9 причин почему НУЖНО поднимать цены в продукте и 9 причин когда этого делать НЕ НАДО

– Потому что вы выросли. Продукт, команда и технология сейчас стоят дороже (и продолжают расти), чем в момент когда вы запускались. Ваш КО.

– Потому что пользователи выросли. Сейчас они научились ценить то, что раньше воспринимали как данность. И чем выше цена, тем осознаннее действия самих пользователей.

– Рост цены — это способ выйти из «массового» в «ценностный» рынок и отрезать нецелевую аудиторию. Потому что дешёвые пользователи = дорогая поддержка.

– Дешёвые продукты никому не интересны. Истинная Ценность должна стоить, иначе она перестаёт ощущаться.

Цена в продукте — метрика зрелости рынка.
Рост цен — это A/B-тест этой зрелости.
Кто двигает рынок цен, тот управляет его логикой.

– Поднимая цену продукта, вы создаёте новую точку восприятия и возможность для репозиционирования. Не ждите, когда конкуренты поднимут цены первыми и придумают под это красивую маркетинговую историю.

Поэтому, рост цен — это вызов тебе и команде, который потребует от вас доказать себе и рынку: «мы стоим этого».

Потому что цена управляет ожиданиями и делает всё реалистичным.

🙅‍♂️ 9 причин когда поднимать цены НЕ НАДО

– Когда продукт ещё не нашёл своё ядро ценности, когда ценность не изменилась и когда рынок воспринимает тебя через «удобство», а не «ценность». Рост цены без переосмысления всего этого не удержится.

Потому что нельзя поднимать цену на то, что ещё не осмыслено

– Когда продукт ещё находится в фазе доверительного роста на эффектах масштаба. Дешевле в этом случае — быть сильнее и любимее. Но это пока(!!!).

– Когда пользователи не могут объяснить, за что платят, а ты не знаешь, где проходит граница боли пользователя. Отсутствие кристальной ясности в этих вопросах— худшая почва для роста цены.

– Когда сегмент аудитории ещё не насыщен и вы всё ещё в фазе расширения.

– Когда твой продукт всё ещё заменим и зависит от сети партнёров. Пока продукт можно легко заменить – поднимать цены рискованно.

– Когда UX не идеален/продуктовая воронка ещё не сбалансирована, рост цен подчеркнёт все недостатки и скользкие места.

– Когда тот 1% конкурентов (основной конкурент) сделал ошибку, подняв у себя цены. Позволь им спокойно гореть.

– Когда вам с командой просто-хочется-попробовать.

Рост цены требует роста смыслов. И это тоже философия. Потому что дешёвый продукт не может изменить мир.

Сатья Наделла: мы тут релизнули автокомплит формул с ИИ в Экселе, работающий на базе Copilot.

Чел в реплаях: This is great but why do we still need spreadsheets? AI should be able to take content and generate tables and other views, editable with chat.

P.S. Для истории: вот так вот ИИ пошатнул главного конкурента 90% всех B2B-стартапов – легендарные экселевские таблички.

Продукты – это Хаос

Double pendulum — эффект, в котором даже небольшое отклонение начальной точки приводит к совершенно разным траекториям движения.

И в каждом элементе продукта существует точка нелинейности, в которой кроется вся суть и истина твоего продукта.

Малейшее изменение в родмэпе, его приоритетах, в команде и коммуникациях, в настроениях пользователей, в алгоритмах ИИ, даже в тексте обычной кнопки способны запустить каскад непредсказуемых событий.

Но суть не в Хаосе

Суть в том, чтобы видеть Систему сквозь движение её потока, а не через его контроль.

Продакт не управляет маятником Хаоса (не пытайся согнуть ложку) — он учится чувствовать его колебания. Настраивать, балансировать, удерживать энергию, но не пытаться её остановить.

Потому что управлять продуктом Хаосом — это не гасить его движение, а направлять его. Не бороться с непредсказуемостью, а понимать То, из чего она рождается и... создавать её самому.

Хаос – это Продукт

Майкрософт в медтехе во всю раскатывает своего медицинского ИИ-ассистента Dragon Copilot

Созданный изначально под врачей, теперь Dragon Copilot предоставляет медсёстрам (на которых лежит большая часть всей работы с пациентами) набор ИИ-инструментов, которые оптимизируют наблюдение, скрининг и ведение хода лечения пациентов.

Dragon Copilot интегрируется непосредственно в мобильное приложение, которое медсестры используют для работы с пациентами. Ухаживая за пациентами, они просто говорят вслух, ИИ слушает, фиксирует и преобразует их наблюдения в записи. Далее, эти записи переносятся в электронную медицинскую карту.

