Наша компания работает на стыке маркетинга и экономического моделирования, агрегируя собственные базы данных с экономическими и статистическими показателями. Данный анализ позволяет проводить более глубокое и точное исследование проектов, чем у классических маркетинговых исследований.
В компании мы понимаем, что маркетинг и экономическое моделирование — два самых важных элемента любого успешного бизнеса. Именно поэтому наша команда разработала уникальную систему, позволяющую объединить их в один мощный инструмент. Проанализировав наши собственные базы данных, мы можем предоставить клиентам беспрецедентный уровень понимания их бизнеса.
Наша технология работает путем получения данных из десятков источников и агрегируя их в единую унифицированную модель. Это позволяет нам быстро выявлять тенденции и закономерности, которые в противном случае могли бы быть упущены. Затем мы можем использовать эту информацию для создания индивидуальных стратегий для каждого клиента, помогая им максимизировать прибыль и минимизировать затраты.
В компании мы понимаем, что маркетинг и экономическое моделирование — два самых важных элемента любого успешного бизнеса. Именно поэтому наша команда разработала уникальную систему, позволяющую объединить их в один мощный инструмент. Проанализировав наши собственные базы данных, мы можем предоставить клиентам беспрецедентный уровень понимания их бизнеса.
Наша технология работает путем получения данных из десятков источников и агрегируя их в единую унифицированную модель. Это позволяет нам быстро выявлять тенденции и закономерности, которые в противном случае могли бы быть упущены. Затем мы можем использовать эту информацию для создания индивидуальных стратегий для каждого клиента, помогая им максимизировать прибыль и минимизировать затраты.
❤1👍1
Бренд, товарный знак и репутация – это синонимы или все-таки нет?🤔
#теория #бренд
На первый взгляд, все эти три слова об одном и том же, но если не видеть разницы между ними, ошибка может стать фатальной. Давайте разберёмся, что есть что.
🔶Бренд🔶
Это не логотип и не фирменные цвета. Это нематериальный актив, который живет в восприятии людей: в их ожиданиях, эмоциях, ассоциациях и доверии. Поэтому бренд напрямую влияет на экономику компании: позволяет продавать дороже, повышает спрос и лояльность, снижает затраты на привлечение и маркетинг, усиливает позиции в переговорах и усложняет жизнь конкурентам. В итоге растут прибыль и стоимость бизнеса. Если люди не готовы выбирать вас, бренда в экономическом смысле просто нет. Есть маркетинг, но нет премии.
🔸Репутация🔶
Репутация это часть бренда и, по сути, его проверка реальностью: устойчивая оценка компании, которая складывается у клиентов, партнеров и сотрудников из их опыта, слухов и того, насколько компания держит слово. Если бренд это то, каким ты хочешь выглядеть, то репутация это то, каким тебя в итоге считают.
Репутация влияет на то, насколько стабильно компания будет зарабатывать завтра.
🔶Товарный знак🔶
Это юридический инструмент, который дает возможность защищаться от копирования и путаницы на рынке: запрещать другим использовать похожие обозначения, требовать убрать их из рекламы, с витрин и сайтов, добиваться компенсаций и при необходимости идти в суд. Кроме защиты, товарный знак можно коммерциализировать: передавать права, выдавать лицензии, франшизу и получать за это деньги.
Ну и на десерт, самое интересное — «покупательская премия», она же 🔶goodwill🔶
Это разница между ценой покупки бизнеса и стоимостью его чистых активов.
Туда попадает не только бренд. Там и клиентская база, и команда, и процессы, и контрактная структура, то, за что платят сверх «железа».
Если не разделять эти понятия, то оценка стоимости бренда превратится в красивую историю, в которой, тем не менее, мало правды.
Важно разделять эти термины до начала проведения оценки. А как правильно ее проводить, каких еще ошибок стоит избегать, читайте ниже.⬇️
#теория #бренд
На первый взгляд, все эти три слова об одном и том же, но если не видеть разницы между ними, ошибка может стать фатальной. Давайте разберёмся, что есть что.
🔶Бренд🔶
Это не логотип и не фирменные цвета. Это нематериальный актив, который живет в восприятии людей: в их ожиданиях, эмоциях, ассоциациях и доверии. Поэтому бренд напрямую влияет на экономику компании: позволяет продавать дороже, повышает спрос и лояльность, снижает затраты на привлечение и маркетинг, усиливает позиции в переговорах и усложняет жизнь конкурентам. В итоге растут прибыль и стоимость бизнеса. Если люди не готовы выбирать вас, бренда в экономическом смысле просто нет. Есть маркетинг, но нет премии.
🔸Репутация🔶
Репутация это часть бренда и, по сути, его проверка реальностью: устойчивая оценка компании, которая складывается у клиентов, партнеров и сотрудников из их опыта, слухов и того, насколько компания держит слово. Если бренд это то, каким ты хочешь выглядеть, то репутация это то, каким тебя в итоге считают.
Репутация влияет на то, насколько стабильно компания будет зарабатывать завтра.
🔶Товарный знак🔶
Это юридический инструмент, который дает возможность защищаться от копирования и путаницы на рынке: запрещать другим использовать похожие обозначения, требовать убрать их из рекламы, с витрин и сайтов, добиваться компенсаций и при необходимости идти в суд. Кроме защиты, товарный знак можно коммерциализировать: передавать права, выдавать лицензии, франшизу и получать за это деньги.
Ну и на десерт, самое интересное — «покупательская премия», она же 🔶goodwill🔶
Это разница между ценой покупки бизнеса и стоимостью его чистых активов.
Туда попадает не только бренд. Там и клиентская база, и команда, и процессы, и контрактная структура, то, за что платят сверх «железа».
Если не разделять эти понятия, то оценка стоимости бренда превратится в красивую историю, в которой, тем не менее, мало правды.
Важно разделять эти термины до начала проведения оценки. А как правильно ее проводить, каких еще ошибок стоит избегать, читайте ниже.⬇️
🔥3
Сколько стоит доверие, которое формировалось десятилетиями?
#кейс #бренд
В судебной практике стоимость бренда — это не абстрактное понятие, а вполне конкретные деньги. Хороший пример, который это иллюстрирует — спор между двумя крупными компаниями «Tiffany & Co.» и «Costco».
💍 История ювелирного дома Tiffany началась в далеком 1837 году. Они задали моду на помолвочные кольца, о котором сейчас мечтает каждая девушка, их украшения давно стали символом роскоши и элегантности, как и узнаваемая во всем мире бирюзовая коробочка.
📦 Costco Wholesale Corporation — крупная сеть складов самообслуживания клубного типа из США. Она предлагает членам своего клуба широкий ассортимент товаров известных брендов по сниженным ценам.
История: Costco продавали кольца с обозначением "Tiffany", утверждая, что это всего лишь указание на тип оправы. Tiffany утверждала, что покупателей вводят в заблуждение и бренд используют незаконно. Ключевым стал вопрос ущерба: как доказать его в цифрах, сколько стоит сила имени и потери от размывания репутации. Тут и и пригодилась оценка стоимости бренда.
В деле фигурировали расчеты компенсации: в 2017 году суд первой инстанции присудил $19,4 млн штрафа. Однако, в 2020 апелляция отменила взыскание, усомнившись в введении покупателей в заблуждение. После 8 лет спора стороны закрыли дело конфиденциальным соглашением.
