Станислав Мешков

Как выбирать страны для продвижение проекта.

На прошлой неделе случился первый немецкоговорящий клиент UnSpot ( www.unspot.com ) из Австрии. Начали строить продажи на Германию 3 месяца назад, и вот получили первый пруф региона подтвержденный деньгами.

Мы развиваем продажи на 2 локали - англоговорящие (преимущественно США) и немецкоговорящие (преимущественно Германия). Что бы выбрать рынок - изучили Адвордс по транзакционным запросам (то есть запросам приводящим к продаже - купить продукт, скачать продукт, software for ...). В нашем случае картинка оказалось не интуитивно понятная - спрос в регионе Германии выше чем во всем СНГ, а например спрос во Франции или Испании практически отсутствует. После этого сразу понятно куда стоит идти, и тратить силы, а куда зайти будет очень тяжело.

P.S. Еще у нас кстати случился первый Enterprise клиент из Европы, компанию которую мы все знаем. Как получим рекомендательное письмо расскажу про безопасность данных и GDPR при продажи SAAS в Европе.

Причины не имеют значения

«На каком-то этапе между мусорщиком и генеральным директором причины перестают иметь значение»
© Стив Джобс

К концу дошкольного возраста (5-6 лет) большинство детей имеют базовое представление о причинно-следственных связях и могут начинать их осознавать.

Лучшие в мире гроссмейстеры могут предсказывать развитие событий на 10-15 ходов вперед.

Когда подчиненный говорит о том, что он не смог повлиять на произошедшее, то тут есть только три варианта:
1. Это был форс-мажор: природный катаклизм, война и пр.
2. Сотрудник ленивый и просто не захотел пытаться просчитать все наперед.
3. Сотрудник честен, но его опыт и уровень не позволяют предусмотреть конкретные риски.

Для менеджера не может быть никаких оправданий, кроме форс-мажора. Если у него постоянно «я не влияю на это», «это не от меня зависит», то вам не нужен такой руководитель.

В случае с линейным сотрудником можно сделать скидку, скорее всего у него просто недостаточно опыта.

@chulakov_notes

Отличный пост у Олега. Полностью с этим согласен.

Мой канал попал в папку-подборку каналов ИТ-предпринимателей.

Можно посмотреть кто там еще и добавить все или некоторые из этих каналов себе — для этого вам нужно обновить телегу и нажать на эту ссылку: https://t.me/addlist/dlCeM8Nf0ThlZTBi

1. «Медицина наизнанку» – о частной медицине, здоровье и управлении бизнесом с любовью от СЕО Севергрупп Медицина.
2. «Русский ИТ-бизнес» – будни предпринимателя, делающего на парсинге 23 млн/год и на защите от скликивания Директ 600к/месяц.
3. «Вик Довнар» – про еком от главного борца с маркетплейсами и основателя Hooglink.
4. «Смольникова Светлана» – про тренды HR, а также про путь фаундера от CEO TopCareer.
5. «Радио Нестер» – история запуска и продажи одного из крупнейших big data стартапов в РФ (1 млрд выручки).
6. «Репродуктор Белоусова» – про гаджеты, тренды, бизнес от СЕО Madrobots.
7. «Роман Горбачев» – канал основателя «Логомашины» и «Нейросекты».
8. «Диджитал моржовый» – про ведение SaaS бизнеса и работу над собой от Дениса Кабалкина.
9. «Купиталист» – про покупку прибыльных бизнесов от брокера Алексея Комарова.
10. «МураШки» – мат, тупые шутки и полезное про бизнес, спорт и отношения от Ивана Шкиря СЕО Callibri.
11. «Станислав Мешков» – про разработку B2B SaaS, и услуги по разработки на международный рынок из России.
12. «VC hunt» – канал, где обсуждаются новые стартапы и лучшие ИТ-бизнесы из России.

Там очень много прикольных людей, на которых я лично подписан и рекомендую.

Для новых участников, давайте знакомиться, заодно и себе напомню чем я тут занимаюсь:

Мои основные роль это предприниматель.
Я развиваю 2 бизнеса:
- umbrellait.com разработка веб и мобильных проектов для клиентов или предоставление команд разработчиков.
- unspot.com приложение для гибридной работы сотрудников

Как владелец компании по разработке, которая сталкивался с тысячами международных проектов, и сделала несколько сотен - я видел, и сам принимал решения: хорошие и плохие, и могу этим тут поделиться.
Пару интересных постов у меня в канале:
- первые деньги
https://t.me/meshkovtalk/73
- do things right VS do right things
https://t.me/meshkovtalk/111
- Вебинар про AI в бизнесе
https://t.me/meshkovtalk/206

Немного фоток из Мельбурна Австралия, как сейчас вижу его я.

Кстати за годы работы заметил что у Umbrella IT заказчики из Австралии и Канады обычно самые культурные и приятные в какой бы компании они не работали.

