Технологии, медиа и общество. Страница 9
45780
@brodetsky
Канал о новостях из мира медиа и информационных технологий и исследованиях социальных сетей.
-
Технологии, медиа и общество
Всім привіт! Я — Артем, CBDO українського стартапу Rainex. Приймання платежів від клієнтів — важлива складова продукту. Оплата вашого сервісу має бути простою, швидкою і зручною для користувача. Однак створення конструктора тарифів, автоматичне надсилання інвойсів, управління тріалом, знижками і купонами — процес, який вимагає грошей, часу, інтеграцій і постійного саппорту. Наш стартап вирішує цю задачу. Забудьте про ручне виставлення рахунків і привітайте автоматизовані, впорядковані платежі. Що вміє Rainex: - створювати гнучкі тарифні плани; - здійснювати щомісячні списання грошових коштів; - керувати тестовим періодом і датами закінчення підписок; - повідомляти про блокування користувачів, якщо не надійшла оплата; - створювати дисконти і купони та багато іншого. Rainex бере на себе приймання платежів у різних валютах і форматах, використовуючи водночас кількох платіжних провайдерів з огляду на цільову аудиторію мерчанта. Він також надає інструменти для відстеження та аналізу платежів, що дає змогу бізнесу краще розуміти своїх клієнтів і оптимізувати операційну діяльність. Rainex — оптимальне рішення для управління тарифними планами і прийомом платежів з різних куточків всесвіту. У рамках запуску MVP ми шукаємо пілотних клієнтів. Якщо ви розвиваєте стартап або успішний бізнес, якому треба автоматизувати роботу з платежами, напишіть мені, щоб отримати безкоштовний доступ до демо продукту: @av_holub #реклама 
-
Технологии, медиа и общество
The future of email with ChatGPT twitter.com/multike…88075009 -
Технологии, медиа и общество
📷 Ще одна відносно нова успішна соцмережа BeReal теж виділяється за рахунок контрасту з мейнстрімними соцмережами. BeReal — це щоденні сторіз+селфі без прикрас для друзів, замість реакцій — персоналізовані фото-емодзі. 20 млн DAU, восени підняли раунд на $60M, гарно ростуть (no social app has added more new users in the US in any of the past five years than BeReal’s 5.3 million in August 2022). Правда, поки без монетизації. Півтора роки тому не зміг затестити BeReal — ніхто з друзів його не використовував. Зараз друзі підтягнулись, затестив, щось в цьому є. Проблема — інколи контент нудний. Дивитись, як хтось валяється на дивані, я можу тільки якщо це дуже близький друг, і то не щодня. Врешті питання монетизації вб'є цей сервіс, відсутність реклами — одна з головних фішок. А також той факт, що формат легко скопіювати, Instagram це вже зробив. 
-
Реклама
-
Технологии, медиа и общество
🙌🏻 У жовтні 2017 року рейтинг американського App Store очолив додаток tbh (to be honest) — сервіс анонімних позитивних опитувань для студентів. Завдяки грамотному growth-хакінгу (писав про це, почитайте) та віральній соціальній механіці додаток набрав 5 млн скачувань та 2,5 млн активних денних користувачів менше ніж за два місяці. У тому ж жовтні компанію поглинув Facebook за $30 млн. Один з засновників Нікіта Бієр став продуктовим менеджером в Meta, деякий час працював над експериментальними соціальними фічами в Meta — наприклад, гібридом Clubhouse та Instagram Live. Неважко здогадатись, яка доля чекала на tbh всередині Meta — сервіс закрили через 9 місяців після поглинання. В серпні 2022 Бієр запустив новий сервіс позитивних анонімних опитувань — Gas (to gas smb up — піднімати чиюсь самооцінку компліментами). За кілька місяців додаток очолив американський AppStore — 5 млн завантажень, 1 млн DAU. Ще за кілька місяців компанію купив Discord. Сума угоди не розкривається. За даними Sensor Tower, виручка Gas з літа 2022 складає $7 млн. Додаток монетизується через підписку — за $7/місяць можна побачити, хто зробив тобі комплімент. Все було зроблено командою з 4 чоловік, без зовнішніх інвестицій. Останній твіт Бієра зараз: "Є ідея для додатку". Цікаво, що ж це буде? Крутий чувак, і вдвічі крутіший тим, що зумів повторити успіх на такому конкурентному ринку — соціальних медіа. Правильно нащупав потребу молодих людей — позитив і підтримка, такий собі соціальний антитоксик, а не те що у Meta — негатив в Facebook і успіх з рекламою в Instagram. 
