Тренды в продуктах корпоративных систем

Но если посмотреть на то, что сейчас делают самые интересные B2B-продукты в мире, становится видно: рынок начинает перестраиваться намного глубже. Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.

1. Digital Twin компании. Появляются системы, которые строят цифровую копию бизнеса. Они знают структуру команды, проекты, задачи, финансы, продажи, загрузку сотрудников и зависимости между подразделениями. Руководитель может спросить: "Что произойдет, если мы наймем еще 20 разработчиков?" или "Что будет с выручкой, если сократить маркетинг на 15%?" Система моделирует последствия еще до принятия решения. Несколько лет назад это было доступно только корпорациям уровня Amazon, сегодня подобные решения начинают появляться для среднего бизнеса.

2. Meeting-less Management. Парадокс современного бизнеса: чем больше инструментов управления, тем больше совещаний. Поэтому появляются сервисы, которые автоматически собирают статусы из задач, чатов, CRM, календарей и документов. Руководитель получает не отчет от сотрудника, а объективную картину того, что реально происходит. Некоторые компании уже сокращают до 30–50% регулярных статусных встреч.

3. AI Chief of Staff. Он следит за поручениями CEO, напоминает ответственным, готовит материалы к встречам, ищет противоречия в решениях, поднимает старые договоренности и показывает, какие поручения систематически не выполняются. Многие руководители впервые начинают видеть разницу между количеством принятых решений и количеством реально доведенных до конца решений.

4. Управление не людьми, а ограничениями системы. Раньше руководитель смотрел на эффективность сотрудников. Сейчас лучшие системы показывают другое: где компания теряет скорость. Например, согласование договора занимает 12 дней. Аналитики ждут доступы 3 недели. Разработка простаивает из-за одного архитектора. Вместо поиска виноватых система автоматически показывает узкие места всей организации.

5. Живые финансовые модели. Сейчас появляются системы, где выручка, расходы, зарплаты, маркетинг, продажи и проекты связаны между собой в реальном времени. Руководитель меняет одну переменную и сразу видит влияние на прибыль, денежный поток и выполнение годового плана. Система начинает анализировать не только метрики, но и сами управленческие решения. Какие решения чаще приводят к росту. Какие руководители систематически переоценивают прогнозы. Какие инициативы регулярно срывают сроки. По сути компания начинает собирать аналитику по качеству собственного управления.

6. Автоматическая организационная диагностика. Раньше для этого нанимали McKinsey, BCG или внутренний HR-блок. Теперь сервисы начинают автоматически находить признаки проблем. Где растет бюрократия. Где сотрудники перестают взаимодействовать между отделами. Где появляются информационные "силосы". Где менеджеры становятся узким местом для принятия решений. Система сама обнаруживает падение продаж в сегменте, запускает анализ причин, собирает необходимые данные, предлагает варианты действий, согласовывает бюджет в рамках лимитов и ставит задачи исполнителям.

Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.

Читать полностью…

Фичи, которые существовали в литературе задолго до появления IT

Открываешь классику и понимаешь: многие идеи описали писатели 100–200 лет назад. Вот что могли бы подсмотреть продакты в литературе. Для переключения в выходные на книги:)

• Граф Монте-Кристо | CRM / Social Graph
Дантес выигрывает не за счет денег, а за счет идеального понимания сети связей между людьми. Он знает, кто на кого влияет, кто кому обязан и через кого можно воздействовать на ситуацию. По сути это CRM и LinkedIn, где главным активом является граф отношений.

• Игрок | Infinite Feed / Loot Boxes
Героя удерживает не выигрыш, а ожидание следующего выигрыша. Он постоянно думает, что следующий спин изменит всё. На этом же принципе работает и бесконечная прокрутка контента.

• Гордость и предубеждение | Matching Algorithm
Все персонажи оценивают потенциальных партнеров по десяткам критериев: характер, происхождение, ценности, перспективы. Это практически алгоритм рекомендаций для знакомств задолго до Tinder.

• Утраченные иллюзии | Influencer Marketing
Книги и люди становятся популярными не потому, что они лучшие, а потому что о них говорят нужные люди. Бальзак очень подробно показывает рынок купленных рекомендаций и медийного влияния.

• Война и мир | Персонализация
Толстой показывает, как одно и то же событие вызывает совершенно разную реакцию у разных людей. Это отличный пример того, почему единый продукт для всех пользователей почти никогда не работает.

• Робинзон Крузо | Progress Bar
Робинзон буквально выживает благодаря постоянной фиксации маленьких достижений. Каждый новый инструмент, запас еды или улучшение жилища становится видимым прогрессом. Так же работают современные трекеры привычек и обучения.

• Одиссея | Customer Journey Map
Вся поэма | путешествие пользователя к цели через десятки препятствий и точек отказа. Если нарисовать CJM Одиссея, получится почти готовый кейс для продуктового интервью.

• Божественная комедия | Onboarding
Вергилий выполняет роль идеального продуктового онбординга. Он сопровождает новичка, объясняет правила мира и постепенно знакомит его с более сложными уровнями системы.

• Шерлок Холмс | Recommendation Engine
Холмс принимает решения по неполным данным и постоянно строит наиболее вероятную гипотезу. Это очень похоже на современные рекомендательные алгоритмы, которые пытаются угадать следующий лучший шаг пользователя.

• Евгений Онегин | Social Feed
Огромная часть событий происходит через слухи, письма и обсуждения знакомых. Персонажи фактически живут в аналоге социальной ленты, где информация о других людях является главным контентом.

• Дон Кихот | Augmented Reality
Дон Кихот не видит мир таким, какой он есть. Он накладывает на реальность собственный слой интерпретаций: мельницы становятся великанами, трактиры | замками. Это очень близко к идее AR.

• Рождественская песнь | Future Simulator
Скруджу показывают несколько вариантов его будущего в зависимости от текущих решений. Так работают лучшие финансовые и health-продукты | они не показывают цифры, а визуализируют последствия.

• Мертвые души | Marketplace
Чичиков создает ценность не производя ничего нового. Он находит неэффективность рынка, собирает активы и переупаковывает их. По сути это работа любого агрегатора или маркетплейса.

• Мастер и Маргарита | Viral Loop
Одно необычное событие запускает волну обсуждений по всей Москве. Каждый новый рассказ порождает еще несколько рассказов. Классическая вирусная механика распространения информации.

• Приключения Гулливера | UX Research
Попадая в разные общества, Гулливер постоянно сталкивается с тем, что привычные решения перестают работать. Это напоминает хороший UX-ресерч, когда продукт тестируют в разных контекстах и сегментах.

• Властелин колец | Jira / Product Team
Ни один герой не способен выполнить задачу самостоятельно. У каждого своя роль, зона ответственности и компетенция. Это почти учебник по кросс-функциональным командам и управлению сложным проектом.

Всем роста! Сайт команды с курсами и полезными материалами.

Читать полностью…

Что останется незыблемым в профессии продакта с учетом AI

Просматривая свое выступление про классику продакт-менеджмента, убеждаюсь: чем больше AI забирает механическую часть работы, тем ценнее становятся вещи, которые никогда не были про документы, SQL или презентации.

1. Выбор проблемы. Большинство компаний тонут не потому, что не умеют реализовывать идеи. Они тонут потому, что реализуют не те идеи. AI может предложить сотню гипотез. Может посчитать экономику. Может собрать прототип. Но он не находится внутри бизнеса и не отвечает на вопрос: какую из двадцати проблем стоит решать именно сейчас.

