29337
Продакт-менеджмент, аналитика, ML/AI и профессиональное развитие. Делаем обучающие симуляторы и публикуем полезные материалы — gopractice.ru Написать нам: @GoPracticeTeam № 5862230071
Встречайте «Симулятор управления ML/AI-проектами»
Долгое время основные вызовы в применении ML-технологий лежали в инженерной и научной плоскостях.
Развитие технологий привело к тому, что сейчас эти вызовы стремительно смещаются в плоскость продуктовую.
Все чаще вопрос оказывается не в том, как что-то реализовать, а в том, где есть возможности для применения ML-технологий: создадут ли они ценность, принесет ли это выгоду бизнесу, как организовать разработку и довести проект до успешного внедрения.
Все это создает спрос на специалистов, которые способны увидеть возможности для применения машинного обучения и реализовать ML-проект. Уже сейчас зарплата, например, ML/AI-продакта превышает доход обычного продакт-менеджера на 20–40%.
Как стать таким специалистом?
Эту задачу и призван решить наш новый «Симулятор управления ML/AI-проектами».
Почему мы создали симулятор
Представления большинства нетехнических специалистов про ML находятся в одной из двух крайностей:
🪄 Одни видят ML/AI как магию, которая позволяет сделать все, что угодно. Надо лишь поставить задачу разработчикам;
⚙️ Другие же считают, что ML — это что-то очень сложное, глубоко техническое и недоступное.
Такая ситуация возникает по той причине, что человеку со стороны бизнеса достаточно сложно разобраться в ML.
Но на самом деле, если десять лет назад глубокое понимание математики и программирования было необходимым знанием для погружения в ML-индустрию, то на текущем этапе развития алгоритмы и модели стали уже общедоступными.
На этом фоне ключевая ценность работы с ML смещается в способность увидеть возможность для применения машинного обучения, а потом адаптировать существующие алгоритмы и технологии для конкретной прикладной задачи.
Но научиться управлять ML-проектами можно только на практике. А для того чтобы менеджеру доверили такой проект, нужен опыт. Замкнутый круг.
«Симулятор управления ML/AI-проектами» нацелен на то, чтобы разорвать этот круг и дать необходимые навыки и опыт для работы менеджеров ML-проектов.
Чему учит симулятор
🔦 Видеть, где машинное обучение может принести пользу бизнесу;
🤖 Создавать продукты на основе технологий машинного обучения;
🏗 Строить процесс создания и внедрения ML-решений, предотвращать типичные ошибки и проблемы заранее;
💵 Организовать работу над ML-проектами так, чтобы они приносили пользу бизнесу.
Как устроено обучение в симуляторе
Как и в других симуляторах GoPractice, вы погружаетесь в интерактивную историю, в которой вам предстоит помочь компании выбраться из кризиса и стать лидером рынка.
Вы будете учиться, принимать решения, ошибаться, анализировать ошибки, находить новые пути, тестировать и внедрять ML-модели и в конце концов достигать успеха.
Обучение в симуляторе построено вокруг работы над тремя проектами, каждый из которых научит вас решать распространенную ML-задачу:
👓 Задача на основе компьютерного зрения (computer vision);
📊 Прогнозирование продаж;
💡 Создание рекомендательной системы.
Этот симулятор — многолетний практический опыт создания ML-решений, упакованный в двухмесячную интерактивную образовательную программу.
Узнать подробнее о том, зачем продакт-менеджерам, предпринимателям и другим специалистам изучать ML, а также прочитать отзывы наших первых студентов вы можете в нашем блоге по ссылке.
Стоимость и специальное предложение
Стоимость обучения в симуляторе составит 65 900 рублей.
А для тех, кто начнет учиться до 15 мая, цена будет ниже — 59 900 рублей.
Обучение в симуляторе проходит онлайн и в своем темпе. При этом вы всегда можете задать вопрос авторам и получить от них всю необходимую поддержку.
Начать обучение можно прямо сейчас.
Фундамент роста продукта
Можете ли вы убедить хотя бы одного человека переключиться на ваш продукт?
Если да, то у вашего продукта есть фундамент роста.
Готовность хотя бы одного пользователя сменить его текущий способ решения задачи на ваш — это первый сигнал о возможности масштабировать продукт. Он подскажет вам, что именно вынуждает пользователя переключиться и в чем заключается ценность вашего решения.
Скорее всего, убедить первого пользователя перейти на новое решение окажется непростой задачей. Но если у вас получилось, далее вы продолжаете процесс с новыми пользователями.
Задайте себе несколько вопросов:
— Какой процент пользователей переключается на ваше решение?
— Знаете ли вы факторы, которые мешают им переключиться?
