Физика роста стартапа: сложность стартапа растёт экспоненциально, а компетенции сотрудников растут линейно by Khalid Halim. Halim коуч лидеров Coinbase, Lyft и Checkr, сооснователь компании Reboot.io
◆ «Компания в течение своего роста от стартапа к масштабному бизнесу меняет команду три раза: команда, которая создала первую версию продукта, по большей части будет заменена второй командой, и потом третья придёт ей на смену» https://avc.com/2013/08/mba-mondays-turning-your-team/
◆ «Дело не в том, что эти люди не растут. Дело в том, что они либо недостаточно быстро растут, либо существует барьер—эго, структура компании или что-то еще—что тормозит их рост. Даже невероятно талантливые люди в быстрорастущих компаниях отстают в скорости развития»
◆ очень часто встречается, что руководители, чьи команды выросли с 20 до 60, а потом до 200 человек, не справляются с возросшей сложностью управления людьми. Что делать:
1. Уволить и найти замену. Тяжёлое решение, в котором вы должны быть уверены. Конечно, это не должно быть сюрпризом для человека, и он должен получить много обратной связи, что не справляется с ростом.
2. Нанять руководителя НАД текущим руководителем. Это тяжёлый, но решаемый путь. Я объясняю это текущему руководителю как возможность продолжать учиться, при том что бизнес решает задачу управления бóльшим количеством людей
◆ я предлагаю CEO при найме всех руководителей или сильных сотрудников проговаривать, что компания будет всеми силами вкладываться в ваш рост, но по статистике, либо вы уйдёте между 18 и 36 месяцами, либо мы уволим вас из–за того, что сложность компаний растёт быстрее компетенций сотрудников. Мы в любом случае поможем вам найти новую роль. Это выставляет правильные ожидания и задаёт систему координат, в которой новый сотрудник может принимать решения, и вы сможете давать ему обратную связь
◆ к основателям это правило не применяется, так как основатели работают с vision’ом (прим. Ивана: ну никак не перевести. Видение—отстой), а идеи и истории распространяются экспоненциально и значительно быстрее и сильнее влияют на работу людей, чем прямое управление. (прим. Ивана: про это классно написано в книге Sapiens. Идея веры в бога привели к тому, что племена объединились в первое многотысячное поселение, чтобы построить большой храм, и для того чтобы кормить многотысячное поселение, человечеству пришлось одомашнить пшеницу и, как следствие необходимости учёта запасов, появилась письменность)
#team #growth спасибо Андрею Хусиду за наводку. Кстати, это продолжение поста про Price’s Law: https://t.me/zamesin/147
🔗 https://firstround.com/review/hypergrowth-and-the-law-of-startup-physics/
◆ «Компания в течение своего роста от стартапа к масштабному бизнесу меняет команду три раза: команда, которая создала первую версию продукта, по большей части будет заменена второй командой, и потом третья придёт ей на смену» https://avc.com/2013/08/mba-mondays-turning-your-team/
◆ «Дело не в том, что эти люди не растут. Дело в том, что они либо недостаточно быстро растут, либо существует барьер—эго, структура компании или что-то еще—что тормозит их рост. Даже невероятно талантливые люди в быстрорастущих компаниях отстают в скорости развития»
◆ очень часто встречается, что руководители, чьи команды выросли с 20 до 60, а потом до 200 человек, не справляются с возросшей сложностью управления людьми. Что делать:
1. Уволить и найти замену. Тяжёлое решение, в котором вы должны быть уверены. Конечно, это не должно быть сюрпризом для человека, и он должен получить много обратной связи, что не справляется с ростом.
2. Нанять руководителя НАД текущим руководителем. Это тяжёлый, но решаемый путь. Я объясняю это текущему руководителю как возможность продолжать учиться, при том что бизнес решает задачу управления бóльшим количеством людей
◆ я предлагаю CEO при найме всех руководителей или сильных сотрудников проговаривать, что компания будет всеми силами вкладываться в ваш рост, но по статистике, либо вы уйдёте между 18 и 36 месяцами, либо мы уволим вас из–за того, что сложность компаний растёт быстрее компетенций сотрудников. Мы в любом случае поможем вам найти новую роль. Это выставляет правильные ожидания и задаёт систему координат, в которой новый сотрудник может принимать решения, и вы сможете давать ему обратную связь
◆ к основателям это правило не применяется, так как основатели работают с vision’ом (прим. Ивана: ну никак не перевести. Видение—отстой), а идеи и истории распространяются экспоненциально и значительно быстрее и сильнее влияют на работу людей, чем прямое управление. (прим. Ивана: про это классно написано в книге Sapiens. Идея веры в бога привели к тому, что племена объединились в первое многотысячное поселение, чтобы построить большой храм, и для того чтобы кормить многотысячное поселение, человечеству пришлось одомашнить пшеницу и, как следствие необходимости учёта запасов, появилась письменность)
#team #growth спасибо Андрею Хусиду за наводку. Кстати, это продолжение поста про Price’s Law: https://t.me/zamesin/147
🔗 https://firstround.com/review/hypergrowth-and-the-law-of-startup-physics/
AVC
MBA Mondays: Turning Your Team
A serial entrepreneur I know tells me "you will turn your team three times on the way from startup to a business of scale." What he means is that the initial team will depart, replaced by another team, which in turn will be replaced by yet another team. I…
❤1
👋
Привет, меня зовут Замесин Иван. Я веду этот канал, чтобы самому учиться и делиться классным с вами. Дайте пожалуйста обратную связь на контент канала, чтобы я знал что улучшать (ответы на вопросы займут 2–4 минуты). Спасибо!
