Kategorie
Webinary

Tomasz Gruszka: Jak możliwości technologii zamienić w biznesowy sukces

Sztuczna inteligencja i big data tworzą nową jakość w technologii. Jak przekuć ją w biznesowy sukces opowiadał Tomasz Gruszka podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium.

Ostatnie 20 lat przyniosło sporo szumu wokół różnych technologii, z których każda wydawała się być przełomowa. Ostatecznie jednak wiele z nich miało relatywnie niewielki wpływ na rzeczywistość. – O sztucznej inteligencji, big data i analityce big data nie będzie już można tego powiedzieć – przekonywał Tomasz Gruszka.  – Dane tworzą zupełnie nową jakość. Pytanie, jak tę jakość zamienić na biznes.

Wydaje się, że na początku poświęcając więcej uwagi myśleniu strategicznemu. Kompetencje techniczne to mocna strona wielu startupów, ale myślenie o modelu biznesowym nie może zejść na drugi plan. O wykorzystaniu technologii w biznesie i niezbędnych działaniach  strategicznych Tomasz Gruszka mówił opierając się na zjawiskach z branży medialnej, podkreślając jednak, że prezentowane rozwiązania są uniwersalne dla różnych branż i typów biznesu. Wszystko ( a na pewno wiele) zaczyna się od decyzji menedżera (lub na niej kończy). W zależności od typu (wg Claytona Christensena) może on zadekretować sukces albo może  – rozumiejąc związki przyczynowo-skutkowe w przedsiębiorstwie – działać efektywnie.

W przypadku mediów trzeba pamiętać o ­ich trójwymiarowej konstrukcji. Pierwszy wymiar, kreatywny,  to opowiadanie historii. Drugi – technologia, a trzeci to model biznesowy. – Bez zmiany modelu biznesowego nie jesteśmy w stanie skutecznie zaimplementować nowej technologii – przestrzegał Gruszka.  – Wydaje się, że drogę, jaką musiała przejść niedawno branża muzyczna, zmieniając model biznesowy, muszą przejść teraz media.

Planowanie a strategia

Łatwo nie będzie. – Duże spadki nakładów, przychodów – także reklamowych – nie pomagają. Wydaje się to być konsekwencją tego, że menedżerowie długo nie rozumieli jakie zmiany nadchodzą. Niedoszacowanie potencjału nowych graczy, pojawienie się Google’a i innych, brak strategii wobec zagrożeń skutkuje w wielu przypadkach problemami – mówił Tomasz Gruszka, tłumacząc, że planowanie zamiast tworzenia strategii to poważny błąd. – Planowanie jest dość komfortowym działaniem, koncentrującym się na posiadanych zasobach. Natomiast mówienie o strategii to zintegrowany zbiór wyborów, które pozycjonują firmę w domenie jej działania w sposób, który prowadzi do wygrania z konkurentami. Są to decyzje, które rozstrzygają, dlaczego powinniśmy być właśnie w tej branży i stawać się lepszymi od innych – przekonywał.

Wybory muszą być spójne, wykonalne i przetłumaczalne na zbiór aktywności, które należy podjąć. I właśnie strategia ma pomóc zdecydować, jaki cel chcemy osiągnąć i jak to zrobimy. Kluczowe są decyzje klientów, choć nie kontrolujemy ich do końca.  Mimo wielu badań i weryfikacji hipotez, nigdy nie będziemy mieć gwarancji sukcesu. Trzeba więc – robiąc coś nowego – być świadomym ryzyka i podjąć je. A to duże wyzwanie mentalne – powiedział Tomasz Gruszka,

Przez lata wiele firm funkcjonowało poprzez skalę. Był to stabilny model biznesowy; technologie zmieniały się w niewielkim stopniu i można było skupić się na administrowaniu. Dziś to już nie działa – zastrzegał Gruszka. – Myślenie strategiczne każe przede wszystkim zrozumieć jaką wartość tworzymy dla klienta, co mu oferujemy i jak tę wartość dostarczamy.

Co zrobić z AI

Epatowanie technologią bez głębszej refleksji nad modelem firmy prowadzi donikąd. Trzeba spojrzeć na przedsiębiorstwo i/albo na klienta z pewnej perspektywy i zdecydować,  w którym elemencie procesu można wprowadzić zmiany i wykorzystać AI oraz dane.

Jako przykład może posłużyć doświadczenie firmy Dataminr, która zajmuje się wykorzystaniem danych z wielu źródeł i przetwarzając je, ułatwia pracę dziennikarzom. Decyzja o wykorzystaniu AI na tym odcinku, przy wyborze tematów interesujących dla czytelnika, to decyzja o tworzeniu nowego modelu biznesowego i większej wartości.

Zbudować wartość, obniżyć koszt

Wiele algorytmów już wspiera monetyzację treści, np. przez pomoc w budowie systemów subskrypcyjnych. Wkrótce model reklamowy będzie poddany dużym zmianom przez wycofanie third party cookies i brak możliwości wykorzystania danych stron trzecich. – Jeśli te dane znikną – tłumaczył Gruszka – będziemy potrzebowali zupełnie nowych danych, by wspierać adresowanie reklamy do odbiorców. Już trwają prac nad budowaniem algorytmów, umożliwiających kategoryzowanie treści w sposób, który pozwala więcej zarabiać.

