Lucas - Dev🦎

Un amigo mío es electricista. De los buenos en serio. Honesto, detallista, de los que te dejan todo impecable. Hace años me dice lo mismo: no consigue trabajo. No porque le falte oficio, sino porque no usa redes, no sabe venderse, y depende del boca a boca de siempre. Me da bronca. Porque sé lo que vale y el mundo no se entera. Esa es una de las razones por las que estamos construyendo @tegu_app. Para que un buen profesional no necesite ser influencer para conseguir clientes.

@mativallej_ @tegu_app JAJA tiene que ser bait

Le pedi analisis a claude para @tegu_app a las 12 de la noche. Me dijo que no. Tres veces. Y me deseo buenas noches. Que? Si, buenas noches. “Ninguno esta noche, Mati.” No se si esto es AGI. Se que es lo mas cercano a una madre que tuve en mucho tiempo.

@mativallej_ @tegu_app esoo!

Hace 4 meses este proyecto era una idea en un documento. Hoy salimos en el diario. Pero es el resultado de un equipo dispuesto a cambiar la industria de los servicios. Vamos @tegu_app 🦎

"Emprendé, loco" me dijo Matias cuando volví a Argentina despues de vivir afuera. Que locura todo. Vamos Tegu!

Este fin de semana largo se aprovechó a full con los chicos en @tegu_app . Desplegamos nuevas funcionalidades core para las personas que ofrecen oficios, basadas en las mediciones que fuimos recopilando. Iterar agilmente para entregar valor es parte de nuestro adn como proyecto. Vamos Tegu!

@IvanSertic Si dice que es plomero, electricista o técnico de aire acondicionado le creo.

gran sprint. metimos laburo en finde largo con @dev_luking @ezequiel_obrek a acelerar, acelerar!

tegu updates 🦎 600 usuarios. +80 tareas creadas. 23 workers verificados. Todas las reseñas: 5 estrellas. Implementamos un score de confiabilidad para los dos lados del marketplace. Anti-spam, moderación, optimización. Reduce la frustración de ofertar y prioriza a quienes realmente laburan. Un electricista nos escribió por WhatsApp. Se lo recomendó una compañera de una amiga que usó la app para resolver un problema. Nadie le pidió que nos busque. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. Todavía nos falta mucho. La landing es un MVP, tenemos desafíos enormes. Pero la app funciona, resuelve problemas reales, genera valor. +30 mensajes en redes. +50 personas queriendo sumarse como profesional. Esto no es casualidad. Top categorías: 🧹 Limpieza doméstica (31 tareas) 🚿 Plomería (15 tareas) 🔧 Manos Útiles (9 tareas) Barrios: Nueva Córdoba, General Paz, Güemes, Centro. 78% de las tareas recibieron al menos una oferta. Córdoba sigue respondiendo.

De 397 a 600 usuarios. Más de 80 tareas creadas, 23 profesionales verificados, todas las reseñas 5 estrellas. Implementamos un sistema de score de confiabilidad. Para clientes y para profesionales. Reducir el spam, priorizar a los que cumplen, cuidar el tiempo de los que laburan en serio. Y en medio de todo eso, un electricista nos escribió por WhatsApp. Se lo recomendó una compañera de una amiga que usó la app. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. 31 tareas de limpieza doméstica, 15 de plomería, 9 de manos útiles. 78% de las tareas con oferta. Más de 30 mensajes en redes, más de 50 queriendo sumarse. Nueva Córdoba, General Paz, Güemes, Centro. Nos falta mucho. Pero esto confirma lo importante: la app resuelve problemas reales, genera valor, y la gente lo cuenta. @tegu_app 🦎

2B un collar para las vaquitas, que hermosos locos

Muy tranquilo el 26.

Gracias Jorge por el feedback! Totalmente, es EL desafío. Comisión por transacción no funciona. GetNinjas (brasil) y Thumbtack (usa) ya probaron que el modelo de leads funciona mejor sin matar el efecto red. Nosotros estamos explorando por ahí, pero primero hay que construir la red. Paso a paso.

Hay feature nueva, hay producto, hay equipo. Hay ejecución. Ship it 🦎🚀

Estamos trabajando para sumar más profesionales verificados a la plataforma. En Tegu cada profesional pasa por un proceso de verificación: validamos identidad, experiencia y referencias antes de que pueda recibir trabajos. Porque cuando alguien te recomienda un profesional, tiene que ser alguien en quien realmente puedas confiar.

@mativallej_ Que locura 🤯

Un electricista nos escribió por WhatsApp: "Me la recomendó la compañera de una amiga que usó la app para resolver un problema que tenía." Nadie le pidió que nos busque. Una persona resolvió su problema, le contó a alguien, esa persona le contó a otra, y él llegó solo. Todavía nos falta mucho. La landing es MVP. Tenemos desafíos enormes en producto. Pero esto confirma lo importante: la app funciona, resuelve problemas, genera valor. +30 mensajes en redes. +50 personas queriendo sumarse como profesionales. La mayoría llega por la landing. Esto no es casualidad. Es señal. Vamos @tegu_app 🦎

@SamuelKanneman @mativallej_ Tal cual, tenemos un repositorio de eventos y cada semana le pedimos a Claudio que nos de insights, falta automatizar. Saludos!

@mativallej_ Execelente idea! Te recomiendo guardar todo los datos posibles, y con el tiempo implementar un algoritmo de machine learning para crear un score de recomendaciones. Vas a poder automatizar todas esas reglas manuales. Saludos.

Los prestadores nos preguntaron cómo íbamos a proteger su tiempo. Teníamos que responder. 48hs después: un algoritmo de score de confiabilidad para los dos lados del marketplace. Del lado del cliente: - Canceló 3 veces? Sus tareas no llegan a los mejores workers. - Es serio y contrata? Accede a los prestadores más top. Del lado del worker: - Trabajás bien y completás trabajos? Tenés prioridad para ofertar primero. - Cancelaciones o mal comportamiento? Perdés acceso a las mejores tareas. Es ir en contra del spam, moderar y premiar. Optimizar esto reduce la frustración de ofertar, y prioriza a quien realmente labura. El resto se da solo. Vamos @tegu_app🦎

@mativallej_ @tegu_app 🚢🦎

@dev_luking @tegu_app ship it 🔥

Estos días implementamos en @tegu_app una de las features que más impacto va a tener sin que nadie la vea. Hablando con trabajadores nos dimos cuenta de un pain point claro: ofertaban a tareas y los clientes abandonaban o cancelaban. Tiempo y energía tirados. El problema: no todos los clientes que publican una tarea terminan contratando. Eso quema la atención de los trabajadores. La solución: cada cliente tiene un score de confiabilidad. Completa trabajos → sube. Cancela o desaparece → baja. Con eso decidimos cuándo y a quién notificar. Un cliente nuevo arranca con beneficio de la duda. Las primeras acciones definen rápido si lo merece. Pura lógica de backend. Invisible para el usuario. Pero cambia todo el matching.