The Spillover - Sh. Mukhibillaev

Oldingi postda narxni matematik hisoblashni (EVC framework) ko‘rib chiqqan edik. Lekin raqamlar qanchalik mantiqiy bo‘lmasin, inson miyasi baribir hissiyotlar va vizual "tuzoqlar"ga tayanadi.

Bugundan yangi turkum postlarni boshlaymiz: Pricing Psychology (Narx psixologiyasi). Har bitta postda bittadan hiyla haqida gaplashamiz. 🧠

Kecha Mo Gawdat (Google X sobiq CBO’si) podkastiga ko'zim tushib qoldi. Brat dangal gapirar ekanlar: "Ta’lim tizimi tugadi, 100% garantiya," dedilar. Hatto farzandlar uchun kollej va universitetga pul yig'ish shart emas ekan. Rostmi-yolg'onmi bilmadim, lekin insonni hushyor torttiradigan gaplar.

Podkastdan eng muhim fikrlar (qolganlarini eshitaverib zerikib ketgansizlar):

- Oldin biznes 5 yillik strategiya va bir necha qadam oldinni ko‘ra olish (shaxmat) edi. Hozir esa dunyo shunchalik tezlashdiki, o'yin skvoshga (Squash) aylanib qoldi - koptok qayerga uchishini taxmin qilib bo'lmaydi, faqat o'ta tez reaksiya berish kerak. Ya'ni, uzoq muddatli rejalarning davri o‘tdi, endi haftalik moslashuvchanlik - yagona omon qolish yo‘li.

- Eng katta xato - fikrlashni AI’ga topshirib yuborish ("outsourcing"). To‘g‘ri yo‘li: AI trillionlab ma’lumotni sekundlarda titkilasin, tadqiqot qilsin va sizga 10 xil variant bersin. Siz esa insoniy tajribangiz bilan o‘sha variantlar ichidan eng to‘g‘ri intellektual qarorni qabul qiling. AI - sizning "ishchi qo'lingiz", siz esa uning "miyasiga" aylaning.

Mo Gawdatning aytishicha, AI dushman emas, u shunchaki bizga berilgan qo'shimcha "super-miya". Faqat undan foydalanishni bilish kerak.

Universitetlar o‘z qiymatini butunlay yo‘qotsa, mening ukam qayerga borar ekan o‘qishga? :)

https://youtu.be/E0Q96IKXx6Q?si=5QAk38JV2lF1whhd

Men shu paytgacha SaaS mahsulotiga narx belgilashda biroz xato fikrlagan ekanman.

Narx qo‘yishni shunchaki raqibga qarash yoki xarajatlarni hisoblab, ustiga foyda qo‘shish deb o‘ylardim. Lekin izlanishlarimdan keyin tushundimki, narx belgilash — bu matematik aniqlikdagi qiymat arifmetikasi ekan.

Psixologik hiylalarni keyingi postga qoldiramiz. Bugun faqat narxni qanday hisoblash bo‘yicha aniq "framework" haqida gaplashamiz.

Xo‘sh, narxni qanday qilib "taxmin" bilan emas, matematik aniqlikda belgilash mumkin?

1. EVC (Economic Value to the Customer) formulasi 📊

Mijozga "narximiz $100" deyishdan oldin, u o‘zi uchun qancha foyda ("value") olayotganini hisoblash kerak.
Formula quyidagicha: EVC = Reference Value + Differentiation Value - Switching Costs

• Reference Value: Mijoz sizdan foydalanmasa, ishlatadigan "Next-Best Alternative" (eng yaqin tanlov) narxi.

• Differentiation Value: Sizning mahsulotingiz mijozga keltiradigan qo‘shimcha iqtisodiy foyda (vaqtni tejash, daromadni oshirish yoki xarajatni kamaytirish).

• Switching Costs: Mijoz sizga o‘tishi uchun ketadigan bir martalik xarajat (o‘rganish, ma’lumotlarni ko‘chirish).

2. 10x ROI qoidasi 💰

SaaS va B2B olamidagi oltin qoida: mijoz to‘lagan pulidan kamida 10 baravar ko‘proq qiymat olishi kerak.
Ya’ni, agar sizning servisingiz mijozning bir yillik xarajatini $10,000 ga kamaytirsa yoki daromadini shunchaga oshirsa, siz bemalol $1,000 narx qo‘ya olasiz. Shunda narx haqida savol qolmaydi — bu mijoz uchun investitsiya bo‘lib ko‘rinadi.

