Взгляд на мир глазами менеджера продукта. Работаю в управлении продуктами уже более 8 лет (Kolesa Group, Avito, Yandex, OLX). Пишу о собственном опыте, делюсь полезными ссылками, делаю фото-репортажи из офисов IT компаний. Живу в Лиссабоне. @mervlad
Project vs Product Thinking
За что люблю английский, так это за краткость и ёмкость формулировок на наши профессиональные темы. Шикарная иллюстрация к посту от Shreyas Doshi про разницу проектного и продуктового подхода. Кстати, и тот и другой нужны и важны, главное не путать один с другим и применять для подходящих задач.
Пост на тему обратной связи вида «ты отлично справляешься с управлением командой и текущими задачами, но нужно больше думать о стратегии продукта» тоже будет полезно почитать. Shreyas выделяет три типа ситуаций, которые могут привести к такой ситуации:
✔️Лучше понимать разницу между подходами по критериям из списка и применять их в правильной ситуации 👇🏻
✔️Больше думать о новых возможностях, которые ваш продукт может дать компании в долгосрочной перспективе
✔️Уделять больше внимания распространению видения и стратегии продукта в команде и среди стейкхолдеров
Если услышите такую обратную связь от своего менеджера — уточните о чём именно идёт речь, ведь действия, которые вы можете попробовать сделать для улучшения ситуации, будут очень разные.
▶️ https://www.linkedin.com/posts/shreyasdoshi_you-are-great-at-execution-the-team-loves-activity-7118026861133144064-zJgc
#lifehacks #productlinks
Прокачиваем навыки и насмотренность
Продакту легче подниматься по карьерной лестнице, когда знания структурированы и закреплены на реальных кейсах.
Повысьте свою продуктовую экспертизу на курсе «Продакт-менеджер» от ProductStar (группа компаний РБК)
Что сможете добавить в резюме:
— Запуск MVP и A/B-тестов;
— Просчет Unit-экономики продуктов;
— Эффективное управление командой;
— Проведение CustDev и построение продуктовой аналитики.
Курс идеально подойдет:
— Junior- и Middle-продактам;
— Тим лидам разных специализаций;
— Маркетологам и PMM’ам;
— Продуктовым аналитикам.
Эксперты рынка из Тинькофф, Яндекс, X5 Group поделятся своим многолетним опытом, чтобы вы чувствовали себя уверенно на карьерном пути.
По промокоду «ПРОДУКТОРИЙ60» действует скидка 60% на курс.
▶️ Забронировать скидку
#дружескийпиар
Творчество и нейросети
Если вы смотрели на работы, созданные с помощью современных нейронных сетей, хотели сами попробовать этот новый вид творчества, но времени разобраться и начать не хватало — этот пост для вас.
Мой давний знакомый Александр Пичугин, лидер русскоязычного digital сообщества Лиссабона и арт-директор с 15-летним опытом работы в рекламных и брендинговых агентствах, запускает свой онлайн практикум Нейросети: Будущее Искусства.
6 недель погружения в мир промптинга, Stable Diffusion, Midjourney, DALLE, генерации и редактирования изображений. Практическое обучение в режиме реального времени: вы будете не просто слушать лекции, а сразу же применять полученные знания на практике, работая над собственными идеями и проектами, экспериментируя с искусством будущего.
Это первая когорта с символической ценой за участие. Я с удовольствием поддерживаю и сам планирую присоединиться. Давайте с нами 😉
Подробная программа, орг вопросы и примеры работ здесь
#дружескийпиар
Эксперименты с рекомендациями длиною в 20 лет
Netflix славится своей моделью рекомендаций — сегодня более 80% контента его пользователи начинают смотреть через рекомендательные алгоритмы и персонализированный интерфейс выбора.
Но эта работа началась задолго до того, как появился стриминг видео, когда для анализа доступны такие сигналы как начало просмотра и длительность просмотра каждого видео у каждого пользователя. Netflix начинался с сервиса аренды DVD по почте, и уже тогда ключевой гипотезой команды было: если мы сможем хорошо подсказать пользователю какой контент посмотреть, он будет возвращаться к нам снова и снова.
Крутая статья с разбором изменений в инструментах рекомендаций Netflix по годам от 1998 года до наших дней. За эти годы в Netflix провели множество тестов, большинство из которых не дали значимого эффекта на ретеншн пользователей. Первый подтвержденный эффект был в 2011 году. Можно позавидовать терпению и уровню веры команды в ключевую гипотезу!
▶️ https://gibsonbiddle.medium.com/a-brief-history-of-netflix-personalization-1f2debf010a1
#productlinks
Как оценить свой product-led growth
В создании и развитии успешного продукта самое важное — запустить процесс роста аудитории, поддерживаемый самим продуктом. К этому стремится любая компания, которая хочет кратно увеличить аудиторию своих клиентов. Обычно, нужно провести множество экспериментов, чтобы эффект product-led growth (PLG) начал работать в вашем продукте, а любому эксперименту нужны измеримые цели.
