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.
━━━━━━━━━━━━━━
PDF в первом комментарии👇🏻
Pro Product
#Стратегия #Тренды
━━━━━━━━━━━━━━
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
👍6❤2
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:
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.
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).
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:
1️⃣ Решение «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.
━━━━━━━━━━━━━━
2️⃣ Решение «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.
Pro Product
#Стратегия #Процессы #Метрики
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 😉)
- Отвечает за: фундаментальная ценность, функциональность и UX.
- Метрики: CSAT, CES, D30-90-180 Retention, добавленной ценности (NSM), СLTV, MRR (удержание), Adoption.
- 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:
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
Вырисовывается алгоритм:
1.1. Есть ли PMF?
1.2. Рост стагнирует?
1.3. Есть ресурсы (в т.ч. data)?
━━━━━━━━━━━━━━
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.
☢️ Нет ownership.
2.2. Сделайте поправку на бизнес-модель (она влияет и на тип роста, и на метрики):
Как избежать конфликтов между Growth и Core?
Чётко определите зоны ответственности и работайте в команде:
💡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
👍4❤1
🚀 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.
━━━━━━━━━━━━━━
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?
А вы?👇
Pro Product
#Философия
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?
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.
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.
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.
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
💡 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
🔥4❤2
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.
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
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?
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.
Pro Product
#Тренды #Рынок #AI
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:
Прогноз: 3–5 лет — реалистичный срок, если:
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🔥2❤1
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).
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!
Pro Product
#Стратегия
#Метрики
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:
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.
│ └──
│
└── 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,
Expansion Revenue Benchmarks: SaaS с LTV/CAC > 3 достигают ~20 % expansion MRR, а с LTV/CAC > 5 — > 30 %
Про механики
✔️ 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
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" 😅
Pro Product
#Процессы
#Философия
#Исследования
- 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
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.
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
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.
1️⃣ 0️⃣ Over-research / research paralysis
Не всегда ошибка, но случается в компаниях, где много денег и мало product ownership'а. Можно выйти на рынок позже.
p.s. не понаслышке знаю, что последний совет может триггерить людей c комплексом отличника 😅
Pro Product
#Тренды #Исследования #AI
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
Ничего не исследовать или "исследовать", чтобы подтвердить то, что вы итак знаете.
Самоуверенность неизбежно приведет к ошибкам.
Собирать данные скрытно, шпионить, ставить ловушки в UI, проводить скрытые а/б тесты и делать прочие вещи, за которые в лучшем случае будет стыдно.
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.
Игнорирование результатов, которые противоречат «любимой/правильной» гипотезе. Либо подгон результатов эксперимента.
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.
Придумывать "почему", "зачем" или делать вывод о масштабности кейса по интервью.
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.
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?"
Например, не пояснять, что исследования не отменяют фидбэк или UX-тесты не всегда «удлиняют выход на рынок», значит нажить себе проблемы.
Отличный способ зря потратить время, а в худшем случае еще и сформировать ложные представления.
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?
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 ☝️
📊 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.
🔹 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.
Pro Product
#Рынок
#Компетенции
#Мысливслух
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:
Шансы для активного кандидата повышаются до 1 к 20
🔹 Компаниям:
✔️ 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💯2❤1
Forwarded from Strategic move: стратегия, продукт и AI (Julia Bilinkis)
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!
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!
Lovable
AI App Builder | Vibe Code Apps & Websites with AI, Fast
Build apps, websites, and digital products faster using Lovable’s no-code and AI-powered platform, no deep coding skills required.
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?»
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?
Pro Product
#исследования #философия
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 (
🧨 Ок, а какие вопросы тогда важны?
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
📈 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
📓 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:
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 😉
Коротко — принцип минимума достаточности:
👥 А что же Джобс и Форд?
На самом деле оба глубоко погружались в контекст:
💡 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
На днях Краснодар стал чемпионом России. Я давно не слежу за футболом, тем более за российским, но за такими личностями, как Галицкий — слежу. И, знаете, мало настолько же вдохновляющих, во всяком случае лично меня, людей. Почему? Потому что в эпоху инфоцыганства (видимости на пустом месте) и феодализма 2.0 (где всё временно и зыбко), люди с ценностями не из категории "power-driven" — редкость. А успешные люди с такими ценностями — нонсенс (в самом хорошем смысле этого слова)!
