Натыйжада кантип Ламбону упай алса болот - ошондой.
2022-жылдын башында мен өзүмдү чындап эле уникалдуу жана ыңгайсыз абалда таптым. Мен жаңы эле процесстерди автоматташтыруу платформасынын жаңы муунун иштеп чыгуунун ортосунда турган стартапка кошулдум. Мен алардын Маркетинг бөлүмүн жетектөө үчүн келгенимде, алар аны курууга бир жылдан ашык убакыт коротушкан жана жаңы продукт болот деп күтүлгөн нерсеге көп убакытты жана ресурстарды жумшашкан. Башында, бул келечектүү көрүнгөн - UX эски платформага салыштырмалуу алда канча жогору болгон жана мен сыяктуу бейтааныштар үчүн иштеген, кодсуз иштөө процесстерин түзүү оңой эле. Анан көп ай бою талыкпай эмгектенип, акыры AppSumo-ну ишке киргиздик. 12 адам сатып алды - оо! Баары "ооба" деп жооп берген кече уюштуруп жаткандай сезилди, анан сиз мышыкыңыз менен жалгыз бийлейсиз.
Ошол учурда мен таң калдым. Мен жөн гана түшүнгөн жокмун, эмне үчүн бул колдонуучулардын көбүрөөк кызыгуусун жаратпайт, анткени өмүр бою келишим абсолюттук уурдоо (рифма убактысы) болгон! AppSumo ишке киргизүү боюнча пикир ачык болду: биздин продукт даяр эмес. Колдонуучулар аны "толук эмес" же " жакшы кичинекей оюнчук " деп сыпатташкан. Бул сүйкүмдүү кыз менен жолугушууга чакыруу үчүн бардык кайратыңызды топтогондон кийин аны менен дос болуу менен барабар эле.
Эми артка кылчайып, make.com (мурдагы Integromat) сыяктуу платформаларды кеңири колдонгондон кийин, мен муну эмне үчүн эч ким каалабаганын түшүндүм. Бирок ал кезде бул мага ачык эмес болчу. Бул баш тартуунун алгачкы тиштери азайган сайын, биз продуктуну чындап керектүү кылуу үчүн эмне жетишпей жатканын түшүнүүгө чечкиндүү болдук.
Кырдаалды ого бетер татаалдаштырган нерсе, ошол кезде биздин команда 40тан ашык кызматкерге чейин өскөн жана мурас бизнестен 1 миллион еврого жакын ARR менен биз үрөн каржылообузду коркунучтуу темпте жумшап жаткандыгыбыз болду. Убакыт өтүп бара жатты.
Муну кассалык хитке айландыруу үчүн зарыл болгон 3-4 негизги функцияны аныктоо аракетинде мен эски платформанын колдонуучуларына кайрылдым. Мен кээ бир түшүнүктөрдү ала алсам да, учурдагы кардарлар көбүнчө спецификалык жана ыңгайлаштырылган чечимдерге ээ болушкан, бул "кемчиликсиз продукт" үчүн так планды түзүү мүмкүн эмес. Финансылык чектөөлөрдөн улам кысымга алынган жана кардарларыбыздын жеткиликтүүлүгү менен чектелген, менин интервью алуу жөндөмүм күнүнө үчкө чейин чектелчү - муну өз убагында аныктоого дээрлик жетишсиз.
Демек, мен бурулууну чечтим жана мурда чалынган альтернативалуу изилдөө ыкмасын тандап алдым: түздөн-түз атаандаштардын жана чектеш өнүмдөрдүн программалык камсыздоолорун талдоо. Мен ачкан нерсе абсолюттук алтын кени - жактыруулардын, жактырбоолордун, күтүүлөрдүн, колдонуу учурларынын жана өзгөчөлүк суроо-талаптарынын казынасы. Мен бир жума, балким андан да көп убакыт өткөрдүм, бул пикирди кылдаттык менен карап чыгып, электрондук таблицага ар бир кичинекей пайдалуу маалыматты чогултуп, акыры биздин иштеп чыгуучуларга тез арада жеткирүү үчүн комплекстүү жол картасын түздүм.
