Продукт

Скилл, который отказался запускаться (и это было ценнее всего) Недавно я выложил скилл, который помогает мне копать проблемы и попросил вас прогнать на своих задачах и поделиться, помогло или зря сожгли токены. Получил 3 фидбека: 1) Отказался оценивать продуктовую идею Аким запустил скилл не на проблеме, а на продуктовой идее: сервис онбординга — закидываешь видео и материалы, он онбордит новичков. Дерево даже не стало запускать агентов: «это не продукт — ты придумал решение под проблему, которую даже не описал». Когда он поделился этим на office hours, то мы решили немного развернуть задачку: не «оцени мою идею», а "вот тебе проблема, которую решает продукт → построй дерево → найди корень → и только теперь проверь, попадает ли в него идея». Аким перезапустил уже по проблеме, и дружбан со своими миньонами ушёл в себя и вылез с интересными выводами:

why-tree скилл прошелся по всей проблеме (я надиктовал оч много контекста), и пришел к выводу, что проблема в организации, а не сложной системе/отсутствии википедии по проекту. Все, что скилл описал - правда: - нет владельца процесса онбординга, - подрядчик должен владеть/управлять вместо заказчика, - вопрос не в том, как лучше навигировать среди знаний, которые нужно поглотить за 4 месяца (пример моей идеи продукта), а в ответе на вопрос "как за 2 недели понять, что человек А онбордится лучше чем Б" И дальше скилл предлагал уже варианты как решать. На мой вопрос "может ли моя идея продукта помочь заказчику/подрядчику онбордить быстрее/лучше" я получил оч неожиданную мысль: They've absorbed it as a cost of doing business. Legacy systems full of tribal knowledge are everywhere — you're right that the problem is widespread. But widespread ≠ payable. Companies with 15–20-year systems have lived with slow onboarding for 15–20 years. They've absorbed it as a cost of doing business. A chronic pain people have already budgeted around has a near-zero willingness-to-pay, because the brain only spends money when it predicts a return bigger than the spend — and "fix a thing we've tolerated for a decade" predicts a small return

Cтрочка, которая зацепила меня больше всего:

They've absorbed it as a cost of doing business

Ох, сколько таких кейсов я встречал. 2 и 3) Илья попробовал натравить дерево на кодовую задачу - хотя я об этом не особо думал - и подчеркнул ценность в стороннем взгляде на проблему и приоритезацию, а Дмитрий покрутил на очень актуальной задаче о том, почему 4 месяца внедрения AI не привели к росту выручки и/или оборачиваемости онлайн магазина. Тут, признаться, не очень хорошо отработал скилл, но по словам Дмитрия ценность принесли тесты/эксперименты, которые дружбан предложил после анализа.

"Дерево дало карту, куда смотреть"

заключил дружбан в обратной связи мне. Скилл по результатам фидбека я уже подрихтовал, но продолжаю улучшать (см аттач). Поэтому буду рад за фидбек и прогоны :)

Showing 8 yo how to deal with a recalcitrant zipper on his jacket reminded me how tricky zippers actually are. There is definitely room for a new product here. There's room for better versions of almost everything. We just don't see it because we've stopped noticing the flaws in what we have, and the complicated tricks we use to compensate for them. Показывая 8-летнему мальчику, как справиться с непослушной молнией на его куртке, я вспомнил, насколько сложными на самом деле бывают молнии. Здесь определенно есть место для нового продукта. Место для улучшенных версий почти всего. Мы просто не замечаем этого, потому что перестали обращать внимание на недостатки того, что у нас есть, и на сложные уловки, которые мы используем, чтобы их компенсировать. — Пол Грэм

