AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რას გთავაზობთ Statsig-ის სტარტაპ პროგრამა
Statsig-ის სტარტაპ პროგრამა გთავაზობთ 5000$-მდე კრედიტს Statsig-ზე, რომელიც აერთიანებს ფიჩერ ფლაგებს, ექსპერიმენტებს, პროდუქტის ანალიტიკას და სესიის რეპლეის ერთიან მოვლენათა ნაკადში, რათა მომხმარებელზე ზეგავლენის მქონე ფლაგ და ცვლილების შეფასების მეტრიკა ერთი და იგივე ჩანაწერში იყოს.
AI Perks მას ანალიტიკის კატეგორიაში ათავსებს, 194 კომპანიისთვის 7.7 მილიონი დოლარის კრედიტთან ერთად.
5000$ არ არის სარბენი ბილიკი. ის ყიდულობს ფანჯარას, რომლის დროსაც გამოშვების გაზომვა არაფრით არ ფასდება, სწორედ მაშინ, როცა გუნდი იგებს, ატარებს თუ არა რეალურად ექსპერიმენტებს, თუ უბრალოდ გამოუშვებს და იმედოვნებს.
ერთი ნაწილი ვენდორული კონტექსტის, სანამ მასზე ააშენებთ: Statsig შეიძინა OpenAI-მა 2025 წელს და აგრძელებს ცალკე გაყიდვას. დაადასტურეთ, რომ ეს კვლავაც მართალია, სანამ მას დატვირთვას დაადებთ. მიმდინარე დეტალები მოცემულია getaiperks.com-ზე.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Statsig $5,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რისთვის არის საჭირო ექსპერიმენტაციის პლატფორმა
ექსპერიმენტაციის პლატფორმა პასუხობს ერთ კითხვას, რომელზეც დაფლას მოკლებულია: თქვენმა ცვლილებამ გამოიწვია თუ არა რიცხვის ცვლილება, თუ რიცხვი ისედაც შეიცვლებოდა?
ალტერნატივა არ არის არაფერი. ეს არის ფიჩერის გამოშვება, გრაფიკის ერთი კვირის განმავლობაში ყურება და გამარჯვების გამოცხადება. ეს წარუმატებელია უპრეტენზიო მიზეზების გამო: სეზონურობა, პრესის ხსენება, თვის ბოლოს და სამი სხვა რამ, რაც იმ კვირაში გამოუშვით.
კონკრეტული რამ, რასაც Statsig ყიდის, არის ის, რომ ფლაგ და მეტრიკა ერთი სისტემაა. ცალკეული ვენდორებისგან აწყობილ სტეკში, ექსპოზიცია ცხოვრობს ფლაგ ინსტრუმენტში, ხოლო კონვერსია ანალიტიკის ინსტრუმენტში, და მათი გაერთიანება მონაცემთა ინჟინერიის სამუშაოა, რომელიც ჩუმად არასოდეს სრულდება.
რა არ არის ეს:
- არა პროდუქტის ანალიტიკის შემცვლელი. ის მოიცავს ანალიტიკას, მაგრამ ფანელის გრაფიკი გეუბნებათ, სად ტოვებენ ადამიანები. ექსპერიმენტი გეუბნებათ, მუშაობდა თუ არა თქვენი გამოსწორება.
- არა სასარგებლო გადაწყვეტილებებისთვის, რომლებსაც ვერ ახდენთ რანდომიზაციას. 40 საწარმოს ანგარიშის ფასის ცვლილება არის განსჯის გადაწყვეტილება, რომლის ნიმუშის ზომაა 40.
- არა განსაზღვრული მეტრიკის შემცვლელი. ეს არგუმენტი ტარდება ტესტის წინ, ან ტარდება მის შემდეგ და აფუჭებს შედეგს.
პატიოსანი ტესტი არის ტრაფიკი, და არითმეტიკა არამელანქოლიურია.
რამდენი ტრაფიკი გჭირდებათ, სანამ ექსპერიმენტი რამეს ნიშნავს
ადრეული ეტაპის გუნდების უმეტესობას არ შეუძლია აღმოაჩინოს იმ გამარჯვების ზომა, რომელსაც რეალურად უშვებს. 5%-იანი ფარდობითი გაუმჯობესების 10%-იან ბაზისურ კონვერსიის მაჩვენებელზე აღმოჩენა მოითხოვს დაახლოებით 115,000 მომხმარებელს ტესტში, და პატარა გამარჯვებებს ყველაზე მეტი ტრაფიკი სჭირდება.
