Im vergangenen Herbst teilte Ido Wiesenberg, CEO von Voyantis, einen TC+-Beitrag mit mehreren Taktiken zur Reduzierung der Kundenakquisitionskosten durch prädiktive Modellierung.
In einem Follow-up erklärt er, wie man den Predictive Lifetime Value (LTV) nutzt, um „zielgerichtetere, effektivere Akquisitionsstrategien zu entwickeln, die sich auf die Gewinnung und Bindung von Kunden konzentrieren“.
Das Hinzufügen von vorausschauendem LTV zu Entscheidungsabläufen ist mehr als nur die Identifizierung lukrativer Kunden in einem frühen Stadium des Verkaufszyklus – Sie können damit auch Leistungsziele festlegen und Teams bei der Anpassung von Kampagnenbudgets in der Mitte unterstützen.
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„Vorausschauenden LTV nicht zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen, ist wie eine Wanderung zu machen, ohne zu wissen, wo sie enden wird und wie schwer sie sein wird“, schreibt Wiesenberg, der sagt, dass die Kombination von CAC mit prädiktiver LTV-Optimierung Risiko und Wachstum ausbalanciert.
Dieser Beitrag enthält reale Beispiele für prädiktive LTV-Entscheidungen, die dazu beitragen können, höhere Erträge aus Werbeausgaben zu erzielen oder Kampagnen mit geringer Leistung zu identifizieren, die sofort gestoppt werden können.
Vielen Dank fürs Lesen,
Walter Thomson
Redaktionsleiter, Tech+
@deinprotagonist
Going private: Ein Leitfaden für PE-Tech-Akquisitionen
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Für Private-Equity-Firmen auf der Suche nach Schnäppchen ist jetzt eine großartige Zeit, um am Leben zu bleiben.
Da das IPO-Fenster zugenagelt war und so viele börsennotierte Unternehmen mit sinkenden Bewertungen konfrontiert waren, gaben PE-Firmen im ersten Halbjahr 2022 226,5 Milliarden US-Dollar für Fusionen und Übernahmen aus, 39 % mehr als ein Jahr zuvor.
„Der Erfolg ist jedoch nicht garantiert“, schreibt Jeff Laborde, CFO von Jaggaer, in einem TC+-Erklärer, der untersucht, was in den Monaten nach der Pre-Closing-Periode passiert.
„M&A sind ein Teil der Geschäftstätigkeit und es ist wichtig zu erkennen, dass die Auswirkungen und Störungen eines PE-Take-Private-Deals jahrelang zu spüren sein können.“
Biotech erwies sich in der Startup-Korrektur 2022 als überraschender Lichtblick
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Die harte Wissenschaft und Vorschriften, die Biotech-Unternehmen regeln, heben sie weit von anderen Startups ab.
Das erfolgreiche Navigieren durch klinische Studien ist wohl schwieriger, als den Investoren einfach zu zeigen, dass sie den Produktmarkt erreichen können, und dennoch: „US-Biotech-Deals stellten 2022 auch neue Rekorde auf, sowohl bei der mittleren Transaktionsgröße von 33,5 Millionen US-Dollar als auch bei der mittleren Bewertung von 38 Millionen US-Dollar“, berichtet Rebecca Szkutak.
Um mehr darüber zu erfahren, warum der Sektor angesichts weit verbreiteter Marktkorrekturen so widerstandsfähig war, interviewte sie drei Biotech-Investoren in der Frühphase:
- John Flavin, Gründer und CEO von Portal Innovations
- Jorge Conde, Komplementär, Andreessen Horowitz
- Zavian Dar, Mitbegründer und Komplementär von Dimension Capital
5 Investoren diskutieren über Bostons robustes Technologie-Ökosystem
Vor der gestrigen Veranstaltung „TC City Spotlight: Boston“ interviewte Anna Heim fünf in der Region tätige Investoren, um mehr über das Tempo der Geschäftsabschlüsse, Entlassungen und andere Themen zu erfahren, die für die lokale Tech-Community von Interesse sind.
Hier ist, mit wem sie sprach:
- Rudina Seseri, Gründerin und geschäftsführende Gesellschafterin von Glasswing Ventures
- Lily Lyman, Komplementärin, Underscore VC
- Sanjiv Kalevar, Partner, OpenView
- Katie Rae, geschäftsführende Gesellschafterin, The Engine
- Russ Wilcox, Partner, Pillar VC
Aktives Lernen ist die Zukunft der generativen KI: So nutzen Sie sie
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Die generativen KI-Modelle, die in den letzten Monaten für Schlagzeilen und Memes gesorgt haben, wurden nicht in jemandes Garage oder Keller gekocht.
„Nur gut finanzierte Institutionen mit Zugang zu einer enormen Menge an GPU-Leistung sind in der Lage, diese Modelle zu bauen“, sagt Eric Landau, Mitbegründer von Encore, der empfiehlt, den iterativen Prozess des aktiven Lernens zu nutzen, um „die KI-Produktionslücke zu überspringen und Modelle zu bauen in der Lage, schneller in freier Wildbahn zu laufen.“
In einem TC+-Beitrag, der sich an ML-Teammanager richtet, teilt er Taktiken zur Nutzung von aktivem Lernen mit und spricht das ewige Dilemma „Buy-versus-Build“ an.
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