14282
Юлия Билинкис Развитие продуктовых команд / Прокачка стратегии / B2B обучение Я помогаю CPO и руководителям продуктов выстраивать стратегию, развивать команды и синхронизировать мышление продактов. По вопросам сотрудничества @real_julia_bilinkis
Записки на полях после встреч со фаундерами
Одно из частых искажений в голове у фаундеров - залипание на слове «уникальный». Команда садится делать продукт и почти сразу упирается в тупик:
Это не уникально, у конкурентов тоже что-то похожее есть
Ну вот, есть стартап из трех человек, у них тоже такая фича
…
И на этом работа встает. Проблема в том, что для сильного продукта вам не нужна абсолютная уникальность во всей вселенной.
Вам нужна значимая отличимость в реальном выборе клиента.
Это не одно и то же. Клиент не сравнивает вас со всеми компаниями мира. Он сравнивает вас с конкретными альтернативами, которые реально попадают в его поле зрения. И если на этом поле у вас есть что-то, что помогает выиграть выбор - этого уже может быть достаточно, чтобы на этом строить продукт. Поэтому вопрос не в том, есть ли где-то на планете кто-то с похожей фичей? А в том, помогает ли это нам заметно отличаться там, где клиент реально принимает решение?
Вот это и есть зрелый взгляд на позиционирование. Надо искать релевантное отличие, которое: важно клиенту, заметно на фоне альтернатив, объясняет, почему выбирают вас. Иначе команда бесконечно будет спорить о слове “уникальный” вместо того, чтобы отвечать на главный вопрос: почему клиент должен купить именно у нас.
И обратная сторона той же ошибки: если у конкурента есть фича, а у нас нет -это не значит, что ее срочно нужно копировать. Очень многие команды мыслят так: у конкурента это есть, на демо это выглядит мощно, sales начал нервничать, значит, надо срочно догонять. Но позиционирование так не работает. Наличие фичи у конкурента само по себе ничего не значит.
Важны три вопроса:
1. Эта фича вообще участвует в выборе? Клиенты реально спрашивают про нее в сделках? Она появляется в критериях выбора нашего целевого сегмента?
2. Эта фича влияет на ценность? Она реально помогает клиенту получить лучший результат? Или это просто “у них есть, у нас нет”, без реального эффекта на покупку и использование?
Чтобы выигрывать, не обязательно иметь все то же самое, что у конкурента. Нужно, чтобы у клиента был внятный ответ на вопрос: почему выбрать вас.
Ключевой вопрос стратегии: вопрос: для какого сегмента мы хотим быть лучшим выбором и что для него реально важно?
Ожидания сегмента - это и есть фильтр, через который клиент оценивает ваш продукт.
Именно они определяют, что считается обязательным минимумом, что воспринимается как реальное преимущество, что вообще никого не волнует.
Кажется, будущее сервисов видеоконференций вообще не внутри Zoom, Talk или Link.
Созвон сам по себе всё быстрее становится commodity.
Качество связи, запись, саммари, шумоподавление - всё это постепенно выравнивается у всех.
Настоящая ценность смещается в другое место:
не туда, где прошла встреча, а туда, где потом работает её результат.
И здесь возникает очень важный сдвиг. Часто удобнее не пользоваться “встроенным AI внутри Zoom”, а:
- выгрузить транскрипт
- закинуть его в LLM
- соединить с другими данными
- получить уже не summary, а нормальный рабочий результат в нужном виде.
То есть будущее рынка видеоконференций не в том, кто лучше “делает созвоны”.
А в том, кто лучше встраивается в слой после созвона.
Мой прогноз: сервисы видеоконференций постепенно станут инфраструктурой,
а основная ценность уйдёт в AI-слой над ними.
Победителем будет не обязательно тот, у кого проходит встреча. Почти все лидеры уже добавляют слой, который позволяет сразу после звонка подключить агента и скормить ему весь контекст с нормальной структурой данных.
Если смотреть не на сами видеоплатформы, а на слой поверх них, то Otter уже очень близок к твоему тезису. Он умеет авто-подключаться к Zoom/Meet/Teams.
Еще вариант собственного агента и полного контроля над пайплайном - Recall.ai
Почему? Потому что один транскрипт почти никогда не даёт полной картины. Сейчас все конференцсервисы делают красивое summary, но не рабочий результат.
Поэтому рынок видеоконференций уже начал распадаться на 3 слоя.
Первый слой - где проходит встреча: Zoom, Teams, Meet.
Второй слой - где встреча превращается в знания: Otter, Fireflies и им подобные.
Третий слой - где компания собирает собственного агента поверх этого всего: Recall.ai
Новая серия на канале. Три выпуска. Называется «Анатомия выбора: научный фундамент современного продукта».
Расскажу, почему я её сделала.
