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Summary
El video es una reunión informativa donde se explica el modelo de negocio del proyecto RVA NFT, sus fases de venta, programa de referidos, funcionamiento de la página de presentación, mecánicas de minería, tokenomics y estrategias de generación de ingresos mediante NFTs, préstamos y productos financieros.
Key Points
- —El proyecto RVA NFT se encuentra en su primera fase, con precios de NFT reducidos y un programa de referidos que paga 30 % en la primera compra y 20 % de forma continua.
- —Se diferencia entre autorenovación y upgrade de los paquetes, y se busca que los usuarios comprendan esta distinción mediante feedback.
- —La página de presentación rvanft.com está disponible y permite mostrar métricas como recompensas, volumen de ventas, usuarios activos y tokenomics, aunque la sección del token aún está oculta.
- —Cada NFT genera una extracción de tokens equivalente al 10 % de su valor en cada ciclo, y los tokens obtenidos pueden usarse para obtener préstamos respaldados por esos tokens.
- —Los ingresos provienen tanto de la minería de tokens como de actividades de marketing; los líderes ganan comisiones mientras los inversores obtienen ingresos pasivos por la extracción de tokens.
- —El modelo incluye un mecanismo de autoventa de tokens donde, tras 120 días, se venden el 25 % de los tokens, luego el 40 % y así sucesivamente hasta agotarse en un año.
- —Los usuarios pueden combinar sus NFTs con productos financieros externos, como intercambios de criptomonedas, para aumentar la rentabilidad y aprovechar la volatilidad del Bitcoin.
- —El programa de referidos requiere un código de invitación obligatorio; los nuevos usuarios siempre se registran bajo el código del referente, sin comisiones adicionales en el bridge.
- —La estrategia recomendada es reclutar la mayor cantidad posible de personas para construir una estructura de red que genere flujos de efectivo continuos cuando se lancen nuevos productos.
- —Se planifica crear material educativo y escuelas sobre contratos inteligentes y estrategias de inversión para reducir la carga de soporte y facilitar la comprensión del ecosistema.
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