昨秋、Voyantis の CEO である Ido Wiesenberg は、TC+ の投稿で、予測モデリングによって顧客獲得コストを削減するためのいくつかの戦術を共有しました。
フォローアップでは、予測生涯価値 (LTV) を使用して、「顧客の獲得と維持に重点を置いた、より的を絞った効果的な獲得戦略」を作成する方法について説明しています。
意思決定フローに予測 LTV を追加することは、販売サイクルの早い段階で収益性の高い顧客を特定するだけではありません。これを使用して、パフォーマンス目標を設定し、チームがキャンペーン予算を途中で調整するのを支援することもできます。
TechCrunch+ の完全な記事は、メンバーのみが利用できます。
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「予測LTVを使用して意思決定を行わないことは、ハイキングに行くようなものであり、それがどこで終わり、どれほど困難になるかを知りません」とWiesenbergは書いています。
この投稿には、LTV を予測して決定する実際の例が含まれています。これにより、広告費の収益率を高めたり、途中で停止できるパフォーマンスの低いキャンペーンを特定したりできます。
読んでいただきありがとうございます。
ウォルター・トンプソン
編集マネージャー、TechCrunch+
@yourprotagonist
非公開化: PE 技術買収ガイド
掘り出し物を探しているプライベート・エクイティ会社にとって、今が絶好のチャンスです。
IPO の窓が閉ざされ、非常に多くの上場企業がバリュエーションの低下に直面しているため、PE 企業は 2022 年上半期に M&A に 2,265 億ドルを費やしました。これは 1 年前より 39% 多い数字です。
ただし、「成功は保証されていません」と、Jaggaer の CFO Jeff Laborde は、クロージング前の期間に続く月に何が起こるかを調べる TC+ の説明で書いています。
「M&A はビジネスの一部であり、PE の非公開取引の影響と混乱は何年にもわたって感じられる可能性があることを認識することが重要です。」
バイオテクノロジーは、2022 年のスタートアップ調整で驚くほど明るいスポットであることが証明されました
画像クレジット: ゲッティイメージズ
バイオテクノロジー企業を管理する厳密な科学と規制は、他の新興企業とは大きく異なります。
臨床試験を成功させることは、単純に投資家に Product-Market Fit に到達できることを示すことよりも難しいことは間違いありませんが、「米国のバイオテクノロジーの取引は、2022 年に取引規模の中央値 3,350 万ドルと評価額の中央値 3,800 万ドルの両方で新記録を樹立しました」と報告しています。レベッカ・シュクタク
広範囲にわたる市場の調整に直面してもこのセクターがこれほど回復力を持っている理由について詳しく知るために、彼女は 3 人のアーリーステージのバイオテクノロジー投資家にインタビューしました。
- Portal Innovations の創設者兼 CEO、John Flavin 氏
- ホルヘ・コンデ、ゼネラルパートナー、アンドリーセン・ホロウィッツ
- Dimension Capital の共同創設者兼ゼネラル パートナーである Zavain Dar 氏は、次のように述べています。
5 人の投資家がボストンのレジリエントな技術エコシステムについて語る
昨日の TC City Spotlight: Boston イベントの前に、Anna Heim は、この地域で活動している 5 人の投資家にインタビューを行い、取引のペース、レイオフ、および地元の技術コミュニティが関心を持っているその他のトピックについて詳しく学びました。
彼女が話した相手は次のとおりです。
- Rudina Seseri 氏、Glasswing Ventures の創設者兼マネージング パートナー
- リリー ライマン、ゼネラル パートナー、アンダースコア VC
- Sanjiv Kalevar、パートナー、OpenView
- The Engine の CEO 兼マネージング パートナーである Katie Rae 氏は、次のように述べています。
- Russ Wilcox、パートナー、Pillar VC
アクティブ ラーニングはジェネレーティブ AI の未来です。活用方法は次のとおりです。
画像クレジット: アンドリー・オヌフリエンコ (新しいウィンドウで開きます) / ゲッティイメージズ
ここ数か月で見出しやミームを作った生成 AI モデルは、誰かのガレージや地下室で調理されたものではありません。
「これらのモデルを構築できるのは、膨大な量の GPU パワーにアクセスできる十分な資金のある機関だけです」と、Encore の共同創設者 Eric Landau 氏は述べています。野生でより速く走ることができます。」
ML チーム マネージャーを対象とした TC+ の投稿で、彼はアクティブ ラーニングを活用するための戦術を共有し、長年の購入と構築のジレンマに取り組んでいます。
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