juro por Dios que estoy despidiendo a este pasante, estamos en un aumento ahora mismo smh

estamos en el último sprint de 48 horas de reuniones en SF para .com graficado - Agente de IA para análisis de marketing al final de esta semana habremos tenido 52 reuniones desde que llegamos el 13 de octubre estamos aquí hasta este viernes y luego volvemos inmediatamente al producto (no podemos esperar para volver al producto que no tiene idea) lanzamos Graphed hace 90 días y la respuesta ha sido una locura 1000 registros en los primeros 30 días desde canales puramente orgánicos, cero anuncios pagados en un momento tuvimos que desactivar las pruebas gratuitas porque no podíamos pagar la factura de AWS El problema al que se enfrentan los equipos de marketing para hacer análisis simples es un problema mayor de lo que creíamos Tradicionalmente, necesitaría un ingeniero de datos para construir: > canalización de datos > almacenamiento de datos >ontología de datos >visualización de datos solo para obtener información Graphed hace todo esto La ontología es la parte más importante de lo que estamos haciendo Entendemos la fuente de datos subyacente y creamos un contexto para nuestro agente, por lo que el usuario no necesita conocimientos de datos para obtener información también es fundamental relacionar esto con los resultados comerciales que impulsan el crecimiento, para que nuestro agente pueda buscar en la web para comprender qué significa CLV (valor de por vida del cliente) en el contexto de la conversación Los perfiles de clientes con los que estamos teniendo tracción hasta ahora son > fundadores: vista panorámica de los datos de toda su organización > equipos de marketing: informes de KPI > agencias de marketing: informes de clientes > equipos de comercio electrónico: medición del ROI > equipos de productos: análisis de productos las llamadas interminables hacen que el por qué ahora sea tan obvio Los agentes finalmente son lo suficientemente inteligentes como para comprender la ontología de los datos necesarios para escribir código, y la canalización / almacén de datos está relativamente resuelto Estamos eliminando todas las restricciones para que las personas técnicamente adyacentes obtengan información Todas las personas con las que hablamos sobre esto han tenido creencias polarizantes o están 100% de acuerdo en lo obvio que es que alguien va a construir esto o nos dicen dogmáticamente que esto es lo incorrecto y que seremos otro de los 1000+ cadáveres que existen en este camino Esta visión bipolar me ha dado un 1000% más de convicción de que estamos construyendo lo correcto y que mi cofundador Max Chehab y yo somos los que construimos esto fue primer ingeniero en WorkOS, segundo ingeniero en Hightouch y primer ingeniero en Rupa Health Y el análisis de datos para el marketing de crecimiento es la religión por la que vivo nos conocimos en Rupa Health y estuvimos allí desde el día 1 de la energía nuclear durante los últimos 3 años han estado construyendo juntos productos de marketing de IA y si estás en SF y trabajas con startups pre semilla quiero conocerte

la primera semana terminó de estar en SF recaudando para .com graficados Hasta ahora hemos tenido 24 reuniones Aseguró el 60% del capital en las primeras 72 horas La próxima semana 15 llamadas programadas hasta ahora estamos aquí hasta el 24 de octubre lanzamos Graphed hace 90 días y la respuesta ha sido una locura 1000 registros en los primeros 30 días desde canales orgánicos en un momento tuvimos que desactivar las pruebas gratuitas porque no podíamos pagar la factura de AWS No nos dimos cuenta de lo grande que es el problema de la analítica de marketing para los equipos de marketing Estamos aumentando y reemplazando los especialistas en marketing de científicos de datos que normalmente necesitan para configurar lo siguiente: > canalización de datos > almacenamiento de datos >ontología de datos >visualización de datos La ontología es la parte más importante de lo que estamos haciendo Comprender las fuentes de datos subyacentes y la relación que tienen con las otras fuentes en la pila de especialistas en marketing es fundamental También es fundamental relacionar esto con los resultados comerciales que impulsan el crecimiento hacemos esto Los perfiles de clientes con los que estamos teniendo tracción hasta ahora son > fundadores: vista panorámica de los datos de toda su organización > equipos de marketing: informes de KPI > agencias de marketing: informes de clientes > equipos de comercio electrónico: medición del ROI > equipos de productos: análisis de productos El por qué ahora de esto es tan obvio Los agentes finalmente son lo suficientemente inteligentes como para comprender la capa de contexto necesaria para escribir código basado en las fuentes de datos conectadas Hay miles de cadáveres de herramientas de análisis de datos sin código construidas antes que nosotros y todas sus autopsias son iguales, la alfabetización de datos de los usuarios es lo que los mató Pero nuestro agente elimina esta restricción, puede hacer preguntas amplias como "¿cuántas personas visitaron mi sitio web la semana pasada y de dónde vinieron?" y es contextualmente consciente para comprender lo que esto significa en relación con los datos mi cofundador max chehab y yo somos los que construimos esto fue primer ingeniero en WorkOS, segundo ingeniero en Hightouch y primer ingeniero en Rupa Health Y el crecimiento no es una opción para mí, es una compulsión clínica nos conocimos en Rupa Health y estuvimos allí desde el día 1 de la energía nuclear durante los últimos 3 años han estado construyendo juntos productos de marketing de IA y si estás en SF y trabajas en una etapa muy, muy temprana, quiero conocerte