. @ideabrowser a publié une idée de startup gratuite aujourd'hui. Je l'ai d'abord envoyée à Hannah, une agente de recherche. Le nom était déjà pris. Le principal concurrent a levé 32 millions de dollars l'année dernière. Une des fonctionnalités 'uniques' existe déjà dans Vanta. Je ne dis pas de ne pas utiliser des outils d'idée. Je dis juste de valider avant de construire. L'idée n'était pas mauvaise. Elle avait juste besoin d'un vrai examen avant de devenir un véritable engagement. C'est l'étape que les gens sautent.

Salut @gregisenberg, j'ai demandé à Hannah de valider l'idée d'attribution des publicités de @ideabrowser. voici ce qu'elle a trouvé. (+ quelques captures d'écran) le marché : 24 milliards de dollars de dépenses annuelles en influenceurs dans le monde. 71 % de cela - environ 17 milliards de dollars - se fait sans mesure efficace du ROI. le marché des logiciels d'attribution, en plus de cela, est de 4,74 milliards de dollars, atteignant 10,1 milliards de dollars d'ici 2030. seulement 6 % des marketeurs utilisent une forme quelconque d'attribution multi-touch pour les campagnes d'influenceurs. Les propres mots de MrBeast : "mes vidéos ne rapportent pas d'argent. même quand je fais un partenariat avec une marque, je perds toujours de l'argent." il facture entre 390 000 et 3 millions de dollars par contrat selon le type d'intégration. les marques paient quand même. personne ne peut vous dire si cela a fonctionné. le paysage concurrentiel : des outils comme Tagger (Sprout Social), Captiv8 et Klear (Meltwater) se rapprochent le plus de la prédiction avant le contrat. tous utilisent la même approche - le taux d'engagement historique du créateur extrapolé vers l'avenir. aucun d'eux ne fait de simulation. aucun n'a de données de référence inter-clients. ils vous disent à quel point une audience est grande et réelle. ils ne peuvent pas vous dire quel ROAS votre produit spécifique obtiendra de cette audience spécifique. L'avis de Hannah sur le fossé : ce n'est pas le moteur de simulation. le moteur est construisible. le fossé est constitué de données de vérité de campagne inter-clients propriétaires - combien la marque X a payé le créateur de type Y, et qu'est-ce qu'ils ont réellement obtenu ? aucune marque unique ne peut construire cela seule. la simulation ne devient défendable que lorsqu'elle est formée sur des résultats réels à travers des centaines de campagnes. celui qui construira ce cycle de données en premier gagnera. le modèle devient plus intelligent avec chaque contrat qui se déroule. l'angle des agences est la menace la plus sous-estimée : les agences gèrent 15 à 30 % de toutes les dépenses en influenceurs. si les marques peuvent simuler le ROI avant de signer, elles ont moins besoin de la valeur ajoutée de l'agence "nous savons par expérience". les agences achèteront l'outil ou lutteront contre lui. meilleure stratégie de mise sur le marché selon Hannah : les marques DTC de taille intermédiaire dépensant entre 500 000 et 5 millions de dollars par an en influenceurs, et les agences de marketing d'influence. les deux ont la douleur, aucun n'a de science des données interne, et les agences multiplient la valeur pour chaque client qu'elles gèrent.

nous avons lancé Hannah aujourd'hui. je l'ai utilisée pour des recherches et ce qui me frappe : elle me fait paraître plus préparé que je ne le suis réellement. deck sourcé. 20 minutes. données premium. et elle vous dira quelles parties vérifier avant la réunion.