Strategia może opierać się też na obniżeniu kosztów i wcale nie jest to czymś banalnym. Tak robi choćby AP na rynku amerykańskim, korzystając z AI do tworzenia treści o wynikach spółek. Liczba  informacji wzrosła kilkunastokrotnie, choć nie zatrudniono więcej osób do ich tworzenia.

– Szukając wartości dla technologii patrzmy na to, czy jesteśmy w stanie obniżyć koszty, czy jesteśmy w stanie zwiększyć wartość dodaną. Skupmy się na zrozumieniu na czym ta wartość polega i zróbmy to dobrze – mówił Tomasz Gruszka.  – Dla sukcesu przedsiębiorstwa nie wystarczy kompetencja technologiczna. Potrzeba kompetencji menedżerskiej z obszaru zarządzania strategicznego. Trzeba umieć podjąć decyzję o wymiarze strategicznym i zrobić to skutecznie. Wartość menedżera rośnie najbardziej jeśli zrozumie czym jest AI. Jeśli nie zadekretuje zmiany, tylko będąc świadomym całego łańcucha działań, poprowadzi przez model biznesowy i określi, gdzie analityka danych pozwoli zwiększyć wartość i obniżyć koszty.

Tomasz Gruszka, menedżer specjalizujący się w wykorzystaniu technologii w biznesie, uczestnik projektów z obszaru analityki danych oraz blockchain.

Wykład miał miejsce 24 listopada 2022 roku podczas listopadowej sesji akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Paweł Nowacki: O sposobach na zaistnienie startupu w mediach

Niezależnie od tego, czy materiał trafi do redakcji, czy twórcy startupu samodzielnie zdecydują się go promować, pierwszym pytaniem, na które trzeba sobie odpowiedzieć jest to, czy treść, którą startup chce przekazać, jest ważna dla firmy czy dla odbiorcy – mówił Paweł Nowacki podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium.

– Internauci korzystają z szeroko rozumianych mediów kiedy chcą, gdzie chcą i jak chcą – przypomniał Nowacki. Wybierają je samodzielnie, nadając szczególną rolę social mediom. Zmiany na rynku nie pozostały więc bez wpływu na pracę dziennikarzy i redakcji. Poszukiwanie informacji (offline i online) nie zajmuje już dziś tak dużo czasu, jak przed epoką internetu; pisanie tekstu także relatywnie niewiele, za to wszelkie działania, związane z publikacją materiału, mające na celu jak najlepszą dystrybucję, weszły na stałe do zakresu zadań dziennikarza. Prócz bycia researcherem i autorem, może być także montażystą (wideo lub podcastów), fotografem, specjalistą od obróbki zdjęć itp. Człowiekiem zdecydowanie bardzo zajętym. Debiutujący startuper powinien o tym pamiętać. – Jeśli twórcy startupu zechcą docierać do odbiorców za pośrednictwem redakcji, powinni mieć dobrze przygotowany materiał, informujący o ich produkcie. Im bardziej zaawansowana będzie to oferta, im lepiej przygotowana treść, w której wyraźnie podkreślona jest wartość innowacji, tym większa będzie szansa na zainteresowanie dziennikarza tematem i tym większa szansa na powodzenie promocji.

Przekonać dziennikarza

– W świecie nadpodaży informacji, dotarcie do dziennikarza z własną, nie jest specjalnie trudne – przekonywał Paweł Nowacki. – Trudniejsze jest przekonanie go, że warto się nią zająć. W nowej rzeczywistości medialnej artykuł żyje własnym życiem, a dziennikarz wart jest tyle, ile zarobią jego treści. Jednocześnie on sam także stał się marką, musi być więc przekonany, że podejmuje się tematów, które są warte zainteresowania.

– Jeśli jako startup dostarczamy jakiemuś medium treść, to trzeba też pamiętać, że media są uzależnione od tego, w jaki sposób zarabiają pieniądze i ściągają ruch. Nawet gdy treść trafi do jakiegoś serwisu technologicznego, który wielu czytelników świadomie wybiera,  dziennikarz wykorzysta ją i opublikuje, to i tak część użytkowników, może na nią trafić tylko dzięki wyszukiwarce.

Startuper social ninja

Korzystanie z pośrednictwa redakcji to jedna możliwość. Druga to samodzielne tworzenie informacji i dystrybucja za pośrednictwem social mediów. Mogą pomóc, ale czas, jaki startup ma na dotarcie z nią do odbiorcy, jest bardzo ograniczony. Przekaz musi być więc precyzyjny. 

– Żyjemy w epoce ekonomii uwagi – mówił Paweł Nowacki. Kilka liczb najlepiej obrazuje tę sytuację. W 1995 roku istniało 23.500 serwisów, co przy 39,6 mln internautów dawało 1985 użytkownika/internauty na 1 stronę. W 2012 serwisów było już 255 mln, a internautów blisko 2 mld. To znaczy, że na jedną stronę przypadało 7,7 użytkownika. 10 lat temu! Jak w takiej rzeczywistości budować przekaz i skutecznie docierać do właściwego odbiorcy?  – Właściciele startupu muszą pamiętać, że komunikację prowadzimy w świecie, w którym zachowania odbiorców mają istotny wpływ na to, jak z nią dotrzemy do użytkownika – przekonywał Paweł Nowacki. – A skoro mamy do czynienia z nadpodażą treści, zwrócenie uwagi na konkretny produkt, usługę czy zjawisko jest niezmiernie trudne. 

