Compilat de | Wu spune blockchain

Aceasta este o ediție a conținutului canalului personal YouTube al lui Alex, axată pe recentul produs social popular Kaito, explorând în profunzime strategia sa de produs, contextul pieței și logica de dezvoltare. Alexon este CIO la Ferryboat Research. Prin analiza alegerilor Kaito pe platforma Twitter și caracteristicile sale în colectarea, procesarea și aplicarea datelor sociale în domeniul crypto, se explică motivele prețului său ridicat și avantajele sale esențiale. În plus, s-a comparat explorarea direcției unor proiecte similare, evidențiind modul în care Kaito reușește să depășească limitările serviciilor tradiționale de date prin optimizarea apelurilor API, construirea unui grafic KOL și mecanismele de legare socială, finalizând astfel o transformare strategică de succes și stabilind o poziție de piață unică. De asemenea, s-au împărtășit experiențele și perspectivele antreprenorilor din industrie, subliniind provocările și oportunitățile întâmpinate în procesul de comercializare și produsificare Web3.

Urmărește-l pe Alex pe Twitter:

https://x.com/0xAlexon

Urmărește-l pe Alex pe YouTube:

https://www.youtube.com/channel/UCnX1MFimEgZ0_JRP5QBNU7g

Modurile de obținere a traficului crypto: diferențele dintre modelul de promovare și fuzionare

Crypto este un domeniu cu volatilitate mare, risc ridicat și atribute financiare puternice. Poate că aici poți găsi oportunități, dar trebuie să fii pregătit psihologic ca investiția ta să ajungă la zero. Acum, să discutăm prima parte: de ce Kaito și produse similare aleg Twitter ca principală bază.

În primul rând, din perspectiva industriei bunurilor de consum, structura traficului este în general împărțită în două categorii: trafic public și trafic privat. În ceea ce privește modalitățile de obținere a traficului, există două căi principale: promovare și fuzionare. Traficul public include de obicei Twitter și YouTube, în timp ce în industria crypto, Telegram și Discord sunt considerate trafic privat. Comparativ, traficul privat este mai greu de urmărit, iar structura sa este, de asemenea, mai unică.

Deși platforme precum Reddit, Instagram și TikTok au început să se implice treptat în industria crypto, în prezent, Twitter și YouTube rămân cu cea mai mare concentrare de trafic. Într-un mediu intern, ar putea fi necesar să utilizăm platforme precum Xiaohongshu, Douyin și Kuaishou pentru promovare, și, de asemenea, platforme de recomandare precum Bilibili, în cele din urmă, să folosim mașini de promovare sau platforme de expunere pentru promovarea internă. Apoi, fluxul de trafic se poate direcționa către WeChat și alte domenii private pentru conversie și recumpărare.

În general, modul de obținere a traficului în industria crypto este relativ simplu, deoarece logica de promovare în etapa actuală a industriei nu poate susține suficiente eficiențe. Acest lucru a dus la o metodă unică de obținere a întregului ecosistem de trafic, concentrându-se în principal pe fuzionare și distribuție.

Compararea costurilor de obținere a utilizatorilor și efectele de fuzionare în diferite regiuni

Cu mai mult de doi ani în urmă, când dezvoltam propriul nostru produs, am încercat strategii de promovare. Am investit câteva zeci de mii de dolari în teste, deși datele specifice nu pot fi divulgate, un rezultat evident a fost: costul obținerii unui utilizator din SUA este de aproximativ zece ori mai mare decât cel pentru un utilizator din Vietnam. Cu toate acestea, rata de fuzionare a utilizatorilor din Vietnam este semnificativ mai mare decât a utilizatorilor din SUA. Acest lucru sugerează că utilizatorii din SUA nu sunt foarte predispuși să participe activ la promovarea prin fuzionare, de exemplu, acțiunile de creare și distribuire a unei pagini de aterizare sunt relativ puține.

În întreaga industrie crypto, cred că există, în esență, doar două moduri de a obține trafic: distribuția și fuzionarea. Deși aceste două metode sunt, în esență, forme de fuzionare, logica lor de aplicare diferă. Distribuția tinde să se bazeze pe KOL (lideri de opinie cheie) sau KOC (consumatori de opinie cheie) pentru promovare, predând produsul lor pentru a fi susținut și apoi distribuit către investitori sau utilizatori de retail.

