Клянусь Богом, я звільняю цього стажиста, ми зараз у підвищенні SMH

ми знаходимося в останньому 48-годинному спринті зустрічей у SF для графічної .com - AI агент для маркетингової аналітики До кінця цього тижня у нас буде 52 зустрічі з моменту прибуття 13 жовтня ми тут до цієї п'ятниці, а потім негайно повертаємося до продукту (ми не можемо дочекатися, щоб повернутися до продукту, ви не маєте уявлення) ми запустили Graphed 90 днів тому, і реакція була божевільною 1000 реєстрацій за перші 30 днів з чисто органічних каналів, нуль платної реклами У якийсь момент нам довелося вимкнути безкоштовні пробні версії, тому що ми не могли дозволити собі рахунок за AWS Проблема, з якою стикаються маркетингові команди при проведенні простої аналітики, є набагато більшою проблемою, ніж ми думали Традиційно вам потрібен інженер з обробки даних для створення: > конвеєр даних >сховище даних >Онтологія даних >візуалізація даних просто щоб отримати інсайти Graphed робить все це Онтологія є найважливішою частиною того, що ми робимо Ми розуміємо основне джерело даних і створюємо контекст для нашого агента, тому користувачеві потрібна нульова грамотність щодо даних, щоб отримати статистику Також дуже важливо пов'язувати це з бізнес-результатами, які сприяють зростанню, щоб наш агент міг здійснити пошук в Інтернеті, щоб зрозуміти, що означає CLV (довічна цінність клієнта) в контексті розмови Профілі клієнтів, з якими ми маємо справу на даний момент, є > засновників: погляд з висоти пташиного польоту на дані про цілі організації > маркетингових команд: звітність за KPI > маркетингові агентства: звітність для клієнтів > команди електронної комерції: вимірювання рентабельності інвестицій > продуктові команди: продуктова аналітика Нескінченні дзвінки роблять «чому» таким очевидним Агенти, нарешті, досить розумні, щоб зрозуміти онтологію даних, необхідних для написання коду, і конвеєр / склад даних відносно вирішений Ми прибираємо всі обмеження для отримання статистики для технічно суміжних людей Кожна людина, з якою ми говорили про це, мала поляризаційні переконання Або вони на 100% згодні з тим, наскільки очевидно, що хтось збирається це будувати Або вони догматично кажуть нам, що це неправильно і що ми будемо ще одним із 1000+ мертвих тіл, які існують на цьому шляху Цей біполярний погляд дав мені на 1000% більше впевненості в тому, що ми будуємо правильні речі, і що мій співзасновник Макс Чехаб і я є тими, хто будує це він був першим інженером у WorkOS, другим інженером у Hightouch і першим інженером у Rupa Health А аналітика даних для growth marketing – це релігія, за якою я живу ми зустрілися в Rupa Health і були там з першого дня його переходу на ядерну енергію останні 3 роки разом створюємо маркетингові продукти на основі штучного інтелекту і якщо ти в SF і працюєш зі стартапами pre seed, я хочу з тобою зустрітися

Перший тиждень закінчився, коли ми в SF збираємо на графікові .com Наразі ми провели 24 зустрічі Забезпечили 60% капіталу за перші 72 години На наступний тиждень заплановано 15 дзвінків ми тут до 24 жовтня ми запустили Graphed 90 днів тому, і реакція була божевільною 1000 реєстрацій за перші 30 днів з органічних каналів У якийсь момент нам довелося вимкнути безкоштовні пробні версії, тому що ми не могли дозволити собі рахунок за AWS Ми не усвідомлювали, наскільки великою проблемою є маркетингова аналітика для маркетингових команд Ми доповнюємо та замінюємо Data Scientist, яким маркетологам зазвичай потрібно налаштувати наступне: > конвеєр даних >сховище даних >Онтологія даних >візуалізація даних Онтологія є найважливішою частиною того, що ми робимо Розуміння базових джерел даних і їх зв'язків з іншими джерелами в стеку маркетологів має вирішальне значення Також важливо пов'язувати це з результатами бізнесу, які сприяють зростанню Ми робимо це Профілі клієнтів, з якими ми маємо справу на даний момент, є > засновників: погляд з висоти пташиного польоту на дані про цілі організації > маркетингових команд: звітність за KPI > маркетингові агентства: звітність для клієнтів > команди електронної комерції: вимірювання рентабельності інвестицій > продуктові команди: продуктова аналітика Чому саме зараз це так очевидно Агенти, нарешті, достатньо розумні, щоб розуміти контекстний рівень, необхідний для написання коду на основі підключених джерел даних До нас створені тисячі трупів інструментів аналітики даних без коду І всі їхні пост-мортеми однакові, грамотність даних користувачів – це те, що їх убило Але наш агент знімає це обмеження, ви можете задавати широкі питання, такі як «скільки людей зайшло на мій сайт минулого тижня і звідки вони прийшли», і він контекстуально розуміє, що це означає по відношенню до даних мій співзасновник Макс Чехаб і я є тими, хто створив це він був першим інженером у WorkOS, другим інженером у Hightouch і першим інженером у Rupa Health І зростання для мене – це не вибір, це клінічний примус ми зустрілися в Rupa Health і були там з першого дня його переходу на ядерну енергію останні 3 роки разом створюємо маркетингові продукти на основі штучного інтелекту і якщо ви в СФ і працюєте з дуже-дуже ранньою стадією, я хочу з вами зустрітися