🔗 https://goo.gl/forms/LGoe4Ad6D6hrZBZJ3
Привет, меня зовут Замесин Иван. Я веду этот канал, чтобы самому учиться и делиться классным с вами. Дайте пожалуйста обратную связь на контент канала, чтобы я знал что улучшать (ответы на вопросы займут 2–4 минуты). Спасибо!
🔗 https://goo.gl/forms/LGoe4Ad6D6hrZBZJ3
В продолжение поста про истощение нейромедиаторов: триангуляция по ребятам, которые разбираются в теме, показала что тезисы Кеши или частично или полностью ошибочны. Удалил пост.
Как построить и управлять командой продаж by Intercom. Ребята собрали советы с рынка и объединили в одну методичку. Шик!
◆ Есть два подхода: «снизу вверх»—это бесплатный триал или бесплатный план, которым может воспользоваться любой человек в организации и потом купить, и «сверху вниз»—это классические продажи на организацию и последующий адопшн продукта среди сотрудников. Подход «снизу вверх» хорош для старта и для упрощения продаж, но при этом подходе ценность продукта для организации неочевидна, и спустя какое–то время первоначального адопшна продажи (среди этой организации) выходят на плато, и для этого нужны продажи («сверху вниз»), когда продажник показывает ценность продукта для всей организации, а для сервиса растёт выручка на клиента. (см. картинку с Sales Productivity Gap).
◆ прочитайте книгу «The Sales Acceleration Formula» by Mark Roberge, Chief Revenue Officer at Hubspot. Марк вывел, что для успеха в команде продаж Hubspot кандидат должен быть хорош в пяти областях: обучаемость, любопытство, этика работы (прим. Ивана: work ethic), интеллект и прошлые успехи, и Mark оценивает эти качества при собеседовании кандидатов и по общему баллу принимает решение. (см. картинку Hubspot Sales Candidate Assesment)
◆ при выборе компенсации смещайте с фикса в пользу бонусов за результат. Цель—создать среду, которая поощряет срочность и требовательность (прим. Ивана: urgency) и поощряет приносящих выдающиеся результаты. На долгий срок это будет плюсом для вашей компании, к тому же у вас будет выше выручка и вы сможете нанять больше сейлзов
◆ подстраивайте систему компенсации под то, как клиент покупает ваш продукт или продукт вашего типа—если клиент покупает базовый план и потом докупает апселлы, поощряйте ваших сейлзов за апселлы так же, как и за первоначальную покупку
◆ прим. Ивана: там даже есть ссылка на то, как рассчитать зарплату и компенсацию в зависимости от условий рынка и продукта! см. картинку с Base Salary/Variable Split
#sales
🔗 https://www.intercom.com/blog/sales-team/
◆ Есть два подхода: «снизу вверх»—это бесплатный триал или бесплатный план, которым может воспользоваться любой человек в организации и потом купить, и «сверху вниз»—это классические продажи на организацию и последующий адопшн продукта среди сотрудников. Подход «снизу вверх» хорош для старта и для упрощения продаж, но при этом подходе ценность продукта для организации неочевидна, и спустя какое–то время первоначального адопшна продажи (среди этой организации) выходят на плато, и для этого нужны продажи («сверху вниз»), когда продажник показывает ценность продукта для всей организации, а для сервиса растёт выручка на клиента. (см. картинку с Sales Productivity Gap).
◆ прочитайте книгу «The Sales Acceleration Formula» by Mark Roberge, Chief Revenue Officer at Hubspot. Марк вывел, что для успеха в команде продаж Hubspot кандидат должен быть хорош в пяти областях: обучаемость, любопытство, этика работы (прим. Ивана: work ethic), интеллект и прошлые успехи, и Mark оценивает эти качества при собеседовании кандидатов и по общему баллу принимает решение. (см. картинку Hubspot Sales Candidate Assesment)
◆ при выборе компенсации смещайте с фикса в пользу бонусов за результат. Цель—создать среду, которая поощряет срочность и требовательность (прим. Ивана: urgency) и поощряет приносящих выдающиеся результаты. На долгий срок это будет плюсом для вашей компании, к тому же у вас будет выше выручка и вы сможете нанять больше сейлзов
◆ подстраивайте систему компенсации под то, как клиент покупает ваш продукт или продукт вашего типа—если клиент покупает базовый план и потом докупает апселлы, поощряйте ваших сейлзов за апселлы так же, как и за первоначальную покупку
◆ прим. Ивана: там даже есть ссылка на то, как рассчитать зарплату и компенсацию в зависимости от условий рынка и продукта! см. картинку с Base Salary/Variable Split
#sales
🔗 https://www.intercom.com/blog/sales-team/
Кейсик: как опросом (и последующей сегментацией) понять есть ли у вашего продукта Product<>Market Fit by Sean Ellis—основатель GrowthHackers.com, мужик растил Dropbox и Eventbride на их старте.