2. Работа с неопределенностью. Самые дорогие решения в продукте принимаются тогда, когда данных недостаточно. Новый рынок. Новый сегмент. Новый продукт. Новый канал роста. В этот момент нет правильного ответа в базе знаний и нет датасета, на котором можно обучить модель. Есть только набор сигналов, рисков и необходимость принять решение.

3. Понимание людей. Не пользователей в таблице. А живых людей. Почему клиент говорит одно, а делает другое? Почему CEO настаивает на функции, которая не окупится? Почему команда сопротивляется изменениям? Почему рынок реагирует не так, как ожидалось?Большая часть продуктовой работы происходит не между человеком и интерфейсом. Она происходит между людьми.

4. Приоритизация через ограничения. Почти никогда вопрос не звучит как "что мы можем сделать?". Обычно вопрос звучит иначе: что мы не будем делать? Не хватит команды на все идеи. Не хватит бюджета на все инициативы. Не хватит времени на все эксперименты. И именно здесь появляется работа продакта — принимать решения о распределении ограниченных ресурсов.

5. Создание согласованности. AI может написать отличный PRD. Но он не сможет сделать так, чтобы CEO, маркетинг, аналитика, разработка и бизнес одинаково понимали, зачем существует продукт и куда он движется. А именно отсутствие согласованности остается причиной огромного количества провалов.

Парадоксально, но получается, AI делает профессию продакта не менее важной, а более требовательной.

Всем роста!

Читать полностью…

Надоело встречаться после работы? Пришло время сказать «Да!» новым форматам.

Собираемся утром 19 июля на продуктовом кофе-рейве — самом энергичном мероприятии Продуктового сообщества SberProfi.

Пять коротких докладов, в которых эксперты Сбера, Авито, Т-Банка и MAGNIT TECH рассмотрят AI-native подход к продукту с разных точек зрения.

До и после докладов вас ждёт кофе, приятная компания, DJ-сеты и нетворкинг.

А также трансляция для тех, кто решит подключиться к нам онлайн.

Когда: 19 июля, встречаемся в 10:00 в пространстве Оригинал, не проспи! (Трансляция с докладами с 11:00)

Зарегистрируйся на нашем лендинге, чтобы принять участие. Количество очных мест ограничено!

Каждый подтверждённый участник сможет пригласить с собой +1 — члена семьи, друга или коллегу.

Зарядись кофе, атмосферой летнего утра, интересными выступлениями и профессиональным комьюнити.

Читать полностью…

Освойте профессию продакта вместе с Авито

Магистратура «Управление продуктом в ИТ-бизнесе» от Авито и Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ научит на реальных кейсах, как создавать продукты, принимать решения на основе данных и развивать бизнес в цифровой среде.

А ещё 25 из 45 мест на программе — с грантом на обучение от Авито!

Почему стоит подать заявку:
— преподаватели-эксперты из Авито и НИУ ВШЭ;
— работа с реальными продуктами и бизнес-кейсами;
— продуктовая аналитика, исследования пользователей, стратегия развития продукта и юнит-экономика;
— возможность попасть на стажировку в Авито уже во время обучения.

Успейте подать документы до 8 августа, чтобы построить карьеру в продуктовом менеджменте.

Читать полностью…

Все для роста от редакции канала

1. Обратите внимание на предложение в основном канале редакции /channel/FreshProductGo/1792

2. Образовательные возможности редакции (можно с счета юрлица, можно придумать персональную рассрочку):
Для тех, кто хочет системно расти в продакт-менеджменте:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Сайт команды

3. Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут

4. Личный запрос к Сергею Колоскову
Есть вопрос или запрос на карьеру, рост или поддержку?
Заполни короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

Читать полностью…

Когда продакт может быть виноват в том, что много багов в разработке?

Когда в продукте становится слишком много багов, виноват далеко не всегда Engineering Manager. Иногда проблема начинается гораздо раньше – с работы самого продакта.

Новые инициативы от автора канала тут /channel/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Самая распространенная ошибка – считать, что задача продакта заканчивается после написания требований. На практике качество продукта формируется задолго до того, как разработчик открывает IDE.

1. Продакт приносит в разработку не решение, а идею. В задаче написано «добавить кэшбэк», но нет ответов на десятки вопросов: что происходит при возврате товара, как работает начисление при частичной оплате, что делать при отмене операции, как меняются лимиты, что видит пользователь при ошибке. Разработка начинает самостоятельно принимать продуктовые решения. Чем больше таких решений принимается «по ходу», тем выше вероятность дефектов.

2. Продакт меняет требования после начала разработки. Иногда это происходит незаметно: «давайте еще вот это добавим», «а здесь сделаем немного иначе», «клиент попросил еще один сценарий». Каждое подобное изменение увеличивает сложность реализации и резко повышает риск регрессии. Хороший продакт понимает, что изменение требований во время спринта — это не бесплатное улучшение продукта, а дополнительный риск для качества.

3. Слишком большие задачи. Если в одном релизе одновременно меняется онбординг, профиль, бонусная программа и система уведомлений, вероятность того, что все пройдет идеально, минимальна. Зрелый продакт умеет декомпозировать инициативы так, чтобы каждая поставка решала одну конкретную проблему и могла быть независимо протестирована и быстро откатана.

4. Игнорирование сложных сценариев. Многие требования описывают только "happy path" – что происходит, когда все идет идеально. Но большинство критичных багов рождается совсем в других местах: медленный интернет, повторная отправка запроса, два устройства одновременно, отмена операции посередине процесса, устаревшая версия приложения, отсутствие данных, интеграция, которая не ответила. Если продакт не думает об этих сценариях на этапе проектирования, потом команда будет искать их уже в продакшене.

5. Приоритизация только новых функций. Если каждый квартал roadmap состоит исключительно из новых возможностей, а время на рефакторинг, стабилизацию и улучшение архитектуры постоянно переносится, через несколько месяцев команда начинает тратить все больше времени на исправление последствий собственных релизов. Технический долг редко появляется сам по себе. Чаще всего это сознательное продуктовое решение: еще раз выбрать новую функцию вместо качества системы.

6. Продакт может перегрузить команду когнитивной сложностью. Иногда каждая новая функция сама по себе небольшая, но вместе они создают десятки пересекающихся бизнес-правил. Например: разные тарифы, исключения для сегментов, специальные условия для партнеров, акции, промокоды, бонусы, ограничения по регионам. Каждое новое правило кажется логичным, но их комбинации начинают расти быстрее, чем команда успевает их тестировать. В какой-то момент продукт становится настолько сложным, что баги становятся неизбежными.

Также обратите внимание на предложения от редакции тут /channel/FreshProductGo/1792

Читать полностью…

Вопросы для понимания, на чем лучше зарабатывать в продукте

После прошлого поста многие задали хороший вопрос: а как вообще понять, на чем компании выгоднее всего зарабатывать? Есть ощущение, что это какая-то магия, доступная только CEO и финансистам. На самом деле у сильных продактов есть несколько очень практичных приемов. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

Первый вопрос, который надо задавать: если завтра запретить компании продавать основной продукт, что она будет спасать в первую очередь? Не что она рекламирует, а что будет защищать. Банк может отказаться от комиссии за переводы, но никогда не откажется от данных для скоринга. Маркетплейс может снизить комиссию продавцам, но не станет отключать рекламный кабинет. Именно здесь обычно находится настоящий двигатель экономики.

