Клиенты, отток и приток: где бизнес чаще всего ошибается?

Начнём с простого, но обманчивого вопроса: кто такие клиенты и зачем их считать?

На практике этот вопрос оказывается куда сложнее, чем кажется. В телеком-компании скажут: «Клиент — это абонент. Мы считаем их количество и срок, в течение которого они платят абонентскую плату». В небольшой парикмахерской ответят иначе: «Клиент — это тот, кто пришёл стричься. Считаем всех, кто был за месяц».

Каждый бизнес определяет клиента по-своему, и это нормально. Проблема начинается тогда, когда разные определения смешиваются, а клиентские метрики начинают противоречить реальности.

(далее…)

Минус $150k, потеря контроля в своей компании, сорванный экзит: 5 примеров последствий управленческого долга в стартапе

Минус $150k, потеря контроля в своей компании, сорванный экзит: 5 примеров последствий управленческого долга в стартапе - 1

В прошлой статье (далее…)

Организация производства Информационных систем. Часть 1. Предмет исследования

I   ВВЕДЕНИЕ

(далее…)

Электронный ежедневник 2026: как выбрать свой, а не «лучший»

Привет, хабрчане! 

На связи контент-менеджер Майя, которая за последние несколько лет перепробовала десятки электронных ежедневников. Я искала тот самый, идеальный, который наведет порядок раз и навсегда.

Оказалось, его не существует — ведь все мы думаем по-разному.

Поэтому эта статья — не рейтинг сервисов, а небольшой навигатор среди цифровых органайзеров. Подскажу, как найти не «лучший» инструмент, а тот, что подстроится под ваш тип мышления и рабочий хаос.

Какими бывают электронные ежедневники

(далее…)

Как выбрать систему управления ИТ-проектами? Опыт КРОК

Нейронные сети для генерации планировочных решений. Часть 2

Привет, Хабр! Меня зовут Артур Ишмаев, я руководитель отдела внедрения и развития нейросетей в дирекции цифровых инноваций и ИИ в ПИК. 

В первой части статьи я подробно разбирал работу Data-driven Interior Plan Generation for Residential Buildings (2019) — одного из первых проектов, пытающихся воспроизвести процесс проектирования дома с помощью нейронных сетей, а именно с помощью набора свёрточных моделей.

В этой части я хочу рассказать о следующем шаге — моделях, которые начинают работать не просто с изображением плана, а с его структурой. 

Начну я (далее…)

Данные реальных логов за 7 месяцев на 527 человек — что люди делают с LLM на работе и что с ними не так

Я внедрял всё это, и мы договорились, что можно использовать статистику по обезличенным логам. Это прямые подсчёты транзакций. Не прогнозы аналитиков, не презентации вендоров — а конкретные реальные логи.

Компания решила возглавить безобразие и дать всем сотрудникам внятный сервис, попробовать все модели рынка и вообще посмотреть, что это даст на практике в приросте производительности и так далее.

Они выбирали между подпиской и моделью с оплатой за токены, и, к счастью, выбрали второе.

Потому что в среднем пользователь использует LLM далеко не так, как может показаться. (далее…)

Карьерный буст в новом году: читаем научно-техническую литературу эффективно — инструменты и советы ученых

Молекулярный биолог из США в 2018 году поставила себе цель: читать по одной исследовательской статье в день — не только по своей узкой специализации, но и по другим направлениям. К середине 2020 года она изучила 899 публикаций. По ее словам, такой подход помог ей расширить кругозор, стать более разносторонним специалистом и переосмыслить свои методы работы, а также стал источником идей для исследований.

Научная литература актуальна и для ИТ-специалистов — помогает совершенствовать профессиональные навыки и разбираться в профильных трендах. Мы в (далее…)

RCA (Root Cause Analysis) как показатель зрелости менеджмента

RCA (Root Cause Analysis) как показатель зрелости менеджмента - 1

Статья не о том, как правильно делать RCA (Root Cause Analysis), и не о том, какие шаблоны или методики лучше использовать, она о другом:

  • о том, почему RCA в реальной жизни часто не приводит к изменениям,

  • и почему (далее…)

Краткая история подшипника: от проектов Леонардо да Винчи до Kugelfräsmaschine