Продукт

Вот пример, как идти от трафика, а не от продукта. Я сделал бота для создания видео кружков в телеграм. Ты кидаешь боту видео, он тебе кружок из этого видео делает. Изи-пизи, несколько строчек кода. Лежит себе на сервере, кушать не просит. Захожу в статистику, вижу, что 15 тысяч пользователей у бота набралось. Вижу в записях на сервере, что люди пытаются кидать боту тяжёлые большие файлы и получают ошибку. Просто ошибку. Я решил сделать платный тариф за 93₽ в месяц, чтобы обрабатывать большие файлы. Кто-то да купит. А еще обратил внимание, что люди кидают несколько видео подряд, а бот так не умеет и было зависание и ошибка. Исправил, теперь можно бесплатно одновременно только один файл обрабатывать, а если хочешь несколько сразу → 93₽ за подписку на премиум. Заработаю я с этого что-нибудь? Скорее всего нет. Но на чай с печеньками будет приходить 😁 У меня всё равно серверы бесплатные.

Разбор управленческого решения. Меняем KPI директоров Традиционно у нас 2 KPI у директора. Первый завязан на выполнении плана по выручке, второй - на выполнении плана по количеству клиентов в месяц. Таким образом, мотивация директоров никоим образом не зависит от объёма заработной платы, а это, по сути, основной кост бьюти-индустрии, и в результате у нас стали расти гаранты специалистов. Гарант, если кто не в теме, это определённая сумма денег, которую мы даём мастеру на раскрутку на первые два месяца, чтобы он успел набрать себе клиентскую базу, и работает это так: либо гарант, либо процент, что больше. А в реалиях происходит следующее. Проходит два месяца, начинается согласование по мастеру, и тут появляется уйма объяснений: ещё не пришло время, сезонность, локация, салон новый, салон закрытый, салон падающий, салон растущий - в общем, много-много разных объяснений, и каждое по отдельности звучит вполне разумно. В результате мы можем платить гарант до шести месяцев, потом мы его всё-таки снимаем, и мастер уходит, а значит, скорее всего, мастер был невозвратный с самого начала, просто мы это полгода оплачивали. А директору не хотелось создавать текучку, и он очень надеялся, что мастер "разработается". Разговоры не помогают, решили менять мотивацию. Идея такая: привязать выполнение KPI директора не к выручке, а к выполнению плана по валовой марже. Валовая маржа у нас - это общая выручка минус заработная плата специалистов с налогами и минус профматериалы. Но начинать мы решили пока не со всей формулы, а только с вычета заработной платы мастеров, потому что у нас внедрена автоматизация зарплаты и по отчётам всё прозрачно - видно, кто сколько заработал, и директора прекрасно видят и свою выручку, и объём заработной платы. Хочется, чтобы на старте всё было максимально прозрачно, а профматериалы добавим позже, когда с первой частью всё устоится. Сейчас считаем, подбираем так, чтобы в абсолютном значении KPI получился примерно такой же, каким он был при валовой выручке. Внедрять планируем с 1 октября. А смысл всего этого в том, чтобы директор считал не только сколько мы заработали, но и во сколько нам это обошлось, и чтобы гарант перестал быть чужими деньгами: решение продлевать его или снимать должно стать решением про собственный KPI.

Про структуры и системы Попало прямо в сердечко, цитирую:

Менеджера могут обвинить, что он действовал неправильно, хотя на самом деле у него просто не было нужной информации из-за несовершенства работы сотрудников в другом подразделении. А те могут заявить, что виной всему - методы сбора данных, которые должны обсуждаться всеми, в том числе и провинившимся менеджером. Получилось, что винить нужно систему. Поэтому, если вы ищете виноватого в ее пределах, то кончите тем, что сами им окажетесь, впрочем, как и все остальные, а причиной тому - петли обратных связей и причинно-следственных отношений. Никто не приходит на службу с намерением что-то испортить, но структура системы может не позволить сделать работу хорошо. Если руководство попадется в ловушку «поиски виновных», оно найдет, кого уволить, на их место возьмут других, но лучше от этого не станет. Чем искать выдающихся сотрудников, лучше организовать работу таким образом, чтобы с ней могли справляться обычные люди. Результаты зависят от структуры системы. Чтобы улучшить результаты, нужно изменить структуру системы.