Ребята из Openview уже несколько лет проводят исследования с компаниями и собирают бенчмарки на всех этапах использования продукта органическими и PLG пользователями. На базе опыта более 1000 компаний получился отчёт для каждого этапа пути пользователя с цифрами конверсий. Может быть очень полезно для проверки своего продукта и при выборе целей для экспериментов. Больше всего подойдет для SaaS и продуктов с монетизацией через подписку.
▶️ https://openviewpartners.com/2022-product-benchmarks/
#productlinks
Большие звери Лиссабона
Давно не писал ничего о Португалии. Исправлюсь.
Недавно придумали себе новый челлендж — посмотреть вживую в Лиссабоне и окрестностях все работы известного уличного художника или, как он себя сам называет, artivist’а Bordalo II (Бордало Сегундо). Он делает огромные уличные инсталляции и муралы из… переработанного мусора. Таким образом он привлекает внимание к проблемам отходов и чрезмерного потребления, а также делает Лиссабон и другие города мира красивее.
Работы действительно впечатляют. Можно долго стоять и разглядывать, находя интересные кусочки, из которых сделаны эти Big Trash Animals.
Если будете в Лиссабоне, можете найти и посмотреть сами на этой карте
▶️ https://maps.app.goo.gl/kfKEUfNySTQvZBdW9?g_st=i
#portugal
Качаем AI/ML матчасть
В наше время, когда AI звучит не один десяток раз в презентации каждого руководителя крупной продуктовой компании, а каждый второй стартап делает AI-помощник для сами-выберите-чего, может создаться впечатление, что нейронные сети захватили эту сферу целиком и полностью. Open AI и их знаменитый чатик мощно популяризировали нейронные сети.
Машинное обучение (ML) является одной из областей искусственного интеллекта (AI) и используется в научных задачах с 80-х годов прошлого века, а начиная с 2010-х широко используется в продуктах и бизнесе. Возможность научить машину решать задачи, которые раньше могли решать только люди, пригодилась во многих областях и сферах. Значит ли это, что для решения таких задач необходимы нейронные сети?
Представьте, что вы менеджер продукта в сервисе по продаже недвижимости. У вас есть исторические данные о стоимости квартир в зависимости от района, площади, этажа, года постройки и типа дома — огромная таблица с данными о нескольких десятках тысяч объектов. Вы хотите помочь своим пользователям подсказкой средней стоимости при создании объявления о продаже квартиры. Какой тип модели машинного обучения можно попробовать использовать для решения этой задачи?
Выбирайте ответ в опросе, завтра сделаем разбор каждого варианта👇🏻
#productquestion
В моём недавнем опросе про Кинопоиск всего около 25 человек отметили, что смотрят видеоэссе. Хочется это исправить! Команда Кинопоиска создала свой неповторимый стиль обзоров о кино. Когда интересно смотреть даже о фильме, который видел много раз и можешь процитировать целые отрывки диалогов наизусть.
А ещё мне очень нравится, как они подмечают и раскрывают методы, которые использует режиссер, чтобы влиять на аудиторию. Кстати, чем-то похоже на разбор чужого продукта и его инструментов привлечения и удержания аудитории.
В качестве примера видеоэссе на мой любимый фильм Тарантино «Криминальное чтиво».
https://youtu.be/TSYQoO0vFL8
#videoholidays
Исследования как интегратор работы команд маркетинга и продукта
Ещё одно качественное выступление на ProductSense 23, которым хочется поделиться, было от Светы Ивахтенко из Яндекс Фантех (Кинопоиск и Плюс). Тема была горячая и близкая практически любому продукту: Как объединить продуктовые, маркетинговые и клиентские метрики и бить в одну цель.
Всем ведь знакома ситуация, когда маркетинг и продукт работают параллельно, вроде бы на одну цель, но совершенно по разным метрикам и в разном контексте? В рассказе Светы был свежий взгляд на эту проблему и пример решения с активным участием команды исследователей.
Кейс был из опыта Кинопоиска прошлого года. Главная цель на рост популярности продукта — слишком общая, не отражает изменений на рынке и изменение поведения пользователей. На основе исследований выбрали более четкую цель — изменить восприятие сервиса «Кинопоиск это только про фильмы и сериалы» на «Кинопоиск это место, где можно посмотреть любой видео контент и хорошо провести время».
Ввели новую метрику — мультиконтентность. Выбрали инициативы, которые могут взять команды продукта и маркетинга, чтобы активно качать эту метрику. Команда исследований работала в роли интегратора работы и помогала быстро измерять эффективность работы. Это включает поиск новых инсайтов, помощь в проектировании экспериментов и валидацию новых изменений через UX тестирование и интервью.
