Daria Ovchinnikova | Pro Product & Management
113 subscribers
68 photos
23 videos
2 files
74 links
Мир продуктовой разработки глазами андердога 🙃
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Суперсила продакта

Если развить основную мысль моих последних постов, то можно сделать вывод, что если убрать глянец презентаций и отчетов, окажется, что история любого успешного продукта — это кладбище проваленных гипотез, недооцененных рисков и болезненных решений. Неудачи не просто не случайность, они — закономерность. Своего рода плата за вход в игру. Если вы не совершаете ошибки, вы либо не делаете ничего нового, либо лжёте себе и окружающим. Поэтому правильное отношение к неудачам (в частности ошибкам) — это не про снисходительность, это про иммунитет:

✔️ Обнаружение: Через метрики, фидбек, A/B-тесты.
✔️ Реакция: Итерации, пивотинг, убийство бесперспективных фич.
✔️ Память: Документирование.

━━━━━━━━━━━━━━

Топ-10 ошибок (поищите их в продукте, которым занимаетесь сейчас 😉)

1️⃣0️⃣ Feature Factory — фичи ради фич (ICQ).
9️⃣ Невовремя вышли на рынок, в худшем случае еще и с пустыми руками (Microsoft Zune — поздно, Google Glass — рано).
8️⃣ Слабый UX → высокий churn (Делать b2b-продукт, ориентируясь только на задачи и проблемы ЛПР и игнорируя фактических пользователей).
7️⃣ Ориентация на неправильные метрики (Kik: DAU вместо Retention).
6️⃣ Нет приоритетов (Yahoo).
5️⃣ CAC > LTV, когда должно быть наоборот (Groupon).
4️⃣ Масштабирование без PMF (Quibi).
3️⃣ Стратегическая слепота или ставка не на ту лошадь (Kodak, Blockbuster).
2️⃣ Токсичная культура: успехи присваивают, за ошибки наказывают → ошибки скрывают и накапливают (Boeing 737 MAX).
1️⃣ Продукт не решает никакую частотную проблему, за решение которой готовы платить (эти имена мы можем никогда не узнать).

💡 Огромной карьерной ошибкой для продакта может стать попадание в неправильную команду, а для команды - наем неправильного продакта.


━━━━━━━━━━━━━━

Как продакту выявить культуру "успешного успеха" (чтобы держаться от нее по-дальше)


Вот несколько вопросов, ответы на которые нужно постараться получить:

🔘 Расскажите про ваш самый провальный эксперимент за последний год? Как часто вы "закапываете" фичи?
🚩 Отвечают уклончиво, используют шаблоны или вообще отрицают наличие ошибок – «Мы фокусируемся на успехах».

🔘 Как принимаются решения в вашей команде? Кто потом отвечает за результат?
🚩 Ответственность размыта или полномочия и ответственность несоразмерны (например, решения принимаются сверху, а отвечать за провалы должны исполнители).

🔘 Как оценивается вклад сотрудников в успех или неудачу запуска? Как реагируете на ошибку?
🚩 Провалы — личные, а победы — общие или "кого надо". Любая ошибка наказуема.

🔘 Как вы тестируете гипотезы? Как часто происходят релизы? (можно составить свое мнение по открытым источникам)
🚩Релизы редкие (раз в полгода или больше), а воркфлоу далек от хороших практик.

🔘 Почему из вашей команды обычно увольняются продакты? (можно изучить отзывы бывших сотрудников, статьи о компании и комментарии под ними)
🚩Обвинения.

Ну и обращайте внимание на язык: если вещи не называют своими именами («незапланированные обучающие возможности» и т.п.), то не стоит ждать ничего хорошего.

━━━━━━━━━━━━━━

Красные флаги в резюме и на собеседовании с продактом

🚩Избегает темы неудач: Переводит разговор на успехи, идеализирует опыт: «У меня не было значимых ошибок».
🚩В контексте провалов говорит только о других («Разработчики не успели», «Маркетинг плохо работал»), не выделяя свою долю ответственности.
🚩 Нет выводов и действий: Не говорит о том, какие уроки извлек из ошибки, как работали с последствиями.

Это свидетельствует о недостаточной зрелости/отсутствии рефлексии/непонимании сути продуктовой разработки или нехватке практического опыта. Обычно это результат влияния корпоративной культуры предыдущих мест работы. Конечно, такой кандидат может стать риском для вашей команды, если вы поддерживаете высокий стандарт продуктовой культуры.

━━━━━━━━━━━━━━
💡 Продакт — это не только профессия, но и отношение к жизни. Его суть в том числе в том, чтобы не избегать неудач и ошибок, а делать их быстро, дёшево и информативно (можно сделать выводы и предпринять меры).

━━━━━━━━━━━━━━

💬 А у вас были эпик фейлы?👇🏻

Pro Product

#Философия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3
McGuinness Institute тут разработал новый набор инструментов для форсайта — Foresight Tools, для тех, кто хочет оставаться антихрупким в мире, где хаос стал нормой.

━━━━━━━━━━━━━━

Что важно знать?

Большинство инструментов — это апгрейд старых добрых методов стратегического анализа и объединение их в группы по цветам:

━━━━━━━━━━━━━━

1️⃣ Желтое — Сканируем тренды

Three Horizons
- Классика: «Run-Change-Disrupt».
- Отличие: Three Horizons добавляет временную перспективу и акцентируется на взаимодействии горизонтов — все три горизонта существуют одновременно, что помогает избежать разрыва между стратегией и операционкой. «Run-Change-Disrupt» фокусирует, скорее, на конфликте между уровнями.