-
Технологии, медиа и общество
🎈 Неймовірна історія: засновниця продала стартап банку JP Morgan за $175 млн, домалювавши йому x10 фейкових користувачів (Forbes, WSJ) Спочатку все виглядало круто. 2016 рік, випускниця топової бізнес-школи Wharton Чарлі Джавіс засновує сервіс для допомоги бідним студентам. В США дороге навчання, а щоб отримати державне фінансування, потрібно заповнити купу бюрократичних форм. Її новий стартап допомагає студентам подолати бюрократію і отримати шанс на кращу освіту. Через три роки у компанії вже 300 000 користувачів. Чарлі потрапляє в список Forbes 30 до 30. У 2021 Джавіс пітчить свій стартап банку JP Morgan — у сервіса уже 4,3 млн користувачів! Банк погоджується купити компанію за $175 млн, маючи намір монетизувати цю базу живих і платоспроможних користувачів. Угода проходить успішно, Чарлі отримує посаду топ-менеджера в банку (Head of student products), $10 млн та ще $20 млн на умовах вестингу, також посаду в банку та мільйони кеша отримує Head of growth компанії. Проте коли банк починає реалізовувати свій план по монетизації нових користувачів, щось починає не зростатись. Спочатку Джавіс відмовляється надати банку дані користувачів нібито з міркувань приватності. Потім іде до інженерів з проханням згенерувати 4 мільйони фейкових записів в базі даних користувачів, ті відмовляються це робити. Чарлі разом з колегою купують базу з мейлами 4 млн студентів і знаходять на аутсорсі людину, яка генерує їм базу фейкових акаунтів. Банк намагається розіслати промо-матеріали цим "користувачам", 70% адрес виявляються невалідними, лише 1% листів хтось відкрив. Скам стає очевидним, банк звільняє Джавіс та її подільника і подає до суду. Та подає зустрічний позов — мовляв, в банку не розібрались, що робити з поглиненим сервісом, і вирішили звести на неї наклеп, щоб не виплачувати обумовлену суму. Її інтереси захищає адвокат, який працював на Ілона Маска в позові проти Twitter. Проте банк роздобув навіть переписку Джавіс з програмістом, який створював фейкову базу. Тож дуже ймовірно що це стане черговим кримінальним "екзітом" учасника рейтингів Forbes. Як жартують в Twitter, згадуючи фаундерів Theranos та FTX, 30 до 30 — це про кількість років у вироку. Це дивна історія з двох причин. 1) Куди дивився due diligence JP Morgan? Їх не насторожив феноменальний ріст бази користувачів сервісу — +4 млн менш ніж за два роки, при тому що за три попередні роки користувачів було всього 300 000. Хоч якісь продуктові метрики і фінансову звітність вони перевіряли? Чи так поспішали закрити квартальний план по M&A, що підписали чек на $175 млн на чесному слові? 2) На що розраховували фаундерка та її колеги по скаму? Який був план після поглинання? Догнати заявлені цифри з новим фінансуванням? Чи думали, що в найдорожчому банку світу з $3,7 трлн в управлінні забудуть про якесь там поглинання на $175 млн і вони сидітимуть там до пенсії на корпоративній зарплаті? Багато питань, мало відповідей. -
Технологии, медиа и общество
🎓 Дуже крута можливість — ви можете безкоштовно (або за донат) пройти один з курсів магістратури, де я зараз навчаюсь. Круті викладачі і дуже цікавий предмет, який буде корисний не лише економістам. Кількість місць обмежена. Рекомендую! 