Definicja dobrej treści

Kiedy można mówić, że treść jest dobra? Gdy generuje odsłony lub wpływa na decyzję o zakupie subskrypcji, a przynajmniej przykuwa uwagę czytelnika i angażuje jego czas, zatrzymując na treści i zachęcając choćby do pozostawienia komentarza. Także wtedy, gdy buduje relacje z użytkownikiem i jest podawana dalej. – Każdą opowieść da się skrócić. Także opowieść o waszym startupie – przypominał Paweł Nowacki, podkreślając jak ważna jest umiejętność zwięzłego opowiedzenia o wartości produktu czy usługi, które oferuje. Gdy na rynku są takich firm tysiące, świadomość cechy wyróżniającej ofertę na rynku, jest nie do przeceniania. Gra toczy się o zainteresowanie potencjalnego użytkownika.

Jak zbudować dobrą treść

Niezależnie od tego, czy materiał trafi do redakcji, czy twórcy startupu samodzielnie zdecydują się go promować, pierwszym pytaniem, na które trzeba odpowiedzieć jest to, czy treść, którą startup chce przekazać, jest ważna dla firmy czy dla odbiorcy. Drugie pytanie powinno brzmieć: Czy możemy „opowiedzieć Stary Testament w minutę” czyli czy redukując do minimum zbędne treści, potrafimy wybić kluczową informację.  Trzecie powinno dotyczyć kryteriów wyboru social mediów. – Nie da się być na wszystkich kanałach – podkreśla Nowacki. – To kosztowne i czasochłonne, dlatego trzeba wiedzieć, kim ma być odbiorca komunikatu.

Marka to nie to, co my chcemy o nas powiedzieć, ale co konsument mówi o niej miedzy sobą – podsumowuje Paweł Nowacki.

Wykład przeprowadzony 27 listopada 2022 roku

Paweł Nowacki, konsultant strategiczny, szkoleniowiec. Trener m.in. dziennikarzy lokalnych z Polski i niezależnych wydawców z Ukrainy i Białorusi.
DIMAQ Professional

Kategorie
Webinary

Maciej Kraus: Pricing, czyli o strategiach cenowych w biznesie

Czy proponowany przez was produkt jest dobry, jeśli ludzie nie chcą za niego płacić? Jeśli akceptują cennik, który od was dostają, to jest to najlepsze potwierdzenie wartości tego, co robicie – uważa dr Maciej Kraus, specjalista strategii cenowych.

– 80 proc startupów upada, ponieważ ich produkty nie rozwiązują problemów klienta, który w związku z tym, nie chce za nie płacić– przekonywał podczas akceleratora Innovatorium Maciej Kraus. Myślenie o zarabianiu jest fundamentem procesu kreacyjnego, tymczasem twórcy startupów zwykle nie potrafią odpowiedzieć na kluczowe pytanie: jak będą zarabiać na swoim biznesie w przyszłości. Innym częstym zjawiskiem jest niechęć do podnoszenia cen w obawie przed stratą klientów. Jak mówił Maciej Kraus, trudno w takiej sytuacji nie zastanowić się, czy to twórca nie wierzy w swój produkt, czy nie potrafi wyjaśnić klientowi na czym polega waga jego oferty.

Problem wielu technologicznych startupów polega na tym, że są tak skoncentrowane na szczegółach technologicznych, że nie potrafią wytłumaczyć geniuszu swojego rozwiązania – mówił Kraus. Trzeba skupić się na komunikacji wartości.

Monetyzacja to nie księgowość

Monetyzacja to umiejętność, a model monetyzacji można i trzeba wypracować. Najlepsze i największe firmy pracują nad tym ustawicznie. Kraus jako przykład podał Netflix, który od 2010 roku zmieniał w USA swoje cenniki 21 razy, testując nowe rozwiązania. Strach przed odejściem klientów jest na wyrost – przekonuje Kraus – jeśli startup będzie się rozwijać. Wraz z rozwojem firmy i produktu, wrażliwość cenowa klienta także będzie rosła, bo taka jest natura biznesu. Zmiana cennika raz na kwartał, konieczność reagowania na to, co się dzieje na rynku to tylko niektóre rozwiązania, które podpowiedział Maciej Kraus. 

Mark Adreeissen: Podnieście ceny

Amerykański guru inwestycji i systemu BC w USA pytany, jakie zdanie umieściłby na billboardzie dla technologicznych founderów odpowiedział: Podnieście ceny. Kraus podpiera tę anegdotę konkretnymi danymi. Badania z 2021 roku pokazują, jaki wpływ miało podniesienie cen na wzrost przychodów. W 98 proc. pozytywny.

I co podkreślał Kraus szczególnie:  na etapie koncepcji, model powinien być najprostszy, by klienci go rozumieli. Tymczasem wiele startupów komplikuje cennik, choć nie potrafią zróżnicować produktu.