ქვემოთ მოცემული ცხრილი ითვალისწინებს 10%-იან ბაზისურ კონვერსიის მაჩვენებელს, 80%-იან სტატისტიკურ ძალას და 95%-იან ნდობას ორმხრივ ტესტზე. რიცხვები იცვლება თქვენი ბაზისური მაჩვენებლით, მაგრამ ფორმა არ იცვლება.
| ფარდობითი აწევა, რომლის აღმოჩენა გსურთ | ცვლილება 10%-იან ბაზისურ მაჩვენებელზე | მომხმარებლები თითოეულ არეში | სულ მომხმარებლები თითოეულ ტესტზე |
|---|---|---|---|
| 50% | 10% - 15% | ~580 | ~1,200 |
| 20% | 10% - 12% | ~3,600 | ~7,200 |
| 10% | 10% - 11% | ~14,400 | ~28,800 |
| 5% | 10% - 10.5% | ~57,600 | ~115,000 |
| 2% | 10% - 10.2% | ~360,000 | ~720,000 |
წაიკითხეთ ეს როგორც თანმიმდევრობის წესი, და არა როგორც დემოტივაცია. თვეში რამდენიმე ათასი მომხმარებლის ქვეშ, მხოლოდ დიდი ცვლილებები იზომება, ამიტომ ტესტეთ რედიზაინები და onboarding ნაკადები, არა ღილაკების ფერები. ცვალებადობის შემცირების მეთოდები, როგორიცაა CUPED, რომელსაც Statsig მხარს უჭერს, ამცირებს ამ რიცხვებს, მაგნიტუდის რიგის შეცვლის გარეშე.
ეს არის მიზეზი, რის გამოც კრედიტის შენახვა ღირს, სანამ არ დაგჭირდებათ. პლატფორმის ინსტრუმენტაცია ადრეული ეტაპზე იაფია, და ტრაფიკი მოგვიანებით მოდის.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Statsig $5,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
როგორ იქცევა Statsig-ის ფასი მასშტაბზე
Statsig-მა ისტორიულად გაზომა ანალიტიკური მოვლენების მიხედვით, დეველოპერის ადგილების ნაცვლად, ფიჩერ ფლაგების და ექსპერიმენტის შეფასება ბევრად უფრო გულუხვად ხდება, ვიდრე ანალიტიკის შემოტანა. ამიტომ თქვენი ანგარიში ასახავს იმას, თუ რამდენი გვაქვს ჩაწერილი, არა რამდენი ინჟინერი დაიქირავეთ.
ეს არის მნიშვნელოვნად განსხვავებული ფორმა, ვიდრე ადგილზე ფასდადებული ინსტრუმენტები, და ეს ორივე მხარეს ეხება. ხუთკაციან გუნდს, რომელსაც აქვს მაღალი ტრაფიკი, შეუძლია გადაიხადოს მეტი, ვიდრე ორმოცდაათკაციან გუნდს, რომელსაც აქვს ჩუმი B2B პროდუქტი.
| საზომი | რას ამოძრავებს | რას იწვევს პიკს |
|---|---|---|
| ანალიტიკური მოვლენები | ყოველი ჩაწერილი მოვლენა, რომელსაც აგზავნით ანალიზისთვის | ავტომატური გადაღება ჩართულია მაღალი ტრაფიკის მარკეტინგულ საიტზე |
| ფიჩერ ფლაგის შემოწმება | ფლაგის შეფასებები თქვენს აპლიკაციაში | ისტორიულად ყველაზე გულუხვი საზომი, ამიტომ იშვიათად პრობლემა |
| სესიის რეპლეი | გადაღებული და შენახული სესიები | რეპლეი დარჩა დაუსინჯად 100%-ზე ტრაფიკის პიკის დროს |
| შენახვის ფანჯარა | რამდენ ხანს რჩება მოვლენის ისტორია ასაკითხად | ხანგრძლივი უკან გადახედვა მაღალი მოცულობის მოვლენების ნაკადებზე |
| საწყობზე დაფუძნებული | თქვენს საკუთარ საწყობზე შესრულებული ანალიზი | გადასახადი Snowflake-ის ან BigQuery-ის მიერ, არა Statsig-ის მიერ |
გამოქვეყნებული დონეები და უფასო შემწეობები ხშირად იცვლება, ამიტომ გადაამოწმეთ მიმდინარე რიცხვები, სანამ რამეს მოდელირებთ.