📌Вывод: без экономической оценки ценность бренда сложно доказать и защитить, она делает спор более конструктивным и обоснованным. Когда компания инвестирует в бренд, она инвестирует не только в продажи. Она инвестирует в свою юридическую устойчивость.
Подробнее о расчете стоимости бренда: https://clck.ru/3Rv8DF
#кейс #бренд
В судебной практике стоимость бренда — это не абстрактное понятие, а вполне конкретные деньги. Хороший пример, который это иллюстрирует — спор между двумя крупными компаниями «Tiffany & Co.» и «Costco».
💍 История ювелирного дома Tiffany началась в далеком 1837 году. Они задали моду на помолвочные кольца, о котором сейчас мечтает каждая девушка, их украшения давно стали символом роскоши и элегантности, как и узнаваемая во всем мире бирюзовая коробочка.
📦 Costco Wholesale Corporation — крупная сеть складов самообслуживания клубного типа из США. Она предлагает членам своего клуба широкий ассортимент товаров известных брендов по сниженным ценам.
История: Costco продавали кольца с обозначением "Tiffany", утверждая, что это всего лишь указание на тип оправы. Tiffany утверждала, что покупателей вводят в заблуждение и бренд используют незаконно. Ключевым стал вопрос ущерба: как доказать его в цифрах, сколько стоит сила имени и потери от размывания репутации. Тут и и пригодилась оценка стоимости бренда.
В деле фигурировали расчеты компенсации: в 2017 году суд первой инстанции присудил $19,4 млн штрафа. Однако, в 2020 апелляция отменила взыскание, усомнившись в введении покупателей в заблуждение. После 8 лет спора стороны закрыли дело конфиденциальным соглашением.
📌Вывод: без экономической оценки ценность бренда сложно доказать и защитить, она делает спор более конструктивным и обоснованным. Когда компания инвестирует в бренд, она инвестирует не только в продажи. Она инвестирует в свою юридическую устойчивость.
Подробнее о расчете стоимости бренда: https://clck.ru/3Rv8DF
🔥2
Почему красивая цифра не работает?
При расчете стоимости бренда важно не допустить ошибок, которые могут всплыть уже на первой проверке и обойдутся очень дорого
❗️Путаница понятий «стоимость бренда» и «стоимость компании».
Бренд это актив, но не весь бизнес. Если бренд в расчете внезапно стоит почти столько же, сколько весь бизнес, это повод остановиться и перепроверить свои расчеты.
❗️Расчет только по затратам и игнорирование будущего эффекта.
Расходы на маркетинг не равны стоимости бренда. Бренд создается не бюджетом, а способностью генерировать дополнительный денежный поток. Без прогноза будущей премии в выручке или марже это просто сумма расходов, которые остались в истории.
❗️ Игнорирование брендированной выручки.
Если в модель попадает весь оборот, бренд начинает подменять бизнес-модель.
Нужно ответить на простой вопрос: сколько из этой выручки клиенты платят именно за бренд, а не за логистику, цену или удобство? Без этого оценка просто не имеет смысла.
❗️ Отсутствие обоснования для ставки роялти.
Ее нельзя просто взять «с потолка», ведь она зависит от категории, маржинальности, силы бренда и др. Если ставка не подтверждена рыночными сделками или отраслевой аналитикой, это не допущение, а фантазия.
❗️Игнорирование чувствительности модели.
Оценка крайне чувствительна к ставке дисконтирования, темпам роста, роялти и т.д.
Сдвиг на 1–2% может изменить стоимость на десятки процентов, что повлияет на устойчивость цифры.
❗️Игнорирование рисков.
Бренд живет в среде рисков: юридических, технологических, репутационных, регуляторных и т.д. Игнорировать их в модели - значит завышать стоимость.
Красивая цифра почти всегда получается легко. Сложнее собрать модель, которая выдерживает вопросы инвестора или аудитора. Как же получить надежную оценку и избежать всех ошибок? Читайте: https://clck.ru/3RvVbo
При расчете стоимости бренда важно не допустить ошибок, которые могут всплыть уже на первой проверке и обойдутся очень дорого
❗️Путаница понятий «стоимость бренда» и «стоимость компании».
Бренд это актив, но не весь бизнес. Если бренд в расчете внезапно стоит почти столько же, сколько весь бизнес, это повод остановиться и перепроверить свои расчеты.
❗️Расчет только по затратам и игнорирование будущего эффекта.
Расходы на маркетинг не равны стоимости бренда. Бренд создается не бюджетом, а способностью генерировать дополнительный денежный поток. Без прогноза будущей премии в выручке или марже это просто сумма расходов, которые остались в истории.
❗️ Игнорирование брендированной выручки.
Если в модель попадает весь оборот, бренд начинает подменять бизнес-модель.
Нужно ответить на простой вопрос: сколько из этой выручки клиенты платят именно за бренд, а не за логистику, цену или удобство? Без этого оценка просто не имеет смысла.
❗️ Отсутствие обоснования для ставки роялти.
Ее нельзя просто взять «с потолка», ведь она зависит от категории, маржинальности, силы бренда и др. Если ставка не подтверждена рыночными сделками или отраслевой аналитикой, это не допущение, а фантазия.
❗️Игнорирование чувствительности модели.
Оценка крайне чувствительна к ставке дисконтирования, темпам роста, роялти и т.д.
Сдвиг на 1–2% может изменить стоимость на десятки процентов, что повлияет на устойчивость цифры.
❗️Игнорирование рисков.
Бренд живет в среде рисков: юридических, технологических, репутационных, регуляторных и т.д. Игнорировать их в модели - значит завышать стоимость.
Красивая цифра почти всегда получается легко. Сложнее собрать модель, которая выдерживает вопросы инвестора или аудитора. Как же получить надежную оценку и избежать всех ошибок? Читайте: https://clck.ru/3RvVbo
tesstech.ru
Оценка стоимости бренда: для чего бизнесу считать нематериальный актив - Tess Technology
🔥2
tesstech_services.pdf
1.3 MB
📊 18 сервисов для расчёта ёмкости рынка — в одной карточке
Собрали справочник, которого не хватало: что использовать, что именно там искать и сколько это стоит.
6 категорий:
🔵 Таможня и ВЭД — ФТС, CustomsOnline, OEC World, СПАРК-Таможня
🟢 Данные о компаниях — Rusprofile, За честный бизнес, СПАРК, Контур.Фокус 🟡Росстат и госстатистика — ЕМИСС, открытые данные, реестр МСП, госзакупки
🟠 Макропрогнозы — Минэкономразвития, ЦБ, Минпромторг
🟣 Международные бенчмарки — Eurostat, World Bank, OEC World
🔴 Платные аналитические базы — СПАРК, Контур.Маркет, INFOLine, РБК
По каждому — конкретно что брать для расчёта, а не просто «зайдите на сайт».
8 из 18 — бесплатные.
Сохраните карточку 👆
#расчётрынка #анализрынка #маркетинг #бизнесаналитика #стратегия
Собрали справочник, которого не хватало: что использовать, что именно там искать и сколько это стоит.
6 категорий:
🔵 Таможня и ВЭД — ФТС, CustomsOnline, OEC World, СПАРК-Таможня
🟢 Данные о компаниях — Rusprofile, За честный бизнес, СПАРК, Контур.Фокус 🟡Росстат и госстатистика — ЕМИСС, открытые данные, реестр МСП, госзакупки
🟠 Макропрогнозы — Минэкономразвития, ЦБ, Минпромторг
🟣 Международные бенчмарки — Eurostat, World Bank, OEC World
🔴 Платные аналитические базы — СПАРК, Контур.Маркет, INFOLine, РБК
По каждому — конкретно что брать для расчёта, а не просто «зайдите на сайт».