Есть один вопрос, который мне задают на каждом тренинге — независимо от того, сидят передо мной продакты или CEO.
«Как сделать так, чтобы клиент возвращался?»
И каждый раз я замечаю одно и то же: люди знают инструменты, но не понимают логику за ними. Знают про NPS — но не знают, почему он не работает как инструмент улучшений. Знают про customer journey — но не понимают, откуда взялась эта идея и что она на самом деле предполагает.
Эта серия — попытка дать тот самый фундамент.
Три выпуска. Три слоя.
Первый — про сервис и опыт. Как бизнес научился видеть не продукт, а клиентский путь. Левитт, Шостак, Норман, Райхельд, Пайн и Гилмор и др.
Второй — про иррациональность. Как поведенческая экономика объяснила, почему клиент выбирает не то, что выгодно. Канеман, Талер, Чалдини, Кристенсен и др.
Третий — про привычку и лояльность. Как продукты встраиваются в жизнь и почему одни из них становятся ритуалом. Фогг, Эяль и др.
Это не академическая история ради истории. Это объяснение того, почему лучшие продуктовые решения выглядят так, как они выглядят.
Первый выпуск уже на канале. https://youtu.be/S_LX9JqgBpo
Маленький апгрейд ленты, который даёт большой буст в карьере
Ребята, наш канал попал в подборку тг-каналов про ИТ, ИИ, технологии и карьеру — получилась такая ламповая тусовка «для своих» 😎
Тут собрали каналы, которые реально помогают:
➕ следить за ИИ — от свежих инструментов до реальных кейсов
➕ разбираться в технологиях — тренды, обзоры и объяснения
➕ расти в IT — советы по карьере, поиску работы и развитию
➕ быть в теме HR Tech — как технологии меняют найм и управление
🔠 и добавить папку себе /channel/addlist/18HEmAENo0FkYjUy
“я уже раньше работал с таким”
- это сильный сигнал, что продукт требует компетенций, которых сам не создает.
вот вам лайфхак - это почти прямое указание, где встраивать AI помощника!!!
Шаг 3. Превратите “сложность” в список конкретных навыков
Не останавливайтесь на “UX сложный”.
Нужно перечислить:
- какие микрокомпетенции нужны
- на каком шаге они требуются
- какая из них ломает aha и habit
Вам нужно понять, проблема в знании или в интерфейсе
Пользователь не знает, что делать? Или он знает, но интерфейс мешает это сделать?
Вот хороший шаблон итогового диагноза:
Когорта [A] приходит за результатом [B], но на шаге [C] упирается в отсутствие навыка [D]. Успешные пользователи компенсируют это через [E] вне продукта.
Большинство банков проигрывают Revolut не потому, что у них плохой софт. Они проигрывают на невидимом поле: в культуре решений, скорости и архитектуре данных.
В 2026 году Revolut наконец получил полную банковскую лицензию в UK. Это конец начала. Теперь это не «второй кошелек», а претендент на роль главного европейского банка.
О чем выпуск:
- почему миллиардные бюджеты не спасают гигантов.
- Unit-экономика: как зарабатывать 38% чистой маржи в скучном банкинге.
- три сценария будущего: станет ли Revolut новым JPMorgan или утонет в регуляциях? Уже на канале: https://youtu.be/j6VHNOgj-oE
Большой пост про социальную коммерцию и live shopping
Недавно послушала подкаст с VP TikTok про стратегию развития соц сетки. Так вот больше не хочет быть просто платформой коротких видео. Их ставка - стать полным контуром social commerce: от обнаружения товара до покупки, общения с продавцом, продвижения через креаторов, live-shopping и AI. Короче замкнуть весь путь покупки внутри приложения.
Почему эта бизнес-модель сильна и в чем проблема социальной коммерции, в том числе в России?
Создать движок e-commerce легко, сложно заставить людей прийти и захотеть купить. Настоящая проблема: трафик, создание продающего контента, конверсия, доверие, рекомендации… Именно здесь TikTok считает себя сильнее классического e-commerce.
Есть старое правило: каждый дополнительный клик воронки отрезает примерно половину трафика. Так что тренд очевиден: там где человек потребляет контент, там он и будет его покупать.
TikTok Shop радикально сокращает эту воронку:
- товар найден в ленте;
пользователь уже внутри приложения;
- платежные данные сохраняются после первой покупки;
- повторная покупка становится почти импульсной
Здесь нужно отметить, что не любое видео заходит для социальной коммерции. Для этого существуют свои форматы видео: unboxing, обзоры, демонстрации, использование в жизни,
live shopping, комментарии аудитории.
Ключевой сдвиг
Покупка становится не поиском в каталоге, а социально опосредованным решением:
“я увидел, как кто-то этим пользуется”
“я увидел, как это выглядит в реальности”
“я прочитал вопросы и ответы в комментариях”
“я доверяю этому креатору”.