ორი მექანიკა წყვეტს უმეტეს ინვოისებს. ავტომატური გადაღება: ყოველი გვერდის ყოველ კლიკის ინსტრუმენტაცია ქმნის უზარმაზარ მოვლენათა მოცულობას და მცირე დამატებით ინფორმაციას, და მისი ჩართვა მხოლოდ ერთი ხაზია. ნიმუშის აღება: რეპლეი სრული გადაღებით გვერდზე, რომელიც ვირუსული ხდება, არის კლასიკური სიურპრიზის ხაზის პუნქტი.
საწყობზე დაფუძნებული ანალიზი იმსახურებს შენიშვნას. მისი გაშვება თქვენს საკუთარ Snowflake, BigQuery ან Databricks მონაცემებთან მიმართებაში გადააქვს გამოთვლა თქვენს საწყობის ინვოისზე, რომელსაც კრედიტი არ ფარავს. ეს შეიძლება იყოს სწორი არქიტექტურა და მაინც გახადოს გრანტი ნაკლებად ეფექტური, ვიდრე სათაური გვთავაზობს.
რასთან ერთად იდება Statsig-ის კრედიტები
ექსპერიმენტაცია არის საკუთარი ინვოისი. Cloud კრედიტები არ ითვისებენ მას, მოდელის კრედიტები არ ითვისებენ მას, და observability კრედიტები არ ითვისებენ მას, ამიტომ Statsig-ის გრანტი ნამდვილად ემატება, ვიდრე გადაფარავს.
დამფუძნებლები, რომლებიც ფლობენ დიდ AWS ან Google Cloud გრანტს, ჩვეულებრივ ვარაუდობენ, რომ ის ფარავს SaaS ინსტრუმენტებს. ეს ასე არ არის.
მუშაობის გამოშვების და გაზომვის მარყუჟი ეხება ოთხ ფენას, და სტარტაპ პროგრამები არსებობს თითოეულისთვის:
- გამოთვლა - Cloud, სადაც დიპლოი, ჩვეულებრივ უდიდესი კრედიტი, რომელსაც ფლობთ
- გამოშვება - ფლაგები და ექსპერიმენტები, ფენა, რომელსაც ეს კრედიტი ფარავს
- სიგნალი - observability და შეცდომების თვალთვალი, რომლებიც გეუბნებიან, რომ გამოშვება ცუდად მიდის კონვერსიის მეტრიკამდე რამდენიმე წუთით ადრე
- შენახვა - საწყობი, რომელიც ინახავს ნედლეულ მოვლენებს, როგორც ჭეშმარიტების წყაროს, რომელსაც ინახავთ, თუ ოდესმე ვენდორს შეცვლით
ეს ბოლო ფენა არის არქიტექტურული გადაწყვეტილება, რომელსაც კრედიტი უნდა აფინანსებდეს. ჩაწერეთ მოვლენები პაიპლაინის საშუალებით, რომელიც ასევე მიიყვანს მათ თქვენს საკუთარ საწყობში და Statsig რჩება შესაცვლელად. მხოლოდ SDK-ში ინსტრუმენტაცია და თქვენი ისტორია ცხოვრობს ვენდორის შიგნით. კრედიტები ყველაზე იაფია, როდესაც ის, რასაც ისინი აფინანსებენ, შეიძლება მოგვიანებით შეიცვალოს. რომელი პროგრამები ფარავს რომელ ფენას, არის მიზეზი, რის გამოც AI Perks ინახება როგორც თვალყურის დევნებადი სია.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Statsig $5,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას აკეთებენ დამფუძნებლები არასწორად ექსპერიმენტაციის კრედიტებთან დაკავშირებით
ყველაზე ძვირადღირებული შეცდომა არის უფასო კრედიტების დაშვება, რომ მოაცილონ ფასის სიგნალი, სანამ თქვენი გუნდი ჯერ კიდევ აყალიბებს თავის ჩაწერის ნაგულისხმევებს. რასაც თქვენ ჩართავთ, როდესაც ის არაფრით არ ჯდება, იმას მემკვიდრეობით იღებთ შემდეგ სია ფასად.