Ну правда жеж? #продуктовыйпуть

Жёсткие, нестандартные управленческие приёмы 1️⃣ Option Drop Мартин Бассери, основатель мультимиллиардного сервиса ApplyBoard для иностранных студентов, раздаёт по 20–50 тысяч опционов компании на месте за выдающиеся действия сотрудников. Этот метод мгновенного вознаграждения оказался эффективнее формальных ценностей и стал драйвером культуры работы до полуночи. 2️⃣ Сервис устранения трения в OpenAI В OpenAI создали специальный email-адрес для жалоб на бюрократию и внутренние препятствия. Сотрудник, отвечающий за этот ящик, разбирает заявки и устраняет системные проблемы, которые мешают команде работать быстро, выступая «дворником» бюрократии. 3️⃣ Однобитная коммуникация в Seimens CEO Seimens использует в общении с подчинёнными только ответы «ок» или «нет» на email. Это решение устраняет «театр прогресса» и бесконечные встречи, заставляя сотрудников приходить к нему лично только при необходимости обсудить детали. 4️⃣ Знаменитый «вопросительный знак» Джеффа Безоса Основатель Amazon пересылал командам жалобы клиентов с одним лишь знаком вопроса, который означал: «Правда ли это? Почему это случилось?». Безос трактовал такие письма как сигнал «скрипа машины», который указывает на неполноту метрик и помогает вовремя выявлять системные проблемы. 5️⃣ Стратегия 1 задачи Питера Тиля Будучи CEO PayPal, Тиль требовал, чтобы каждый сотрудник решал только одну главную проблему, и просто уходил, если ему начинали рассказывать о посторонних вещах. Фокусировка, по его словам, «выпукла»: переход от 80% к 90% концентрации удваивает результат, как в спорте, где 99-й перцентиль приносит все награды. 6️⃣ Непрерывная «выбраковка» Джека Уэлча Глава GE требовал, чтобы каждое подразделение было первым или вторым на рынке, иначе его продавали или закрывали. Он также ежегодно увольнял 10% худших сотрудников, что было крайне сложно на практике, но создавало постоянное давление и держало компанию в тонусе. 7️⃣ Награда за провалы от Алана Мулалли Став CEO Ford после убытков в 17 млрд долларов, Мулалли обнаружил, что в отчётах всё «зелёное». Введя культуру признания неудач, он лично аплодировал руководителю, который показал «красный» статус проекта, поощряя честность и смелость сообщать о рисках. 8️⃣ Стратегия «клонирования» от MrBeast MrBeast в первые годы заставлял ключевых сотрудников буквально следовать за ним повсюду, включая проживание в его доме, в течение 6 месяцев. Такой подход позволял ему создавать «копии» себя, которые могли принимать решения за него и масштабировать компанию. 9️⃣ Выбор между «величием» и «качеством жизни» Кевин Келли (сооснователь Wired) признался, что сознательно отказался от величия, понимая, что оно требует крайностей. Он подарил миру идею «1000 истинных фанатов», но его определение успеха — быть значимым для своей семьи и друзей, а не для истории. === 📨 AI-news 9 Top-channels 🎞 YouTube AI podcasts 🔗 Канал с AI • IT вакансиями 👨‍💻 Product Hunt top 10 tools daily