Второй прием – посмотреть, во что компания инвестирует непропорционально много ресурсов. Если небольшую функцию развивают пять команд, проводят десятки A/B-тестов и обсуждают на уровне топ-менеджмента, значит ее ценность намного выше, чем кажется пользователю. Например, многие банки годами инвестируют в персональные предложения. Не потому что любят баннеры, а потому что каждый дополнительный процент точности рекомендаций может приносить миллионы на кредитах, инвестициях или страховании.

Третий прием – искать лидирующий показатель, а не деньги. Деньги почти всегда являются следствием. Например, для подписочного бизнеса важнее не количество подписчиков, а количество людей, которые пережили третий месяц использования. Для маркетплейса – не число заказов, а количество продавцов с повторными продажами. Для банка – не количество карт, а доля расходов клиента, проходящих через его экосистему. Если найти показатель, после которого экономика начинает резко улучшаться, вы найдете и точку приложения усилий.

Четвертый вопрос – какая привычка пользователя стоит компании дороже всего? Например, если человек открывает банковское приложение каждый день, вероятность покупки других продуктов значительно выше. Если покупатель начинает искать товар сразу в маркетплейсе, а не в поисковике, стоимость его удержания падает. Если пользователь автоматически оформляет повторный заказ в сервисе доставки, компания начинает выигрывать не за счет одной транзакции, а за счет сформированной привычки. Лучшие продукты инвестируют именно в изменение поведения, а не в отдельную продажу.

Попробуйте ответить на вопрос: какую метрику директор продукта готов объяснять совету директоров каждый месяц? Не ту, что красиво смотрится в презентации, а ту, за которую его действительно оценивают. Именно вокруг этой метрики обычно строятся дорожная карта, эксперименты и распределение бюджета. Поэтому, когда вы придумываете новую функцию, сначала спросите: «Какое поведение пользователя она изменит?», «Какую новую информацию мы получим?» и «Какие продукты, сервисы или решения эта информация позволит продавать лучше?»

Зачастую самая прибыльная функция не монетизируется вообще. Она лишь создает условия, при которых все остальные продукты компании начинают работать значительно эффективнее. Именно такие механики обычно и строят долгосрочное конкурентное преимущество.

Также обратите внимание на предложения от редакции тут /channel/FreshProductGo/1792

Читать полностью…

Магистратура — это уже про тебя, а не про «так надо» 😎

«Управление цифровыми продуктами на международных рынках» от МГИМО и «Школы 21» — программа для тех, кто знает, чего хочет достичь через два года.

За время обучения студенты:
— изучают основы продуктового менеджмента, стратегию и маркетинг
— работают с данными, исследованиями и бизнес-моделями
— учатся работать с ИИ в продукте от инструментов роста до управления продуктом
— понимают, как работать с международными рынками и адаптацией продуктов.

Обучение гибридное — онлайн и в МГИМО и в кампусах «Школы 21» в Москве.
При этом ты получаешь все преимущества очного обучения:

🔹 реальные проекты от компаний — портфолио, которое говорит за тебя на собеседовании
🔹 рядом — такие же мотивированные люди, которые пришли сюда не случайно
🔹 на выходе — диплом МГИМО государственного образца
🔹 отсрочку от армии и студенческие льготы на время учебы

Время сделать шаг для себя — все детали на сайте.

Читать полностью…

Надоели формальные конференции с бейджами и кофе-брейком — приезжайте на ULCAMP'26!

17–19 июля, Ульяновск, «Русский берег»

Три дня музыки, спорта, свежего воздуха и неформального общения. А ещё возможность послушать лекции от специалистов топовых ИТ-компаний.

Вас ждут:

заплывы на сапах, яхтах и катерах
квизы и спортивный фестиваль
концерты (Хмыров, ЛАУД, Drummatix, Errortica и другие).

Приезжайте и зовите коллег 👉
За билетом!

Кстати! С промокодом FRESH билет будет стоить на 10% дешевле.
Реклама АНО «Ульск.ИТ» ИНН: 7325996041 erid 2W5zFGf1Gmo

Читать полностью…

Полезные книги, чтобы переключиться на выходных (часть 2)

После книг от “Альпины Паблишер”, которые удалось прочитать за этот квартал, «Создателя ChatGPT», «Мыслящих машин Дженсена Хуанга», «Космос ближе», «Самой опасной книги» и «В поисках энергии» сложилось несколько довольно прикладных выводов.

1. Большинство компаний проигрывает не потому, что у них слабые сотрудники, а потому что они слишком долго принимают решения. Из истории OpenAI и Сэма Альтмана хорошо видно, что конкурентное преимущество сегодня все чаще создается скоростью обучения. Поэтому я бы рекомендовал измерять не только сроки разработки, но и время от появления идеи до принятия решения. Если на согласование уходит больше времени, чем на реализацию, проблема уже не в продукте, а в системе управления.

2. Nvidia напоминает, что настоящие деньги зарабатываются не на функциях, а на инфраструктуре. Большинство продуктовых команд обсуждает экраны, кнопки и сценарии пользователя, тогда как самые дорогие компании мира строят платформы, API, данные, вычислительные мощности и экосистемы. Полезный вопрос для любого продакта: какую часть нашего продукта через пять лет смогут использовать другие команды, продукты или компании?

3. История SpaceX показывает, что масштаб появляется не тогда, когда ты научился делать что-то сложное один раз, а когда научился делать это десятки и сотни раз подряд. Многие команды празднуют успешный запуск проекта, хотя гораздо важнее понять, можно ли повторить результат без героизма. После каждого крупного релиза стоит спрашивать не что получилось, а что теперь можно превратить в стандартный процесс.

4. «Самая опасная книга» (это про Улисса) заставляет задуматься о количестве правил, которые никто уже не может объяснить. Во многих продуктах есть процессы, согласования, комитеты и отчеты, которые создавались для старой версии компании. Полезное упражнение раз в квартал выбрать любой процесс и спросить: если бы мы запускали компанию сегодня, мы бы вообще его придумали?

5. «В поисках энергии» от Ергина неожиданно оказалась книгой не про энергетику, а про управление ограниченными ресурсами. Любая система развивается вокруг дефицита. Раньше дефицитом были энергия и сырье, сегодня чаще всего внимание команды и руководителей. Поэтому один из самых важных навыков лидера — не выбирать, что делать, а выбирать, что сознательно не делать ближайшие полгода.

Главный вывод из всех этих книг оказался одинаковым. Рост компании почти никогда не упирается в нехватку идей. Обычно он упирается в медленные решения, распыление ресурсов, лишние процессы и неспособность сфокусироваться на нескольких действительно важных вещах. Поэтому сильный руководитель отличается не количеством инициатив, которые запускает, а количеством лишнего, что он способен остановить.

Первая часть про книги была тут /channel/FreshProductGo/1697. Всем роста и творческого благополучия!

Читать полностью…

🧠 Вы всё ещё считаете, что генеративные нейросети работают по принципу «рулетки»? Ввели запрос, получили случайный результат и надеетесь на чудо? Это подход дилетанта.

Настоящий инженерный подход к ИИ — это управление предсказуемостью. Когда модель выдает строго JSON, Markdown или таблицу, а не «художественный простынь». Когда факты остаются фактами без галлюцинаций. Когда абстрактная задача превращается в четкую, выполнимую инструкцию с первого раза.