◆ Sean написал статью, что по его опыту, если 40% пользователей продукта будут сильно разочарованы, если продукт исчезнет, тогда у этого продукта есть Product<>Market Fit. Sean изначально не ссылался на исследования, а просто закинул свой эмпирический опыт
◆ Hiten Shah опросил 731 пользователя слака (https://hitenism.com/slack-product-market-fit-survey/) и получил результат, что 51% пользователей слака будут очень разочарованы, если не смогут пользоваться слаком
◆ Hiten упаковал свой опыт в классную презенташку, в которой рассказывает какие вопросы задавать, примеры:
◆ Насколько вы будете разочарованы, если не сможете пользоваться %product name%? варианты: 1. Буду очень разочарован 2. Буду умеренно разочарован 3. Не буду разочарован + поле с открытым вводом, в котором просим объяснить почему вы выбрали этот пункт
◆ какой продукт вы будете использовать как альтернативу %product name%, если он перестанет существовать?
◆ какую выгоду вы получаете от %product name%
◆ ..больше вопросов смотрите в презентации на slideshare >> https://www.slideshare.net/hiten1/measuring-understanding-productmarket-fit-qualitatively/11-Whats_the_benefit_of_your (нужен VPN, чтобы зайти на slideshare)
◆ Rahul Vogra почитал всех и применил этот опрос, чтобы найти Product<>Market Fit для своего сервиса Superhuman:
◆ После первого опроса он полуичл результат, что всего 22% текущих клиентов будут очень разочарованы
◆ затем, он посмотрел кто отвечали “очень разочарован” и повторил опрос только среди тех, кто похож на тех, кто изначально был очень разочарован—основателей, менеджеров, продажников—и получил рост куска пирога до 32%
◆ затем, он спросил у этих ребят “Как мы можем улучшить для вас Superhuman?”, получил ответы и в течение года пилил то, что увидел в результатах опроса и за год вышел на размер куска пирога “очень разочарованы” до 58%
◆ полный кейс читайте тут: .. https://firstround.com/review/how-superhuman-built-an-engine-to-find-product-market-fit/
Прим. Ивана: меня, как евангелиста кастдева, корёжит на подходе Rahul’а, когда он определял роадмап по вопросу “чего нам нужно сделать для вас?”, так как это тупо неправильный способ определять что делать. Ну то есть, ты перекладываешь функцию продакт–менеджмента на твоего клиента. А клиенты в среднем очень плохие продакты. Наша задача понять какая у них глубинная мотивация за “хочу мобильное приложение”, понять в каких контекстах возникает, какую job’у мы можем решать и только после этого делать прототипы и валидировать прототипы на клиентах.
НО.
Подход, в целом, классный, просто не нужно делать роадмап, спрашивая “чо вам надо–то?”.
#productmarketfit #product #segmentation спасибо Васе Сочинскому за наводку (@flatwhitedigest)
◆ Sean написал статью, что по его опыту, если 40% пользователей продукта будут сильно разочарованы, если продукт исчезнет, тогда у этого продукта есть Product<>Market Fit. Sean изначально не ссылался на исследования, а просто закинул свой эмпирический опыт
◆ Hiten Shah опросил 731 пользователя слака (https://hitenism.com/slack-product-market-fit-survey/) и получил результат, что 51% пользователей слака будут очень разочарованы, если не смогут пользоваться слаком
◆ Hiten упаковал свой опыт в классную презенташку, в которой рассказывает какие вопросы задавать, примеры:
◆ Насколько вы будете разочарованы, если не сможете пользоваться %product name%? варианты: 1. Буду очень разочарован 2. Буду умеренно разочарован 3. Не буду разочарован + поле с открытым вводом, в котором просим объяснить почему вы выбрали этот пункт
◆ какой продукт вы будете использовать как альтернативу %product name%, если он перестанет существовать?
◆ какую выгоду вы получаете от %product name%
◆ ..больше вопросов смотрите в презентации на slideshare >> https://www.slideshare.net/hiten1/measuring-understanding-productmarket-fit-qualitatively/11-Whats_the_benefit_of_your (нужен VPN, чтобы зайти на slideshare)
◆ Rahul Vogra почитал всех и применил этот опрос, чтобы найти Product<>Market Fit для своего сервиса Superhuman:
◆ После первого опроса он полуичл результат, что всего 22% текущих клиентов будут очень разочарованы
◆ затем, он посмотрел кто отвечали “очень разочарован” и повторил опрос только среди тех, кто похож на тех, кто изначально был очень разочарован—основателей, менеджеров, продажников—и получил рост куска пирога до 32%
◆ затем, он спросил у этих ребят “Как мы можем улучшить для вас Superhuman?”, получил ответы и в течение года пилил то, что увидел в результатах опроса и за год вышел на размер куска пирога “очень разочарованы” до 58%
◆ полный кейс читайте тут: .. https://firstround.com/review/how-superhuman-built-an-engine-to-find-product-market-fit/
Прим. Ивана: меня, как евангелиста кастдева, корёжит на подходе Rahul’а, когда он определял роадмап по вопросу “чего нам нужно сделать для вас?”, так как это тупо неправильный способ определять что делать. Ну то есть, ты перекладываешь функцию продакт–менеджмента на твоего клиента. А клиенты в среднем очень плохие продакты. Наша задача понять какая у них глубинная мотивация за “хочу мобильное приложение”, понять в каких контекстах возникает, какую job’у мы можем решать и только после этого делать прототипы и валидировать прототипы на клиентах.