Fuzionarea se face prin proiectarea unui mecanism de fuzionare eficient, creând o activitate care să atragă utilizatorii să participe activ. De exemplu, activitatea Yap a Kaito este un caz tipic. Utilizatorii își împărtășesc datele contului lor de Crypto Twitter (CT), de exemplu, arătând câți „followers inteligenți” au, creând o experiență similară cu lista de melodii anuale de la NetEase Cloud sau cu extrasele de consum. În esență, aceste mecanisme au scopul de a realiza fuzionarea prin partajarea voluntară a utilizatorilor, obținând astfel mai mult trafic.

După ce am explicat aceste cunoștințe de fundal, putem înțelege de ce am ales Twitter ca platformă principală și nu domeniul privat. Problema principală a domeniului privat este că este greu de standardizat obținerea tuturor conținuturilor, iar conținutul din domeniul privat este greu de evaluat eficient. De exemplu, dacă o comunitate discută exclusiv despre Kaito, nu poți evalua cu precizie valoarea și influența reală a acestor date. În același timp, dispersia platformelor private face ca obținerea completă a datelor relevante să fie extrem de dificilă. Din acest motiv, aceasta nu este o alegere prioritară.

De ce a ales Kaito Twitter ca platformă principală

Pe platforme publice precum YouTube, conținutul este adesea mai potrivit pentru a fi prezentat sub formă de videoclipuri lungi. De exemplu, poate fi vorba de un videoclip monolog, interviuri sau conținut mai orientat spre tutoriale și interacțiune, chiar și ghiduri de operare pentru minerit. Acest tip de conținut necesită de obicei timp îndelungat pentru producție și vizionare, fiind potrivit pentru teme care necesită explicații detaliate și învățare. Prin urmare, acest tip de suport de conținut nu se potrivește în mod esențial cu evenimentele sau subiectele de actualitate.

Acest tip de conținut video lung este mai potrivit pentru subiecte legate de PoW (dovada muncii). Așadar, deși am încercat să introducem logica de monitorizare și analiză a Kaito pe YouTube și Farcaster, am descoperit că obiectele care pot fi observate eficient sunt de obicei proiecte precum Kaspa și Helium, în timp ce pentru anumite token-uri meme care au explodat pe termen scurt, performanța este complet inacceptabilă.

În comparație, Twitter este nativ potrivit pentru a fi utilizat ca platformă de date, mai ales într-un mediu în care concentrarea datelor sociale este foarte mare. Practic toți bugetele de marketing se concentrează pe Twitter, formând un înalt consens. În același timp, graficul social al Twitter este foarte transparent, de exemplu lista ta de urmărire, numărul de interacțiuni (engagement) etc. sunt prezentate într-o formă evidentă. Pe platforme precum YouTube, este foarte greu să obții relații clare cu fanii sau detalii despre interacțiuni.

În cele din urmă, motivul pentru care am ales Twitter ca platformă principală este că este soluția optimă. Graficul său de socializare transparent și structura concentrată de trafic ne oferă un avantaj clar. Comparativ, pe platforme precum YouTube, obținerea unor date similare despre rețelele de relaționare este extrem de dificilă sau chiar imposibilă. Prin urmare, atât noi cât și Kaito tindem să alegem Twitter ca principală bază.

Cele două mari motive pentru prețul ridicat al Kaito: costurile API și restricțiile legale

La vremea respectivă, am folosit câteva „trucuri ingenioase”, atunci când Twitter nu fusese achiziționat de Musk, existau unele zone gri în sistem. De exemplu, folosind conturi educaționale sau alte metode pentru a obține date, deși nu erau complet conforme, această abordare era comună în stadiul inițial. În cazul unor proiecte timpurii precum Kaito, bănuiesc că au adoptat inițial strategii similare pentru a obține date prin aceste căi neoficiale. Totuși, atunci când produsul a început să fie comercializat, această abordare nu a mai fost fezabilă.

Cu doi ani în urmă, când au finalizat finanțarea și au lansat produsul, au fost nevoiți să se bazeze pe API-uri comerciale, iar după ce Musk a achiziționat Twitter, a blocat și multe căi necorespunzătoare. Costul utilizării API-urilor comerciale este destul de ridicat, iar pe măsură ce numărul apelurilor crește, acest cost va crește linear, nu va scădea.