Теорема о тормозах Поговорим о ситуациях, когда компьютер тормозит. Под тормозами понимается медлительность, мешающая свободному взаимодействию и тем самым вызывающая фрустрацию и раздражение. Если компьютер скачивает пять гигабайт данных, компилирует сложный проект или рендерит видео, это занимает ощутимое время, но это не тормоза: мы дали компьютеру задачу, и он работает, выполняет. Теперь допустим, что видео рендерилось час, потом отобразился статус «Завершено», а через секунду готовый файл отобразился на рабочем столе. Первый час компьютер не тормозил, но следующую секунду — тормозил. Теорема: все тормоза являются ошибками и исправимы. Технически даже своевременное отображение статуса или реакции не действие пользователя — это такая же «работа», как и рендеринг видео. Однако такая работа должна быть выполнена за время, которое человек не способен ощутить. Будем называть это «мгновенно». Примеры тормозов в современно софте: — при запуске программы нельзя сразу же начать ей пользоваться, а нужно ждать загрузки; — после загрузки часть интерфейса дорисовывается на глазах у пользователя; — при нажатии на кнопку нет мгновенной реакции; — при вводе с клавиатуры символы появляются не мгновенно; — при прокрутке страница едет не плавно или с отставанием от пользователя; — при прокрутке часть содержимого догружается на глазах у пользователя, а не приезжает уже готовым из-за края окна; — при изменении размеров окна разные части интерфейса перерисовываются на глазах у пользователя с разной скоростью или в несколько «прыжков»; — при перетаскивании объекта программа понимает, что может «принять» его, не мгновенно; — после открытия меню, на глазах у пользователя в нём добавляются пункты или меняется их порядок; — разные части интерфейса реагируют на действия пользователя через разное время. Во времена первых компьютеров тормоза были неизбежны, потому что мало что можно было сделать мгновенно. Но как минимум последние двадцать лет компьютеры на несколько порядков быстрее, чем необходимо для мгновенности, а значит и для полного отсутствия тормозов во всех случаях. Если программа тормозит, это лишь значит, что в тот момент, когда она должна мгновенно отобразить данные или отреагировать на действие пользователя, она занята чем-то другим. Это что-то другое — ненужная в данный момент, лишняя работа. Это ошибка в программе, и она должна быть исправлена. Лишняя работа должна перестать делаться и мешать пользователю пользоваться компьютером. Таким образом, тормоза нельзя списать на слабое железо; это слабость исключительно её автора.

О благодарности Понятно, что 80% писем от клиентов — разнообразный негатив. Когда все в порядке, никто не пишет. Уж особенно после общения с саппортом. Но вот вчера нам написал один из пользователей Мо. — Уважаемая команда Mo, Хочу выразить искреннюю благодарность Анне из вашей службы поддержки. Это лучший специалист поддержки, с которым мне доводилось общаться. С самого начала она была терпеливой, понимающей и по-настоящему готовой помочь. Она внимательно выслушала мои проблемы, разобралась в моём случае и вместе со мной нашла наилучшее возможное решение. Благодаря её профессионализму и самоотдаче мой вопрос был успешно решён. Её доброжелательность, уважительность и превосходный сервис произвели на меня очень положительное впечатление. Такие сотрудники, как Анна, — большая ценность для вашей компании, и я надеюсь, что её выдающаяся работа будет отмечена. Пожалуйста, передайте ей мою искреннюю благодарность. Ещё раз спасибо. — Да, текст похож на нейросетевой, и в английском оригинале (это перевод) он тоже был похож на нейросетевой. Но благодарность почувствовал человек сам. Email начальства человек нашел сам. Время свое, в конце концов, он потратил сам. Спасибо ему. Бывают в бизнесе светлые моменты. #мо

Вот вам пример того, как крупняк сейчас использует сетевой эффект при создании продуктов. Первыми такую карту создали энтузиасты, но она была UGC, а Яндекс, Сбер и Тиньков заюзали bigdata и получили лУчший результат за счёт автоматически собираемых пользовательских данных.

Система анализирует обезличенные транзакции более 100 млн клиентов банка. Это позволяет определить точное время совершения последней транзакции по карте. Сервис создан, чтобы избавить водителей от стресса и лишних разъездов в поисках заправки. В ближайшее время функционал расширят: на карте начнет отображаться загруженность станций и наличие конкретных марок топлива.

Источник Какова мораль? Мораль в том, что UGC сейчас переживает непростые времена. Я бы сказал, что очень непростые. Стоимость контента падает, стоимость внимания и тем более, вклада людей (нажать кнопочку в аппе, нанести точку на карте, написать пост) чудовищно выросла. Я бы оценил инфляцию примерно как x5-x10 за последние 10 лет, т.е. стоимость ЛЮБОГО действия и потраченного времени живого человека выросли до 10 раз, а вот стоимость всего, что можно собирать автоматизированно, т.е. "цифрового следа" и контента — упала в те же 10. Практический вывод: Если у вас есть аудитория или сообщество, контентная модель больше сама себя и вас не прокормит. Нужно думать про глубокое вовлечение. Потому что крупняк вовлечение такое не соберет, зато всё остальное — легко и просто. Вывезти может только более глубокий уровень доверия к вам и внутри аудитории.

