Как я начала вести учет финансов, и что из этого получилось 💰

Друзья, сегодня хочу поделиться не рабочим, а личным. Так же, как и многие, раньше я прилежно вела учет личных расходов. До сентября 22 года и до нашего отъезда из России. Дальше процесс резко прервался – во-первых, я лишилась дохода в найме (а другого у меня тогда и не было) и мне физически было неприятно записывать одни минуса🙃, а во-вторых, ощущение «горит сарай» не покидало меня достаточно долго, поэтому часть полезной рутины в принципе была утеряна.😒

И только недавно желание не просто знать, но и УПРАВЛЯТЬ своими расходами возымело верх и я стала искать наименее болезненные способы возобновить учет. Я быстро поняла про себя, что
🍀Мне не нравится пользоваться приложениями для ведения учета финансов (а попробовала я несколько) по следующим причинам: я не хочу постоянно туда заходить, плохая кастомизация делает все эти штуки неудобными для моих нужд
🌳Самый удобный для меня инструмент – это табличка в Гуглдок с моими собственными статьями расходов (привет, староверы!)

Вроде бы все ок, но настраивать табличку как-то хитро, чтобы видеть там план/факт/ динамику и прочее – мне лень, поэтому я просто записываю, куда уходят деньги. А хочется, чтобы за доходами и расходами я не просто наблюдала, но и контролировала их.

Тут мне на помощь пришла magic табличка от Femmee. В чем ее плюсы
🔸простой шаблон с кастомизируемыми расходами и доходами, которые автоматически дублируются из месяца в месяц
🔸возможность учитывать курсы валют, если вы так же, как я, часто живете не в РФ
🔶сводный файл, который показывает стуктуру расходов и их динамику.

Купить шаблон можно через бот А у меня по плану – попробовать учет бизнес-финансов через фреймворк ребят.

Расскажите, ведете ли вы учет и как? Ниже запущу голосовалку.

Собственно, как табличка выглядит

Привет, дорогое комунити! Мы ищем фандрайзера для AI-стартапа NeuroSkazki

Я уже рассказывала, что консультирую проект с т.з. продукта. Мы прошли стадию открытого тестирования, доказали продукт-маркет фит, поняли, где и что подкрутить. Сейчас приступили к разработке Go-To-Market стратегии и выходим на следующий этап. Для этого ищу человека, который умеет привлекать инвестиции и закрывать сделки.
NeuroSkazki — AI-стартап, который делает персонализированные истории на основе нейросетей. Сейчас поднимаем pre-seed / seed раунд и нужен тот, кто знает, как работать с фондами, ангелами и корпоративными партнёрами.

Что важно:
— Умение привлекать инвестиции и закрывать сделки
— Контакты в венчурной среде
— Понимание, как привлекать smart money
— Готовность работать на результат (success fee / партнёрская модель обсуждается)

Заранее спасибо за ценные контакты, пишите в личку пожалуйста🎉🎉🎉

Atomic Research: как исследования превращаются в систему

💥Знаю-знаю, что сегодня пятница, 14 февраля и уже хочется праздновать его с вашим валентином или с шоколадным тортом под новую Бриджит Джонс🙃 Но! Есть тема, которая меня будоражит и которой я хочу поделиться, не дожидаясь понедельника💥

Так о чем мы?
«Мы уже проводили CustDev, у нас есть инсайты» – говорят клиенты. А потом выясняется, что инсайты разрозненные, накопленные в хаотичных Notion-документах, где-то в Google Drive или в головах команды. В результате решения принимаются на основании последнего исследования (или, что хуже, мнения самого громкого человека в комнате), а старые данные игнорируются.

Как этого избежать? Нужно превратить исследования в систему.

Расскажу про принцип Atomic Research

Метод Atomic Research («Атомарные исследования») основан на том, что данные собираются в виде маленьких, независимых единиц – атомов, которые можно комбинировать и переиспользовать. Вместо того чтобы воспринимать исследования как разовые проекты, мы фиксируем каждое наблюдение, гипотезу, эксперимент и вывод в едином формате и едином месте.

Атомы исследований состоят из:
🔹 Наблюдения (что мы увидели, услышали)
🔹 Инсайта (что это значит для продукта/бизнеса)
🔹 Рекомендации (какое действие из этого следует)
🔹 Контекста (из какого исследования или теста это взято)

Почему это важно?
✅ Экономит время и деньги: не нужно каждый раз начинать с нуля – команда уже знает, что было изучено.
✅ Дает консистентные данные: вся команда работает с одними и теми же инсайтами, а не выдергивает удобные.
✅ Ускоряет принятие решений: гипотезы подтверждаются или опровергаются на основе накопленной базы знаний.