Итоги: сократили отток аудитории, даже на фоне низкого сезона, повысили возвращаемость и понимание ценности продукта для основного ядра аудитории.
Подход может пригодиться в ситуациях когда у вас:
✔️Очень конкурентный рынок
✔️Новый продукт на стадии запуска
✔️Очень ограниченный бюджет на маркетинг
Пока я собирался поделиться этим саммари, организаторы конференции сделали подборку самых популярных выступлений по итогам опроса участников и выложили их записи. Кстати, это выступление заняло первое место. Так что вы можете посмотреть целиком и сами решить можно ли применить этот подход в ваших продуктах.
▶️ https://vimeo.com/863509323/14924025fd
Другие инсайты от Светы можно почитать, послушать и посмотреть на её канале @WHODUNNNIT
#productlinks
Видел уже несколько вариантов этого мема. Кажется, этот самый удачный 😁
Читать полностью…Сегодня в рубрике полезных видео выходного дня у меня для вас шикарный выпуск подкаста Lenny с Claire Butler, первым специалистом по росту и нынешним Marketing Director в Figma.
Узнал много нового про Figma. Например, вы знали, что в первых версиях не было инструментов для групповой работы? Это была запланированная ключевая фича, но разработка полноценного «мультиплеера» отложила бы запуск ещё на год. А при общении с первыми пользователями было видно, что в продукте уже есть ценность как в онлайн инструменте для дизайнеров. Дизайнеры, которые участвовали в демонстрации первых версий, буквально просили ноутбук с Figma после презентации, чтобы попробовать её самостоятельно. И команда решилась на этот шаг. Представляю насколько это было сложно!
Рассказ начинается с тех дней, когда это был небольшой стартап и даже самого продукта ещё не было в открытом доступе. Claire действительно была первой в команде, ответственной за маркетинг и позиционирование. Подробно проговорили основные подходы к go-to-market стратегии на реальных примерах. Отличный опыт, который стоит использовать в любом b2b saas с моделью привлечения через сотрудников компаний клиентов, которые выступают в роли адвокатов вашего продукта.
▶️ https://youtu.be/UmirRfy-gzA
#videoholidays
Вакансия дня: Head of Buyer Experience в Циан
Мой давний знакомый Артём Глебов, CPO в Циан, ищет себе в команду опытного продуктового лидера. Предстоит управлять 4 командами, которые работают над созданием лучшего сервиса для поиска, выбора и анализа объектов недвижимости. Задачи довольно сложные, ведь в одном продукте нужно совместить опыт очень разной аудитории: от поиска квартир в аренду до покупателей бизнес-центров.
Я уверен, что важным фактором успеха на новой позиции является совпадение по взглядам и подходам с вашим прямым руководителем. У вас есть отличная возможность узнать об этом подробнее ещё до отклика, ведь недавно Артём был в гостях у подкаста make sense и рассказал много интересного про формат работы в Циан и свой путь к позиции CPO.
Ключевые темы:
✔️Иллюзия понимания своего пользователя
✔️Понимание бизнес-моделей как важное качество менеджера продуктов
✔️Типичные ошибки продактов: мыслить проектами, а не продуктами
✔️Zoom-In и Zoom-Out в работе продакта
✔️Создание стратегии продукта и процессов для работы по ней
✔️Почему команды не хотят отпускать продукты и что с этим делать
✔️Как помочь командам выбрать правильный фокус и синхронизировать усилия с коллегами
Слушать подкаст:
iTunes: https://clck.ru/35XCjk
YouTube: https://youtu.be/KRhk1MdWKzE
Яндекс Музыка: https://clck.ru/35XCiq
Узнать детали и откликнуться на вакансию:
https://earthy-dawn-428.notion.site/Head-of-Buyer-Experience-083ac811afcc4408a968b983b7696ce8
#career #productlinks
Автоматизация с человеческим лицом
Ещё один доклад на ProductSense 23, который мне запомнился, был про автоматизацию продаж с высоким чеком. Это тот случай, когда хочется масштабировать воронку и сократить расходы на команду продаж — живые люди, которые общаются с клиентами и создают основной поток выручки, но не испортить конверсию в покупку и средний чек. Довольно частая ситуация, думаю будет многим полезно. Рассказывала Диана Франчук из Skyeng.
Если вы когда-либо учили английский в Skyeng или взаимодействовали с другими их сервисами, вы знаете, что всё начинается с бесплатного вводного урока. Его проводит методист, он же менеджер по продажам. Цель урока — определение вашего уровня знаний (вторичная) и продажа пакета уроков (основная). За каждый такой урок Skyeng платит сотрудникам и это существенная статья расходов.