– Pricing jest narzędziem, bo dzięki niemu możecie zrealizować wasze cele strategiczne – przypominał Maciej Kraus. I pytał: Co chcecie osiągnąć? Chcecie być jednorożcem z sukcesem, czy chcecie zarabiać, budując „zwykłą” firmę, przynoszącą pieniądze?

Nie buduj czegoś, czego nikt nie chce

Cena i wartość muszą się zgadzać. Kraus podawał przykład Spotify. – Widzę w nim jakąś wartość i widzę cenę. Pytanie, co jest wyższe… Kiedy klient kupuje produkt, nie interesuje się, ile czasu i pieniędzy ktoś w niego zainwestował. Kupi go,  gdy jego wartość dla niego będzie wyższa niż cena. Być może czasem trzeba tę wartość uzmysłowić konsumentowi. Pricing ma realny wpływ na sukces firmy. Wiele firm popełnia jednak błąd, skupiając się na lejku sprzedażowym w jego pierwszym odcinku: jak klienta pozyskać, ale nie jak zatrzymać.

Pricing w minutę

Jak mówi dr Maciej Kraus, ta ogólna zasada nie zawsze się sprawdza (jak to bywa z ogólnymi zasadami), ale model:

10 – 5 – 20

może być cenną podpowiedzią dla startupowca:

10 x value – czyli wytłumaczenie obecnemu klientowi, że dostaje 10 razy więcej niż wynosi cena

5 x price raice  – czyli podniesienie o tyle ceny dla kolejnych kohort

20 x pushback – czyli zatrzymanie się, gdy 20 proc. klientów odmówi zakupu po wyższej cenie.

Dr Maciej Kraus, specjalista strategii cenowych (pricingu), praktyk w zarządzaniu grupą produktów w koncernie FMCG. Jest też autorem licznych publikacji na temat strategii sprzedaży i zarządzania cenami

Wykład odbył się 27 października 2022 roku

Kategorie
Webinary

Arkadiusz Skuza: Praktyczne sposoby jak zarobić na AI

– Żadna korporacja światowa nie ma takiej siły, by zdominować rynek AI. Sztuczna inteligencja wymaga współpracy w wielu obszarach. To dobra wiadomość dla przyszłych startupowców. Trzeba jednak pamiętać, że klient musi być pewien, że produkt, który dostaje dzięki AI, przyniesie mu konkretną wartość – wyjaśnia Arkadiusz Skuza, praktyk w budowaniu innowacyjnych produktów.

Gdzie szukać wartości

Z badań firmy Gartner, które przywołuje Arkadiusz Skuza, wynika jednoznacznie, że AI daje największą wartość, jeśli wspiera decyzje konsumenta. I nie chodzi wcale o kupno autonomicznego samochodu. – W ciągu najbliższych 2 – 3 lat dla użytkowników nie będzie to wartość – przekonywał Skuza podczas akceleratora Innovatorium. – Ciekawostka technologiczna tak, ale nie wartość. Podobnie będzie z tzw. inteligentnymi produktami. Klienci nie oczekują bowiem od AI przejmowania ich zadań, ale wspierania decyzji konsumenckich. Mało tego, jak wynika z badań, nie do końca ufają sztucznej inteligencji (system, wykonujący telefony do klientów, e-maile pisane automatycznie itp. nowinki ciągle budzą wątpliwości). Najciekawsze rozwiązania z perspektywy wartości biznesowej czyli generowania źródeł przychodów czy obniżania kosztów przy minimalizacji ryzyka, to te, które klienta wspierają.

Augmenting, nie collaboration

Czym algorytm sztucznej inteligencji różni się od klasycznego programu komputerowego? Najogólniej, wyjaśniał Skuza, tym, że jest w stanie uczyć się z biegiem czasu sam i zwiększać zdolność do podejmowanych działań. Ale użytkownikowi aplikacji do wędkowania Fishbrain, nic to o niej nie mówi. Dopiero kiedy dowie się, że aplikacja podpowie, kiedy ryby będą brały, albo pozwoli rozpoznać złowiony okaz, to będzie już inna informacja. Z kolei np. IBird Pro pozwoli dzięki AI dowiedzieć się, śpiew, którego ptaka słychać w lesie.

Te przykłady pokazują, że konsumentowi nie trzeba oferować wielkiej wartości; często wystarczy pomóc pewnej grupie docelowej. Nawet takie drobiazgi, jak opisane wyżej, mogą mieć dla niej wartość.

W jakich obszarach da się dziś najszybciej zarobić na machine learning, a koszty wejścia nie są duże? Rozpoznawanie języka, medycyna, roboty. W to warto wchodzić – przekonywał Skuza.

UseKeys is king

Każda firma podlega temu samemu typowi komunikacji w customer service. W relacjach firma-klient zawsze występują jakieś „dziury”, w których – jak twierdzi Arkadiusz Skuza – można szukać UseKeysów na zastosowanie sztucznej inteligencji. Jeśli firma Allegro zamiast w czwartek, dostarczyła towar w piątek, to znajdzie się tu miejsce dla AI. Zgłaszane e-mailem zażalenie to stos danych do analizy, które pozwolą np. stworzyć katalog działań do zastosowania w takich sytuacjach. Pracownik nie będzie musiał wymyślać odpowiedzi do rozżalonego klienta, ale będzie ją miał przygotowaną. Jeśli taki usekeys przeliczy się na wartość, to okaże się, że firma zaoszczędzi czas pracownika oraz stworzy nową wartość jaką będzie zadowolenie klienta.