Продуктовые метрики TikTok в commerce:
1. Creative density against catalog
Есть ли у продавца достаточно креативов относительно объема его каталога?
Почему это важно:
если у бренда 100 000 товаров, а креативов всего 50, большая часть каталога просто невидима. То есть масштаб ограничивается не только логистикой и спросом, но и плотностью креатива на каталог.
2. Penetration across the catalog
Продаются ли только топ-3 продукта или весь ассортимент?
То есть TikTok смотрит не только на общий GMV, но и на глубину проникновения по каталогу.
Это важно для продавцов, потому что настоящий рост часто приходит не от усиления бестселлеров, а от:
long-tail ассортимента, лучшей дистрибуции внимания, создания спроса на менее очевидные товары.
3. Engagement with creator ecosystem
Есть ли вокруг товаров сеть креаторов и фанатов, которые:
создают контент, промоутят продукты, получают охват, приводят продажи.
Отдельно про live формат- это не спонтанность, а запрограммированное событие: аудиторию заранее предупреждают; создают ожидание; подогревают спрос;
выбирают нужного креатора; поддерживают эфир рекламой; оперативно переключаются на лучший оффер.
По сути live shopping начинает работать как спортивная трансляция или медиасобытие.
Две модели работы с креаторами
1. TikTok One
Платформа для мэтчинга брендов и креаторов: поиск релевантных авторов, информация об аудитории, упрощение контрактинга, задание брифов.
2. GMV Max + creator promotion
Более масштабная модель:
весь каталог магазина открыт для продвижения; креаторы сами выбирают товары; создают видео;
получают affiliate комиссию.
Это переводит creator economy из “кампаний с отдельными инфлюенсерами” в сетевую коммерческую систему.
Не один бренд ищет одного большого инфлюенсера, а тысячи креаторов могут продвигать тысячи товаров из каталога.
Почему эксперименты соц коммерции на маркетплейсах неудачны?
Когда маркетплейс пытается прикрутить social-фичу, он часто делает это в логике:
“давайте добавим немного контента рядом с каталогом”.
Но пользователь пришел туда не за отношением, не за автором, не за развлечением, а за эффективной покупкой. Итог: social-слой выглядит чужеродно.
Поэтому social commerce на маркетплейсе часто получается не “социальной”, а просто дополнительной витриной с видео.
Если вы работаете НЕ в российской компании: тут могу поделиться комментариями ребят, с которыми я активно общаюсь, правда выборка может быть искажена, но: людей, способных переварить свои знания в архитектуру агентов и интегрировать их в свою работу, сейчас практически нет.
Все находятся в стадии обучения и понимания, как это вообще работает (с учетом что технологии устаревают еще с дикой скоростью). Поэтому тут надо начинать с Claude, не пытаясь навайбкодить следующий Amazon, а идти от понятных сценариев, которые могут кратно улучшить качество работы.
Что произойдет дальше?
Google выпустил формат дизайн-системы, который написан на Markdown. Это не картинка, которую разработчик должен «срисовать». Это файл, который читают ИИ-агенты (Claude Code, Cursor,..)
Как будет выглядеть цепочка:
Продакт описывает бизнес-цель и JTBD.
Stitch (ИИ-агент) генерирует UI и сразу упаковывает его в design.md.
Coding-агент читает этот файл и сразу пишет код по этим правилам.
Мы уходим от «визуального фасилитирования» не просто в текст, а в машиночитаемый смысл. Когда я говорю, что перестала заходить в Miro, я имею в виду именно это: зачем мне рисовать стрелочки, если я могу сформулировать структуру, которую ИИ-агент поймет, проверит на логику и тут же превратит в рабочий прототип?
Работа продакта теперь - это не «рисование процессов», а управление контекстом.
#product_bits весь прошлый год я натыкалась на новости, что российские компании делают замену Miro.
Я не заходила в Миро и в онлайн-доски уже пару месяцев при постоянных встречах и обсуждениях продуктовых вопросов в ребятами и компаниями, которые я консультирую. Я перестала заполнять шаблоны, клеить стикеры и т.п.
Работа меняется, и командная работа тоже. Запись встречи в реальном времени плюс нужный скилл с инфографикой)
Что осталось неизменным? Суждение! Приоритизация и ответственность за результат. Все, что касается рисков и ответственности AI за вас не сделает) Из сотни вариантов вам придется выбирать тот самый, на который надо сделать ставку и защитить.
Ладно, погнали… нужно что-то интересное для начала новой старой жизни в максе. Потому что я не знаю, может тут вообще все будет недоступно.
Как продакт, я не верю в эффективность простого копипаста из одного канала в другой…более того я знаю, что моя аудитория достаточно смекалистая, чтобы понять, как существовать в мире блокировок.
Однако с точки зрения бизнеса глупо не подстраховаться, не так ли?