Как этого добиться?

🗓 22 июня в 20:00 на открытом уроке «Продвинутое структурирование промптов» в преддверии старта курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы» мы разберем:

- Универсальную формулу идеального промпта: Persona + Context + Task + Constraints + Format.
- Технику Few-Shot Prompting: как примеры повышают точность.
- Chain of Thought: цепочки рассуждений для логики и аналитики.
- Итеративное улучшение промптов для кода и текстов.

❗️  Вы уйдете с четким пониманием обязательных блоков запроса к LLM, методов строгого формата вывода и способов борьбы с галлюцинациями модели.

▶️ Регистрация открыта: https://otus.pw/65x63/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Читать полностью…

Почему настоящее обучение продакта не состоит только из теории

Я знаю много случаев, когда толковые ребята выходят с курсов/стажировок с красивой теорией и теряются при первой встрече с пользователем и данными. Кажется, что “делать продукт удобнее” легко, но до тех пор, когда понимаешь, что твои гипотезы не работают. Такое желательно отрабатывать до серьезных ошибок на проектах, поэтому качественные стажировки — на вес золота.

Городские сервисы Яндекса запускают Go management — оплачиваемую стажировку для будущих продактов и проджектов с погружением в реальные задачи, данные и команду.

Как устроена программа:
• 3 месяца — онбординг, адаптация, работа в комьюнити и изучение процессов изнутри
• 6 месяцев — полноценная работа над реальными проектами с ментором, целями и запусками

Ждут студентов 3+ курса и выпускников, которые владеют английским и уверенно используют AI-инструменты. Стажировка занимает 40 часов в неделю — это полноценная занятость с официальным оформлением.

Среди задач у продакта:

— Находить точки роста, выдвигать гипотезы и проверять их на пользователях
— Делать продукт удобнее, опираясь на метрики
— Анализировать рынок
— Искать, где ИИ усилит продукт, и внедрять AI-инструменты

Стажировка для тех, кто хочет научиться запускать продукты, и собрать внушительное портфолио — оставляйте заявку здесь.

Читать полностью…

За последние несколько лет я побывал в десятках профессиональных сообществ для продактов

И почти все они со временем приходят к одной и той же проблеме. Слишком много контента. Слишком много докладов. Слишком много людей. И слишком мало реальной пользы. В какой-то момент я понял, что мне самому не хватает совершенно других форматов. Места, где можно принести реальную проблему и получить помощь от людей, которые уже через это проходили.

Поэтому хочу запустить сразу две истории.

Для продуктовых руководителей и всех руководителей, кто внедряет продуктовый подход. CPO, VP Product, фаундеры продуктовых компаний. Закрытый чат и созвон раз в две недели. Формат Hot Seat. Один человек приносит проблему. Например: "Как перестроить продуктовую функцию?", "Что делать с 10 продактами, если половина не тянет?", "Как внедрить AI в продуктовую организацию?", "Как защищать бюджет перед CEO?". Остальные помогают. Никаких презентаций. Никакой воды. Только реальные управленческие кейсы от людей, которые сами отвечают за результат. Записаться можно в лс @SKoloskov.

Вторая история еще интереснее. Я называю ее Pet Product Studio и уже 3 раза пытался ее запустить. Это уже не про управление продуктами, а про запуск продуктов. Продакты, AI-инженеры, дизайнеры, аналитики, фаундеры. Люди, которые хотят не обсуждать идеи, а проверять их. Главный вопрос каждой встречи: "Какой продукт мы можем запустить за следующие 30 дней?". Раз в две недели собираемся, смотрим что протестировали, какие результаты получили, кому нужны люди в команду и где появились первые деньги. Подать заявку можно тут.

Обе истории на старте будут небольшими и по приглашениям. Без подписок, без курсов, без монетизации и без сложной структуры. Хочется сначала собрать сильных людей и проверить, возникает ли та самая магия, когда участники начинают помогать друг другу без каких-либо дополнительных стимулов.

За консультациями приходите @SKoloskov, также Fresh Product manager в MAX https://max.ru/FreshProductGo

Читать полностью…

Какие механики заставляют пользователя возвращаться снова и снова

Большинство людей думают, что лучшие продукты побеждают благодаря технологиям. На практике многие крупнейшие продукты мира выросли благодаря гораздо более простой вещи — пониманию человеческой психологии. Хотите расширить насмотренность и разобрать задачи из продуктовой практики и тестовых заданий? Подключайтесь на Разборы от редакции.

1. Возьмем ленты коротких видео. Многие считают, что секрет в алгоритмах рекомендаций. Но настоящая магия находится глубже. Лента не показывает пользователю только хорошие ролики. Наоборот, среди нескольких посредственных видео периодически появляется одно очень сильное попадание. Мозг начинает ожидать следующую награду. Работает принцип переменного вознаграждения, который десятилетиями изучается в поведенческой психологии. Не постоянное удовольствие удерживает внимание, а непредсказуемость.

2. Другой мощный механизм — незавершенный прогресс. Именно поэтому образовательные приложения, банковские сервисы и карьерные платформы постоянно показывают: осталось 10 XP до уровня, заполните еще 2 поля профиля, завершите урок и сохраните серию. Человек гораздо сильнее реагирует на незакрытый цикл, чем на завершенный результат. Иногда последние 5% пути мотивируют сильнее, чем первые 95%.

3. Еще один недооцененный крюк — эффект инвестиций. Чем больше времени, настроек, данных, документов, коллекций или истории действий пользователь создал внутри продукта, тем сложнее ему уйти. Именно поэтому лучшие сервисы стараются как можно быстрее заставить пользователя вложиться в систему. Лучший способ удержания — не подписка, а накопленная ценность.

4. Отдельная категория механик связана со страхом потери. Сервисы бронирования десятилетиями совершенствуют этот подход через сообщения вроде «осталось два варианта», «объект сейчас просматривают другие пользователи» или «цена скоро изменится». Поведенческая экономика давно показала, что люди сильнее переживают потерю потенциальной выгоды, чем радуются аналогичному приобретению. Поэтому страх упустить возможность часто работает лучше скидки.

5. Самые сильные продукты также превращают пользователя в главного героя. Когда приложение показывает вашу личную статистику за год, ваши достижения, привычки или прогресс, оно продает не цифры. Оно помогает человеку рассказать историю о самом себе. Люди охотно делятся такими результатами, потому что фактически делятся собственной идентичностью. Именно поэтому механики персональной аналитики так хорошо работают в спорте, обучении, финансах и карьере.

6. Еще одна важная механика — ощущение контроля. Когда вы отслеживаете доставку, видите движение курьера на карте или статус выполнения заказа, тревожность снижается. Не потому, что вы реально влияете на процесс, а потому что понимаете, что происходит. Во многих продуктах ощущение контроля оказывается важнее самого контроля.

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке. В мессенджере Max Fresh Product manager https://max.ru/FreshProductGo

Читать полностью…

Как продакту держать приоритеты, релизы и гипотезы в одном месте?

Каждый сталкивался с тем, что нужно одновременно следить за гипотезами, общаться с юзерами, передавать задачи в разработку, контролировать метрики и адаптироваться к приоритетам.

Если у продакта нет системы, то хаос неизбежен 🙂

Для этой цели идеально подходит Кайтен. Это российский сервис, в котором можно создать единое пространство для разработки продукта.