Примеры Atomic Research в действии
🔸 UX-исследования: собираем повторяющиеся пользовательские паттерны (например, сложность регистрации), чтобы не проводить каждый раз новые исследования с нуля.
🔸 Маркетинг: тестируем разные заголовки, фиксируем, какие сработали, и применяем успешные форматы в будущих кампаниях.
🔸 Продуктовая аналитика: сохраняем данные об экспериментах (A/B-тестах), чтобы не повторять ошибки.

Просто представьте, что если бы медицинские исследования проводились так же разово, как продуктовые? Врачам каждый раз приходилось бы проверять, эффективен ли парацетамол, потому что данные о прошлых испытаниях потерялись.

Но в бизнесе так делают постоянно)))

Ставьте реакции, если хотите понять, как правильно собирать, размечать и хранить данные, чтобы превратить исследования в систему.

Как исследования превращаются в систему ч.2

Продолжаем изучать тему. В прошлой части мы разобрались, что такое Atomic Research , а теперь нужно понять, а что делать-то с этим знанием?🤔

Теперь, когда мы знаем, что единицы знания – это некие атомы, которые нужно обрабатывать, хранить и всячески использовать, нам нужно выбрать место, где мы будем это делать.

А именно – создать Рисеч-репозиторий (не спешите закатывать глаза, это вовсе не так скучно, как кажется=)

Что это?
По сути это централизованное хранилище, где собираются, организуются и хранятся все материалы пользовательских исследований: отчеты, записи, заметки и другие данные.

Зачем нужен?
🍀Централизация данных: все материалы находятся в одном месте, что облегчает доступ и управление ими.
🍀Повышение эффективности: быстрый доступ к предыдущим исследованиям сокращает время на поиск информации и предотвращает повторение уже проведенных работ.
🍀Координация: различные команды могут легко делиться инсайтами и находками.

Какие могут быть репозитории?

1️⃣ Репозиторий инсайтов
Используется для хранения качественных данных, таких как интервью с пользователями, фидбэк от клиентов и заметки из наблюдений. Такой репозиторий помогает выявлять поведенческие паттерны и глубже понимать мотивацию пользователей. Тут важны не цифры, а контекст и нюансы.
2️⃣ Репозиторий аналитики
Сосредоточен на количественных данных: метриках, результатах опросов, статистическом анализе. Здесь можно находить тренды, закономерности и подтверждать гипотезы цифрами. Такой репозиторий полезен для аналитиков и маркетологов, работающих с A/B-тестами, воронками продаж и когортным анализом.
3️⃣Репозиторий UX-исследований
Создан специально для данных UX-исследований: юзабилити-тестов, карт пользовательского пути (CJM), персон пользователей и сценариев взаимодействия. Это удобный формат для дизайнеров, продуктовых менеджеров и исследователей, которые хотят улучшить пользовательский опыт
4️⃣Репозиторий смешанных методов
Комбинирует качественные и количественные данные, обеспечивая полную картину пользовательского поведения. Например, результаты юзабилити-тестов можно дополнить метриками из веб-аналитики, а глубинные интервью — цифрами из опросов.


Продолжаю призывать вас ставить реакции, если тема интересна. Продолжим копаться)

ЖизА😁

Как исследования превращаются в систему ч.3

Обещала – продолжаю копаться в теме создания базы качественных исследований. Если вы пропустили, тут часть 1 и часть 2

А теперь от размышлений зачем это нужно, предлагаю перейти к инструментам. Нам нужен сервис, который позволяет хранить и переиспользовать данные качественных исследований.

Поделюсь своим опытом, где я это делала я.