Буду рассказывать вам в Максе и только в Максе для начала, как построить рабочую среду для продакта и CPO в Claude, которой сама пользуюсь. Такие курсы на рынке у известных мне ребят стоят под 100 тысяч…ну потому что они простое преподносят как уууххх как сложное))
Последние несколько месяцев я уже не могу нормально что-то делать без Claude. Начнем с азов, закончим созданием агентов. Как вам такая тема?
ЭТИ ЗНАНИЯ упростят тебе жизнь
Ловите новую подборку экспертных каналов. Внутри:
— Вайб-кодинг и автоматизация процессов для разработчиков
— OSINT-инструменты, кибербез и актуальные практики ИБ
— AI-генерация и база рабочих промптов
— Разработка агентов и последние новости из мира нейромира
20+ каналов, с максимальной концентрацией практики: vibe-coding, разработка агентов, нейрогенерация.
Сейчас в тг много новых каналов, посвященных AI (в разы больше, чем продуктам), если хотите посмотреть, что нового пишут - вот авторы, которых можно не заметить в общем шуме.
Забирайте результат аудита каналов про AI здесь:
/channel/addlist/zNTYEL8cEIEwY2Yy
Тут может показаться, что я «не инновационная» и вообще против AI.
Так вот: я очень даже ПРО AI. В моих образовательных программах и консалтинговых проектах нейросети вшиты в каждый процесс. Но есть нюанс. Я против тупого упрощения там, где на кону стоят миллионы прибыли и годы жизни команды.
Я за то, чтобы различать галлюцинации об успехе и управление ограничениями.
Почему «стратегия за час» в корпорации - это самообман?
Потому что AI не знает ваших зависимостей: он не в курсе, что ваша ИТ-архитектура - это монолит, который «ляжет» от первой же фичи из его списка, что у вас ответственность размазана на 5 подразделений, что затраты на фот заморожены и т.д.
Инновации без ответственности - это инфоцыганство. Продуктовый подход - это не про умение составлять промпты и рисовать прототипы. Это про бизнес-результат. Это когда ты понимаешь, что стратегия - это не выбор «самой крутой идеи», а выбор того, что мы НЕ будем делать, чтобы выжить.
AI - идеальный «адвокат дьявола». Используйте его, чтобы он разнес вашу модель, нашел логические дыры, посчитал варианты юнит-экономики. Пусть он будет вашим самым скептичным аналитиком. Но не позволяйте ему быть вашим CEO.
Про инструменты для дизайнеров на примере Adobe
Такие продукты как Adobe автоматизируют креатив.
А креатив сейчас меняется радикально:
- раньше ты редактировал пиксели
- теперь ты генерируешь результат
Это не просто “новая фича”.
Это новый интерфейс работы.
И значит риск не в том, что Adobe станет хуже.
Риск в том, что: jtbd, которую они автоматизировали, начинает выполняться по-другому.
А это уже экзистенциальный уровень.
Если раньше ценность была в том, чтобы дать человеку инструмент “сделай сам”, то теперь ценность смещается к “получи готовый результат”, такой слой особенно уязвим.
Сюда я бы отнесла не только Adobe, но и часть экосистемы вокруг дизайна, видео, презентаций и стокового контента.
Такие компании не умирают мгновенно.
Но они могут постепенно терять контроль над workflow, который когда-то полностью принадлежал им.
💬 НЕ УПУСТИТЕ ВОЗМОЖНОСТЬ ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП В ИНТЕРЕСНЫЕ КАНАЛЫ:
🔖 Экспертные материалы от специалистов по ИИ — без воды, только суть и рабочие инструменты
🔖 Актуальные изменения в мире ИИ, новости — чтобы быть в курсе
🔖 Аналитика, кейсы и разборы ситуаций — всё, что помогает глубже понимать рынок Искусственного Интеллекта и принимать грамотные решения
В ПАПКЕ ЕЩЕ БОЛЬШЕ УНИКАЛЬНЫХ КАНАЛОВ:
📌 Знатоки Рынка
📌 Новые Предложения
📌 Новые ИИ инструменты
🖥 Забрать папку
Организаторы: 🤩Green.Papka
Рост уже рядом. Вы просто смотрите не туда ⚡
Иногда продакты слишком долго смотрят на средние значения, общую конверсию и привычные отчёты — и из-за этого пропускают реальные возможности для роста.
Рассказали в статье:
➡ как глубже анализировать спрос и пользовательское поведение;
➡ почему важно учитывать контекст разных сценариев, а не только общие метрики;
➡ как находить продуктовые инсайты в неожиданных местах;
➡ каким образом отдельные наблюдения превращаются в масштабируемые механики.
Если отвечаете за рост продукта и хотите искать новые возможности не по верхам, а системно — смотрите кейс «Когда скидка становится решающим аргументом: как мы превратили интерес в продажи на Авито».
