El otoño pasado, el CEO de Voyantis, Ido Wiesenberg, compartió una publicación de TC+ con varias tácticas para reducir los costos de adquisición de clientes a través de modelos predictivos.
En un seguimiento, explica cómo usar el valor predictivo de por vida (LTV) para crear «estrategias de adquisición más específicas y efectivas que se centren en adquirir y retener clientes».
Agregar LTV predictivo a los flujos de decisiones hace más que solo identificar clientes lucrativos al principio del ciclo de ventas: también puede usarlo para establecer objetivos de rendimiento y ayudar a los equipos a ajustar los presupuestos de la campaña en la mitad del proceso.
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“No usar el LTV predictivo para informar las decisiones es como hacer una caminata, sin saber dónde terminará y qué tan difícil será”, escribe Wiesenberg, quien dice que combinar CAC con la optimización LTV predictiva equilibra el riesgo y el crecimiento.
Esta publicación incluye ejemplos de la vida real de decisiones predictivas de LTV que pueden ayudar a generar mayores retornos de la inversión publicitaria o identificar campañas de bajo rendimiento que pueden detenerse en seco.
Muchas gracias por leer,
walter thompson
Gerente editorial, TechCrunch+
@tuprotagonista
Privatización: una guía para las adquisiciones tecnológicas de PE
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Para las firmas de capital privado en busca de gangas, ahora es un buen momento para estar vivo.
Con la ventana de salida a bolsa cerrada y tantas empresas públicas enfrentando valoraciones decrecientes, las firmas de PE gastaron $ 226.5 mil millones en fusiones y adquisiciones en el primer semestre de 2022, un 39% más que el año anterior.
Sin embargo, «el éxito no está garantizado», escribe el director financiero de Jaggaer, Jeff Laborde, en una explicación de TC+ que examina lo que sucede en los meses posteriores al período previo al cierre.
«Las fusiones y adquisiciones son parte de hacer negocios y es importante reconocer que el impacto y la interrupción de un acuerdo de privatización de PE pueden sentirse durante años».
La biotecnología demostró ser un punto sorprendentemente brillante en la corrección de inicio de 2022
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La ciencia dura y las regulaciones que rigen a las empresas de biotecnología las diferencian de otras empresas emergentes.
Navegar con éxito por los ensayos clínicos es posiblemente más difícil que simplemente mostrarles a los inversionistas que puede alcanzar el ajuste del producto al mercado y aún así, «los acuerdos biotecnológicos de EE. Rebeca Szkutak.
Para obtener más información sobre por qué el sector ha sido tan resistente frente a las correcciones generalizadas del mercado, entrevistó a tres inversores en biotecnología en etapa inicial:
- John Flavin, fundador y director ejecutivo, Portal Innovations
- Jorge Conde, socio general, Andreessen Horowitz
- Zavain Dar, cofundador y socio general, Dimension Capital
5 inversores analizan el resistente ecosistema tecnológico de Boston
Antes del evento TC City Spotlight: Boston de ayer, Anna Heim entrevistó a cinco inversionistas activos en el área para obtener más información sobre el ritmo de negociación, los despidos y otros temas de interés para la comunidad tecnológica local.
Aquí está con quién habló:
- Rudina Seseri, fundadora y socia gerente, Glasswing Ventures
- Lily Lyman, socia general, Underscore VC
- Sanjiv Kalevar, socio, OpenView
- Katie Rae, directora ejecutiva y socia gerente, The Engine
- Russ Wilcox, socio, Pillar VC
El aprendizaje activo es el futuro de la IA generativa: aquí se explica cómo aprovecharlo
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Los modelos generativos de IA que han aparecido en los titulares y los memes en los últimos meses no se inventaron en el garaje o el sótano de alguien.
«Solo las instituciones bien financiadas con acceso a una cantidad masiva de potencia de GPU son capaces de construir estos modelos», dice el cofundador de Encore, Eric Landau, quien recomienda usar el proceso iterativo de aprendizaje activo para «saltar la brecha de producción de IA y construir modelos». capaz de correr en la naturaleza más rápidamente.”
En una publicación de TC+ dirigida a los gerentes de equipo de ML, comparte tácticas para aprovechar el aprendizaje activo y aborda el dilema perenne de comprar versus construir.
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