28968
Продакт-менеджмент, аналитика, ML/AI и профессиональное развитие. Делаем обучающие симуляторы и публикуем полезные материалы — gopractice.ru Написать нам: @GoPracticeTeam № 5862230071
Все про персональный маркетинг — на Mindbox Конференции 2026
Третий год подряд поддерживаем Mindbox Конференцию. В этом году команда Mindbox подготовила двухдневную программу: доклады, мастер-классы, интервью и онлайн-воркшоп по вайбкодингу для маркетологов.
Среди докладов 23 октября:
🔹 «Купер» доверил реактивацию клиентов ML-модели и удвоил ROMI;
🔹 «Вита» передала аналитику и рассылки нескольким ИИ-агентам;
🔹 «Сравни»: ручная микросегментация не сработала, а ML-модель увеличила выручку рассылок на 20% в своём сегменте.
Во второй день, 24 октября — онлайн лаборатория вайбкодинга. За день участники настроят сквозную аналитикгу по воронке с алертами и соберут агента для мониторинга конкурентов. Потребуется отдельная регистрация на второй день, ноутбук и подписка на Claude.
Рекомендуем всем, кто руководит маркетингом и продвижением продуктов.
Если вы представляете бренд, используйте для офлайн-регистрации промокод GOPRACTICE и дождитесь подтверждения от организаторов — заявки проходят модерацию.
Онлайн — бесплатно для всех, записи получат все зарегистрированные.
📅 23–24 октября
📍 Москва, кластер «Ломоносов», и онлайн
Программа и регистрация
Реклама ООО «Майндбокс». ИНН: 7713688880. Erid: 2W5zFHYgAjs
Мы измерили видимость в ответах LLM. Что дальше?
Предыдущие две недели в AI-мастерской мы работали над кейсом «Работа с AEO/GEO. Измеряем видимость компании в ответах LLM». В нем мы собрали сервис мониторинга видимости в ответах LLM. Он показывает, что LLM отвечают человеку, который собирается выбрать продукт в вашей категории: называют ли вашу компанию, на каком месте в списке и в какой тональности — и то же самое по конкурентам. В нашем примере это Granola, AI-ассистент для рабочих встреч, и четыре конкурента: Otter, Fireflies, Fathom и Zoom AI Companion.
Мы завели корзины вопросов, персоны, набор моделей и два режима вызова, настроили разбор ответов с помощью LLM, организовали расчет метрик и поставили сбор на расписание. Получился инструмент, который каждый день обращается к моделям и сохраняет ответы в базу.
В новом кейсе AI-мастерской, который стартует сегодня, мы работаем с собранными данными: учимся их анализировать и делать из них выводы. Чему научимся:
— Понимать, что стоит за числами. Какие вопросы задают моделям и от лица кого, как считается метрика и по каким ответам. Без этого одно и то же число можно прочитать по-разному.
— Интерпретировать метрики. С чем сравнивать видимость компании, чтобы понять, высокая она или низкая. Когда резкое изменение говорит о рынке, а когда это случайность.
— Анализировать данные. Какие вопросы задавать к данным, в каких срезах искать продуктовые выводы, как превращать находку в гипотезу и проверять ее по текстам ответов моделей.
Работаем на данных нашего сервиса, но навык переносится на любые данные о видимости в ответах LLM: из вашего собственного мониторинга или из готовых сервисов, которые предлагает рынок.
Навыки на выходе:
— Анализ данных с кодинг-агентом: вопросы к выгрузке, сверка расчетов, дашборд
— Интерпретация метрик видимости: Mention rate, First mention rate, Sentiment split
— Анализ изменений: рынок, правки замера и случайные колебания
— Продуктовые выводы из срезов: модели, персоны покупателя, вопросы
Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской:
🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/
Этот кейс можно обсуждать в закрытом чате для студентов вместе с экспертами, которые работали над его созданием.
@gopractice
Персональные AI-ассистенты — вау или ничего нового
Привет, это Олег.
Наблюдаю интересную разницу в реакции на персональных AI-ассистентов (Muse, Instinct).
— Одни пробуют и очень быстро ловят aha moment.
— Другие пробуют и не видят ничего принципиально нового относительно того, что они уже делали.