Только я успела опубликовать ролик, как появились новости, что Revolut делает ставку не просто на AI, а на новый слой конкурентного преимущества в финтехе
Компания представила PRAGMA - модель, обученную на 40 млрд банковских событий от 25 млн пользователей в 111 странах. По сути, это попытка превратить весь финансовый путь клиента: транзакции, поведение в приложении, трейдинг, реакцию на push-уведомления в единую поведенческую модель.
На первый взгляд это очередной AI-релиз. На деле сигнал рынку.
Почему это важно для бизнеса:
1. AI-модель становится инфраструктурой, а не точечным инструментом.
Вместо десятков отдельных моделей для скоринга, антифрода, LTV и маркетинга Revolut строит единую модель, которую можно адаптировать под разные задачи.
2. Главное конкурентное преимущество данные.
Когда модель обучена на десятках миллиардов реальных банковских событий, преимущество создают уже не лучшие фичи, а масштаб и глубина пользовательского поведения.
3. Самый сильный кейс - кредитный скоринг.
PRAGMA показывает резкий рост качества в credit scoring и fraud detection. Это особенно важно для клиентов, по которым у классических бюро мало данных, но чье поведение в экосистеме уже многое говорит о платежеспособности.
4. Super App получает еще один сетевой эффект.
Чем больше продуктов у Revolut, тем больше сигналов получает модель. Чем лучше модель, тем точнее кредит, персонализация, удержание и монетизация. Продуктовая экспансия и качество AI начинают усиливать друг друга.
Как обычно у регулятора могут быть вопросики. Кредитный скоринг на базе LLM упирается не только в точность, но и в объяснимость аудиторам и соответствие требованиям вроде GDPR и EU AI Act.
Что это значит для рынка:
Stripe, Mastercard, Visa и теперь Revolut движутся в одном направлении. Это уже не серия экспериментов — это начало новой гонки в финтехе, где побеждать будут те, у кого: больше качественных поведенческих данных, быстрее цикл обновления моделей и внедрения.
Вывод:
Короче это заявка на то, что следующий виток конкуренции в финтехе будет строиться вокруг поведенческих моделей. И вопрос для банков, финтехов и инвесторов теперь звучит так: у вас вообще есть данные, архитектура и компетенция, чтобы играть в эту игру?
ChatGPT-6 уже завтра?
Релиз ChatGPT-6 должен состояться уже 14 апреля.
Сэм Альтман: нас ждут автономные агенты и память на 2 млн токенов. Теперь нейросеть сможет сама выполнять цепочки задач и обрабатывать целые книги за один запрос
Собрали для вас подборку Tech-экспертов, которые применяют ИИ в работе и бесплатно делятся своим опытом.
Подписывайтесь на авторов, чтобы постоянно быть в курсе обновлений:
/channel/addlist/APYyAMCpxlE0YzNi
На консультациях часто сталкиваюсь с одной и той же проблемой в продуктах: продукт требует компетенций, которых сам не создает, но при этом позиционируется как “для всех”.
Например, рекламный кабинет обещает: “запустите рекламу и получайте клиентов”.
Звучит массово и просто. Как будто это инструмент для любого предпринимателя.
Но на практике он требует:
-понимать аудитории
-читать CTR, CPA, ROAS
-различать, проблема в креативе, оффере или таргетинге и тд
То же самое можно увидеть в других категориях:
- BI-инструменты позиционируются как способ “понять свой бизнес”, но требуют навыка аналитика
- CRM продаются как “простой способ не терять клиентов”, но требуют навыка выстраивать воронки
- no-code продукты обещают “автоматизацию для всех”, но требуют логики системного проектирования
- инвестиционные приложения обещают “начни инвестировать”, но требуют понимания риска, горизонта и структуры портфеля и тд
И это не просто проблема “интерфейс сложный”, такой диагноз обычно слишком поверхностный. Проблема глубже: продукт обещает простой результат для широкой аудитории, но внутри требует экспертного поведения.
То есть внешнее сообщение “это для всех”, а реальная механика продукта - «это для тех, кто уже умеет”.
И в этот момент продукт теряет новичков не потому, что у них нет мотивации,
а потому что между интересом и результатом лежит скрытый порог компетентности.
Пользователь приходит за результатом. А ему по факту предлагают сначала освоить ремесло. И в этом месте многие команды ошибаются.
Если пользователь хочет не процесс, а быстрый результат , то неправильная стратегия - учить его ремеслу.
Правильная - убрать необходимость это ремесло осваивать. Очень часто команда идет по пути аккуратных улучшений: чуть упростим, чуть подправим, чуть сгладим. Но потом упирается в компромисс: все, что реально помогает новичкам, начинает ломать привычный сценарий пользователей-экспертов.
