё. Это занимает 10 секунд
Если у вас нет аккаунта на HN — можно создать прямо сейчас, чтобы завтра не тратить время: news.ycombinator.com
Девять лет я верил, что продукт продаёт себя сам. Не продаёт. Пора пробовать по-другому.
1❤🔥6👍5❤3🤡1🤝1
Выложил на Hacker News 👆
https://news.ycombinator.com/item?id=47934714
Если есть аккаунт — зайдите и нажмите ▲. Первые 30 минут решают всё.
https://news.ycombinator.com/item?id=47934714
Если есть аккаунт — зайдите и нажмите ▲. Первые 30 минут решают всё.
🔥4
Диаграмма Ханина: как визуализировать двустороннюю бизнес-модель
Диаграмма Ханина — круговая визуализация двусторонних бизнес-моделей: MAU как контейнер, supply и demand сходятся на лидах, цель бизнеса в центре. Альтернатива санкей-диаграмме для маркетплейсов.
#CPO_notes
Диаграмма Ханина — круговая визуализация двусторонних бизнес-моделей: MAU как контейнер, supply и demand сходятся на лидах, цель бизнеса в центре. Альтернатива санкей-диаграмме для маркетплейсов.
#CPO_notes
❤3
loOom v0.8.
Что я заметил — повторяющиеся аналитические задачи (контроль финплана, ежемесячные OKR, разбор отклонений) каждый раз делаются почти одинаково. А агент, которого зовешь помочь, каждый раз стартует с нуля и не помнит ни источников, ни алгоритма, ни прошлых договоренностей. И ты заново пересказываешь контекст.
В v0.8 добавил задачи. Это просто папка
При первом запуске агент сам спрашивает про источники и алгоритм и пишет instruction.md. Со второго раза стартует с накопленным контекстом, не с нуля. Зашел в задачу — граф фильтруется на её scope.
Из мелочей: починил ввод кириллицы в названиях, бинарь теперь universal (Intel + Apple Silicon).
macOS, ~640 КБ, без сети, без зависимостей. С Demo внутри.
https://khanin.info/uploads/looom/looom-0.8-macos.tar.gz
Что я заметил — повторяющиеся аналитические задачи (контроль финплана, ежемесячные OKR, разбор отклонений) каждый раз делаются почти одинаково. А агент, которого зовешь помочь, каждый раз стартует с нуля и не помнит ни источников, ни алгоритма, ни прошлых договоренностей. И ты заново пересказываешь контекст.
В v0.8 добавил задачи. Это просто папка
.looom/tasks/NNN/ из пяти текстовых файлов: цель, алгоритм, накопленные знания, короткий журнал сессий, связанные сущности. Никаких баз, никаких параллельных структур — файлы и есть состояние, можно править руками.При первом запуске агент сам спрашивает про источники и алгоритм и пишет instruction.md. Со второго раза стартует с накопленным контекстом, не с нуля. Зашел в задачу — граф фильтруется на её scope.
Из мелочей: починил ввод кириллицы в названиях, бинарь теперь universal (Intel + Apple Silicon).
macOS, ~640 КБ, без сети, без зависимостей. С Demo внутри.
https://khanin.info/uploads/looom/looom-0.8-macos.tar.gz
❤4👍3
ищу людей для cust dev, кто прямо сейчас делает или недавно делал дерево метрик, хочу задать пару вопросов.
Частенько слышу вопросы как продуктовом аналитику жить в эпоху ИИ.
Forwarded from Энергия данных | Мария Дробинская
13-15 мая в Астане проходит выставка Business Technology EXPO. Сегодня выступала с докладом в секции «Data Science. Гибридная архитектура для Agentic AI решений». Рассказывала, как переходить от BI к AI-ассистентам на примере Power BI и Copilot. 📱
Перехожу в общем на тёмную сторону 😊
Вообще в последнее время редкий заказчик не спрашивает, как встроить ИИ в дашборды. Я долгое время пребывала в дичайшем скепсисе относительно этой идеи. Почему? Потому что вижу, что происходит в данных в компаниях. Заходя с проектом внедрения BI поднимаем из пучины всё то, на что могли не обращать внимания годами. Перекладыванием на логику обработки данных все эти моменты постепенно вскрываются и приводятся в структуру, справочники встают стройными рядами, данные вносятся тогда, когда должны, и полностью, убираются частности и заплатки в расчётах. И многое-многое другое. Но сейчас заказчики хотят сразу совершить прыжок из хаоса в ИИ. Потому что ИИ воспринимается как волшебная таблетка, которая сразу всё в бизнесе наладит. Кидайте в меня помидорами. 🍅 Не наладит. Усилит бардак, ещё и рекомендаций выдаст таких, что ого-го. 😣
Для BI тоже надо делать порядок. Но порядок, который требует ИИ – кратно «порядочнее». Потому что BI, как ни крути, исконно делали разработчики. И тут человеческий фактор что на входе (в данных), что на выходе (в реализации дашбордов). А ИИ требует структуры и логики.
❗️ И чем чётче, конкретнее и понятнее всё реализовано, тем меньше ИИ делает ошибок, и тем больше толку от ИИшных рекомендаций. Тем больше они «в попад».
🔤 Потому да, перехожу на тёмную сторону. Осторожно так, вкрадчиво. И заказчиков призываю не впадать в ИИллюзии, а трезво оценивать, что ИИ может, а что – увы.
❗️ А вот при правильном применении - мощь великая!
Перехожу в общем на тёмную сторону 😊
Вообще в последнее время редкий заказчик не спрашивает, как встроить ИИ в дашборды. Я долгое время пребывала в дичайшем скепсисе относительно этой идеи. Почему? Потому что вижу, что происходит в данных в компаниях. Заходя с проектом внедрения BI поднимаем из пучины всё то, на что могли не обращать внимания годами. Перекладыванием на логику обработки данных все эти моменты постепенно вскрываются и приводятся в структуру, справочники встают стройными рядами, данные вносятся тогда, когда должны, и полностью, убираются частности и заплатки в расчётах. И многое-многое другое. Но сейчас заказчики хотят сразу совершить прыжок из хаоса в ИИ. Потому что ИИ воспринимается как волшебная таблетка, которая сразу всё в бизнесе наладит. Кидайте в меня помидорами. 🍅 Не наладит. Усилит бардак, ещё и рекомендаций выдаст таких, что ого-го. 😣
Для BI тоже надо делать порядок. Но порядок, который требует ИИ – кратно «порядочнее». Потому что BI, как ни крути, исконно делали разработчики. И тут человеческий фактор что на входе (в данных), что на выходе (в реализации дашбордов). А ИИ требует структуры и логики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👌1