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]

Как понять, нужен ли вашему продукту ИИ (часть 1) Кажется, что в каждый продукт нужно встраивать ИИ — иначе за рынком не успеть. Из-за этого команды нередко начинают обсуждать модели и архитектуру раньше, чем отвечают на более важный вопрос: какую задачу вообще нужно решить? Разберемся, как подойти к поиску решения системно и выбрать технологию, которая действительно выполняет задачу, а не просто добавляет в продукт модное слово «ИИ». Не выбирайте решение, пока не ответите на вопрос: «Какую бизнес-метрику мы хотим изменить?» Практика крупных компаний показывает: далеко не каждый ИИ-проект приносит измеримый результат. Поэтому прежде чем обсуждать решения и конкретные модели, стоит понять, есть ли у проекта понятный экономический эффект: ➡️ увеличить конверсию; ➡️ поднять продажи; ➡️ сократить время обработки документов; ➡️ снизить трудозатраты операторов. Пока нет ответа на этот вопрос, обсуждать GPT, Qwen, RAG или ИИ-агентов просто рано.

Не всякая задача требует LLM

Сегодня слово «ИИ» почти автоматически ассоциируется с генеративными моделями. Но это лишь одна из технологий, которая не всегда релевантна задаче. Разберем, в каких случаях используются разные решения. ML = машинное обучение Если задача сводится к прогнозу, классификации или рекомендациям: ➡️ спрогнозировать спрос, успешность продажи, нагрузку контакт-центра; ➡️ оценить вероятность покупки или отмены доставки; ➡️ определить риск оттока; ➡️ сегментировать пользователей; ➡️ расставить клиентов контакт-центра по приоритету. Это типичные задачи, где классический ML дешевле, стабильнее и понятнее в эксплуатации. LLM = большие языковые модели Если необходимо работать с большим количеством текста: ➡️ анализировать документы; ➡️ искать информацию; ➡️ готовить саммари; ➡️ менять тональность коммуникации; ➡️ генерировать ответы или код. При этом важно помнить, что LLM — это не база знаний. Она умеет очень убедительно продолжать текст. Но если нужной информации нет в обучающих данных или она устарела, модель начинает достраивать ответ самостоятельно. Отсюда и появляются галлюцинации. RAG = поисковая дополненная генерация LLM, которая для ответа может обращаться к заданным источникам данных. Полезна, когда нужна точность с опорой на собственную базу знаний: ➡️ответ по внутренним регламентам и процессам; ➡️помощь на встречах по вопросам о продуктах; ➡️поддержка. Дообучать LLM на общедоступной информации излишне дорого. Кроме того, весь открытый интернет уже давно оказался в обучающих выборках крупнейших моделей — это означает дефицит качественных данных. Поэтому компании чаще используют RAG — модели дают доступ к корпоративным источникам: базе знаний, Confluence, Jira, CRM, регламентам и другим документам. В результате она отвечает на основе актуальной информации, может ссылаться на источник и значительно реже ошибается. ИИ-агент Ключевое отличие: чат просто отвечает, а агент планирует и выполняет действия через подключенные сервисы.

Пользователь собирается в отпуск: один агент может подобрать тур, второй — найти и купить билеты, третий — добавить поездку в календарь и отправить подтверждения на почту.

Команда небольших специализированных агентов, оркестрируемых верхнеуровневым «координатором», во многих сценариях оказывается эффективнее, чем попытка собрать одного универсального помощника. А еще они быстро развиваются, и управление ими становится проще. В следующей части разберем частые ошибки при поиске ИИ-технологии. И фреймворк, который поможет сделать правильный выбор. По мотивам мастер-класса «Нужен ли вашему продукту искусственный интеллект?» Михаила Войтко на ProductSense’25 @productsense

Кейсы, кейсы, кейсы Обещал написать подробно про AutoTrader в своем втором канале. Написал, но забыл рассказать здесь об этом. Сейчас исправим. В этом кейсе много интересных уроков для продактов, несмотря на время, которое прошло с момента запуска этого динозавра из мира авто маркетплейсов. Во-первых это история про фокус. Команда всегда ориентировалась на потребности своих партнеров дилеров, что помогло создать лучшую базу для покупки автомобиля в США. И это привлекло огромную аудиторию покупателей. Во-вторых, они хорошо понимали, что без сильного бренда невозможно завоевать доверие аудитории и активно инвестировали в маркетинг. А присоединение к COX Automotive помогло использовать накопленный опыт и встроить свои рекламные инструменты в платформу, которая является выбором по умолчанию среди большинства крупных дистрибьютеров авто и финансовых организаций. Делали здесь: https://t.me/product_case_every_day/122 Ещё можно почитать: 📌 Анти-кейс Temu, который эксплуатирует все дыры психологии покупателей, чтобы продавать товары на 92 млрд долларов в год 📌 Кейс молодого стартапа Govar, который нашел новый канал монетизации через легальную продажу пользовательских данных и смог выйти из долины смерти 📌 Разбор успеха Fireflies, который опередил своё время в транскрипции встреч, но усилил свои позиции с приходом LLM технологий #cases #marketplaces #b2b #learnings