Можно, конечно, занудно (о, я мастер!) разбирать, почему получается именно у него: self-determination, способность к delay of gratification, openness to experience, servant leadership, высокий локус контроля, везение... вот это вот все. Но лучше я сравню его с другим очень успешным предпринимателем, который тоже имеет интерес в футболе. А еще постараюсь сделать это так, чтобы продуктоводы могли извлечь для себя какую-то практическую ценность.
🏗 Галицкий: Метафора Творца
🔘 Не клуб, а система: Академия, инфраструктура...
→ Продуктовый аналог: Думай не о фиче, а о продукте и его жизненном цикле.
🔘 Минимизация зависимости
→ Продуктовый аналог: свобода действия так долго пока амбиции не попросят инвестиций.
🔘 Краснодар = Люди + Культура: отбор по ценностям, развитие своих
→ Продуктовый аналог: Инвестиции в найм потенциала, обучение, рост внутри. А не "купить звезду".
🔘 Отказ от дорогих трансферов и "моды"
→ Продуктовый аналог: Смелость игнорировать хайп, если тренд не в фокусе твоей стратегии.
🔘 Вовлечение в детали (но не микроменеджмент!)
→ Продуктовый аналог: Держать руку на пульсе видения и контекста, не скатываясь в "тушение пожаров". Знать, про что код и почему именно так, но не писать его за разработчика.
👑 Абрамович: Метафора Правителя
🔘 Быстрый успех через вливание денег
→ Продуктовый аналог: Оборот ≠ зрелость. Купишь трафик, но не лояльность/retention.
🔘 Постоянная смена тренеров ради результата
→ Продуктовый аналог: Частая смена фокуса или людей (особенно ключевых) убивает команду. Хаос ≠ agility.
🔘 Случайность успеха
→ Продуктовый аналог: Можно выстрелить с кривым MVP без Discovery, но это как выиграть в лотерею, в следующий раз не повезет, а амбиции уже есть. Удача ≠ метод.
🔘 Делегирование всего
→ Продуктовый аналог: Если степень свободы не соответствует степени квалификации и мотивированности команды, рано или поздно вылазят проблемы.
🔘 Видимость успеха ≠ устойчивость
→ Продуктовый аналог: Рост выручки может маскировать глубокие системные проблемы, которые станут очевидны в более дальней перспективе (например, потеря сильной команды почувствуется только когда будет растеряно все ее наследие).
Диагноз эпохи: Два мира, два Шапиро
✔️ Творец (Галицкий): Инвестирует в среду, процессы, людей → Строит системно. Ставка на рост через ценность и устойчивость. Минус - рост будет медленнее, владелец несет все риски на себе.
✔️ Правитель (Абрамович): Управляет через ресурс, контроль, статус → Оптимизирует ранее созданное. Ставка на рост через контроль бюджета и найм "звезд". Минус - успехи будут временными и неустойчивыми.
Да, мне симпатичнее стиль Галицкого, и мне абсолютно плевать, если кто-то над этим посмеется.
Pro Product
#философия #мысливслух
Можно, конечно, занудно (о, я мастер!) разбирать, почему получается именно у него: self-determination, способность к delay of gratification, openness to experience, servant leadership, высокий локус контроля, везение... вот это вот все. Но лучше я сравню его с другим очень успешным предпринимателем, который тоже имеет интерес в футболе. А еще постараюсь сделать это так, чтобы продуктоводы могли извлечь для себя какую-то практическую ценность.
🏗 Галицкий: Метафора Творца
Источник капитала → Собственный бизнес (Магнит)
Стиль управления → Создание с нуля, bottom-up
Тип лидерства - Servant leadership
Горизонт планирования - Долгосрочный, устойчивое развитие
Имиджевая стратегия - Локальная идентичность, укоренённость
→ Продуктовый аналог: Думай не о фиче, а о продукте и его жизненном цикле.
→ Продуктовый аналог: свобода действия так долго пока амбиции не попросят инвестиций.
→ Продуктовый аналог: Инвестиции в найм потенциала, обучение, рост внутри. А не "купить звезду".
→ Продуктовый аналог: Смелость игнорировать хайп, если тренд не в фокусе твоей стратегии.
→ Продуктовый аналог: Держать руку на пульсе видения и контекста, не скатываясь в "тушение пожаров". Знать, про что код и почему именно так, но не писать его за разработчика.
👑 Абрамович: Метафора Правителя
Источник капитала → Приватизация
Стиль управления → Покупка готового, top-down
Тип лидерства - Патернализм + transactional
Горизонт планирования - Короткий
Имиджевая стратегия - Глобальная, soft power
→ Продуктовый аналог: Оборот ≠ зрелость. Купишь трафик, но не лояльность/retention.
