ruspm | Technologies

Telegram-канал ruspm - Product Management & AI

25747

Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic, YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com). Канал открыт для гостевых постов 🤜🤛 SATOR AREPO TE8ET OPERA ROTAS Каналы для продактов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky

Subscribe to a channel

Product Management & AI

Product Focus Club 2026 — главное событие весны про будущее продуктов в эпоху ИИ

17 апреля пройдёт конференция Product Focus Club 2026, где в одном месте соберутся собственники, C-level и руководители продуктов и подразделений, чтобы обмениваться свежими кейсам и идеями.

Четыре трека:

— Продуктовая, бизнес- и AI-трансформация
— Лидерство и команда в кризис
— Стратегия прорыва и точки роста
— AI & тренды

Cпикеры: Сбер, Финам, Rostics, Мегафон, OKKO, Персона, Ростех, ВК и другие.

На конференции вы увидите рыночные тренды, узнаете, как другие встраивают ИИ в продукты, команды и бизнес-процессы и переосмыслите свой продукт в контексте ИИ, найдя новые точки для его роста.

👉 Подать заявку на участие

Для обеспечения качественного нетворкинга и сильное окружения, все участники проходят модерацию.

Промокод на скидку 15% для подписчиков канала: PF15RUSPM.

Читать полностью…

Product Management & AI

Контекст продакта

Продукт, которым управляет продакт – это система, похожая на стеклянную каплю принца Руперта: чрезвычайно прочная и ярко сияющая. Но надломи её «хвостик» непродуманным решением и она разрушится, обрушив доверие пользователей и похоронив годы работы.

В команде продакта собираются спецы, каждый со своим видением, амбициями и глубокими знаниями. Они подобны алхимикам, которые свято следуют своему сердцу и не всегда готовы подстраиваться под других. Продакт удерживает баланс между их личными убеждениями и целями компании.

А процессы, в которых всё это существует, напоминают головоломку из параллельных реальностей многомерного пространства, в которых официальные регламенты переплетены с негласными договоренностями, корпоративной политикой и всё теми же амбициями, но уже у руководства...

Пост вдохновлен описанием контекста тимлида Евгением Антоновым из Яндекса. Думаю, наше мнение здесь сходится: менеджмент — это адски сложная работа с кучей контекста, которая только со стороны кажется простой.

Читать полностью…

Product Management & AI

Февральский дайджест красным цветом
О, этот ярк
о-красный свет

Глиммер продакта
Закон тревоги Гудхарта
Управление незримым

– Иллюзия могущества ИИ
Что поручаем ИИ, а что нет
Как ИИ может утопить
Как снизить себестоимость ИИ

Будущее IT
Jakob Nielsen's 18 Predictions 2026
26 Useful Concepts for 2026

Смерть задач – их эволюция
Фибонначи трудозатрат
Золотые правила интерфейсов

Product Manger Product builder
GitHub продакт-менеджера
Слова, фреймворки, кирпичи

– SaaS = API для ИИ
Контекст = король для ИИ/продакта
Фокус внимания – роскошь

Классификация точек
Айтишники. Останутся. В Телеге.

🎈 Maiden Voyage by Ethereal Planes
Упавшая в ночи картина изменилась

Читать полностью…

Product Management & AI

Ключ понимания Систем лежит в мышлении системой действий-состояний пользователя, а не набором страниц с моментами. Когда продакт игнорирует системы, он начинает создавать моменты.

Истинное продуктовое мышление – исследование природы самой проблемы ещё до того, как она вообще была сформулирована.

Потому что каждое взаимодействие существует в более широком контексте целей пользователя, его психо-эмоциональных состояний, наложенных и отражающихся в ограничениях продукта (и продакта), которые вызывают у пользователя ответную реакцию.

Точки входа и выхода:

1. Какие это пользователи?
2. При каких условиях они начинают взаимодействие?
3. Какие состояния пользователя существуют в них до него?
4. Как, в какой момент и за счёт чего механика и функция продукта меняет поведение такого пользователя?
5. Что происходит после взаимодействия?
6. Какие последствия и состояния могут возникать ещё?
7. Что, в какой момент и за счёт чего определяет эти последствия?

Системное продуктовое мышление спрашивает о том, почему этот пользователь в этом состоянии вообще оказался в этой точке?


Точка, где рождается формулировка состояния пользователя и есть точка сборки любой гипотезы, фичи и Систем.

Главные ответы начинают появляться с пониманием того, какой паттерн воспроизводит эту ситуацию снова и снова.

Читать полностью…

Product Management & AI

Смерть отслеживания задач – это эволюция

Отслеживание задач/тикетов – это функция корпоративного принуждения, направленная на то, чтобы люди (хотя бы!) вели списки дел, чтобы другим людям было ясно, кто за них отвечает, чтобы другие люди соглашались с тем, выполнено ли что-то или нет другими людьми...

Истинная суть, лежащая в основе подхода к разработке продуктов, которую все знают:

Если что-то ВАЖНО, это всплывёт. Снова. Снова. И снова. Пока до тебя это не дойдёт


Если что-то важно, тебе напомнят о его существовании. Снова. Снова. И снова. Пока... нутыпонел


Тебе не нужно отслеживать что-то важное, чтобы помнить о его существовании. Потому что см. выше почему


Бэклог/родмэп даёт ощущение ложной уверенности в важном и спокойствия, показывая следующее "100% точно важное" действие (вот оно, только протяни палец), но именно из-за этого мы месяцами начинаем забивать и апрувить их вопросами и задачами, которые... устаревают месяцы назад.

Чистое пустое пространство заставляет отступить в сторону и спокойно подумать о том, что действительно следует делать дальше, поскольку видение и мышление становятся менее инерционными и предвзятыми.

Всего два простых вопроса:

Почему это происходит именно сейчас? Что говорится этим?


Кошмарный сон любой корпы – работа без задач, которая означает потерю значительной части ежедневного контроля над тем, как ведётся работа.

Но именно такой подход назревает уже несколько лет (ок, десятков лет), и именно так развиваются автономные и гибкие команды/продукты.

Всё что требуется для этого:

– Небольшие и плоские структуры. Если вы хотите работать без списков задач, то каждая проблема/задача/вопрос должны решаться одним сообщением с одним человеком.

– Участники команды, которым вы доверяете самостоятельное управление проектом, а также участники, которым вы доверяете принимать небольшие независимые решения. Первые и вторые должны стать той самой единой структурой.