НО.
Подход, в целом, классный, просто не нужно делать роадмап, спрашивая “чо вам надо–то?”.
#productmarketfit #product #segmentation спасибо Васе Сочинскому за наводку (@flatwhitedigest)
Hitenism
731 Slack Users Reveal Why It's So Addictive
I had this idea of “open research” where a group of volunteers and I would coordinate doing research on a company and publicly share everything we learn
Как стоит относиться к конкурентам, глава из книги The Messy Middle by Skott Belsky, CPO at Adobe, co–founder at Behance (куплен Adobe)
◆ цените конкуренцию—это источник стимула, рост размера рынка и постоянное увеличение ценности для кастомера, но не копируйте слепо
◆ (прим. Ивана: Skott рассказывает про то, как они в Behance смотрели на Dribbble) Dribbble позволяет выкладывать небольшие картинки, небольшие фрагменты полных работ, и это позволяло показать свою работу лучше, чем она выглядела на самом деле. И этим Dribbble привлекал начинающих дизайнеров, при этом, у этих же дизайнеров их портфолио на Behance было неполным и неактуальным
◆ команда Behance очень эмоционально переживала рост конкурента и сделала аналог функциональности Dribbble—возможность загружать небольшие фрагменты работ без полного рассказа про проект. Спустя некоторое время, команда поняла, что контент, который стали загружать пользователи, противоречил принципам Behance (прим. Ивана: дать дизайнерам возможность в подробностях рассказать про процесс работы и логику принятия решений), и эту функциональность выпилили
◆ какие вопросы я бы задал себе, чтобы не поддаться на эмоции:
◆ Одинаковы ли у нас цели и стратегия? Если разные—изучите их стратегию и, возможно, вы увидите, что она лучше вашей. В таком случае, пересмотрите свою стратегию
◆ Если у вас одинаковы цели и стратегия, задайте вопрос: «Лучше ли их тактика?». Команда Instagram’a скопировалa stories у Snapchat, так как их цели и стратегии совпадали, а у Snapchat был круто работающий инструмент возвращения и вовлечения, и Instagram без зазрения совести скопировали его.
◆ будьте благодарны конкурентам за то, что они заставляют вас работать лучше и быстрее. Lyft запустил функциональность совместных поездок до Uber, Uber запустил приложение для водителей, позволяющее выбирать тарифы, Lyft раньше Uber запустил запланированные поездки и так далее..
🔗 рецензия на книгу: https://t.me/zamesin/169
Прим. Ивана: со всей силы лайкаю эти тезисы. Засада в том, что нужно быть очень осознанным, чтобы их придерживаться. Видимо, из–за того, что выработка серотонина зависит от нашей позиции в иерархии (см. https://t.me/zamesin/151), и слишком сильно искушение вступить в драку. Например, мы в Мете очень внимательно смотрим на конкурентов—Ясно (https://yasno.live) и Альтер (http://psyalter.ru), аккуратно читаем интервью с Данилой, основателем Ясно, и ребятами из Alter, но я прекрасно понимаю, что:
◆ чем больше игроков появляется на рынке, тем больше становится рынок, так как каждый игрок приносит а) экспертизу б) деньги в маркетинг => постепенно растут размер рынка, знание, конверсии
◆ до реальной конкуренции лоб–в–лоб ГОДЫ, и если мы напрямую конкурируем в бирже гугла, то нужно чуть лучше подумать и поискать другие каналы
◆ как следствие, нужно делиться и успехами, и неудачами с конкурентами, чтобы быстрее вырастить рынок. Ребята (Ясно, Альтер), спасибо, что вы есть
◆ цените конкуренцию—это источник стимула, рост размера рынка и постоянное увеличение ценности для кастомера, но не копируйте слепо
◆ (прим. Ивана: Skott рассказывает про то, как они в Behance смотрели на Dribbble) Dribbble позволяет выкладывать небольшие картинки, небольшие фрагменты полных работ, и это позволяло показать свою работу лучше, чем она выглядела на самом деле. И этим Dribbble привлекал начинающих дизайнеров, при этом, у этих же дизайнеров их портфолио на Behance было неполным и неактуальным
◆ команда Behance очень эмоционально переживала рост конкурента и сделала аналог функциональности Dribbble—возможность загружать небольшие фрагменты работ без полного рассказа про проект. Спустя некоторое время, команда поняла, что контент, который стали загружать пользователи, противоречил принципам Behance (прим. Ивана: дать дизайнерам возможность в подробностях рассказать про процесс работы и логику принятия решений), и эту функциональность выпилили
◆ какие вопросы я бы задал себе, чтобы не поддаться на эмоции:
◆ Одинаковы ли у нас цели и стратегия? Если разные—изучите их стратегию и, возможно, вы увидите, что она лучше вашей. В таком случае, пересмотрите свою стратегию
◆ Если у вас одинаковы цели и стратегия, задайте вопрос: «Лучше ли их тактика?». Команда Instagram’a скопировалa stories у Snapchat, так как их цели и стратегии совпадали, а у Snapchat был круто работающий инструмент возвращения и вовлечения, и Instagram без зазрения совести скопировали его.
