Lezione dal corso Growth Hacking
Paul è un altro.
Secondo me, ad esempio, fantastico di Blake, scaling del proprio come poter usare questa metodologia? Abbiamo già fatto vedere l'esempio del referral dietro box.
Poche persone invece considerano tutto quello che faceva paypal, non soltanto col sistema di referral, ma proprio nei primi mesi e anni di crescita.
Perché? Perché molte volte conosciamo un'azienda quando è già cresciuta.
Non sappiamo com'era o non guardiamo a come era nella fase di crescita.
People ha usato due dinamiche secondo me super interessante che erano completamente presa dal concetto di black scaling.
Il primo era il concetto di referral dieci dollari a te che invita un amico e dieci dollari all'amico che entra qui dieci dollari venti è solo dieci euro.
Tu li puoi vedere in quest'ottica dieci dollari di crack di costo di acquisizione soltanto per avere un utente dentro che non paga, che non sappiamo se userà il prodotto come lo userà.
Quanto tempo ci rimetteremo a recuperare.
Quel budget è completamente insicurezza di quello che succederà dell'ambiente in cui siamo e vanno a priority usare velocità rispetto a efficienza perché velocità in questo caso perché quel sistema di referral portava paypal una crescita del cinque e il sette percento di crescita dei loro numero di utenti giornaliera.
Che questo è un blitz calling.
Questo è crescere in maniera incontrollabile.
La loro crescita era così forte, così veloce che loro non potevano gestire la parte di customer care.
Non potevano in nessun modo supportare i loro clienti quanto volevano perché ci mettevano molto più tempo ad assumere persone per supportare la parte di customer care.
Risolvere i bug Tutto questo di quanto crescevano infatti il blitz che un altro concetto molto importante che può essere applicato avanti concetti diversi.
Può essere applicato anche la parte di assunzione del team.
Se uno dicesse per crescere davvero devo assumere cento persone in un mese.
Lo puoi fare anche col blitz Ling vai semplicemente ad abbassare le tue criteri di valutazione.
É però priority usare il numero di persone che entrano rispetto a l'efficienza rispetto al che siano le persone giuste, perché era in quel momento.
Ti servono persone, non servono le persone giuste e questo è un po'.
La logica per People era uguale.
Loro proprio hanno detto che nei primi mesi, quando erano scoppiati completamente spegnevano, staccavano completamente il telefono perché ricevono cosi' tante chiamate.
Gli utenti che tanto non potevano aiutare che loro preferivano dare un servizio pessimo e vedere degli utenti che lasciavano, perché tanto il numero di utenti che entravano e che da soli non avevano problemi e facevano funzionare il business era troppo più importante.
Questa è una logica secondo me super super interessante.
Ma c'e' di piu' PayPal proprio per questo tipo di logiche subivano frode, subivano frode costantemente.
Era una roba che non mi ricordo.
La cifra perdevano quasi diecimila dollari al giorno di frode di persone che trovavano e ci costantemente testavano nuovi modi per fare frode a PayPal e basarsi sul concetto di transazione re found, eccetera eccetera.
People a un certo punto più diventava in fase di crescita, più questi frode diventava impegnativa, perdevano tantissimi soldi.
Inizialmente era un lasciamo perché tanto stiamo crescendo a una velocità così elevata che è come se questi fossero costi operativi di crescita.
La parte di frode del ci perdiamo sulla frode che irrimediabilmente cresce col crescere delle transazioni, ma a un certo punto hanno preso seriamente questo concetto di frode e hanno incominciato a lavorare e hanno creato per la prima volta un algoritmo chiamato Igor.
Questo algoritmo è stato chiamato Igor per in un certo senso non voglio neanche dire per merito.
Però in ogni caso, per il nome del hacker russo che truffava Pay Pal faceva più frode per People in assoluto.
Era proprio lui che aveva praticamente il primato che ogni volta lo trovavano, lo bloccavano, ma riusciva a comprare un'altra parte questo Igor che continuava a girare questo algoritmo basato sul riuscire a individuare potenziali tentativi di frode.
Bloccare quella transazione è stato usato negli anni successivi dal governo americano per proprio intelligenza contro attacchi terroristici, per sicurezza cyber security, quel singolo algoritmo nato da una conseguenza del blitz Kaling e secondo me sei pole.
Questi esempi sono esempi favolosi di come un'azienda può priority Zare che cosa velocità, rispetto, efficienza in un ambiente di insicurezza.
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