Дело в том, что люди из технологического мира забывают, насколько далеко их повседневный опыт использования AI ушел от опыта большинства. Многие из них платят по $200 в месяц за продвинутых кодинг-агентов, работают с топовыми моделями и постепенно отдают агентам все больше и больше задач.
Но этот опыт пока далеко не массовый: по данным американского банка PNC, в мае 2026 года за подписки на генеративный AI платили лишь 2,2% домохозяйств среди его клиентов. Если же говорить про продвинутых кодинг-агентов, то доля тех, кто испытал их магию на себе еще существенно меньше.
Для многих людей AI — это по-прежнему бесплатный ChatGPT с лимитами, который они используют для поиска. Более умный Google, который еще иногда и галлюцинирует.
И теперь представьте, что этим людям дают агента на топовой модели, со своей виртуальной машиной, памятью и способностью использовать самые разные инструменты. Агента, который может заполнить для них сложную налоговую форму, выбить скидку у провайдера интернета, забронировать билеты в кино, купить подарок на день рождения или разобраться с таможней по поводу застрявшей посылки.
Для таких пользователей это огромный скачок добавочной ценности относительно того, что они привыкли получать от условного «бесплатного ChatGPT».
Скачок чем-то похожий на тот, который многие из нас пережили с Claude Code для рабочих задач месяцев десять назад. Но, вероятно, даже больше.
Мы с тех пор постепенно привыкали к новым возможностям AI: персистентные агенты, наличие у агента своего компьютера, память, способность использовать браузер и компьютер, проактивность, решение совершенно разных задач через агентов.
А многие люди сейчас получают весь этот прогресс за один шаг в новых персональных агентах.
При этом сам продукт персональных агентов хорошо заточен под консьюмерский юзкейс: бесплатный, форм-фактор понятен людям без продвинутых технических навыков, онбординг не в «поисковый» юзкейс, а в «решение реальных задач человека». Люди даже не знают, какая модель работает под капотом. Собственно, а зачем им знать?
Вместе это дает резкий скачок в ценности: становится доступно то, что еще вчера человек делал сам или вообще откладывал, потому что не хотел тратить время. Отсюда и вау.
Хотите обсудить? Тегайте в X (Twitter).
***
Приходите к нам в AI-мастерскую, чтобы получить скачок добавочной ценности от агентов для рабочих и творческих задач.
@gopractice
Как электронные таблицы изменили мир (и как AI продолжает эти изменения)
Многие стремятся ускорить и автоматизировать работу с расчетами, моделями и симуляциями с помощью AI-инструментов, и многие успешно с этим справляются. Результаты этой работы ежесекундно влияют на глобальные финансовые потоки.
Но это не автоматизация ручного процесса (хотя именно так мы зачастую воспринимаем работу с таблицами в Excel или Google Sheets), а автоматизация того, что уже было в значительной степени автоматизировано и ускорено, и благодаря этому изменило мир.
Прочитайте этот адаптированный перевод материала Дэвида Окса, чтобы вспомнить, как компании во всем мире прошли путь от стремления контролировать все происходящее до рискованной, но уже реалистичной возможности передать значительную часть контроля AI. И какую ключевую роль в этой трансформации сыграли электронные таблицы.
🔗 https://gopractice.ru/stories/spreadsheets-revolution/
Мы публикуем этот материал, чтобы напомнить, что время рисков — это и время возможностей. Чтобы справиться с первыми и не упустить вторые, нужны знания и навыки. Наш «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» даст глубокое погружение в потенциал применения AI для продукта и бизнеса. Прикладные навыки для работы с AI здесь: «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день».
@gopractice
Сейчас одна из самых горячих тем — AI-агенты. Давайте обсудим, чем они отличаются от LLM (Large Language Models):
🔹 LLM = умный собеседник. Он отвечает на вопросы, пишет тексты или код, помогает думать — но в формате ответа в чате.
🔸 AI-агент = LLM + «движок действий». Агент сам планирует шаги, вызывает сервисы и API, проверяет результаты и доводит задачу до конца.
Разница на примере:
🔹 LLM: вы просите: «Сделай анализ отзывов пользователей». Он составит обобщение и выделит частые проблемы.
🔸 AI-агент: не только анализирует отзывы, но и сам:
∙ Собирает свежие данные из App Store / Google Play.
∙ Классифицирует по темам.
∙ Считает метрики (NPS, тональность, % по категориям).
∙ Складывает результаты в таблицу или дашборд.