1️⃣Confluence во времена работы в корпорации. На мой взгляд, инструмент максимально громоздкий и не юзер-френдли. По сути никакой базы там у меня не было, все артефакты были распиханы по папкам: отдельные файлы с гипотезами, с проведенными интервью и связка с задачами в JIRA по исправлению багов. Неплохо, лучше, чем ничего – хотя бы оно все где-то хранится и можно в случае необходимости это что-то поднять.
2️⃣Notion – начнем с того, что тут есть уже готовые шаблоны для рисечей. Прикольно, но у меня они не прижились, пришлось создавать свой. Какие блоки я заполняла по каждому проекту:
• Бизнес-задача + Вид результата бизнес-задачи, который нужно получить
• Декомпозиция бизнес-задачи — из каких частей состоит бизнес-задача
• Целевая аудитория/ сегменты респондентов
• Исследовательские вопросы и гипотезы (по сути – гайд интервью)
• Собранные данные (сырые)
• Анализ собранных данных (отчеты)
• Рекомендации и идеи решений бизнес-задачи (отчеты/ презентации/ записи стратсессий)
Как будто бы ближе к тому, что нужно, но Atomic Research тут и не пахнет, потому что данные все равно хранятся в разных файлах и не связаны между собой.
3️⃣ AirTable - табличная база данных, как нельзя лучше походящая для структурирования данных. В чем преимущество инструмента:
🔶Гибкость структуры данных
Airtable позволяет создавать кастомные поля, настраиваемые под исследовательские задачи: можно добавить категории для демографических данных, цитат респондентов, меток по темам и гипотезам.
🔶Возможность связывать данные и находить связи
Airtable поддерживает ссылки между таблицами, позволяя связывать интервью, цитаты, наблюдения и выводы между собой. Это удобно, когда нужно проанализировать поведенческие паттерны или соединить несколько исследований для выявления общей закономерности.
🔶Быстрая фильтрация и поиск инсайтов
Легко фильтровать и сортировать данные, например, по конкретным темам, ключевым словам или аудиториям. А значит, легко искать и переиспользовать

Если интересно, что у меня получилось с AirTable – дайте знать, покажу, как может выглядеть такая база.

Пока в Москве включили снег и вообще понедельник, что само по себе непросто - поделюсь своим недавним рабочим местом ☺️ #офисдня и жду ваши места, для вдохновения и работы! 🤌

Как исследования превращаются в систему ч.4

Ранее в блоге я начала тему создания базы данных качественных исследований – тему, которая меня саму очень волнует. Потому что раз уже собрались, потратили время и сделали – глупо это потом хоронить в пыльной папке на задворках лэптопа.

Если пропустили, тут теория про Atomic Research, а тут и тут – мы подбираемся к практике.

Изучаю тему дальше. Нахожу интересный кейс WeWork Там ребята быстро поняли: если не создать удобную систему хранения и поиска данных, инсайты пропадают и команда продолжает наступать на одни и те же грабли. И создали Polaris — внутреннюю базу данных, куда исследователи WeWork заносят все инсайты, цитаты, заметки и выводы из интервью и исследований.

В центре структуры Polaris находится понятие «наггетсов» (названных, очевидно, в честь кусочков курицы в масле из фастфуда) — отдельных наблюдений за пользователями, которые являются строительными блоками всей базы данных.

Каждый наггет в системе Polaris включает три ключевых элемента:
🍗Наблюдение — что именно было замечено исследователем
🍗Доказательства — материалы, подтверждающие наблюдение: записи, аудио, фотографии, цитаты, скриншоты
🍗Теги — таксономия, описывающая демографические данные участника или относящаяся к внутренним функциям компании
Такой подход позволяет создать удобные, легко воспринимаемые и информативные фрагменты данных.

Наггеты в Polaris представляют собой гибкие и динамичные элементы данных. После загрузки в систему каждый наггет становится доступным для поиска и фильтрации по различным параметрам — например, по географии или размеру компании. Такой «атомарный» подход позволяет эффективно хранить, находить и применять инсайты.

Polaris от WeWork — пример инновационного подхода к управлению пользовательскими исследованиями. Для компании такого масштаба (на секундочку – 37 стран, 120 + городов), которая регулярно изучает пользовательский опыт – онлайн, и оффлайн – это единственный способ быть эффективными.

Бизнес провалился – значит, исследования не работают?

«Мы сделали CustDev, протестировали идею — а в итоге бизнес не взлетел. Значит, исследования не работают?»

Я слышала это не раз. Поэтому давайте все-таки разберемся. Расскажу на примере реального проекта.

Продукт точно попадает в потребность, но не продается
Продукт для автоматизации документооборота у малого бизнеса. Интервью показали — попадание в боль 100%, фаундеры получили подтверждение спроса. Запустили.

📉 Продаж почти нет. Почему?

После дополнительной диагностики выяснилось:
🔹Владельцы бизнеса не понимают, почему нужно платить, если «и так все работает»
🔹Канал продаж — реклама в соцсетях — вообще не бьётся с тем, где целевая аудитория ищет решения
🔹Упрощённый тариф, нужный для MVP, выглядит «слишком простым и ненадежным»

🛠 Здесь продукт был ок. Но ошиблись в упаковке и стратегии выхода. Решение: Коммуникационное тестирование, кастдев по каналам принятия решений — и переделка стратегии.