— Становится ли процесс привлечения людей проще после нескольких итераций по изменению продукта и целевой аудитории?
— Набирает ли процесс обороты со временем?
Если да, то найдите способ автоматизировать процесс — через изменения на уровне продукта или через расширение команды привлечения.
Так начинается путь к устойчивому росту продукта.
Не оправдывайте плохие метрики
Представьте, что вы выкатили новую фичу спустя недели ее разработки. Или сделали редизайн всего продукта.
Но после запуска вы замечаете резкое снижение метрик.
Что бы вы предприняли?
Многие продакты в такой ситуации начинают искать всевозможные оправдания. Например:
– «Это эффект новизны. Когда пользователи разберутся с изменениями, метрики снова вырастут обратно»
— «Мы достигли локального максимума с прошлой версией продукта. Новой версии нужно время, чтобы набрать обороты»
В большинстве случаев все это не так. Ни время, ни точечные улучшения не помогут выправить метрики.
Такие оправдания — защитный механизм. Признать факт, что вы потратили много времени и усилий впустую, очень трудно. Еще труднее объяснить команде, что пользователи не увидят плоды их труда.
Однако останавливаться на версии продукта, которая демонстрирует более слабые результаты, — худшая альтернатива. Ваш продукт станет менее эффективным не только для текущих пользователей, но и для всех будущих.
Признавать неудачные продуктовые решения важно — и важно извлекать из них инсайты, которые помогут находить лучшие решения в будущем.
Как улучшить Retention и при этом ухудшить продукт
Метрики продукта не всегда отражают то, насколько эффективно этот продукт решает задачи пользователей.
Рассмотрим эту идею на примере.
Представьте, что вы работаете над продуктом «лопата».
Люди «нанимают» ее, чтобы выкопать траншею.
С текущей версией продукта процесс решения задачи занимает 10 дней. Затем Retention лопаты резко падает — в данном контексте у пользователей нечасто возникает задача копать траншеи.
Продуктовая команда приоритизирует и оценивает свою работу с помощью метрик продукта. В частности, с помощью Retention.
В качестве эксперимента команда уменьшает размер ковша лопаты. Как следствие, Retention лопаты в новой когорте пользователей увеличивается: людям требуется уже 15 дней на решение той же задачи.
Получилось, что продуктовая метрика выросла, но эффективность решения задачи пользователей только упала.
Пример может показаться абсурдным, но такое часто случается в продуктовых командах на самом деле. Они оптимизируют метрики, упуская из вида то, что их продукт начинает решать задачи пользователей все хуже.
Помните, что задача продакт-менеджера — создавать ценность для пользователей через более эффективное выполнение «работ», которые они делегируют.
Начинайте с простого, или о цикле усложнения и упрощения продуктов
Если первая версия вашего продукта настолько сложная, что пользователи в нем путаются, то что-то пошло не так.
Первые версии успешных инновационных продуктов обычно простые и интуитивно понятные для конечных пользователей, даже если за ними стоит сложная технология.
Крупнейшие сегодня технологические компании начинались с того, что решали одну специфическую проблему для одного сегмента пользователей.
— Amazon: возможность покупать книги онлайн.
— Uber: возможность заказать лимузин в Сан-Франциско.
— Airbnb: возможность сдать и найти жилье для посетителей конференций и массовых мероприятий.
Если пользователи находят ценность в ранней версии продукта, он эволюционирует.
Шаг за шагом, отвечая на растущие потребности нынешних пользователей и привлекая целевую аудиторию из других сегментов, продукт начинает усложняться.
Усложнение продукта — не результат тщательного и сложного плана, созданного с самого начала. Скорее, это результат эволюционного процесса. Процесса добавления фич, которые просят разные сегменты клиентов, затачивания под запросы крупных клиентов, расширения в смежные рынки.
Каждый из этих процессов и каждое изменение сами по себе не делают продукт сильно сложнее. Но проходит несколько лет, и простой сервис превращается в сложную систему.
Это естественное усложнение продуктов, в свою очередь, открывает окно возможностей для новых продуктов.
Эти новые продукты создают ценность в том числе за счет своей простоты и фокуса на конкретной задаче. Это привлекает к ним пользователей, у которых самые простые запросы и потребности. Им не нужны горы фич. Текущие продукты для них стали слишком продвинутыми, сложными и дорогими.
Это контринтуитивно. Кажется, что для доминирования рынка нужно скопировать функциональность лидирующих конкурентов и добавить к этому еще что-то. Но на самом деле, все работает иначе. Новые продукты выделяют одну задачу и делают ее лучше альтернатив. Они сужают фокус, как минимум на уровне решаемых задач клиентов.
Если вам трудно объяснить пользователям, что делает ваш новый продукт, то сделайте шаг назад. Сфокусируйтесь на самой простой задаче, которую он решает лучше альтернатив.