8 из 18 — бесплатные.
Сохраните карточку 👆
#расчётрынка #анализрынка #маркетинг #бизнесаналитика #стратегия
🔥2
Самая частая ошибка при расчёте рынка — не в формуле. В источнике.
1. Берут Росстат — и не учитывают, что он считает только предприятия с численностью от 15 человек. Малый бизнес и ИП выпадают. На фрагментированных рынках это минус 20–30% к реальной ёмкости.
2. Берут данные ФТС — и не проверяют смежные коды ТН ВЭД. Один продукт часто проходит под 3–7 кодами одновременно: основной, комплектующие, полуфабрикаты. Пропустил — занизил рынок вдвое.
3. Берут готовый отраслевой отчёт — и не смотрят методологию. Нередко это Росстат + ФТС + экспертные интервью 3-летней давности, переупакованные за 150 000 ₽.
Данные решают не меньше, чем формула. В карточке выше — 18 источников с объяснением, что именно и как оттуда брать.
Если нужен расчёт под конкретную задачу — пишите: mail@tesstech.ru
#расчётрынка #ТН_ВЭД #анализрынка #данные #бизнес
1. Берут Росстат — и не учитывают, что он считает только предприятия с численностью от 15 человек. Малый бизнес и ИП выпадают. На фрагментированных рынках это минус 20–30% к реальной ёмкости.
2. Берут данные ФТС — и не проверяют смежные коды ТН ВЭД. Один продукт часто проходит под 3–7 кодами одновременно: основной, комплектующие, полуфабрикаты. Пропустил — занизил рынок вдвое.
3. Берут готовый отраслевой отчёт — и не смотрят методологию. Нередко это Росстат + ФТС + экспертные интервью 3-летней давности, переупакованные за 150 000 ₽.
Данные решают не меньше, чем формула. В карточке выше — 18 источников с объяснением, что именно и как оттуда брать.
Если нужен расчёт под конкретную задачу — пишите: mail@tesstech.ru
#расчётрынка #ТН_ВЭД #анализрынка #данные #бизнес
🔥2
Конкурентный анализ: как перестать гадать🔮
Большинство компаний путают мониторинг с анализом:
— Посмотрели сайты ✔️
— Выписали цены ✔️
— Открыли, что делать дальше ⁉️
Настоящий анализ — это не таблица с галочками, это ответ на вопрос: где на рынке есть незакрытая потребность, которую могу закрыть именно я?
Для этого сравнивают по конкретным критериям: функционал и UX, ценообразование, каналы продаж, маркетинговое сообщение, поддержка, репутация. Когда видишь всё это рядом — сразу понятно, где конкурент слаб, а где вы проигрываете.
💼 Кейс: клиент был уверен, что проигрывает по цене. После анализа выяснилось: пользователи уходили из-за сложного onboarding — конкурент тратил на обучение клиентов в 3 раза больше. Исправили процесс — отток снизился на 27% за квартал.
📍 Анализ конкурентов — не про то, чтобы копировать чужое. Это про то, чтобы видеть рынок глубже, чем видят другие.
Полный разбор читайте в новой статье в блоге. Ссылка в описании канала.
#конкурентныйанализ #стратегия #анализрынка #SWOT #Портер #позиционирование #продуктоваястратегия #бизнесаналитика #маркетинг #управление
Большинство компаний путают мониторинг с анализом:
— Посмотрели сайты ✔️
— Выписали цены ✔️
— Открыли, что делать дальше ⁉️
Настоящий анализ — это не таблица с галочками, это ответ на вопрос: где на рынке есть незакрытая потребность, которую могу закрыть именно я?
Для этого сравнивают по конкретным критериям: функционал и UX, ценообразование, каналы продаж, маркетинговое сообщение, поддержка, репутация. Когда видишь всё это рядом — сразу понятно, где конкурент слаб, а где вы проигрываете.
💼 Кейс: клиент был уверен, что проигрывает по цене. После анализа выяснилось: пользователи уходили из-за сложного onboarding — конкурент тратил на обучение клиентов в 3 раза больше. Исправили процесс — отток снизился на 27% за квартал.
Полный разбор читайте в новой статье в блоге. Ссылка в описании канала.
#конкурентныйанализ #стратегия #анализрынка #SWOT #Портер #позиционирование #продуктоваястратегия #бизнесаналитика #маркетинг #управление
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Какие инструменты конкурентного анализа нам нужны?📝
Поговорим про инструменты конкурентного анализа — от классики до тех, про которые часто забывают.
🎯 SWOT — самый популярный инструмент
⬜️ 4 квадрата: Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats.
Выглядит просто — и именно поэтому его так часто делают неправильно.
Типичная ошибка: люди заполняют SWOT как список добрых пожеланий:
«Сильная команда» — это не сила. Это наше видение себя.
«Высокая конкуренция» — это не угроза. Это просто факт рынка.
SWOT работает только тогда, когда каждый пункт конкретен, измерим и противопоставлен конкуренту.
☑️ Правильно: «Время внедрения нашего продукта — 2 недели, у лидера рынка — 3 месяца»
❌ Неправильно: «Быстрый onboarding»
⚔️ 5 сил Портера — дедушка, которого недооценивают
Майкл Портер придумал эту модель в 1979 году. С тех пор её включили в программу каждой бизнес-школы — и именно поэтому её перестали воспринимать серьёзно.
Зря.
Модель анализирует 5 источников давления на вашу прибыль:
1. Угроза новых игроков — насколько легко кому-то зайти на ваш рынок?
2. Рыночная власть поставщиков — могут ли они диктовать условия?
3. Рыночная власть покупателей — могут ли клиенты продавить цену?
4. Угроза субститутов — что заменит ваш продукт через 3 года?
5. Конкуренция внутри отрасли — насколько агрессивна борьба?
Кейс: в 2010-х таксопарки не беспокоились об Uber — ведь у новичка не было ни автопарка, ни лицензий. По классическому барьеру входа угрозы не было. Но субститут появился не с другой лицензией — он появился с другой бизнес-моделью. Те, кто применял Портера правильно и смотрел на 4-ю силу, это увидели заранее.
🗺️ Карта позиционирования — картинка, которая стоит тысячи слов
Берёте два ключевых параметра, важных для вашего рынка (например, цена и скорость, или качество и простота), рисуете оси и расставляете всех игроков по координатам.
Результат: мгновенно видны «незанятые зоны» — белые пятна, куда никто не пришёл.
Именно так в своё время появился Slack. Все корпоративные мессенджеры были либо сложными и функциональными, либо простыми и бесполезными. Slack занял квадрант «просто И функционально» — и за год стал единорогом.
📊 Бенчмаркинг — когда нужны не гипотезы, а цифры
Бенчмаркинг — это сравнение конкретных метрик вашего бизнеса с лучшими в классе.
Не «у них красивый сайт», а:
— Конверсия landing page: у вас 1,8%, у лидера отрасли 4,2%
— Время ответа поддержки: у вас 6 часов, норма по рынку — 2 часа
— NPS: у вас 34, у конкурента 61
Когда видишь такую таблицу — сразу понятно, над чем работать в первую очередь.
🌿 PEST(EL) — для тех, кто думает на 3 года вперёд
Пока конкуренты смотрят друг на друга, умные смотрят на горизонт.