Медсёстры также получают live-доступ к подсказкам и рекомендациям медицинской информации из верифицированных источников, таких как Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC), Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) и других, что снижает необходимость поиска информации.

Немаловажное в американском медтехе – Dragon Copilot помогает с бюрокатией и автоматизируя составление медицинских справок и отчётов и подведение итогов всех взаимодействия с пациентом.

– Революция в мед техе... нувыпонели

Интернет, каким мы его знали, мёртв уже наполовину

Доля контента, созданного ИИ, выросла с ~5% в 2020 году до 48% к маю 2025 года, а прогнозы говорят о более чем 90% к 2026.

Но настоящий кризис — это будущий коллапс ИИ-моделей

Когда ИИ обучается на контенте, созданном ИИ, качество обучения падает, как при ксерокопировании ксерокопии. Идеи исчезают и всё сводится к среднему единообразию.

Посты в соц сетях, фотографии, комменты, обзоры товаров, новостные статьи, посты на Reddit, профили знакомств... Всё создаётся ИИ. И всё превращается в симуляцию интернета, которая управляется ИИ для... ИИ.

Потому что сегодняшний ИИ-хлам становится завтрашними тренировочными данными для ИИ, производя на свет новые данные от ИИ, которые снова становятся тренировочными данными для ИИ. Это рекурсия.

Главная опасность ИИ – посредственные результаты люди

P.S. Не удивлюсь, если в OpenAI осознают, что это проблема №1 и они просто юзают снимок интернета до 2022 года как максимально верифицированный источник основных данных. Либо просто не парятся этим 🫣

P.S.2 ИИ пришёл в массы, это когда ты случайно попадаёшь в кадр фотографирующихся пенсионеров, они это видят и говорят друг другу: "Don't worry, we'll erase this guy using AI."

ChatGPT выкатили свой браузер Atlas

– рекомендации везде где вы печатаете;
– ИИ-управление вкладками;
– встроенные в браузер ИИ-агенты;
– и прочее.

https://chatgpt.com/atlas

Atlas уязвимый для Prompt Injection и непонятно, почему в OpenAI так любят пихать планирование отпуска в рекламу, вроде это не тот процесс, который хочется делегировать ИИ :)

И чтобы три раза не вставать:

1) OpenAI без лишнего шума наняла более 100 бывших банкиров с Уолл-стрит, включая выходцев из Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, для обучения своего ИИ по построению финансовых моделей. Проект под кодовым названием «Project Mercury» предполагает написание подсказок и создание ИИ-моделей для IPO, реструктуризации и сделок слияния и поглощения.

2) Google релизнули свой вайб-кодинг тул в Google AI Studio, позволяющий создавать и выкатывать аппы от промпта до прода в несколько кликов.

P.S. Жадность, хладнокровие и скорость, с которой развивается отрасль ИИ сейчас, поражает воображение.

Продукты пилятся за месяц.
MVP катится за неделю.
Фичи релизятся за сутки.
Задачи решаются за минуты.
Новые идеи возникают за секунды.

Исследование настоящего и будущего робототехники 2025

Чуваки из Твиттора три месяца изучали тему роботов общего назначения, перечитали кучу свежих научных публикаций, поговорили с ключевыми игроками рынка и собрали всё в одном документе.

Современная робототехника — это просто внедрение языковых моделей в роботов

– Большая часть рынка роботов использует архитектуру с «двумя мозгами», состоящей из медленного высокоуровневого планировщика (запоминает что делать) и быстрого низкоуровневого контроллера (манипулированием объектами). Такое разделение развилось органически из-за ограничений между долгосрочным планированием и краткосрочной ловкостью.

– Пропускная способность этой системы определяет скорость действий роботов. Цель работы любого робота — эффективно кодировать и декодировать данные о действиях, не теряя при этом едва заметных, но крайне важных деталей из реального мира.

– Сбор данных для обучения роботов является важнейшей частью их разработки и работы. На текущий момент есть три варианта: сбор данных из реального мира, физические симуляторы и моделирование мира.

– Проще/дешевле/быстрее всего — сбор данных реального мира через помещение человека в экзоскелет, который зеркально отображает его движения на робота, а также обучение через собственное восприятие человека (умные очки, тактильные перчатки и другие носимые устройства) в качестве источника данных.

Подводные камни в работотехнике старые:

1) Реализм. Роботы по-прежнему с трудом улавливают тонкие свойства физического мира и его материалов.