Działając w obszarze AI, nie trzeba szukać tematów – wyzwań. Czasem wartość leży w bardzo prostych rozwiązaniach, które przynoszą klientowi ułatwienia.

Gdzie szukać UseKeys

Arkadiusz Skuza proponuje poszukiwania z użyciem AI Canvas w trzech obszarach:

  1. wygenerowanie nowych źródeł przychodu (czyli jak mogą zarabiać np. takie aplikacje jak Fishbrith)
  2. redukcja kosztów  (przykład z Allegro)
  3. minimalizowanie ryzyka (np. aplikacje do umów, zmniejszające ryzyko popełnienia błędu i akceptacji błędnej klauzuli)

Praca na AI Canvas znajduje zastosowanie w przygotowaniu usekeysów. Pozwala określić bussiness problem i szukać jego rozwiązania, bussiness value czyli przewidywaną wartość biznesową, zmienne które będą użyte do przewidywania czegoś  (np. jak na ostateczny efekt wpłynie jakość zdjęć) i customer value  czyli wartość dla klienta.

Arkadiusz Skuza

Przedsiębiorca technologiczny w Polsce i USA, właściciel Skuza Consulting

Wykład odbył się 27 października 2022 roku w ramach Akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Agnieszka Skala: Lean startup. Metodyka tworzenia i zarządzania startupem

Metoda Lean Startup burzy klasyczny sposób myślenia o prowadzeniu biznesu. Zwykle przedsiębiorcy skupiają się na produkcie, podczas gdy najważniejszy jest klient i jego oczekiwania. Jak wpływa na to budowanie i prowadzenie startupu tłumaczyła dr hab. Agnieszka Skala podczas sesji Akcelerator Innovatorium.

Skupienie uwagi na kliencie, a nie na pomyśle i produkcie jest trudne. Ale jak tłumaczyła prof. Agnieszka Skala, zasadniczo zwiększa szanse nie tylko na stworzenie, ale też rozwijanie startupu. Żmudne analizy, wywiady, badanie rynku – pozwolą zweryfikować nierzadko błędne założenia.

Gdyby oprzeć się na schemacie budowania startupu wg Steve’a Blanka (wersja B. Coopera – prezentowana przez prof. Skalę) to kluczowymi etapami będą: odkrywanie klienta i jego problemu,  walidacja klienta (bez weryfikacji założeń nie należy robić kolejnego kroku). Dopiero po zamknięciu tego etapu można przejść do skalowania bazy klientów i budowania firmy.

Już ten początkowy etap pokazuje jakim wyzwaniem jest tworzenie startupu. Typowa kariera menedżerska polega często na realizacji gotowego modelu biznesowego, w przypadku startupu jest to niemal nieustanna pracę w toku. Dlatego tak ważne i pomocne będzie skorzystanie z narzędzi lean startup.

Narzędzia lean startup

Kto jest moim klientem

Kluczowe i najtrudniejsze pytanie. Uzupełnione drugim: jakie mam dla tego klienta rozwiązanie jego problemu. Metodyka lean startup zmusza, by spojrzeć odważnie: na konsumenta i jego potrzeby, a nie na produkt. Z tej perspektywy należy podchodzić do startupu. I co szczególnie ważne: wskazane jest tworzenie raczej planów średniookresowych a nie wieloletnich. Pierwszy klient, którego twórcy startupu uda się znaleźć i przekonać do zakupu, nie musi być klientem docelowym – przestrzega Skala.

Jaki będzie mój model biznesowy

Fundamentalne narzędzie zarządzania. Pomaga pomysł przekształcić w przedsięwzięcie (Business Model Canvas autorstwa Alexandra Ostervaldera).

Osterwalder jasno definiuje model biznesowy: sposób w jaki organizacja tworzy i dostarcza wartość dla klienta oraz jak na tym zarabia. Prof. Skala zwraca uwagę, że nie ma w tej definicji słowa „produkt”. Obala też jeszcze jeden z mitów pokutujących w środowisku startupów, że najcenniejszym jest pomysł. Jest odwrotnie. Pomysł nie jest nic wart, jeśli nie jest obudowany modelem biznesowym, na dodatek zweryfikowanym i sprawdzonym. Musi zostać przekształcony w innowację a hipotezy biznesowe (założenia) w fakty. Kiedy Rolls Roys, produkujący silniki lotnicze, zaproponował odbiorcom model zastępujący koszty stałe zmiennymi, wiele firm przejęło to rewolucyjne rozwiązanie zorientowane na usługę. Można zadać nieco metaforycznie pytanie, czy klient potrzebuje jedynie silnika, czy czegoś jeszcze, np. systemowych rozwiązań. – Myślenie popytowe ma przyszłość – przekonywała prof. Skala. Nieustanne sprawdzanie, czego potrzebuje nasz klient, a nie co my chcemy mu sprzedać.

Struktura modelu biznesowego

Ułatwieniem w wypracowaniu modelu biznesowego może być trzymanie się jego trzyczęściowej struktury:  zrozumienia klienta i jego oczekiwań (frontend), zbudowania zaplecza, które pozwoli na rozwiązanie problemu klienta (beckstage) i analizy finansowej powyższych działań.