И тогда зрелое решение -не искать “один идеальный интерфейс для всех”, а признать, что аудиторий две, и сценарии у них разные.
Оставить опытным пользователям старый мощный сценарий.
А для новичков сделать отдельный, более направляющий опыт.
Шаг 1. Возьмите конверсию по когортам
Не смотрите только на среднюю конверсию.
Сегментируй по:
-каналу привлечения
-возрасту / жизненному циклу
опыту / признакам экспертности
способу первого входа в продукт
Цель - найти не “среднюю проблему”, а конкретный недооблуживаемый сегмент. Главный вопрос:
Какая аудитория хочет ценность, но системно недополучает ее?
Шаг 2. Интервьюируйте отдельно пользователей, которые ушли и остались.
И задайте обеим группам одни и те же вопросы:
Что вы делали в первую сессию?
Где застряли?
….
Как пользователь сам формулирует свою задачу?
Что он считает “успешным результатом”?
Какой момент он отвечает себе на вопрос: “Это вообще работает для меня или нет?”
….
Где именно пользователь застревает?
На каком шаге пользователь чаще всего останавливается?
Что он пытался сделать прямо перед оттоком?
Что он ожидал увидеть, но не увидел?
Что в этот момент кажется ему непонятным, рискованным или слишком трудоемким?
Это барьер понимания, действия или доверия?
…
Какие скрытые навыки продукт требует?
Здесь важно уйти от “сложно” к конкретике:
Что пользователь должен уметь прочитать, чтобы продвинуться дальше?
Что он должен уметь сопоставить между собой?
Где он должен принять решение в условиях неполной информации?
Какие термины, сущности, форматы или артефакты для него неочевидны?
Какие навыки есть у успешных пользователей, но нет у оттока?
Полезно прямо составить список в формате:
трудно читать X
трудно сопоставлять Y
трудно решать Z
Что делают успешные пользователи вне продукта?
Что помогло успешным пользователям разобраться?
Кого они спрашивали?
Какие видео, статьи, шаблоны, коллеги, друзья или консультанты они использовали?
Что они уже знали до прихода в продукт?
Какой внешний “костыль” заменяет недостающую часть продукта?
Если люди регулярно говорят:
“мне объяснил коллега”
“я посмотрел видео”
⚖️ «Инициативность vs адаптивность: как сохранить баланс во времена нестабильности». Вебинар Яндекс Практикума
Парадокс кризисного управления в 2026-м. С одной стороны, компании ждут, что сотрудники будут подстраиваться под любые изменения — даже самые неудобные. С другой — что команда сохранит инициативность: будет генерировать идеи и брать на себя больше задач.
Реально ли это совместить? Разберёмся на вебинаре 15 апреля.
💬 О чём поговорим:
— Что такое адаптивность нового формата и как она работает
— Как отличить здоровую адаптивность от «приспособленчества»
— Почему требования «будь гибким» и «предлагай новое» часто несовместимы
— Какие ошибки допускают руководители, пытаясь вырастить адаптивных сотрудников
👩🏫 Спикер: Галина Лебедова, руководитель B2B‑направления Яндекс Практикума
🕚 Начало: 15 апреля, 11:00 мск
🎁 Бонус для участников: 2 курса Практикума в подарок. Подробнее расскажем на встрече.
→ Зарегистрироваться
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2VtzqvUroXc
Сегодня ИИ становится частью разработки. Компании ждут не экспериментов, а рабочих решений, которые можно встроить в продукт и масштабировать.
На программе «ИИ-разработчик» от МТУСИ и Нетологии учат создавать такие решения. За 6 месяцев вы пройдёте полный цикл ИИ-разработки: от работы с API и векторными базами данных до продакшена, агентов и MLOps.
В программе много практики. Вы разработаете ИИ-помощников, чат-ботов с контекстом, RAG-системы и агентные решения. В портфолио будет 5 проектов, которые покажет реальный уровень навыков.
Обучение проходит онлайн, в формате вебинаров и практических заданий с проверкой. По итогам вы получите два диплома о профессиональной переподготовке — от МТУСИ и Нетологии.
Промокод AIDEVNETO20 дает скидку 20 000 на курс.
Подробная программа и условия обучения – https://netolo.gy
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wQEqPF
Я не хочу своими постами раздувать FOMO и тревогу, как делают другие каналы))
Вероятность того, что вы, будучи продактом в крупном российском финтехе, телекоме или ритейле, начнете завтра деплоить код в продакшн через «вайб-кодинг», стремится к нулю.
Большинство топовых инструментов для «вайб-кодинга» (Cursor, Bolt.new, Lovable) работают на API зарубежных LLM (Claude, GPT-4). Корпоративная служба безопасности никогда не пропустит отправку кусков проприетарного кода или архитектурных схем на внешние серверы.