Топ-5 неочевидных механик повышения ltv, или почему мост важно строить с обеих сторон 🤝 Задача любого b2c-проекта формулируется прям очень просто но решается очень трудно - надо уменьшать cac и растить ltv. В целом ну... все 🤨 Большинство продуктов сейчас сосредоточены на первой половине воронки - дешевое привлечение плюс ltv за счет максимально большой первой покупки. И рынок показывает, что это работает. Впрочем, велью продукта в долгосроке это не докажет, та же статистика говорит, что 35% отмен годовой подписки происходит в первый месяц 🤨 Поэтому я думаю про маркетинг в первую очередь как про топливо для тестирования гипотез в продукте. Нет никакого смысла делать выводы про целевую аудиторию на тысяче рандомных органических пользователей 😅 Допустим, вы нашли более-менее устойчивый канал, итерируетесь, а экономика все равно едва сходится. Отлично, здесь начинается настоящий дарк соулс и у вас есть два рычага - первая покупка и ретеншен 😬 Первая покупка, быстрые механики 1️⃣ Апсел. Что-то, что идет допом к основной покупке. Особенно если у вас веб-воронка (в сторе такое не провернуть). Предложите докупить что-то прямо "на кассе" как жвачку, например пдфку с какой-то доп информацией. Конверсия в покупку апсела у нас примерно 20%, и это почти бесплатное повышение ltv - и вам хорошо, и пользователю полезно 2️⃣ Пуш в годовую покупку. Дорогие приложения делают в 6 раз больше ltv на платящего и (внезапно) конвертят триал в 2 раза лучше дешевых. Но годовая подписка поднимает ставки на первый месяц, так что тестить это лучше вместе с пунктом 4. Также индустрия рекомендует хард пейвол, но я пока не решилась 😂 Ретеншен, более глубокие механики 3️⃣ Найти супер-пользователей и подталкивать тех, кто почти им стал. Сначала понять, какое раннее действие предсказывает удержание, потом строить вокруг него пуши и уникальные предложения. Мой любимый пример у нас -  кто добавил больше 15 вещей в гардероб, в 7 раз чаще становится платным возвращающимся пользователем. Значит, человек с 11-13 вещами это отличная когорта для пуша или спец предложения. Но есть нюанс! 😧 Важно, что пуши как и любая другая механика без аналитики это спам, надо делать аб. Если нет разницы, значит 15 вещей это симптом вовлеченности, а не ее причина, и вы просто дергаете тех, кто и так остался бы 😳 4️⃣ Полировка первой сессии. Большинство отмен роисходят в первые часы. Пользователь не разобрался, не увидел велью, ушел. Самое полезное упражнение здесь взять сессии тех, кто остался, и тех, кто ушел, и посмотреть, чем они отличаются. Это, пожалуй, важнее новых фичей и всего остального. Хотите починить ретеншен - начните с первой сессии. Мы кстати готовим в aesty большой апдейт сейчас ровно по этой теме 🍿 5️⃣ Before you go... Пользователь уходит в трех точках, и на каждой его можно попытаться поймать 🌟 • Не прошел платеж - попробовать забиллить повторно, грейс период, пуш "обнови способ оплаты" • Пользователь нажал "отменить подписку" - тут работает экран со скидкой. У нас есть пользователи с лтв под $100, которые почти удалили Aesty, остались по скидке и пользуются уже много месяцев.  • Пользователь все-таки ушел. Скидочный оффер через пару недель, это уже стандартная настройка в том же ревенюкэте Так почему же мост с обеих сторон? Ни одну из этих механик нельзя проверить без стабильного трафика, на десяти скачиваниях из рандомных географий вы не отличите эффект от шума. А еще если у вас однажды сошлась экономика это еще не значит, что она не разойдется 😂 На ранней стадии cac и ltv лучше держать в одной голове. Разделите их и ни один не сойдется. Поэтому я всегда за то, чтобы мы билдеры сами занимались маркетингом и продуктом 😁 ps честно говоря 5й пункт мне пришлось заметно урезать, чтобы все влезло в 1 пост. Так что будет отдельно про то, какие бывают win-back механики и что есть у нас 🐵 @neural_prosecco