PESTEL анализирует внешнюю среду по 6 факторам:
— Political (политика)
— Economic (экономика)
— Social (общество)
— Technological (технологии)
— Environmental (экология)
— Legal (право)
Кейс: компании, которые в 2019 году делали PESTEL и честно смотрели на фактор угрозы (рост LLM, GPT-2 уже вышел), успели переориентировать продукты до того, как ChatGPT взорвал рынок в 2022-м.
📍Как выбрать нужный инструмент?
Всё зависит от вопроса, на который вы ищете ответ:
Где мы сильны, где слабы? -> SWOT
Насколько привлекателен рынок? -> 5 сил Портера
Где незанятая ниша? -> Карта позиционирования
Где отстаём в цифрах? -> Бенчмаркинг
Что изменится на рынке через 3 года? -> PESTEL
Ошибка большинства — выбирать инструмент по принципу «что мы умеем», а не «что нам нужно знать». Главное правило: любой из этих инструментов — это не документ для презентации. Это способ задать правильный вопрос и получить ответ, который изменит решение.
Если на выходе из анализа у вас нет чёткого «мы делаем X вместо Y, потому что Z», то работу надо начать с начала.
#конкурентныйанализ #стратегия #анализрынка #SWOT #Портер #позиционирование #продуктоваястратегия #бизнесаналитика #маркетинг #управление
Поговорим про инструменты конкурентного анализа — от классики до тех, про которые часто забывают.
🎯 SWOT — самый популярный инструмент
⬜️ 4 квадрата: Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats.
Выглядит просто — и именно поэтому его так часто делают неправильно.
Типичная ошибка: люди заполняют SWOT как список добрых пожеланий:
«Сильная команда» — это не сила. Это наше видение себя.
«Высокая конкуренция» — это не угроза. Это просто факт рынка.
SWOT работает только тогда, когда каждый пункт конкретен, измерим и противопоставлен конкуренту.
☑️ Правильно: «Время внедрения нашего продукта — 2 недели, у лидера рынка — 3 месяца»
❌ Неправильно: «Быстрый onboarding»
⚔️ 5 сил Портера — дедушка, которого недооценивают
Майкл Портер придумал эту модель в 1979 году. С тех пор её включили в программу каждой бизнес-школы — и именно поэтому её перестали воспринимать серьёзно.
Зря.
Модель анализирует 5 источников давления на вашу прибыль:
1. Угроза новых игроков — насколько легко кому-то зайти на ваш рынок?
2. Рыночная власть поставщиков — могут ли они диктовать условия?
3. Рыночная власть покупателей — могут ли клиенты продавить цену?
4. Угроза субститутов — что заменит ваш продукт через 3 года?
5. Конкуренция внутри отрасли — насколько агрессивна борьба?
Кейс: в 2010-х таксопарки не беспокоились об Uber — ведь у новичка не было ни автопарка, ни лицензий. По классическому барьеру входа угрозы не было. Но субститут появился не с другой лицензией — он появился с другой бизнес-моделью. Те, кто применял Портера правильно и смотрел на 4-ю силу, это увидели заранее.
🗺️ Карта позиционирования — картинка, которая стоит тысячи слов
Берёте два ключевых параметра, важных для вашего рынка (например, цена и скорость, или качество и простота), рисуете оси и расставляете всех игроков по координатам.
Результат: мгновенно видны «незанятые зоны» — белые пятна, куда никто не пришёл.
Именно так в своё время появился Slack. Все корпоративные мессенджеры были либо сложными и функциональными, либо простыми и бесполезными. Slack занял квадрант «просто И функционально» — и за год стал единорогом.
📊 Бенчмаркинг — когда нужны не гипотезы, а цифры
Бенчмаркинг — это сравнение конкретных метрик вашего бизнеса с лучшими в классе.
Не «у них красивый сайт», а:
— Конверсия landing page: у вас 1,8%, у лидера отрасли 4,2%
— Время ответа поддержки: у вас 6 часов, норма по рынку — 2 часа
— NPS: у вас 34, у конкурента 61
Когда видишь такую таблицу — сразу понятно, над чем работать в первую очередь.
🌿 PEST(EL) — для тех, кто думает на 3 года вперёд
Пока конкуренты смотрят друг на друга, умные смотрят на горизонт.
PESTEL анализирует внешнюю среду по 6 факторам:
— Political (политика)
— Economic (экономика)
— Social (общество)
— Technological (технологии)
— Environmental (экология)
— Legal (право)
Кейс: компании, которые в 2019 году делали PESTEL и честно смотрели на фактор угрозы (рост LLM, GPT-2 уже вышел), успели переориентировать продукты до того, как ChatGPT взорвал рынок в 2022-м.
📍Как выбрать нужный инструмент?
Всё зависит от вопроса, на который вы ищете ответ:
Где мы сильны, где слабы? -> SWOT
Насколько привлекателен рынок? -> 5 сил Портера
Где незанятая ниша? -> Карта позиционирования
Где отстаём в цифрах? -> Бенчмаркинг
Что изменится на рынке через 3 года? -> PESTEL
Ошибка большинства — выбирать инструмент по принципу «что мы умеем», а не «что нам нужно знать». Главное правило: любой из этих инструментов — это не документ для презентации. Это способ задать правильный вопрос и получить ответ, который изменит решение.
Если на выходе из анализа у вас нет чёткого «мы делаем X вместо Y, потому что Z», то работу надо начать с начала.
#конкурентныйанализ #стратегия #анализрынка #SWOT #Портер #позиционирование #продуктоваястратегия #бизнесаналитика #маркетинг #управление
Успешный выход на рынок: что нужно знать о GTM-стратегии.🌟
По данным 35% tech-компаний называют «отсутствие спроса» причиной провала новых проектов.
Считается, что проблема в продукте. Однако, если копнуть глубже, почти всегда обнаруживается другое: спрос был — компания просто вышла к нему не с той стороны.
📍Это и есть территория GTM-стратегии: не маркетинг-плана и не «активностей по продвижению», а системы из шести связанных решений:
🔹 Кому именно вы продаёте?
«Наш продукт подходит всем»😅
Широкий таргетинг размывает продажи: каждый сегмент требует своих кейсов, своего языка. Профиль идеального клиента (ICP) — это не про демографию, а про того, кто купит быстрее, внедрит проще и принесёт больше ценности при наименьших затратах на сопровождение.
🔹Что меняется у клиента?
«Система автоматизации закупок с модулем аналитики» — это описание продукта.
«Цикл закупки с 14 до 5 дней, стоимость заявки минус 40%» — это ценностное предложение. Первое заставляет покупателя додумывать. Второе наглядно показвает, какие боли решение способно закрыть.
🔹 Через какой канал?
Не «какой канал лучше», а «какой канал соответствует нашему ICP и нашей стадии развития». Стартап с продуктом стоимостью 100 тысяч рублей в год не может позволить себе полевых продажников. Компания с продуктом за 10 миллионов не может рассчитывать только на входящий трафик.
🔹 Какая модель цены?
Здесь важно учитывать параметры клиента: сегмент, потребность, ценность решения, эластичность спроса, объем закупки, стоимость привлечения и долгосрочный потенциал. Именно на стыке этих факторов формируется цена, которая одновременно воспринимается клиентом как обоснованная и остается выгодной для бизнеса.
🔹 Как устроена воронка?