Al doilea motiv pentru prețul ridicat este restricțiile legale de pe Twitter. Chiar și o companie care utilizează API-uri comerciale se confruntă cu un limită a numărului de apeluri pe lună (nu îmi amintesc numărul exact). Aceasta înseamnă că, dacă produsul devine foarte popular, restricțiile de apeluri vor face modelul ToC (destinat consumatorilor) greu de menținut. În cele din urmă, atât noi, cât și Kaito, am ales să ne orientăm spre modelul ToB (destinat afacerilor), care este cea mai bună soluție pentru maximizarea valorii economice a apelurilor limitate. Pentru Kaito, aceasta este practic singura direcție disponibilă.

Concret, deoarece volumul de apeluri este fix, singura modalitate este de a crește valoarea fiecărui utilizator pentru a obține un retur economic mai mare; în termeni simpli, asta înseamnă creșterea prețului. Și aceasta este, de fapt, o alegere necesară pentru produs, altfel întregul model de afaceri nu poate funcționa.

Am aflat că întârzierile lor sunt de aproximativ 15 minute, similar cu întârzierile noastre. Este important de înțeles că, cu cât timpul de întârziere este mai scurt, cu atât costurile necesare sunt mai mari. Acest lucru se datorează faptului că este necesar să se extragă date istorice cu o frecvență mai mare, iar această creștere a costurilor este exponențială. Stabilirea timpilor de întârziere afectează direct eficiența și fezabilitatea economică a apelurilor API. În concluzie, prețul ridicat al Kaito în condițiile costurilor apelurilor API și a restricțiilor legale are o justificare.

Evoluția și alegerea direcției produsului Kaito

Următoarea discuție se va axa pe direcția de produs a Kaito și pe motivul pentru care au evoluat de la produse de tip „trending” la funcții de tip KOL. Aici se prezintă mai întâi o concluzie mică - nu este vorba despre a-i învăța pe alții cum să devină antreprenori, ci despre a împărtăși experiențele noastre. Am încercat mai multe direcții și am descoperit că există trei direcții care pot deriva din această logică.

Prima direcție este un instrument Alpha pur de utilizare internă. CEO-ul Kaito a menționat într-un podcast că au luat în considerare și această direcție. Dacă instrumentul este destinat doar utilizării Alpha, atunci pe măsură ce este dezvoltat, devine din ce în ce mai orientat spre utilizare internă, și nu pentru utilizatori pe scară largă. Ne-am confruntat cu probleme similare - dacă nu se percepe o taxă, utilizatorii nu ar putea aprecia; dacă se percepe o taxă, de ce să nu-l folosească direct? Aceste probleme fac ca instrumentele Alpha să fie de obicei mai potrivite pentru utilizare internă, nu pentru comercializare.

Am dezvoltat anterior un instrument similar cu logica Kaito. Utilizarea acestui instrument ne-a permis să identificăm adesea proiectele înainte ca acestea să devină populare. Ne-am gândit să folosim această logică pentru a crea un instrument de listare pentru burse. De exemplu, am dorit să colaborăm cu Binance pentru a oferi gratuit acest instrument pentru a optimiza standardele de selecție a listării lor. Deoarece anumite proiecte, cum ar fi ACT, nu au arătat nicio performanță demnă de atenție în „perspectiva divină” bazată pe analiza datelor Twitter, dar au fost totuși listate pe burse. Această alegere irațională ar fi putut fi evitată printr-un instrument bazat pe date.

În plus, am studiat aplicarea logicii Alpha în strategiile de tranzacționare cantitative. Am testat primele 200 sau primele 100 de proiecte pe Badcase, bazându-ne pe minerirea textului, analiza sentimentelor etc. pentru a lua decizii de tranzacționare. Rezultatele testului arată că această strategie este mai eficientă pentru proiectele cu o capitalizare de piață mică, susceptibile la emoții și evenimente, în timp ce pentru proiectele cu o capitalizare de piață mai mare, efectul este limitat. Cred că Kaito a realizat, de asemenea, studii similare, având în vedere că CEO-ul lor are un fond de tranzacționare. Din acest punct de vedere, avem multe asemănări în punctul de plecare și logica noastră timpurie, dar căile alese au fost diferite.

Explorarea instrumentului de știri al Kaito și potențialul său în industrie

În cadrul cadrului modelului actual, anumite teme fenomenale, precum meme-urile și NFT-urile, sunt foarte evidente. Acestea pot demonstra potențialul de creștere a prețurilor în această logică. Totuși, aceste fenomene nu pot fi complet rezolvate prin tranzacționarea standardizată, deoarece necesită intervenții umane semnificative. Această caracteristică le face eficiente, dar lipsite de standardizare. Nu știu dacă Kaito are produse similare în interiorul său destinate utilizării proprii.