💡 LLM помогает как ассистент, агент способен автономно закрывать задачу end-to-end.
А теперь к делу 👇
Мы запускаем опрос про ваш опыт и планы с AI-агентами:
— Что уже автоматизировали?
— Что пытались автоматизировать, но не вышло?
— Что хотите автоматизировать в ближайшее время?
Мы поделимся выводами из опроса и наиболее интересными результатами в анонимизированной форме.
👉 Пройдите опрос здесь 👈
Шпаргалка, которая поможет выбрать простой метод приоритизации задач
Приоритизация бэклога помогает команде сфокусироваться на работе, которая имеет наибольший потенциал принести пользу бизнесу и пользователям. Также приоритизация — это возможность отфильтровать большой список идей и задач, которых обычно больше, чем времени и сил.
Есть множество методов приоритизации со своими плюсами и минусами. Мы выбрали четыре простых и востребованных метода приоритизации, которые не требуют существенной предварительной работы.
🔗 https://gopractice.ru/prioritization-hint/
Опытные продакт-менеджеры регулярно пользуются этими методами и рекомендуют их своим коллегам. Вы можете поделиться шпаргалкой с теми, кто часто засыпан задачами и идеями или еще не выбрал оптимальный подход для их приоритизации.
Эту и другие задачи, которые решают продакты, мы разбираем в курсе «Профессия: продакт-менеджер». Мы включили туда все необходимые знания и навыки для перехода в профессию и подкрепили их отработкой на практике.
Ближайший поток стартует уже 27 августа!
Оставляйте заявку на лендинге, и мы все организуем!
Кстати, это не все переходы, о которых мы хотели сегодня рассказать.
Наш друг Байрам Аннаков сделал курс о том, как продажи переходят в AI, а значит самое время разобраться как оптимизировать процессы. Например, можно автоматизировать разные части процесса продаж с помощью n8n и других похожих инструментов. Обучение у Байрама начинается с уже 9 августа, поэтому если хотите узнать подробности, то загляните к нему в канал.
AI-агенты — это уже не просто чат. Посмотрите, как компании из рейтинга Forbes используют AI в реальных бизнес-процессах
В 2025 году искусственный интеллект вступает в новую фазу. После нескольких лет, когда AI-инструменты в основном ассистировали людям, отвечая на вопросы или создавая контент по запросу, инновации этого года позволяют AI действительно начать выполнять работу.
Список Forbes AI 50 демонстрирует, как компании сегодня используют агентов и «думающие модели» для решения реальных задач в бизнес-процессах.
🔗 https://gopractice.ru/market/ai50-2025/
Как находить идеи для применения AI/ML-технологий, проверять и развивать их в своих продуктах, мы подробно разбираем в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы на практике разберете типовые кейсы внедрения AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
7 инструментов для AI-прототипирования. Мы протестировали их для вас — и делимся результатами
Инструменты AI-прототипирования позволяют пройти путь от идеи до работающего прототипа за часы, а не недели. Это создает колоссальное преимущество для продактов, которые умеют с ними работать.
Но таких инструментов много 🤯 Как понять, какой лучше подойдет для решения задачи?
✅ Мы ответили на этот вопрос, протестировав самые популярные инструменты AI-прототипирования на бизнес-кейсе.
🔗 https://gopractice.ru/product/ai-prototyping-tools/
А в нашем курсе «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» вы на практике разберете как создавать прототипы продуктов и фич с помощью AI-инструментов.
Присоединяйтесь к симулятору и отрабатывайте навыки в безопасной среде без риска для реального бизнеса.
Шаблоны PRD для продакт-менеджеров. Положите в закладки или сохраненные сообщения 📍
Процесс реализации продукта или фичи начинается с PRD (Product Requirements Document). Его задача — сформировать понимание причин, процесса и результата реализации проекта, а также ответить на все связанные с ним вопросы таким образом, чтобы стейкхолдеры и команда имели о нем общее синхронизированное представление.
😖 Скорее всего вы уже сталкивались на своем опыте с тем, что именно такого представления в работе над проектом сильно не хватает.
💊 Чтобы эта проблема не возникала у вас в будущем, мы собрали подборку шаблонов PRD — от 1-pager до более детализированных вариантов.