Команда Дианы занималась оптимизацией воронки продаж и уже автоматизировала все шаги, кроме самого вводного урока. Спойлер: в результате экспериментов получилось сократить время урока, повысить (а не ухудшить!) конверсию в продажу и сэкономить компании 100 млн рублей — с момента запуска нового формата вводных уроков прошло уже 3 года.
В результате серии экспериментов ребята разделили вводный урок на две части — онбординг с проверкой знаний без участия методиста и общение методиста с клиентом. Это сократило длительность звонка на 10 минут и дало методисту дополнительные знания для общения, что позволяет лучше делать продажу. А клиенты оценили новый формат, ведь тестирование комфортнее проходить самостоятельно, чем отвечать на вопросы в формате звонка с человеком.
Ключевые тезисы:
✔️Чтобы не столкнуться с саботажем со стороны команды продаж нужно вовлекать в создание MVP лидеров команды (самых опытных продажников, на которых равняются другие сотрудники) и показать им ценность автоматизации
✔️Эксперименты с участием людей это вам не обычные A/B тесты. Чтобы сравнивать результаты тестовой и контрольной группы нужно сплитовать и лиды, и сотрудников
✔️На эксперимент влияют: несоблюдение тестового сценария методистом, общение между медодистами из разных групп между собой, чрезмерная инициатива сотрудников и увольнения (изменение состава группы в эксперименте). Помогает «карантин эксперимента» — первые две недели наблюдаем и не учитываем в результатах
✔️Автоматизация не заменяет человека, а делает его работу легче, эффективнее и веселее.
✔️Машина не человек. Селф-сервис не сможет продать клиенту пакет уроков за 100 тыс рублей в рассрочку, а менеджер, который знает всё про клиента на старте общения — сможет.
#lifehacks
Инвесторы из будущего
Рекомендую посмотреть новый эпизод Елизаветы Осетинской про братьев Либерманов. Первые полчаса у меня было впечатление «какие странные вещи говорят эти чудики». Чуть позже «а что-то в этом есть!». Ближе к концу ролика «как круто, если это сработает!».
Ребята создают компании уже много лет. Какие-то провалились, какие-то были успешными. Сейчас они инвестируют в людей. Они продвигают идею, что в человека можно инвестировать как в компанию. На основе накопленных данных и математики можно оценить потенциал человека в молодости и помочь ему реализовать себя деньгами и советами инвестора, который заинтересован в его успехе, в том числе финансово заинтересован. И если когда венчурные и пенсионные фонды мира поймут, что эта модель, которая сейчас работает наоборот — чтобы получить хорошее образование и стартовый капитал нужно влезать в долги, эффективна в масштабе — мир изменится.
Примечательно, что человечество уже проходило похожий этап. Совсем недавно по меркам истории бесплатного среднего образования для всех не существовало. Государства взяли эти расходы на себя и посмотрите как изменился наш мир за последние сто лет!
▶️ https://youtu.be/UHP1lgmS8GE
#videoholidays
Хорошая визуализация из блога Pawel Huryn, который любит писать на продуктовые темы, о которых, кажется, уже нельзя сказать ничего нового, а у него получается. Уж полезные тематические подборки точно получаются хорошо 💪🏻
Основные ошибки в этой схеме, которые допускают многие компании, в том числе довольно большие и зрелые. Из личного опыта и опыта ментора.
✔️Начать с краю, составить большой роудмап из разных инициатив, как-то подогнать под стратегию и видение
✔️Выбрать цели, которые не описывают прогресс движения к видению и противоречат стратегии
✔️Вообще нет стратегии, есть только видение успешного успеха и большой список инициатив с разными целями
✔️Роудмап ориентирован на создание фичей, а не создание ценности для клиентов и бизнеса
В посте есть несколько полезных ссылок на шаблоны и выступления опытных продуктовых лидеров по теме видения, стратегии, целеполагания и роадмапа.
▶️ https://www.linkedin.com/posts/pawel-huryn_many-pms-struggle-to-explain-the-difference-activity-7104843080511426560-12kc
#productlinks
Новый опыт отклика на вакансию или как одним экраном изменить отношение пользователя
Я сейчас в активном поиске работы и откликаюсь на очень разные вакансии. В том числе для того, чтобы пообщаться и потренировать немного забытые навыки прохождения собеседования.
Случайно наткнулся на вакансию CPO от стартапа Toggl и очень удивился, когда до отклика с резюме мне предложили пройти онлайн тест на знание основ продуктовой разработки. Реакция была скорее негативная, тест на C-level позицию? Вы серьезно? Но ради интереса решил попробовать.
Большая часть вопросов были интересные и мне даже понравилось. А последний экран в тесте 👇🏻 полностью изменил впечатление от процесса с негатива, на понимание и интерес.
