제품이나 서비스 자체의 이야기는 최소한으로 하고고객의 '문제점'과 '목적'에 대해서 최대한 이야기. 1. 고객의 문제 짚어주기.'요새 글씨가 한번에 잘 안써지나요?'2. 문제 진단하기.'지금 주로 사용하시는 볼펜이 어떻게 생겼어요?'3. 수단 제시.'이 볼펜은 구조가 달라서 글씨 쓰는 습관을 개선합니다'4. 결과 약속.'2개월만 쓰시게 되면 개선될 것입니다!' 제품에 대한 언급을 적게하면서 제품을 원하게 만드는 플로우. 궁극적으로 원하는 결과.고객이 궁긍적으로 원하는 것.ex) 펜을 샀다면 필사 모임 연계해서 가입 권유. - 연계되는 것이 비용이 비싸지면 'UPSELLING'고객을 '목적지(상품 또는 서비스)'로 끌어주는 것.

조던 벨포트의 "이 펜을 나에게 팔아보세요"에서 펜을 파는 방법영화 "더 울프 오브 월 스트리트"에서 조던 벨포트(레오나르도 디카프리오)는 면접에서 지원자들에게 "이 펜을 나에게 팔아보세요"라는 질문을 던집니다. 이 질문은 단순히 펜을 파는 것이 아니라, 지원자의 설득력, 창의력, 순발력, 영업 능력 등을 평가하는 데 목적이 있습니다.조던 벨포트가 제시하는 펜 판매 전략:고객의 니즈 파악: 펜을 팔기 전에 고객이 왜 펜을 필요로 하는지, 어떤 펜을 원하는지 파악해야 합니다. 고객의 직업, 성격, 취향 등을 고려하여 맞춤형 제안을 할 수 있습니다.제품의 가치 강조: 펜의 기능, 디자인, 브랜드 스토리 등 고객에게 어필할 수 있는 가치를 강조합니다. 펜을 사용했을 때 얻을 수 있는 이점 (예: 편리함, 효율..

'디지털 트윈'이라는 기술이 있음.자신을 똑같이 복제해는 것(AI).이 기술을 샌드박스 회사에 보여주면'유튜버 1명을 100명으로 만들어야겠다!'라는 생각을 함.여러분들의 고민하고 엮여져있는 답을 찾는 것이 중요함. 카메라로 안경을 찾아주는 기술은 치매 환자분들이나고령, 실버 산업에 쓸 수 있을 것임. 정답을 빠르게 맞추는 역량은 다른 나라들이 있음.우리는 선진국이 되었기 때문에 '답'을 찾아가는 것이 아니라'문제'를 만들 수 있는 역량이 더 중요해진 나라가 됨.(필요 역량이 조금씩 진화)

테슬라 기업 가치 = 실적 + 꿈.꿈 = 자율주행(FSD) + 로봇(옵티머스) 테슬라의 라이벌 중국 BYD.1만 달러 미만의 해치백에 고급 차량에서만 볼 수 있는 FSD 탑재 예정.사실 중국의 자율주행이 좋다는 것은 암암리에 알고 있음.(중국은 한참전부터 많은 도시에서 자율주행이 이루어지고 있었음) - 중국 정부는 규제를 풀어주면서 '리얼 월드 데이터' 학습에 유리한 환경 제공. [딥시크 모먼트]중국의 AI 인력들의 능력이 미국에 비해 크게 뒤처지지 않다는 것을 발견.'대중'들이 그것을 처음으로 인식한 사건. 딥시크 모먼트 : LLM의 대중화(일반적인 상품화).BYD의 자율주행 : FSD의 대중화(일반적인 상품화).'누구나 쉽게 만들 수 있다면?' AI Day는 개발자 리크루팅을 위한 행사였지만결과적으로..

챗 GPT는 단순 흥미로운 도구에서 정서적인 연대감이 생겨버림.ex) 알파고가 이세돌 9단을 이겼을 때는 관심이 없었으나모든 직업은 바뀐다는 것임.ex) 과거 레드플래그 액트 때 자동차 앞 기수, 전화 교환수 등.(순서를 따질 필요는 없음)ex) 요즘 법무법인에서는 초임 변호사를 뽑지 않음(리걸 테크).(어차피 뒤에서 문서, 자료 정리를 할 뿐이기 때문) AI가 제일 학습을 잘하는 유형이 '텍스트'. [빠르게 사라지는 직업의 몇가지 특성]1. 업무 자체가 '텍스트'로 매뉴얼화.2. 반복적인 것.3. 하나의 일(프로젝트)를 다수가 참여.(일부만 대체되거나 보조가되어도 개발비 대비 충분한 수익을 낼 수 있기 때문)+ 턴오버가 빠른 직군.ex) 텔레 마케터, 상담사, 콜섹터 직군.단순한 AI 알고리즘만으로 충..

AI를 개발하고 활용하는 데 필요한 3가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.데이터 (Data): AI는 대량의 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 인식합니다. 따라서 양질의 데이터는 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적입니다. 데이터는 다양한 형태로 수집될 수 있으며, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 AI가 처리할 수 있는 모든 형태의 정보가 포함됩니다.알고리즘 (Algorithm): 알고리즘은 AI가 데이터를 분석하고 학습하는 방법을 정의합니다. 다양한 종류의 알고리즘이 존재하며, 각 알고리즘은 특정 문제 해결에 더 적합합니다. 알고리즘은 데이터를 기반으로 예측, 분류, 의사 결정 등을 수행하며, AI의 핵심적인 역할을 담당합니다.컴퓨팅 파워 (Computing Power): AI 모델은 복잡한 계산을..