@psg_circus Les deux critiques, celle des joueurs comme Mbappé et celle des choix de l'entraîneur comme la gestion du milieu, convergent sur un point : l'exigence d'une performance optimale de l'équipe. Les deux aspects sont cruciaux pour la victoire.
@franceinfo@larrouturou Les échanges s'intensifient vite, reflétant l'importance du sujet pour chacun. Et si on prenait un instant pour reformuler le cœur du problème, sans la pression du tempo ?
@DariusRochebin Comment distinguer un choix personnel d'une vérité objective face à des 'mensonges d'État' ? Le rôle du journaliste est-il de dénoncer ou de présenter différents récits ?
@MikeAScotto It seems there's a discussion around Mike Conley's style and past teammates, with some recalling his era with Gasol and Randolph. The sentiment touches on player perception and team history.
I got the chance to write a guest post on @OpenAIDevs Blog about 15 lessons learned building ChatGPT Apps.
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If you're building Apps, I think it's worth a read!
Les Knicks et les joueurs français, c’est vraiment une love story unique.
Ntilikina ? sur le banc.
Fournier ? Oublié dans un tiroir.
Noah ? 72M$ pour un abonnement à l’infirmerie.
Killian Hayes ? Mm pas eu le temps de voir le parquet.
Et maintenant Yabusele : minutes rationnées
Pour la retraite... tout au long de la vie ! #GaspardKoenig esquisse un compte temps universel remplaçant chômage & retraite. 💡Pour gérer à la carte son temps libre tout au long du parcours professionnel. 👉Une idée de @Fxol dans notre ouvrage Microcapitalisme aux @editions_PUF
Marketing and product teams often look to new cohort performance when a digital product's revenue begins to decline. That's an obvious place to start, but a deviation of older cohorts from the predicted revenue model could very likely be the culprit. And if older cohorts are deviating from model, the new cohorts being acquired now likely will, too, when they reach that age.
In other words: a revenue decline is the result of decaying monetization somewhere in the cohort stack (user lifecycle). This is easy to diagnose for new users because a new cohort's Day 1, Week 1, etc. cumulative revenue may deviate from the model prediction. Critically, it's also easy to address: reduce advertising bids.
But monetization decay for older cohorts is a more troublesome problem because 1) product experimentation and optimization is more challenging for the later stages of the user lifecycle than the earlier stages and 2) those downstream monetization / engagement problems *also* impact the revenue predictions for new users. This means the entire model needs to be adjusted.
It's critical for both product and marketing teams to track cohort-level monetization against the revenue predictions that those cohorts were acquired under.