– Высокий уровень рабочего контекста и инфраструктуры разработки. Первое содержит в себе всю необходимую вводную информацию-базис для команд, второе позволяет им свободно трансформировать её в продукты без ограничений.

Единственные рамки: исправление ошибок должно иметь приоритет над работой над новыми фичами, а стабильное состояние продукта должно быть таким, когда ошибок вообще нет

Только достигнув этого состояния можно пробовать отказываться от того, что мы привыкли называть "отслеживанием задач".

И если ты хочешь увидеть, как выглядит будущее, ищи ответ не на kanban-доске / в родмэпе.

Читать полностью…

Product Management & AI

Знание любых технологий требует укрепления управленческих знаний

3 марта OTUS проводит большой интенсив “Юнит-экономика: как обосновать инвестиции в IT при ограниченном бюджете”.

На занятии разберут особенности принятия управленческих решений с экономическим обоснованием и аргументацией какие инвестиции в разработку критичны и необходимы, а какие избыточны. Спикер: Алексей Рахманов, СТО FUN&SUN.

👉 Бесплатное участие

Интенсив будет полезен для продакт-менеджеров, которые хотят понять, как связаны ценность продукта, фич и родмэпа с затратами на их разработку.

Всем участникам в подарок большой гайд "Как считать UNIT-экономику в разработке". Реклама ООО «Отус онлайн-образование»

Читать полностью…

Product Management & AI

Новые вызовы безопасности 🔗

Активное внедрение AI во все процессы требует пересмотра подходов к информационной безопасности. Атаки на инфраструктуру, ошибки в настройках, отсутствие изоляции пользовательских окружений — это лишь часть проблем.

Недавно провайдер Cloud.ru запустил облачную среду для работы с AI&ML – Evolution AI Factory, а сейчас делится гайдом, как безопасно работать с AI в облаке.

Внутри гайда инструкции:
😶‍🌫️способы защиты AI-сервисов в облаке

😶‍🌫️практические методики контроля доступа и логирования

😶‍🌫️рекомендации по мониторингу подозрительной активности


Обеспечьте надежную защиту AI-решений, минимизируя риски и предотвращая инциденты.

Забрать гайд можно по ссылке

Читать полностью…

Product Management & AI

Akshay Kothari (C-f Notion): Моим коллегам-основателям и генеральным директорам, которые постоянно твердят: «Никто не будет создавать CRM, ERP или <вставьте категорию> с помощью Vibe Code», — вот несколько мыслей:

1. Вы правы, большинство компаний не будут создавать свои системы учета с помощью Vibe Code. Некоторые стартапы будут экспериментировать (помните Klarna?), но крупные предприятия будут по-прежнему ценить безопасные и надёжные системы учёта.

Однако это не настоящий сдвиг.

2. Предприятия всех размеров всё чаще хотят работать в мире, ориентированном на ИИ, где их технологический стек бесперебойно взаимодействует с агентами.

Почему?

Компания, которая сможет масштабно запускать цифровых сотрудников, превзойдет ту, которая этого сделать не может


3. Таким образом, вопрос заключается в том, может ли ваш продукт существовать в этой агентской экосистеме.

– Является ли он открытым и совместимым?

– Может ли он интегрироваться в системы, которые строятся вокруг него?

Если он закрыт, клиенты в конечном итоге пересмотрят своё решение.

4. Открытие доступа окажет давление на ценообразование на основе рабочих мест, особенно когда агенты смогут запрашивать данные и выполнять рабочие процессы, не покупая места для каждого человека. Это одновременно и кризис, и возможность.

5. Вместо того чтобы быть просто местом хранения данных, ваш продукт становится ценным узлом данных и контекста для реальной работы, выполняемой людьми и агентами.

Во многих случаях вы сможете предоставлять эту работу напрямую своим клиентам. Реальная возможность продавать работу, а не ПО!

В заключение, если вы ничего не будете делать, вы рискуете привести свою компанию к забвению. Если вы будете действовать, вы повлияете на свою собственную бизнес-модель.

В такие моменты единственный путь вперёд — это активно действовать и быть готовым к саморазрушению. Агентское будущее неизбежно.

Читать полностью…

Product Management & AI

Вчера я проснулась и поняла, то Claude убил мой стартап (c) Ira Bodnar + прогноз рынка маркетинга и дистрибуции в эпоху ИИ

Мы создали ИИ-агента, который автоматизирует управление рекламой в Google и Meta. Получилось довольно круто, клиентам это понравилось и за два месяца у нас появилось несколько сотен платящих клиентов...

Но одна функция Claude/Manus в виде коннекторов для Meta Ad и наша конверсия упала с 70% до 20%. За один релиз Claude просто сделал всю нашу категорию продуктов устаревшей.

Поэтому любая разработка продукта для нас сейчас кажется бессмысленной


Но я определённо хочу больше думать о будущем дистрибуции в эпоху после Claude и о том, какие крутые и замечательные вещи мы можем создать.

👉 Основные категории стратегии выхода на рынок сегодня:

Собственные данные. CRM-системы будут в порядке, т.к. Claude не сможет хранить данные ваших клиентов.

Базы данных лидов. Clay, Apollo, RB2B будут в порядке. Claude не сможет собрать миллиард телефонных номеров и адресов электронной почты.

Автоматизация рассылки скоро умрет. Вы сможете сказать Claude: «Рассылайте спам всем основателям YC, предлагая мой SaaS», и он просто сделает это.

Инфраструктура рассылки тоже умрет. Агенты скоро будут покупать домены и самостоятельно настраивать автоматизацию рассылки.

– Креативы в основном мертвы. Через несколько месяцев Meta и Google будут генерировать их внутри рекламных аккаунтов. Будут игроки, которые будут создавать высококачественные креативы для крупных рекламодателей в больших объемах, но для малого бизнеса это будет внутри Google/Meta.

– Сложные рабочие процессы для предприятий, такие как CDP, взаимодействие с клиентами для крупных брендов. Они в безопасности и будут работать исключительно хорошо + ждём появления новых крутых игроков в этой сфере.

Что ждёт маркетинг и дистрибуцию в эпоху ИИ?

ИИ сделал разработку бесплатной, а дистрибуцию сложнее, чем когда-либо. Теперь все выпускают свои продукты. Держитесь, всего хорошего, удачи вам в привлечении внимания.

Когда разработка стала бесплатной, дистрибуция стала всем, а это значит, что сюда будет поступать больше денег, внимания и энергии, чем когда-либо.

