«Мы не такие как все! Наш продукт исключителен и не похож ни на один на рынке!»
«Как только Вы попробуете наш продукт, Вы обязательно захотите его приобрести»
«Наш продукт так хорош, что продаёт сам себя»

Как маркетолог работающий в сфере разработки программного обеспечения и облачных технологий (а именно — онлайн-консультант RedHelper), я привык слышать эти фразы каждый день. Любой разработчик SaaS обожает свой продукт и уверен, что это то, что нужно аудитории рынка. Но часто ли владельцы SaaS довольны продажами?

Разработчики облачных технологий широко применяют способ, который позволяет увеличить количество продаж, но при этом сократить процесс продажи и даже исключить из неё менеджера. Речь идет об использовании бесплатной версии – ведь зачастую клиенты готовы приобрести продукт сразу после теста. В этой статье мы разберем 5 причин, почему иногда все не так гладко, как хотелось бы.

Хотите, чтобы у вас покупали больше и чаще? Мы в Alconost перевели чудесный материал о том, как быстро завоевать доверие клиента. Все, что вам для этого понадобится — качественный продукт. Читайте, применяйте, продавайте!



Мы приобретаем товары только у людей и компаний, которым доверяем. В современном перенасыщенном маркетингом мире люди испытывают тревогу и почти животный страх перед продажами. Добейтесь доверия, и вы сможете продавать пресловутый снег эскимосам. Потеряйте доверие — и даже жаждущий в пустыне не купит у вас воду.

Однако мы часто недооцениваем стоящую перед нами задачу. Абсолютно все потребители сталкивались с пустыми обещаниями и некачественной продукцией. Из-за столь негативного прошлого опыта завоевать их доверие непросто.

Но мы можем сократить путь к доверию и увеличить продажи с помощью поведенческой психологии, в которой существуют принципы когнитивных искажений и эвристик (эвристика — это упрощенный способ мышления, простой способ сделать вывод, не прибегая к математическим расчетам или к научному мышлению — прим.пер.). Эти принципы относятся к ментальным моделям (порой иррациональным и несовершенным), которые используются для экономии времени или энергии при принятии решений. Хотя есть более 100 когнитивных искажений и эвристик, я хотел бы сосредоточиться только на тех, которые позволяют добиться мгновенного доверия в глазах потребителя.

Это — игра на доверии.

Но сначала предупреждение: я никоим образом не поощряю использование технологий убеждения с единственной целью получить от людей деньги. Для начала вам необходимо обзавестись хорошим продуктом, который действительно поможет потребителям. А техники убеждения помогут товару попасть в правильные руки. Если это не про вас, то немедленно прекратите читать.

Приступим.

Поисковая модель должна быть способна к «самокалибровке». То есть она должна быть способна взять свои алгоритмы, их удельный вес и сравнить смоделированные данные с общедоступными поисковыми системами, чтобы выявить наиболее точный поисковый механизм, позволяющий смоделировать любую среду.

Однако анализировать тысячи параметров, пытаясь найти наилучшее их сочетание – это астрономически дорого в плане вычислительной обработки, а также очень сложно.

Мы собрали наиболее частые темы, связанные с сеткой в адаптивном дизайне, чтобы «повысить резкость» термина как такового и систематизировать практические знания: как настраивать сетку в дизайн-макете, по каким параметрам делать расчет, какие особенности адаптивной среды учитывать и на какие детали обращать внимание.

Понятие энтропии в середине XX века ввёл Клод Шеннон. Её можно интуитивно описать как «среднее количестве битов информации в одном значении случайной величины». Но её нельзя применить к индивидуальным объектам (скажем, к тексту романа или ДНК) — где нет ансамбля многих однородных объектов, нет и случайных величин.



В середине 1960-х годов разным людям (Колмогоров, Соломонов, Левин, Чейтин) стало понятно, что можно определять количество информации (сложность) индивидуального объекта как минимальную длину программы, которая этот объект порождает (при естественных ограничениях на язык программирования). Возникла алгоритмическая теория информации, которая оказалась связанной с разными областями: от философских вопросов оснований теории вероятностей (когда мы отвергаем статистические гипотезы?) до комбинаторики (неравенства, связывающие размеры множеств и их проекций) и теории вычислимости.

Лекцию, которую мы выбрали для вас сегодня, читал на факультете компьютерных наук Вышки известный математик Александр Шень. Когда-то он под руководством Владимира Успенского, ученика Колмогорова, защитил диссертацию «Алгоритмические варианты понятия энтропии».