Спринты, статусы, отчеты, документы, декомпозиция, User Story Map, ресурсное планирование и Гант в одной системе.  

Кайтен используют в Сбере, X5, Додо, Вкусвилл.

🔥 Коллеги подготовили бесплатные шаблоны, которые уже сейчас могут сильно упростить вашу работу:

• PRD,
• план исследования пользователей,
• дорожная карта,
• техдока,
• QA-тестирование,
• примечания к релизу,
• ретро спринта,
• OKR,
• ежедневный чекин.

И еще можно забрать шаблон по фреймворку Double Diamond. Полезная вещь, ознакомьтесь.

Скопировать себе любой шаблон можно за 30 секунд и начать вести процессы системно.

Забрать набор шаблонов бесплатно

Читать полностью…

Как двигаться микроитерациями по скорости разработки и ожиданиями стейкхолдеров

У сильных продуктовых используется несколько подходов, которые позволяют получать результат и данные максимально быстро.

1. Walking Skeleton. Его смысл в том, чтобы как можно быстрее построить самый тонкий работающий сценарий от начала до конца. Представьте, что вы запускаете новый кредитный продукт. Большинство команд начнут делать красивую анкету, скоринг, интеграции, личный кабинет, уведомления и десятки других компонентов. Walking Skeleton заставляет спросить: какой самый простой путь должен пройти пользователь, чтобы получить кредит? Возможно, это всего одна форма заявки, ручная проверка сотрудником и SMS с решением. Неидеально. Не масштабируемо. Но уже через неделю можно увидеть реальные заявки и понять, нужен ли вообще продукт рынку.

2. Tracer Bullet Development. Она появилась в инженерной среде и предназначена для проверки самых рискованных мест проекта. Очень часто команды начинают строить решение вокруг гипотезы, которую никто не проверял. Например, компания хочет внедрить AI-помощника поддержки. Вместо того чтобы полгода строить архитектуру, интеграции и интерфейсы, сначала проверяется главный риск: способен ли AI вообще решать обращения клиентов с нужным качеством. Иногда один такой эксперимент за две недели экономит полгода разработки.

3. MVP Slice. Это одна из самых полезных техник для продактов. Проблема большинства roadmap в том, что команды режут систему по компонентам: сначала API, потом фронт, потом интеграции, потом тестирование. Пользователь месяцами ничего не получает. MVP Slice предлагает резать не по системам, а по пользовательской ценности. Например, вместо задачи "сделать новую рекомендательную систему" появляется задача "дать рекомендации для 5% пользователей на главной странице". Вместо трех месяцев разработки появляется релиз через две недели и первые данные.

4. Feature Ladder. Его используют компании, которые умеют очень быстро доставлять функциональность. Любая большая фича разбивается на уровни зрелости. Первый уровень – ручное решение. Второй – частичная автоматизация. Третий – полноценная автоматизация. Четвертый – масштабируемая платформа. Например, персональные предложения сначала может формировать аналитик в Excel. Затем появляются простые правила. Затем машинное обучение. Затем полноценная рекомендательная система. Большинство компаний пытаются сразу построить четвертый уровень и теряют месяцы.

5. Reverse Roadmap. Вместо планирования списка фич команда планирует список знаний, которые должна получить. Не "запустить новый тариф". А "понять, готовы ли пользователи платить на 20% больше за дополнительные функции". Не "сделать подписку". А "проверить, влияет ли подписка на удержание". Такой подход радикально меняет ожидания бизнеса. Стейкхолдеры начинают ждать не релизов, а ответов на важные вопросы.

6. Continuous Demo. Лучшие команды показывают прогресс каждую неделю. Не презентацию. Не отчет. А работающий кусок продукта. Пусть маленький. Пусть сырой. Пусть на тестовом окружении. Когда руководитель видит движение каждую неделю, давление на команду снижается в разы. Большинство конфликтов возникают не потому, что команда работает медленно, а потому что два месяца никто не понимает, что происходит.

Новые инициативы от автора канала тут /channel/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Читать полностью…

Фичи, которые стали тиражируемыми

Большинство тиражируемых продуктовых фич родились как решение очень локальной проблемы. А потом их начал копировать весь мир. Это 2-я часть в серии постов, вот первый /channel/FreshProductGo/1809

• Казахстан – счет на оплату по QR из любого контекста. Любой человек или бизнес может за секунды сгенерировать QR на конкретную сумму и получить оплату без терминала, эквайринга и сложного подключения. Сегодня это выглядит очевидно, но именно Kaspi довел этот сценарий до массового использования.

• Узбекистан – автопоиск коммунальных задолженностей. Пользователь привязывает квартиру один раз, дальше сервис сам показывает новые начисления. Не нужно помнить лицевые счета, искать поставщика или проверять задолженность вручную.

• Эстония и e-Residency – удаленное открытие компании. Фактически вся процедура регистрации бизнеса доступна удаленно без личного присутствия. Сейчас похожие сценарии появляются в разных странах, но именно Эстония превратила это в отдельный цифровой продукт.

• Беларусь и прогнозирование состояния пользователя. Сегодня это встречается повсеместно, но Flo одним из первых начал превращать трекинг цикла не в календарь событий, а в систему предсказаний и персональных рекомендаций.

• Армения и один из первых встроенных AI, редактирование через шаблоны одним кликом. Задолго до массового AI Picsart сделал сложные дизайнерские действия доступными через готовые шаблоны и пресеты вместо ручной настройки.

• Грузия – мгновенный выпуск виртуальной карты. Карта появляется сразу после регистрации, без ожидания пластика. Сейчас это стандарт финтеха, но в регионе такие сценарии появились довольно рано.

• Кыргызстан – перевод по номеру телефона без знания банка получателя. Сегодня кажется нормой, но для многих рынков региона это стало первым массовым опытом действительно простых P2P-переводов.

• Таджикистан – мгновенная рассрочка, пользователь сканирует QR в магазине и сразу получает предложение рассрочки без отдельного оформления кредита и посещения банка.

Новые инициативы от автора канала тут /channel/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Читать полностью…

Продуктовые ивенты постепенно перестают быть местом, где рассказывают про очередной успешный кейс. Самые полезные сейчас – те, где обсуждают вопросы, на которые пока нет готовых ответов.

Как изменится роль продакта, если AI уже сегодня может собрать MVP за несколько дней? Как управлять качеством решений, когда скорость разработки выросла в разы? Как строить экосистемы, а не отдельные продукты? Какие подходы действительно работают в крупных компаниях, а какие пока остаются красивыми презентациями?

Все ответы найдете на Product : Fest — фестивале Яндекса для продуктовых менеджеров и дизайнеров, который пройдет 25 июля.

Из того, что показалось наиболее интересным: – Никита Кожуханов (СРО SuperApp Яндекс GO) расскажет, как такси становится точкой входа для других сервисов и превращает набор продуктов в экосистему, где каждый усиливает остальные.

– Кирилл Гурбанов (sfer.ai, GetLean) покажет реальные кейсы использования AI в работе продактов: где уже удалось автоматизировать процессы, какие задачи действительно стоит отдавать агентам, а где вокруг AI пока больше шума, чем пользы.