ხუთი ნიმუში, დაახლოებითი თანმიმდევრობით, თუ რამდენი დაჯდება:
შედეგების დათვალიერება და ნაადრევად შეწყვეტა. ტესტის ყოველდღიური შემოწმება და მნიშვნელოვნების გადაკვეთის მომენტში შეწყვეტა ძალიან აფუჭებს ცრუ დადებით მაჩვენებლებს. ფიქსირებული ჰორიზონტის ტესტებს სჭირდება წინასწარ განსაზღვრული ნიმუშის ზომა, ან გჭირდებათ თანმიმდევრული ტესტირების მეთოდი, რომელიც შემუშავებულია უწყვეტი მონიტორინგისთვის.
არასაკმარისი ძალის მქონე ტესტების ჩატარება და მათი ბრტყელად გამოცხადება. ტესტი, რომელსაც სჭირდება ტრაფიკის მეოთხედი, ჩვეულებრივ არ აბრუნებს მნიშვნელოვან განსხვავებას, რომელსაც გუნდები კითხულობენ როგორც "ფიჩერს არაფერი არ გაუკეთებია", ნაცვლად "ჩვენ ვერ გავიგეთ".
ავტომატური გადაღების ჩართვა პირველი დღიდან. ეს არის ყველაზე სწრაფი გზა სიურპრიზის მოვლენათა ინვოისისკენ, და მონაცემები, რომლებსაც ის აწარმოებს, იშვიათად არის ის მონაცემები, რომლებსაც საბოლოოდ აანალიზებთ.
გამოშვების პროცენტის ექსპერიმენტად განხილვა. 10%-მდე აწევა წინასწარ დეკლარირებული მეტრიკის და საკონტროლო ჯგუფის გარეშე არის დიპლოი დამატებითი ნაბიჯებით.
გასვლის დაგეგმვა ძალიან გვიან. კრედიტები მთავრდება კლდივით, არა დახრით. გადაწყვიტეთ 70% მოხმარებისას, რომელ მოვლენებს შეწყვეტთ ჩაწერას და რა გახდება თქვენი ნიმუშის მაჩვენებლები, და შეამოწმეთ, რა სხვა ანალიტიკის კატეგორიაში შეუძლია გავლენა მოახდინოს გარდამავალ პერიოდში getaiperks.com-ზე.
სად მდებარეობს Statsig ანალიტიკის კრედიტებს შორის
getaiperks.com-ზე არსებული ანალიტიკის კატეგორია ჩამოთვლის Statsig-ს სხვა ექსპერიმენტაციის, პროდუქტის ანალიტიკის და საწყობის პროგრამებთან ერთად, თითოეულს თავისი მიმდინარე თანხით და პირობებით.
აქსელერატორ და ინვესტორ არხებს ხშირად აქვთ სხვადასხვა თანხები, ვიდრე საჯარო გზას, ამიტომ ჯერ შეამოწმეთ, რას ფარავს თქვენი ქსელი. კრედიტის საათებიც, როგორც წესი, იწყება აქტივაციიდან, რაც გრანტს, რომელიც ინახება სანამ ტესტელური ტრაფიკი არ გექნებათ, უფრო მეტ ღირებულებას ანიჭებს, ვიდრე ცარიელ ფანელზე დახარჯულს.
ნებისმიერ შემთხვევაში, დისციპლინა ერთია: ჩაწერეთ არასუბსიდირებული ყოველთვიური ინვოისი, რომლის შენახვაც შეგიძლიათ, შემდეგ დააყენეთ ავტომატური გადაღება, რეპლეის ნიმუშის აღება და შენახვის ფანჯრები, რომ მოხვდეთ იქ, როდესაც კრედიტი დასრულდება.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Statsig $5,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
ხშირად დასმული კითხვები
რა ღირს Statsig-ის სტარტაპ პროგრამა?