Биздин изилдөөлөрдөн алынган түшүнүктөр жарык болду, бирок убакыт бизге каршы болду. Биздин акыркы аракетибиз Салам Мэри сыяктуу сезилип, жыйынтыгында ал ишке ашкан жок. Сын-пикирлерден үйрөнгөнүбүздү колдонууга жөн эле убакыт жетишсиз болду жана биз бул ишке ашыруу баскычын өткөрүү үчүн керектүү каражаттарды ала албадык. Ошондой эле, AppSumo ишке киргизүүдөгү алгачкы терс пикирлер өз таасирин тийгизип, моралдык жактан төмөндөп, кызматкерлерибиздин 90% жумуштан кетирүүгө туура келди. Жок дегенде, бул жагымдуу окуя болгон жок.
Бирок ошондон бери мени таң калтырган нерсе бул: Программалык камсыздоонун сын-пикирлерин талдоо колдонуучулардын чындыгында эмнени ойлоп, эмнени каалаарын тез түшүнүүгө жардам берет — салттуу ыкмалар сунуш кыла албаган түшүнүктөрдү, жок дегенде мен үчүн эмес жана, албетте, тез эмес.
Өкүнүчтүүсү, стартаптардын 90% ишке ашпай калат. Биринчи жыл үчүн ийгиликсиздик деңгээли 10% ды түзсө, эки жылдан бешке чейин бул сан таң калыштуу 70% га чейин секирет. Америка Кошмо Штаттарынын Эмгек статистикасы бюросунун маалыматы боюнча, онунчу жылга карата алардын 90% жоголгон. Демек, стартаптын жолу алсыз адамдар үчүн эмес деп айтууга болот.
Эми бул суроо туулат: эмне үчүн мынчалык көп ийгиликке жетпейт? Алардын бизнестен чыгып кетишинин конкреттүү себептери эмнеде? Качан гана ката бир маселеге байланыштуу болушу мүмкүн; анын ордуна, адатта, бир нече факторлордун аралашмасы. Бирок, бул статистикада ырааттуу түрдө өзгөчөлөнүп турган нерсе - өнүм рыногуна туура келбегендиги, бул ийгиликсиздиктин негизги драйвери болуп көрүнөт.
Бирок өнүм рыногуна шайкеш келүүнү камсыз кыла албагандыгы жөн гана муктаждыкты туура эмес аныктоо эмес; көбүнчө кардарларды терең түшүнбөгөндүктөн келип чыгат. Стартаптар өздөрүнүн эң сонун чечимдерине ушунчалык камынып калгандыктан, алар негизги эрежени унутуп калышат: эч ким аны каалабаса, продуктуңуз канчалык жакшы экени маанилүү эмес. Ал эми кардарларды табуу - бул жөн гана башталгыч кадам эмес, бул кайтарым байланыштын жана итерациянын үзгүлтүксүз цикли, эгер көңүл бурулбаса, эч ким сурабаган өнүмдөрдү түзүүгө алып келет.
Продукт-рыногун ар бир стартап ачууга умтулган Ыйык Граил катары сыпаттаса болот. Теннисчилер үчүн Уимблдон стартаптар үчүн кандай болсо, бул абройлуу этап, ал чеберчиликти жана туруктуулукту гана тастыктабастан, ийгиликке карай чечүүчү учурду да белгилейт. Көптөр үчүн буга жетишүү Олимп тоосуна жетүү менен барабар, ал жерде эң ийгиликтүү ишканалар өз өнүмдөрүн рыноктун талаптарына эң сонун шайкеш келтирүү үчүн сыйлык алышат.
Бирок өнүм рыногуна дал эмнелер туура келет? Жылдар өтүп, мен бул терминдин айланасында кандайдыр бир бүдөмүк же түшүнүксүздүк бар экенин түшүндүм. Бул SaaS дүйнөсүндө көп ыргытылат жана менин таасири боюнча, көптөр сураса, аны так аныктай алышпайт. Кээ бирөөлөр аны жөн гана рынок каалаган нерсени курууга теңешет жана алар кардарлар компаниянын продуктусун сатып алып, колдонуп жана идеалдуу түрдө жылдырганда жетишилген деп эсептешет.
Ишкер жана инвестор Марк Андреессендин айтымында, бул концепцияны жайылтууга жардам берген, продукт-рыногуна ылайыктуу сценарий катары эң жакшы сүрөттөлгөн:
" Кардарлар продуктуну сиз жасай ала тургандай тез сатып алып жатышат — же сиз көбүрөөк серверлерди кошсоңуз эле, колдонуу тездик менен өсүп жатат. Кардарлардан түшкөн акчалар компанияңыздын текшерүү эсебине чогулуп жатат. Сиз сатуу жана кардарларды колдоо кызматтарын жалдап жатасыз. мүмкүн болушунча тез [...].
