Compilation | Wu parle de la blockchain

Cet épisode concerne le contenu personnel de la chaîne YouTube d'Alex, axé sur le produit social populaire Kaito récemment, explorant en profondeur sa stratégie produit, son contexte de marché et sa logique de développement. Alexon est le CIO de Ferryboat Research. En analysant les choix de Kaito sur la plateforme Twitter et ses caractéristiques en matière de collecte, de traitement et d'application des données sociales en crypto, il explique les raisons de son prix élevé et ses avantages clés. De plus, il compare l'exploration des directions de projets similaires, en soulignant comment Kaito surmonte les limites des services de données traditionnels grâce à l'optimisation des appels API, la construction de cartographie des KOL et le mécanisme de liaison sociale pour réussir sa transformation stratégique et établir une position de marché unique. En même temps, il partage les expériences et les insights des entrepreneurs de l'industrie, mettant en lumière les défis et les opportunités rencontrés lors de la productisation et de la commercialisation des produits Web3.

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Différences entre les modes d'acquisition de trafic en crypto : diffusion et fission

La crypto est un domaine à haute volatilité, à haut risque et avec une forte dimension financière. Vous pouvez y découvrir des opportunités, mais vous devez également être prêt à faire face à la possibilité de perdre complètement votre capital. Passons maintenant à la première partie : pourquoi Kaito et des produits similaires choisissent Twitter comme principal terrain d'action.

Tout d'abord, du point de vue de l'industrie des biens de consommation, la structure du trafic se divise généralement en deux catégories : trafic public et trafic privé. En termes de moyens d'acquisition de trafic, il y a deux voies principales : la diffusion et la fission. Le trafic public comprend généralement Twitter et YouTube, tandis que dans l'industrie de la crypto, Telegram et Discord sont considérés comme du trafic privé. En revanche, le trafic privé est plus difficile à suivre et sa structure est relativement simple.

Bien qu'il y ait aussi des plateformes comme Reddit ou Instagram, TikTok qui s'impliquent progressivement dans l'industrie de la crypto, Twitter et YouTube restent les plus concentrés en termes de trafic. Dans un environnement domestique, cela nécessiterait probablement d'utiliser Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou pour la promotion, tout en nécessitant également des plateformes comme Bilibili pour le marketing, puis de promouvoir sur place via des méthodes comme le Direct Drive ou Wanxiangtai. Ensuite, le trafic serait dirigé vers WeChat et d'autres espaces privés pour la conversion et la répétition d'achat.

Dans l'ensemble, la manière dont l'industrie crypto acquiert du trafic est relativement simple, car la logique de diffusion ne peut pas supporter une efficacité suffisante dans l'état actuel de l'industrie. Cela a conduit à une manière d'acquisition de trafic relativement unique, principalement concentrée sur le fission et la distribution.

Comparaison des coûts d'acquisition d'utilisateurs et des effets de fission selon les régions

Il y a plus de deux ans, lorsque nous développions notre propre produit d'outil, nous avions essayé des stratégies de diffusion. J'ai investi plusieurs milliers de dollars dans des tests, bien que je ne puisse pas divulguer de données spécifiques, un résultat très évident était que le coût d'acquisition d'un utilisateur américain est environ dix fois plus élevé que celui d'un utilisateur vietnamien. Cependant, le taux de fission des utilisateurs vietnamiens est significativement plus élevé que celui des utilisateurs américains. Cela indique que les utilisateurs américains sont moins enclins à participer activement à la promotion par fission, comme la création et la diffusion d'une page d'atterrissage.

Dans l'ensemble du secteur de la crypto, je pense qu'il n'y a fondamentalement que deux manières d'acquérir du trafic : la distribution et la fission. Bien que ces deux méthodes relèvent fondamentalement d'une forme de fission, leur logique d'application est différente. La distribution a tendance à s'appuyer sur des KOL (leaders d'opinion clés) ou KOC (consommateurs d'opinion clés) pour la promotion, vous confiez le produit à leur endorsement, puis ils le distribuent aux détaillants ou utilisateurs de détail.

La fission consiste à concevoir un mécanisme de fission efficace, créant une série d'activités qui incitent les utilisateurs à participer activement. Par exemple, l'événement Yap de Kaito est un cas typique. Les utilisateurs partagent les données de leur compte Crypto Twitter (CT), comme le nombre de « smart followers », formant un jeu similaire aux listes de chansons annuelles de NetEase ou aux relevés de consommation. Essentiellement, ces mécanismes ont pour but de réaliser une fission par le partage volontaire des utilisateurs, obtenant ainsi plus de trafic.

