Что полезно автоматизировать в exploratory-анализе

Полезный exploratory для продакта отвечает не на вопрос что за цифры, а на вопрос где пользователь теряется, что удерживает и что сломалось после изменений.

1. Где продукт теряет пользователя
• шаг с максимальным drop-off
• ухудшение drop-off относительно прошлого периода
• сегменты, где падение сильнее всего

Зачем продакту:
• сразу видно проблемное место в UX или сценарии
• понятно, куда идти с гипотезами

2. Что реально влияет на retention
• D1 / D7 / D30 retention для пользователей, которые дошли до core-действия и использовали ключевую фичу
• сравнение сделал действие vs не сделал

Зачем продакту:
• помогает понять, что формирует ценность продукта
• база для решений что усиливать и упрощать

3. Core-сценарии против вторичных
• топ сценариев по использованию
• сценарии, которые растут или падают
• долю пользователей, проходящих core-путь

Зачем продакту:
• видно, чем реально пользуются
• легче убирать лишние фичи и сложность

4. Влияние релизов и фичефлагов
• сравнение метрик до и после релиза
• разницу между включенной и выключенной фичей
• авто-флаги негативных эффектов

Зачем продакту:
• быстрый контроль регрессий
• меньше споров это релиз или нет

5. Где продукт стал сложнее
• время до первого value
• количество шагов до целевого действия
• completion rate ключевых сценариев

Зачем продакту:
• ранний сигнал усложнения продукта
• защита от незаметной деградации UX

6. Сегменты, которые тянут продукт вниз
• худшие сегменты по активации, retention, конверсии
• вклад сегментов в общее падение метрики

Зачем продакту:
• фокус на реально проблемных пользователях
• точечные решения вместо средних по больнице

7. Поведение лучших пользователей
• сценарии пользователей с высоким retention
• отличия топ-когорт от средней

Зачем продакту:
• источник идей для фич
• понимание, кого и за что удерживать

8. Ранние сигналы деградации
• падение активации и first success
• тренды снижения несколько периодов подряд
• накопительный эффект, а не разовые скачки

Зачем продакту:
• позволяет реагировать до кризиса
• меньше пожаров и срочных фиксов

9. Ответы на продуктовые вопросы
• где стало хуже
• что изменилось именно сейчас
• у кого это проблема
• локально это или системно
• куда смотреть в первую очередь

Зачем продакту:
меньше времени на разбор графиков
быстрее переход от данных к действиям

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Например, обновили сайт для разборов и магазина фреймворков. Отправить личный запрос автору можно тут.

Фреймворк для приоритизации AI-инициатив

Друзья, вчера разбирали фреймворк, интересно, ваше мнение про фреймворк:

AI-Priority = (Volume × Latency pain × (1 − AI-Risk) × Business Impact × Data/Context Readiness × Automation Leverage) / (Delivery Effort × Time-to-Trust)

Где:
1. Volume — масштаб применения, сколько раз модель реально будет использоваться
1 — < 100 раз в месяц
2 — несколько сотен раз
3 — тысячи раз
4 — десятки тысяч
5 — системообразующий поток (ядро операций)

2. Latency pain — боль от текущего времени принятия решения (не просто долго, а мешает бизнесу)
1 — не мешает, можно подождать
2 — раздражает
3 — замедляет процессы
4 — создает очереди / bottleneck
5 — напрямую тормозит деньги или клиентов

3. AI-Risk — риск ошибки именно от AI (умножается как 1 − риск)
0 — ошибка недопустима (регуляторика, финансы, безопасность)
0.25 — высокая цена ошибки, нужны контуры контроля
0.5 — ошибка неприятна, но корректируема
0.75 — ошибка заметна, но не критична
1.0 — можно ошибаться, главное — скорость

4. Business Impact — бизнес-ценность результата
1 — эксперименты / R&D
2 — улучшение качества решений
3 — снижение затрат / времени
4 — рост LTV, retention, conversion
5 — прямой вклад в выручку / масштабирование

5. Data / Context Readiness — готовность контекста
1 — данные и контекст разрознены
2 — есть, но без единого источника правды
3 — частично описаны, есть гайды / базы знаний
4 — структурированы, доступны через API
5 — живой контекст, логирование, обратная связь

6. Automation Leverage — насколько AI реально заменяет человека
1 — подсказки, человек всё делает сам
2 — ускоряет отдельные шаги
3 — закрывает 30–50% процесса
4 — человек только подтверждает
5 — fully autonomous в рамках контура

7. Delivery Effort — сложность внедрения
1 — prompt + API
2 — prompt + интеграция
3 — пайплайн + контроль качества
4 — несколько моделей + инфраструктура
5 — R&D, безопасность, комплаенс

8. Time-to-Trust — когда бизнес начнет доверять результату
1 — сразу (понятно, прозрачно)
2 — 2–4 недели пилота
3 — 1–2 месяца с QA
4 — 3–6 месяцев обучения доверия
5 — > 6 месяцев

Всем роста! Всегда ваш, @FreshProductGo

Про дашборд ИИ-поиска

Мы привыкли думать о поиске как о канале трафика. Но сейчас это уже продуктовый интерфейс принятия решения, просто без нашего UI.

Давняя мечта - смотреть за конкурентами, была осуществлена недавно следующим образом. Я посмотрел через GEOrank, как Wildberries выглядит в ответах ChatGPT / ЯндексGPT / Perplexity — и это очень показательный кейс именно для продактов и маркетологов.

За год нейросети дали 2175 релевантных ответов.
В 69% из них упоминается Wildberries — на первый взгляд, сильная видимость. Но дальше начинаются важные нюансы. AI почти не передаёт пользователя в продукт.

Из всех ответов только 135 содержат ссылку на сайт WB — это ≈6%.
При этом упоминаний бренда — 1510.
В 94% случаев модель “знает” продукт, но не считает нужным отправлять пользователя дальше. Ответ закрывается внутри диалога.

