Mes derniers learnings.

Mes articles sur Growth/SaaS/Commerce électronique/Site Web/IA.

Pourquoi je dis aux clients de rendre l'inscription aux SaaS PLUS DIFFICILE (Et pourquoi cela fonctionne réellement)

Google Ads

SEO ?

Pourquoi je dis à mes clients d'arrêter de choisir entre Google Ads et le SEO (et ce qui fonctionne réellement)

Pré-lancement

Post-Produit ?

Pourquoi je dis à mes clients de sauter l'acquisition avant le lancement (et quoi faire à la place)

Essai SaaS

Cauchemar de sécurité ?

Pourquoi je dis à mes clients que les données de leur essai SaaS sont plus sécurisées qu'ils ne le pensent (mais pas pour les raisons qu'ils attendent)

Cas Frais

Histoires périmées ?

Pourquoi je mets à jour les études de cas chaque trimestre (et pourquoi la plupart des agences ne le font pas)

Taux fixe

Basé sur l'utilisation ?

Pourquoi je n'accepte jamais les contrats « standard » basés sur l'utilisation (et comment négocier de meilleures conditions)

Changement de thème

Tuer le SEO ?

Pourquoi je n'ai jamais perdu de classements SEO après plus de 50 changements de thème (Donnees de migration réelles)

Logos de clients

Résultats Réels ?

Pourquoi je n'utilise jamais les logos de clients sur mes pages d'études de cas (et vous ne devriez pas non plus)

Règles de la plateforme

Vos règles ?

Pourquoi je ne suis jamais les meilleures pratiques de la plateforme (et comment vraiment revenir en arrière sur les workflows de Lindy.ai)

Sans Code

Technique ?

Pourquoi je pense que Lindy.ai est parfait pour les utilisateurs non techniques (malgré ce que tout le monde dit)

Coordination IA

mais

Vrai problème ?

Pourquoi je pense que les plateformes d'IA pour la coordination inter-départementale résolvent principalement le mauvais problème

Essai gratuit

Démo ?

Pourquoi je rends les inscriptions SaaS plus difficiles (et cela a doublé mon taux de conversion)

Annonces de podcast

Croissance organique ?

Pourquoi je saute la publicité de podcast pour les SaaS (et ce que je fais à la place)

Test Premier

Construire à l'aveugle ?

Pourquoi je teste les fonctionnalités d'IA dans Bubble avant de construire le véritable MVP (et vous devriez aussi)

Magie de l'IA

Échec épique ?

Pourquoi l'IA a-t-elle échoué de manière spectaculaire pour mon client en e-commerce (et ce qu'elle m'a appris sur la mise en œuvre)

Chaîne d'approvisionnement IA

n'est pas juste

Hype

Pourquoi l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement n'est pas qu'un battage médiatique (Impact réel sur les affaires)

IA Juridique

est

Dangereux ?

Pourquoi l'IA dans la technologie juridique est une erreur de 100 milliards de dollars qui attend de se produire (Mon bilan de 6 mois)

Correction de lien IA

contre

Audits Manuels

Pourquoi l'IA ne peut pas réparer vos liens brisés (et ce qui fonctionne réellement)

IA prédictive

Solutions pratiques ?

Pourquoi l'IA prédictive pour la gestion des stocks est surestimée (et ce qui fonctionne réellement)

IA Fit

Ajustement du marché ?

Pourquoi l'adéquation commerciale de l'IA ne consiste pas à créer une IA meilleure (Mon bilan de six mois)

Ajustement du canal produit

battements

Ajustement produit-marché

Pourquoi l'adéquation du canal de produit l'emporte sur l'adéquation du marché de produit pour le succès SaaS (Mon expérience d'apprentissage de 50 000 $)

Adaptation produit-marché

Ajustement client-solution ?

Pourquoi l'adéquation entre client et solution pour les modèles ML échoue 90 % du temps (et comment j'ai appris à le corriger)

Produit-Canal

Battements

Produit-Marché ?

Mes derniers learnings.

Pourquoi je dis aux clients de NE PAS développer leur MVP Bubble (et quoi faire à la place)

Pourquoi je dis aux clients de rendre l'inscription aux SaaS PLUS DIFFICILE (Et pourquoi cela fonctionne réellement)

Pourquoi je dis à mes clients d'arrêter de choisir entre Google Ads et le SEO (et ce qui fonctionne réellement)

Pourquoi je dis à mes clients de sauter l'acquisition avant le lancement (et quoi faire à la place)

Pourquoi je dis à mes clients que les données de leur essai SaaS sont plus sécurisées qu'ils ne le pensent (mais pas pour les raisons qu'ils attendent)

Pourquoi je mets à jour les études de cas chaque trimestre (et pourquoi la plupart des agences ne le font pas)

Pourquoi je n'accepte jamais les contrats « standard » basés sur l'utilisation (et comment négocier de meilleures conditions)

Pourquoi je n'ai jamais perdu de classements SEO après plus de 50 changements de thème (Donnees de migration réelles)

Pourquoi je n'utilise jamais les logos de clients sur mes pages d'études de cas (et vous ne devriez pas non plus)

Pourquoi je ne suis jamais les meilleures pratiques de la plateforme (et comment vraiment revenir en arrière sur les workflows de Lindy.ai)

Pourquoi je pense que Lindy.ai est parfait pour les utilisateurs non techniques (malgré ce que tout le monde dit)

Pourquoi je pense que les plateformes d'IA pour la coordination inter-départementale résolvent principalement le mauvais problème

Pourquoi je rends les inscriptions SaaS plus difficiles (et cela a doublé mon taux de conversion)

Pourquoi je saute la publicité de podcast pour les SaaS (et ce que je fais à la place)

Pourquoi je teste les fonctionnalités d'IA dans Bubble avant de construire le véritable MVP (et vous devriez aussi)

Pourquoi l'IA a-t-elle échoué de manière spectaculaire pour mon client en e-commerce (et ce qu'elle m'a appris sur la mise en œuvre)

Pourquoi l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement n'est pas qu'un battage médiatique (Impact réel sur les affaires)

Pourquoi l'IA dans la technologie juridique est une erreur de 100 milliards de dollars qui attend de se produire (Mon bilan de 6 mois)

Pourquoi l'IA ne peut pas réparer vos liens brisés (et ce qui fonctionne réellement)

Pourquoi l'IA prédictive pour la gestion des stocks est surestimée (et ce qui fonctionne réellement)

Pourquoi l'adéquation commerciale de l'IA ne consiste pas à créer une IA meilleure (Mon bilan de six mois)

Pourquoi l'adéquation du canal de produit l'emporte sur l'adéquation du marché de produit pour le succès SaaS (Mon expérience d'apprentissage de 50 000 $)

Pourquoi l'adéquation entre client et solution pour les modèles ML échoue 90 % du temps (et comment j'ai appris à le corriger)

Pourquoi l'adéquation produit-canal l'emporte sur l'adéquation produit-marché pour les services d'abonnement (étude de cas réelle)

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