Na pierwszy element prof. Skala zwracała niezmiennie największą uwagę. Tu nie ma za wielu pytań, wszystkie są ważne. Konieczne jest zdefiniowanie: kto jest klientem, kto używa,kto kupuje i płaci, dla kogo tworzy się wartość, jaki jest najlepszy klient, pierwszy klient itp. – Warto tworzyć model dla drobniejszych przedsięwzięć  – radzi prof. Skala. I podpowiada serię dalszych pytań: jaki problem konsumenta rozwiąże startup, co go wyróżnia, w czym pomoże, jakie potrzeby spełni.  – Innowacja nie jest wartością samą w sobie. Innowacja ma być odpowiedzią na problem klienta – podkreślała Agnieszka Skala. 

Nie do przecenienia jest także relacja z klientem już pozyskanym, indywidualne podejście, specjalna oferta, możliwość kontaktu, wystawienia opinii itp. – Tak trzeba zdefiniować segment klienta, żeby marketing zrobił się sam – radzi Skala.

Kolejne etapy to analiza zasobów, które pozwolą zrealizować cel i wybór modelu przychodowego.

Typowe błędy w modelu biznesowym

Swój wykład prof. Agnieszka Skala zakończyła zestawieniem typowych błędów w modelu biznesowym. Tego powinien wystrzegać się początkujący startupowiec: traktowania modelu biznesowego jako narzędzia długoterminowego (jak biznes planu, którym nie jest ), traktowania hipotez jako faktów, braku weryfikacji hipotez. Wśród błędów, na które zwracała uwagę prof. Skala znalazło się także złe zdefiniowanie klienta (wszyscy, klient/użytkownik B2B / B2C) czy definiowanie wartości jako produktu. Na uwagę  zasługuje też sposób dostarczenia wartości i relacje z klientem, słaby model przychodowy i  niespójny model.

dr hab. Agnieszka Skala, prof. Politechniki Warszawskiej, wykładowczyni UC Berkeley i Oxford. Bada i mentoruje startupy, autorka wielu książek

Wykład wygłoszony 29 września podczas sesji akceleratora dla zespołów akademickich z obszaru Data/AI

Kategorie
Webinary

Czy AI może nas znać lepiej niż my sami? Prof. Michał Kłosiński o sztucznej inteligencji

– Jeśli wydaje wam się, że nikt nie podgląda waszych danych, to jesteście w błędzie. Zarówno dane prywatne, jak i firmowe, są zbyt cenne, aby nie było zainteresowanych zbieraniem i przetwarzaniem ich. Legalnie i nielegalnie – mówił prof. Michał Kłosiński z Uniwersytetu Stanforda podczas wykładu inauguracyjnego Akceleratora Innovatorium.

Na początek – jakże by inaczej – trochę danych: Każdego dnia na Facebooku i Instagramie umieszczanych jest ok. 450 tys. zdjęć, a na Twitterze 500 mln tweetów. Na Whatsuppie pozostawiamy codziennie 65 bilionów wiadomości, a do tego wykonujemy 5 bln wyszukiwań w Google. Możemy dodać do tego także 320 bilionów e-maili wysłanych każdego dnia  i 28 PB generowanych przez urządzenia typu wearable devices, takie jak smart watche czy monitory dla biegaczy.  Przeciętny użytkownik generuje każdego dnia 62 GB danych. – Korzystając z nowoczesnej technologii zostawiamy ogromnie dużo śladów. Od serwisów randkowych do platform profesjonalnych – przypomina prof. Michał Kosiński. I dodaje, że firma consultingowa Strategy& już 4 lata temu określiła wartość takich danych. Same kliknięcia wyceniono wtedy na 178 bilionów dolarów rocznie.

Dane na wagę złota

Dla ekonomistów dane stają się najbardziej wartościowym rodzajem surowca, generującym pieniądze. Nawet wielkie, tradycyjne firmy przestawiają się na gospodarkę danymi. Tak dzieje się choćby w obsługujących karty płatnicze: Visa i Master Card. Choć ich podstawowym celem było dostarczanie usług finansowych, okazało się, że przyszłość widzą w gospodarowaniu danymi. A my,  użytkownicy kart, dzielimy się z tymi firmami informacjami o tym co, gdzie i za ile kupujemy, czy spłacamy zadłużenia na czas itd. Te dane sprzedawane są do innych firm lub wykorzystywane wewnętrznie do analizy i wyciągania wniosków.

Czy głównym zadaniem Tesli jest produkcja samochodów? Tak, ale… Tesla jest też firmą zajmującą się budową oprogramowania i big data. Prof. Kłosiński przywołuje wyniki badań, wg których informacje o zachowaniach użytkowników samochodów, będą w 2030 roku warte 750 mln dolarów.