Causal Layered Analysis (CLA)
- Классика: Lean, 5 Why.
- Отличие: Causal Layered Analysis, как философский инструмент, копает вглубь в отличие от 5 Why, который фокусируется на операционных причинах, а не на мировоззренческих.

━━━━━━━━━━━━━━

2️⃣ Красное — Анализируем риски

STEEP+C
- Классика: PEST-анализ.
- Отличие: Добавлены экология и культура (мемы, тренды TikTok).

Futures Wheel
- Классика: Ментальные карты + причинно-следственный анализ.
- Отличие: Futures Wheel сочетает в себе элементы ментальных карт и причинно-следственного анализа, предлагая структурированное, многоуровневое представление последствий, которое позволяет выявлять не только прямые, но и косвенные эффекты изменений, в отличие от свободных ассоциативных ментальных карт и линейного анализа «если А, то Б».

Futures Triangle
- Классика: Анализ движущих сил (trend analysis).
- Отличие: Анализ движущих сил выявляет отдельные факторы и тренды, тогда как Futures Triangle группирует их, учитывая взаимодействие в комплексе.

Mapping Critical Risks + Animal Metaphors
- Классика: матрица рисков, SWOT × сторителлинг.
- Отличие: Mapping Critical Risks + Animal Metaphors объединяет элементы риск-матрицы, SWOT-анализа и сторителлинга, позволяя не только структурировать и оценивать риски, но и делать их более визуальными и запоминающимися для команды.

━━━━━━━━━━━━━━

3️⃣ Зеленое — Строим сценарии

Scenarios by the Numbers
- Классика: Shell Scenarios, тренд-анализ, кросс-влияние.
- Отличие: Scenarios by the Numbers опирается на классические методы, но отличается введением количественных параметров для оценки влияния и вероятности сценариев.

Artefacts from the Future
- Классика: сценарное планирование, дизайн-мышление и прототипирование.
- Отличие: Artefacts from the Future отличается тем, что создает физические или цифровые артефакты, которые визуализируют и делают осязаемыми будущие сценарии.

━━━━━━━━━━━━━━

Неужели ничего нового?

По большому счету - нет. Ценность — в системности: документ собирает инструменты в единый практически ориентированный, междисциплинарный фреймворк.

Но если зуммеры вас называют олдом, когда слышат слова типа SWOT, PEST и т.д., возможно «форсайт-сессия» вам поможет - они от подобной прикормки дуреют 😉

━━━━━━━━━━━━━━

PDF в первом комментарии👇🏻

Pro Product

#Стратегия #Тренды
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62
Опять про Growth

Добью темку 😉
A few years ago Growth-хакерство было на пике популярности. Говорящие головы всех мастей ходили по конференциям и рассказывали друг другу сказки, как изменив цвет кнопки, они улучшили конверсию на 146% и заработали дофигаллиард. Многие попытались повторить этот успешный успех, но когда дело дошло до дела, рынок остыл, и теперь к Growth подходят более осознанно. В основном через призму двух вопросов:

Когда стоит выделять Growth в отдельную функцию?
Как это сделать правильно?


Прежде чем перейти к ответу, определимся с понятиями (на всякий 😉)

✔️ Core — это про создание и максимизацию ценности продукта для пользователя.
- Отвечает за: фундаментальная ценность, функциональность и UX.
- Метрики: CSAT, CES, D30-90-180 Retention, добавленной ценности (NSM), СLTV, MRR (удержание), Adoption.

✔️ Growth — это про то, как донести эту ценность до максимального числа пользователей.
- Отвечает за: оптимизация воронки, снижение friction в CJM, онбординг, каналы коммуникации.
- Метрики: конверсии, активация и TTV, K-factor, CLTC, СLTV (монетизация и churn), ARPPU, MRR, NRR, GRR.

💡Growth в B2C ориентирован на массовые каналы, viral & referral, в B2B строится на новых сегментах и рынках и глубокой интеграции в бизнес-процессы клиента.


Очевидно, что эти функции тесно переплетаются:
🔘 Core-фичи могут менять поведение пользователей в воронке и влиять на монетарные метрики (например, новые сценарии использования влияют на Expansion, ARPPU, LTV и даже конверсии).
🔘 Growth-эксперименты могут выявить потребность в изменении Core-функций (например, A/B-тестирование разных сценариев онбординга может подсветить необходимость редизайна).

Часто Growth не выделяют в отдельную функцию. Когда выделяют, возможны разные форматы, и почти всегда возникают конфликты с core и маркетингом: за ресурсы, приоритеты, атрибуцию заслуг. Но главный риск — слишком увлечься оптимизацией локальных максимумов или скатиться в антипаттерны.


Нужно ли выделять Growth? Как?

Сугубо ИМХО: конфигурацию Growth-функции (не выделять/отдельная команда/сервис/аналитика) можно выбрать в зависимости от фазы продукта + good practice по типу роста + бизнес-модели + capacity команды в широком смысле.

Вырисовывается алгоритм:

1️⃣Решение «Выделять/не выделять»

1.1. Есть ли PMF?
Нет → Не выделять. Экспериментируйте внутри Core-команды.
🔘 Да → Переходите к 1.2.

1.2. Рост стагнирует?
Нет → Не выделять.
🔘 Да → Переходите к 1.3.

1.3. Есть ресурсы (в т.ч. data)?
Нет → Не выделять.
🔘 Да → Если много гипотез, но нет процесса быстрой проверки, или эксперименты отнимают >30% времени — есть смысл выделить Growth.

━━━━━━━━━━━━━━

2️⃣Решение «Как выбрать конфигурацию?»