5000$-მდე კრედიტი Statsig-ზე, რომელიც მოიცავს ფიჩერ ფლაგებს, ექსპერიმენტებს, პროდუქტის ანალიტიკას და სესიის რეპლეის ერთ პლატფორმაზე. საშუალო ტრაფიკის მქონე გუნდისთვის, ეს მნიშვნელოვანი სარბენი ბილიკია ექსპერიმენტაციის ხაზზე, თუმცა მოვლენების მაღალი მოცულობა მას უფრო სწრაფად მოიხმარს. მიმდინარე თანხები თვალყურს ადევნებს getaiperks.com-ზე.
რამდენი ტრაფიკი მჭირდება, სანამ A/B ტესტირება ღირს?
იმდენი, რომ თქვენ მიერ გამოშვებული გამარჯვების ზომა აღმოჩენადი იყოს. 20%-იანი ფარდობითი აწევის 10%-იან ბაზისურ მაჩვენებელზე აღმოჩენა მოითხოვს დაახლოებით 7,200 მომხმარებელს თითოეულ ტესტზე, ხოლო 5%-იანი აწევა მოითხოვს დაახლოებით 115,000-ს. თვეში რამდენიმე ათასი მომხმარებლის ქვეშ, ტესტეთ დიდი რედიზაინები, არა პატარა ცვლილებები.
უფასოა თუ არა Statsig ფიჩერ ფლაგებისთვის?
Statsig-მა ისტორიულად შესთავაზა უფასო დონე, გულუხვი ყოველთვიური მოვლენების შემწეობით და უჩვეულოდ დაშვებული ფლაგის შეფასებით, ფასიანი გამოყენების გაზომვა ძირითადად ანალიტიკური მოვლენებით. უფასო დონეები რეგულარულად იცვლება, ამიტომ ნებისმიერ კონკრეტულ რიცხვს მოექეცით როგორც არასტაბილურს და გადაამოწმეთ მიმდინარე პირობები, სანამ მათ გარშემო დაგეგმავთ.
ფარავს თუ არა AWS ან Google Cloud კრედიტები Statsig-ს?
არა. Statsig არის მესამე მხარის SaaS ვენდორი, რომელიც ანგარიშს უწევს თქვენს Cloud პროვაიდერისგან ცალკე, ამიტომ AWS Activate ან Google Cloud გრანტი არ ეხება ექსპერიმენტაციის ინვოისს. ეს განცალკევება ზუსტად არის მიზეზი, რის გამოც ეს ორი სუფთად დგას ერთმანეთზე. თავსებადი პროგრამები გამოთვლის, გამოშვების და ანალიტიკის ფენების მეშვეობით თვალყურს ადევნებს getaiperks.com-ზე.
რა არის საწყობზე დაფუძნებული ექსპერიმენტაცია და ცვლის თუ არა ის ჩემს ინვოისს?
ეს ნიშნავს, რომ ექსპერიმენტის ანალიზი მიმდინარეობს თქვენს Snowflake, BigQuery ან Databricks საწყობში უკვე არსებული მონაცემების მიმართ, ნაცვლად ვენდორის მიერ შენახული ასლისა. გუნდები ირჩევენ მას მონაცემთა კონტროლისა და მართვისთვის. ხარჯის შედეგი მნიშვნელოვანია: კითხვის გამოთვლა გადადის თქვენს საწყობის ინვოისზე, რომელსაც Statsig კრედიტი არ ფარავს.
რა ხდება, როდესაც Statsig-ის კრედიტები ამოიწურება?
თქვენ იღებთ ინვოისს, რომელიც ჩამოყალიბებულია ავტომატური გადაღების, რეპლეის ნიმუშის აღების და შენახვის პარამეტრებით, არჩეული სანამ ის უფასო იყო, ჩამოთვლილი ფასით. დააყენეთ ისინი მიზანმიმართულად დასაწყისში, შეინახეთ ნედლეული მოვლენები საწყობში, რომელიც თქვენ გეკუთვნით, რათა პლატფორმა დარჩეს შესაცვლელად, და გადაწყვიტეთ, რა შეიცვლება პირველი არასუბსიდირებული ინვოისის წინ, არა შემდეგ.
გამოუშვით ცვლილება. დაე, ვინმე სხვამ დააფინანსოს წელი, რომელსაც ხარჯავთ იმის შესწავლაში, მუშაობდა თუ არა.