#product_bits Недавно заметила интересный ход ВкусВилла: теперь вместе с обычными продуктами можно заказать готовую еду, которую привезут уже горячей. На первый взгляд небольшая дополнительная опция. Но стратегически это довольно серьёзный шаг. Раньше ВкусВилл конкурировал с другими продуктовыми магазинами за сценарий: «купить еду домой». А теперь он начинает конкурировать с ресторанами и Яндекс Едой за совершенно другой сценарий: «я хочу поесть прямо сейчас». И здесь важно: горячая еда - это не просто ещё одна характеристика продукта. Холодное блюдо из супермаркета требует от человека дополнительного действия: достать, разогреть, переложить. Оно воспринимается как заготовка для будущего приёма пищи. Горячее блюдо - уже готовый ужин. Оно попадает в ту же категорию выбора, что пицца, поке или заказ из ресторана. Одна функция меняет конкурентное поле. При этом у ВкусВилла есть сильное преимущество перед ресторанной доставкой: в один заказ можно положить и горячий ужин на сегодня, и молоко, и продукты на завтрак, и бытовые мелочи. Не нужно выбирать между «заказать еду» и «заказать продукты». Получается очень сильная комбинация: скорость ресторана + ассортимент магазина + доверие к привычному бренду. Для ВкусВилла это ещё и способ забрать себе более частый и эмоционально понятный повод для заказа. Не только «у меня закончились продукты», но и «я голодна и не хочу готовить». На мой взгляд, это отличный стратегический рывок. Но его стоило бы позиционировать гораздо заметнее. Потому что сейчас «привезём горячим» может восприниматься как маленькая сервисная опция. Хотя на самом деле ВкусВилл предлагает новую категорию: ресторанный сценарий внутри продуктовой доставки. И это хороший пример того, как дифференциация иногда возникает не из нового продукта, а из изменения состояния продукта в момент получения. Еда была готовой и раньше. Но когда она приезжает горячей, конкурентом становится уже не соседний супермаркет, а ресторан. Ребята из Вкусвилла, привет! Молодцы!

Новые книги для новых прикладных идей продакту Читая новинки книг от «Альпина Паблишер», фиксирую следующие инсайты для себя: 1. «Новая версия» – Андрей Дороничев. Хорошая продуктовая рамка для собственной карьеры: относиться к себе как к продукту, формировать желаемую версию себя и проверять изменения небольшими экспериментами. Лайфхак: если думаете о смене роли или направления, не принимайте решение сразу. Сначала возьмите реальную задачу из новой области и протестируйте себя на ней. 2. «Рождение разума» – Гаурав Сури, Джей Макклелланд. Полезно для понимания AI не как магии, а как системы, где сложное поведение возникает из взаимодействия множества простых элементов. Для продакта это хороший повод смотреть не на отдельную AI-фичу, а на то, какую интеллектуальную работу пользователя меняет вся система. Лайфхак: при проектировании AI-сценария раскладывайте работу пользователя на «воспринять - понять - принять решение - действовать» и ищите, какой этап система реально сокращает. 3. «Неидеальный человек» – Лоуренс Херст. Эволюция хорошо объясняет, почему человек далеко не идеальный пользователь: мы ограничены, ошибаемся, действуем нерационально и живем с кучей компромиссов. Для продукта вывод простой: не заставляйте пользователя компенсировать недостатки системы. Лайфхак: любой важный сценарий прогоняйте через три вопроса: «что будет, если пользователь забыл?», «если ошибся?», «если передумал?». 4. «Бережливые инновации» – Нави Раджу, Джайдип Прабху. Инновация не обязательно требует больше денег, людей и технологий. Часто конкурентное преимущество как раз в способности создать больше ценности при меньшем количестве ресурсов. Лайфхак: перед тем как отдавать фичу в разработку, спросите: «каким самым дешевым способом мы можем доказать, что пользователю это действительно нужно?» Читайте книги, всем роста!