Выделить своего пользователя из общей массы и наглядно это показать — отличный приём, который можно попробовать использовать для улучшения CJM на сложных этапах. Это хорошо использует Grammarly в своих регулярных отчетах со статистикой использования слов, этим мотивирует продолжать обучение GoPractice в конце главы. Но в целом, это довольно редкий инструмент. Стоит подумать применим ли такой сценарий в вашем продукте.
Кстати, оказалось, что Toggl использует своё собственное решение для онлайн тестов под девизом «In skills we trust». Если у вас есть вакансии, на которые приходит очень много откликов, возможно стоит попробовать. Для популярных позиций и технологий у Toggl есть даже готовые тесты, из которых можно быстро собрать свой инструмент отбора кандидатов.
▶️ https://toggl.com/hire/
#lifehacks
Generative AI — угроза или возможность для маркетплейсов
Недавно я был на вебинаре от AIM Group, где Jonathan Turpin поделился своим взглядом на возможности и угрозы, которые несут GPT технологии в сферу классифайдов и маркетплейсов. Команда AIM уже не первый десяток лет держит руку на пульсе этого рынка, поэтому их анализ и прогнозы всегда интересно слушать.
Ключевой месседж: у платформы маркетплейса есть преимущества, которые никогда не получат AI помощники: накопленный массив данных о спросе, предложении и транзакциях, системы доверия между продавцом и покупателем, возможность быть внутри сделки. Но это не значит, что они могут спокойно оставаться в стороне. Уже сейчас Alexa или Bard могут ответить на запрос про подбор машины или недвижимости под критерии покупателя и сделать это с приемлемым качеством.
Ценность AI растет со сложностью запроса и количеством факторов, которые покупатель хочет использовать, чтобы получить нужный ему результат. Например, подбор машины, где сравнительно немного параметров поиска, и поиск работы или дома — намного более персонализированный поиск. Я сам уже видел продукты для поиска работы с явным использованием AI под капотом и они работают намного лучше обычного каталога вакансий или поисковика.
Другая область, где AI может изменить рынок — этап переговоров между продавцом и покупателем. Ответы на одинаковые вопросы, фильтрация лидов, обсуждение цены, скрининг кандидатов на вакансию — эти задачи сейчас вынуждены брать на себя пользователи. Это большой объем ручной работы, а значит генеративный AI может быть отличным инструментом для улучшения опыта пользователя и для повышения эффективности внутренних операционных процессов маркетплейса.
Ключевой совет для маркетплейсов — начинайте сейчас, экспериментируйте, пробуйте применять готовые инструменты. А для тех, кто занимается разработкой AI инструментов, стоит посмотреть на этот огромный рынок и подумать какие проблемы на нём можно решить. Клиентов с деньгами там хватает 😉
Посмотреть презентацию можно по ссылке ниже.
▶️ https://aimgroup.com/private/651b406b10c55
#marketplaces #classifieds #aifuture
Happy Inbox Zero Day!
Сегодня отмечают день Inbox Zero — полезной практики работы с электронной почтой. Этот подход помогает изменить отношение к почте и перестать «разгребать свой почтовый ящик». Я начал следовать этому подходу несколько лет назад, ещё при ежедневной работе с GMail, а после перехода на Superhuman это стало естественным форматом работы с электронной почтой. Проверено на собственном опыте — скорость и эффективность работы заметно выросли.
Сегодня в честь праздника Superhuman даёт два бесплатных месяца вместо одного всем новым пользователям по приглашению. Можете скинуть мне свой емейл в ЛС для инвайта и попробовать сами. Кстати, Superhuman теперь есть и на Android.
А ещё они используют вдохновляющие фото в качестве фона для вашего пустого почтового ящика и для написали целый гайд о том, как использовать фотографии для формирования эмоций в продуктах. Можно попробовать применить у себя 😉
▶️ https://blog.superhuman.com/how-superhuman-chooses-inbox-zero-images/
#lifehacks
Да, так часто бывает 😁
#producthumor
Ещё один крутой выпуск подкаста Lenny про эволюцию из стартапа в глобальный продукт. Он очень классно находит героев для своего проекта! На этот раз в гостях Maya Prohovnik, первый сотрудник стартапа Anchor, который был куплен Spotify. Сейчас Майя руководит всем продуктом для подкастов в Spotify.
Было интересно послушать про изменения в подходах к проблемам и привлечению пользователей. И о том как небольшая команда после присоединения к крупному игроку рынка может приносить пользу всей компании.
История о том, как в Anchor сделали возможность автоматически загрузить подкаст на Apple, когда такой функции не было ни в одном продукте на рынке, вообще 🔥 Оказывается, они наняли несколько интернов-студентов, которые делали это за пользователя вручную. А в интерфейсе продукта это выглядело как магия по клику на одну кнопку!