2.1. Определите стадию продукта и характерный для нее тип роста (МакКормак):

📦 Pre-PMF → Viral+Sticky внутри Core.
☢️ Медленно, ресурсы распыляются.

🚀 Scaling → Отдельная команда (Sticky + Paid).
☢️ Конфликты с Core/маркетингом, общий код.

📈 Maturity → Сервисная команда (Expansive + Paid).
☢️ Мало персонализации, бюрократия.

Decline → Аналитика + R&D (если боремся).
☢️ Нет ownership.
(Слайд 1)

2.2. Сделайте поправку на бизнес-модель (она влияет и на тип роста, и на метрики):

📌 Если у вас высокая частота использования и сильное удержание → делайте ставку на Sticky Growth.
📌 Если у вас контентный продукт или сильный социальный эффект → используйте Viral Growth.
📌 Если у вас высокая маржинальность и возможность инвестировать в привлечение → можно масштабировать через Paid Growth.
(Слайд 2)

Как избежать конфликтов между Growth и Core?

Чётко определите зоны ответственности и работайте в команде:

✔️ Поделите метрики
✔️ Разрабатывайте совместную стратегию
✔️ Синхронизируйтесь в фазе реализации (внедрите RACI, если у вас отдельная growth-команда с инженерами, то нужен жесткий процесс ревью, Feature Flags, sandbox-среды)
✔️ Заранее договоритесь как действовать, если одна команда повлияет на метрики другой.

💡Самое сложное — не принять решение "выделять ли", а понять где продукт и что происходит с ним и рынком 😉


Pro Product


#Стратегия #Процессы #Метрики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41
🚀 Свой проект — только "единорог", иначе зачем?

В последние годы явно обозначилась тенденция: работа в найме больше не гарантирует стабильности. При этом выгорание и прочие прелести офисной жизни остаются корпоративным стандартом. На этом фоне всё больше людей задумываются о собственных проектах. Мотивации могут быть разные: преодолеть потолок в доходе, вернуть себе чувство руля, проявить свой творческий потенциал, изменить жизнь людей к лучшему...

Но еще больше людей останавливает представление, что каждый проект должен быть единорогом с миллионами инвестиций. «Иначе зачем?» Я же считаю, что такие установки не всегда полезны — у предпринимательских проектов есть градации, и сегодня хочется поговорить о них.

━━━━━━━━━━━━━━

Какие бывают проекты?

1️⃣ Pet-Project
Идеально для тех, кто хочет прокачать экспертизу, поэкспериментировать с новыми технологиями или реализовать давнюю идею.
Эти проекты — не всегда про монетизацию, они скорее про обучение, удовольствие и самореализацию. Тем не менее, они часто требуют вложений времени и денег.

💡 Для: портфолио, экспериментов и формулирования большой идеи, получения опыта.
⚠️ Риски: высокая вероятность «пустой» траты времени и ресурсов.

2️⃣ Life-Style Business
Бизнес, который вписывается в ваш образ жизни, а не наоборот. Без стремления к экспоненциальному росту, но с устойчивым доходом.

💡 Для: тех, кому важен баланс и стабильный доход.
⚠️ Риски: ограниченный потенциал роста.

3️⃣ Bootstrap
Здесь всё серьёзно: амбиции есть, развитие интересно, но только на свои деньги. Вы сохраняете контроль, но и вся ответственность — на вас.
Такой проект вряд ли можно успешно долго совмещать с чем-то еще.

💡 Для: ниш с быстрой монетизацией, фаундеров, стремящихся к независимости и свободе, прагматичных команд.
⚠️ Риски: медленный рост, возможность упустить рынок, если конкуренты привлекут капитал.

4️⃣ VC-backed Startup
Шанс оказать влияние на жизнь большого количества людей и заработать много денег. Но в эту игру не получится сыграть без инвесторов, а значит, эта история не про свободу. Если только после "выхода".

💡 Для: тех, кто широко мыслит, готов играть по крупному и выкладываться на все 100%.
⚠️ Риски: высокая вероятность провала или потери контроля.

Многие проекты начинают с одной модели, но под давлением рынка или возможностей переходят в другой формат ☝🏻


━━━━━━━━━━━━━━

Чего вы хотите сейчас и что вы можете?

Честно ответьте себе на вопросы про Время × 💰 Деньги × 🎯 Цели

Что для меня важнее: свобода, доход, творчество или влияние?
Сколько времени в неделю я могу выделять на проект?
Какой у меня бюджет и какие ресурсы уже есть?
Есть ли у меня исходная гипотеза и если да, то хотя бы часть компетенций, чтобы ее проверить?

💡 И да, лично я не верю в истории успешного, созданного с нуля IT бизнеса, в котором изначально все было делегировано.