За каждую идею в нашем бэклоге кто-то готов был биться насмерть. А потом мы их все похоронили. Знаете ж это чувство - когда сидишь над списком задач, и каждую жалко выкинуть? Вроде все - хорошие, и за каждую кто-то готов вступиться: "нам обязательно надо это сделать, потому что..." У нас так было из квартала в квартал. Беклог раздувался, команда генерировала идеи развития, а в результате в финале квартала мы обнаруживали, что до прода успели дотащить только часть из них. А потом я прочитала пост Лены Черниковой и закинула его в наш чатик. Там была одна фраза, которая всё перевернула: Гениальным идеям мешают просто хорошие идеи. И дальше - рассказ о том, какие именно идеи можно считать "просто хорошими. 👉 Идеи, которые первыми пришли в голову в ответ на какую-то проблему. Мозг их рационализирует как единственно верные, не давая пробиться другим. 👉 Идеи, которые обещают небольшое улучшение. Прирост на 10%, а не в 10 раз. На то, чтоб их реализовать, уходит столько же сил, но эффект - минимальный. Улучшайзинг, а не прорыв. 👉 И, классика, "любимки". Те, с которыми мы свыклись, срослись, болеем за них и верим. От них отказаться тяжелее всего. Мы прочитали пост и поржали, что у нас в бэклоге точно есть идеи каждого типа. А потом, планируя третий квартал, применили этот фильтр ко всем нашим проектам. Были честны с собой с друг с другом. Помечали тэгом "микроэффект" все подохрительное. А потом решительно перенесли все такие идеи на отдельный лист "Хорошие идеи". И с облегчением выдохнули. Даже минутой молчания их не почтили. Наоборот, мне кажется, все порадовались и облегченно вздохнули, перестав перетаскивать их из квартала в квартал. Теперь есть шанс сфокусироваться на главном. А у нас очень амбиционзные планы по росту. По итогам квартала расскажу, что вышло. Как с этим у вас? Умеете резать? Или тоже бэклог раздут? #growth_наудаленке Любовь на удаленке | Оля Сохнева

В моем новом фильме про менеджмент есть один эпизод, что мне очень нравится. https://youtu.be/Ycq9ckTPb5M Сергей Иванов (ЭФКО) на мой очередной вопрос про управления и построение больших систем приводит пример трех уровней менеджерского благополучия. Передам своими словами. Для упрощения представим базовую задачу рекрутинга: нанять пять выпускников НГУ. Уровень первый. Кадровики попросили самого Сергея (он тоже выпускник НГУ) приехать и выступить. Он харизматично выступил, всех обаял, получил много резюме, пятерых наняли. Результат есть? Есть! Но системы нет. Сделали за счет одиночного, не самого продуктивного подвига. Уровень 2. Придумали процесс, построили связи с университетом, создали программы для студентов, везде на кампусе рассказали. Получили много отклика, наняли пятерых. Результат есть. Настроенная повторяемая система есть. Уровень третий. Построили систему, и при этом каждый участвующий сотрудник в процессе чему-то новому научился и личностно вырос. ✨✨✨ Сергей мне подарил самое понятное объяснение, как думать про менеджмент и построение компаний. От уровня к уровню. Просто результата недостаточно, хочется, чтобы все, что можно автоматизировать и превратить в систему - было превращено в систему. И чтобы люди были не винтиками, а тоже росли. Этот мой фильм - моя личная попытка зайти на свой третий уровень. Я давно снимаю про менеджмент. У меня видео 70, наверное, на канале по теме, плюс был курс на десятки часов, его прошли несколько тысяч человек. А мне все хотелось рассказать тему полнее, точнее, интереснее, плюс самой в ней вырасти. Я точно пока снимала, очень выросла ❤️ Посмотрите фильм. Муж говорит, что как детектив, нельзя оторваться 🔥

Борис Чёрный поделился у себя в твиттере инсайтом, как меняются роли в разработке продуктов:

По мере того как инженерия, продукт, дизайн, DS и другие функции трансформируются в роли нового типа, я размышлял о том, как могут эти роли выглядеть в будущем. Например, глядя на команду Claude Code, я вижу, как мне кажется, пять архетипов: 1. Prototyper: придумывает совершенно новые идеи; много их генерирует, и большинство так и не доходит до релиза 2. Builder: быстро превращает прототип или идею в production-grade продукт и инфраструктуру 3. Sweeper: приводит в порядок интерфейс, упрощает код и систему, убирает лишние фичи, оптимизирует производительность 4. Grower: берёт уже построенный продукт и итерациями улучшает его Product-Market Fit 5. Maintainer: отвечает за зрелость и масштабируемость системы — безопасность, надёжность, скорость и эффективность Люди могут совмещать несколько ролей, иногда три. Я также замечаю, что эти роли не привязаны к должности: в Anthropic одни дизайнеры соответствуют категории 1, другие — 2, третьи — 3. И то же самое с инженерами, продакт-менеджерами и DS. Здоровой команде нужен микс архетипов — в зависимости от продукта: • Новому продукту до PMF нужны люди, сильные в 1+2+3 • Растущему продукту, нашедшему PMF, нужны 2+3+4 и немного 5 • Продукту с прочным PMF нужны 3+4+5 и немного 2 Возможно продуктовые роли будущего будут выглядеть именно так — а не как сейчас, привязанные к конкретной специализации?