💎 Пользуйтесь сами, пересылайте коллегам и друзьям, добавляйте в закладки и сохраненные сообщения
🔗 https://gopractice.ru/hint-prd/
Тему PRD, а также этапов продуктовой работы, которые затрагивает этот документ, мы подробно разбираем в нашем курсе «Профессия: продакт-менеджер».
В нем вы отработаете все этапы на практике: от выявления проблем и генерации гипотез до анализа результатов экспериментов (Discovery → Delivery → Analysis). Оставляйте заявку на лендинге. Мы все организуем!
— Анализатор слов-паразитов
— Игра на знание маршрутов метро
— Трекер температуры для детей
— Сервис обмена вещами между соседями
— Планировщик для родителей
Что общего у всех этих продуктов?
Все они были собраны за несколько часов с помощью AI. Без команды, без бюджета, чаще всего одним человеком (а иногда даже ребенком).
Это первые рабочие версии, которые можно показать пользователям, собрать фидбек и понять, есть ли смысл развивать продукт и в каком направлении. Сегодня любой, у кого есть идея и немного времени, может собрать такой интерактивный прототип.
Навык AI-прототипирования — умение быстро превращать идею в работающий прототип — становится все более ценным не только в стартапах, но и в корпоративной среде.
Даже если прямо сейчас вы не создаете новые продукты или фичи — попробуйте. Это хороший способ посмотреть на продуктовую работу под другим углом.
Ждем вас в симуляторе «AI-прототипирование» от GoPractice!
Гипотезы, идеи, ставки: разбираемся в терминах
Опубликовали запись встречи с Антоном Куликовым — Senior Product Manager в Fintech, ex-CPO Selectel.
📼 В этом выпуске:
📈 Где проходит граница между идеей и гипотезой
📈 Чем гипотеза отличается от прогноза и ставки
📈 Почему точность в терминах помогает принимать лучшие продуктовые решения
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=glB-7ztA7rY
Подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать новые записи встреч с экспертами 🔔
Воркшоп «Экономика BNPL: как вывести сервис в прибыль»
Приглашаем на первый из четырех воркшопов из серии «Юнит-экономика: разбор на практике».
🗓 Когда: 26 июня, 19:00 (GMT+3)
📍 Формат: онлайн
В программе:
📚 Теория
— что такое BNPL
— ключевые игроки и особенности модели
— как устроена экономика BNPL-сервисов: основные источники доходов и затрат
🛠 Практика
— разбор кейса: выводим сервис «в плюс»
— живая сессия с экспертами: обсуждаем ваши предложения
👨🏫 Эксперты:
— Сергей Никишов — директор по маркетингу T-Installments («Т-Банк»), запустил первый в России BNPL-сервис «Долями»
— Александр Недоспасов — CPO в «Яндексе», ранее — CPO в «Т-Банке» («Долями»), более 15 лет в управлении проектами и продуктами
👉 Забронируйте место на воркшопе по ссылке. Количество мест ограничено.
Вакансия!
Мы в GoPractice ищем младшего операционного менеджера в команду.
Это стартовая позиция с возможностью профессионального роста и развития. Фултайм, удаленная работа.
Наш идеальный кандидат — внимательный, активный, вовлеченный человек с отличными коммуникативными навыками и интересом к продажам продуктов, которые действительно приносят людям ценность.
Мы предлагаем возможность расти в команде увлеченных профессионалов, работать с крупнейшими технологическими компаниями и делать опыт обучения наших студентов лучше. И, конечно, возможность пройти наши симуляторы!
По ссылке ниже — все подробности и контакты для отклика:
🔗 https://gopractice.ru/hiring/
Если вакансия может подойти вашим друзьям или знакомым — обязательно поделитесь!
Шел продакт по офису, увидел ноутбук, сел за него и сгорел. А лучше бы прочитал эти советы по повышению энергоэффективности продакта
От работы продактом не стоит ожидать справедливости.
👯♂️ Ожидается, что вы будете эффективно управлять распределенной командой, но при этом сами не выбираете эту команду: не можете ни увольнять, ни нанимать смежных специалистов по своему желанию.
🎯 В то же время от вас ждут постоянных выдающихся Результатов. Если по какой-то причине достигнуть этих самых Результатов не получается — груз всей ответственности падает именно на вас.