А вы?👇

Pro Product


#Философия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥42
Немного полезных цифИрек, для тех, у кого развито критическое мышление 😉

1. Сроки поиска Product‑Market Fit (PMF)

- США: 6–12 мес. – источник: Y Combinator / Andrew Chen
- Китай: 8–14 мес. – источник: аналитика TechNode (обзоры стартап‑экосистемы Китая)
- Германия: 9–15 мес. – источник: Startup Genome Europe / German Startups Association
- Индия: 10–18 мес. – источник: отчёты Nasscom / Indian School of Business
- Великобритания: 7–12 мес. – источник: Tech Nation
- Россия: 10–18 мес. – источник: материалы Russian Venture Company и экспертных VC‑форумов

*При том у многих успешных продуктов это заняло 3-5 лет ☝🏻

2. Сроки роста до 100 млн долларов оборота в год

- США: 7–10 лет – источник: кейс‑стади из Silicon Valley, отчёты Startup Genome
- Китай: 6–9 лет – источник: TechCrunch и региональные венчурные исследования
- Германия: 8–11 лет – источник: Startup Genome Europe, PitchBook
- Индия: 7–10 лет – источник: отчёты Venture Intelligence, исследования Nasscom
- Великобритания: 8–12 лет – источник: Tech Nation, British Business Bank
- Россия: 10–15 лет – источник: РБК

3. Выживаемость стартапов

По данным CB Insights («The Top 20 Reasons Startups Fail») и других исследований, около 90% венчурных стартапов в США не достигают масштабного успеха (выживает примерно 10–15%). В остальных странах показатели обычно ещё хуже.
Источник: CB Insights

**Выживаемость малого бизнеса не VC (традиционный, локальный) выше, но тоже не впечатляет — не более 35% компаний переживают 10 лет.

💡 Внимание вопрос: откуда у 20тилетних "сеньоров" с 5ю годами опыта в 2х-3х компаниях столько успешных многомиллионных запусков? 😃


Не оттуда ли, что им объяснили, что если резюме упаковано не так, то никто не будет его даже рассматривать?

Ну и для чего рынку вся эта ярмарка не очень интеллектуального тщеславия?

Может есть какое-то всеобщее благо, которого только я не понимаю? 🧐

Pro Product


#Рынок #Мысливслух
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👎1😁1
Очень кратко про сделку Google и Wiz

Зачем: усилить Google Cloud встроенной, мультиоблачной безопасностью и завоевать доверие крупных enterprise‑клиентов.

Почему сейчас: ускоренная AI‑революция создает новые угрозы в облаке, а также снижает рост традиционного поиска, требуя диверсификации доходов.

Почему столько стоит: прошлой осенью Wiz отклонил предложение в $23 млрд и с тех пор вырос до примерно $700 млн ARR, что оправдывает прайс‑тэг в $32 млрд. При этом Wiz оценивается примерно в 46× ARR и демонстрирует рост около 200 % YoY — показатели, характерные для быстрорастущих SaaS‑компаний в сегменте облачной безопасности (у CrowdStrike P/S ≈ 28×, но Wiz растёт быстрее и имеет мало прямых конкурентов; рынок cloud security прогнозируется в $123 млрд к 2032 г.).

На что расчет:
✔️ +2–3% доли рынка Google Cloud — это ~$8–12 млрд дополнительной выручки к 2027 году (при текущей доле GCP в 11%).
✔️ Интеграция с AI-стеком должна быть бесшовной. Например, автоматическое сканирование уязвимостей в моделях Gemini через Wiz API.
✔️ Регуляторные риски не наступят: хотя FTC уже изучает сделки Big Tech в облаке. Возможны требования «не закрывать экосистему» (как в случае с Microsoft и Activision).

Прогноз: 3–5 лет — реалистичный срок, если:
✔️Кросс-селл: 30% клиентов Wiz подключат Google Cloud (по аналогии с тем, как AWS продвигает Security Hub).
✔️Синергия с Mandiant/Chronicle: объединение данных о угрозах и автоматизация реагирования.
‼️Риск перерасхода: Если интеграция затянется (как с Fitbit), а регуляторы наложат ограничения, ROI сместится за горизонт 5+ лет.

А как вы готовитесь к грядущим изменениям в вашем флагманском продукте в связи с наступающей эрой AI? 👇


Pro Product

#Тренды #Рынок #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥21
Зачем обычно нанимают продактов?

Довольно скоро после достижения PMF рост за счёт новых клиентов становится слишком дорогим (CAC > LTV), поэтому компании переключаются на монетизацию текущей базы. Отсюда спрос на специалистов, которые умеют с этим работать. И нет, это далеко не только коммерсы и маркетологи ☝🏻Продактов обычно нанимают волнами:

🔘 Scaling: core‑сеньоры для выстраивания архитектуры под механики роста.
🔘 Maturity: growth‑мастера, борющиеся за каждый процент NRR через A/B‑тесты, партнёрства и микро‑улучшения UX.

Если вы пришли “на общих условиях”, велика вероятность, что продукт в одной из этих фаз и перед вами будут поставлены цели, в логике, описанной ниже. И даже если вам не поставили цели (так бывает чаще, чем хотелось бы 😉) — поставьте их сами именно таким образом (разумеется, предварительно проделав работу в соответствии с вашим грейдом и согласовав результат с кем надо 🤭 иначе не полетит )👇🏻

Фокусы → Стратегии → Тактики

├── Go Up - рост за счёт увеличения ценности текущего продукта и вытягивания тарифной/продуктовой линейки в верхний сегмент: можно будет проапгрейдить текущих клиентов и привлечь новых.
│ └── Expansion → Upsell, Usage Expansion.

├── Go Down - вытягивание тарифной/продуктовой линейки в нижний сегмент: можно будет привлечь новых клиентов, главное при этом не обесценить текущий продукт и не сканнибализировать уже имеющуюся аудиторию.
│ ├── Localization → Адаптация цен/продукта под регион.
│ └── Expansion (если получается развивать нижний сегмент) → Cross-sell, upsell, usage expansion.