Управление воронкой — это управление информацией. Клиент должен получать нужный контент в нужный момент: на этапе осознания проблемы ему нужна аналитика и кейсы, на этапе оценки решений — сравнительные материалы и технические детали, на этапе обоснования — ROI-калькуляторы и референции.
🔹 Пилот или полный запуск?
Бесплатный пилот снижает вовлеченность клиента. Парадоксально, но платный пилот — даже символический — создает у клиента больше обязательств и мотивации к работе с результатом.
И самое важное: последовательность🤌
Компании нанимают большую команду продаж до того, как нашли воспроизводимую модель. Запускают кампании до того, как проверили ценностное предложение. Инвестируют в партнёров до того, как научились продавать напрямую.
GTM — это живая система, которая обновляется по мере обратной связи. Выигрывают не те, у кого лучший план, а те, кто быстрее учится.🌿
#стратегия #анализрынка #GTM #ICP
По данным 35% tech-компаний называют «отсутствие спроса» причиной провала новых проектов.
Считается, что проблема в продукте. Однако, если копнуть глубже, почти всегда обнаруживается другое: спрос был — компания просто вышла к нему не с той стороны.
📍Это и есть территория GTM-стратегии: не маркетинг-плана и не «активностей по продвижению», а системы из шести связанных решений:
🔹 Кому именно вы продаёте?
«Наш продукт подходит всем»
Широкий таргетинг размывает продажи: каждый сегмент требует своих кейсов, своего языка. Профиль идеального клиента (ICP) — это не про демографию, а про того, кто купит быстрее, внедрит проще и принесёт больше ценности при наименьших затратах на сопровождение.
🔹Что меняется у клиента?
«Система автоматизации закупок с модулем аналитики» — это описание продукта.
«Цикл закупки с 14 до 5 дней, стоимость заявки минус 40%» — это ценностное предложение. Первое заставляет покупателя додумывать. Второе наглядно показвает, какие боли решение способно закрыть.
🔹 Через какой канал?
Не «какой канал лучше», а «какой канал соответствует нашему ICP и нашей стадии развития». Стартап с продуктом стоимостью 100 тысяч рублей в год не может позволить себе полевых продажников. Компания с продуктом за 10 миллионов не может рассчитывать только на входящий трафик.
🔹 Какая модель цены?
Здесь важно учитывать параметры клиента: сегмент, потребность, ценность решения, эластичность спроса, объем закупки, стоимость привлечения и долгосрочный потенциал. Именно на стыке этих факторов формируется цена, которая одновременно воспринимается клиентом как обоснованная и остается выгодной для бизнеса.
🔹 Как устроена воронка?
Управление воронкой — это управление информацией. Клиент должен получать нужный контент в нужный момент: на этапе осознания проблемы ему нужна аналитика и кейсы, на этапе оценки решений — сравнительные материалы и технические детали, на этапе обоснования — ROI-калькуляторы и референции.
🔹 Пилот или полный запуск?
Бесплатный пилот снижает вовлеченность клиента. Парадоксально, но платный пилот — даже символический — создает у клиента больше обязательств и мотивации к работе с результатом.
И самое важное: последовательность🤌
Компании нанимают большую команду продаж до того, как нашли воспроизводимую модель. Запускают кампании до того, как проверили ценностное предложение. Инвестируют в партнёров до того, как научились продавать напрямую.
GTM — это живая система, которая обновляется по мере обратной связи. Выигрывают не те, у кого лучший план, а те, кто быстрее учится.🌿
#стратегия #анализрынка #GTM #ICP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Парадокс искусственного интеллекта в современном бизнесе😉
Ну не могли мы обойти эту тему стороной 😅
ИИ в бизнесе часто дает странный эффект: по отчетам все отлично, пилот успешный, пользователи довольны, метрики растут. А в прибыли тишина или результат сильно ниже ожиданий📉
❗️Проблема обычно не в алгоритмах: ИИ улучшает отдельные кусочки процесса, а деньги появляются только когда растет производительность всей системы.
Если заранее не определить, что считать успехом и где реальное ограничение, ИИ начнет оптимизировать только метрики, а не то, что влияет на результат.
Отсюда типовые провалы:
🔹запускают проект без экономической цели
🔹накладывают ИИ поверх неэффективных процессов или улучшают не узкое место
🔹упираются в ограничения по данным и инфраструктуре
🔹сталкиваются с сопротивлением сотрудников
Так получается рост задач при ограниченной команде, иногда проект полностью уходит в IT и теряет связь с бизнесом.
📍В данной ситуации первым делом нужно обратиться ТОС (теория ограничений).
Компанию всегда тормозит одно главное узкое место. Пока вы не ударили по нему, любые улучшения вокруг дают красивую отчетность, но слабый эффект на деньги.
Если коротко: ИИ дает деньги не там, где “красивее метрики”, а там, где мешает ограничение.
#ии #тос #автоматизация
Ну не могли мы обойти эту тему стороной 😅
ИИ в бизнесе часто дает странный эффект: по отчетам все отлично, пилот успешный, пользователи довольны, метрики растут. А в прибыли тишина или результат сильно ниже ожиданий
❗️Проблема обычно не в алгоритмах: ИИ улучшает отдельные кусочки процесса, а деньги появляются только когда растет производительность всей системы.
Если заранее не определить, что считать успехом и где реальное ограничение, ИИ начнет оптимизировать только метрики, а не то, что влияет на результат.
Отсюда типовые провалы:
🔹запускают проект без экономической цели
🔹накладывают ИИ поверх неэффективных процессов или улучшают не узкое место
🔹упираются в ограничения по данным и инфраструктуре
🔹сталкиваются с сопротивлением сотрудников
Так получается рост задач при ограниченной команде, иногда проект полностью уходит в IT и теряет связь с бизнесом.
📍В данной ситуации первым делом нужно обратиться ТОС (теория ограничений).
Компанию всегда тормозит одно главное узкое место. Пока вы не ударили по нему, любые улучшения вокруг дают красивую отчетность, но слабый эффект на деньги.
Если коротко: ИИ дает деньги не там, где “красивее метрики”, а там, где мешает ограничение.
#ии #тос #автоматизация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
➡️ Теория ограничений ⬅️ звучит как что-то из учебника, но на деле это одна из самых практичных идей для работы и жизни.
📍Суть: почти в любой системе есть одно узкое место, которое тормозит все остальное.
Представьте бутылку: неважно, насколько широкая она снизу и сверху, воду все равно пропустит только самое узкое горлышко.🍾
Можно бесконечно нанимать людей, покупать новый софт, ускорять второстепенные процессы или проводить созвоны. Но если главный затык не найден, система быстрее не станет. В бизнесе это выглядит так:
🔻 в продажах много лидов, но отдел не успевает их обрабатывать
🔻 в разработке сильная команда, но релизы стопорятся на согласованиях
🔻на производстве все работает, кроме одного станка
🔻в личной работе ты вроде занят весь день, но главный проект стоит, потому что решения принимаются слишком медленно
🔎Теория ограничений предлагает не «улучшать все подряд», а сделать 5 шагов:
1. Найти ограничение
Что реально тормозит результат?
2. Выжать максимум из текущего ограничения
До того как вкладываться в новое, стоит понять: а мы вообще используем это место эффективно?
3. Подчинить систему ограничению
Если узкое место не успевает, нет смысла разгонять все остальное. Это только создает хаос, очереди и стресс.
4. Усилить ограничение
Автоматизировать, нанять, перераспределить, упростить, убрать лишнее.