Skorzystają na nich nie tylko klienci salonów samochodowych, ale też wiele instytucji zajmujących się np. zarządzaniem ruchem drogowym czy jakością dróg. Jak mówi prof. Kłosiński, zwycięzca bierze wszystko. Znamy to choćby z przykładu Google’a. Nie był jedyną wyszukiwarką, ale zdominował rynek oferując produkt, który może był lepszy od innych, może bardziej popularny, a może lepiej promowany. Sukces Google’a opiera się na dotarciu do corz większej liczby użytkowników, którzy kliknięciami w wyniki wyszukiwania umożliwili usprawnienie algorytmu i zaproponowanie jeszcze lepsze oferty. Model zastosowany przez Google’a – system sprzężenia zwrotnego – okazał się skuteczny. Więcej użytkowników to więcej danych, a to lepszy produkt i … więcej użytkowników.

Sztuczna inteligencja i psychologia

Jako że głównym obszarem działań prof. Kłosińskiego są  zachowania użytkowników i coraz częściej studiowanie psychologii sztucznej inteligencji, podzielił się on też wynikami badań w tych obszarach.

Czy analiza Facebookowych lajków może przynieść interesujące dane? A jeśli tak, czy będą też dotyczyły informacji intymnych?

Wyniki badań, które prof. Michał Kłosiński prowadził w 2013 roku pokazały, że możliwe jest zdobycie niemal każdej informacji: od cech demograficznych po zainteresowania polityczne, osobowość, poziom inteligencji, historie rodzinne itp. Predykcje robi się na podstawie milionów danych pozostawianych przez nas, a dokładność modeli robi wrażenie. 

Czy AI może nas znać lepiej niż my sami?

Tak. Algorytm pamięta więcej, nic nie zaburza mu postrzegania nas (np. nasza zbyt mała pewność siebie może nam zaciemniać obraz, ale AI nie) – przekonuje Kłosiński. Dokładność przewidywania 5 wymiarów osobowości zwiększa się wraz z większą liczbą lajków, które możemy sczytać z profilu użytkownika. Dokładność jest prawie tak samo wysoka jak dokładność testu osobowości. Zaledwie 10 lajków zostawionych pod naszymi postami wystarczy, by określić nasze cechy osobowościowe. Tyle samo wiedzą o nas koledzy z pracy. Z rodziną sprawa jest trudniejsza, ale 300 lajków pozwoli wyciągnąć informacje, które zna tylko współmałżonek.

Żyjemy w rzeczywistości z „Raportu mniejszości” – podkreśla prof. Kłosiński. Przy czym wierzchołek góry lodowej to dane widoczne „na powierzchni”. Jeśli te dane o kliknięciach, lajkach, operacjach finansowych, podróżach połączymy z algorytmami, które mają dane także innych osób i mogą się z tych danych uczyć,  to odkrywa się niesamowita ilość dodatkowych informacji.

Algorytmy do prowadzenia biznesu

Mechaniczna predykcja jest dokładniejsza w wielu obszarach. To warte zapamiętania w kontekście prowadzenia firmy i podejmowania decyzji. Michał Kłosiński przekonuje, że to nic nowego. Prawo jest algorytmem, normy są algorytmami, systemy ISO podobnie. AI jest tylko rozszerzeniem algorytmów funkcjonujących od tysięcy lat. Czy oddamy im moc decyzyjną? Od zarania dziejów mają ją większą niż człowiek – mówi Kłosiński, bo normy czy prawo od tysięcy lat stoją ponad jednostką.

Czy można przewidzieć, kto kogo będzie kontrolować? Raczej podążamy w kierunku symbiozy – przekonuje Profesor. Człowiek dostarcza AI danych, a ona zapewnia system. O sztucznej inteligencji trzeba myśleć jako o odrębnym gatunku, z którym jesteśmy w symbiozie, ale który podejmuje własne decyzje w sposób nie do końca dla nas zrozumiały – podsumowuje Michał Kłosiński.

Wykład inauguracyjny odbył się 30 czerwca 2022

Prof. Michał Kosiński z Uniwersytetu Stanforda zajmuje się big data i psychologią

Kategorie
Zespoły

StoryPlanetGo – łatwość zwiedzania z aplikacją

StoryPlanetGo to płatna platforma turystyczna łącząca przewodników i ekspertów z różnych dziedzin z żądnymi wiedzy turystami.

Kupowanie papierowych przewodników, przeglądanie ich i tworzenie, na podstawie zebranych informacji, planu podróży ma swój urok, ale coraz mniej osób dysponuje potrzebnym do tego czasem i ochotą. StoryPlanetGo to innowacyjne rozwiązanie, dzięki któremu użytkownik otrzyma to czego naprawdę potrzebuje – gotowe trasy do zwiedzania, zawierające ciekawostki zgodne z jego zainteresowaniami.

Opracowane przez zespół projektowy założenia zakładają, że za przygotowanie tras zwiedzania odpowiedzialni będą przewodnicy turystyczni i autorzy blogów w tej tematyce, którzy w ten sposób będą monetyzować swoją wiedzę. Przystępne oprogramowanie umożliwi im szybkie dodawanie kolejnych szlaków, a turyści kupując je będą mieli do dyspozycji gotowe trasy do zwiedzania w formie przewodnika w aplikacji. Innowacyjność projektu polega na wyposażeniu platformy w system automatycznego generowania tras z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji, umożliwiających 

identyfikowanie i generowanie POI (point of interest) na mapie na podstawie analizy treści książek, scenariuszy filmowych oraz artykułów. By następnie połączyć je w wycieczkę wraz z oszacowaniem czasu jej trwania oraz automatycznym przygotowaniem opisów szlaków i atrakcji turystycznych w języku polskim i angielskim. 