Где еще может быть затык, кроме исследований:
❌ Неподходящая бизнес-модель — например, подписка вместо разовой оплаты, когда рынок к этому не готов.
❌ Слабая реализация — неудобный интерфейс, долгий онбординг, отсутствие поддержки.
❌ Слишком рано бросили — MVP запустили, но не вложились в валидацию и адаптацию под обратную связь.

Это я еще раз подвожу к тому, что исследования – не волшебная таблетка. Они снижают риск, но не заменяют стратегию, команду и здравый смысл

Концепт за 5 минут: теперь с картинкой

Раньше, чтобы потестить концепт — шли к дизайнеру, брифовали, ждали (работая в рекламной агентстве, я застала еще те времена, когда дизайнера надо было еще уговорить что-то нарисовать внеурочно😭)

Теперь можно просто набросать идею словами — и получить картинку за минуту. А можно нарисовать «на коленке» быстрый скетч, описать словами — и вуаля, ChatGPT отрисует понятную, опрятную иллюстрацию.

Что это для нас значит? Эпоха уродливых неконсистентных изображений и людей с тремя ушами и 4 пальцами закончилась. Теперь можно тестировать креативы, прототипы и идеи без дизайнера.

🛠Я прям рекомендую:
— тестировать визуальные концепции продукта
— проверять идеи для рекламы
— делать картинки для глубинок или опросов
— и даже проверять визуальную айдентику

🎯 Главное — сначала понять, что именно мы хотим узнать у пользователя. А дальше — быстрая генерация → быстрый фидбек.

А вы уже тестировали что-нибудь на визуализации нейронок? Поделитесь в комментах👇

Фантазии на тему «офис для удаленщика»

Чем больше я работаю вне офиса, тем отчетливее понимаю: пространств, где действительно удобно и приятно работать удаленно — почти не существует 😭

Есть классные кафе (но шумно). Есть коворкинги (но часто без души. Исключением в моем московском опыте является лесной коворкинг в Переделкино с мебелью и антуражем середины прошлого века). Есть дом (но иногда не хочется из дома).

И вот хочу пофантазировать: каким был бы идеальный офис будущего для тех, кто работает remote?

В моей версии там есть:
→ вкусный кофе уровня
→ много света и огромные окна
→ зоны для тишины и концентрации
→ удобные места для звонков и переговоров
→ стабильный wifi
→ красивый интерьер — дерево, текстиль, растения
→в идеале офисная собака для коротких перерывов на обнимашки 🐕😁 (в Турции с этим проблем не было вообще)

А еще — место, где можно просто сидеть, смотреть в окно и ничего не делать. Потому что иногда лучшие идеи приходят именно в такие паузы.

Признавайтесь, есть ли у вас такое место?

Сегодня с утра ChatGPT похвастался тем, что теперь запоминает еще больше чатов/ контекста и предложил сделать саммери по Personal Branding из того, что он уже обо мне знает. Кто я такая, чтобы отказываться от этого предложения? 😁 Вот что получилось. Не без лести со стороны нейронки, конечно, но с юмором и очень прикольно. Мое любимое "Deeply allergic to vague briefs, vanity research, and corporate fluff"😭😁

Покажите, что в ваших саммери!

#Инсайт_дня

Возвращаю несправедливо забытую рубрику, где делюсь инсайтами из своих исследований, которые на самом деле могут быть применены к широкому кругу читателей/ бизнесов. 🤓

Сегодня инсайты по теме выбора подрядчика/ партнера (по следам свежеиспеченного рисеча для крупного ИТ-разработчика).

1️⃣
Выигрывает не тот, кто предлагает больше, а тот, кто первым помогает прояснить задачу.
👉 Большинство заказчиков не до конца понимают, что им нужно. Подрядчик или партнер, который умеет задавать правильные вопросы и «подумать за клиента» — всегда выигрывает.

2️⃣
Презентации не продают. Продает то, как ты говоришь о проблеме клиента.
👉 Формальные слайды никто не читает. А вот один точно заданный вопрос или неожиданное уточнение по бизнес-задаче — запоминаются навсегда.

3️⃣
Никому не интересны ваши "успешные кейсы", если они не про их боль.
👉 Кейсы работают только если: 1) похоже на мою ситуацию, 2) честно написано, что было сложно, 3) показан результат. Все остальное — пиар.

Что откликнулось, с чем не согласны?