Après avoir expliqué ces connaissances de base, il devient compréhensible pourquoi nous avons choisi Twitter comme plateforme principale, plutôt que des espaces privés. Le principal problème des espaces privés est qu'il est difficile de standardiser l'acquisition de tout le contenu, et qu'il est également difficile d'évaluer efficacement le poids des contenus dans ces espaces. Par exemple, si une communauté discute uniquement de Kaito, il est impossible d'évaluer précisément la valeur réelle et l'influence de ces données. En outre, la dispersion des plateformes privées rend l'acquisition complète de données pertinentes très difficile. C'est pourquoi ce n'est pas un choix prioritaire.

Pourquoi Kaito a choisi Twitter comme plateforme principale

Sur des plateformes publiques comme YouTube, le contenu est généralement mieux présenté sous forme de vidéos longues. Par exemple, cela peut être un monologue comme je le fais maintenant, un format d'interview, ou un contenu plus axé sur les tutoriels et l'interaction, voire des guides d'utilisation de machines minières. Ce type de contenu nécessite souvent une longue production et visionnage, adapté aux sujets nécessitant des explications détaillées et un apprentissage. Par conséquent, ce type de support de contenu n'est pas fondamentalement adapté aux événements immédiats ou aux scénarios motivés par des tendances.

Ces contenus vidéo longs sont généralement plus adaptés pour traiter des sujets liés à la PoW (preuve de travail). Ainsi, même si nous avons également essayé d'introduire la logique de surveillance et d'analyse de Kaito sur YouTube et Farcaster, nous avons finalement découvert que les actifs observables efficacement sont souvent des projets comme Kaspa et Helium, tandis que pour certains tokens mémétiques éphémères, les performances étaient totalement insuffisantes.

En revanche, Twitter est naturellement adapté en tant que plateforme de données, surtout dans un environnement où la concentration des données sociales est très élevée. Le budget marketing de presque tout le monde est concentré sur Twitter, créant un fort consensus. De plus, le graphe social de Twitter est également très transparent, par exemple, votre liste de suivi, le nombre d'interactions, etc. sont présentés de manière explicite. Dans des plateformes comme YouTube, il est difficile d'obtenir des relations claires avec les abonnés ou des détails d'interaction.

En fin de compte, la raison de choisir Twitter comme plateforme principale est qu'elle représente la meilleure solution. Son graphe social transparent et sa structure de trafic centralisée nous offrent des avantages clairs. En revanche, sur des plateformes comme YouTube, obtenir des données similaires de réseaux relationnels est très difficile voire impossible. Ainsi, que ce soit pour nous ou pour Kaito, nous avons tendance à privilégier Twitter comme principal champ d'action.

Kaito a deux grandes raisons de son tarif élevé : le coût de l'API et les restrictions réglementaires

À l'époque, nous utilisions certaines « astuces », à un moment où Twitter n'avait pas encore été acquis par Musk, et il existait des zones grises dans le système. Par exemple, utiliser des comptes éducatifs ou d'autres moyens pour obtenir des données, bien que cela ne soit pas entièrement conforme, était courant à un stade précoce. Pour un projet précoce comme Kaito, je soupçonne qu'ils ont initialement également adopté des stratégies similaires, obtenant des données par ces voies non officielles. Cependant, lorsque le produit a commencé à se commercialiser, ce moyen ne pouvait clairement plus être utilisé.

Il y a deux ans, lorsqu'ils ont terminé leur levée de fonds et lancé leur produit, ils ne pouvaient s'appuyer que sur l'API commerciale, et après que Musk a acquis Twitter, de nombreuses voies non réglementaires ont été bloquées. Le coût d'utilisation de l'API commerciale est assez élevé, et avec l'augmentation du nombre d'appels, ce coût augmente de manière linéaire, et non pas en diminuant.

La deuxième raison qui conduit à un prix élevé est la réglementation de Twitter. Même une entreprise utilisant une API commerciale a un plafond sur le nombre d'appels par mois (je ne me souviens plus du nombre exact). Cela signifie que si un produit devient particulièrement populaire, la limitation du volume d'appels rendra le modèle B2C (orienté consommateur) difficile à maintenir. Au final, nous et Kaito avons choisi un modèle B2B (orienté entreprise) à des moments similaires, ce qui est la meilleure option pour maximiser la valeur économique d'un volume d'appels limité. Pour Kaito, c'était presque la seule direction viable.