5. Проверить, не переехало ли ограничение в другое место
Потому что после улучшений узким местом часто становится уже другой участок.
🌟Проблема часто не в том, что мы мало работаем, а в том, что мы улучшаем не то🌟
#управление #стратегия #ТОС
📍Суть: почти в любой системе есть одно узкое место, которое тормозит все остальное.
Представьте бутылку: неважно, насколько широкая она снизу и сверху, воду все равно пропустит только самое узкое горлышко.
Можно бесконечно нанимать людей, покупать новый софт, ускорять второстепенные процессы или проводить созвоны. Но если главный затык не найден, система быстрее не станет. В бизнесе это выглядит так:
🔻 в продажах много лидов, но отдел не успевает их обрабатывать
🔻 в разработке сильная команда, но релизы стопорятся на согласованиях
🔻на производстве все работает, кроме одного станка
🔻в личной работе ты вроде занят весь день, но главный проект стоит, потому что решения принимаются слишком медленно
🔎Теория ограничений предлагает не «улучшать все подряд», а сделать 5 шагов:
1. Найти ограничение
Что реально тормозит результат?
2. Выжать максимум из текущего ограничения
До того как вкладываться в новое, стоит понять: а мы вообще используем это место эффективно?
3. Подчинить систему ограничению
Если узкое место не успевает, нет смысла разгонять все остальное. Это только создает хаос, очереди и стресс.
4. Усилить ограничение
Автоматизировать, нанять, перераспределить, упростить, убрать лишнее.
5. Проверить, не переехало ли ограничение в другое место
Потому что после улучшений узким местом часто становится уже другой участок.
🌟Проблема часто не в том, что мы мало работаем, а в том, что мы улучшаем не то🌟
#управление #стратегия #ТОС
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Где применяется теория ограничений, расскажем на примерах🔎
🏭 Производство
Представьте конвейер. Один станок работает медленнее всех — и именно он определяет скорость всей линии. ТОС говорит: не надо ускорять всё подряд. Настройте работу всего цеха под ритм этого «узкого места». Подстрахуйте его от простоев. Не закидывайте его лишними заготовками.
Итог: выпуск растёт, а новое оборудование покупать не нужно.
📋 Проекты
Частая история: каждый участник проекта закладывает себе «запас по времени» на всякий случай. В итоге все сидят на своих запасах, а проект всё равно опаздывает.
Какие бывают буферы (запасы):
🔸Проектный буфер
Это общий запас времени в конце проекта. Он нужен, чтобы защитить срок сдачи всего проекта, если какие-то задачи задержатся.
🔸Питающие буферы
Они ставятся там, где в главную цепочку проекта вливаются другие, не самые главные задачи.
если второстепенная задача задержится, она не должна сорвать главный путь проекта.
🔸Буфер ресурсов
Это не запас времени как таковой, а скорее напоминание и подготовка нужных людей или ресурсов заранее. Например, если через 3 дня нужен редкий специалист, его нельзя вспоминать в последний момент.
🎯ТОС предлагает убрать эти индивидуальные «подушки безопасности» и собрать из них общий буфер на весь проект.
📦 Склад и запасы
Большинство компаний заказывают товар по прогнозу: «Мы думаем, что продадим столько-то». А потом — либо склад забит, либо нужного товара нет.
ТОС переворачивает логику: пополняй запас по факту — продал, значит, закупи. Просто, но работает: запасы падают на 20–40%, а нужный товар оказывается в наличии гораздо чаще.
📈 Продажи
У любой воронки продаж есть этап, где «отваливается» больше всего клиентов. ТОС говорит: найди именно этот этап и чини его первым. Не надо равномерно улучшать всё — сфокусируйся на том, что тормозит сильнее всего.
🔮Общий принцип один: найди узкое место, сосредоточь на нём усилия, не распыляйся.
#ТОС #управление
🏭 Производство
Представьте конвейер. Один станок работает медленнее всех — и именно он определяет скорость всей линии. ТОС говорит: не надо ускорять всё подряд. Настройте работу всего цеха под ритм этого «узкого места». Подстрахуйте его от простоев. Не закидывайте его лишними заготовками.
Итог: выпуск растёт, а новое оборудование покупать не нужно.
📋 Проекты
Частая история: каждый участник проекта закладывает себе «запас по времени» на всякий случай. В итоге все сидят на своих запасах, а проект всё равно опаздывает.
Какие бывают буферы (запасы):
🔸Проектный буфер
Это общий запас времени в конце проекта. Он нужен, чтобы защитить срок сдачи всего проекта, если какие-то задачи задержатся.
🔸Питающие буферы
Они ставятся там, где в главную цепочку проекта вливаются другие, не самые главные задачи.
если второстепенная задача задержится, она не должна сорвать главный путь проекта.
🔸Буфер ресурсов
Это не запас времени как таковой, а скорее напоминание и подготовка нужных людей или ресурсов заранее. Например, если через 3 дня нужен редкий специалист, его нельзя вспоминать в последний момент.
🎯ТОС предлагает убрать эти индивидуальные «подушки безопасности» и собрать из них общий буфер на весь проект.
📦 Склад и запасы
Большинство компаний заказывают товар по прогнозу: «Мы думаем, что продадим столько-то». А потом — либо склад забит, либо нужного товара нет.
ТОС переворачивает логику: пополняй запас по факту — продал, значит, закупи. Просто, но работает: запасы падают на 20–40%, а нужный товар оказывается в наличии гораздо чаще.
📈 Продажи
У любой воронки продаж есть этап, где «отваливается» больше всего клиентов. ТОС говорит: найди именно этот этап и чини его первым. Не надо равномерно улучшать всё — сфокусируйся на том, что тормозит сильнее всего.
🔮Общий принцип один: найди узкое место, сосредоточь на нём усилия, не распыляйся.
#ТОС #управление
🔥1
В прошлом посте мы рассказывали про применение теории ограничений в работе и бизнесе. Сегодня попробуем адаптировать ее под обычную жизнь🪥
Шаг 1. Найти ограничение. 🔎
Честно ответьте: что именно не даёт вам сдвинуться? Не «мне нужно больше мотивации». А конкретно. «Я трачу 3 часа в день на задачи, которые мог бы отдать ассистенту». Или: «Я не начинаю проект, потому что боюсь провала».
Ограничение — это не то, что неприятно. Это то, что реально стоит на пути.🧱
Шаг 2. Выжать максимум из ограничения.
Не ломать систему, не перестраивать жизнь — а сначала использовать то, что есть. Мало времени? Не ищите лишний час — разберитесь, куда утекают текущие часы. Мало энергии? Не вставайте в 5 утра насильно — уберите то, что энергию сжирает.
Это вопрос ума, а не силы воли.💬
Шаг 3. Подчинить всё остальное ограничению.
Вот тут начинается неудобное. Если ваше узкое место — глубокая работа по 2 часа в день, то встречи, чаты и «быстренько ответить» должны подстроиться под эти два часа, а не наоборот. Жизнь вокруг ограничения, а не ограничение — между делами.🕹
Шаг 4. Расширить ограничение.
Только теперь, когда вы выжали из ситуации всё без дополнительных вложений — можно вкладываться. Нанять помощника. Пройти курс. Поменять работу. Переехать.
Это дорогие решения, и они имеют смысл только после первых трёх шагов.📍
Шаг 5. Вернуться к шагу 1.