2) Оценка — одна из самых сложных задач по масштабированию в сочетании со сбором данных.

Современные роботы зависят от нечётких метрик успеха (например, удержался ли захват, чистая ли тарелка, убрана ли комната), что делает оценку эффективности работы робота составной и более сложной для разработчика, робота и человека, поэтому у каждой робо-лаборатории есть своя собственная метрика и определение «успеха».

3) Триллионы запусков/запросов по прежнему дорогие для вычислений + доступ к качественным данным для обучения есть только у Google (и Apple).

Больше интересного: https://github.com/aapatni/robotics-deep-dive-2025

TLDR: The Robot The Groove Is You 🤖🫵

Джон Коллисон: У Stripe было всего 50 пользователей (+ советы по работе с CSAT)

Мы начали работать над Stripe осенью 2009 года, а запустили его в сентябре 2011 года. Помню, как я сказал брату: „Давайте сделаем это. Насколько это может быть сложно?“

И наш ответ был – два года трудностей. И через два года у Stripe было всего 50 пользователей. Мы этого не предвидели.

Но у медленного роста есть и положительная сторона.

Нам удалось добиться успеха благодаря тому, что пока мы не столкнулись с масштабированием, мы уделяли много времени каждому пользователю и были предельно сосредоточены на создании отличного продукта, и именно медленный рост позволил нам создать продукт, который мы хотели.

И частью культуры, зародившейся на самых ранних этапах, была необычно хорошая забота о пользователях

В панели управления Stripe мы предлагали клиентам оставлять отзывы и пожелания по функциям и отвечали на эти отзывы в течение 10 минут. А если пользователь жил в районе залива Сан-Франциско, мы приглашали его в офис и помогали интегрировать Stripe. Клиенты были в шоке.

На самом деле, это ещё имело и вирусный эффект – у людей был положительный опыт, они рассказывали о нём друзьям, поэтому мы растём исключительно благодаря сарафанному радио и по сей день.

Сейчас, в Stipe раз в месяц проводится сеанс связи с клиентами, в котором принимают участие около 40 руководителей со всей компании, плюс каждый сотрудник компании регулярно проводит «День поддержки» и сам отвечает на тикеты, чтобы прочувствовать боль клиента.

Весь фидбек и тикеты тегируют по темам: «Запрос функции», «Баг», «Пользователь не знал, что возможно», «Цено­вое/подписка» и др., чтобы передать его в определённую продуктовую команду.

❤️‍🔥 Cоветы по работе с CSAT

– CSAT сам по себе мало что значит. Главное — его тренд после обновлений старых фич и релиза новых.

CSAT – “health-метрика фичи”. Оценивай ей не продукт в целом, а конкретную функциональность в продукте

Можно даже сделать визуальную тепловую карту CSAT по продукту в разрезе фич/направлений.

– Измеряйте CSAT не раз в месяц и вне контекста, а сразу после взаимодействия юзера с фичей/продуктом.

– Проверяйте корреляцию CSAT с retention/churn через 30–90 дней.

– Сегментируйте CSAT по типу пользователя: Новички vs. эксперты, SMB vs. enterprise. Удовлетворённость (запросы на неё, равно как и само понимание удовлетворённости) по разным когортам... разное.

– Сегментируйте CSAT по юзерам по источникам трафика. Маркетинг, рефералы, органика имеют разный уровень ожиданий (привет, продажникам и маркетологам) и снова разную удовлетворённость.

– Включайте CSAT в карточку клиента, чтобы продажники/аккаунты/сапорты понимали: а) кто перед ними; б) как с ним общаться.

– Самые довольные и самые недовольные отвечают чаще, остальные молчат. Ключ – выборка случайных пользователей.

– Более точный индикатор «утечки лояльности» в доле оценок «1–2».

Интервью с недовольными клиентами – это самый богатый источник инсайтов

– Публикуйте CSAT внутри команды. Прозрачность создаёт коллективное чувство ответственности как у продактов, так и у дизайнеров/разрабов(!!!).

Документируйте, кто отвечает за опросы, как часто и в каких случаях они запускаются, какие пороги тревоги падения и как CSAT в целом влияет на родмэп. Проводите “post-mortem” по его падению, делайте выводы и фиксите, что пошло не так в фиче, UI и процессе, снова и снова кон-текс-ти-руя CSAT.

Пользователь должен чувствовать, что его фидбек/тикет влияет

И помни – то, что запрашивают ваши пользователи, редко является тем, что им действительно нужно.

👆 И снова про квантовые компукиры и их запутанность👇

☄️ Понедельники ярких фрагментов

Фрагментов важных встреч, созвонов, мыслей и идей-мнений, из которых складывается что-то целое.