Wildberries силён в абстракции, слаб в конкретных сценариях.
Самая высокая видимость — в широких категориях:
• интернет-магазин — 773 упоминания
• коллекционные товары — 253
• общие категории одежды — 100+
Но как только запрос становится точечным (конкретный товар, ниша, сценарий выбора), видимость резко падает:
• отдельные категории — 0–3 упоминания за год
• в этих же сценариях модели уверенно советуют Ozon, Amazon или специализированные магазины

Корреляция простая и неприятная:
• чем точнее задача пользователя, тем реже AI выбирает Wildberries.
• WB почти никогда не является “дефолтным выбором”.

Распределение ответов:
0% — только Wildberries
69% — WB вместе с конкурентами
27% — конкуренты без WB
То есть для модели WB — это участник сравнения, а не рекомендация по умолчанию.

Даже говоря о WB, нейросети чаще опираются на внешние источники.
Топ источников в ответах:
• ozon.ru — 158
• hobbygames.ru — 157
• wildberries.ru — 132
• market.yandex.ru — 104
• amazon.com — 103

Если собрать это в один продуктовый вывод, получается так: Wildberries хорошо распознаётся как универсальный маркетплейс, но слабо закреплён как лучшее решение конкретных пользовательских задач. А нейросети — это не про бренды, а про закрытие задачи здесь и сейчас. GEO в этом смысле — не SEO и не классический маркетинг.
Это новый слой distribution, где важно, в каких сценариях продукт вообще всплывает и где он по умолчанию, а где — один из.

Продактам и маркетологам точно стоит посмотреть тут на свой продукт глазами нейросети. Иногда это больнее, чем любой юзабилити-тест - и полезнее. Сейчас ребята из GEOrank делают бесплатный аудит GEO-видимости: показывает, в каких сценариях AI выбирает продукт, где отдает предпочтение конкурентам и на какие источники опирается в ответах.

А/В-тест “здорового” продакта

А теперь к серьезным вопросам. Что нужно предусмотреть в А/В-тесте, чтобы не было бесполезной траты ресурсов.

1. Формулировка гипотезы (чтобы тест был про бизнес, а не про кнопки)
Плохо: Если поменять текст на кнопке, конверсия вырастет
Рабочее: Если мы [изменение], то [сегмент пользователей] будет чаще [целевое действие], потому что [инсайт/причина].

Чек-лист
• Есть конкретное изменение (1, не 3 сразу)
• Понятен сегмент (новые / активные / churn-risk и т.д.)
• Привязка к бизнес-метрике (деньги, удержание, скорость)
• Есть причина, а не кажется. Если нет причины — тест превращается в казино.

2. Решение, которое вы примете по итогам. Какое решение я приму, если результат будет положительный, нулевой или отрицательный.
Чек-лист
• Есть заранее определённые варианты действий
• Решение не зависит от «настроения»
• Команда согласна с правилами игры
Если ты не знаешь, что будешь делать с результатом — тест не нужен.

3. Метрики: одна главная, остальное — страховка
• Primary metric — ради неё всё
• Guardrail metrics — чтобы не сломать систему
• Diagnostic metrics — чтобы понять почему

4. Дизайн эксперимента. Ключевые вопросы
• Кто попадает в тест?
• Какой % трафика?
• Сколько длится тест?
• Что считается одним пользователем?

Чек-лист
• Сегменты не смешиваются (новые ≠ старые)
• Нет пересечений с другими экспериментами
• Размер выборки посчитан (или хотя бы оценён)
• Длительность покрывает полный пользовательский цикл

5. Что проверить в первые 24 часа
• Трафик реально делится 50/50 (или как задумано)
• Нет технических ошибок
• Метрики обновляются
• Нет аномалий в guardrails
На этом этапе мы не смотрим кто выигрывает.

6. Анализ результатов. Сначала смотри на:
• Направление эффекта
• Размер эффекта
• Стабильность по сегментам

Чек-лист
• Эффект бизнес-значим, а не только стат-значим
• Нет скрытых просадок в guardrails
• Результат не держится на одном микросегменте
• Нет p-value шаманства

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Продуктовые механики для пользователей в День Рождения

Ни на что не намекаю, но такую подборку собрали по горячим следам из полученных механик недавно) :

1. Подарки с следом пользователя. Подарок привязан к реальной активности пользователя, которую никто другой не видит.
Пример: “Сергей, за последние 6 месяцев ты посмотрел 17 новых фильмов → мы подобрали персональный мини-набор из 3 эксклюзивных трейлеров + скидку на мерч”. Даже в e-commerce можно: набор товаров на основе прошлого интереса, который недоступен другим пользователям.
Важно: почти никто не использует глубокую аналитику для персонализации подарка. Метрики CTR на подарок, Redemption Rate, CR на покупку “рекомендованного” товара.

2. Временные секретные функции. В день рождения включать пользователю эксклюзивную функцию в приложении/сервисе, которую никто другой не видит.
Пример: уникальный фильтр для фото, “золотой” интерфейс, эксклюзивная тема.
Почти все дарят что-то материальное или бонусные баллы, интерактивные секреты игнорируют. Метрики - использование функции, Retention next day, engagement внутри продукта.

3. Микро-социальные привилегии, бонусы, которые видят друзья или коллеги.
Пример: “В честь твоего дня рождения Сергей получил VIP-бейдж на неделю, друзья видят его на платформе/в чате”. Даже простая возможность “похвастаться” бонусом работает как социальный триггер. Метрики - CTR на активацию, social share rate, Retention, новые регистрации через социальный эффект.

4. Подарок с сюрпризом будущего, который раскроется через несколько дней/недель. Пример: “С днем рождения! Мы отправили тебе подарок, откроется через 48 часов”, тут и интрига повышает вовлеченность. Хотя многие боятся задержек и считают, что подарок должен быть мгновенным. Метрики - CR на активацию через delay, Retention, повторные покупки.

5. Персонализированное “мини-исследование”. В день рождения прислать маленький отчёт или “инсайт” по пользователю.
Пример: “Ты купил 12 книг за год. Вот твой топ-3 любимых жанра и персональные рекомендации на следующий год”
Для сервисов SaaS: прогресс пользователя, топ-фич, которые он использовал.
Большинство ограничиваются подарком или скидкой, не дают персональный insight. Метрики - CTR на рекомендации, Retention, CR на использование предложенных фич/товаров.