– Александр Капустин (CEO Unirest IT / Rostic's IT) разберет очень жизненный кейс: как использовать AI для решения проблем офлайн-бизнеса. В центре внимания — пользовательский опыт после первого визита, где churn доходил почти до 50%, и что удалось изменить с помощью продуктового подхода и данных.

Понравилось и то, что не ограничились только докладами. Помимо основной программы, в офлайне будут разборы карьерных и управленческих вопросов 1:1 с экспертами, импровизационная прожарка продуктовых запусков, а также более неформальные активности, где обычно и происходят самые интересные знакомства и обсуждения.

Если вам сейчас интересны темы AI, развития продуктов, продуктовых команд или экосистем, я бы посмотрел программу целиком. Регистрация на фестиваль уже открыта.

Читать полностью…

Если хотите искать идеи для своего продукта – смотрите не на конкурентов, а на страны

Большинство тиражируемых продуктовых фич родились как решение очень локальной проблемы. А потом их начал копировать весь мир.

• Китай – Super App (WeChat, Alipay). Проблема была простой: пользователям приходилось устанавливать десятки приложений, а мобильная инфраструктура росла быстрее, чем цифровые сервисы. Решением стало объединение платежей, мини-приложений, такси, доставки, госуслуг, бронирований и общения в одном продукте. Сегодня идею экосистем повторяют банки, маркетплейсы и телеком-компании по всему миру.

• Швеция – Buy Now, Pay Later (Klarna). Интернет-магазины теряли покупателей на дорогих заказах. Klarna убрала психологический барьер, позволив сначала получить товар, а потом заплатить. Позже этот сценарий превратился в мировой стандарт BNPL, который сегодня используют ритейл, образование, медицина, путешествия и даже B2B-сервисы.

• Южная Корея – доставка за часы (Coupang Rocket Delivery). В стране с высокой плотностью населения конкуренция быстро сместилась с цены на скорость. Coupang инвестировал в собственую логистику и сделал доставку за несколько часов новой нормой. Сегодня практически каждый крупный маркетплейс строит похожую модель.

• Япония – геймификация привычек (Rakuten, PokéWalk, LINE). Японские продукты давно используют ежедневные серии, коллекции, бонусные баллы и награды не ради развлечения, а для формирования регулярного поведения. Сегодня streaks, ежедневные задания и программы лояльности стали стандартом в банках, фитнесе, EdTech и подписочных сервисах.

• США - Product-Led Growth и self-service (Slack, Notion, Stripe, Atlassian). Вместо долгих продаж пользователю дали возможность зарегистрироваться, попробовать продукт, пригласить команду и оплатить тариф самостоятельно. Такой подход полностью изменил рынок SaaS и сегодня считается одним из самых масштабируемых способов роста B2B-продуктов.

• Индия – цифровая идентификация (Aadhaar, UPI). Миллионам людей было сложно быстро получить финансовые услуги. Национальная цифровая идентификация и единая платежная инфраструктура позволили открывать счета, получать кредиты и подтверждать личность за считанные минуты. Сегодня удаленный онбординг и eKYC становятся обязательной частью любого современного финтеха.

• Бразилия – мгновенные платежи (Pix). До запуска Pix банковские переводы были дорогими и неудобными. После появления бесплатных переводов 24/7 пользователи практически мгновенно изменили свои привычки. Сегодня скорость платежей стала конкурентным преимуществом банков во многих странах.

• Турция - conversational commerce (Trendyol, Hepsiburada, Getir). Турецкий e-commerce одним из первых сделал общение с продавцом частью покупки. Уточнение деталей, согласование заказа, поддержка и оформление происходят практически в одном окне. Сейчас похожие сценарии активно внедряются в маркетплейсах и B2B-сервисах.

• Сингапур – Invisible UX (Grab, Singpass). Главная идея – лучший интерфейс тот, которого пользователь почти не замечает. Автоматические платежи, единая авторизация, предзаполнение данных, проактивные действия и минимальное количество экранов постепенно становятся стандартом для цифровых сервисов.

• Россия – банковское приложение как ежедневный продукт (Т-Банк, Сбер). Если в большинстве стран банковское приложение открывают, чтобы проверить баланс или сделать перевод, то в России банки первыми превратили его в ежедневную точку входа в цифровую жизнь. Кэшбэки, подписки, инвестиции, связь, страховки, маркетплейсы, билеты, платежи и персональные предложения увеличили частоту использования в разы. Сегодня многие зарубежные банки переходят от модели «банк как счет» к модели «банк как ежедневный цифровой сервис».

Новые инициативы от автора канала тут /channel/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Читать полностью…

Займи слот ИТ-Пикником от Т-Банка

8 августа — время отложить ноутбуки и встретиться офлайн на ИТ-Пикнике от Т-Банка в музее-заповеднике «Коломенское». Вот сколько всего запланировано:

— научпоп-лекции;
— мастер-классы;
— дискуссии об ИИ и больших языковых моделях;
— доклады о кибербезопасности;
— примеры, как данные из логов становятся решениями;
— много музыки.

Бери с собой друзей, супругов и детей — каждый найдет себе что-то по душе.

Зарегистрироваться и узнать больше можно здесь

Читать полностью…

✈️ ИИ может за минуту подготовить объёмное ТЗ. Проблема в том, что за убедительными формулировками часто скрываются общие требования, непроверяемые критерии и упущенные ограничения. Такой документ не ускоряет работу, а создаёт новые вопросы для команды.

🗓 8 июля в 20:00 МСК на открытом уроке разберем, какой контекст нужен нейросети для подготовки полезной документации. Вы узнаете, как превращать сырые идеи в структурированные требования, формулировать критерии приёмки, находить исключительные ситуации и готовить вопросы к заказчику и разработчикам. 

❗️ Отдельно разберём, где ИИ действительно экономит время, а где решение должен принимать специалист.

🖥 Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Нейросети для управления проектами и продуктами». Зарегистрируйтесь, чтобы оценить формат обучения и научиться получать от ИИ документы, с которыми команда сможет работать: https://otus.pw/dEQn/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Читать полностью…

Какие кейсы у продактов по запускам на новых рынках?

Многие пишут в резюме: запустил продукт в новой стране. Начинаешь задавать вопросы – и выясняется, что человек координировал перевод приложения, договорился с локальной платежкой и участвовал в запуске маркетинга. Это полезная работа, но она мало похожа на настоящий вывод продукта на новый рынок.

Для меня первый признак сильного продакта — он начинает рассказ не с запуска, а с того, почему вообще выбрали этот рынок?.Какие страны были в шорт-листе? По каким критериям сравнивали? Почему отказались от Польши и выбрали Узбекистан? Почему не Турция, а Казахстан? Если решение принималось только по размеру рынка, почти всегда потом возникают проблемы. Сильные команды обычно смотрят еще на конкуренцию, стоимость привлечения пользователя, зрелость инфраструктуры, регуляторику и то, насколько текущий продукт вообще можно адаптировать без переписывания половины системы.

Второй вопрос, который многое показывает: что пришлось выбросить из продукта? Обычно все рассказывают, какие функции добавили. Но настоящий опыт начинается тогда, когда приходится отказаться от того, что прекрасно работало дома. Например, в одной стране пользователи привыкли сначала оформить заказ, а потом оплачивать. В другой – наоборот, готовы платить только после получения товара. Или оказывается, что привычный сценарий авторизации вообще не вызывает доверия. Вывод на новый рынок почти всегда связан не с добавлением функций, а с отказом от собственных предположений.

