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# System prepended metadata

title: Analyse d'influence sur les revenus de l'entreprise

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# Analyse d'influence sur les revenus de l'entreprise


Vous trouverez ci-dessous les analyses présentées en interteam, et l'exemple pour mon cas. 

Il suffit de faire pareil pour vous.


## Business Metrics Hierarchy (Outcomes)

```
BUSINESS METRICS
│
├─► COMPANY REVENUE (€/month) ◄─── ULTIMATE OUTCOME
│   │
│   ├─► Usage Fees Revenue
│   │   = Number_of_Uses × Fee_per_Use
│   │
│   └─► Profit Share Revenue
│       = Number_of_Uses × (Share_Rate × Price_per_Use)
│
├─► NUMBER OF USES ◄─── KEY METRIC (everything drives this)
│   │
│   │   Formula: Number_of_Users × Opportunities_per_User
│   │
│   ├─► Number of Users (STOCK - accumulates over time)
│   │   │
│   │   ├─► User Inflows (Acquisition)
│   │   │   │
│   │   │   ├─► Direct Acquisition by Experts
│   │   │   │   ├─► Existing Client Conversion
│   │   │   │   └─► Prospect Conversion
│   │   │   │
│   │   │   └─► Cross-Discovery Acquisition ◄─── NETWORK EFFECTS
│   │   │       (Users discover agents while using platform)
│   │   │       = Users × discovery_rate × diversity × conversion
│   │   │
│   │   └─► User Outflows (Churn)
│   │
│   └─► Opportunities per User (DYNAMIC)
│       (How many use cases each user has per month)
│
├─► EXPERT COUNT (STOCK - accumulates over time)
│   │
│   ├─► Expert Inflows
│   │   (Each expert brings direct user acquisition)
│   │
│   └─► Expert Outflows (Churn)
│
└─► AGENT DIVERSITY
    (Variety of agent types × experts)
    = Agent_Types_per_Expert × Expert_Count
```
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## Devoirs: qu'est-ce que mon travail influence ? 
Question : Dans votre travail, qu'est-ce que vous chercher à influencer, en faisant quoi, et avec quelles priorités ?

Exemple de réponse pour moi : 

Dans mon périmètre de "Kin Designer" je crée des Kins donc j'influence:
- Opportunities per User (How many use cases each user has per month)
- Direct Acquisition by Experts (existient clients and prospects) (CUMULATED)
- Cross-Discovery Acquisition (Users discover agents while using platform)= Users × discovery_rate × diversity × conversion
- Price_per_Use facturé par le experts, qui dépend de la qualité des Kins

Ce qui influence fondamentalement le nombre d'utilisation ET la facturation des ces utilisation. 

--- FIN DES DEVOIRS ---

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## POUR ALLER PLUS LOIN: Évaluer mon potentiel d'impact 
(la différence que je peux faire par mon travail, Écrit par Seb, pas par Telos)

Analyse de l'influence de "efficience dans la création de kins" sur nos revenues:
- En X^2 sur le nombre de users (intégrale du flux d'acquisition via les experts)
- En x sur le nombre de kins disponibles, donc sur les opportunités d'usage, via le cross selling
- Délicat à modéliser sur la valeur facturable, qui dépend trop d'autres facteurs

Donc influence en X^3 au minimum, intégré sur le temps.

*Situation actuelle:* 
Ressoures pour créer manuellement des kins actuellement (ordre de grandeur):
    - 20 jours.homme/kin
    - 5 jours.homme/mois/kins (assistance, entretien, évolutions, etc.)
    - On peut donc créer au mieux un kin par mois, 
    - il faut embaucher tous les 4 kins

C'est actuellement le "Facteur limitant" de l'entreprise, c'est à dire le point qui freine le plus notre progression. 

*C'est très inconfortable d'être le facteur limitant.*

**Passer ces valeurs à 2 jours pour la création et une demi-journée par mois (facteur 10) augmente le potentiel de revenus de DK d'un facteur 1000 à un an.** 

(Remarque: ça ne veut pas dire qu'il suffit de le faire pour gagner 1000 fois plus, ca veut dire que le facteur limitant sera ailleurs).