→ Продуктовый аналог: Частая смена фокуса или людей (особенно ключевых) убивает команду. Хаос ≠ agility.
→ Продуктовый аналог: Можно выстрелить с кривым MVP без Discovery, но это как выиграть в лотерею, в следующий раз не повезет, а амбиции уже есть. Удача ≠ метод.
→ Продуктовый аналог: Если степень свободы не соответствует степени квалификации и мотивированности команды, рано или поздно вылазят проблемы.
→ Продуктовый аналог: Рост выручки может маскировать глубокие системные проблемы, которые станут очевидны в более дальней перспективе (например, потеря сильной команды почувствуется только когда будет растеряно все ее наследие).
Диагноз эпохи: Два мира, два Шапиро
💡 Продуктовая команда, как футбольный клуб, может жить на дотации или на культуре. У Галицкого — философия «вырастить и оставить». У Абрамовича — «купить и оставить» (и это два таких разных оставить). Обе стратегии могут дать результат, но у одной выше ROI на долгом горизонте, а вторая про прийти, увидеть, победить... и пойти дальше. И этот выбор определяет не только итоговый скорборд, но и то, кем ты будешь, когда игра закончится.
Да, мне симпатичнее стиль Галицкого, и мне абсолютно плевать, если кто-то над этим посмеется.
Pro Product
#философия #мысливслух
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2
Кто вам нужен — Product, BizDev или Project? И при чём тут Discovery
Вопрос «А кого бы ещё нанять?» (он же — поиск козла отпущения) возникает, когда в команде кризис: идей нет — или наоборот, идей полно, встреч тоже, а результата нет. Крокодил не ловится, код не пишется, рынок не реагирует на запуски. И проблема тут почти никогда не в «нехватке человека в определенной должности» — она в сломанном процессе Discovery.
Почему не «или», а «и»
1. Why & What (Value)
🔹 Вопросы: «Какую проблему решаем?», «Для кого она критична?», «Заплатят ли?», «Какое MVP докажет это?»
🔹 Кто отвечает: Основатель (pre-seed), Product + UX Researcher (зрелые команды), Product + Sales (возможно в B2B)
🔹 Риски: Никому не нужное решение, ищущее проблему, или продукт, за который никто не заплатит
✔️ Цель: Доказать, что боль есть, решение работает, и за него готовы платить
2. How to Win (Scale)
🔹 Вопросы: «Как превратить ценность в бизнес?», «Через какие каналы и партнёров выйти на рынок?», «Какой GTM-сценарий рабочий?»
🔹 Кто отвечает: Основатель/Product (ранние стадии), далее — BizDev, Sales, иногда — Стратег
🔹 Риски: Продукт для “фанатов” (особенно в B2C), невоспроизводимые кастомные внедрения (в B2B), игнорирование регуляторики
✔️ Цель: Найти устойчивый путь от ценности к росту и деньгам
3. How & When (Feasibility)
🔹 Вопросы: «Какие ресурсы нужны?», «Какие сроки реальны?», «Где узкие места?», «Как снизить риски?»
🔹 Кто отвечает: Основатель/Tech Lead (в начале), в зрелости — Project/Delivery Manager, Tech Lead (очень редко Product)
🔹 Риски: Discovery ради Discovery, заведомо невыполнимые планы или нереализуемые решения
✔️ Цель: Сложить реалистичный путь от идеи до результата
А если уже наняли, всех троих… Как сделать так, чтобы они не подрались?
Discovery работает, когда все фокусы присутствуют, а люди не конкурируют, а усиливают друг друга:
✔️ Общий бэклог — один, но источники разные:
Product приносит в основном ценностные и монетизационные гипотезы (но не только), BizDev — рыночные, Project — варианты решения. Всё приоритизируется на общих основаниях — по стратегии и выбранной модели оценки.
✔️ Комбинированная валидация:
Проблемы ищет и валидирует в Product, иногда с участием BizDev (если нужен доступ к клиентам). Проверка решений делится: Product отвечает за то, чтобы решение работало и было удобно, BizDev — за доступ к масштабируемому спросу.
✔️ Совместные решения
Go/No-Go — это не чуйка, не продажа и не волевое решение одного, а проверка: есть ли ценность (Product), есть ли доступный масштаб (BizDev), можно ли сделать (Project).
