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Cody Schneider
只是為了讓我爸爸擺脫賭債
我發誓我會解雇這個實習生，我們現在正在加薪，真是無語。
16 小時前
所以你安裝了 Amplitude，現在你收到了 47 種不同的 "user_breathed" 事件，因為某個初級開發者認為我們需要追蹤字面上的每一件事。
你的儀表板看起來像是 7.1 級近海地震期間的地震圖，而你唯一獲得的見解是用戶確實有心跳。
產品經理不斷詢問為什麼我們的 DAU 突然激增 300%，你不得不溫和地解釋，這是因為我們現在將每次有人眨眼都算作 "微互動事件"。
與此同時，Amplitude 的帳單接近一個小國家的 GDP，因為顯然追蹤用戶何時滾動過藍色是 "優化的關鍵"。
你有 12 種不同的 "活躍用戶" 定義，而這些定義都沒有意義。
來自市場部的 Karen 堅持認為，某個人打開應用程式，立刻驚恐地關閉它，並從手機上刪除它，應該算作 "高度參與"，因為他們 "與我們的核心價值主張互動過"。
你的漏斗分析看起來像是中學霸凌者設計的滑水道，而轉換率如果是測量用戶流失的速度，那將是相當驚人的。
但嘿，至少你擁有非常詳細的數據，準確了解你的應用程式是如何失敗的。
7.45K
我們正在舊金山進行最後 48 小時的會議衝刺，為 graphed.com - 行銷分析的 AI 代理人
到本週結束時，自 10 月 13 日以來，我們將進行 52 場會議
我們會待到這個星期五，然後立即回到產品上（我們迫不及待想回到產品上，你無法想像）
我們在 90 天前推出了 Graphed，反應非常瘋狂
在前 30 天內，純粹來自有機渠道的註冊人數達到 1000，零付費廣告
有一段時間我們不得不關閉免費試用，因為我們無法承擔 AWS 的帳單
行銷團隊面臨的簡單分析問題比我們意識到的要大得多
傳統上，你需要一位數據工程師來建立：
> 數據管道
> 數據倉儲
> 數據本體
> 數據可視化
僅僅是為了獲得見解
Graphed 可以做到這一切
本體是我們所做的最重要部分
我們理解底層數據來源，並為我們的代理人建立上下文，因此用戶不需要任何數據素養就能獲得見解
將這與推動增長的商業結果相關聯也至關重要，因此我們的代理人可以搜索網絡以理解 CLV（客戶終身價值）在對話中的上下文意義
到目前為止，我們正在吸引的客戶檔案有：
> 創始人：整個組織數據的全景視圖
> 行銷團隊：KPI 報告
> 行銷代理商：客戶報告
> 電子商務團隊：ROI 測量
> 產品團隊：產品分析
無盡的通話使得「為什麼現在」變得如此明顯
代理人終於足夠聰明，能夠理解撰寫代碼所需的數據本體，而數據管道/倉儲相對上已經解決
我們正在消除所有技術相近的人獲得見解的限制
我們與之交談的每個人對此都有兩極化的看法
要麼他們 100% 同意這是多麼明顯，某人將會建立這個
要麼他們教條地告訴我們這是錯誤的事情，我們將成為這條路上 1000 多具死屍中的另一具
這種兩極化的觀點讓我對我們正在建立的正確事物有了 1000% 的信心，而我和我的聯合創始人 Max Chehab 是建立這個的合適人選
他是 WorkOS 的首位工程師，Hightouch 的第二位工程師，以及 Rupa Health 的首位工程師
而增長行銷的數據分析是我所信奉的宗教
我們在 Rupa Health 相遇，從它核爆的第一天起就與之同行
在過去的 3 年裡，我們一直在一起建立 AI 行銷產品
如果你在舊金山並且與種子前期的初創公司合作，我想見見你
10月20日 03:40
第一週在舊金山為 Graphed.com 籌資已經完成
到目前為止，我們已經進行了 24 次會議
在前 72 小時內確保了 60% 的資金
下週已經安排了 15 通電話
我們會待到 10 月 24 日
我們在 90 天前推出了 Graphed，反應非常熱烈
在前 30 天內從有機渠道獲得了 1000 名註冊用戶
有一段時間我們不得不關閉免費試用，因為我們無法承擔 AWS 的帳單
我們沒有意識到行銷分析對行銷團隊來說是一個多麼大的問題
我們正在增強並取代行銷人員通常需要設置的數據科學家：
> 數據管道
> 數據倉儲
> 數據本體
> 數據可視化
本體是我們所做的最重要部分
理解底層數據來源及其與行銷堆疊中其他來源的關係至關重要
將這與推動增長的業務結果相關聯也至關重要
我們做到這一點
到目前為止，我們正在吸引的客戶輪廓是
> 創始人：整個組織數據的鳥瞰圖
> 行銷團隊：KPI 報告
> 行銷代理商：客戶報告
> 電子商務團隊：ROI 測量
> 產品團隊：產品分析
這一切的原因現在是如此明顯
代理人終於足夠聰明，能夠理解根據連接的數據來源編寫代碼所需的上下文層