Укмуштуудай угулат, туурабы? Андреессен сүрөттөгөн ийгиликтин бул деңгээли көпчүлүк стартаптар үчүн сейрек кездешүүчү эрдик. Бирок мындай жарылуучу өсүүнү кыялдануудан жана башына метафоралык мык кагуудан мурун, ар бир стартап алгач көйгөйдү чечүү туура деп аталып жаткан баштапкы кыйынчылыктан өтүшү керек.
Аты айтып тургандай, бул сиз адегенде көйгөйдү (идеалдуу түрдө шашылыш жана маанилүү) аныктап, андан кийин маселени натыйжалуу чечкен чечимди сунуштаганыңызды билдирет.
Майкл Зайбел чечендик менен айткандай:
«Эгерде сенин досуң сенин жаныңда туруп, чачы күйүп турган болсо, бул дүйнөдө аларды чындап ойлогон жалгыз нерсе ошол от болмок. Алар ачка болсо да, жөн эле ажырашып кетишкенби же жолугушууга кечигип келгени маанилүү эмес — алар өрттү өчүрүүнү биринчи орунга коюшат. Эгер сиз аларга шланг берсеңиз — эң сонун продукт/чечим — алар өрттү дароо өчүрүп, өз жолун улантышмак. Эгер аларга кирпич берсең, алар дагы эле аны кармап алышып, өрттү өчүрүү үчүн башына ургулап көрүшмөк. Сиз ушунчалык коркунучтуу көйгөйлөрдү табышыңыз керек, ошондуктан колдонуучулар жарым-жартылай бышырылган, v1, жеткилең эмес чечимдерди сынап көрүүгө даяр."
Эми бул сиздин кардарларыңыздын ичинен билүүнү жана алардын муктаждыктарын ушунчалык кылдат түшүнүүнү камтыйт, ошондуктан сиз алардын көйгөйлөрүн өздөрүнө караганда жакшыраак түшүндүрө аласыз. Мындай түшүнүү деңгээли дээрлик албетте көйгөйдү чечүүнүн туура келишине алып келет жана бул сиздин чечимиңиз көйгөйдү гана чечпестен, аудиторияңыздын арасында күчтүү резонанс жаратып, келечектеги өсүшкө жана ийгиликке жол ачат.
Кардарларыбыздын көйгөйлөрүн түшүнүү жана аларды кылдаттык менен чечкен чечимдерди иштеп чыгуу үчүн биз рыноктук изилдөөнүн кандайдыр бир түрү менен алектенишибизге таң калуунун кереги жок. Бирок, популярдуулугу боюнча, изилдөө, адатта, боёкту кургап көрүү менен узак, монотондуу PowerPoint презентациясын (ар бир слайдда көп текст менен) отуруп көрүү ортосунда орун алат.
Салттуу изилдөө методологиялары маанилүү болгону менен, алар көп эмгекти жана көп убакытты талап кылышы мүмкүн. Чоң изилдөөлөр үчүн бул ыкмаларды масштабдоо көп учурда кыйынга турат жана сезимдеги нюанстарды так баалоо чоң чеберчиликти талап кылат.
Бирок, келгиле, биздин карамагыбыздагы эң кеңири таралган варианттарды тезирээк изилдеп көрөлү жана алар кардарлардын күтүүлөрүнө, каалоолоруна жана көйгөйлөрүнө канчалык ылайыктуу экенин көрөлү.
Азыр бизде салттуу изилдөө ыкмаларынын — жакшы Googling, фокус-группалар, сурамжылоолор жана жекече интервьюлар — бекем тизмеги бар. Алар сонун, мени туура эмес түшүнбөңүз. Алар устанын белиндеги ишенимдуу куралдар сыяктуу. Бирок тез өнүккөн стартап дүйнөсүндө, кээде сиз аны бир тепкичке чейин теришиңиз керек ...
