giuro su Dio che licenzierò questo stagista, siamo in una raccolta fondi in questo momento, smh

siamo nell'ultima corsa di 48 ore di incontri a SF per graphed.com - agente AI per l'analisi di marketing entro la fine di questa settimana avremo avuto 52 incontri da quando siamo arrivati il 13 ottobre siamo qui fino a questo venerdì e poi torniamo immediatamente al prodotto (non vediamo l'ora di tornare al prodotto, non hai idea) abbiamo lanciato Graphed 90 giorni fa e la risposta è stata pazzesca 1000 iscrizioni nei primi 30 giorni da canali puramente organici, zero pubblicità a pagamento a un certo punto abbiamo dovuto disattivare le prove gratuite perché non potevamo permetterci la bolletta AWS il problema che i team di marketing affrontano per fare semplici analisi è un problema molto più grande di quanto ci rendessimo conto tradizionalmente avresti bisogno di un ingegnere dei dati per costruire: > pipeline di dati > archiviazione dei dati > ontologia dei dati > visualizzazione dei dati solo per ottenere informazioni Graphed fa tutto questo l'ontologia è la parte più importante di ciò che stiamo facendo comprendiamo la fonte di dati sottostante e costruiamo contesto per il nostro agente in modo che l'utente non abbia bisogno di alcuna alfabetizzazione dei dati per ottenere informazioni è anche fondamentale collegare questo ai risultati aziendali che guidano la crescita, in modo che il nostro agente possa cercare nel web per capire cosa significa CLV (valore del cliente nel tempo) nel contesto della conversazione i profili dei clienti con cui stiamo avendo trazione finora sono > fondatori: panoramica dei dati dell'intera organizzazione > team di marketing: reporting KPI > agenzie di marketing: reporting ai clienti > team di ecommerce: misurazione ROI > team di prodotto: analisi del prodotto chiamate infinite rendono il perché ora così ovvio gli agenti sono finalmente abbastanza intelligenti da comprendere l'ontologia dei dati necessari per scrivere codice, e la pipeline / archiviazione dei dati è relativamente risolta stiamo rimuovendo tutti i vincoli per le persone tecnicamente adiacenti per ottenere informazioni ogni persona con cui abbiamo parlato di questo ha avuto credenze polarizzanti o sono d'accordo al 100% su quanto sia ovvio che qualcuno costruirà questo o ci dicono dogmaticamente che è la cosa sbagliata e che saremo un altro dei 1000+ cadaveri che esistono su questo percorso questa visione bipolare mi ha dato il 1000% in più di convinzione che stiamo costruendo la cosa giusta e che io e il mio cofondatore Max Chehab siamo quelli giusti per costruirla lui è stato il primo ingegnere di WorkOS, il secondo ingegnere di Hightouch e il primo ingegnere di Rupa Health e l'analisi dei dati per il marketing della crescita è la religione che seguo ci siamo incontrati a Rupa Health e siamo stati lì dal giorno 1 della sua esplosione negli ultimi 3 anni abbiamo costruito insieme prodotti di marketing AI e se sei a SF e lavori con startup in fase pre-seed voglio incontrarti

settimana uno conclusa del nostro soggiorno a SF per raccogliere fondi per graphed.com fino ad ora abbiamo avuto 24 incontri abbiamo assicurato il 60% del capitale nelle prime 72 ore la prossima settimana abbiamo già 15 chiamate programmate siamo qui fino al 24 ottobre abbiamo lanciato Graphed 90 giorni fa e la risposta è stata pazzesca 1000 iscrizioni nei primi 30 giorni da canali organici a un certo punto abbiamo dovuto disattivare le prove gratuite perché non potevamo permetterci la bolletta di AWS non ci eravamo resi conto di quanto fosse grande il problema dell'analisi dei dati di marketing per i team di marketing stiamo aumentando e sostituendo il data scientist che i marketer di solito hanno bisogno di impostare quanto segue: > pipeline di dati > archiviazione dei dati > ontologia dei dati > visualizzazione dei dati l'ontologia è la parte più importante di ciò che stiamo facendo comprendere le fonti di dati sottostanti e la relazione che hanno con le altre fonti nel stack dei marketer è fondamentale è anche fondamentale collegare questo ai risultati aziendali che guidano la crescita noi facciamo questo i profili dei clienti con cui stiamo avendo trazione finora sono > fondatori: vista d'insieme dei dati di tutta la loro organizzazione > team di marketing: reporting KPI > agenzie di marketing: reporting ai clienti > team di ecommerce: misurazione ROI > team di prodotto: analisi del prodotto il perché ora di questo è così ovvio gli agenti sono finalmente abbastanza intelligenti da comprendere il livello di contesto necessario per scrivere codice basato sulle fonti di dati collegate ci sono migliaia di cadaveri di strumenti di analisi dei dati senza codice costruiti prima di noi e tutti i loro post mortem sono gli stessi, la literacy dei dati degli utenti è ciò che li ha uccisi ma il nostro agente rimuove questo vincolo, puoi porre domande generali come “quante persone sono andate sul mio sito web la scorsa settimana e da dove sono venute” ed è consapevole del contesto per capire cosa significa in relazione ai dati il mio cofondatore max chehab e io siamo quelli che hanno costruito questo lui è stato il primo ingegnere di WorkOS, il secondo ingegnere di Hightouch e il primo ingegnere di Rupa Health e la crescita non è una scelta per me, è una compulsione clinica ci siamo incontrati a Rupa Health e siamo stati lì dal giorno 1 della sua esplosione negli ultimi 3 anni abbiamo costruito insieme prodotti di marketing AI e se sei a SF e lavori con startup in fase molto molto iniziale voglio incontrarti