-
Технологии, медиа и общество
📉 А ось гарно зверстана хроніка криптозими 2022 року від Bloomberg: хто збанкрутів, кого хакнули, кого взяли за дупу регулятори. Здається, перший матеріал, де показано всі зв'язки між всіма учасниками подій. Головний висновок з історії — крипторинок набагато менш децентралізований, ніж може здаватись ззовні. Впала Terra — і посипалось доміно, бо всі у всіх інвестували. Другий висновок — регуляції в фінансах придумали не просто так. www.bloomberg.com/graphic…n-to-FTX 
-
Технологии, медиа и общество
💸 Нещодавно американський фінансовий регулятор SEC повідомив про звинувачення групі "фінансових інфлюенсерів" (Vice, Bloomberg). Протягом двох років шахраї реалізовували схеми pump and dump — схиляли рітейл інвесторів купувати маловідомі акції, піднімаючи їх ціну, і заробляли на цьому самі, продаючи акції на піку. Для розкрутки використовували свої аккаунти в Twitter (на сімох у них було 1,5 млн підписників) та спільноту в Discord. В Twitter "трейдери" також публікували фото свого красивого життя, переконуючи підписників довіряти їхнім порадам. Таким чином вони розкрутили підписників на $100 млн. І не допомогли навіть приписки в біо, що "ми не даємо інвестиційні поради" — в SEC не ідіоти сидять. В закритих голосових чатах мамкині хаслери сміялись над тим, що "обкрадають ідіотів". Не знаючи, що потім ці записи буде слухати SEC... Найцікавіше в цій історії це звісно сума фроду — $100 млн! А також логіка рітейл-інвесторів, простих американців, які вирішили, що купити акцій на $100 000 за порадою якогось чувака з твіттера — класна ідея. -
Технологии, медиа и общество
Оманливий прайсинг — коли до суми оренди додаються всілякі додаткові комісії і податки — давно став сумнозвісною "фішкою" Airbnb. Лише cleaning fees можуть сягати 30-50% від суми оренди за добу, а інколи і перевищують її. З Airbnb неодноразово судились через оманливий прайсинг. Після групового позову в Канаді компанію зобов'язали виплатити $6 млн бонусами користувачам, які постраждали від оманливої оплати (double ticketing). У червні 2022 австралійський регулятор, що займається захистом прав споживачів, подав до суду на Airbnb: сервіс протягом трьох років показував австралійським користувачам ціни зі знаком $, при тому що такий же знак використовується для австралійської національної валюти. Оплату знімали, звісно, в доларах США, які на 40% дорожчі за австралійські. Мова йшла про штраф до $7 млн. Врешті, лише в листопаді 2022 року Airbnb офіційно відмовився від хитрого прайсингу — тепер ціни обіцяють показувати відразу з комісіями. -
Технологии, медиа и общество
Почитав звіт про діяльність пригожинських тролів в американських альтрайт-соцмережах. Одна з топ-тем у них, очікувано, Україна. Байден з Зеленським крадуть ваші гроші, досить кормити Україну — такі максимально прості меседжі для MAGA-people, щедро змазані конспірологією і звинуваченнями демократів у всіх гріхах. Інколи контент клепають так недбало, що навіть не замазують скріншоти з російською локалізацією. А інколи їхній контент перепощує в інстаграмі син Трампа на мільйонну аудиторію. Якщо ви не бачите тупої російської пропаганди, це не значить, що її не бачить електорат республіканців. 
-
Технологии, медиа и общество
Продовжуючи тему навчання 💼 Якщо ви також замислювалися про отримання бізнес-освіти, можна почати з коротких лекцій і тестів у Telegram. Проєкт «Гра в довгу» пропонує саме такий формат. Зараз триває реєстрація на другий сезон, де основам підприємництва навчатимуть викладачі Бізнес-школи Українського католицького університету (належить до п’ятірки найкращих закладів ділової освіти за версією Forbes). Фінал проєкту відбудеться у форматі великої події, де можна буде виграти гранти на навчання в Бізнес-школі УКУ на суму $30 000. Це можливість, якою точно варто скористатися всім, хто розвиває свою справу. Дізнатися деталі та зареєструватися можна тут 👈🏻 #реклама 
-
Технологии, медиа и общество
І ще про large language models (LLM) та хайп. Про прогрес ШІ набагато реалістичніше пишуть ті, хто власне його рухає — розробники та дослідники. Нещодавно Ян ЛеКун поділився в LinkedIn своїм текстом на цю тему, залишу його підводку: A new piece by Jacob Browning and me in Noema Magazine in which we argue that: - language carries a small portion of all human knowledge. - much of human knowledge and all of animal knowledge is non verbal (& non-symbolic). - hence large language models trained purely from text, and not grounded in an underlying reality cannot come close to human-level intelligence. Quotes: - “It is clear that these systems are doomed to a shallow understanding that will never approximate the full-bodied thinking we see in humans.” - “Abandoning the view that all knowledge is linguistic permits us to realize how much of our knowledge is nonlinguistic.” - “A system trained on language alone will never approximate human intelligence, even if trained from now until the heat death of the universe.” - "We should not confuse the shallow understanding LLMs possess for the deep understanding humans acquire from watching the spectacle of the world, exploring it, experimenting in it and interacting with culture and other people." - "Dealing with LLMs at any length makes apparent just how little can be known from language alone." www.noemamag.com/ai-and-…language ЛеКун — один з засновників глибокого навчання, лауреат премії Тюрінга, професор NYU та Chief AI Scientist @ Meta. -