└── Wide - горизонтальный рост.
├── Expansion (new use case) → Новые сценарии использования для текущей базы + Upsell и/или Usage expansion
├── Diversification (Side)
→ Запуск продуктов, дополняющих основной для своей базы + Cross-sell
└── Ecosystem → Партнёрства с чужими продуктами, API-интеграции + Cross-sell

Итак,
✔️ Go Up, Go Down, Wide — это стратегические фокусы (куда будем расти: вверх, вниз, в ширину).
✔️ Expansion, Localization, Diversification — подстратегии (что будем растить: ARPPU/СLTV, GRR/NRR, MRR или базу).
✔️ Upsell, Cross-sell, Usage expansion — тактика или механики роста (как или через что будем растить).

Expansion Revenue Benchmarks: SaaS с LTV/CAC > 3 достигают ~20 % expansion MRR, а с LTV/CAC > 5 — > 30 %


Про механики

📌 Механики — это универсальные инструменты роста, их чаще связывают с Expansion, т.к. это ключевая стратегия после PMF, но они применяются и в других стратегиях.

✔️ Usage expansion → клиент начинает использовать продукт в большем масштабе.
✔️ Up-sell → клиент переходит на более дорогой тариф из-за добавленной ценности/новой функциональности.
✔️ Cross-sell → клиент покупает модули/продукты/услуги, дополняющие основной продукт.

Механики в реальных продуктах часто живут на пересечении монетизационной модели (подписка, транзакции, гибрид), логики ценообразования (фичи, лимиты, условия SLA и т.д.) и поведенческой динамики клиента. Поэтому и метрики для оценки их успешности сложно универсализировать. Впрочем направление мысли тут можно задать - см.скрин

Выберите одну механику, отстройте её и только потом добавляйте следующую. Начните с Upsell - обычно это самый «низко висящий фрукт».ИМХО

💡Совет: Делайте стратегический выбор!
На мой взгляд, продуктовые команды в основном не страдают от того, что не видят возможности роста — проблема в том, что они пытаются одновременно ухватить всё и всех. Вместо того чтобы фокусироваться, они не рассчитывают силы, распыляются на десяток ини­циатив и в итоге не доводят до ума ни одну. Это касается и стратегии, и тактики.


Pro Product

#Стратегия
#Метрики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥2
- Помогите! Сделайте что-нибудь!
- Что случилось, Лунтик?
- Не знаю, но это ужасно! (c)


Чистосердечное признание: я — фанат Discovery. Для меня это самая увлекательная и одна из самых важных частей продуктового процесса.
И, откровенно говоря, я не понимаю, как можно считать, что занимаешь продуктовую позицию, если ты не знаешь ничего ни про пользователей, ни про рынок. Тем более исследовать можно чужими руками и мозгами (если есть бюджет), но личная вовлеченность, особенно на входе, бесценна.имхо

В противном случае возможно вы занимаетесь управлением проектами запусков/доработок, а не развитием продукта.имхо 🫣

Почему это важно? Да потому что очень упрощенно продукт — это прежде всего ответ на вопрос «что делать?», чтобы увеличить ценность для пользователя и, соответственно, стоимость бизнеса. А откуда взять это «что»?

Делать, что говорят

Игнорировать обратную связь или конкретную спущенную задачу/проект, конечно, глупо. Но и слепо следовать любому входящему фидбэку, особенно если он прошёл через призму чьих-то интересов, особенно если у этого кого-то нет фактических полномочий, — минимум непрофессионально, максимум — безответственно. Это прямой путь к feuture factory.

Выдумывать и продавать

Пытаться «родить» инсайты на ходу в переговорке или интерпретировать сухие цифры без понимания «почему» — всё равно что гадать на Таро, а потом мериться... с другими выдумщиками старшими картами в раскладе (if you know what I mean). Это не приблизит вас к достижению бизнес-целей.

✔️ Искать инсайты (в том числе среди фидбэка), оценивать их масштаб, приоритезировать

Только так ваше ЧТО имеет шанс опереться на объективные данные о потребностях рынка. И это не гарантия, а возможность ☝🏻
________________________

Прежде чем поделюсь своими наработками в Discovery, забавная #История

Как-то на собеседовании меня спросили: «Как ты выстраиваешь работу с фидбэком?»

Я ответила, что подход напрямую зависит от зрелости команды и процессов. Если команда только учится поставлять ценность, то само по себе внимание к обратной связи — уже шаг вперёд. Но как только команда выходит на уровень проактивной продуктовой работы, где важно не просто чинить баги или выполнять пожелания парочки ключевых клиентов, а осознанно развивать продукт, — этого становится недостаточно. Тут уже нужны другие подходы: системные, исследовательские, ориентированные на выявление и проверку реальных потребностей рынка.

Собеседник слегка насупился и уточнил: «Что значит "проактивно"? Ты про опросы, мониторинги...?»

Я: «И про это тоже, но скорее про полноценный процесс Discovery.»

Тогда он еще больше напрягся: «Зачем нам тратить ресурсы на какие-то исследования, если у нас уже есть фидбэк?»

Я: «Хм... Исследования вовсе не отменяют фидбэк, просто делают его лишь ОДНИМ ИЗ источников бэклога. Они помогают его систематизировать, отфильтровывать и правильно встраивать в процесс разработки — как на уровне отдельных инициатив, так и на уровне общей стратегии...

Если же задача — поддерживать статус-кво и просто расставлять галочки в трекере, наем продакта, пожалуй, не самое эффективное
решение.»

