Мы собрали подборку из топ-10 проектов по рейтингу на сайте Product Radar за июль 2024 года. Это проекты, за которые проголосовало большинство пользователей сайта.

Большинство компаний и экспертов похожи друг на друга как две капли воды. И это их убивает. Клиенты не видят разницы у кого покупать. Сотрудники — у кого работать. Ниже 7 стратегий, которые помогут предпринимателям, фрилансерам и экспертам выделиться среди конкурентов и отхватить себе сытный кусок пирога.

На этот раз мы поговорим о книге, название которой обязывает нас вынести в наш обзор только то, что получится трактовать однозначно. О том, как выбирать стратегии и принимать решения (и какие у этого есть когнитивные подводные камни), рассказывают весьма именитые авторы. Среди них недавно ушедший от нас нобелиат по экономике Даниэль Канеман. Русскоязычному и не только читателю он хорошо известен как автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро». Соавторами выступили Оливье Сибони, профессор в Высшей коммерческой школе Парижа с багажом исследований по качеству стратегических решений, и гарвардский профессор Касс Санстейн. 

🤬 ARPC = (AvP – COGS) × APC — 1s COGS

🤬 LTV = (AVp − VC × AVp) × RPR × Lifetime

🤬 ARPPU = (AVp − COGS) × APC − 1COGS

Так вот: эта статья не о формулах (👍), а об основных принципах и подходах в работе с юнит-экономикой, чтоб ты смог разобраться и начать применять на практике.

Прежде чем делать выводы или переходить к практике, дочитай эту статью до конца. Каждый раздел статьи сам по себе не передает полного смысла и не раскрывает всю картину того, что я хочу в ней донести.

Что, если в качестве контекста нам необходимо, чтобы модель знала не только историю переписки с конкретным пользователем, но ещё и какую-то общую информацию про бизнес или продукт?

Все эти проблемы призваны решить такие продукты OpenAI, как Assistants API и Vector Store. Vector Store — это векторное хранилище, в которое можно загрузить файлы с вашей документацией или базой знаний, они автоматически будут трансформированы в векторный формат, и при каждом запросе из хранилища будет выбираться только информация, актуальная для этого конкретного запроса, тем самым помогая модели точнее отвечать на вопросы и экономить токены.