Но не спеши их собирать. Не гаси их блеск поспешной логикой целого.

Поспешная логика – это обратная фронтальная тёмная сторона любой Системы.

Сначала осознай Тот-Самый-Блеск.

Ведь то, из каких фрагментов будет составлен этот каждый день, определяет то, каким станет целое. Вся логика лишь в этом.

Ярких фрагментов на неделе!

"You never appreciate a moment until it becomes a memory" – случайный парень, которого ты встретил на дороге (с)

Весь нынешний ИИ это 5 уровней:

Layer 1: ЦОДы.
Layer 2: Фабрики.
Layer 3: Nvidia/AMD.
Layer 4: OpenAI/Anthropic.
Layer 5: Cursor и прочие обёртки.
Layer 1+2+3+4+5: Google.

И любые наши ИИ-продукты Layer 5 с самого начала оказываются в ловушке своего уровня, поскольку зависят от Layer 4, так как у них нет собственной ИИ-модели и возможностей создать что-то, превосходящее конкурентов другого уровня.

Потому что, как только Layer 4 понимают, что на нишевом продукте из Layer 5 можно заработать достаточно денег, они начинают предлагать это решение под своим брендом и в рамках своего продукта.

И такая Система уровней существует только в централизованном ИИ. Как только ИИ станет децентрализованным, все эти уровни... рухнут.

Не будет «ЦОД Lvl1» и «ИИ-моделей Layer 4» — будет единый распределённый организм, где вычисления, обучение и вывод осуществляются через общую систему стимулирования, а не через уровни корпораций.

Потому что децентрализация в ИИ — это не тот, кто производит чипы, а тот, кто координирует вычисления

И когда каждый узел децентрализованной ИИ-сети будет выделять простаивающую мощность для стимулирования её работы, производство (Layer 1 и 2) перестанет быть узким местом Системы-Сети.

Сама Сеть станет чипом

И как только появится какой-нибудь безумный гиперкристаллический чип, который позволит любому человеку обучить модель со 100 триллионами параметров, используя энергию батарейки... вот тогда ИИ начнётся по-настоящему!

---
P.S. Co-founder Cursor сегодня вышел из проекта (cofounder conflict) и, по слухам, то ли запускает аналогичный продукт, то ли присоединился к ИИ-стартапу друзей.

Самый большой страх продакта — ненужная фича

Ненужные фичи рождаются либо из искусственного чувства страха отставания, либо из нужды быть "нужным" продактом

– Ненужные фичи показывают слабое мышление и отсутствие фокуса. Нужные фичи показывают системное мышление и его наличие.

– Нужная фича не просто решает проблему пользователя, а устраняет саму необходимость её решения (ситуацию).

– По-настоящему Нужная фича либо ускоряет, либо усиливает, либо *освобождает* продукт (и пользователей). God Mode фича делает всё сразу. Ненужная просто делает его слабее. Full Shit Mode фича делает весь продукт ненужным.

– Если тебе нужно убеждать себя/команду/овнеров, почему нужная фича нужна — она ненужная.

Нужная фича не требует презентаций и объяснений, она-сама-по-себе делает продукт самопоясняющимся.

И если смысл и механику нужной фичи нужно объяснять пользователям, то у неё нет смысла и она не нужна. А лучшее доказательство нужной для юзеров фичи – звенящая тишина её использования ими.

– Нужная фича (механика) без удаления старых — паразит на теле продукта, а значит, тоже является ненужной. Бинго – теперь в продукте две ненужных фичи!

Потому что продукты без НЕнужных фич — классическая музыка. В них слышно всё-что-есть и всё-что-только-нужно.

Classical product music is just electricity without metal

Чтобы достичь этого, нужно стать иным

Чтобы придти к любой сто́ящей цели, необходимо сначала принять простую, но неприятную истину:

то, кем ты являешься сейчас, запрограммирован лишь на ту жизнь, которую он сейчас ведёт

Ту, где все мыслительные модели и схемы, привычки, ритуалы, эмоции и страхи сговорились поддерживать равновесие и делают это с поразительной «эффективностью». Поэтому тебе и кажется, что ты и твой продукт «идеальны» для того, чтобы оставаться теми, кем они «являются» сейчас.

Но чтобы достичь большего придётся стать иным. Не той самой "лучшей новой версией». Иным.

Просто потому что твой текущий способ мышления и набор слов не способны создать тот-новый-результат, который ты желаешь.