Oprogramowanie dostępne jest za pośrednictwem aplikacji mobilnej i systemu desktop, a dla podmiotów B2B w formie SaaS.

Platforma turystyczna umożliwia przewodnikom szybkie tworzenie tras, a kupującym je turystom, łatwość zwiedzania z aplikacją.

Dodatkowo platforma wyposażona jest w innowacyjny system automatycznego generowania szlaków do zwiedzania. Wykorzystuje do tego sztuczną inteligencję, które umożliwia automatyczne identyfikowanie i generowanie POI (point of interest) na mapie. Jest to możliwe dzięki analizie treści książek, scenariuszy filmowych oraz artykułów, a następnie połączenie ich w wycieczkę. Tak powstaje trasa zwiedzania wraz z oszacowaniem czasu do jej przejścia oraz automatycznie generowany opis szlaków i atrakcji turystycznych w języku polskim i angielskim.

Oprogramowanie dostępne jest za pośrednictwem aplikacji mobilnej i systemu desktop, a dla podmiotów B2B w formie SaaS.

http://www.storyplanetgo.com/

Kategorie
Zespoły

Cyberster określi potencjał subskrypcyjny wydawców

Platforma Cyberster pomoże w weryfikacji potencjału subskrypcyjnego wydawców mediowych i projektów eCommerce. Pozwoli dobrać odpowiednie modele subskrypcyjne, wykorzystując lojalność użytkowników w różnych branżach produktowych i usługowych.

Projekt platformy obejmie analizę potencjału danego medium lub dowolnej aktywności e-Commerce w internecie dzięki danym własnym i rynkowym oraz pochodzącym z platform analitycznych, opisujących daną branże i jej potencjał. Istotnym w budowie platformy będzie tworzenie raportów uaktualnianych w czasie pod potencjał subskrypcyjny danego biznesu versus potencjał reklamowy oraz przychodowy z innych źródeł.

Otrzymane wskaźniki stworzą tzw. Sub Creator Pakiet, który pozwoli określić poziom prawdopodobieństwa powodzenia przy zastosowaniu danego modelu subskrypcji bądź podpowiadając zestawy różnych współpracujących ze sobą narzędzi. Twórcy zamierzają wykorzystać algorytmy, zasilane danymi od zleceniodawców i z przestrzeni retargetingowych (reklamowych) oraz AI.

Kategorie
Zespoły

AdGames: Reklamy zintegrowane z grami

Inteligentna platforma oparta o technologię blockchain pozwala na tworzenie i wdrażanie reklam zintegrowanych z grami.

Możliwe jest tworzenie zarówno reklam w postaci grafik lub wideo, jak i ich importowanie. Z kolei marketplace pozwala na wybranie konkretnej gry lub kilku gier wraz z określeniem konkretnego miejsca, w którym reklama ma się prezentować.

Dzięki technologii blockchain oraz tokenizacji, istnieje możliwość współpracy z wieloma podmiotami, które czerpią korzyści ze swoich aktywności.

Pierwszym etapem rozwoju platformy ma być zaimplementowanie rozwiązania do gier na urządzenia mobilne. Dzięki zbieraniu danych o zachowaniu użytkowników, reklamy będą precyzyjnie dobierane i odtwarzane. W odróżnieniu od obecnych rozwiązań, będą oparte na programie lojalnościowym oraz decyzji gracza, który określi, czy chce obejrzeć reklamę i czerpać z tego benefity. We współpracy z reklamodawcami, twórcy chcą bowiem gratyfikować użytkowników, którzy oglądają reklamy w formie tokenów, punktów w grach, nagród do odebrania u reklamodawców.

W kolejnym etapie pomysłodawcy rozwiązania deklarują przystąpienie do stworzenia narzędzi AI oraz ML, które będą dawać rekomendacje i proponować najbardziej spersonalizowane reklamy pod kątem każdego gracza. Wykorzystanie AI pozwoli na znaczące zwiększanie skuteczności reklam, zaangażowanie graczy, dobieranie treści reklam do tematyki gier.

Kategorie
Zespoły

Danie z tego co jest w lodówce? InteliDiet zaproponuje przepis

Wystarczy, że użytkownik poda składniki, którymi dysponuje, określi stopień skomplikowania, rodzaj kuchni, czas jaki ma do dyspozycji, a aplikacja, analizując bazę danych z całego świata, wyświetli przepisy.

Aplikacja nauczy się co lubi użytkownik, analizując historię wyszukiwania i podpowie później podobne przepisy.

Posiada też tryb nauczyciela gotowania, dzięki któremu użytkownik zaczyna od bardzo prostych przepisów, np na kanapki, a potem stopniowo algorytm zaproponuje coraz bardziej skompilowane, ale powiązane z początkowym daniem. W ten sposób użytkownik uczy się gotować coraz bardziej skomplikowane dania.

Herb Polski
Flaga Polski

Dofinansowanie ze środków Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki – Popularyzacja nauki i promocja sportu. Projekt: Akcelerator

DOFINANSOWANIE: 900 000 ZŁ
CAŁKOWITA WARTOŚĆ: 1 020 000,00 ZŁ