L’automne dernier, le PDG de Voyantis, Ido Wiesenberg, a partagé un message TC+ avec plusieurs tactiques pour réduire les coûts d’acquisition de clients via la modélisation prédictive.
Dans un suivi, il explique comment utiliser la valeur à vie prédictive (LTV) pour créer « des stratégies d’acquisition plus ciblées et efficaces qui se concentrent sur l’acquisition et la fidélisation des clients ».
L’ajout de la LTV prédictive aux flux de décision fait plus que simplement identifier les clients lucratifs au début du cycle de vente – vous pouvez également l’utiliser pour définir des objectifs de performance et aider les équipes à ajuster les budgets des campagnes en cours de route.
« Ne pas utiliser la LTV prédictive pour éclairer les décisions, c’est comme faire une randonnée, sans savoir où cela se terminera et à quel point ce sera difficile », écrit Wiesenberg, qui affirme que la combinaison du CAC avec l’optimisation de la LTV prédictive équilibre le risque et la croissance.
Cet article comprend des exemples réels de décisions LTV prédictives qui peuvent aider à générer des rendements plus élevés sur les dépenses publicitaires ou à identifier les campagnes sous-performantes qui peuvent être stoppées dans leur élan.
Merci beaucoup pour la lecture,
Walter Thompson
Responsable éditorial, TechCrunch+
@votreprotagoniste
Devenir privé : un guide pour les acquisitions de technologies PE
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Pour les sociétés de capital-investissement à la recherche de bonnes affaires, c’est le moment idéal pour vivre.
Avec la fenêtre d’introduction en bourse fermée et tant d’entreprises publiques confrontées à des valorisations en baisse, les sociétés de capital-investissement ont dépensé 226,5 milliards de dollars en fusions et acquisitions au premier semestre 2022, soit 39 % de plus qu’un an plus tôt.
Cependant, « le succès n’est pas garanti », écrit le directeur financier de Jaggaer, Jeff Laborde, dans un explicatif de TC+ qui examine ce qui se passe dans les mois qui suivent la période de pré-clôture.
« Les fusions et acquisitions font partie de la conduite des affaires et il est important de reconnaître que l’impact et la perturbation d’un accord de privatisation de capital-investissement peuvent se faire sentir pendant des années. »
La biotechnologie s’est avérée un point étonnamment brillant dans la correction des startups de 2022
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La science dure et les réglementations qui régissent les entreprises de biotechnologie les distinguent des autres startups.
Naviguer avec succès dans les essais cliniques est sans doute plus difficile que de simplement montrer aux investisseurs que vous pouvez atteindre l’adéquation produit-marché, et pourtant, « les accords de biotechnologie aux États-Unis ont également établi de nouveaux records en 2022 pour la taille médiane des accords, 33,5 millions de dollars, et la valorisation médiane, 38 millions de dollars », rapporte Rebecca Szkutak.
Pour en savoir plus sur les raisons pour lesquelles le secteur a été si résistant face aux corrections généralisées du marché, elle a interviewé trois investisseurs biotechnologiques en phase de démarrage :
- John Flavin, fondateur et PDG, Portal Innovations
- Jorge Conde, associé général, Andreessen Horowitz
- Zavain Dar, co-fondateur et associé général, Dimension Capital
5 investisseurs discutent de l’écosystème technologique résilient de Boston
Avant l’événement TC City Spotlight: Boston d’hier, Anna Heim a interviewé cinq investisseurs actifs dans la région pour en savoir plus sur le rythme des transactions, les licenciements et d’autres sujets d’intérêt pour la communauté technologique locale.
Voici à qui elle a parlé :
- Rudina Seseri, fondatrice et associée directrice, Glasswing Ventures
- Lily Lyman, associée commanditée, Underscore VC
- Sanjiv Kalevar, associé, OpenView
- Katie Rae, PDG et associée directrice, The Engine
- Russ Wilcox, associé, Pillar VC
L’apprentissage actif est l’avenir de l’IA générative : voici comment en tirer parti
Crédits image : Andriy Onufriyenko (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) /Getty Images
Les modèles d’IA génératifs qui ont fait les gros titres et les mèmes ces derniers mois n’ont pas été concoctés dans le garage ou le sous-sol de quelqu’un.
« Seules les institutions bien financées ayant accès à une quantité massive de puissance GPU sont capables de construire ces modèles », déclare Eric Landau, co-fondateur d’Encore, qui recommande d’utiliser le processus itératif d’apprentissage actif pour « sauter l’écart de production d’IA et construire des modèles ». capable de courir plus rapidement dans la nature.
Dans un poste TC + destiné aux chefs d’équipe ML, il partage des tactiques pour tirer parti de l’apprentissage actif et aborde le dilemme pérenne acheter contre construire.
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