◆ будьте благодарны конкурентам за то, что они заставляют вас работать лучше и быстрее. Lyft запустил функциональность совместных поездок до Uber, Uber запустил приложение для водителей, позволяющее выбирать тарифы, Lyft раньше Uber запустил запланированные поездки и так далее..
🔗 рецензия на книгу: https://t.me/zamesin/169
Прим. Ивана: со всей силы лайкаю эти тезисы. Засада в том, что нужно быть очень осознанным, чтобы их придерживаться. Видимо, из–за того, что выработка серотонина зависит от нашей позиции в иерархии (см. https://t.me/zamesin/151), и слишком сильно искушение вступить в драку. Например, мы в Мете очень внимательно смотрим на конкурентов—Ясно (https://yasno.live) и Альтер (http://psyalter.ru), аккуратно читаем интервью с Данилой, основателем Ясно, и ребятами из Alter, но я прекрасно понимаю, что:
◆ чем больше игроков появляется на рынке, тем больше становится рынок, так как каждый игрок приносит а) экспертизу б) деньги в маркетинг => постепенно растут размер рынка, знание, конверсии
◆ до реальной конкуренции лоб–в–лоб ГОДЫ, и если мы напрямую конкурируем в бирже гугла, то нужно чуть лучше подумать и поискать другие каналы
◆ как следствие, нужно делиться и успехами, и неудачами с конкурентами, чтобы быстрее вырастить рынок. Ребята (Ясно, Альтер), спасибо, что вы есть
Мысль на выходные: паттерны покупки/готовки еды и рутинных приёмов пищи будут сильно меняться в ближайшие годы, и это поменяет много рынков. Это исключительно гипотезы, основанные на моих наблюдениях за текущими изменениями этого рынка и примеров трансформации других рынков.
◆ Что по–сути сделал Netflix: ребята увидели, что технологии домашнего телевидения и звука стремительно развиваются, и совсем скоро для получения опыта просмотра фильма уровня местного кинотеатра будет достаточно среднего уровня телевизора и колонок, и начали строить продукт, который будет готов к новой технологической базе (см. заметку про то, что новые приложения стимулируют развитие технологии, а новые технологии, в свою очередь, создают основу для приложений следующего поколения: https://t.me/zamesin/69)
◆ покупка продуктов, менеджмент еды в холодильнике и приготовление еды занимают тонну времени и усилий, и бизнесы стараются заработать на лени и на мгновенном удовлетворении (перевод “instant gratification”).
◆ обратите внимание на то, куда развиваются московский фуд–ритейл: Перекрёсток сделал свою доставку еды, у Азбуки и некоторых других сетей прям классная готовая еда
◆ Instacart в штатах и Instamart в России за тебя ходят в супермаркет и кастомер платит за стоимость доставки. Instamart берёт 299 руб. Кастомер на за экономию 1–3 часов в неделю платит 299 руб.
◆ Яндекс.Еда, Delivery Club и новые проекты типа «Кухня на районе» (https://localkitchen.ru) уже сейчас предлагают ресторанную еду за 40 минут у тебя дома с адекватной наценкой в сравнении с тем, сколько тебе будет стоить приготовить еду самостоятельно (не забывайте учитывать время на приготовление еды). При этом ты всегда можешь пробовать разную кухню с классными брендами.
◆ JustFood, GrowFood и прочие ребята полностью снимают с тебя потребность готовить и ДУМАТЬ о еде. Раз в два дня у твоей двери оказываются два пакета с едой в контейнерах, которые удобно брать с собой на работу/встречи. Я пользуюсь JustFood и дико кайфую от концепта “вообще не думаю про еду”, хотя процесс адаптации был тяжёлым и пришлось выкидывать много еды из–за старых привычек.
◆ Бытовая математика: допустим, вы дизайнер или маркетолог и зарабатываете 120 тысяч рублей в месяц и 750 руб. в час. На фрилансе вы можете продавать час своего времени за 750*1,6(коэффициент фриланса)=1200 руб. В месяц я тратил примерно часов 20 на готовку. 24 000 руб стоит ваше время, которые вы тратите на приготовление еды, на которое могли бы найти фриланс и прокачать свои навыки. JustFood на 4 недели стоит ~32 000 руб. Продукты стоят ещё тысяч 10–15 в месяц. => Если вы сейчас начнёте покупать готовую еду, вы можете начать зарабатывать ~5 тысяч рублей, если вместо готовки будете фрилансить
◆ Система занятости постепенно смещается в сторону фриланса, и люди будут больше считать стоимость своего эффективно потраченного времени. Плюс, люди чаще меняют места жительства, и адаптироваться к готовым программам питания легче, чем к локальной готовке
◆ Получается, сейчас ребята типа GrowFood, JustFood и Яндекс.Еды в России и Amazon в штатах на растущей технологической базе а) алгоритмов менеджмента курьеров б) self–drive и полностью автономных роботах (youtu.be/R6go2E5SRd8) создают Netflix для рутинной еды. Тебе не нужно будет никуда ехать за едой, еда приедет к тебе. По сравнимой стоимости. Просто маржу теперь будут получать технологические ребята.