Балансировать аспекты продуктовой работы сложно, но все же их можно оптимизировать. В этом материале — семь способов снизить «несправедливость» в роли продакта и сделать работу энергоэффективнее 💡 А еще — комментарии от наших менторов, которые примерили эти советы на себя.
Ставьте 👍, если согласны с советами, 😱, если не очень согласны, а еще можно просто 🔥, если вы продакт с горящей головой.
🔗 https://gopractice.ru/skills/energy-efficiency-for-pms/
А если вы хотите научиться принимать продуктовые решения, разбираться в метриках и эффективно взаимодействовать с командой — присоединяйтесь к нашему «Симулятору управления продуктом на основе данных».
Чтобы взять максимум от обучения, выбирайте тариф с ментором. С поддержкой опытного наставника вы разберете, как применять новые знания в реальной жизни.
Старт группы 23 июня! Присоединиться можно по ссылке.
Ищем человека, который строил контент-фабрики с UGC-креаторами в социальных сетях
Привет! Мы работаем над новыми продуктами и изучаем, как привлекать пользователей в образовательные продукты через работу с UGC-креаторами (создание контент-фабрик и клиппинг). Хотим поговорить с теми, кто уже делал это на практике.
Сейчас мы ищем человека, который знает, как строить creators-программы в соцсетях. Вы находили и вели десятки/сотни авторов в TikTok/Reels/Shorts, настраивали систему оплаты и мотивации, формировали креативную стратегию, изучили все тонкости процесса.
Варианты сотрудничества:
1. Платные консультации. Расскажете, как вы строили канал роста, что сработало, что нет. Поможете нам выстроить эту работу внутри команды.
2. Совместный проект. Договоримся о понятном объеме и сроке, запустим вместе проект.
3. Фултайм-формат. Если мы друг другу понравимся, можем сразу попробовать сотрудничество на полную занятость.
Как откликнуться:
Напишите на mika@gopractice.io или в телеграм @stetsovski: что вы строили, в каком продукте, какие были масштаб и результат. Не обязательно очень подробно, главное, чтобы было понятно. Ссылки на кейсы приветствуются.
Если знаете человека, которому это подходит, перешлите ему пост.
@gopractice
Продолжаем серию кейсов о работе с AEO/GEO. Анализируем видимость в ответах LLM
Все больше покупателей выбирают продукт, спрашивая совета у ChatGPT, Gemini или Claude. Если модель не называет вашу компанию в ответе, вы проигрываете еще до того, как человек дойдет до сайта, и даже не узнаете об этом. Позиции в поиске компании отслеживают годами, а что о них говорят модели, большинство не знает.
Мониторинг видимости закрывает этот пробел: показывает, в каких вопросах вас советуют, где выигрывают конкуренты и с какой тональностью модели о вас пишут. По этим данным можно понять, что менять в позиционировании, контенте и присутствии на внешних площадках.
Вторая часть кейса AI-мастерской о видимости в ответах LLM уже на подходе.
В первой части мы собрали сервис, который каждый день опрашивает модели и сохраняет ответы в базу. Во второй учимся работать с этими данными: понимать, что стоит за числами, интерпретировать метрики и находить в срезах продуктовые выводы.
💎 Несколько советов для тех, кто анализирует видимость в LLM:
— Прежде чем читать число, разберитесь, из чего оно собрано: какие вопросы, от лица какой персоны, по каким ответам. Иначе одну и ту же цифру можно прочитать по-разному.
— Оценивайте видимость только в сравнении с конкурентами. Mention rate в 40% сам по себе ничего не говорит.
— Отличайте сдвиг рынка от случайности. Прежде чем делать выводы из резкого скачка, сверьтесь с журналом изменений и посмотрите, сколько ответов за ним стоит.
— Разделяйте общую и брендовую корзины. Попадание в ответ на вопрос о категории и ответ на вопрос о вас — разные метрики.
— Ищите выводы в срезах: по персонам, моделям, режимам с веб-поиском и без. Среднее по всем ответам скрывает самое интересное.
— Превращайте находку в гипотезу и проверяйте ее по текстам ответов. Числа показывают, где смотреть, тексты объясняют почему.
Разбираем все на данных по Granola и четырем конкурентам. Если в первой части вы собирали мониторинг по своему продукту, повторите анализ на своих данных. Навык работает и с готовыми сервисами мониторинга: они тоже показывают только числа, а решения по ним принимаете вы.
Присоединяйтесь, начинаем уже на следующей неделе.