✔️ Общее поле мышления
Все одинаково понимают, что строим, зачем и в каких ограничениях — без бесконечных согласований и театральных отчетных встреч.
✔️ Соблюдаем этапность
Сначала — проблема и рынок (Product + BizDev), потом — решение (Product + Project).
А кто главный в Discovery?
Тот, чья зона фокуса сейчас критична.
Но за целостность процесса отвечает Product Manager — как интегратор пользователя, бизнеса и технологии.
Pro Product
#Компетенции
#Процессы
#Исследования
Вопрос «А кого бы ещё нанять?» (он же — поиск козла отпущения) возникает, когда в команде кризис: идей нет — или наоборот, идей полно, встреч тоже, а результата нет. Крокодил не ловится, код не пишется, рынок не реагирует на запуски. И проблема тут почти никогда не в «нехватке человека в определенной должности» — она в сломанном процессе Discovery.
💡Вас должны волновать не должности, а фокусы:
– Проверка ценности и жизнеспособности идеи (Value)
– Оценка реализуемости и рисков (Feasibility)
– Проверка масштабируемости (Scale)
Правильный вопрос — не «кого ещё нанять», а «что из этого мы делаем плохо — и как это исправить?»
А уж справится ли с этим кто-то из текущей команды или потребуется найм — решается после.
Почему не «или», а «и»
1. Why & What (Value)
🔹 Вопросы: «Какую проблему решаем?», «Для кого она критична?», «Заплатят ли?», «Какое MVP докажет это?»
🔹 Кто отвечает: Основатель (pre-seed), Product + UX Researcher (зрелые команды), Product + Sales (возможно в B2B)
🔹 Риски: Никому не нужное решение, ищущее проблему, или продукт, за который никто не заплатит
✔️ Цель: Доказать, что боль есть, решение работает, и за него готовы платить
2. How to Win (Scale)
🔹 Вопросы: «Как превратить ценность в бизнес?», «Через какие каналы и партнёров выйти на рынок?», «Какой GTM-сценарий рабочий?»
🔹 Кто отвечает: Основатель/Product (ранние стадии), далее — BizDev, Sales, иногда — Стратег
🔹 Риски: Продукт для “фанатов” (особенно в B2C), невоспроизводимые кастомные внедрения (в B2B), игнорирование регуляторики
✔️ Цель: Найти устойчивый путь от ценности к росту и деньгам
3. How & When (Feasibility)
🔹 Вопросы: «Какие ресурсы нужны?», «Какие сроки реальны?», «Где узкие места?», «Как снизить риски?»
🔹 Кто отвечает: Основатель/Tech Lead (в начале), в зрелости — Project/Delivery Manager, Tech Lead (очень редко Product)
🔹 Риски: Discovery ради Discovery, заведомо невыполнимые планы или нереализуемые решения
✔️ Цель: Сложить реалистичный путь от идеи до результата
А если уже наняли, всех троих… Как сделать так, чтобы они не подрались?
Discovery работает, когда все фокусы присутствуют, а люди не конкурируют, а усиливают друг друга:
Product приносит в основном ценностные и монетизационные гипотезы (но не только), BizDev — рыночные, Project — варианты решения. Всё приоритизируется на общих основаниях — по стратегии и выбранной модели оценки.
Проблемы ищет и валидирует в Product, иногда с участием BizDev (если нужен доступ к клиентам). Проверка решений делится: Product отвечает за то, чтобы решение работало и было удобно, BizDev — за доступ к масштабируемому спросу.
Go/No-Go — это не чуйка, не продажа и не волевое решение одного, а проверка: есть ли ценность (Product), есть ли доступный масштаб (BizDev), можно ли сделать (Project).
Все одинаково понимают, что строим, зачем и в каких ограничениях — без бесконечных согласований и театральных отчетных встреч.
Сначала — проблема и рынок (Product + BizDev), потом — решение (Product + Project).
А кто главный в Discovery?
Тот, чья зона фокуса сейчас критична.
Но за целостность процесса отвечает Product Manager — как интегратор пользователя, бизнеса и технологии.
💡 ИМХО: Вам нужны не «люди с должностями», а правильные фокусы: Value, Scale, Feasibility, объединенные правильным процессом Discovery. Сколько людей и в какой должности будут это реализовывать — это вопрос второстепенный (если вы, конечно, про "сделать", а не про "править"😉)
Pro Product
#Компетенции
#Процессы
#Исследования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1