Это

– про идентичность

Это – сгорание старого себя. Той части себя, которая искала лёгкости, где всё было «понятно». И ты никак не сможешь подделать это.

Потому что для идентичности не нужны усилия. Потому что человек, создающий Великий Продукт меняет своё отношение ко всему: от понимания и неопределённости до ощущений и времени. Так отношение само становится новой формой усилия.

Этот процесс необратим.

После того как ты это увидишь, это нельзя разувидеть.

После того как ты этим станешь, этим нельзя перестать быть.

Помнишь ли ты про цель? Цель может измениться, исчезнуть, сдвинуться, но тот, кем Ты стал останется с тобой навсегда.

Цель была лишь инструментом.
Кто есть продукт?
Что есть суть и форма?

🔥
🏆

🎃 Хеллуин в Amazon – во вторник компания уведомила 14,000 офисных сотрудников о сокращении.

Причины всё те же: растущая доля ИИ в процессах, лишние слои в менеджменте и просто "почему бы и нет".

В офисах Amazon работает около 350,000 сотрудников, а общая численность персонала составляет около 1,56 миллиона человек.

Andy Jassy Jeff Beezuz: Trick and Trick!

–– На Reddit интересная ветка с историями разных специалистов о том, как их на работе заменили ИИ и как это сказалось на работе.

1. Никому нет дела до твоего стартапа, кроме тебя

Твои друзья ведут себя вежливо. Твоя семья этого не понимает. Даже твои клиенты почти не думают о нём. У всех своя жизнь. Ты же одержим. Это одиночество и есть настоящая работа.

2. Время — это обратный отсчёт

Стресс возникает не столько из-за того, что ты можешь обанкротиться, сколько из-за чувства того, насколько вы можете быть действительно хороши, но ещё не можете. Все это чувствуют, но не все могут это сформулировать.

3. Слишком быстрый найм губит больше, чем медленный

Ты стрессуешь, вы нанимаете посредственного спеца, тратите 6 месяцев на посредственный онбординг и посредственное управление им, неловко увольняете и в итоге теряете шесть месяцев и $60K+.

Поэтому лучше быть недоукомплектованным и в стрессе, чем переукомплектованным и без денег в стрессе

4. Энергия важнее времени

Ты можешь работать 22 часа и гореть 60 минут. Ты можешь работать 60 минут и гореть 22 часа. Чувствуешь эту разницу?

5. Первые 10 клиентов будут врать

Они скажут, что им всё нравится. Они даже пообещают заплатить больше. И они уйдут в следующем же месяце.

Первые клиенты — это либо друзья, которые делают одолжение, либо те, кто просто даёт пинок. Настоящий фидбек приходит после 50-го клиента.

6. Лучшие функции — те, которые вы не разрабатываете

Каждая новая фича — это долг на поддержку, на обслуживание, на UX, revenue debt, на сложность. Скажи «нет» всему, кроме одного-того-что-действительно-важно.

7. Плохая метрика хуже её отсутствия

Неправильные числа заставляют тебя жить и строить иллюзии с идеальной математической логикой. А потом ты ловишь себя на мысли, что стал рабом зелёных циферок в Excel.

8. Рентабельность — вот свобода

Можно быть прибыльными даже при $60K MRR. Но большинство основателей предпочитают тратить деньги "на рост", потому что это кажется для них прогрессом и "а как ещё расти иначе?". Можно нужно расти иначе.

9. Ваши конкуренты не имеют значения пока они сами не станут важными для вас

Ты будешь думать о конкурентах, чтобы однажды узнать, что твои пользователи... даже не знают об их существовании.

Но однажды конкурент перебьёт твоё УТП и нечестное преимущество, и вы с командой поймете, что были не готовы.

10. 99% решений не требуют совещаний

Если тебе нужно два часа, чтобы объяснить идею команде — у тебя нет идеи. Сильное решение укладывается в одно предложение и такую же оценку. Всё остальное — желание убедить себя.

11. Прод(а)укт взрослеет

И чем старше он становится, тем больше он требует мудрости, а не кода/фич/решений.

12. Самая коварная фича в продукте — его успех

Как только она появляется, ты начинаешь бояться её потерять. И именно в этот момент перестаёшь рисковать и осторожничаешь во всём, с чем можно.

13. Все дают противоречивые советы

«Двигайтесь быстро» вместо «Думайте стратегически». «Сосредоточьтесь» вместо «Диверсифицируйте». «Привлекайте инвестиции» вместо «Начинайте с нуля». «Коварная фича — успех»...

И все они будут правы. И неправы. Никто не знает. Включая тебя. Особенно тебя.