Обновить

3 неочевидные ошибки при выводе стартапа на рынок

Поделюсь сегодня опытом по составлению Go-to-market-strategy. Ошибки, которые совершают фаундеры при выводе стартапов на рынок, в целом, однотипны: это попытки сделать все фичи сразу, игнорирование действий конкурентов, некачественный анализ рынка или аудитории, ошибки при расчете Unit-экономики. Об этом мы уже много раз говорили. Поэтому сегодня расскажу о нескольких “подводных камнях”, которые не очевидны сразу, особенно тем, кто запускает стартап впервые.

Распыление усилий на все сегменты ЦА на первоначальных этапах

Да, создавать портрет клиента и сегментировать аудиторию необходимо. Но на самом первом этапе не стоит распределять внимание на все сегменты и пытаться угодить всем. Сосредоточиться лучше на самом большом/платёжеспособном сегменте аудитории, который будет основным. Все остальные сегменты “подтянутся” в процессе доработки продукта.

Распределение равных усилий между каналами продвижения

Здесь так же как с сегментами аудитории, лучше сосредоточиться на одном-двух каналах, где ваша аудитория точно присутствует и которые приносят вам лиды и заявки. Набор каналов продвижения можно постепенно расширять, тестируя различные гипотезы. Результаты по всем подтвердившимся гипотезам - масштабировать.

Попытки строго следовать намеченному плану

Фаундеру стартапа необходим план. Однако еще больше необходима готовность от него отступить в случае необходимости.  У проекта должен быть план не только на полгода-год, но и на 2-3 года вперед. Это план должен содержать в себе прогноз по рынку - куда будет двигаться ваша сфера и будет ли ваш продукт соответствовать потребностям аудитории? При этом, важно понимать, что любой прогноз может не сбыться, поэтому придется быть подвижным и что-то менять в проекте и своём подходе к его реализации.

Вывод продукта на рынок - самый волнительный и ответственный момент для любого стартапа. Будьте гибкими, но последовательными!

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации