Скилл, сэкономивший мне несколько часов в неделю Я часто говорю, что в продуктовой аналитике нужно комбинировать количественный и качественный подходы. Один из инструментов, который сидит где-то посередине между ними: просмотр записей сессий юзеров (clarity, веб визор и иже с ними). В лучших традициях эмпатического проектирования, когда вы наблюдаете за пользователем в естественной среде. НО этот инструмент очень требователен к времени продакта: даже в ускоренном режиме на такую работу приходится тратить часы в неделю, причем это не самое классное времяпрепровождение, если уж быть честным. Хотя там регулярно встречаются прямо уж "золотые инсайты". Собственно, дружбан, вооруженный браузером, мог бы это делать - не так ли? Собственно, такой скилл я и запилил; обкатал на просмотре 500 сессий через clarity mcp. Как работает: 1) Сначала определяем вопросы, на которые хотим получить ответ: например, почему юзеры не подключают LinkedIn 2) На основе вопросов определяется какие сессии взять на "просмотр" 3) Триаж сессий: по таймлайну сессии отбираем насколько она "интересна" для анализа 4) Далее для каждой сессии берем все евенты, в определенные моменты в том числе берем скриншот и анализируем 5) Триангулируем выводы: по базе данных, по исходникам. 6) Анализируем мертвые клики (dead clicks), так как зачастую это классный источник UX проблем 7) Получаем отчет Из неожиданного: отчет для каждого вывода дает ссылки на исходные сесси и в ходе "человеческого" просмотра одной из них я понял, что важно смотреть не только фреймы перед кликами и тп, но и без оных. Потому что тогда можно поймать проблемы типа "непонятная надпись" или "отсутствует call to action". https://github.com/BayramAnnakov/clarity-session-review Юзайте на здоровье и присылайте улучшения/принципы по мотивам ваших инсайтов

Слава нетворкингу Абсолютное большинство продактов недооценивает нетворкинг. Я на своем опыте знаю, что это супер инструмент. 1. Это один из лучших способов искать работу. Я за всю жизнь один раз только устраивался на работу через собеседование. Это было в 15 лет. Все остальные разы работа находила меня через друзей и знакомых. В большинстве случаев это были позиции, которых не было в публичном доступе. Если бы не мой нетворк, может быть вы не читали сейчас этот канал. 2. Это идеальный источник знаний из первых рук. На прогулке, за кофе или в баре тебе расскажут то, чего никогда не узнаешь на конференциях. Разговор с новым человеком всегда наталкивает на новые мысли и воодушевляет. 3. Как знакомиться? Берешь интересного человека и пишешь «привет, я Маша, продакт в XYZ. Я видела, что ты работаешь над онбордингом. У меня есть опыт в этой части, могу рассказать, а мне было бы интересно послушать про маркетинг. Давай попьем кофе или созвонимся?» Все. Большинству людей никто не пишет с такими предложениями, поэтому конверсия будет высокой. Тем, кто работает в крупных компаниях, еще проще - с коллегами конверсия будет под 100%. Да даже конкуренты обычно не против поговорить. Ставите себе цели на следующий год? Добавьте «каждую неделю знакомиться с одним новым человеком» и через год офигеете, как круто поменялась жизнь. В декабре 2027 поблагодарите.

Каждый раз на продуктовом обучении приходится давать определение гипотезы и объяснять, что это такое. Как думаете почему? 💡 Гипотеза - это предполагаемое объяснение уже наблюдаемого поведения пользователей или работы системы, которое еще предстоит доказать. Плохая гипотеза (просто хотелка): «Если мы поменяем логику подписок, пользователям станет удобнее». Хорошая гипотеза: «Мы видим, что 40% пользователей уходят со страницы оплаты (наблюдаемое поведение). Мы предполагаем, что они не понимают разницу в тарифах. Если мы добавим сравнительную таблицу, то снизим отток на 10%». Чтобы быстро отличить хорошую гипотезу от плохой, используйте формулу: Мы видим [Проблему/Данные] -> Предполагаем, что [Причина] -> Если мы [Решение] -> Изменение [метрики]

🌞 Июньский дайджест звучен Солнцем – Продакт-менеджмент не профессия – Продакты будущего – Про пессимизм менеджера – Эра нулевого клика – Foundational Mental Models & Skills – 5 когнитивных искажений конверсии – Мотиваторы, потребности и ценность – Как готовить ИИ-фичи: вводный гайд – Когда работа перестаёт учить – Стратегия ≠ План – Целевой клиент ≠ Целевая аудитория – Защитные метрики – Почему вам не нужна ИИ – Отмена – самая дешёвая точка роста – Откуда берутся «источники» в ответах ИИ – 10 причин провала ИИ-трансформации – Не складывайте слабости – Гант маминой подруги – Не весь фидбэк нужно принимать – Команды галлюцинируют о клиенте – Метод Дельфи для брейншторма – Output vs Outcome – Продуктовые собесы с ИИ – Проблемы продукта из вакансий – STAR на собесе: структура ответа – 2026 Product Hiring Trends Report – Чего не хватает ИИ в аналитике – Особенности синтетических фокус-групп – Твой лендинг теперь читают двое – Путь за рамками интерфейса – Как снизить усталость в интерфейсах – What Designers Struggle with on Product – Какие бывают дизайнеры – Путь к ИИ в модели мира – Я выпустил нейросеть в реальный мир – Спасет ли нас Human-in-the-loop – Гравитации как силы нет Вы мантру пропеть могли бы под гул водопроводных труб?