Как научиться предсказывать что угодно? 🔮 На видео спикер рассказывает, что его команда научилась за три дня до расставания предсказывать, что девушка бросит парня. Когда я впервые увидел это в трансляции, то понял только часть проблемы: спикер вообще не шарит, а команда решает странные задачи и пилит такие же фичи 😅 Тогда моего руководительского опыта не хватило, чтобы задуматься о процессах внутри компании — меня просто поразил уровень абсурда. Причём настолько, что эта история догнала меня даже спустя семь лет. Но сейчас, когда я строю собственную компанию, меня гораздо больше беспокоит другой вопрос: какие процессы внутри компании привели к тому, что топ-менеджмент рассказывает об этом на конференции как об успешном кейсе? 🤔 Начнём с самого кейса. Пока я не пересмотрел видео, у меня были разные гипотезы о том, как они собрали целевую переменную: — может быть, провели опрос? — спарсили социальные сети? — а как тогда собрали хард-негативные сэмплы? Но нет. Судя по видео, аналитики придумали сегмент на основе набора косвенных признаков. С какой точностью этот сегмент отражал реальность? Правильно: никто не знает 🙃 Дальше, вероятно, построили модель, которая научилась предсказывать эту синтетическую целевую переменную. И здесь появляется ещё один уровень неопределённости. Сначала мы с неизвестной точностью восстанавливаем целевую переменную по косвенным признакам. Затем с некоторой точностью обучаем модель предсказывать уже эту восстановленную переменную. То есть модель предсказывает не само расставание, а предположение аналитиков о расставании. На ошибку при создании таргета накладывается ошибка самой модели. Поэтому итоговое качество относительно реального события становится ещё менее понятным 🎯 Следующий вопрос: как проверяли лики? Не протекли ли в модель те же признаки, на основе которых изначально восстановили целевую переменную? 🫠 Ну и самое интересное: как измерили эффект? Никак. Модель встроили в рекомендательную систему, в которой, судя по рассказу, нет прозрачно рассчитанного финансового эффекта 💸 Итак, рецепт, как научиться предсказывать что угодно: 1. Конструируете целевую переменную с неизвестной точностью. 2. Обучаете модель предсказывать этот синтетический таргет. 3. Получаете два слоя ошибки: в разметке и в самой модели. 4. Встраиваете модель в продукт, где невозможно оценить её эффект в деньгах. 5. Рассказываете об успешном кейсе на конференции. 6. Готово — вы великолепны! 🚀 Всё это звучит смешно ровно до того момента, пока вам самим не приходится собирать такие фантастические сегменты и обучать на них модели. Напишите в комментариях, если знаете достоверный источник данных для такого сегмента. Особенно интересно, где взять качественные хард-негативные сэмплы 👇

Люблю мотивирующие доклады на конференциях. Этот, от Димы Тимко из Алисы AI, как раз из таких. Очень наглядное сравнение работы продакта в 2011 и в 2024. Подписываюсь под каждым словом! В большой компании ШВЖ начинает мешать, а не помогать продакту быть полезным. Что такое ШВЖ вы узнаете из доклада 😁 И во второй части живые примеры работы в команде Алисы из 2026. Как использование AI помогает сделать из рутины интересные задачи, убрать ожидания в очереди на дизайн, аналитику и иногда разработку, вернуть контроль над процессом. Вдохновляйтесь, просите у руководства подписку на доступный в вашем регионе GPT сервис (если её ещё нет) и возвращайте себе удовольствие от работы над продуктами! https://youtu.be/q93xe7mVtqM #videoholidays #aifuture