Третий показатель – как человек работал без данных. На домашнем рынке есть историческая аналитика, сегменты, исследования, понятная экономика. В новой стране всего этого нет. Первые недели приходится принимать решения буквально после 20 интервью, сотни регистраций и нескольких десятков пользователей. Поэтому сильный продакт умеет быстро строить систему получения обратной связи: каждую неделю разговаривать с клиентами, встречаться с локальными партнерами, анализировать причины отказов и очень быстро менять гипотезы.

Четвертый кейс – локальная экосистема. Один из самых частых провалов международных запусков – желание построить все самостоятельно. На практике скорость выхода на рынок часто определяется не кодом, а партнерствами. Кто даст платежную инфраструктуру? Кто поможет с KYC? Через кого быстрее получить логистику? Какие государственные сервисы придется интегрировать? Иногда одна правильно выбранная интеграция экономит полгода разработки.

И, наверное, самый важный вопрос, который я задаю: что оказалось совсем не таким, как вы ожидали? Если человек честно рассказывает, что ошибся с сегментом, переоценил спрос, неправильно понял локальные привычки или три месяца строил функцию, которая никому не понадобилась, – это обычно хороший знак. Значит, он действительно принимал решения, а не просто сопровождал проект.

Гораздо ценнее умение быстро отказаться от собственных гипотез. Потому что новый рынок почти всегда оказывается не таким, каким его представляли в презентациях и Excel-таблицах. И выигрывает не тот, кто лучше подготовил план запуска, а тот, кто быстрее понял, что этот план уже нужно переписывать.

Новые инициативы от автора канала тут /channel/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Читать полностью…

Мы недооцениваем масштаб изменений, которые происходят сейчас на стыке бизнеса и образования

Традиционная модель выглядела так: университет дает знания, студент их получает, а компания уже на рабочем месте превращает выпускника в специалиста. Эта схема работала десятилетиями, пока скорость изменений внутри бизнеса была ниже скорости обновления образовательных программ. Но сегодня ситуация изменилась. Во многих профессиях знания устаревают быстрее, чем студент успевает закончить обучение, поэтому компании все чаще начинают участвовать в подготовке специалистов еще на этапе обучения.

Недавно обратил внимание, что Авито открыл очередной набор на три магистерские программы, которые реализуются совместно с МФТИ и ВШЭ. Меня зацепил не сам факт набора, а подход. Программы строились на реальных кейсах компании, в их разработке участвовали более 300 специалистов, а среди преподавателей – действующие сотрудники Авито. По сути бизнес приходит в образование не с логотипом и спонсорскими деньгами, а со своей экспертизой, практиками принятия решений и реальными задачами.

Еще одна проблема многих образовательных программ заключается не в качестве преподавания, а в отсутствии контекста. Студент может знать методы машинного обучения, аналитику или продуктовые фреймворки, но не понимать, как эти знания используются в реальном бизнесе. Когда же обучение строится вокруг реальных задач компании, появляется понимание не только инструментов, но и того, какие проблемы они помогают решать.

Другой важный момент – бизнес передает не только знания, но и способ мышления. Как работать с данными, принимать решения в условиях неопределенности, искать компромиссы между интересами пользователя и экономикой продукта. Именно эти навыки обычно отличают сильных специалистов от людей, которые просто знают теорию. Для этого, кстати, наша команда запускала разборы кейсов.

Сами программы покрывают как технический, так и продуктовый трек. Для тех, кто развивается в аналитике, Data Science и ML, есть программы по машинному обучению в МФТИ и ВШЭ, где изучают рекомендательные системы, компьютерное зрение, генеративный ИИ и другие технологии, которые сегодня лежат в основе цифровых продуктов. Для продактов есть программа «Управление продуктом в IT-бизнесе» в ВШЭ. Что особенно интересно – она построена на реальной матрице компетенций продуктового менеджера. Обучение проектировалось не вокруг абстрактных дисциплин, а вокруг конкретных навыков, которыми должен обладать специалист, чтобы после выпуска быть готовым брать ответственность за продукт и работать с реальными задачами бизнеса.

Отдельно отмечу, что поступить можно из любого региона страны. Выпускники любых вузов получают доступ к качественному прикладному образованию и экспертизе одной из крупнейших технологических компаний страны независимо от того, где они учились раньше. По сути, это возможность сформировать фундамент для дальнейшей карьеры в продукте, аналитике или машинном обучении.

Именно такие форматы постепенно становятся новой нормой. Потому что в мире, где любую теорию можно изучить самостоятельно, главным дефицитом становится не доступ к информации, а доступ к реальным задачам, сильным практикам и способам мышления, которые используются внутри лучших технологических компаний.

Если интересно посмотреть подробнее:
– «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН ВШЭ
– «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ
– «Управление продуктом в IT-бизнесе» в НИУ ВШЭ

Читать полностью…

ИИ-агенты против младших разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года. Открытый урок курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование» в OTUS

Разговоры о том, что ИИ-агенты заменят младших разработчиков, уже перестали быть футуристикой. Но паника здесь бесполезна. Важно понять, что агенты реально умеют в 2026 году, где они уже сильнее начинающего специалиста, а где без человека всё ещё разваливаются на контексте, архитектуре, проверке решений и ответственности за результат.

На открытом уроке 22 июня в 20:00 разберём, на что сегодня способны автономные ИИ-агенты в разработке. Дадим агенту реальную задачу с собеседования и посмотрим, справится ли он без помощи человека. Обсудим, какие профессии и роли в ИТ уже начали меняться под давлением ИИ, а какие окажутся следующими.

Отдельно поговорим о том, как пересобрать карьерную траекторию: какие навыки останутся востребованными в ближайшие 3–5 лет, как использовать агентов не как угрозу, а как усилитель продуктивности, и с каких проектов стоит начать, чтобы быть «над агентами», а не конкурировать с ними за простые задачи.

Урок не для тех, кто хочет услышать успокоительное «ничего не изменится», и не для тех, кто верит в простую замену людей машинами. Будет полезен тем, кто хочет трезво оценить рынок, понять ограничения ИИ-агентов и перестроить свой рост под новую реальность разработки.

👉 Записаться: https://otus.pw/fvgz/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Читать полностью…

Митап про управление продуктами и работу с данными

23 июня встречаемся с лидерами двух масштабных платформ для коммуникаций и командной работы DION от Т1 и Tables от МТС Web Services, чтобы узнать:

🔘как сделать продукт, который не только продают, но и покупают;
🔘как принимать решения, когда ошибки несут высокие риски;
🔘что важно для развития продукта и себя.

🕓 23 июня, 19:00
📍Санкт-Петербург, лофт Comnata Mars

В программе много неформального общения, еда, напитки и даже диджей! 🪩

Если работаете в аналитике, продукте или в целом хотите развиваться в ИТ — присоединяйтесь ⚡️


Реклама. Рекламодатель АО "Т1" , 18+
ИНН: 9714075174
erid: 2SDnjesQrZG

Читать полностью…

Компания зарабатывает не всегда на том, за что пользователь платит

• Например, многие банковские приложения активно развивают оплату ЖКХ. Кажется, что цель очевидна – заработать комиссию. Но в большинстве случаев комиссия там минимальна или ее нет вообще. Настоящая ценность в другом. Регулярные платежи помогают банку понимать состав семьи, район проживания, наличие недвижимости, дисциплину платежей, сезонность расходов и финансовую стабильность клиента. А это уже напрямую влияет на качество кредитного скоринга, персонализацию предложений и стоимость риска по кредитам.