Несколько прогнозов:

– MCP — это новый App Store. Claude выбирает инструмент через MCP. Нет маркетплейса, нет сравнения, ничего нет – ИИ просто выбирает один инструмент, и пользователь никогда не видит альтернатив.

MCP = App Store для iPhone в июле 2008 года


– Реклама внутри LLM — это следующий триллионный канал.

Агентская коммерция приближается. ИИ-агенты не платят дополнительно "за бренд". Они сравнивают характеристики, читают отзывы, выбирают лучшее соотношение цена/качество.

А все категории стремятся к ценам, сопоставимым с товарами массового потребления, поэтому продажи с использованием ИИ разрушат корпоративные стратегии.

ИИ-агенты не смотрят демо и не очаровываются
– Социальные сети всё, потому что они полностью захвачены ботами. Лучшие специалисты по выходу на рынок знают, как работать с алгоритмами и получать миллиарды просмотров бесплатно. Это игра на объём, как только вы поймете, как создавать привлекательный контент.

Очень скоро 98% контента в TikTok и Instagram будет состоять из фейкового контента, созданного с помощью ИИ и продвигаемого ботами для вирусного распространения.

– Бренд важен как никогда. Его невозможно воспроизвести с помощью ИИ. Но любой может создать ИИ-контент примерно за $0. Это не работает.

Поэтому разрыв между хорошими и плохими маркетологами резко возрастёт. История, Доверие, Вкус — вот ваш альфа-фактор и последний барьер для продаж людям.

Инструменты устаревают, упорство – нет


🫸✨🫷

Читать полностью…

Product Management & AI

Поболтали немного в пятницу с Андреем Бадиным (Product Lab) про ИИ в продуктах, бизнесе и жизни.

– Андрей, привет. Как сам используешь ИИ в личных целях и по работе?

Привет! ИИ я использую каждый день, это мой копайлот, который меня знает до деталей. Он помогает делать продукты, улучшать маркетинг, проектировать путешествия, биохакинг, спорт, еду. В общем, я всё прогоняю через ИИ как дополнительную точку зрения или помощника. 

Например, моё последнее путешествие с семьей по Китаю (4 города и 17 дней), было полностью спроектировано через ИИ, включая выбор гостиницы, трансфера, логистики и даже четких инструкций таксистам на китайском. 

– В китайском DeepSeek путешествие планировал или всё в ChatGPT?

Ха-ха-ха, всё в GPT :) Своим детям я, кстати, тоже оплатил платный GPT.

– Расскажи последнее, что тебя очень сильно удивило в работе с ИИ?

Сейчас это вайбкодинг, но я все-таки там больше экспериментирую. Что уже точно работает и давно дает плоды – это результаты, которые можно получить через глубокий промптинг. 

Моя программа биохакинга (о которой я рассказываю у себя на канале), сделана ИИ и работает. Пришлось программы диетологов и нутрициологов положить в стол, там оказалось много ошибок и неправильностей, а ИИ все объяснил и спроектировал. Я похудел на 7 кг ровно по плану ИИ. Причем, без особых напрягов даже в новогодние праздники, в отличие от программ специалистов.

– Как тебя лично изменил ИИ? 

Я начал задавать вопросы, которые не задавал бы и людям, глубоко психологические, которые развивают эмоциональный интеллект. Я с ИИ прямо разбираю тонкости общения с людьми, развилки, эмоции. Он в этом оказался силен. И я давно хотел качать эмоциональный интеллект.

– Насколько много ИИ должно быть в бизнесе/продукте/жизни? Как найти границы?

Я искусственно заставил себя сидеть каждый день и все прогонять через ИИ. Так я выработал привычку, дальше уже на автомате шло. 

Сейчас это советник по всем вопросам: у меня там проекты Здоровье, Путешествия, Продукты, Маркетинг, Психология и т.д. Качество по многим вопросам сильно выросло там, где я был слаб. Где силен, типа продакт-менеджмента, забавно видеть, как он слаб, потому что обучен на сырых данных. 

Например, по JTBD он сходу выдает не лучший контент. Границы пока не надо искать, надо все смотреть через призму скорость + качество результатов, которые мы создаем.

– Тренды ИИ на микро и макроуровнях на ближайшие 5 и 10 лет какие видишь? Про AGI чур не говорим 🙂

Основные тренды – это агенты, но про это уже много сказано. AGI – конечно, интересно, как это будет выглядеть :). 

Мы пошли в тренд ИИ-ассистентов и создали Product Lab AI - он помогает ученикам найти ниши, сегменты, типы продуктов, идеи, провести исследования. В общем, выручает на каждом этапе внедрения нашей методологии на «Лаборатории сильных продуктов». Это флагманская программа Product Lab по созданию и пересборке продуктов и развитию бизнеса. И после появления ИИ-ассистента выполнение домашек и применение фреймворков стало в разы быстрее, экономим дни предпринимателям, руководителям и продактам.

Ну и тренд на вайбкодинг, конечно. Вообще, без нейросетей сейчас сложно развиваться продактам, это будущее быстрого создания продуктов. Поэтому мы начали отдельно обучать нейросетям в продукте, пока результаты радуют и нас, и студентов.

Ок, спасибо что нашёл время. Желаем тебе и всем нам светлого будущего с ИИ, много здоровья и только полезных продуктов в жизни и бизнесе.

– Спасибо за беседу, всем удачи и всего самого лучшего!

Читать полностью…

Product Management & AI

Навыки, которые привели вас к успеху, в конечном итоге сделают вас бесполезными (Daniel McCallum, CMO, Wispr Flow)

У большинства навыков есть срок годности и навыки, которые помогали вам двигаться вперёд... незаметно начинают сдерживать вас позже.

Просто потому, что со временем они перестают ставиться на проверку с реальностью, так как они вознаграждалась так долго, что их оспаривание становится ненужным и даже рискованным для внутреннего "Я".

– Так, продакты начинают принимать интуицию за контекст.
– Дизайнеры путать вкус с истиной.
– Маркетологи акцентировать внимание на..., а на чём они вообще его концентрируют сейчас?
– Руководители начинают создавать системы контроля, а не исследований.

...

Так, "успех" превращается в привычку. Привычка становится частью идентичности. И вот уже идентичность становится тем, что вы защищаете, а не изучаете.

Успех со временем замирает

Те же самые подходы, которые делают людей эффективным в одном контексте, часто превращают их в тупой инструмент в другом. И речь не о компетентности, а о чрезмерной самоуверенности в моделях поведения, которые когда-то были работающими, но больше не актуальны, потому что изменилась среда, которая их поощряла.