В будущей третьей части, «Работа с AEO/GEO. Усиливаем видимость компании в ответах LLM», разберем, как на эти метрики влиять.
@gopractice
Привет, это Олег.
Расскажу, почему при работе над новыми продуктами я оставляю препятствия на пути к ценности.
Когда я запускаю раннюю версию, с помощью которой проверяю гипотезы о ценности будущего продукта, я хочу, чтобы на старте у ранних пользователей было много препятствий на пути к ценности.
Цена может быть высокой. Сайт может быть некрасивым и неудобным. Путь к регистрации может быть длинным и запутанным. Вместо хорошей платформы могут быть гугл-доки.
Звучит контринтуитивно. Объясню, зачем это нужно.
Главный риск большинства продуктов — не плохой интерфейс, а то, что проблема, которую вы решаете, на самом деле не так уж болит у пришедших к вам пользователей. Очень неприятно обнаружить спустя год работы, что вы сделали продукт-витаминку, от которого легко отказаться.
Лишние препятствия в ранних версиях — это фильтр. Они помогают убедиться, что есть люди, для которых проблема настолько важна и критична, что они готовы много платить и продираться через любые препятствия, лишь бы ее решить. Препятствия отсеивают тех, для кого проблема неважна, и доказывают, что есть те, у кого боль настоящая. Именно это помогает нащупать product/market fit.
Важный момент: наличие препятствий на пути к ценности вовсе не означает, что опыт первых пользователей будет плохим. Наоборот, на этом этапе он должен быть идеальным. Нужно сделать все возможное, чтобы их проблема была решена — это валидирует ценность решения.
Просто идеальным вы делаете его сами — ведете первых пользователей за руку, сидите рядом, затыкаете собой все дыры, которых на раннем этапе в продукте очень много. Вы осознанно оставляете препятствия на пути к ценности (цена, интерфейс, онбординг), но потом делаете все возможное, чтобы проблема пользователя была решена идеально.
Я часто вижу обратное: команды с первого дня оптимизируют воронку и убирают фрикшн.
Вам дорого? Давайте снизим цену. Сомневаетесь? Дадим бесплатных кредитов. Не хотите заполнять форму о себе? Заполним за вас. Не получается выделить время, чтобы настроить интеграции? Давайте мы отправим к вам инженера.
Их сложно винить — мы так делаем в любом живом продукте, чтобы улучшить метрики.
Но на старте задача другая.
Вы не растите метрики — вы ищете product/market fit. Вы ищете сегмент, где проблема настолько критична, что даже вашего сырого продукта достаточно, чтобы человек очень захотел с его помощью эту проблему решить. И ровно поэтому лишние препятствия на пути к ценности в ранних версиях — не баг, а фича.
- - - - - -
О важности проверки гипотезы ценности и других ключевых гипотез в основе будущего продукта — подробно в программе «Профессия: продакт-менеджер» и «Симуляторе управления продуктом на основе данных». Оставьте заявку на обучение, если ваша цель — переход в продуктовую роль.
От разработчика к продакту: путь через тестирование и проджект-менеджмент
Проджект-менеджмент, разработка, тестирование — все это удачные и распространенные точки старта для последующего перехода в продуктовую роль. Каждая из них помогает сформировать востребованный в работе над продуктом технический и управленческий бэкграунд.
Из истории студента и участника сообщества GoPractice, которой мы делимся сегодня, вы узнаете, что комбинация опыта из технических позиций и проджект-менеджмента создает преимущества для свитча в продукт, но все же над многими другими факторами перехода предстоит потрудиться.
🔗 https://gopractice.ru/skills/from_qa_dev_to_pm/
Переход из смежных ролей в продакт-менеджмент требует системного подхода на всех уровнях. В курсе «Профессия: продакт-менеджер» вы получите необходимые знания и навыки для перехода, а также — много практики для закрепления и отработки.
🗓 Новая группа стартует уже 14 октября. Чтобы присоединиться — оставьте заявку в форме, и мы все организуем!
@gopractice
Поздравляем победителей конкурса по AI‑прототипированию!
Спасибо всем, кто участвовал.
Мы рады видеть, как вы на практике превращаете идеи в работающие решения.