在我們之前，有成千上萬的無代碼數據分析工具的失敗案例
而他們的事後分析都是一樣的，用戶數據素養是導致他們失敗的原因
但我們的代理人消除了這一限制，你可以問廣泛的問題，比如「上週有多少人訪問了我的網站，他們來自哪裡」，它能夠理解這在數據關係中的意義
我的聯合創始人 Max Chehab 和我就是來建立這個的
他是 WorkOS 的首位工程師，Hightouch 的第二位工程師，以及 Rupa Health 的首位工程師
對我來說，增長不是一種選擇，而是一種臨床上的強迫症
我們在 Rupa Health 相遇，從它爆炸性增長的第一天就與之同行
在過去的三年裡，我們一直在一起構建 AI 行銷產品
如果你在舊金山並且與非常早期的階段合作，我想見見你
13.06K
第一週在舊金山為 Graphed.com 籌資已經完成
到目前為止，我們已經進行了 24 次會議
在前 72 小時內確保了 60% 的資金
下週已經安排了 15 通電話
我們會待到 10 月 24 日
我們在 90 天前推出了 Graphed，反應非常熱烈
在前 30 天內從有機渠道獲得了 1000 名註冊用戶
有一段時間我們不得不關閉免費試用，因為我們無法承擔 AWS 的帳單
我們沒有意識到行銷分析對行銷團隊來說是一個多麼大的問題
我們正在增強並取代行銷人員通常需要設置的數據科學家：
> 數據管道
> 數據倉儲
> 數據本體
> 數據可視化
本體是我們所做的最重要部分
理解底層數據來源及其與行銷堆疊中其他來源的關係至關重要
將這與推動增長的業務結果相關聯也至關重要
我們做到這一點
到目前為止，我們正在吸引的客戶輪廓是
> 創始人：整個組織數據的鳥瞰圖
> 行銷團隊：KPI 報告
> 行銷代理商：客戶報告
> 電子商務團隊：ROI 測量
> 產品團隊：產品分析
這一切的原因現在是如此明顯
代理人終於足夠聰明，能夠理解根據連接的數據來源編寫代碼所需的上下文層
在我們之前，有成千上萬的無代碼數據分析工具的失敗案例
而他們的事後分析都是一樣的，用戶數據素養是導致他們失敗的原因
但我們的代理人消除了這一限制，你可以問廣泛的問題，比如「上週有多少人訪問了我的網站，他們來自哪裡」，它能夠理解這在數據關係中的意義
我的聯合創始人 Max Chehab 和我就是來建立這個的
他是 WorkOS 的首位工程師，Hightouch 的第二位工程師，以及 Rupa Health 的首位工程師
對我來說，增長不是一種選擇，而是一種臨床上的強迫症
我們在 Rupa Health 相遇，從它爆炸性增長的第一天就與之同行
在過去的三年裡，我們一直在一起構建 AI 行銷產品
如果你在舊金山並且與非常早期的階段合作，我想見見你
10月15日 01:45
我在舊金山待兩個星期，為 Graphed.com 籌款。
我們會在這裡待到 10 月 24 日。
我們在 90 天前推出了 Graphed，反響非常熱烈。
有一段時間我們不得不關閉免費試用，因為我們無法承擔 AWS 的帳單。
我們沒有意識到這是行銷人員目前面臨的多麼嚴重的問題。
行銷洞察堆疊嚴重失靈。
行銷數據被孤立在 Google Ads、Facebook Ads、Amplitude、Hubspot、RevenueCat、Supabase、Sendgrid、Stripe 等地方（這個清單無窮無盡）。
需要技術人員來建立數據管道、數據倉庫，並將數據連接到 BI 工具以進行可視化。
而目前人們使用的 BI 工具，如 Tableau、Power BI 或 Looker Studio，學習曲線非常陡峭，僅僅達到熟練程度可能需要幾個月。
我們正在解決這一切。
我們讓行銷人員可以在沒有技術設置和零學習曲線的情況下獲得數據洞察。
> 我們處理實時傳輸和同步（ETL）
> 我們管理和優化數據倉庫
> 我們的 AI 代理可以建立圖表、儀表板和報告以提供洞察
在前 30 天內，我們獲得了 1000 多個註冊。
當我們進行為期兩週的註冊 > 預約發現通話測試時，預約了 90 多個演示通話。
我們的註冊到免費試用的轉換率是 40%。
我們的免費試用到付費轉換率是 20%。
所有這些增長來自我個人擁有的媒體。
到目前為止，零付費。
我們在以下方面有吸引力：
> 創始人：對整個組織數據的鳥瞰圖
> 行銷團隊：KPI 報告
> 行銷代理商：客戶報告
> 電子商務團隊：ROI 測量
現在是建立這個的時候。
AI 代理足夠好，可以編寫數據可視化的代碼，從而產生洞察。
數據傳輸和同步已經解決。
數據存儲便宜且高效。
現有企業無法做到這一點，他們需要根本改變其產品的生物學才能使這項技術運作。
如果你在舊金山並且與早期階段的公司合作，我想見見你。
62.09K
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