Встретился в Дубаи с основателем проекта Mafhoom, который мы ему разрабатывали.
Где еще учить народ как экономить если не в ОАЭ =)

P.S. Отдельный лайк за возможность видеть все свои подписки на сервисы, и возможность отписаться в 1 клик.

Вышло интервью с Gleb Tsipursky о том как Гибридная работа меняет компании.

https://www.youtube.com/watch?v=By_iSFu_y18

Рассказал про венчур, АйТи и все диджитальное в программе «Игра по крупному» Виталия Езопова на радио Серебряный дождь. Час пролетел на одном дыхании.

P.S. Атмосфера внутри радио просто космос, креатив повсюду, хоть еще один пост о них делай :)

Иконостас UnSpot растет.

UnSpot промежуточные бизнес результаты.

Клиенты. 15 новых клиентов в этом году. Причем покупают в основном крупные компании, например, много из орбиты АФК Системы. Думаю, что это связано с тем, что в больших компаниях внедрение подобных решений приводит к существенному увеличению прибыли.

Явно стал выделятся сегмент айтикомпний среднего размера - но тут, кажется, они покупают скорее, из-за того, что они хотят сделать своим сотрудникам удобнее.

Выручка. Рост выручки 1 квартал этого года к 1му кварталу прошлого года – 360%. Для стартапа это хороший показатель. В основном, это подписная выручка, то есть это значит, что компании будут платить ее каждый год (Конечно, если не откажутся от ПО).

Команда.
- Наняли success менеджера, чтобы при запуске новых клиентов, она помогала им расставить по карте столы\переговорные комнаты, подключить все интеграции, и отвечала на все вопросы.
- Наняли продавца на США\Германию, появился первый исключительно Американский клиент.

Продукт.
- Сделали бронирование парковок, сейчас заканчиваем интеграцию с камерами чтобы парковочное место автоматически подтверждалось при въезде, и, когда уезжает, автоматически освобождалось, позволяя другим забронировать.
- Много разных штук, которые нужны большим клиентам, типа поддержки кастомной Open Authorization или поддержки SCIM протокола для интеграции.

Как ИИ может работать со знаниями собранными нашим бизнесом.

Решил описать как устроена технология, может быть кто то после понимания, решит применить у себя. Кажется что многим будет полезно знать.

Предположим, мы – владельцы медицинской клиники, у нас много докторов и они много раз ставили какие то диагнозы, прописывали лечение и медикаменты.
Мы хотим сделать плагин, который бы показывал врачу по обезличенным анализам пациента, диагнозы и план лечения от других врачей, и то, какие препараты они рекомендовали. Наш врач сможет посмотреть на это, воспользоваться лучшими из них вкупе со своим опытом, и сделать свою работу еще лучше и быстрее.

Конечно, мы не хотим чтобы врач получал все анализы по этим симптомам и тратил лишнее время на поиск и сортировку, а хотим упростить его работу:
- Врач может вбить описание словами и увидеть максимально отвечающие вопросу диагнозы и планы лечения других докторов.
- В момент, когда врач пишет план лечения, надо чтобы ему показывались релевантные планы других врачей с учетом того, что врач уже написал часть плана.

Как это реализуется (сильно упрощаю, но зато понятно):
- Загнать всю нашу базу текущих анализов в ChatGPT и по каждому из них использовать метод embeddings api - все что метод делает, он берет каждое слово в анализе и классифицирует это слово по 1500 параметрам. (Например слово "окно", стеклянное на 100%, а вкусное на 0%, и т.д.), то есть создаем вектора слов.

- В ответ мы получаем те самые вектора слов. То есть ChatGPT тут никак не обучается на наших данных – он только превратил все слова в вектора.

- Затем эти вектора записываем в нашу отдельную от ChatGPT базу данных, например https://www.pinecone.io/

- Когда врач генерирует какой то запрос, мы снова идем в ChatGPT просим его дать вектор фразы запроса (по точно тем же 1500 параметрам на слово), берем этот цифровой вектор и ищем по нему в нашей базе данных.


Результат: даже если в анализе нет прямых вхождений слов запроса, мы сможем находить подходящие анализы. Например, получить ответ на "покажи мне анализы тех, кто участвовал в айронмэн, у которых болит колено и показатели давления более чем 120 на 80.", хотя в диагнозах и планах лечения ни у кого нет ни слова про айронмэн, но есть другие, типа "марафон", или "пробежав 20 километров пациент почувствовал ...."

Работает это на том, что сравниваться будут не прямые вхождения слов, а их вектора.

Ну и главное — сделать это дешево и быстро. Несколько месяцев работы пары человек, сделать плагин, обезличить данные, поиграться с обучением. Раньше такое бы заняло много человеколет, сотни миллионов рублей, и могло не дать результата.