→ https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

Лайки в... Spotify. Нахрена? Спотик выкатил реакции в совместных плейлистах - фича называется Track Reactions. Раньше в такой плейлист можно было только молча закидывать треки, а теперь каждый участник может тыкнуть на трек и поставить ему эмодзи из списка:❤️😂👍🎧🔥🥹. Увидят реакцию только участники плейлиста. А если юзер, чей трек вы оценили, есть у вас в контактах - то прилетит пуш через встроенные Spotify Messages (да, там есть собственная личка, вот тут разбирал). Кстати, ставьте лайк, если считаете пуши а-ля "вам поставили лайк" самой тупой фиче-ублюдией. Забавный нюанс: дизлайка нет, эмодзи сплошь позитивные. А для плейлистов больше 10 человек реакции по умолчанию выключены. То есть, Spotify явно не хочет нагружать мозг юзера голосованием за топы, а просто хочет добавить лайтовой социальности. Зачем? Ну, смотрите. Каталог у всех музыкальных стримингов +/- одинаковый (российские не в счёт), поэтому треками особо не подифференцируешься. При этом все конкуренты Spotify (Apple, Amazon, тот же Яндекс наш и т.д.) могут двигаться через экосистему. А у Спотика экосистемы нет, им приходится вытягивать монопродуктовую подписку. Поэтому, социальный слой - это то немногое, через что можно отстраиваться и делать lock-in. Реакции, режимы Jam и Blend и Messages - это дополнительная привязка юзера к приложению. Потому что библиотека треков держит так себе, можно уйти, а вот уйти от социальной движухи с друзьями - это совсем другой уровень удержания. Плюс кинуть эмодзи проще, чем написать. А лишний повод потыкать в приложении метрикам только на руку. Главное во всех таких фичах - чтобы они не захламляли главную суть сервисы (кайфово и удобно слушать музон). Если не мешает, то норм. Фичизм

Чем я сейчас занимаюсь Последний год активно тестим виртуальных персонажей: девушек, парней, селебов, коучей, тренеров, итд. Очень верю в этот формат продукта, потому что одиночество везде усиливается, а ИИ компаньон выслушает без осуждения, подскажет best practices и может просто поддержать. За год намайнили почти 100к юзеров и 800 платящих, но отвал подписок пока что дикий, в основном потому что мы косячим и постоянно тестим. Была опция свернуть в сторону 18+, но решили туда не идти, и сейчас фокус на health & fitness. По дороге запустили пару SEO сайтов: friend2chat.com / friend2chat.ru. Новая для меня область, пока разбираюсь, оценим через год.

Как описывать опыт, если у вас “обычные” задачи без громких кейсов 👌 Давайте представим, что я обычный Middle Product Manager, который работает в небольшой и никому неизвестной IT-компании. Я не работал с огромной аудиторией и не запускал продукты, которые завоевывали рынок. Я просто выполнял свои задачи, и сейчас я выхожу на поиски новой работы. Но что же мне писать про свой опыт в резюме? 🧐 Ищите изменения, а не достижения Главная ошибка – пытаться найти в своем опыте громкие достижения: рост выручки на 300%, запуск на миллион пользователей или выход на новый рынок. Вместо этого подумайте, что изменилось после вашей работы. Что стало быстрее, дешевле или удобнее? Что появилось в продукте? Какую проблему бизнеса или конечного пользователя вы решили? 🔎 Раскапывайте обычные задачи Допустим, вы проводили исследования пользователей. Само по себе это ничего не говорит о вашем опыте и результативности. Но зачем вы их проводили? Что выяснили? Какое решение приняли и что изменили в продукте? Например: пользователи не доходили до первого целевого действия → вы провели исследования и нашли проблему в онбординге → пересобрали сценарий → увеличили конверсию в активацию на 12%. 😥 А если нет метрик? Сначала убедитесь, что их действительно нет. Часто в процессе копания с клиентом выясняется, что после запуска сократилось время обработки заявки, стало меньше обращений в поддержку или выросло количество пользователей определенного сценария или команда разработки стала быстрее закрывать таски. Если цифр правда нет, показывайте масштаб и сложность задачи: сроки реализации, количество пользователей, размер команды, сложность интеграций, перестроенные процессы или ограничения, с которыми вы работали. Не обязательно каждый пункт резюме заканчивать на +20% GMV. 📌 Как правильно описать свои достижения? А это я детально описал еще в 2024 году в статье для ТЖ “Что такое профессиональные дости­жения и как указать их в резюме?” С тех пор ничего не изменилось в подходе описания достижений.