6. Микро-геймификация с прогрессом. День рождения как “старт” мини-челленджа, который продолжается неделю.
Пример: “Открой 3 сюрприза за 7 дней — получишь эксклюзивный приз”
Может быть в приложении, в e-commerce — мини-задания или накопление баллов.
Большинство компаний дают 1-off подарок, не создают цепочку интерактива. Метрики - CTR, CR на активацию, Retention +7/+14 дней, вовлечение в мини-игру.

И, конечно, самое частое в моих рассылках пожелание: берегите себя, родных и близких. Всем роста! Всегда ваш, @FreshProductGo

Кого привлекать первым: курицу или яйцо?

Seller или buyer в е-комм. Девушку или мужчину в дейтинг? Это одна и та же проблема двухсторонних продуктов.

И у неё нет справедливого решения. Есть рабочее. Главное правило - сначала привлекают не всех. Сначала усиливают одну сторону. Баланс — это признак зрелости. На старте баланс = смерть.

1. Seller vs Buyer. Привлекаем селлеров, если ценность = выбор / ассортимент, buyer приходит посмотреть, seller создаёт контент, предложение, ликвидность.

Логика: пустая витрина не продаёт, на старте seller — курица.
Привлекаем покупателей, если sellerу важен спрос, а не платформа, продавцы мобильны и легко приходят, можно подключить предложение быстро

2. Контент-платформы. Сначала: авторы, контент = причина прихода, зрителя легко купить рекламой, когда есть автор. Инструменты: партнёрка, аналитика, быстрый аплоад

3. Образовательные платформы. Сначала - контент / эксперты, курс = продукт, плохой курс не спасёт маркетинг, а репутация решает. Качество контента — курица.

4. Финтех / банки, например, маркетплейсы кредитов. Сначала - банки, потому что без офферов нет выбора, пользователь сравнивает условия
доверие через бренды. Оффер — курица.

5. B2B SaaS (платформы аналитики, CRM). Сначала: пользователи, не платящие, потому что данные и кейсы важнее денег, сеть внутри компаний
платёж — позже. Использование — курица.

6. Социальные сети. Сначала - один сегмент. Сеть работает только локально
всем не нужно сразу. Плотность важнее масштаба.

7. Недвижимость / ЖК-сервисы. Сервисы для жителей ЖК. Сначала активные жильцы / лидеры. Они создают контент и инициативы, тянут остальных, формируют культуру

8. Экосистемы / супераппы, сначала частый use-case, экосистема строится от ядра, редкие сценарии не удерживают, нужен один якорный сервис, постепенное наращивание, частота важнее ширины.

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Что уже неприлично не использовать в AI продакту?

1) AI‑агенты, которые действуют в продуктах, не просто чат‑боты, а автономные помощники, которые могут выполнять действия в рабочих инструментах по текстовым командам:
• Обновление досок задач (Jira, Asana) на основе описания приоритетов.
• Создание задач и подзадач автоматически после совещаний.
• Генерация коммуникаций (например, сообщения для Slack/Teams) на основе статуса фич.
• Claude (Anthropic) с интеграциями для работы с рабочими инструментами без переключения между приложениями.

2) Автоматизация аналитики и обработка обратной связи, AI анализирует большие объёмы данных и обратной связи, выявляет паттерны, боль пользователя и ключевые тренды:
• Сбор отзывов из разных источников (ин-апп чат, Zendesk, Intercom, звонки, Slack‑каналы).
• Кластеризация тем, выявление проблемных сегментов.
• Генерация инсайтов и приоритетов на основе поведения.
• Интегрированные AI‑аналитики в Productboard, Amplitude и другие платформы.

3) Поддержка приоритезации и планировании. AI помогает структурировать входящие идеи фич, оценивать их ценность и риски, предлагать приоритеты:
• Предложение приоритетов на основе бизнес‑метрик и пользовательского воздействия.
• Оценка рисков поставки фичи или влияния на метрики.
• Генерация roadmap на базе истории продукта и текущих целей.
• Jira Product Discovery с AI‑поддержкой.
• Productboard AI (оценивает ценность фич и связывает с обратной связью).
• Miro AI Sidekicks (генерация идей, кластеризация).

4) Автоматизация документации и коммуникаций, AI берёт на себя рутинное создание текстов и знаний — от PRD до отчётов о релизе:
• Генерация product requirements (PRD), спецификаций, release notes.
• Автоматическая подготовка сводок встречи и списков action points.
• Создание шаблонов документации и сопроводительных писем.
• Notion AI для шаблонов и автоматического заполнения документов.
• ChatGPT/Claude для генерации и адаптации текстов под стиль команды.

5) Генерация визуальных материалов и UX‑прототипов, AI преобразует текстовые идеи в визуальные прототипы и помогает с UX‑решениями.
• Генерация интерфейсов по описанию функционала.
• Предложения визуальных стилей и layout на основе целей продукта.
• Автоматическая адаптация дизайна под разные устройства.
• Figma AI и плагины для быстрой генерации UI/UX.

6) Прогнозная аналитика и моделирование. AI использует исторические данные, чтобы предсказывать будущее продукта, риски и метрики.
• Прогноз churn и сегментов, которые могут уйти.
• Анализ факторов, влияющих на рост ключевых метрик.
• Оценка вероятности успешного выпуска фичи.
• Встроенные модули предсказаний в Amplitude, Productboard, Jira.

• Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Простые рекомендации, как продакту научиться успевать больше

1. Проводите "обратные стендапы”. В конце дня или недели коротко анализируйте:
– Что я сделал зря?
– Где я был узким местом?
– Где можно было не вмешиваться?
Это помогает чистить фокус и сокращать лишнее.

2. Ведите Базу знаний. Создайте документ, куда заносятся ключевые продуктовые решения:
– Что решили
– На основе чего (данные, гипотеза)
– Когда пересмотреть
Это снижает количество повторных обсуждений и сохраняет контекст.

