Интересы Tinder и его клиента друг другу противоречат. Один хотел бы сразу найти партнера, другому нужны бесконечные свайпы, часы пролистываний анкет и платные подписки. Угадайте, кто побеждает.
На этом фоне американский #стартапдня Ditto обещает идеальное приложение для знакомств. Пользователь пишет боту, кто он и кого ищет, и на этом его участие заканчивается. Дальше Умные Алгоритмы оценивают профиль, разглядывают фотографии, прикидывает совместимость и находят те самые идеальные пары. Раз в неделю, по средам, человеку приходит одно-единственное сообщение – тебе нужна Маша (или Петя). Выбора нет, листать некого, надо только договориться о встрече.
И, в принципе, механика работает. Каждая пятая пара доходит до реального свидания –это, видимо, действительно хороший результат. И опять же ненапряжный – куда-то реально ходить надо всего лишь раз в месяц. С другой стороны, сейчас Ditto доступен только в кампусах университетов – аудитория очень однородная, случайные пары тоже были бы хороши. В большом мире результаты заведомо будут хуже тестовых. Проверки там ждем позже – первый существенный раунд инвестиций, 9 миллионов долларов, стартап привлек только в феврале.
https://ditto.ai/
#seed #сша #ai #общение
P.S.: прямо в инвестиционной презентации есть скриншот профиля “встречаюсь только с белыми”. Интересно, как так вышло? Это настолько стандартный тезис, что никто не задумывается? Или такой сигнал о ценностях и взглядах основателя, похожих инвесторов ищет?
В теории AI делает лучше человека любую рутинную работу. На практике, это иногда не так. Возьмем, например, работу Performance-маркетолога: отсмотр креативов, проверка состояния кампаний, управление бюджетами и ставками. Может такое сделать AI или нет?
Уже завтра (среда, 1 июля) в 19:00 по Мск пройдет вебинар с ответом на этот вопрос. Команда стартапа Plurio расскажет и покажет, как нейронки уже сейчас настраивают кабинеты рекламных сетей. Например, стартап умеет считать прогнозный CAC на исторических данных с учётом продаж, которые дотекают уже после клика, а не по цифрам из кабинета.
Агент с доступом ко всей истории эдсета каждый раз пересчитывает прогноз: не только по сегодняшним цифрам, но и по всей накопленной статистике. По ней же он знает, с какой вероятностью эдсет попадёт в цель.
Дальше прогноз превращается в три автоматических действия:
— эдсет дешевле таргета – повысить бюджет;
— дороже – урезать;
— а креатив, который уже был выключен, после дотёкших продаж задним числом попал в цель – агент видит это в истории и перезапускает.
И это только один из скиллов. Вот всё, что покажем на эфире:
→ Планирование маркетинга на месяц — Максим Епифанов (VP перфоманс-маркетинга в TripleTen) покажет, как его команда планирует маркетинг на реальных примерах: у каждого канала свои KPI, за которыми команда следит и в которые должна попадать
→ Скиллы и правила под результаты: перераспределение бюджетов, разбивка кампании по группам, управление бюджетом
→ Скиллы UA-менеджера, которые уже крутятся в работе:
(1) скилл, который показывает аналитику по креативам: что оставить, а что масштабировать
(2) скилл, которой показывает креативы, которые являются кандидатом к перезапуску
(3) скилл по минус словам
→ В конце — зачем это команде и почему схема работает на больших объёмах
На каждый блок одна логика: цель → как делали руками → что работает сейчас → где всё ещё нужен человек.
Если крутите рекламу, присоединяйтесь к вебинару. Завтра, 1 июля, 19:00 Мск.
В этом канале — лучший способ, но есть ещё аж 7 платформ. Контент везде идентичный, только без рекламы, и в VK обзоры стартапов отделены от всего остального.
Саша и Коля запустили бизнес. За несколько лет он дорос до осязаемых масштабов. Основатели начали зарабатывать заметно больше своих сотрудников. Коля квартиру купил. И в этот момент забил: жизнь удалась, больше ему от бизнеса ничего не надо было.
Миша и Петя запустили бизнес. За несколько лет компания доросла до осязаемых масштабов, и стало ясно, что великой она не станет. IPO и список Forbes не предвидятся никак. Миша забил. Квартира и деньги до конца жизни у него и так были, какой смысл стараться, чтобы их стало в два раза больше.
Имена придуманные, истории – нет. Саша и Петя действительно тянут сейчас лямку в одиночестве, и им от этого совершенно не сладко.
Проговаривайте на входе уровень амбиций и цели предприятия. Не всегда возможно, не от всего защитит, но лучше чем ничего.
В 2016 году (10 лет прошло!) в России прогремел FindFace. Стартап проиндексировал фотографии профилей ВКонтакте и научился по ним искать. Пользователь наводил камеру телефона на соседа в метро и узнавал его имя, возраст, а при удаче – и о чем он думал утром. Идеальный инструмент романтических знакомств. Или для всякого мошенничества, если с темной стороны посмотреть. В 2018 году сервис закрылся. Разработчики так и не научились на нем зарабатывать и решили сфокусироваться на заказных проектах по распознаванию лиц.
Американский Clearview появился всего на год позже позже российского собрата и технически делал совершенно то же самое. Даешь ему фотку, он находит этого человека в интернете. Зато монетизировал технологию он радикально по-другому. Clearview не делал мобильной аппки, а продавал доступ в B2B: службам безопасности больших корпораций и подобным клиентам.
В какой-то момент об этом напила пресса, начался скандал. Пользователи возмущались, что их ищут, соцсети – что данные берут без спроса. Суд в итоге постановил, что вообще-то так нельзя, но правительству можно. С тех пор Clearview имеет право продавать услуги Большого Брата государственным органам, а частникам ни-ни. И если американский пограничник сам, без подсказки, нашел ваш уютный бложек, где вы что-то не то о политике пишите – это, видимо, работа Clearview.
Продолжение славной традиции –- современный американский #стартапдня Sherlock AI. Ровно та же техническая идея, а монетизация в этот – подписка в пользовательском приложении. Хочешь знать, кто сидит напротив тебя – плати. Хочешь это знать чаще, чем несколько раз в неделю, – плати дополнительно, лимиты жесткие.
Запустился Sherlock в январе. Живет пока относительно тихо, большого скандала нет. Впрочем, он пока объективно маленький, Sensor Tower показывает выручку 60 тысяч долларов в месяц.
Меня иногда спрашивают, а не дурак ли я. Обычно отвечаю, что нет, не дурак и у меня об этом есть некоторое количество справок – красный диплом неплохого ВУЗа, всякие рейтинги телеграм-каналов и тому подобное.
Что характерно, у вопрошающего аналогичных справок чаще всего нет.