Пофантазирую, к каким изменениям это может привести:
◆ В квартирах исчезнут кухни. Холодильник ужмётся до размера в 2–3 полки, чтобы хранить двухдневный запас еды.
◆ Производство еды будет автоматизироваться, чтобы увеличивать маржу
◆ Из–за технологической сложности производства и доставки, массовый рынок будет поделён между небольшим количеством игроков (Amazon/Walmart/Google в штатах, Яндекс и Mail.ru в России)
◆ Рестораны могут отказываться от своих кухонь, чтобы поднять маржу на экономии на дорогих площадях и снижении костов на людях, оборудовании и издержках с продуктами
Мы живём в невероятное время 🤩
◆ Что по–сути сделал Netflix: ребята увидели, что технологии домашнего телевидения и звука стремительно развиваются, и совсем скоро для получения опыта просмотра фильма уровня местного кинотеатра будет достаточно среднего уровня телевизора и колонок, и начали строить продукт, который будет готов к новой технологической базе (см. заметку про то, что новые приложения стимулируют развитие технологии, а новые технологии, в свою очередь, создают основу для приложений следующего поколения: https://t.me/zamesin/69)
◆ покупка продуктов, менеджмент еды в холодильнике и приготовление еды занимают тонну времени и усилий, и бизнесы стараются заработать на лени и на мгновенном удовлетворении (перевод “instant gratification”).
◆ обратите внимание на то, куда развиваются московский фуд–ритейл: Перекрёсток сделал свою доставку еды, у Азбуки и некоторых других сетей прям классная готовая еда
◆ Instacart в штатах и Instamart в России за тебя ходят в супермаркет и кастомер платит за стоимость доставки. Instamart берёт 299 руб. Кастомер на за экономию 1–3 часов в неделю платит 299 руб.
◆ Яндекс.Еда, Delivery Club и новые проекты типа «Кухня на районе» (https://localkitchen.ru) уже сейчас предлагают ресторанную еду за 40 минут у тебя дома с адекватной наценкой в сравнении с тем, сколько тебе будет стоить приготовить еду самостоятельно (не забывайте учитывать время на приготовление еды). При этом ты всегда можешь пробовать разную кухню с классными брендами.
◆ JustFood, GrowFood и прочие ребята полностью снимают с тебя потребность готовить и ДУМАТЬ о еде. Раз в два дня у твоей двери оказываются два пакета с едой в контейнерах, которые удобно брать с собой на работу/встречи. Я пользуюсь JustFood и дико кайфую от концепта “вообще не думаю про еду”, хотя процесс адаптации был тяжёлым и пришлось выкидывать много еды из–за старых привычек.
◆ Бытовая математика: допустим, вы дизайнер или маркетолог и зарабатываете 120 тысяч рублей в месяц и 750 руб. в час. На фрилансе вы можете продавать час своего времени за 750*1,6(коэффициент фриланса)=1200 руб. В месяц я тратил примерно часов 20 на готовку. 24 000 руб стоит ваше время, которые вы тратите на приготовление еды, на которое могли бы найти фриланс и прокачать свои навыки. JustFood на 4 недели стоит ~32 000 руб. Продукты стоят ещё тысяч 10–15 в месяц. => Если вы сейчас начнёте покупать готовую еду, вы можете начать зарабатывать ~5 тысяч рублей, если вместо готовки будете фрилансить
◆ Система занятости постепенно смещается в сторону фриланса, и люди будут больше считать стоимость своего эффективно потраченного времени. Плюс, люди чаще меняют места жительства, и адаптироваться к готовым программам питания легче, чем к локальной готовке
◆ Получается, сейчас ребята типа GrowFood, JustFood и Яндекс.Еды в России и Amazon в штатах на растущей технологической базе а) алгоритмов менеджмента курьеров б) self–drive и полностью автономных роботах (youtu.be/R6go2E5SRd8) создают Netflix для рутинной еды. Тебе не нужно будет никуда ехать за едой, еда приедет к тебе. По сравнимой стоимости. Просто маржу теперь будут получать технологические ребята.
Пофантазирую, к каким изменениям это может привести:
◆ В квартирах исчезнут кухни. Холодильник ужмётся до размера в 2–3 полки, чтобы хранить двухдневный запас еды.