Вот почему один и тот же человек может выглядеть "исключительным" в одной среде и абсолютно неэффективным в другой. Не потому, что он изменился, а потому, что изменился контекст, а он не увидел и не изменился сам и изменил ситуацию достаточно быстро.

Власть затрудняет обучение, а не облегчает его

Лидеры часто застревают, не осознавая этого. Они остаются компетентными, уважаемыми, занятыми. Но накопление замедляется. Решения кажутся более обременительными. Команды становятся тише.

Опасность заключается в том, что "успех" обеспечивает вам "защиту" именно в тот момент, когда… вам этого НЕ нужно больше всего.

В стартапах это выглядит как жесткость основателя, замаскированная под убеждённость. В крупных компаниях это поклонение процессу, замаскированное под профессионализм. В обоих случаях люди яростно защищают то, что когда-то работало, вместо того, чтобы задаваться вопросом "а должно ли это работать вообще сейчас?".

Переход

Когда я отошёл от руководства большими командами и вернулся к индивидуальной работе, это мгновенно лишило меня рычагов влияния. Нет позиционной власти. Нет автоматического согласования. Когда ты продаёшь свою работу как индивидуальный специалист, единственной валютой становится реальные результаты и польза.

«Навыки, которые сохраняются дольше всего – это не те, по которым вас лучше всего знают, а те, которые вы готовы постоянно ставить под здоровое сомнение»


Отказаться от сильных сторон кажется иррациональным, особенно когда они связаны с вашей идентичностью. Но слишком сильная привязанность к ним создаёт разрыв между тем, кто вы есть, и тем, что требует изменяющийся вокруг вас мир. Переосмысление этого часто ощущается как потеря, прежде чем оно приведёт к ощущению роста.

Лучшие лидеры, которых я знаю, не отказываются от своих сильных сторон, а относятся к ним как к гипотезам. Они научились чувствовать, когда что-то перестаёт работать, и быть достаточно любопытны, чтобы избавиться от этого.

Сильные стороны — это всего лишь инструменты, а не доказательство того, кто вы есть.

Инструменты устаревают, Истинное Ябессмертно.

Читать полностью…

Product Management & AI

Нетология запустила расширенный курс «Продакт-менеджер», на котором разберут все этапы жизненного цикла продукта.

За 10 месяцев обучения вы:

– научитесь анализировать рынок и ЦА, проводить A/B-тесты и CustDev;

– поймёте, как разрабатывать концепцию продукта и создавать MVP;

– поучаствуете в 2 бизнес-играх и выполните 4 групповых задания;

– пройдёте интенсив по поиску работы на 1,5 месяца.

В качестве итоговой работы создадите концепцию продукта с анализом ниши и конкурентов, списком гипотез, первым прототипом и посчитанной юнит-экономикой.

👉 Подробнее о курсе

В феврале на курс действует скидка 10,000 руб. по промокоду PRODMAN10.

А ещё день цифрового обучения в Нетологии = две недели подарков. С 16 по 28 февраля дарят месяц доступа к Базе знаний Нетологии и боксы по карьере, коммуникациям и работе с ИИ (в зависимости от выбранного курса). Реклама ООО "Нетология"

Читать полностью…

Product Management & AI

Автономия в корпорации - реальный парадокс Вселенной. Чем чётче определены границы вашей ответственности, тем больше... реальной свободы внутри них.

☉ Границы не про ограничение, а определение расширяющегося пространства


Автономия не даётся, а берётся через установление собственных границ и демонстрацию самостоятельной способности развиваться внутри них.

⛓️ Автономия в корпорации: искусство границ

Читать полностью…

Product Management & AI

Январьский дайджест продактов, 2026 год

Cтратегия = макулатура
– Метод Методика Методология
– Продакт-менеджеров ключ перехода
Мышление = работа
Роль продактов за 15 лет

– Метрики без вкуса, мнений, направлений
Когнитивные функции пользователя
Карта ценностей продукта

– Панацея и/или иллюзия данных
Как находить проблемы пользователя

Гештальт-психология в дизайне
Исследуем UX-долг
AI не заменяет вам UX

– За что инженеры ненавидят менеджеров
– Пост-мортам сессии наоборот
– Нанимать джунов стало выгоднее

– Как хорошо перформит команда
Сдать фичу → принести ценность
– 10 заметок о руководстве и команде

– Стремление быть всем
Детская травма продакт-менеджера
– Как получать хорошие советы

– Три софт-скила руководителя
– Работать с непонятным
– Внутренняя конкуренция
3 красных флага на self review

Human Interface Guidelines Apple 1987
Мегатренды в дизайне интерфейсов
– Предпосылки редизайна всех продуктов
Про выбор

Парадокс человечности в ИИ-продуктах
Простота vs Удовлетворённость

– Почему у вас нет времени
Когда слишком много разных целей
Смещайте фокус

Спичка, свеча, лампа, Солнце
Престарелый японский самурай
Зачем им свобода

🌃 LATE NIGHT VIBES

Читать полностью…

Product Management & AI

🎃 Октябрьский дайджест продактов и их команд уже пугает

Truth or dare
– Фиолетовые переговоры
– Сомневайся в данных
– Не люби µ1-µ2≠0

– Как формулировать гипотезы
Когда гипотез слишком много
– Метрический минимум

Контуры продукта
Продукты – это Хаос
– API — это фрактал
Управляй последовательностью

– 18 фактов о цене продукта
– Невозвратные издержки
– Фрустрирация команды
– Эффект Конкорда

Конфликт – часть жизни
– Трещины как норма
Как решать конфликты
– Что не так с пессимистами

– Агентность как способность
– uxteddy/NQijWmZlaqO">Путешествия vs пути пользователя
– Ты не находишь себя до
– Творчество как автономия

Самосбывающиеся пророчества
– Исследования ИИ и продактов
Два режима работы с ИИ
– Работа из вчера не стоит завтра

– Cоветы по работе с CSAT
– CSAT-бенчмарки по индустриям 2025
– 30 элементов Tasty coffe
– Азиатский UX

– Аналитика мира
– Мир — это свет
– На Солнце дождь

🌞 BICEP – SUNDIAL

Читать полностью…

Product Management & AI

Решения и действия (с)

Если разложить любую профессию на составляющие то, вы обнаружите одну и ту же повторяющуюся примитивную структуру:

Решения и действия. Всё

Каждая работа, каждый рабочий процесс, каждая профессия, начиная от менеджера до СЕО – это всего лишь уникальная перестановка и комбинация этих двух вещей с разной частотой и амплитудой в зависимости от контекста.

