Å vise data er ikke det samme som å påvirke. Time to Value er hastigheten som en bruker ser potensial med. Det er det første "aha"-øyeblikket. Brukere tenker: "Dette kan hjelpe meg." Time to Impact er hastigheten de føler forskjellen med. Brukere tenker: "Dette har hjulpet meg." Forskjellen er alt. Time to Value får noen til å prøve produktet ditt igjen. Time to Impact er det som får dem til å beholde den. Mange analyseprodukter forveksler de to. De setter likhetstegn mellom å levere en rapport og å levere effekt. Et diagram er ikke påvirkning. Et instrumentbord har ingen innvirkning. Dette er fellen til det passive rapporteringslaget. Verktøyet viser deg noe, og overlater deretter endringsbyrden til deg for å tolke dataene, bestemme hva du skal gjøre og få det til å skje i et annet system. Når et produkt ikke er en del av selve endringen, blir det valgfritt. Folk sjekker det mindre. De slutter å føle en sammenheng mellom produktet og resultatene de bryr seg om. Til slutt slutter de å bruke den. Produkter som eier veien til påvirkning er forskjellige. De kobler innsikten til handlingen som driver forbedring og gjør sløyfen rask, klar og repeterbar. I analyse kan dette bety: Identifisere en side med høy utgang og la brukeren fikse den umiddelbart. Oppdager en nedgang i lastetiden og utløser en optimalisering automatisk. Kjøre et eksperiment fra analysevisningen og vise økningen akkurat der. Når du forkorter avstanden mellom «Jeg ser det» og «Jeg endret det», forkorter du Tid til innvirkning. Jo kortere tid det tar å påvirke, jo sterkere er vanen, og jo dypere forankrer produktet seg i måten folk jobber på. Du kan måle og forkorte den: 1. Definer Impact Moment: endringen som betyr noe i den virkelige verden. 2. Kartlegg banen: hvert trinn mellom første pålogging og det øyeblikket. 3. Eie trinnene: Fjern overleveringer til andre verktøy eller team. 4. Vis beviset: gjenspeil forbedringen inne i produktet. Hos Crazy Egg reduserer uanstrengte svar og spørsmålssløyfen tiden til verdi. Vår redigering, testing og endringssporing lukker sløyfen og kutter Time to Impact. Brukere får se mer enn tallene. De ser at tallene forbedres. Produkter som eier Time to Impact blir uunnværlige. Produkter som stopper ved rapportering blir bakgrunnsstøy.

umiddelbart inn i rotasjonen min

Glad for at vi alle har fått en følelse av at ingen vibekoder et CRM. Her er min løpende liste over gjenværende bjørnesaker for SaaS som jeg har hørt de siste månedene: - Utvidelsesinntekter vil gå til AI-native apper som kobles til System of Record (SOR) i stedet for SOR-modulene - Ha paritetstrender til null, noe som skader CAC ettersom hver kunde/mersalg blir en knivkamp med flere konkurrenter - Verdien vil tilfalle det agentiske laget som sitter på toppen av systemet for registrering (SOR) - Andelen av lommeboken reduseres etter hvert som IT-utgiftene går over til AI-utgifter - Etter hvert som agenter gjør mer arbeid, vil setebaserte inntekter reduseres - Eldre SaaS vil slite med å gå fra seter til resultater - Bruttomarginene vil forringes fordi AI-inntekter er strukturelt dyrere, noe som skader verdistøtten til forretningsmodellen - Bruksinntekter er mer sykliske og enklere å optimalisere enn abonnementer/lisenser - Redusert prisingskraft på grunn av redusert differensiering og innlåsing tar bort enda en vekstspak - Redusert organisk trafikk på grunn av LLM-adopsjon øker CAC - AI-funksjonsgodkjenninger forlenger salgssykluser - Konkurranse om knappe AI-talenter øker SBC/opex raskere enn inntektene - Investorsentimentet blir en strukturell motvind ettersom inntektskvaliteten/forretningsmodellen reduseres

dette Google-dokumentet er et LEVENDE, PUSTENDE DOKUMENT ikke tør å respektere det

Husk kraften i sideoppdrag.

Brians beslutning om å la Coinbase være en ikke-politikk-på-jobb-kultur var veldig vanskelig å ringe i september 2020. Jeg spurte Brian om psykologien hans da han gjorde det og hvor han fikk motet fra. «Jeg ville ikke komme på jobb lenger. Jeg måtte gå, ellers måtte de gå.»

Gründere hever til vanvittige priser. Jeg er ikke sikker på at de skjønner hvor lite attraktivt det gjør dem for en oppkjøper ...

Hvis du sliter med å forstå hvordan fritid ser ut, se et barn leke.

Jeg ser Breaking Bad på nytt for første gang siden de kom ut. Kanskje det er fordi jeg vet hvordan det ender, men min oppfatning av det nå er veldig annerledes enn hvordan jeg husket showet. I mitt sinn var det en lang bue for Walter fra god til ond. Men han er ganske forferdelig fra starten. Alt er der, de gjør bare en veldig god jobb med å hjelpe seeren med å rasjonalisere noen av hans verste handlinger. Jesse er også veldig annerledes enn hvordan jeg husket ham. Han er ekstremt ødelagt, en manipulerende narkoman som lyver konstant for alle og klandrer verden for sine feil. Over tid begynner han å ta mer ansvar ettersom Walter tar mindre og mindre. Kanskje alle så dette første gang, men om noe gjør denne rewatchen serien enda sterkere enn den første visningen for meg. Alright. Tilbake til det.

En av de gode/dårlige tingene som skjedde i Silicon Valley rundt 2015 var at vi fikk folk som kom inn i økosystemet som var smarte generalister som ellers ville ha gått inn i finans, rådgivning, PE osv. De kom for å bli med i selskaper i senere stadier, starte selskaper og (selvfølgelig) bli VC-er. Dette var faktisk ganske positivt i slutten av SaaS-tiden fordi disse folkene er eksepsjonelle til å lage måter å allokere kapital på og sikre at verdien blir riktig priset/fanget opp. De var i stand til å bringe et nivå av økonomisk raffinement som generelt ikke er Silicon Valleys sterke side. Men nå som vi er godt inne i andre/tredje omgang av AI-æraen, har det vært interessant å se hvor flatfotede disse folkene virker. AI-æraen.... er ikke logisk fra et umiddelbart økonomisk perspektiv. Tidlige deler av S-kurven er sjelden det. Eksponentialer gir egentlig ikke mening i modellering. Dette er grunnen til at så mange disse arketypene fortsatt spør ting som "Gir grunnmodellselskaper mening?", "AI-verdi vil bare tilfalle de store selskapene", "Vil alt være en ChatGPT-innpakning" yada yada yada Vi er i en tid hvor det er mye bedre å være en gal optimist og se alt som kan gå riktig. Det var en tid og et sted for standardpessimistene/realistene. Nå er ikke tiden inne. Akkurat nå, la tusen blomster blomstre. La mange av dem visne også. Det er den normale rytmen i Silicon Valley.