К 30 годам этот человек сделал 4 проекта по веб-аналитике и увеличению интернет-продаж с годовым оборотом свыше 150 миллионов долларов и 300 000 пользователей по всему миру. Он инвестирует десятки тысяч из личных средств в стартапы, выступает на конференциях и выдает тонну ценного контента в личном блоге. При этом по его признанию, он совершил кучу ошибок, которые стоили ему 100 миллионов.

Кто этот человек? Речь идет о Ниле Пателе, известном маркетологе и techno-предпринимателе, учредителе сервисов QuickSprout, Kissmetrics, CrazyEgg и Hello Bar.

В этой статье мы сделали перевод его интервью , где Нил рассказывает о том, какие бизнесы 100% проваливаются, где находить время на 8 постов в блог каждую неделю, как не облажаться с контент-маркетингом, как уйти от конкуренции SaaS бизнесу и при чем здесь ROI вертолета.

В этой статье я попробую ответить на такие вопросы:

• может ли один доклад умного человека сделать другого человека одержимым?
• как окунуться в машинное обучение (почти) с нуля?
• почему не стоит недооценивать многоруких бандитов?
• существует ли серебряная пуля для a/b тестов?

Ответ на первый вопрос будет самым лаконичным — «да». Услышав это выступление bobuk на YaC/M, я восхитился элегантностью подхода и задумался о том, как бы внедрить похожее решение. Я тогда работал продуктовым менеджером в компании Wargaming и как раз занимался т.н. user acquisition services – технологическими решениями для привлечения пользователей, в число которых входила и система для A/B тестирования лендингов. Так что зерна легли на благодатную почву.

К сожалению, по всяким причинам я не мог плотно заняться этим проектом в обычном рабочем режиме. Зато когда я слегка перегорел на работе и решил устроить себе длинный творческий отпуск, одержимость превратилась в желание сделать такой сервис умной ротации лендингов самостоятельно.

Добро пожаловать! Это длинный список стратегий ценообразования, учитывающих психологические факторы.

Неважно, запускаете ли вы новый продукт, продаете что-либо на eBay или же заключаете сделку о продаже дома – вы научитесь устанавливать цены, которые максимизируют вашу прибыль.

/ фото KamiPhuc CC

Обычно в нашем блоге мы рассказываем об облачных сервисах, хостинге и соответствующих технологиях. Сегодня мы поговорим о сложностях развития технологий в целом, искусственном интеллекте, больших данных и Майкле Джордане (не баскетболисте).

8 лет назад маленькая команда разработчиков, почти что бывшие студенты, решили сделать свою первую большую, как им тогда казалось, игру. Они выполняли все функции вперемешку. И гейм-дизайн, и программирование, и арт. Кто что умел. Получившаяся игра называлась «Возмездие». Это была браузерка. Она показала неплохие результаты: доходы с игры выросли от нескольких десятков до сотен тысяч рублей за первые месяцы. Для группы в несколько человек это уже какие-то деньги. В таком режиме игра просуществовала порядка года. А потом аудитория стала уменьшаться, доход начал падать. Разработчики подумали: «Наверное, мало контента». Игра была контентнозависимой, т.е. постоянно жила на обновлениях. Они поднажали, стали производить больше локаций, предметов, уровней, ремесленнических рецептов — всё, что делали раньше. Но пользователи все равно продолжали уходить. И было непонятно, почему это происходит. В итоге проект, просуществовав три года, закрылся — рано или поздно такой конец ждет все онлайн-игры.


^{Арт персонажа браузерной игры Возмездие}

Тогда мы не осознавали, насколько важна аналитика и понимание тех процессов, которые идут внутри игры. Поступая интуитивно, мы делали всё, чтобы игра умерла быстрее, хотя исправить ситуацию и подарить проекту ещё один год было не так сложно. Сейчас мы уже понимаем это. О важности аналитики в онлайн-проектах я и хотел бы здесь рассказать.

Яндекс.Метрика полностью перестроила свой API. Теперь можно не ограничиваться запросом стандартных наборов отчетов в поисках чего-то полезного, а сразу задавать конкретный вопрос, ответ на который вам нужен.

Первый API Метрики появился через некоторое время после веб-интерфейса и был дополнительной функциональностью к нему. В нём были доступны базовые функции Метрики: набор основных отчётов по принципу один метод = один отчёт. Инструмент полезный, но негибкий, поскольку вместо точных ответов на ваши вопросы предлагал фиксированный набор столбцов в отчете без возможности сразу отфильтровать нужное.



Сейчас мы изменили свой подход, и работа Метрики полностью базируется на новом API. То есть он стал основой сервиса, а не каким-то дополнительным инструментом к нему. API работает по другим принципам: в нём доступен набор измерений и метрик, из которых можно построить любой отчёт по сайту, даже если его нет в веб-интерфейсе. Так что вы теперь сможете не просто изучать данные в отчетах, но и создавать свои аналитические решения. Кроме того, мы поддержали совместимость с разными стандартами API, в том числе Google Analytics.