▶️ https://youtu.be/1gXNOJEWajU
На прошлой неделе советовал вам выпуск про эволюцию в Figma. Они хорошо дополняют друг друга /channel/vladimir_merkushev/1942
#videoholidays
Разбираем варианты ответов на вопрос про типы моделей машинного обучения. Неправильного варианта в списке нет, все типы применимы. Качество результатов и применимость в живом продукте у всех будут разные, но мне хотелось обратить ваше внимание именно на то, что в ML много разных подходов.
В целом, машинное обучение работает следующим образом:
✔️Формируется датасет, где известны признаки объектов и их целевое значение, например, параметры квартиры и её стоимость.
✔️С помощью специальных методов ищутся взаимосвязи в данных, связывающие признаки объектов и целевое значение.
✔️В результате создается модель, которая для любого объекта на основе его признаков может вычислить это значение.
Линейные модели — формула зависимости целевого значения от признаков объектов, это выбор по умолчанию в качестве простой первой оценки
Объем данных для обучения: нет ограничений
Тип данных: табличные данные, целевое значение линейно зависит от признаков объектов
Результаты: самая понятная интерпретация
Деревья решений — набор логических правил, использующих признаки объекта, которые позволяют получить прогноз целевого значения. Это выбор по умолчанию в качестве базовых моделей для табличных данных со сложными зависимостями целевого значения от признаков объекта
Объем данных для обучения: стони объектов
Тип данных: табличные данные
Результаты: можно интерпретировать
Градиентный бустинг на основе деревьев решений — набор деревьев решений, объединенных определенным образом в ансамбль. Это выбор по умолчанию для задач с табличными данными, он показывает лучшие результаты во многих прикладных задачах.
Объем данных для обучения: тысячи объектов
Тип данных: табличные данные
Результаты: можно интерпретировать
Нейронные сети — это выбор по умолчанию для сырых данных: изображения, звук, текст, видео.
Могут применяться к табличным данным, но обычно показывают качество хуже моделей с градиентным бустингом.
Объем данных для обучения: десятки тысяч объектов
Тип данных: сырые данные
Результаты: сложно или невозможно интерпретировать.
Тема большая и глубокая, но я надеюсь, у меня получилось показать общие и отличительные особенности всех типов моделей машинного обучения. Погрузиться и разобраться в теме мне помог курс по управлению ML/AI проектами от GoPractice. Если вам интересно, напишите в комментариях, поделюсь ссылкой на скидку в ЛС😉
#productquestion
Сколько стоит ваш продукт?
Не спрашивать клиентов о деньгах учат практически в каждой книге и курсе про исследования. Но как же тогда выбрать оптимальную цену для продукта? Чтобы не было «слишком дешево, наверное качество не очень» и «слишком дорого, столько я не готов платить»?
Наткнулся на интересную статью на эту тему. Метод Питера Ван Вестендорпа (Van Westendorp) предлагает задать не один вопрос про деньги, а целых четыре.
✔️При какой цене вы бы стали сомневаться в качестве продукта?
✔️При какой цене вам будет выгодно использовать этот продукт?
✔️При какой цене этот продукт начинает казаться дорогим?
✔️При какой цене это слишком дорого?
На основе ответов группы респондентов строится график и становится виден интервал цены, который будет хорошо восприниматься большинством клиентов. Звучит красиво, интересно работает ли это на практике? Ведь людям очень сложно отвечать на вопросы про цену.
Думаю важно отметить, что этот подход можно использовать только для ценообразования, но не при исследовании потребности клиентов. Когда продукт уже есть и он решает существующие задачи клиента. Спрашивать про комфортную цену на стадии проверки гипотез о потребностях не имеет никакого смысла.
▶️ https://www.forbes.com/sites/rebeccasadwick/2020/06/22/how-to-price-products/
#productlinks
Продуктовый подход на консервативном рынке
Казалось бы, что нового можно придумать на рынке продажи квартир в новостройках? Сотни компаний конкурируют на нём за потенциальных покупателей, предлагая скидки, ипотеку и рассрочку. Большой красный океан, где выживают самые сильные.
Ребята из компании Самолёт решили применить продуктовый подход и поискать какие задачи покупателя квартиры можно решить, те задачи, которые не лежат на поверхности. Например такую: не могу пока купить свою квартиру, но хочу жить в арендованной квартире как в своей — сделать ремонт под себя, завести домашних животных, купить хорошую мебель и тд. Кажется, такая задача есть у многих.
Новый продукт от Самолёта, на который я случайно наткнулся, решает такую задачу через аренду квартиры с выкупом. Платежи за аренду идут в накопление первоначального взноса для ипотеки. Счастливый клиент заезжает и живёт в квартире как в своей, а не пытается накопить на первоначальный взнос в условиях, когда деньги обесцениваются. Компания получает новый стабильный источник прибыли, новый канал продаж и уникальное торговое предложение. Хороший пример создания продукта под задачу целевой аудитории!