Когда одно ограничение снято — появляется новое. Это не баг, это фича. Жизнь — это не «починить и забыть», а итерационный процесс. Каждый цикл — вы чуть быстрее, чуть свободнее, чуть ближе к тому, что важно.🔄
📍Главная ловушка — инерция. Мы привыкаем к решениям, которые были правильными вчера, и продолжаем жить по ним, когда ограничение уже сместилось.
Шаг 1. Найти ограничение. 🔎
Честно ответьте: что именно не даёт вам сдвинуться? Не «мне нужно больше мотивации». А конкретно. «Я трачу 3 часа в день на задачи, которые мог бы отдать ассистенту». Или: «Я не начинаю проект, потому что боюсь провала».
Ограничение — это не то, что неприятно. Это то, что реально стоит на пути.🧱
Шаг 2. Выжать максимум из ограничения.
Не ломать систему, не перестраивать жизнь — а сначала использовать то, что есть. Мало времени? Не ищите лишний час — разберитесь, куда утекают текущие часы. Мало энергии? Не вставайте в 5 утра насильно — уберите то, что энергию сжирает.
Это вопрос ума, а не силы воли.
Шаг 3. Подчинить всё остальное ограничению.
Вот тут начинается неудобное. Если ваше узкое место — глубокая работа по 2 часа в день, то встречи, чаты и «быстренько ответить» должны подстроиться под эти два часа, а не наоборот. Жизнь вокруг ограничения, а не ограничение — между делами.🕹
Шаг 4. Расширить ограничение.
Только теперь, когда вы выжали из ситуации всё без дополнительных вложений — можно вкладываться. Нанять помощника. Пройти курс. Поменять работу. Переехать.
Это дорогие решения, и они имеют смысл только после первых трёх шагов.📍
Шаг 5. Вернуться к шагу 1.
Когда одно ограничение снято — появляется новое. Это не баг, это фича. Жизнь — это не «починить и забыть», а итерационный процесс. Каждый цикл — вы чуть быстрее, чуть свободнее, чуть ближе к тому, что важно.🔄
📍Главная ловушка — инерция. Мы привыкаем к решениям, которые были правильными вчера, и продолжаем жить по ним, когда ограничение уже сместилось.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Почему на «оцифрованном» заводе планируют в Excel?🛠
Однажды делали проект, целью которого было выявить спрос к на IT платформу в промышленной отрасли. В процессе столкнулись с ситуацией: завод покупает дорогие датчики, подключает IoT-платформу, однако данные хранятся и анализируются в двух Excel табличках, начальник смены там же планирует производство 📝
Проблема в том, что оптимизация на производстве часто начинается не с того конца:
вендоры продают «единую платформу, которая объединит всё»🔮
На практике на заводе стоят станки разных лет, от разных производителей, с разными протоколами связи. Интегрировать их — дороже, чем сами датчики, и занимает в 2–3 раза больше времени, чем обещали в коммерческом предложении.
🤌 При этом настоящая ценность часто скрыта в другом:
завод, который раньше вообще не знал, сколько часов в месяц простаивает каждый станок, — после установки простых датчиков начинает это видеть. Без всяких нейросетей и ML-моделей. Просто данные, которых раньше не было.📊
📍И вот здесь начинается настоящая оптимизация.📈
Не с покупки технологий, а с вопроса: какое конкретное решение мы будем принимать иначе, когда у нас появятся эти данные? Что конкретно измеряется до и после?
🪄И если ответ «эффективность» и «оцифровка процессов», а не показатель с единицами измерения, то даже самый дорогой инструмент не будет работать.
#управление #стратегия #ТОС #автоматизация #производство
Однажды делали проект, целью которого было выявить спрос к на IT платформу в промышленной отрасли. В процессе столкнулись с ситуацией: завод покупает дорогие датчики, подключает IoT-платформу, однако данные хранятся и анализируются в двух Excel табличках, начальник смены там же планирует производство 📝
Проблема в том, что оптимизация на производстве часто начинается не с того конца:
вендоры продают «единую платформу, которая объединит всё»🔮
На практике на заводе стоят станки разных лет, от разных производителей, с разными протоколами связи. Интегрировать их — дороже, чем сами датчики, и занимает в 2–3 раза больше времени, чем обещали в коммерческом предложении.
завод, который раньше вообще не знал, сколько часов в месяц простаивает каждый станок, — после установки простых датчиков начинает это видеть. Без всяких нейросетей и ML-моделей. Просто данные, которых раньше не было.
📍И вот здесь начинается настоящая оптимизация.
Не с покупки технологий, а с вопроса: какое конкретное решение мы будем принимать иначе, когда у нас появятся эти данные? Что конкретно измеряется до и после?
🪄И если ответ «эффективность» и «оцифровка процессов», а не показатель с единицами измерения, то даже самый дорогой инструмент не будет работать.
#управление #стратегия #ТОС #автоматизация #производство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Чем ИИ может помочь аналитику?😉
ИИ используют в основном не как ускоритель работы.
➡️Он уже неплохо помогает:
разбирать тексты, искать паттерны, делать черновики SQL и Python, собирать первые гипотезы, суммировать документы, готовить основу для отчетов и презентаций.
🖇️То есть хорошо снимает часть рутины и ускоряет первый проход по задаче.
Полноценно взять на себя задачи аналитика ИИ пока не может.
📍У него нет живого контекста компании: он не знает, каким данным реально можно доверять, где метрики исторически искажены, где процесс существует только "на словах", а где вывод может быть формально красивым, но бесполезным для бизнеса.
Главная проблема даже не в том, что ИИ ошибается. А в том, что он может ошибаться очень убедительно, при этом он не несет за это никакой ответственности.
💫Поэтому сегодня самая рабочая модель: ИИ рядом с аналитиком помогает быстрее собирать, проверять и оформлять, но ответственность за смысл, выводы и решения все еще остается у человека.✨
Более детально описали пользу ML в аналитике здесь➡️ https://clck.ru/3SSBJ5
#ии #автоматизация
ИИ используют в основном не как ускоритель работы.
➡️Он уже неплохо помогает:
разбирать тексты, искать паттерны, делать черновики SQL и Python, собирать первые гипотезы, суммировать документы, готовить основу для отчетов и презентаций.
🖇️То есть хорошо снимает часть рутины и ускоряет первый проход по задаче.
Полноценно взять на себя задачи аналитика ИИ пока не может.
📍У него нет живого контекста компании: он не знает, каким данным реально можно доверять, где метрики исторически искажены, где процесс существует только "на словах", а где вывод может быть формально красивым, но бесполезным для бизнеса.
Главная проблема даже не в том, что ИИ ошибается. А в том, что он может ошибаться очень убедительно, при этом он не несет за это никакой ответственности.
💫Поэтому сегодня самая рабочая модель: ИИ рядом с аналитиком помогает быстрее собирать, проверять и оформлять, но ответственность за смысл, выводы и решения все еще остается у человека.
Более детально описали пользу ML в аналитике здесь➡️ https://clck.ru/3SSBJ5
#ии #автоматизация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
tesstech.ru
ML в маркетинговых исследованиях: реальная польза или хайп - Tess Technology
Сегодня у нас будет урок истории 👨🏫, ведь не зная прошлого, нельзя судить о настоящем)
🌟Итак, как человечество научило машины думать и чего нам от этого ждать?