Так как работа сервиса Яндекс.Метрика полностью базируется на новом API, в нём сразу появляются все новые инструменты и функции сервиса. Например, сегментация данных, которая через некоторое время станет доступна пользователям веб-интерфейса с запуском Метрики 2.0.

Мы уже рассказали вам о мире семантической разметки — о том, какие бывают словари, почему столько стандартов синтаксиса, а также разобрали, в каких продуктах она используется.

Теперь мы решили показать, как микроразметка участвует в жизни существующих сайтов: сделали обзор всех возможностей, которые она дает интернет-магазинам, сайтам СМИ и видеохостингам, и узнали, насколько они пользуются спросом у крупнейших проектов рунета.



Люди, которые отвечают за разработку и всю техническую часть таких сайтов, как Holodilnik.ru, Ozon.ru, Lenta.ru, Interfax.ru и Ivi.ru, ответили на вопросы о том, как на практике происходит внедрение микроразметки и каких результатов она позволяет добиться. А мы со своей стороны рассказали, какие типы мы бы порекомендовали таким сайтам и для чего.

Привет, Хабр! Часто ли вы ищете что-нибудь на своем смартфоне? Натыкались на ужасные мобильные версии сайтов? С этого дня всё должно измениться.



Поиск на мобильных устройствах отличается от десктопного: актуальные и свежие результаты пользователям нужны вне зависимости от того, где они находятся и насколько качественное подключение используют. Мобильное приложение? Замечательно. “Классический” сайт? Хорошо. Мобильная версия? Превосходно. Но что делать, если разработчик не позаботился о грамотной обработке переадресаций с десктопной версии на мобильную? Пользователи из-за этого теряют время, иногда — деньги, нервы, билеты на самолёт и много чего ещё.

Так как мобильные устройства всё чаще используются для доступа к сети, Интернет и наши алгоритмы должны приспосабливаться к новым условиям.

Мы начали с обновлений, обеспечивающих правильность настройки и просмотра сайтов в результатах на современных устройствах. После этого мы упростили для пользователей определение в выдаче страниц, оптимизированных для мобильных устройств и внедрили индексирование приложений, чтобы показывать полезную информацию и из приложений. Сегодня мы расскажем про два важных изменения, которые помогут пользователям чаще находить контент, приспособленный для мобильных устройств.

В подписке твиттера меня всегда больше волновало не количество, а качество подписок. Поэтому количество подписчиков какого-нибудь персонажа меня волновало мало, разве что самую малость. Вот на кого человек подписан, всегда имело для меня архиважное значение. Если вас интересует определенный персонаж, и его авторитет в ваших глазах очень велик, тогда люди на которых он подписан, должны представлять для вас, возможно, больший интерес. Раз уж вы согласны с авторитетом персонажа, тогда мнение тех людей, на которых он подписан, подтверждается им же. Конечно, ведь если человек на кого то подписан, он по определению считает его как минимум равным себе. Иногда даже превосходящим себя любимого в чем-либо. Логично? Ведь никто не подписывается на человека мнение которого для тебя не имеет никакого значения.

The 10 twitter accounts you should follow as a startup investor
18 must-follow venture capitalist twitter accounts
9 Twitter Accounts Every Startup Investor Should Follow

Некоторые люди, когда видят статьи такого плана, подписываются скопом на все. Другие начинают выбирать. Так как по складу ума и образованию, мне не повезло оказаться инженером я выбрал совершенно иной подход к делу. Мне претит подход тупой подписки на всех, потом в ленте такой бардак, что не разберешься, да и вообще, непонятно кто эти списки составляет, и из каких предпосылок исходит и т.п. Может быть кого-то в этот список забыл вписать, а может там кто-нибудь лишний?

Что с этим можно сделать?
Можно в ручную проверять каждый. Сознание инженера модулировано логикой, точными методами и что уж скрывать ленью. В результате я выработал собственный подход. Он новый, вроде как сам придумал, но не ручаюсь, что до меня никто подобным не страдал.

После пары лет поисков, мы в Alconost наконец-то нашли инструмент безболезненного управления задачами: Trello. Инструмент простой и не перегруженный лишним функционалом, по сути — это доски со стикерами-тикетами, перемещающимися от колонки “Идеи” или “Предложения” к колонке “Сделано”.

Мы начали использовать Trello для решения небольших текущих задач (обновить описание услуг на сайте, найти южнокорейского переводчика и т.п.) и очень быстро увидели, что можем вести в нем глобальные долгосрочные проекты. Сейчас мы полностью перенесли в Трелло управление процессом создания видеороликов, большими проектами по локализации и даже проектами по разработке собственных продуктов.