Технологии, медиа и общество
І ось гарний матеріал комп'ютерників з Прінстона про те, яких помилок припускаються журналісти, пишучи про ШІ: • Хибне порівняння ШІ та людей: коли програму наділяють суб'єктністю чи порівнюють з людським інтелектом • Перебільшення та хибні твердження про ШІ (сюди ж — такі, які не можна перевірити, всі ці футуристичні прогнози, сюди ж — булшиттінг, тобто опис банальних речей ефектними термінами) • Некритична трансляція меседжів зацікавлених сторін (коли фаундери та інвестори нахвалюють свій продукт і малюють для нього і ринку фантастичне майбутнє, а журналісти це не фільтрують) • Ігнорування обмежень технології (бо це нудно, а яскрава футурологія — це весело). Почитайте, щоб розпізнавати таке в новинах і текстах: aisnakeoil.substack.com/p/eight…re-of-in -
Технологии, медиа и общество
🤖 До речі, про хайп. Large language models — це звісно круто, але те що зараз пишуть про ChatGPT це трохи перебор. Це не "штучний інтелект", це просто програма, яка склеює послідовності слів відповідно до ймовірностей, які вона засвоїла під час навчання. Якщо ви бачили якісь вражаючі видачі, то ви їх бачили лише тому, що їх хтось додатково оцінив і відфільтрував. Інколи LLM видають повну нісенітницю, хоча з точки зору ймовірностей для послідовностей слів там все ок. Для деяких задач це може бути допоміжним інструментом, наприклад, згенерувати десятки маркетингових текстів для A/B-тестів реклами, написати типовий текст і т.д. Нових ідей ця штука вам не нагенерує, максимум — прикольно склеїть слова. P.S. Щоб був лінк в пості, додам ось цей, сам не читав, всі ці аргументи і так знаю, а цей автор гарно пише: www.theatlantic.com/technol…s/672386 -
Технологии, медиа и общество
🎓 Куди я зник? Зі мною все ок: в жовтні я став студентом програми "Економіка бізнесу та фінансів" Київської школи економіки. Це краща економічна магістратура в Україні. Навчання англійською, всі викладачі — PhD західних університетів, насичена програма, високі вимоги до студентів та шалений темп навчання. Ви могли помітити, що тематика каналу за останній рік сильно змістилась в сторону цифрової економіки. Логічно: щоб розуміти, як працює індустрія, треба розуміти, як в ній рухаються гроші. Роками я досліджував тех-індустрію, маючи технічну освіту. Як працює бізнес, вивчав самотужки — читаючи новини, аналітику, книги. А тепер вирішив все-таки отримати фундаментальну економічну освіту. В першу чергу, щоб радувати вас ще більш глибоким та грунтовним аналізом! Ну і заодно для розширення кар'єрних перспектив. Поки втягувався в навчання, пропустив хайпові теми — Маск в Twitter, крах FTX, ChatGPT... Нічого, надолужимо. Про навчання ще розповім пізніше, думаю багатьом тут буде цікаво. Не перемикайтесь! 
-
Реклама
-
Технологии, медиа и общество
Щось модне, щось вийшло з моди, а щось вічне. Наприклад, бардак з месенджерами в Google. 
-
Технологии, медиа и общество
📚 Де ви купуєте книги англійською (нон-фікшн)? - Якщо на Amazon, то на американському чи на європейському? Як з доставкою? НП оптимальний варіант чи є кращі? - Можливо є альтернативи Amazon? - Можливо в Києві є книгарні з широким асортиментом книг англійською? ілюстрація згенерована в Midjourney 
-
Технологии, медиа и общество
Якщо ви плануєте або уже розвиваєте свою кар'єру в дата-аналітиці, рекомендую відвідати сьогодні цей онлайн-івент (сам теж буду). Олександр Кутовий, Lead Data Scientist @ Klarna (ex Google, Microsoft) розповість про, все що потрібно знати початківцям та студентам, які розглядають карʼєру в аналітиці даних. 🔸З чого почати, коли хочете перейти в професійну аналітику (або чому не варто починати з курсів по R/Python) 🔸 Які є варіанти на ринку праці – індустрії, зарплати, компанії (cash dinero dough $$$ + name-dropping) 🔸 Які є кар'єрні можливості та основні переваги та недоліки (так, недоліки теж є) 🔸 Яка різниця між business analyst, data analyst, data scientist, data engineer та machine learning engineer (ага, насправді величезна різниця) Деталі та лінк на реєстрацію: https://t.me/KSE_GDSC/147