ПО автоматизировало «действенную» часть работы и поглотило действие, но уровень принятия решений остался человеческим, потому что принятие решений требует рассудительности, учёта контекста, терпимости к неопределённости, распознавания образов в неполной информации, креативности и творчества. Для всего этого необходим интеллект вкус – прим.). А интеллект раньше не был доступен по запросам из промптов.

Вот почему работники интеллектуального труда чувствовали себя неприкасаемыми. Они не просто кликали мышкой. Они РЕШАЛИ, НА-ЧТО кликать. Но ИИ полностью меняет это.

ПО – это «действие по триггеру»
ИИ – это «принятие решения по запросу»


Подключите ИИ к ПО и данным, и вы замкнёте цикл. Теперь вы можете создавать сущности, которые могут принимать решения и действовать автономно, от начала до конца.

Марк Андреессен однажды сказал, что ПО поглотит мир. Оно поглотило лишь часть работы. Теперь ИИ пришел, чтобы завершить трапезу.

Но, как ни парадоксально, это не убивает рабочие места в сфере разработки ПО и менеджмента, а создаёт бесконечный спрос на них.

Каждый рабочий процесс, который теперь можно автоматизировать, нужно пересоздавать заново.

Здравоохранение, юриспруденция, логистика, финансы, исследования – каждый из них представляет собой фрактал решений и действий, и каждый теперь является программной проблемой. Весь потенциальный рынок теперь охватывает все существующие рабочие процессы, выполняемые человеком.

Но зверь ИИ дик. Он галлюцинирует, дрейфует, ломается, нуждается в ограничениях, циклах оценки, защите и доверии. Кто-то должен его приручать, подключать к реальным системам, данным, заставляя работать всё это в продакшене.

Поэтому менеджеры и разработчики, которые понимают, что они больше не создают инструменты, а создают системы сущностей, не будут заменены.

Так они эволюционируют в Архитекторов всего, что будет их заменять.

Читать полностью…

Product Management & AI

The Company Graph

Когда говорит, что ИИ не может выполнить ту или иную работу, на самом деле говорят, что им "не предоставили весь контекст". Всё дело в контексте.

И источник проблемы не в том, что контекста не существует (он существует), а в том, что он разбросан повсюду внутри компании.

Поэтому каждой компании и необходим структурированный граф её знаний. Это хранилище всего контекста:

– идеи, гипотезы, фичи с их разбором в разрезе всей истории их жизни, метрик, отзывов пользователей и происходящих изменений-обновлений;

– каждое решение команды с альтернативами и обоснованием (что решали, что решили и почему);

– каждое совещание (извлеченные утверждения, решения, пункты действий и стратегические изменения);

– все, что вы опубликовали, каждую исследовательскую сессию и каждый конкурентный анализ.

Организация знаний в области и структуру + правильное наименование = ИИ, говорящий на языке вашего продукта о самом себе.


Такой граф не только обновляется и улучшается сам по себе благодаря вам и команде, но и выполняет свою главную JTBD – помогает команде через ИИ в предоставлении всем правильного контекста.

Невозможность организовывать работу в пространстве знаний – вот, что погубило все старые продуктовые и проектные wiki. Old school Wiki были просто хранилищем. Граф ИИ – тот самый живой менеджер старой корпоративной википедии.

Потому что теперь ИИ не только имеет быстрый доступ к данным, но и:

– замечает, какие данные/спецификации/идеи не синхронизированы с вашей командой или противоречат друг другу;

– накапливая достаточное количество наблюдений, ИИ может предлагать структурные изменения в Системе именно на основе контекста.

То, что произошло с разработкой ПО с помощью Vibe Coding, совсем произойдет и с интеллектуальным трудом и управлением. И если в 2025 год ИИ писал код, то в 2026 году ИИ начнёт менеджерить решения в компаниях через их знания.

Ваш продукт и компания уже является (и всегда был) графом знаний, имея весь необходимый контекст информации и данных о себе.

Но самые полезные для организации знания находятся не в документах, а в головах людей.


Вопрос лишь в том:

1) можете ли вы, ваши коллеги и только потом ИИ их сохранять, чтобы видеть;

2) хотите ли вы, чтобы его видел Те-Кто-Стоят-За-ИИ

Читать полностью…

Product Management & AI

Безопасность бизнеса – его фундамент

Два полезных бесплатных вебинара на тему безопасности бизнеса и составляющих его системы.

«Когда ИИ становится угрозой: управленческие риски в эпоху ИИ» (сегодня, 11 марта в 20:00)

Программа:
– Примеры успешного (и не очень) внедрения ИИ
– Оценка рисков внедрения ИИ
– Изменение зон ответственности
– Масштабирование ИИ

«CTO как система: люди, процессы и ИТ для управления бизнесом» (18 марта в 20:00)

Программа:

– Как распределять ответственность между людьми, процессами и архитектурой

– Принятие эффективных решений: опыт и интуиция

– Масштабируемые процессы без микроменеджмента

– Ошибки и анти-паттерны, которые тормозят рост и эффективность команды.

Вебинары проходят в рамках курса «CTO / Технический директор». Реклама ООО «Отус онлайн-образование»

Читать полностью…

Product Management & AI

Если бы завтра какая-то команда с $50M инвестиций клонировала ваш продукт, что бы она не смогла воспроизвести даже через три года?

Будьте честны – это не ваша база клиентов/данных/УТП/НКП/культура/стратегия/понимание/связи и т.п. С $50M вы можете купить всёэто, а ИИ плевать на ваши "знания".

Что конкретно вы создали, чему научились или что заработали, что требует времени и что нельзя купить за деньги?


Если вы перебираете варианты с ответами, то вы должны осознать, что держите в руках просто наборы фич, а не свет и бриллианты. Потому что фичи копируются и поглощаются. Это физика природы рынка фич.

Что вы создаёте, что становится ярче, крепче и сильнее с течением времени?


Не больше, а ярче, крепче и сильнее.

Ваша деятельность и продукт приносит и накапливает ценность Вне-Времени, или вы бежите по беговой дорожке, скорость и длина которой увеличивается с каждым кварталом?

Выживают только те Продукты, которые изначально не были просто продуктами

Если это не то, что вы строите, сейчас самое время выяснить, что же это такое.