3. Используйте короткие Loom-видео вместо объяснений текстом. Запишите 2–3 минуты с экраном и голосом, если нужно быстро донести мысль.
– Объяснение фичи
– Анализ метрик
– Обратная связь по дизайну
Снижает количество уточняющих вопросов и ускоряет коммуникацию.

4. Формулируйте задачи так, чтобы их могли делать асинхронно
Пропишите в карточке:
– Контекст
– Что нужно сделать
– Цель
– Критерии готовности (Definition of Done)
– Ссылки и примеры
– Срок
Хорошая задача — это та, которую можно взять и делать без лишних созвонов.

5. Не путайте срочность и приоритет. Уведомление в чате — не повод бросать всё.
Выделите 2–3 окна в день, когда читаете мессенджеры.
Работайте по принципу "что двигает метрику", а не "что громче".

6. Введите входной фильтр на входящие запросы. Любой входящий запрос должен отвечать на три вопроса:
– Что нужно?
– Почему это важно?
– Как это повлияет на метрику?
Старайтесь систематизировать этот процесс, например, через Google-форму или шаблон в Notion.

7. Группируйте однотипные задачи в блоки
Например:
– Понедельник утро — стратегические задачи
– Вторник и четверг — интервью и фидбек
– Пятница после обеда — ревизия и планирование
Это снижает потери на переключение контекста.

8. Используйте шаблоны для типовых ответов в чатах
Примеры:
– "Сейчас не могу ответить, вернусь к этому после 15:00"
– "Зафиксируй, пожалуйста, это в общем документе, чтобы не потерялось"
– "Что именно ты от меня ждешь — решение, комментарий или согласование?"
Сохраняйте шаблоны в заметках или инструментах автоподстановки.

9. Отслеживайте сигналы "залипания"
Если:
– Сидите над задачей больше 15 минут без движения
– Читаете один и тот же чат снова и снова
– Начали "читать статьи", чтобы отвлечься
Это сигналы: задача неясна, нет следующего шага или вы избегаете важного. Сделайте паузу, пересформулируйте задачу.

10. Перед выполнением задачи — спросите себя:
– Что будет, если я этого не сделаю вообще?
– Можно ли сделать это в 5 раз проще?
– Кто может сделать это лучше/быстрее меня?
Так вы сэкономите время на том, что на самом деле не нужно делать.
_________
Нужен консалтинг или продуктовое исследование - пишите @SKoloskov

Приходите на наши курсы от редакции:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Разборы кейсов - https://news.1rj.ru/str/productcasebar/210

Методы оценки ценовой чувствительности

Сегодня база про прайсинг и его проверку.

1. Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter. Классический метод из 4 вопросов, выявляющий зону комфорта цены.
• При какой цене вы посчитаете этот гаджет слишком дешёвым и засомневаетесь в его качестве?
• При какой цене гаджет будет для вас выгодной покупкой?
​- При какой цене гаджет станет для вас дорогим, но вы всё же готовы его купить?
• При какой цене гаджет будет для вас слишком дорогим — вы точно не купите?
• Строите 4 кривые на графике (доля респондентов, выбравших цену). Точки пересечения:
Optimal Price Point — пересечение выгодно и дорого, но куплю (оптимальная цена);
Indifference Price Point — пересечение слишком дёшево и не куплю
​
2. Gabor‑Granger. Респонденту предлагают конкретный продукт и ряд цен (например, 1 000 ₽/1 500 ₽/2 000 ₽/2 500 ₽). Для каждой цены он отвечает: Купили бы вы продукт по этой цене? (да/нет).

Строите кривую: по оси X — цена, по оси Y — % ответов да» Находите цену, где спрос начинает резко падать. Просто реализовать, хорошо работает для цифровых продуктов и услуг. Но не учитывает психологические пороги (например, переход через 1 999 → 2 000 ₽).

3. Conjoint-анализ. Показываем респондентам комбинации атрибутов продукта (цена, цвет, функционал) и просим выбрать лучший вариант.

Пример:
• Вариант A: 64 ГБ, камера 48 МП, цена 25 000 ₽;
• Вариант B: 128 ГБ, камера 64 МП, цена 30 000 ₽;
• Вариант C: 256 ГБ, камера 108 МП, цена 35 000 ₽.
• Анализ. Статистические модели (например, логит-регрессия) вычисляют «ценность» каждого атрибута, включая цену.
• Плюс: учитывает trade-off между ценой и другими параметрами.
Минус: требует сложной аналитики и больших выборок.

4. Метод Слепая дегустация. Показываем продукт без указания цены и просим оценить его ценность. Затем называем реальную цену и спрашиваем: Соответствует ли цена вашей оценке?

Вопросы:
• Насколько вы готовы заплатить за этот продукт?
• Если бы цена была X ₽, купили бы вы его? (да/нет).

5. Аукционный метод. Респондент торгуется за продукт, указывая максимальную цену, которую готов заплатить.

Варианты:
• Открытый аукцион: участники видят ставки друг друга и повышают свою;
• Закрытый аукцион: каждый называет цену втайне, побеждает наивысшая ставка.

6. Метод Цена vs. Альтернатива
Сравниваем продукт с аналогами и просим выбрать между ними при разных ценах.

Пример: Перед вами два сервиса для редактирования фото:
• Сервис A: 500 ₽/мес, 10 инструментов;
• Сервис B: 700 ₽/мес, 20 инструментов.
Какой вы выберете?

Меняем цены и смотрим, при каком соотношении респонденты переключаются на ваш продукт.

7. Метод «Платёжеспособность» (Willingness to Pay, WTP). Прямой вопрос о готовности заплатить конкретную сумму.

Формат:
Насколько вероятно, что вы купите этот продукт за X ₽?
1 — точно не куплю;
5 — точно куплю.
Тестируйте несколько цен (например, 1 000 ₽/1 500 ₽/2 000 ₽) и стройте кривую спроса.

Плюс: быстро даёт количественные данные.
Минус: респонденты могут завышать/занижать ответы.