4 вопроса руководителю после презентации новой стратегии Осенью в некоторых компаниях начинается планирование следующего года. Руководство смотрит на результаты текущего и на основе этого пересматривается стратегия и фокус бизнеса. От менеджера продуктов ожидают, что он эту стратегию подхватит и возьмет инициативы в работу. Сама стратегия находится на уровень выше конкретных продуктовых решений. И поэтому возникает ряд новых вопросов: а что делать с текущим роадмапом? Какие решения принять? Сможем ли мы верно сделать ставки? Цена «угадывания» здесь слишком высока. Поэтому задача менеджера продуктов — сначала понять стратегию, а потом «перевести» ее на свой уровень. Сделать это можно через ряд вопросов своему руководителю. 🤩 Какую главную проблему бизнеса должна решить новая стратегия? Видение «куда мы идем» вам уже рассказали — осталось понять, почему компания выбрала именно это направление. За решением идти в B2B могут стоять дорогое привлечение B2C-клиентов, необходимость сделать выручку предсказуемой или ожидание большего потенциала роста в новом сегменте. Направление одно, а продуктовые решения в каждом случае будут разными. 🤩 По каким изменениям поймем, что стратегия работает? «Стать лидером сегмента» или «сфокусироваться на прибыльном росте» задают направление, но плохо помогают принимать решения. Полезнее спросить: что должно измениться в бизнесе или поведении пользователей через полгода-год, чтобы мы могли сказать — стратегия работает? Так появляются критерии успеха, с которыми менеджер продуктов сверяет свои ставки. 🤩 От чего мы сознательно отказываемся ради этой стратегии? Новая стратегия — это не только решение делать что-то новое, но и решение чего-то больше не делать. Ресурсы ограничены: если появился новый фокус, какие-то направления теряют ресурсы или исчезают из планов совсем. Поэтому стоит уточнить: какие направления, сегменты, продукты или инициативы компания теперь сознательно не будет развивать — даже если раньше они выглядели перспективными? А для инициатив, которые были развернуты, но не завершились, определить «критерии выхода» — чтобы это было не «брошено на полпути», а завершено с выводами, ценными для будущих действий. 🤩 Какие предположения должны оказаться верными, чтобы стратегия сработала? Стратегия — это не знание будущего, а всего лишь ставка на него. Значит, стоит понимать, на каких предположениях она держится и какие данные могут показать, что эти предположения были неверными. Например, выход в B2B может опираться на ожидание, что стоимость привлечения клиентов окажется ниже, средний чек — выше, а цикл сделки не превысит трех месяцев. Так появляются сигналы для пересмотра: при каких условиях выбранное направление остается разумным, а при каких его нужно обсуждать заново. И бонусный вопрос, который адресован уже не руководителю, но при этом поможет перейти от рассуждений к действиям: что новая стратегия меняет в реальности вашего продукта? Здесь задача менеджера продуктов — не спросить руководителя: «Что теперь должна делать моя команда?» И не просто переставить местами инициативы в старом роадмапе. Нужно самостоятельно развернуть стратегию на уровень своего продукта и показать логику перехода к новым веткам реальности: что изменилось в исходных условиях, какие возможности и ограничения из этого возникают и почему одни варианты действий теперь выглядят сильнее других. А затем провалидировать полученные выводы вместе с вашим руководителем. Результат такого упражнения — согласованная картина возможностей и ограничений продукта, из которой менеджер продуктов сам выбирает ставки и приоритеты. Если эти вопросы не задать, продукт все равно придется развивать — просто вы будете делать это по своим догадкам о том, что имело в виду руководство. Иногда догадки оказываются верными. Проблема в том, что угадали или нет, вы узнаете только через полгода, когда роадмап уже построен и переделывать его дорого. @productmindset

"Прилобот" в Telegram 👀 Имеется ввиду формат бота и приложения в одном флаконе. Мне кажется, что у Telegram, осознанно или нет, получился хороший продукт, который идеально подходит под текущее время бурного развития LLM. Сам формат, конечно, уже давно существует еще с момента релиза Mini Apps в 2022 году, но именно сейчас когда LLM сильно поумнели, встроились в реальные процессы разных бизнесов, появился MCP и прочие стандартные этапы развития технологии и ее внедрения в реальный мир - идеальное время. Мы неделю назад обсуждали с командой банальную историю - добавление CRM в Mini Apps Builder. Честно говоря, я сначала скептически отнесся к этой идее по причинам: 1. Это большой отдельный продукт. 2. Наша ЦА (начинающий бизнес в сфере продаж товаров/услуг) это не будет использовать, т.к. в реальности даже средние и большие компании ни хера не делают вменяемого с этим. Вы можете не верить мне, но глянуть недавний пост у фаундера amoCRM в Telegram. Но, немного покрутив сценарии в голове, появилась гипотеза: а что если значительная часть этого процесса будет полностью автоматической? 0. Клиент должен разок запустить Telegram Mini App сначала, без этого магии вроде не будет. В этот момент он автоматически попадает в нашу CRM, т.к. он "всегда авторизован" в Telegram. 1. Мы подгружаем к LLM дополнительно базу знаний бизнеса (файлы, ссылки на разные файлы в разных облаках, куски текстов и т.д, пока неважно). 2. Далее клиент что-то смотрит в приложении: товар, услугу, описание эвента, конференции, скидок и прочего (зависит от шаблона приложения). Возможно, делает несколько заказов или какие-то другие действия в приложении. 3. У него возникает какой-то вопрос, он этому же приложению уже в формате чата пишет этот вопрос. LLM пытается ответить сама, если не получается, то пинает сотрудника, чтобы подключился. 4. Периодически LLM просматривает чаты и сама актуализирует контекст по каждому клиенту внутри CRM (проверяя заодно наш бэк - заказы, добавления в избранное, открытые приложения и т.д.). Тут, конечно, много вопросов по финальному исполнению: как часто обновлять контекст, как синхронизировать его с контекстом от менеджера, как удобно и желательно автоматически обновлять базу знаний, отдельный прайсинг для лимитов в LLM и т.д. Но это уже все стандартный процесс разработки и тюнинга продукта. Понятно, что если вы не вчера открылись, то у вас не все сидят в Telegram, а разбросаны по разным каналам. Но именно в формате старта своего проекта в рамках Telegram, кажется, что получается очень хорошая история. Накидывайте критики! 😈 😀 Mini Apps Builder 💩 Говно в продуктах #llm #bots #miniapps #telegram