О том, как ребятам из Fog Creek Software удалось сделать такой удивительно простой и одновременно функциональный продукт — в посте Боби Грэйса (Bobby Grace) “How We Make Trello”

Переведено в Alconost.

Задача Datawiz.io: провести кластеризацию клиентов программы лояльности в ритейле.

Кластеризация — это метод поиска закономерностей, предназначенный для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры) или поиска существующих структур в данных.

Целью кластеризации является получение новых знаний. Это как “найти клад в собственном подвале”.

Для чего это нужно компаниям? Чтобы лучше узнать своих клиентов. Чтобы найти индивидуальный подход к каждому клиенту, а не работать со всеми одинаково.

Если посмотреть записи по теме SMM и вообще онлайн-маркетинга на Хабре, да и на абсолютном большинстве прочих ресурсов, они будут сводиться преимущественно к оптимистичным рассказам, как вам надо сделать, чтобы привлечь много-много клиентов и жить с ними долго и счастливо. Негативные нотки если и проскакивают, то в ключе «вот так делать не надо, а надо так — и будет хорошо». Всё это до сих пор — хотя бум моды на SMM вроде немного прошёл — создаёт впечатление, что SMM нужен всем, это ключ к успеху, главное — правильно его применить. Многое, как обычно, объясняется тем, что минимум половина авторов текстов про SMM не против продать вам SMM-услуги, но — я хочу пойти дальше констатации этого факта и поговорить про то, почему не так уж редко надо не «разрабатывать выигрышную стратегию», а просто говорить «Нет». Для наглядности — на конкретном примере SMM.

Обычно в качестве цели во всех этих позитивных текстах указывают привод клиента на сайт и дальнейшее его там обихаживание, заканчивающееся неким совершаемым им виртуальным действием — регистрацией, подпиской на рассылку, немедленным приобретением чего-нибудь онлайнового с какой-нибудь скидкой. Это — критерий успеха.

К сожалению, пока что не все продают чего-нибудь онлайновое.

Предыдущие три года я потратил на работу в компании, продающей очень даже оффлайновые вещи — электронику, в основном сравнительно дорогую. Работал я в бизнес-подразделении, но при этом занимался вопросами, связанными с разного рода коммуникацией и с партнёрами, и с потребителями — поэтому живо интересовался вопросами эффективности этой коммуникации, будь то большие исследования, маленькие фокус-группы или наблюдения за живой природой. К тому же, разделение обязанностей между маркетинговым отделом и бизнес-юнитом предполагает, что маркетинг восторженно предлагает, а бизнес-юнит скептически смотрит. Скептически смотреть вполне соответствует моему характеру. И, кстати, критерий успеха в этом бизнесе — продажа товара с полки магазина, а не посетители, зарегистрировавшиеся на сайте.

Итак, больше я там не работаю, у меня много свободного времени и я хочу поговорить об этом — о SMM в применении к бизнесу, торгующему материальными вещами. И показать на примерах, когда это модное направление не работает вообще просто из-за особенностей своей природы.

Сервис PlayPhrase.me предназначен для изучения иностранных языков с помощью сериалов. Вы ищите слово и по вашему запросу создается видео-последовательность из отрывков сериалов и фильмов, которая содержит ваше слово или словосочетание (использовать двойные кавычки).

Возможно, вы видели пост Joseph Sirosh на прошлой неделе о возможности опубликовать модели Azure Machine Learning в Azure Marketplace, и что MS уже опубликовало некоторое количество API. Для Excel есть специальный аддон, который может используется для доступа к этим API, но я заметил, что как минимум одно API (Sentiment Analysis API) может использоваться напрямую через Power Query.

Для того, чтобы сделать это, сперва вам необходимо зайти в Azure Marketplace, войти под вашим Microsoft-аккаунтом и подписаться на Lexicon Based Sentiment Analysis API. В документации говориться, что у вас есть 25000 транзакций в месяц бесплатно. API как таковое очень простое: передайте предложение для оценки, и вам в ответ придет оценка от -1 до 1, где 1 означает положительную тональность, а -1 отрицательную. Для примера, выражение «I had a good day» возвращает значение 1:

*Эта статья впервые была опубликована в журнале Forbes от 27 Июня 2014 года. На Хабре публикуется её полная версия.

Вот уже 9 лет я занимаюсь интернет-бизнесом и за это время успел создать и вывести на прибыльность 5 собственных стартапов. Кроме того, один из основных моих бизнесов – это заказная веб-разработка, куда часто приходят клиенты, которые хотят разработать свой интернет-стартап и поэтому я все 9 лет каждый день сталкиваюсь с разными проектами, многие из которых являются стартапами в полном смысле этого слова.