Как быстро протестировать продуктовые гипотезы с помощью кода
f@fuckitlbyпродакт / фаундер
6 днЛичный опыт создания и тестирования прототипа для поиска игроков в падел, и почему смена модели с B2C на B2B оказалась логичнее.
Пример того, как современные инструменты позволяют проверять бизнес-идеи без затрат на дизайн и полноценную разработку.
- Использование LLM для ускорения написания кода прототипа.
- Важность быстрой смены бизнес-модели на основе первых инсайтов.
- Фокус на B2B-сегменте как более устойчивом канале для нишевых сервисов.
🎾 как за час навайбкодил прототип > протестил > сменил направление
в последний месяц дико влюбился в падел, играю постоянно, и для меня это стало способом не выгорать
ну и, как это бывает, в какой-то момент начал смотреть на это уже как продакт
стал валидировать гипотезу, что у людей есть частая боль — быстро найти 4-го игрока, когда кто-то в последний момент сливается с игры, из инсайтов - множественные сообщения в чатиках
побрейнштормил с гпт, выделил сегменты, подумал про риски, потом пошел в клод и буквально за час навайбкодил простой прототип на джанго с базой данных
и вот в процессе понял самое интересное: история, скорее всего, не про b2c в лоб
логичнее идти через b2b-модель и делать продукт в первую очередь для клубов, а b2c использовать как канал лидогенерации
и тебе не нужно рисовать прототипы в фигме, не нужно сливать сотни тысяч на мвп, чтобы быстро протестировать гипотезу
навайбкодил пре-мвп > продолжил в том же направлении или же сменил вектор
Кратко (AI)
Автор делится опытом быстрой проверки продуктовой гипотезы для поиска игроков в падел. Используя GPT и Claude, он за час создал прототип на Django, но в процессе тестирования пришел к выводу, что модель B2B для клубов перспективнее, чем прямой B2C-сервис.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