Argomenti di tendenza
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Cody Schneider
Sto solo facendo shiposting per far uscire mio padre dal debito di gioco
giuro su Dio che licenzierò questo stagista, siamo in una raccolta fondi in questo momento, smh

Graphed22 ore fa
quindi hai installato Amplitude e ora stai ricevendo 47 eventi diversi per "user_breathed" perché qualche sviluppatore junior ha pensato che dovessimo tracciare letteralmente tutto
il tuo dashboard sembra un sismografo durante un terremoto costiero di 7.1 e l'unico insight che hai ottenuto è che gli utenti hanno effettivamente un battito cardiaco
il product manager continua a chiedere perché i nostri DAU siano improvvisamente aumentati del 300% e devi spiegare delicatamente che è perché ora stiamo contando ogni volta che qualcuno sbatte le palpebre come un "evento di micro-engagement."
nel frattempo, la bolletta di Amplitude si avvicina al PIL di un piccolo stato nazione perché apparentemente tracciare quando gli utenti scorrono oltre il colore blu è "critico per l'ottimizzazione."
hai 12 definizioni diverse di cosa costituisce un "utente attivo" e nessuna di esse ha senso
karen del marketing insiste che qualcuno che apre l'app, la chiude immediatamente inorridito e la elimina dal telefono dovrebbe contare come "altamente coinvolto" perché "ha interagito con la nostra proposta di valore fondamentale."
la tua analisi del funnel sembra uno scivolo d'acqua progettato da un bullo delle scuole medie e il tasso di conversione sarebbe impressionante se stessi misurando quanto velocemente gli utenti possono abbandonare
ma hey, almeno hai dati davvero dettagliati su come la tua app sta fallendo
8,46K
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

Cody Schneider20 ott, 03:40
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
14,51K
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

Cody Schneider15 ott, 01:45
sono a SF per le prossime due settimane a raccogliere fondi per graphed.com
saremo qui fino al 24 ottobre
abbiamo lanciato Graphed 90 giorni fa e la risposta è stata pazzesca
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 che i marketer stanno attualmente affrontando
il stack delle informazioni di marketing è gravemente rotto
i dati di marketing sono isolati in luoghi come Google Ads, Facebook Ads, Amplitude, Hubspot, RevenueCat, Supabase, Sendgrid, Stripe (l'elenco è infinito)
ci vuole una persona tecnica per costruire il pipeline dei dati, il data warehouse e collegare i dati a uno strumento BI per la visualizzazione
e gli strumenti BI che le persone usano attualmente come Tableau o Power BI o Looker Studio hanno una curva di apprendimento enorme, può richiedere mesi per diventare competenti
stiamo risolvendo tutto questo
facciamo in modo che i marketer possano ottenere informazioni sui dati senza configurazione tecnica e senza curva di apprendimento
> gestiamo il trasferimento e la sincronizzazione in tempo reale (ETL)
> gestiamo e ottimizziamo il data warehouse
> il nostro agente AI può costruire grafici, dashboard e report per fornire informazioni
nei primi 30 giorni abbiamo ottenuto oltre 1000 iscrizioni
abbiamo prenotato oltre 90 chiamate dimostrative quando abbiamo eseguito un test di due settimane di iscrizione > prenotazione della chiamata di scoperta
il nostro tasso di iscrizione per l'inizio della prova gratuita è del 40%
il nostro tasso di conversione da prova gratuita a pagamento è del 20%
tutta questa crescita proviene dai miei media personali
zero pagati finora
abbiamo trazione con
> fondatori: vista d'insieme dei dati di tutta la loro organizzazione
> team di marketing: report KPI
> agenzie di marketing: report per i clienti
> team di ecommerce: misurazione del ROI
ora è il momento di costruire questo
gli agenti AI sono abbastanza bravi da scrivere il codice per la visualizzazione dei dati che genera informazioni
trasferimento e sincronizzazione dei dati sono stati risolti
l'archiviazione dei dati è economica ed efficiente
i concorrenti non possono fare questo, avrebbero bisogno di cambiare fondamentalmente la biologia del loro prodotto affinché questa tecnologia funzioni
se sei a SF e lavori con startup voglio incontrarti
62,09K
Principali
Ranking
Preferiti