8. Метод Динамическое ценообразование. Моделируем изменения цены во времени и смотрим на реакцию.
Как:
• Показываем продукт по цене X ₽;
• Через неделю повышаем до Y ₽ и спрашиваем: Вы бы купили его сейчас?;
• Повторяем для разных сценариев.

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Все для роста от редакции канала

1. Образовательные возможности редакции (можно с счета юрлица, можно придумать персональную рассрочку):
Для тех, кто хочет системно расти в продакт-менеджменте:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

2. Разборы кейсов, 71 разбора пришли, всего свыше 160 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке

3. Личный запрос к Сергею Колоскову
Есть вопрос или запрос на карьеру, рост или поддержку?
Заполни короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

4. Мы собрали подборку каналов от тех, кто страстно обожает своё дело и формирует индустрию изнутри. Эксперты, команды и компании, которые живут маркетингом, рекламой, PR, дизайном и ивентами осознанно и с азартом. По призванию. Здесь вас ждут кейсы, разборы, внутренняя кухня и немного здорового профессионального юмора. Хорошие источники — это тоже инвестиция.

Как сделать карту стейкхолдеров предметным и эффективным инструментом продакта

Карта стейкхолдеров — один из самых практичных инструментов продакт-менеджера, если использовать её правильно.

1. Главная ошибка — рисовать людей по должностям. Рабочая карта строится вокруг решений: кто влияет на бюджет, кто определяет приоритеты, кто управляет рисками, а кто реально даёт или забирает ресурсы. Очень часто архитектор или руководитель аналитики влияет на судьбу фичи сильнее, чем формальный руководитель направления.

2. Вторая важная вещь — момент подключения. У каждого стейкхолдера есть правильная точка входа: стратегов нужно вовлекать ещё на этапе discovery, экспертов — на прототипах, контролёров — перед релизом. Большая часть конфликтов возникает не из-за несогласия, а потому что человека позвали слишком поздно. Хорошая карта обновляется после конфликтов. Именно в напряжённых обсуждениях становится понятно, кто реально принимает решения, кто меняет мнение группы и на кого все ориентируются, даже если он молчит.

3. Полезно добавить слой цены несогласия. Что произойдёт, если конкретный человек против? Перенос релиза, заморозка бюджета, саботаж внедрения, рост жалоб клиентов. Такой взгляд сразу показывает, где нужно предварительное согласование, а не героические защиты идей.

4. В каждой компании есть скрытые брокеры влияния — люди без громких должностей, через которых проходят решения. Руководитель PMO, сильный аналитик, опытный разработчик, ассистент топ-менеджера. Если их нет на карте, карта неполная.

5. Ещё один практический приём — учитывать энергоёмкость взаимодействия. Некоторые согласования требуют одной встречи, другие — пяти. Иногда эффективнее собрать вокруг человека коалицию союзников, чем пытаться убеждать напрямую.

6. Сильные продакты вообще работают не через согласования, а через коалиции. Сначала формируется поддержка нескольких ключевых участников, и только потом выносится решение. В этот момент идея уже воспринимается как очевидная. Отдельно полезно связать стейкхолдеров с продуктовыми метриками. Маркетинг влияет на привлечение, поддержка — на удержание, финансы — на экономику продукта, инфраструктура — на стабильность. Разговор сразу переходит из плоскости мнений в плоскость результатов.

7. Самая опасная категория — спящие стейкхолдеры. Они не участвуют в процессе, пока всё спокойно, но появляются за неделю до релиза и могут остановить запуск. Их нужно вовлекать заранее, даже если кажется, что это лишнее. По сути, карта стейкхолдеров — это карта организационных рисков. И чем лучше продакт её понимает, тем меньше ему приходится продавать свои решения.

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Типовые ожидания CEO и какой продакт под них нужен

CEO почти никогда не ищет просто продакт-менеджера. Он пытается делегировать свою главную боль. Проблема в том, что роль называется одинаково — Product Manager, а ожидания на самом деле разные. Конфликт CEO и продакта чаще всего возникает не из-за слабого специалиста, а из-за неправильного типа роли.

Вот типовые ожидания CEO и какой продакт под них реально нужен:
1. Нужен рост и деньги
Ожидание: влияние на выручку, понятные гипотезы, рост метрик. Нужен Growth Product Manager. Фокус — монетизация, юнит-экономика, воронка, pricing, эксперименты.

2. В разработке хаос
Ожидание: предсказуемость, сроки, понятный roadmap. Нужен Delivery / Execution Product Manager. Фокус — приоритизация, процессы, синхронизация команд.

3. Нужно найти новый рынок
Ожидание: новые продукты и product-market fit. Нужен Discovery Product Manager. Фокус — кастдев, MVP, проверка гипотез, формирование ценности.

4. Нужен человек с предпринимательским мышлением
Ожидание: ownership и стратегия, а не управление задачами. Нужен Product Lead или Mini-CEO. Фокус — бизнес-мышление, P&L, продукт как часть стратегии компании.

5. Продукт должен продаваться сам
Ожидание: меньше зависимости от sales. Нужен PLG Product Manager. Фокус — onboarding, activation, self-serve, рост через UX.

Все для роста в профессии продакт-менеджера от редакции канала - https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693. Отправить личный запрос автору и получить подарки можно тут.

Полезные книги, чтобы переключиться на выходных

Настоящая ценность — когда из книги можно вынуть конкретные управленческие действия. Прочитав книги от “Альпины Паблишер” – “Код Дурова 2”, “Новый переломный момент” мной любимого Гладуэлла и “Большая книга про работу” не менее любимого Ильяхова, вынимаю следующее:

1. Из “Код Дурова 2” — Что видно на практике: сильные продукты строятся вокруг ясных принципов, а не бесконечных обсуждений. Что делать продакту:
— Заведи документ 3 принципа продукта. Если фича им противоречит — она не идет в работу даже при давлении бизнеса.
— Убери коллективную ответственность за продуктовые решения. Discovery обсуждается вместе. Решение — всегда персональное.
— Раз в квартал убирай 10–20% функций. Рост Telegram происходил через упрощение.
— Не объясняй каждое решение. Чрезмерные объяснения = слабая позиция продукта.