Читать полностью…

Product Management & AI

Ничего необычного, это GitHub продакт-менеджера, благодаря которому чувака взяли Senior AI PM в Google Cloud

У Аакаша вышла хорошая пейвол-статья про гитхаб для продактов на примере github.com/shubhamsaboo. Кому влом платить:

Активный GitHub рассказывает о вас то, что не может передать ваше резюме:

– Гитахб публично показывает, что вы действительно Создаёте Нечто, а не просто умеете красиво рассказывать о создании чего-то.

В нём можно вести логи своих вайб-продуктов, продукта компании, и вести свой продуктовый продакт-лог (блог?).

– Гитахб показывает то, как именно вы это нечто создаёте. Всё то, что мы обычно вырезаем из резюме, дабы оно прошло фильтры машин/эйчаров, можно рассказывать в своём гитхабе.

NDA? Никто ж не запрещает в нём делиться вашими публичными апдейтами продукта и намекать на то, как вы с командой к ним пришли.

– Свой Гитахб и форки показывают вашу продуктовую насмотренность и осведомлённость в области любых продуктов, их конкурентов (альтернативных решений проблем) и окружения и дополнений вокруг них. Просто потому, что гитхаб про опенсорс, а опенсорс есть чистый креатив без правил.

– Гитахб показывает, что вы, как минимум, понимаете то, как работают технические команды, что такое Код, и что вы умеете работать с инструментами, которые ваша команда использует ежедневно. То есть то, что вы – специалист.

– Да и в целом, Гитахб – это своеобразная соц сеть, в которой можно найти кучу полезного.

Читать полностью…

Product Management & AI

Дизайн продуктов наконец-то переходит от создания артефактов (рисования кнопочек по 6 недель) к созданию:

1) Дизайн-Систем;
2) систем дизайн-процессов.

Всё потому, что с ИИ:

– Процессы пре-дизайна стали проще.

Потому что контекст для дизайна продукта (области проблем, юзкейсы, портреты, фидбек и прочее) теперь всё это разбирает ИИ.

Я и раньше скептически относился ко всем этим фантазиям дизов и их страсти к писанине по воде буквами, которое они любят устраивать, дабы оправдать показать ход своих мыслей значимость вместо простого предложения разных вариантов интерфейсных решений под задачу/проблему.

Ребята, ну вы же про кар-ти-нки пред глазами, а не тексты, нувычо.

Теперь все ваши-наши тексты обрабатывает ИИ.

– Поэтому детализация документации и UI/UX-промптов и всего дизайна, стала чётче/шире/глубже.

А множество вариантов механик в тексте увеличивают плотность сгенеренных ИИ дизайн-решений.

И вместо очередного "ой, а мы не подумали об этом юзкейсе/сегменте, давайте через 3 недели мы вернёмся с идеями (даже не картинками)" на созвонах, Figma AI эти картинки генерит в варианты за минуты, чтобы мы на созвонах могли обсуждать их глазами, а не объяснять гипотетически на пальцах с текста.

Потому что пользователи видят глазами, а не читают тексты, brothers.

– Процесс дизайна стал Системой. Дизайн-система как Процесс

ИИ создаёт живой UI с работающей системной и пользовательской логикой и связями с другими фичами, который предлагает ва-ри-анты и складывает их в полную картину и концепцию и позволяет видеть всёэто благодаря им. Не обрывки фреймов и экранов, а готовые к просмотру и размышлениям варианты решений.

И это снова про те-самые-картинки, братья.

– Поэтому неопределённость у дизайна и его процессов стала ниже

В ИИ-дизайне всё начинается с пространства проблем-возможностей, которое постепенно с каждым новым вопросом сужается благодаря ИИ. Правки/корректировки/обсуждения/обновления? Всё за считанные дни с ИИ.

– Единственное, что было, есть, и будет важно – ясность

Ясность дизайна для дизайнеров, для продактов, для разрабов, что собираются его пилить. ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, в конечном счёте. И с ИИ эта ясность приходит больше и быстрее.

Стоимость дизайн процессов пала. Остался у дизайна только вкус


ИИ меняет направление внимания в дизайне у продукта. Энергия продукта во внимании. TLDR: Дизайн = энергия продукта.

Читать полностью…

Product Management & AI

Разбавляя сладкую ИИ-вату: ребята из Гарварда опубликовали статью «Агенты хаоса», где в рамках эксперимента целенаправленно искали (и конечно же нашли) уязвимости в работе автономных ИИ агентов.

TLDR:

– ИИ-агенты могут подчиняться невладельцам, которые выдают себя за администраторов.

– Конфиденциальная информация просачивалась через границы агентов.

– Даже один ИИ-агент может выполнять деструктивные команды, ставящие под угрозу работу всей системы.

– Присутствовало неконтролируемое потребление ресурсов со стороны ИИ.

– Обнаружено распространение небезопасного поведения между ИИ-агентами, в ходе которого они обучали друг друга плохим привычкам.

– ИИ-агенты пытались осуществить частичный захват системы.

– Агенты сообщали о завершении задачи, хотя состояние системы говорило об обратном.

Самое главное:

ИИ-агенты лгали о завершении работы, но не из-за злого умысла, а из-за их непонимания несоответствия между тем, что они отслеживали, и тем, что произошло на самом деле


Самое сочное:

Всё это не было вызвано взломом или враждебными запросами, это был баги и галлюцинации ИИ в режиме обычного использования.

Сбои происходят из-за архитектуры, проблем с памятью, контекста, многосторонней связи и доступа к инструментам, а не из-за действий злоумышленников.

P.S. В этом и заключается проблема. Прямо сейчас мы внедряем в производство агентские системы и модели с доступом к чувствительным данным, выполнением кода и огромной памятью.

И почти никто не внедряет «Red Team» (спецы, которые играют роль противника и атакующего систему) для проверки влияния ИИ на Систему и её защиту «Blue Team» (спецами по защите, которые мониторят системы и отражают атаки).


– Леденец?

Читать полностью…

Product Management & AI

Термины, слова, фреймворки – кирпичи. Однажды ты заметишь, что продукт живёт внутри их стен

Повторяя их раз за разом, они дают нам уверенность и ощущение управления реальностью продукта. Но вместо этого мы ограничиваем ими наше мышление и то, как мы воспринимаем реальность рассматриваемых через них объектов. А значит... ограничиваем саму реальность.