▶️ https://samolet.ru/izhivika/
#lifehacks
🏐 @agile_minutes
#бизнес #команда #владелец_продукта
Мотивация для ментора
Когда мой внутренний самозванец начинает брать верх, я захожу в свой собственный профиль на Meander и перечитываю отзывы от ребят, с которыми проводил менторские сессии. Вот мои любимые:
«Vladimir helped me during my job search. He reviewed my CV and provided recommendations on how to enhance it. He gave me actionable advice and motivated me throughout the process. I highly recommend Vladimir!», Alik Bairamov
«Vladimir provided valuable recommendations and advice on career development. His insights helped me gain a better understanding of the steps I need to take to progress in my chosen field. He shared practical advice on setting goals, acquiring relevant skills, and positioning myself for future opportunities. It was really amazing session!», Nurbol Amirzhan
«Vladimir is an exceptional mentor, guiding me in improving my product management skills. With broad experience in online business, particularly in product management for marketplaces his knowledge is priceless.
For me Vladimir provided valuable insights into the international market for product management vacancies. He offered practical advice on breaking into this area. He willingly introduced me to unfamiliar tools, like the "Opportunity Solution Tree" and helped me map out new territories.
I am extremely grateful for Vladimir's support and useful advice, which have clarified my goals. I highly recommend him as a mentor for anyone seeking guidance and support in the product management or marketplace domain», Rita Skaletskaia
Хороший пример того, как давно известный инструмент, такой как отзывы, может решать в продукте совершенно другую задачу в определенном контексте 🙂
Если вы в поиске работы продактом или просто не понимаете как развиваться в своей профессии — записывайтесь на встречу. Буду рад помочь!
▶️ https://meander.so/m/mervlad
#lifehacks
Top 50 GenAI компаний по аудитории
Интересное исследование от a16z — собрали самые популярные по использованию продукты на основе генеративного AI и проанализировали их по нескольким показательным критериям. Данные брали за июнь 2023 в Similarweb и Sensor Tower.
✔️80% компаний не существовали год назад
✔️48% не привлекали инвестиции при запуске
✔️Самые популярные по использованию виды продуктов: AI помощник (68%), AI компаньон (13%), создание контента (10%), редактирование контента (4%)
✔️Самый большой канал привлечения аудитории — органика
✔️Большинство аудитории предпочитает веб версию мобильным приложениям (хотя они есть далеко не у всех из топ50)
▶️ https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/
#aifuture #productlinks
18 сентября, стартует недельная онлайн конференция для продакт-менеджеров Podlodka Product Crew в партнёрстве с Epic Growth.
Напомню формат, это ежедневные эфиры с экспертами из топовых компаний — сессии в Zoom, сообщество в Telegram и ламповая атмосфера.
Тема этого сезона: юнит-экономика и монетизация продукта. Больше подробностей о сезоне:
👉 Определим как анализировать ключевые метрики продукта и рассчитывать сходимость юнит-экономики.
👉 Научимся составлять PnL будущего продукта: из чего он состоит, как с его помощью оценивать жизнеспособность бизнеса и принимать решения. А ещё посчитаем PnL на примере реального продукта и соотнесём план с фактом.
👉 Узнаем, как эффективно пересобрать продукт и переходить на более конкурентоспособную бизнес-модель, когда экономика перестаёт сходиться.
Делиться опытом будут спикеры, которые вручную запускали или пересобирали продукты и работали над монетизацией в таких компаниях как Яндекс, Samokat, Tinkoff, Skyeng, Юла и др.
Подробности по программе и билеты на сайте конференции
https://podlodka.io/productcrew
#дружескийпиар
Что отличает миддл-продакта от сеньора?
Миддл-продакт запускает MVP, проводит клиентские исследования, считает LTV и разбирается в Unit-экономике. Что тогда его отличает от сеньора?
Сеньор в свою очередь может корректно определять критерии успеха проведения любого теста и запуска MVP. Умение мыслить шире и видеть стратегию продукта при любых исходах ситуации — ключевой навык сеньора. Также важным отличием является умение применять, а главное, адаптировать под конкретную ситуацию эффективные фреймворки продуктовой разработки.
Значительно ускорить рост от миддла до сеньора помогут менторы с многолетним опытом и насмотренность на кейсах ведущих продуктов.
ProductStar (группа компаний РБК) уверенно прокачивает хард- и софт навыки продакт менеджеров по разным специализациям: IT, E-commerce, FinTech, EdTech и др.
Курс «Middle-Senior Product Manager» поможет вырасти в текущей компании или перейти на новое место работы на сениор-позицию.