2. Из “Новый переломный момент” — люди растут скачками, когда меняют масштаб задач, а не эффективность внутри старого масштаба. Что делать продакту:
— Каждые 6 месяцев задавать вопрос:
я оптимизирую систему или уже должен строить новую?
— Ищи задачи с неопределенностью, а не с понятным backlog.
Если всё ясно — роста почти нет.
— Переходи от управления задачами к управлению экономикой:
LTV, unit-экономика, маржинальность, денежные потоки.
— Начни регулярно говорить языком денег на встречах.
Продакт начинает расти, когда его слушают как мини-CEO.

3. Из “Большая книга про работу” — продакт чаще всего устает не от сложности, а от постоянного переключения ролей. Что внедрить:
— Раздели календарь на три типа времени:
decision time (решения), communication time (люди), deep work (мышление).
— Если день полностью из встреч — ты не управляешь продуктом, ты обслуживаешь организацию.
— Введи правило:
любая встреча без решения → асинхронный формат.
— Перестань быть «самым доступным человеком».
Доступность снижает стратегическое мышление.

4. Сильный продакт уменьшает количество лишних решений вокруг команды.
Если команда постоянно спрашивает как правильно? — ты управляешь задачами.
Если команда понимает рамки и принимает решения сама — ты управляешь системой. Рост продакта начинается в момент, когда он перестает быть удобным координатором и становится источником ясности.

Всем роста и творческого благополучия!

Продуктовые презентации почти всегда проваливаются по одной причине: продакт рассказывает про работу, а бизнес ждёт решений

Ниже будут практические промпты, которые помогают собрать сильную презентацию продуктовой стратегии, продуктового статуса и защиты инициативы. Это рабочие формулировки, которыми пользуются перед стратсессиями, QBR и инвестиционными защитами.

ПРОДУКТОВАЯ СТРАТЕГИЯ
1. Стратегия через выборы, а не список идей. Выступи как CPO компании уровня Series B. Помоги сформулировать продуктовую стратегию через выборы:
— какие сегменты мы НЕ обслуживаем
— какие сценарии считаем ключевыми
— за счёт чего выиграем рынок
— какие гипотезы являются ставками компании
Контекст продукта: [описание]
Сформируй структуру слайдов и ключевые тезисы.
Главная цель — убрать анти-паттерн «стратегия = roadmap».

2. Стратегия через проблемы бизнеса. Переведи продуктовую стратегию из языка фич в язык бизнес-напряжений.
Дано:
— текущие бизнес-проблемы
— продукт
Покажи:
• какие продуктовые причины создают проблемы
• какие стратегические направления их снимают
• какие метрики изменятся

3. Стратегия как набор ставок
Сформируй стратегию как набор стратегических ставок.
Для каждой:
— гипотеза рынка
— что должно оказаться правдой
— риск
— ранние сигналы успеха
— момент признания ошибки
Это формат, который понимают CEO и инвесторы.

4. Проверка стратегии перед защитой
Выступи как инвестиционный комитет.
Найди слабые места:
— где нет фокуса
— где wishful thinking
— где отсутствует экономика
— где нет доказательств рынка
Вот стратегия: [текст]

PRODUCT STATUS / PRODUCT REVIEW
5. Статус, который интересен руководству
Пересобери продуктовый статус так, чтобы он отвечал на три вопроса CEO:
• Мы ускоряемся или отстаём от рынка?
• Где главный риск?
• Нужна ли управленческая помощь?

6. Перевод продуктовых метрик в язык денег
Объясни продуктовые метрики так, как их должен услышать CEO без продуктового бэкграунда.
Метрики: [Retention, Activation, DAU и др.]
Сформулируй:
— что это значит для денег
— для роста
— для риска бизнеса

ЗАЩИТА ПРОДУКТОВОЙ ИНИЦИАТИВЫ
7. Превращение идеи в инвестиционный кейс. Преврати продуктовую инициативу в инвестиционный pitch.
Добавь:
— какую боль бизнеса решаем
— стоимость бездействия
— ожидаемый upside
— риски
— cheap experiment до полной разработки

8. Подготовка к жёстким вопросам. Сгенерируй 15 самых неудобных вопросов, которые задаст CFO или CEO на защите инициативы.
Контекст: [инициатива]
Это один из самых недооценённых инструментов подготовки.

9. Защита через Cost of Delay. Помоги доказать приоритет инициативы через Cost of Delay.
Дано:
— проблема
— текущие потери
— размер рынка
— скорость конкурентов
Сформируй аргументацию для слайда.

Все для роста в профессии продакт-менеджера от редакции канала - https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693. Отправить личный запрос автору и получить подарки можно тут.

📈 Продуктовые тренды 2027: Technical PM и Agentic AI — готовимся на AI ProductConf`26

Привет, коллеги!

Проанализировав и сравнив продуктовые рынки в РФ и США, у нас вышла статья, которая поможет предсказать будущее «Продуктовые тренды 2027» — разбор того, что уже тестируют в США и приедет к нам через год-два. Вот что мы подметили интересного из них:

💡 Тотальная технизация (Technical PM)
Эра чистых «гуманитариев‑продактов» заканчивается. Более 40% вакансий в США требуют понимания архитектуры, API, чтения кода или инженерного бэклога. Рынок ищет Technical PM — умеющих говорить на языке инженеров и не боящихся технических спецификаций.

Эти тренды разбираем, например, в докладах Алексея Воронина и Алескндра Иоссы на AI ProductConf — что ждет продакта в ближайший год и навыки развития платформенных продуктов.


💡 От General AI к Agentic AI и RAG
AI — уже не модный тренд, а must-have. Если раньше хватало промпт-инжиниринга, то сейчас в США ищут PM, кто строит сложные системы на LLM: агентские воркауты, RAG-пайплайны, мультиагентную оркестрацию.

На AI ProductConf`26 (23–24 апреля, онлайн) разберём эти тренды на практике: Сергей Липчанский расскажет про систему управления AI-агентами поверх обычного таск-трекера.