Вот проекты, которые особенно впечатлили команду GoPractice:
Дмитрий Крылов — https://super-chebakia-da0994.netlify.app/
Ольга Душкина — https://sprintflow-team.lovable.app/
Екатерина Гусакова — https://ekaterina-linguana.lovable.app/
💡 Хотите научиться создавать сложные прототипы, но не знаете, с чего начать?
Изучите симулятор «AI‑прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» от GoPractice.
8 часов практики и вы умеете собирать прототипы без кода, проверять гипотезы и запускать MVP.
👉 Подробнее о курсе: gopractice.ru/course/aiprototyping
Воркшоп «Юнит-экономика дейтинг-продукта»
Приглашаем на третий воркшоп из серии «Юнит-экономика: разбор на практике».
🗓 Когда: 14 августа, 18:00 (GMT+3)
📍 Формат: онлайн
В программе:
📚 Теория
— юнит-экономика за 30 слов
— основные игроки рынка
— особенности дейтинг-продуктов
🛠 Практика
— разбор кейса: запускаем продукт и распределяем инвестиции
— живая сессия с экспертом
👨🏫 Эксперт:
Пётр Бойцов — директор по маркетингу вертикали знакомств в VK, 15 лет в маркетинге, работал с топовыми дейтинг-приложениями в России.
👉 Забронируйте место на воркшопе по ссылке. Количество мест ограничено.
Из системного аналитика в продакты: история перехода
Переход в продуктовую роль из системной аналитики или бизнес-аналитики — в числе наиболее эффективных траекторий.
👉 В этом материале участник сообщества GoPractice Сергей Чабан рассказывает о своем опыте такого карьерного свитча, а также объясняет, почему позиция Technical PM может быть наиболее релевантна для людей со схожим бэкграундом.
🔗 https://gopractice.ru/skills/switching-from-systems-analyst/
🚀 От идеи до MVP за несколько часов
Участвуйте в конкурсе по AI-прототипированию от GoPractice
Представьте: вы продакт в команде, которая развивает таск-трекер, например, Jira, Trello или Yandex Tracker.
У вас появилась идея новой фичи: AI-помощник, который анализирует задачи всей команды и помогает сформировать спринт.
Это амбициозная фича. Прежде чем тратить время и ресурсы на реализацию, важно быстро и недорого проверить, понятна ли она пользователям и есть ли в ней ценность.
Один из самых эффективных способов — создать AI-прототип и показать его команде или тестовым пользователям, чтобы получить фидбек до начала разработки.
GoPractice предлагает каждому попробовать это на практике!
Что нужно сделать:
— Зарегистрироваться по ссылке и получить инструкции
— Поделиться прототипом, собранным в Lovable / Bolt / V0 / Replit
🎁 Все зарегистрированные участники получат промокод на 10 900 ₽, который можно использовать для частичной оплаты курса «AI-прототипирование: симулятор» от GoPractice. Дополнительный приз достанется тому, кто максимально полно реализует задачу с помощью прототипа.
👉 Зарегистрируйтесь до 1 августа и получите всё необходимое для участия: https://gopractice.ru/p/events/21/
Воркшоп «Юнит-экономика в EdTech: ищем точки роста»
Приглашаем на второй воркшоп из серии «Юнит-экономика: разбор на практике».
🗓 Когда: 24 июля, 19:00 (GMT+3)
📍 Формат: онлайн
В программе:
📚 Теория
— юнит-экономика за 30 слов
— основные игроки рынка
— особенности EdTech-продуктов
🛠 Практика
— разбор кейса: ищем точки роста
— живая сессия с экспертом: обсуждение предложений
👨🏫 Эксперт:
Константин Дегтярев — продакт-менеджер XPANCEO, ex-Head of Mobile LinguaLeo, ex-CPO LetMeSpeak
👉 Забронируйте место на воркшопе по ссылке. Количество мест ограничено.
Как найти продуктовую работу в Европе: «Главное — уметь объяснять свою точку зрения и принятые решения»
Идея о поиске работы в Европе не нова среди русскоязычных продуктовых специалистов, но даже очень опытные продакты могут сталкиваться с неожиданными трудностями. Прежде всего — в коммуникации.
О том, что оказалось наиболее важным при поиске европейской работы, и как выстроить процесс подготовки, нам рассказала участница сообщества GoPractice Анна Воронина. Спойлер: итоговая конверсия от подачи до оффера — примерно 3%.