Ключевой вывод: Скорее всего, кейсы у вас уже есть, просто вы привыкли считать их обычной работой! Копните поглубже в свой опыт и задайте себе вопрос “Зачем я это делал и к чему это привело?” и уже от этого отталкивайтесь в описании своего опыта.

В комментариях можете поделиться своими достижениями – вместе поправим формулировку, если нужно 🫶

«Как будто пьешь воду из пожарного брандспойта» В интервью Дудю Ашурков сказал такую фразу — когда я учился в 90-х на MBA в Пенсильванском университете, у меня было ощущение, что я пью воду из пожарного брандспойта. Мне запомнилась эта фраза, хотя многие другие слова этого спорного персонажа из интервью мне не очень понравились. У меня сейчас такой период. Недавно начался 3 месяц в Salmon. В финтехе я никогда напрямую не работал. Были партнерские проекты с Kaspi, но всю кредитную экспертизу давал партнер, а мы с командой фокусировались на опыте покупки авто, тот который до оформления кредита. В Salmon всё иначе. Кредит — основной продукт компании на данный момент. Поэтому любые новые инициативы отталкиваются от этой базы, что даёт и свои преимущества, и свои недостатки. Например, пользователь становится действительно важным после прохождения определенного скоринга. Пользоваться без оценки от модели не так важен, что отражается на логике продуктов и на том, как думают люди в компании. Мне, как человеку с большим опытом из ecom, эту концепцию пока сложно принять. Мы привыкли, что ключевой путь в продукте должен быть максимально простым и удобным. Но это когда клиент платит тебе. А вот когда ты платишь за клиента — большая часть наших продуктов помогает купить товары в кредит, правила игры меняются. К этому нужно привыкнуть. Воды в потоке информации добавляет совершенно другой рынок. По объёму рынка авто Филиппины уже больше похожи на зрелые автомобильные страны, чем кажется. Здесь ежегодно продаётся около 500 тыс новых автомобилей и около 1.2 млн автомобилей с пробегом — то есть вторичный рынок примерно в 2,4 раза больше нового. Это почти такое же соотношение, как в США (≈16 млн новых и ≈40 млн с пробегом, 2.5×) и Германии (≈2.8 млн и ≈7.2 млн, 2.6×). Но по зрелости инфраструктуры Филиппины пока гораздо ближе к России и Казахстану, где вторичный рынок намного больше (около 6 млн против 1.3 млн в России — в 4.6 больше, и 1.2 млн против 230 тыс. в Казахстане — в 5 раз больше). Здесь дилеры по-прежнему чувствуют себя королями рынка, рынок сильно фрагментирован, и сервисы не делают ставку на уровень доверия между продавцом и покупателем. Веселья добавляет размах мото рынка. Новых мотоциклов продается около 2 млн в год. Рынок мото с пробегом вообще невозможно оценить, но даже если брать только новые — это в 4–5 раз больше автомобильного. По этой структуре Филиппины ближе к Индии, Индонезии и Вьетнаму. В развитых авторынках мотоцикл — это чаще хобби или дополнительный транспорт. На Филиппинах мотоцикл — это базовая потребность: способ ездить на работу, зарабатывать, обслуживать семью и обходить городские пробки. И, конечно, сегменты покупателей авто с пробегом и нового мото могут очень сильно пересекаться. Представляете, как это влияет на потребности дилеров? А на поведение покупателей? Мы пока тоже не очень 😉 Но планируем выяснить в ближайшее время! #producteye #мысливслух