Думаю, не стоит объяснять чем дело закончилось. И да, чувак оказался ССO, а я "странным продактом" 😅

💡 Не настаиваю, что мое мнение на этот счет — истина в последней инстанции, однако подсвечиваю какой мощный рычаг представляет собой возможность определять ЧТО делать. Даже если мы говорим не о стратегии, а об Execution, как в этой истории ☝🏻


Pro Product

#Процессы
#Философия
#Исследования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3😁1
Папу римского выбрали за 2 дня ☝🏻
Почему тогда менеджеров, которые ничего не решают и по факту ни на что не влияют, выбирают по полгода? 😁

#мысливслух
😁7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Мой топ-10 ошибок в Discovery

Если вы все еще сомневаетесь, что вам нужно владеть навыком исследований, послушайте хотя бы Сэма нашего Альтмана 😊👆🏻

А я пока накидаю самые распространенные ошибки, совершаемые в этом процессе. Как всегда – проверено на себе 😉

0️⃣ «Мы итак всё знаем»
Ничего не исследовать или "исследовать", чтобы подтвердить то, что вы итак знаете.
Самоуверенность неизбежно приведет к ошибкам.

1️⃣ Неэтичные методы
Собирать данные скрытно, шпионить, ставить ловушки в UI, проводить скрытые а/б тесты и делать прочие вещи, за которые в лучшем случае будет стыдно.

2️⃣ Непонимание разницы между исследованием проблемы и тестированием решения
Пытаться тестировать фичи, не разобравшись, зачем они вообще нужны.
Проблему мы исследуем, решение — тестируем. И именно в таком порядке! Путаница здесь приводит к тому, что вместо интервью запускаем A/B-тест или наоборот. Думать, что вместо исследования можно обойтись парой фидбэков сюда же. Но классика - это, конечно, пытаться сразу продавать фантазии вместо полноценного Discovery.

3️⃣ Эмоциональная привязанность или отсутствие объективности
Игнорирование результатов, которые противоречат «любимой/правильной» гипотезе. Либо подгон результатов эксперимента.

4️⃣ Discovery как разовое событие
Думать, что Discovery можно сделать один раз, а потом забыть об этом надолго и просто пилить фички.
Другое проявление - исследовать все подряд, либо не использовать результаты, либо двигаться быстрее/медленнее, чем Delivery-команда. Все это следствие не интегрированности Discovery в общий продуктовый процесс.

5️⃣ Увлечение только качественными или только количественными данными
Придумывать "почему", "зачем" или делать вывод о масштабности кейса по интервью.

6️⃣ Процессные проблемы
Весь спектр от неумения искать и формулировать гипотезы, цели, критерии успеха до проблем с приоритезацией, подверженности когнитивным искажениям, некорректный выбор метода и отсутствие необходимых компетенций.
Сюда же отсутствие инструментов, недостаточное или избыточное документирование или отсутствие этапа синтеза.

7️⃣ Недооценка рисков
Игнорирование технических, рыночных или юридических ограничений.
Т.е. принимать решение о внедрении изменений в продукт только на основании успешного теста.
"Продаем всем, кто мы такие чтобы осуждать клиента?"

8️⃣ Не доносить необходимость исследований стейкхолдерам
Например, не пояснять, что исследования не отменяют фидбэк или UX-тесты не всегда «удлиняют выход на рынок», значит нажить себе проблемы.

9️⃣ Не выбирать сегмент и/или контекст
Отличный способ зря потратить время, а в худшем случае еще и сформировать ложные представления.

1️⃣0️⃣ Over-research / research paralysis
Не всегда ошибка, но случается в компаниях, где много денег и мало product ownership'а. Можно выйти на рынок позже.

💡 Узнали себя? Не страшно - практически невозможно внедрить идеальный Discovery, но можно создать работающую, зрелую и адаптивную систему, близкую к оптимуму для конкретной команды и ее ситуации. Главное - не страдать от несовершенства, и переставлять ноги.


p.s. не понаслышке знаю, что последний совет может триггерить людей c комплексом отличника 😅

Pro Product

#Тренды #Исследования #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Один к тысяче

Задумывались, каков шанс найти идеальную работу? Не просто «нормальную», а ту самую, где вы — на своём месте, продукт — интересен, команда — вровень, а в культуре, как рыба в воде.

Если вы идёте через стандартный массовый процесс найма — то есть:

📍без рекомендаций,
📍без инсайтов изнутри,
📍по публичным описаниям

то шанс оказаться в такой «идеальной» точке примерно 1 к 1000.

Почему?
💡 Вся модель найма — это не отбор лучших, а поиск совпадений в искажённых картинах мира.


Кандидат должен угадать:

🔍 Чего от него ждут (требования реальные и формальные)
🎓 Насколько он подходит (мэтч компетенций с требованиями и собственная оценка этих компетенций)
🔊 Как правильно упаковать свой опыт в ожидания для удачной самопрезентации
🕊 Правильную стратегию (быть собой/казаться лучше/казаться хуже)

Компания должна понять:

🌡 Какие реальные задачи нужно решать
📄 Как упаковать их во внятные требования
💰 Какую мотивацию назначить, чтобы не отпугнуть и не промахнуться
🧑‍💼 Как провести оценку, не перепутав харизму с экспертизой
🏁 Сколько у них времени на выбор
🤼‍♂️ Сколько кандидатов штурмуют воронку

И всё это должно совпасть, споткнуться можно на любом шаге.

Где чаще ломается?

📍 У кандидата:
— Самооценка скачет.
— Самопрезентация не соответствует опыту.
— Стратегии как таковой нет, либо есть неподходящая.

📍 У компании:
— В 70% случаев роли описаны по шаблону, а не под реальные цели.
— Оценивать сложно, особенно позиции типа продактов, особенно в темпе.
— Времени мало. Кандидатов или слишком много, или слишком мало.

📉 Так каков шанс совпадения?