**Notre stratégie de startup c'est de SYSTÉMATIQUEMENT lever en priorité les facteurs limitants, à tout moment. Il y en a toujours un.**


 

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# POUR VOIR L'ANALYSE DE TELOS SUR LA QUESTION


## Priority Analysis Framework

```
PROCESS: Determine Improvement Priorities
│
├─► Step 1: Identify Constraints
│   (Which metrics are below target?)
│
├─► Step 2: Backward Trace
│   (Which design factors influence constrained metrics?)
│
├─► Step 3: Identify Bottlenecks
│   (Which design factors BLOCK multiple metrics?)
│
├─► Step 4: Apply Priority Rules
│   │
│   ├─► Rule 1 (Blocker): Blocks all downstream → P0
│   ├─► Rule 2 (Multiplier): Multiplies blocker effectiveness → P1
│   ├─► Rule 3 (Scale-dependent): Impact grows with scale → delay
│   ├─► Rule 4 (Quality gate): Poor quality causes churn → P1-P2
│   └─► Rule 5 (Reputation): Affects early adopters → protect quality
│
└─► Step 5: Output Priority Tiers
    │
    ├─► P0: System blockers (blocks everything)
    │   Example: Agent_Technology.creation_capacity
    │
    ├─► P1-P2: Quality gates & efficiency multipliers
    │   Example: Agent_Technology.quality_features
    │
    ├─► P2-P3: Scale multipliers (network effects)
    │   Example: Platform_Design.discovery_features
    │
    └─► P3-P4: Optimization
        Example: Platform_Design.dashboard_analytics
```

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## Current State Assessment

```
IDENTIFIED CONSTRAINTS:

1. Agent_Technology.creation_capacity = "manual (>10 days)"
   ├─► **Status: SYSTEM BLOCKER (P0)**
   ├─► Blocks: Expert inflows → Expert count → All downstream metrics
   └─► Impact: Cannot scale expert acquisition

2. Platform_Design.discovery_features_quality = "none"
   ├─► Status: NETWORK EFFECT BLOCKER (P2-P3)
   ├─► Blocks: Cross-discovery acquisition, opportunities per user
   └─► Impact: Scale-dependent, but crucial for growth loops

3. Agent_Technology.quality_features = "basic"
   ├─► Status: QUALITY GATE (P1-P2)
   ├─► Affects: User churn, demo conversion
   └─► Impact: Reputation risk with early adopters

4. Platform_Design.visual_elements_quality = "text only"
   ├─► Status: CONVERSION BARRIER (P2)
   ├─► Affects: Demo conversion, value perception
   └─► Impact: Reduces acquisition efficiency
```

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## Key Insights

### 1. **Two-Sided Marketplace Dynamics**
- Experts bring users (direct + clients)
- Users enable network effects (cross-discovery)
- Agent diversity multiplies both sides

### 2. **Growth Leverage Points**
- **Bottleneck**: Agent creation capacity (manual → autonomous)
- **Quality Gate**: Feature completeness (prevents churn)
- **Scale Multiplier**: Discovery features (enables network effects)

### 3. **Revenue Formula**
```
Revenue = Number_of_Uses × Average_Revenue_per_Use
        = (Users × Opportunities) × (Fee + Share × Price)
```

### 4. **Network Effects Amplification**
- Cross-discovery acquisition grows with: Users × Diversity
- Creates compounding growth once triggered
- Currently BLOCKED by "none" discovery features

### 5. **Stock-Flow Thinking**
- Expert count and user count are stocks (accumulate)
- Must maintain: Inflows > Outflows
- Churn prevention = quality gates

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## System Type

**Classification**: Two-sided marketplace with network effects

**Core Loop**:
```
More Experts ──► More Agent Diversity ──► More Value for Users
      ▲                                           │
      │                                           │
      └───────── More User Acquisition ◄─────────┘
```

**Critical Success Factor**: Achieving "network effects threshold" where cross-discovery acquisition > direct acquisition

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## Data Completeness

**Design Factors**: 15 characteristics identified
- 8 have current values (mostly "basic", "none", "manual")
- 7 have null values (need measurement)

**Business Metrics**: 5 major stocks/flows modeled
- All formulas defined
- Actual values null (need measurement or simulation)

**Causal Model**: 7 input-output relations defined in process_system_dynamics

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## What Makes This Model Valuable

1. **Actionable**: Design factors are things you can build/improve
2. **Traceable**: Every metric traces back to design decisions
3. **Prioritizable**: Constraint analysis reveals what to fix first
4. **Simulatable**: Can model "what if" scenarios
5. **Complete**: Covers full causal chain from design to revenue

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**Model Version**: 1.0.0
**Measurement Period**: month
**Business Type**: AI agent marketplace (two-sided platform)