Мобилка в корпорате vs своя мобилка Я долго работала с мобильными приложениями в корпоратах. Исходя из этого выглядело так, что сфитчнуться в свою мобилку - это будет полшага для меня. В чем-то это действительно было так, но фактически мне очень много пришлось учиться (и все еще в процессе). Ниже собрала, что будет полезно из корпоративного опыта в своей мобилки, а что придется добирать. Переносимые навыки: 1. Мобильный UX/UI: вы чувствуете паттерны, гайдлайны платформ и понимаете, чем поведение юзера на смартфоне принципиально отличается от десктопного веба. 2. Аналитика: умение строить воронки, работать с событиями, смотреть продуктовые метрики и понимать, где отваливаются пользователи. 3. Исследования: навыки продуктовых интервью, A/B-тестов, работы с гипотезами и сбора фидбека. Непереносимые навыки: 1. Продвижение и закупка трафика: платные и бесплатные каналы, оптимизация креативов, работа с перформанс-маркетингом и ASO. В корпорате трафик наливает отдельный департамент, а в своём продукте это главный и самый критичный навык. Без него продукт просто не увидят. Вот честно, имхо, мобильный бизнес - это чисто бизнес, кором которого является маркетинг. И это очень сложный бизнес, кстати говоря, но об этом в отдельном посте. 2. Ценообразование и монетизация: какие пейволлы ставить, какие тарифные планы тестировать, какую цену указывать под разные типы стран, чтобы не уйти в минус на комиссиях сторов. Итого: В корпорате вы учитесь делать классный продукт. В собственном мобильном приложении продукт - это только 20% успеха. Остальные 80% - умение задешево привлекать юзеров и эффективно монетизировать их на этапе первой сессии. #PG_education @productgames

Пхах, оказывается, у немецкого лоукостера Eurowings есть "Слепые бронирования", Blind Booking. Выбираете даты, платите ~90€ за туда-обратно, а куда летите - узнаёте только после оплаты. Работает это так. Нужно выбрать аэропорт вылета (доступны несколько немецких городов и ещё парочка в соседних странах), даты и некую тематическую категорию из доступных - например, "Зов дикой природы", "Пицца, паста и любовь" (куда же такой самолёт полетит? Даже не знаю. Наверно в Исландию 🤔) и т.д. При этом можно указать города, куда точно не хочется, но платно - около 5€ за штуку. И должны остаться минимум три, а лучше больше, иначе в чём сюрприз? Из багажа - только ручная кладь. Пока гуглил, натыкался на форумах, что город узнаёте только в аэропорту после регистрации. Но нет, в реальности секрет раскрывается сразу после оплаты. Но это тоже довольно смело, потому что тариф без обмена и возврата. Фича, кстати, довольно древняя - Eurowings получила её в наследство ещё от Germanwings из 2010-х. В ковид её сворачивали (тогда границы открывались-закрывались рандомно, и "сюрприз" мог стать слишком буквальным), а после пандемии вернули. Самое интересное - зачем это авиакомпании. Думаю, таким макаром забивают пустые кресла на непопулярных рейсах. По сути, обычный yield management (управление потоками выручки в авиации), который решили завернуть в забавную геймификацию. Вместо распродажи неликвида по бросовым ценам тут пытаются продавать "приключения". Пассажир же рад, что улетел дёшево - ну, при условии, что ему пофиг, куда сгонять на выходные. Фичизм