O altă direcție demnă de explorat sunt produsele de tip știri și GPT. Ce înseamnă asta? Un exemplu este Alva (fosta Galxe), care este un asistent Web3, care, integrând datele temporale de pe Twitter, poate obține toate materialele de pe tweet-uri și le poate procesa folosind API-ul ChatGPT. Prin ajustarea prompturilor pe front-end, aceste date pot fi prezentate într-o formă mai intuitivă, generând astfel știri comunitare imediate.

Un exemplu simplu: atunci când vezi disputa între majuscule și minuscule „elisa”, poate că ești confuz. În acest caz, poți întreba direct acest instrument: „Care este motivul disputei între majuscule și minuscule elisa? Cine este inițiatorul?” Prin această metodă, instrumentul va rezuma răspunsul pe baza celor mai recente date. Versiunea originală a GPT nu poate face acest lucru, deoarece datele sale au o dată limită fixă, de obicei nu poate oferi conținut din ultimele șase luni. Trebuie să colectezi singur materialele relevante și să le oferi GPT, apoi să rezumi logica prin intermediul prompt-urilor. Aceste instrumente au un potențial imens și reprezintă o direcție demnă de explorat.

Din câte se pare, Kaito a început să exploreze astfel de produse sau să încerce direcții similare. Produsul Alva pe care l-am menționat este un exemplu bun. Acesta integrează API-uri relevante din domeniul crypto, cum ar fi Rootdata, și combină multe date din industrie, conectând utilizatorii cu informațiile din sector. Totuși, problema cu Alva este că calitatea curățării datelor nu este suficient de ridicată. Au petrecut mult timp conectând datele, dar există în continuare loc de îmbunătățiri în precizia și detaliul curățării datelor. Comparativ, avantajul Kaito este precizia datelor sale, ceea ce este indiscutabil.

De exemplu, recent, cu privire la disputa între majuscule și minuscule „elisa”, am obținut rapid răspunsuri prin intermediul acestor instrumente. Aplicarea acestor produse în industria crypto poate îmbunătăți semnificativ eficiența. Cu mai mult de doi ani în urmă, am dezvoltat instrumente similare, iar rezultatele testului arată că acestea pot îmbunătăți eficiența muncii. Totuși, când am încercat să le comercializăm, problema esențială a fost că utilizatorii nu aveau o motivație de plată suficient de puternică. Deși instrumentele pot îmbunătăți eficiența, nu s-au concentrat pe o problemă principală, ceea ce a dus la lipsa unei motivații de cumpărare puternice.

În plus, datorită costurilor ridicate de apelare a acestor instrumente (fiecare apel la API GPT necesită o plată), marja brută a produsului este relativ scăzută. Prin urmare, deși aceste instrumente au un anumit sens, comercializarea lor se confruntă cu provocări semnificative. Multe comportamente de apelare sunt mai degrabă motivate de activare, iar scenariile care generează venituri sunt limitate, toate acestea devenind probleme care trebuie depășite. În general, deși această direcție are un potențial imens, în implementarea sa reală este nevoie de mai multe optimizări și breakthrough-uri.

Precizia datelor și construirea graficului KOL în marketing

Când discutăm despre aceste instrumente, există o întrebare cheie: cum generează venituri? Dacă ne bazăm doar pe un model VIP care permite utilizatorilor să apeleze API-ul de un număr nelimitat de ori, este greu ca acest produs să aibă un potențial mare de profit, dar existența sa are sens. Poate utiliza direct logica Kaito, citind datele de pe Twitter pentru a genera și distribui conținut de auto-media, cum ar fi „Wu spune” sau alte forme de știri comunitare. Aceste instrumente nu doar că pot îmbunătăți eficiența, ci pot ajuta proiectele să distribuie conținut pe mai multe platforme, cum ar fi generarea de videoclipuri scurte AI pentru TikTok sau publicarea direct pe Twitter.

Consider că această direcție de produs nu este exclusivă pentru Kaito sau Galxe; proiecte precum Mask sunt, de asemenea, foarte potrivite pentru a face acest lucru. Ciudat este că Mask pare să nu fi intrat adânc în această direcție. Dacă cineva din echipa Mask aude aceste sugestii, sper că veți lua în considerare.