▶️ https://go.productstar.ru/jbS4wd
Для подписчиков канала по промокоду ПРОДУКТОРИЙ60 скидка 60% на обучение.
#дружескийпиар
Исследования — копаем глубже
На тему клиентских исследований на ProductSense 23 говорили много. На мой взгляд самый глубокий доклад получился у Михаила Правдина, мы с ним когда-то вместе работали в Avito, сейчас Миша возглавляет команду исследователей в Cloud Research, которые делают исследования на заказ. Опыт и список клиентов впечатляет!
Миша начал с провокационного вопроса: почему большинство участников любой конференции делают заметки в процессе докладов у себя в блокнотах или в заметках на телефоне? Чтобы не забыть что-то очень важное, верно? Так почему мы считаем, что в процессе интервью, клиенты могут рассказать по памяти все важные вещи про свой опыт с вашим продуктом?
Респонденты на интервью действительно забывают детали, специально опускают что-то «неважное» на их взгляд и обобщают повторяющиеся действия. Особенно сильно это влияет если вы спрашиваете про:
✔️Растянутые во времени процессы: покупка недвижимости, инвестирование, планирование путешествий, использование b2b продуктов
✔️Процессы, состоящие из множества шагов: проведение сделки, работа менеджера по продажам, путешествия
✔️Повторяющиеся действия: развлечения, покупка продуктов или заказ еды, просмотр видео
Ещё один провокационный вопрос: попробуйте вспомнить что именно вы вчера смотрели на YouTube? Как выбирали ролики? В какой момент и почему решили посмотреть? Ответить довольно сложно.
В качестве решения Миша предложил:
✔️Стараться исключить процесс воспоминания на интервью — говорить о примерах, брать респондентов со свежим опытом, просить показать использование на реальном продукте (если это возможно)
✔️Использовать контекстные опросы и интервью — когда вы спрашиваете клиента сразу после выполнения действия (опрос внутри UI по триггеру на событие, обзвон клиентов сразу после опыта в продукте)
✔️Комбинированные исследования — микс из интервью, опросов и дневниковых исследований (это когда клиент ежедневно отправляет отчеты про свой опыт в течение недели/месяца). Инструмент выбирается под каждую часть пути в продукте и зависит от «свежести» опыта и его продолжительности.
#lifehacks
Я у мамы самозванец или как общаться со своим внутренним критиком
Обещал поделиться саммари лучших докладов на ProductSense23. Делюсь.
Начну с доклада вообще не о продуктах и управлении разработкой, но тема важная и, кажется, релевантная для многих из нас. Алёна Медведева из Avito очень круто рассказала о проблеме и способах работы со своим внутренним критиком. И дала рабочие инструменты как с ним подружиться.
Главные тезисы:
✔️Внутренний критик или синдром самозванца есть у каждого, ведь он формируется в глубоком детстве
✔️Это фича нашей психики, которая стала багом. Так наш мозг пытается оградить хозяина от негативного опыта, на основе детских переживаний
✔️Делает он это очень коряво — превращает возможные риски в сомнения и обидные мысли
Например:
🙂 хочу выступить на конференции
🤯 куда ты лезешь? что нового ты можешь рассказать этой аудитории? они все это знают, даже лучше тебя!
🙁 хм… наверное мой опыт и правда никому не интересен…
Что здесь на самом деле было и как можно сделать:
🙂 хочу выступить на конференции
🤯 я помню как в детстве ты рассказал анекдот, который ты думал никто не знает, а все знали и никто не смеялся. тебе было стыдно и неприятно, я хочу тебя защитить от повторения такой ситуации
😎 тогда я составлю хороший план выступления, уточню у организаторов профиль аудитории и сделаю пару прогонов до выступления с коллегами или друзьями, учту их комментарии и уверенно выступлю на конференции
✔️Мысли от внутреннего критика это быстрая реакция мозга, наше бессознательное. Первое, что нужно сделать — научиться их слышать и находить правильные ответы на основе своего сознательного опыта
✔️Составить базу аргументов, которая поможет общаться с внутренним критиком. Инструменты по ссылке👇🏻
✔️Попробовать терапию, чтобы лучше слышать свои мысли и понимать их причины
✔️Попробовать менторство в роли ментора. Это отлично помогает понять насколько ваш опыт ценен для других людей!
Мой самозванец в последнее время очень активен — запуск стартапа даёт внутреннему критику кучу поводов каждый день. Планирую попробовать все инструменты Алёны и общаться с этим занудой во всеоружии. Присоединяйтесь, если и для вас это актуально и берегите себя ❤️
▶️ https://alenamedvedeva.notion.site/9f032f9e64674701925ecfa80f9c6a70
#lifehacks #startup #productlinks