Если оооочень упростить, можно представить, что в каждом факторе вероятность успеха = 50% (то есть: да - мэтч или нет - не мэтч), и все факторы независимы, то общая базовая вероятность — это произведение всех частичных вероятностей: 0,5 в 10 степени или примерно 0,001.

В реальности факторы, конечно, не полностью независимы (например, адекватная самооценка кандидата влияет на выбор стратегии самопрезентации) и вероятности не равны 50% (например, чёткие требования компании встречаются в 20% случаев), но это уже индивидуальная ситуация и она может быть как лучше, так и хуже базы ☝️

Иными словами, найти идеальное совпадение кандидата и компании случайным образом почти невозможно.


📊 Немного цифр


Рефералы — 5% всех соискателей, но 30% всех наймов.
Проход первого этапа:
📌 У рефералов — 50%
📌 У остальных — 12%
— WSJ

Как повысить шансы?

🔹 Кандидатам:

🔘 Снижать неопределённость. Узнавайте про реальную культуру: через знакомых, интервью с сотрудниками, даже посты в соцсетях.
🔘 Тестировать гипотезы о себе и рынке, тренировать самопрезентацию. Это Discovery, где продукт — это вы, иначе не понять, как надо.
🔘 Работать с рефералками и нетворкингом.

Шансы для активного кандидата повышаются до 1 к 20


🔹 Компаниям:

🔘 Отделить реальные требования от "хотелок". Это повышает шанс найти не идеального, а подходящего.
🔘 Обеспечить прозрачность процесса найма (насколько это возможно) — это в ваших интересах не меньше, чем в интересах кандидатов.
🔘 Считывать ценности и стратегии кандидатов:

✔️ Притворяется сильнее, чем есть — амбиции, возможно без фундамента, риск выгорания или хуже — выжигания команды.
✔️ Прячется — иногда из страха, потому что нечего показать, иногда потому что не умеет показать. А может перед вами «лейтенант Коломбо» и это часть стратегии?
✔️ Держится ровно и не старается нравиться — не впишется в культуру, построенную на перегибах и лояльности. У вас такая? Отпустите человека с Богом, даже если он вам очень подходит.

💡 Забить на «идеал» (тем более он меняется вместе с вами, да и компании не стоят на месте)?
Или зависеть только от себя, тогда неидеальность не так триггерит?
Каждый решает сам. Но если все же забивать, то хорошо бы расставить красные линии, за которые вы не готовы зайти и фокусно чекать именно их 😉


Pro Product

#Рынок
#Компетенции
#Мысливслух
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3💯21
Прототипирование интерфейсов с помощью AI для продактов, дизайнеров и всех, кто хочет быстрее валидировать идеи, чем я уже попользовалась и что я жду в ближайшее время

Итак, AI - это способ превратить любую идею в рабочий прототип буквально за минуты: сначала делаем дизайн, потом полноценное веб-приложение или сайт можно выкатить прямо из инструментов.

Почему это важно для продактов:
- Быстрая проверка гипотез (MVP за 2 часа, а не 2 недели)
- Уменьшение зависимости от фронта и бэка на ранних этапах
- Больше времени на идеи и сценарии, меньше на разработку

Это не просто дизайн — это путь от идеи к валидации внутри одного инструмента (ассистент в Product Discovery).

Ловите список:
1. Lovable.dev - генерация кода на основе текста: просто опишите, что вы хотите создать, и Lovable сгенерирует фронтенд и бэкенд. В Lovable.dev backend (Supabase), авторизация, интеграции (Stripe) — генерируются автоматически. В Lovable.dev вы можете всё делать визуально, как в Tilda или — и только если нужно, редактировать код. Я пользуюсь для интервью, мне нравится. Косяки тут с дизайном и красивостью - но это не для этого инструмент, а для быстрой проверки ценностного предлложения.

2. Vercel v0 - Vercel v0 уступает Lovable.dev в ряде ключевых сценариев — особенно для продакт-менеджеров, стартаперов и нетехнических пользователей. Фокусируется только на фронтенде - UI-компоненты на React.
Чтобы эффективно использовать v0, нужно понимать React/JSX, уметь править Tailwind, разбираться в Next.js. v0 выдаёт код, который нужно запускать отдельно или деплоить через Vercel.
👉 Для нетехнических продактов или дизайнеров это барьер. Это значит, что вы не можете создать полноценное приложение с логикой, базой данных или авторизацией без дополнительных инструментов и ручной работы. Я пробовала и бросила сразу, потому что мне лень было разбираться.

3. Builder.io - то "frontend-only". Хочешь собрать форму — подключай стороннюю базу данных, API или CMS вручную. AI генерирует блоки, тексты, layout’ы. Короче Webflow с AI-помощником для дизайнеров и контент-команд.
👉 AI помогает генерировать лендинги и контент, я его пробовала и мне не зашло, мне достаточно Lovable.dev.

4. Figma Make (новинка!) - что обещают:
- выделяешь фрейм → AI превращает его в кликабельный прототип
- можно будет дописать промпты и AI изменит внешний вид
- публикация как полноценное web-приложение (интеграция с Supabase)

Итого:
- Vercel v0 — Frontend-конструктор на базе AI, инструмент для front-end разработчиков.
- Lovable.dev — платформа для продактов, дизайнеров и стартаперов, где можно с нуля создать MVP с логикой, без кода и backend-разработки.
- Builder.io + AI Copilot - подходит для лендингов, e-commerce, маркетинга.
- Figma - ждем!

Мои ставки на Figma. Если Figma сделает все хорошо, у нее есть все шансы на победу.