Pentru Kaito, direcția actuală a produsului său indică faptul că doresc să se îndrepte către o capitalizare de piață mai mare, nu să continue pe calea instrumentelor Alpha. Instrumentele Alpha, deși pot fi profitabile, nu au potențialul de a fi produse. Dacă se concentrează doar pe asta, vor fi limitate la utilizarea internă și nu vor putea crea produse destinate unei piețe mai mari. Kaito, prin orientarea sa către construirea graficului KOL, este evident că caută să depășească această limitare.

Utilizatorii timpurii interesați de produsul Kaito erau aproape identici cu grupul de utilizatori care ne urmăreau instrumentul la acea vreme. Instrumentul nostru a fost, de asemenea, sugerat să fie vândut unor companii de tranzacționare sau fonduri secundare. Deși aceste companii de tranzacționare sunt mai preocupate de profitabilitate, această direcție poate cădea în ciclul „dacă este profitabil” . În comparație, graficul KOL oferă un suport precis pentru campaniile de marketing, îmbunătățind eficiența campaniei prin creșterea preciziei datelor, sporind astfel valoarea marketingului pentru proiecte.

Precizia datelor este cheia. Deși există multe companii care pot colecta date Twitter, acuratețea datelor este o altă problemă. Pe piața publică, Kaito și instrumentele noastre timpurii sunt printre puținele care pot face acest lucru cu acuratețe. Esența preciziei datelor constă în „curățarea datelor”, care este cel mai dificil și crucial aspect. Colectarea datelor este relativ simplă, dar a efectua ponderarea și curățarea datelor necesită multe teste repetate și ajustări logice, ceea ce necesită adesea o combinație de experiență și intuiție.

De exemplu, comunitatea chineză de Crypto Twitter (CT) are adesea mult zgomot, iar greutatea trebuie redusă. Această zgomot determină de obicei ca CT-ul chinez să fie cu 24 până la 48 de ore în întârziere față de CT-ul englez. Cum să curățăm și să ajustăm eficient datele este o „abilitate de bază”, dar și competența cheie a companiei.

Prin graficul KOL precis, Kaito poate ajuta proiectele să-și optimizeze strategiile de promovare, îmbunătățind rata de acuratețe a promovării. Acest produs nu doar că poate asista proiectele în realizarea unor campanii de marketing mai eficiente, ci și să obțină fonduri de marketing, formând un model de afaceri sustenabil. Alegerea acestei direcții este o strategie inteligentă pe care Kaito o demonstrează în competiția de pe piață.

Logica strategică din spatele activității Yap și efectul de flywheel

În întreaga industrie crypto, promovarea publicitară a fost întotdeauna un comportament relativ vag și ineficient. În prezent, agențiile de marketing sunt, în esență, mai degrabă un instrument simplu de menținere a unor contacte, iar metodele lor sunt relativ unice. Într-un astfel de context, instrumentele oferite de Kaito pot ajuta proiectele să determine care KOL-uri merită promovare și care nu, oferind un punct de referință bazat pe analiza datelor. Această precizie îmbunătățește semnificativ eficiența publicității.

Kaito optimizează investițiile KOL prin două indicatori cheie: corectitudine și nucleul principal. Corectitudinea se referă la cât de precis este judecata KOL-ului, de exemplu, dacă aceștia discută despre un proiect înainte de a crește, nu după. Fiecare partajare sau promovare, judecata KOL-ului este înregistrată și ponderată, influențând scorul său de greutate. Totul poate fi validat repetat prin timestampuri și instrumente de analiză a datelor.

Nucleul principal (numit „followers inteligenți” în Kaito) măsoară profunzimea influenței unui KOL. Dacă un cont interacționează cu mai multe conturi inteligente (adică followers inteligenți), scorul său de greutate va fi mai mare. Acest lucru poate ajuta proiectele să identifice KOL-urile cu adevărat influente, nu doar conturile cu mulți fani.

Activitatea Yap a Kaito a demonstrat succesul transformării sale strategice. Această activitate a redus semnificativ costurile de marketing prin utilizarea levers KOL gratuite. Marketingul tradițional necesită contactarea KOL-urilor individuale și plata unor taxe ridicate, în timp ce Kaito a deschis pur și simplu o pagină, oferind recompense KOL printr-un algoritm de greutate. Această metodă a simplificat procesul și a crescut credibilitatea prin transparența datelor. Acest model a determinat mulți KOL să participe voluntar la promovare, ajutând proiectul să se răspândească rapid.