🔗 https://gopractice.ru/skills/pm-in-europe/
Если вы хотите подробнее разобраться с базовыми аспектами продуктовой работы, то присоединяйтесь к «Симулятору управления продуктом на основе данных».
В нем мы даем универсальные знания и набор навыков, в том числе по проверке гипотез, анализу и принятию решений на основе данных, которые вы сможете применить на разных продуктах. Кроме того, в симуляторе вы сможете в интерактивном формате отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
Путь в продакты: от 🍔 «Макдональдса» до 🏦 крупного банка
Вот несколько классных цитат из сегодняшнего материала, в котором участник сообщества GoPractice делится историей своего перехода в продукт.
🔹 «Начинал я довольно далеко от продакт-менеджмента: я не учился в престижном вузе, а моим первым местом работы был “Макдональдс”».
🔹 «С первого раза меня не взяли, но я не сдался, поэтому меня взяли со второго».
🔹 «Экспертиза рекрутеров помогла им разглядеть во мне подходящего кандидата несмотря на то, что я сам про себя так не думал. По итогу мне сообщили, что мой опыт подходит».
🔹 «Нельзя не упомянуть мое постоянное желание расти. Я часто задавал себе и своим руководителям вопрос: “А что мне нужно сделать, чтобы достичь X?”».
Готовы читать? Ссылка ниже:
🔗 https://gopractice.ru/skills/from-mcdonalds-to-product/
Если вы задумываетесь о переходе в продакт-менеджмент, то вам поможет курс «Профессия: продакт-менеджер» от GoPractice.
Мы включили туда все необходимые знания и навыки для успешного перехода в продакты и подкрепили их отработкой на практике. А отдельный блок курса, посвященный трудоустройству, поможет вам грамотно упаковать свой опыт — даже если он не связан с IT.
Ближайший поток стартует уже 9 июля. Оставьте заявку на лендинге, и мы все организуем!
Обучение в группе с ментором — один из форматов курса «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров». Вас ждут групповые онлайн-встречи с ментором, поддержка на протяжении всего курса, обучение с единомышленниками и активный темп прохождения программы. Такой вариант подойдет тем, кто хочет обсуждать свои идеи с ментором, ценит живое общение и структурированное обучение с расписанием.
Выпускники курса Николай Ярина и Полина Крийзо рассказали, как проходило обучение и чем оно им помогло. Мы оформили их отзывы в удобные карточки — листайте выше ⬆️
Если вы тоже хотите научиться видеть возможности применения AI и ML в продуктовой работе — присоединяйтесь к студентам
🗓 Ближайший поток группы с ментором стартует 10 июля — осталось 8 мест.
✍️ Оставьте заявку в форме — мы все организуем.
Шпаргалка, которая поможет проверить, доказана ли ценность вашего продукта и достигнут ли product/market fit
Как ответить на вопрос о продуктовой ценности для продуктов в ранней фазе? Или, что встречается даже чаще, для отдельных фич в рамках продуктов?
— Приносят ли они ценность пользователям?
— Создают ли фундамент для будущего роста?
Попытаться ответить можно разными способами. Мы выбрали четыре распространенных критерия — и положили их в шпаргалку, которую вы можете распечатать на одном листе А4, либо же просто сохранить у себя в виде файла или переслать коллегам.
🔗 https://gopractice.ru/hint-pmfit/
Рекомендуем поделиться этим постом с коллегами, для которых вопрос продуктовой ценности актуален.
🚀 Lovable — один из самых популярных инструментов для AI-прототипирования — будет бесплатным весь уикенд!
Это отличная возможность пройти симулятор «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» с неограниченным доступом к Lovable.
Проверяйте идеи, создавайте лендинги и MVP за часы, а не месяцы. Всё, что нужно, уже у вас под рукой.
👉 Узнать больше о симуляторе
Юнит-экономика: разбор на практике
Открыта регистрация на серию бесплатных онлайн-воркшопов от GoPractice!
5 экспертов. 4 индустрии. 4 кейса.
На каждом воркшопе вас ждут:
Теория
— Основы юнит-экономики
— Особенности индустрии
Практика
— Разбор кейса с экспертом
— Ответы на вопросы участников
📆 Когда: лето 2025
🎟 Количество мест ограничено
Запишитесь на всю серию сейчас — получите приоритетный доступ к регистрации на каждый воркшоп.