3. Qiymatning qanchasini "cho'ntakka" olamiz?

Izlanishlar shuni ko‘rsatadiki, siz yaratgan umumiy qiymatning (Differentiation Value) 10% dan 30% gacha bo‘lgan qismini o‘zingizga xizmat haqi sifatida olishingiz — ideal balans hisoblanadi. Qolgan 70-90% foyda mijozda qolishi kerak, shunda u o‘zini "yutgan" deb hisoblaydi va mahsulotingizdan voz kechmaydi.

Yaxshi startap g‘oyasini qanday topish mumkin? (Paul Graham https://www.paulgraham.com/startupideas.html asosida) 🧠

Ko‘pchilik startap boshlash uchun "zo‘r g‘oya o‘ylab topish" kerak deb xato qiladi. Y Combinator asoschilaridan biri Paul Graham esa mutlaqo boshqa narsani maslahat beradi: "G‘oya o‘ylamang, muammo qidiring.".

1. "Organic" g‘oyalar eng yaxshisi. Eng muvaffaqiyatli startaplar (Google, Apple, Facebook) asoschilarning o‘zlari duch kelgan muammolardan tug‘ilgan. Agar siz o‘zingizga kerakli narsani qursangiz, kamida bitta mijozingiz (o‘zingiz) borligiga amin bo‘lasiz.

2. "Planted" (atayin o‘ylab topilgan) g‘oyalardan qoching. Ko‘pincha odamlar o‘tirib olib, "nima qilsak ekan?" deb g‘oya o‘ylashadi. Natijada qog‘ozda chiroyli ko‘ringan, lekin hayotda hech kimga kerak bo‘lmagan "yasama" startaplar tug‘iladi. Agar g‘oyangiz faqat "plausible" (mantiqli ko‘ringan) bo‘lsa, u katta ehtimol bilan yomon g‘oya.

3. Yaxshi g‘oya 3 ta belgiga ega:
• Asoschilarning o‘zlari buni xohlashadi.
• Uni o‘zlari qura olishadi. Lekin hozr bizda AI bor 🙂
• Bu g’oya qiymatini hali juda kam odam tushunadi.

Dastlab ko‘p odamga emas, ozgina odamga juda ham kerak bo‘ladigan narsa quring. 1 million kishiga shunchaki "yoqadigan" emas, 100 kishi juda yaxshi ko‘radigan mahsulot yaratish kerak.

Shunchaki atrofga qarang: sizni nima asabiylashtiryapti? Qaysi jarayon juda sekin yoki qimmat? Yechim aynan o‘sha yerda.

Cold Email: 2200+ xabardan olingan natijalar 📈 B2B’da "lead generation" qanday ishlashini raqamlarda ko’ramiz. Mana UK startapini statistikasi: - Sent (Yuborildi): 2,219 ta xabar - Replied (Javob berildi): 2.16% (Step 1) - Bounced (Yetib bormadi): Atigi…

Yuqorida Google Business profillaridan qanday qilib telefon raqam, email va manzillarni yig‘ish (scraping) haqida gaplashdik.

Lekin bazani yig‘ish — ishning yarmi xolos. Ularga email yuborishdan oldin har bir mijoz uchun alohida xabar generatsiya qilish kerak. "Generic" (bir xil shablondagi) xabarlar odatda yaxshi natija bermaydi, "Personalized" (aynan o’sha mijozga moslash) yondashuv esa mijozning e’tiborini darrov tortadi.

📊 https://hunter.io/the-state-of-cold-email ga ko‘ra, "Personalized" emaillar oddiy xabarlarga qaraganda +56% yuqoriroq natijaga ega.

Misol uchun: To‘g‘ridan-to‘g‘ri servisni sotishdan ko‘ra, "Jamoangizga ko‘p yangi xodimlar yollayotgan ekansiz, bizning HR platformamiz aynan shu jarayonni yengillashtirishga yordam beradi" deyish ancha samaraliroq.

Men shaxsan email xabarlarini generatsiya qilishda Codexdan foydalanaman. Prompt yozganimda, Codexga avval o‘sha biznes haqida ma’lumot yig‘ishni buyuraman va keyin olingan ma’lumotlar asosida mijozga moslab xabar tayyorlashni so‘rayman.

Sizchi, xabar generatsiya qilish uchun qaysi AI platformalarni ishlatasiz?

Keyingi postda bu emaillarni qanday qilib avtomatik jo‘natish (cold emailing) haqida gaplashamiz.