Так стоит ли вообще создавать стратегию? После прошлого поста про эволюцию подходов к стратегии в докладах на конференциях остался главный вопрос: «Если она устаревает быстрее, чем внедряется, — может, не мучиться?» Ответ нашелся там же: создавать стратегию все же стоит, просто предмет создания сместился. Мы видим, что стратегию рекомендуют создавать не только как инфраструктуру дешевых экспериментов, работу со сквозными метриками и культуру права на ошибку, а прежде всего как осознанный набор решений о том, как конкурировать. Просто теперь без пятилетнего документа. Отсутствие стратегии — это тоже выбор. Но этот выбор сопровождается возможностью влиять на события реактивно, только когда оно уже случилось. А выигрывает чаще всего не тот, кто шел по жесткому плану, а тот, у кого было видение плюс понимание возможных исходов события и подготовленные ресурсы для реакции на эти самые события: победитель понимал, куда идет, и умел вовремя воспользоваться появившимися возможностями. А что, если все-таки «работать над стратегией в любом случае дорого и долго»? И тут есть решение: делать это быстрыми итерациями. Это недорого и совсем недолго: асинхронная стратсессия за неделю, пересборка раз в полтора месяца, ИИ собирает выжимку за день. Когда цена пересборки упала на порядок, аргумент «пока напишем — устареет» становится не таким актуальным. Поэтому не стоит создавать документ-предсказание на пять лет — его создание критиковали и семь лет назад. Стоит создавать три вещи: 1. Ответ на вопрос «зачем и куда мы идем?» — к какому следующему шагу хотим дойти на понятном горизонте. 2. План готовности к разным сценариям. 3. Алгоритм пересборки, декомпозированный до уровня ежедневных задач на случай, если мы не попали прогнозом ни в один из сценариев. И чем выше неопределенность, тем это нужнее: в хорошие времена ошибки прощаются, в кризис смысл за каждым решением становится вопросом выживания. @productmindset

Продакт луддит/ часть 3 - я теперь сиделка для ботов часть 2 https://t.me/blackproduct/3844 часть 1 https://t.me/blackproduct/3247 Оказывается автоматизация за счет ИИ ботов имеет свое название и имеет целый класс задач - это теперь называется ботситингом. Он занимает 6 часов в неделю (то есть 1/7 всего рабочего времени) источник Исследование показало, что уже почти 90% офисных сотрудников используют ИИ и утверждают, что нейронки экономят им до 11 часов в неделю. Но вот только этой экономии незаметно — свободное время СЖИРАЕТ ботситтинг. То есть работяги ~6,4 часа в неделю объясняют ИИ контекст, перепроверяют ответы, исправляют ошибки и все перезапускают. Вроде и экономия, но вот вопрос, а не легче было сразу сделать правильно и самому решить свою же задачу?) Еще хуже, если накладные расходы на ботситинг не учитываются менеджерами при планировании, то сотрудники резко забивают и применяют тактику ботшиттинга. То есть тупо перестают проверять результаты и сдают то, что не могут полностью объяснить. Некоторые коллеги сразу начинают с ботшиттинга, узнаете? а вы ботситите? если да, то ответьте на опрос ниже Ваш @blackproduct

За прошедшие недели как грибы после вайбкодинга появилось много сайтов с КАРТАМИ НАЛИЧИЯ БЕНЗИНА. Первая такая мне попалась как раз в Дагестане (потому что пару недель назад внезапно у нас закрылись все заправки и бенз подлетел до 140 (сейчас 110 рублей\литр95) — кто-то собрал на vercel веб-апп. Потом я подключились клодкодеры с более продуманными сервисами, аппками и кучей других UX-затей (где-то можно было и цены указывать и фото заправки присылать и указывать наливают ли в канистры). И самая главная проблема там везде была — невозможность проверки данных, чисто на доверии к людям. Никто не прикрутил никакую авторизацию и верификацию. Да и уследить за точностью таких данных просто невозможно. Владельцы заправок или просто дурачки прожимали что есть все виды бенза, хотя по факту заправка закрыта. Многие вовсе забыли куки прикрутить и после рефреша можно было хоть 10 голосов накрутить. И смарю на днях подоспели БОЛЬШЫЕ РЕБЯТА, тбанк сделал свою бензиновую карту (ссыль давать не буду, пост не реклама и ерида у меня нет), и придумали верификацию наличия по недавней оплате с их карты. Причем всё это происходит автоматически, можно даже не знать об этом сервисе, а данные попадают на карту. По функционалу конечно всё отсталое. У других похожих сервисов уже полный фарш: и цены и отметки и комментарии и жалобы.

Сначала сделай просто У всех ПМов есть такой чемоданчик сохраненок: шаблоны оценок, документы со старых работ, просто полезные статьи и видео. Мне пришла идея сделать такой общий мега-чемодан в сообществе ПМ совет, чтобы каждый мог скинуть что-то полезное в общий котел. Тогда мы собрались группой инициативных ребят и стали придумывать, как это реализовать. Сразу всплыла проблема с копирайтом: вдруг будут добавлять пиратский контент или корпоративные доки. После пары итераций (кажется, прошло несколько месяцев) мы придумали убойный процесс модерации. А еще апвоуты, теги и разделение материалов по группам. Когда мы все это зарелизили, то материалы добавили примерно 2,5 человека, и все эти свистелки оказались никому не нужны. Я допустил совершенно джуновскую ошибку, с головой увлекшись реализацией фичи вместо того, чтобы сначала поисследовать, кому она нужна. Этот пример подтвердил для меня простую продуктовую истину: когда валидируешь гипотезу, сначала сделай просто.