Plus précisément, en raison du volume d'appels fixe, le seul moyen est d'augmenter la valeur de chaque utilisateur pour réaliser un plus grand retour économique, en termes simples, il s'agit d'augmenter les prix. Et c'est justement un choix nécessaire pour le produit, sinon tout le modèle économique ne pourrait pas exister.

J'ai compris que leur délai est d'environ 15 minutes, ce qui est à peu près le même que le nôtre. Il faut comprendre que plus le délai est court, plus le coût nécessaire est élevé. Cela est dû à la nécessité de récupérer des données historiques à une fréquence plus élevée, et cette augmentation des coûts est exponentielle. Le réglage du délai affecte également directement l'efficacité et la viabilité économique des appels API. En somme, le prix élevé de Kaito, sous les coûts des appels API et les restrictions réglementaires, est justifié.

L'évolution et le choix de la direction du produit Kaito

Passons maintenant à la direction des produits de Kaito, et pourquoi ils ont évolué d'un produit de type « tendance » à des fonctionnalités de type KOL. Ici, je vais d'abord donner une petite conclusion — ce n'est pas pour enseigner aux autres comment entreprendre, mais pour partager notre propre expérience. Nous avons essayé plusieurs directions et découvert trois axes qui peuvent être dérivés de cette logique.

La première direction est celle des outils Alpha purement destinés à un usage interne. Le PDG de Kaito a mentionné lors d'un podcast qu'ils avaient également envisagé cette direction. Si l'outil n'est destiné qu'à un usage Alpha, alors plus il est développé, plus il tend à être utilisé en interne, et donc moins adapté à une large base d'utilisateurs. Nous avons également rencontré des problèmes similaires — si nous ne faisons pas payer, les utilisateurs risquent de ne pas l'apprécier ; si nous faisons payer, pourquoi ne pas simplement l'utiliser nous-mêmes ? Ces problèmes font que les outils Alpha sont généralement plus adaptés à un usage interne qu'à une commercialisation.

Nous avons nous-mêmes développé un outil similaire à Kaito. L'application de cet outil nous a souvent permis de découvrir des projets avant qu'ils ne deviennent populaires. Nous avons envisagé d'utiliser cette logique pour créer un outil de listing pour les échanges. Par exemple, j'avais voulu collaborer avec Binance pour fournir gratuitement cet outil afin d'optimiser leurs critères de choix de listing. Car certains projets, comme ACT, n'avaient montré aucune performance digne d'intérêt dans notre « vue de Dieu » basée sur l'analyse des données Twitter, mais étaient quand même listés sur les échanges. Ce choix irrationnel aurait pu être évité par un outil guidé par les données.

De plus, nous avons également étudié l'application de la logique Alpha dans des stratégies de trading quantitatif. Nous avons testé les 200 ou 100 premiers projets sur Badcase, prenant des décisions de trading basées sur l'extraction de texte, l'analyse des sentiments, etc. Les résultats des tests montrent que cette stratégie est particulièrement efficace pour les projets de faible capitalisation, sensibles aux émotions et aux événements, tandis que son efficacité est limitée pour les projets de grande capitalisation. Je suis sûr que Kaito a également mené des recherches similaires, après tout, leur PDG a une expérience en trading. À cet égard, nous et Kaito partageons de nombreux points communs dans nos points de départ et notre logique, mais la voie choisie est différente.

Exploration de l'outil d'actualités communautaires de Kaito et son potentiel industriel

Dans le cadre actuel du modèle, certains thèmes phénoménaux, comme les mèmes et les NFT, sont très marquants. Ils peuvent montrer un potentiel d'augmentation des prix dans cette logique. Cependant, ces phénomènes ne peuvent pas être entièrement résolus par le biais de transactions programmatiques standardisées, car ils nécessitent encore une forte intervention humaine. Cette caractéristique fait qu'ils sont efficaces, mais manquent de standardisation. En ce qui concerne la question de savoir si Kaito a des produits similaires en interne, je ne suis pas au courant.