Бул жерде Reviewradar кирет. Бул курал жөн гана тезирээк эмес; ал баарын жөнөкөйлөтөт. Бул бизге миллиондогон сын-пикирлерди тез жана минималдуу күч менен карап чыгууга мүмкүндүк берет. Бул рынокту изилдөө үчүн алдыга жылдыруу баскычы сыяктуу. Эми интервьюларды пландаштыруунун же - кудай сактасын - фокус-топторду уюштуруунун кереги жок. Сурамжылоолорду толтуруу үчүн адамдарды кууп чыгуунун же интеллект чогултуу үчүн блог билдирүүлөрүн тынымсыз издөөнүн кереги жок (андан кийин анын баарын талдап чыгуу керек). Жөн гана чатботтон сураңыз, ал сизге колдонуучулардын окшош өнүмдөр жөнүндө эмне дешкенин, алардын кандай артыкчылыктары бар экенин, аларды эмне жинди кылганын жана алар кандай функцияларды каалаарын айтып берет.
Ошон үчүн биз муну курдук - бүт процедураны тез жана кыйынчылыксыз кылуу үчүн. Чынын айтсак, изилдөө жүргүзүү көбүбүздүн көңүлүбүзгө жаккан бөлүгү эмес. Биз өнүмдөрдү жөнөтүүнү жакшы көрөбүз.
LLMs (эстеликти өткөрүп жибергендер үчүн чоң тил моделдери) пайда болушу менен чоң тексттерди талдоо азыр ымыркайдан момпосуй уурдагандай оңой. Бул болуп көрбөгөндөй масштабда иштеген сапаттуу изилдөө үчүн абсолюттук супер күч. Анда эмне үчүн жумушту бүтүрүү үчүн продуктулардын сын-пикирлери менен тамактанууга болбойт?
Буга чейин маалыматтардын чоң көлөмү өтө көп болчу - өрт шлангынан ичүүгө аракет кылгандай. Бирок азыр биз ар бир майда-чүйдөсүнө чейин ичип-жеп, үлгүлөрдү аныктап, сезимдерге баа берип, жаңы пайда болгон тенденцияларды байкай алабыз. Бул кубаттуу моделдер жөн гана окуу эмес; алар контекстти түшүнүшөт, ызы-чууну кесип, чындыгында эмне маанилүү экенин аныкташат. Бул жөн гана алдыга кадам эмес; бул биздин рыноктук изилдөөлөргө кандай мамиле жасоо жана түшүнүктөрдү чогултуу боюнча чоң секирик.
100 000ден ашуун продукциянын 3 миллион сын-пикирди камтыган маалымат базасы менен куралданган Reviewradar программалык камсыздоо рыногун ичинен да, сыртынан да билет жана эмоцияларды натыйжалуу өлчөө үчүн орнотулган сезим талдоосу менен жабдылган. Колуңузда ультра интеллектуалдык бот бар экенин элестетиңиз, анда баалуу түшүнүктөр менен колдонуучунун сын-пикирлеринин тоолорун аралап көрүңүз. Ар бир пикир табышмак, ал эми Reviewradar кардардын чындап каалаганын 360 градустук көрүнүшүн сунуштап, чоң сүрөттү чебердик менен чогулта алат. . Ошентип, сиз тезирээк буруп, стратегияларды натыйжалуураак ыңгайлаштыра аласыз жана кардарлардын каалоолоруна көнүп кала аласыз.
Эми, келгиле, катмарларды кайра тазалап, бул кантип иштээрин карап көрөлү. Негизи, Reviewradar чатбот болуп саналат, ошондуктан колдонуучу интерфейси өзүн-өзү түшүндүрөт. Сиз суроо берип, жооп аласыз; бул жөнөкөй. Бирок капоттун астында дагы көп нерсе бар. Эң жакшы натыйжаларга жетүү үчүн, конкреттүү өнүмдөрдү (балким, атаандаштар) айткан суроолорду бериңиз, сиз чечүүгө аракет кылып жаткан көйгөйдү аныктаңыз жана сиз үчүн өзгөчө кызыктуу болгон өзгөчөлүктөрдү же колдонуу учурларын белгилеңиз. Канчалык көп контекстти берсеңиз, жооптор ошончолук ылайыкталган болот.
Чатбот эч кандай маанилүү деталь көз жаздымда калбаш үчүн сүйлөшүү тарыхын карап чыгат. Андан кийин ал деталдуу издөө суроосун жаратат, бул суроону OpenAIдин кыстаруу моделдерин колдонуу менен векторго айландырат жана маалымат базасында издөө жүргүзөт. Бул көп өлчөмдүү вектор маалымат базасындагы башкалар менен салыштырылып, сүйлөшүүгө жашыруун контекст катары кайра алып келүү үчүн семантикалык жактан эң жакын дал келгендерди аныктайт.