Больше практики - меньше воды, поэтому «попробовать тренды» в деле можно будет на воркшопах экспертов:
• Как с помощью ИИ проанализировать интерфейс продукта и улучшить опыт клиентов
• Глубинное исследование за неделю: миф или AI-реальность? и другие воркшопы на любой уровень участника.

После двух дней вы заберете с собой: промпты, шаблоны, сценарии и нетворкинг с теми, кто уже тестирует на практике тренды и гипотезы!

📚 Читать полную статью «Тренды 2027»
🎟 Забронировать билет

Промокод: FreshProductManager
Скидка 15% на участие

Не ждите 2027 — начните внедрять тренды уже весной. До встречи!

Реклама. ИП Уразбаев Асхат Орынбасарович, ИНН 502506471139. Erid 2Vtzqwe7oe4

Как продакту строить финмодель на незнакомом рынке

Приходите в кейс клуб - https://news.1rj.ru/str/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693

0. Большинство делают ошибку — начинают с TAM и красивых миллиардов. Нужно начинать с юнит-экономики.

1. Считай от боли, а не от рынка
Сколько клиент теряет без тебя? Если боль стоит 500$, а ты экономишь 200$ — потолок цены понятен.

2. Строй модель как воронку, а не как Excel-файл. Нет конверсий — нет прогноза. Не знаешь цифры — бери отраслевые ориентиры и валидируй тестом.

3. Делай обратный расчёт Чтобы сделать 1 млн — сколько нужно клиентов?Сколько лидов? Сколько трафика?Сколько маркетинга? Цели сразу становятся реалистичными.

4. Считай cash gap. Если окупаемость 12 месяцев — тебе нужен оборотный капитал. Многие стартапы умирают не из-за убытка, а из-за кассового разрыва.

5. Делай стресс-тест. +20% к цене, ×2 к CAC, −30% к конверсии, если модель ломается от одного параметра — это не бизнес, а иллюзия.

6. Не копируй чужой LTV. Lifetime на новом рынке может отличаться в 3 раза. Всегда строй 3 сценария churn.

7. Ищи аналоги по механике, а не по индустрии. Экономика определяется механикой монетизации.

8. Самый сильный лайфхак. Потрать 500$ на микро-пилот. 10 реальных продаж дадут больше правды, чем любой отчёт. Продакт должен закладывать бюджет на получение данных.

9. Закладывай +30–50% скрытых расходов - Интеграции, Кастомизация, Поддержка, Регуляторика, Длинные продажи. На незнакомом рынке всё почти всегда дороже и дольше.

Приходите в кейс клуб - https://news.1rj.ru/str/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693

North Star Metric — самая неправильно понимаемая вещь в продукте

Проблема в том, что North Star — про ценность. Настоящая NS появляется не тогда, когда вы нашли удобный KPI, а тогда, когда вы поняли, какое изменение в жизни пользователя создаёт ваш продукт. Именно изменение, а не действие. Пока команда мыслит действиями, она выбирает vanity-метрики. Когда начинает мыслить изменениями состояния — появляется настоящая North Star.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://news.1rj.ru/str/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693

1. Нужно перестать смотреть на продукт глазами интерфейса. Задайте себе простой вопрос: что стало лучше в жизни пользователя после взаимодействия с продуктом? Если ответ звучит как функция — вы ещё на поверхности. Если ответ звучит как результат — вы начали приближаться.

2. Следует понять реальный Job-to-be-Done. Пользователи редко формулируют его напрямую. Они говорят, что хотят сервис, платформу или удобство. Но возвращаются они только за прогрессом. Люди возвращаются туда, где их жизнь хоть немного ускоряется. Если продукт помогает зарабатывать — возвращаются ради дохода. Если помогает не выпадать из возможностей — возвращаются ради чувства контроля. Если упрощает сложный мир — возвращаются ради снижения тревоги. Retention — это не про UX. Это следствие полученного прогресса. Поэтому правильный вопрос звучит так: за какой прогресс пользователь платит своим возвращением?

3. Далее найти момент необратимости. У каждого сильного продукта есть точка, после которой пользователь внутренне думает: “Теперь без этого сложнее”.
Это может происходить по разным причинам: накопились контакты, появилась история, возникли сделки, появилась персонализация, система начала понимать пользователя лучше него самого. До этой точки пользователь пробует продукт. После неё — начинает на него опираться. North Star почти всегда находится рядом с этим моментом. Если пользователь может легко уйти и ничего не потерять — ценность ещё не создана, а значит NS выбрана неправильно.

4. Нужно определить единицу ценности. Каждый продукт создаёт повторяющийся цикл пользы. North Star измеряет не активность, а количество завершённых циклов пользы. Когда команда начинает считать именно это, продукт внезапно становится понятнее. Споры про фичи исчезают, потому что вопрос всегда один — увеличивает ли это количество реализованной ценности.

5. Далее проверить метрику через “энергию системы”. Хорошая North Star одновременно усиливает несколько вещей: растёт retention, появляется сетевой эффект, накапливаются данные, упрощается монетизация, растёт органический рост. Если метрика растёт, а бизнес нет — это локальный показатель, а не North Star.