1. Figma уже стандарт де-факто в дизайне, где все продакты, дизайнеры, исследователи уже работают, просто встраивается в привычный флоу.

2. Figma — экосистема, которая быстро растёт (FigJam, Slides, Sites, Make) без смены среды.

Идея и доска — в FigJam
👉 Маппите user flow, pain points, концепции

Первый UI — в Figma Design
👉 Создаёте фреймы, визуальные экраны, wireframes

AI-акселерация — в Figma Make
👉 Выделяете фрейм → AI превращает его в кликабельный прототип
👉 Можно дописать: “Сделай панель с фильтрами и поиском”

Landing Page или Web App — в Figma Sites / Make
👉 Публикация без кода
👉 Бэкенд через Supabase, формы, авторизация

Презентация или питч — в Figma Slides

Поживем увидим!
Мифы про Discovery

Когда кто-то критикует саму идею Discovery, обычно вспоминает великих:

🐎 Генри Форд: «Если бы я спрашивал, чего хотят люди, они бы сказали — быструю лошадь»
🍏 Стив Джобс: «Пользователь сам не знает, чего хочет, пока ты ему это не покажешь»

Эти фразы трактуют как «с пользователями говорить не нужно — надо придумывать». Но на деле они лишь о том, что не нужно задавать тот самый вопрос ("Что делать?"). Про другие методы исследования, как и путь к правильному решению здесь ничего не говорится.

🧨 Ок, а какие вопросы тогда важны?

✔️ «Как выглядит эта сфера/отрасль/цепочка создания ценности и куда она движется?»
✔️ «В каком мире живет пользователь и/или принимающий решение? Какое место в этом мире занимает интересующий нас процесс/кейс? Как этот процесс сейчас организован? Какие в нем есть проблемы? Насколько они чувствительны и частотны?»
✔️ «Наше решение закрывает проблему? Оно несет ценность/за него готовы заплатить? Оно лучше конкурентов/на нас готовы перейти?»
✔️ «Как сделать наше решение лучше? Мы можем построить бизнес вокруг этого решения?»

В общем-то Discovery - это взгляд на мир через эту линзу☝🏻И помочь ее настроить могут не только ненавистные многим опросы 😁


1. Погружение в рынок и гипотезы верхнего уровня
Цель: понять рынок, сегменты, тренды.
Методы:
🎓 экспертные интервью
📊 отраслевые исследования
🔗 анализ цепочки создания ценности
🛃JTBD
📈 конкурентный бенчмарк
📚 форумы, поддержка, отзывы

→ *B2B*: фокус на барьеры, драйверы, цепочки
→ *B2C*: фокус на привычках и массовом поведении

2. Исследование пользователей и проблем
Цель: выявить реальные кейсы, боли, мотивации.
Методы:
🧠 глубинные интервью
🔍 проблемные интервью
🛃JTBD
📓 дневниковые исследования
📉 анализ поведения и использования → оценка частотности кейса
🧑‍🔬массовые опросы → оценка частотности кейса

→ *B2B*: важны процессы принятия решений, техдетали, экономика выгоды
→ *B2C*: эмоции, барьеры, сценарии

3. Генерация и тест решений
Цель: понять, работает ли решение.
Методы:
🛠 решенческое интервью
🧪 UX-тест (в т.ч. немодерируемый)
🚀 пилот
🤼‍♂️ фокус-группа

→ *B2B*: ценность + удобство
→ *B2C*: желание использовать + удобство

4. Оптимизация и масштабирование
Цель: улучшить реализацию, принять решение о масштабе.
Методы:
🧮 A/B-тесты
💼 тестовые продажи
📊 анализ продуктовых метрик ценности
🔁 когортный анализ + воронка
📣 фидбэк

→ *B2B*: фокус на валидации через пилотные продажи, анализ воронки от лида до контракта, метриках ценности, стабильности unit-экономики.
→ *B2C*: акцент на удержании и его повторяемости у разных когорт, CLTV, масштабируемости каналов привлечения.

‼️Важно не начинать с конца — оптимизировать надо только то, что уже подтверждено.

Напрашивается пара вопросов:
1️⃣ Зачем так сложно?
Каждое интервью, UX-тест или A/B — это возможность избежать бОльших потерь впоследствии. Поэтому мантра у команды должна быть "не запуститься быстрее", а "ошибиться быстрее". Но это легко только сказать 😉

2️⃣ Как не впасть в аналитический паралич?
Коротко — принцип минимума достаточности:
🔘 Ищите не «всё», а достаточные ответы для принятия решений
🔘 Комбинируйте методы: глубинка + данные = сила
🔘 Готовьтесь заранее. Исследования ради галочки — трата ресурсов

👥 А что же Джобс и Форд?

На самом деле оба глубоко погружались в контекст:

✔️ Форд наблюдал за фермерами, доставкой молока, поломками телег. Он не спрашивал — он видел, что не работает, что дорого и итеративно устранял барьеры. Да, через фидбэк, пилоты и доработки — как в B2B-Discovery.
✔️Джобс сам был своим пользователем. Он жил в среде нердов, чувствовал боль, рефлексировал на опыте, прогонял флоу сотни раз, обсуждал с командой, тестировал десятки гипотез уже не на себе. Это ли не качественный B2C-Discovery?

💡 Discovery — это про любопытство, системное мышление и уважение к реальности. Он помогает не просто бесконечно обсуждать идеи, а превращать их в работающие решения, за которые платят. И совсем неважно каким образом вы к этому приходите, главное - чем раньше столкнешься с реальностью — тем больше шансов, что продукт выживет.


Pro Product

#исследования #философия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1