Слово создаёт форму, форма создаёт рамки


Так, мы перестаём видеть движение и видим только рамки, начиная жить в "правильных квадратах" стратегий, сценариев, этапов и определений с ограниченным набором слов, вместо того, чтобы видеть реальность как расширяющийся круг.

Круг восприятия всегда шире квадрата мышления


Не каждому нужно определение.
Не каждой сути подберётся форма слов.
Есть Знание до слов и видение до формы.
Всё познается перед границей форм и слов.

Это не имеет имени, пока не назовешь
Оно свободно, пока не определишь


Энергия идей в пространстве бесконечна,
есть направления, что ты не уловил.
Расширь пространство восприятия пауз,
Предел лишь там, где ты его установил.

Читать полностью…

Product Management & AI

SaaS теперь = API для ИИ-агентов
Все сайты и продукты – доноры ИИ
Прямо сейчас за данными стучится ИИ

Равно как и для пользователя в эпоху ИИ лучшим интерфейсом станет не "самый красивый/понятный/удобный сайт", а ИИ-агент, который ищет и обрабатывает данные из каждой/любой SaaS. Сможет ли он это сделать с вашим SaaS зависит только от вас.

Проведите аудит вашего API, но не того, что написан для галочки разрабами в скучной документации, а реального юзкейса и посмотрите на него глазами: 1) пользователя; 1) ИИ.

– Достаточно ли вашего API для использования ИИ-агентом в его (его пользователя) многоэтапном процессе?

– Достаточно ли чиста модель ваших данных, чтобы ИИ мог её понять и проанализировать?

– Достаточно ли понятны сообщения об ошибках, чтобы агент мог самостоятельно их видеть и исправлять?

Подготовьтесь к MCP. Начните думать о том, какие инструменты вы будете предоставлять через него.

– Какие функции захочет вызывать агент и какие данные ему понадобятся?

98% всех нынешних API предназначены для людей-разработчиков, создающих интеграции, плагины и прочие мостики между продуктами ПРОЦЕССАМИ. И уже скоро все они будут не нужны.

Завтра у каждого пользователя будет ИИ-агент, который построит для него процесс, для которого ему просто будет нужен доступ к: 1) данным; 2) учётная запись у их поставщика. Всё.

Поэтому уже сейчас вам нужны шаблоны аутентификации между машинами и журналы аудита, которые будут понятны для вас и ИИ-агентов.

Сделайте качество API новой метрикой продукта

Задержка, надёжность, аптайм, структура данных API и их актуальность – всё это уже скоро начнёт влиять на привлечение, удержание и конверсию в продуктах.

Всё усложнится упростится тем, что ИИ-агент, получивший неверные данные или ошибку, не напишет вам плохой отзыв и вы не сможете с ним поговорить, он просто перейдёт к следующей альтернативе для решения задачи на текущем этапе (вашему конкуренту) и к вам больше никогда не вернётся.

Кто-то уже прямо сейчас создаёт версию вашего же продукта, но ориентированную на API

Следите за появлением на вашем рынке компаний, разрабатывающих приложения, ориентированные на ИИ-агенты. Не ждите, пока изменения станут очевидными, к моменту когда они для вас таковыми станут, вы уже отстанете.

Станет ли ваш SaaS полноправным участником будущего с чистым, быстрым и хорошо задокументированным API, с которым ИИ-агентам будет нравится работать, или же он станет помехой в чьем-то процессе, которая будет обойдена и заменена, зависит только от вашего понимания фразы:

SaaS теперь = API для ИИ-агентов

Читать полностью…

Product Management & AI

Data‑Driven Management: от интуиции к точным решениям

2 бесплатных вебинара для менеджеров, продактов, аналитиков и руководителей, которые хотят научиться использовать данные для принятия решений и построения аналитической функции в компании.

🗓 5 марта в 20:00 МСК: Почему хорошие менеджеры принимают плохие решения или как данные помогают перестать строить бизнес на интуиции

На открытом уроке рассмотрят:

– 5 управленческих ошибок при работе с цифрами
– Почему отчёты есть, а уверенности в решениях нет
– «Данные для отчёта» vs «данные для действия»
– Аналитика без Python, SQL и data-команды
– Реальный кейс: как одно неверное число приводит к неправильному решению

🗓 18 марта в 20:00 МСК: Как построить аналитическую функцию в компании

В программе занятия:

– Этап зрелости аналитики (от хаоса к прогнозам и what if)
– Аналитический отдел vs аналитик в каждом отделе
– Как собрать архитектура данных на PostgreSQL + dbt + Superset
– Аналитик-универсал, DE, BA, DA, DS - кто все эти люди?

Количество мест ограничено. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование»

Читать полностью…

Product Management & AI

🧠 Есть колоссальная разница между ИИ-агентом, который тупо следует инструкциям и ИИ-агентом, который понимает предметную область

Наткнулся на интересный плагин для Claude ArsContexta, который строит Zettelkasten базу знаний для ИИ (навыки/систему знаний/продуктовая wiki/чего угодно в виде сети файлов, связанных между собой вики-ссылками). Плагин для ленивых разрабов, но это не важно.

Важно в его сути и концепции то, что вместо одного большого файла (или той самой разросшейся на много веб-страниц-разделов продуктовой wiki) можно создать систему структурированных знаний, используя множество небольших составных частей текста, где каждый файл представляет собой законченную мысль, технику или навык, а markdown ссылки между ними создают необходимый граф знаний для ИИ.

Такой граф применяет рекурсивный шаблон внутри самого графа, где каждый узел имеет описание в формате YAML, которое ИИ-агент может просмотреть, не читая весь файл и где каждая вики-ссылка несёт смысл, потому что она вплетена в общий контекст и всё наглядно отображено на общей карте контента в виде графов.

Всё это организует кластеры взаимосвязанных тематических данных-навыков, которые ссылаются на другие данные-навыки, организуя всё в подтемы и позволяя ИИ углубляться в граф настолько, насколько это требуется для предметной области, благодаря чему ИИ следует по правильным путям, не читая полные файлы и не забивает себе память, теряя контекст и галлюцинируя, прожигая токены раз за разом на информационный шум.

Для чего использовать?

Да для чего угодно, где нужно организовать систему данных-знаний для ИИ, в котором каждый элемент связан с соответствующими концепциями настолько, что контекст перетекает между ними по цепочке, перемещая ИИ по структуре знаний, извлекая для машины именно то, что требуется от неё в текущем запросе.