• Или взять кэшбэк. Многие пользователи уверены, что банк раздает деньги ради лояльности. На практике хороший кэшбэк – это механизм переноса основных расходов клиента в экосистему банка. Если раньше человек тратил по карте 20% своих расходов, а теперь 80%, банк получает гораздо более точную картину его финансовой жизни. А значит лучше продает кредиты, рассрочки, инвестиции и страховки.

• Очень похожая история происходит в маркетплейсах. Со стороны кажется, что главная задача – продать товар. Но для многих площадок гораздо ценнее понять намерение покупки, чем сам факт покупки. Поисковые запросы, просмотры карточек, добавления в избранное, брошенные корзины и сравнения товаров часто дают больше стратегической ценности, чем отдельная транзакция. Именно поэтому маркетплейсы так активно развивают рекомендации и рекламные инструменты для продавцов.

• Посмотрите на сервисы доставки еды. Многие считают, что они зарабатывают на доставке. Но зрелые игроки обычно думают через частоту заказов. Если пользователь делает не 2 заказа в месяц, а 8, экономика меняется радикально. Поэтому подписки с бесплатной доставкой часто выглядят убыточными локально, но оказываются невероятно прибыльными на горизонте года за счет изменения привычки потребления.

• Еще более интересный пример – навигаторы. Кажется, что маршрут до точки Б не монетизируется вообще. Но данные о перемещении пользователей помогают понимать транспортные потоки, коммерческую привлекательность локаций, развитие районов и поведение аудитории. Иногда самый ценный актив продукта — это не функция, а данные, которые она генерирует.

Спрашивайте иначе: "Какую информацию, привычку или поведение создает эта функция?" Очень часто именно там находится настоящий источник прибыли, а не в самой фиче.

Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

Читать полностью…

📣 Контент-команды всё чаще сталкиваются с одной проблемой: задач становится больше, а времени на создание качественных материалов — меньше. Посты, рассылки, статьи, рекламные тексты, адаптация под разные площадки — ручной процесс начинает тормозить рост.

🗓  18 июня в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы». На занятии разберём, как использовать большие языковые модели для создания контента под задачи бизнеса без потери качества и стиля. Покажем, как формировать тон бренда, внедрять его в промпты и выстраивать процесс совместной работы ИИ и редактора.

💬  Обсудим генерацию постов для соцсетей, статей, email-рассылок и рекламных слоганов. Разберём, как использовать LLM для рерайтинга, перевода и саммаризации текстов с сохранением подачи бренда. Отдельно покажем сценарии генерации кода — от простых скриптов до компонентов веб-страниц.

❗️ Вебинар будет полезен маркетологам, редакторам, аналитикам, руководителям команд и всем, кто хочет масштабировать производство контента без потери контроля над качеством. 

▶️ Регистрация открыта: https://otus.pw/XbDS/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Читать полностью…

Когда привлекать продуктовый аутсорсинг?

Одна из самых дорогих ошибок компаний — слишком рано нанимать продуктовую команду. Вторая по стоимости ошибка — слишком поздно привлекать внешнюю экспертизу. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

1. За последние годы рынок сильно изменился. Если раньше продуктовый аутсорсинг ассоциировался исключительно с разработкой, то сегодня компании все чаще привлекают внешние команды для discovery, исследований, аналитики, проектирования продукта, построения стратегии и запуска новых направлений. Но работает это далеко не всегда.

2. Главное правило простое: продуктовый аутсорсинг нужен тогда, когда компании не хватает не рук, а конкретной экспертизы или скорости. Если внутри нет человека, который понимает, как провести customer discovery, построить систему метрик, посчитать unit-экономику, провести сегментацию клиентов или сформировать продуктовую стратегию, найм может занять месяцы. Внешняя команда позволяет получить эту экспертизу за недели.

3. Отдельный сценарий — запуск нового продукта. Очень часто компании совершают ошибку и сразу нанимают Head of Product, дизайнеров, аналитиков и разработчиков под идею, которая еще даже не прошла валидацию. В результате через полгода оказывается, что проблема была выбрана неправильно. Гораздо эффективнее сначала привлечь внешнюю продуктовую команду на discovery-фазу, проверить рынок, спрос, сегменты и экономику, а уже потом масштабировать внутреннюю организацию.

4. Еще один хороший кейс для аутсорсинга — ситуации, когда нужен взгляд со стороны. Любая внутренняя команда со временем начинает жить в собственной реальности. Появляются священные коровы, устоявшиеся гипотезы и решения, которые никто не оспаривает. Внешние продуктовые консультанты часто находят проблемы не потому, что умнее команды, а потому что не заражены внутренними предположениями.

Но есть важное ограничение. Нельзя отдавать на аутсорсинг ответственность за продукт. Можно отдать исследования, аналитику, фасилитацию стратегии, проектирование процессов или запуск экспериментов. Нельзя отдать ownership. Человек или команда внутри компании все равно должны принимать решения и нести ответственность за результат. Если этого владельца нет, никакой консультант ситуацию не спасет.

5. Самая распространенная причина провала продуктового аутсорсинга — размытая постановка задачи. Компании покупают "продуктовую трансформацию", "рост продукта" или "улучшение клиентского опыта". Это не задачи. Хорошая постановка выглядит иначе: увеличить конверсию в оплату на 20%, найти новые сегменты роста, проверить три бизнес-гипотезы, построить систему продуктовых метрик или запустить процесс экспериментов. Чем конкретнее результат, тем выше вероятность успеха.

6. Лучший формат работы — совместная работа с внутренней командой. Если через полгода после завершения проекта знания и процессы ушли вместе с подрядчиком, значит деньги были потрачены зря. Хороший продуктовый аутсорсинг не просто решает проблему. Он делает внутреннюю команду сильнее, чем она была до начала проекта.

Главный вопрос звучит так: "какой компетенции нам не хватает для следующего этапа роста бизнеса?". Именно на этот вопрос продуктовый аутсорсинг и должен отвечать.

За консультациями приходите @SKoloskov, также Fresh Product manager в MAX https://max.ru/FreshProductGo

Читать полностью…

Я ищу работу, ничего не могу найти, рынок трудоустройства стоит.

За последний год я все чаще слышу эту фразу.
Да, согласен, но при этом парадокс рынка в том, что сокращения и заморозка найма происходят одновременно с ростом отдельных компаний. Когда одни без предупреждения увольняют 30.000 сотрудников (да-да, камень в огород Oracle), вторые растут: придумывают новые направления, выводят новые продукты и нанимают команды.

01.tech как раз относятся ко вторым. Компания развивает платформенные решения в entertainment-направлении и прямо сейчас расширяет команды под международные проекты При быстром масштабировании они не теряют в качестве и условиях для соискателей.

У ребят открыты роли сразу по нескольким направлениям:

— C-level / Head
— Project Management
— Разработка / IT / Data
— Product Management
— Маркетинг
— HR / Recruitment
— Business Development
— Sales & Accounting

Если вы давно задумывались о следующем карьерном шаге или просто хотите следить за интересными возможностями на рынке — рекомендую посмотреть вакансии. Судя по динамике компании, новые роли появляются регулярно.

Следить за актуальными вакансиями можно тут t.me/be01team

Читать полностью…