b2b.
Почему AI-продуктам необходимы команды внедрения
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод статьи от Andreessen Horowitz в которой объясняется, почему AI-стартапам нужны команды внедрения для успешной работы с клиентами.
7 AI кейсов для бизнеса, которые я бы точно попробовал интегрировать (будь у меня бизнес)
Стало интересно изучить то, какие реальные кейсы применения ИИ можно придумать для бизнесаУсловия кейсовПрименимы для 90% бизнесовMVP можно собрать за 2-3 дня. По моей скромной оценкеНе требует data scientist'овНе vibe marketing / vibe coding. Потому что это отдельный пласт ИИшек, там можно еще 100+ кейсов придуматьЯ сам это делал либо видел создание со стороныСписок кейсов в статье, которые я посчитал интересными для подробного изучения👻 Запросы Natural language → Model Context Protocol → SQL👋 AI поддержка и обработка новых клиентов🔥AI-продуктовая аналитика
Как мы используем ML и нейромаркетинг для роста бизнеса: технический разбор
Проблема discoverability в цифровую эпохуСогласно нашему исследованию на выборке 1,200 интернет-магазинов, 87% потенциальных клиентов действительно не находят нужные товары из-за фундаментальных маркетинговых ошибок. При этом основные проблемы носят системный характер:SEO-невидимость: 62% сайтов не используют LSI-индексированиеБюджетная неэффективность: 45% рекламных расходов уходят в "холодную" аудиториюКонверсионные пробелы: средний показатель bounce rate достигает 73% для B2B-лендингов