◆ Производство еды будет автоматизироваться, чтобы увеличивать маржу
◆ Из–за технологической сложности производства и доставки, массовый рынок будет поделён между небольшим количеством игроков (Amazon/Walmart/Google в штатах, Яндекс и Mail.ru в России)
◆ Рестораны могут отказываться от своих кухонь, чтобы поднять маржу на экономии на дорогих площадях и снижении костов на людях, оборудовании и издержках с продуктами
Мы живём в невероятное время 🤩
Мир вам, земляне 🖖 Ботаю сейчас best practices по опционам (всем–всем опционам по лекалам долины, не только яндексово–мейловым RSU), и Олег Биберган (fb.com/bibergan) поделился ultimate документом, в котором есть ВСЁ про опционы.
Кстати, если вам интересны темы: поднятия инвестиций (в долине), покупки дома и персональных финансов—подпишитесь на рассылку Holloway (holloway.com)
#basics #stockoptions
🔗 https://www.holloway.com/g/equity-compensation
Кстати, если вам интересны темы: поднятия инвестиций (в долине), покупки дома и персональных финансов—подпишитесь на рассылку Holloway (holloway.com)
#basics #stockoptions
🔗 https://www.holloway.com/g/equity-compensation
👍1
На выходных я посмотрел самый интересный стрим игры StarCraft 2 ever (я задрот по старкрафту). Новый игрок AplhaStar обыграл топовых игроков в StarCraft 2 практически всухую 11:1. AlphaStar—алгоритм, созданный командой DeepMind, лондонским стартапом, купленным Google. Почему это невероятно круто:
◆ алгоритм практически в каждой игре выдавал более «захватывающую» и «зрелищную» игру, чем в среднем выдаёт топовый игрок в StarCraft 2. (цитаты профессиональных комментаторов; по моей субъективной оценке, каждая игра AlphaStar была невероятно интересной). То есть алгоритмы заходят в массовую сферу развлечений, в которой раньше правили человеки
◆ в этих играх AlphaStar показал три очень необычных паттерна поведения, которые раньше не применял ни один профессиональный игрок—совершенно другую логику добычи ресурсов, значительно переоценивал потенциальные риски и максимально перестраховывался и (самое потрясающее)—не сдавался до самого конца, до тех пор, пока не было хотя бы малейшего шанса на то, чтобы вернуться в игру. Обычно, живые игроки сдаются, когда понимают, что шансов остаётся немного. Но алгоритму не нужно оптимизировать эмоции—разочарование, раздражение, не нужно оптимизировать затраченное время на то, чтобы спасти практически безнадёжную ситуацию
◆ то есть уже сейчас алгоритмы могут, обучаясь на всех возможных моделях поведения, предлагать более эффективные способы поведения, которые неочевидны человекам и люди могут использовать эти способы поведения в индустрии развлечений
◆ fun fact: на этаж DeepMind в лондонском офисе гугла обычным сотрудникам запрещён вход и их разработки охраняются особо строго
◆ график outcome prediction на меня произвёл оч сильное впечатление (1:42:49 в стриме)
хана нам, братцы
🔗 https://www.theverge.com/2019/1/24/18196135/google-deepmind-ai-starcraft-2-victory — статья на THEVERGE
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=cUTMhmVh1qs — стрим
◆ алгоритм практически в каждой игре выдавал более «захватывающую» и «зрелищную» игру, чем в среднем выдаёт топовый игрок в StarCraft 2. (цитаты профессиональных комментаторов; по моей субъективной оценке, каждая игра AlphaStar была невероятно интересной). То есть алгоритмы заходят в массовую сферу развлечений, в которой раньше правили человеки
◆ в этих играх AlphaStar показал три очень необычных паттерна поведения, которые раньше не применял ни один профессиональный игрок—совершенно другую логику добычи ресурсов, значительно переоценивал потенциальные риски и максимально перестраховывался и (самое потрясающее)—не сдавался до самого конца, до тех пор, пока не было хотя бы малейшего шанса на то, чтобы вернуться в игру. Обычно, живые игроки сдаются, когда понимают, что шансов остаётся немного. Но алгоритму не нужно оптимизировать эмоции—разочарование, раздражение, не нужно оптимизировать затраченное время на то, чтобы спасти практически безнадёжную ситуацию
◆ то есть уже сейчас алгоритмы могут, обучаясь на всех возможных моделях поведения, предлагать более эффективные способы поведения, которые неочевидны человекам и люди могут использовать эти способы поведения в индустрии развлечений
◆ fun fact: на этаж DeepMind в лондонском офисе гугла обычным сотрудникам запрещён вход и их разработки охраняются особо строго
◆ график outcome prediction на меня произвёл оч сильное впечатление (1:42:49 в стриме)
хана нам, братцы
🔗 https://www.theverge.com/2019/1/24/18196135/google-deepmind-ai-starcraft-2-victory — статья на THEVERGE
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=cUTMhmVh1qs — стрим
В продолжение поста про AlphaStar: мне много ребят скинули ссылки на пост Бобука (https://t.me/addmeto/2497) и классный разбор того, как AlphaStar читит в игре против людей и почему это неправильно (https://habr.com/ru/post/437796/).