Уличная насмотренность Ходим по Поляне и ворчим: этот закроется, а этот, наверное, поживёт. В какой-то момент у нас это настало чем-то вроде бизнес-игры: просто выдать предсказание теперь мало, нужно аргументировать: локация, концепция, ценовая политика, маркетинг и вот это всё. Несмотря на тотальное очко затянувшийся кризис, местные девелоперы и просто жители пытаются зарабатывать на привычном — на аренде: то тут, то там появляются новые торговые площади, в основном это павильоны, которые размещают на своих участках. Предприниматели рискуют и открывают, но зачастую какую-то бестолковую залупу. У большинства расчёт простой: Поляна — дорогое место, туристы приезжают и покупают вообще всё по любой цене (ахаха, как говорится). И вот тут я вижу интересное. Возможно это специфика места, но думаю, что всё-таки и примета времени. Раньше говорили, что есть 3 критерия успеха торгового бизнеса: локация, локация и локация. Но теперь в беловоротничковых зонах на первое место встаёт концепция. Вы посмотрите что происходит в Москве: нишевые кафешки в подворотнях по оверпрайсу продают какую-то фигню, и к ним очереди! Потому что концепция и ответ на вопрос "для кого и зачем ты здесь". Недавно в новостях проскакивал какой-то гаррипоттер, продающий пироги со своего балкона. Он спускает их на верёвке, а оплату принимает донатами, мамкин налоговый оптимизатор. Вот и в Поляне в одном и том же помещении может за полгода смениться 3 арендатора, пока не придёт кто-то с концепцией или сетевик с баблом, но это уже другая история. Давайте поиграем в нашу деревенскую бизнес-игру прям тут! Что важнее в регионе с преобладанием молодого образованного населения? ❤️ — локация 🔥 — концепция 🦄 — и то, и другое, иначе не взлетит

/Рубрика "кадровые перестановки": Авито назначил Сергея Хакимова старшим директором по горизонтальным продуктам/ Сергей Хакимов, ранее руководивший продуктовым развитием вертикали Авито Товаров, теперь возглавляет горизонтальные продукты компании [входят дирекции рекламы, монетизации, финансовых сервисов и направление для частных пользователей и профессиональных продавцов]. Также в зону ответственности входит продуктовый офис, который развивает общие процессы и инструменты для команд. «У каждого из направлений свои задачи, своя специфика и экспертиза — и это важно сохранить. Но при этом нужна общая логика работы: единое понимание приоритетов и единый взгляд на проблемы пользователей во всех командах. Тогда путь от идеи до результата станет короче, а взаимодействие пользователей с Авито удобнее. Отдельный фокус — это применение искусственного интеллекта, как в продуктах, так и в работе самих команд», — прокомментировал Сергей Хакимов. Сергей работает в Авито с 2022 года: под его руководством запустили федеральные распродажи, корзину, самовывоз и доставку крупногабаритных товаров, раздел «Авито Премиум» и сервис «Авито для бизнеса». До этого он работал в EY и «Леруа Мерлен»

как немного упростить себе жизнь, если вы b2c фаундер: 1) на плохие отзывы в app store можно жаловаться, и apple их действительно удаляет (по моему опыту где-то в 3 из 4 случаев, но я жалуюсь только на странные отзывы 🤨) чаще всего срабатывают причины "не относится к приложению" и "неинформативно" 2) когда юзер запрашивает рефанд, apple дает 12 часов, чтобы прислать данные о том, как он пользовался аппом, по дефолту рефанд будет почти наверняка. мы используем фичу revenuecat с автоматической выгрузкой в apple аналитики для рефандов, я думаю если у вас триалы это маст хев 3) если все уж совсем плохо, то apple разрешает обнулить общий рейтинг приложения при выходе новой версии 4) отзывы с ответом разработчика показываются выше остальных, а ответ на негативный отзыв часто превращает его в позитивный 5) просите оценку после вау момента, а не сразу. Теперь за запрос оценки в онбординге стали прилетать реджекты 6) если у вас долго идет ревью в appstore или вас реджектят по непонятным причинам, можно попытаться сменить ревьюера через запрос звонка. Тогда обычно ваша заявка уходит к супервизору и странные придирки отпадают. У нас так было пару месяцев назад когда нам влепили 4 отказа подряд за "объективируюший" контент в приложении, а что за объективация - так не объяснили 😁 что бы добавили? @neural_prosecco