И в такой системе можно указать примеры всего: портреты аудитории, юзкейсы, провалившиеся эксперименты/гипотезы/решения, паттерны поведения, сценарии и всё, что будет полезно для тебя и ИИ.

Более того, в такой Системе можно даже вести дневник с логами изменений и апдейтов продукта, в котором отражать всё важное и значимое из его деятельности, снова и снова линкуя между собой данные и обогащая тематический контекст.

Индекс – фокус внимания ИИ.
Файлы – пространства
навыков.
Ссылки – линии у граней знаний.
Графы – это пути.

Читать полностью…

Product Management & AI

Контекст – король для ИИ продакта

Чем актуальнее информация о твоём продукте у ИИ, тем ИИ лучше отвечает на твои вопросы "Какие фичи запилить, чтобы x10?".

13 подсказок, контекст которых позволит тебе и ИИ отвечать на такие наивные вопросы максимально релевантно и не галлюцинировать (от простых к сложным и в порядке приоритизации для ИИ):

1. Описание продукта + ключевая механика + ключевые сущности в продукте. Кратко, ёмко и понятно откроет для ИИ большую часть контекста о продукте от аудитории до юзкейсов (детали ниже).

2. Стадия продукта + текущая и возможная(!) модель монетизации. Не заставляй ИИ фантазировать про деньги.

3. North Star Metric.

4. Текущий статус и на чём сейчас сосредоточено внимание команды.

5. JTBD + Shadow JTBD (о, эти теневые работы).

6. Ключевые барьеры (что мешает вырасти в 10 раз) + внешние триггеры того, от чего зависит использование продукта.

7. Конкурентное окружение (важны именно альтернативные способы решения проблемы + ваше главное УТП, а не список брендов).

8. Пользовательские сегменты + их тени (кого вы не хотите видеть клиентами и чьи запросы игнорируете).

9. Aha! & Oh No! моменты + единицы этих измерений.

10. Кладбище фич и гипотез (что пробовали, что сгорело, но, главное для ИИ – почему).

11. Истинная внутренняя политика компании в духе "между нами девочками, наши инвесторы требуют роста базы любой ценой, даже в ущерб маржинальности".

12. ТОП когнитивных искажений пользователей (или ТОП обращений в сапорт, если хочешь на минималках).

13. Твоя личная интуиция. Просто расскажи ИИ, что Чувствуешь и во Веришь.

Всё это лучше оформить в саммари/Product Wiki (вы же ведёте продуктовую вики, правда, правда?), а не пулять каждый раз в промптах (тоже рабочий вариант). Пункты можно менять местами в зависимости от значимости для продукта/команды/ИИ.

Для большей чистоты ответов ИИ и для приоритизации уже твоих ответов можно задать веса для данных типа (Weight 10/10) "Принципиально не используем тёмные паттерны, даже если это поднимает конверсию".

Смотри в суть. Обновляй контекст.
Управляй своим Намерением ИИ.

Читать полностью…

Product Management & AI

История чатов с ИИ как зеркало-родмэп продукта (и тебя)

Родмепы лгут, показывая то, что "точно нужно" сделать. История в ИИ показывает то, что делать точно страшно.

Что страшно делать = то, что делать нужно


Потому что всё, что вы спрашиваете ИИ с командой есть отражение внутренних (во)запросов к самому себе, твои страхи, твои сомнения, опасения и риски.

Поиск идей для фич, валидации рисковых гипотез, беспокойства о рынке и конкурентах, юзкейсы/сторис, аккумуляция фидбека, желание упростить сложное... всё, о чём ты спрашиваешь ИИ – вот истинность продукта и тебя.

Вкладываешь страхи и неуверенность, ИИ культивирует твои сомнения. Вкладываешь уверенность собственного Видения, ИИ возвращает в Реальность.

ИИ отдаёт лишь то, что ты в него вкладываешь. Как зеркало.


Спроси себя:

Что я хотел и всё ещё хочу увидеть?

Познай себя, познаешь и ограничения продукта.

Стагнация вопросов = стагнации продукта (и тебя).

Читать полностью…

Product Management & AI

Твоё будущее в корпе определяется вот так:

1. Твой личный бренд и репутация формируется в первые 2 года работы в корпе. Именно первые два года решают, кто ты для системы: человек влияния или человек исполнения. Лишь это определяет твой дальнейший путь.

Выгоднее быть незаменимым исполнителем чужих идей, чем автором своих (см. №6 почему). Инициатива в корпе ценится только в формате инициативы, которую заранее одобрили сверху.

2. Заметность важнее усердной работы, а ты это то, что о тебе рассказывают, пока тебя нет в переговорке. Если никто не знает, что ты делаешь, это не имеет значения ни для кого, кроме тебя.

3. Выбирай проекты, которые делают тебя заметным, а не загружают работой. Объём выполненной работы ≠ рост. Рост = видимость + статус.

4. Важнее заметности только статус и мнение твоего руководителя и лишь после отдела кадров. Продвигают тех, кому доверяют, а не тех, кто хорошо работает. "Доверие" ценнее, чем "работа".

5. Рост в корпе = "нетворкинг" внутри компании + "навыки" вне компании. Твоё влияние растут не от твоей компетентности и опыта, а от того, с кем ты "пьёшь кофе" и не только.

6. Не ищи правильный ответ, а ищи правильную подпись. Подпись продвигает задачи и проекты с ошибками быстрее, чем правильные с правдой.

7. Ошибаться можно, если ошибка коллективная. Личная ошибка = твоя вина.

Критиковать можно лишь процессы, за которые не отвечает никто конкретный. Критикуешь людей = наживаешь врагов. Критикуешь абстракции – становишься лидером и инноватором в корпе.

8. Самое бесполезное в корпорации – это твои личные принципы. Самое полезное в корпе – твоя предсказуемость. Защищай корпоративные принципы и корпа защитит тебя и твою карьеру.

0. Всё это был один большой обман, но ты поймешь это только под конец своей "карьеры".

Читать полностью…

Product Management & AI

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 мы 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 проводит 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.

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

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

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

– Сегментируй CSAT по юзерам по источникам трафика. Маркетинг, рефералы, органика имеют разный уровень ожиданий 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. Противоядие: выборка случайных пользователей.

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

Интервью с недовольными клиентами – это самый богатый источник инсайтов

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

Документируйте, кто отвечает за опросы, как часто запускаются, какие пороги тревоги и как CSAT влияет на roadmap. 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.

Клиент должен чувствовать, что его фидбек/тикет повлиял

Читать полностью…
Subscribe to a channel