🎞 1936 год. 24-летний Алан Тьюринг описывает воображаемое устройство — «машину Тьюринга». Это просто лента с символами и набор правил, которая доказала, что одна универсальная машина может решить любую вычислимую задачу. Так появилась идея, положившая начало нашим компьютерам.
📽 Спустя 14 лет, в 1950-м, Тьюринг продолжает задаваться вопросм: «Могут ли машины мыслить?» И вместо философского спора предлагает конкретный тест — если в переписке не отличишь машину от человека, считай, мыслит.
🎥 Первые попытки:
1951 — Кристофер Стрейчи пишет первую ИИ-программу. Она играет в шашки. Не блестяще, но играет.
1956 — на конференции в Дартмуте рождается сам термин «искусственный интеллект». Учёные уверены: лет за двадцать проблему решим. Спойлер: не решили.
1966 — появляется ELIZA. Чат-бот, притворяющийся психотерапевтом. Всё, что она умела — переформулировать ваши фразы в вопросы. Но люди плакали ей в «жилетку» и верили, что их слышат.
Дальше — «зимы ИИ». Деньги кончились, обещания не сбылись, интерес угас. Дважды — в 70-х и в конце 80-х — область едва не похоронили.
📹 Пока мейнстрим разочаровывался, нейронные сети медленно эволюционировали:
в 1997-м Deep Blue обыграл Каспарова — но грубой силой, просчитывая 200 миллионов ходов в секунду. Это впечатляло, но к настоящему интеллекту имело мало отношения.
Настоящий перелом — 2012 год. Нейросеть AlexNet побеждает на конкурсе распознавания изображений с огромным отрывом.
📍Мир понимает: глубокое обучение работает.
📷 2017 — Google публикует архитектуру Transformer (статья «Attention Is All You Need»). Эта идея — механизм «внимания», позволяющий модели учитывать контекст целиком — станет основой всех современных языковых моделей.
2022–2026: гонка корпораций💰💰💰
📸 Ноябрь 2022 — ChatGPT. ИИ впервые приходит к массовому пользователю. 100 миллионов пользователей за два месяца. Мир раскололся на тех, кто в восторге, и тех, кто не понимает, что с этим делать.
А дальше.. GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama, Qwen. Каждые несколько месяцев — новое поколение. Модели учатся рассуждать пошагово, писать код, работать с изображениями и видео. Open-source сообщество наступает на пятки корпорациям: модели с открытым кодом показывают результаты на уровне закрытых.
Планы: что будет дальше?🔮
➡️ OpenAI ставит цель:
к сентябрю 2026 — ИИ-ассистент для исследований уровня стажёра, к 2028 — полноценный ИИ-учёный. Их фокус — автоматизация самого процесса создания ИИ.
➡️ Meta вкладывает $115–135 млрд в инфраструктуру только в 2026 году и целится в AGI к 2027-му, суперинтеллект — к 2029-му.
➡️ Anthropic прогнозирует появление ИИ с интеллектом уровня нобелевских лауреатов к концу 2026 — началу 2027 года. Они описывают это как «страну гениев в дата-центре».
➡️Исследователи из проекта AI 2027 моделируют сценарий, в котором к середине 2027 года ИИ сможет полностью автоматизировать разработку ИИ — замкнув круг, где машины улучшают сами себя.
🌟 Главные тренды: агентность (ИИ не просто отвечает, а сам выполняет задачи), мультимодальность (текст + код + изображения + видео + аудио в одной модели) и демократизация через open-source.
Эти прогнозы звучат как сюжет фантастического фильма, однако, стоит помнить, что за последние 9 лет ИИ из идеи превратился в повседневность: процесс ускорился, стоимость промедления слишком высока💸
И вот чем всё это закончится - увидим🍿
#ИИ #автоматизация #история
🌟Итак, как человечество научило машины думать и чего нам от этого ждать?
🎞 1936 год. 24-летний Алан Тьюринг описывает воображаемое устройство — «машину Тьюринга». Это просто лента с символами и набор правил, которая доказала, что одна универсальная машина может решить любую вычислимую задачу. Так появилась идея, положившая начало нашим компьютерам.
📽 Спустя 14 лет, в 1950-м, Тьюринг продолжает задаваться вопросм: «Могут ли машины мыслить?» И вместо философского спора предлагает конкретный тест — если в переписке не отличишь машину от человека, считай, мыслит.
🎥 Первые попытки:
1951 — Кристофер Стрейчи пишет первую ИИ-программу. Она играет в шашки. Не блестяще, но играет.
1956 — на конференции в Дартмуте рождается сам термин «искусственный интеллект». Учёные уверены: лет за двадцать проблему решим. Спойлер: не решили.
1966 — появляется ELIZA. Чат-бот, притворяющийся психотерапевтом. Всё, что она умела — переформулировать ваши фразы в вопросы. Но люди плакали ей в «жилетку» и верили, что их слышат.
Дальше — «зимы ИИ». Деньги кончились, обещания не сбылись, интерес угас. Дважды — в 70-х и в конце 80-х — область едва не похоронили.
📹 Пока мейнстрим разочаровывался, нейронные сети медленно эволюционировали:
в 1997-м Deep Blue обыграл Каспарова — но грубой силой, просчитывая 200 миллионов ходов в секунду. Это впечатляло, но к настоящему интеллекту имело мало отношения.
Настоящий перелом — 2012 год. Нейросеть AlexNet побеждает на конкурсе распознавания изображений с огромным отрывом.
📍Мир понимает: глубокое обучение работает.
📷 2017 — Google публикует архитектуру Transformer (статья «Attention Is All You Need»). Эта идея — механизм «внимания», позволяющий модели учитывать контекст целиком — станет основой всех современных языковых моделей.
2022–2026: гонка корпораций💰💰💰
📸 Ноябрь 2022 — ChatGPT. ИИ впервые приходит к массовому пользователю. 100 миллионов пользователей за два месяца. Мир раскололся на тех, кто в восторге, и тех, кто не понимает, что с этим делать.
А дальше.. GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama, Qwen. Каждые несколько месяцев — новое поколение. Модели учатся рассуждать пошагово, писать код, работать с изображениями и видео. Open-source сообщество наступает на пятки корпорациям: модели с открытым кодом показывают результаты на уровне закрытых.
Планы: что будет дальше?🔮
➡️ OpenAI ставит цель:
к сентябрю 2026 — ИИ-ассистент для исследований уровня стажёра, к 2028 — полноценный ИИ-учёный. Их фокус — автоматизация самого процесса создания ИИ.
➡️ Meta вкладывает $115–135 млрд в инфраструктуру только в 2026 году и целится в AGI к 2027-му, суперинтеллект — к 2029-му.
➡️ Anthropic прогнозирует появление ИИ с интеллектом уровня нобелевских лауреатов к концу 2026 — началу 2027 года. Они описывают это как «страну гениев в дата-центре».
➡️Исследователи из проекта AI 2027 моделируют сценарий, в котором к середине 2027 года ИИ сможет полностью автоматизировать разработку ИИ — замкнув круг, где машины улучшают сами себя.
🌟 Главные тренды: агентность (ИИ не просто отвечает, а сам выполняет задачи), мультимодальность (текст + код + изображения + видео + аудио в одной модели) и демократизация через open-source.
Эти прогнозы звучат как сюжет фантастического фильма, однако, стоит помнить, что за последние 9 лет ИИ из идеи превратился в повседневность: процесс ускорился, стоимость промедления слишком высока💸
И вот чем всё это закончится - увидим🍿
#ИИ #автоматизация #история