6. Настоящая North Star выглядит как: количество пользователей × количество завершённых ценностных циклов, люди, регулярно получающие результат. И здесь происходит главный сдвиг мышления. Команда перестаёт оптимизировать интерфейс и начинает оптимизировать прогресс пользователя.
Для экосистем, городских платформ и супераппов это особенно важно. Это способ договориться внутри компании о том, что такое “продукт стал лучше”. Если команда не может ответить на этот вопрос одной метрикой — она будет бесконечно спорить о приоритетах.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://news.1rj.ru/str/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://news.1rj.ru/str/FreshProductGo/1693

Чек-лист описания продукта

Делаю чек-лист и для себя, чтобы правильно выстраивать повествование и быть готовым к “неудобным” вопросам:

1. Проблема существует?
Какую конкретную боль мы решаем?
Сильные ответы:
• Формулируется через сценарий:
“Когда пользователь Х делает Y, у него возникает Z, потому что …”
• Есть частотность проблемы
• Есть измеримость (деньги / время / риски / стресс)
• Есть альтернативы, которыми сейчас пользуются
Слабые ответы:
• “Мы создаем экосистему”
• “Мы цифровизируем процессы”
• “Это удобно”

2. Пользователь определен? Кто НЕ купит наш продукт (антиперсона)?
Сильные ответы:
• Есть четкие границы сегмента
• Понимание платежеспособности
• Понимание мотивации и триггеров
Слабые ответы:
• “Наш продукт для всех”
• “Это подойдет любому бизнесу”

3. Есть ли повторяемый сценарий использования? Опиши один день жизни пользователя с продуктом.
Сильные ответы:
• Конкретное время
• Конкретный триггер
• Конкретное действие
• Понятная ценность на каждом шаге
Слабые ответы:
• Общие слова
• Нет привязки к реальному поведению

4. Продукт можно объяснить за 30 секунд? Объясни продукт так, чтобы человек понял:
• что это
• для кого
• зачем
Сильная формула:
Мы помогаем [кому] решить [проблему] с помощью [механизма], получая [результат].
Если команда формулирует по-разному — продукт не описан.

5. Есть ли границы продукта? Что точно НЕ входит в продукт? Если нет границ — это не продукт, а набор хотелок.

6. Есть ли измеримая ценность? Как пользователь понимает, что стало лучше?
Варианты сильных ответов:
• Сэкономил X времени
• Заработал Y
• Снизил риск Z
• Упростил процесс N шагов / M шагов
Если ценность не измерима — это гипотеза, а не продукт.

7. Есть ли повторяемая монетизация? Почему пользователь будет платить второй раз?
Сильные ответы:
• Есть повторяющийся сценарий
• Есть зависимость от данных
• Есть накопительный эффект
• Есть network effect
Слабые:
• “Ну потому что удобно”

8. Есть ли продукт без команды? Если убрать вас — продукт останется?
• Автоматизирован?
• Процесс задокументирован?
• Есть регламенты?
• Есть онбординг?
Если всё держится на “Серега объяснит” — продукта нет.

9. Есть ли unit-экономика?
Даже грубая.
• CAC
• LTV
• Retention
• Срок окупаемости
Если нет даже диапазонов — это не продукт, это инициатива.

10. Можно ли построить карту ценности? Продукт должен быть разложен: Проблема → Решение → Механика → Метрика → Деньги. Если хотя бы один элемент не заполнен — описание неполное.

11. Уровень зрелости продукта
• Что произойдет, если продукт исчезнет завтра?
Если ничего — продукт не встроен в жизнь пользователя.
• Что пользователь делает ДО нас?
Если не знаем — мы не понимаем рынок.
• В какой момент пользователь принимает решение?
Это момент истины.
• Что мешает масштабированию?
Если нет ответа — нет стратегического мышления.
• Где самый хрупкий элемент модели?
Трафик? Доверие? Маржинальность? Регуляторика?

Всем роста и творческого благополучия!

10 вещей, которые реально ускоряют путь фичи

Вдохновленный видео-уроком https://www.youtube.com/watch?v=szzptUNS1Vw, делюсь мыслями в тему поста:

1. Маленькие фичи
фича должна делаться ≤ 1–2 недели. Большие проекты всегда тормозят delivery.

2. Деление на micro-релизы. Вместо одной большой фичи — 5–10 маленьких релизов.

3. Feature Flags. Фича уже в проде, но выключена. Можно включать её на 1% пользователей → 10% → 100%.

4. Continuous discovery. Исследования идут параллельно разработке, а не перед ней.

5. CI/CD. Код автоматически проходит тесты и деплоится без ручных релизов.

6. Автотесты. Unit + integration + smoke. Без автоматизации скорость не масштабируется.

7. Product Pods. Небольшие автономные команды: PM + дизайнер + 3–5 разработчиков.

8. Эксперименты вместо обсуждений. Не спорить месяц —
запустить A/B тест на 20% пользователей.

9. Частые релизы. Лучшие команды релизят каждый день. Маленькие изменения = меньше риска.

10. Метрики доставки. Команды измеряют:
• Lead time (идея → прод)
• Cycle time (начали разработку → прод)
• Deployment frequency
• Failure rate
Без этих метрик скорость не управляется.

Как продакт может помочь новому тимлиду стать эффективным быстрее?

Когда приходит новый тимлид, от него часто ждут такой же скорости, как от предыдущего. У которого этот контекст был вшит в ДНК. Это невозможно. Но это можно ускорить. Вот что продакт реально может сделать: решил высказаться, вдохновившись постом Жени, тимлида из Яндекса.

1. Загрузить настоящий контекст
• Что сейчас критично для бизнеса?
• Что болит у руководства?
• Где исторически уже ломались?
• Кого нельзя триггерить без подготовки?

Один такой разговор экономит месяцы.

2. Дать карту реальной оргструктуры
• кто реальный заказчик
• кто неформальный влиятель
• кто союзник
• кто блокер
• где политические минные поля

Новый тимлид чаще всего спотыкается именно тут.

3. Снять шум в первые недели
Первые 30–45 дней тимлиду нужно:
• понять людей
• понять архитектуру
• понять слабые места

Если продакт в этот момент давит сроками, эскалациями и параллельными инициативами — он просто замедляет систему. Иногда лучшая помощь — это быть буфером.

4. Показать, что такое “успех” Какие метрики реально важны? Что будет считаться победой через 3 месяца? Что формальность, а что критично? Без этого тимлид начинает чинить всё подряд.

5. Тимлид становится эффективным не тогда, когда он “разобрался в системе”.
А тогда, когда система начала ему доверять. Продакт может ускорить это доверие:
• честностью
• прозрачностью
• синхронизацией ожиданий
• и снижением шума

Скорость без контекста - хаос. Контекст без скорости - стагнация.

Баланс - взрослая продуктовая работа.

Всем роста продуктовой метрики и скорости разработки!