TechCrunch + Zusammenfassung: Verwendung von Predictive LTV, der Boston VC-Umfrage und aktivem Lernen für Machine-Learning-Teams

Im vergangenen Herbst teilte Ido Wiesenberg, CEO von Voyantis, einen TC+-Beitrag mit mehreren Taktiken zur Reduzierung der Kundengewinnungskosten durch Vorhersagemodelle.

In einem Follow-up erklärt er, wie man Predictive Lifetime Value (LTV) nutzt, um „zielgerichtetere und effektivere Akquisestrategien zu entwickeln, die sich auf Kundenakquise und -bindung konzentrieren“.

Das Hinzufügen von prädiktivem LTV zu Entscheidungsströmen ist mehr als nur die frühzeitige Identifizierung profitabler Kunden im Verkaufszyklus – Sie können es auch verwenden, um Leistungsziele festzulegen und Teams dabei zu helfen, Kampagnenbudgets in der Mitte anzupassen.


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„Vorausschauenden LTV nicht zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen, ist wie spazieren gehen, ohne zu wissen, wo er enden wird und wie schwierig er sein wird“, schreibt Wiesenberg, der sagt, dass die Kombination von CAC und prädiktiver Optimierung LTV Risiko und Wachstum ausbalanciert.

Dieser Beitrag enthält reale Beispiele für prädiktive LTV-Entscheidungen, die dazu beitragen können, höhere Erträge aus Werbeausgaben zu erzielen oder Kampagnen mit geringer Leistung zu identifizieren, die vorzeitig gestoppt werden können.

Vielen Dank fürs Lesen,

Walter Thomson
Chefredakteur, TechCrunch+
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Going Private: Ein Leitfaden für PE-Technologie-Akquisitionen

Bild eines großen Fisches, der einen kleineren Fisch jagt

Bildnachweis: PN-Fotos (öffnet in einem neuen Fenster) / Getty Images

Für Private-Equity-Firmen, die nach Schnäppchen suchen, ist es jetzt an der Zeit, am Leben zu bleiben.

Da das Fenster für den Börsengang geschlossen wurde und viele börsennotierte Unternehmen mit sinkenden Bewertungen konfrontiert waren, gaben Private-Equity-Unternehmen im ersten Halbjahr 2022 226,5 Milliarden US-Dollar für Fusionen und Übernahmen aus, 39 % mehr als im Vorjahr.

„Erfolg ist jedoch nicht garantiert“, schrieb Jeff Laborde, CFO von Jaggaer, im TC+-Erklärer, der untersucht, was in den Monaten nach der Zeit vor der Sperrung passiert.

“Fusionen und Übernahmen sind Teil der Geschäftstätigkeit, und es ist wichtig zu erkennen, dass die Auswirkungen und Störungen eines Private-Equity-Übernahmen jahrelang zu spüren sein können.”

Das Biotech erweist sich im Startup-Patch 2022 als überraschender Lichtblick

Biotechnologie, Fundraising und Startups

Bildnachweis: Getty Images

Die strenge Wissenschaft und Vorschriften, die Biotech-Unternehmen regeln, heben sie von anderen Startups ab.

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Das erfolgreiche Navigieren durch klinische Studien ist wohl schwieriger, als Investoren einfach zu zeigen, dass Sie Zugang zum richtigen Produkt haben, das auf den Markt gebracht werden soll Millionen”, berichtet Rebecca Zkotak.

Um mehr darüber zu erfahren, warum der Sektor angesichts groß angelegter Marktkorrekturen so widerstandsfähig ist, habe ich drei Frühphaseninvestoren im Biotech-Bereich interviewt:

  • John Flavin, Gründer und CEO, Portal Innovations
  • Jorge Conde, Komplementär, Andreessen Horowitz
  • Zaven Dar, Mitbegründer und General Partner, Dimension Capital

5 Investoren diskutieren über Bostons widerstandsfähiges Technologie-Ökosystem

Vor der gestrigen Veranstaltung „TC City Spotlight: Boston“ hat Anna Heim fünf in der Region aktive Investoren befragt, um mehr über das Tempo von Geschäftsabschlüssen, Entlassungen und anderen Themen zu erfahren, die die lokale Tech-Community betreffen.

Hier ist, mit wem ich gesprochen habe:

  • Rudina Seseri, Gründerin und Managing Partner, Glasswing Ventures
  • Lily Lehmann, Komplementärin, Underscore VC
  • Sanjeev Calivar, Partner, OpenView
  • Katie Ray, CEO und Managing Partner, The Engine
  • Ross Wilcox, Partner, Pillar VC

Aktives Lernen ist die Zukunft der generativen KI: So können Sie sie nutzen

Digital erstelltes Porträt einer männlichen Kopfsilhouette mit mehrfarbigen Zahnrädern im Inneren auf weißem Hintergrund.

Bildnachweis: Andrej Onofrinko (öffnet in einem neuen Fenster) / Getty Images

Die generativen KI-Modelle, die in den letzten Monaten Schlagzeilen und Memes gemacht haben, wurden nicht in jemandes Garage oder Keller gekocht.

Eric Landau, Mitbegründer von Encore, der empfiehlt, den iterativen Prozess des aktiven Lernens zu nutzen, um „die KI-Produktionslücke zu überspringen“ und Modelle zu bauen, „die schneller in freier Wildbahn laufen können“, sagt Eric Landau, Mitbegründer von Encore.

In einer TC+-Publikation, die sich an ML-Teammanager richtet, teilt er Taktiken zur Nutzung von aktivem Lernen mit und spricht das ewige Dilemma Kaufen vs. Bauen an.

Bewerben Sie sich jetzt, um im September bei TechCrunch Disrupt zu sprechen

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Reichen Sie vor dem 21. April einen Titel und eine Beschreibung des Themas ein, über das Sie sprechen möchten.

Ausgewählte Bewerber haben die Möglichkeit, eine Diskussion am runden Tisch zu leiten oder an einer Breakout-Session mit anschließendem Frage-und-Antwort-Publikum teilzunehmen.

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