Можно спорить про то, честно это соперничество или нет, можно ли сравнивать алгоритм с человеком.. На мой взгляд (продакта и предпринимателя), это совершенно неважно и на это не стоит обращать внимание. Конечно, в этой истории много пиара, много спорных моментов, но тезисы, которые я упомянул в первом посте, от пиара и читов не теряют свою ценность. Индустрии развлечений становится доступен очень важный инструмент—машинное обучение. Раньше никто не понимал как машинное обучение применять в развлечениях, и чем больше таких кейсов будет:
◆ Nvidia создала демо 3D–графики, полностью созданной машинным обучением: https://www.theverge.com/2018/12/3/18121198/ai-generated-video-game-graphics-nvidia-driving-demo-neurips
◆ Генерация фотореалистичных изображений лиц людей: https://www.theverge.com/2018/12/17/18144356/ai-image-generation-fake-faces-people-nvidia-generative-adversarial-networks-gans
◆ ..и кейс AlphaStar,
тем быстрее бизнесы выведут развлечения на новый уровень. А компании, которые сейчас вкладывают в это R&D–деньги, могут выехать на следующем витке цикла “приложения>инфраструктура” (https://t.me/zamesin/69)
А теперь представьте, если алгоритмы будут обучаться на эмоциональной (и гормональной) реациях людей. Ух, там кроется настоящее зло.
P.S. Конечно, через полгода–год–два, команда DeepMind дообучит AlphaStar так, чтобы алгоритм побеждал при сравнимых с человеком вводных параметрах, но не в этом же суть 🙂
P.P.S нам всё равно хана
🔗 Давайте обсудим: https://fb.com/zamesin.ivan/posts/10156498832572499
Можно спорить про то, честно это соперничество или нет, можно ли сравнивать алгоритм с человеком.. На мой взгляд (продакта и предпринимателя), это совершенно неважно и на это не стоит обращать внимание. Конечно, в этой истории много пиара, много спорных моментов, но тезисы, которые я упомянул в первом посте, от пиара и читов не теряют свою ценность. Индустрии развлечений становится доступен очень важный инструмент—машинное обучение. Раньше никто не понимал как машинное обучение применять в развлечениях, и чем больше таких кейсов будет:
◆ Nvidia создала демо 3D–графики, полностью созданной машинным обучением: https://www.theverge.com/2018/12/3/18121198/ai-generated-video-game-graphics-nvidia-driving-demo-neurips
◆ Генерация фотореалистичных изображений лиц людей: https://www.theverge.com/2018/12/17/18144356/ai-image-generation-fake-faces-people-nvidia-generative-adversarial-networks-gans
◆ ..и кейс AlphaStar,
тем быстрее бизнесы выведут развлечения на новый уровень. А компании, которые сейчас вкладывают в это R&D–деньги, могут выехать на следующем витке цикла “приложения>инфраструктура” (https://t.me/zamesin/69)
А теперь представьте, если алгоритмы будут обучаться на эмоциональной (и гормональной) реациях людей. Ух, там кроется настоящее зло.
P.S. Конечно, через полгода–год–два, команда DeepMind дообучит AlphaStar так, чтобы алгоритм побеждал при сравнимых с человеком вводных параметрах, но не в этом же суть 🙂
P.P.S нам всё равно хана
🔗 Давайте обсудим: https://fb.com/zamesin.ivan/posts/10156498832572499
Привет. Я вместе с Валерией Коваленко (CPO Qlean) делаю TalentDealers—бутик, который помогает компаниям искать идеальных продактов на свои задачки, а продактам—работу мечты. За полгода мы наняли продактов в Едадил, MediaInstinct, Альфа.Поток, CoMagic.
Мы видим, что то, что мы делаем очень важно и ценно, как для компаний, так и для продактов. В компании мы приносим свою экспертизу и помогаем понять кто действительно нужен, погружаемся на уровень производства и препарируем процессы, чтобы понять, какой продакт не просто пройдёт собеседования, но и приживётся в культуре и процессах. А продактам даём развёрнутую обратную связь в конце каждого интервью про сильные и слабые стороны.
Мы масштабируем бизнес и нам нужен партнёр—человек, который возьмёт на себя масштабирование и бетонирование процессов, возьмёт ответственность за выручку. Мы ищем продакта, который хочет взять ответственность за бизнес и научиться растить деньги. Chief Operations Officer, найдись.
У тебя будет возможность стать CEO, если выполнишь цели на год.
👉 http://bit.ly/TalentDealersCOO
Мы видим, что то, что мы делаем очень важно и ценно, как для компаний, так и для продактов. В компании мы приносим свою экспертизу и помогаем понять кто действительно нужен, погружаемся на уровень производства и препарируем процессы, чтобы понять, какой продакт не просто пройдёт собеседования, но и приживётся в культуре и процессах. А продактам даём развёрнутую обратную связь в конце каждого интервью про сильные и слабые стороны.
Мы масштабируем бизнес и нам нужен партнёр—человек, который возьмёт на себя масштабирование и бетонирование процессов, возьмёт ответственность за выручку. Мы ищем продакта, который хочет взять ответственность за бизнес и научиться растить деньги. Chief Operations Officer, найдись.
У тебя будет возможность стать CEO, если выполнишь цели на год.
👉 http://bit.ly/TalentDealersCOO
🔥1