La deuxième direction qui mérite d'être explorée est celle des produits d'actualités et de type GPT. Que cela signifie-t-il ? Prenons un exemple, comme l'Alva actuelle (anciennement Galxe), un assistant Web3, qui, en intégrant les données de temps réel de Twitter, peut obtenir tous les corpus de tweets et les traiter via l'interface de ChatGPT. En ajustant le prompt (phrase d'invite) sur le frontend, ces données peuvent être sorties sous une forme plus intuitive, générant ainsi de nombreuses actualités communautaires instantanées.

Prenons un exemple simple : par exemple, lorsque vous voyez la dispute sur les majuscules et minuscules « elisa », vous pourriez être complètement perdu. À ce moment-là, vous pouvez directement demander à cet outil : « Quelle est la raison de la dispute sur les majuscules et minuscules d'elisa ? Qui en est l'initiateur ? » De cette manière, l'outil résumera la réponse basée sur les données les plus récentes. Et la version originale de GPT ne peut pas le faire, car ses données ont une date limite fixe, et elle ne peut généralement pas fournir de contenus récents des six derniers mois. Vous devez récupérer vous-même les corpus pertinents pour les fournir à GPT, puis résumer la logique via des prompts. Ce type d'outil a un potentiel énorme et constitue une direction digne d'être explorée en profondeur.

À l'heure actuelle, Kaito semble déjà explorer ce type de produit ou essayer une direction similaire. Le produit Alva que j'ai mentionné en est un bon exemple. Il utilise des API liées au domaine de la crypto, comme Rootdata, pour intégrer une grande quantité de données industrielles et connecter directement les utilisateurs avec les informations du secteur. Cependant, le problème d'Alva est que la qualité du nettoyage des données n'est pas suffisamment élevée. Ils ont passé beaucoup de temps à connecter le réseau de données, mais en termes de précision des données et de minutie du nettoyage, il y a encore de la place pour l'amélioration. En revanche, l'avantage de Kaito réside dans la précision de ses données, ce qui est indéniable.

Prenons un exemple concret, récemment, concernant la dispute sur les majuscules et minuscules « elisa », j'ai obtenu une réponse rapide grâce à ce type d'outil. L'application de ce type de produit dans l'industrie de la crypto peut effectivement améliorer l'efficacité. Il y a plus de deux ans, nous avons également développé des outils similaires, et les résultats des tests ont montré qu'ils pouvaient réellement améliorer l'efficacité du travail. Cependant, lorsque nous avons tenté de le commercialiser, le problème central rencontré était le manque de volonté de paiement des utilisateurs. Bien que l'outil puisse améliorer l'efficacité, il ne ciblait pas un point de douleur central, ce qui a conduit à un manque de motivation d'achat chez les utilisateurs.

De plus, en raison du coût élevé de ces outils (chaque appel à l'interface GPT nécessite un paiement), la marge brute du produit est relativement faible. Ainsi, bien que ces outils aient un certain sens, leur commercialisation fait face à de grands défis. De nombreux comportements d'appel sont davantage motivés par la nécessité de stimuler l'activité, et les scénarios générant réellement des revenus sont limités, ce qui devient un problème à surmonter. Dans l'ensemble, bien que cette direction ait un potentiel énorme, elle nécessite encore plus d'optimisation et de percées lors de sa mise en œuvre.

L'exactitude des données et la construction de la cartographie des KOL dans le marketing

Lors de la discussion de ces outils, une question centrale se pose : comment génèrent-ils des revenus ? Si l'on dépend uniquement d'un modèle VIP permettant aux utilisateurs d'appeler l'API à l'infini, un tel produit est peu susceptible de dégager une grande marge bénéficiaire, mais sa présence a du sens. Il peut directement utiliser la logique de Kaito pour lire les données Twitter, générant et distribuant du contenu pour les médias sociaux, comme les vidéos courtes AI publiées sur TikTok ou directement sur Twitter.

Je pense que cette direction de produit n'est pas seulement quelque chose que Kaito ou Galxe peut essayer ; des projets comme Mask sont également très adaptés à cela. Étrangement, Mask semble actuellement ne pas s'engager profondément dans cette direction. Si des membres de l'équipe Mask entendent ces suggestions, j'espère que vous pourrez envisager cela.