În același timp, activitatea Yap a rezolvat și problemele de risc potențiale. Având în vedere că, în viitor, Twitter ar putea schimba regulile API, Kaito a cerut tuturor utilizatorilor CT să-și lege conturile de backend-ul său, autorizând activ utilizarea datelor. Această metodă a permis Kaito să se desprindă treptat de dependența de Twitter API și să înceapă să controleze propriile active de date. Acest lucru nu doar că a conferit Kaito o independență mai mare, ci a format și un ciclu pozitiv între cerere și ofertă: pe măsură ce mai mulți utilizatori CT se leagă, interesul proiectelor crește, formând un efect de flywheel bazat pe date.

În cele din urmă, Kaito a creat o imaginație comercială similară cu Alibaba Mama sau Motorul Gigantic, devenind o platformă de ecosistem de marketing de succes în industria crypto. Din perspectiva actuală, această strategie a fost executată cu un succes considerabil.

Reflecții antreprenoriale: cum pot supraviețui lucrătorii cu fundaluri non-tipice de elită

Dacă toți utilizatorii CT (Crypto Twitter) își leagă conturile de backend-ul Kaito, atunci în viitor, când intră pe piața secundară, Kaito poate spune clar extern: „Aceste date sunt ale mele.” Indiferent dacă este vorba de proiecte sau utilizatori CT, această acțiune de legare poate forma un consens și o tendință de date. Aceasta este logica fundamentală din spatele activității Yap.

Înainte de a încheia subiectul Kaito, aș dori să împărtășesc o mică poveste despre noi. Înainte de a obține finanțare pentru Kaito, am dezvoltat produse similare, chiar și în același timp. Cu mai mult de doi ani în urmă, am încercat simultan să explorăm atât instrumentele Alpha, cât și cele de tip GPT. La momentul respectiv, industria era în declin, echipa noastră nu era prea pricepută în socializare, iar cunoștințele din industrie erau foarte puține. Deși produsul nostru era interesant și avea potențial, prietenii care ne-au prezentat la VC-uri erau extrem de puțini.

La acel moment, am avut contacte cu patru VC-uri, dintre care unul a fost dispus să investească, dar a cerut să găsim un lider de runde. Celelalte trei au ignorat pur și simplu propunerea noastră, unul dintre motive fiind că fundamentele noastre nu se încadrează în imaginea tipică a antreprenorului de elită. Nu au aprofundat logica din spatele produsului nostru, nici nu au încercat să-și imagineze valoarea sa potențială, ci au respins simplu propunerea.

Până mai târziu, am fost treptat observați de mai mulți oameni din industrie prin intermediul platformelor precum YouTube. Aceste audiențe sunt în mare parte instituții și profesioniști din domeniu. Chiar și așa, nu am menționat celor care ne-au contactat anterior despre trecutul nostru, deoarece ar fi fost puțin ciudat. Interesant este că am observat ulterior pe linia temporală că angajații VC-ului cu care am fost în contact laudă acum Kaito, ceea ce m-a făcut să reflectez profund.

Am ales în cele din urmă să urmăm calea instrumentelor Alpha, iar această alegere este legată de cercul nostru social limitat de atunci. Considerăm că fără ajutor extern, este greu să comercializăm cu succes un produs ToB. Ne dorim să găsim recunoașterea de la VC-uri celebre, profitând de resursele lor pentru a extinde piața, mai degrabă decât să ne bazăm doar pe eforturile noastre.

Pentru acei antreprenori cu fundaluri non-tipice de elită, am câteva sugestii. VC-urile sunt mai preocupate de conexiuni și rețele de relații decât de produsul tău în sine. Cu toate acestea, cred cu tărie că produsele bune pot vorbi de la sine. Dacă produsul tău este cu adevărat bun, nu trebuie să te temi să-l expui în exterior. Acum, de asemenea, realizez importanța construirii unei influențe sociale. Prin intermediul rețelelor sociale, nu doar că poți întâlni mai multă lume, dar poți acumula o anumită notorietate și încredere pentru viitoarele inițiative antreprenoriale.

Pentru prietenii care vizionează filmele mele sau răsfoiesc Twitter-ul meu, credința pe care vreau să o transmit este: indiferent dacă ai un fundal de elită sau nu, atâta timp cât produsul tău este suficient de bun, sunt dispus să te ajut. Produsele și ideile bune sunt mai importante decât un CV impresionant. Atâta timp cât ceea ce oferi poate fi apreciat de mine, voi face tot posibilul să te ajut să găsești resurse.