LLMлерди "үйрөтүүнүн" бир нече гана жолдору бар жана бардыгында чектөөлөр жана күчтүү жактары бар. Биз анын экономикалык натыйжалуулугу жана натыйжалуулугу үчүн Retrieval-Augmented Generation (RAG) архитектурасын тандап алдык. Баштапкы жапырт окутуу күлкүлүү кымбатка турмак жана так жөндөө билимди издөө үчүн чындап эле пайдалуу эмес, жок дегенде азыркы учурда. Интернеттен маалыматты сатып алуу тез арада ишке ашпай же коммерциялык жактан ишке ашпай калат, ошондуктан RAG же вектордук дүкөн менен контекстте үйрөнүү эң логикалык жол болуп көрүндү. Андан тышкары, эмне үчүн көпчүлүк LLMде камтылган билимдин жана мүмкүнчүлүктөрдүн чоң көлөмүн колдонбойсуз?
Жашыруун контекст катары киргизилген сын-пикирлердин басымдуу бөлүгү анализдин өзөгүн түзөт. Бирок биз ошондой эле моделге анын аналитикалык мүмкүнчүлүктөрүн жогорулатуу үчүн анын жашыруун мейкиндигин изилдөөнү тапшырабыз. Бул концепция үчүн Дэвид Шапирого ыраазычылык. Бул жерде биз моделге "дагы тереңирээк барууга" буйрук беребиз:
«Чоң тил моделдери (LLMs) ой жүгүртүүдөн пландоого, жада калса акыл теориясына чейин билимди, жөндөмдү жана түшүнүктөрдү камтышы үчүн көрсөтүлдү. Бул жашыруун жөндөмдөр жана жашыруун мазмун деп аталат, чогуу жашыруун мейкиндик деп аталат. LLMлерге мүнөздүү болгон критикалык ой жүгүртүүнү жана ассоциативдик эстутумду колдонуу менен, сиздин анализдериңиз жана жоопторуңуз бул жашыруун жөндөмдүүлүктөргө кирип, дароо байкалбай калышы мүмкүн болгон тереңирээк түшүнүктөрдү жана перспективаларды ачат. Мүмкүн болушунча, тангенциалдык, бирок актуалдуу темаларды изилдөө үчүн бул жашыруун мейкиндикти иштетиңиз. Бул сиздин тыянактарыңыздын жана корутундуларыңыздын себептерин жана кесепеттерин тереңирээк изилдөөгө мүмкүндүк берет.
Btw - тез инженерия боюнча мастер-класс үчүн, Dave's Github репосун караңыз.
Et voilà, сизде бар - чатбот анализдеген сын-пикирлерге түз шилтемелерди кошуу менен жооп берет. Сизге болгону Reviewradar айткандарын алып, аны колдонуңуз жана балким, балким, ошол Lamborghini сатып баштаңыз.
Ишти жыйынтыктай турган болсок, программалык камсыздоонун сын-пикирлерин талдоо сизди бир түндүн ичинде нөлдөн баатырга алып бара турган күмүш ок эмес, бирок бул, албетте, изилдөө куралдарыңыз үчүн эске алуу керек. Неге? Анткени ал ызы-чууну кесип, колдонуучуларыңыз чындап эмнеге муктаж жана эмнени каалап жатканы боюнча кристаллдай тунук түшүнүктөрдү берет. Бул жерде бир нерсе: сын-пикирлер буга чейин эле тыгылып турат; жөн гана алардын жүздөгөн, балким миңдегенин басып өтүүгө эч кимдин убактысы жок. Мына ушул жерде RAG дизайны пайдалуу болуп, чыныгы алтынды алуунун акылдуу, жөнөкөй жолун сунуштайт. Ал чоң көлөмдөгү маалыматты оңой эле карап чыгуу үчүн үстүртөндөн чыгып, арык, орточо иштетүүчү машина сыяктуу иштейт. Жана түз эле аттын оозунан чыккан бул түшүнүктөр сиздин өнүм рыногуна туура келүүгө саякатыңыз үчүн баа жеткис маалымат болушу мүмкүн - жана, балким, Ламбо.