Вайб-кодинг идеально работает в режиме Greenfield-когда вы с нуля делаете небольшое приложение или лендинг. Я вижу, что хороший вариант использования тут - это прототипирование и диалог с командой. Вам нужно за 15 минут показать стейкхолдеру «как это может работать». Вы собираете «костыль» на Bolt или Lovable, показываете кликабельный интерфейс, получаете добро и... отдаете задачу нормальной разработке. Это круто ускоряет Discovery.
И второй распространенный вариант - когда вы по-тихому автоматизируете свою рутину, не признаваясь в этом ИТ-департаменту и делаете все для себя, улучшая свою эффективность за счет работы с нейросетями.
Поверьте, я работаю с крупными компаниями, для них использование нейросетей - пока это утопия.
Ваш реальный профит сейчас не в том, чтобы уметь кодить промптами, а в том, чтобы использовать ИИ как неутомимого аналитика: скармливать ему транскрипты встреч. Просить найти логические дыры в ваших требованиях. Генерировать 20 вариантов гипотез на основе данных. Это дает в 10 раз больше выхлопа для продакта в корпорации, чем попытка заменить собой фронтенд-разработчика.
Со следующей недели будем разбираться в скиллах Claude - как их писать и становится супер эффективными в обработке информации. Это шаг 1, без его освоения все остальное - не надо пока.
В догонку ловите лайфхак:
https://stitch.withgoogle.com
Это новый сервис от google для дизайна (пытаются дизрапнуть Figma), Google хочет полностью пересмотреть первый этап продуктового цикла Discovery (исследование и поиск решений). Вместо того чтобы вы начинали с пустого листа, ИИ-агент становится «супер-стажером» и «аналитиком», например, поиск конкурентов, скриншотов их интерфейсов и описание их клиентских путей всегда было скучной мануальной работой. ИИ делает это за секунды.
Miro - это «бесконечная доска» для ручного творчества. Google Stitch с Ideate Agent говорит: «Вам не нужно клеить стикеры, чтобы понять, как работает корзина у Amazon. Я сам принесу вам схему». Это делает классические онлайн-доски слишком «медленными» и «ручными».
Понятно, что пока это еще сырой инструмент, но я думаю (почти уверена), что во-первых, чего-то подобного будет больше и это все будет улучшаться.
Почему даже самые сильные команды, талантливые люди и компании с ресурсами часто не достигают нужного результата?
Мы привыкли объяснять успех через личные качества: талант, дисциплину, интеллект, силу воли. Западная культура вообще любит миф о герое-одиночке -визионере, сильном лидере, человеке, который “сделал себя сам”.
Но в этом есть ловушка.
Правда в том, что результат почти никогда не принадлежит только одному человеку. Результат рождается в системе. Человек не работает в вакууме. На него влияют процессы, правила, контекст, доступ к информации, качество коммуникации, культура команды, стиль управления, уровень доверия, инструменты и ограничения среды.
Сильный инженер -это не только личный талант.
Поэтому одна из самых важных управленческих идей звучит так: производительность - это свойство системы, а не отдельного человека.
Именно здесь ломается большинство попыток что-то улучшить.
Очень много книг, подходов и советов предлагают “исправить человека”: быть собраннее, мотивированнее, дисциплинированнее, продуктивнее.
Но если сама система создает перегрузку, хаос, потери, конфликты и шум, индивидуальные усилия будут давать очень ограниченный эффект.
Можно бесконечно требовать от людей работать лучше. Но гораздо важнее задать другой вопрос: как устроена система, в которой они работают?
Для меня в этом и есть зрелый взгляд на развитие команд и организаций: меньше веры в героизм, меньше культа “звезд”, меньше попыток чинить людей, и гораздо больше внимания к дизайну среды, процессов и взаимодействия.
Настоящее улучшение начинается не там, где людей заставляют стараться сильнее, а там, где начинают лучше проектировать систему.
В любой продуктовой трансформации есть один очень важный и часто недооцененный момент.
Недостаточно, чтобы в компании были люди, которые понимают, как надо.
Недостаточно, чтобы они видели слабые места в процессах, понимали, где решения принимаются по инерции, где команда имитирует продуктовый подход, а где бизнес теряет деньги из-за отсутствия фокуса на ценности.
Потому что знать правильный ответ мало. Самое сложное в изменениях это даже не то, чтобы понять, что именно надо менять. Самое сложное - часто в какой-то момент это озвучить, выдержать сопротивление, не отступить и не “согласиться для удобства”.
Очень часто лидеры изменений в компании все прекрасно видят. Они видят, что бэклог перегружен, команда работает не от проблемы пользователя, а от списка пожеланий сверху,
что метрики используются как декорация успеха, а приоритеты меняются по политическим, а не продуктовым причинам.