«Метод персон» и Jobs to Be Done. Что лучше для работы с целевой аудиторией
Jobs to Be Done (JTBD) — это фреймворк, в основе которого лежит идея, что пользователи «нанимают» продукты для выполнения определенной «работы».
«Метод персон» подразумевает создание портрета представителя целевой аудитории определенного продукта.
Хотя может показаться, что эти подходы противоречат друг другу, на самом деле они оба могут быть полезны при затачивании продукта под потребности целевой аудитории.
Предлагаем вам прочитать адаптированный перевод статьи Personas vs. Jobs-to-Be-Done, опубликованной в блоге Nielsen Norman Group, в котором подробно разбираются преимущества этих подходов и решаемые ими задачи для продуктовых команд.
🔗 https://gopractice.ru/product/personas-vs-jtbd/ 🔗
💡 Проверьте свои навыки в управлении продуктом с помощью бесплатного теста от GoPractice.
💡 Пройдите путь продакт-менеджера в нашем симуляторе, чтобы усилить и систематизировать знания, которые пригодятся вам в реальной работе.
Как стать продакт-менеджером. Остаться внутри текущей компании или перейти в другую?
Перейти на позицию продакт-менеджера из смежной роли можно двумя способами: через рост внутри текущей компании и через поиск работы в новой.
У каждого из них есть свои особенности. Первый путь обычно проще и доступнее, поскольку вы уже знаете компанию, рынок, людей и культуру внутри. Второй путь сложнее, но эти усилия кратно окупаются, когда вы находите гораздо более интересное для себя направление или продукт.
В этом материале мы разберем две траектории перехода в продакт-менеджмент и расскажем, как увеличить шансы на каждой из них.
🔗 https://gopractice.ru/skills/current-employer-vs-new-pm/
💡 Проверьте свои навыки в управлении продуктом с помощью бесплатного теста от GoPractice.
💡 Пройдите путь продакт-менеджера в нашем симуляторе, чтобы усилить и систематизировать знания, которые пригодятся вам в реальной работе.
Jobs to Be Done: почему важно знать, какую именно задачу хотят решить ваши пользователи
Никогда прежде компании не знали так много о своих клиентах, как сегодня. Но при решении их проблем по-прежнему во многом полагаются на удачу, на авось.
Почему?
Часто создатели продуктов слишком сильно фокусируются на построении профилей покупателей и поиске различных корреляций в данных, вместо того чтобы попытаться понять — на какую же «работу» пользователи хотят «нанять» их продукт.
Эту и другие идеи на протяжении многих лет развивал и продвигал Клейтон Кристенсен, американский ученый и профессор Гарвардской школы бизнеса, автор теории «подрывных инноваций» и один из основателей и популяризаторов фреймворка Jobs to Be Done.
Мы предлагаем вам прочитать адаптированный перевод статьи Know Your Customers’ “Jobs to Be Done”, написанной Клейтоном Кристенсеном совместно с соавторами одной из самых известных его книг “Competing Against Luck”, посвященной фреймворку Jobs to Be Done. Статья была опубликована в Harvard Business Review в 2016 году, но остается важной и актуальной и сейчас.
🔗 https://gopractice.ru/stories/jtbd-christensen/
💡 Проверьте свои навыки в управлении продуктом с помощью бесплатного теста от GoPractice.
💡 Пройдите путь продакт-менеджера в нашем симуляторе, чтобы усилить и систематизировать знания, которые пригодятся вам в реальной работе.
Как стать продакт-менеджером. Пути перехода из других профессий
Простого пути стать продакт-менеджером с нуля нет.
Дело в том, что даже позиция junior продакт-менеджера подразумевает высокий уровень ответственности и требует большого количества навыков.
Но ведь как-то люди становятся продактами?
В большинстве случаев до этой позиции будет проще «вырасти» из смежной роли, чем с нее стартовать.
Оптимальный трек — переход из смежных позиций, на которые, в свою очередь, можно прийти после получения высшего образования или с меньшим опытом. Такими позициями будут, например, проджект-менеджер, аналитик, маркетолог, а также ряд других.
В этом материале мы подробно разберем:
• Из каких профессий перейти в продакт-менеджмент проще?
• Какой опыт и какие навыки можно будет переиспользовать (в зависимости от предыдущей роли)?
• Какие знания и навыки нужно будет достроить?
🔗 https://gopractice.ru/skills/get-into-pm/
💡 Проверьте свои навыки в управлении продуктом с помощью бесплатного теста от GoPractice.
💡 Пройдите путь продакт-менеджера в нашем симуляторе, чтобы усилить и систематизировать знания, которые пригодятся вам в реальной работе.