Pour Kaito, sa direction actuelle de produit indique qu'ils souhaitent viser une capitalisation boursière plus importante, plutôt que de continuer sur la voie des outils Alpha. Bien que les outils Alpha puissent générer des profits, ils manquent de potentiel de commercialisation. Si l'on se concentre uniquement là-dessus, cela finira par être limité à un usage interne, sans pouvoir former un produit destiné à un marché plus large. Kaito, en se tournant vers la construction de cartographie des KOL, cherche clairement à dépasser ce goulot d'étranglement.

Les utilisateurs qui étaient initialement intéressés par le produit Kaito correspondaient presque exactement à ceux qui s'intéressaient à nos outils à l'époque. Nos outils ont également été suggérés pour être vendus à certaines entreprises de trading ou fonds de deuxième niveau au début. Bien que ces entreprises de trading soient plus axées sur la rentabilité, cette direction peut tomber dans le cycle de « sommes-nous rentables ? ». En revanche, la cartographie des KOL offre un soutien précis pour les investissements marketing, en améliorant l'efficacité des investissements grâce à l'exactitude des données, augmentant ainsi la valeur marketing pour les projets.

L'exactitude des données est la clé. Bien qu'il existe de nombreuses entreprises sur le marché capables de collecter des données Twitter, la précision des données est une autre histoire. Sur le marché public, Kaito et nos outils précoces sont parmi les rares à pouvoir être précis. Le cœur de l'exactitude des données réside dans le « nettoyage des données », qui est l'étape la plus difficile et la plus cruciale. La collecte de données est relativement simple, mais le pondération et le nettoyage des données nécessitent de nombreux tests répétés et des ajustements logiques, souvent en combinant expérience et intuition.

Par exemple, dans la communauté chinoise de Crypto Twitter (CT), il existe souvent beaucoup de bruit, ce qui nécessite une réduction de poids. Ce bruit fait que le CT chinois est généralement retardé de 24 à 48 heures par rapport au CT en anglais. Comment nettoyer et ajuster efficacement les données est une compétence essentielle, et constitue également le cœur de la compétitive de l'entreprise.

Grâce à une cartographie précise des KOL, Kaito peut aider les projets à optimiser leurs stratégies de diffusion et améliorer leur précision de diffusion. Ce produit peut non seulement aider les projets à réaliser un marketing plus efficace, mais aussi obtenir des frais de marketing, formant ainsi un modèle commercial durable. Choisir cette direction est la stratégie intelligente que Kaito a montrée dans la concurrence du marché.

La logique stratégique derrière l'événement Yap et l'effet flywheel

Dans l'ensemble du domaine de la crypto, la diffusion de publicités est toujours un comportement relativement flou et inefficace. Les agences de marketing actuelles ressemblent essentiellement à des outils simples de maintien d'annuaires, avec des moyens relativement uniques. Dans ce contexte, les outils fournis par Kaito peuvent aider les projets à déterminer quels KOL valent la peine d'être ciblés et lesquels ne le valent pas, en fournissant des références basées sur une analyse de données. Cette précision améliore considérablement l'efficacité des publicités.

Kaito optimise la diffusion des KOL via deux indicateurs clés : précision et cercle central. La précision fait référence à l'exactitude du jugement des KOL, par exemple, s'ils ont déjà discuté d'un projet avant sa montée, plutôt qu'après. Chaque partage ou promotion est enregistré et pondéré en fonction de la précision du jugement des KOL, influençant leur score de poids. Tout cela peut être vérifié de manière répétée grâce à des horodatages et des outils d'analyse de données.

Le cercle central (appelé « smart follower » dans Kaito) mesure la profondeur de l'influence d'un KOL. Si un compte a plus de comptes intelligents (c'est-à-dire des smart followers) interagissant avec lui, son score de poids sera plus élevé. Cela peut aider les projets à filtrer les KOL réellement influents, et non simplement ceux qui ont de nombreux abonnés.

L'événement Yap de Kaito a démontré le succès de sa transformation stratégique. Cet événement a considérablement réduit les coûts marketing en utilisant le levier des KOL gratuits. Le marketing traditionnel nécessitait de contacter chaque KOL et de payer des frais élevés, tandis que Kaito a directement ouvert une page et a distribué des récompenses aux KOL via un algorithme de poids. Cette méthode simplifie le processus et augmente la crédibilité grâce à la transparence des données. Ce modèle a amené de nombreux KOL à participer volontairement à la promotion, aidant le projet à se répandre rapidement.