Но дальше включается не дефицит мышления, а давление среды. Потому что возразить влиятельному стейкхолдеру - это не просто “высказать мнение”. Это риск быть неудобным. Риск быть воспринятым как человек, который тормозит, спорит, усложняет, критикует…
И именно поэтому так много разумных людей в организациях выбирают не конфликт, а согласование, потому что цена несогласия кажется слишком высокой.
В этом смысле настоящие лидеры изменений - это не только те, кто умеет мыслить стратегически, считать юнит-экономику, строить discovery и объяснять ценность продуктового подхода.
Это еще и люди, которые раз за разом выдерживают социальное давление и продолжают задавать неудобные вопросы. Они способны удерживать позицию там, где всем проще кивнуть.
Именно таким людям в компании особенно нужна помощь. И не потому что они слабые, а потому что быть носителем изменений очень энергозатратно. И, возможно, одна из главных задач в изменениях не только учить людей продуктовым инструментам, но и помогать тем, кто уже все понял, не остаться в одиночестве со своими знаниями.
🚀 Бесплатный гайд Практикума по нематериальной мотивации
2026-й начался с оптимизации бюджетов. Это непростое время для всех, кто управляет командой. Но мы уверены: деньги — не главное. 70% сотрудников уходят не из‑за низкой зарплаты, а из‑за отсутствия интереса, признания и смысла.
В бесплатном гайде Яндекс Практикума мы собрали топ методов нематериальной мотивации, которые реально работают — даже в режиме жёсткой экономии.
Внутри гайда:
✅10 кейсов от Сбера, Т‑Банка, Google и других лидеров рынка
✅ Практические рекомендации, которые можно брать и внедрять уже завтра
✅ Исследования и цифры, подтверждающие эффективность различных подходов к мотивации
➡️ Скачать гайд бесплатно
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2VtzqxcLzUu
Что я могла бы сделать прямо сейчас? Ну запилить какой-нибудь курс типа "Как стратегию за 1 час с помощью AI"...ну ладно за один вечер.
Давайте честно: что вы получите на таком воркшопе?
Красивую презентацию. Слайды с ровными шрифтами, где AI бодро перечислил «рыночные окна», нарисовал «портреты персон» и набросал список из 20 фич. B если раньше у вас было 100 идей, которыми раньше фонтанировали менеджеры после конференции, теперь это ChatGPT в 11 вечера...
А теперь представьте ваш ближайший комитет. Вы выходите к вашему CEO с такой «стратегией».
— «Иван Петрович AI я сказал, что нам нужно делать депозиты для селлеров маркетплейсов через геймификацию».
Для Ивана Петровича (вашего CEO) ничего не изменилось. Для него это всё тот же поток «белого шума», который не бьется с реальностью его экселя.
Знаете, что произойдет дальше? А я вам расскажу, что произойдет -> @real_julia_bilinkis
Произойдет очередной карго-культ, как это было с продуктовым подходом, agile и т.д. Спасибо, мы все это уже видели, и сейчас когда я прихожу в корпорации мне говорят, пожалуйста, только на встрече с Иваном Петровичем не упоминайте слово "гипотеза", у него начинается аллергия....
Хватит покупать «быстрые рецепты». Занимайтесь с AI у себя дома, благо есть для этого куча бесплатных инструментов. Это реально полезно. Сделайте вот что: загрузите в него свою текущую идею и введите промпт: «Разнеси эту идею в пух и прах. Найди, где я ошибаюсь в рынке, бизнес-модели и юнит-экономике».
Как можно по-другому -> @real_julia_bilinkis
Мы сейчас пожинаем плоды того, что последние несколько лет продуктовый подход воспринимался как странная смесь из ритуалов Agile и бесконечного тестирования «цвета кнопок» или интервью с клиентами.
В итоге команды радуются росту регистраций или кликов, в то время как экономика продукта трещит по швам. Бизнес смотрит на продукты и не понимает: «Где деньги?». Продакты смотрят на бизнес и выгорают. Почему так вышло?
Вы не можете строить «ракету» внутри департамента, где закупка гайки согласуется полгода.
Лучшие кадры превратились в «дипломатов», которые 80% времени тратят на обход legacy-процессов вместо того, чтобы искать рыночные окна.
И вот наступил момент «Х». Денег (и времени на ошибки) больше нет. Сейчас как никогда нужны прорывные идеи, новые бизнес-модели и нестандартные ходы. Но выясняется страшное: нормальных продактов-стратегов почти нет. Потому что эти прорывные идеи нужно было учиться генерировать и проверять в «сытые годы», когда цена ошибки была ниже, а ресурс на эксперименты - выше. Вместо этого команды дрессировали делать «красиво» и «вовремя», а не «прибыльно» и «рыночно».
Нельзя построить новый бизнес, просто перекрасив старый фасад. Либо мы выносим инновации за периметр «бюрократического ада», либо продолжаем полировать кнопки, пока кто-то другой меняет рынок.