En même temps, l'événement Yap a également résolu les problèmes de risque potentiels. Envisageant que si Twitter modifie les règles de l'API à l'avenir, Kaito a fait en sorte que tous les utilisateurs de CT lient leurs comptes à leur backend en autorisant l'utilisation des données. Cette méthode permet à Kaito de se libérer progressivement de la dépendance à l'API de Twitter et de commencer à maîtriser ses actifs de données. Cela a non seulement renforcé l'indépendance de Kaito, mais a également formé un cycle positif entre l'offre et la demande : à mesure que de plus en plus d'utilisateurs CT se lient, l'intérêt des projets augmente, formant un effet flywheel de mise en relation des données.

Finalement, Kaito a créé une imagination commerciale similaire à Alibaba Mama ou à Juyuan Engine, devenant ainsi une plateforme d'écosystème marketing réussie dans l'industrie de la crypto. À l'heure actuelle, cette stratégie est très réussie.

Réflexion entrepreneuriale : comment les professionnels d'un parcours non élitiste peuvent percer

Si tous les utilisateurs de CT (Crypto Twitter) lient leurs comptes au backend de Kaito, alors à l'avenir, lorsqu'ils entreront sur le marché secondaire, Kaito pourra clairement dire à l'extérieur : « Ces données m'appartiennent. » Que ce soit pour les projets ou les utilisateurs de CT, cet acte de liaison peut former un consensus et une tendance des données. C'est la logique centrale derrière l'événement Yap.

Avant de conclure le sujet Kaito, je voudrais partager une petite histoire à propos de nous. Avant de lever des fonds pour Kaito, nous avions également développé des produits similaires, on peut même dire que cela se faisait en parallèle. Il y a plus de deux ans, nous avons tenté à la fois la direction des outils Alpha et des outils de type GPT. À ce moment-là, le secteur était en crise, notre équipe n'était pas très à l'aise avec les réseaux sociaux, et nous connaissions très peu de monde dans l'industrie. Bien que notre produit soit intéressant et prometteur, très peu de nos amis ont pu nous introduire aux VC.

À l'époque, nous avons contacté quatre VC, dont un était prêt à co-investir, mais avait besoin que nous trouvions un leader. Les trois autres nous ont simplement ignorés, l'une des raisons étant que notre profil ne correspondait pas à l'image typique des entrepreneurs d'élite. Ils n'ont pas approfondi notre logique derrière le produit, et n'ont même pas essayé d'imaginer sa valeur potentielle, mais ont simplement voté contre nous.

Ce n'est qu'ensuite que nous avons progressivement attiré l'attention de plus de professionnels de l'industrie via des plateformes comme YouTube. Ces spectateurs sont majoritairement des institutions et des professionnels du secteur. Même ainsi, je n'ai toujours pas évoqué le passé avec les VC qui avaient déjà pris contact avec nous, car c'était un peu gênant. Fait intéressant, j'ai vu plus tard sur la ligne du temps que des employés de VC avec qui j'avais été en contact faisaient maintenant l'éloge de Kaito, ce qui m'a beaucoup fait réfléchir.

Nous avons finalement choisi de suivre la voie des outils Alpha, ce choix étant lié à notre cercle social limité à l'époque. Nous pensions que sans aide extérieure, il serait difficile de commercialiser avec succès un produit B2B. Nous espérions trouver la reconnaissance de VC bien connus, en utilisant leurs ressources pour étendre le marché, plutôt que de progresser difficilement par nous-mêmes.

Pour les entrepreneurs avec un parcours non élitiste, j'ai quelques conseils. Les VC se préoccupent davantage des connexions et des réseaux de relations, et pas nécessairement de votre produit en soi. Cependant, je crois fermement qu'un bon produit peut parler de lui-même. Si votre produit est vraiment bon, n'ayez pas peur de le montrer. Aujourd'hui, je réalise également l'importance de construire une influence sociale. Grâce aux réseaux sociaux, vous pouvez non seulement rencontrer plus de personnes, mais aussi accumuler une certaine notoriété et confiance pour vos futures entreprises.

Pour ceux qui regardent mes vidéos ou parcourent mon Twitter, j'espère transmettre la croyance que : peu importe votre origine élitiste, tant que votre produit est assez bon, je suis prêt à vous aider. Un bon produit et une bonne idée sont plus importants qu'un CV impressionnant. Tant que ce que vous proposez peut me convaincre, je ferai de mon mieux pour vous aider à trouver des ressources.